- 從一開始就定義明確的 KPI，這樣您就可以衡量聊天機器人真正的業務影響，避免浪費精力。
- 透過選擇同時適用於技術與非技術團隊的工具，平衡業務目標與開發人員需求。
- 使用真實的使用資料和回饋持續改善您的機器人，而不是將推出視為終點。
- 保持對話清晰、有助益且簡潔，將可用性放在首位，而不是俏皮的戲謔或冗長的段落。
- 將您的聊天機器人整合至現有的工作流程和系統，並針對可擴充性、隱私權合規性和跨部門輸入進行規劃。
我們已經幫助許多建置者部署聊天機器人。我們見識過這一切。
如果做得好，人工智能聊天機器人是您公司可以投資的最佳投資報酬率方案之一。但是，如果聊天機器人建置不當或部署不當，可能會造成更大的麻煩。
經過數年和數千個聊天機器人的部署，我們的客戶成功團隊整理出一些部署聊天機器人的最佳實務。
無論您的目標是AI 導向力或人力資源機器人，這些聊天機器人的最佳實務應該能幫助您將策略與實際結果結合。
1.從第一天開始就定義明確的 KPI
軟體專案與氛圍無關。它關乎底線。那麼您要如何衡量呢？
事先決定成功的樣子。這可以是偏移率、銷售線索轉換率、解決問題時間或任務完成率 - 任何對您的業務有實際影響的項目。
如果不及早定義 KPI，就無法追蹤影響或證明持續投資的合理性。
如果您想要一些有關如何利用 KPI 的指導，可以查看我關於如何衡量聊天機 ROI 的說明。
2.平衡業務目標與開發人員現況
像Langchain這樣的解決方案對於開發人員來說是完美的。但這意味著業務端的團隊成員通常無法在部署方面進行協作。
我們的一些競爭對手 -我們不點名- 非常適合商業決策者。但一旦交給團隊的其他成員，他們的開發人員就會被有限的平台綁住手腳。
聊天機器人是開發團隊和上市團隊之間的合作。成功的部署是兩者的結合。確保您的路線圖和工具適合兩者。
3.根據實際使用資料不斷迭代
您的聊天機器人在啟動時還沒完成 - 它才剛開始。
監控人們實際使用它的情況。他們在哪裡下線？有哪些問題是它無法回答的？哪些流程太長或太混亂？
使用筆錄、分析和回饋進行定期更新。聊天機器人分析是您的生死關鍵。
最好的機器人是透過持續的小改變來建立的，而不是一次大規模的推出。
4.將清晰度和有用性放在優先地位，而非機智的文案
當然，也許我們都喜歡設計一個俏皮的機器人，對使用者大開玩笑。但老實說，這些機器人真的很難使用。
最成功的機器人都是樂於助人且直截了當的。如果您願意的話，可以設計一些個性，但請確保這些個性比清晰的協助更重要。
5.隨時更新您的知識庫
您的聊天機器人只有在使用資料時才能發揮最佳效能。
我們經常看到這種情況 - 團隊希望聊天機器人可以神奇地解決他們內部的資料問題。
沒有人知道什麼資訊是正確的，所以我們要建立一個機器人來幫我們整理！」。不幸的是，在訓練聊天機器人之前，您團隊中至少有一個人需要先整理資訊。
一旦您的基本資料準確無誤，請持續更新。
指派專人來維護文件，或將您的聊天機器人連接到自動更新的來源，例如 CMS 或資料庫。
6.事先說明這是聊天機器人，而非人類
商業聊天機器人讓使用者相信是人類的故事比比皆是（說到底，我們寄出的電子郵件都很相似，不是嗎？）
清楚介紹機器人為機器人，避免混淆。這有助於設定互動的期望值，而且如果有些事情無法完美運作，使用者也更容易寬容。
7.圍繞聊天機器人設計新的工作流程
當聊天機器人嵌入到流程中，而不只是貼在流程旁邊時，它的效果最好。
使其成為開始支援請求、提交表單或存取內部文件的預設方式。
例如，先讓使用者使用機器人，然後再交給人工處理，或使用機器人作為一般問題的單一入口。
如果它是流程的核心，使用就會自動化（價值也會自動化！）。
8.使用LLMs 進行彈性對話
聊天機器人過去很爛，但現在 - 主要歸功於LLMs - 它們不必再爛了。
現在大多數的聊天機器人都是結合使用LLM 與客製化商業邏輯的LLMs 代理。
