Cómo creamos el agente de entrevistas a clientes de ElevenLabs

Descubre cómo realizamos 230 entrevistas a usuarios en 24 horas con ElevenLabs Agents

Descripción general

Creamos un entrevistador con IA mediante ElevenLabs Agents para recopilar comentarios cualitativos de usuarios sobre la app ElevenReader a gran escala. Este documento explica el diseño del sistema, la configuración del agente, el flujo de recopilación de datos y el marco de evaluación que utilizamos para realizar más de 230 entrevistas en menos de 24 horas.

El objetivo era reproducir la profundidad y los matices de las entrevistas en directo con clientes, sin las limitaciones de programación, idioma y operativas de las sesiones dirigidas por personas.

Transcripción de una conversación con un entrevistador de IA
Ejemplo de conversación entre el entrevistador con IA y un usuario

Arquitectura del sistema

El entrevistador con IA se implementó íntegramente en ElevenAgents, con los siguientes componentes principales:

  • Agente de voz conversacional para entrevistas en tiempo real
  • Modelo de lenguaje de gran tamaño para la planificación y el razonamiento del diálogo
  • Extracción de datos estructurados para el análisis posterior a la llamada
  • Finalización automática de llamadas y control de sesiones

Diseño del agente

Interfaz de configuración del agente
Configuración del agente en el panel de ElevenLabs

Objetivos de investigación

El agente recibió instrucciones para explorar cuatro áreas principales de investigación:

  • Solicitudes de funciones y mejoras del producto
  • Patrones de uso principales
  • Comparaciones con la competencia
  • Percepción de precios y valor de marca

Estos objetivos se integraron directamente en el prompt del sistema para garantizar la coherencia entre entrevistas.

Selección de voz

Seleccionamos la voz Hope - The podcaster para la entrevistadora. Elegimos esta voz por su ritmo neutro, calidez y tono conversacional, que redujeron la fricción percibida y ayudaron a usuarios a participar de forma natural durante sesiones prolongadas.

Selección del modelo

Modelo de razonamiento: Gemini 2.5 Flash

Seleccionamos Gemini 2.5 Flash para equilibrar una baja latencia con la profundidad de razonamiento necesaria para hacer preguntas de seguimiento adaptativas durante conversaciones en directo.

Estructura del prompt del sistema

El prompt del sistema indicaba al agente que:

  • Formulara preguntas abiertas alineadas con los objetivos de investigación
  • Generara preguntas de seguimiento cuando las respuestas fueran vagas o escuetas
  • Evitara formulaciones tendenciosas o que indujeran respuestas
  • Mantuviera la conversación centrada en el tema y dentro de un tiempo límite fijo

Siguiendo nuestra guía de prompting, este es el prompt del sistema completo que utilizamos:

# 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.

Seguridad y gestión de casos límite

Antes del lanzamiento en producción, ejecutamos conversaciones simuladas mediante las herramientas de pruebas de ElevenLabs para validar el comportamiento ante:

  • Respuestas de una sola palabra o poco informativas
  • Intervenciones fuera de tema
  • Lenguaje inapropiado
  • Silencios o pausas largas

Estas pruebas nos permitieron añadir medidas de protección adicionales al prompt para mantener la calidad de las entrevistas.

Control de la duración de las sesiones

Cada entrevista tenía un límite de diez minutos. El agente utilizaba la herramienta end_call para:

  • Concluir la sesión de forma adecuada
  • Agradecer al usuario su tiempo
  • Evitar conversaciones excesivamente largas o repetitivas

Recopilación y análisis de datos

Interfaz de análisis y recopilación de datos
Criterios de evaluación y configuración de recopilación de datos

Procesamiento de transcripciones

Todas las conversaciones se transcribieron y procesaron con la función de análisis de ElevenLabs Agents para extraer datos estructurados de diálogos abiertos.

Hicimos seguimiento de las respuestas a preguntas como:

  • “¿Cómo utilizas principalmente ElevenReader hoy?”
  • “¿Qué dos cambios mejorarían más la app?”

Resultados estructurados

Los campos extraídos incluían:

  • Caso de uso principal
  • Funciones solicitadas
  • Errores notificados
  • Indicadores de sentimiento

Esto nos permitió agrupar los comentarios cualitativos sin revisar manualmente cada transcripción.

Limitaciones y aprendizajes

  • Las entrevistas con IA requieren un diseño cuidadoso del prompt para evitar respuestas superficiales
  • Establecer límites de tiempo es esencial para controlar el coste y mantener el foco
  • La extracción estructurada es fundamental: las transcripciones por sí solas no escalan para el análisis

Próximos pasos

Tenemos previsto ampliar este sistema mediante:

  • La incorporación de recorridos de entrevista adaptativos según el segmento de usuario
  • La integración de puntuación de sentimiento en tiempo real
  • La ampliación de la cobertura de entrevistas multilingües
  • La conexión directa de los insights extraídos con sistemas de seguimiento de producto

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