利用多体验开发构建更好的客户应用程序

视频主题

• 移动应用开发
• 客户体验

• 成绩单

  [00:00:00.000]
  （欢快的音乐）

  [00:00:15.280]
  您好，欢迎参加本次会议。

  [00:00:16.441]
  关于构建多体验应用程序。

  [00:00:19.690]
  我叫西蒙·布莱克，是传道团队的负责人。

  [00:00:23.099]
  今天我从剑桥郡埃利安进行广播。

  [00:00:26.280]
  在英国。

  [00:00:27.410]
  今天和我一起的是戴夫·布劳特，

  [00:00:29.380]
  谁愿意和我们谈谈？

  [00:00:30.480]
  关于什么是多体验开发平台。

  [00:00:34.080]
  嗨，戴夫，你能自我介绍一下吗？

  [00:00:36.620]
  谢谢你，西蒙。

  [00:00:37.453]
  我叫大卫·布劳特，

  [00:00:38.286]
  我是产品营销经理 Mendix.

  [00:00:40.340]
  简单介绍一下我自己。

  [00:00:41.620]
  大约六年前，我搬到了德克萨斯州奥斯汀市。

  [00:00:45.080]
  我正在这里进行现场直播

  [00:00:46.626]
  我现在已经完全融入了。

  [00:00:48.800]
  以至于我花费了太多时间

  [00:00:51.190]
  寻找德克萨斯州最好的烧烤。

  [00:00:53.790]
  总之，我们还是回到你来这里的目的吧。

  [00:00:55.320]
  构建更好的客户应用程序

  [00:00:57.350]
  具有多经验开发。

  [00:00:59.050]
  在本次课程中，我们将探讨……

  [00:01:00.940]
  MXDP如何改变开发格局

  [00:01:03.910]
  以及如何 Mendix 可以提供帮助。

  [00:01:05.395]
  然后我们将进行演示

  [00:01:06.498]
  几种不同的经历

  [00:01:08.960]
  然后让西蒙掀开被子

  [00:01:10.495]
  这样我们就能看到它们是如何建造的。

  [00:01:13.120]
  让我们先来看一句引言。

  [00:01:14.757]
  好的设计其实更难被人注意到。

  [00:01:17.307]
  比糟糕的设计更糟糕

  [00:01:18.547]
  部分原因是好的设计非常符合我们的需求。

  [00:01:21.867]
  设计是隐形的。

  [00:01:23.650]
  我非常喜欢这句话。

  [00:01:25.210]
  因为它与我们正在讨论的话题非常契合。

  [00:01:28.990]
  MXDP 的主要目的或

  [00:01:30.480]
  多体验开发平台

  [00:01:32.950]
  旨在使公司能够创建应用程序

  [00:01:35.300]
  提供精致的用户体验

  [00:01:37.550]
  跨多种设备和模式

  [00:01:39.860]
  就像你现在在屏幕上看到的这些。

  [00:01:42.320]
  如今，多重体验的承诺真是太棒了。

  [00:01:45.540]
  连接最佳用户体验

  [00:01:47.740]
  到每个客户接触点

  [00:01:49.510]
  适用于特定用途

  [00:01:51.720]
  使每一次用户交互都高效便捷。

  [00:01:55.400]
  或者用唐的话来说，就是隐形的。

  [00:01:58.120]
  现在， Mendix 平台兑现了这一承诺

  [00:02:00.650]
  真正一体化的解决方案

  [00:02:02.830]
  使用单一技能集

  [00:02:04.600]
  构建丰富且引人入胜的应用程序

  [00:02:06.925]
  以及应对任何情况的经验。

  [00:02:10.110]
  让我们深入探讨一下

  [00:02:11.210]
  了解平台如何提供支持

  [00:02:12.650]
  多种体验解决方案的快速发展。

  [00:02:17.170]
  在基础层，平台服务

  [00:02:19.590]
  以及云原生架构 Mendix

  [00:02:21.860]
  承担所有繁重体力劳动。

  [00:02:23.600]
  它处理了交易的复杂性。

  [00:02:25.290]
  具有松耦合应用程序

  [00:02:27.330]
  以及运行在服务架构上的服务。

  [00:02:30.749]
  它还负责处理所有核心服务

  [00:02:32.370]
  例如日志记录、安全和备份。

  [00:02:35.809]
  Mendix 应用程序和服务完全可移植，

  [00:02:39.120]
  这意味着它可以被移动或分发

  [00:02:40.960]
  可随意跨云服务提供商切换。

  [00:02:44.490]
  现在进入下一阶段

  [00:02:45.323]
  集成到任何服务或数据源

  [00:02:47.905]
  可以在 Studio Pro 内使用和发布。

  [00:02:50.880]
  所以，这就是 REST、SOAP、OData、SQL、JSON、XML。

  [00:02:54.980]
  甚至包括专有资源，而且完全不需要任何编码。

  [00:02:59.340]
  它们可以被包装起来。

  [00:03:00.380]
  作为数据中心内部的可重复使用连接器

  [00:03:03.040]
  或用于已发布的应用程序服务 Mendix 市场。

  [00:03:08.430]
  应用程序服务，它们的作用是将用户界面结合起来，

  [00:03:11.180]
  构建模块、组件、逻辑连接器和服务

  [00:03:14.900]
  整合为一系列业务能力

  [00:03:17.270]
  可用于构建体验

  [00:03:19.426]
  在研发链中处于更高层级。

  [00:03:22.850]
  现在有了数据中心，这些可重复使用的连接器也同样适用。

  [00:03:25.164]
  可以作为虚拟化数据实体公开。

  [00:03:28.635]
  在一个可搜索的目录中，这太棒了

  [00:03:30.870]
  因为现在任何开发者

  [00:03:32.223]
  能够访问丰富的元数据

  [00:03:34.721]
  同样重要的是，要具备内置治理能力。

  [00:03:37.500]
  以及安全访问。

  [00:03:40.150]
  现在，这座金字塔的顶端，

  [00:03:41.860]
  开发者们站在技术之巅，制定了标准。

  [00:03:45.110]
  抽象化重用，使他们能够专注于

  [00:03:47.970]
  关于如何设计引人入胜的用户体验。

  [00:03:51.580]
  这意味着发展

  [00:03:53.050]
  不再受技术限制。

  [00:03:55.519]
  好了，现在你们已经看过建筑了，

  [00:03:57.850]
  让我们来看看多体验应用程序是什么样子的。

  [00:04:00.480]
  以及它们的构造方式。

  [00:04:02.580]
  接下来，本节课剩余时间，

  [00:04:03.661]
  我们将跟踪一位客户

  [00:04:05.830]
  经历购车之旅，

  [00:04:07.510]
  从下单到收货

  [00:04:09.465]
  过程中出现了一点小问题。

  [00:04:12.900]
  让我们先从研究和购买汽车开始。

  [00:04:14.880]
  它结合了渐进式 Web 应用技术，

  [00:04:17.296]
  聊天机器人、增强现实、

  [00:04:19.890]
  并利用原生移动应用程序

  [00:04:22.060]
  它们的设备功能全部内置于 Mendix.

