我们帮助很多构建者部署了聊天机器人。我们见多识广。
如果操作得当，人工智能聊天机器人是公司投资回报率最高的项目之一。但是，如果聊天机器人设计不当或部署不当，可能会带来更多麻烦，得不偿失。
经过数年和数千次聊天机器人部署，我们的客户成功团队汇编了一些部署聊天机器人的最佳实践。
无论您的目标是人工智能引导生成还是人力资源机器人，这些聊天机器人的最佳实践都能帮助您将战略与现实世界的结果相结合。
1.从第一天起就确定明确的关键绩效指标
软件项目与氛围无关。它关乎底线。那么你打算如何衡量它呢？
预先确定成功的样子。可以是偏离率、线索转化率、解决问题的时间或任务完成率--只要是对您的业务有实际意义的。
如果不及早确定关键绩效指标，就无法跟踪效果或证明持续投资的合理性。
如果您想了解如何利用 KPI，可以查看我关于如何衡量聊天机器人投资回报率的说明。
2.平衡业务目标与开发人员的现实情况
像 Langchain 这样的解决方案非常适合开发人员。但这意味着业务方面的团队成员通常无法协作部署。
我们的一些竞争对手--我们不点名--非常适合业务决策者。但是，一旦他们将工作交给团队的其他成员，他们的开发人员就会被有限的平台束缚住手脚。
聊天机器人是开发团队和市场团队的合作成果。成功的部署是两者的结合。请确保您的路线图和工具非常适合双方。
3.根据实际使用数据不断迭代
您的聊天机器人在推出时并没有完成，它才刚刚开始。
监控人们实际使用它的情况。他们在哪里放弃了？他们在问什么问题，而它无法回答？哪些流程太长或太混乱？
利用记录、分析和反馈定期进行更新。聊天机器人分析是你的必经之路。
最好的机器人是通过持续的微小变化而建立起来的，而不是一次大的启动。
4.优先考虑清晰度和有用性，而不是诙谐的文案
当然，也许我们都喜欢设计一个诙谐戏谑的机器人来打击用户。但老实说，这些机器人用起来真的很糟糕。
最成功的机器人都是乐于助人、直截了当的。如果你愿意，也可以设计一些个性的东西，但要确保它在明确的帮助面前处于次要地位。
5.不断更新知识库
聊天机器人的好坏取决于它使用的数据。
我们经常看到这样的情况--一个团队希望聊天机器人能神奇地解决他们的内部数据问题。
没有人知道哪些信息是正确的，所以我们要建一个机器人来帮我们分类！'。不幸的是，在培训聊天机器人之前，团队中至少有一个人需要整理信息。
一旦基础数据准确无误，就应不断更新。
指派专人维护文档，或将聊天机器人连接到自动更新源，如内容管理系统或数据库。
6.明确指出这是聊天机器人，不是人类
有很多商业聊天机器人让用户误以为是人类的故事（说到底，我们发送的电子邮件都差不多，不是吗？）
明确介绍机器人是机器人，避免混淆。这有助于为交互设定期望值，而且如果某些功能不能完美运行，用户也更容易原谅。
7.围绕聊天机器人设计新的工作流程
当聊天机器人嵌入到流程中，而不仅仅是附加在流程旁边时，它的效果最好。
使其成为启动支持请求、提交表单或访问内部文档的默认方式。
例如，在将用户转交给人工之前，先让用户通过机器人，或者将机器人作为常见问题的单一入口。
如果它是流程的核心，使用就会变得自动（价值也会自动！）。
8.使用LLMs 进行灵活对话
聊天机器人曾经很糟糕，但现在--这主要归功于LLMs --它们不必再糟糕了。
如今，大多数聊天机器人都是LLM 代理，它们结合使用LLMs 和定制业务逻辑。
他们可以进行自然对话（得益于自然语言处理技术），但仍要遵守公司的指导方针--在传达真实信息的同时，还要听起来像一个人。
9.在用户所在位置部署
网站小工具是一个良好的开端，但它并不总是对话发生的地方。
如果您的客户使用WhatsApp 或Instagram DM，那么WhatsApp 聊天机器人或社交整合可能更有意义。
如果您的内部团队使用 Slack或Microsoft Teams，请部署到那里。
看看人们已经在哪里交流，让聊天机器人成为交流的一部分。
10.对绩效和投资回报率设定切合实际的预期
这是我们在现场看到的一种情况--热情的拥护者对部署代理人工智能过于兴奋，以至于向管理层或用户过度推销该解决方案。
聊天机器人永远无法处理 100% 的用户询问（您也不希望它这样！）。如果您关心您的最终用户，那么总会有一些边缘情况不应该被自动处理。
好消息部署得当的聊天机器人对投资回报率大有裨益。无需夸大。
如果您不确定会有什么期望，请尝试与聊天机器人平台的客户成功团队沟通。我们的客户服务团队很乐意为您制定切实可行的聊天机器人部署预期。
11.保持对话的对话性
没必要听起来像个机器人。有很多简单的方法可以让聊天机器人听起来更人性化。
12.定制对话设计
你用LLM 作为聊天机器人的 "大脑"。很好。好极了
很多人认为这意味着他们不需要做任何对话设计。他们只需让LLM 代理单独处理即可（感谢ChatGPT！）。
实际上，您希望自己的体验比平淡无奇GPT 对话更好。您的品牌如何？您的聊天机器人有个性吗？当它不知道答案时如何重新引导用户？
依靠LLM，但不要忘记打造独特的用户体验。
13.规划长期可扩展性
