什麼是聊天機器人？了解 AI 如何增強客戶體驗

根據我們的 2024 年人工智慧驅動的 CX 趨勢報告，客戶互動預計在三年內增加五倍。同時，三分之二的 客戶體驗 (CX) 領導者期望管理更精簡的團隊。這些團隊計劃投資聊天機器人來交付 客戶服務 一天中的任何時間——無論是一周中的哪一天——並且 提高團隊生產力.

聊天機器人是現代世界的數位管家。雖然他們可能不會在銀托盤上提供雞尾酒，但他們為所有類型的企業提供寶貴的服務，尤其是那些優先考慮客戶體驗和員工服務的企業。另外， 聊天機器人和對話式人工智慧 可以幫助公司提供準確、始終在線的支持，而無需花費大量資金。

了解聊天機器人是什麼、它們如何運作和發展、它們的價值、用例、優勢和最佳實踐，以及下一代機器人（稱為 ）的影響人工智慧代理——在我們的指南中。

本指南中的更多內容：

• 聊天機器人的類型
• 聊天機器人如何運作？
• 聊天機器人的價值
• 最常見的聊天機器人用例
• 聊天機器人有什麼好處？
• 人工智慧與聊天機器人
• 聊天機器人的挑戰
• 聊天機器人是如何演化的？
• 聊天機器人最佳實踐
• 如何創建聊天機器人
• 常見問題
  
• 借助 AI 代理在 CX 領域保持領先

聊天機器人的類型

不同類型的聊天機器人的複雜性和複雜性各不相同。聊天機器人的三種主要類型，全部分類為 自然語言處理 (NLP) 機器人 但因其目的、編程和培訓而有所不同，分別是：

• 基於規則的聊天機器人： 基於規則的聊天機器人遵循預先確定的規則。這些聊天機器人使用自動化來匹配輸入和輸出，並且比其他類型的聊天機器人複雜程度較低。
• 生成式人工智慧 聊天機器人： 生成式人工智慧聊天機器人能夠理解情境並創建模擬自然人類語言的新的動態回應。不幸的是，這些人工智慧驅動的聊天機器人可能會產生幻覺或將不真實的想法當作事實，因此有必要採用混合方法併升級到人工智慧代理（同時使用生成式人工智慧和對話設計），以便您更好地控制客戶交互，並允許您的機器人完全解決更複雜的查詢。
• 人工智慧代理： 人工智慧代理經過數十億次真實互動的訓練，以了解客戶體驗的細微差別，是下一代人工智慧驅動的機器人。 AI 代理專為 CX 打造，可無縫整合到後端系統中，無需人工幹預即可 24/7 解決最複雜的問題。

客戶期望，尤其是有關 CX 和服務的領域，正在不斷發展。為了滿足這些不斷變化的需求，企業必須投資於自主機器人支援和人工智慧代理，否則就有落後的風險。

聊天機器人如何運作？

聊天機器人使用預先定義的對話流、自然語言處理 (NLP) 和/或 機器學習 (ML) 即時回答使用者的問題並引導客戶完成不同的場景。例如，企業可以使用生成式人工智慧聊天機器人來回答常見問題解答， 企業聊天機器人 收集客戶數據， 服務台聊天機器人 維護知識管理，人工智慧代理回答有關退款、換貨和其他微妙情況的複雜問題。

在 CX 方面，聊天機器人以獨特的方式運作。他們可以連接到公司的 知識庫，讓他們能夠快速準確地回答 常見問題解答 或為客戶提供有關特定查詢的詳細文章。

人工智慧代理將典型聊天機器人的工作方式更進一步。由於這些聊天機器人經過了數十億次 CX 互動的預先訓練，因此它們可以自主解決複雜的詢問並邊學習邊提供更好的支援。 AI 代理還可以預測 客戶需求，使他們能夠提供個人化建議或主動向使用者發送有關問題的訊息。另外，它們整合到後端系統中以無縫交互 客戶資料庫軟體 和 API 來提供超個人化的支援。

聊天機器人的價值

聊天機器人是邁向革命性未來的起點。他們開始了自動化的過程 客戶支援，為人工智慧代理提升和簡化服務打開了大門。如今，人工智慧代理商透過優先考慮 徹底改變了公司與客戶和員工互動的方式。個性化客戶服務 並改善業務流程。

