據(jù)auto connected car news報導(dǎo)，搭載數(shù)字助理的語音裝置讓消費者以最自然的溝通方式來互動。正如同手機已從根本上改變消費者的互動方式，語音介面也有相同潛力。因此品牌須開始考慮為客戶帶來良好語音互動經(jīng)驗以維持競爭力。

　　品牌業(yè)者可在Adobe Sensei人工智慧(AI)和機器學(xué)習(xí)功能協(xié)助下，深入分析客戶的語音資料獲得見解和建議，同時將傳統(tǒng)繁瑣的人工分析自動化。因此能更迅速地針對這些見解采取行動，提供能取悅客戶的體驗。

　　Adobe Analytics Cloud副總裁BillIngram表示，現(xiàn)代最重要的科技趨勢是消費者如何迅速采取與內(nèi)容互動的新方式，例如手機和影片。Adobe預(yù)期語音裝置也會有類似的發(fā)展軌跡。

　　透過Adobe Analytics Cloud，品牌業(yè)者可擷取和分析所有主要語音平臺的資料，包括亞馬遜(Amazon)Alexa、蘋果(Apple)Siri、Google Assistant、微軟(Microsoft)Cortana和三星電子(Samsung Electronics)Bixby。

　　這些新功能可解決衡量聲音互動的復(fù)雜問題，擷取用戶意圖及具體參數(shù)。其他資料點則包括用戶使用頻率及其在進(jìn)行語音要求后所采取的行動。Adobe Sensei能讓品牌客戶團隊專注于塑造與客戶互動，如創(chuàng)建更相關(guān)的內(nèi)容，來提升其語音體驗。

　　例如，連鎖酒店可立即辨識出客戶，并為其提供使用紅利點數(shù)的建議，如即將開始的現(xiàn)場演出或預(yù)約房間。連鎖酒店甚至能在最忠誠的顧客入住前發(fā)送促銷辭，顧客若向語音裝置說出促銷辭就能獲得特別優(yōu)惠。

　　語音分析與Adobe Marketing Cloud、Adobe Advertising Cloud的整合，則能確保消費者的每次數(shù)字互動體驗都有連續(xù)性和相關(guān)性。例如，Adobe Target能讓從語音裝置獲得的見解自動在其他地方使用，同時還會利用機器學(xué)習(xí)和預(yù)測性演算法向用戶的查詢提供個性化回應(yīng)。

　　例如，美食愛好者若與亞馬遜Echo上的旅游App互動，則在其語音裝置、行動App或連網(wǎng)車上就會呈現(xiàn)最熱門的美食餐廳資訊。