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編輯導(dǎo)語：如今的人工智能產(chǎn)品已經(jīng)運用于我們的生活了，最常見的小愛同學(xué)、天貓精靈等，他們可以解決大部分的公共問題，但是卻不能解決私域用戶群體的問題；智能語音以后的發(fā)展在私域場景下有很大的空間，本文是作者做出的分析，我們一起來看一下。

看到這個標(biāo)題，很多人會疑問，私域和公域的區(qū)別點在哪里？

概念：

• 「公域」主要是指當(dāng)前的使用場景是全體90%的用戶，同時用戶之間分享和需求的資源、信息是公用的，以及用戶獲取資源的途徑也是多元化的。
• 「私域」表示用戶群群體是獨特的，部分的，只滿足身處當(dāng)前場景下的用戶需求用戶得到的信息；已經(jīng)獲取的信息方式也是獨一無二的，換一個場景所有的內(nèi)容都會失效。

一、舉例：餐飲業(yè)

我們所有的用戶都去過飯館點餐吃飯，可以試想，一個語音機器人幫助到店用戶完成菜單推薦——輔助用戶關(guān)于價格等基礎(chǔ)問題——完成用戶的結(jié)賬行為。

我們會發(fā)現(xiàn)整個流程適用于所有的餐館行業(yè)，機器人代替人工，滿足了用戶的基本點菜需求，當(dāng)前場景就是典型的公域內(nèi)的智能語音交互場景。

那私域的語音場景是什么？

是基于不同餐館的定位，售賣產(chǎn)品的不同，提供針對性的點餐服務(wù)。

可以試想，我們?nèi)コ鄙桥Ｈ?，用戶會有以上幾個問題“腱子肉是哪里？”、“這個肉我媽媽可以吃嗎？她牙口不好”、“你家今天的優(yōu)惠是什么”。

也可以試想，我們?nèi)ズ５讚莆覀儠柺裁矗俊敖o我一個皮筋扎一下頭發(fā)吧”、“你們這里的半份和一份都是多大量？”、“美甲到我了請叫一下我”。

我們試想，同樣的問題首先可能不會同時出現(xiàn)在不同的餐館內(nèi)，例如要皮筋和美甲的兩個問題我們不會在潮汕牛肉問服務(wù)員；同時，我們也會發(fā)現(xiàn)，相同的問題兩家店給出的答案信息也是不同的，例如今天的優(yōu)惠兩家一定不一樣。

假如兩家同時購買一批餐飲行業(yè)的機器人，在滿足基礎(chǔ)的公域服務(wù)以后，基本就干不了其他事情，還需要更多的人工服務(wù)員幫助客戶解決私域里面的信息問題。

二、舉例：車機場景

隨著智能車機的語音發(fā)展，更多的用戶在車?yán)飼谜Z音開啟導(dǎo)航、聽音樂、查路線等等基礎(chǔ)的公域服務(wù)。

私域服務(wù)包括什么呢？

首先，在車機的場景，私域場景的服務(wù)是和用戶信息密切相關(guān)的內(nèi)容，例如：車機會主動提示用戶附近有去過的咖啡館要不要買一杯咖啡、車機提示用戶今天是愛人的生日要不要買一束花。

其次，在車機場景下，和當(dāng)前車場或者車品牌有密切先關(guān)的服務(wù)；試想，如果用戶當(dāng)前沒有玻璃水，如果問車機“附近哪里有玻璃水”，車機可以導(dǎo)航去附近合作的4S店；假如車機沒有這個服務(wù)，用戶會打開手機app購買玻璃水，或者手機查附近購買玻璃水的地點；這就等于把用戶從私域場景推向的公域場景，就是一次用戶需求的不滿足。

當(dāng)然還有更多的關(guān)于車機QA，汽車會員服務(wù)等私域的信息只能在確定的場景下實現(xiàn)，更換了品牌所有的信息都會不一樣。

三、舉例：酒店行業(yè)

酒店智能機器人可以滿足用戶基本的check in或者其他公域服務(wù)；然而不同的酒店由于目標(biāo)群體的不同，酒店的定位不同，提供的服務(wù)和服務(wù)內(nèi)容也是不一樣的；用戶在語音交互的時候，獲取到的信息和內(nèi)容完成不同。

以私域的語音服務(wù)舉例，對于住民宿的用戶群體，主要是旅行和休閑為主，酒店可以語音提示附近的好吃好玩好去處；這里可以重點推薦和當(dāng)前民宿有合作的項目，最后還可以提供特產(chǎn)送到家的服務(wù)等。

而對于出差人士，商務(wù)酒店和快捷酒店是當(dāng)前用戶群里的主要選擇，這類型的酒店在語音產(chǎn)品上，不需要提供好玩好吃推薦；主要圍繞商務(wù)人事，提供叫醒服務(wù)、咖啡服務(wù)，或者云視頻會議等語音服務(wù)才是剛需。

通過以上三個例子，相對清楚的分析智能語音對話在同等場景下，公域和私域的不同語音服務(wù)和產(chǎn)品定位。

如果需要智能語音更加智能，變成可以交流的機器人，或者可以滿足客戶在特定場景的80%的需求，需要做私域內(nèi)的產(chǎn)品需求挖掘，以及產(chǎn)品設(shè)計。

如果還是按當(dāng)前市面上，小度、天貓、叮咚等針對全部C端客戶做產(chǎn)品設(shè)計，不僅僅會走到產(chǎn)品的發(fā)展瓶頸，同時很難再次推動智能語音交互的發(fā)展。

四、我要說的核心方法

面對當(dāng)前私域藍(lán)海應(yīng)該怎么做？

其實只需要一句話概括——按私域的特定需求，做私域需求的深度挖掘和知識庫的產(chǎn)品整理。

主要有以下三個方式：

1. 對需求做數(shù)據(jù)化管理：可以采取多種的數(shù)據(jù)和需求挖掘手段，從客戶和專業(yè)人士的訪談獲取，通過學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)員的語無內(nèi)容、錄音追蹤等方式，對當(dāng)前私域下用戶需求的問題做歸納和整理。
2. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化：把收集來的需求，做結(jié)構(gòu)化的技術(shù)處理，按需求的內(nèi)容、對象、范圍抽離出不同維度的知識內(nèi)容；將單條的數(shù)據(jù)做相關(guān)的簡單的聯(lián)系，從一對一變成一對多，或者多對一的方式。
3. 知識化處理數(shù)據(jù)內(nèi)容：將上一步整理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在模型中完成網(wǎng)狀的數(shù)據(jù)內(nèi)容拉手，真正做到網(wǎng)狀的知識圖譜；例如：針對牛肉是不是我媽媽吃這個問題，針對不用媽媽的年齡，是否做過牙齒手術(shù)等更多的相關(guān)性問題，形成知識圖譜，并抽離說問題和私域的相關(guān)程度，爭取做到適用于多個私域場景。

智能語音的最終目的是智能對話，可以完成類人行為的對話內(nèi)容，私域場景下的智能語音發(fā)展將會是下一片藍(lán)海。

私域語音也是私域場景下，用戶使用和需求的剛需。

如果私域語音產(chǎn)品做好了，不僅會幫助企業(yè)減少很多的人工成本；同時對千人千面的滿足也實現(xiàn)了實質(zhì)性進(jìn)展，同時對真正的智能對話的落地提供了基本保障。

本文由 @哎呀呀妖妖 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議。