- 一開始就要明確定義 KPI。
- 選擇同時適合技術與非技術團隊的工具，平衡業務目標與開發者需求。
- 利用實際使用數據和回饋，持續優化你的機器人。
- 優先考慮易用性，不要只追求幽默或冗長的段落。
我們協助過很多團隊部署聊天機器人，什麼狀況都見過。
如果做得好，AI 聊天機器人是公司最值得投資、報酬率最高的專案之一。但如果設計或部署不佳，反而會帶來更多麻煩。
經過數年的經驗與數千次聊天機器人部署後，我們的客戶成功團隊整理出一些部署聊天機器人的最佳實踐。
無論你是追求AI 潛在客戶開發還是人資機器人，這些聊天機器人最佳實踐都能幫助你讓策略與實際成果接軌。
1. 從第一天起就明確定義 KPI
軟體專案不是靠感覺，而是看成果。那你要怎麼衡量成效？
事先決定什麼才算成功。這可以是轉接率、潛在客戶轉換率、解決時間，或任務完成率——重點是要符合你的業務需求。
如果你一開始沒訂定 KPI，就無法追蹤成效，也難以證明持續投資的合理性。
如果你需要 KPI 應用的建議，可以參考我寫的如何衡量聊天機器人 ROI說明文。
2. 平衡商業目標與開發現實
像 Langchain 這類解決方案很適合開發人員，但這通常讓業務端同仁無法參與部署。
我們有些競爭對手——我們就不點名了——很適合企業決策者。但當交給團隊其他人時，開發人員卻被有限的平台綁住了手腳。
聊天機器人是開發團隊與市場推廣團隊的合作成果。成功部署需要兩者密切配合。請確保你的規劃與工具同時適合雙方需求。
3. 持續根據實際使用數據優化
你的聊天機器人在上線時並未完成——這只是開始而已。
觀察大家實際怎麼用。哪裡容易中斷？有哪些問題是它無法回答的？哪些流程太長或太複雜？
利用對話紀錄、分析數據和回饋定期更新。聊天機器人分析是你的最佳夥伴。
最好的機器人都是靠持續的小幅優化，而不是一次性大改版打造出來的。
4. 以清楚與實用為優先，不要只追求幽默文案
當然，大家可能都喜歡設計會開玩笑的聊天機器人，但說實話，這些機器人實際用起來並不好用。
最成功的機器人都很實用且直白。你可以設計一些個性，但一定要以清楚協助為優先。
5. 隨時更新你的知識庫
你的聊天機器人好壞取決於它所用的資料。
我們常看到這種情況——團隊希望聊天機器人能神奇地解決內部資料問題。
「沒有人知道哪些資訊才是正確的，所以我們要做一個機器人來幫我們整理！」很遺憾，你的團隊裡至少還是得有人先把資訊整理好，才能訓練聊天機器人。
當你的基礎資料正確後，記得持續更新。
並且指派專人維護文件，或將你的聊天機器人連接到像 CMS 或資料庫這類會自動更新的來源。
6. 坦白說明這是聊天機器人，不是人類
有不少企業聊天機器人的案例，讓用戶誤以為自己在和真人互動（畢竟我們發的 email 其實都大同小異，不是嗎？）。
為避免混淆，請明確告知用戶這是機器人。這有助於建立正確的互動預期，如果有什麼沒做好，使用者也會比較包容。
7. 以聊天機器人為核心設計新工作流程
聊天機器人最有效的方式是嵌入流程中，而不是只是附加在旁邊。
讓它成為發起支援請求、提交表單或查詢內部文件的預設方式。
例如，先讓用戶經過機器人再轉真人，或讓機器人成為常見問題的單一入口。
如果它是流程的核心，使用就會變得自然而然（價值也會隨之自動產生！）
8. 利用 LLM 提供彈性的對話
過去聊天機器人很糟，但現在——主要多虧了 LLM——它們已經大不相同。
現在大多數聊天機器人都是LLM 代理人，結合 LLM 與專屬商業邏輯運作。
它們能進行自然對話（多虧了 自然語言處理），同時遵守公司規範——既能傳遞真實資訊，也能像真人一樣溝通。
9. 在用戶所在的地方部署
網站小工具是個不錯的起點——但對話不一定都發生在這裡。
觀察大家平常在哪裡溝通，讓你的聊天機器人成為那個流程的一部分。
