本篇原文刊登於 AsiaYo Medium，作者 Martin Hsia。INSIDE 經授權轉載。
AsiaYo 團隊成員撰寫本篇文章主要目的是想分享 Chatbot 在強化使用者體驗與商業應用上的更多可能性。
本文提及的第一版本 AsiaYo Chatbot，團隊當初開發思考不夠周全。依據 Facebook 官方規範需有明確顯示讓消費者同意訂閱 Chatbot，而我們的第一版本 Chatbot 並沒有做到這件事，導致使用者體驗不佳、作法上也不符合 Facebook 規範。根據使用者反饋，我們也立即修正並推出第二版 Chatbot。
九月中重新上線的第二版本 Chatbot 已明確顯示訂閱說明，我們也在開發更多功能讓使用者在每次旅程前中後，能透過 Chatbot 獲得更多有用的旅遊以及住宿資訊。
AsiaYo 一直致力於提供更好的網站使用體驗，希望我們的 Chatbot 能帶給大家更多想法上的激盪與反思，也期待未來看到更多 Chatbot 應用可能性。
Lucas, Product Lead
在 Medium 的各位，這是我的第一篇文章，還請各位多多指教。
近年來，隱隱約約可以看到聊天機器人（Chatbot）這股風氣漸漸開始。
這篇文章會希望以設計面、技術面兩個角度，探討我對 Chatbot 的看法，同時將我在 AsiaYo 參與的專案與大家分享。
聊天機器人的過往硬傷
其實我們都知道，現存聊天機器人不可能什麼都會回答，因為這個機器人缺乏神經知識庫，去對應使用者所打的稀奇古怪回覆。
也就是說，多數我們在設計所謂的「聊天」機器人前，我們僅能努力的把使用者可能會問的，以關鍵字的方式蒐集起來，進而讓使用者感覺好像機器人看的懂他們一整句話的意思，其實不然。
同樣的概念應用於商業的角度，則是利用機器人透過「聊天」的方式，把一些原先自家網站、App 有的功能，透過重新構思流程、對話，進一步的引導使用者利用打字的方式去搜尋/選擇/記憶我們的產品。
有點像是把 Menu-driven/Filter-base 的 Navigation/Search，轉換成以對話循序的形式，方便使用者操作。
和搜尋引擎不同，Siri 通常只列出 1~3 個搜尋結果在這樣的概念下，Chatbot 有很多議題值得探討，不過以下我大約列舉幾項實際會影響使用者使用 Chatbot 的關鍵因子：
- 未完善的推薦機制
好的聊天機器人可以做到推薦，讓使用者從原本的產品海裡面透過智慧的推薦找到最適合的產品。
舉例來說，當我們點菜沒有想法時，我們會請店員推薦一道餐廳的招牌菜，而我們希望他推薦的是一道菜，而不是另一張菜單。 - 原先產品的資訊過載
導致聊天機器人看起來相對愚笨，聊天機器人在對話設計時最好以單層為基礎，不要多於兩層的搜尋/過濾，才不會令使用者感到麻煩。 - 孱弱的搜尋機制
聊天機器人中搜尋機制若無法滿足使用者，滿意率會偏低。 - 無法提供精準的回覆
目前普遍使用 Chatbot 的方法是替代人工客服，將可以自動辨別的問題自動回覆，僅在無法回覆時由真人接管。聊天機器人傾向回覆通用的資訊，無法針對個體消費者提供精準的回應內容，例如詢問能否提前入住、能否寄放行李的旅客，在尋求答案的同時感到不滿。
AsiaYo 不想將聊天機器人侷限在客服的處理，因為這和公司的核心價值違背，同時無法達到最好的成效，亦無潛在的獲利機會。 - 無法重製的行銷手法
Chatbot 還有不少觸發機制，例如透過粉絲專頁留言觸發，又或是透過條碼掃描，很多公司會透過廣告推廣的模式，搭配活動促銷，吸引使用者訂閱機器人。
這樣的訂閱模式容易造成拋棄式的使用，只為了獲取行銷的內容產品，馬上又接著封鎖或是不再互動。
例如，華康字型的情書派送服務，留言郵遞區號收到情書，情境設計相當有趣且吸引人。但熱潮一過、廣告一停後，互動就會大幅降低，這是比較可惜的地方。
AsiaYo 對聊天機器人的想像與破局點
AsiaYo 團隊在設計機器人考量上述的限制，試圖思考在公司資源、技術限制下，能否有更創新的突破與使用方法，並且將這樣的效益，實際轉換為利潤與成功的行銷管道。
接下來的文章，我想要介紹一個團隊的發現，特別是在旅遊訂房產業適用的設計： 提醒與無縫式對話情境 。以下是團隊在設計機器人的同時，考量的幾個要點：
- 對主要社群平台的依賴性
一般人手機上平均安裝了大約 30~50 個 App，這些 App 都佔據著使用者大量的時間，如何在這麼多的 App 中脫穎而出，除了更好的產品與服務體驗外，使用者可能沒有太多的時間關注在公司的 App 上。
LINE/Facebook/Instagram 等社群平台的通知則通常是使用者會花大量時間注意的平台，把握這些社群平台的通知機會，掌握使用者的眼光，成為聊天機器人變成兵家必爭之地的主要原因。 - 情境式對話的親切感
和傳統 Mailing List 的作法不同，聊天機器人的對話可以是口語的、是流暢的、是可互動的。