  [00:04:25.900]
  客户旅程从这里开始。

  [00:04:27.370]
  使用这款渐进式 Web 应用。

  [00:04:28.780]
  它具有响应式设计，因此可在任何外形尺寸的设备上运行。

  [00:04:31.410]
  而且速度很快，因为大多数应用程序

  [00:04:33.830]
  在设备本地运行。

  [00:04:36.054]
  现在，无需再打电话或发邮件给经销商，

  [00:04:38.692]
  接下来要介绍的是在线聊天机器人。

  [00:04:41.280]
  安排下午3点的试驾

  [00:04:43.820]
  结合两种打字方式

  [00:04:45.600]
  以及语音转文字功能。

  [00:04:48.510]
  试驾结束后，

  [00:04:49.411]
  顾客使用增强现实技术来配置他们的汽车

  [00:04:53.160]
  通过叠加不同的油漆和轮毂颜色

  [00:04:56.410]
  因为经销商很少进货。

  [00:04:58.017]
  每一种颜色组合。

  [00:05:02.180]
  决定购买这辆车时，顾客系上了安全带

  [00:05:04.680]
  手机定位服务的强大功能

  [00:05:07.060]
  填写他们的地址

  [00:05:08.440]
  并使用信用卡扫描仪

  [00:05:09.743]
  无需输入任何信息即可自动填写信用卡信息。

  [00:05:15.070]
  最后，在广告间隙，

  [00:05:17.336]
  客户使用原生电视应用程序

  [00:05:19.820]
  查询他们车辆的状态

  [00:05:21.690]
  随着它经历各个阶段

  [00:05:23.326]
  的制造过程。

  [00:05:26.460]
  所以，在此时此刻，

  [00:05:27.293]
  我打算让西蒙来和我们分享一下。

  [00:05:29.610]
  他如何利用 Mendix 构建其中一些经验。

  [00:05:33.200]
  西蒙。

  [00:05:34.410]
  谢谢你，戴夫。

  [00:05:35.680]
  在我的章节中，我将进行更深入的探讨。

  [00:05:38.070]
  深入了解这些经历

  [00:05:39.590]
  是利用以下方式建造的： Mendix 平台。

  [00:05:41.830]
  在本节中，我们将介绍

  [00:05:43.190]
  我们如何使用 AWS Lex 构建聊天机器人体验，

  [00:05:47.300]
  我们如何构建 AR 体验

  [00:05:49.580]
  使用我们的 React Native 平台，

  [00:05:51.520]
  最后，我们是如何构建这种体验的。

  [00:05:54.010]
  适用于我们的 Fire TV Stick。

  [00:05:56.730]
  那么，让我们来看看这些体验是如何构建的。

  [00:05:59.680]
  首先，在这个渐进式 Web 应用程序中，

  [00:06:02.660]
  我们可以购买多辆汽车，

  [00:06:04.399]
  但也要问一些特定问题

  [00:06:06.690]
  这里正在使用聊天机器人功能。

  [00:06:09.170]
  这个聊天机器人使用的是 AWS Lex。

  [00:06:11.790]
  作为其聊天机器人引擎。

  [00:06:13.750]
  我们可以将其配置为使用多种对话框。

  [00:06:16.908]
  并了解我们的客户想要什么。

  [00:06:20.210]
  我们还可以添加一些上下文数据。

  [00:06:22.160]
  从我们的 Mendix 应用程序。

  [00:06:24.500]
  我们训练这些机器人的方法是使用机器人训练器。

  [00:06:27.830]
  这里是 AWS Lex 界面内部。

  [00:06:30.710]
  所有机器人的工作原理都类似。

  [00:06:33.150]
  您可以使用意图、槽位和实体来构建它们。

  [00:06:37.520]
  意图是指你希望机器人执行的操作。

  [00:06:40.570]
  这里展示了我们创建的一些机器人，

  [00:06:43.600]
  但我们安排了这次试驾，

  [00:06:45.700]
  就是我们之前在视频里展示的那个。

  [00:06:48.570]
  所以我们可以看出，我们有预约的意愿。

  [00:06:51.642]
  因此，我们必须给它一些陈述。

  [00:06:55.280]
  从本质上讲，话语就是句子。

  [00:06:57.420]
  一个我们想用来训练这个机器人的例句。

  [00:07:00.500]
  它能够识别这些模式

  [00:07:02.430]
  并根据这一特定意图触发相应操作。

  [00:07:05.888]
  我们还可以挑选出一些关键数据

  [00:07:08.193]
  出自那句话。

  [00:07:09.950]
  比如预订类型、时间等等。

  [00:07:12.550]
  还有我们想预订的那辆车。

  [00:07:15.930]
  所以所有聊天机器人的工作原理都非常相似。

  [00:07:18.710]
  我们还会向您展示更多。

  [00:07:19.710]
  在我们进行这些演示的过程中。

  [00:07:22.810]
  首先，我们可以看到这里有预订类型，

  [00:07:25.610]
  汽车型号、日期/时间、

  [00:07:27.490]
  这些值存储在槽值中。

  [00:07:29.300]
  这些是我们想要保留和储存的东西。

  [00:07:31.690]
  在我们的应用程序内部。

  [00:07:33.170]
  因为这个聊天机器人很笨。

  [00:07:34.910]
  它实际上并不存储任何数据。

  [00:07:37.400]
  它只是根据某些信息采取行动。

  [00:07:39.290]
  并将结果发送回请求者。

  [00:07:41.917]
  那么，我们一起来看看吧。

  [00:07:44.240]
  它在内部是如何构建的 Mendix 模型。

  [00:07:47.500]
  所以这里我们有了 Mendix 我们应用程序的模型

  [00:07:49.907]
  首先，我们有了渐进式 Web 应用。

  [00:07:51.950]
  在这里我们可以看到各种细节。

  [00:07:53.800]
  我们还有微流

  [00:07:56.033]
  用于发送数据的

  [00:07:58.350]
