聊天机器人到底是什么，为什么它们变得如此重要？在本指南中，将找到这些问题的答案，并了解是什么让聊天机器人变得重要。
聊天机器人是如何工作的？
聊天机器人由预编程的响应、人工智能或两者兼而有之。基于应用的机制，聊天机器人处理用户的问题以提供匹配的答案。聊天机器人有两种主要类型，这些类型还告诉我们它们是如何通信的。它们是基于规则的聊天机器人和人工智能聊天机器人。
基于规则的聊天机器人
基于规则（也基于命令、关键字或交易）的聊天机器人使用预定义的答案进行通信。
他们可以被比作电影演员，因为就像他们一样，他们总是坚持剧本。基于规则的聊天机器人根据一组复杂性不同的if/then规则提供答案。这些规则由聊天机器人设计者定义和实施。在这一点上，值得补充的是，基于规则的聊天机器人不了解对话的上下文。仅当用户使用他们被编程为回答的关键字或命令时，它们才提供匹配的答案。
当基于规则的聊天机器人被问到诸如“我如何重置密码？”之类的问题时，它首先会在句子中寻找熟悉的关键字。然后，它将这些关键字与其数据库中可用的响应进行匹配以提供答案。但是，如果出现了聊天机器人范围之外的任何内容，例如不同的拼写或方言，聊天机器人可能无法将该问题与答案匹配。因此，基于规则的聊天机器人经常要求用户重新表述他们的问题。一些聊天机器人还可以在需要时将人员转移给人工代理。
值得强调的是，基于规则的聊天机器人无法从过去的经验中学习。他们根据当时所知道的做出回应。使基于规则的聊天机器人变得更好的唯一方法是为其配备更多预定义的答案并改进其基于规则的机制。
另一方面，基于规则的聊天机器人的局限性使其成为对企业非常有用的工具。基于规则的聊天机器人的构建成本最低，也最容易训练。公司将它们引入其业务战略，因为它们有助于实现客户沟通的自动化。基于规则的聊天机器人的行为也可以从A到Z进行设计。这使公司能够提供可预测的品牌体验。
人工智能聊天机器人
人工智能聊天机器人是一种可以与用户自由交流的软件。AI聊天机器人比基于规则的机器人更擅长对话，因为它们利用了机器学习、自然语言处理(NLP)和情感分析。
机器学习--允许聊天机器人识别用户输入中的模式、做出决策并从过去的对话中学习。
自然语言处理--帮助聊天机器人了解人类如何交流并使他们能够复制这种行为。NLP让聊天机器人即使拼写错误或使用行话也能理解对话的上下文。
情绪分析--帮助聊天机器人了解用户的情绪。
与基于规则的聊天机器人一样，人工智能聊天机器人需要经过良好的训练并配备预定义的响应才能开始使用。但是，由于他们从过去的对话中学习，因此以后无需手动更新。AI聊天机器人可以理解多种语言并读取客户的情绪。这使他们能够个性化与用户的通信。
聊天机器人和机器人有什么区别？
尽管聊天机器人和机器人这两个术语可以互换使用，但它们之间存在显着差异。
聊天机器人是一种旨在与用户进行交流的计算机程序。聊天机器人分析用户的问题以提供匹配的答案。企业使用聊天机器人来支持客户并帮助他们在没有人工代理帮助的情况下完成简单的任务。
机器人是一种与Web内容交互的算法。机器人帮助企业和用户更快地在线执行有用的、平凡的或复杂的任务。
为什么企业需要聊天机器人？
技术进步从根本上改变了人们的交流方式。面对面的互动已在很大程度上被在线消息取代。这迫使企业适应新型通信。为了取得成功，品牌需要提供无缝的买家旅程。他们需要全天候和跨多个渠道响应客户的问题。
但是，满足“始终保持联系”的客户不断提高的期望并不是最简单和最便宜的任务。业务增长得越多，提供24/7全天候优质客户服务的成本就越高。这就是聊天机器人派上用场的地方。它们允许品牌以低成本扩大其支持服务。越来越多的公司决定将聊天机器人引入他们的营销策略，因为它们可以提供个性化和一致的品牌体验。从长远来看，这会转化为更好的品牌认知度和更多的销售额。
聊天机器人用例
营销
品牌使用聊天机器人来多样化他们的客户参与策略。借助聊天机器人，企业可以主动吸引网站访问者，并最终销售更多产品。
客户支持
客户希望通过他们喜欢的渠道立即处理他们的问题。聊天机器人通过重新定义人们多年来熟知的客户服务使这成为可能。
销售量
在购买产品之前，每个客户都必须经过销售漏斗。聊天机器人可以帮助客户完成该过程的所有阶段：意识、兴趣、决策和行动。
总结：
聊天机器人将继续存在。它们已经存在于我们的电脑、手机和智能家居设备中，并且已经成为我们生活中不可或缺的一部分。虽然聊天机器人技术并不完美，但它可以帮助企业和用户快速处理大量重复和枯燥的任务。这可能就是聊天机器人的本质。他们的目标不是，也不应该是取代人类。通过类似人类的对话，他们在这里以对我们来说最自然的方式帮助我们。
