11个最常见的聊天机器人错误（AI专家解读）

我们已经帮助许多企业部署了聊天机器人。各种情况我们都见过。

如果方法得当，企业级聊天机器人是公司最具投资回报率的项目之一。但太多缺乏经验的公司在部署聊天机器人时会遇到同样的陷阱。

经过多年和数千次聊天机器人部署，我们的客户成功团队整理了企业在聊天机器人项目中最常见的一些错误。

以下是企业在部署聊天机器人时最常见且完全可以避免的一些错误：

1. 只关注单一场景

人力资源机器人。客服机器人。 IT机器人。获客机器人。

大多数聊天机器人项目会从一个场景开始。你的团队会摸索出有效和无效的方法，然后进行部署。这没错——但一旦找到成功的模式，别忘了持续复制。

只要你的聊天机器人项目不限于单一场景，就可以用同一套软件自动化公司各部门的流程。

如果想让聊天机器人投资获得最佳回报，就要不断复制这个流程。

可以先做一个房地产行业的FAQ 机器人，再扩展为获客机器人。或者先做电商机器人，再开发人力资源培训机器人。

聊天机器人的应用场景几乎无限，这正是其高性价比投资的原因——不要忽视机器人的潜力。

2. 忽视关键绩效指标（KPI）

如果没有选定衡量成功的指标，怎么判断你的聊天机器人是否成功？

在规划项目时，你需要明确机器人要实现什么目标。是要减少客服人员的电话压力？还是通过提供行业信息来获取潜在客户？

你的KPI必须是：

• 具体的数字
• 有现有数据支撑
• 可衡量（有明确的负责人、方法和时间）

在启动聊天机器人项目之前，KPI就应该确定。它们可以随着项目进展调整，这没问题。但公司需要KPI，才能正确构建和评估聊天机器人的成效。

3. 把整个聊天机器人项目交给实习生

也许你最新一批暑期实习生会有人主动承担聊天机器人项目，但我们要提醒：这是一个高要求的项目。

聊天机器人是一个开发项目，就像其他软件一样。没有适合企业用户的“复制粘贴”式快捷方案。公司需要有长期员工来负责项目落地。

我们的客户成功团队建议，聊天机器人项目应由1-2名开发人员和1-2名业务人员共同参与。大学里上一门编程课，远远不够。

4. 没有平衡业务与开发需求

像Langchain这样的解决方案非常适合开发者。但这意味着业务团队成员通常无法参与部署。

我们的一些竞争对手——这里不点名——非常适合业务决策者。但当项目交给开发团队时，受限的平台让开发者束手无策。

聊天机器人项目需要开发团队和市场团队协作。成功的部署需要两者紧密配合。确保你的规划和工具能够兼顾双方需求。

5. 资金投入不足

“我想用200美元做一个聊天机器人。”

如果你想要一个真正有价值的聊天机器人，请继续寻找。我们再强调一次：聊天机器人是一个真正的软件开发项目。

您的项目价格将取决于您的项目范围、需求和开发团队。但请做好准备，企业级聊天机器人的成本会远远高于200美元。

好消息是，只要部署得当，你很快就能通过投资回报收回聊天机器人的前期成本。

6. 部署后就结束项目

你的聊天机器人上线了——项目就此结束？绝对不是。

很多公司把聊天机器人当作一次性项目。付钱、开发、上线，然后就结束了。但如果你想真正获得价值，部署只是开始。

聊天机器人需要持续监控。评审、反馈、调整和迭代都应该提前规划好。

软件生命周期包括测试和维护的迭代——聊天机器人也不例外。

7. 没有建立新流程

聊天机器人应该有明确的目标。它们应当与业务流程紧密结合——而不是可有可无的边缘项目。

如果你没有围绕聊天机器人建立新流程，那还有什么意义？你无法获得聊天机器人应有的投资回报。

在Botpress，我们的聊天机器人是客户支持的第一道关口。无论什么问题，用户都先与机器人沟通。如有需要，再转接人工。如果没有机器人，我们的流程就得重新设计——它是按需付费客户支持流程的重要组成部分。

