概念：
我們所有的使用者都去過飯館點餐吃飯，可以試想，乙個語音機械人幫助到店使用者完成選單推薦——輔助使用者關於**等基礎問題——完成使用者的結賬行為。
我們會發現整個流程適用於所有的餐館行業，機械人代替人工，滿足了使用者的基本點菜需求，當前場景就是典型的公域內的智慧型語音互動場景。
那私域的語音場景是什麼？
是基於不同餐館的定位，售賣產品的不同，提供針對性的點餐服務。
可以試想，我們去潮汕牛肉，使用者會有以上幾個問題「腱子肉是**？」、「這個肉我媽媽可以吃嗎？她牙口不好」、「你家今天的優惠是什麼」。
也可以試想，我們去海底撈我們會問什麼？「給我乙個皮筋扎一下頭髮吧」、「你們這裡的半份和乙份都是多大量？」、「美甲到我了請叫一下我」。
我們試想，同樣的問題首先可能不會同時出現在不同的餐館內，例如要皮筋和美甲的兩個問題我們不會在潮汕牛肉問服務員；同時，我們也會發現，相同的問題兩家店給出的答案資訊也是不同的，例如今天的優惠兩家一定不一樣。
假如兩家同時購買一批餐飲行業的機械人，在滿足基礎的公域服務以後，基本就幹不了其他事情，還需要更多的人工服務員幫助客戶解決私域裡面的資訊問題。
隨著智慧型車機的語音發展，更多的使用者在車裡會用語音開啟導航、聽**、查路線等等基礎的公域服務。
私域服務包括什麼呢？
當然還有更多的關於車機qa，汽車會員服務等私域的資訊只能在確定的場景下實現，更換了品牌所有的資訊都會不一樣。
酒店智慧型機械人可以滿足使用者基本的check in或者其他公域服務；然而不同的酒店由於目標群體的不同，酒店的定位不同，提供的服務和服務內容也是不一樣的；使用者在語音互動的時候，獲取到的資訊和內容完成不同。
通過以上三個例子，相對清楚的分析智慧型語音對話在同等場景下，公域和私域的不同語音服務和產品定位。
如果需要智慧型語音更加智慧型，變成可以交流的機械人，或者可以滿足客戶在特定場景的80%的需求，需要做私域內的產品需求挖掘，以及產品設計。
如果還是按當前市面上，小度、天貓、叮咚等針對全部c端客戶做產品設計，不僅僅會走到產品的發展瓶頸，同時很難再次推動智慧型語音互動的發展。
面對當前私域藍海應該怎麼做？
其實只需要一句話概括——按私域的特定需求，做私域需求的深度挖掘和知識庫的產品整理。
主要有以下三個方式：
知識化處理資料內容：將上一步整理的結構化資料，在模型中完成網狀的資料內容拉手，真正做到網狀的知識圖譜；例如：針對牛肉是不是我媽媽吃這個問題，針對不用媽媽的年齡，是否做過牙齒手術等更多的相關性問題，形成知識圖譜，並抽離說問題和私域的相關程度，爭取做到適用於多個私域場景。
智慧型語音的最終目的是智慧型對話，可以完成類人行為的對話內容，私域場景下的智慧型語音發展將會是下一片藍海。
私域語音也是私域場景下，使用者使用和需求的剛需。
如果私域語音產品做好了，不僅會幫助企業減少很多的人工成本；同時對千人千面的滿足也實現了實質性進展，同時對真正的智慧型對話的落地提供了基本保障。
題圖來自unsplash，基於cc0協議。
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