你会发现，如果通过Siri来设置闹钟，我其实只做了一件事情：对着Siri发出一个单条指令，然后就一切搞定——相比我通过App来做，节省了近乎70%的操作步骤。可是，如果是叫外卖，我需要对着机器人发出一组系列指令，但是和App的操作步骤一样多。

　　这里有两个关键点——

　　如果助理机器人可以一步到位，那么将极大地提升效率和体验，是新的需求升级;

　　若一个workflow可被一步解决，机器人需要补全的数据信息巨大，这是核心产品难点;

　　第一个关键点，我们只要设身处地地想一下，就会发现：在不考虑语音识别准确率的前提下，任何事情我只要一个指令就可以达成。譬如“帮我叫个车”、“帮我交份外卖”、“帮我交一下水电费”、“帮我定一下出差的机票”，其他都不用管了，这种体验简直赞爆了。

　　我们再看看第二个关键点。

　　就拿上面这个外卖的例子来看，如果用户只需要一句“帮我叫个外卖”即可，那么机器人需要补全的信息至少包括“餐厅”、“餐食”、“价格”、“送餐时间”、“送餐地点”、“支付信息”等，这些信息中的“送餐时间、送餐地点、支付信息”是相对静态的信息，获取一次就可长期使用。可是“餐厅、餐食、价格”则是动态信息，若想每次都可自动获取，则代表机器人需要非常了解这位“主人用户”才可以，否则只要有一两次推荐偏差太大，体验就会降低近乎一个量级。从本质上来说，这时的助理机器人已是一款强大的推荐引擎，而且代表了极佳的魅力和美好的发展未来。

　　4.1.3 一个肯定：问答机器人是很有价值的

　　最常见的问答机器人是“客服机器人”，譬如京东的JIMI，阿里的小蜜机器人，还有一些银行的客服机器人，但它们更像FAQ过滤器。

　　我们细想一下阿里小蜜的使用场景。如果我问阿里小蜜“我的快递怎么还没送到?”，它的回复方式本质是在常见的关于“快递”的问题中，把最常见的答案丢给我，比如它会告诉我“你的快递已经签收了，如果没收到可能是放到大门口了”。

　　这些企业为什么要做个问答机器人呢?效率自然是第一位的，无论是节约人工客服成本，或是节约沟通时间，带来的都是效率的提升。这些企业为什么如此看重效率呢?因为他们的客户是最贴近自己的利润池的，品控是所有交易型企业的核心，你看京东的用户客服和QQ的用户客服简直一个天上一个地下，原因就是京东用户是京东现金流的关键角色，而QQ的普通用户并非其现金流业务的关键角色。

　　如此，我们再回过头来看看问答机器人，它其实是在头部问题上实现了综合过滤，然后通过对话的形式反馈给用户，如果用户实在问的是长尾问题，问答机器人回答不了的，可以把问题再抛给人工客服。满足了用户九成以上问题的直接答复，是问答机器人的核心目标。而至于其他类似导购、协助订单管理等等，不过是附加在头部问题之上的增值体验优化。

　　4.2 对话机器人真的适合分为“聊天、助理、问答”这三类吗?

　　这是一个目前业内比较惯用的分类，我们来看看这个分类的视角。

　　如果站在技术视角来看，对话机器人应该分为“开放域”和“封闭域”，这个我们已经聊过了，这里不再赘述。

　　如果是站在用户角色来看，对话机器人可能分为“教育版本”、“医疗版本”、“二次元版本”等等。

　　如果是站在业务视角来看，对话机器人可以分为纯To C和To B再To C。