Conversational Design入门

背景

当人工智能A.I.、IOT、AR、VR等词汇变得越来越热，人们还在一知半解地探索着这些前沿科技时，我们与物体的交互方式也已悄悄地发生着微妙地变化：

从各购物App开始引导你“说出你想要的宝贝”，打开地图应用说“我要去杭州东站”便立即生成导航路线，到长按iPhone Home键唤起Siri便可完成查询天气、设置闹钟、拨打电话等一系列操作，再到Amazon的Echo成为家庭中和谐的一员，是的，相较于鼠标、键盘、触摸屏操作，对话般的自然交互正被大力鼓励并深受欢迎。这便正是计算机由CLI（Command-line interface，命令行界面）转变到GUI（Graphical User Interface，图形用户界面）后，正向NUI（Natural User Interface, 自然用户界面）的演变。对话式设计（Conversational Design）即是大数据、人工智能等技术发展的产物，它让人与物间的操控/被操控关系转变成人性化、自然的“交流”关系。

基于技术的应用

语音是对话式设计的重要技术基础。语音技术主要包括语音识别ASR(Auto Speech Recognize)、语音合成TTS(Text to Speech)、自然语言处理NLP(Natural Language Processing，包括自然语言理解NLU和自然语言生成NLG），即让机器能听、能说、能懂。基于现有的技术背景，语音的应用从基础的输入、录音转文字，到声纹识别、身份验证、语音播报，再到语音操控、语音会话等，已经涉及商务、金融、网络游戏、教育、车载、智能家居等多个领域。

对话式的交互已无形出现在如此广泛的领域中，但多数人都未曾察觉到，因为目前大部分产品中仅是引入语音技术作为信息输入和输出的入口和出口。除了输入法、录音/记录类产品，市场上以“对话”为核心交互方式的较完整产品形式常见的是：对话机器人(Chatbot)、智能助手(Virtual Assistants)。

对话机器人(Chatbot)

多数人都熟知Facebook Messenger 、Cortana、Slack、Kik、Magic等这些国外Chatbot，事实上近几年国内兴起的Chatbot并不少，除了咪咕灵犀、搜狗这类语音助手，日常使用最频繁的淘宝小蜜便是Chatbot。Chatbot以IM的形式实现用户与虚拟助手的对话，你会发现，与Bot“对话”过程中不必再码字回复，甚至连开口说都不需要，你发出的文本、图片、语音等消息已被机智的Bot迅速“消化”，回复给你的不仅是答案，可能还附带了可交互的图形界面或具体的操作，帮你快速达成目的。

通过Facebook M餐厅可以拓展新的销售渠道，电子商务更能通过Chatbot实现“无人化”导购、售后服务。Chatbot的吸引力在于能为各品牌提供一种更适宜、更富有亲和力的触达用户渠道，这种自然的方式可以隐性地帮助他们收集用户数据(喜好、所在地、)，从而进一步为用户提供更精准的定制服务，同时大大降低人力成本。

智能助手(Virtual assistants)

据中国工业和信息化部电子科技信息情报研究所预计，2017年全球智能语音产业规模将达112.4亿美元。科技巨头们对智能助手都有极高的热枕，因为智能助手是他们在智能领域不可或缺的枢纽。无论是谷歌的Google Home、Amazon的Echo，还是Essential Home以及苹果即将推出的HomePod，都在各自产品线中扮演着重要的枢纽角色，使得旗下的所有软、硬件得以顺畅连接，形成智能生态闭环。

智能助手化解了设备与设备、平台与平台、应用与应用间的界限，用户与多对象的交互最终都落脚到与拟人化的“助手”间的“对话交流”，在交流中“助手”已帮你解决了所有问题。在智能助手产品中，对话式设计的落脚点往往不局限在GUI上，需要多平台、多感官共同配合。如国内的叮咚智能音箱，从音箱上的反馈指示、到语音提示、语音对话，再到语音失灵时辅助操作的App，每一个环节都会影响用户使用产品的体验。

对话式设计要求设计师高度关注所有事物间的联系，关注体验流程中的听觉、视觉、触觉交互。

对话式设计流程、方法

在对话式交互中，视觉界面已显得越来越不重要，而策略、内容的设计变得更重要，设计师需要更多地从认知学、心理学、情感的角度来保障交互的内容、过程与人类正常“对话”高度匹配，避免让产品显得“智障”或是将用户看成“弱智”。

