Amazon Go 开业后,我们研究了几个提升购物体验的方案

移动互联 2018-01-31

这两年,美国电商巨头亚马逊因为做了两件事情再次革新了线上、线下零售业,一个是 智能音箱 ,在足不出户的情况下,通过语音跟音箱对话便能在线下单,整个过程中用户甚至不用动一根手指;另一个是 Amazon Go 无人超市 ,即拿即走的购物模式,让用户避免了排队这一最耗时的环节。

依托人工智能助手、计算机视觉、机器学习等技术,这些创新的零售模式给人们带来了不少便利,但同时也导致了部分功能的缺失。例如,纯语音交互的购物并不能如触控交互那样,一次性提供竞价排名、评论、样式等以往能直观获取的信息,面对偌大的无人超市,用户在时间紧急的情况下无法随时找到能帮忙的导购员。

当然,人工智能出现的问题还是需要人工智能来解决。目前已有部分公司和团队也在着手打造相应的解决方案。

Voicelabs:让语音助手更快的筛选出用户想要的商品

位于美国旧金山的一家初创企业 Voicelabs 过去曾对人工智能广告、电商消费者习惯等(主要是语音购物)进行一段时间的研究。近日,Voicelabs 便推出一个针对零售商的 Alpine.AI 平台,旨在通过系统为人工智能助手提供更完善、高效的商品问答体系,提升用户的利用语音购物的体验。

此前,Voicelabs 曾致力于为 Alexa 技能植入互动广告提供解决方案,后来项目最终不得不因为亚马逊一则 Alexa 广告禁令规则而叫停。

通过 Alpine.AI,商家将旗下各商品的信息数据,或者将商品页面导入到平台中,平台中的机器学习技术则跟据这些内容创建相关的咨询问答语句,以优化语音助手的商品检索能力。


在购物过程中,语音助手能够根据指令尽可能精准的筛选出符合用户需求的商品。例如,用户可以向美容产品零售商询问:「最新款的长效睫毛膏」、「能维持 12 个小时的」,它们的语音助手便会依据这些条件缩小产品的推荐范围,帮助用户高效挑选以完成购物。


鉴于亚马逊 Echo 的购物范围仅限于自家的 Amazon.com 网站,而 Google Home 基于的 Google Express 服务则会更积极的与第三方电子商务领域的合作伙伴展开合作,例如于去年达成合作的沃尔玛、Target 等大型零售商。以此来看,Voicelabs 的目标客户已经十分明晰了。

Alexa Shop Assist:在无人商店的各个角落放置 Alexa 设备

另外一个曾在去年 7 月份 Disrupt SF 2017 黑客马拉松大会上获奖的项目——Alexa Shop Assist,则利用语音助手针对「无人超市」的场景进行了相关优化。负责 Alexa Shop Assist 项目团队的四名成员均为英伟达员工。

据了解,整个 Alexa Shop Assist 系统利用了两个 AWS Lambda 功能、若干扬声器以及上下文切换响应树,所有的设备通过 iOS App 连通,并通过 Alexa Skill 和 Alexa Voice 服务控制。


在实际环境中,需要在大型商场的各个角落里部署 Alexa 硬件设备(主要是 Echo Dot),有需要的用户只需走到 Alexa 设备旁边寻求帮助,随后系统会从数据库中调取货品或者位置信息,反馈给用户。

值得一提的是,消费者的声音信息会映射到一个唯一的 ID 上,就算在不同的 Alexa 设备上获取服务,系统也能够基于之前的对话,给出更加合适的反馈。

该团队表示,利用深度学习技术改善 Alexa 设备的跟踪方式,甚至在后续的版本中加入图像识别,为用户提供购买建议、结账等服务。

当然,你还可以雇一个有手有脚能到处走动的机器人

对于「无人超市」和大型零售店,或许雇佣一个有手有脚能到处走路的机器人未尝不是一个办法。在深圳湾此前的一篇报道里,就提到了软银著名的机器人 Pepper 在零售店打工最终被「炒鱿鱼」的故事。


当顾客询问 Pepper 关于牛奶、酒在哪里等问题时,Pepper 给出了诸如「在冷藏区」、「在酒精区」的感人回答。另外,在承担店员的另外一个任务——派发免费试吃的手撕猪肉时,Pepper 也只是个「行走的广告牌」并被顾客完全无视掉……

这些素材出自 BBC 拍摄的纪录片当中,虽然具有一定的娱乐休闲属性但却也是一个真实写照。

不可否认的是,以上解决方案都有可能被应用到当下「无人零售」、语音购物的新兴应用场景。正因为是新的购物应用场景,也意味着模式、相关技术、设备也都需要重新开始探索,包括解决和填补无屏幕交互、无人服务的缺陷等等。

而「用户体验」这个关系到产品、服务命脉的问题,涉及到更是许多微乎其微的细节,也决定着待优化的范围远远不限于此。

看来,把电商平台搬上音箱、将商店做成「无人」,是一件不简单且任重道远的事情。

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