会话经济(一):聊天机器人热的成因是什么?

产品老司机手把手教写文档,10天线上课程,零基础掌握产品经理必备7大文档撰写法。了解一下>

对于技术玩家来说,这是一场新老生态体系的控制与反控制之战。但对于用户和开发者来说,一切都要按照更直观更方便体验更好的方向发展。Greylock的Sarah Guo展望了新的会话经济取代app经济的可能性,并在这个大背景下从经济、文化及生态体系等方面解释了聊天机器人热的原因。

去年12月,Slack推出集成的时候,我曾经写过一篇回形针的复仇讨论了“智能聊天”成为新平台的可能性。自此以后,在大玩家似乎心照不宣的努力下,这种可能性已经变得越来越高。

  • 3月:微软在BUILD大会上发布聊天机器人框架Bot Framework
  • 4月:Facebook在F8大会上披露了Messenger平台,同时Telegram也宣布为机器人开发者设立奖金
  • 5月:Google在I/O大会上发布自家的Allo Messenger以及语音使能的家用音箱,Amazon则把智能音箱Echo背后的大脑Alexa开放出来,让用户通过浏览器即可使用。
  • 6月:在刚刚举行的WWDC大会上,苹果终于也开放iMessage给第三方集成,并且发布了Siri SDK。

这看起来就像是硝烟四起的下一场技术大战的战场,本周的所有目光都盯在苹果身上。但是聊天机器人的火有多少属于炒作成分呢?哪些东西才值得关注呢?围绕着这一新兴生态体系的狂热往往有些令人困惑。

在此,我愿把在跟超过50位业界创始人会面之后的成果梳理出来,对这一新兴的会话经济进行结构化的解释,并试图提出其中的一些发展机会(适用于大公司和初创企业)。

会话经济由以下的发展构成:

  1. 聊天应用
  2. 语音控制计算
  3. 位于或始于聊天应用/语音控制硬件的聊天机器人及服务
  4. 赋能型的简单重复工作产品

有关会话经济的讨论将分成4部分,本文是第一部分:

  • 第一部分:驱动力—聊天机器人为什么这么火?
  • 第二部分:拖拽力—app经济为什么还能统治?
  • 第三部分:结果与替代—要不要做会话式服务?
  • 第四部分:非技术公司的机遇

驱动力:聊天机器人热的成因是什么?

现在对“会话经济”的讨论基本上都聚焦在目前的使能技术驱动力上面,也就是我所谓的下一代软件的“4个M”。

鉴于具体的技术讨论已经很多,这里我打算把重点放在讨论较少但更重要的经济、文化以及生态体系因素上。使能技术只是意味着会话经济可以出现,但未必能保证出现。

不过作为背景先交代一下4M是什么:

  • 摩尔定律(Moore’s Law)—更廉价的计算促进了过去昂贵的重处理型应用的发展
  • 多租户(Multi-tenancy)—按需公有云提供商极大降低了开发及扩充新服务的成本和复杂性
  • 机器学习(Machine learning)—解决了传统软件难以解决的问题—如智能“代理”服务的基础自然语言处理
  • 移动数据(Mobile data)—智能手机上丰富实时的数据提供了自动化的多用户上下文,同时为有效机器学习提供了足够的样本。

经济与文化因素

(1)普遍通信

这一代青少年数字化通信的平均时长是上一代的10倍,是上上一代的100倍。10多年前,Thurlow之类的学者描述了所谓的“沟通迫切性(communication imperative)”现象—即人类被驱使着要实现沟通量和满意度最大化。而最近研究人员已经把这种现象称为强迫症。

聊天的移动化完全激发了这种强迫症—它使得沟通基本上已经变成免费,只要手机连上网就能聊天(无量的限制)并且促进了在表达方面的快速创新(图像、视频、GIF、滤镜等富媒体内容)。聊天相对于语音或者视频具有快速、易用、一部、私密以及相对不唐突的特点。

我们正在目睹了可以随时随地进行沟通的第一代人的成长。这代人大部分的计算时间都花在了对话上。事实上,我们把那么多时间花在沟通上本身就是我们的通信平台应该成为我们的移动平台的论据。

