聊天機器人設計：2025 年打造更優質機器人的全方位指南

小時候，我常花好幾個小時設計樂高小鎮：小商店、蜿蜒的道路，還有那些過於開朗的小人偶。那時我以為只要有一桶積木就夠了。但事實上，連樂高也需要設計思維。

結果發現，這種童年的直覺正是我現在工作的基礎：打造 AI 聊天機器人。

我有 UI/UX 背景，現在在 Botpress 擔任 AI 研究員——這個平台支援了數十萬個已部署的聊天機器人，包括多個獲獎作品——我親眼見證，光有技術是不夠的。

真正讓聊天機器人脫穎而出的，就是聊天機器人設計。

這篇文章將分享我設計出真正有效聊天機器人的實戰藍圖。我會說明聊天機器人設計如何讓普通機器人變得優秀、對話如何流暢，以及如何打造用戶樂於使用的聊天機器人。

什麼是聊天機器人設計？

聊天機器人設計是用戶體驗（UX）、用戶介面（UI）與 AI 技術（如 對話式 AI）交會的地方，目的是打造高效的 AI 聊天機器人與 AI 助理。

聊天機器人設計的目標，是讓對話更順暢，讓用戶能輕鬆獲得所需資訊，不會感到迷失。

為什麼聊天機器人設計很重要？

聊天機器人設計很重要，因為每一次聊天機器人的互動都會影響用戶對你產品的看法。

如果體驗讓人困惑，用戶就會流失。更糟的是，他們會對你的品牌留下負面印象。反之，設計得好，客戶就會回來。

而這比以往都更重要，因為有 67% 的人在過去一年曾經使用聊天機器人進行客服。

在 Botpress，我們協助 VR Bank 打造了一個 AI 聊天機器人，處理複雜的房貸與退休金流程——這些流程高度受管制，且過去多為人工處理。

我們結合 UX 專業、領域知識與先進的自然語言理解，打造出一個能引導用戶做出敏感財務決策，並將資料直接輸入 CRM 的聊天機器人。

透過這個聊天機器人，我們幫助VR Bank 每年節省超過 53 萬歐元。

這就是優秀聊天機器人設計的價值。它讓互動變得有幫助，並直接影響組織的營運成果。

聊天機器人 UI 設計與 UX 設計有什麼不同？

聊天機器人 UI 設計關注的是用戶看到的內容，而 UX 設計則關注用戶在互動過程中的感受。

UI（用戶介面）包含聊天視窗、按鈕、顏色、圖示和訊息泡泡等元素。

簡單來說：UI 讓聊天機器人看起來更美觀。

UX（用戶體驗）則涵蓋整個用戶旅程，包括機器人溝通的清晰度，以及協助用戶從 A 到 Z 的效率。UX 也包含機器人如何回應錯誤。

簡單來說：UX 讓聊天機器人更容易使用，也更有趣。

聊天機器人 UX 設計最佳實踐

用戶與你的機器人互動的方式，會直接決定他們能否獲得協助，還是直接放棄。

以下這些最佳實踐，是我在實際部署機器人時發現最有效的。它們實用且對聊天機器人導入至關重要。

融入用戶旅程

我在聊天機器人部署中最常見的錯誤，就是把機器人當成附加功能。

只有當聊天機器人真正融入用戶旅程，引導用戶前往他們原本就想去的地方時，才會創造價值。

一個完美（而且美味）的例子是 Fromeo——我們為魁北克乳製品生產者協會打造的聊天機器人。

Fromeo 位於 Fromages d’ici 首頁的正中央，像是一位數位「起司管家」，邀請用戶體驗他們原本沒想到的互動。

Fromeo 的任務？透過對話協助用戶探索數百種魁北克起司，並給予個人化推薦。不必讓用戶瀏覽無止盡的起司分類，Fromeo 直接以「你今天想吃什麼？」的方式迎接他們。

