聊天機器人并不适合每一項業務和每個人

7月6日消息，據國外媒體報道，uber開發者平台負責人克裡斯·梅西納（chris messina）曾稱2016年是對話式商務元年。當使用者手機螢幕上的應用圖示日趨飽和，而互動式接口正在準備替代使用者在網際網路上的溝通交流。然而，我們必須清楚，聊天機器人并不适合每一項業務，每一個人。

最近市場調研公司jackdaw research分析師簡·道森(jan dawson)在recode上撰文解釋了為什麼獨立應用依舊會長期存在。其文章主旨是蘋果支付給開發者的報酬在逐年上升，而諸如相機應用、辦公應用以及遊戲等不能用聊天機器人取代。

我們也都清楚，任何使用者都不會用聊天機器人代替autocad軟體。而最近聊天機器人的火熱也與其或将會改變現有的電子商務模式有關。

但即便是在電子商務領域，聊天機器人也無法勝任所有工作。

應用程式vs. 聊天機器人

目前，普遍的設想是最終用聊天機器人代替應用程式開展所有業務。我們正在試圖開發聊天機器人替代所有應用程式。這種思維本身就是錯誤的。從本質上講，聊天機器人和應用程式是兩個不同的平台，每一種都有自己的獨特優勢。

上周，我寫了一篇關于用聊天機器人的相關功能替代線上表格的文章。我将文章連同幾個相關聊天機器人的介紹發給了專欄作家尼克巴比奇（nick babich），其擅長撰寫關于使用者接口以及使用者體驗設計等題材的文章。其中我推介的一個聊天機器人是比薩供應商達美樂（domino）家的，其用聊天界面取代了達美樂的訂購應用。我對這個機器人的功能非常有信心，确信其将為巴比奇留下深刻印象。

但随後巴比奇問我了一個問題，使用者如何使用聊天機器人比較兩個比薩餅的差别。這時我意識到以前我曾在文章中抨擊過的使用者界面恰恰是解決這個問題最理想的方案。雖然一個聊天機器人可以為人們提供更為便捷的使用者體驗。但相比之下，應用程式的下拉菜單、複選框以及按鈕使得不同商品的對比和定制更加容易。

問題就産生了，我們如何整合這兩種不同的優點？我們如何将定制等功能融入聊天機器人？

答案是不可能的。如果你能夠深刻了解每種使用者接口的優點，你就會意識到，二者是互相沖突的。在一個應用程式中，隻要你想就可以在螢幕允許的範圍内添加盡可能多的資訊，設定盡可能多的自定義選項。而對于聊天機器人來說，能夠使用的空間總是有限的，提供給使用者的選項僅有以下三種方式：通過文本輸入；通過類似于messenger的輪播插件；通過文本輸入右上方的快速回複選項。

另一方面，盲目擴充聊天機器人的使用功能，就會使聊天機器人更像是一個具備聊天界面的小型應用程式，這與會話式接口的設計目的相悖。

相比于聊天機器人提供的便捷服務，應用程式提供了複雜功能。兩者之間的沖突根本無法調和。那麼哪一個會更好呢？

答案是兩者都不是。複雜性和簡單性的選擇可左可右，關鍵取決于你是哪種類型的使用者。

兩種類型的使用者

讓我們對兩種使用者加以比較。

第一種類型的使用者，我們姑且稱之為消費者，他們不需要定制化産品。這類人每次都會在達美樂網站上訂購同一種奶酪比薩和可樂。這種類型的使用者傾向于使用聊天機器人，因為不用涉及任何自定義的選項。

而第二種類型的使用者，我們可以尊稱他們是商品的策展人。他們傾向商品的額外搭配。他們喜歡自己精心打造商品組合，喜歡各種嘗試。他們喜歡自己定制有各種胡椒、鳳梨、鳳尾魚以及培根奶酪的比薩。應用程式功能上的多樣性恰恰适合這類使用者。

我們應當怎樣做？

我們要做的，不應該試圖用聊天機器人代替應用程式。而是應當開發特定的聊天機器人，向人們提供不同于應用程式的使用者體驗。

時尚品牌h&m就是很好的例子，我認為它已經有效解決了上述問題，發揮了二者的優點。在h&m的應用程式中，你可以通過應用程式的正常方式挑選衣服。你可以使用分類和收藏功能，也可以使用搜尋欄。通過這兩種方法，都可以從一個大類中選擇衣服，并獲得每一個商品的詳細資訊。你可以看到衣服的不同角度，更改衣服的顔色，選擇類似的衣服等等。如果你是一個挑剔的顧客，那麼這種應用程式對你來說非常合适。

而h&m的聊天機器人要簡單得多，其隻針對我們所稱得消費者。它首先會給你幾款不同款式得服裝，并要求你在其中做出選擇。在這個基礎上，聊天機器人會為你進行服裝搭配。當你需要購買一件襯衫時，聊天機器人會根據你的審美推送一件襯衫。作為使用者來說，你隻能說喜歡或不喜歡這件衣服，或者是是否需要儲存這件衣服。聊天機器人得存在減輕了使用者挑選衣服的精力花費。

為什麼需要這樣

如果我們希望對話式商務成為主流，我們需要采取雙管齊下的方法。網際網路的未來并不是聊天機器人完全取代應用程式而是兩者并存。

事實上，應用程式是一個可以幫助你的工具，而聊天機器人則更像是你的助手，可以幫助你濾除那些不必要的功能。二者并不沖突，僅僅是需要在不同情況下使用。如果我們無法認清這一點，相關技術的發展将會有悖于聊天機器人的初衷。

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本文轉自d1net（轉載）