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- 优秀的聊天机器人设计将用户体验、界面和AI有机结合，创造出流畅、以目标为导向的对话，让用户真正享受其中。
- 成功的机器人能够自然融入用户旅程，并在一开始就设定清晰的预期。
- 设计出色的机器人意味着要研究真实用户需求、绘制用户旅程，并在开发前编写贴近实际的对话。
- 持续测试、分析和迭代，能让一个功能型聊天机器人真正转变为带来成果和用户满意度的产品。
小时候，我常常花几个小时设计乐高小镇：迷你的商店、蜿蜒的道路，还有那些过于开心的小人仔。那时我以为只要有一桶积木就够了。但实际上，即使是乐高也需要设计思维。
事实证明，这种童年的本能正是我现在工作的基础：打造AI聊天机器人。
我有UI/UX背景，现在在Botpress担任AI研究员——Botpress是数十万个聊天机器人背后的平台，其中包括多个获奖机器人——我亲眼见证了，光有技术远远不够。
真正让聊天机器人脱颖而出的是聊天机器人设计。
本文将分享我用来设计真正有效聊天机器人的成熟方法。我会讲解聊天机器人设计如何让普通机器人变得出色，对话如何流畅，以及如何打造用户喜欢的聊天机器人。
什么是聊天机器人设计？
聊天机器人设计是用户体验（UX）、用户界面（UI）与对话式AI等AI技术交汇的领域，旨在打造高效的AI聊天机器人和AI助手。
聊天机器人设计的目标是让对话更加顺畅，让用户能够轻松获得所需信息，而不会感到迷失。
为什么聊天机器人设计很重要？
聊天机器人设计之所以重要，是因为每一次聊天机器人交互都会影响用户对你产品的看法。
如果体验令人困惑，用户就会流失。更糟的是，他们会对你的品牌留下负面印象。反之，如果设计得当，客户会再次光临。
而这比以往任何时候都更重要，因为67%的人在过去一年中使用过聊天机器人进行客户支持。
在Botpress，我们帮助VR Bank打造了一款AI聊天机器人，能够处理复杂的房贷和退休金流程——这些流程高度合规且传统上依赖人工。
通过结合用户体验专长、领域知识和智能自然语言理解，我们打造了一个能够引导用户完成敏感金融决策，并将数据直接输入CRM系统的聊天机器人。
通过这个聊天机器人，我们帮助VR Bank每年节省了超过530,000欧元。
这就是优秀聊天机器人设计的价值。它让交互变得有用，并直接影响企业的业绩。
聊天机器人UI设计和UX设计有什么区别？
聊天机器人UI设计关注用户看到的内容，而UX设计关注用户在交互过程中的感受。
UI（用户界面）包括聊天窗口、按钮、颜色、图标和消息气泡等元素。
简而言之：UI让聊天机器人看起来更美观。
UX（用户体验）关注的是完整的用户旅程。它涵盖了机器人沟通的清晰度，以及机器人如何帮助用户顺利完成目标。UX还包括机器人如何应对用户的错误操作。
简而言之：UX让聊天机器人更易用、更有趣。
聊天机器人UX设计最佳实践
用户与机器人互动的方式，直接决定他们能否获得所需帮助，还是会彻底放弃。
以下这些最佳实践，是我在实际机器人部署中见证最有效的。它们实用且对聊天机器人实施至关重要。
融入用户旅程
我在聊天机器人部署中看到的最大错误，就是把机器人当作一个附加功能。
只有当聊天机器人真正融入用户旅程，引导用户朝着他们本就想去的方向前进时，才能创造价值。
一个完美（而且美味）的例子是Fromeo，这是我们为魁北克乳制品生产者协会打造的聊天机器人。
Fromeo位于Fromages d’ici首页的显著位置，充当数字“奶酪管家”，为用户带来他们意想不到的体验。
Fromeo的任务？通过对话帮助用户探索数百种魁北克奶酪，并提供个性化推荐。不再让用户在无尽的奶酪分类中迷失，Fromeo用一句“你今天想吃什么？”轻松开启体验。
