# 理解用戶意圖，是打造好服務流程的第一步
你有遇過這樣的狀況嗎？當用戶透過聊天機器人詢問問題時，回答總是模棱兩可，不是他要的答案，結果只能轉接人工客服，導致等待時間拉長、用戶不滿意。作為一位應用規劃師，我深知「理解用戶意圖」的重要性。無論是設計流程還是打造服務體驗，如果抓不準用戶真正想問的是什麼，整個系統就很難幫助到用戶，效率也會大打折扣。
這篇文章，我想分享我在iPAS應用規劃中的一些實際經驗，尤其是在結合生成式AI工具和自動化平台時，如何透過自動判斷用戶意圖來提升整體服務效率與客戶滿意度，讓你也能在工作中找到可行的方法，減輕負擔。
## 為什麼理解用戶意圖這麼關鍵？
在任何服務流程設計中，我們最怕碰到「問錯問題、答錯答案」的窘境。用戶常常用非常口語化、不一定標準化的方式表達他們的需求，如果系統只是機械地匹配關鍵字，很容易就跳錯意圖，導致用戶挫折感增加。
舉個例子吧，曾經我參與一個客戶服務自動化專案 ，裡面遇到的最大挑戰就是不同用戶會用不同方式詢問同一件事。像是「訂單狀態怎麼查？」、「我的訂單進度？」，甚至只是「物品寄到了嗎？」這些看似類似的問題，背後的用意卻不盡相同。AI模型必須能準確判斷，才不會給出錯誤回應。這也讓我了解到，流暢且貼近用戶需求的流程設計，就是在自動判斷用戶意圖後開始的。
## 結合AI與自動化平台：n8n + LineBot的精彩應用
為了減輕客服團隊的負擔，我嘗試將生成式AI工具跟自動化平台n8n結合，打造一套自動回應Line用戶問題的系統。當用戶透過LineBot發問時，問題會傳給AI模型判斷意圖，然後透過n8n流程自動發送相關答案或進一步操作指引。
這樣做的好處非常明顯：
– **減少人工作業時間**：不需要人工接聽和回答每一個重複性高的問題。
– **精準導流**：AI可判斷何時問題需要升級給人工客服，確保用戶得到專業且及時協助。
– **持續學習優化**：系統根據用戶回饋持續優化判斷邏輯，絕不是設定好就放著不管。
其中一個真實案例是有次我們的LineBot接到大量查詢訂單狀態的訊息，AI立刻辨識出用戶意圖後，自動回覆最新物流狀態，減少客服電話量約30%，同時用戶反饋滿意度也提升不少。
## 如何開始打造自己的智能判斷流程？
如果你想自己動手試試看，不妨從以下幾個步驟著手：
1. **分析用戶常見問句**：先了解你的用戶都會問哪些問題，彙整成意圖清單。
2. **選擇合適的AI語意辨識服務**：市面上有很多API服務可用，像是Dialogflow、Microsoft LUIS，甚至是生成式AI模型，根據你的需求挑選合適工具。
3. **搭配自動化工具串接**：n8n或Zapier等工具能幫你串接聊天機器人與後端系統，實現無縫流程。
4. **設計多層判斷邏輯**：不只是簡單回答，也要考慮異常狀況或轉接邏輯，避免用戶卡關。
5. **持續收集使用數據與回饋**：反覆優化AI模型，讓系統更聰明、更貼心。
這樣一步步搭建起來的系統，不只是減輕團隊作業負擔，更重要的是用戶感受到的是流暢和用心的服務。
## 小結：AI不是冷冰冰的機器，而是你的工作好夥伴
身為應用規劃師，我越來越相信，生成式AI和自動化工具只有在幫助我們理解用戶意圖、貼近需求時，才會真正發揮價值。技術不是最終目的，而是讓服務更有溫度、更有效率的助力。
你也一定有自己用過或想嘗試的AI工具來提升工作效率吧？不妨在留言區分享你的故事，說不定也能給大家帶來全新的靈感和方法喔！一起讓工作變得更輕鬆、服務更貼心。
期待你的回饋！