  到那家特定的 Lex 服务公司。

  [00:08:00.600]
  现在，这里使用的是 AWS Lex 连接器。

  [00:08:02.820]
  可用的 Mendix 应用商店。

  [00:08:04.890]
  而在这个特定的连接器内部，

  [00:08:06.870]
  您可以设置密钥和身份。

  [00:08:09.870]
  以及该话语

  [00:08:10.883]
  我们将把这些信息发送给这个特定的聊天机器人。

  [00:08:14.970]
  正如我所说，这句话就像一条信息。

  [00:08:17.015]
  所以它会解读这条信息。

  [00:08:18.850]
  然后请回复。

  [00:08:20.670]
  该响应中包含若干个槽位。

  [00:08:24.210]
  这就是我们存储实际值的方式。

  [00:08:26.610]
  诸如时间、日期之类的信息

  [00:08:28.607]
  还有车型。

  [00:08:30.830]
  我们将这些信息存储在……里面 Mendix 应用

  [00:08:33.040]
  这样我们才能记住那次谈话。

  [00:08:36.040]
  我们也可以创建该预订。

  [00:08:40.360]
  在这个聊天机器人的应用程序用户界面中，

  [00:08:42.950]
  我们只是简单地使用了列表视图。

  [00:08:45.130]
  在该列表视图中，

  [00:08:46.150]
  我们可以展示我们发送的所有消息。

  [00:08:49.050]
  也从那个聊天机器人那里收到了信息。

  [00:08:52.060]
  简而言之，这就是概述。

  [00:08:54.110]
  至于我们是如何构建这种集成的。

  [00:08:56.038]
  我们来看看下一个集成方案，

  [00:08:58.600]
  其目的是打造增强现实体验。

  [00:09:01.760]
  所以，为了实现这一点，我们实际上使用了一个库。

  [00:09:04.560]
  适用于 React Native。

  [00:09:06.770]
  这叫做 ViroReact。

  [00:09:08.602]
  ViroReact 允许您创建 VR 和 AR 体验

  [00:09:12.840]
  利用设备的增强现实功能，

  [00:09:15.790]
  无论是 ARCore 还是 ARKit。

  [00:09:19.757]
  通过使用这种方法，

  [00:09:21.000]
  我们现在可以开始构建这些可视化图表了。

  [00:09:23.890]
  我们是在建模器内部实现的。

  [00:09:26.229]
  我们开发了一些自定义小部件。

  [00:09:29.195]
  在这些小部件内部，

  [00:09:30.770]
  它们允许我们设置某些标记进行跟踪。

  [00:09:34.940]
  这里我们有一个跟踪小部件。

  [00:09:39.381]
  在这个特定的跟踪小部件中，

  [00:09:41.630]
  我们可以设置一个特定的图像来识别。

  [00:09:45.183]
  并将物体放置在三维空间中。

  [00:09:48.510]
  所以在这里我们可以看到，我们可以选择图像。

  [00:09:51.060]
  在这种情况下，我们将使用一个 Mendix 商标。

  [00:09:53.650]
  它具有一些独特的特点，

  [00:09:56.280]
  这样我们就能在三维空间中轻松识别它。

  [00:10:00.530]
  我们还可以设置一些属性，例如操作

  [00:10:03.410]
  当检测到某些项目时触发

  [00:10:05.950]
  在三维空间中。

  [00:10:08.948]
  在这个可插拔的小部件内部，

  [00:10:11.040]
  我们还有一些其他的小部件。

  [00:10:13.300]
  为了展示物体，在这个例子中，物体是一辆汽车。

  [00:10:17.220]
  以及若干个球体

  [00:10:18.053]
  而那些球体就是我们看到的图标。

  [00:10:19.610]
  在那辆车的顶部改变颜色。

  [00:10:23.038]
  如果我们深入研究这个物体，

  [00:10:24.750]
  我们可以选择所使用的材料，

  [00:10:27.039]
  我们可以选择互动方式。

  [00:10:28.785]
  以及所使用的事件。

  [00:10:30.870]
  当我们实际与这个特定物品互动时。

  [00:10:34.430]
  所以当追踪器检测到那个特定的标记时，

  [00:10:38.050]
  它将接收这个特定的对象

  [00:10:40.240]
  并将其放置在三维空间中。

  [00:10:42.380]
  然后我们就可以和它互动，绕着它走动，

  [00:10:44.446]
  我们还可以从中获取更多信息。

  [00:10:49.940]
  所以这是一种非常强大的预览方式。

  [00:10:53.300]
  看看某些商品，比如汽车

  [00:10:55.840]
  或者其他产品，例如灯泡，

  [00:10:57.910]
  能够与它互动

  [00:10:59.320]
  无需事先购买。

  [00:11:02.930]
  那么，让我们继续进行下一个体验吧。

  [00:11:04.770]
  我们展示的最后一个是电视应用程序。

  [00:11:08.100]
  在 Fire TV Stick 上运行。

  [00:11:10.010]
  实际上，正是这种特殊的互动

  [00:11:13.100]
  而且这款设备非常容易集成。

  [00:11:18.420]
  这是因为该应用程序是使用 Android 系统构建的。

  [00:11:23.760]
  因此，所有部署到 Fire TV Stick 上的应用程序都将受到影响。

  [00:11:27.400]
  在安卓平台上运行。

  [00:11:29.408]
  而且因为 Mendix Make It Native 应用

  [00:11:32.197]
  部署到安卓平台，

  [00:11:34.210]
  我们可以直接把它安装到 Fire TV Stick 上。

  [00:11:37.520]
  为此，我们只需要使用这份指南即可。

  [00:11:40.530]
  本指南使用 ADB，即 Android 调试系统。

  [00:11:45.380]
  它允许你连接到设备

  [00:11:47.440]
  在本地网络上安装某些应用程序。

  [00:11:51.160]
