基于 AI (人工智能)的語(yǔ)音與對(duì)話式交互是近年新興的一塊領(lǐng)域，最近工作中也逐漸開(kāi)始和這一塊打交道，那么究竟怎樣才算是好的對(duì)話流體驗(yàn)?作為用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師又能在這中間做什么?筆者結(jié)合了一些網(wǎng)絡(luò)參考資料和自己平時(shí)的一些思考，總結(jié)如下。

好的對(duì)話是簡(jiǎn)潔高效的

對(duì)于用戶通常帶著比較明確目的的咨詢、操作等對(duì)話式場(chǎng)景，需要讓用戶盡可能簡(jiǎn)潔高效地輸入問(wèn)題或命令，并在(保證準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上)盡可能少的輪次內(nèi)給出令用戶滿意的回答或幫助用戶完成操作。而如果拘泥于「對(duì)話流」的形式，給用戶帶來(lái)額外的操作成本，則成了本末倒置，比如以下這個(gè)需要 70+ 次點(diǎn)擊的反例：

怎樣讓對(duì)話變得更簡(jiǎn)潔高效呢?

首先，要清楚對(duì)話式交互并不是一個(gè)什么都可以往里面裝的筐，你需要謹(jǐn)慎選擇合適的用例(Use Cases)——類似查天氣、點(diǎn)歌、看新聞等快速、高確定性的用例，使用對(duì)話式交互體驗(yàn)更佳;而流程復(fù)雜、標(biāo)準(zhǔn)模糊、需要用戶輸入和確認(rèn)大量信息的則未必合適。

而設(shè)計(jì)對(duì)話流的過(guò)程中，在信息輸入端可以通過(guò)理解上下文潛臺(tái)詞、記憶用戶信息、多模交互、智能建議等方式，進(jìn)一步減少用戶輸入的成本。

理解上下文潛臺(tái)詞：在導(dǎo)購(gòu)類應(yīng)用中有一個(gè)場(chǎng)景，就是在用戶買完一類商品后，推薦其購(gòu)買更多相關(guān)商品，比如旅游產(chǎn)品中買完機(jī)票還會(huì)推薦返程票、酒店等。而這些被串聯(lián)起來(lái)的商品背后涉及到的一些信息是相通的，比如機(jī)票的目的地和酒店的所在城市為同一個(gè)地方，理解了這一點(diǎn)，就不應(yīng)該讓 AI 再重復(fù)向用戶確認(rèn)一些可以直接從上下文中推斷得出的信息。

記憶用戶信息：在有些對(duì)話式交互場(chǎng)景(比如充話費(fèi)、實(shí)名制購(gòu)票)中，需要向用戶確認(rèn)如姓名、手機(jī)號(hào)、身份證一類個(gè)人信息。不夠智能的 AI 會(huì)一次次不厭其煩地讓用戶手動(dòng)輸入，而更聰明的 AI 則會(huì)關(guān)聯(lián)用戶在應(yīng)用內(nèi)的帳號(hào)信息，直接讀取讓用戶確認(rèn)一下即可，讀取不到時(shí)也只會(huì)讓用戶手動(dòng)輸入一次。

多模交互：相比傳統(tǒng)的文本輸入，多模交互的引入，讓我們可以通過(guò)語(yǔ)音、拍拍照、傳圖、行動(dòng)卡片等方式和 AI 對(duì)話，大幅提高對(duì)話效率。

智能建議：在用戶輸入內(nèi)容之前，基于問(wèn)題上下文、用戶個(gè)人信息等，給出最有可能的回答列表，讓用戶可以直接點(diǎn)選回答。

除此之外，也要考慮回答內(nèi)容的閱讀成本，盡量使用口語(yǔ)化的簡(jiǎn)潔表述，提高回答內(nèi)容的針對(duì)性等。比如基于用戶端信息給出針對(duì)性回答，而不是一大段「放之四海而皆準(zhǔn)」的通用答案：當(dāng)用戶咨詢一個(gè)功能的入口時(shí)，能根據(jù)用戶的設(shè)備信息進(jìn)行回復(fù)，而非機(jī)械的「PC設(shè)備請(qǐng)……iOS設(shè)備請(qǐng)……Android設(shè)備請(qǐng)……」。而回答內(nèi)容過(guò)長(zhǎng)無(wú)可避免時(shí)，則可以考慮拆分成幾段顯示，或者加入圖片、表情包、視頻等調(diào)劑，降低用戶閱讀的壓力，這方面新聞?lì)悜?yīng)用 Quartz 就做得不錯(cuò)。

好的對(duì)話是有預(yù)見(jiàn)性的

「一問(wèn)一答」是我們最常見(jiàn)的一種對(duì)話模式，但實(shí)際上，客戶主動(dòng)發(fā)起咨詢的遠(yuǎn)非他們遇到的問(wèn)題全部，有更多的問(wèn)題他們自己其實(shí)并沒(méi)有意識(shí)到，或者不覺(jué)得這是可以通過(guò)咨詢 AI 解決的。而聰明的 AI 則可以在用戶根本沒(méi)意識(shí)到問(wèn)題存在或可能發(fā)生的時(shí)候，就主動(dòng)向用戶發(fā)起幫助或預(yù)警。要知道，解決問(wèn)題的方式并不只有事后彌補(bǔ)，事前預(yù)防也同樣甚至更加重要。

