高聊天機遏制率是AI 聊天機成功的象徵。
但何謂遏制率？又該如何改善呢？
您來對地方了 - 讓我們深入瞭解聊天機器人的涵蓋率、最佳實務、如何衡量、為什麼有些涵蓋率如此低，以及如何解決問題。
讓我們開始吧！
什麼是聊天機遏制率？
聊天機器人包含率是指聊天機器人成功處理的使用者互動或查詢中，不需要升級到人工處理的百分比。
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。它通常被用作以下方面的成功指標
較高的包含率通常表示聊天機器人能有效率地滿足使用者需求，減少人工客服人員的工作量，並提高作業效率。
平衡自動化與人工升級
任何公司都不希望有 100% 的遏制率。在某些情況下，您的團隊總會想要與使用者對話，例如進行高價值的銷售或解決需要個人接觸的敏感問題。
我們的目標不是要完全取代人的參與，而是要取得平衡，讓自動化處理重複或直接的任務，讓您的團隊可以專注於產生最大價值的互動。
透過設計您的聊天機器人，在需要時無縫升級至人工，您可以確保使用者在正確的時間獲得正確的支援，提升效率和客戶滿意度。
如何測量聊天機器人的包含率？
若要測量您的聊天機器人包含率，請遵循以下步驟：
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被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，您就能提升聊天機器人的效率和使用者體驗。
為什麼我的聊天機遏制率很低？
當聊天機器人無法理解查詢、缺乏正確的資料或無法處理複雜的任務時，往往會發生聊天機器人包含率低的問題。當使用者覺得聊天機器人無法滿足他們的需求時，他們會將問題升級。
以下是低遏制率的常見原因：
- 意向識別不良或錯誤詮釋的查詢
- 有限或過時的知識庫
- 無法在對話中維持上下文
- 缺乏與主要資料來源的整合
- 聊天機器人的功能範圍不明確
高控制聊天機器人的最佳實踐
使用LLMs 取代意圖分類器
當LLMs 而非意向分類器提供動力時，高控制聊天機器人就會茁壯成長。
LLMs 他們擅長理解細微、自由的語言，並能適應不同的措辭，是處理複雜或意外查詢的理想選擇。
它們不需要僵硬的意圖對應，讓聊天機器人可以彈性、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，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。
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。
如何提高聊天機的包含率？
幸運的是，您有能力提高聊天機器人的包含率。這一切都取決於您如何開發聊天機器人，並將其目的傳達給您的使用者。
以下是 6 種提高聊天機器人包含率的方法：
1.以下列方式改善意圖識別LLMs
從傳統的意圖分類器轉換到LLMs ，很可能會提高您的遏制率。
與僵化的意圖對應不同，LLMs 能夠理解細微、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。
建立在最具彈性的平台上
支援聊天機器人建置者是我們最擅長的工作。我們擁有市場上功能最強大、最靈活的 AI 代理平台，已在全球部署超過 750,000+ 個聊天機器人。
很容易構建Botpress 具有拖放式視覺流程建構器、內容豐富的教育庫以及由 20,000 多個機器人建構者組成的活躍Discord社群。
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