從這裡開始行動 - 讓AI客服快速掌握SOP與產品知識，減少重工、回應更精準
- 整理現有SOP與手冊內容，每次更新時同步備份入知識庫，不超過3天內完成。
確保AI能即時學習最新流程，回應問題不落後現場狀況。
- 為每個常見問題建立標籤分類，至少覆蓋80%工單主題。
查詢速度提升，用戶找到答案不用重複發問。
- 定期邀請一線員工7天內回饋『答不出來』案例，每月新增到知識庫中。
把實際經驗轉進AI資料庫，提高解決率並減少漏答。
- 針對高頻圖片、影片操作步驟，設定15秒以內圖文輔助說明進知識庫。
視覺細節補齊，有效降低因文字描述不足造成的誤會。
自動化焦慮下的智慧客服新起點
「製造業導入自動化技術，欸，這件事現在真的已經變得像喝水一樣自然了吧？大家都在講全球競爭什麼的，老實說有時候聽到都會煩，但確實是啊。嗯，在產線管理愈來愈複雜、售後服務又天天出新花樣的情況下，那些智慧型客服系統突然就被人盯上了。某種程度上我還滿理解的——你看，每天企業要面對那麼多標準作業流程、又厚又繁瑣的產品手冊（誰真的全看過啦），再加上工單流轉跟迷宮差不多，有時候真的懶得理，不求快點處理才怪。
好吧，話題扯遠了，我拉回來。智能助理，比如那些AI客服，就是在這種需求爆炸的氛圍中冒出頭來。不只是幫忙處理重複問題而已喔，其實他們也慢慢讓知識管理開始走向結構化，好像資料總算有條有理一點——雖然偶爾還是找不到東西啦。據說，有些產業調查發現，在數位轉型推著大家跑的時候，自動化工具基本上被放進最優先考慮清單裡面，好像沒有它就輸給國際市場一樣。唉，也是，有希望能減輕人力負擔吧，畢竟沒人想一直加班不是嗎？
好吧，話題扯遠了，我拉回來。智能助理，比如那些AI客服，就是在這種需求爆炸的氛圍中冒出頭來。不只是幫忙處理重複問題而已喔，其實他們也慢慢讓知識管理開始走向結構化，好像資料總算有條有理一點——雖然偶爾還是找不到東西啦。據說，有些產業調查發現，在數位轉型推著大家跑的時候，自動化工具基本上被放進最優先考慮清單裡面，好像沒有它就輸給國際市場一樣。唉，也是，有希望能減輕人力負擔吧，畢竟沒人想一直加班不是嗎？
圖片流程沒寫全？現場經驗總漏掉
欸，現場那些工程人員啊，真的常在抱怨——標準作業流程還有產品手冊，唉，不是我說，幾乎每次都少了點什麼實際操作的細節。明明文件裡的步驟都列得漂漂亮亮，可是真的等到產線維護或機台出事要排查時，又好像缺了點東西。會不會只是我想太多？嗯……不是，其實大家都有同樣困擾。
舉個例子，你看喔，一份機器校正的說明上頭雖然寫著原廠設定，可現場那些老鳥根本不會只照著來，他們總是憑經驗多加幾個輔助檢查，有時候還自己隨手貼張臨時標註圖示，好像怕別人找不到重點，但這些東西偏偏就很難被寫進正式文件裡面。這種微調、特殊狀況下的應變方法，全靠口耳相傳，大概也是無奈啦。
之前產業顧問團隊來現地觀察過，他們說，「就算完全照手冊走，也常常會出錯。」聽起來其實也挺合理吧？因為手冊畢竟冷冰冰，碰到奇怪情境就是卡住。所以如果真的想讓這些問題少一點，其實最重要的是得把那些沒寫在紙上的東西補齊，像口頭流傳的小訣竅啦、隨意加上的視覺提示之類……嗯，我是不是又離題了？拉回來講，就是先盤點這些隱性知識，再慢慢塞回知識庫裡面才有用。