这是将聊天机器人嵌入用户流程的典型案例。它将被动浏览转变为互动且高价值的旅程。
从一开始就设定清晰预期
Ruby Labs在为六款订阅类应用扩展支持时采用了这种方法。
当用户打开他们的支持聊天机器人时，会立刻看到四个简单选项：
- 注销我的账户
- 账单问题
- 技术问题排查
- 咨询一般问题
这些按钮引导用户快速找到最常见需求的解决方案。
这不是炫技，而是清楚地告诉用户，机器人能帮哪些忙。
这也是Ruby Labs每月能自动化400多万次支持会话，并实现98%解决率的重要原因。
同样重要的是，要坦诚机器人不能做什么。如果它无法处理退款或详细账户问题，请一开始就说明。
为对话流程而设计
我经常使用ChatGPT的原因之一，就是它的对话感觉很自然。
ChatGPT的停顿和回应方式，就像真实的对话。这种节奏让信息更容易吸收，也更能保持专注，尤其是在我提出复杂问题时。
这就是良好对话流程的表现，也是我让聊天机器人更像人类的方式。
在设计对话流程时，我还会用到以下一些技巧：
- 保持回复简洁明了
- 在消息之间适当添加停顿，让用户有时间消化内容
如何构建聊天机器人的UX设计
1. 深入用户调研与意图发现
在你绘制流程图或编写第一条消息之前，必须清楚你在为谁设计。不是模糊的人设——而是真实用户、真实目标、真实痛点。
大多数机器人失败的原因就在于：它们是基于假设而不是证据构建的。
首先回答三个基础问题：
- 典型用户是谁？（如新访客、回头客、员工？）
- 他们的目标是什么？（如寻求帮助、下单、查询、取消订阅？）
- 当前体验中，哪些地方让他们感到困扰？
这些答案不是头脑风暴得来的。要和客服、销售、产品等团队沟通，了解用户最常遇到的难题。
然后查看支持工单、聊天记录或帮助中心的搜索内容，找出共性。
通过这些调研，你就能绘制出意图地图：列出机器人必须处理的事项，以及用户如何自然表达这些需求。
2. 明确你的聊天机器人的核心目标
你的聊天机器人无需包打天下。只需把一件事做到极致。
在编写第一条消息前，先确定最具影响力的应用场景——既是用户真正需要的，也是你的团队有信心自动化的。
你要找的是这样一个流程：
- 高频率
- 让用户感到烦恼
- 流程可预测
比如在电商领域，通常是订单查询或商品检索：这两者都很常见、结构化，且自动化风险低。
一旦确定了你的重点，为你的机器人写一句简明的使命宣言。例如：“在两分钟内，无需人工介入，引导用户完成账户注销。”
现在，用数字化方式定义成功。你的目标是实现80%的自动化？还是缩短平均处理时间？减少升级到人工的次数？
3. 设计端到端的聊天流程
在编写任何消息之前，先规划好整个用户旅程。这是聊天机器人用户体验的基础。
如何像专业人士一样绘制聊天机器人流程图
无论是客户支持、用户引导还是线索收集，我在每个项目中都会遵循以下流程：
- 用户在哪里遇到机器人？首页？帮助中心？结账页面？
- 机器人如何识别用户的需求？（关键词、按钮、用户输入）
- 每个意图之后会发生什么？把所有可能的分支都画出来
- 流程何时、如何结束？是升级到人工、完成任务还是返回数据？
- 如果出现异常情况怎么办？
示例流程：订单查询机器人
以下是一个基础流程供参考：
- [欢迎语]：“你好 👋 需要查询订单、查看配送状态或有其他问题吗？”
→ 快捷回复：“查询我的订单”、“配送信息”、“联系客服” - [用户选择‘查询我的订单’]
- [Bot 提示输入订单号]：“好的！请您输入订单号。”
- [检查数据库]
→ 如果找到：“您的订单正在配送中，预计今天16:00前送达。”
→ 如果未找到：“嗯，我没找到这个号码。要不要再试一次，或者联系支持？” - [用户操作]
→ 重试或升级至人工 - [对话结束]：“很高兴为您服务。还有其他需要帮忙的吗？”
4. 编写并测试对话样本