這就是將聊天機器人融入用戶流程的經典範例。它讓被動的瀏覽變成互動且高價值的旅程。

從一開始就設定明確期望

Ruby Labs 在擴展六款訂閱制應用的客服時，也採用了這種做法。

當用戶打開他們的客服聊天機器人時，會立刻看到四個簡單選項：

• 取消我的帳號
• 帳單問題
• 技術問題排解
• 一般問題諮詢

這些按鈕引導用戶，馬上呈現最常見需求，幫助他們順利解決問題。

這不是炫技，而是直接讓用戶知道機器人能幫忙什麼。

這也是 Ruby Labs 能每月自動處理超過 400 萬次客服對話，並達到98% 解決率的關鍵。

同時，也要誠實說明機器人無法處理的事項。如果無法處理退款或帳號細節，請一開始就說明。

設計流暢的對話流程

我之所以經常使用 ChatGPT，其中一個原因就是它的對話感覺很自然。

ChatGPT 會適時停頓、回應，讓對話像真實的來回交流。這種節奏讓我更容易吸收資訊，也更能保持專注，特別是在詢問複雜問題時。

這就是良好對話流程的樣子，也是我讓聊天機器人更像真人的方法。

在設計對話流程時，我還會用這些小技巧：

• 保持回應簡潔明確
• 在訊息間加入細微停頓，讓用戶有時間消化內容

如何規劃聊天機器人的 UX 設計

1. 深入用戶研究與意圖探索

在你畫流程圖或寫第一句訊息之前，必須先了解你的設計對象。不是模糊的人格設定——而是真實用戶、真實目標、真實痛點。

大多數機器人失敗的原因，就是建立在假設而非證據上。

先回答三個基本問題：

• 典型用戶是誰？（例如新訪客、回流客戶、員工？）
• 他們的目標是什麼？（例如尋求協助、購物、查詢、取消訂閱？）
• 目前體驗中，哪些地方讓他們感到挫折？

這些答案不是靠腦力激盪得來的。請與客服、業務、產品等團隊對談，了解用戶最常遇到的困難。

再查看客服單、聊天紀錄或說明中心搜尋，找出共通模式。

透過這些研究，你會建立一份意圖地圖：列出機器人必須處理的事項，以及用戶自然表達這些需求的方式。

2. 為你的聊天機器人設定明確目標

你的聊天機器人不需要包山包海。只要把一件事做到極致就夠了。

在寫第一句訊息前，先找出最有影響力的應用場景——用戶真正需要、而且你的團隊能有信心自動化的流程。

你要找的是這種流程：

• 發生頻率高
• 讓用戶感到困擾
• 流程有明確規律

例如在電商領域，通常是訂單查詢或商品搜尋：這兩者都很常見、結構明確，且自動化風險低。

當你確定了重點後，請為機器人寫一句簡潔的使命宣言。例如：「在兩分鐘內，協助用戶完成帳號取消，無需人工介入。」

接著，請以數字定義成功標準。你的目標是 80% 自動化？還是降低平均處理時間？或是減少升級案件數？

3. 設計完整的聊天旅程

在撰寫第一句訊息前，先規劃好整個用戶旅程。這是聊天機器人使用者體驗的基礎。

專業規劃聊天機器人旅程的方法

這是我每個專案都會遵循的流程，無論是客服、導覽還是潛在客戶蒐集：

1. 用戶在哪裡遇到機器人？首頁？幫助中心？結帳頁？
2. 機器人如何判斷用戶需求？（關鍵字、按鈕、用戶輸入）
3. 每個意圖後會發生什麼？請畫出所有可能的分支
4. 流程何時、如何結束？是升級給人工、完成任務還是回傳資料？
5. 如果流程出錯會怎麼處理？

範例旅程：訂單查詢機器人

以下是一個基本流程參考：

1. [歡迎訊息]：「您好 👋 想查詢訂單、查看配送狀態，或有其他問題嗎？」
   → 快速回覆：「查詢我的訂單」、「配送資訊」、「聯絡客服」‍
2. [用戶選擇「查詢我的訂單」]
3. [Bot 提示輸入訂單編號]：「好的！請輸入您的訂單編號。」‍
4. [查詢資料庫]
   → 如果找到：「您的訂單正在配送中，預計今天下午4點前送達。」
   → 如果找不到：「嗯，找不到這個號碼。要不要再試一次，或是聯絡客服？」‍
5. [用戶動作]
   → 再試一次或升級給客服人員‍
6. [對話結束]：「很高興能幫上忙。還有其他需要嗎？」

