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智能音箱如何触动用户?未来智能音箱或能了解用户情绪
中部新闻网2024-12-20 18:32:48【热点】7人已围观
简介导读:目前智能音箱的技能是以列表和搜索的方式触达用户的,只有大明用户能找到自己需要的技能,这种模式对笨笨和小闲用户很不友好,他们浏览了一个长长的列表,不知道哪些是自己需要的。智能音箱是一种语音交互为主
导读:目前智能音箱的智能智技能是以列表和搜索的方式触达用户的,只有大明用户能找到自己需要的音箱音箱技能,这种模式对笨笨和小闲用户很不友好,何触户未或能户情他们浏览了一个长长的动用列表,不知道哪些是解用自己需要的。
智能音箱是智能智一种语音交互为主的产品,对于无屏音箱,音箱音箱用户必须去手机端APP才能了解更多的何触户未或能户情技能,这种交互模式对用户发现和使用新技能造成了一些阻碍,动用本文尝试着从情绪角度切入给出一种解决方案。解用
1. 大明用户
大明用户的特点是对自己的需求有非常清晰的了解。比如:男人买衬衫,音箱音箱或者买一个手机或者3C产品。何触户未或能户情他想要的动用东西是非常清晰的,所以他要找的解用核心是价格或者硬货。他们知道如何对比产品,进而找到自己想要的。因此,大明最依赖的工具就是搜索。
在搜索过程中,还要有能力通过搜索结果不断优化搜索关键词,以便能找到自己想要的。
由此可见,想成为大明,既要有基本的搜索技能,同时还要对目标领域有一定了解,可见门槛还是很高的。
正是因为用户需求明确、简单,所以,早期的互联网涌现了很多以搜索为核心的产品,无论是通过百度搜索信息、通过去哪儿进行机票比价、京东上挑选3C产品、中关村在线对比笔记本电脑参数,都是面向大明用户的。
2. 笨笨用户
笨笨用户的特征是,有大概的需求,但是还没有那么明确。
女人买裙子就是笨笨。女生知道她要买裙子,但是你问她买什么样的,她真不知道,她得看、得选、得比较,最后再从各种信息中做一个决定,而这种决定主要是凭感觉。最后的结果可能是看了十家店200条裙子,最后买了一顶帽子。
笨笨用户的目的不是要有效地、快速地找到自己想要的东西,而是到处看看,看看有什么他不知道的、他没见过的,看得多了就会忍不住买一样。最后买的东西和他最初想要的东西相不相关,这不重要。
现在当红的小红书,智能升级以后的淘宝都是面向笨笨用户。
3. 小闲用户
小闲用户的特征是,没有学习知识、购买商品、获得信息等目的性需求,就是找点乐子,打发时间。
头条系和腾讯系很多成功的产品都是面向这类用户。用户在无聊的时候刷刷朋友圈、玩玩游戏、刷刷抖音,时间过去了,而且很开心。
4. 目前只有大明用户能找到智能音箱技能
当前智能音箱的技能市场和早期的互联网差不多,用户要想发现更多的新功能,有两种途径:
通过搜索:有一个明确的需求,然后在智能音箱配套的APP中搜索或技能列表查找,找到符合自己需求的技能,进而唤醒-使用。
少量推荐:智能音箱在结束和用户的对话以后,可能在后面加一句“试试跟我说,北京音乐广播”,推荐的内容与本对话无关。
第一种方式主要是针对大明用户的,用户有明确的需求以后再去找自己想要的东西。第二种方式将更多的技能呈现在了用户面前,但是在早期数据有限的情况下,这些推荐很难精准,也很难与对话相关,过多的推荐也会导致用户反感,正因为如此,各个厂商都很克制。
5. 可不可以让信息找人
后来的互联网发展过程我们看到了,搜索类型的产品用户门槛较高,让信息和商品找人是更有效的方法,能激发更大的市场。
