論文の概要: SalesRLAgent: A Reinforcement Learning Approach for Real-Time Sales Conversion Prediction and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23303v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 03:56:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.047456
• Title: SalesRLAgent: A Reinforcement Learning Approach for Real-Time Sales Conversion Prediction and Optimization
• Title（参考訳）: SalesRlagent: リアルタイム販売変換予測と最適化のための強化学習アプローチ
• Authors: Nandakishor M,
• Abstract要約: SalesRlagentは、特別な強化学習を活用して営業会話全体の変換確率を予測する新しいフレームワークである。 システムには、Azure OpenAI組み込み(3072次元)、ターンバイターン状態追跡、メタ学習機能が含まれて、自身の知識境界を理解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Current approaches to sales conversation analysis and conversion prediction typically rely on Large Language Models (LLMs) combined with basic retrieval augmented generation (RAG). These systems, while capable of answering questions, fail to accurately predict conversion probability or provide strategic guidance in real time. In this paper, we present SalesRLAgent, a novel framework leveraging specialized reinforcement learning to predict conversion probability throughout sales conversations. Unlike systems from Kapa.ai, Mendable, Inkeep, and others that primarily use off-the-shelf LLMs for content generation, our approach treats conversion prediction as a sequential decision problem, training on synthetic data generated using GPT-4O to develop a specialized probability estimation model. Our system incorporates Azure OpenAI embeddings (3072 dimensions), turn-by-turn state tracking, and meta-learning capabilities to understand its own knowledge boundaries. Evaluations demonstrate that SalesRLAgent achieves 96.7% accuracy in conversion prediction, outperforming LLM-only approaches by 34.7% while offering significantly faster inference (85ms vs 3450ms for GPT-4). Furthermore, integration with existing sales platforms shows a 43.2% increase in conversion rates when representatives utilize our system's real-time guidance. SalesRLAgent represents a fundamental shift from content generation to strategic sales intelligence, providing moment-by-moment conversion probability estimation with actionable insights for sales professionals.
• Abstract（参考訳）: 販売会話の分析と変換予測への現在のアプローチは、通常、Large Language Models (LLM) と基本的な検索拡張生成 (RAG) に頼っている。 これらのシステムは、質問に答えることができながら、変換確率を正確に予測したり、リアルタイムで戦略的ガイダンスを提供することができない。 本稿では,営業会話の変換確率を予測するために,特殊強化学習を活用した新しいフレームワークであるSalesRlagentを提案する。 コンテント生成に市販のLCMを主に使用しているKapa.ai, Mendable, Inkeepなどのシステムとは異なり, 本手法では変換予測を逐次決定問題として扱い, GPT-4Oを用いて生成された合成データのトレーニングを行い, 特殊確率推定モデルを開発した。 システムには、Azure OpenAIの埋め込み(3072次元)、ターンバイターンの状態追跡、メタ学習機能が含まれて、自身の知識境界を理解する。 評価の結果、SaleRlagentは変換予測において96.7%の精度を達成し、LSMのみのアプローチを34.7%上回り、推論は大幅に高速化された(GPT-4では85ms対3450ms)。 さらに,既存販売プラットフォームとの統合は,リアルタイムガイダンスを利用した場合のコンバージョン率を43.2%向上させる。 SalesRLAgentは、コンテンツ生成から戦略的セールスインテリジェンスへの根本的なシフトであり、セールスプロフェッショナルにとって実行可能な洞察を備えたモーメント毎の変換確率推定を提供する。

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