智能音箱是智能智一種語音交互為主的產品，對于無屏音箱，音箱音箱用戶必須去手機端APP才能了解更多的何觸戶未或能戶情技能，這種交互模式對用戶發現和使用新技能造成了一些阻礙，動用本文嘗試著從情緒角度切入給出一種解決方案。解用
1. 大明用戶
大明用戶的特點是對自己的需求有非常清晰的了解。比如：男人買襯衫，音箱音箱或者買一個手機或者3C產品。何觸戶未或能戶情他想要的動用東西是非常清晰的，所以他要找的解用核心是價格或者硬貨。他們知道如何對比產品，進而找到自己想要的。因此，大明最依賴的工具就是搜索。
在搜索過程中，還要有能力通過搜索結果不斷優化搜索關鍵詞，以便能找到自己想要的。
由此可見，想成為大明，大連甘井子美女上門特殊服務（美女上門）vx《192+1819+1410》提供外圍女上門服務快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達既要有基本的搜索技能，同時還要對目標領域有一定了解，可見門檻還是很高的。
正是因為用戶需求明確、簡單，所以，早期的互聯網涌現了很多以搜索為核心的產品，無論是通過百度搜索信息、通過去哪兒進行機票比價、京東上挑選3C產品、中關村在線對比筆記本電腦參數，都是面向大明用戶的。
2. 笨笨用戶
笨笨用戶的特征是，有大概的需求，但是還沒有那么明確。
女人買裙子就是笨笨。女生知道她要買裙子，但是你問她買什么樣的，她真不知道，她得看、得選、得比較，最后再從各種信息中做一個決定，而這種決定主要是憑感覺。最后的結果可能是看了十家店200條裙子，最后買了一頂帽子。
笨笨用戶的目的不是要有效地、快速地找到自己想要的東西，而是到處看看，看看有什么他不知道的、他沒見過的，看得多了就會忍不住買一樣。最后買的東西和他最初想要的東西相不相關，這不重要。
現在當紅的小紅書，智能升級以后的淘寶都是面向笨笨用戶。
3. 小閑用戶
小閑用戶的特征是，沒有學習知識、購買商品、獲得信息等目的性需求，就是找點樂子，打發時間。
頭條系和騰訊系很多成功的產品都是面向這類用戶。用戶在無聊的時候刷刷朋友圈、玩玩游戲、刷刷抖音，時間過去了，而且很開心。
4. 目前只有大明用戶能找到智能音箱技能
當前智能音箱的技能市場和早期的互聯網差不多，用戶要想發現更多的新功能，有兩種途徑：
通過搜索：有一個明確的需求，然后在智能音箱配套的APP中搜索或技能列表查找，找到符合自己需求的技能，進而喚醒-使用。
少量推薦：智能音箱在結束和用戶的對話以后，可能在后面加一句“試試跟我說，北京音樂廣播”，推薦的內容與本對話無關。
第一種方式主要是針對大明用戶的，用戶有明確的需求以后再去找自己想要的東西。第二種方式將更多的技能呈現在了用戶面前，但是在早期數據有限的情況下，這些推薦很難精準，也很難與對話相關，過多的推薦也會導致用戶反感，正因為如此，各個廠商都很克制。
5. 可不可以讓信息找人
后來的互聯網發展過程我們看到了，搜索類型的產品用戶門檻較高，讓信息和商品找人是更有效的方法，能激發更大的市場。
類比到智能音箱的技能，我們怎樣做才能讓信息找到人
目前看來，消息推送也許不是很合適，因為智能音箱突然在旁邊說話會讓人覺得很驚悚。
互聯網中這塊做得比較好的就是今日頭條了，通過用戶過往的閱讀記錄，來推薦用戶感興趣的內容。在未來，智能音箱完全也可以采取這種策略，但目前看來，這樣做的時機還遠遠沒有成熟，因為用戶還沒有養成習慣。如果用戶沒有在手機APP看新聞的習慣，哪會有今日頭條的成功呢
那么，現在問題就是，如何在智能音箱端讓用戶養成獲取信息的習慣呢
