您的评论复制您：基于LLM的智能体作为客户数字孪生体进行瞬时分析
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2026-04-28 v1 人工智能
摘要
瞬时分析是市场调研的基石，用于估计消费者偏好，但传统方法面临耗时、高成本和受访者疲劳等持续挑战。为此，本研究提出一种框架，利用大语言模型(LLM)构建的"客户数字孪生体(CDT)"作为虚拟受访者。我们识别了Reddit社区中的活跃用户，聚合其完整评论历史以构建个性化向量数据库。通过整合检索增强生成(RAG)与提示工程，本研究开发了能够动态检索并依据其特定历史偏好与约束作出推理的客户智能体。这些客户智能体（称为CDT）执行产品轮廓的两两比较任务，所得选择数据经Logistic回归分析后用于估计属性价值。实证验证表明，这些CDT以87.73%的准确率预测真实用户的偏好。此外，针对电脑显示器类别的案例研究成功量化了面板类型与分辨率等属性之间的权衡，推导出符合市场现实的偏好结构。最终，本研究为市场调研提供了一种显著提升敏捷性与成本效益的可扩展替代方案。
引用
@article{arxiv.2604.22756,
title = {Your Reviews Replicate You: LLM-Based Agents as Customer Digital Twins for Conjoint Analysis},
author = {Bin Xuan and Jungmin Hwang and Hakyeon Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.22756},
year = {2026}
}
备注
12 pages, 3 figures + This abstract introduces an LLM-based Customer Digital Twin framework that replaces human respondents in conjoint analysis with RAG-enhanced customer agents, validated at 87.73% accuracy on Reddit user data, and positions the contribution as a scalable alternative to traditional preference elicitation methods