(2)软件期望的消费化

现在我们与各类软件互动的平均时长是10年前的10倍以上。以有机的产品采用和互动为命脉的消费者互联网公司正在不断把对眼球经济(应用开发)的追求推向极致。为了应用跑得更快更直观,他们不断对app进行重新设计。移动分发使得创新以月、周、日的间隔抵达消费者。这也导致消费者对软件UX的期望越来越高—为的是愉悦自己。

但是大多数传统企业软件公司却未能提供这种愉悦。这是因为其他的高需求(可用性、性能、完整性、安全)、客户锁定降低了供应商求变的压力,买家往往与最终用户以及技术债务是脱节的。当然,大公司发展停滞以及Hooli(美剧《硅谷》中的公司)式的管理问题也有一定的责任。这个悲哀又滑稽的问题有人已经阐述过了。

传统企业软件跟不上消费者不断膨胀的期望—这甚至是一个招聘更年轻员工的问题。许多开发者把与高速、高度互动、令人愉悦、感觉像消费者软件(Slack)的聊天平台的集成视为转移消费者对已烂掉系统的沮丧感的出口。

(3)移动在东方比西方发展更好

移动生态体系在自身为首个主流计算平台的市场的结构实际上演变得更加快速更加不同。功能丰富的聊天应用在部分地方实际上不仅仅是一种“新的UX热”,还是大家数字化生活的主要入口。

对于7亿中国人来说,微信是消费侧和企业端数字身份、通信录、沟通渠道的统治平台,也是商业和支持的渠道。微信充当着用户B2C以及P2P的支付机制。也是现实世界、移动信息的优选搜索引擎(包括基于位置、图像及语音的搜索)。通过微信可以用滴滴快滴/优步,可以用微信扫描二维码买到乡下20美分的瓜果。Connie Chan和Mary Meeker都分析过这一现象。

消费者互联网是部分全球化的市场(趋势在加剧)—这是不同软件、不同软件风格以及不同的野心抱负的异花授粉。

微信仅凭一个“app”就打造出了一个比苹果还要好的应用商店,服务的用户案例集范围也要大很多。美国的开发者、产品人以及创始人玩微信的时候,他们不可避免地会考虑实现类微信的功能。

(4)发展中国家智能手机的渗透率

发达国家的“app疲劳”后面就再讲,但是下载和使用新的移动app的门槛在发展中国家甚至还要高,因为那里的互联网服务成本在人均国民收入的占比要高得多。Google和Facebook正在通过Project Loon和Free Basic这样的项目来投资发展中经济体的移动数据接入。像LotusFlare这样的初创企业则希望给其他app开发者提供类似服务。

短信对消费者的沟通限制在美国以外的国家也更弱。许多消费者实际上宁愿通过短信而不是邮件接受营销,短信在开放性和响应率方面比邮件要好几个数量级。此外,移动OS、浏览器、硬件和应用商店生态体系在发展中国家往往更加碎片化。这加重了原生app开发者的负担(只需想象一下而是和部署的基础设施就知道)

无需下载OS相关app即可交付服务在发展中国家拥有更强的价值支撑。会话经济并不局限于移动app—通过短信(如手机银行)的服务在新兴经济体要流行得多。

(5)交易型移动服务

第一部智能手机推出不到10年的时间里,具备交易型商业模式(Uber就是最明显的例子)的移动服务大规模涌现。Uber不像企业软件玩家担心自己要用别人做入口的问题—而是希望用户可以在任何界面都能调用自己,只要能多打的就行。

现实世界中有哪些服务可以是这样的呢?