类比到智能音箱的技能,我们怎样做才能让信息找到人
目前看来,消息推送也许不是很合适,因为智能音箱突然在旁边说话会让人觉得很惊悚。
互联网中这块做得比较好的就是今日头条了,通过用户过往的阅读记录,来推荐用户感兴趣的内容。在未来,智能音箱完全也可以采取这种策略,但目前看来,这样做的时机还远远没有成熟,因为用户还没有养成习惯。如果用户没有在手机APP看新闻的习惯,哪会有今日头条的成功呢
那么,现在问题就是,如何在智能音箱端让用户养成获取信息的习惯呢
因为是语音交互的关系,智能音箱输入和输出信息的效率相比手机、电脑要低很多,所以之前互联网让用户养成习惯的方式未必适用于智能音箱。另外,正如hanniman老师所说,AI有一个核心差异化方向,不是效率最有,而是情感最优。我很认同这一点。所以,我们是不是可以从情感的角度看看如何培养用户习惯
打开市场,从满足用户情感开始
1. 满足用户需求
用户用产品,很重要的一个因素是用户能从这个产品中得到满足,无论是实物产品还是互联网产品。用户想打车,这个时候滴滴的车马上就到了,用户很满足;用户想买个风衣,在淘宝上找到上百种不同的款式,用户很满足;用户想洗手,旁边有洗手液,用户很满足。
产品肯定是要满足用户的,但是满足的方式有很多种,正如上面提到的,大明式、笨笨式、小闲式。目前智能音箱满足用户的需求是从大明式入手的,那我们可不可以从笨笨式和小闲式入手呢
2. 从情绪出发
归根到底,用户的满足是情绪上的满足。用户在无聊的时候想要快乐,在伤心的时候想要安慰,在恐惧的时候想要安全,在被排斥的时候想要认同。
拿大明用户来说,他们的需求是表层的、明确的,这个需求满足了,用户就会很爽,会很开心。他们的这种开心是明确的,就是产品满足了你的目标需求。但大多数用户都不是这样的,我很难过,但是我不知道怎样才能开心起来。
这种不知道怎样开心起来的无助可以部分的被智能音箱解决,解决的关键,就是智能音箱的闲聊功能。虽然目前我们的技术水平距离理想的闲聊还有很远,但是让更多的内容更精准的触达到用户,我们还是可以做到的,起码可以比现在做得好。
3. 询问情绪,再推荐
最直接,最简单的一个方法,就是引导用户下班/放学回来说一下当天的心情。规则最开始可以设定得比较简单,比如:下午4点以后,用户第一次唤醒并向音箱发出指令,音箱回复后加入这样一个问句“主人,您今天心情怎么样?”通过用户的回答,可以向用户推荐相应的内容或技能。可能会有如下对话:
用户:小爱同学
小爱:我在
用户:今天小米股票走势怎么样啊
小爱:今天小米收盘价XXX港元,上涨XXX%。主人,你今天心情怎么样
用户:我今天工作不是很顺利啊,碰到了XXX问题。
小爱:没有风险的工作最顺利(小爱真实回答,无语……)。让我们开心起来吧,你可以对我说“吐槽大会”,听听有哪些有意思的事情,也可以对我说“XXX”,这个游戏很有趣呢。
通过用户的情绪,推测用户的需求,并推荐相关的内容或技能,再通过用户反馈,获得更多数据,数据积累得足够多了以后,就可以进一步深挖这些用户画像,给用户更精确的推荐。
当然,这还只是一个简单的设想,实现起来会有很多问题,比如:如何判断是“主人”下班回来了。如果不上班的爷爷奶奶只要发出了满足要求的指令,就产生“主人,你今天心情怎么样?”的询问是不合理的。这个问题可以加入声纹识别来避免,但是加入声纹识别以后,又会有新的问题出现。
目前智能音箱的技能是以列表和搜索的方式触达用户的,只有大明用户能找到自己需要的技能,这种模式对笨笨和小闲用户很不友好,他们浏览了一个长长的列表,不知道哪些是自己需要的。另一方面,大多数用户是没有动力去了解智能音箱的其他技能的。