舉個例子，你看喔，一份機器校正的說明上頭雖然寫著原廠設定，可現場那些老鳥根本不會只照著來，他們總是憑經驗多加幾個輔助檢查，有時候還自己隨手貼張臨時標註圖示，好像怕別人找不到重點，但這些東西偏偏就很難被寫進正式文件裡面。這種微調、特殊狀況下的應變方法，全靠口耳相傳，大概也是無奈啦。
之前產業顧問團隊來現地觀察過，他們說，「就算完全照手冊走，也常常會出錯。」聽起來其實也挺合理吧？因為手冊畢竟冷冰冰，碰到奇怪情境就是卡住。所以如果真的想讓這些問題少一點，其實最重要的是得把那些沒寫在紙上的東西補齊，像口頭流傳的小訣竅啦、隨意加上的視覺提示之類……嗯，我是不是又離題了？拉回來講，就是先盤點這些隱性知識，再慢慢塞回知識庫裡面才有用。
別以為資料丟給AI就萬事OK
有些企業在一開始導入AI客服時，嗯，老實說做法有點太直接，他們只是把現有的資料庫通通丟進去系統，就像搬家一樣，期待AI自動吐出正確答案。可是說真的，這種「全都給你」的方式啊，我自己也常常覺得很困惑——到底想省哪一步呢？據說金融跟電信業這兩年就見識過滿多問題，因為這樣知識庫裡面反而塞了一堆過期、甚至重複內容。
然後，你只要隨便查個東西就會發現效率掉到谷底。有個例子超典型：比如他們直接無差別輸入了七十幾份歷年FAQ——我現在想起來還是忍不住翻白眼——結果AI回答不但變雜亂，有時候還跑出什麼舊政策資訊。唉，明明已經改了好幾版，它偏偏記得以前的那一條。
扯遠了…總之正確的做法應該是，每隔一段時間就得認真盤點一下知識庫，把那些早就沒用、或者根本互相打架的資料清掉，然後針對新的情境再補充註解跟詳細說明才行。欸，不然很快整個系統就會亂成一團，你問什麼它都給你念故事書。
很多人以為只要一直加料堆數量、知識庫越大越威風，其實完全不是那麼回事。僅靠大量內容並不能讓答案更準啦（真的），必須不停微調修正，加上前線實務經驗融合下去，那才可能保住系統能好好運作。不然弄半天，使用者只會更痛苦吧，大概就是這樣。
然後，你只要隨便查個東西就會發現效率掉到谷底。有個例子超典型：比如他們直接無差別輸入了七十幾份歷年FAQ——我現在想起來還是忍不住翻白眼——結果AI回答不但變雜亂，有時候還跑出什麼舊政策資訊。唉，明明已經改了好幾版，它偏偏記得以前的那一條。
扯遠了…總之正確的做法應該是，每隔一段時間就得認真盤點一下知識庫，把那些早就沒用、或者根本互相打架的資料清掉，然後針對新的情境再補充註解跟詳細說明才行。欸，不然很快整個系統就會亂成一團，你問什麼它都給你念故事書。
很多人以為只要一直加料堆數量、知識庫越大越威風，其實完全不是那麼回事。僅靠大量內容並不能讓答案更準啦（真的），必須不停微調修正，加上前線實務經驗融合下去，那才可能保住系統能好好運作。不然弄半天，使用者只會更痛苦吧，大概就是這樣。
手冊搬家，卻還是答不出來的窘境
「那時候廠內的主管直接說，反正手冊都在這裡，照搬進AI就好。」唉，真的是原話。想想那一幕還挺荒謬的欸，大夥兒手上拿著厚厚一疊紙本文件，一頁頁掃描轉成電子檔案，沒人在意圖片是不是分類清楚——其實也誰管啊？我記得現場氣氛有點像例行公事。
然後他們以為這樣很省事，新系統上線以後狀況卻頻傳。嗯，新進員工找不到關鍵步驟、圖片跟說明完全對不上，有些章節還被拆得七零八落，好像拼圖硬生生少了幾塊，不知該從哪補回來。現在想起來好笑，那時大家常聽到有人抱怨：「怎麼問都只跳一句話出來，要不是漏掉就是講不清楚。」唉，我自己也遇過。