你说得对：应该从小事做起。
在尝试将整个销售团队自动化之前，先建立一个人工智能销售线索生成系统。
但是，不要让小试点决定你的长期战略。
例如，我们经常看到客户购买了一个客服聊天机器人，并取得了巨大成功。他们准备扩展解决方案......但他们只购买了一个适用于客服的解决方案。
想想你的长期路线图是什么，并制定相应的计划。不要将团队永远禁锢在试点项目中。
14.选择与您的使用案例和团队技能相匹配的聊天机器人平台
现在有很多聊天机器人平台，很难确定哪一个适合您的需求。
有些是为需要充分灵活性的重开发团队设计的。另一些则更适合需要低代码或无代码构建工具的非技术团队。
在选择平台之前，请考虑使用案例的复杂程度、需要哪些集成以及团队中谁来维护机器人。
要找出适合自己的方法，请提问：
- 日常管理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的工作流程或连接内部系统？
- 我们是否需要多渠道支持（网络、WhatsApp、Slack 等）？
- 随着时间的推移，这个机器人是否需要自定义逻辑或扩展？
- 一旦上线，谁来维护？
如果你没有内部技术专长，可以考虑与自由职业者或实施合作伙伴合作，开始工作。
15.针对用户和用例的个性化响应
我们发现，机器人的个性化程度越高，反响就越好。
如果有用户名，请使用用户名，并在回复中直接引用他们的用例。
这种个性化很容易实现，而且能让对话更有活力，不再是剪贴式的。
16.与现有系统集成
聊天机器人只有在能完成任务的情况下才能发挥作用。它如何完成任务？通过连接企业运行的任何系统或数据库。
支持机器人可能需要访问您的服务台。内部人力资源机器人可能需要从共享驱动器中提取政策信息。销售线索机器人可能需要将联系人信息推送到 CRM。
想清楚你的机器人需要做什么，并确保它有正确的访问权限。
17.设计时考虑数据隐私和合规性
如果您的聊天机器人要处理个人或敏感数据，则需要从一开始就考虑到隐私问题。
只存储您需要的内容。屏蔽或匿名化敏感输入。确保数据在传输和静止时都经过加密。
如果需要，可包含同意信息，并为用户提供选择退出或要求删除的途径。
根据您所在地区或行业的不同，您可能需要构建一个符合 GDPR 标准的聊天机器人，或遵循 HIPAA、SOC 2、CCPA 或 ISO 27001 等框架。
与法律或合规团队合作，在上线前审查数据流和保留政策。
18.对聊天机器人的功能设定明确的预期
大多数聊天机器人的开场白都是介绍--具体来说，它们能为最终用户做些什么。
明确的期望意味着减少挫折。"您好，我是 Chatty，我可以帮您处理最近的订单"。就这么简单。
19.告诉用户你有一个聊天机器人
虽然这看似显而易见，但只有让用户知道你的机器人，他们才会使用你的机器人。
宣传聊天机器人是提高投资回报率的一部分。如果没人使用，那就是浪费钱。就像发布任何大型软件项目一样宣传聊天机器人。
20.避免冗长段落
每个人都讨厌阅读冗长的段落，包括你的最终用户。
将信息间隔开来，使其更容易获取和理解。
21.使用按钮和快速回复减少摩擦
如果您使用过商务聊天机器人，您可能会看到一系列按钮。
这些按钮和快速回复不仅仅是为了美观，它们还能引导用户进行下一步操作，而无需打字。这减少了用户的流失，并保持了对话的条理性。
它们对于确认或拒绝某个操作，或帮助用户在几个常见意图之间做出选择尤其有用。
22.间隔提问--不要让用户不知所措
没有人喜欢被连续问 5 个问题。
最好是将输入分割开来，让用户有机会对每个输入做出回应。这样可以减少认知负荷，提高响应的准确性。
23.把它当作一个真正的产品，而不是一个副业项目来资助
廉价的聊天机器人不会带来很高的投资回报率。
为其他产品做好预算：规划时间、集成工作、强大的后台、用户测试和发布后更新。
这意味着真正的开发时间，而不是一个实习生和一个Zapier 工作流程。如果你想获得真正的成果，那就进行相应的投资。
24.让多个部门参与聊天机器人的规划和更新
聊天机器人不仅仅是一个开发工具。它也不仅仅是一个商业解决方案。
这是实施聊天机器人的一个难点，但需要各部门（如果您的组织有多个部门）提供意见。
您可能需要从不同功能中获取的信息包括
- 支持：常见用户问题、语气、升级路径
- 产品：功能规格、版本更新、技术细节
- 营销：品牌、信息传递、认可的语言
- 信息技术或工程：集成点、数据访问、应用程序接口支持
- 法律或合规：数据隐私要求、免责声明
- 人力资源（针对内部机器人）：政策细节、流程文档
构建机器人？正确操作
如果您要构建和部署聊天机器人，请务必正确操作。
Botpress 提供拖放式可视化流程生成器、企业级安全性、丰富的教育资料库以及由 20,000 多名机器人构建者组成的活跃Discord 社区。
在过去的 7 年中，我们一直在为机器人构建者和企业提供支持。我们知道什么有效，什么无效。
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