利用這些特性，公司能在聊天的過程中讓使用者對於資訊感到好奇，同時也在他們的選擇中去了解、蒐集到更多公司對於可能潛在的使用者特性的分析。 - 引導式的對話架構
同樣的，使用者通常不喜歡直接明瞭的把「廣告」塞到他面前，容易讓人有恐懼、不親切的感覺。
透過引導式的對話，公司可以把想要廣告的內容引導在我們的對話之中，或許是在聊天的第二、第三層中，才展現出想要表達的內容，並且在這個過程中勾起使用者和產品互動的興趣。
透過聊天機器人連貫起使用者之旅程體驗
綜合上述的各種考量，AsiaYo 團隊以 UX 和商業的考量去定義 AsiaYo Chatbot 所應該賦予的功能。我們將開發的機器人命名為：「AsiaYo 旅行好朋友」，希望能協助旅客在訂房的前、中、後做決策及輔助。
訂房前
透過旅行好朋友協助使用者做決策，讓旅客從上次搜尋到下次搜尋間減少重新輸入的困擾，由 AsiaYo 旅行好朋友協助記錄旅客搜尋過的地點。
透過傳送訊息，除了根據使用者偏好推薦住宿外，也能給相對應的自由行吃喝玩樂資訊。這些內容有如特地為旅客特地準備的資訊，優惠也不再只是死板板的印出優惠碼，而可以設計不同情境及遊戲獲取不同的折價券。
訂房中
AsiaYo 團隊希望可以在聊天機器人協助有關訂房的指引，推播提醒出發時間與注意事項。
訂房後
同樣的在訂房完成後，也能透過機器人傳送訂房資訊，並且傳送民宿守則...... 等，最後再整合機器人客服及人工客服功能進入，讓旅客在訂房後有統一的平台可以處理所有的資訊。
透過整合的平台，AsiaYo 期盼能帶給使用者更一致的使用者體驗，也決定透過這次的嘗試，一探不同的作法能否在商業上帶來營收。
在介紹自家 Chatbot 前，先來看看下方截圖，為多數目前公司採用的 Chatbot 訂閱流程：
多數平台引介 Chatbot 的方式上面的例子展現一般企業引導使用者前往 Chatbot 的流程，從瀏覽網頁到實際進入對話，一共會經過三步左右的點擊動作。
下面則呈現 AsiaYo 旅行好朋友在 2017/08/30 上線的第一版 Chatbot 模擬截圖，使用者從瀏覽房型或網頁到訂閱，甚至不需要點擊，大幅縮短過往的互動流程體驗：
AsiaYo 旅行好朋友 2017/8/30 初次上線模擬截圖我們設計的 Customer Journey 如下：
1. 使用者可能透過廣告、搜尋進入並瀏覽 AsiaYo 中有關東京的住宿
2. 在瀏覽的過程中，利用 Cookie 蒐集使用者的瀏覽資料
3. 使用者瀏覽途中，一則模擬 Facebook 對話視窗彈出
4. 使用者手機通知響起
5. 接續方才對話視窗的內容，進一步開始使用 AsiaYo 聊天機器人
6. 利用使用者瀏覽有關東京的資訊，機器人提供豐富的對話內容，加強交流與體驗。
7. 使用者二次造訪 AsiaYo 網站時，便不再傳送訊息，避免造成困擾。
看了這麼多一定很想知道怎麼做到的吧！我們來看看技術面如何達成！
技術架構
AsiaYo 團隊想要讓使用者在使用聊天機器人時，有一個非常無縫的體驗。
從最一開始的網頁瀏覽開始，瀏覽器便利用 Cookie 記錄使用者的瀏覽偏好，透過 Facebook Messenger Checkbox Plugin，將許多使用者看過的地點、房間、城市、event、時間……等資料，進一步用 Base64 Hash 壓縮。
我透過 Messenger Checkbox 及 Facebook SDK 的 MessengerCheckboxUserConfirmation 事件，如此一來，我可以使用其他條件去觸發這個事件。
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AsiaYo 旅行好朋友為了在旅客訂房時可以協助記錄，我們透過計時器判斷使用者瀏覽的時間，適時的在網頁上利用模擬的對話視窗提醒旅客是否還對觀看的主題感到興趣？進一步再傳送訊息給使用者，這中間使用者因為沒有任何需要登入及確認的動作，幾乎可以將整個流程步驟的點擊降到一次，減少觸發門檻。 下面為整個系統的架構圖：
Auto Opt-In Chatbot Flow透過解壓 Base64 傳送到 API 中的 ref 參數，使用者的資訊會被搜集到資料庫進行比對與存取，最後則是對應全部既有的對話組合，精準的將適合的對話內容自動傳送給使用者，完成這個自動訂閱的 Chatbot Flow。
這個技術有一個大前提，使用者瀏覽時必須擁有 Facebook 已經登入的 Cookie，以方便 Facebook SDK 存取使用者的登入資訊，網頁則是可以透過各式觸發條件去呼叫 SDK 事件，我想難度並不高，重點是好的流程設計與情境，才能發揮其最大效果。AsiaYo 旅行好朋友最棒的地方是，能透過這樣的訂閱機制，彷彿自桌面到行動，旅客有相當無縫的瀏覽體驗。
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