Usámos os Agentes ElevenLabs para realizar mais de 230 entrevistas com clientes para a nossa app @elevenreader em menos de 24 horas. As entrevistas ao vivo com clientes oferecem insights profundos, mas não escalam. As pesquisas escalam facilmente, mas perdem nuances. Os agentes conversacionais preenchem essa lacuna - combinando a profundidade do diálogo natural com o alcance da automação.

@elevenreader Os resultados: - 85% das chamadas foram relevantes e bem-sucedidas - Duração média das chamadas de 10 minutos - Insights reais enviados para produção no dia seguinte

@elevenreader Construímos e implementamos o entrevistador usando os Agentes ElevenLabs em menos de um dia. Saiba qual prompt de sistema utilizámos:

@elevenreader Utilizámos a funcionalidade de Análise para avaliar cada chamada. Esta ferramenta extrai dados estruturados das transcrições, permitindo-nos transformar conversas abertas em insights tangíveis.

@elevenreader Um utilizador partilhou: “Esta entrevista de atendimento ao cliente é a experiência de IA mais notável que eu já tive. Eu gostaria que todos os questionários fossem assim e eu gostaria que todos os serviços digitais de atendimento ao cliente fossem assim.”

Outras aprendizagens chave: - Os utilizadores estão confortáveis a falar com uma IA - quase 95% dos entrevistados interagiram diretamente com o entrevistador sem reconhecer que era um agente conversacional. - Necessidades segmentadas: 21% dos leitores de ficção da ElevenReader solicitaram diálogos com múltiplos personagens, uma taxa muito mais alta do que outros segmentos de utilizadores. - Valor da marca: Os utilizadores associam a ElevenReader à liberdade de ouvir qualquer livro, em qualquer lugar, com a qualidade de voz mais natural. - Relatórios de bugs: As entrevistas destacaram questões específicas que a nossa equipa de engenharia resolveu no dia seguinte.