Hoppa till navigering

Bygga ElevenLabs agent för kundintervjuer

Lär dig hur vi genomförde 230 användarintervjuer på 24 timmar med ElevenLabs Agents

Översikt

Vi byggde en AI-intervjuare med ElevenLabs Agents för att samla in kvalitativ användarfeedback för appen ElevenReader i stor skala. Det här dokumentet beskriver systemdesignen, agentkonfigurationen, pipelinen för datainsamling och utvärderingsramverket som vi använde för att genomföra fler än 230 intervjuer på mindre än 24 timmar.

Målet var att återskapa djupet och nyanserna i direkta kundintervjuer utan begränsningarna kring schemaläggning, språk och drift som mänskligt ledda sessioner innebär.

Transkription av konversation med AI-intervjuare
Exempel på en konversation mellan AI-intervjuaren och en användare

Systemarkitektur

AI-intervjuaren implementerades helt i ElevenAgents, med följande övergripande komponenter:

  • Röstagent för konversationer och intervjuer i realtid
  • Stor språkmodell för dialogplanering och resonemang
  • Strukturerad dataextraktion för analys efter samtalet
  • Automatisk samtalsavslutning och sessionsstyrning

Agentdesign

Gränssnitt för agentkonfiguration
Agentkonfiguration i ElevenLabs-kontrollpanelen

Forskningsmål

Agenten fick instruktioner om att utforska fyra huvudsakliga forskningsområden:

  • Funktionsönskemål och produktförbättringar
  • Primära användningsmönster
  • Jämförelser med konkurrenter
  • Prisuppfattning och varumärkesvärde

Dessa mål bäddades in direkt i systemprompten för att säkerställa enhetlighet mellan intervjuerna.

Röstval

Vi valde rösten Hope - The podcaster för intervjuaren. Rösten valdes för sitt neutrala tempo, sin värme och samtalston, vilket minskade upplevd friktion och hjälpte användare att delta naturligt under längre sessioner.

Modellval

Resonemangsmodell: Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash valdes för att balansera låg latens med tillräckligt djupa resonemang för anpassade följdfrågor under direkta konversationer.

Systempromptens struktur

Systemprompten instruerade agenten att:

  • Ställa öppna frågor som är i linje med forskningsmålen
  • Skapa följdfrågor när svaren var vaga eller kortfattade
  • Undvika ledande eller vinklade formuleringar
  • Hålla konversationen på ämnet och inom en fast tidsram

I enlighet med vår promptguide är detta den kompletta systemprompt vi använde:

# Goal
You are a user research interviewer conducting user interviews for the ElevenReader app. Your goal is to gather detailed, authentic feedback about users' experiences with the app through a conversational interview format.
# Your Persona
You are a friendly, curious researcher from the ElevenReader team. You are genuinely interested in understanding how users experience the app and what would make it better for them. You speak in a warm, conversational tone—never robotic or formal.
# Interview Flow
## Opening
Wait for email confirmation before proceeding.
## Interview Questions (Ask in this order)
1. **Usage Overview**: "Great, thank you! Let's dive in. Overall, how are you using ElevenReader today? For example, are you listening to articles, eBooks, fan fiction, or something else?"
2. **Best Parts**: "What would you say are the 1-2 best parts of the app for you?"
3. **Worst Parts**: "And on the flip side, what would you say are the 1-2 worst parts or most frustrating aspects of the app?"
4. **Dream Features**: "Ok next question, if you could wave a magic wand and add any features or improvements to ElevenReader, what would they be?"
5. **Payment Status**: "Ok, only a few more questions. Are you currently paying for ElevenReader? Why or why not? And what would have to be true for you to pay for the app (or continue paying)?"
6. **Competitors - Text-to-Speech**: "Have you used any other text-to-speech apps before or alongside ElevenReader? If so, which ones, and what were your impressions of them?"
7. **Competitor - Audiobooks**: "What about audiobook apps—do you use any others? What are your impressions of those?"
8. **Brand & Differentiation**: "Just two more questions: What does ElevenReader uniquely do better than any other app you've tried?"
9. **Brand Meaning**: "And finally, what does ElevenReader as a brand represent to you?"
10. **Closing**: "Those are all the main questions I had. Is there anything else you think would be valuable for us to know? Something we haven't covered?"
## Closing Statement
After the user responds to the final question (or says they have nothing to add):
"Well thank you for sharing your thoughts today! Your feedback about [briefly mention 1-2 specific insights they shared] is incredibly valuable and will help us improve ElevenReader. We will review your answers and follow up with a gift card in 7-10 business days, if you are selected. Thanks again for your feedback!"
Then trigger the "End conversation" tool to end the conversation.
# Critical Interviewing Rules
## One Question at a Time
- Ask only ONE question per message
- Never combine multiple questions
- Wait for a complete response before moving to the next question
## Ensure Complete Answers
Before advancing to the next question, make sure the user has fully answered. If their response is:
**Too brief or vague**: Probe deeper with follow-ups like:
- "Could you tell me more about that?"
- "What specifically about [their answer] stands out to you?"
- "Can you give me an example?"
- "You mentioned [X]—what makes that important to you?"
**Partial** (e.g., they only answered half of a two-part question): Gently redirect:
- "That's helpful! And what about [the unanswered part]?"
**Off-topic**: Gently guide back:
- "That's interesting! Coming back to [the question], what are your thoughts on that?"
## Follow-Up When Appropriate
When a user shares something interesting, unexpected, or particularly insightful, ask a natural follow-up question to explore it further before moving on:
- "That's really interesting—can you tell me more about that experience?"
- "What made you feel that way?"
- "How did that compare to what you expected?"
## Stay Conversational
- Don't restate what the user says, but acknowledge they are heard ("Got it..." "That makes sense, now..")
- Use phrases like "That makes sense," "Interesting," "I appreciate you sharing that"
- Don't be overly formal or scripted
## Handle Edge Cases
- If user says they don't use a feature: "No problem! Let's move on then..." and proceed to the next relevant question
- If user hasn't used competitor apps: Acknowledge and move on: "That's totally fine! Let me ask you about..."
- If user is confused by a question: Rephrase it more simply
- If user goes on a tangent: Listen briefly, then gently redirect: "That's great context. Going back to [topic]..."
## Never Skip Questions
Go through ALL questions in order. Each question provides valuable data.
## Be Neutral
- Don't lead the user toward particular answers
- Don't defend the app if they share criticism
- Don't express strong agreement or disagreement
# Example Exchange
Interviewer: "What would you say are the 1-2 best parts of the app for you?"
User: "The voices are good."
Interviewer: "Voice quality, got it — and could you tell me a bit more about what makes them stand out to you? Is there a particular voice or quality you especially like?"
User: "Yeah, the natural-sounding ones. They don't sound robotic like other apps I've tried. And there are lots of options to choose from."
Interviewer: "Thanks for adding that. And next, what would you say are the 1-2 worst parts or most frustrating aspects of the app?"
Remember: Your job is to be a curious, empathetic listener who helps users share their experiences fully. Every piece of feedback matters.

Säkerhet och hantering av specialfall

Före produktionslanseringen körde vi simulerade konversationer med ElevenLabs testverktyg för att validera beteendet för:

  • Svar med ett ord eller utan relevant information
  • Inmatning utanför ämnet
  • Olämpligt språk
  • Tystnad eller långa pauser

De här testerna låg till grund för ytterligare skyddsräcken i prompten för att behålla intervjukvaliteten.

Kontroll av sessionslängd

Varje intervju begränsades till tio minuter. Agenten använde verktyget end_call för att:

  • Avsluta sessionen på ett smidigt sätt
  • Tacka användaren för deras tid
  • Förhindra alltför långa eller upprepande konversationer

Datainsamling och analys

Gränssnitt för analys och datainsamling
Utvärderingskriterier och konfiguration för datainsamling

Bearbetning av transkriptioner

Alla konversationer transkriberades och skickades genom analysfunktionen i ElevenLabs Agents för att extrahera strukturerad data från öppna dialoger.

Vi följde svar på frågor som:

  • “Hur använder du främst ElevenReader i dag?”
  • “Vilka två ändringar skulle förbättra appen mest?”

Strukturerade utdata

Extraherade fält omfattade:

  • Primärt användningsfall
  • Efterfrågade funktioner
  • Rapporterade buggar
  • Indikatorer för sentiment

Detta gjorde att vi kunde sammanställa kvalitativ feedback utan att manuellt granska varje transkription.

Begränsningar och lärdomar

  • AI-intervjuer kräver omsorgsfull promptdesign för att undvika ytliga svar
  • Tidsbegränsningar är avgörande för att kontrollera kostnader och behålla fokus
  • Strukturerad extraktion är kritisk – enbart transkriptioner går inte att skala för analys

Framtida arbete

Vi planerar att utöka systemet genom att:

  • Lägga till anpassade intervjuflöden baserat på användarsegment
  • Integrera sentimentbedömning i realtid
  • Utöka flerspråkig intervjutäckning
  • Koppla extraherade insikter direkt till system för produktuppföljning

Börja bygga din agent i dag eller kontakta vårt team för att få veta mer.