如果你的客戶主要用 WhatsApp 或 Instagram 私訊，WhatsApp 聊天機器人或社群整合會更適合。
如果你的內部團隊用 Slack 或 Microsoft Teams，就直接部署在那裡。
10. 為效能和投資報酬率設定合理預期
這是我們在實際情況中見過的——有熱情的推動者對導入代理型 AI 感到非常興奮，結果把解決方案過度吹捧給管理層或使用者。
聊天機器人永遠無法處理 100% 的用戶問題（其實你也不該這麼做！）。總會有不該自動化的邊緣案例，如果你在乎最終用戶體驗的話。
好消息：部署得當的聊天機器人對投資報酬率很有幫助，無需誇大。
如果你不確定該有什麼期待，可以和你的聊天機器人平台的客戶成功團隊聊聊。我們的CS團隊很樂意協助你規劃合理的部署預期。
11. 保持對話自然
不需要像機器人一樣說話。有很多簡單方法可以讓聊天機器人更貼近人性。
12. 打造專屬對話設計
你已經把 LLM 當作聊天機器人的「大腦」來用。很好，完美。
很多人以為這代表他們不需要設計對話流程，只要讓 LLM 助理自己處理就好（感謝 ChatGPT！）。
事實上，你應該讓用戶體驗比單純的 GPT 對話更出色。你的品牌形象呢？你的聊天機器人會有個性嗎？當它不知道答案時要如何引導使用者？
可以依賴 LLM，但別忘了打造獨特的用戶體驗。
13. 規劃長期擴展性
你說得沒錯：應該從小規模開始。
在嘗試自動化整個銷售團隊前，先建立一套AI 潛在客戶開發系統。
但不要讓小型試點專案決定你的長期策略。
舉例來說，我們常看到客戶購買客服聊天機器人後大獲成功。他們準備擴展解決方案……但他們只買了適用於客服的方案。
想想你的長期規劃，並及早佈局。不要讓團隊永遠困在試點階段。
14. 選擇符合你的使用情境和團隊技能的聊天機器人平台
市面上有太多聊天機器人平台，很難判斷哪個最適合你的需求。
有些工具適合需要高度彈性的開發團隊，有些則適合需要低程式碼或無程式碼建構器的非技術團隊。
在選擇平台前，請考慮你的應用情境有多複雜、需要哪些整合，以及團隊中誰會負責維護機器人。
要找出適合你的方式，可以問自己：
- 負責日常管理這個機器人的團隊技術程度如何？
- 聊天機器人是否需要處理複雜流程或連接內部系統？
- 我們需要多通道支援嗎（網頁、WhatsApp、Slack 等）？
- 這個機器人未來是否需要自訂邏輯或擴充？
- 上線後誰要維護？
如果你沒有內部技術專才，可以考慮與自由工作者或實施夥伴合作來開始。
15. 根據用戶與情境個人化回應
我們發現，聊天機器人越能個人化，使用者接受度就越高。
如果有用戶名稱，請善用並在回應中直接提及他們的使用情境。
這種個人化很容易實現，能讓對話更有互動感，不會像複製貼上那麼生硬。
16. 與現有系統整合
聊天機器人只有能完成任務才有用。怎麼做到？就是要連接到你組織運作的各種系統或資料庫。
客服機器人可能需要存取你的客服系統。內部人資機器人可能需要從共用雲端硬碟讀取政策資訊。潛在客戶開發機器人則可能需要將聯絡資料推送到你的 CRM。
仔細思考你的機器人需要做什麼，並確保它擁有正確的存取權限。
17. 設計時要考慮資料隱私與合規性
如果你的聊天機器人會處理個人或敏感資料，隱私保護必須從一開始就納入設計。
只儲存必要資料。對敏感輸入進行遮罩或匿名化。確保資料在傳輸與儲存時都經過加密。
如有需要，請加入同意訊息，並提供用戶退出或刪除資料的方式。
根據你的地區或產業，可能需要打造符合 GDPR 的聊天機器人，或遵循 HIPAA、SOC 2、CCPA、ISO 27001 等規範。
在上線前，請與法務或合規團隊合作，檢視資料流向與保存政策。
18. 明確說明聊天機器人的功能範圍
大多數聊天機器人一開始都會自我介紹——特別是說明它能為使用者做什麼。
