Nous avons utilisé les agents d'ElevenLabs pour réaliser plus de 230 entretiens clients pour notre application @elevenreader en moins de 24 heures. Les entretiens clients en direct offrent des insights profonds mais ne sont pas évolutifs. Les enquêtes sont facilement évolutives mais perdent en nuance. Les agents conversationnels comblent cette lacune - combinant la profondeur du dialogue naturel avec la portée de l'automatisation.

@elevenreader Les résultats : - 85 % des appels étaient pertinents et réussis - Durée moyenne des appels de 10 minutes - Des insights réels livrés en production le lendemain

@elevenreader Nous avons construit et déployé l'intervieweur en utilisant les agents d'ElevenLabs en moins d'un jour. Découvrez quel prompt système nous avons utilisé :

@elevenreader Nous avons utilisé la fonctionnalité d'Analyse pour évaluer chaque appel. Cet outil extrait des données structurées des transcriptions, nous permettant de transformer des conversations ouvertes en insights tangibles.

@elevenreader Un utilisateur a partagé : « Cette interview de service client est la plus remarquable expérience d'IA que j'ai jamais eue. J'aimerais que tous les questionnaires soient comme ça et j'aimerais que tous les services numériques de service client soient comme ça. »

Autres enseignements clés : - Les utilisateurs sont à l'aise pour parler avec une IA - presque 95 % des répondants ont interagi directement avec l'intervieweur sans reconnaître qu'il s'agissait d'un agent conversationnel. - Besoins segmentés : 21 % des lecteurs de fiction d'ElevenReader ont demandé des dialogues multi-personnages, un taux beaucoup plus élevé que celui des autres segments d'utilisateurs. - Valeur de la marque : Les utilisateurs associent ElevenReader à la liberté d'écouter n'importe quel livre, n'importe où, avec la qualité de voix la plus naturelle. - Rapports de bogues : Les interviews ont mis en évidence des problèmes spécifiques que notre équipe d'ingénierie a corrigés le lendemain.