他們可以進行自然的對話（感謝自然語言處理技術），但仍會遵守您公司的準則 - 傳達真實的資訊，但同時聽起來又像一個人。
9.在使用者所在的地方部署
網站小工具是個好的開始 - 但這並不總是會話發生的地方。
看看人們已經在哪裡溝通，讓您的聊天機器人成為溝通流程的一部分。
如果您的客戶使用WhatsApp 或Instagram DM，WhatsApp 聊天機器人或社群整合可能更有意义。
如果您的內部團隊使用 Slack或Microsoft Teams，請部署到那裡。
10.設定實際的績效與 ROI 期望
這是我們在實地所見過的情況 - 熱情的擁護者對於部署代理人工智慧感到非常興奮，以致於向管理階層或使用者過度推銷解決方案。
聊天機器人永遠無法處理 100% 的使用者詢問（您也不希望它這樣！）。如果您關心您的最終使用者，總會有一些不該自動化的邊緣情況。
好消息：部署得宜的聊天機器人對投資報酬率非常有利。無需誇大。
如果您不確定該期待什麼，請嘗試與聊天機平台的客戶成功團隊討論。我們的客戶服務團隊很樂意為聊天機部署制定實際的期望。
11.保持對話
不需要聽起來像個機器人。有很多簡單的方法可以讓聊天機器人聽起來更人性化。
12.建立客製化會話設計
您使用LLM 作為聊天機器人的「大腦」。很好。完美。
很多人認為這意味著他們不需要做任何會話設計。他們只需讓LLM 代理單獨處理即可（謝謝ChatGPT！）。
實際上，您希望您的體驗比平淡無奇的GPT 對話更好。您的品牌如何？您的聊天機器人會有個性嗎？當它不知道答案時，要如何重新導引使用者？
LLM，但不要忘了建立獨特的使用者體驗。
13.規劃長期擴充能力
您說得對：您應該從小事做起。
在您嘗試自動化整個銷售團隊之前，先建立一個AI 領導力產生系統。
但不要讓您的小型試點決定您的長期策略。
例如，我們常看到客戶購買客服聊天機器人，並大獲成功。他們準備擴展他們的解決方案......但他們只買了一個用於客服的解決方案。
想想您的長期路線圖可能是什麼，並據此進行規劃。不要將您的團隊永遠困在試點專案中。
14.選擇符合您的使用個案和團隊技能的聊天機器人平台
市面上有許多聊天機器人平台，要找出適合您需求的平台可能很困難。
有些是專為需要高度彈性的開發團隊所設計。其他則較適合需要低程式碼或無程式碼建立工具的非技術團隊。
在選擇平台之前，請考慮您的使用個案有多複雜、您需要哪些整合，以及您團隊中誰會負責維護機器人。
要找出適合您的方法，請詢問：
- 日常管理這個機器人的團隊技術如何？
- 聊天機器人是否需要處理複雜的工作流程或連接內部系統？
- 我們是否需要多管道支援（網路、WhatsApp、Slack 等）？
- 隨著時間的推移，這個機器人是否需要自訂邏輯或擴充？
- 一旦啟用，誰來維護？
如果您沒有內部的技術專業知識，可以考慮與自由工作者或實施夥伴合作開始。
15.針對使用者和使用個案提供個人化回應
我們發現，越能將機器人個人化，就越能獲得好評。
如果有的話，請使用使用者的姓名，並在回應中直接引用他們的使用個案。
這種個人化實作起來很簡單，而且讓對話感覺更有活力，不再是剪貼式的。
16.與現有系統整合
聊天機器人只有在完成任務時才會有幫助。它如何完成任務？透過連接您組織所使用的任何系統或資料庫。
支援機器人可能需要存取您的服務台。內部人力資源機器人可能需要從共用磁碟中取得政策資訊。潛在客戶開發機器人可能需要將聯絡人資訊推送到您的 CRM。
想清楚您的機器人需要做什麼，並確保它有正確的存取權限。
17.設計時考慮到資料隱私和合規性
如果您的聊天機器人會處理個人或敏感資料，就必須從一開始就建立隱私權。
只儲存您需要的內容。隱藏或匿名化敏感輸入。確保資料在傳輸途中和靜止時都經過加密。
如果需要，請包含同意訊息，並給予使用者選擇退出或要求刪除的方式。
