Apresentando Experimentos no ElevenAgents

Hoje estamos lançando o Experimentos no ElevenAgents — uma forma controlada de fazer testes A/B com tráfego em produção e medir o que funciona antes de aplicar mudanças para todos.

À medida que agentes conversacionais assumem fluxos de trabalho importantes em suporte, vendas e operações, pequenas mudanças de configuração podem impactar diretamente os resultados do negócio. Uma estrutura de prompt diferente, um ajuste no fluxo, uma nova voz ou uma regra mais rígida podem alterar CSAT, retenção, conversão, latência e custo.

O Experimentos oferece uma maneira estruturada para as equipes testarem essas mudanças usando tráfego real e resultados mensuráveis — sem abrir mão de segurança ou controle.

De mudanças na configuração a resultados mensuráveis

Sem experimentação estruturada, a otimização depende da intuição. Um ajuste no prompt "parece" melhor. Uma mudança no fluxo "deveria" melhorar a retenção. Um novo caminho de escalonamento "aparenta" ser mais eficiente.

O Experimentos substitui o achismo por evidências. As equipes podem criar variantes controladas, expor uma porcentagem definida das interações reais dos clientes e medir o impacto em métricas de negócio e operação.

Isso traz práticas modernas de testes A/B para agentes conversacionais — usando dados reais de produção em vez de julgamentos subjetivos.

Como funciona o Experimentos

O Experimentos está integrado diretamente ao ElevenLabs Agents e segue um fluxo simples e auditável.

1. Crie uma nova variante

Comece a partir de uma versão existente do agente e crie uma variante.

Altere prompts, fluxos, ferramentas, voz, bases de conhecimento ou regras. Cada mudança fica vinculada a uma configuração específica e versionada, com diferenças e autoria claras.

2. Direcione uma parte controlada do tráfego

Defina qual porcentagem das conversas ao vivo deve ser direcionada para a nova variante.

A divisão do tráfego é controlada e auditável, garantindo que as equipes possam testar com segurança sem impactar a maioria dos usuários.

3. Meça o impacto nas principais métricas

Compare o desempenho das variantes usando conversas reais em produção.

As equipes podem medir resultados como:

• CSAT
• Taxa de retenção
• Conversão
• Tempo médio de atendimento
• Latência mediana de resposta do agente
• Custo por resolução do agente

Como os testes são feitos com tráfego real, os resultados refletem o comportamento dos usuários de verdade, não benchmarks sintéticos.

4. Promova a variante vencedora

Quando uma variante mostrar melhora mensurável, as equipes podem migrar mais tráfego para a versão com melhor desempenho.

Todo o histórico de versões é preservado, permitindo reverter rapidamente se necessário.

Casos de uso para diferentes equipes

O Experimentos apoia a otimização contínua em fluxos de trabalho de atendimento ao cliente e operações.

• Equipes de CX podem testar se um novo fluxo de escalonamento melhora o CSAT sem aumentar o tempo de atendimento.
• Equipes de receita podem testar se um tom mais direto ou uma lógica de qualificação diferente aumenta a conversão.
• Equipes de operações podem medir se mudanças na lógica das ferramentas reduzem o tempo médio de atendimento ou o custo de infraestrutura.

Cada experimento está vinculado a uma versão específica do agente, garantindo que toda mudança de desempenho seja atribuída a uma alteração definida na configuração.

Pronto para empresas desde o início

O Experimentos é construído sobre o versionamento e trilha de auditoria do ElevenLabs Agents.

Cada experimento inclui:

• Roteamento de tráfego controlado e auditável.
• Atribuição clara para versões específicas do agente.
• Reversões estruturadas.
• Histórico completo das conversas vinculado ao estado da versão.

Isso permite que as equipes avancem rápido mantendo conformidade, rastreabilidade e governança.

Em vez de escolher entre velocidade e controle, as equipes têm os dois.

Otimização contínua para agentes conversacionais

Agentes conversacionais não devem ser estáticos. Eles devem evoluir continuamente conforme as equipes aprendem com os dados de produção.

Com esse fluxo, as equipes podem iterar de forma sistemática, quantificar o impacto e lançar agentes conversacionais com desempenho superior e confiança.

Agora as equipes podem configurar, lançar e otimizar agentes conversacionais de alto desempenho com confiança, usando dados reais de produção.