- 从一开始就明确KPI。
- 通过选择适合技术和非技术团队的工具，平衡业务目标与开发者需求。
- 利用真实使用数据和反馈，持续优化你的机器人。
- 优先考虑易用性，而不是幽默对话或冗长段落。
我们帮助过很多开发者部署聊天机器人，什么情况都见过。
如果做得好，AI 聊天机器人是公司投资回报率最高的项目之一。但如果构建或部署不当，反而会带来更多麻烦。
经过多年、数千次聊天机器人部署，我们的客户成功团队总结了一些最佳实践，供大家参考。
无论你是追求AI线索获取还是人力资源机器人，这些聊天机器人最佳实践都能帮助你让策略与实际效果对齐。
1. 从第一天起就明确 KPI
软件项目不是靠感觉来做的，而是要看最终成效。那么，你打算如何衡量成果？
提前确定成功的标准。可以是转接率、线索转化率、解决时间或任务完成率——选择对你的业务真正重要的指标。
如果你没有提前设定KPI，就无法衡量成效，也无法为后续投资提供依据。
如果你需要关于如何利用KPI的建议，可以看看我写的如何衡量聊天机器人ROI的说明。
2. 平衡业务目标与开发实际
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——我们就不点名了——很适合业务决策者。但一旦交给团队其他成员，开发者就会受限于平台功能。
聊天机器人是开发团队与市场团队的协作成果。成功的部署需要两者的紧密结合。确保你的路线图和工具适合双方需求。
3. 持续根据真实使用数据迭代优化
你的聊天机器人上线时并不代表结束——这只是开始。
关注用户的实际使用情况。他们在哪些环节流失？有哪些问题机器人无法解答？哪些流程过长或过于复杂？
利用对话记录、分析和反馈进行定期更新。聊天机器人分析就是你的得力助手。
最好的机器人是通过持续的小幅改进打造出来的——而不是一次性大规模上线。
4. 优先考虑清晰和实用，而不是花哨的文案
当然，也许我们都喜欢设计一个会调侃用户的幽默机器人。但说实话，这类机器人用起来真的很糟糕。
最成功的机器人都是实用且直接的。你可以为其设计一些个性，但要确保清晰的帮助始终是首要。
5. 保持知识库最新
你的聊天机器人质量取决于其所用数据。
我们经常看到这种情况——团队希望聊天机器人能神奇地解决内部数据问题。
“没人知道哪些信息是对的，所以我们要做个机器人来帮我们梳理！”但实际上，团队里至少要有一个人先把这些信息理清，才能训练聊天机器人。
一旦基础数据准确，就要持续保持更新。
同时指定专人维护文档，或将你的聊天机器人连接到如CMS或数据库等可自动更新的数据源。
6. 明确告知用户这是聊天机器人，而不是人工
有很多关于企业聊天机器人被用户误认为是真人的故事（毕竟，我们发的邮件都差不多，对吧？）
通过明确介绍机器人身份，避免用户混淆。这有助于设定互动预期，即使出现问题，用户也更容易理解和包容。
7. 围绕你的聊天机器人设计新工作流
聊天机器人只有嵌入流程时效果最佳，而不是简单地附加在旁边。
让它成为发起支持请求、提交表单或访问内部文档的默认方式。
例如，可以先让用户通过机器人筛选，再转交给人工，或者将机器人作为常见问题的唯一入口。
如果它是流程的核心部分，使用就会变得自然而然（价值也会随之自动体现！）
8. 利用大语言模型实现灵活对话
过去聊天机器人体验很差，但现在——很大程度上得益于大语言模型（LLM）——已经大为改观。
如今大多数聊天机器人都是LLM代理，结合了LLM和定制的业务逻辑。
它们可以进行自然对话（得益于 自然语言处理），同时遵循公司的规范——既能传递真实信息，又能像人一样交流。
9. 在用户所在的平台部署
网站小部件是个不错的起点——但并不总是用户发起对话的地方。
观察人们已经在用哪些沟通渠道，让你的聊天机器人融入这些沟通流程。
如果你的客户主要使用 WhatsApp 或 Instagram 私信，那么WhatsApp 聊天机器人或社交集成可能更适合。
如果你的内部团队在 Slack 或 Microsoft Teams 上办公，可以直接部署到这些平台。
10. 为性能和投资回报设定合理预期
我们在实际中见过这样的情况——某位热情的推动者对部署智能 AI 代理过于兴奋，结果向管理层或用户过度宣传了解决方案。
聊天机器人永远无法处理 100% 的用户问题（你也不会希望如此！）。如果你在乎终端用户，总会有一些不该自动化的特殊情况。
好消息是：部署得当的聊天机器人能带来极高投资回报率。无需夸大其词。
如果你不确定预期效果，可以和你的聊天机器人平台客户成功团队沟通。我们的 CS 团队很乐意帮助你制定切实可行的部署预期。
11. 保持对话自然流畅
无需让机器人听起来像机器人。有很多简单方法可以让聊天机器人更具人性化。
12. 打造专属对话设计
你正在用LLM作为聊天机器人的“大脑”。很好，完美。
许多人认为这意味着他们无需进行任何对话设计，可以完全交给LLM代理处理（感谢ChatGPT！）。
实际上，你希望用户体验比普通 GPT 聊天更出色。你的品牌形象如何体现？你的聊天机器人会有个性吗？当它不知道答案时，如何引导用户？
可以依赖大语言模型，但别忘了打造独特的用户体验。
13. 规划长期可扩展性
你说得对：应该从小处着手。
在尝试自动化整个销售团队之前，先构建一个AI 潜客获取系统。
但不要让小型试点决定你的长期策略。
例如，我们经常看到客户购买了客服聊天机器人并取得巨大成功。他们准备扩展解决方案……但他们只买了适用于客服场景的产品。
