Resumo do Webinar: Como a Learna escala o aprendizado de voz com a ElevenLabs

A voz é o momento da verdade no aprendizado de idiomas. Quando soa natural, os usuários voltam. Quando não soa, eles vão embora.

Este post resume "Por trás do agente: como a Learna amplia o aprendizado por voz com a ElevenLabs," — uma conversa sobre como acertar na voz se tornou um fator direto para retenção, conversão e receita da Learna.

Por que a qualidade da voz importa

Um caso de uso como o aprendizado de idiomas só funciona se parecer real. Essa percepção está no centro de como a Codeway criou a Learna, um app de aprendizado de idiomas com IA desenvolvido desde o início para conversas faladas em tempo real.

A Codeway é uma das maiores empresas de apps para consumidores da Europa, com mais de 500 milhões de usuários no mundo e mais de US$ 400 milhões em receita recorrente anual.

A Learna é o produto que mais cresce na empresa, chegando a 45 milhões de usuários, 7 milhões de usuários ativos mensais e US$ 90 milhões em ARR em apenas 18 meses.

Mas o crescimento nessa escala revelou uma limitação importante. Quando o tutor soa robótico, os usuários não se sentem à vontade para falar. Eles perdem a confiança. Eles desistem. A voz não era um recurso que poderiam aprimorar aos poucos; era a camada central do produto da qual todo o resto dependia.

O desafio específico estava em uma oferta multilíngue. A Learna oferece suporte a mais de 80 idiomas. A maioria dos usuários é iniciante. Isso significa que o tutor precisa falar no idioma nativo do usuário enquanto ensina um idioma-alvo na mesma sessão.

Uma única conversa pode exigir que o sistema entenda turco e pronuncie inglês corretamente no mesmo fluxo.

Por trás do agente: Learna

A Learna realizou testes A/B em produção, comparando seu sistema de voz anterior com a ElevenLabs.

Os resultados foram estatisticamente significativos:

1. A conversão de testes aumentou 9%
2. O valor do ciclo de vida do cliente aumentou 10%

Esses números mudaram a forma como a Codeway pensava sobre voz. Ela deixou de ser apenas uma melhoria de UX. Tornou-se uma alavanca de crescimento.

O tutor bilíngue foi o ponto de virada.

Antes de a Learna introduzir uma experiência bilíngue, o produto apresentava métricas de engajamento mais fracas, especialmente entre usuários iniciantes.

Quando o tutor passou a falar o idioma nativo do usuário e o idioma-alvo na mesma sessão, tanto a monetização quanto o engajamento melhoraram significativamente.

Boas práticas da Learna

1. Trate a voz como uma camada do produto, não como um recurso. Se você está criando um produto baseado em conversas, a qualidade da voz afeta a confiança, a duração da sessão e se os usuários voltam. Avalie-a com o mesmo rigor aplicado às decisões centrais do produto.
2. Priorize o idioma nativo. Na maioria dos mercados fora dos grandes centros internacionais, os usuários querem interagir no próprio idioma nativo. Lançar apenas em inglês deixa uma parcela significativa do engajamento de fora. No mínimo, combine o inglês ao idioma local predominante de cada mercado.
3. Teste a qualidade da voz com métricas de negócio, não apenas com feedback dos usuários. A Learna não parou nos sinais qualitativos. Ela realizou testes A/B em produção e vinculou diretamente a qualidade da voz à conversão de testes e ao LTV. Esses dados deram à equipe a confiança para desenvolver a experiência central sobre a ElevenLabs.
4. Faça iterações constantes no prompting para reduzir alucinações. Sistemas de IA não se comportam como softwares determinísticos. Cada alteração de parâmetro pode afetar a pronúncia, o raciocínio e a consistência das respostas de maneiras difíceis de prever. O guia de prompting na documentação da ElevenLabs é um bom ponto de partida. A escolha do LLM também importa. A ElevenLabs é agnóstica em relação a LLMs, o que dá às equipes flexibilidade para ajustar o comportamento conforme o idioma e o caso de uso.
5. Use a configuração antes de recorrer a código personalizado. O comportamento de alternância de idiomas, os idiomas compatíveis, a atribuição de LLM por agente e o tempo de resposta podem ser configurados na plataforma ElevenLabs sem exigir desenvolvimento personalizado. Comece por aí antes de criar uma arquitetura personalizada.

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