LLMによる退会インタビュー:ペイウォールを閉じるときにユーザーが語ること

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英語のAIニュース記事では、ペイウォールを閉じた後に短いLLMを活用したインタビューを統合することで、回答率34%を達成し、検索経由で無料製品を期待して訪れたユーザーが多いなど、主要なユーザーの反対意見を明らかにしたと述べています。記事では、使用したアーキテクチャ、プロンプト、コードフレームワーク、および2週間のデータから得た洞察を提供しています。
ある開発者が、フリーミアムのオンラインボードゲーム用に、LLMベースの退職面談ボットを構築しました。ユーザーがペイウォールを閉じると、最大5つの質問をする別のチャットが表示されます。2週間で59セッションが発生し、20件の回答(34%)がありました。主な発見は、検索から来たユーザーの大部分がタイトルに「無料」という言葉を含んでいたことです。このシステムは、別のデータベーステーブル、トランザクションベースの返信上限、古いセッションのスイープ、構造化ノートを生成するための2回目のLLMコール、そしてTelegramへのウェブフックを使用しています。この記事では、データベーススキーマ、上限付きトランザクションのコード、システムプロンプトとノートプロンプトの両方を共有しています。結果は、20人の回答者のうち7人が製品が無料であると期待しており、サイトタイトルの迅速な修正につながりました。このツールは、ペイウォール、放棄されたカート、キャンセルなどの出口の瞬間がある製品であれば、ユーザーがページに留まっている限り、どの製品にも推奨されます。
出典: Habr — хаб ИИ — 原文
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