最後更新時間： 2025 年 06 月 08 日
想用 AI 客服省時間？先問自己這幾個大白話問題
想導入 AI 客服，先搞懂下面這些事，再決定要不要花錢。
如果你的客人問的都是固定那幾樣，那做個常見問答頁面，或用 ChatGPT 做個簡單的機器人就夠了，別想得太複雜。
好，我們開始吧。
第一步：算算你現在「浪費」多少錢
導入 AI 客服的最大理由，通常不是「它很酷」，而是「你很累」。
在花錢之前，先把你的「累」換算成新台幣，才知道值不值得。
1. 你被重複問題偷走多少錢？
別再靠感覺說「我好忙」，直接用公式算出來：
你每月浪費的錢 = (每月重複問題數量) x (回答一個要花多久) x (你一小時值多少錢)
跟著這樣做：
- 算數量：花一個禮拜，拿張紙在LINE或臉書訊息後台畫「正」字，統計最常被問的問題有幾個。例如，算出來一個月大概有 200 個重複問題。
- 算時間：老實說，你親手回一個重複問題要多久？可能要 3 分鐘 (也就是 0.05 小時)。
- 算你多貴：你的時間很值錢。你一小時的價值是多少？可以是你接案的時薪，或是你希望的月薪換算下來的時薪。
【直接算給你看】
假設你是個賣線上課程的老師，客人每月問 200 次「課什麼時候上」、「多少錢」、「怎麼退費」。
- 你浪費的時間：200 個問題 × 3 分鐘 = 600 分鐘 = 10 小時
- 你浪費的錢：假設你認為自己一小時值 1,000 元，那就是 10 小時 × 1,000 元 = 10,000 元
這 $10,000 元 就是你每月「看不見的成本」。這 10 小時，你本來可以拿去開發新課、陪家人，或好好睡一覺。
2. 你的客人，能接受跟機器人講話嗎？
以下舉例是我對於行業的想像，不一定為真實狀況
- 非常適合（客人要快，不要囉嗦）
- 可能是哪些行業？ 電商、賣軟體的、線上媒體。
- 什麼情況？ 客人只想快點知道「我的貨到哪了？」、「密碼忘了怎麼辦？」，他們要答案，不一定想跟你有更多的連結。
- 可以試試（機器人當助手，你當主角）
- 可能是哪些行業？賣很貴的訂製品、室內設計、行銷顧問、身心靈老師
- 什麼情況？ 這種生意很重信任感。可以讓 AI 當第一線的「小助理」，先問一些基本問題，像是「您的預算多少？」、「喜歡哪種風格？」，然後把整理好的資料給你，你再親自回應，也可以縮短蒐集資訊的時間
- 不確定技術支持百分百之前，千萬別碰（風險超高）
- 心理諮商、醫療建議：AI 說錯話會出人命，絕對不行。
- 法律、理財投資建議：這些需要證照，AI 給的建議如果害客人賠錢或觸法，會有各種糾紛
3. 設定一個合理的目標：讓 AI 做 8 成，你做 2 成
也許客人其實不在乎跟誰說話，他們在乎的是**「問題有沒有又快又好地解決」**。
也許客戶的每次問答就是想要直接跟你聯繫
你需要知道，用了 AI 會得到什麼，又會犧牲什麼：
| 客人得到的好處 | 客人可能失去的 |
|---|---|
| 秒回覆 (不用等) | 親切的人情味 |
| 24小時都在 (半夜也能問) | 對複雜情緒的理解 |
一個健康的目標是 「80/20 人機合作」：
- 80% 的基礎問題，交給 AI：讓 AI 當你的第一道防線，過濾掉大部分重複的提問。
- 20% 的關鍵問題，你親自來：遇到大客戶、複雜的客訴，或 AI 搞不懂的狀況，就換你上場，確保服務品質和生意機會。
第二步：不只是答錯，你得知道背後的風險
AI 客服的風險，遠比「答錯問題」更麻煩。
1. 怎麼知道 AI 是「聰明」還是「裝懂」？
不要用感覺，要看數字：
- 如果你的 AI 只是用來回答「是非題」：
- 準不準 (精準率)：看它會不會亂講話。在 AI 回答的所有問題裡，有幾成是正確的？在上線之前務必嚴謹的準備X題問題測試，上線之後也要定期去測試
- 漏不漏 (召回率)：看它會不會裝沒看到。在客人所有該被回答的問題裡，它成功回答了幾成？
- 如果你的 AI 是用來「聊天」的：
- 獨立解決率：有多少客人跟 AI 聊完就解決問題，完全不用你出手？這最能看出它有沒有用。
- 客人爽不爽 (滿意度)：聊完後，跳出一個「這次服務您給幾顆星？」，分數最直接。
- 一次搞定率：客人是不是問一次就得到完整答案，不用再追問第二次？