通过询问用户的情绪,推荐相关内容,积累数据再优化这一方法,可以改善上面说的问题。
这种方式的底层逻辑,就是抓住一个场景,向用户推荐合适的产品。场景是用户回到家,无论开心还是沮丧,想找点事情做;合适的产品就是符合用户心情的产品。
智能音箱是智能智一种语音交互为主的产品,对于无屏音箱,音箱音箱用户必须去手机端APP才能了解更多的何触户未或能户情技能,这种交互模式对用户发现和使用新技能造成了一些阻碍,动用本文尝试着从情绪角度切入给出一种解决方案。解用
1. 大明用户
大明用户的特点是对自己的需求有非常清晰的了解。比如:男人买衬衫,音箱音箱或者买一个手机或者3C产品。何触户未或能户情他想要的动用东西是非常清晰的,所以他要找的解用核心是价格或者硬货。他们知道如何对比产品,进而找到自己想要的。因此,大明最依赖的工具就是搜索。
在搜索过程中,还要有能力通过搜索结果不断优化搜索关键词,以便能找到自己想要的。
由此可见,想成为大明,既要有基本的搜索技能,同时还要对目标领域有一定了解,可见门槛还是很高的。
正是因为用户需求明确、简单,所以,早期的互联网涌现了很多以搜索为核心的产品,无论是通过百度搜索信息、通过去哪儿进行机票比价、京东上挑选3C产品、中关村在线对比笔记本电脑参数,都是面向大明用户的。
2. 笨笨用户
笨笨用户的特征是,有大概的需求,但是还没有那么明确。
女人买裙子就是笨笨。女生知道她要买裙子,但是你问她买什么样的,她真不知道,她得看、得选、得比较,最后再从各种信息中做一个决定,而这种决定主要是凭感觉。最后的结果可能是看了十家店200条裙子,最后买了一顶帽子。
笨笨用户的目的不是要有效地、快速地找到自己想要的东西,而是到处看看,看看有什么他不知道的、他没见过的,看得多了就会忍不住买一样。最后买的东西和他最初想要的东西相不相关,这不重要。
现在当红的小红书,智能升级以后的淘宝都是面向笨笨用户。
3. 小闲用户
小闲用户的特征是,没有学习知识、购买商品、获得信息等目的性需求,就是找点乐子,打发时间。
头条系和腾讯系很多成功的产品都是面向这类用户。用户在无聊的时候刷刷朋友圈、玩玩游戏、刷刷抖音,时间过去了,而且很开心。
4. 目前只有大明用户能找到智能音箱技能
当前智能音箱的技能市场和早期的互联网差不多,用户要想发现更多的新功能,有两种途径:
通过搜索:有一个明确的需求,然后在智能音箱配套的APP中搜索或技能列表查找,找到符合自己需求的技能,进而唤醒-使用。
少量推荐:智能音箱在结束和用户的对话以后,可能在后面加一句“试试跟我说,北京音乐广播”,推荐的内容与本对话无关。
第一种方式主要是针对大明用户的,用户有明确的需求以后再去找自己想要的东西。第二种方式将更多的技能呈现在了用户面前,但是在早期数据有限的情况下,这些推荐很难精准,也很难与对话相关,过多的推荐也会导致用户反感,正因为如此,各个厂商都很克制。
5. 可不可以让信息找人
后来的互联网发展过程我们看到了,搜索类型的产品用户门槛较高,让信息和商品找人是更有效的方法,能激发更大的市场。
类比到智能音箱的技能,我们怎样做才能让信息找到人
目前看来,消息推送也许不是很合适,因为智能音箱突然在旁边说话会让人觉得很惊悚。
互联网中这块做得比较好的就是今日头条了,通过用户过往的阅读记录,来推荐用户感兴趣的内容。在未来,智能音箱完全也可以采取这种策略,但目前看来,这样做的时机还远远没有成熟,因为用户还没有养成习惯。如果用户没有在手机APP看新闻的习惯,哪会有今日头条的成功呢