根據您所在的地區或產業，您可能需要建立符合 GDPR 的聊天機器人，或遵循 HIPAA、SOC 2、CCPA 或 ISO 27001 等架構。
與您的法律或合規團隊合作，在啟用前檢閱資料流程和保留政策。
18.對聊天機器人的功能設定明確的期望
大多數的聊天機器人都是以介紹的方式開始 - 具體來說，它們可以為終端使用者做什麼。
明確的期望意味著更少的挫折。「您好，我是 Chatty，我可以幫您處理最近的訂單」。就這麼簡單。
19.告訴您的使用者您有一個聊天機器人
雖然看起來很明顯，但您的使用者只有在您讓他們知道的情況下才會使用您的機器人。
宣傳聊天機器人是提高其 ROI 的一部分。如果沒人使用，那就是浪費錢。就像宣傳任何大型軟體專案一樣。
20.避免冗長的段落
每個人都討厭閱讀冗長的段落，包括您的終端使用者。
將資訊分隔開來，使其更容易獲得和理解。
21.使用按鈕和快速回覆以減少摩擦
如果您使用過商業聊天機器人，您可能會看到一系列的按鈕。
這些按鈕和快速回覆不只是為了外觀，而是引導使用者走向下一步，而不需要他們打字。這可減少溝通中斷的情況，並讓對話更有條理。
它們對於確認或拒絕一個動作，或幫助使用者在幾個常見的意圖之間做出選擇特別有用。
22.縮短問題的距離 - 不要讓使用者感到無所適從
沒有人喜歡被連續問 5 個問題。
最好將輸入分割開來，讓使用者有機會逐一回應。這樣可以減少認知負荷，並提高回應的準確性。
23.將其視為真正的產品，而非副產品來提供資金
廉價的聊天機器人不會帶來很高的 ROI。
預算其他產品的預算：規劃時間、整合工作、強大的後端、使用者測試，以及推出後的更新。
這意味著真正的開發時間，而不是一個實習生和一個Zapier 工作流程。如果您想要真正的成果，請進行相應的投資。
24.讓多個部門參與聊天機的規劃和更新
聊天機器人不只是一個開發工具。它也不只是一個商業解決方案。
這是實施聊天機器人的困難部分，但需要來自不同部門（如果您的組織有多個部門）的意見。
您可能需要來自不同功能的某些類型資訊，包括
- 支援：常見的使用者問題、語氣、升級路徑
- 產品：功能規格、版本更新、技術細節
- 行銷：品牌、訊息傳遞、認可語言
- IT 或工程：整合點、資料存取、API 支援
- 法律或合規：資料隱私權要求、免責聲明
- HR (適用於內部機器人)：政策細節、流程文件
構建機器人？做對了
如果您要構建和部署聊天機器人，請正確操作。
Botpress 提供拖放式視覺流程建立工具、企業等級的安全性、廣泛的教育資料庫，以及由 20,000 多位機器人建立者組成的活躍Discord 社群。
過去 7 年來，我們一直在支援機器人建置者和企業。我們知道何者有效，何者無效。
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常見問題
如果聊天機器人不知道答案怎麼辦？
理想的情況是，它應該承認問題、提供替代方案或將使用者轉介給人工。一個好的後備方案可以讓對話保持有幫助而不是令人沮喪。
為什麼定義 KPI 對聊天機專案如此重要？
如果沒有明確的 KPI，您就無法知道您的機器人是否有幫助。偏移率或潛在客戶轉換率等指標有助於證明價值並指導未來的改進。
設計聊天機器人時，該如何平衡技術與業務需求？
及早讓雙方都參與其中：開發人員負責建置，但業務團隊知道使用者需要什麼。最好的機器人就來自於這種跨功能的合作。
我應該多久更新一次聊天機器人的知識庫？
隨著您的業務變化而變化。如果您更新了政策、價格或常見問題，您的機器人也需要反映出來。過時的資訊是失去信任的最快方法之一。
我需要告訴使用者他們是在和機器人交談嗎？
是的，總是這樣。它可以設定正確的期望、避免混亂，並建立信任。只要事先說明，使用者一般都能接受機器人。
