ElevenLabs Agents를 활용한 고객 인터뷰 프로세스 확장 방법

기존의 고객 인터뷰는 일정 조율과 다국어 지원 등 운영상의 한계로 인해 대규모 확장이 어려웠다. 설문조사는 확장이 쉽지만 답변의 뉘앙스와 감정을 놓치는 단점이 있다.

ElevenLabs는 ElevenLabs Agents를 활용해 AI 인터뷰어를 구축하여 이 문제를 해결했다. Gemini 2.5 Flash를 논리 엔진으로 선택해 낮은 지연 시간과 높은 지능을 확보했으며, 친근한 톤의 'Hope' 보이스를 사용해 공감 능력을 갖춘 연구자 역할을 수행하게 했다.

주요 프로세스는 다음과 같다:

• 프롬프트 및 가드레일: AI가 모호한 답변에 후속 질문을 던져 깊이 있는 인사이트를 끌어내도록 설계했다.
• 데이터 수집: Analysis 기능을 통해 대화 내용을 구조화된 데이터로 변환하여 핵심 질문에 대한 답변을 자동으로 추적했다.

결과는 매우 고무적이었다. 24시간 이내에 230명 이상의 사용자와 총 36시간 이상의 대화를 진행했으며, 성공률은 85%를 기록했다. 비용 측면에서도 10분당 약 1달러 미만($0.09/분)으로 매우 경제적이었다.

수집된 트랜스크립트는 Claude Opus 4.5를 통해 분석하여 사용자 세그먼트, 내비게이션 피드백, 지역별 가격 민감도 등의 세부 인사이트를 도출했다. 또한, 팀 내부 공유를 위해 Claude로 인터랙티브 리포트를 제작해 데이터 포인트를 직접 확인할 수 있도록 했다.