其實問題滿單純，就是格式根本沒規劃，分類亂成了一鍋粥。例如保養流程和故障排除混雜一起，讓人搞不清東西南北。圖片標註更是慘烈，也沒同步更新文字內容，所以最後理解自然出現落差。我忽然想到，上次某個學弟找資料結果整個人發呆半天，也是因為這種狀況。
如果重做一次，大概會從設計主題結構開始吧，把每個章節依情境仔細拆開，再針對重點加附註或寫點經驗小技巧，比如那些只有老技師才懂的小動作什麼的。有點扯遠了。不過老實說啦，這種從源頭整理過的內容，上線之後肯定減少很多重複補充，比起照單全收真的省下不少麻煩，也許新人用起來也比較輕鬆吧？嗯，只能這麼希望。
然後他們以為這樣很省事，新系統上線以後狀況卻頻傳。嗯，新進員工找不到關鍵步驟、圖片跟說明完全對不上，有些章節還被拆得七零八落，好像拼圖硬生生少了幾塊，不知該從哪補回來。現在想起來好笑，那時大家常聽到有人抱怨：「怎麼問都只跳一句話出來，要不是漏掉就是講不清楚。」唉，我自己也遇過。
其實問題滿單純，就是格式根本沒規劃，分類亂成了一鍋粥。例如保養流程和故障排除混雜一起，讓人搞不清東西南北。圖片標註更是慘烈，也沒同步更新文字內容，所以最後理解自然出現落差。我忽然想到，上次某個學弟找資料結果整個人發呆半天，也是因為這種狀況。
如果重做一次，大概會從設計主題結構開始吧，把每個章節依情境仔細拆開，再針對重點加附註或寫點經驗小技巧，比如那些只有老技師才懂的小動作什麼的。有點扯遠了。不過老實說啦，這種從源頭整理過的內容，上線之後肯定減少很多重複補充，比起照單全收真的省下不少麻煩，也許新人用起來也比較輕鬆吧？嗯，只能這麼希望。
數字說話：效率、滿意度悄悄變了
根據Gartner還有McKinsey這幾年對製造業現場的調查——唉，其實我一直覺得數字看多了會麻木，但還是要認真面對——AI客服導入之後，平均每張工單處理速度好像都能壓到原本的一半左右。這個幅度蠻驚人的吧？自動回覆系統也差不多可以解決超過五成那種重複性問題，說真的，有些事人類做太久腦袋會打結。
然後他們研究裡還講，知識庫如果結構更清楚、分類標註再完整一點，每提升一成內容品質，就有明顯的回答準確率成長。嗯……這聽起來很合理，可是不知道現場的人願不願意花時間整理資料就是了（我自己整理桌面就常常拖延）。唉，好像又離題了，拉回來。
在真正的應用情境裡，如果知識資料高度結構化，不只是查詢流程變簡單，也跟客戶滿意度有緊密正相關。這樣講雖然有點八股，但是數據確實反映出來。如果管理層想評估專案效益，上述那些量化結果其實就可以當很具體的依據，而不是只憑經驗判斷說「感覺好像有效」什麼的。好吧，大概就是這樣。
然後他們研究裡還講，知識庫如果結構更清楚、分類標註再完整一點，每提升一成內容品質，就有明顯的回答準確率成長。嗯……這聽起來很合理，可是不知道現場的人願不願意花時間整理資料就是了（我自己整理桌面就常常拖延）。唉，好像又離題了，拉回來。
在真正的應用情境裡，如果知識資料高度結構化，不只是查詢流程變簡單，也跟客戶滿意度有緊密正相關。這樣講雖然有點八股，但是數據確實反映出來。如果管理層想評估專案效益，上述那些量化結果其實就可以當很具體的依據，而不是只憑經驗判斷說「感覺好像有效」什麼的。好吧，大概就是這樣。
本段參考來源：
- Gartner Survey Reveals 85% of Customer Service Leaders ...
