如何搭建一个智能客服(四):伪装的智能感

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编辑导语:前三篇讲完了基本的技术原理,相当于搭好了智能助理的骨架,接下来我们要给它添血肉了——打磨用户体验,增加智能感。

智能感的意思,是指用户感受到的智能程度。

人们评估一个产品乃至其他生物是否智能,评判标准主要是有多少分像人;乍一听你可能并不十分同意我这句话,但是你稍微停下来想一想——当你平时说一个智能产品“很智能哎”“很不智能哎”的时候,你是不是也下意识用了这种标准呢?

所以我这里用的词是智能感而不是智能程度,因为这部分工作本身与技术无关;而在于产品经理对于用户使用感受的拿捏,和对人类行为的理解深度。

唯有清楚人在某些场景下的反应,才能设计智能助理的反馈,使其更像人,进而看起来很智能。

那么PM在这里要做些什么呢?笔者归纳了如下几条。

一、精细化拆分对话场景

设计或者观察用户在实际使用产品中的需求,尽可能按照最小颗粒度的场景去划分。

依然以买奶茶为例,一级场景可能是“购买奶茶” “询问新品”;二级场景是在一级场景下的细分,比如询问新品之后,可能会继续问新品的口味是怎样;三级场景可能是问过口味之后要下单或者放弃。

这里要尽可能拆到最细节的程度,细到能预估到用户可能的每一个反应,然后对应每种反应给出不一样的反馈。

拆解的颗粒度,设置反馈的丰富程度,对于产品的智能感起到了决定性的作用;试想一下,粗糙和细腻的助理,就像一个只会说“奶盖今天卖完了”和一个会说“奶盖今天卖完了,要不要试试新品芭蕾可可?”的区别。

当然越精细成本越高,PM和开发都要投入更多时间,但是好的体验一定是与成本投入分不开的。

二、反馈设计拟人化

要像人,就要尽可能要用人的口气说话。

也分两个方面:

  • 一是在话术上,尽量从“人在这种时候要怎么处理”的角度出发,去设计智能助理的回复;
  • 二是在智能助理发声时,效果上肯定是用人工录好的声音>参考了人工音色的TTS>纯机器TTS(Text To Sound,文本转语音)。

但第一种方式仅适用于固定文本的,比如你可能收到过一些以假乱真的电话;第二种成本稍高,比如导航中的志玲姐姐;第三种较为常用。

不过由于汉语有很多多音字和轻音重音的变化,所以实践中还是有很多细节要调整。

三、结合用户数据与业务数据

一般来说,人们在无预期的情况下被猜中了心思,就会觉得对方聪明;给产品增添智能感也是这样,与CRM关系很大。

比如用户常买四季奶青,那么当这位用户又来点单时,优先推荐他常买的,大概率会被接受;或者根据用户画像,发现某用户是喜欢尝试新品的人,那么可以优先告知他新上的种类。

这里就跟推荐算法有一定的关系了;不过我们这期的重点在于结合用户数据的思维,体会即可。

四、实践中调整识别效果

通常人们在表达的时候,同样的词汇有不同的倾向,不同的场景也会导致同一个词指代不同的意义;所以甚至可能出现,同一句话在不同场景下的意思完全不同,比如说“我看看吧”也许是表达看看新品——也许是表达自己再考虑一下。

所以在落地过程中,要密切观察产品效果,根据用户反馈实时调整训练的方向。

今天的内容差不多就是这些了,下一篇会聊聊智能助理目前的应用场景。

另外由于一些个人原因,自上一篇发完到现在已经是五个月过去了……后面会尽量保持更新速度。

感谢阅读,欢迎交流。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 加个wx可以不 chinathm?

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