移动化的外卖、自仓储服务、个人金融、贸易以及现实世界的市场都没有直接依赖应用开放和访客的商业模式。相反,像Netflix这样的娱乐应用就有。尽管原生移动体验的品质对于这些交易型业务来说是个优势,但是接触新客户通常比确保客户体验具备更高的优先级。

对于为手机以外的服务向用户收费(而不是通过应用内的互动赚钱)的公司来说,聊天平台更有优势,因为有可能为他们带来阻力小的新用户以及增量收入。

(6)监控 → 知识工作的自动化

当工作产品和工作沟通也被数字化(比如Slack这样的聊天系统、比如Figma、Quip这样具备丰富沟通功能的生产力应用)时,我们就得到了一种有价值的新型数据集。

Facebook提供了它认为你想看的信息,因为它掌握着数千(还是数百万?)的用户交互历史(你每一次点击、阅读和发言都被记录下来了)。FB自动帮我向密友祝贺生日并不难想象。 Chatter、Yammer和Jive之类的“企业社交网络”公司永远也实现不了像Slack今天这样的互动。

每一家大公司都对知识工人自动化感兴趣。沟通是我们工作很大的一部分。新的聊天平台和通信原生应用提供了比以往任何时候都要丰富的有关我们工作方式数据的被动式收集机制。这种数据采集是自动化以及增强的必要基础。

(7)聊天“魔法帘幕”可以平衡商业与人类需求

前面我们介绍过“沟通迫切性”—其最有趣的事情之一是所谓的聊天的“魔法帘幕(你不知道对方是谁)”。几乎人人都反感电话交互式语音应答(IVR)系统。最常见的IVR交互是“人工请按0”(大多数人都是冲着这个0去的而且往往收到的是接线员全忙的提示音)。但是每一家大公司都想提供去人性化的支持—原因无他,因为24/7的人工客服实在是太贵了。

而文字却提供了这样一种渠道,在足够复杂的软件帮助下,你甚至很难分辨对方是人还是机器—这就是图灵测试,到处都是。Brian Christian的《人之为人(The Most Human Human)》就是对这个的迷人探讨。聊天有上下文的背景,避免了IVR或者web/app引导客户的负担,并且促进了不断的需求发现。它还扩大了“人”的服务范畴,这正是内部销售型组织所需要的。

聊天机制的“魔法帘幕”也许可以促进软件更有效地服务客户,以企业可接受的成本让对方满意。贸易、支持、销售这些都是很明显的、可以把帘子拉下来的“沟通”服务角色。

(8)除了苹果大家都想要一个不同的生态体系

最大的技术玩家拥有数据、社交图谱以及分发优势(Facebook Messenger令人吃惊的增长就是证据)。至于Google和苹果,他们有节制地控制着消费者移动体验。但是中国人似乎已经被被巨头团团包围了,因为大家都为了统治权争得你死我活。

(9)App疲劳

企业和开发者需要在移动侧接触消费者,但是新服务想要做到这一点极其困难。消费者把大量的时间都花在了苹果、Facebook以及Google开发的app上面,绝大部分的智能手机机主每月的app下载数已经为0(注:所有很多手机操作系统甚至当起了流氓,预装了大量无法卸载的app)。

哪怕下载了之后,app用得也很少,每天每周甚至一个月才用一次是常态。我们作为消费者和工作者往往用得更少的那些软件又该怎么办呢?我们隔几个月或者网速不给力时才想到去互动一下的品牌又该怎么办呢?现在唯一的出口是移动web—但在能力方面移动web还存在着巨大差距。这一点在《结果与替代》篇会谈到。

(10)原生移动app很难开发

在两个平台(iOS、Android)上开发、维护以及更新app很难、很贵,超出了很多人的能力范围。聊天平台在平衡开发效果和客户价值方面做得更好,因为前者提供了丰富的常用服务(支付、身份识别、上下文、社交图谱)。除了会话界面有可能是跨平台以外,UI层也大为减少,尤其是刚开始的时候。公司不再需要从吸引人的视觉设计、app用户导流以及灵活的手势交互开始应用开发了(注:一个公众号就搞定)。

开发者和企业可以用“更窄的楔子”—利用共享服务打入,先从人工试验(发送人工定制的消息、内容)开始,然后慢慢进行自动化并扩展到丰富交互,而不是开发原生app的那种要么全有要么全无的体验。

(11)糟糕的集成导致糟糕的体验

“原生app”容器以及苹果应用商店的严密控制保证了一定程度上更好的体验和安全。通过验证的app不太容易出问题—但从其他方面来说体验反而会更糟糕—为什么用户只是想试试新的移动原生功能就得创建新账号?为什么每次购物都要输入支付信息?为什么每个app都要单独管理权限?密码还得拷贝粘贴?

