Resumen del webinar: Cómo Learna escala el aprendizaje de idiomas con voz usando ElevenLabs

La voz es el momento decisivo en el aprendizaje de idiomas. Cuando suena real, usuarios vuelven. Cuando no, se van.

Esta publicación resume «Detrás del agente: cómo Learna amplía el aprendizaje de idiomas por voz con ElevenLabs», una conversación sobre cómo acertar con la voz se convirtió en un factor directo para la retención, la conversión y los ingresos de Learna.

Por qué importa la calidad de voz

Un caso de uso como el aprendizaje de idiomas solo funciona si parece real. Esta idea es el eje de cómo Codeway creó Learna, una app de aprendizaje de idiomas con IA diseñada desde el primer día para mantener conversaciones habladas en tiempo real.

Codeway es una de las mayores empresas europeas de apps de consumo, con más de 500 millones de usuarios en todo el mundo y más de 400 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales.

Learna es su producto de mayor crecimiento: ha alcanzado 45 millones de usuarios, 7 millones de usuarios activos mensuales y 90 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales en solo 18 meses.

Pero crecer a esa escala puso de manifiesto una limitación importante. Cuando el tutor suena robótico, usuarios no se sienten cómodos hablando. Pierden confianza. Abandonan. La voz no era una función que pudieran mejorar poco a poco, sino la capa central del producto de la que dependía todo lo demás.

El reto concreto estaba en su oferta multilingüe. Learna admite más de 80 idiomas. La mayoría de usuarios son principiantes. Eso significa que el tutor debe hablar en la lengua materna del usuario mientras le enseña un idioma objetivo en la misma sesión.

En una misma conversación, el sistema puede tener que entender turco y pronunciar correctamente inglés.

Detrás del agente: Learna

Learna realizó pruebas A/B en producción que comparaban su sistema de voz anterior con ElevenLabs.

Los resultados fueron estadísticamente significativos:

1. La conversión de pruebas aumentó un 9 %
2. El valor de vida del cliente aumentó un 10 %

Estas cifras cambiaron la forma en que Codeway entendía la voz. Ya no era una mejora de UX. Era una palanca de crecimiento.

Su tutor bilingüe marcó un antes y un después.

Antes de que Learna introdujera una experiencia bilingüe, el producto mostraba métricas de interacción más bajas, especialmente entre usuarios principiantes.

Cuando el tutor pudo hablar tanto la lengua materna del usuario como el idioma objetivo en la misma sesión, la monetización y la interacción mejoraron notablemente.

Buenas prácticas de Learna

1. Trata la voz como una capa del producto, no como una función. Si estás creando un producto basado en conversaciones, la calidad de voz afecta a la confianza, la duración de las sesiones y a que usuarios vuelvan. Evalúala con el mismo rigor que aplicas a las decisiones clave de producto.
2. Prioriza la lengua materna. En la mayoría de mercados fuera de los grandes centros internacionales, usuarios quieren interactuar en su lengua materna. Lanzar solo en inglés deja escapar una parte importante de la interacción. Como mínimo, combina el inglés con el idioma local predominante de cada mercado.
3. Mide la calidad de voz con métricas de negocio, no solo con opiniones de usuarios. Learna no se limitó a señales cualitativas. Realizó pruebas A/B en producción y vinculó directamente la calidad de voz con la conversión de pruebas y el LTV. Estos datos dieron al equipo la confianza necesaria para desarrollar la experiencia principal sobre ElevenLabs.
4. Mejora el prompting de forma continua para reducir las alucinaciones. Los sistemas de IA no se comportan como software determinista. Cada cambio de parámetro puede afectar a la pronunciación, el razonamiento y la coherencia de las respuestas de formas difíciles de predecir. La guía de prompting de la documentación de ElevenLabs es un buen punto de partida. La elección del LLM también importa. ElevenLabs es independiente del LLM, lo que da a los equipos flexibilidad para ajustar el comportamiento según el idioma y el caso de uso.
5. Usa la configuración antes de recurrir a código personalizado. El comportamiento al cambiar de idioma, los idiomas compatibles, la asignación de LLM por agente y el tiempo de respuesta se pueden configurar en la plataforma de ElevenLabs sin necesidad de desarrollo personalizado. Empieza por ahí antes de crear una arquitectura a medida.

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