智能语音在私域场景下的一片蓝海( 二 )

而对于出差人士，商务酒店和快捷酒店是当前用户群里的主要选择，这类型的酒店在语音产品上，不需要提供好玩好吃推荐；主要围绕商务人事，提供叫醒服务、咖啡服务，或者云视频会议等语音服务才是刚需。
通过以上三个例子，相对清楚的分析智能语音对话在同等场景下，公域和私域的不同语音服务和产品定位。
如果需要智能语音更加智能，变成可以交流的机器人，或者可以满足客户在特定场景的80%的需求，需要做私域内的产品需求挖掘，以及产品设计。
如果还是按当前市面上，小度、天猫、叮咚等针对全部C端客户做产品设计，不仅仅会走到产品的发展瓶颈，同时很难再次推动智能语音交互的发展。
四、我要说的核心方法
面对当前私域蓝海应该怎么做？
其实只需要一句话概括——按私域的特定需求，做私域需求的深度挖掘和知识库的产品整理。
主要有以下三个方式：

对需求做数据化管理：可以采取多种的数据和需求挖掘手段，从客户和专业人士的访谈获取，通过学习业务员的语无内容、录音追踪等方式，对当前私域下用户需求的问题做归纳和整理。
数据结构化：把收集来的需求，做结构化的技术处理，按需求的内容、对象、范围抽离出不同维度的知识内容；将单条的数据做相关的简单的联系，从一对一变成一对多，或者多对一的方式。
知识化处理数据内容：将上一步整理的结构化数据，在模型中完成网状的数据内容拉手，真正做到网状的知识图谱；例如：针对牛肉是不是我妈妈吃这个问题，针对不用妈妈的年龄，是否做过牙齿手术等更多的相关性问题，形成知识图谱，并抽离说问题和私域的相关程度，争取做到适用于多个私域场景。

智能语音的最终目的是智能对话，可以完成类人行为的对话内容，私域场景下的智能语音发展将会是下一片蓝海。
私域语音也是私域场景下，用户使用和需求的刚需。
如果私域语音产品做好了，不仅会帮助企业减少很多的人工成本；同时对千人千面的满足也实现了实质性进展，同时对真正的智能对话的落地提供了基本保障。
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