2. 法律問題：別蒐集了個資，結果被告
- 保護客人隱私：只要拿到客人的名字、電話、地址，你就有保管責任。在把問題丟給 AI 處理之前，務必先把這些個資『拿掉』或『加密』，確保你傳出去的只有問題，沒有隱私。
3. 品牌形象和隱藏成本
- 讓 AI 說「人話」，而且是「你的話」
- 統一說話風格：你的 AI 不能像個精神分裂的工讀生，一下裝可愛、一下裝專業。你要先設定好它的「人設」，讓它說話的方式跟你品牌一樣。
- 教它「不懂就說不懂」：AI 有時候會「一本正經地胡說八道」。你必須設定好，當它不確定答案時，不能硬掰，要自動說：「這個問題我不太確定，我馬上請專人為您處理。」
- 上線後，花錢才剛開始 – 可能需要但不一定
- 隱藏費用：除了付給 AI 平台的錢，你可能還要付「AI 大腦專用資料庫」的錢，還有看數據報表的錢（這裡要看選擇的平台，每個平台計價方式不一樣）
- 定期幫它「複習功課」：AI 不會自己變聰明。你必須規定自己，每個月至少抽 5% 的對話出來檢查，看看它答得好不好。根據檢查結果，更新它的知識庫，它才能跟上你的生意腳步。
- 將客戶與AI的對話紀錄下來，做為日後優化的依據－用以下舉例說明
將客戶與AI的對話紀錄下來，做為日後優化的依據
問題是商業世界的線索
想像你是線上商店「小光香氛蠟燭」的老闆，你檢查了過去一個月的 AI 客服對話紀錄，發現了三件重要的事：
舉例一：發現「知識缺口」，把不知道的變知道
- 你發現的對話紀錄： 客人問： 「請問你們的蠟燭是寵物友善的嗎？家裡有貓。」 AI 回答： 「對不起，關於寵物的問題我不太確定，我幫您轉接專人。」
- 代表的意義： 你發現每週都有好幾個人問這個問題。這代表「寵物安全」是客人非常在意的點，但當初你沒把這項資訊放進 AI 的大腦裡。
- 如何優化： 你立刻去確認自家的蠟燭是天然大豆蠟，對寵物無害。然後在 AI 的知識庫裡新增一條問答。下次再有人問，AI 就可以自信地回答： 優化後的AI： 「您好！我們的蠟燭使用天然大豆蠟和寵物安全的精油，燃燒時對貓狗無害，但還是建議在通風處使用，並避免讓毛孩直接舔食喔！」
舉例二：發現「錯誤流程」，把拒絕變機會
- 你發現的對話紀錄： 客人問： 「我想訂做一個婚禮用的蠟燭，上面可以刻字嗎？」 AI 回答： 「我們的標準商品沒有提供刻字服務喔。」
- 代表的意義： AI 的回答雖然是「事實」，但它直接拒絕了一個潛在的大訂單！它不懂這是一個「銷售機會」，而只把它當成一個「標準問題」。
- 如何優化： 你修改了 AI 的應對規則。當偵測到「客製化」、「訂做」、「婚禮小物」等關鍵字時，不能直接拒絕，而是要改成引導流程。 優化後的AI： 「我們非常樂意為您討論客製化服務！雖然標準品項無法刻字，但針對婚禮等特殊訂單，我們可以專案處理。請您留下聯絡方式與需求，我們的專人會盡快與您聯繫！」
舉例三：發現「潛在商機」，從問題變商品
如何優化： 你決定開發新的產品線：「蠟燭DIY補充包」。接著，你不但更新了 AI 的知識庫，更讓 AI 在客人問到相關問題時，主動推薦這項新商品，直接將問題轉化為商機。
你發現的對話紀錄： 客人A問： 「用完的漂亮杯子可以只買蠟燭來填充嗎？」 客人B問： 「你們有賣蠟燭的補充包嗎？想自己DIY。」 AI統一回答： 「很抱歉，我們目前沒有單獨販售補充材料。」
代表的意義： 你發現很多人希望能重複利用燭杯，這背後代表的是「環保意識」和「省錢」的需求。這不只是一個問題，更是一個未被滿足的市場需求。
結語
看到這裡，先別想得太複雜，回到最關鍵的問題：
你算出來的『重複成本』，值得你花錢解決嗎？
如果答案是肯定的，而且有六成都是常見問題，那先用最簡單的方法解決就好：用 ChatGPT 付費版做個專屬機器人。（前提是，你不是律師或醫生那種高風險行業！）
你只要大方地告訴客人：「我是 AI 小幫手，專門秒回常見問題，複雜狀況我會立刻轉請專人處理。」這樣就解決了部分的瑣事，剩下那四成比較棘手的問題，才是你下一步要評估的。
記住，數位工具不是仙丹，而是幫你省下時間的『新員工』。你省下了重複工作的力氣，但也要花心思管理它。
下週，我們就來盤點一下，市面上有哪些好用的『AI 員工』可以直接聘用！