那么,现在问题就是,如何在智能音箱端让用户养成获取信息的习惯呢
因为是语音交互的关系,智能音箱输入和输出信息的效率相比手机、电脑要低很多,所以之前互联网让用户养成习惯的方式未必适用于智能音箱。另外,正如hanniman老师所说,AI有一个核心差异化方向,不是效率最有,而是情感最优。我很认同这一点。所以,我们是不是可以从情感的角度看看如何培养用户习惯
打开市场,从满足用户情感开始
1. 满足用户需求
用户用产品,很重要的一个因素是用户能从这个产品中得到满足,无论是实物产品还是互联网产品。用户想打车,这个时候滴滴的车马上就到了,用户很满足;用户想买个风衣,在淘宝上找到上百种不同的款式,用户很满足;用户想洗手,旁边有洗手液,用户很满足。
产品肯定是要满足用户的,但是满足的方式有很多种,正如上面提到的,大明式、笨笨式、小闲式。目前智能音箱满足用户的需求是从大明式入手的,那我们可不可以从笨笨式和小闲式入手呢
2. 从情绪出发
归根到底,用户的满足是情绪上的满足。用户在无聊的时候想要快乐,在伤心的时候想要安慰,在恐惧的时候想要安全,在被排斥的时候想要认同。
拿大明用户来说,他们的需求是表层的、明确的,这个需求满足了,用户就会很爽,会很开心。他们的这种开心是明确的,就是产品满足了你的目标需求。但大多数用户都不是这样的,我很难过,但是我不知道怎样才能开心起来。
这种不知道怎样开心起来的无助可以部分的被智能音箱解决,解决的关键,就是智能音箱的闲聊功能。虽然目前我们的技术水平距离理想的闲聊还有很远,但是让更多的内容更精准的触达到用户,我们还是可以做到的,起码可以比现在做得好。
3. 询问情绪,再推荐
最直接,最简单的一个方法,就是引导用户下班/放学回来说一下当天的心情。规则最开始可以设定得比较简单,比如:下午4点以后,用户第一次唤醒并向音箱发出指令,音箱回复后加入这样一个问句“主人,您今天心情怎么样?”通过用户的回答,可以向用户推荐相应的内容或技能。可能会有如下对话:
用户:小爱同学
小爱:我在
用户:今天小米股票走势怎么样啊
小爱:今天小米收盘价XXX港元,上涨XXX%。主人,你今天心情怎么样
用户:我今天工作不是很顺利啊,碰到了XXX问题。
小爱:没有风险的工作最顺利(小爱真实回答,无语……)。让我们开心起来吧,你可以对我说“吐槽大会”,听听有哪些有意思的事情,也可以对我说“XXX”,这个游戏很有趣呢。
通过用户的情绪,推测用户的需求,并推荐相关的内容或技能,再通过用户反馈,获得更多数据,数据积累得足够多了以后,就可以进一步深挖这些用户画像,给用户更精确的推荐。
当然,这还只是一个简单的设想,实现起来会有很多问题,比如:如何判断是“主人”下班回来了。如果不上班的爷爷奶奶只要发出了满足要求的指令,就产生“主人,你今天心情怎么样?”的询问是不合理的。这个问题可以加入声纹识别来避免,但是加入声纹识别以后,又会有新的问题出现。
目前智能音箱的技能是以列表和搜索的方式触达用户的,只有大明用户能找到自己需要的技能,这种模式对笨笨和小闲用户很不友好,他们浏览了一个长长的列表,不知道哪些是自己需要的。另一方面,大多数用户是没有动力去了解智能音箱的其他技能的。
通过询问用户的情绪,推荐相关内容,积累数据再优化这一方法,可以改善上面说的问题。
这种方式的底层逻辑,就是抓住一个场景,向用户推荐合适的产品。场景是用户回到家,无论开心还是沮丧,想找点事情做;合适的产品就是符合用户心情的产品。
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