值得注意的是，並非所有聊天機器人都是一樣的，或提供相同的價值。笨重或未自訂的機器人帶來的糟糕的聊天機器人體驗不會改善服務或自動化支援，尤其是在客戶期望越來越高的情況下。然而，人工智慧代理始終能夠隨時以任何語言提供無縫、自動化的支援。

投資人工智慧代理商可以讓您的企業自動化 個人化，準確一致地回應客戶的詢問，並提供 24/7 支援。透過確保客戶和員工獲得他們需要的幫助（當他們需要時），這些機器人為 設定了新的基準。客戶服務 和卓越的服務。此外，這些機器人減少了人類代理所需的日常工作，使他們能夠專注於關係驅動的互動和其他更有價值的任務。

最常見的聊天機器人用例

許多企業使用聊天機器人來改善客戶服務並促進 客戶忠誠度。以下是公司利用聊天機器人技術的其他一些最常見方式：

• 數據收集： 機器人使團隊能夠收集和分析大量數據，追蹤 人工智慧分析，並利用可行的見解來優化聊天機器人的性能、更新產品、改進服務，並將複雜的問題直接交給人工代理。
• 促銷: 歡迎新訪客，收集潛在客戶訊息，並透過 將詳細資訊傳遞給銷售團隊銷售聊天機器人.
• 常見問題解答： 基本的聊天機器人可以回答常見問題，從企業的知識庫中獲取答案。
• 密碼重設： 需要重設密碼的客戶和員工可以向聊天機器人尋求指示或協助，並在一天中的任何時間獲得即時服務。

由於人工智慧代理比其他類型的聊天機器人更加複雜，因此我們在下面列出了一些更常見的人工智慧代理用例：

• 自主客戶服務： 智慧 用於客戶服務的聊天機器人- 就像人工智慧代理一樣 - 甚至可以理解並完全解決最複雜的客戶問題。
• 自動化員工服務： 聊天機器人可以提供幫助 人工智慧驅動的員工服務 解決方案簡化人力資源管理、回答員工詢問並提供即時 內部客戶服務.
• 個人化推薦： 聊天機器人可以透過個人化服務取悅客戶，根據過去的行為、期望和需求提出建議。
• 預約安排： 人工智慧驅動的機器人可以安排客戶預約並回答有關安排更新的問題。
• 全通路客戶服務: 聊天機器人可以全天候提供多語言、全通路支援。
• 訂單與庫存追蹤： 機器人與 無縫整合銷售追蹤軟體 告訴客戶哪些產品有庫存、提供運費預估、購買後更新訂單位置以及退款或換貨。

今天的聊天機器人不僅僅是回答問題：它們預測需求、推動參與並創造激發忠誠度和提高保留率的客戶體驗。

聊天機器人有什麼好處？

隨著人工智慧代理人的興起， 聊天機器人的好處 現在比過去大得多。以下是易於存取的人工智慧代理的一些主要優勢：

• 始終在線的支援： 今天的客戶期望立即獲得幫助。跨首選管道部署聊天機器人可確保客戶獲得 24/7 全天候支援。
• 增強的成長機會： 使用聊天機器人同時為更多客戶提供服務，並幫助客服人員事半功倍。因此，團隊可以快速擴展並持續幫助更多客戶。
• 增加轉換： 客戶服務機器人可以提升
  潛在客戶轉換，透過向消費者展示影像輪播、表單、選項清單和其他訊息傳遞元素來促使消費者採取行動。
• 改進的個人化： 聊天機器人與業務系統連接，幫助代理商捕獲客戶詳細信息，例如姓名、問題類型和聯絡資訊。這可以在互動過程中的任何時刻實現個人化。
• 提升的角色： 隨著聊天機器人自動執行簡單的任務並處理複雜的任務，代理和經理的角色轉向人工智慧監督員。此外，聊天機器人使客服人員能夠將時間和精力集中在細緻的互動上。
• 精細的回應一致性：聊天機器人對相關詢問提供相同或相似的回應，確保所有客戶得到相同等級的服務。機器人還遵循品牌要求並以一致的語氣和聲音提供答案。

