- 衡量企業聊天機器人的 ROI,首先要明確定義與金錢價值相關的 KPI,例如每次解決查詢的成本節省或減少員工工時。
- 對於客服型聊天機器人,ROI 的計算方式是比較人工處理互動的成本與聊天機器人處理互動所節省的費用,需考慮通話時長及員工薪資等因素。
- 像人資或 IT 這類內部聊天機器人,則需同時計算提供支援的員工與提出需求的員工成本,重點放在可自動化的重複性任務。
- 潛在客戶開發型聊天機器人則需追蹤不僅是潛在客戶數量,還要關注潛在客戶的品質,目標是減少對表單和電子郵件的依賴,同時有效篩選合適的客戶。
聊天機器人對企業來說是一項投資。和其他投資一樣,您的團隊需要準備好衡量並計算 企業聊天機器人 的 ROI。
本指南將說明如何計算以下類型聊天機器人的 ROI:
如果您正準備建立或評估 AI 聊天機器人或 AI 智能代理專案,本指南能協助您評估其財務影響,並向關鍵決策者說明投資的合理性。
準備開始衡量聊天機器人的 ROI

明確定義您的 KPI
雖然這聽起來很基本,但沒有 KPI(關鍵績效指標)就無法衡量 ROI。
如果您正在建立客服聊天機器人,KPI 可能包括:
- 由聊天機器人解決的請求數量
- 平均回應時間的縮短
- 顧客滿意度(CSAT)
- 分流率(有多少對話從人工轉移到機器人)
- 每次查詢的成本
人資或 IT 聊天機器人的 KPI 可能包括:
- 從員工手中分流的請求數量
- 透過聊天機器人處理請求所節省的工時
- 員工申請休假所需的時間
貴公司的聊天機器人 KPI 會根據設計的機器人類型而有所不同。
將 KPI 與金錢價值連結
每個 KPI 都應該對應到具體的金額。僅僅說專案能「節省時間」或「每週省 10 小時」還不夠,要計算出每月或每年能省下多少錢。
如果您的 AI 聊天機器人能讓公司不必再多聘兩位員工,也要將這些數字納入考量。
從小做起,再逐步擴大
雖然一開始就想讓聊天機器人發揮最大效益很誘人,我們的客戶成功團隊建議先設定一個最小可行 ROI。
專注於逐步提升。當聊天機器人在初期負載下證明有效後,再逐漸擴大其應用範圍,並持續優化。
這種循序漸進的方法不僅能更精確地追蹤 ROI,也能確保隨著聊天機器人職責增加,其效能依然維持在高水準。專注於逐步改善,有助於在降低風險的同時,實現長期成功。
客服聊天機器人 ROI 計算方式

最容易衡量聊天機器人 ROI 的情境就是客服聊天機器人。
客服聊天機器人通常是顧客與公司客服中心之間的第一道關卡。
起始變數
請先準備:
- 客服中心人員的時薪
- 每通客服電話的平均時長
- 客服中心每月接聽的電話數量
然後計算出貴公司每通客服電話的平均成本。例如客服人員時薪 20 元,平均每通電話 5 分鐘,則每通電話的平均成本為 5 元。
更優秀的聊天機器人帶來更高價值
接著加入聊天機器人的價值。正確評估預期效益可能不容易——我們見過不少客戶嚴重高估或低估聊天機器人的價值。
價值的提升取決於幾個因素,包括:
- 客服電話的相似度(重複性高=聊天機器人價值提升)
- 聊天機器人的複雜度(功能簡單=價值較低)
在 Botpress,我們的客戶成功團隊會與客戶和潛在客戶討論,協助他們找出合理的價值預估。
ROI 計算方式
以本例來說,假設客服中心每月接到 3000 通電話,聊天機器人每月可處理 2000 通。這樣每月可為公司節省 2000 x 5(通數 x 每通價格),總計 1 萬美元。
隨著公司擴展,這個數字還會增加——有了聊天機器人協助,原本需聘 3-5 人,現在只需 1-2 人即可應付同樣的通話量。
內部員工聊天機器人 ROI 計算方式

