根據Gartner近日公布一項報告中預測,2018年全球超過20億的人,會經常用對話的方式,與AI語音個人助理互動,到了2020年則是有40%的使用者,是用對話介面的App為主,25%的家庭擁有一個語音助理裝置後,後持續購入2個以上的語音助理裝置。
「對話的互動模式變得越來越重要!」Gartner個人技術研究部研究總監Adrian Lee表示,使用者的習慣已經逐漸改變,在今年更是可以看到明顯的轉變,去年Google Home、臉書的Chatbot,以及Amazon Alexa的興起,促成使用者大量由App,轉而使用Chatbot。
以Amazon Echo為例,根據市場研究機構Statista調查,美國32%的Amazon Echo使用者已經有透過Alexa購買商品,且使用者購入Amazon Echo後,在Amazon上的消費增加了大約10%,Adrian Lee認為,開發Chatbot對電商業者已經是不容忽視的任務。
不過,Chatbot是否只有像是Amazon或是阿里巴巴等電商龍頭才能開發?Adrian Lee認為,現在市面上有許多Chatbot平臺供應商,提供相關的平臺和工具,給企業自行開發,將開發Chatbot入門門檻降低了,Chatbot不再是大型電商業者的專利,就連小型電商也能做。
現在,電商業者面臨的問題,並非要不要開發自家的Chatbot,而是什麼時候要開發,他甚至大膽地說,「現在再不做就太遲了!」由於使用者的習慣已經轉變,若是電商業者沒有提供Chatbot的通道,將會逐漸失去競爭力。
他指出,電子商務產業的營收是由流量(Traffic)、轉換(Conversion)和平均售價(ASP)組成,流量就是指電商業者在數位行銷的策略上,如何將使擁者吸引到自家平臺消費,他認為,目前的電商業者,在流量方面的策略都算成熟,並不是太大的問題。
但是電商業者在轉換層面,就有明顯的差距,轉換即是電商與消費者的互動介面,他認為,使用者介面和使用者體驗的設計,相當重要,將會成為消費者最後願意消費的關鍵,而對話互動就是新興的趨勢。
「與客戶互動的第一時間是關鍵!」Adrian Lee表示,客戶體驗對企業來說是最重要的,尤其是與客戶互動的第一時間,如果第一次的互動體驗,給予客戶不好的印象,客戶就再也不會回來消費,電商業者將會永遠失去這位客戶。
他舉例,Amazon剛在新加坡推出2小時內送貨服務Prime Now時造成轟動,他也興奮地到網站上要訂貨,沒想到能夠預定商品的時間卻至少要4天後,於是,他轉而到其他電商平臺購買,後來也因此很少再回去該平臺消費。
對話的互動模式,對消費者而言,使用上更加方便,傳統的網頁訂購模式,使用者在不同的電商平臺都需要重新學習如何操作,但是對話的方式則打破了這樣的限制,此外,對話的模式,還增加了電商業者的銷售機會,舉例來說,若是使用者在家說「電池又沒電了」,Alexa則會詢問使用者,是否需要訂購電池,Chatbot提供更多的銷售場景,也更直接、更貼近使用者的需求。
最後,平均售價(ASP)則是電商業者制定商品的定價、與其他廠商合作策略等,電商業者要成功地創造營收,流量、轉換和平均售價的策略,都必須面面俱到,而Chatbot正是可以創造出差異,提升競爭力的重要策略,他也提醒,電商業者開發Chatbot,要對自家的消費者非常了解,才能提供客戶更好的使用者體驗。
Chatbot除了提供電商額外的銷售管道,也更貼近使用者的行為之外,Chatbot內的AI技術,也能夠提供電商業者額外的價值,Adrian Lee指出,AI技術需要具備自學能力、有預測性,以及提供出其不意的分析結果3大功能,有了AI技術的輔助,電商收集到的數據,能夠自動分析預測消費者喜好,甚至,提供非典型的分析結論,創造更多商機。
