論文の概要: ChatGPT and Persuasive Technologies for the Management and Delivery of
Personalized Recommendations in Hotel Hospitality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14298v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 16:58:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 11:51:47.685371
- Title: ChatGPT and Persuasive Technologies for the Management and Delivery of
Personalized Recommendations in Hotel Hospitality
- Title（参考訳）: ホテル・ホスピタリティにおけるパーソナライズドレコメンデーションの管理と提供のためのチャットgptと説得技術
- Authors: Manolis Remountakis, Konstantinos Kotis, Babis Kourtzis, and George E.
Tsekouras
- Abstract要約: 本稿では,ホテルの宿泊レコメンデーションシステムの自動化と改善を目的としたChatGPTと説得技術の統合の可能性について検討する。
ChatGPTは人間のようなテキストを理解して生成し、より正確でコンテキスト対応のレコメンデーションを可能にする。
説得力のある技術は、ユーザの意思決定に効果的に影響を与え、特定のホテルの予約や部屋のアップグレードなど、望ましい行動を奨励します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6824747267214372
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recommender systems have become indispensable tools in the hotel hospitality
industry, enabling personalized and tailored experiences for guests. Recent
advancements in large language models (LLMs), such as ChatGPT, and persuasive
technologies, have opened new avenues for enhancing the effectiveness of those
systems. This paper explores the potential of integrating ChatGPT and
persuasive technologies for automating and improving hotel hospitality
recommender systems. First, we delve into the capabilities of ChatGPT, which
can understand and generate human-like text, enabling more accurate and
context-aware recommendations. We discuss the integration of ChatGPT into
recommender systems, highlighting the ability to analyze user preferences,
extract valuable insights from online reviews, and generate personalized
recommendations based on guest profiles. Second, we investigate the role of
persuasive technology in influencing user behavior and enhancing the persuasive
impact of hotel recommendations. By incorporating persuasive techniques, such
as social proof, scarcity and personalization, recommender systems can
effectively influence user decision-making and encourage desired actions, such
as booking a specific hotel or upgrading their room. To investigate the
efficacy of ChatGPT and persuasive technologies, we present a pilot experi-ment
with a case study involving a hotel recommender system. We aim to study the
impact of integrating ChatGPT and persua-sive techniques on user engagement,
satisfaction, and conversion rates. The preliminary results demonstrate the
potential of these technologies in enhancing the overall guest experience and
business performance. Overall, this paper contributes to the field of hotel
hospitality by exploring the synergistic relationship between LLMs and
persuasive technology in recommender systems, ultimately influencing guest
satisfaction and hotel revenue.
- Abstract（参考訳）: レコメンダシステムはホテルのホスピタリティ業界で必須のツールとなり、ゲストにパーソナライズされ、カスタマイズされた体験を可能にする。
近年,ChatGPTや説得技術といった大規模言語モデル(LLM)の進歩により,これらのシステムの有効性を高めるための新たな道が開かれた。
本稿では,ホテル宿泊レコメンデーションシステムの自動化と改善を目的としたChatGPTと説得技術の統合の可能性を検討する。
まず、人間のようなテキストを理解して生成できるChatGPTの機能を調べ、より正確でコンテキスト対応のレコメンデーションを可能にします。
chatgptをレコメンダシステムに統合し、ユーザの好みを分析し、オンラインレビューから貴重な洞察を抽出し、ゲストプロフィールに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを生成する機能を強調する。
第2に,ユーザの行動に影響を及ぼす説得的技術の役割と,ホテルのレコメンデーションの説得的影響について検討する。
社会的証明、不足、パーソナライゼーションといった説得力のある手法を取り入れることで、レコメンダシステムはユーザの意思決定に効果的に影響を与え、特定のホテルの予約や部屋のアップグレードといった望ましい行動を奨励することができる。
本稿では,ChatGPTと説得技術の有効性を検討するために,ホテル推薦システムを用いたパイロット実験を行った。
本研究の目的は,ChatGPTとPersua-sive技術の統合がユーザのエンゲージメント,満足度,コンバージョン率に与える影響を検討することである。
予備結果は,これらの技術がゲスト体験とビジネスパフォーマンスを向上させる可能性を示すものである。
本稿では,レコメンデーションシステムにおけるLLMと説得技術との相乗関係を探求し,客の満足感とホテル収入に影響を与えるホテルの宿泊分野に貢献する。
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