• 提高客戶參與度： 透過提供快速、個人化和全天候的支持，聊天機器人鼓勵 客戶參與、更深層的聯繫以及更高的保留率。
• 降低成本： 自動執行日常客戶查詢並確定可以在哪些方面進行營運改進，使聊天機器人能夠解決常見問題解答並提高客戶服務效率。
• 增強 客戶滿意度: 聊天機器人提供即時、方便的支持，減少等待時間和挫折感。此外，他們個性化回應和理解客戶詢問的能力改善了客戶體驗互動。

無論您是希望消除客服人員重複的客戶查詢還是延長支援時間，實施聊天機器人都可以幫助您將 CX 和員工服務提升到一個新的水平。

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人工智慧與聊天機器人

人工智慧 是聊天機器人快速發展的驅動力。一旦僅限於簡單的腳本交互，人工智慧驅動的聊天機器人就會使用 NLP 和機器學習的進步來進行不需要腳本的對話。隨著生成式人工智慧的出現，聊天機器人變得越來越複雜（也越來越強大），有效地改變了聊天機器人的遊戲規則。

AI 以多種方式為聊天機器人提供支持，但 Zendesk AI 等解決方案正在迅速提升客戶體驗機器人處理交互、響應複雜查詢、隨著時間的推移調整行為以及提供更準確和相關信息的方式。借助專為 CX 打造的 AI 而不是通用人工智慧，Zendesk AI Agent 可以解決互動中的細微差別，這對於提供卓越的客戶服務至關重要。

此外，在投資 時，您不再需要在成本和品質之間做出選擇。最好的人工智慧聊天機器人。實施 Zendesk AI 和我們的 AI 代理不需要技術專業知識，這使得我們的解決方案經濟高效且易於使用。根據我們的人工智慧驅動的客戶體驗趨勢報告，當我們努力實現大多數客戶互動將實現自動化（並且 100% 的互動將以某種形式利用人工智慧）時，機器人的能力必須提高。此外，隨著客戶互動的增加，投資於能夠滿足期望並提高團隊效率的人工智慧和聊天機器人對於未來的成功至關重要。

聊天機器人的挑戰

每項新技術都需要考慮挑戰。下面，我們列出了與聊天機器人相關的一些最常見的挑戰，以及使用 Zendesk AI 來緩解這些挑戰的方法。

• 幻覺： 當人工智慧識別出某種模式但並未真正理解該訊息，導致其生成並呈現實際上不正確或完全捏造的回應時，就會出現幻覺。投資一家可以設定參數並擁有旨在檢測 的人工智慧代理的人工智慧提供者客戶情緒 並為複雜的互動提供準確的答案。
• 安全與隱私： 不受監管和管理不善的聊天機器人可能會帶來安全風險。透過 Zendesk， 高級客戶資料隱私和保護 觸手可及，因此您可以實現服務自動化，同時優先考慮隱私和安全。
• 實作時間表： 部署機器人可能需要時間和資源。借助 Zendesk，您可以將 AI 代理程式的部署時間從幾週縮短到幾天，無需任何技術技能。
• 培訓： 有偏見、過時且耗時的培訓可能會為聊天機器人的使用帶來問題和困難。然而，Zendesk AI 代理經過數十億客戶互動和真實對話資料的預先訓練，可以自動檢測 客戶意圖 並像人類特工一樣做出反應。
• 多語言對話流程： You need to reach customers where they are in the language that’s most comfortable for them. With a solution that interacts in more than 100 languages out of the box, you can easily serve customers in multiple languages.
• Contextualized responses: As basic and rule-based bots are unable to respond outside of scripted conversations, their responses can miss the point of a customer’s inquiry. With Zendesk AI Agents, you can automatically deliver contextualized responses based on interaction history and customer feedback.

Despite their limits, chatbots are here to stay, so choose the next generation of AI-powered chatbots to provide high-quality service every time.

How have chatbots evolved?

In the 1960s, a computer scientist at MIT was credited for creating Eliza, the first chatbot. Since the creation of this simple bot, chatbots have significantly evolved—and continue to create seamless conversational experiences.