因為是語音交互的關系，智能音箱輸入和輸出信息的效率相比手機、電腦要低很多，所以之前互聯網讓用戶養成習慣的方式未必適用于智能音箱。另外，正如hanniman老師所說，AI有一個核心差異化方向，不是效率最有，而是情感最優。我很認同這一點。所以，我們是不是可以從情感的角度看看如何培養用戶習慣
打開市場，從滿足用戶情感開始
1. 滿足用戶需求
用戶用產品，很重要的一個因素是用戶能從這個產品中得到滿足，無論是實物產品還是互聯網產品。用戶想打車，這個時候滴滴的車馬上就到了，用戶很滿足;用戶想買個風衣，在淘寶上找到上百種不同的款式，用戶很滿足;用戶想洗手，旁邊有洗手液，用戶很滿足。
產品肯定是要滿足用戶的，但是滿足的方式有很多種，正如上面提到的，大明式、笨笨式、小閑式。目前智能音箱滿足用戶的需求是從大明式入手的，那我們可不可以從笨笨式和小閑式入手呢
2. 從情緒出發
歸根到底，用戶的滿足是情緒上的滿足。用戶在無聊的時候想要快樂，在傷心的時候想要安慰，在恐懼的時候想要安全，在被排斥的時候想要認同。
拿大明用戶來說，他們的需求是表層的、明確的，這個需求滿足了，用戶就會很爽，會很開心。他們的這種開心是明確的，就是產品滿足了你的目標需求。但大多數用戶都不是這樣的，我很難過，但是我不知道怎樣才能開心起來。
這種不知道怎樣開心起來的無助可以部分的被智能音箱解決，解決的關鍵，就是智能音箱的閑聊功能。雖然目前我們的技術水平距離理想的閑聊還有很遠，但是讓更多的內容更精準的觸達到用戶，我們還是可以做到的，起碼可以比現在做得好。
3. 詢問情緒，再推薦
最直接，最簡單的一個方法，就是引導用戶下班/放學回來說一下當天的心情。規則最開始可以設定得比較簡單，比如：下午4點以后，用戶第一次喚醒并向音箱發出指令，音箱回復后加入這樣一個問句“主人，您今天心情怎么樣?”通過用戶的回答，可以向用戶推薦相應的內容或技能。可能會有如下對話：
用戶：小愛同學
小愛：我在
用戶：今天小米股票走勢怎么樣啊
小愛：今天小米收盤價XXX港元，上漲XXX%。主人，你今天心情怎么樣
用戶：我今天工作不是很順利啊，碰到了XXX問題。
小愛：沒有風險的工作最順利(小愛真實回答，無語……)。讓我們開心起來吧，你可以對我說“吐槽大會”，聽聽有哪些有意思的事情，也可以對我說“XXX”，這個游戲很有趣呢。
通過用戶的情緒，推測用戶的需求，并推薦相關的內容或技能，再通過用戶反饋，獲得更多數據，數據積累得足夠多了以后，就可以進一步深挖這些用戶畫像，給用戶更精確的推薦。
當然，這還只是一個簡單的設想，實現起來會有很多問題，比如：如何判斷是“主人”下班回來了。如果不上班的爺爺奶奶只要發出了滿足要求的指令，就產生“主人，你今天心情怎么樣?”的詢問是不合理的。這個問題可以加入聲紋識別來避免，但是加入聲紋識別以后，又會有新的問題出現。
目前智能音箱的技能是以列表和搜索的方式觸達用戶的，只有大明用戶能找到自己需要的技能，這種模式對笨笨和小閑用戶很不友好，他們瀏覽了一個長長的列表，不知道哪些是自己需要的。另一方面，大多數用戶是沒有動力去了解智能音箱的其他技能的。
通過詢問用戶的情緒，推薦相關內容，積累數據再優化這一方法，可以改善上面說的問題。
這種方式的底層邏輯，就是抓住一個場景，向用戶推薦合適的產品。場景是用戶回到家，無論開心還是沮喪，想找點事情做;合適的產品就是符合用戶心情的產品。
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