聊天機器人App怎麼選？5大功能比較與企業應用情境解析

最近在想...聊天機器人 App 到底怎麼選？

嗯...最近好像蠻多人問我，公司想用聊天機器人，市面上一堆 App，到底要怎麼選才對。老實說，這問題有點大，因為每個公司的狀況差太多了。😅

但如果要我一句話說完...我自己是覺得，先別管那些花俏的功能，先想清楚「你最想解決的那個鳥事是什麼」，是客服回到手軟？還是想半夜也有人幫忙賣東西？從這裡開始，答案才會慢慢清楚。

實際場景比功能列表重要多了

很多人一開始就栽在比較各種功能，A 有 AI、B 可以串接 IG、C 有酷酷的後台。但說真的，功能再多，用不到也只是個佔位置的軟體而已。

我想到的兩個例子就很不一樣：

場景一：小型的電商網站。他們最大的痛點可能是，客人老是半夜問「我的貨到哪了？」、「有什麼尺寸？」這時候，他們需要的可能不是超強 AI，而是一個能跟電商後台庫存、物流系統串得很好的機器人。就算對話笨一點，只要能準確查到訂單狀態，客人就滿意了。
場景二：中型的 B2B 公司內部。可能人資部門每天都要回答一百次「特休還剩幾天？」、「勞健保要怎麼報？」。他們就需要一個能串接內部 HR 系統，而且權限控管要很嚴格的機器人，總不能讓 A 員工查到 B 員工的薪水吧。這時候對話的「智慧」跟「安全性」就變得很重要。

你看，同樣是聊天機器人，但要解決的問題完全不同，需要的東西自然也天差地遠。

所以，到底要比較哪 5 大功能？

既然說了要從問題出發，那接下來就可以根據你的問題，去檢視這五個我覺得最關鍵的地方。這比單純看功能列表有用多了。

1. 對話的「智慧」程度：他是鸚鵡還是真人？

這點大概是現在大家最關心的。簡單講可以分成三種等級：

關鍵字機器人：最古早的類型。你設定好「退貨」就跳退貨流程，「運費」就給運費說明。優點是超級便宜、設定簡單，但缺點就是很笨，客人只要換個方式問，像是說「東西不想要了」，機器人就當機了。😅
NLU 機器人：進階一點，懂得「自然語言理解 (Natural Language Understanding)」。就算客人問「這個要怎麼寄回去？」，它也能理解意圖是「退貨」。這在幾年前很主流，處理固定範圍的問題還不錯。
大型語言模型 (LLM) 機器人：這就是現在最紅的，背後串接了像 OpenAI 的 GPT-4o 或 Google 的 Gemini 這類大腦。它不只能理解意圖，還能真的跟你「對話」，語氣更自然，也能處理更複雜、沒設定過的問題。很多新平台都標榜自己是 GPT-4 驅動的。不過...費用通常也最高。

2. 整合能力：它能跟我家的工具當朋友嗎？

這點超重要，但超多人忽略。一個機器人如果不能跟你現有的工具溝通，那就是個孤島。常見的整合有：

通路整合：你的客人在哪，機器人就要去哪。是在官網右下角的對話框？還是 Facebook、Instagram、WhatsApp？在台灣，能不能好好地跟 LINE Official Account 整合，絕對是個大重點。很多國外知名的平台，像 Intercom，雖然功能強大，但在 LINE 的整合上，有時候就不如台灣在地服務（例如 BotBonnie、Super8）來得「接地氣」。這是因為 LINE 的 API 有很多自己的「個性」，在地廠商通常吃過比較多虧，也比較懂怎麼玩。
系統整合：前面提到的，能不能串接你的 CRM (客戶關係管理) 系統、電商平台 (Shopify 之類的)、或是內部的 HR、ERP 系統。這決定了機器人能做的事情有多深。光是能聊天，但查不到訂單資料，實用性就大打折扣。

3. 建置難易度：我需要一個工程師團隊嗎？

除非你是大公司，不然應該沒人想為了建一個機器人還請個工程師。現在大部分平台都主打「No-code (無程式碼)」或「Low-code (低程式碼)」。

基本上就是用拖拉的方式，像畫流程圖一樣，把對話的腳本「畫」出來。這種視覺化介面讓行銷或客服人員自己就能修改流程，不用凡事拜託 IT。像 Tidio、Landbot 或 Chatfuel 都是這類工具的代表。不過，雖然號稱 no-code，但如果要做到很複雜的客製化或系統串接，有時候還是需要一點點技術背景的人來幫忙。

4. 真人交接機制：機器人搞不定時，人要怎麼接手？

千萬不要相信有 100% 完美的機器人。一定會有它答不出來、或客人盧到非要找真人講話的時候。這時候，「無縫轉接」就很重要了。一個好的機制應該是：

機器人判斷自己不行了，會自動通知線上客服。
客服人員一介入，就能看到前面機器人跟客人的完整對話紀錄，不用叫客人再重複一次問題。這是最惱人的點，絕對要避免。
客服人員下班後，機器人要能自動接管，並留下客人的問題，讓客服上班後可以馬上處理。

像 Intercom 或 Zendesk 這種以客服為核心的平台，在這方面通常就做得不錯。

5. 分析與報告：我能從中學到什麼？

最後，如果機器人只是默默地回答問題，那就太浪費了。它的後台報表，其實是一個金礦。你應該要能從報表中，至少看到：

大家最常問什麼問題？（搞不好是你的網站說明寫得不清楚）
哪些問題機器人答不出來？（代表你的知識庫該更新了）
客人都在哪些對話環節離開？（可能是你的對話流程設計有問題）
一天當中哪個時段最多人問問題？（可以幫助你安排人力）

這些數據能幫助你優化服務，甚至發現新的商機。沒有好的分析後台，機器人就只是一個昂貴的自動回覆機而已。

好吧，幫你整理個比較表

我知道光說很抽象，我用兩種極端的公司需求，來模擬一下他們可能會怎麼選。這不是推薦特定品牌，只是個例子喔。

功能面向	A 公司 (小型電商賣家)	B 公司 (中型企業內部 HR)
智慧程度	夠用就好。NLU 等級，能聽懂「查訂單」、「問尺寸」就很棒了。不用到 GPT 等級，成本太高。	愈高愈好。最好是 LLM 等級，因為員工問法千奇百怪，需要高理解力。
整合能力	通路整合最重要！特別是 LINE、FB、IG。再來是跟 Shopify 或自家官網後台的訂單系統要能通。	內部系統整合是全部！要能串接公司內部的 HR 系統、差勤系統，還要能跟 Slack 或 Teams 結合。
建置難易度	一定要是 No-code，最好有現成範本。老闆或小編自己就要能改，沒時間等工程師。	可以接受 Low-code。HR 或 IT 人員願意花點時間學習設定，但後續維護要簡單。
真人交接	很重要。客人問到一半，小編要能隨時從手機 App 跳進去接手對話。	相對沒那麼急。可以設計成機器人答不出來就自動產生一張 IT support ticket，由 HR 人員稍後處理。
分析報表	想看「哪個商品最多人問」、「客人是不是因為運費太貴不下單」。跟銷售有關的數據最重要。	想看「員工最常問的福利政策」、「哪個部門的請假問題最多」。跟管理和流程優化有關的數據。