據(jù)auto connected car news報導(dǎo)，搭載數(shù)字助理的語音裝置讓消費者以最自然的溝通方式來互動。正如同手機已從根本上改變消費者的互動方式，語音介面也有相同潛力。因此品牌須開始考慮為客戶帶來良好語音互動經(jīng)驗以維持競爭力。
品牌業(yè)者可在Adobe Sensei人工智慧(AI)和機器學習功能協(xié)助下，深入分析客戶的語音資料獲得見解和建議，同時將傳統(tǒng)繁瑣的人工分析自動化。因此能更迅速地針對這些見解采取行動，提供能取悅客戶的體驗。
Adobe Analytics Cloud副總裁BillIngram表示，現(xiàn)代最重要的科技趨勢是消費者如何迅速采取與內(nèi)容互動的新方式，例如手機和影片。Adobe預(yù)期語音裝置也會有類似的發(fā)展軌跡。
透過Adobe Analytics Cloud，品牌業(yè)者可擷取和分析所有主要語音平臺的資料，包括亞馬遜(Amazon)Alexa、蘋果(Apple)Siri、Google Assistant、微軟(Microsoft)Cortana和三星電子(Samsung Electronics)Bixby。
這些新功能可解決衡量聲音互動的復(fù)雜問題，擷取用戶意圖及具體參數(shù)。其他資料點則包括用戶使用頻率及其在進行語音要求后所采取的行動。Adobe Sensei能讓品牌客戶團隊專注于塑造與客戶互動，如創(chuàng)建更相關(guān)的內(nèi)容，來提升其語音體驗。
例如，連鎖酒店可立即辨識出客戶，并為其提供使用紅利點數(shù)的建議，如即將開始的現(xiàn)場演出或預(yù)約房間。連鎖酒店甚至能在最忠誠的顧客入住前發(fā)送促銷辭，顧客若向語音裝置說出促銷辭就能獲得特別優(yōu)惠。
語音分析與Adobe Marketing Cloud、Adobe Advertising Cloud的整合，則能確保消費者的每次數(shù)字互動體驗都有連續(xù)性和相關(guān)性。例如，Adobe Target能讓從語音裝置獲得的見解自動在其他地方使用，同時還會利用機器學習和預(yù)測性演算法向用戶的查詢提供個性化回應(yīng)。
例如，美食愛好者若與亞馬遜Echo上的旅游App互動，則在其語音裝置、行動App或連網(wǎng)車上就會呈現(xiàn)最熱門的美食餐廳資訊。