在规划项目时，要明确你的聊天机器人将自动化哪些流程，以及会带来哪些新流程。

8. 向管理层过度承诺

向高层汇报时很容易夸大其词。但过度承诺只会为后续埋下隐患。

比如，行业NLU理解率标准曾在75-78%左右。但如果某位热情的同事为了推动项目，向老板承诺95%的理解率，即使最终做到85%，也会被认为是失败。

要给出合理的预期。我们遇到的一半客户前期都过度承诺，结果只会让管理层不满。

如果你不确定什么是合理的预期，欢迎随时咨询。我们的客户成功团队很乐意与客户沟通，帮助制定适合向决策者汇报的合理预期。

9. 把100%的对话设计交给LLM

“对话部分我就交给ChatGPT了。”

即使你的项目由LLM引擎驱动，也不能忽视对话设计。

优秀的聊天机器人平台会简化对话设计，但企业仍需关注自身独特的用户体验。

LLM智能体可以带来自然的对话流程，但要打造完美的用户体验，还需要定制对话设计。即便你用的是智能体AI，也不能保证机器人完全符合企业的沟通要求。

你的开发团队没有对话设计经验？没关系。我们为新手开发者准备了Botpress Academy对话设计课程。

10. 时间表过短

我们有位乐观的客户最近告诉老板，两周内就能让大型聊天机器人项目上线。你猜怎么着？他差点就做到了。

企业级聊天机器人的标准周期——即使加快进度——也需要1个月。时间再短，你就有可能a）赶不上进度，或b）上线一个不合格的机器人。

开发过程本身不会持续一个月，但你需要预留时间进行测试和结构调整。时间充裕总比不够好。

11. 试图用无代码方案获得价值

市面上有很多聊天机器人平台，其中不少都宣传自己是“无代码”解决方案。

但要部署一个有用的聊天机器人，还是需要技术能力。任何声称不需要技术的，都是在推销受限的方案。

当然，您可以使用无代码工具来搭建一个常见问题解答机器人。但它真的能为您的业务带来多少价值呢？

高投资回报率的机器人需要与您公司的系统和日常工作流程集成。要为公司定制的业务流程构建一个实用且无缝的集成——别担心——这确实需要一些编程。

无代码解决方案适合基础机器人。如果您要打造企业级机器人并希望获得回报，就需要让开发团队参与进来。

团队里没有开发人员？可以联系我们的合作伙伴组织——我们会为您匹配一位机器人开发专家。

要构建机器人？请务必做到专业、规范

如果您打算构建和部署聊天机器人，请务必做到专业、规范。

如果构建得当，聊天机器人可以成为回报率最高的项目。但如果公司遇到以下常见问题，这个项目可能会变得令人沮丧且价值不明。

过去七年里，我们一直在为企业部署聊天机器人。我们非常清楚哪些方法有效，哪些无效。

如果您希望部署高价值的聊天机器人，我们有丰富经验，能助您成功。

立即开始构建。 免费使用。

常见问题

1. 构建企业级聊天机器人最好的工具或平台有哪些？

构建企业级聊天机器人的最佳工具包括 Botpress、Rasa 和 Tidio，它们具备高度可扩展性、先进的自定义能力、可与企业系统（如 CRM 或 ERP）集成，并提供基于角色的访问控制等安全功能。

2. 构建聊天机器人需要有人工智能或机器学习的相关经验吗？

构建聊天机器人无需具备人工智能或机器学习的相关经验，因为像 Botpress 和 Manychat 这样的平台会在后台处理语言模型和训练；不过，具备基础的技术素养有助于构建复杂逻辑或集成。

3. 如何将我的聊天机器人性能与行业标准进行对比？

要对比聊天机器人的性能，可以衡量 NLU 准确率（训练良好的机器人通常为 75–85%）、平均处理时长、目标完成率和用户满意度，并与您所在行业公布的基准数据进行比较。

4. 有哪些工具可以用来追踪和分析聊天机器人的性能指标？

您可以使用 Botpress 内置仪表盘、Dashbot、Google Analytics（通过自定义事件追踪）或 Mixpanel 等分析工具，实时监控留存率、兜底率、情感分析和对话成功率等指标。

5. 如何为我的聊天机器人编写有效的提示和回复？

为聊天机器人编写有效的提示和回复时，应使用自然、简明的语言，体现品牌风格，并通过结构化的回复来澄清问题，引导对话顺利解决。