ElevenLabs ग्राहक इंटरव्यू एजेंट बनाना

जानें कि हमने ElevenLabs Agents का इस्तेमाल करके 24 घंटों में 230 यूज़र इंटरव्यू कैसे किए

परिचय

हमने ElevenReader ऐप के लिए बड़े पैमाने पर गुणात्मक यूज़र फ़ीडबैक इकट्ठा करने के लिए ElevenLabs Agents का इस्तेमाल करके एक AI इंटरव्यूअर बनाया। यह दस्तावेज़ उस सिस्टम डिज़ाइन, एजेंट कॉन्फ़िगरेशन, डेटा कलेक्शन पाइपलाइन और मूल्यांकन फ्रेमवर्क के बारे में बताता है, जिनका इस्तेमाल हमने 24 घंटों से कम समय में 230 से ज़्यादा इंटरव्यू करने के लिए किया।

हमारा लक्ष्य, मानव-संचालित सेशंस की शेड्यूलिंग, भाषा और ऑपरेशनल सीमाओं के बिना लाइव ग्राहक इंटरव्यू की गहराई और बारीकियों को दोहराना था।

AI इंटरव्यूअर बातचीत ट्रांसक्रिप्ट
AI इंटरव्यूअर और यूज़र के बीच बातचीत का उदाहरण

सिस्टम आर्किटेक्चर

AI इंटरव्यूअर को पूरी तरह ElevenAgents पर बनाया गया था, जिसमें ये मुख्य कंपोनेंट शामिल थे:

  • रीयल-टाइम इंटरव्यू के लिए कन्वर्सेशनल वॉइस एजेंट
  • डायलॉग प्लानिंग और रीजनिंग के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल
  • कॉल के बाद विश्लेषण के लिए स्ट्रक्चर्ड डेटा एक्सट्रैक्शन
  • ऑटोमेटेड कॉल टर्मिनेशन और सेशन कंट्रोल

एजेंट डिज़ाइन

एजेंट कॉन्फ़िगरेशन UI
ElevenLabs डैशबोर्ड में एजेंट कॉन्फ़िगरेशन

रिसर्च के उद्देश्य

एजेंट को रिसर्च के चार मुख्य क्षेत्रों को समझने के लिए निर्देश दिया गया था:

  • फ़ीचर रिक्वेस्ट और प्रोडक्ट सुधार
  • मुख्य उपयोग पैटर्न
  • प्रतिस्पर्धियों की तुलना
  • कीमत की धारणा और ब्रांड वैल्यू

सभी इंटरव्यू में एकरूपता बनाए रखने के लिए इन उद्देश्यों को सीधे सिस्टम प्रॉम्प्ट में शामिल किया गया था।

वॉइस चयन

हमने इंटरव्यूअर के लिए Hope - The podcaster वॉइस चुनी। इसकी संतुलित गति, गर्मजोशी और बातचीत वाले टोन के कारण इसे चुना गया, जिससे यूज़र्स को कम असहजता महसूस हुई और वे लंबे सेशंस में स्वाभाविक रूप से बातचीत कर सके।

मॉडल चयन

रीजनिंग मॉडल: Gemini 2.5 Flash

लाइव बातचीत के दौरान अनुकूल फॉलो-अप सवालों के लिए पर्याप्त रीजनिंग गहराई के साथ कम लेटेंसी का संतुलन बनाने हेतु Gemini 2.5 Flash चुना गया।

सिस्टम प्रॉम्प्ट की संरचना

सिस्टम प्रॉम्प्ट में एजेंट को ये निर्देश दिए गए थे:

  • रिसर्च उद्देश्यों के अनुरूप ओपन-एंडेड सवाल पूछें
  • जवाब अस्पष्ट या बहुत छोटे होने पर फॉलो-अप सवाल बनाएं
  • निर्देशित या पक्षपाती भाषा से बचें
  • बातचीत को विषय पर और तय समय सीमा के भीतर रखें

हमारी प्रॉम्प्टिंग गाइड के अनुसार, यह पूरा सिस्टम प्रॉम्प्ट है जिसका हमने इस्तेमाल किया:

# 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.

सुरक्षा और एज केस हैंडलिंग

प्रोडक्शन रोलआउट से पहले, हमने इन स्थितियों में व्यवहार सत्यापित करने के लिए ElevenLabs टेस्टिंग टूल्स का उपयोग करके सिम्युलेटेड बातचीत की:

  • एक शब्द वाले या जानकारी न देने वाले जवाब
  • विषय से हटकर इनपुट
  • अनुचित भाषा
  • चुप्पी या लंबे विराम

इन टेस्ट्स के आधार पर इंटरव्यू की गुणवत्ता बनाए रखने के लिए प्रॉम्प्ट में अतिरिक्त गार्डरेल्स जोड़े गए।

सेशन अवधि नियंत्रण

हर इंटरव्यू की अवधि अधिकतम दस मिनट थी। एजेंट ने end_call टूल का इस्तेमाल इन कामों के लिए किया:

  • सेशन को सहजता से समाप्त करना
  • यूज़र को उनके समय के लिए धन्यवाद देना
  • बहुत लंबे या बार-बार दोहराए जाने वाले संवादों को रोकना

डेटा कलेक्शन और विश्लेषण

विश्लेषण और डेटा कलेक्शन UI
मूल्यांकन मानदंड और डेटा कलेक्शन कॉन्फ़िगरेशन

ट्रांसक्रिप्ट प्रोसेसिंग

सभी बातचीत को ट्रांसक्राइब किया गया और ओपन-एंडेड संवाद से स्ट्रक्चर्ड डेटा निकालने के लिए ElevenLabs Agents Analysis फीचर से प्रोसेस किया गया।

हमने ऐसे सवालों के जवाब ट्रैक किए:

  • “आज आप मुख्य रूप से ElevenReader का इस्तेमाल कैसे कर रहे हैं?”
  • “कौन से दो बदलाव ऐप को सबसे बेहतर बनाएंगे?”

स्ट्रक्चर्ड आउटपुट

निकाले गए फ़ील्ड में शामिल थे:

  • मुख्य उपयोग का मामला
  • मांगे गए फ़ीचर्स
  • रिपोर्ट किए गए बग्स
  • भावना के संकेतक

इससे हम हर ट्रांसक्रिप्ट को मैन्युअली रिव्यू किए बिना गुणात्मक फ़ीडबैक को एकत्रित कर सके।

सीमाएं और सीख

  • सतही जवाबों से बचने के लिए AI इंटरव्यू में सावधानी से प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करना ज़रूरी है
  • लागत नियंत्रित रखने और फोकस बनाए रखने के लिए समय सीमा तय करना आवश्यक है
  • स्ट्रक्चर्ड एक्सट्रैक्शन अहम है—सिर्फ ट्रांसक्रिप्ट विश्लेषण के लिए स्केल नहीं हो सकते

आगे का काम

हम इस सिस्टम को इन तरीकों से आगे बढ़ाने की योजना बना रहे हैं:

  • यूज़र सेगमेंट के आधार पर अनुकूल इंटरव्यू पाथ जोड़ना
  • रीयल-टाइम सेंटिमेंट स्कोरिंग इंटीग्रेट करना
  • बहुभाषी इंटरव्यू कवरेज बढ़ाना
  • निकाले गए इनसाइट्स को सीधे प्रोडक्ट ट्रैकिंग सिस्टम्स से कनेक्ट करना

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