  所以我们所做的就是制作了我们的 Fire TV Stick。

  [00:11:53.410]
  可通过我们的网络获取

  [00:11:55.210]
  并使用几个命令，

  [00:11:57.190]
  我们可以把它安装到那台设备上。

  [00:12:01.500]
  现在，我们构建该特定应用程序的方式是这样的。

  [00:12:03.970]
  没什么特别的。

  [00:12:05.850]
  我们只需要构建一个原生应用程序即可。

  [00:12:08.500]
  这里有一个单独的应用程序。

  [00:12:10.440]
  这就是我们之前看到的旋转木马。

  [00:12:13.020]
  因此，用户能够看到图片。

  [00:12:14.829]
  至于它们处于生产的哪个阶段，

  [00:12:18.020]
  他们可以通过按钮滑动来浏览这些内容。

  [00:12:20.603]
  在他们各自的 Fire TV Stick 上。

  [00:12:25.560]
  不过，有一件事我们确实需要改变。

  [00:12:27.810]
  Fire TV Stick 只能在特定的电视上运行。

  [00:12:31.550]
  这是一幅风景画。

  [00:12:34.110]
  我们需要确保

  [00:12:35.740]
  而不是以竖屏模式打开应用程序，

  [00:12:38.270]
  我们必须横屏打开它。

  [00:12:40.460]
  所以这样做非常容易。

  [00:12:42.360]
  在应用程序内部，我们有一个选项

  [00:12:46.880]
  以便能够将其配置为适应屏幕方向。

  [00:12:49.820]
  这是原生应用背后的代码

  [00:12:52.750]
  我们为这款 Fire TV Stick 构建的。

  [00:12:56.157]
  这是基于基础模板的。

  [00:12:58.080]
  可从平台获取。

  [00:12:59.960]
  我们只配置了这里的这个选项。

  [00:13:02.720]
  将画面从竖屏切换到横屏。

  [00:13:04.639]
  这是为了确保当我们打开应用程序时，

  [00:13:08.070]
  它不会首先以竖屏模式打开。

  [00:13:10.010]
  然后将其翻转为横向模式。

  [00:13:11.700]
  它确保我们打开它。

  [00:13:13.200]
  首先，横屏放置。

  [00:13:15.950]
  因此，通过更改一些配置，例如这样，

  [00:13:19.290]
  它为我们提供了另一个设备配置文件，

  [00:13:21.324]
  用户的另一种体验

  [00:13:23.510]
  这是我们事先可能根本没有考虑到的。

  [00:13:27.044]
  所以在最后几分钟，

  [00:13:28.640]
  我们已经看到了如何使用 AWS Lex 的演示。

  [00:13:32.410]
  与聊天机器人进行交流。

  [00:13:34.880]
  然后，我们在原生移动平台上体验了增强现实技术。

  [00:13:39.460]
  最后，我们看到了一个电视应用程序。

  [00:13:42.292]
  利用自然平台 Mendix

  [00:13:45.000]
  并部署到 Fire TV Stick 上。

  [00:13:48.470]
  好了，现在我要把话筒交还给戴夫了。

  [00:13:50.650]
  谁将带你踏上下一段旅程？

  [00:13:52.630]
  我们的客户旅程。

  [00:13:55.360]
  好的，西蒙，谢谢。

  [00:13:56.500]
  非常出色。

  [00:13:57.520]
  让我们进入下一阶段

  [00:13:59.410]
  客户在哪里发现

  [00:14:01.210]
  他们的订单出了问题。

  [00:14:02.850]
  现在他们需要联系代理人来解决这个问题。

  [00:14:06.940]
  所以，在接下来的这段经历中，

  [00:14:08.190]
  客户会收到一条自动发送的短信

  [00:14:10.510]
  以及推送通知

  [00:14:11.601]
  需要制造延迟

  [00:14:14.606]
  这件事需要他们立即关注。

  [00:14:18.790]
  于是，他们决定打电话给客服。

  [00:14:21.470]
  实际上，迎接他们的是虚拟客服。

  [00:14:24.090]
  我们来偷听一下。

  [00:14:32.830]
  你好呀，

  [00:14:33.670]
  欢迎来到特斯拉客户服务中心。

  [00:14:35.630]
  今天我有什么可以帮助你的吗？

  [00:14:37.276]
  我想知道我的订单状态。

  [00:14:39.750]
  没问题。

  [00:14:40.670]
  请问您的订单号是多少？

  [00:14:42.380]
  我可以帮你查一下吗？

  [00:14:44.340]
  1086.

  [00:14:45.640]
  您的订单 1086

  [00:14:48.070]
  目前正处于底盘制造阶段

  [00:14:50.850]
  并将很快转向车身制造。

  [00:14:53.510]
  你想让我推你过去吗？

  [00:14:54.720]
  您是否需要我们团队成员的进一步帮助？

  [00:14:56.883]
  好的，谢谢。

  [00:14:58.500]
  完全没问题。

  [00:14:59.484]
  现在我正安排我们团队成员与你联系。

  [00:15:02.437]
  请已了解您具体情况的人稍等。

  [00:15:05.599]
  （欢快的音乐）

  [00:15:06.432]
  （拨号音）

  [00:15:08.120]
  您好，布莱克先生。

  [00:15:08.953]
  这是特斯拉客户服务。

  [00:15:10.400]
  我叫艾利斯特，今天有什么可以帮到您的吗？

  [00:15:13.040]
  所以，虚拟代理

  [00:15:13.873]
  已成功收集所有信息

  [00:15:16.200]
  需要将呼叫者转接到合适的人员

  [00:15:19.070]
  并让该员工做好接听电话的准备。

  [00:15:22.430]
  现在，代理人已经能够解决这个问题了。

  [00:15:25.290]
  所以现在，我让西蒙再次接管控制权。

  [00:15:27.910]
  这样他就可以教你如何建造

  [00:15:29.500]
  一个虚拟代理应用程序 Mendix.

