Phỏng vấn qua LLM khi thoát: Người dùng nói gì khi đóng tường phí
OpenAI
Một bài báo tin tức AI bằng tiếng Anh mô tả cách tích hợp một cuộc phỏng vấn ngắn bằng LLM sau khi người dùng bỏ qua tường phí đã đạt tỷ lệ phản hồi 34% và phát hiện các phản đối chính của người dùng, bao gồm việc phát hiện ra rằng nhiều người dùng đến từ công cụ tìm kiếm với kỳ vọng sản phẩm miễn phí. Bài báo cung cấp kiến trúc, lời nhắc và khung mã được sử dụng, cùng với những hiểu biết từ hai tuần dữ liệu.
Một nhà phát triển đã xây dựng một chatbot phỏng vấn khi rời đi dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho một trò chơi board game trực tuyến miễn phí có thu phí (freemium). Khi người dùng đóng cửa sổ thu phí, một cửa sổ chat riêng xuất hiện, hỏi tối đa 5 câu hỏi. Sau 2 tuần, có 59 phiên diễn ra với 20 phản hồi (34%). Phát hiện chính là một phần đáng kể người dùng đến từ tìm kiếm với từ 'miễn phí' trong tiêu đề. Hệ thống sử dụng một bảng cơ sở dữ liệu riêng, giới hạn phản hồi dựa trên giao dịch, quét các phiên cũ, gọi LLM lần thứ hai để tạo ghi chú có cấu trúc, và gửi webhook đến Telegram. Bài viết chia sẻ lược đồ cơ sở dữ liệu, mã cho giao dịch có giới hạn, và cả prompt hệ thống lẫn prompt ghi chú. Kết quả cho thấy 7 trong 20 người trả lời mong đợi sản phẩm miễn phí, dẫn đến việc sửa nhanh tiêu đề trang web. Công cụ này được khuyến nghị cho bất kỳ sản phẩm nào có thời điểm rời đi như tường thu phí, giỏ hàng bị bỏ, hoặc hủy dịch vụ, miễn là người dùng vẫn ở lại trang.
Nguồn: Habr — хаб ИИ —
bản gốc