Prof. 溫明輝 (don)
Aug 18 · 12 min read
本文大綱1) 聊天機器人(Chatbot) 的現況與未來
2) 使用者與 Chatbot 互動體驗的三大層次
3) 商用 Chatbot UX 的 13 個設計原則
4) Chatbot 形狀設計的核心理念與六大思考要素
5) 結語

聊天機器人的現況與未來

聊天機器人(chatbot )或應稱之為對話式使用者介面(conversational user interface),是繼 App之後,成長最快速的一種人機互動方式,它提供使用者與線上服務之間的一種全新體驗,並已經爭相被各大品牌與網路服務使用。

研調機構 Gartner 的調查指出,2020年,將有25%的客服相關的應用服務以對話式介面的方式與使用者互動。微軟的 CEO Satya Nadella 也曾公開表示,對話式的機器人就是未來的 App。

目前多數的 Chatbot 被建立在像 Facebook Messenger、微信、LINE、Telegram 等擁有千萬、億級使用者規模的通訊軟體基礎之上,因此,在獲取客戶的效率與效益上,Chatbot 有著比 App 更高的優勢。如今的 Chatbot 正同當年的 App 一樣,正在快速進入人們的各種生活服務之中。

一個 Chatbot 與使用者的互動方式即是設計師所設計出來的一種使用者體驗(user experience,簡稱UX)。同時,如同多數時候的產品設計,我們都知道,UX設計師並不能夠直接代表使用者。

設計師的的設計若無法與使用者的理解取得一致的,服務的操作可能便令使用者難以接受與理解。
設計師的的設計若無法與使用者的理解取得一致的,服務的操作可能便令使用者難以接受與理解。
圖:設計師規劃 Chatbot 來與使用者進行對話互動

例如:設計火車訂票 Chatbot 的設計者,未必是搭乘火車的常客。某某信用卡公司的 chatbot 設計師,未必真的是該家銀行的真實客戶。

也就是說,若設計師無法清楚的了解並掌握使用者的需求,腦中「猜想」的互動方式和使用者實際的使用行為不相同,便也不能設計出目標族群真正需要的 Chatbot ,尤其,聊天機器人對話設計的規劃流程與設計邏輯畢竟與傳統網站或系統設計不同,這也是為什麼現在有許多企業投入大筆資金開發聊天機器人、正式上線後的迴響卻不盡人意的情形的發生。

那這件事就無解了嗎?倒也不是。其實聊天機器人的規劃與設計仍是有其脈絡可循,除了必要的使用者研究(user study)的技術,以下延伸分享我與團隊在微股力與記帳雞,以及個人在相關教育推廣過程與顧問案所歸納的設計原則。

使用者與 Chatbot 互動體驗的三大層次

一個好的 Chatbot 在 UX 設計上,有三大層次的體驗要素需要滿足。

圖:Chatbot UX 設計的三個品質元素

Level 1: 對使用者來說要是可用的(useful)

Chatbot 要能滿足使用者根本上的使用需求、幫助使用者能夠順利的達成使用者想要互動的目標(例如:詢問信用卡帳單、最近的停車地點..等等)

Level 2: 使用者操作 Chatbot 的過程是友善的與好用的(usable)

例如每個操作的步驟能夠被引導或指引、系統不使用過度複雜的指令、在手機畫面上提供適量的對話訊息等等

Level 3: 讓使用者有一個愉悅(enjoyable)的互動體驗

例如”稱呼使用者的在系統上的䁥稱可以帶來親切感”、”提供鼓勵性的對話幫助使用者完成較長的互動任務”,讓使用者與 Chatbot 互動的過程中感到貼心、與開心。

Chatbot UX 的 13 個設計原則

如果你也有設計 Chatbot 的需求,以下提供我近年在 Chatbot UX 設計實務所領悟的13條設計原則,也是你不會希望觸犯到的雷區。

1.確認目標族群的關鍵需求

「設計」是為了解決特定的問題、滿足特定人的需求而存在。Chatbot 的設計也必得對應到這個最核心的設計目標。目前常見的 Chatbot 設計目的包括了「客戶服務」和「資訊服務」兩大主軸,由 Chatbot 扮演著互動介面與信息傳遞的角色。

在設計的最初,定義目標族群的關鍵需求,是 UX 設計的最初也是最重要的核心工作。

2. APP的成功無法直接複製

過去市場上成功的App主題,雖然已經驗證的人們在行動裝置的服務上有相關需求,但若想在Chatbot上創造曾 在App 上成功的服務,除了考量使用者經驗的轉移之外,在商業面還得評估服務競爭力。充份地運用 Chatbot 的互動特色及獲客優勢,才有機會取得成功。

3. 人們可能並不想「聊天」

Chatbot 雖然叫聊天機器人,但不要期待使用者會想要和你的 Chatbot 聊天,因為人們用聊天機器人的目的並不是聊天。

詼諧幽默的對話為人們帶來新鮮感,但若 Chatbot 不能在短時間內讓使用者了解 Chatbot 的能力、並取得使用者的信任與信心,那雙方的互動關係便不會繼續。Chatbot的對話風格也必須符合情境,例如客服的場合便不適合以風趣的Chatbot呈現。

