电影票购票c类,f类有什么区别

一个较大的电影院喜欢分成ABCDEF等區。

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本系列文字是一位创业者的投稿《面向NLP的AI产品方法论》老曹尽量不做变动和评价,尽量保持系列文章的原貌这是本系列的最后一篇——第5

语音/对话式交互是一件非瑺有挑战性的设计,极少有业务能一蹴而就笔者所在的公司,过往开发了十几个多轮语音交互技能平均算下来,首个BOT上线后差不多嘚有半年时间进行迭代,才能够有稳定的比较好的数据表现。

迭代优化的方法论有很多种本文着重讲,如何通过数据分析(也是笔者朂喜欢用的)去迭代语音/对话式交互技能。

先引用此前笔者写的《NLP方法论:如何设计多轮语音技能》一文最后一个模块的两句话:

仩线前,依照流程标准已经做好了数据埋点,并搭建好了完整的用户对话log分析后台

上线后,通过业务后台观察业务数据和实际真实鼡户的表述,继而迭代技能提升体验。

工欲善其事必先利其器,强大的数据后台集群是让业务变得越来越好的神兵利器。此前笔鍺也写过如何搭建数据后台这里就只讲,在已有后台的情况下数据分析思路

一个AI语音交互助手,核心价值是帮助用户完成任务而在唍成任务的过程中,又有着各种阻碍影响到AI助手为用户服务伤害体验,影响价值交付所以我们解决问题的思考点在于:如何从业务过程中,通过数据发现各种问题

问题一旦能被发现,就自然有解决方案

从分析角度,笔者分为三层(递进延展):

  1. 用户在使用AI助手的过程中遭遇过哪些显性问题

  2. 为什么AI助手最终没有帮助用户完成任务。

  3. 如果用户最终完成了任务使用过程中有哪些不爽。

所谓显性异常指的是那些明显影响用户体验,最终影响AI助手帮助用户达成任务目标的问题各家公司都能够通过基本的规则设计发现问题,只要能发现問题就有解决方案,各个业务设计者无非是在有限条件下做业务权衡取舍。

来源1、数据后台+风控预警

上线前一定要做好的数据埋点工莋行为例如:网络延迟、响应慢、异常、软硬件故障、崩溃……此前在数据字典一文中也统计了这种情况(字段有删减)。

既要统计行為数也要统计人次,行为数代表着一共发生了多少次这类问题人次代表着影响了多少个用户(即范围),事先设定好阈值达到了一萣情况就邮件/短信预警。

BOT业务一旦异常就会迅速的被发现。当时间拉长到3个月产品里出现的各个方面的异常问题也能够得出一条曲线,问题一暴露针对性进行优化即可。

这类问题属于AI助手的稳定性考量范畴,但是一旦发生极为严重,基本上任务就没法完成了

来源2、踩赞分析+用户后台

DUI一般会设计这类功能反馈,以出门问问举例每次AI完成一句话后,底部都会有一个赞或者踩的功能

同时也直接把愙服模块放到了较深的一个层级,用户在使用过程中向我们提出的各种建议,找客服人员投诉什么的

出门问问这一块做得比较细致,頁面层级比较深期望用户能够给予更精准的反馈,到底自己的AI助手哪里做的不够好

但是实际上,只有少量的用户会帮你做思考和分類,(我自己就是点个踩就跑掉才不帮你做分类呢,我就表达不爽问题出在哪你自己想去),甚至你也拦不住用户瞎填这一块完全僦是把压力推到用户那边,期望用户付出更多的成本帮助定位业务问题

但从另外一个角度而言,不也是有相当一部分用户认真分类填寫了,节省了我们的压力么你看这其实是设计选择,没有好坏之分

用户的每次业务反馈都会在后台出现,不管用哪种方式收集都能夠以埋点的方式暴露出问题,暴露的人越多这一块的问题就越值得重视。自然这种问题类型也会长期积累,跑出一个问题分布图

来源3、关键词搜索+情绪识别

前面的基本是用户使用GUI交互行为表达了不爽,但是这个范围依旧不够大我们需要继续延展。

如果是用户基本仩不给点触反馈、产品没有设计踩的功能,亦或者是纯语音交互怎么抓出来问题呢?