操作系统玩家的控制窒息了自己的生态体系:冗长、不可预测的应用商店审核流程以及沉重的开发负担、萧条的共享服务以及锁定的环境都妨碍了消费者体验。这一点解释了开发者对开发会话式应用兴趣暴增的大部分原因。

会话经济(一):聊天机器人为什么这么火?

Facebook“Bots”群的数量发展

(12)苹果的竞争对手把希望寄托在“新计算设备”上

出于对移动现状的不满,Amazon的Alexa Echo以及微软的Cortana是押注消费者计算的重心会出现转移的体现。这些技术玩家先从小屏手机受到挑战或者我们能够做得更好的地方开始—比如开车或者在家闲逛的时候。消费者和开发者对Alexa的兴趣让很多人感到吃惊。看到其中潜力的Google发现自家的AI优势正好跟提供会话式语音体验高度一致,于是也推出了自己的相应项目:Nest、OnHub以及Home。

苹果的竞争对手都在急切寻找新的计算平台,而家庭和汽车正好是移动受到挑战的地方—但不管怎么说解放双手的语音接口都是有意义的。

(13)强烈对比的B2B软件生态体系

企业软件慢如蜗牛的UX演进节奏导致了互动性低得可怜。智能手机诞生都已经7年了,但至今绝大部分的企业应用还都没有一个像样的移动界面—比方说一家位列财富100强的航空/防务公司的核心库存应用由于缺乏“移动模式”想出的变通方案是:在工人的iPad上面显示该应用的虚拟桌面视图,但是缓慢的VDI性能以及臃肿的工作流让工人都疯了。

现有软件的停滞不前,急剧增加的消费者软件采购,加上基于公有云资源开发的最终用户友好型SaaS的寒武纪大爆发,形成了一种数据被困在小型的、糟糕集成的应用里面的碎片化架构。

像MuleSoft和Segment这样发展势头良好的公司已经提供了SaaS集成问题的解决方案,但是Slack把自己不仅塑造成集成问题的答案,同时也是“用户原生”问题的答案。

(14)顺风顺水的会话经济

技术触发者是发生这股移动软件转变的原因。但技术只是提供了可能性,却不能保证必然性—大家往往更少关注的经济、文化尤其是生态体系触发因素实际上更为重要。

对于会话经济来说,移动生态体系的现状本身跟技术、经济以及文化因素一样也是一个驱动力。

苹果围绕着iMessage以及Siri的一系列发布只会增加大家额兴趣,同时还会引出新的问题。iMessage机器人的审核流程会怎样?iMessage可以登陆Android吗?

有一点是清楚的—这是新的技术战场,因为大玩家已经把它变成了这样。

【未完待续】

 

原文地址:venturebeat.com

译文地址:http://36kr.com/p/5048193.html

评论
欢迎留言讨论~!
  1. 推荐一本好书《智能问答与深度学习》京东购买地址:https://item.jd.com/12479014.html
    Chatopera CEO 王海良与AI 专家李卓桓博士等联合撰写的业界首本 智能问答引擎方面的专业书籍,《智能问答与深度学习》不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识,提供大量编程实例,配书源代码供下载。欢迎阅读,共同学习。

    Chatopera聊天机器人开发者平台(https://bot.chatopera.com/)对开发者非常友好,欢迎体验,给予反馈,感谢!
    Chatopera产品:
    春松客服
    Chatopera将春松客服开源,让客户和社区获得更大权力使用产品和定制化产品。
    春松客服上架青云应用中心,借助青云强大的平台计算资源,客户可以快速获取高可靠性,高性能的服务,按不同类型计费,并可通过工单快速联系Chatopera团队解决问题。
    智能问答引擎
    智能问答引擎是Chatopera团队独立自主开发的面向企业聊天机器人的运行时环境。具有功能强大和高性能等优点。智能问答引擎支持私有部署和SaaS版。

    多轮对话设计器
    智能问答引擎除支持知识库管理完成对话外,还支持一种更加强大的对话生成方式,即多轮对话。
    对话术建立脚本,可以实现稳定、方便干预、灵活的机器人问答。
    通过函数集成第三方接口,函数和脚本相互调用。

    回复