Pub.: 2024-12-09 | Upd.: 2025-02-20 - Customer Service AI Use Cases
Pub.: 2025-04-02 | Upd.: 2025-07-03 - Customer experience statistics on AI technology in 2025
Pub.: 2024-12-20 | Upd.: 2025-01-01 - 55+ New Generative AI Stats (2025)
Pub.: 2025-07-14 | Upd.: 2025-07-14 - The State of AI: Global survey
Pub.: 2025-03-12 | Upd.: 2025-07-17
拆解SOP怎麼轉進知識庫才靠譜
在製造業現場，大家常常說要建構知識庫，可是流程其實比想像中繁瑣。嗯，有時候一開始就得很細地把主題類別劃分出來，像是維修啦、操作手冊、安全規範這些，每一項都拆得乾乾淨淨。不過我偶爾會想，是不是有人根本沒耐心細分？唉，但不這樣做後面更亂。
然後團隊會標註每章節的重點段落，把那些關鍵圖片或者流程圖也一起挑出來——但說真的，有時漏掉一張圖，就會讓查資料的人腦筋打結，我自己以前就被這種事搞到快崩潰。突然想到昨天還夢到流程圖飛走，好啦離題了，拉回來。
之後，他們還得彙整各種備註說明，那些小字補充資訊也很重要，不然下次誰記得某個特殊步驟？萬一哪個補充沒被檢索到，大概又要重新翻箱倒櫃找答案吧。資料正確性審查也是必須的，每條知識項目都不能馬虎，一不小心錯字或舊資料混進去，又是災難。
最後，專案組還會模擬各式客戶提問情境，用來測試系統裡的答案到底管不管用。有經驗的團隊大多早就發現，只要某一環節疏忽，例如新版流程圖沒有同步上傳，結果就是使用者怎麼找都找不到正解，體驗直接扣分。我有時覺得這整套流程累人極了，可惜現在沒什麼捷徑可走吧。
然後團隊會標註每章節的重點段落，把那些關鍵圖片或者流程圖也一起挑出來——但說真的，有時漏掉一張圖，就會讓查資料的人腦筋打結，我自己以前就被這種事搞到快崩潰。突然想到昨天還夢到流程圖飛走，好啦離題了，拉回來。
之後，他們還得彙整各種備註說明，那些小字補充資訊也很重要，不然下次誰記得某個特殊步驟？萬一哪個補充沒被檢索到，大概又要重新翻箱倒櫃找答案吧。資料正確性審查也是必須的，每條知識項目都不能馬虎，一不小心錯字或舊資料混進去，又是災難。
最後，專案組還會模擬各式客戶提問情境，用來測試系統裡的答案到底管不管用。有經驗的團隊大多早就發現，只要某一環節疏忽，例如新版流程圖沒有同步上傳，結果就是使用者怎麼找都找不到正解，體驗直接扣分。我有時覺得這整套流程累人極了，可惜現在沒什麼捷徑可走吧。
預算有限也能玩轉高頻詢問自動化？
Deloitte過去那幾年不是做了產業報告嗎？嗯，裡面有提到製造業引進AI客服系統的狀況。其實他們發現，高頻而且流程一成不變的東西——像售後安裝怎麼搞、自助查故障還有查訂單這種，成功機率最高，大概七成案例卡在這類功能[整合報告2-B]。唉，講起來簡單，但現場真的就是一堆重複問相同事情。好像大家都說自動化能省力，不過專家也搖頭，他們覺得，如果公司IT資源有限，你死命想要什麼都客製，其實只會多了一屁股維運壓力。
欸我前陣子還跟朋友聊過設備異常流程，他說那種步驟明確、規則死板的東西，要設計自動回覆不算難（雖然偶爾還是卡住）。但遇到怪狀況，比如某零件突然爆掉、或現場臨時改設定，AI客服通常就呆住不會回，只會丟你一些無關痛癢的答案。有些小型工廠試著拿AI客服來應付生產參數那些超複雜的問題，但最後知識庫根本補不齊，圖片資料又老是缺東漏西，結果員工問半天什麼都沒有，只好默默找真人救急，好吧，有點無奈。
講遠了……總之嘛，如果把焦點拉回來，把精力放在「到底哪個環節最消耗人力」，特別是那些每天要反覆解釋、很標準又枯燥的操作，就慢慢一塊塊自動化，大概比較能顧及投入和收穫之間微妙平衡吧。
