2019 年上半年，客服機器人首輪對話引導，進行了設計優化，用戶滿意度顯著增長。而在這個設計過程中，也收穫了一次全面成長。本文希望通過文章沉澱分享，互相學習成長。

客服小蜜是阿里巴巴旗下，淘寶的客服機器人，每天 24 小時不間斷，為會員提供對話式服務，滿足了人力不能達到的諮詢需求。實現了你想問，它就在的用戶期待。

設計師由前期獲取用戶行為數據分析，至協同多方達成意見一致，再到結果回收統一數據口徑，設計師深度參与，並分擔了不同角色䃼位，深刻體驗了「此時此刻非我莫屬」，也幸運地收穫了一次全面的成長機會。

1. 為什麼對話引導需要優化？
2. 引導用戶對話與機器人，和傳統首頁引導有什麼區別？
3. 用戶有什麼差異，痛點與機會？
4. 改了些什麼？最終結果怎麼樣？

現況、問題與機會

1. 為什麼要改版？業務目標衝突，用戶細分機會湧現

2019 上半年，客服機器人目標有兩個：「用戶滿意度增長」與助理機器人「孵化新用戶規模增長」，落地過程中發現衝突與矛盾。

為了不同的利益相關方發展，及用戶需求有效承接。設計師通過用戶路徑數據分析，尋找契合機會，輸出核心策略「渠道分流運營」及「首頁引導框架優化」，促進滿意度及用戶規模雙目標增長。經多輪提案及協商后，最終多方達成一致。

渠道分流運營：

• 服務為主，助理為次。「我的-客服小蜜」，用戶訴求明確，用戶主動由「客服」入口進入，心智預期清晰。我們可以精確定位在服務問題預測，提升對話效率。
• 助理為主，服務為次。「消息盒子-我的小蜜」，用戶流量大，但有效率低。用戶大多數由推送引導進入，我們可以通過個性化技能預測，引發用戶潛在需求，促進用戶規模增長。

當時的情況：大量新的助理技能湧現，而框架無法有效呈現用戶。

2. 引導用戶對話與機器人，和傳統首頁引導有什麼區別？黑盒子的不確定性

小蜜機器人的首頁內容，由算法概率因子及工程邏輯，進行決策判斷最終用戶看到的內容。用戶由淘寶不同的「入口」進入，經過「身份」、「訂單狀態」、「平台資源」、「平台活動階段」等眾多因子共同影響下，最終組合成千人千面的個性化首頁組合。

設計師進行框架設計時，需要同時符合業務目標與用戶需求外，還要考慮技術可行性，黑盒子的不確定性及業務運營可持續擴充性。

• 機器人首頁：多因子共同決策組合，需要考慮黑盒子的不確定性與人工運營的配合。
• 傳統首頁：較為固定的內容呈現，變量較穩定。

黑盒子與人工作用下，我們不確定用戶的首頁，最終組合成多少行或者列的卡片，以及內容。按對話狀態區分，有「關懷追問」、「進度彙報」、「主動對話」等對話能力。按身份分類，可以呈現「客服」、「助理」、「新會員」、「88 VIP」等。

梳理這個黑盒子的可能性，也曾經成為我們困惑和爭議的一部分，因為我們的設計範圍充滿不確定性。

3. 用戶有什麼差異，痛點與機會？數據分析，明確用戶特徵

小蜜機器人用戶路徑主要在「我的-客服小蜜」及「消息盒子-我的小蜜」進入。用戶的心智預期與痛點，隨不同入口有不同情況。

例如「訂單詳情」進入會期待精確定位快速解決，「客服小蜜」進來會期待諮詢較廣泛的服務問題，「消息盒子-我的小蜜」進入可能是收到機器人的主動對話，目的相對不明確。

深入數據進行分析，按路徑與意圖區分，我們制定了相應的策略，提升個性化服務的能力與機會。

協同多方利益，促進方向一致，落實設計策略

1. 獲取論證：MVP（最小化可行方案），快速驗證假設與收益

利用最小的資源論證設計觀點，用數據獲取合作方的信任。我們策略基於把用戶的自由輸入轉移至引導點擊，降低提問門檻，促進滿意度增長。

前期我們協同業務，利用原有配置能力進行快速實驗，實驗結果显示，點擊獲取答案比大盤滿意度高。因此我們展開正式的改版提案。

2. 達成方向一致：分析渠道用戶訴求，明確多方立場與訴求

項目並不是只有單方利益，組織里各方立場和視角不同產生意見衝突，設計師在當中需要理解各方真實訴求，尋找能達成共識的契合點。通過分析及多輪溝通，最終我們明確了「客服」主場景為「客服小蜜」，助理能力為目標不明確但規模量大的「我的小蜜」。

