聊天機遏制率完整指南 [2025]

1.追蹤總互動和升級互動

計算特定期間內使用者與聊天機器人互動的總次數。這包括使用者啟動的所有對話、查詢或任務。

然後追蹤升級到人工客服或聊天機器人標示為未解決的互動數量。 

升級」可能包括直接移交給人工代理或使用者明確請求協助的情況。

2.計算遏制率

使用公式：

遏制率 = (1- [擴散交互作用 / 總交互作用]) × 100

例如，如果您的聊天機器人處理了 1,000 次互動中的 900 次而沒有升級，您就可以計算出： 

遏制率 = (1-1000/100) × 100 = 90

3.或使用分析工具

利用聊天機器人分析或客服平台，自動追蹤並報告控制率等指標。這些工具通常可以提供更多關於問題升級原因和使用者滿意度的洞察力。

根據這個指標持續監控和優化，您就可以提升聊天機器人的效率和使用者體驗。

使用LLMs 而非意向分類器

高度涵蓋性聊天機器人通常由LLMs 而非意向分類器提供動力。 

LLMs 擅長理解細微、自由的語言，並能適應不同的措辭，因此非常適合處理複雜或意想不到的查詢。 

它們不需要僵化的意圖對應，讓聊天機器人（有時也稱為LLM 代理）能夠靈活、精準地回應更廣泛的使用者輸入。

正如我們的 COO 在文章中解釋的，Botpress 使用LLMs 而非意向分類器，這與我們的競爭對手不同。

適應性對話設計

與其依賴靜態的工作流程，聊天機器人的建立應該能即時動態地適應使用者的行為。 

利用情境感知和決策演算法，機器人可以在對話中途調整其方法。即使使用者轉移話題、提供不完整的資訊或提出後續問題時，也能確保其相關性，從而提高整體解決率。

設計動態聊天機器人最簡單的方法就是使用代理人工智慧；如此一來，您的機器人就能根據所掌握的工具，自主決定如何以最佳方式處理問題。

利用檢索增強系統

將檢索增強生成 (RAG) 與 CRM 和知識庫等整合結合，可以釋放聊天機器人的全部潛力。 

藉由從可靠的來源取得即時、特定領域的資訊，機器人可以回答複雜的問題，並完成多步驟的任務，而無須升級到人類代理。

1.提高LLMs意向認知

從傳統的意圖分類器轉換為LLMs 很可能會提高您的包含率。

與僵化的意圖對應不同，LLMs 可以理解細微、自由形式的語言，並適應多樣的措辭。這種先進的理解能力可減少誤解，讓聊天機器人準確且流暢地處理複雜、不可預測的對話。

2.擴展知識庫

保持聊天機器人知識庫的更新是滿足互動的關鍵。 

定期新增常見問題解答、產品資訊和常見問題的解決方案。這樣聊天機器人就能處理更廣泛的詢問，確保使用者收到準確及時的答案。

3.增加您的建議通路

在升級到人工之前，您的聊天機器人會嘗試獨立解決問題。如果沒有成功，請嘗試增加更多路徑讓使用者選擇。

增加備用選項，例如澄清問題或替代解決方案，讓它有更多機會滿足使用者的需求。 

4.在整個過程中建立支援

如果您的流程包括複雜的工作流程，例如預約或疑難排解，請確保使用者可以在沒有人員的情況下順利完成。聊天機器人可以引導使用者完成這些流程，避免人為干擾。

5.清楚說明您的聊天機器人的用途

從一開始就設定明確的期望。指導使用者聊天機器人可以處理哪些問題，以及它的優勢在哪裡。這樣可以將對話引導到聊天機器人最有能力的領域，避免挫敗感，為成功做好準備。

6.監控性能

追蹤未解決查詢、升級率和滿意度評分等關鍵指標，以衡量聊天機器人的表現。利用這些洞察力找出需要改進的地方，並評估更新是否成功。

1.遏制率如何影響客戶滿意度和長期保留率？

當聊天機器人能夠順暢地處理事情而不需要交接，客戶就會更快地感受到幫助，從而建立信任。隨著時間的推移，這種無摩擦的支援讓人們更願意留下並推薦您的品牌。

2.提高聊天機器人包含率與雇用更多人工座席的 ROI 比較如何？

提高控制能力意味著您的團隊可以減少處理單據的數量，從而降低成本，並比招聘更快地擴展規模。Plus，它還能釋放人力代理處理棘手的高價值問題，讓您節省金錢並提昇服務品質。

3.企業的理想遏制率目標是什麼，如何確定？

沒有一個神奇的數字，但 70-90% 通常被認為是很強的。最佳位置取決於您的使用情況：您的機器人要處理的事項、查詢的複雜程度，以及您的品牌想要保持多少人性化。

4.使用者回饋迴圈在改善封裝中扮演什麼角色？

他們是金子。使用者的反應如 「這沒有用 」或 「請與人類談談」，可協助您快速找出差距，並重新訓練機器人，讓它下次反應得更好。

5.哪一種整合（CRM、ERP 等）對遏制的影響最大？

客戶關係管理 (CRM)、服務台和知識庫是大贏家。如果您的機器人可以取得即時資料，例如訂單狀態、客戶資訊或疑難排解步驟，那麼它就可以回答更多的問題，而無需人工協助。