我说了什么？——关联用户需求与对话 commerce 中的搜索结果
人机交互
2024-10-03 v1
摘要
近期自然语言处理和深度学习技术的进步加速了数字助手的发展。在对话式电商中，这些助手通过自然语言对话帮助客户在线上商店中找到合适的产品。在对话过程中，助手识别客户的需求和偏好，随后建议可能相关的产品。传统线上商店通常允许用户基于偏好使用面元过滤搜索结果。所选面元还可作为产品基如何被过滤的提醒。在对话式电商中，然而，缺乏面元且采用先进的自然语言处理技术可能使客户对系统如何处理其输入感到不确定。这会阻碍透明度和信任，这些因素是影响客户购买意向的关键因素。为解决此问题，我们提出了一种新颖的文本式数字助手，该助手在产品评估步骤中解释特定产品方面如何与用户之前的言语关联，以提升透明度并促进知情决策。我们进行了一次用户研究（N=135），发现提供自然语言解释和突出显示文本段落后，用户感知到的透明度显著提升，表明其有潜力将系统透明度扩展到对话式电商的产品评估步骤。
引用
@article{arxiv.2410.01291,
title = {What Did I Say Again? Relating User Needs to Search Outcomes in Conversational Commerce},
author = {Kevin Schott and Andrea Papenmeier and Daniel Hienert and Dagmar Kern},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.01291},
year = {2024}
}