4. 撰寫並測試對話範例

當你規劃好聊天機器人的流程後，接下來要聚焦於最重要的細節：也就是機器人實際說的話。

我每次都遵循這個原則：如果你無法為某個意圖寫出真實的對話範例，就還沒準備好開始製作。

先為最重要的使用情境撰寫 3 到 5 組對話範例：根據用戶研究，模擬真實且具體的情境。內容要貼近用戶實際用語，而非制式商業文案。

舉例來說：

• 例如：一位剛被重複扣款、感到不悅的用戶。
• 或是：有人想重設密碼卻收不到信件。
• 又或者：第一次使用、不確定如何取消試用的新手。

請寫出完整互動，包括特殊狀況與意外插曲。如果有人只回答一半或偏離流程，機器人該怎麼應對？

保持訊息簡短明確。 將說明拆成步驟，並用換行讓內容更易閱讀。

寫好後，請和團隊成員或實際用戶進行角色扮演測試。

請大聲朗讀這些對話。

觀察用戶與機器人互動的紀錄，看看哪些地方讓人猶豫、誤解，或出現你沒預料到的追問。這大概是最有效優化流程的方法。

5. 建立你的聊天機器人

當流程與內容都準備好後，就是開始打造 AI 聊天機器人的時候了。

你會需要：

• 歡迎訊息
• 核心意圖（常見問答、帳號協助、訂單查詢等）
• 客服轉接邏輯
• 重試與例外處理

你的團隊也應決定機器人如何儲存資料，例如訂單編號或用戶偏好。是否需要呼叫 API 取得物流或行事曆資訊？是否要記住過往互動？

可整合 Calendly 或 Google 行事曆進行排程，Zendesk 處理客服，Stripe 或 Shopify 處理交易。自訂 API 則能連接內部系統。

6. 持續測試與優化

機器人上線後，你會很快發現哪些有效、哪些需要改進。

這時候就要感謝 聊天機器人分析工具 了。

沒有什麼比真實用戶的實際數據更能幫助你優化機器人。

上線後必看的關鍵指標：

• 最常見的意圖
• 高流失率節點
• 重複觸發例外的語句
• 每次對話時長／成功率

專家建議：建立「機器人優化紀錄」。

建議每兩週檢視一次這份紀錄。追蹤每次更新及其成效。隨著新模式出現，記得重新訓練意圖辨識。

最佳聊天機器人 UX 設計工具

規劃與流程圖工具

這些工具能讓你在寫程式前先勾勒聊天機器人的邏輯，非常適合視覺化流程與找出特殊狀況。

Lucidchart

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身為一個熱愛打造聊天機器人的人（同時在 AI 公司工作），這絕對是我最愛的對話規劃工具之一。

它非常適合建立詳細的對話樹、例外路徑與決策邏輯。

我特別喜歡和工程師或客服團隊協作時使用，因為一切都很直觀、視覺化，方便大家對齊共識。

額外優點：即時協作功能超適合遠距團隊。

Miro

我通常會在 Miro 開啟聊天機器人設計工作坊。它很適合把意圖、範例語句等原始想法丟進視覺化空間。

如果說 Lucidchart 是我正式規劃的地方，Miro 就是創意發想、腦力激盪的樂園。也很適合早期團隊討論或記錄用戶研究後的洞察。

Whimsical

當我想快速草擬對話或簡單畫出小功能流程時，這是我的首選。

獨自作業或需要快速展示概念給他人時，不用大費周章設定工具，非常方便。

也很適合保持流程簡潔、聚焦大方向，不會太早陷入細節。

測試與用戶研究工具

沒有實際用戶互動的測試，聊天機器人策略就不完整。這些工具能協助你在上線前驗證對話設計並收集回饋。

PlaybookUX

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我用 PlaybookUX 進行過無主持的聊天機器人原型測試，總是能獲得大量寶貴回饋。