1.挖掘场景

和常规设计研究相比，对话设计切入点的探索更加重要，也更加困难，因为一切都是全新的开始，有更多更多的可能性，设计师需要愈发大胆地去畅想、发现。

用户在什么场景下会需要使用Google Home？这些场景下会有哪些诉求？他们会以什么方式传达他们的诉求？前期充分的分析和挖掘后才能使得Google Home能看起来如此“聪明”，当被询问天气、要求播放音乐、开关灯时才能那么自然、顺畅地给出回应。

2.抽象、归类

用户会对Alexa说“今天几度、帮我播放音乐、我想买本书、帮我开灯、今天会下雨吗……”，产品该怎么应对？罗列出所有可能并对应想一种解决方案？当然不是。设计师需要进一步抽象归纳，划分需求类型，整理出关键参数再分门别类地寻找解决策略。

对于智能音箱的设计，服务类型（“天气查询、家电操控、购物、学习教育”等）、不同服务类型的触发词、回应方式、回应要素都需要抽象、归纳。

3.流程梳理

流程图不再像“首页列表页详情页”那么简单。需要把你可能需要为预订机票/酒店这一语音交互场景画一张流程图，它得包含用户可能给予的所有回答，以及产品的回复。

你也可能需要把用户、硬件设备、服务器、系统等所有要素，每个节点的流转，每种异常的响应都梳理在一张流程图中，以保障系统解析不及时、产品不那么“智能”时，体验同样可以顺畅。

4.编写对话

机器能应对用户的各种提问，对话能顺畅进行，依赖于前期对所有预设场景下对话的设计。

对话的编写除了要设计对话内容，还要考量触发词、回应词汇、句式、句长、甚至语气等各方面要素。设计完成后还需进行对话演示模拟，反复调整、抠字眼，保证自然高效的交互体验。所以，设计师很可能要亲自上演“话剧”。

5.视觉呈现

对话式设计并非完全无界面交互，毕竟语音技术的成熟度、稳定性还有待提高，语音也无法适用所有场景，现阶段界面操控依然不可或缺。只是“界面”的载体和形式会更加多样，对设计师的挑战也更大。

对话式设计对物流工作的价值

调查表明，只有30%、50%的用户每天会使用手机、电脑上的语音助手，目前很多采用“对话式交互”的产品未被使用起来，一方面是因为技术的不完善影响了可用性，而另一很重要的原因是未应用到适宜的场景。如果对话式交互与传统交互方式相比，仅能带来些不痛不痒的体验改善，无法解决到用户的痛点，无法带来突破性的体验转变，用户便没有动力和理由去接受这种全新的交互方式。场景无疑是决定对话式交互能否被高度接受的重要因素。

从仓库的库工，到站点分拣员，再到路途配送员，物流工作者都面临着相似的问题：工作环境不稳定；需要与包裹、货架、手机、PDA、快递车等多媒介交互；需要同时进行查找包裹、核对信息、扫描、打电话、录入信息等多项任务；操作内容多数是高频、重复、人肉式，耗时耗力。

显然，对话式交互“自然、低操作成本”的优势能帮助解决物流工作者的很多痛点，能为现有工作状态带来很大的改善。在全链路的物流场景中，为用户“提效、减压、给予更多情感关怀”是对话式设计的最终目标。具体可体现在“任务前的智能提醒、任务中的有效帮助、任务后的人性追踪”几方面。

对话式设计在物流场景的应用布局

横向总览物流的全链路，每一个节点都可深挖对话式交互的场景。语音作为对话式交互的核心技术支撑，当前技术可达到的水平、成熟度直接影响着用户体验。因此结合语音技术挖掘对话式交互场景和触点才能保证最终产品的有效落地，规避华而不实的弊病。对话式设计在物流场景中的布局涉及“说”、“听”、“对话互动”三大方面，通过自然的交互方式帮助库工、司机、分拣员、配送员等物流工作者解放双手、提高效率，同时让原本冰冷、枯燥、机械重复的工作变得更人性化、更智能。