在第 25 天，我們將重點放在如何通過個性化的交互來提高用戶體驗。個性化的 Bot 可以根據用戶的行為和喜好提供定制化的回應，這不僅可以讓用戶感到被重視，也能增加 Bot 的實用性和黏性。

步驟 1：了解用戶偏好

1. 收集用戶數據：

   • 通過和用戶的互動來收集有價值的數據，例如他們的喜好、使用習慣和歷史查詢。你可以根據這些數據來判斷他們的興趣點，並記錄到資料庫中。
   • 可以使用 user_id 來識別用戶並保存每位用戶的偏好。

   user_preferences = {}
   
   @handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
   def handle_text_message(event):
       user_id = event.source.user_id
       if user_id not in user_preferences:
           user_preferences[user_id] = {"language": "zh", "topics": []}
   
       # 根據用戶輸入更新偏好
       if event.message.text == "我喜歡科技新聞":
           user_preferences[user_id]["topics"].append("科技")
           line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text="已記住您喜歡的科技新聞"))
   

2. 設置偏好選項：

   • 讓用戶選擇自己的偏好，這樣 Bot 可以根據用戶的選擇進行更具針對性的推送。例如，詢問用戶他們對哪些類型的新聞感興趣，然後根據他們的選擇進行推薦。

   @handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
   def handle_text_message(event):
       if event.message.text == "設置偏好":
           quick_reply_buttons = QuickReply(items=[
               QuickReplyButton(action=MessageAction(label="科技", text="我喜歡科技新聞")),
               QuickReplyButton(action=MessageAction(label="體育", text="我喜歡體育新聞")),
               QuickReplyButton(action=MessageAction(label="娛樂", text="我喜歡娛樂新聞"))
           ])
           line_bot_api.reply_message(
               event.reply_token,
               TextSendMessage(text="請選擇您感興趣的新聞類型：", quick_reply=quick_reply_buttons)
           )
   

步驟 2：根據用戶歷史進行推送

1. 自動推送相關內容：

   • 根據用戶的歷史交互記錄，定期推送他們可能感興趣的內容。例如，如果某個用戶經常查詢天氣信息，可以在特定的時間段（如早上）自動推送當地天氣。
   • 使用 schedule 庫可以實現簡單的定時推送。

   import schedule
   import time
   
   def send_weather_update():
       for user_id in user_preferences:
           if "天氣" in user_preferences[user_id]["topics"]:
               # 進行天氣推送
               line_bot_api.push_message(user_id, TextSendMessage(text="早上好！這是您今天的天氣預報 ☀️"))
   
   # 每天早上8點推送天氣信息
   schedule.every().day.at("08:00").do(send_weather_update)
   
   while True:
       schedule.run_pending()
       time.sleep(1)
   

2. 基於上下文的回應：

   • 根據用戶的歷史查詢來給出更具上下文相關的回應。例如，當用戶查詢過某城市的天氣後，下一次再詢問“今天呢？”時，Bot 應該自動理解並返回之前查詢過的城市的天氣。

   user_context = {}
   
   @handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
   def handle_text_message(event):
       user_id = event.source.user_id
       user_message = event.message.text
   
       if user_message.startswith("查詢天氣"):
           city = user_message.replace("查詢天氣", "").strip()
           user_context[user_id] = {"last_query": city}
           # 查詢天氣邏輯...
           line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=f"{city} 的天氣是晴天，25°C"))
   
       elif user_message == "今天呢？":
           if user_id in user_context and "last_query" in user_context[user_id]:
               city = user_context[user_id]["last_query"]
               # 再次查詢天氣
               line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text=f"{city} 今天的天氣是晴天，28°C"))
           else:
               line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text="請先告訴我您想查詢哪個城市的天氣。"))
   

步驟 3：動態調整互動方式

1. 根據使用習慣調整回應風格：

   • 如果某些用戶偏好簡短而快速的回應，可以根據記錄的用戶互動習慣自動調整回應方式。例如，對於偏好簡短信息的用戶，Bot 可以避免長篇大論的回答，提供更簡潔的回應。

   user_preferences = {}
   
   @handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
   def handle_text_message(event):
       user_id = event.source.user_id
       user_message = event.message.text
   
       if user_id not in user_preferences:
           user_preferences[user_id] = {"style": "簡短"}
   
       if user_message == "幫助":
           if user_preferences[user_id]["style"] == "簡短":
               line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text="您可以查詢天氣、新聞等。"))
           else:
               line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text="您好，我是您的 Line Bot 助手。您可以詢問我有關天氣、新聞等信息，讓我來幫助您。"))
   

2. 記錄互動頻率，進行個性化調整：

   • 根據用戶的互動頻率決定提醒次數。例如，對於較少互動的用戶，可以增加提醒次數或調整提醒內容，以吸引他們繼續使用。

   interaction_count = {}
   
   @handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
   def handle_text_message(event):
       user_id = event.source.user_id
       if user_id not in interaction_count:
           interaction_count[user_id] = 0
   
       interaction_count[user_id] += 1
   
       if interaction_count[user_id] > 5:
           # 提示一些有趣的功能吸引用戶
           line_bot_api.reply_message(
               event.reply_token,
               TextSendMessage(text="看起來您對查詢天氣非常感興趣！試試查詢新聞吧，也許有新的驚喜！")
           )
   

步驟 4：提升回應的情感化

1. 加入對用戶的關懷：

   • Bot 可以在特定節假日或重要事件時主動對用戶表達關懷，例如在新年時發送祝福，或者在雨天提醒帶傘。

   from datetime import datetime
   
   @handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
   def handle_text_message(event):
       today = datetime.now().strftime('%m-%d')
       if today == "12-31":
           line_bot_api.reply_message(event.reply_token, TextSendMessage(text="新年快樂！祝您新年一切順利！🎉"))
   

2. 使用更有溫度的語言：

   • 在回應中使用更具情感的語言，讓用戶感受到溫暖。例如，當用戶查詢天氣時，可以加入個人化的關懷語句。

   @handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
   def handle_text_message(event):
       if event.message.text == "查詢天氣":
           line_bot_api.reply_message(
               event.reply_token,
               TextSendMessage(text="今日天氣 ☀️：晴朗，溫度 25°C。記得多喝水，保持身體健康！")
           )