你可以不用安排訪談，就能看到用戶反應與操作行為。

特別適合發現用戶誤解機器人或流程出現意外分歧的地方。

Maze

我喜歡用 Maze 做快速訊號測試。

當你只想知道：這個流程有沒有道理？

Lookback

Lookback 支援即時訪談與螢幕錄影，讓你能觀察用戶的即時反應與可用性問題。

我自己就曾因為看到用戶在對話中停頓三秒，發現細微的時機問題或語句不夠清楚。

AI 聊天機器人平台

這些是用來實際打造與部署對話體驗的端到端平台，通常包含邏輯、整合與自然語言處理等工具。

Botpress

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我所有專案都用 Botpress：它完美結合無程式碼與開發彈性。

Botpress 提供完整功能的平台，支援 NLU、RAG 與自訂流程，適合打造對話式 AI。

視覺化編輯器對設計師很直覺，平台也支援即時測試與除錯。

對於想從概念到上線、又不想寫太多程式的團隊來說，非常適合。

最棒的是，這是免費的！

Rasa

以非技術背景來說，Rasa 需要更多工程知識。我用 Rasa 做過偏重機器學習、需要完全控制意圖模型的自訂機器人。

但如果你的團隊有 Python 經驗，且需要超越拖拉式邏輯的彈性，Rasa 非常強大。

Dialogflow

Dialogflow 很適合做簡單機器人，或是你的技術棧本來就深度整合 Google Cloud。

我曾用它打造語音 IT 協助機器人，能串接 Google 行事曆與試算表。

如果你的需求很簡單，這個方案操作起來非常順暢，但在進階流程或自訂邏輯上彈性較低。

分析與優化工具

當你的聊天機器人上線後，你需要了解它的運作成效。分析工具可以追蹤使用者行為、對話成功率、流失點等資訊。

Botpress（內建）

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我很喜歡 Botpress 的另一個特色，就是它內建的分析頁籤。

你可以很輕鬆地在對話情境中除錯流程，並查看使用者在機器人出錯前輸入了什麼。

Dashbot

如果你同時管理多個機器人，或需要一個專門的儀表板來追蹤互動與效能，Dashbot 是很好的選擇。

它能有條理地提供像是使用者留存率、備援觸發等資訊。

Google Analytics（自訂事件）

我非常推薦行銷團隊使用 Google Analytics，這樣可以觀察機器人對轉換率、跳出率或整體頁面互動的影響。

雖然它不是專為聊天機器人設計，但在整體漏斗分析上非常好用。

打造更聰明的聊天機器人

聊天機器人設計是每個優質對話體驗的基礎。

Botpress 是一個 AI 智能代理平台，讓每個人都能輕鬆打造並部署具備自然對話能力的智能代理。

Botpress 內建設計工具、可重複使用的範本，以及強大的 NLU 引擎，讓你輕鬆打造不僅能運作、還能帶來人性化體驗的機器人。

立即開始打造。免費使用。

常見問題

設計並上線一個聊天機器人需要多久？

設計並上線一個運作良好的聊天機器人，所需時間從幾小時到數週不等，取決於複雜度。簡單的 FAQ 機器人可能 2 到 3 小時就能上線，而處理複雜任務的進階機器人則可能需要幾天甚至更久，以確保品質與穩定性。

設計聊天機器人需要程式設計能力嗎？

由於像 Botpress（或 Dialogflow）這類平台提供視覺化編輯器與無程式碼工具，設計聊天機器人不一定需要程式設計能力。不過，若要進行複雜整合或特殊功能，還是建議有開發人員協助，以擴充機器人功能。

同一個聊天機器人可以處理多種語言或方言嗎？

如果聊天機器人採用多語言自然語言理解（NLU）模型並支援語言專屬訓練資料，就能在同一個機器人中處理多種語言或方言。許多現代聊天機器人平台都內建多語言功能，但你仍需仔細規劃翻譯，並針對不同地區的語句細節、文化脈絡與使用者期望進行測試。

上線後，如何評估我的聊天機器人設計是否成功？

聊天機器人設計的成效可透過上線後的指標來衡量，例如任務完成率、使用者滿意度、備援觸發率與平均解決時間。對話紀錄與使用者回饋有助於找出瓶頸與整體效益。

設計聊天機器人對話時，應避免哪些常見錯誤？

聊天機器人設計常見錯誤包括：語氣過於機械或太正式、未說明機器人能做什麼、流程過於僵硬無法處理意外輸入，以及缺乏有效的備援訊息。與真實使用者測試能確保對話自然流暢且互動有幫助。