11 個最常見的聊天機器人錯誤（來自 AI 專家的建議）

我們協助過許多企業部署聊天機器人，什麼情況都見過。

只要方法正確，企業級聊天機器人是公司最值得投資的高回報專案之一。但太多缺乏經驗的公司在部署聊天機器人時，總會遇到相同的陷阱。

經過多年、數千次聊天機器人部署後，我們的客戶成功團隊整理了組織在聊天機器人專案中最常見的幾個錯誤。

以下是公司在部署聊天機器人時最常見、也最容易避免的幾個錯誤：

1. 只專注於單一用途

人資聊天機器人。客服聊天機器人。 IT 聊天機器人。潛在客戶開發聊天機器人。

大多數聊天機器人專案會從單一用途開始。你的團隊會摸索出什麼可行、什麼不可行，然後開始部署。這沒問題——但一旦找到成功的模式，記得要持續複製這個經驗。

只要你的聊天機器人專案不限於單一用途，就能用同一套軟體自動化公司各部門的流程。

如果你想讓聊天機器人的投資獲得最佳回報，就要持續複製這個流程。

可以先從房地產的 FAQ 聊天機器人開始，再擴展成潛在客戶開發聊天機器人。或是先做電商聊天機器人，再打造人資訓練機器人。

聊天機器人用途無窮，這也是它們值得投資的原因——別忽略了你的聊天機器人的潛力。

2. 忽略關鍵績效指標（KPI）

如果你沒有設定衡量成功的指標，怎麼知道聊天機器人是否達標？

規劃專案時，你需要明確知道機器人要達成什麼目標。是要減少客服人員的來電量？還是要透過提供產業資訊來收集潛在客戶？

你的 KPI 必須是：

• 具體的數字
• 有現有數據支持
• 可衡量（要有誰負責、如何衡量、何時衡量的計畫）

在啟動聊天機器人專案前，應先訂好 KPI。這些指標可能會調整，沒關係。但公司必須有 KPI，才能正確打造並評估一個成功的聊天機器人。

3. 把整個聊天機器人專案交給實習生

雖然你最新一批暑期實習生可能會有人自告奮勇獨立負責聊天機器人專案，但我們要提醒：這是個高難度的專案。

聊天機器人就是一個軟體開發專案，和其他軟體一樣。沒有什麼適合企業直接上線的快速複製貼上方案。公司需要長期員工來負責這個專案。

我們的客戶成功團隊建議，聊天機器人專案應該由 1-2 位開發人員和 1-2 位業務端同仁共同參與。只上過一堂程式設計課，恐怕還不夠。

4. 忽略業務與開發需求的平衡

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。

有些競爭對手——我們就不點名了——很適合業務決策者，但當他們把專案交給團隊其他成員時，開發人員卻受限於平台功能。

聊天機器人專案需要開發團隊與市場團隊共同協作。成功的部署必須兼顧雙方。請確保你的規劃與工具同時適合兩邊需求。

5. 預算不足

「我想用兩百美元打造一個聊天機器人。」

如果你想要一個真正有價值的聊天機器人，請再找找看。我們再強調一次：聊天機器人就是一個真正的軟體開發專案。

您的專案價格將取決於您的範圍、需求以及開發團隊。不過請做好心理準備，企業級聊天機器人的成本絕對遠超過 200 美元。

好消息是，只要部署得當，你很快就能從聊天機器人獲得超過初期投入的回報。

6. 部署後就結束專案

你的聊天機器人已經上線——專案就完成了嗎？絕對不是。

許多公司把聊天機器人當成一次性專案。付錢、開發、部署，然後就結束。但如果你想真正發揮聊天機器人的價值，部署只是開始。

聊天機器人需要持續監控。審查、回饋、調整與優化都應該事先規劃好。

軟體生命週期包含測試與維護的反覆迭代——聊天機器人也不例外。

7. 沒有建立新流程

聊天機器人應該有明確目的。它們應該與你的業務流程密不可分——而不是可有可無的附屬專案。

如果你沒有圍繞聊天機器人建立新流程，那又有什麼意義？你將無法看到聊天機器人應有的高 ROI。

在 Botpress，我們的聊天機器人是客服的第一道關卡。不論問題為何，大家都先從機器人開始。如果需要，才轉給真人。若沒有聊天機器人，我們的流程就得全部重來——它是我們按量計費客服支援流程的核心。

