旦你了解了可重复的任务，就开始发展聊天机器人的角色。“你可以进行所有的挖掘、流程分析，并查看之前的通话对话、录制的聊天记录和通话记录，”Earley 说。 “你可以用它来识别那些唾手可得的东西。” 做好这件事需要时间 Earley 表示，在机器人的初始学习阶段，不应期望它能解决客户提出的具有挑战性的开放式任务。
不要一开始就解决最复杂
最困难的情况 他说，要使用知识工程策略，区分任务复杂性和知识领域。“你会遇到不同程度 手机号码数据更新于 2025 年 的复杂性，无论是在任务方面还是在领域方面，”Earley 说。 “你不会想回答这些开放式问题。确保你有能力随时向人类求助，并确保你有一个纠正机器人的机制。 ” 组织将长期努力实施此类计划。如果他们想要简短的答案，想要快速解决问题，就会犯一个常见的错误。
“他们想要供应商提供所有
神奇的解决方案，但这些都不是真的，”Earley 说。“但要做到这一点，必须有一个协调一致、深思熟虑 站的加载速度可确保在移 的长期路线图。 太多组织试图在三个月内解决他们的知识管理计划或认知项目。” 相关文章：为什么我讨厌客服聊天机器人 确定用户需求、机器人渠道 Globant技术对话界面、移动和 UI 工程工作室副总裁 Matias Burcheri 表示，最常见的错误之一是没有正确理解最终用户的需求并设计不充分的对话。
“如果聊天机器人的设计目标不明确，就会导致意图检测不正确，因此机器人最终会感到 最新資料庫 困惑，机器人解决查询的准确性会大大下降，”Burceri 说。 加入领先的客户体验专业人士社区 输入工作邮箱 加入社区 提交出的具有挑战性的开放式任此表格即表示您同意我们的隐私政策并同意 SMG/CMSWire 的联系。 与客户体验领域的顶尖专家建立联系、学习和成长 Burcheri 补充说，另一个普遍的错误是没有将机器人部署到正确的渠道。