  [00:15:32.430]
  西蒙，把镜头交还给你。

  [00:15:34.460]
  谢谢你，戴夫。

  [00:15:35.293]
  我们当时看到的是一位顾客在与机器人互动。

  [00:15:39.930]
  使用语音识别技术。

  [00:15:41.970]
  这个特别的舞步是经过训练的

  [00:15:43.531]
  使用 Twilio 对话服务。

  [00:15:46.420]
  在 Twilio 内部，我们可以训练和构建许多任务。

  [00:15:50.920]
  这些任务就像意图一样，

  [00:15:52.660]
  我们在 AWS Lex 界面中看到了这一点。

  [00:15:56.590]
  接下来，我们可以用多个样本对其进行训练。

  [00:15:59.696]
  这些样本就像话语一样，

  [00:16:02.040]
  和我们在 AWS Lex 界面中看到的一样。

  [00:16:05.750]
  我们希望触发的示例词语和句子。

  [00:16:11.370]
  在这些内部，

  [00:16:12.250]
  我们还有能力对发生的事情进行编程。

  [00:16:15.370]
  当触发这些特定的关键词和句子时。

  [00:16:19.370]
  然后，在这种情况下，我们将重定向到一个 URL。

  [00:16:22.587]
  这个URL是托管在……上的服务。 Mendix 应用程序。

  [00:16:27.450]
  所以我们所做的只是发布了一个 REST API

  [00:16:30.350]
  来自 Mendix 应用，

  [00:16:31.724]
  它将被调用并执行

  [00:16:34.390]
  当这些特定判决被发出时。

  [00:16:38.060]
  现在让我们切换到模型。

  [00:16:39.910]
  看看这种体验是如何构建的。

  [00:16:43.340]
  在这个应用程序的模型内部，

  [00:16:45.130]
  我们可以看到，这里有一个 REST API。

  [00:16:47.010]
  已经发表。

  [00:16:48.617]
  在该 API 调用内部，我们有一个微流。

  [00:16:52.670]
  而这个麦克风流程就是这样执行的。

  [00:16:54.710]
  每次我们收到该 API 调用时。

  [00:16:57.980]
  在这个特定的微流程中，我们有以下几个步骤：

  [00:17:00.250]
  也就是接收你当前任务的信息

  [00:17:03.204]
  最后，它还要做出很多决定。

  [00:17:05.753]
  它应该引导顾客去往哪里？

  [00:17:08.630]
  基于它所接收到的特定输入。

  [00:17:12.020]
  现在我们可以创建多个不同的API端点。

  [00:17:15.360]
  根据交互类型的不同，

  [00:17:18.048]
  但我们想要一个中央微流

  [00:17:20.140]
  这样我们就可以向您展示

  [00:17:21.360]
  逻辑的复杂性

  [00:17:23.760]
  在幕后 Mendix 应用程序。

  [00:17:27.100]
  所以，在这种情况下，

  [00:17:27.933]
  它会检测是否需要重定向。

  [00:17:31.280]
  如果需要重定向，它会做什么？

  [00:17:33.880]
  然后它会将客户回复发送回 Twilio。

  [00:17:37.136]
  将它们重定向到某个号码。

  [00:17:40.780]
  所以，在我们的例子中，我们被重定向到了艾利斯特。

  [00:17:44.060]
  在客户服务团队中，

  [00:17:45.910]
  然后他们帮助我们并开始解决问题。

  [00:17:49.425]
  为此，我们实际上提交了一些 XML 文件。

  [00:17:53.380]
  此 XML 结构定义了电话号码

  [00:17:57.050]
  我们需要你打电话直接和客户通话。

  [00:18:00.714]
  我们可以在这个 XML 文件中完成所有操作。

  [00:18:03.010]
  这是一种非常常见的结构。

  [00:18:05.235]
  AWS 使用类似的结构，您可以在其中嵌入它。

  [00:18:08.840]
  包含更多内容丰富的信息，

  [00:18:11.280]
  例如电话号码、图片、音频等等。

  [00:18:16.200]
  对于其他消息，我们直接使用纯文本。

  [00:18:18.910]
  与这些人互动。

  [00:18:23.360]
  所以，在过去的几分钟里，我们看到了：

  [00:18:25.300]
  概述我们如何处理这些对话。

  [00:18:29.640]
  我们使用了 Twilio 的自动驾驶功能。

  [00:18:31.860]
  能够应对这些对话

  [00:18:34.610]
  并识别出这些关键语句，

  [00:18:37.060]
  然后将它们返回到 Mendix 获取关键信息

  [00:18:40.800]
  例如订单状态和其他信息。

  [00:18:45.550]
  现在让我们把镜头交还给戴夫。

  [00:18:47.270]
  这是我们客户旅程的最后一部分。

  [00:18:50.180]
  谢谢你，西蒙。

  [00:18:51.013]
  在买家购买流程的最后阶段，

  [00:18:53.790]
  我们将探讨几种不同的体验方式。

  [00:18:56.870]
  车辆正在运送途中。

  [00:18:58.648]
  让我们从客户向 Alexa 提问开始。

  [00:19:01.450]
  以获取最新进展。

  [00:19:03.580]
  所以，Alexa 可以向联网汽车询问我的订单状态。

  [00:19:10.000]
  如果您能告诉我您的订单号，

  [00:19:12.020]
  我可以帮你查一下状态。

  [00:19:14.644]
  1086.