內部聊天機器人通常是人資或 IT 機器人,但也可涵蓋各種員工間的協作行為。
內部聊天機器人的 ROI 計算方式幾乎與客服聊天機器人相同,唯一的差別是——要同時計算雙方員工的薪資。
客服型機器人只需計算一位客服人員的時間與成本,內部型機器人則需計算人資或 IT 人員與使用服務的員工雙方的時間與成本。
起始變數
請先準備:
- 人資代表與平均員工尋求服務時的時薪
- 一次人資互動的平均時長,包括整體溝通時間(例如人資代表諮詢會計或主管時的時間)
- 每月可由聊天機器人處理的互動次數
最後這一步需要思考哪些服務可由 AI 取代。像休假申請或政策詢問這類需求,AI 聊天機器人完全可以處理,但敏感對話則不太適合。
數據驅動設計
找出正確的應用場景對設計高價值的內部聊天機器人至關重要。請找出雙方最耗時的痛點,才能讓聊天機器人發揮最大效益。
這些通常是重複性的流程,例如新進員工報到、排班、請病假、回饋、績效評核,或是政策與流程相關的查詢。
潛在客戶開發型聊天機器人 ROI 計算方式

潛在客戶開發型聊天機器人的 ROI 計算方式與前述案例略有不同,因為其運作方式與真人員工不盡相同。
潛在客戶數量
許多客戶會選擇以與聊天機器人互動的人數來衡量 ROI。以機器人產生的潛在客戶數作為 KPI 很有吸引力,但這會忽略每個潛在客戶的品質。
我們曾見過有些客戶的潛在客戶開發型聊天機器人帶來的總數較低,但潛在客戶品質卻大幅提升。這很常見——人為疏失可能導致員工根據非數據依據的資訊納入或排除潛在客戶。
而 AI 聊天機器人則會根據過去數據找出理想潛在客戶,並依據既定框架執行。
如果您的業務人員能篩選出 7/10 的潛在客戶,則可設定機器人篩選出 5/10。
起始變數
請先準備:
- 每月網站訪客數
- 有多少訪客與聊天機器人互動
- 機器人篩選出的潛在客戶數
第一步是訂出一個合理的潛在客戶數量——也就是會與您的聊天機器人互動的人數。
如果你有 100 次網站瀏覽,實際上大約只有 40 人會花時間瀏覽內容——許多訪客只是把首頁當作導航頁面。根據這個數字,你可以設定目標,讓這 40 人中有 10 人與你的聊天機器人互動,其中 8 人能夠進行真正的雙向對話。
電子郵件與表單數量減少
衡量聊天機器人是否帶來價值的一個重要指標,是員工收到、但其實已由機器人回答的表單與電子郵件數量。
如果聊天機器人能成功為網站訪客提供這些資訊,電子郵件和表單提交的數量應該會下降。
在正確導入後,你應該可以看到 20-30% 的減少,若充分發揮聊天機器人的潛力,則可達到 60-65% 的大幅下降。
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常見問題
1. 通常需要多長時間才能看到聊天機器人的投資報酬?
通常只要聊天機器人處理了足夠多的互動量,並且與你的主要業務系統(如 CRM 或客服系統)整合,3 到 6 個月內就能看到投資報酬。ROI 的速度取決於使用量,以及聊天機器人自動化了多少人工作業。
2. 計算聊天機器人投資報酬時常見的陷阱或錯誤有哪些?
計算聊天機器人 ROI 時常見的錯誤包括:沒有將節省的時間換算成金額、忽略部署與維護成本,或假設過高的用戶採用率。也很容易忽略像是降低流失率或加快解決速度等隱性效益。
3. 如何預測聊天機器人在多年內的投資報酬率?
要預測多年期的聊天機器人 ROI,可以估算每年用戶互動量的成長、效率提升,以及應用範圍擴大。也要納入像模型微調或新整合等預期改進的成本,並將累積節省與基準營運成本做比較。
4. 聊天機器人在 B2B 與 B2C 公司的投資報酬率有何不同?
B2C 公司因支援量大、重複性任務自動化,通常能更快看到回報;而 B2B 公司則每次互動的價值較高,特別是在銷售資格審查或客戶維繫方面。
5. 為了有效衡量投資報酬,我需要開始追蹤哪些數據?
為了有效衡量聊天機器人的 ROI,應追蹤總互動次數、解決率、分流率(無需人工處理的問題)、平均處理時間、每次對話成本、潛在客戶轉換率(針對銷售型機器人),以及客服工作量或人力需求的減少等指標。
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