如何用「建議回覆」提升 AI 客服體驗？讓對話更快更準確！

想像一下，你正在網購，卻發現購買的贈品尺寸不合，你開啟客服對話視窗，輸入：「贈品尺寸不合怎麼辦？」

接下來的情境可能有兩種發展：

1. 傳統 AI 客服：AI 嘗試理解你的問題，提供一個標準化的回應，但如果你的問題稍微複雜，可能就得重新輸入或等待真人客服。
2. 建議回覆（Quick Replies）：AI 不僅回答你的問題，還貼心地提供幾個相關選項，比如「贈品可以退換嗎？」「可以更換尺寸嗎？」「如何聯繫客服？」讓你只需點擊即可獲取更詳細資訊，對話變得快速又流暢。

在這個資訊爆炸的時代，用戶習慣了即時回應，他們不想花時間打字、等待 AI 理解、更不想和機器人來回拉鋸。

因此，「建議回覆」技術應運而生，讓 AI 預判用戶需求，提供 快速可選擇的回應，使對話更加自然、準確、有效率。

那麼，這項技術究竟如何運作？對企業和用戶來說有什麼實際價值？讓我們一起深入探討。

什麼是建議回覆（Quick Replies）？

建議回覆，簡單來說就是 AI 主動提供的「可點擊回覆選項」，幫助用戶快速選擇適合的問題或回應，減少輸入負擔。

傳統的 AI 對話系統通常依賴 NLP（自然語言處理）來解析用戶輸入的內容，但語言是多變的，使用者可能會用不同的方式表達相同的問題，導致 AI 無法精準匹配適當的回應。

建議回覆的出現解決了這個問題：

• AI 主動推測 用戶可能會問的問題，並提供選擇，避免理解錯誤。
• 用戶點擊選項即可獲得精準資訊，不用再花時間輸入完整句子。
• 企業可以透過數據分析，優化建議回覆內容，提升客服效率。

舉例來說，當用戶詢問：「我可以換貨嗎？」時，AI 可能提供以下 Quick Replies：

✅ 如何申請換貨？（解釋換貨流程）
✅ 換貨需要額外付費嗎？（針對費用的說明）
✅ 退貨與換貨的區別？（幫助用戶理解政策）
✅ 轉接真人客服（讓用戶直接獲得人工支援）

這種方式讓客服對話變得更加人性化，既提升了用戶體驗，也降低了 AI 產生錯誤回覆的機率。

為什麼建議回覆是 AI 客服的關鍵？

減少用戶輸入負擔，提升對話流暢度

在 AI 聊天機器人互動中，讓用戶手動輸入完整的問題，往往是一種低效且令人沮喪的體驗。

沒有建議回覆時的對話：

👤 用戶：「我要退貨。」
🤖 AI：「請問您的退貨原因是什麼？」

👤 用戶：「因為尺寸不合。」
🤖 AI：「請問是要換貨還是退款？」

👤 用戶：「換貨。」
🤖 AI：「請選擇您要換的尺寸。」

有建議回覆時的對話：

👤 用戶：「我要退貨。」
🤖 AI：「請選擇您的退貨原因👇」
✅ 尺寸不合
✅ 商品有瑕疵
✅ 其他原因

👤（點擊「尺寸不合」）
🤖 AI：「請選擇您的退貨方式👇」
✅ 換貨
✅ 退款

👤（點擊「換貨」）
🤖 AI：「請選擇新尺寸👇」
✅ S
✅ M
✅ L

這樣的對話方式，既快速又清楚，不會讓用戶因輸入太多訊息而感到困擾，AI 也能更準確地提供幫助。

提高 AI 理解準確度，避免錯誤回應

AI 解析人類語言時，往往會遇到理解錯誤的情況。

舉例來說，當用戶輸入：「送的東西可以退嗎？」

AI 可能誤以為用戶指的是 主商品，而不是贈品，進而提供錯誤的退貨政策資訊。

但如果有建議回覆，系統可以這樣設計：

🤖 AI：「請問您是要詢問以下哪一項？👇」
✅ 主商品退貨政策
✅ 贈品退貨政策

這樣一來，AI 的回應準確度大幅提升，避免了錯誤資訊的風險。

降低人工客服負擔，提高企業效率

企業客服的最大挑戰之一就是處理大量重複性問題。

根據調查，約 70% 以上的客服對話屬於 FAQ（常見問題），這些問題如果全都由人工客服處理，將導致客服壓力大增，回應速度下降。

建議回覆能夠：

✅ 自動解決常見問題，減少人工客服負擔
✅ 篩選複雜問題，再交給真人客服處理
✅ 統計數據，優化客服流程，提高整體效率

這不僅能降低企業營運成本，還能讓人工客服專注於更有價值的問題，提升服務品質。

如何設計高效的建議回覆？

根據對話上下文動態生成選項

建議回覆應該是動態變化的，而不是固定的。

舉例來說，如果用戶問：「可以換貨嗎？」

• 若商品仍在退換貨期限內，應提供「如何換貨？」的 Quick Reply。
• 若商品超過退換貨期限，應提供「換貨期限規則？」的 Quick Reply。
• 若商品無法換貨，應提供「如何聯繫客服？」的 Quick Reply。

這樣的設計能讓回應更貼合用戶需求，提升互動體驗。

控制選項數量，避免選擇困難

建議回覆的選項不宜過多，通常3-6 個為最佳範圍。

選項太少，可能無法涵蓋用戶需求；選項太多，則可能讓用戶難以決定。

舉例來說，詢問「付款方式」時，應提供：

✅ 信用卡
✅ 行動支付
✅ ATM 轉帳

而非列出 10 多種支付方式，讓用戶感到困惑。

結論：建議回覆是 AI 互動的未來！

建議回覆不僅讓 AI 更聰明、更高效、更貼近人類溝通習慣，更能提升用戶體驗、降低客服成本、提升企業競爭力。

未來的 AI 互動，不是讓用戶適應機器，而是讓機器適應人類，而「建議回覆」正是邁向這個目標的重要一步！