清楚說明能減少誤會。「你好，我是 Chatty，可以協助你查詢最近的訂單。」就這麼簡單。
19. 主動告知用戶你有聊天機器人
雖然看似理所當然，但只有當你讓用戶知道你的機器人，他們才會使用。
宣傳聊天機器人是提升投資報酬率的一環。沒人用就是浪費錢。要像推新軟體專案一樣公開發布。
20. 避免冗長段落
沒有人喜歡閱讀冗長的段落，你的最終用戶也一樣。
將資訊分段，讓內容更容易閱讀與理解。
21. 善用按鈕與快速回覆，降低操作阻力
如果你用過企業聊天機器人，應該看過一排選擇按鈕。
這些不只是裝飾——按鈕和快速回覆能引導用戶進入下一步，無需輸入文字。這能降低流失率，讓對話更有結構。
這類卡片特別適合用來確認或拒絕某個動作，或協助用戶在幾個常見意圖間做選擇。
22. 問題要分開問——不要讓用戶覺得壓力太大
沒有人喜歡連續被問五個問題。
最好將輸入拆開，讓用戶有機會逐一回應。這樣可以減輕認知負擔，提升回覆準確度。
23. 把它當作正式產品投資，而不是副案
便宜的聊天機器人無法帶來很高的投資報酬率。
預算規劃就像規劃其他產品一樣：規劃時間、整合作業、強大的後端、用戶測試，以及上線後的持續更新。
這代表需要真正的開發時數，不是只靠一個實習生和一個 Zapier 工作流程。如果你想要真正的成果，就要投入相應資源。
24. 聊天機器人規劃與更新要多部門參與
聊天機器人不只是開發工具，也不僅僅是商業解決方案。
這是導入聊天機器人時最困難的部分之一，但如果你的組織有多個部門，則需要各部門的意見參與。
你可能需要從不同部門蒐集的資訊類型包括：
- 支援：常見用戶問題、語氣設定、升級處理路徑
- 產品：功能規格、版本更新、技術細節
- 行銷部門：品牌形象、訊息傳遞、核准用語
- IT 或工程部門：整合點、資料存取、API 支援
- 法務或合規：資料隱私要求、免責聲明
- 人資（內部機器人）：政策細節、流程文件
要打造機器人？就要做到最好
如果你打算建立並部署聊天機器人，就要做到完善。
Botpress 提供拖放式視覺化流程編輯器、企業級安全性、豐富的教學資源，以及一個擁有超過 20,000 名機器人開發者的活躍 Discord 社群。
過去 7 年來，我們一直在協助聊天機器人開發者與企業。我們很清楚什麼方法有效、什麼無效。
如果你想部署高價值的聊天機器人，我們擁有豐富經驗，能協助你成功。
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常見問題
1. 如果聊天機器人不知道答案會怎樣？
如果聊天機器人不知道答案，應該明確告知，並提供備用選項（如重新表述問題或建議主題），或將對話升級給真人客服。
2. 為什麼定義 KPI 對聊天機器人專案這麼重要？
訂定 KPI 很重要，因為它能提供可衡量的目標來追蹤績效，例如解決率或轉換率。沒有 KPI，就無法評估投資報酬率或找出需優化的地方。
3. 設計聊天機器人時，如何平衡技術與業務需求？
設計聊天機器人時，為了平衡技術與業務需求，應從一開始就讓開發人員與業務相關人員共同參與。開發團隊確保技術可行性與擴展性，業務團隊則定義用戶目標與流程。雙方協調一致，才能打造有效的聊天機器人解決方案。
4. 我多久應該更新一次聊天機器人的知識庫？
每當你的企業資訊有變動（如價格、公司政策），就應該更新聊天機器人的知識庫——最好每月檢查一次。保持內容最新能確保正確性，也能減少支援升級。
5. 我需要告知使用者他們正在和機器人對話嗎？
是的，你需要告知用戶他們正在與機器人對話。透明度能建立信任，並幫助用戶調整提問方式以配合機器人的能力，提升整體體驗，同時也符合許多地區的資料法規。
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