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从产物经理的角度看手机端语音助手2018-07-17 11:10·人人都是产物经理本文从PM的角度对手机端语音助手进行了思考包括当前市场情况、PM在设计产物时的思路等一、手机端语音助手的现状苹果siri的出现带动了手机端智能助手的发展如今苹果siri、亚马逊Alexa、Google assitant、微软小娜、三星bixby都已在手机端布局语音助手三星bixby还在手机端设置了实体按键呼出助手移动助理逐渐向移动化发展未来在智能硬件互联互通的趋势下智能音箱、智能手表、智能耳机等产物会覆盖人们生活中大部分需求手机端在智能硬件及APP的影响下应该寻找特色的落地场景结合移动、有屏、信息聚合的特点向视觉、触觉等多模态发展避免同质化二、PM需要关注哪些问题在这个背景下pm需要思考几个问题：场景选择用户体验流量入口用户粘性1. 场景设计场景设计是产物设计中的重要一环用户需求、产物实现效果、bot创建、语义理解难度都与场景的选择密不可分挖掘场景需要关注以下三点：（1）目标明确（2）有限输入智能助理主要通过对话完成交互用户每句话包含的信息量要维持在一定范围内否则用户既不知道要表达什么机器也不能很好地理解例如：bad case：Q：我想订餐A：好的您想吃什么Q：emmm…我想吃鸡蛋西红柿炒米饭少放一点糖我怕齁谢谢A：不好意思没有听懂您说的可以再跟我说一遍吗Q：就是我想要鸡蛋炒西红柿盖饭少糖……上面的case用户输入域过于开放用户一直在做简单题而不是选择题增加用户成本的同时也不利于自然语言理解同样的场景可以优化为：Q：我想订餐A：好的请问您今天想吃盖饭、面条还是汉堡呢（此处可图形化界面）Q：盖饭A：好的为您推荐几款销量最高的盖饭：鸡蛋西红柿盖饭、红烧牛肉饭、更多Q：鸡蛋西红柿盖饭A：好的这是我们的招牌呢如有以下特殊需求请选择少糖、少盐如没有不用回复Q：少糖…….（3）对话快速收敛成任务指令当bot识别到用户意图A后才会去完成对应的任务指令因此需要在场景内快速提炼出意图、槽位我们再次引用上面订餐的case根据case创建订餐bot：意图 intent：订餐训练对话样本命中意图：query=我想订餐槽位1：菜品名称 词典包含：鸡蛋西红柿盖饭、红烧牛肉饭等（与数据库对应）槽位2：特殊需求订餐场景下通过对话中的参数提取快速收敛为订餐意图最终满足用户需求语音助手在NLU前还会有语音识别的过程可参考前面分享过的两篇文章2. 用户体验用户体验是所有PM都需要关注的问题我们常说的听清、听懂、满足就是提升用户体验的着力点那么在用户体验上应该关注以下三点：能否解决用户需求用户接受的最低标准是什么超出用户预期的标准是什么我们用查天气的case说明解决用户需求：手机助手查天气用户接受的最低标准：查询某个时间、地点对应天气超出用户预期的标准：恶劣天气主动提醒、雨雪天气提前询问用户是否约车等原理类似需求分析中的KANO模型即基本需求、期望需求、兴奋需求可参考如图：3. 流量入口个人认为手机语音助手和智能硬件的流量入口不同智能硬件必须找到足够刚需的场景才可以持续发展手机端具有先天的流量优势要让语音真正落地成为被用户所接纳的最常用交互方式最终要解决的是用户头部需求那么哪些是语音助手需要关注的头部需求呢我认为查天气、查时间都不是头部需求这些都是测试／入门语音助手最简单的功能衣食住行和沟通才是用户的基本需求例如智能家居控制家中设备是头部需求、在车载环境下打电话、发短信就是头部需求在衣食住行场景下分别对应着不同需求：语音购物、点餐、订餐馆、订酒店、预订出行飞机票以及景点门票都是大众的生活服务需求这些更容易的让用户知道语音助手能为他们做什么4. 用户粘性这是一篇对于AI智能助理的数据报告可以看出苹果Siri的用户量虽然是首位但月活跃度却在一直下降由此引出：除流量入口外PM还应关注用户粘性的问题在2017年5月VertoAnalytics编制了首个个人助理应用程序指数将从Siri到Alexa的一系列人工智能驱动的个人助理应用按照其受欢迎程度及进行了排名：原文引用：http://dy.163.com/v2/article/detail/CP5J8TF10511CUKV.html手机内除了语音助手同样有很多垂类的APP如果仅是满足和APP相同的任务那么用户粘性上会后劲不足个人认为提高用户粘性应该注重长尾需求的覆盖例如8月份适合6人行的海岛旅游路线个人减脂训练计划等本文由 @猪不会飞 原创发布于人人都是产物经理未经许可禁止转载题图来自 Pexels 基于 CC0 协议
苏晴低着头洗碗陷入了深思，许久没说话，她都不知道对方要问这个问题干嘛？霍元甲当机立断，收回了攻势，向李瑞东行了一礼，说:＂前辈功力深厚，晚辈甘拜下风。今日能与前辈切磋，已是莫大的荣幸。晚辈告辞了。＂说完，他毫不犹豫地转身离去，留下了一个潇洒的背影。