用户的提问背后一定有一个产品的使用场景,智能交互要串联用户的语境,听懂用户发问背后的真实诉求,这样回复用户才能讲的明,用户才能看的懂。即便是智能客服不具备解决能力,仅能将业务诠释给用户的纯文本业务内容,也要能做到直击用户内心所想,打消用户的疑虑。例如,仅扫码转账后想要联系对方这一个简单需求,我们就可以联想到好几种用户背后的真实想法。
举例:贤惠的宝妈查看账单时,怎么也想不起来转账120元给“*彬”到底是消费了什么。
通过这些常见的场景可以推断出用户的本质需求是“我想加对方的微信”、“给我对方的电话”、“这笔钱交易的物品是什么”、“为啥不能联系”等,那么我们在设计答案的思路就有必要沿着这个方向去回答。业务本身的方案除明确职业属性的特殊应用场景之外,为了保护用户隐私,防止用户被骚扰,不能提供转账双方的联系渠道,这个情况也需要和用户简要说明,以便获得用户的理解。
最终,我们设计的答案是“由于涉及对方隐私,面对面扫码转账后只能看到对方昵称,无法直接添加好友,当面交易还请您谨慎确认后进行”。这个答案虽然简洁,但是也从前往后告知了“为什么不能联系”、“能看到的信息是什么”、“能不能添加好友”、“额外的提醒”诸多用户关心的信息,解答了用户心理所想,同时也减少了用户的再次追问。
虽然文字越多专业名词越多,表达的信息越准确,但大量的文字阅读会大大降低用户的体验感。所以对话型机器人对话设计的另一个要点就是:简单明了。
为了让用户更好的理解我们的解决方案,要把专业化、文件化、难理解的内容转化为简洁、具备实用性、普遍能理解的描述,避免出现难以直接理解、有歧义的内容。例如,微信红包发送前的提醒文案:
优化前:由于发微信红包,红包的金额和个数均需要自己主动填写,填写成功后需点击“塞钱进红包”,当前页面会提示实际支付金额,确认后需要输验证支付密码后才可支付。红包已经发送成功或(未领取),若您一旦发错了,请立刻与领红包方进行沟通协商退回;红包有效时间为24小时,若对方超时未领取,资金会退回您设置的支付方式中。同时建议您后续发送红包时仔细核对金额及红包接收人。
优化后:已发出的红包不支持撤回,请您与红包接收方协商退回。红包24小时未被领取会自动退回,建议您发送红包时谨慎确认金额及接收人。
把复杂内容通过举例说明、图表等直观的形式展示,把大段文字进行提炼要点,通过清晰化、易于阅读的方式呈现给用户,这样让用户能更直观、高效的获取有效信息。
【主次关系分层】
答案主体可按照解决该问题的重要程度进行调整排序,将重要信息优先靠前放置。尽量营造出,第一句话就能给出具有结果性指向的答案内容。
举例:用户提问“微信收款没有听到语音播报怎么办?”
回复:请您【>>点这里<<】确认【收款提醒】是否已开启。 已开启仍收不到收款语音提醒或语音播报延迟等情况,建议您检查设备音量调节情况、尝试关闭语音提醒后再次开启或更换良好的网络环境。
【关注用户视角】
优化前:话费充值后是无法给您退回的,请您务必核对您充值的手机号码。
优化后:订单充值成功后,我们都无权操作转移或退款。若您充值到他人号码,建议您联系机主协商处理。 后续充值时请务必仔细核对充值号码和金额再提交,避免造成损失。