3. 細化設計策略：優化信息布局，提升信息傳達效率

當關鍵意見領袖在方向上達成一致，設計師的工作還只是剛剛開始。落實交互與視覺等的細節處理，也是影響項目是否成功的關鍵要素。

4. 通過視覺層，內容層及交互層，優化信息布局，提升有效率

• 降低用戶視覺運動的跳躍，引導用戶流暢的視覺流，分配用戶有限的注意力資源。
• 順暢地按照內相關度提供信息優先級，為用戶的效率提供價值。
• 近手指物理距離，操作便捷性高，粗顆粒度意圖的布局在下方，為點擊行為降低任務難度。

5. 通過可擴充框架，持續有效引導用戶，促進價值穩定獲取

在內容層我們要考慮後續可擴充性，因此我們進一步細化信息布局的原則與目的。設計師的角色能夠把用戶的注意力，眼球運動，手指移動，這些用戶有限資源，高效分配到信息，算力和人工運營的最優化配合。

6. 卡片的優先級與業務，及技術達成一致，並符合用戶訴求

信息框架的定義，為後續個性化的對話卡片，提供更有效的信息分級。細化每個對話卡片，行與列的分層模塊與組合形態，完善人工與算法訴求。

7. 通過用戶行為數據，發現業務增量機會，並優化對話效率

除了優化現有問題，設計師還主動尋找新機會。通過數據分析，發現用戶在自由輸入區行為活躍，因此我們預測用戶在首屏對話后，需要更多對話便捷性潛在訴求，並最終獲取顯著的增量，貢獻至業務增長機會。

目標、期待與結果

1. 最終的結果怎麼樣？關鍵指標顯著增長

通過首頁優化，增加對話點擊引導，用戶提問門檻下降，更容易找到答案，促成關鍵指標顯著增長。

2. 客服小蜜：用戶訴求明確，提升技能點擊引導，滿意度顯著增長

關鍵指標：

• 滿意度顯著增長；
• 解決率顯著增長；
• 點擊率顯著增長。

3. 我的小蜜：用戶量大，但訴求不明確。

通過首頁引導，滿意度顯著增長，解決率顯著增長。

助理域技能獲取新曝光機會，促進了孵化創新業務的機會。

寫在最後

1. 不只設計：合理補位，积極推進

為了使命必達，「此時此刻，非我莫屬」。

由於智能項目團隊角色較為複雜，智能業務與業務運營，在目標、抓手與指標會經常出現不一致情況，甚至出現矛盾。設計師在項目中，承擔了大量項目管理，協商及推進的角色。

消息盒子我的小蜜改版中，甚至出現業務不關注是否改版，產品延期改版情況，但最終經設計師多次協商后，才成功推進上線，並獲取明顯收益。

2. 數據分析：深入數據，回收結果

信任建基於數據事實，成本高也不能放手。

由於當時有兩方業務，因此各自有自己的觀點與考核視角。設計師由數據開始，提供了相對客觀和明確的事實依據，也是多次衝突中的關鍵助推力。而回收結果，由於業務方不以用戶視角，區分行為數據口徑，導致結果回收花費大量精力，短期內或無法解決。

我們只能注意項目規劃時，多預留時間回收結果及小心口徑問題。

3. 人機對話：降低門檻，提升意願

提問是有難度的，對話意願是需要創造的。

即使是人與人的對話，大量的背景信息，共同的語言與文化，才能促成一段有效對話。不同的動機，如性別、身份、權力關係，才能驅動人們克服困難，進行對話。而人和機器對話，我們相對歷史長河，還只是在剛剛開始的節點上。

人會利用畫畫，圖片，視頻，等形態輔助對話，利用表情去表達不同的含義，這些都是我們需要學習與轉化的「類人」對話能力。

期待更多精彩的人機對話，發生在我們美好的未來。

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