什么是对话式商务？

“嘿 Alexa，给我找双受好评的新跑步袜。”这句话是数千个运作中的对话式商务例子之一。

对话商务正在彻底重塑数字购物体验。这种类型的电子商务通过聊天机器人和语音助手等对话工具为消费者创造无缝的互动式购物体验。它利用实时消息传递平台的便利性和即时性，让购物者参与动态和个性化的对话，将这些消息传递渠道转变为强大的销售渠道。

对话式商务的核心在于使企业能够以更直观、更具情境相关性的方式与客户互动。这种互动超越了单纯的产品推广，旨在提供客户支持、提供个性化推荐并简化交易流程。推动这一变革的技术包括先进的自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI)，它们使虚拟助手能够理解、解读 用户查询并作出恰当响应，从而模拟类人互动。

IBM® 商业价值研究院最近的一份报告显示，只有 14% 的受访消费者表示对在线购物体验“满意”。这些结果表明客户体验明显需要改善。

另外，超过半数的受访消费者表示，他们在购物时愿意使用包括虚拟助手和增强现实 (AR) 在内的新技术。这些消费者积极乐于尝试对话式商务等新型数字化购物体验。

对话式商务通过技术和用户交互的复杂组合来运作。该流程主要由 NLP 和 AI 驱动。这些技术和其他新兴技术使虚拟助理或聊天机器人能够理解、解释和生成人类语言，从而模拟会话界面。

• 当用户通过与对话商务平台集成的消息应用程序发起联系时，该流程就开始了。该应用程序可能是品牌的专有应用程序或频道，例如 Facebook Messenger、WhatsApp 或微信。

• 当用户进行交互时，系统的 NLP 组件会处理输入信息，从文本或语音中提取含义。此过程涉及分词（将文本分解为单词或短语）、词性标注（识别语法成分）以及语义分析（确定上下文含义）。

• 同时，AI 组件使用机器学习算法来利用大量的历史交互、客户偏好和市场趋势数据集。这些算法有助于聊天机器人理解用户的意图和语境，从而生成相关的个性化回复。

• 聊天机器人解读用户的请求后，可以提示客户提出进一步的问题来澄清细节或提供选项，引导用户采取他们想要的操作，例如选择产品或购买。在整个交互过程中，AI 会学习和适应，根据用户反馈和结果改进其响应，从而改善未来的交互。

• 交易后，对话式商务平台还能提供售后支持，包括订单追踪、退换货管理 和客户反馈收集。通过将这些功能整合在单一、直观的界面中，对话式商务简化了从商品发现到售后互动的整个客户旅程。这类互动正将传统电子商务转变为引人入胜、充满活力且以客户为中心的体验。

对话式商务类型的电子商务提供了一系列的特性，所有组织在寻求与客户建立更好的关系时都可能从中获得益处。

借助对话式商务，企业可以打造高度个性化的体验，精准定位客户个人偏好，并引导客户获得相关的产品推荐。

对话式商务技术能帮助客户随时获得即时响应。客户可以通过对话工具获取实时支持，从而提升整体购物体验。

客户可以在单次对话中浏览产品或服务并完成全部交易。此功能实现了精简便捷的购买流程。

对话商务允许与 AI 智能体或助手互动的客户通过实时聊天或消息应用程序与人工客服互动。这可以建立更紧密的联系，提高用户留存的可能性和客户满意度分数 (CSAT)。

所有企业都可以受益于对话式商务，其优势涵盖提升客户留存率与转化率，以及获取更有价值的客户数据。

对话式商务促进真实且个性化的客户互动，将每位客户视为重要的支持者，而非一次性交易对象。通过跨渠道维持持续的对话流，企业可以提升客户体验，从而提升客户忠诚度并增强盈利能力。约 90% 的购物者表示，优质的客户服务是其再次购买的直接原因。通过个性化对话识别并感谢客户惠顾，可建立信任并促进重复购买。

