ElevenLabsのエージェントを使って、24時間以内に230件以上の顧客インタビューを行いました。@elevenreaderアプリの面談は24時間以内に行われました。 ライブの顧客インタビューは深い洞察を提供しますが、スケールアップはできません。調査はスケールしやすいですが、ニュアンスは失われます。 会話型エージェントはそのギャップを埋め、自然な対話の深さと自動化の普及を組み合わせます。

@elevenreader 結果: - 通話の85%がトピックに沿って成功していました - 平均通話時間10分 - 実際のインサイトが翌日に本番環境に出荷される

@elevenreader 私たちはElevenLabsエージェントを使って面接官を構築し、1日もかからずに展開しました。 どのシステムプロンプトを使ったかをご紹介します:

@elevenreader 各コールを評価するために分析機能を使いました。このツールはトランスクリプトから構造化データを抽出し、オープンエンドの会話を具体的な洞察に変えることを可能にします。

@elevenreader あるユーザーはこう共有しました。「このカスタマーサービスの面接は、私がこれまで経験した中で最も素晴らしいAI体験だと思います。すべてのアンケートがこんな感じで、すべてのカスタマーサービス・デジタルサービスがこんな感じでいいのにと思います。」

その他の重要な学び: - ユーザーはAIと話すことに慣れている - 回答者のほぼ95%が、面接官が会話エージェントであることを認めずに直接やり取りしました。 - セグメント化されたニーズ:ElevenReaderのフィクション読者の21%が複数キャラクターの対話を要求し、他のユーザーセグメントよりもはるかに高い割合でした。 - ブランド価値:ユーザーはElevenReaderを、どこでも自由に本を聴ける自由と、最も自然な音声品質と結びつけています。 - バグレポート:インタビューでは、エンジニアリングチームが翌日に修正した具体的な問題が強調されました。