通過(guò)有預(yù)見(jiàn)性的通知推送觸發(fā)對(duì)話，讓用戶提前避免問(wèn)題發(fā)生或在問(wèn)題發(fā)生后第一時(shí)間解決，在線下出行等場(chǎng)景中可以有很大的應(yīng)用空間。再以機(jī)票預(yù)訂場(chǎng)景為例，普通的 AI 可能在機(jī)票成功下單支付后就結(jié)束了，而更貼心一點(diǎn)的 AI 會(huì)主動(dòng)跟蹤后續(xù)的航班、天氣、交通等，如果有航班管制、惡劣天氣、交通擁堵等不良狀況發(fā)生，可以第一時(shí)間通知用戶風(fēng)險(xiǎn)(甚至在下單前就給出提醒建議)，并給出對(duì)應(yīng)的解決建議，而不是等用戶主動(dòng)跑來(lái)咨詢「航班取消了怎么辦」之后才回答。

對(duì)于一些客觀上一發(fā)生就無(wú)解決方案的問(wèn)題(比如有些商品一經(jīng)售出就無(wú)法退貨，用戶咨詢「我要退貨」AI 很難給出滿意回答)，能做到問(wèn)題發(fā)生前就給出提醒也很重要，用戶有了預(yù)防和心理準(zhǔn)備，知道問(wèn)題發(fā)生且不能解決時(shí)就不會(huì)過(guò)于沮喪。

好的對(duì)話靈活可持續(xù)

在社交聊天中我們或多或少會(huì)遇到一種比較尷尬的場(chǎng)景——冷場(chǎng)，因?yàn)橛腥嘶貜?fù)了一句大家看不懂或不知道如何接下去的話，導(dǎo)致聊天發(fā)生中斷。而在設(shè)計(jì) AI 的對(duì)話腳本時(shí)，避免冷場(chǎng)也非常重要，尤其是你的設(shè)計(jì)目標(biāo)中還有「提高對(duì)話輪次」的時(shí)候。

冷場(chǎng)式回答比較常見(jiàn)的一種場(chǎng)景是無(wú)法或錯(cuò)誤理解用戶發(fā)來(lái)的信息，導(dǎo)致答非所問(wèn)。要解決這個(gè)問(wèn)題，一方面需要對(duì)用戶多元的表達(dá)方式有足夠預(yù)期，可以理解轉(zhuǎn)譯各種同義詞、昵稱、縮寫、表情等，并據(jù)此給出回答，而不是一臉懵逼地反問(wèn)用戶「對(duì)不起，XX是什么?」，當(dāng)沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)和技術(shù)條件支撐時(shí)，可以考慮用結(jié)構(gòu)化回答列表等方式，讓用戶的輸入更加可控;另一方面，即使真的理解不了用戶在說(shuō)什么，也可以請(qǐng)教用戶「你能教我……是什么嗎?」或者引導(dǎo)用戶討論其他能回答的話題「我可以幫你……」，除此之外，還可能有一種場(chǎng)景就是用戶本身在亂輸入內(nèi)容如「dsajgiorpesk」，如果 AI 可以識(shí)別出這一點(diǎn)，并給出風(fēng)趣的回復(fù)比如「這個(gè)名字真奇怪」、「剛才那句話是你家貓打的嗎」，也是一種有意思的處理方式。

聊天場(chǎng)景還有一個(gè)比較常見(jiàn)的特征是中心話題隨時(shí)可能發(fā)生變化，而在多輪對(duì)話場(chǎng)景下，當(dāng)用戶突然打算轉(zhuǎn)移話題，AI 仍然陷在之前的對(duì)話中，也會(huì)讓對(duì)話過(guò)程變得難以持續(xù)。交互設(shè)計(jì)中有一個(gè)「逃生艙」的概念，這一點(diǎn)在對(duì)話式交互中也同樣需要，比如識(shí)別出用戶提了一個(gè)全新的問(wèn)題時(shí)，立刻從之前的上下文中跳出，開(kāi)啟新一輪的對(duì)話;又或者直接給用戶結(jié)束當(dāng)前對(duì)話的快捷入口，如「咨詢其他問(wèn)題」。

好的對(duì)話具備人格情感

作為用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師我們對(duì) Persona(用戶畫像)的概念并不陌生，而給 AI 構(gòu)建 Persona，可以賦予 AI 更多擬人化的性格特征，拉近其與用戶的距離。

AI 的 Persona 可以通過(guò)頭像、話術(shù)、表情、語(yǔ)音等方式讓用戶感知，而在設(shè)計(jì) Persona 的時(shí)候，我們需要充分考慮產(chǎn)品品牌調(diào)性與目標(biāo)用戶的特征，讓 AI 能體現(xiàn)產(chǎn)品品牌本身的氣質(zhì)、符合目標(biāo)用戶的喜好(比如對(duì)于年輕用戶群和中老年用戶群，在回復(fù)內(nèi)容中出現(xiàn)「呵呵」、「」效果可能完全相反)，而不是模仿?tīng)€大街的「賣萌撒潑傻白甜」形象，適得其反招來(lái)用戶厭惡，甚至對(duì)產(chǎn)品品牌本身產(chǎn)生損害。此外在對(duì)話流中始終保持 Persona 的一致性也很重要，而不是先后出現(xiàn)多種性格的回答方式，讓用戶以為在和一個(gè)精神分裂者對(duì)話。

最后附上 Google 對(duì)于語(yǔ)音/對(duì)話式交互的 Design Checklist，總結(jié)得也算比較完全了，供有相關(guān)工作場(chǎng)景的小伙伴們參考~

當(dāng)前題目：好的AI對(duì)話體驗(yàn)應(yīng)該怎樣設(shè)計(jì)
文章來(lái)源：http://jinyejixie.com/news15/161065.html

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