如何打造语音类AI软硬结合2C产品

分类:望尽天涯路 | 作者:观尔腾 | 发表于2017/04/28

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APP软件作为语音功能的载体,用户价值在于随时互动,想要就要;硬件作为工具载体,用户价值在于精确识别,个性化响应。这两者是实现商业价值的前提。

基于AI的语音类产品在产品表现层上有三个阶段,引用孔子的话,友直,友谅,友多闻,益也:

1、初级:友直——符合语义的语音交互,满足最基础的2C问答,已将人的语言形式进行结构化并生成符合语义的反馈;

2、中级:友谅——符合场景的语音交互,基于机器学习定位特定的垂直场景和用户进行交互;

3、高级:友多闻——符合洞察的语音交互,预测用户的场景和未来,洞察真实需求,并刺激用户产生新需求。

友直

这里的目标是做到对话自然,能直接简单地应对用户的在手机上语音请求,在过去,类似微软小冰这样的产品,因为应对的智能化而超出尝鲜者的预期,在网络上获得了较好的反响。

这里的用户价值在于简单互动带来的信息,而商业价值更多围绕在知识库上的打磨,比如客服系统,直接解决用户当下的问题。

当用户习惯后,其实进阶就是如何让对话有趣起来了,减少模板化,从而超过用户预期,甚至形成传播效应。

友直,包含了两层含义,互动友好,直言不讳。

友谅

这里的目标是定义于特定场景,首先在足够数据前提下,基于此来对用户进行归类和划分;其次是识别特殊的场景来主动发起和用户的互动。

这里的用户价值在于“体谅”中的用户惊喜,比如说,已设置为备考模式的智能语音设备,会提醒考生注意休息,为其备考加油,甚至主动要求是否帮其将第二天的闹钟进行调整(这里的交互要点在于惊喜,而非惊吓,突然的提示往往可以用APP来进行缓冲)。在主动提供服务的过程中,其实也在强化作为“友”的存在感。

存在感建立是基于虚拟个体的商业模式的前提和切入点,QQ会员之所以卖得好,本质前提是用户认可QQ账号的对自己的代表关系。

而潜在的商业价值围绕在数据层面,我们是否能累计足够多结构化的数据和场景定义,从而为有效识别场景做好基础。

友谅,又多了一层含义,如何体谅用户,并主动发起互动。进阶版,甚至能利用移动端固有的关系链,在用户的人际关系中建立存在。

其实当能达到这种程度时,产品本身就已具备很高的互动和商业价值。如果在初创期,要点在于如何利用用户的力量来丰富行为模式。苹果手机之所以NB,在于基于移动场景的软件生态,而非通讯本身。

友多闻

当我们已经获取了足够多的场景定义,也区分了不同的用户,并根据特定的用户,识别特定的场景来创造互动。

然而成也萧何,败也萧何。当产品成熟期时,难免会陷入创新者的窘境。

1、产品同质化,包括场景定义和互动模式;

2、用户预期变高,个性化需求只停留在表面;

3、摩尔定律开始失效,技术商业化落后。

这里的突破点在于发现模式和场景,创造需求。

这是个让人兴奋的点,还是以上述为栗,某智能语音设备,在和考生深夜互动的时候,感知到主人的声音和日常的不一样,通过基于海量数据的云端计算,结合天气和作息情况,发现其可能会患感冒的机率大于80%,这时候该智能设备主动提醒考生注意身体,自动升高房间温度甚至给父母发送通知。

这里的用户价值在于洞察并创造,商业闭环依附于刺激并满足需求,比如适时提供药物或保暖物品的购买建议,但提示上要尽可能减少广告痕迹。

友多闻,“多”即海量数据,“闻”即场景洞察,见多识广,“多”是“闻”的前提,“闻”是“多”的目标。

深思

市场嚷嚷,皆为利往。2C 智能语音产品,商业价值只能依托在对用户的终极关怀上。世上本没有绝对的坚强,午夜梦回,有个暖心的关切也好。

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