当你绘制好聊天机器人的流程后，就该关注最关键的细节：也就是机器人实际说的话。
我始终遵循的原则是：如果你无法为某个意图写出真实的对话样本，那你还没准备好去实现它。
先为你的主要用例编写3到5个对话样本：基于用户调研的真实、具体场景。这些应反映用户实际用语，而不是官方的商业文案。
比如：
- 比如：一位因被重复扣费而感到沮丧的用户。
- 有人尝试重置密码却收不到邮件。
- 首次使用的用户，不确定如何取消试用。
写下完整的互动，包括边缘情况和意外插曲。如果有人只回答了一半或者偏离了流程，机器人该如何应对？
保持消息简洁明了。 将解释内容拆分为逻辑步骤，并用换行提升可读性。
写好后，与团队成员或最好是实际用户进行角色扮演。
大声朗读这些对话。
通过观察用户与机器人互动的日志，看看用户在哪些地方犹豫、误解，或者提出了脚本未预料到的后续问题。这可以说是最有效的流程优化方式。
5. 构建你的聊天机器人
现在流程和内容都准备好了，是时候构建你的AI聊天机器人了。
你需要准备：
- 欢迎语
- 核心意图（常见问题、账户帮助、订单查询等）
- 支持转人工的逻辑
- 重试与兜底处理
你的团队还需要决定机器人如何存储订单号或用户偏好等数据。是否需要调用API获取物流信息或日程？是否要记住过往互动？
集成Calendly或Google Calendar进行日程安排，Zendesk用于客服支持，Stripe或Shopify用于交易。自定义API可以帮助对接你的内部系统。
6. 持续测试与优化
机器人上线后，你会很快发现哪些有效，哪些需要改进。
为此，我们要感谢聊天机器人分析工具。
没有什么比真实用户的实际数据更能帮助你优化机器人。
上线后需要关注的关键指标：
- 最常见的意图
- 高流失节点
- 多次触发兜底的重复语句
- 每次会话时长 / 成功率
专业建议：建立一个“机器人优化日志”。
建议每两周回顾一次这个日志。记录更新内容及其影响。随着新模式出现，及时重新训练意图识别。
最佳聊天机器人用户体验设计工具
规划与流程图工具
这些工具可以让你在写代码前先勾勒出聊天机器人的逻辑。非常适合可视化流程和发现边缘情况。
Lucidchart
作为一名喜欢构建聊天机器人的人（也在AI公司工作），这是我最喜欢的对话规划工具之一。
它非常适合创建详细的对话树、兜底路径和决策逻辑。
我尤其喜欢在与工程师或客服团队协作时用它，因为一切都很直观，便于对齐。
额外好处：实时协作功能非常适合异步团队合作。
Miro
我通常会在Miro上开启聊天机器人设计工作坊。它很适合把意图、示例话术等初步想法放到可视化空间里。
如果说Lucidchart是我正式定稿的地方，Miro就是我进行头脑风暴和创意发散的地方。它也很适合早期团队讨论或调研后收集用户洞察。
Whimsical
当我想快速搭建对话草稿或简单勾勒小功能流程时，这就是我的首选。
独自工作或需要向别人展示概念但不想大费周章时，它非常合适。
它也很适合保持流程简洁高效，不会过早陷入细节。
测试与调研工具
没有真实用户测试，聊天机器人策略就不完整。这些工具能帮助你在上线前验证对话设计并收集反馈。
PlaybookUX
我用PlaybookUX做过无人主持的聊天机器人原型测试，总能获得大量有价值的反馈。
你可以获得用户的反应和导航行为，无需安排访谈。
尤其适合发现用户误读机器人或流程中出现意外转折的地方。
Maze
我喜欢用Maze做快速信号测试。
当你只想知道：这个流程合理吗？
Lookback
Lookback支持实时访谈和屏幕录制，让你可以观察用户的即时反应和可用性问题。
我个人就曾通过观察用户在对话中犹豫三秒，发现了微小的时机问题或措辞不清。
AI 聊天机器人平台
这些是端到端的平台，用于实际构建和部署对话体验。通常包含逻辑、集成和自然语言处理等工具。
