客戶是一家提供訂閱制和單次訂購的即食餐外送服務，每月數萬筆訂單，平日晚間是負載尖峰。客服仰賴電話中心和聊天管道：尖峰時最多要等 40 分鐘，聘用客服人員會侵蝕利潤，而 70% 的請求都是重複情境：「我的訂單在哪裡」、「怎麼改地址」、「裡面有什麼」、「怎麼延後配送」。服務客群幾乎都使用 Telegram，因此將客服移到那裡是很自然的選擇。
在不犧牲服務品質的前提下自動處理常見請求：
機器人要能自然回覆、查看特定訂單資料、修改配送並在聊天室收取訂閱費；遇到複雜情況時則妥善轉交真人客服。品質門檻非常明確：若機器人只是在「假裝客服」而沒有解決問題，專案就算失敗。
我們沒有把機器人做成「帶選單的聊天機器人」，而是將它設計為完整的客服人員：可存取訂單資料、有權執行常見操作，並設有清楚的真人升級界線。
- 分析三個月的客服請求，整理出 50 種常見情境、各自占比、客人的實際說法，以及客服人員常犯的錯誤。
- 整理服務知識庫：配送規則、餐點成分、訂閱方案價格和退款規範，將資料結構化供模型回答。
- 開發對話核心：使用可搜尋知識庫的語言模型（RAG），禁止回答超出服務事實的內容，並維持一致的品牌語氣。
- 透過 API 將機器人連接至營運系統：訂單狀態與歷史、修改配送地址和時間、暫停與付款訂閱。
- 設計升級流程：複雜或情緒強烈的請求連同對話脈絡交給客服，客人不必重複說明。
- 設定對話分析：追蹤升級原因、無法回答的情境、需要補充至知識庫的內容，讓機器人根據真實對話持續改善。
專案的核心原則是不能讓客人感覺到自動化。機器人幾秒內就回覆，用一兩則訊息解決問題，也不會陷入重複迴圈；若情境特殊，真人會立即接手並取得完整脈絡。因此客服評分從 3.4 升至 4.7：客人評價的是速度和結果，而不是「機器人還是人」。這套紀律正是實用機器人與惹人厭機器人的差別。
從經濟面來看，一年內請求量隨服務規模成長三倍，但客服團隊人數維持不變，增加的量全由機器人承接。客服人員省下的時間轉而處理複雜且價值更高的情境，例如過去一個班次根本無法完成的客戶留存工作。機器人也成為銷售管道：訂閱提醒和對話中的加購帶來可觀營收，讓客服從成本中心轉為成長管道。
| 指標 | 成果 |
|---|---|
| 無需真人處理的請求占比 | 0% → 78% |
| 首次回覆時間 | 尖峰時最多 40 分鐘 → 3–5 秒 |
| 每筆請求的處理成本 | ≈90 ₽ → ≈7 ₽ |
| 客服 CSAT | 3,4 → 4,7 |
指標取自案例原始資料。僅在來源有記錄時註明統計期間。
- 的請求不需真人即可解決
- 78%
- 首次回覆（原尖峰時最多 40 分鐘）
- 3–5秒
- 每筆請求處理成本（原約 90 ₽）
- ≈7 ₽
- 客服 CSAT（原為 3.4）
- 4.7
無需真人處理的請求
首次回覆時間
數值越低越好每筆請求處理成本
數值越低越好客服評分（CSAT）
首次回覆：40 分鐘 = 2400 秒，對比區間上限 5 秒。CSAT 採 5 分制。
使用者我的訂單在哪裡？
機器人您的訂單正在配送途中。要更改送達時間嗎？
使用者好，改到晚上
機器人完成，送達時間已更新。
- 01透過 Telegram 聯絡客服
- 02AI + 知識庫以及透過 API 取得的訂單資料
- 03常見問題 — 在聊天室解決
- 04複雜問題 — 真人客服附帶對話脈絡
機器人下一步可發展的方向：
- 多管道服務：在 WhatsApp 和 VK 提供相同情境，共用知識庫與處理核心。
- 主動通知：在客人發問前提醒可能的配送延遲。
- 語音助理：在服務的行動應用程式中以語音訂餐和管理訂閱。
機器人比任何客服回覆都快，而且全年無休。最重要的是，它真的解決問題，而不是假裝客服：客人根本沒察覺，還給我們打「五顆星」。
— 餐點外送服務負責人