  [00:19:18.320]
  您的汽车已组装完毕

  [00:19:20.057]
  已发出，正在配送中。

  [00:19:21.960]
  下午3点13分之前您就能收到。

  [00:19:25.600]
  现在，当司机到达客户处时，

  [00:19:27.650]
  他们使用原生移动应用程序

  [00:19:29.440]
  按照清单核对车辆放行手续。

  [00:19:32.745]
  原生应用堪称完美

  [00:19:35.040]
  当员工需要互动时

  [00:19:36.430]
  与客户面对面交流。

  [00:19:38.180]
  他们可以拍摄照片作为证据

  [00:19:39.658]
  成功交付

  [00:19:41.169]
  或者很遗憾地记录任何损失。

  [00:19:43.887]
  以便问题能够尽快得到解决。

  [00:19:48.250]
  原生应用消除了纸质流程。

  [00:19:50.530]
  通过数字化方式采集所有这些信息，

  [00:19:53.100]
  包括顾客的签名

  [00:19:54.920]
  一旦他们对交付感到满意。

  [00:19:58.097]
  好了，最后一次，我把控制权交给西蒙。

  [00:20:01.030]
  他将向你展示他是如何使用的 Mendix

  [00:20:02.940]
  构建 Alexa 应用和原生移动应用。

  [00:20:06.330]
  西蒙，现在该你发言了。

  [00:20:09.410]
  谢谢你，戴夫。

  [00:20:10.300]
  在接下来的部分，我们将探讨……

  [00:20:11.900]
  我们是如何将该集成构建到我们的 Alexa 设备中的。

  [00:20:16.460]
  为了构建与 Alexa 的集成，

  [00:20:18.390]
  你首先需要培养一项技能。

  [00:20:20.159]
  技能就像应用程序工具上的一个应用程序。

  [00:20:23.000]
  但它是为 Alexa 个性化定制的。

  [00:20:25.130]
  它使用语音而非触摸进行交互。

  [00:20:29.480]
  在这里，我们拥有一项我们自己创造的技能。

  [00:20:31.360]
  为了我们的互联汽车之旅。

  [00:20:33.300]
  如果我们深入研究，就可以开始配置它了。

  [00:20:35.776]
  满足我们的特定需求。

  [00:20:40.260]
  首先，这里有一个祈祷词。

  [00:20:43.890]
  这是关键词或技能名称

  [00:20:46.400]
  你想把精力投入到这项特定技能中。

  [00:20:49.230]
  这将被触发。

  [00:20:50.245]
  当你让 Alexa 做某事时。

  [00:20:54.120]
  接下来，我们来看交互模型。

  [00:20:56.740]
  同样，这里也体现了一些非常相似的原则。

  [00:21:00.720]
  我们使用 AWS Lex 的情况如何？

  [00:21:03.310]
  我们可以使用特定的意图，并用特定的语句训练它们。

  [00:21:07.060]
  并选择特定的位置。

  [00:21:09.940]
  所以在这里我们可以看到具体的对话。

  [00:21:12.740]
  请告知我们订单状态。

  [00:21:15.100]
  我们可以赋予它一些话语，

  [00:21:16.220]
  我们想要收集的一些老虎机数据，

  [00:21:19.000]
  然后，这可能会被触发。

  [00:21:20.300]
  在我们里面 Mendix 应用程序。

  [00:21:23.770]
  所以只要你知道

  [00:21:26.050]
  如何构建一种类型的聊天机器人或聊天界面？

  [00:21:30.330]
  您可以非常轻松地切换到其他类型的平台。

  [00:21:33.487]
  它们在插槽工具方面存在一些差异，

  [00:21:35.510]
  但你可以看出它们有很多相似之处。

  [00:21:37.398]
  穿过它们。

  [00:21:40.315]
  这里包含Alexa的相关信息：

  [00:21:43.010]
  我们还可以设定一个结束点。

  [00:21:45.080]
  而终点就是我们实际所在的地方。

  [00:21:45.913]
  将从哪里获取这些数据。

  [00:21:48.540]
  所以当我们触发某个意图时，

  [00:21:50.800]
  然后我们希望能够处理它。

  [00:21:52.680]
  使用这个 Mendix 应用程序。

  [00:21:55.550]
  那么，让我们深入了解一下这个模型。

  [00:21:57.220]
  并看看它是如何实现的。

  [00:22:00.730]
  因此，我们打开与 Twilio 示例中相同的模型。

  [00:22:05.090]
  然后我们就可以开始看到这些信息了。

  [00:22:07.168]
  来自我们的 Alexa 设备。

  [00:22:09.550]
  所以在这里我们实际上注册了一些句柄。

  [00:22:12.620]
  出于这些目的。

  [00:22:14.380]
  因此，在启动后的流程中，

  [00:22:16.190]
