好的AI對話體驗應(yīng)該怎樣設(shè)計

基于 AI (人工智能)的語音與對話式交互是近年新興的一塊領(lǐng)域，最近工作中也逐漸開始和這一塊打交道，那么究竟怎樣才算是好的對話流體驗?作為用戶體驗設(shè)計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的一些思考，總結(jié)如下。

好的對話是簡潔高效的

對于用戶通常帶著比較明確目的的咨詢、操作等對話式場景，需要讓用戶盡可能簡潔高效地輸入問題或命令，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「對話流」的形式，給用戶帶來額外的操作成本，則成了本末倒置，比如以下這個需要 70+ 次點擊的反例：

怎樣讓對話變得更簡潔高效呢?

首先，要清楚對話式交互并不是一個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、點歌、看新聞等快速、高確定性的用例，使用對話式交互體驗更佳;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)計對話流的過程中，在信息輸入端可以通過理解上下文潛臺詞、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。

理解上下文潛臺詞：在導(dǎo)購類應(yīng)用中有一個場景，就是在用戶買完一類商品后，推薦其購買更多相關(guān)商品，比如旅游產(chǎn)品中買完機票還會推薦返程票、酒店等。而這些被串聯(lián)起來的商品背后涉及到的一些信息是相通的，比如機票的目的地和酒店的所在城市為同一個地方，理解了這一點，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：在有些對話式交互場景(比如充話費、實名制購票)中，需要向用戶確認(rèn)如姓名、手機號、身份證一類個人信息。不夠智能的 AI 會一次次不厭其煩地讓用戶手動輸入，而更聰明的 AI 則會關(guān)聯(lián)用戶在應(yīng)用內(nèi)的帳號信息，直接讀取讓用戶確認(rèn)一下即可，讀取不到時也只會讓用戶手動輸入一次。

多模交互：相比傳統(tǒng)的文本輸入，多模交互的引入，讓我們可以通過語音、拍拍照、傳圖、行動卡片等方式和 AI 對話，大幅提高對話效率。

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

除此之外，也要考慮回答內(nèi)容的閱讀成本，盡量使用口語化的簡潔表述，提高回答內(nèi)容的針對性等。比如基于用戶端信息給出針對性回答，而不是一大段「放之四海而皆準(zhǔn)」的通用答案：當(dāng)用戶咨詢一個功能的入口時，能根據(jù)用戶的設(shè)備信息進(jìn)行回復(fù)，而非機械的「PC設(shè)備請……iOS設(shè)備請……Android設(shè)備請……」。而回答內(nèi)容過長無可避免時，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，這方面新聞類應(yīng)用 Quartz 就做得不錯。

好的對話是有預(yù)見性的

「一問一答」是我們最常見的一種對話模式，但實際上，客戶主動發(fā)起咨詢的遠(yuǎn)非他們遇到的問題全部，有更多的問題他們自己其實并沒有意識到，或者不覺得這是可以通過咨詢 AI 解決的。而聰明的 AI 則可以在用戶根本沒意識到問題存在或可能發(fā)生的時候，就主動向用戶發(fā)起幫助或預(yù)警。要知道，解決問題的方式并不只有事后彌補，事前預(yù)防也同樣甚至更加重要。

通過有預(yù)見性的通知推送觸發(fā)對話，讓用戶提前避免問題發(fā)生或在問題發(fā)生后第一時間解決，在線下出行等場景中可以有很大的應(yīng)用空間。再以機票預(yù)訂場景為例，普通的 AI 可能在機票成功下單支付后就結(jié)束了，而更貼心一點的 AI 會主動跟蹤后續(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，可以第一時間通知用戶風(fēng)險(甚至在下單前就給出提醒建議)，并給出對應(yīng)的解決建議，而不是等用戶主動跑來咨詢「航班取消了怎么辦」之后才回答。

對于一些客觀上一發(fā)生就無解決方案的問題(比如有些商品一經(jīng)售出就無法退貨，用戶咨詢「我要退貨」AI 很難給出滿意回答)，能做到問題發(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，知道問題發(fā)生且不能解決時就不會過于沮喪。

好的對話靈活可持續(xù)

在社交聊天中我們或多或少會遇到一種比較尷尬的場景——冷場，因為有人回復(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 AI 的對話腳本時，避免冷場也非常重要，尤其是你的設(shè)計目標(biāo)中還有「提高對話輪次」的時候。

冷場式回答比較常見的一種場景是無法或錯誤理解用戶發(fā)來的信息，導(dǎo)致答非所問。要解決這個問題，一方面需要對用戶多元的表達(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用戶「對不起，XX是什么?」，當(dāng)沒有足夠的數(shù)據(jù)和技術(shù)條件支撐時，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什么，也可以請教用戶「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，還可能有一種場景就是用戶本身在亂輸入內(nèi)容如「dsajgiorpesk」，如果 AI 可以識別出這一點，并給出風(fēng)趣的回復(fù)比如「這個名字真奇怪」、「剛才那句話是你家貓打的嗎」，也是一種有意思的處理方式。

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

好的對話具備人格情感

作為用戶體驗設(shè)計師我們對 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 可以通過頭像、話術(shù)、表情、語音等方式讓用戶感知，而在設(shè)計 Persona 的時候，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)，而不是模仿爛大街的「賣萌撒潑傻白甜」形象，適得其反招來用戶厭惡，甚至對產(chǎn)品品牌本身產(chǎn)生損害。此外在對話流中始終保持 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精神分裂者對話。

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

當(dāng)前題目：好的AI對話體驗應(yīng)該怎樣設(shè)計
文章來源：http://www.muchs.cn/news15/161065.html

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