Botpress
我所有项目都用Botpress：它在无代码和开发者灵活性之间找到了最佳平衡点。
Botpress 提供了完整的平台，支持NLU、RAG和自定义流程，适合构建对话式AI。
可视化编辑器对设计师来说非常直观，平台还支持实时测试和调试。
对于希望从概念到上线最小化代码量的团队来说，这是非常合适的选择。
最棒的是？它是免费的！
Rasa
作为非技术背景的人，我认为Rasa更偏向工程实现。我用Rasa做过更偏重机器学习的定制机器人，比如需要完全控制意图模型时。
但如果你的团队有Python经验，需要实现超越拖拽逻辑的功能，Rasa非常强大。
Dialogflow
Dialogflow适合做简单机器人，或者你的技术栈已经深度集成Google Cloud时。
我曾用它开发过一个支持语音的IT助手，能够集成Google Calendar和Sheets。
对于需要高级流程或自定义逻辑的场景来说，它的灵活性不够，但如果你的需求比较简单，使用起来会非常顺畅。
分析与优化工具
当你的聊天机器人上线后，你需要了解它的表现。分析工具可以追踪用户行为、对话成功率、流失点等信息。
Botpress（内置）
我很喜欢 Botpress 的另一个方面，就是它自带的分析标签页。
在实际场景中调试流程非常方便，可以清楚看到用户在机器人出错前输入了什么内容。
Dashbot
如果你在运营多个机器人，或者需要一个专门的仪表盘来查看互动和性能，Dashbot 是个不错的选择。
它为用户提供了结构化的数据洞察，比如用户留存率和兜底触发点等。
Google Analytics（自定义事件）
我强烈推荐市场团队使用 Google Analytics，可以了解机器人对转化率、跳出率或整体页面互动的影响。
虽然它不是专为聊天机器人设计的，但在更广泛的转化漏斗分析方面非常好用。
更智能地设计聊天机器人
聊天机器人设计是每一次优质对话体验的基础。
Botpress 是一个 AI 智能体平台，为所有人提供构建和部署具备自然对话能力智能体的工具。
借助内置设计工具、可复用模板和强大的 NLU 引擎，Botpress 让你轻松打造不仅实用而且更具人性化的机器人。
立即开始构建。永久免费。
常见问题
设计和上线一个聊天机器人需要多长时间？
设计并上线一个功能完善的聊天机器人，所需时间从几小时到几周不等，取决于复杂程度。简单的 FAQ 机器人可能 2 到 3 小时就能上线，而处理复杂任务的高级机器人则需要几天甚至更久，以确保质量和可靠性。
设计聊天机器人需要编程技能吗？
得益于 Botpress（或 Dialogflow）等平台提供的可视化搭建器和无代码工具，设计聊天机器人并不一定需要编程技能。不过，如果需要复杂集成或特殊功能，开发者的支持可以帮助扩展机器人的能力。
一个聊天机器人能否在同一个机器人中处理多种语言或方言？
如果采用多语言自然语言理解（NLU）模型并支持针对不同语言的训练数据，聊天机器人可以在同一个机器人中处理多种语言或方言。许多现代聊天机器人平台都内置了多语言能力，但你仍需认真规划翻译，并针对不同地区的表达、文化背景和用户期望进行测试。
上线后如何衡量我的聊天机器人设计是否成功？
聊天机器人设计的成功通常通过上线后的任务完成率、用户满意度评分、兜底触发率和平均解决时间等指标来衡量。对话日志和用户反馈有助于发现问题点和整体效果。
设计聊天机器人对话时有哪些常见错误需要避免？
聊天机器人设计中常见的错误包括：使用生硬或过于正式的语言、未明确说明机器人的能力、流程过于死板无法应对意外输入，以及缺乏有效的兜底消息。通过真实用户测试，可以确保对话自然流畅，交互更有帮助。
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