在生活中，用户不可避免地会寻求帮助，机器人接收功能也必须做到智能化。因此，响应能力是挑选智能客户服务机器人最关键的能力之一。
智能客服机器人需要达到的效果是：在所有有关机器人回复消息中，直接回答比例不断提高，间接响应和无法确定的比例持续降低。衡量机器人回答得好，在很大程度上与AI能力无关，而是对操作效果的测量。
一般来说，业界通常使用“业务识别率”和“准确性”来评估机器人的响应能力，并利用“拦截率”来评价机器人的接收能力以及对机器人的服务满意度进行评估。
对于智能客户服务机器人的开发人员或用户而言，为了优化智能客服机器人的智能性能并充分利用智能客户服务机器人，都需要建立有效的评估指标和跟踪分析目标数据。
有效用户的重要性是显而易见的，因为如果没有足够有效的用户作为分析样本，任何基于此进一步的分析或猜测将不可避免地伴随着巨大的随机性。
在解决用户问题的前提下，用户的交互持续时间越短越好，这表明机器人可以快速准确地识别用户意图并给出答案；然而，在互动的连续性中无法解决的用户问题的情况表明了用户对机器人的满意度。
无论如何驱动，越来越多的公司都选择人工智能，使用智能客户服务机器人来替代传统的客户服务。
主要从开发和优化的角度分析智能客户服务机器人的评估指标和智能化效果，但对于购买智能聊天机器人的用户，该指标系统也适用。可以通过测试或评估过去的情况来判断其产品的智能水平，然后选择可靠的智能客户服务机器人。
质量的优缺体现在业务范围内的知识上，它能否准确识别用户意图并匹配正确的答案。或者在用户意图模糊的情况下，机器人能否引导用户明确意图并最终匹配解决用户问题的答案。