智能助手成巨头看好的金矿，Adobe趁机卖水推语音应用分析

李杉 编译自 VentureBeat 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

还记得移动App的兴起，带来了好几波新的统计分析工具。

比如你熟悉的友盟、TalkingData，或者你不那么熟悉的Flurry、Localytics、Amplitude等等。老牌的网站统计分析工具也纷纷转移阵地，推出移动应用的统计功能。

现在，随着语音Chatbot的流行，又一波新的统计工具要来了。

比如Adobe，就在昨天为自己的Analytics Cloud增加了一项新功能，可以追踪亚马逊Alexa、苹果Siri、Google Assistant等用户的行为。

这个新功能，和我们开头提到的友盟等统计工具一样，用来帮开发者分析自己的语音助手应用。

苹果让“建一个操作系统，就要搭配一个应用商店”的理念变成了业界共识，于是，造音箱和语音智能助理的各公司，也都推出了“应用商店”和开发工具，让更多人为自己的语音助手开发新功能。

亚马逊Alexa有“skills”，微软的Cortana也有“skills”，Google Assistant有“actions”，连苹果的Siri都向iOS App开发者开放了。

作为中文世界原住民，记这么多英文名字也是麻烦……都叫它们“语音应用”好了。

有了这么多语音应用，开发者当然需要分析它们的效果，监测用户行为。

比如美国体育电视台ESPN，就是首批用Alexa skills做广告的公司之一，也是Adobe语音分析的早期使用者。

凯悦酒店和万豪国际也在考虑是否在他们的酒店使用智能音箱，然后从用户使用语音助手的行为中寻找一些蛛丝马迹，从而确定应该为顾客提供哪些个性化酒店服务。

其实，做语音助手的巨头们也都有自己的分析工具。亚马逊今年4月开始提供语音分析工具，而谷歌助手则接入了语音分析创业公司VoiceLabs的产品。

不过，Adobe Analytics Cloud的和它们的区别在于，它能将数据整合起来，追踪用户在多款设备上的行为。

Adobe Analytics Cloud产品管理总监Clin Morris说，他们的工具能监测用户从Alexa到网页，再到线下的行为，从而提高智能语音助手的分析价值。

他们追踪的指标包括：

• 用户ID
• 意图
• 用户数
• 互动数
• 互动长度
• 使用频率
• 错误率

另外，在语音应用分析中，音乐也是一个很有价值的领域。VoiceLabs的一项调查发现，超过40%的智能音箱用户会定期使用这类设备听音乐，在各种用途中位居首位。

追踪不同设备上的一段客户旅程还可以帮助企业在特定行为与特定的歌曲及歌手之间建立相关性。

“首先收集播放披头士乐队《Come Together》的人数，《Come Together》就会突然之间成为一个有趣的规模性指标。”他说，“无论是音乐，还是订匹萨，或是使用语音助手做各种事情，都可以逐步构建更加丰富的用户资料。”

Morris说，Adobe选择现在进军语音领域，是因为语音识别效果有所改进，普及率也已经使得语音计算达到“临界点”。

随着谷歌、微软等科技公司争相销售智能音箱，并投资开发各自的智能语音助手、争夺第三方开发者，这一领域的竞争也越来越激烈。

“我们希望确保自身的灵活性，并引入不同的数据来源，以便完成完整的用户历程。因为归根到底，用户历程分析才是关键。”他说，“当你把某人引入某个渠道，或者吸引他们通过某个接触点展开互动后，还应该顺藤摸瓜了解他们与其他人之间日复一日，年复一年的相关性，并理解把他们引入这个渠道的意义。”