在最佳时机与客户进行战略性互动可显著提升销售额。通过主动通知、精心布局的网页插件及先进的 AI 聊天机器人，企业可以推荐产品、推广折扣并突出显示特别优惠。这些策略既能优化客户体验，又能通过追加销售与交叉销售创造增量收入。

与客户的对话是丰富的数据来源，可以提供有关偏好、行为和需求的洞察分析。这些数据可用于完善产品供应、定制营销战略和提高整体业务绩效。此外，通过使用对话数据训练聊天机器人，企业可以提高自动化客户服务的准确性和有效性。

进阶版对话式商务平台现在提供即用型自动化解决方案，使小型企业能够有效地鉴定潜在客户并验证客户身份。通过将潜在客户转接给合适的团队成员，并通过聊天收集重要信息，企业可以从一开始就确保无缝、个性化的客户体验。

对话式商务采用多种策略解决购物车弃置问题，这对在线零售商来说是一大挑战。主动推送消息、快速的首次响应时间以及消息平台内置的应用程序内购买选项，可显著提高客户完成交易的可能性。通过让结账流程更便捷、更具吸引力，企业可以降低购物车弃置率并提高销售转化率。

组织可以通过多种渠道实现对话式商务，具体取决于组织与客户沟通的方式。企业使用的主要应用程序各不相同，但其中包括消息发送应用程序、语音助手和聊天机器人。

这些软件程序旨在模拟类人对话，通常部署在网站、消息平台或社交媒体上。AI 驱动的聊天机器人可处理广泛任务，从解答常见问题、引导产品选择，到完成交易及提供售后支持。例如，品牌官网或 Facebook Messenger 中的聊天机器人。

将对话式商务与语音设备（例如 Amazon 的 Alexa 或 Google Home）相结合，使用户能够享受免手操、语音激活的购物体验。用户可以通过简单的语音命令浏览产品目录、下订单和接收订单更新。

短消息服务 (SMS) 已发展成为一种强大的对话式商务渠道，可支持企业直接向客户的移动设备发送个性化的产品推荐、促销优惠和订单更新。SMS 交互还可以促进双因素身份验证并帮助保护付款确认。

企业可以通过 Facebook、Instagram 和 Twitter 等流行社交媒体平台，在现有对话中嵌入购物功能。通过可购物帖子等功能，品牌可以在帖子或快拍中标记商品，使用户无需离开平台即可浏览并购买商品。

对话式商务也延伸至视觉与文本平台，用户可以在这些平台上进行无语言的交互。例如，视觉搜索工具允许用户上传心仪商品图片，而 AI 驱动的推荐引擎则根据视觉提示推荐互补或类似商品。

IVR 系统通常用于客户服务中心，代表了另一种形式的对话式商务。通过使用语音提示和话语响应，IVR 系统使客户能够浏览菜单、访问帐户信息并完成交易，而无需人工客服介入。

对话式商务方法可以在组织的许多领域实施。它可以改善各种渠道的客户互动，并正在改变数字环境。常见用例包括：

对话式商务使企业能够根据客户个人偏好、购买记录和浏览行为提供高度定制化的产品建议。例如，苹果的 Siri（一款 AI 驱动的语音助手）可以分析用户过往互动记录，并在响应指令时提供定制化推荐。该方法既能通过满足特定需求提升客户满意度，又能通过突出相关的高利润商品推动销售。

其他示例：

• Shopify Inbox 平台 允许客户通过多个渠道与品牌聊天，并向客户发送产品推荐。

• Bloomingdales 通过视频通话和实时聊天提供 1:1 的个性化风格建议。

对话式商务促进了跨多个接触点和渠道的内聚的、统一的购物旅程。例如，在零售商网站上浏览产品的客户可能会通过短信收到个性化的产品推荐。客户稍后可以通过集成的社交媒体购物功能将这些推荐转化为购买。这种全渠道体验有助于确保一致、无缝的品牌互动，最终提高客户忠诚度和留存率。