Discover the evolution of chatbots below:

• 1966 to 2009: The first generation of chatbots—including Eliza and A.L.I.C.E.—were created and later improved. These basic chatbots used recognition capabilities to produce scripted responses for specific keywords. These bots built the foundation for modern chatbots.
• 2010 to 2020: The second generation of conversational chatbots was born. These bots use advanced NLP and ML processing to understand human language and process voice commands.
• 2021 to 2023: Generative AI bots like ChatGPT and Gemini are trained on massive data sets. By using transformers and large language models, these bots generate brand-new, contextually relevant outputs to all types of inputs.
• Present: Chatbots across the board have become far more sophisticated and specialized in their functionality. Today’s bots leverage advanced AI capabilities to deliver more nuanced, personalized interactions. This shift has allowed them to become more targeted in their use cases, designed to handle specific tasks with greater precision and efficiency. For example, in customer experience, the next generation of chatbots—AI agents—can autonomously solve issues of any complexity. AI agents are trained on billions of interactions, enabling them to provide personalized, accurate responses. These bots are purpose-built for CX and can summarize calls, draft emails, converse with customers, and more.

Modern chatbots are designed to connect with customers without the need for human interference. With the increase in mobile device use and unique messaging channels, utilizing customer service chatbot software has become more popular.

Using advanced AI technology, chatbots have evolved from answering a limited number of common questions to understanding customer sentiment and answering complex queries in a brand’s tone of voice.

Chatbot best practices

If you’re ready to improve your digital customer service experience by investing in a chatbot, consider these best practices:

• Disclose when you’re using AI: Inform customers when they’re conversing with a chatbot and when you use AI to draw from your knowledge base to improve AI transparency, set expectations, and promote acceptance and customer trust.
• Choose the right software for you. Invest in a custom-made solution that allows you to make your AI agent an extension of your brand with a specific chatbot persona rather than a clunky tool.
• Start quickly by connecting to your knowledge base. Provide instant and accurate responses to customers.
• Integrate with your backend systems to drive automation. Seamlessly connect with any business system to collect, organize, and analyze customer data to deliver accurate and contextual responses.
• Use a hybrid approach to prioritize personalization. Identify topics that require more guidance and build customizable and controllable conversation flows that deliver step-by-step resolutions.
• Follow quality assurance principles to catch blind spots. Fine-tune and optimize support processes by automating QA to track areas for improvement and regulate compliance.
• Collect and use customer insights. Expand new use cases, languages, channels, and markets based on feedback gathered from customer surveys and Voice of the Customer findings.
• Keep your tone of voice on brand. 為您的聊天機器人提供指導原則和期望，包括要避免的單字和短語。另外，不要忘記選擇適應性強的 聊天機器人角色 和一個合適的 創意聊天機器人名稱.

使用聊天機器人沒有一刀切的方法，但這些最佳實踐可以作為從哪裡開始的一般指南。創建或選擇適合您的聊天機器人，幫助您實現業務目標，並在努力實現 80% 的自動化率和卓越服務時盡最大努力。

如何創建聊天機器人

企業最常使用聊天機器人軟體創建聊天機器人。然而，並非所有聊天機器人軟體都是一樣的。雖然某些企業可能需要複雜的軟體和開發團隊，但 Zendesk AI Agent 可以開箱即用，因此您的團隊可以從第一天開始提供有意義、一致的支持，而無需僱用開發人員團隊。

透過投資 Zendesk 這樣的人工智慧解決方案，公司可以投資以客戶體驗為中心的聊天機器人，並透過部署人工智慧代理在一夜之間提高其支援能力。另外，有必要考慮這些主要的人工智慧聊天機器人功能：

• 快速、開箱即用的實施

• 人工智慧透明度

• 後端整合

• 全通路和 多語言支援
• 易於使用

預計人工智慧很快將成為提供所有類型客戶體驗的關鍵，因此選擇 CX-forward 聊天機器人軟體至關重要。

常見問題

借助 AI 代理在 CX 領域保持領先

根據《2024 年 Zendesk 客戶體驗趨勢報告》，72% 的 CX 領導者認為聊天機器人應該是品牌身份的智慧延伸，而不是完成任務的簡單機器。隨著科技的快速發展，聊天機器人也正在轉變為具有做更多事情的能力（和功能）的數位代理。

投資人工智慧代理商和尖端技術（例如 Zendesk AI），以優先考慮客戶體驗並保持領先趨勢。 Zendesk 正在推動客戶服務聊天機器人的未來，讓企業能夠個人化對話、自主解決複雜的詢問，並幫助人工客服專注於更細緻的客戶需求。

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