Erkennung von Kaufabsichten in Produktanfragen für proaktive Empfehlungen

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Durch die Erkennung von Kaufabsichten in Produktanfragen können Sprachassistenten den richtigen Zeitpunkt bestimmen, um Benutzern personalisierte Empfehlungen, Produktinformationen oder Kaufaktionen vorzuschlagen, um deren Einkaufserlebnis zu verbessern.

Résumé

Die Studie befasst sich mit der Herausforderung, Kaufabsichten in Produktanfragen an Sprachassistenten zu erkennen. Dafür werden verschiedene Merkmale wie Produktinformationen, Nutzerverhalten und Fragetext analysiert.

Es wird ein Modell auf Basis von Graph Attention Networks (GAT) vorgestellt, das diese Merkmale kombiniert, um Produktanfragen mit Kaufabsicht (Shopping Product Questions, SPQs) von solchen ohne Kaufabsicht (Non-Shopping Product Questions, NSPQs) zu unterscheiden.

Die Evaluation zeigt, dass das Modell SPQs mit hoher Genauigkeit (F1-Wert von 0,91) identifizieren kann. In einem Online-Experiment mit echten Sprachassistentenbenutzern konnte das Modell Produktanfragen mit Kaufabsicht in Echtzeit erkennen und den Benutzern empfehlen, das angefragte Produkt ihrer Einkaufsliste hinzuzufügen. Dabei zeigten die Nutzer eine deutlich höhere Rate an hinzugefügten Produkten, wenn es sich um eine SPQ handelte.

Stats

Nutzer, die nach einem Produkt fragen, das sie in den letzten 28 Tagen gekauft haben, haben eine um 67% höhere Wahrscheinlichkeit, das Produkt erneut zu kaufen.
Produktkategorien wie Vitamine oder Haustierfutter haben eine Kaufabsichtsrate von über 80%, während Kategorien wie Fernseher oder Mobiltelefone nur eine Rate von unter 20% aufweisen.

Citations

"Durch die Erkennung von Kaufabsichten in Produktanfragen können Sprachassistenten den richtigen Zeitpunkt bestimmen, um Benutzern personalisierte Empfehlungen, Produktinformationen oder Kaufaktionen vorzuschlagen, um deren Einkaufserlebnis zu verbessern."
"Das vorgestellte Modell identifiziert Produktanfragen mit Kaufabsicht mit einer hohen Genauigkeit (F1-Wert von 0,91)."

Idées clés tirées de

Identifying Shopping Intent in Product QA for Proactive Recommendations

by Besnik Fetah... à arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06017.pdf

Questions plus approfondies

Wie könnte das Modell weiter verbessert werden, um die Erkennung von Kaufabsichten noch genauer zu machen?

Um die Erkennung von Kaufabsichten noch genauer zu gestalten, könnten folgende Verbesserungen am Modell vorgenommen werden:

Integration von zusätzlichen Features: Das Modell könnte um weitere relevante Features erweitert werden, die das Kaufverhalten der Nutzer noch genauer abbilden. Dies könnte beispielsweise das Nutzerverhalten auf der Plattform, Interaktionen mit Produkten und Empfehlungen sowie demografische Informationen umfassen.

Berücksichtigung von Kontext: Durch die Einbeziehung des Kontexts, wie beispielsweise die zeitliche Abfolge von Interaktionen oder die Relevanz von Produkten für den Nutzer in verschiedenen Situationen, könnte das Modell präzisere Vorhersagen treffen.

Feinabstimmung der Graph Attention Networks: Eine Optimierung der Graph Attention Networks könnte dazu beitragen, die Beziehungen zwischen den Fragen und Produkten noch genauer zu modellieren und die Relevanz für die Kaufabsicht besser zu erfassen.

Einsatz von Transfer Learning: Durch den Einsatz von Transfer Learning könnte das Modell von bereits trainierten Modellen profitieren und spezifische Merkmale für die Erkennung von Kaufabsichten lernen.

Feedback-Schleifen: Die Implementierung von Feedback-Schleifen, die das Modell kontinuierlich verbessern, indem sie die Vorhersagen mit den tatsächlichen Kaufhandlungen der Nutzer abgleichen, könnte die Genauigkeit der Kaufabsichtserkennung weiter steigern.

Welche Auswirkungen hätten andere Arten von Empfehlungen (z.B. Produktempfehlungen, Preisvergleiche) auf das Nutzererlebnis?

Die Integration anderer Arten von Empfehlungen wie Produktempfehlungen und Preisvergleiche in Sprachassistenten könnte das Nutzererlebnis auf verschiedene Weisen beeinflussen:

Personalisierung: Durch die Bereitstellung von personalisierten Produktempfehlungen basierend auf den individuellen Vorlieben und dem Kaufverhalten der Nutzer könnte das Einkaufserlebnis verbessert und die Zufriedenheit gesteigert werden.

Informationsbereitstellung: Preisvergleiche könnten den Nutzern helfen, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen, indem sie Transparenz über die Preise verschiedener Produkte bieten und ihnen ermöglichen, das beste Angebot zu finden.

Zeitersparnis: Indem Sprachassistenten Preisvergleiche und Produktempfehlungen automatisch bereitstellen, könnten sie den Nutzern Zeit sparen und den Einkaufsprozess effizienter gestalten.

Kundentreue: Durch die Bereitstellung relevanter Empfehlungen könnten Sprachassistenten die Kundentreue fördern und die Bindung der Nutzer an die Plattform stärken.

Verbesserte Einkaufserfahrung: Die Integration verschiedener Empfehlungen könnte die Gesamterfahrung der Nutzer beim Einkaufen über Sprachassistenten bereichern und ihnen ein maßgeschneidertes und benutzerfreundliches Einkaufserlebnis bieten.

Wie könnte die Erkennung von Kaufabsichten in Sprachassistenten auch für andere Anwendungsfälle außerhalb des E-Commerce-Bereichs genutzt werden?

Die Erkennung von Kaufabsichten in Sprachassistenten könnte auch in anderen Anwendungsfällen außerhalb des E-Commerce-Bereichs vielseitig eingesetzt werden:

Gesundheitswesen: In der Gesundheitsbranche könnten Sprachassistenten Kaufabsichten erkennen, um Patienten bei der Terminvereinbarung, Medikamentenbestellung oder der Suche nach Gesundheitsdienstleistungen zu unterstützen.

Reisebranche: Sprachassistenten könnten Kaufabsichten von Reisenden erkennen und ihnen bei der Buchung von Flügen, Hotels oder Aktivitäten behilflich sein, indem sie personalisierte Empfehlungen und Informationen bereitstellen.

Bildungswesen: Im Bildungsbereich könnten Sprachassistenten Kaufabsichten von Lernenden erkennen und sie bei der Auswahl von Kursen, Lehrmaterialien oder Weiterbildungsprogrammen unterstützen.

Immobilien: Bei der Immobiliensuche könnten Sprachassistenten Kaufabsichten identifizieren und potenziellen Käufern bei der Suche nach Immobilien, der Terminvereinbarung für Besichtigungen oder der Kontaktaufnahme mit Maklern helfen.

Finanzdienstleistungen: In der Finanzbranche könnten Sprachassistenten Kaufabsichten erkennen, um Nutzern bei der Auswahl von Versicherungen, Investitionen oder Bankdienstleistungen zu beraten und sie bei finanziellen Entscheidungen zu unterstützen.