  当我们启动应用程序时，

  [00:22:18.110]
  然后我们可以触发并设置某些信息和意图。

  [00:22:22.298]
  被触发

  [00:22:23.450]
  当我们真正看到这种特定意图时。

  [00:22:26.100]
  所以，在这种情况下，当我们看到意图状态时，

  [00:22:28.440]
  它会触发这种特定的微流。

  [00:22:30.920]
  现在，就是我们在示例中展示的那个。

  [00:22:32.470]
  这是为了查询我们的订单状态。

  [00:22:35.127]
  而在这种特定的微流内部，

  [00:22:37.480]
  我们可以看到我们可以获取有关请求的信息。

  [00:22:40.156]
  我们还可以从老虎机上获取信息。

  [00:22:43.280]
  所以，我们实际想要获取的数据。

  [00:22:45.150]
  在这种情况下，它就是实际的订单号。

  [00:22:47.070]
  这很重要。

  [00:22:48.530]
  我们想能够记录下是谁下的订单，

  [00:22:51.660]
  查一下。 Mendix 应用

  [00:22:53.980]
  并回复该特定聊天机器人和 Alexa。

  [00:22:58.920]
  有了我们需要的信息。

  [00:23:01.840]
  所以这里我们可以看到，我们有一张支票。

  [00:23:04.130]
  查看是否找到了订单号。

  [00:23:05.900]
  如果找到了，

  [00:23:07.604]
  我们将以特定的信息予以回应。

  [00:23:11.630]
  所以这里我们可以看到我们有条件选项。

  [00:23:15.110]
  根据我们的订单状态而定。

  [00:23:17.520]
  所以如果订单延迟了，

  [00:23:19.180]
  然后我们会向他们发送一条信息。

  [00:23:21.830]
  如果正处于最终定稿或制造阶段，

  [00:23:24.730]
  我们将发送另一条信息。

  [00:23:27.070]
  所以你可以真正地定制这些体验。

  [00:23:29.730]
  以及你回复给用户的那些消息。

  [00:23:33.280]
  就像我们之前对Twillio所做的那样，

  [00:23:35.730]
  你可以用纯文本或 SSML 格式回复。

  [00:23:40.020]
  SSML 是一种 XML 格式结构

  [00:23:42.974]
  它允许您嵌入音频、图像

  [00:23:45.840]
  以及发送到您的 Alexa 设备的其他信息

  [00:23:49.480]
  因为有些额外的设备带有屏幕。

  [00:23:51.290]
  所以如果你看看 Alexa 的节目，

  [00:23:53.274]
  你实际上可以展示信息

  [00:23:55.006]
  同时还能播放音频。

  [00:24:00.870]
  所以它是一款非常易于使用的连接器。

  [00:24:03.140]
  您可以直接下载此连接器。

  [00:24:04.715]
  添加到您的申请中，

  [00:24:06.310]
  实际上，这里使用的是 AWS SDK for Java。

  [00:24:10.470]
  并使用这些服务和API

  [00:24:12.840]
  能够与他们沟通。

  [00:24:16.770]
  那么，让我们来看看接下来的体验吧。

  [00:24:18.900]
  这就是我们构建原生应用程序的方式。

  [00:24:22.300]
  适用于我们的现场服务送货司机？

  [00:24:24.910]
  而且，这又是另一个应用程序。

  [00:24:26.940]
  以及不同的模块。

  [00:24:28.297]
  而对于所有这些经历，我们倾向于这样做：

  [00:24:31.280]
  我们试图让他们逃脱。

  [00:24:32.113]
  尽可能缩小应用范围

  [00:24:34.473]
  并在它们之间共享数据。

  [00:24:36.990]
  这是关于MXDP的一个非常关键的点。

  [00:24:39.330]
  也就是说，您的用户应该能够

  [00:24:41.750]
  为了无缝切换不同的应用程序，

  [00:24:44.602]
  但也有不同的经历。

  [00:24:47.940]
  因此，在这个模型内部，我们实际上是在使用数据。

  [00:24:51.510]
  这是从数据中心的那些系统中暴露出来的。

  [00:24:55.440]
  还有一些会议

  [00:24:56.410]
  接下来我们将介绍什么是数据中心。

  [00:24:59.070]
  但在这个模型内部，你会看到三个彩色实体。

  [00:25:03.710]
  第一个实体是这里展示的这些灰色实体。

  [00:25:06.760]
  这些被称为虚拟实体。

  [00:25:09.040]
  这些并未存储在……中。 Mendix 应用程序。

  [00:25:11.460]
  这些数据直接从源系统中检索而来。

  [00:25:14.200]
  无论是 OData、SQL 还是 GraphQL。

  [00:25:17.610]
  其理念是可以动态查询这些信息。

  [00:25:20.670]