Gartner指出,未來電商業者將會轉型成以客戶對話體驗為主,來設計購物體驗,由系統主動詢問消費者要購買的商品,甚至還會推薦其他類似商品選項,提供消費者多種選擇,大幅減少訂購商品的流程。
(圖片來源/Gartner)
電商產業轉型,AI不可或缺
以往,電商業者是以客戶生命周期為主,客戶在未購買商品的階段,只能自行透過查詢來訂購,訂購的過程也需要填寫繁複的寄送資訊、付費方式等欄位,最後才能完成訂購,追蹤貨物的寄送狀況也要消費者自行查詢,最後消費者收到商品,電商業者只能透過滿意度調查或是消費者的再回購率,來了解消費者的下一次消費傾向。
現在電商業者則是以使用者體驗為導向來設計整套購物流程,使用者可以用關鍵字搜尋商品,系統也會呈現建相關的議購買商品,訂購商品所需要填寫的資訊,也有清單或是既定的項目提供選擇,省去大半自己撰寫的時間,系統還會自動記錄資訊,使用者下一次購物就不需要重新填寫,最後,訂購完成會透過簡訊或是電子郵件,通知使用者商品的寄送進度,填寫商品的評價,也是變得更加方便。
未來,Adrian Lee表示,電商業者將會轉型成以客戶對話體驗為主,來設計購物流程,除了從電腦、智慧型手機裝置與消費者互動,還加入IoT裝置,像是Amazon Echo或是Google Home,消費者購買商品前,從過去要自己查詢,轉為由系統主動發問,消費者要購買的商品,還會推薦其他類似的商品,提供消費多種選擇,訂購的過程所需的資訊,也會用對話的方式詢問,不需要消費者一一填寫,大幅減少訂購商品的流程,消費者也不需要學習每個電商平臺的操作方式,直接用自己的表達方式,就能完成訂購。
電商業者開發對話式AI平臺的4個策略
Gartner從電商的業務成熟度和創新程度,將電商業者可以導入對話式AI平臺的策略,分為4種,第一種適合剛起步的電商業者,商業模式以穩定為主,Adrian Lee建議,企業能在現有的商品和商業模式下,加入AI技術,像是加入預測建議和通知等功能;第二種則是在既有的商品中,加入新的商業模式,例如,創造虛擬客服助理增加商機,或是與AI相關的企業合作,推出個人化的購物服務,他認為,這種策略較適合開始拓展新商業模式的企業,能夠承擔較多的風險。
營運成熟且商業模式穩定的電商業者則是可以採取第三種策略,借助既有的商業模式推出新產品,像是在家庭智慧設備或是個人裝置中,加入有AI技術的App或是服務。最後則是商業模式成熟且力求創新的企業,就能大膽推出新的產品,創造新的商業模式,舉例來說,可以用B2B的模式,開發新的解決方案提供給其他廠商,或是更進一步成為新技術的供應商。
對話式AI平臺架構和功能
對於對話式AI平臺的架構,Gartner畫分為必備和選擇性的功能元件,基本的必備功能,包含使用者的介面、處理(Processing)、分析(Handling)和生成結果,可選擇性加入的功能,包含理解對話內容、例外處理、整合、分析和管理。
使用者介面是收集語音和對話的資料通道,原始資料經由處理後再分析,最後產生回覆,回傳給使用者。進階的對話式AI平臺則可以辨識使用者對話的內文,若有不在規則內的問題,也有設計相對應的解決方案,甚至能夠管理對話。
接著,Gartner將上述的每個功能,再細分成不同的元件,使用者介面可分為客戶的使用介面、對話平臺(Messaging Platform)、語音和多種模式,理解語意的部分包含使用者喜好、對話記錄、對話上下文等,甚至,還要整合第三方資料,處理階段則是需要自然語言處理和分析使用者意圖。
分析則需要決策樹、知識萃取等功能,而整合的部分包含與其他平臺的介接,例外的處理則是在系統無法處理時,自動轉接不同模式,像是直接轉到真人服務,最後分析與管理則是要透過分析結果,提供建議的改善方向。
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