- 優秀的聊天機器人設計融合了 UX、UI 與 AI,創造出順暢且以目標為導向的對話,讓用戶真正享受互動。
- 成功的機器人能自然融入用戶旅程,並在一開始就設定清楚的期望。
- 設計優良的機器人,必須先研究真實用戶需求、繪製用戶旅程,並在開發前撰寫貼近實際的對話內容。
- 持續測試、分析與優化,能讓一個基本的聊天機器人成為真正帶來成果與用戶滿意度的產品。
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:
- 用戶在哪裡遇到機器人?首頁?幫助中心?結帳頁?
- 機器人如何判斷用戶需求?(關鍵字、按鈕、用戶輸入)
- 每個意圖後會發生什麼?請畫出所有可能的分支
- 流程何時、如何結束?是升級給人工、完成任務還是回傳資料?
- 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:
- [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」 - [用戶選擇「查詢我的訂單」]
- [Bot 提示輸入訂單編號]:「好的!請輸入您的訂單編號。」
- [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?」 - [用戶動作]
→ 再試一次或升級給客服人員 - [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

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

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

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)

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。
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