  在任何页面或任何界面上

  [00:25:23.030]
  无论是在原生应用还是网页上。

  [00:25:25.480]
  这样就可以将这些数据结合起来。

  [00:25:27.780]
  创造新的体验

  [00:25:29.240]
  并跨不同模式共享数据

  [00:25:32.270]
  以及不同的经历。

  [00:25:37.280]
  所以在这个应用程序内部，

  [00:25:38.580]
  这是一个非常简单的原生移动应用程序。

  [00:25:41.580]
  我们有过一些经历。

  [00:25:42.850]
  我们可以在那里查看接下来的预约安排，

  [00:25:45.790]
  我们可以看到我们需要完成的任务。

  [00:25:48.860]
  但其中一些物品很有趣。

  [00:25:50.010]
  比如我们可以进行条形码扫描

  [00:25:52.490]
  以便能够检查

  [00:25:53.490]
  车辆识别码（VIN）与车辆匹配。

  [00:25:55.908]
  以及能够进行原生签名。

  [00:25:58.660]
  因此，使用签名小部件，

  [00:26:00.600]
  我们可以与该特定用户互动。

  [00:26:03.440]
  并让他们确认

  [00:26:04.620]
  他们已经收到了那辆车。

  [00:26:09.661]
  所以在过去的几分钟里，我快速地浏览了一遍。

  [00:26:13.040]
  我们已经构建的一些体验

  [00:26:15.050]
  使用 Mendix 平台

  [00:26:16.820]
  并让你体验到真正可能实现的种种可能性。

  [00:26:19.373]
  当你按压时 Mendix 到边缘

  [00:26:22.740]
  并能够充分利用其复杂性

  [00:26:26.140]
  并充分发挥潜力。

  [00:26:27.928]
  现在我将把发言权交给戴夫，让他做最后的总结发言。

  [00:26:31.119]
  结束本次会议。

  [00:26:33.540]
  谢谢西蒙，一如既往地出色。

  [00:26:35.470]
  所以在最后20分钟里，

  [00:26:37.310]
  我们已经证明

  [00:26:38.580]
  多体验客户旅程可能是什么样子

  [00:26:41.160]
  如果您使用 Mendix,

  [00:26:42.346]
  我们利用 PWA、聊天机器人、虚拟代理，

  [00:26:45.930]
  原生移动应用、增强现实、

  [00:26:48.240]
  电视应用、虚拟助手、

  [00:26:50.590]
  甚至还有 Alexa 对话应用程序。

  [00:26:53.560]
  所以，我的朋友。

  [00:26:54.393]
  这就是未来发展的方向。

  [00:26:57.300]
  所以展望未来，你将会远远超越。

  [00:26:59.690]
  就是普通的网页和移动应用。

  [00:27:02.900]
  事实上，Gartner预测到2024年，

  [00:27:05.810]
  三分之一的企业将使用MXDP

  [00:27:08.950]
  加快IT和业务融合团队的速度

  [00:27:11.960]
  成功交付数字产品。

  [00:27:15.169]
  和 Mendix 在这里帮助。

  [00:27:16.652]
  Gartner 将我们评选为领导者

  [00:27:18.920]
  在多体验开发类别中

  [00:27:21.530]
  我们确实非常擅长交付

  [00:27:24.200]
  以高速和大规模的方式应用这些类型的应用程序。

  [00:27:28.100]
  例如， Mendix 是魔力象限中唯一的领导者

  [00:27:31.270]
  支持所有四种移动架构。

  [00:27:33.750]
  而且我们是唯一一家支持原生应用的公司。

  [00:27:35.840]
  这使您能够交付最佳应用程序。

  [00:27:37.977]
  适用于每一种情况。

  [00:27:40.500]
  此外，多体验远不止网页和移动端。

  [00:27:43.690]
  我们可以帮助您提供更多体验

  [00:27:46.200]
  例如沉浸式、对话式和娱乐式。

  [00:27:50.274]
  所以除了感谢西蒙之外，

  [00:27:52.180]
  尽管他在演示过程中表现出色，

  [00:27:53.880]
  今天最后，我想和大家分享这句话。

  [00:27:56.920]
  为了打造卓越的体验，

  [00:27:59.070]
  必须始终把最终用户放在首位。

  [00:28:01.770]
  目标是交付应用程序

  [00:28:04.270]
  正如唐所说，它们是如此毫不费力或浑然天成。

  [00:28:07.348]
  他们甚至都没有意识到

  [00:28:08.791]
  他们使用的技术。

  [00:28:11.590]
  所以，让唐感到骄傲，开始建设吧。

  [00:28:13.590]
  如今一些多体验应用程序。

  [00:28:16.180]
  最后，我要感谢各位的出席。

  [00:28:18.740]
  祝你今天过得愉快

  [00:28:19.625]
  （欢快的音乐）