SEB 的一项研究结果显示，对于每个买家来说，品牌服务的关键因素是透明度。即使您已经为聊天机器人开发了一个允许其通过图灵测试的脚本，您也有责任警告您的客户并告知他们他们正在与聊天机器人打交道，而不是与真正的经理进行对话。
试图解决一百万个问题
许多公司常犯的一个错误是：他们高估 vnpay 数据库 了虚拟助理的能力，并且在对潜在客户的需求了解非常模糊的情况下创建了虚拟助理。因此，聊天机器人试图解决几乎无穷无尽的任务，但数量是以牺牲质量为代价的，而且它们无法以适当的水平应对其中任何一个任务。此外，不要忘记，并非所有平台都适合“实时”语言，因此一些聊天机器人甚至无法处理访问者最琐碎的请求。
为聊天机器人编写一个只有效解决一个问题的脚本是不会出错的：这已经是一个结果，而不是一次解决数十个问题的徒劳尝试。
在已完成的聊天中继续沟通
碰巧客户已经离开对话，而他的虚拟对话者仍在发送消息。让买家重新参与对话似乎是一个不错的选择，但不要忘记：如果这个人已经找到了他需要的一切，侵入性消息可能只会引起恼怒。
最多允许在对话结束时发送一两条消息，并且仅当您确定它们对客户有用时。
让访客等待
聊天机器人应该减轻公司员工的一些责任并简化客户服务。但即使是最好质量的程序也不能避免错误：虚拟助理可能会停止响应客户请求，给出相同的答案，等等。在这种情况下，员工必须尽快介入自己的工作，独立进一步指导客户并解决问题。如果买家被迫等待很长时间才能得到答复，买家的不满是不可避免的。
一再回避问题
不幸的是，这种情况是虚拟助理发展阶段的标准：聊天机器人会忽略它们无法处理的问题，以及它们没有书面答案的问题。当程序不理解自然语言时这是可能的。
在这种情况下，聊天机器人的脚本必须包含以下选项：它通知客户它不理解他们的问题，然后提供进一步操作的可能选项。默默地忽略用户或随意回答是不可接受的。
产生与现实不符的高期望
有一种观点认为，公司应该放弃“聊天”这个词，而简单地称他们的虚拟助理为机器人。为什么？答案很简单：当与聊天机器人进行对话时，客户已经准备好进行全面的对话，但他们面临的是一个模板和相当有限的一组问题和答案，因此他们不满意并离开失望的。
逻辑很明确：最好是开发一个简单但有效的聊天机器人，可以应对轻松的对话，而不是瞄准高度智能的对话并向客户承诺先验不可能的事情。
限制访客的选择
聊天机器人场景通常涉及决策树，这是一种分层呈现信息的标准方式，可以让用户更轻松地获得他们正在寻找的答案。这是一个很好的选择，特别是在程序无法识别自然语言的情况下。但也存在陷阱——机器人只能为潜在买家提供全部可能解决方案中的一小部分。
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询问一些应该已经知道的事情
任何虚拟对话者的主要任务都是提高客户服务水平，使人们无需使用其他方式与公司互动。但聊天机器人经常是孤立开发的，没有充分集成到其他业务中。
对于客户和公司来说，其后果都是非常不愉快的：机器人向用户提出问题，而这些问题的答案，以一种好的方式，应该是已经知道的。结果，对相同数据的系统性请求会激怒客户，公司就会失去受众。
