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FlowHunt
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工具介紹:FlowHunt AI 零程式碼打造智慧聊天機器人與AI工具;模板庫與視覺流程,數分鐘自動化,涵蓋100+場景。
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收錄時間:2025-11-08
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工具資訊
什麼是 FlowHunt AI
FlowHunt AI 是一款以無程式碼為核心的智慧自動化與對話式體驗平台,讓團隊以可視化方式快速打造 AI 聊天機器人與各類 AI 工具,並將它們無縫嵌入網站、產品或內部流程。透過拖拉式流程編排、意圖與條件邏輯、資料來源設定與回覆策略,使用者可以在短時間內建立具備上下文理解與多輪對話能力的助理,用於客戶支援、行銷互動、線索收集、表單自動化與內部知識查詢等多種情境。其範本庫涵蓋常見業務案例,降低從零開始設計的門檻,同時保留高度自訂彈性,能依品牌語氣、業務規則與服務流程微調回應與動作。平台亦著重現有系統的整合與流程自動化,讓聊天機器人不只回答問題,還能觸發後台工作、同步 CRM 與工單、整理互動紀錄與洞察。對需要在有限時間內驗證與上線的團隊而言,FlowHunt AI 的核心價值在於以視覺化與模組化方式,將複雜的 AI 能力與企業日常流程結合,縮短部署週期、降低開發成本,並持續優化互動品質與營運效率。
FlowHunt AI 主要功能
- 可視化流程編輯器:以拖拉元件建立意圖、節點與條件分支,清楚呈現對話路徑與自動化動作。
- 無程式碼建構:不需撰寫程式即可打造 AI 聊天機器人與工具,快速由範本起步並擴充自訂邏輯。
- 範本庫支援多情境:提供多種常見用例範本,涵蓋客服、行銷、預約、線索收集與知識查詢等場景。
- 知識內容導入:可匯入常見問題、文件內容或結構化資料,協助回覆更貼近品牌與產品情境。
- 多輪對話與上下文管理:維持對話脈絡,根據使用者輸入與先前訊息動態調整回覆。
- 流程自動化整合:在對話中觸發表單、寄送通知、建立紀錄或呼叫外部服務,讓互動直達業務成果。
- 評估與優化:檢視常見問題、轉化率與錯誤點,持續調整對話路徑與回覆策略。
- 多通路部署:可嵌入網站或連接常見溝通管道,讓使用者在熟悉的介面中與機器人互動。
- 權限與協作:支援團隊多人協作與版本管理,確保專案一致性與可追溯性。
- 品牌化與語氣設定:依企業準則調整文風、稱謂與回覆層次,維持一致的品牌體驗。
FlowHunt AI 適用人群
FlowHunt AI 特別適合需要快速上線對話式體驗與流程自動化的團隊,例如客戶成功與客服中心、行銷與成效廣告團隊、B2B 與 B2C 的業務拓展與線索管理、產品與營運團隊、教育與培訓機構、顧問與代理商,以及想以低成本試行 AI 專案的新創。對於缺乏工程資源或希望以低風險驗證概念的組織,無程式碼與範本化上手流程能大幅降低學習與導入成本;而對需要長期優化的成熟企業,FlowHunt AI 亦提供可持續調整的結構,便於疊代擴充與跨部門協作。
FlowHunt AI 使用步驟
- 建立專案:登入平台後新建專案,設定專案名稱、用途與主要目標。
- 選擇或套用範本:從範本庫挑選接近情境的模型作為起點,縮短設計時間。
- 匯入知識內容:導入常見問題、產品說明或政策條款,建立回覆所需的背景資料。
- 設計對話流程:使用可視化編輯器建立節點、條件與回覆,並設定必要的表單與欄位。
- 設定觸發與動作:定義使用者意圖、關鍵字與事件,串接通知、紀錄或外部服務等自動化。
- 調整品牌語氣:依品牌指南設定回覆風格、格式與語氣,確保體驗一致。
- 測試與除錯:在沙盒環境進行多輪對話測試,修正誤判與流程斷點。
- 部署到通路:將聊天機器人嵌入網站或連接既有溝通渠道,完成上線。
- 監測與分析:追蹤互動量、滿意度與轉化率,識別可優化的節點。
- 迭代優化:根據數據回饋調整知識內容與流程,持續提升體驗與成效。
FlowHunt AI 行業案例
在電商與零售,品牌可藉由 FlowHunt AI 建立導購與售後支援的對話流程,從商品比較、庫存與物流查詢到退換貨流程,自動處理高頻問題並收集售後反饋。在 SaaS 與 B2B 情境,聊天機器人可進行網站即時互動、線索評分、會議預約與帳戶導入,協助銷售團隊專注高價值客戶。在旅遊與服務業,則能串接預訂與票務資訊,提供動態建議與行程變更指引。企業內部亦可部署知識助理,回覆人資政策、IT 支援與流程規範,減少重複性查詢並提升員工自助率。教育與培訓單位則可用於課程諮詢、教材問答與學習資源導航,讓學習過程更即時且個人化。
FlowHunt AI 優點與缺點
優點:
- 無程式碼與可視化編輯,快速上手並縮短部署時間。
- 範本庫降低設計門檻,同時保留高度自訂彈性。
- 支援多輪對話與上下文管理,回覆更貼近實際情境。
- 流程自動化與整合能力,讓對話直連業務成果。
- 內建分析機制,有助持續優化回覆品質與轉化率。
- 適用多通路部署,覆蓋不同使用者接觸點。
缺點:
- 複雜邏輯與大量整合時,仍需具備流程設計與資料結構規劃能力。
- 高度客製需求可能受限於無程式碼框架與元件能力。
- 若連結外部服務或模型用量增加,需留意成本控管與配額。
- 對資料隱私與合規要求嚴格的組織,需額外審視資料流與存取權限設定。
FlowHunt AI 熱門問題
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問:是否需要工程背景才能建立聊天機器人?
答:不需要。平台以無程式碼與可視化編輯為主,即使非技術人員也能完成大多數設定;若涉及進階整合,再與工程或 IT 協作即可。
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問:可以導入自家文件與常見問題作為知識來源嗎?
答:可以。可匯入常見問題與文件內容,並在流程中設定回覆策略,讓答案與品牌、產品與政策一致。
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問:支援哪些部署通路?
答:可將機器人嵌入網站,並可連接常見的訊息與客服通路,以覆蓋不同客群接觸點與使用場景。
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問:如何衡量導入成效?
答:可透過互動量、解決率、轉化率與顧客滿意度等指標評估,並依據分析報表持續調整流程與知識內容。
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問:能否整合既有的 CRM 或工單系統?
答:可以。透過流程中的整合節點或 API 連結,將對話結果同步到 CRM、工單或行銷工具,讓互動直接轉化為可追蹤的業務行動。
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問:多語系與品牌語氣如何設定?
答:可在專案層級設定語言與回覆風格,並針對不同情境微調措辭,以維持一致且在地化的品牌體驗。