4. 擬人化 vs. 機器主張定位

Chatbot 設計最初的互動模式(interaction pattern)即需要定位好要發展較具情感的擬人化的代理人或是清楚的主張自己就是機器。模式的定位關係到未來所有細部設計的中心思想。兩種模式並無好壞之別,端看服務是否需要傳遞情感表達方面的元素。

5. 對話式互動並不限於對話

對話式的介面(Conversational UI)在與使用者的對話過程中,其互動方式並不限於對話(dialogs)本身。現今承載 Chatbot 運行的主流 IM(Instant Messaging)平台本身即內建了多樣化的對話介面元件幫助設計師架構使用者與chatbot的對話。

除此之外,透過 IM 內的瀏覽器亦可以呼叫行動版的網頁及連結其他應用程式。UX 設計師可以巧妙的拿捏各種對話介面元素,進行最佳的對話流程配置與設計。

6. 讓使用者隨時握有主導權

Chatbot 因為是機器,因此在人機互動的姿態上應讓人們認知到「人類至上」的主導權,讓使用者感受到與 Chatbot 之間的對話是可以想停就停隨時中止。類似像「拒絕」或「取消」等等人們在真實世界感到人情壓力的舉動,使用者在 Chatbot 上反而都不需在意。

設計師若能善用此特性,讓Chatbot進行類似推銷保險商品等相對為使用者帶來壓力的服務,反而更能令使用者感到自在。

7. 不一昩追求介面的簡潔性

在互動過程中,對話應避免「不清楚」或「隨機性」的互動要求而造成使用者因操作不符合系統期待而陷入錯誤的迴圈中。設計上不要一昩地追求介面的簡潔性而過度省略人、機溝通的細節。

除了避免太開放的問題之外,也可善用隱喻(metaphor)來提供對話輸入的暗示及引導。對於直接性的問題應使用Chatbot UI按鈕及快速選項,用精確快速的高效率的方式與使用者的意圖進行最直接的溝通,避免不必要的錯誤考驗使用者耐心,也為其帶來挫折感。

8. 考量對話訊息的時間堆疊

有別於圖形化的使用者介面(GUI: Graphic User Interface),對話訊息(messenges)存在著依時間而堆疊的問題,亦即 Chatbot 與使用者的對話愈多,訊息便推疊的愈多。

不論最新的訊息在chatbot介面的最上方或是最下方呈現,舊的訊息皆依著時間順序排列。在設計上除了善用類似水平捲動式的介面元件(carousel template)藉橫向維度的空間減少訊息的推疊外,也可透過整合網頁提供更多元有效的資料搜尋、過濾等機制,協助使用者訊息管理。

9. 避免一視同仁的廣播訊息

當 Chatbot 經營一段時間累積了一定的使用者關注或訂閱後, Chatbot 透過訊息管理後台直接地對所有使用者推送廣播式的訊息,在瞬間創造數以萬計的用戶收到廣告訊息,應是當前所有媒體中相對快速即時、受眾精準、且有影響力的傳播方式。

然而,每位使用者的興趣本就不同,所以必然會影響訊息被開啟、點擊、閱讀、回應甚至分享的機會。同時,每位使用者所處環境的物理狀態亦不同,收到訊息的提醒又或將干擾使用者的活動。因此,除重要的公告或是會員興趣高度集中之外,Chatbot 應多避免一視同仁的廣播訊息。

10. 用數據驅動的同理心互動

經由使用者行為數據之累積、分析及運算,可以創造 Chatbot 更人性化的互動,讓使用者感受到同理心的互動溫度。

在對話過程中,當 Chatbot 的訊息送出後,使用者在讀取中卻久未回應時,系統便可以再送出協助下一步的關懷訊息;當發現使用者接連輸入高相似度的詞句時便可聯想其需求未被滿足;當一段客戶服務的互動後,使用者輸入不雅的文字時,Chatbot 並不僅是回應「我不了解您的意思」,而是應該認知客戶的憤怒,轉接真人客戶經理或是更慎重的處理。

11. 用UI來補償AI的能力極限

高度智能化的 Chatbot 能夠充份理解用戶的意圖並預測其下一步的行為,進而給予相對應的訊息回應或行動建議。然而,這樣高度智能的 AI chatbot 還未能出現在人類的世界。誠如 Apple Siri 這樣投入高度研發成本的機器人,其對話互動的結果對多數人來說仍然並不聰明。

巧妙的運用介面(UI)的元件,在適當的時候發出 Chatbot 的幫助請求(承認不足、不裝聰明),讓使用者透過 UI 對話,協助 Chatbot 篩選回饋結果、評比決策意見優化推薦結果、縮小問題範圍避免機器錯誤等等,皆是以人機協同(human-machine collaboration)的方式,藉使用者的回饋提高 AI 的預測能力。

