맥락 기반 사용자 프로파일링을 통한 개인화된 대화형 판매 에이전트: 전략적 행동을 향하여

본 연구는 기존 대화형 추천 시스템의 한계를 넘어, 사용자의 선호도 파악, 추천, 설득을 통합한 '대화형 판매(CSales)'라는 새로운 개념을 제시하고, 실제 데이터 기반의 LLM 기반 사용자 시뮬레이터 CSUser와 맥락 정보 기반의 개인화된 대화형 판매 에이전트 CSI를 개발하여 실험을 통해 그 효과를 검증했습니다.

쇼핑의 미래: 당신의 마음을 읽는 AI 판매원

온라인 쇼핑의 편리함 속에서도 여전히 갈증을 느끼십니까? 단순한 상품 추천을 넘어, 나의 취향과 상황까지 고려한 맞춤형 쇼핑 경험을 원하신다면 주목하세요! 김통영, 이정은, 윤수진, 김성환 연구원 팀이 새로운 AI 기술을 선보였습니다.

기존 대화형 추천 시스템의 한계를 넘어서다

기존의 대화형 추천 시스템(CRSs)은 사용자의 선호도를 파악하고 상품을 추천하는 데 초점을 맞춰왔습니다. 하지만 실제 전자상거래는 단순한 속성을 넘어 다양한 요소들이 복합적으로 작용하는 복잡한 의사결정 과정입니다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 '대화형 판매(CSales)' 라는 새로운 개념을 제시했습니다. CSales는 선호도 파악, 추천, 설득을 통합하여 사용자의 의사결정을 효과적으로 지원하는 시스템입니다.

현실 세계를 반영한 사용자 시뮬레이터: CSUser

CSales의 현실적인 평가를 위해 연구팀은 실제 데이터를 기반으로 한 **LLM 기반 사용자 시뮬레이터 'CSUser'**를 개발했습니다. CSUser는 다양한 사용자의 욕구와 성격을 모델링하여 실제 사용자와 유사한 행동을 보입니다. 마치 실제 고객과 대화하는 것처럼 말이죠!

맥락을 이해하는 AI 판매원: CSI

그리고 등장한 주인공, 대화형 판매 에이전트 'CSI' 입니다. CSI는 대화를 통해 맥락 정보를 파악하고 사용자 프로파일을 추론하여 개인화된 전략을 수립합니다. 단순히 상품을 나열하는 것이 아니라, 사용자의 상황과 필요에 맞춰 최적의 제안을 제공하는 것이죠. 실험 결과, CSUser는 실제 사용자를 효과적으로 모방했으며, 맥락 정보 기반 프로파일링이 전략적 행동 선택과 전자상거래에서의 성공적인 구매에 중요한 역할을 한다는 것을 확인했습니다.

미래를 위한 한 걸음

이 연구는 단순한 기술적 발전을 넘어, 더욱 개인화되고 효율적인 쇼핑 경험을 향한 중요한 한 걸음입니다. 앞으로 CSales와 CSI 기술은 AI 기반 개인화 서비스의 새로운 지평을 열고, 소비자와 기업 모두에게 더 나은 가치를 제공할 것으로 기대됩니다. 쇼핑의 미래는 지금, 당신의 손안에서 펼쳐지고 있습니다.