聊天機器人攔截率完整指南【2025】

高攔截率代表你的 AI 聊天機器人 運作成功。

但什麼是攔截率？又該如何提升？

你來對地方了——本文將深入介紹聊天機器人攔截率、最佳實踐、如何衡量、攔截率低的原因，以及改善方法。

讓我們開始吧！

什麼是聊天機器人攔截率？

聊天機器人攔截率是指 聊天機器人能夠成功處理、無需轉交真人的使用者互動或查詢的百分比。

它衡量聊天機器人在其能力範圍內解決問題或提供資訊的效率。這通常被用來評估 企業級聊天機器人 的成效，例如：

• 客服聊天機器人
• 技術支援聊天機器人
• 人資聊天機器人
• 以及其他協助型聊天機器人

較高的攔截率通常代表聊天機器人能有效滿足使用者需求，減輕真人客服負擔，提升營運效率。

自動化與人工轉接的平衡

沒有公司會追求 100% 的攔截率。總會有需要真人與使用者對話的情境——像是高價值銷售或需個人化處理的敏感問題。

目標不是完全取代真人參與，而是 取得平衡，讓自動化處理重複或簡單的任務，釋放團隊人力專注於最有價值的互動。

設計聊天機器人能在需要時順利轉接真人，確保使用者在正確的時機獲得合適的支援，提升效率與顧客滿意度。

我要如何衡量我的聊天機器人攔截率？

要衡量聊天機器人攔截率，請依照以下步驟進行：

1. 追蹤總互動數與轉接數

統計一段期間內，聊天機器人與使用者的總互動次數，包括所有對話、查詢或任務。

接著，追蹤被轉交給真人或被標記為未解決的互動數。

「轉接」可能包含直接交由真人處理，或使用者明確要求協助的情況。

2. 計算攔截率

請使用以下公式：

封閉率 = （1 −［升級互動數 / 總互動數］）× 100

例如，若你的聊天機器人在 1,000 次互動中，有 900 次無需轉接真人，則計算如下：

封閉率 = (1−1000/100​) × 100 = 90%

3. 或使用分析工具

可利用 聊天機器人分析或客服平台，自動追蹤並報告攔截率等指標。這些工具通常還能提供轉接原因與使用者滿意度等進一步洞察。

持續監控並根據此指標優化，有助於提升聊天機器人的效率與使用體驗。

為什麼我的聊天機器人攔截率很低？

攔截率低通常是因為機器人無法理解查詢、缺乏正確資料，或無法處理複雜任務。當使用者覺得機器人無法滿足需求時，就會選擇轉接。

以下是攔截率低的常見原因：

• 意圖辨識不佳或誤解查詢
• 知識庫有限或過時
• 無法在對話中維持情境
• 未與關鍵資料來源整合
• 聊天機器人功能範圍不明確

高攔截率聊天機器人的最佳實踐

以 LLM 取代意圖分類器

高攔截率的聊天機器人通常由 LLM 驅動，而非傳統意圖分類器。

LLM 擅長理解細膩、自由形式的語言，能適應多變的表達方式，非常適合處理複雜或突發的查詢。

這樣可免除僵化的意圖對應，讓聊天機器人（有時稱為 LLM agent）能靈活且精確地回應更多元的使用者輸入。

如 我們營運長在文章中說明，Botpress 採用 LLM 而非意圖分類器，這點與競爭對手不同。

設計可適應的對話

聊天機器人不應只依賴靜態流程，而要能即時根據使用者行為動態調整。

透過情境感知與決策演算法，機器人能在對話中調整策略。即使使用者更換話題、資訊不完整或有追問，也能保持相關性，提升解決率。

設計動態聊天機器人最簡單的方法，就是使用 代理式 AI，讓機器人能根據現有工具自主決定最佳處理方式。

善用檢索增強系統

結合 檢索增強生成（RAG）與 CRM、知識庫等整合，能發揮聊天機器人的最大潛力。

即時從可靠來源取得領域專屬資訊，讓機器人能回答複雜問題、完成多步驟任務，無需轉接真人。

我要如何提升我的聊天機器人攔截率？

好消息是，你可以主動提升聊天機器人的攔截率，關鍵在於如何開發機器人並向使用者清楚說明其用途。

以下是提升攔截率的 6 個方法：

1. 以 LLM 改善意圖辨識

將傳統意圖分類器換成 LLM，通常能提升攔截率。

LLM 能理解細膩、自由的語言表達，適應多元說法，這種進階理解力可減少誤解，讓聊天機器人更準確、流暢地處理複雜且不可預期的對話。

2. 擴充知識庫

持續更新聊天機器人的知識庫，是提升互動滿意度的關鍵。

定期新增常見問答、產品資訊與常見問題解決方案，讓機器人能處理更多元的查詢，確保使用者獲得正確且即時的回應。

3. 增加解決路徑

在轉接真人前，聊天機器人會嘗試自行解決問題。如果成效不佳，請增加更多可供使用者選擇的解決路徑。

加入備用選項，如釐清問題或提供替代方案，讓機器人有更多機會滿足使用者需求。

4. 全流程內建支援

如果你的流程包含複雜工作（如預約、故障排除），請確保使用者能在無需真人協助下順利完成。能引導使用者完成這些流程的聊天機器人，可避免轉接真人。

5. 明確說明你的聊天機器人用途

從一開始就設定明確的期望。引導使用者了解聊天機器人能處理哪些問題，以及其擅長的領域。這能避免使用者感到挫折，並將對話導向機器人最擅長的範圍，讓其發揮最大效益。

6. 監控績效

追蹤關鍵指標，例如未解決問題數、升級率和滿意度分數，以評估聊天機器人的表現。運用這些洞察找出可改進之處，並評估更新成效。

打造最具彈性的平臺

支援聊天機器人開發者是我們的專長。憑藉市面上最強大且彈性的 AI 智能代理平臺，我們已在全球部署超過 75 萬個聊天機器人。

在 Botpress 上建置很簡單，有拖拉式視覺流程編輯器、豐富的教學資源，以及超過 20,000 名機器人開發者的活躍 Discord 社群。

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常見問題

1. 攔截率對顧客滿意度和長期忠誠度有何影響？

攔截率直接影響顧客滿意度和忠誠度，因為當聊天機器人能在不需人工介入的情況下解決問題時，顧客能獲得更快速、順暢的支援。這有助於建立信任，也提升顧客回流及推薦品牌的意願。

2. 提升聊天機器人攔截率與增加人力相比，投資報酬率如何？

提升聊天機器人攔截率的投資報酬率通常高於增加人力，因為它能處理更多量的問題而不需擴編，並讓客服專員專注於需要同理心或專業知識的複雜問題。長期下來，這能以更低的單次解決成本提升效率與顧客體驗。

3. 企業理想的攔截率目標是多少？該如何訂定？

企業理想的攔截率通常介於 70–90% 之間，但實際目標會依據使用情境的複雜度，以及企業對自動化的接受程度而有所不同。攔截率越高越好，但前提是機器人仍能準確解決問題，不會讓使用者感到挫折。

4. 使用者回饋循環在提升攔截率上扮演什麼角色？

使用者回饋循環對提升攔截率至關重要，因為它能指出機器人失誤的地方。這些資料有助於團隊重新訓練模型，補足知識缺口，否則會降低機器人的效能。

5. 哪些類型的整合（如 CRM、ERP 等）對攔截率影響最大？

CRM、ERP 及知識庫等整合對提升自助解決率（containment）影響最大，因為它們讓聊天機器人能存取即時且個人化的資料，例如訂單狀態、帳戶資訊或庫存細節，從而能解決更多類型的查詢。