隨著對話界面的興起，品牌需要做好準備
已發表: 2018-04-20在三大玩家之間，今天有 5 億語音助手用戶，到 2021 年，這個數字將接近 20 億
從手機和平板電腦到智能揚聲器和語音交互系統，用戶正在歡迎由他們自己的聲音推動的終極無摩擦體驗。 Gartner 預測，到 2018 年底， “30% 的具有數字商務戰略的企業將包括‘物’，5% 的企業將部署自己的物聯網商務平台。” 到本世紀末，分析師一致認為，至少 30% 的搜索將在沒有屏幕的情況下進行。
亞馬遜的 VPA（虛擬個人助理）揚聲器，也被稱為 Echo，在過去 36 個月裡取得了長足的發展，它正在創造整整一代的“智能家居”，就在幾年前，這似乎是科幻小說的領域. 今天，超過 12,000 家供應商提供了支持 VPA 的服務，其中大多數通過 Amazon Alexa 技能組合連接了家庭解決方案。
Google Home、Lenovo Smart Assistant 和 Apple HomePod 等替代產品將推動第三方採用率更高（分析師表示，到 2020 年，VPA 揚聲器將超過 6000 萬，其中大部分來自精通技術的高收入家庭）。
今天，市場差異化很小
從表面上看， Google Now、Cortana、Alexa (Amazon Echo) 和 Siri 之間幾乎沒有區別。 他們都一直在聽，但只是為了他們的激活短語，這使他們栩栩如生，以便根據用戶輸入執行任務。 鑑於其音頻渲染能力和與基於雲的音樂服務的連接性，它們還被證明是一種流行的家庭音樂播放器。 然而，最近的新增功能（內置攝像頭和触摸屏顯示器）添加了一個可視菜單選項（相對於必須按順序說出菜單選項的純語音解決方案）。
儘管該技術在任務方面仍處於起步階段，但消費者對此非常渴望。 在三大玩家之間，今天有 5 億語音助手用戶，到 2021 年，這一數字將接近 20 億，主要由智能手機推動。 在戰略合作方面，亞馬遜領先於與 LG、三星、福特、寶馬和通用電氣達成的交易。
但是，期待用戶對 Snowball 的採用
今天，這些設備的主要用途是下達命令而不是搜索或完成任務。 因此，大多數用戶沒有充分利用他們的聲音來探索、考慮或購買品牌的產品或服務。 在短期內，這些類型的互動不會對營銷人員構成威脅，但亞馬遜、谷歌、沃爾瑪和微軟打算改變這一點。
正如歷史所表明的那樣，消費者在充分發揮其潛力之前願意採用新技術。 因此，營銷人員現在需要關注這些不斷變化的行為，併計劃迅速解決這些行為。
例如，用戶很快適應了在移動設備上進行搜索，他們甚至更快地開始使用不僅僅是在亞馬遜和 Pinterest 等平台上搜索產品和信息。 因此，謹慎的做法是假設他們會對語音助手做同樣的事情。
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2011 年，Google 為搜索引入了語音功能，到 2016 年，Android 平台上 20% 的搜索使用了該功能。 由於採用了語音搜索技術，Google Home 和 Amazon Echo 等產品的銷量迅速增長。 自 2014 年推出以來，亞馬遜已售出超過 1000 萬台 Echo 設備，並且剛剛公佈了 2017 年創紀錄的假日季，稱 Echo Dot 是其在任何類別中最暢銷的產品。
消費者研究公司 Strategy Analytics 估計，到今年年底，亞馬遜將佔據智能家居揚聲器市場 70% 的份額； 最近的估計甚至更高，為 75%。 亞馬遜的 Echo 銷售額從 2016 年第三季度到 2017 年同期增長了五倍多——儘管來自 Google Home 的威脅越來越大。
對品牌的不可知論態度將會上升
今天的單一答案，智能助手設計創造了一個與品牌無關的環境。 儘管某些類別仍然具有超越品牌的便利性（紙巾或電池），但很難與口頭補貨訂單競爭。 亞馬遜提供通過 Alexa 購買的高價商品的策略開始見效。 在不到兩年的時間裡，亞馬遜已經佔領了在線電池市場的 1/3。
現在，亞馬遜有機會擁有補貨空間，這給品牌帶來更大的差異化壓力，如果它們要鼓勵客戶要求特定品牌而不是通用消耗品。 從短期來看，這對品牌構成了巨大威脅，但從長期來看，隨著這些數字助理變得更加智能，品牌的新機遇將出現。
隨著助手變得更聰明並了解他們的用戶，他們將充當代表其所有者首選品牌的代理。 這給發現新品牌帶來了挑戰，因為它可能會排除對買家的品牌建議。 但是，許多用戶可能會選擇接受建議。 例如，一位助手說：“具有競爭力的產品可以以低 20% 的價格獲得，而且功能不受影響。 你想听聽嗎？”
為此，品牌必須勤奮地進行競爭分析，以了解他們希望如何將產品定位於主要競爭對手。 但是，鑑於越來越多的證據表明經濟學家稱之為“便利經濟”，在這種經濟中，用戶看重容易的東西（而不是便宜的東西），想要維持其市場份額的品牌不能指望用戶選擇聽取替代品牌的情況。
未來是什麼？
在不久的將來，像 Alexa 這樣的助手不需要安裝技能，而是會向用戶學習並預測他們的需求。 他們將收集有關其用戶和購買歷史記錄的信息，以引導用戶轉向使重複購買決策更容易甚至可能是自動的品牌。
例如，Alexa 可以了解您每週購買牛奶並將該過程自動化，因此它只會出現，但它也會知道您什麼時候去度假，而不是在那週訂購牛奶。 它還將了解您使用衛生紙的頻率，了解您對功能和價格的偏好，並尋找符合這些標準的商品，無論品牌如何。