規劃專案時，請明確說明聊天機器人要自動化哪些內容，以及會帶來哪些新流程。

8. 對高層過度承諾

向高層簡報時很容易過度樂觀，但一開始就過度承諾，後續只會帶來麻煩。

例如，業界 NLU 理解率標準過去大約在 75-78%。但如果某位同仁為了讓專案過關，向主管承諾 95% 理解率，即使最後達到 85%，也會被認為是失敗。

請給出合理的預期。我們遇到一半的客戶一開始都過度承諾，最後只會讓管理層不滿。

如果你不確定什麼是合理的，歡迎來詢問。我們的客戶成功團隊很樂意和你討論，協助你向決策者提出合理的預期。

9. 100% 依賴 LLM 做對話設計

「對話部分就交給 ChatGPT 處理吧。」

即使你的專案由 LLM 引擎驅動，也不能忽略對話設計。

好的聊天機器人平台會簡化對話設計流程，但公司仍需關注自家獨特的用戶體驗。

LLM 代理可以帶來自然的對話流程，但要打造專屬體驗，還是需要客製化對話設計。即使你用的是代理型 AI，也不代表機器人就能完全符合公司溝通需求。

你的開發團隊沒有對話設計經驗？沒問題。我們有專為新手打造的Botpress Academy 對話設計課程。

10. 時程過短

我們有位樂觀的客戶最近跟主管說，兩週內就能讓主要聊天機器人專案上線。你猜怎樣？他差點真的做到了。

企業級聊天機器人的標準時程——即使你想加快進度——是 1 個月。再短就有可能 a) 無法如期完成，或 b) 部署出品質不佳的機器人。

實際開發時間不會花一個月，但你應該預留額外時間來測試和調整機器人結構。多一點時間總比不夠好。

11. 期待無程式碼方案帶來價值

市面上有很多聊天機器人平台，很多都標榜「無程式碼」解決方案。

但要部署有用的聊天機器人，還是得動點技術。任何說不用技術的人，只是在推銷功能有限的方案。

當然，您可以使用無程式碼解決方案來建立 FAQ 機器人。但這樣真的能為您的業務帶來多少價值呢？

高投資報酬率的機器人需要與公司現有系統及日常工作流程整合。要打造一個真正實用、無縫銜接公司專屬業務流程的整合方案——別擔心——這通常會需要一些程式撰寫。

無程式碼解決方案適合基本型機器人。如果你想打造企業級、能帶來實際回報的機器人，就需要開發團隊的協助。

團隊裡沒有開發人員嗎？歡迎聯繫我們的合作夥伴組織——我們會為你媒合機器人開發專家。

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。

只要正確建置，聊天機器人可以成為最具投資報酬率的專案。但如果公司遇到幾個常見錯誤，這個專案可能會變得令人沮喪且價值不明。

過去七年來，我們協助企業部署聊天機器人。我們知道什麼方法有效、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。

立即開始打造。完全免費。

常見問題

1. 建立企業級聊天機器人最適合使用哪些工具或平台？

建立企業級聊天機器人最推薦的工具包括 Botpress、Rasa 和 Tidio，這些平台具備高度擴充性、進階自訂功能、可與企業系統（如 CRM 或 ERP）整合，以及角色權限控管等安全機制。

2. 建立聊天機器人需要有 AI 或機器學習相關經驗嗎？

建立聊天機器人不需要具備 AI 或機器學習的經驗，因為像 Botpress 和 Manychat 這類平台會在後台處理語言模型與訓練；但如果要設計複雜邏輯或整合，具備基本技術素養會更有幫助。

3. 如何將我的聊天機器人效能與業界標準進行比較？

要比較聊天機器人的效能，可以衡量 NLU 準確率（訓練良好的機器人通常為 75–85%）、平均處理時間、目標達成率及用戶滿意度，並與你產業的公開基準數據比對。

4. 有哪些工具可以追蹤與分析聊天機器人效能指標？

你可以使用 Botpress 內建儀表板、Dashbot、Google Analytics（透過自訂事件追蹤）或 Mixpanel 等分析工具，及時監控留存率、失敗率、情緒分析與對話成功率等指標。

5. 如何為我的聊天機器人撰寫有效的提示語與回應？

撰寫有效的提示語與回應時，請使用自然、簡潔且符合品牌語調的語言，並將回覆內容結構化，既能釐清問題，也能引導對話朝向解決方案。