Como criamos o agente de entrevistas com clientes da ElevenLabs

Saiba como realizamos 230 entrevistas com usuários em 24 horas usando o ElevenLabs Agents

Visão geral

Criamos um entrevistador de IA usando o ElevenLabs Agents para coletar feedback qualitativo de usuários sobre o app ElevenReader em escala. Este documento explica o design do sistema, a configuração do agente, o pipeline de coleta de dados e a estrutura de avaliação que usamos para realizar mais de 230 entrevistas em menos de 24 horas.

O objetivo era reproduzir a profundidade e as nuances de entrevistas ao vivo com clientes, sem as limitações de agendamento, idioma e operação das sessões conduzidas por pessoas.

Transcrição de conversa com entrevistador de IA
Exemplo de conversa entre o entrevistador de IA e um usuário

Arquitetura do sistema

O entrevistador de IA foi implementado inteiramente no ElevenAgents, com os seguintes componentes de alto nível:

  • Agente de voz conversacional para entrevistas em tempo real
  • Modelo de linguagem grande para planejamento e raciocínio do diálogo
  • Extração estruturada de dados para análise após a chamada
  • Encerramento automático de chamadas e controle de sessão

Design do agente

Interface de configuração do agente
Configuração do agente no painel da ElevenLabs

Objetivos da pesquisa

O agente foi instruído a explorar quatro áreas principais de pesquisa:

  • Solicitações de recursos e melhorias do produto
  • Principais padrões de uso
  • Comparações com concorrentes
  • Percepção de preço e valor da marca

Esses objetivos foram incorporados diretamente ao prompt do sistema para garantir consistência entre as entrevistas.

Seleção de voz

Selecionamos a voz Hope - The podcaster para a entrevistadora. Essa voz foi escolhida pelo ritmo neutro, calor e tom conversacional, que reduziram a percepção de atrito e ajudaram os usuários a interagir naturalmente durante sessões mais longas.

Seleção de modelo

Modelo de raciocínio: Gemini 2.5 Flash

O Gemini 2.5 Flash foi selecionado para equilibrar baixa latência com profundidade de raciocínio suficiente para perguntas de acompanhamento adaptativas durante conversas ao vivo.

Estrutura do prompt do sistema

O prompt do sistema instruiu o agente a:

  • Fazer perguntas abertas alinhadas aos objetivos da pesquisa
  • Gerar perguntas de acompanhamento quando as respostas fossem vagas ou mínimas
  • Evitar linguagem indutiva ou tendenciosa
  • Manter a conversa no tema e dentro de uma janela de tempo fixa

Seguindo nosso guia de prompting, este é o prompt completo do sistema que usamos:

# 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.

Segurança e tratamento de casos extremos

Antes do lançamento em produção, realizamos conversas simuladas usando as ferramentas de teste da ElevenLabs para validar o comportamento em relação a:

  • Respostas de uma palavra ou pouco informativas
  • Entradas fora do tema
  • Linguagem inadequada
  • Silêncio ou pausas longas

Esses testes orientaram a criação de proteções adicionais no prompt para manter a qualidade das entrevistas.

Controle da duração da sessão

Cada entrevista foi limitada a dez minutos. O agente usou a ferramenta end_call para:

  • Encerrar a sessão de forma adequada
  • Agradecer ao usuário pelo tempo dedicado
  • Evitar conversas excessivamente longas ou em loop

Coleta e análise de dados

Interface de análise e coleta de dados
Critérios de avaliação e configuração da coleta de dados

Processamento de transcrições

Todas as conversas foram transcritas e processadas pelo recurso de análise do ElevenLabs Agents para extrair dados estruturados de diálogos abertos.

Acompanhamos respostas a perguntas como:

  • “Como você usa o ElevenReader principalmente hoje?”
  • “Quais duas mudanças melhorariam mais o app?”

Resultados estruturados

Os campos extraídos incluíam:

  • Principal caso de uso
  • Recursos solicitados
  • Bugs relatados
  • Indicadores de sentimento

Isso nos permitiu agregar feedback qualitativo sem revisar manualmente cada transcrição.

Limitações e aprendizados

  • Entrevistas com IA exigem um design cuidadoso de prompts para evitar respostas superficiais
  • Limitar o tempo é essencial para controlar custos e manter o foco
  • A extração estruturada é fundamental — somente as transcrições não escalam para análise

Próximos passos

Planejamos ampliar esse sistema:

  • Adicionando caminhos de entrevista adaptativos com base no segmento do usuário
  • Integrando avaliação de sentimento em tempo real
  • Expandindo a cobertura de entrevistas multilíngues
  • Conectando insights extraídos diretamente aos sistemas de acompanhamento de produto

Comece a criar seu agente hoje ou fale com nossa equipe para saber mais.