Webinar Recap: Come Learna scala l’apprendimento vocale con ElevenLabs

La voce è il momento decisivo nell'apprendimento delle lingue. Quando suona naturale, gli utenti continuano a tornare. Quando non lo è, se ne vanno.

Questo articolo riassume "Dietro l'agente: come Learna amplia l'apprendimento linguistico con la voce grazie a ElevenLabs", una conversazione su come una voce ben progettata sia diventata un fattore diretto di fidelizzazione, conversione e ricavi per Learna.

Perché la qualità della voce è importante

Un caso d'uso come l'apprendimento delle lingue funziona solo se sembra reale. Questa idea è al centro del modo in cui Codeway ha creato Learna, un'app per l'apprendimento delle lingue basata sull'IA e progettata fin dall'inizio attorno a conversazioni vocali in tempo reale.

Codeway è una delle più grandi aziende europee di app per consumatori, con oltre 500 milioni di utenti in tutto il mondo e più di 400 milioni di dollari di ricavi ricorrenti annuali.

Learna è il prodotto in più rapida crescita dell'azienda e ha raggiunto 45 milioni di utenti, 7 milioni di utenti attivi mensili e 90 milioni di dollari di ARR in appena 18 mesi.

Ma una crescita di questa portata ha evidenziato un limite importante. Quando il tutor suona robotico, gli utenti non si sentono a proprio agio nel parlare. Perdono fiducia. Abbandonano il servizio. La voce non era una funzionalità da migliorare lentamente: era il livello centrale del prodotto da cui dipendeva tutto il resto.

La sfida specifica riguardava un'offerta multilingue. Learna supporta oltre 80 lingue. La maggior parte degli utenti è alle prime armi. Questo significa che il tutor deve parlare nella lingua madre dell'utente mentre insegna una lingua di destinazione nella stessa sessione.

Una singola conversazione potrebbe richiedere al sistema di comprendere il turco e pronunciare correttamente l'inglese nello stesso flusso.

Dietro l'agente: Learna

Learna ha eseguito test A/B in produzione confrontando il proprio precedente sistema vocale con ElevenLabs.

I risultati erano statisticamente significativi:

1. La conversione dalla prova è aumentata del 9%
2. Il valore del ciclo di vita dei clienti è aumentato del 10%

Questi numeri hanno cambiato il modo in cui Codeway considerava la voce. Non era più un miglioramento della UX, ma una leva di crescita.

Il loro tutor bilingue è stato il punto di svolta.

Prima che Learna introducesse un'esperienza bilingue, il prodotto mostrava metriche di coinvolgimento più deboli, soprattutto per gli utenti principianti.

Quando il tutor ha potuto parlare nella lingua madre dell'utente e nella lingua di destinazione durante la stessa sessione, sia la monetizzazione sia il coinvolgimento sono migliorati notevolmente.

Best practice di Learna

1. Considera la voce come un livello del prodotto, non come una funzionalità. Se stai creando un prodotto basato sulle conversazioni, la qualità della voce influisce sulla fiducia, sulla durata delle sessioni e sul fatto che gli utenti tornino. Valutala con lo stesso rigore che applichi alle decisioni fondamentali sul prodotto.
2. Supporta prima la lingua madre. Nella maggior parte dei mercati al di fuori dei principali centri internazionali, gli utenti vogliono interagire nella propria lingua madre. Lanciare il prodotto solo in inglese significa rinunciare a una parte significativa del coinvolgimento. Come minimo, abbina l'inglese alla lingua locale predominante in ogni mercato.
3. Valuta la qualità della voce in base alle metriche di business, non solo al feedback degli utenti. Learna non si è fermata ai segnali qualitativi. Ha eseguito test A/B in produzione e collegato direttamente la qualità della voce alla conversione dalla prova e al LTV. Questi dati hanno dato al team la fiducia necessaria per sviluppare l'esperienza principale su ElevenLabs.
4. Itera con decisione sul prompting per ridurre le allucinazioni. I sistemi di IA non si comportano come software deterministici. Ogni modifica dei parametri può influire su pronuncia, ragionamento e coerenza dell'output in modi difficili da prevedere. La guida al prompting nella documentazione di ElevenLabs è un buon punto di partenza. Anche la scelta dell'LLM è importante. ElevenLabs è indipendente dagli LLM, offrendo ai team la flessibilità di ottimizzare il comportamento per ogni lingua e caso d'uso.
5. Usa la configurazione prima di ricorrere a codice personalizzato. Il comportamento nel cambio di lingua, le lingue supportate, l'assegnazione dell'LLM per agente e i tempi di risposta sono tutti configurabili nella piattaforma ElevenLabs, senza richiedere sviluppo personalizzato. Parti da qui prima di creare un'architettura personalizzata.

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