12. 個人化是 Chatbot UX 極致

經過與使用者一段時間的相處與互動的過程中,Chatbot 透過數據記錄、分析、調整與學習了使用者的偏好後,應當要能逐步演化,掌握每個使用者的「個別」的需求,就像一位個人助理一樣,能夠為使用者提供貼心的專屬個人化的服務。

然而,由於人們的需求並不容易掌握,在設計時需要鎖定在特定的專業領域與主題之下,較有機會具體地實現 Chatbot 個人化的理想;反之,包山包海的綜合式的 Chatbot,看似神通廣大,實際上將難以深度的透析使用者需求。

13. Chatbot 是無所不在的意識

現今絕大部分的 Chatbot 建置於 IM 之上,少部份則是存在於網頁裡的客服模組中。

然而,Chatbot 本身並不需要被侷限於特定的載具之上/之中,因此在服務體驗設計時,可將 Chatbot 視為一個可跨平台的「意識」,讓同一個 Chatbot 可以在企業營運的全通道(omni-channel)上運行,這個通路可以是任何一個IM平台、網頁上、App、或以語音機器人(vociebot)方式呈現,其互動方式雖然依著各介面的限制或有所不同,但對使用者而言,卻創造了一種無所不在互動體驗(ubiquitous experience)。

Chatbot 形狀設計的核心理念與六大思考要素

Chatbot 的技術看似無形,對使用者來說,Chatbot 對話的體驗卻是有形有狀的。專業的 Chatbot 的體驗設計師(chatbot UX designer)會透過下列要素先為Chatbot 賦予靈魂,再由工程師資料、資訊與工程等技術為 Chatbot 創造生命,Chatbot 的六大思考要素包括:

圖:UX 三刀流 — 用戶流、數據流、商業流
  • 長相(視覺與美感)
  • 能力(功能與服務)
  • 想法(邏輯與決策)
  • 行動(執行與回饋)
  • 個性(對話與風格)
  • 智力(預知與包容)

這一部分,我日後會再寫一篇文章詳細說明。 若有興趣收到新文的通知,可以關注 Prof. 温明輝 (don)

最後,別忘了,對企業來說,Chatbot 的UX設計還必須肩負商業目的,因此設計過程亦需要思考包括:

  • 行銷目標(e.g., 客戶如何發現我的 Chatbot)
  • 營運目的(e.g, 如何利用 Chatbot 導購、如何提高Chatbot的粘著度、使用頻率)
  • 營利目的(e.g, 怎樣推廣告才不會被封鎖?商品要怎麼在 Chatbot 中供用戶選擇)
  • 可以降低什麼成本(e.g, 讓 Chatbot 回答重複性高且易回答的常見問題,讓人類客服有更多時間做 Chatbot 還做不到的事情)

當一個chatbot同時且巧妙地綜合考量上述的「使用者需求元素」、「科學與工程技術」、「商業與經營目標」三大UX設計的面向,即企業來說,即是一個合格的商用chatbot。

結語

以上是我近幾年在聊天機器人領域鑽研所得到的領悟,如果你對 Chatbot 設計有興趣歡迎關注本頻道。未來我會從 UX 觀點提供更多學理與經驗上的設計思維分享。

作者介紹

溫明輝教授現為國立台北商業大學商業設計與管理系,並兼任國立台北商業大學-創新育成中心主任、國際票券金融股份有限公司-數位金融科技顧問、台灣大數據公司-首席資料科學家、台灣人工智慧學校經理人班「對話式人機介面」課程講師。

溫教授同時為兩項 FinTech Chatbot 新創企業「微股力」與「記帳雞」之創業導師與產品總監。在經歷方面,其過去曾分別服務於美國矽谷 Palo Alto研究中心電腦科學實驗室進行人機互動(HCI)研究、並先後任職於中央研究院資訊科學研究所、台灣資料科學協會,近年來曾參與五家互聯網新創公司之創立。其研究興趣專注於發展商業化網路服務應用以及用戶體驗設計(UX: User Experience Design)」其研究成果分別赴產官學界分享近130場演講。在研發成果方面,溫博士近5年來已獲證15項專利發明,並獲得多項全國性的創業獎項。更多介紹請看 Profwen.com

UX 三刀流

《UX ‧ 三刀流》是以「數據」與「運算思維」為基礎以規劃使用者體驗(User Experience:UX)設計的一個思維流派。過往的 UX 設計方法時常侷限於設計師自身能力及主觀見解的不同,而 UX ‧ 三刀流立志將設計科學化。 《UX ‧ 三刀流》透過三個面向分析與構思當代網路創新產品的設計與運營。 #用戶流:洞察個人思想、行為、動機及社群互動。 #商業流:創造商業體之間的價值、服務、市場、與資金流動。 #數據流:透過數據衡量與運算用戶流與商業流的方向與脈動。《UX ‧ 三刀流》的修行者(UXer)應在學習如何融匯貫通、自在地在設計過程中實踐。

Prof. 溫明輝 (don)

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don = 35%(Internet thinker) + 35% (D-school professor) + 20% (UX evangelist) + 10% (futures-speculator). Find me @ profwen.com or email:don.wen@bigdata.com.tw

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