其他示例：

• Sephora 创造了一种无缝的方式来在其社区中进行交流，并通过所有社交媒体与客户建立关系。

• 鞋类品牌 Dolce Vita 使用全渠道重新参与来联系放弃购物车的客户。

通过使用对话商务平台，企业可以在各种客户互动中提供即时、个性化的客户支持。例如，顾客在使用产品时遇到困难，可能会在零售商网站上与人工智能驱动的机器人发起聊天。机器人会为客户提供逐步的故障排除指导，必要时还会帮助客户将问题上报给人工客服。这种即时支持可以迅速解决问题，同时还能促进积极的客户体验，有助于提高满意度和品牌认知度。

其他示例：

• 四季酒店在其官方应用程序中为客人提供对话式礼宾服务。

• Birk Sport 是一家挪威自行车连锁店，它使用交互式会话式 AI 聊天机器人来帮助顾客缩小搜索范围。

对话式商务使企业能够根据客户个人偏好、购买记录和市场趋势，动态调整价格并提供定向促销。例如，某时尚零售商可利用 AI 聊天机器人，向对特定服装品类表现出兴趣或近期放弃购物车的客户发送个性化折扣码。这些动态定价与促销策略既能优化收入，又能通过提供相关、及时的优惠提升客户满意度。

其他示例：

• 苹果的 Siri 可精确推荐符合指定价格区间及具体位置的商品或服务。

• 百思买通过推送通知展示其在线聊天服务的可接入性，并运用促销文案驱动特定销售活动。

1. 优先考虑用户体验和可访问性：

   设计对话式商务界面时注重可用性，这有助于确保交互直观、易于浏览，并且可以跨各种设备和平台进行访问。例如，针对基于文本和语音的交互优化聊天机器人可以满足不同的用户偏好和可访问性需求。此外，在聊天应用程序和社交消息平台中无缝集成对话式商务工具可增强可发现性和用户参与度。

    

2. 使用高级会话式 AI 能力：

   采用复杂的会话式 AI 技术来促进自然、上下文感知的交互。使用机器学习算法来优化基于历史数据的聊天机器人响应，从而随着时间的推移提高准确性和相关性。此外，结合情感分析来衡量客户情绪并根据需要调整交互，可以确保富有同情心和有效的沟通。

    

3. 跨接触点整合对话式商务：

   通过在整个客户旅程中整合对话元素，帮助确保内聚的全渠道商务体验。例如，让购物者通过聊天机器人将商品添加到虚拟购物车，然后在同一对话中继续结账或无缝过渡到在线存储。这种内聚的方法最大限度地减少了摩擦，并促进了一致、引人入胜的品牌互动。

    

4. 持续监控和优化性能：

   需定期评估对话式商务工具及策略，以确定需要改进的领域。分析客户满意度评分、转化率及平均问题解决时长等指标，以衡量成效并指导优化。此外，通过问卷或聊天中投票收集客户反馈，深入了解其偏好变化与关注点，从而基于数据持续完善对话式商务体验。

对话式商务的未来或多或少将受到生成式 AI 和其他新兴技术的进步的影响，预示着沉浸式、个性化和自主购物体验的新时代的到来。这些创新有望彻底改变对话式商务环境的各个方面，从产品发现和决策到购买完成以及售后支持。

生成式 AI 模型能够生成类人文本与创意内容，将在打造日益复杂且引人入胜的购物助手方面发挥关键作用。这些 AI 驱动的购物伴侣不仅能根据个人偏好和购买记录提供个性化产品推荐，还能生成引人入胜的叙述和情境化洞察，为购买决策提供信息支持。

例如，一个由生成式 AI 驱动的购物助手可能围绕产品构思一个引人入胜的故事，突显其独特功能、优势及应用场景，从而与客户的个人价值观和追求产生共鸣。

通过采用这些创新，企业可以重新定义客户互动的边界，将对话式商务转变为强有力的增长催化剂。