據Tnooz報導，聊天機器人技術愈來愈復雜，雖然是否會取代客戶支援工作的人類角色仍存在爭議，但聊天機器人對各種命令、問題和情緒的反應能力已更加人性化。

　　電子商務品牌需要了解訪問者使用桌上型電腦或是移動裝置的行為和瀏覽方式。雖然各品牌在過去10多年取得不同程度的成功，但在分析訪客與聊天機器人互動行為方面，大多數品牌都對自動化機器人的有效性置之不理，報導認為這是導致收入損失的原因。

　　除了價格和產品之外，體驗品質是獲取消費者芳心最有效的方式之一，對消費者與聊天機器人互動的方式缺乏理解，可能會損害品牌價值。企業必須從引入聊天機器人的第一天起，主動監控和優化訪問者與聊天機器人進行互動的方式。

　　衡量行為分析的能力對于了解客戶如何與網站上的聊天機器人進行互動非常重要，讓企業能夠快速確定問題領域、確保解決問題，根據用戶行為趨勢積極提升體驗品質。例如，能夠看到訪客與聊天機器人互動的視覺化地圖，可以識別在特定對話階段跳出率與退出網站的比例。

　　此外，還可以探索訪問者在不佳的聊天體驗后是否繼續在網站上瀏覽，最終進行購買還是立即離開，迅速識別和糾正這些問題的能力，將是減少收入損失和品牌損失的關鍵。

　　充分利用聊天機器人使用者介面分析功能，能夠了解部署聊天機器人最有效的時間、問題的順序、各種答案的效果，以及不同訪問者與聊天機器人互動的行為方式。

　　法國國鐵全球訂票系統(OUI.sncf)開發交易型聊天機器人，客戶可以透過Facebook Messenger、Google Assistant，以及官網上的聊天機器人預訂火車票，聊天機器人可執行的任務包含搜索特定出發日期到預訂季票的所有工作。

　　雖然聊天機器人逐漸成為一種成熟和廣泛部署的技術，但企業仍然需要了解消費者與聊天機器人進行交互的方式，以最大限度地提高對話商務的價值。

　　隨著消費者對聊天機器人愈來愈熟悉，行為也將會發生變化，就像過去10年的網站一樣。追蹤和理解行為演變的能力，對進一步改善體驗，以及微調聊天機器人參與方式，增強消費者體驗而言是致勝關鍵。