欸我前陣子還跟朋友聊過設備異常流程，他說那種步驟明確、規則死板的東西，要設計自動回覆不算難（雖然偶爾還是卡住）。但遇到怪狀況，比如某零件突然爆掉、或現場臨時改設定，AI客服通常就呆住不會回，只會丟你一些無關痛癢的答案。有些小型工廠試著拿AI客服來應付生產參數那些超複雜的問題，但最後知識庫根本補不齊，圖片資料又老是缺東漏西，結果員工問半天什麼都沒有，只好默默找真人救急，好吧，有點無奈。
講遠了……總之嘛，如果把焦點拉回來，把精力放在「到底哪個環節最消耗人力」，特別是那些每天要反覆解釋、很標準又枯燥的操作，就慢慢一塊塊自動化，大概比較能顧及投入和收穫之間微妙平衡吧。
照片影片都藏重要細節，AI怎麼補救
「原件上明明有，AI卻回答不出來。」唉，現場真的常聽到有人這樣碎念。其實說穿了，也不能全怪模型本身啦。有時候照片、影片還有那種手寫的標記，全部都散落在各種奇怪格式裡頭，不信你去問工程師。
像某家自動化設備廠，那邊的工程師每次遇到機台異常就很直覺地拿手機拍照、加點註解，但這些圖檔大部分最後不是卡在他們自己的手機，就是混在紙本作業單堆裡，根本沒進系統；然後等到要查知識庫時，一開——什麼安全警示、流程細節根本通通找不到。嗯，我剛剛想到昨天還有人問我同樣的問題，不過又扯遠了，拉回來講。
再反過來，有些比較認真的工廠會先慢慢把舊維修圖片和現場語音紀錄整理進線上資料夾裡，再隨便搭配個簡單分類，比如說依照故障類型或部位打標籤。結果後續AI客服給錯指引的情形，就真的少掉很多。不知道是不是因為整齊一點，電腦也比較願意幫忙？
所以重點到底是什麼？主要兩個吧：第一要能找到（就是集中存放），第二還得看得懂（基本結構一定要標註清楚）。可是光是文件電子化，其實遠遠不夠啊。我一直覺得那些小地方——比如說螺絲方向畫個圈、工單下角潦草備註——如果沒有被完整掃描，而且欄位設計又沒對應，那你問它再多，也只會得到一團迷霧而已。啊，我好像又快抱怨起來了。
倒不如，每個月安排一次資料盤點，把圖片、語音跟文字說明同步彙整，比起只丟文字進去，大概真的可以減少七成以上那種「答非所問」的尷尬狀況吧。不信你試試看，頂多下次換個方法就是了。
像某家自動化設備廠，那邊的工程師每次遇到機台異常就很直覺地拿手機拍照、加點註解，但這些圖檔大部分最後不是卡在他們自己的手機，就是混在紙本作業單堆裡，根本沒進系統；然後等到要查知識庫時，一開——什麼安全警示、流程細節根本通通找不到。嗯，我剛剛想到昨天還有人問我同樣的問題，不過又扯遠了，拉回來講。
再反過來，有些比較認真的工廠會先慢慢把舊維修圖片和現場語音紀錄整理進線上資料夾裡，再隨便搭配個簡單分類，比如說依照故障類型或部位打標籤。結果後續AI客服給錯指引的情形，就真的少掉很多。不知道是不是因為整齊一點，電腦也比較願意幫忙？
所以重點到底是什麼？主要兩個吧：第一要能找到（就是集中存放），第二還得看得懂（基本結構一定要標註清楚）。可是光是文件電子化，其實遠遠不夠啊。我一直覺得那些小地方——比如說螺絲方向畫個圈、工單下角潦草備註——如果沒有被完整掃描，而且欄位設計又沒對應，那你問它再多，也只會得到一團迷霧而已。啊，我好像又快抱怨起來了。
倒不如，每個月安排一次資料盤點，把圖片、語音跟文字說明同步彙整，比起只丟文字進去，大概真的可以減少七成以上那種「答非所問」的尷尬狀況吧。不信你試試看，頂多下次換個方法就是了。
工單重複煩惱？指標篩選效益一覽表
唉，其實講到客服現場，總覺得那種「一直被問同一題」的情況，真是讓人有點無力。你看，好像問題都很簡單，但偏偏就是解決不了，每天重複處理。一整個鬼打牆，嗯，不曉得是不是只有我這樣覺得。話說回來，大部分團隊遇到這種狀況，通常會直接從CRM系統裡頭找線索——半年內累積起來、案件數高的那幾類，他們就特別去抓。
