【产品分享】如何做一个用户喜欢的chatbot

如何做一个用户喜欢的chatbot-1

chatbot行业的依然存在着大量的泡沫,但有一点我们不得不承认,未来新的会话式交互正在颠覆整个科技行业。chatbot和会话式交互已经不是一个新名词了,可以预见的是,随着技术的发展,聊天机器人即将会推动一场颠覆性的行业创新。所有的主流巨头公司都在为丰富多样的对话形式搭建底层框架。

去年发生了这些里程碑事件:
– Facebook Messenger 全面开放给开发者
– Apple iOS message apps 出现了
– Slack, Kik, Telegram, 和 Skype 开始支持机器人接入

同时,巨头还在积极为开发者搭建各类ai相关的工具
– Facebook 推出了 Wit.ai7
– Google 推出了 Cloud Natural Language API
– Microsoft 推出了 Bot Framework– IBM 推出了 Watson Conversation API

这些公司的入场预示着聊天机器人行业的一轮新的洗牌,这不禁让我想起,10年前,Apple 推出了app store,大量的app迅速涌入。然而只有很少的一部分有较高的用户留存。如今,bot的市场和当初的app是非常相似的。

产品希望从场景切入为C端用户提供服务,这样的bot应该是什么样子的呢?
首先,我们分析下bot面临的两个重大挑战

1. 获取用户


在和身边非技术同学的聊天中发现,90%的人都不知道chatbot是什么,这不禁让我想起了移动应用(app)刚刚出现的情景——当应用市场的雏形出现的时候,很多人经过很长时间才明白了什么是app。然而现在,如果你连Pokémon Go 是什么都不知道的话,大家可能会觉得你是个外星人了。

但是即使你‘了解’chatbot,也很难找到bot应用进行体验。Product Hunt(https://www.producthunt.com/) 和 Botlist(https://botlist.co/) 可以帮开发者导一些流量,他们是类似于豌豆荚或者应用宝这样的应用商店,我们也可以称他们为bot store,虽然这些store 可以帮助开发者带来一些用户,而bot真正的流量来源还是主流的社交平台。Slack, Kik, Telegram 和 Skype 都拥有各自的bot store。Facebook Messenger 甚至会在搜索联系人的时候推荐一些bot。虽然我们并不清楚Messenger 是按照什么规则推荐bot的,但是可以确认的一点是,那些足够幸运的,可以在Facebook中搜索到的bot 通过messenger的巨大流量迅速获取到了大量的用户。

下图是一些当前主流的bot store截图:


如何做一个用户喜欢的chatbot-2
如何做一个用户喜欢的chatbot-3

我有一种的直觉,在未来的bot 应用中,群消息机器人将会改变行业的规则(虽然Messenger现在还不支持,但是从国内社群运营的概念已经火了几年了,而且,社群运营中真正和chatbot相关的非营销类的场景还没有被挖掘出来)。

毕竟,老用户的推荐是获取新用户最好的方式,如果在一个群聊中开启了一个机器人,之前不了解这个bot的人会立刻和他产生互动,迅速实现飞速的用户增长。

恩,所以我在此给我自己打个广告。。我是专门做微信群自动化运营的服务提供商。
åç
2. 用户留存


和获取用户同样具有挑战的是如何在产品中留住用户。用户回来继续使用bot并积极参与是有原因的。开发者可以通过定期发推送来召回用户,而最好的方式还是应该还是bot的产品本身,究竟有哪些核心功能能吸引他们回来,常见的方式有签到,月/周的订阅等。

按理说,与app相比,bot用户的获取成本相对较低。只需要发送一条消息就体验bot产品了,这远比让用户从app store上下载一个app要容易的多。当然,这同样存在另外一个问题,很多用户可能只是好奇的来体验一下,他们用过一次之后就不会再回来了。

那么,什么样的bot可以克服这些问题呢?

1. 游戏类bot

“再来一次我就可以完成了。。。” ‘使人上瘾的bot’ 会持续吸引用户的注意力并让用户想要的更多。这些bot自称有极高的用户活跃度,当然,也应该是这样的。

Trivia Blast

如何做一个用户喜欢的chatbot-4

Trivia Blast(https://www.facebook.com/triviablast1/) 是一个非常有意思,快速提问问题的机器人,他提供各种各样的问题,答对以后会得分升级,问题类别包括音乐、科学、体育、历史、电影等等。这个bot有用一个全球积分榜,你可以看到你的好友、以及你同一个城市、同一个国家甚至全世界的人的排名,并和他们进行分数比拼。由于Trivia Blast 是一个智力游戏,所以即使你长时间沉溺在这个游戏中也不会有很深的负罪感。

Swelly

如何做一个用户喜欢的chatbot-5

Swelly(https://www.facebook.com/swell.bot) 是另外一个一旦你玩起来就会上瘾的bot,Swelly 通过直接向用户提问来帮助用户做一些日常的决定。你可以为别人的选择投票,比如’我应该用什么头像呢?’ 或者’我今天应该穿什么鞋?’ 你可以发表你自己的问题或者只是帮助其他人做决定。我不得不说,随机帮助一些人做决定是一件很酷的事情。

2. 习惯养成类bot

习惯养成类bot 的核心功能就是召回用户。

Joy

如何做一个用户喜欢的chatbot-6

Joy(http://www.hellojoy.ai/) 追踪你的心情并让你的心智更加健康。他会每天或者每周对你进行检查并告诉你现在的感受。Joy会记录你所有的想法并会生成情绪报告,如果检测到你的情绪低落,它甚至会提供一些减压的互动。我很喜欢这个bot,未来也许他会在日常生活中让你随时心情愉悦。

3. 效率类bot

现阶段,这类bot一般都在在slack team 中提高团队的协作能力,也有一小部分是面向普通用户的,比如下面这个应用。

Sourcing Bot

如何做一个用户喜欢的chatbot-7

Source Bot(https://www.facebook.com/itoutsourcingbot/)帮助用户迅速找到需要的开发者和团队,使用bot向用户收集信息,他们现在有合作的276家外包公司提供服务。

写在最后:

在botlist上我们可以看到bot的分类有很多,包括分析工具、交流、设计、开发工具、教育、娱乐、文件管理、视频、游戏、健康、新闻、市场、旅游、运动、购物。。。。。等等,而每个bot的访问量并不是很多,平均在100-300之间,几个很有名的bot也不过是10k左右,面向用户场景的bot设计仍然有很大挑战,但是我相信,这是一个正在增长的市场,当你找到很好的场景并不断打磨你的bot产品,你就会做出一个用户喜欢的chatbot。

最后,祝所有做chatbot的产品经理们找到场景,切入痛点,实现产品从0到1 -

本文内容纯属原创,转载请注明,图片都是我用sketch一点点拼的,内容也是一点点码的,所以不要直接盗取我的内容啦。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,332评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,508评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,812评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,607评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,728评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,919评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,071评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,802评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,256评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,576评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,712评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,389评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,032评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,798评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,026评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,473评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,606评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容