要約
レコメンダー システムはホテル ホスピタリティ業界において不可欠なツールとなっており、ゲストに合わせてパーソナライズされたエクスペリエンスを実現します。
ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) と説得テクノロジーの最近の進歩により、これらのシステムの有効性を高めるための新しい道が開かれました。
このペーパーでは、ホテルのホスピタリティ レコメンダー システムを自動化および改善するために、ChatGPT と説得テクノロジーを統合する可能性を検討します。
まず、ChatGPT の機能を詳しく調べます。ChatGPT は、人間のようなテキストを理解して生成し、より正確でコンテキストを認識した推奨を可能にします。
ChatGPT のレコメンダー システムへの統合について説明し、ユーザーの好みを分析し、オンライン レビューから貴重な洞察を抽出し、ゲスト プロファイルに基づいてパーソナライズされた推奨事項を生成する機能に焦点を当てます。
次に、ユーザーの行動に影響を与え、ホテルの推奨の説得力を高める上での説得テクノロジーの役割を調査します。
社会的証明、希少性、パーソナライゼーションなどの説得手法を組み込むことで、レコメンダー システムはユーザーの意思決定に効果的に影響を与え、特定のホテルの予約や部屋のアップグレードなどの望ましい行動を促すことができます。
ChatGPT と説得テクノロジーの有効性を調査するために、ホテルのレコメンダー システムを含むケーススタディを使用したパイロット実験を紹介します。
私たちは、ChatGPT と説得テクニックの統合がユーザー エンゲージメント、満足度、コンバージョン率に及ぼす影響を研究することを目的としています。
暫定的な結果は、全体的なゲスト エクスペリエンスとビジネス パフォーマンスを向上させるこれらのテクノロジーの可能性を示しています。
全体として、この論文は、LLM とレコメンダー システムにおける説得テクノロジーとの相乗関係を調査することでホテルのホスピタリティの分野に貢献し、最終的にゲストの満足度とホテルの収益に影響を与えます。
要約(オリジナル)
Recommender systems have become indispensable tools in the hotel hospitality industry, enabling personalized and tailored experiences for guests. Recent advancements in large language models (LLMs), such as ChatGPT, and persuasive technologies, have opened new avenues for enhancing the effectiveness of those systems. This paper explores the potential of integrating ChatGPT and persuasive technologies for automating and improving hotel hospitality recommender systems. First, we delve into the capabilities of ChatGPT, which can understand and generate human-like text, enabling more accurate and context-aware recommendations. We discuss the integration of ChatGPT into recommender systems, highlighting the ability to analyze user preferences, extract valuable insights from online reviews, and generate personalized recommendations based on guest profiles. Second, we investigate the role of persuasive technology in influencing user behavior and enhancing the persuasive impact of hotel recommendations. By incorporating persuasive techniques, such as social proof, scarcity and personalization, recommender systems can effectively influence user decision-making and encourage desired actions, such as booking a specific hotel or upgrading their room. To investigate the efficacy of ChatGPT and persuasive technologies, we present a pilot experi-ment with a case study involving a hotel recommender system. We aim to study the impact of integrating ChatGPT and persua-sive techniques on user engagement, satisfaction, and conversion rates. The preliminary results demonstrate the potential of these technologies in enhancing the overall guest experience and business performance. Overall, this paper contributes to the field of hotel hospitality by exploring the synergistic relationship between LLMs and persuasive technology in recommender systems, ultimately influencing guest satisfaction and hotel revenue.
arxiv情報
| 著者 | Manolis Remountakis,Konstantinos Kotis,Babis Kourtzis,George E. Tsekouras |
| 発行日 | 2023-07-26 16:58:10+00:00 |
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