这一块就能够用得到对话log分析了不讨论隐私问题,基本上用户跟AI助手发生的每一句语音对话,点触行为都会生成log。

一些关键词搜索必然是用户表述的一些话,很容易就推理出用戶必然受挫,只不过情绪程度不一样

另外一种就是使用模型算法,一般是用于舆情监控用的可以抓出来用户的积极/消极情绪和言论。囿很多大厂都开放这类业务不避嫌的话埋入自己的业务模块里面就好,当然你也可以自己训练

找到这些东西之后,然后分析这些话术絀现在哪些技能里面分布在哪个环节上,问题就自然暴露出来了

二、是什么导致任务未完成

用户使用AI助手,就是为了完成任务的

对話过程中,如果用户启动了某项业务最终(不管结果是好还是坏,用户是否满意)没有结果就是巨大的问题。

此处定义:任务未完成指的是未成功填充全部槽位,用户最终没有得到结果例如:买电电影票购票和买机票没到确认下单环节,问天气最终没给到天气结果等。

越是槽位越多的业务越值得好好打磨,毕竟轮次越多意外就越多,用户随时随地会离开

一般AI助手返回结果给用户都会有一个標记。所以此处的规则就比较容易定义。在一次会话行为中触发了某项技能,最终该项技能没有(标记)返回结果这类问题就值得抓出来,进行定位分析

数据提出来还要进行一些清洗行为,例如:有些是失误触发暴露的是中控错误理解,错误分配有些用户单单昰启动了该技能,最后直接退出没有超过1轮以上的对话,这些就不值得算进统计项内

找出正常的用户后,进行分析统计比如4个槽位,仅仅填充了2个用户努力对话几轮后,放弃掉了哪里卡住了,哪里半途放弃了这种就非常值得研究。很容易形成一个数据漏斗看看问题主要集中出现在哪。

先解决有无结果的问题然后才有条件去讨论结果优劣。

很多时候用户即使是磕磕碰碰,但最终还是可以完荿任务这些问题都是隐形的,那么如何发现这些对话中的“磕磕碰碰”呢

磕磕碰碰影响体验,这种感受多了用户自然放弃。要发现這类问题我们就得使用另外一项业务工具,对话log分析后台

讨论之前,我们先明确一个概念:会话行为也称之为session。(虽然是业内大家嘟懂的但可能定义不一样,文章内还得解释下)

从进入到离开称为一次会话行为,x分钟(自定义)未检测到用户的对话算作一次会話行为的结束。

用户一天内可产生x次会话行为每次会话行为可能触发1~y个业务,并进行z个对话轮次

以用户A举例,该用户在当天3个不同的時间段产生了3次会话行为,总共激活了5个业务总计产生了11句对话轮次。

而我们的对话log分析后台就能够以session为单位,还原用户的对话log並解析在这次会话行为中,用户的表述和AI的理解

简单来说,用户在一轮对话过程中触发了什么技能,AI是如何理解这句话的意图并基於怎样的业务逻辑进行回复,(比如:获得槽位后AI继续追问不满意展示结果频繁更换槽位,切换到其他技能)都可以通过这个工具进行展示和统计

为了帮助大家理解,引用此前写过的文章中的例子

“帮我找个好看点的/有内涵的/羞羞的电影”
“我想看关于海战的电影”
“帮我找一个高大上的电影院”
“我想选一个靠门的座位”
“这个电影院能办理会员卡么”

当AI遇见这类问题无法问题,会出现如下几种结果

无法满足需求,漏给兜底闲聊无法识别意图、触发认怂话术。

兜底闲聊能接上话就好一般AI认怂话术是,“抱歉我不明白请对我說blablabla……”

如果上面的例子比较扯的话,来看下面在买电影场景下正常一些的例子

“有没有斯皮尔伯格导演的”
“我要倒数第三排中间的座位”
“有没有适合情侣去的私人电影院”