考虑一下你的长期规划，并据此做好计划。不要让你的团队永远停留在试点项目阶段。
14. 选择适合你用例和团队技能的聊天机器人平台
市面上有太多聊天机器人平台，很难判断哪一个最适合你的需求。
有些平台适合需要高度灵活性的开发团队，另一些则更适合需要低代码或无代码构建器的非技术团队。
在选择平台前，请考虑你的用例复杂度、所需集成以及团队中谁将负责维护机器人。
要找出适合自己的方法，可以问自己：
- 负责日常管理这个机器人的团队技术水平如何？
- 聊天机器人是否需要处理复杂流程或连接内部系统？
- 我们是否需要多渠道支持（网页、WhatsApp、Slack等）？
- 这个机器人未来是否需要自定义逻辑或扩展？
- 上线后谁来维护？
如果你没有内部技术团队，可以考虑与自由职业者或实施合作伙伴合作来启动项目。
15. 针对用户和用例个性化回复
我们的经验是，聊天机器人越能个性化，用户接受度就越高。
如有用户姓名可用，请在回复中直接引用他们的使用场景。
这种个性化很容易实现，让对话更具活力，不再像复制粘贴。
16. 与现有系统集成
只有能够完成任务的聊天机器人才有用。它是如何完成任务的？通过连接到你们组织运行的各种系统或数据库。
支持机器人可能需要访问你的工单系统。内部人力资源机器人可能需要从共享盘获取政策信息。线索生成机器人可能需要将联系信息推送到你的CRM。
仔细思考你的机器人需要做什么，确保它有相应的访问权限。
17. 设计时注重数据隐私与合规
如果你的聊天机器人处理个人或敏感数据，隐私保护必须从一开始就内置。
只存储必要的数据。对敏感输入进行掩码或匿名化。确保数据在传输和存储时都已加密。
如有需要，加入同意信息，并为用户提供退出或删除请求的方式。
根据你的地区或行业，你可能需要构建符合GDPR的聊天机器人，或遵循HIPAA、SOC 2、CCPA或ISO 27001等框架。
在上线前，与法务或合规团队一起审查数据流和数据保留政策。
18. 明确告知聊天机器人能做什么
大多数聊天机器人都会以自我介绍开始——特别是介绍它能为终端用户做什么。
明确预期能减少挫败感。“你好，我是Chatty，可以帮你处理最近的订单。”就是这么简单。
19. 告诉用户你有聊天机器人
虽然这似乎很明显，只有让用户知道你的机器人，他们才会使用。
推广聊天机器人是提升投资回报率的重要环节。如果没人用，就是浪费钱。要像发布大型软件项目一样进行宣传。
20. 避免长段落
没人喜欢读长篇大论，你的终端用户也一样。
合理分隔信息，使其更易获取和理解。
21. 使用按钮和快捷回复减少操作阻力
如果你用过企业聊天机器人，可能见过一组按钮供你选择。
按钮和快捷回复不仅仅是为了美观——它们能引导用户进入下一步，无需输入文字。这能减少用户流失，让对话更有条理。
它们特别适合用于确认或拒绝某个操作，或帮助用户在几个常见意图中做选择。
22. 问题要分开提——不要让用户感到压力
没人喜欢被连续问五个问题。
最好将输入拆分，让用户逐项回复。这样可以减轻认知负担，提升回复准确率。
23. 像投资正式产品一样为其提供资金支持，而不是当作副项目
便宜的聊天机器人带不来高投资回报。
预算方面要像对待其他产品一样：包括规划时间、集成开发、强大的后端、用户测试以及上线后的更新维护。
这意味着需要真正的开发时间，而不是一个实习生和一个Zapier流程。如果你想要真正的效果，就要相应投入。
24. 聊天机器人规划与更新要多部门参与
聊天机器人不仅仅是开发工具，也不仅仅是业务解决方案。
这是实施聊天机器人的难点之一，但如果你的组织有多个部门，就需要来自各部门的意见。
你可能需要从不同职能部门获取的信息类型包括：
- 支持：常见用户问题、语气风格、升级路径
- 产品：功能规格、版本更新、技术细节
- 市场营销：品牌建设、信息传递、用语规范
- IT或工程团队：集成接口、数据访问、API支持
- 法律或合规：数据隐私要求、免责声明
- 人力资源（内部机器人）：政策详情、流程文档
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常见问题解答
1. 如果聊天机器人不知道答案会怎样？
如果聊天机器人不知道答案，应明确告知，并提供备选方案（如重新表述问题或推荐相关话题），或将对话升级给人工客服。
2. 为什么为聊天机器人项目定义 KPI 如此重要？
定义KPI很重要，因为它为绩效跟踪提供了可衡量的目标，比如解决率或转化率。没有KPI，就无法评估投资回报率，也无法发现需要优化的环节。
3. 设计聊天机器人时，如何平衡技术需求与业务需求？
在设计聊天机器人时，平衡技术和业务需求需要从一开始就让开发者和业务相关方共同参与。开发者确保技术可行性和可扩展性，业务团队则定义用户目标和工作流程。双方协作一致，才能打造高效的聊天机器人解决方案。
4. 聊天机器人知识库多久更新一次？
每当你的业务信息发生变化（如价格或公司政策），都应及时更新聊天机器人的知识库——最好每月检查一次。保持内容最新能确保准确性，减少支持升级。
5. 我需要告知用户他们正在与机器人对话吗？
是的，你需要告知用户他们正在与机器人对话。透明度能建立信任，帮助用户调整提问方式，更好地匹配机器人的能力，同时也符合许多地区的数据合规要求。
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