然後，有時候又會突然想著：資料那麼多，到底誰記得那些細節啊？不過沒辦法，還是要硬著頭皮比對自動化工具導入前後的差異，比如平均每筆處理到底拖多久、最後回覆給客戶寫了些什麼，以及用戶評價大概落在哪個區間。有些公司甚至更龜毛（欸，有時候真的服了他們），硬是還要加進首次解決率和工單自動完成比例，就是為了讓分析結果不要太扁平啦。
其實也不是說這方法永遠有效，但至少透過這樣整理，就比較能分清楚哪些問題屬於高重複性，而且只要標準流程設定好就能機器cover掉；哪些卻怎麼想都非得靠真人瞄一下才行。可是啊，等到資料真的攤開，你常常會發現，其實那堆「本該可以用機器搞定」的東西裡面，還有一些卡在人工遺漏未設定的小細節——唔，就是差臨門一腳。這樣反而把改善空間顯露無遺，好吧，也算是一種警訊？
總之每次看到那串報表，我心裡都是先嘆口氣，它根本不只是冷冰冰的數據，而是日後優化策略的重要參考。不知道你們是不是也有過同樣感覺，就是明明事情擺在眼前，看似簡單卻繞了一圈又回來，是說…我剛剛講到哪？噢對啦，是關於如何拿那些數據去制定下一步計畫嘛——反正少不得它們啦。
然後，有時候又會突然想著：資料那麼多，到底誰記得那些細節啊？不過沒辦法，還是要硬著頭皮比對自動化工具導入前後的差異，比如平均每筆處理到底拖多久、最後回覆給客戶寫了些什麼，以及用戶評價大概落在哪個區間。有些公司甚至更龜毛（欸，有時候真的服了他們），硬是還要加進首次解決率和工單自動完成比例，就是為了讓分析結果不要太扁平啦。
其實也不是說這方法永遠有效，但至少透過這樣整理，就比較能分清楚哪些問題屬於高重複性，而且只要標準流程設定好就能機器cover掉；哪些卻怎麼想都非得靠真人瞄一下才行。可是啊，等到資料真的攤開，你常常會發現，其實那堆「本該可以用機器搞定」的東西裡面，還有一些卡在人工遺漏未設定的小細節——唔，就是差臨門一腳。這樣反而把改善空間顯露無遺，好吧，也算是一種警訊？
總之每次看到那串報表，我心裡都是先嘆口氣，它根本不只是冷冰冰的數據，而是日後優化策略的重要參考。不知道你們是不是也有過同樣感覺，就是明明事情擺在眼前，看似簡單卻繞了一圈又回來，是說…我剛剛講到哪？噢對啦，是關於如何拿那些數據去制定下一步計畫嘛——反正少不得它們啦。
分層聚焦、多模態帶來的協同新局
常見做法嘛，唉，基本上會先把產線裡那些老是出現的問題還有高頻工單都攤開來看一遍。然後就開始分門別類：哪些交給自動化處理還湊合，哪些非得專家親自下場不可。不過這步驟說起來簡單，其實整理資料時又會冒出一堆瑣事。欸，我差點忘了，要從什麼地方下手？通常就是拉現有CRM或工單系統，把近半年案件全都篩一遍，再分析一下重複性跟例外狀況。嗯，有時候看到重複問題真的讓人懷疑人生，不知道到底為什麼沒人早點解決。
接著啊，就要用分層的方法去設計知識庫結構。例如SOP、圖片註解、現場口訣──這些東西要一起彙整，然後標明主題類別才不會亂成一團。我說到哪？喔對，其實還有個細節容易被忽略，就是最好定期請一線人員參與內容校正；他們最清楚那些流程是不是寫得太教條或根本不切實際。嗯…突然想起上次有人吐槽說知識庫答非所問，也不能怪他們啦。
另外，再搭配小規模情境測試，用來檢查答案覆蓋率和適用性——但這種測試其實蠻花時間的。有時候遇到多媒體資料（像影片或操作圖表）弄得很雜亂，要怎麼辦呢？建議乾脆搬去雲端平台集中管理吧，如此維護效率也能提升不少。大致就醬，不過每家公司總有各自的小毛病，只能邊做邊調整了。
接著啊，就要用分層的方法去設計知識庫結構。例如SOP、圖片註解、現場口訣──這些東西要一起彙整，然後標明主題類別才不會亂成一團。我說到哪？喔對，其實還有個細節容易被忽略，就是最好定期請一線人員參與內容校正；他們最清楚那些流程是不是寫得太教條或根本不切實際。嗯…突然想起上次有人吐槽說知識庫答非所問，也不能怪他們啦。
另外，再搭配小規模情境測試，用來檢查答案覆蓋率和適用性——但這種測試其實蠻花時間的。有時候遇到多媒體資料（像影片或操作圖表）弄得很雜亂，要怎麼辦呢？建議乾脆搬去雲端平台集中管理吧，如此維護效率也能提升不少。大致就醬，不過每家公司總有各自的小毛病，只能邊做邊調整了。