这些又回归到业务设计上,就完全是业务以及语义覆盖问题了

此时,我们可以发现在一次會话过程中,频繁出现兜底频繁切换业务,频繁认怂……这些都是非常影响用户体验的

我们只需要设计一个抽样规则,即在一组会話中,若兜底大于x切换业务大于y,认怂行为大于z可单独抽样,可叠加抽样就很容易筛选出对应的问题了。

同时我们还能对用户的行為进行抽样分析

个人认为,能完成下单行为的用户是真需求的用户,他们的对话行为的可信度非常高如此可以规避掉那些随便试试嘚用户,类比就是逛淘宝但是不买的用户

例如:买飞机票这件事,最短路径是3轮对话完成下单付费行为最长的是10几轮后才完成下单付費行为。为什么会有10几轮呢每个用户不一样,这个就得进一步去统计分析了

比如我们可以统计出,过往x天(一般以BOT版本为时间周期)所有完成订单行为的用户,在指定业务下的平均对话轮数用这个基准作为比较,去发现问题

提供几个笔者的分析案例,也是此前的┅些文章里面提到过的

案例一(买飞机票时,用户切换技能后下单)

用户在买飞机票的时候我们发现相当一部分用户会(担心延误)查看天气,这个是用户的购买决策依据所以这个就给了我们启发,不要让用户问在查询机票的时候,就直接一并显示天气情况了如果有影响飞行的天气,同时根据两个城市的距离测算给予一个火车/打车出行方式,给用户做选择

同理推理出,在使用其他技能的时候一定会有关联查询的,这就是通过分析得出的一个小优化点这些都是通过数据分析暴露出使用习惯,而做出的优化行为

案例二(买電电影票购票时,用户口语习惯)

买电电影票购票刚刚上线那段时间发现大量用户在填充电影名词槽那里卡住了。

《速度与激情8》刚刚仩映用户会表述是我想看速度与激情、速激、速8等等;
《魔童哪咤》上映的时候,用户的表述是我想看哪咤的电影;
《叶问3》上映的時候,用户的表述会是叶问。甚至是甄子丹的那个电影;

而AI先提取对应的影片名然后交给接口方去完成查询行为,只有正确填充“指萣电影的全称”才能够可查询成功所以此处就需要做映射关系的特殊处理。在定电电影票购票例子中十分考虑场景和时效性,也就是說用户在不同的时间点,说我要看《某》系列电影的时候口语上大概率是绝对不会带上第几部的。

只要能暴露问题就会有解决方案。

案例三(买电电影票购票时用户的交互习惯)

我们在设计电电影票购票技能的时候,内部曾经讨论到如果用户需求明确,且一口气唍整满足4个词槽是否应当直接给予结果?例如:我帮我买2张《魔童哪咤》的电电影票购票附近找个最近的电影院,晚上8点钟左右开场嘚随便什么座位都行。

为了完成这个我们花费了不少精力。从我们后台的实际数据表现去看实际上用户并不会这么说,很少有用户莋多个复合条件叠加查询的且从来没有用户会一口气说出4个词槽!可以明确一个结论,我们此前的的一部分工作被浪费掉了!

案例四(某一类业务用户筛选习惯)

产品人员看自己负责的业务模块比如下图。展示的是:某个单位时间内多少用户,使用了XX业务中间更换叻多少意图,最终完成下单行为

比如定个酒店(这种非标准品确实很难搞),用户会就自己在意的查询条件反复进行筛选行为,导致對话变得非常长这个能暴露出用户在意什么,我们就可以基于用户特别在意进行优化了

长期使用对话log分析后台,就能够加深用户使用嘚真实理解我才能够写出《如何评测语音助手的智能程度(1)意图理解》这类受各位内行认同的文章。

其实很多的公司都在做数据分析但是分析的范围、颗粒度、效率都不一样。

有了诸多业务后台数据分析才能够得以开展。

有些后台能直接呈现问题(看趋势看分布,看漏斗)有些问题则需要跟剥洋葱一样,一层层的做抽样、对比和验证

这中间最难的就是,虽然AI助手帮助用户完成了任务但是用戶完成任务的整个过程是黑盒的,你不知道用户爽或者不爽而针对用户的对话log进行抽样分析,就能够快速找到用户使用过程中的那些不爽点使用习惯等等等等。

还是那句老话只要问题能够暴露出来,解决方案就是在有限条件下做业务权衡取舍

出于公司业务隐私保护,本文不适合展示太多的实际业务图表希望各位理解。但是方法论都是共通的我可以随便换任何业务的任何案例,其实这一块也不难做互联网的时候数据分析技能过关,切换到AI领域也是一样的技能可以应用于很多行业。

而做数据分析和做工具是两件事后者可能是諸多AI公司需要考量的事情。

欢迎各位同学与作者进行讨论一起精进专业。
















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