تحلیل اثر چت بات های هوشمند بر نرخ پاسخ دهی و افزایش فروش آنلاین

هدف این پژوهش بررسی اثر چت بات های هوشمند بر نرخ پاسخ دهی مشتریان و افزایش فروش آنلاین در کسب وکارهای B۲C است. داده های پژوهش شامل شاخص های عملکردی واقعی چت بات ها مانند شخصی سازی پیام، پیگیری خودکار مشتری، تحلیل رفتار مشتری و اتوماسیون کمپین و همچنین نرخ تبدیل فروش آنلاین بود که از طریق سیستم های CRM و لاگ های تعاملی استخراج شد. نتایج آمار توصیفی نشان داد که پیگیری خودکار مشتری با میانگین سرعت پاسخ ۱۰ ثانیه و ۹۰٪ تعامل موفق، بیشترین کارایی را در پاسخ دهی سریع دارد و شخصی سازی پیام و اتوماسیون کمپین نیز با میانگین تعامل موفق بالای ۸۵٪ نقش موثری در ارتقای تجربه مشتری ایفا می کنند. تحلیل رگرسیون چندگانه نشان داد که تمامی شاخص ها تاثیر مثبت و معناداری بر فروش آنلاین دارند و ضریب تعیین کل مدل برابر با ۰.۶ بود که بیانگر توانایی این شاخص ها در توضیح ۶۰٪ تغییرات فروش است. علاوه بر این، مدل های یادگیری ماشین، از جمله XGBoost،LightGBM و CatBoost، توانستند با دقت ۰.۸۶ و F۱-score ۰.۸۵، اثر شاخص ها بر فروش آنلاین را پیش بینی کرده و عوامل کلیدی موثر را شناسایی کنند. یافته ها نشان می دهد که ترکیب خودکارسازی، شخصی سازی و تحلیل رفتار مشتری در چت بات های هوشمند، می تواند تجربه مشتری را بهبود بخشد، نرخ پاسخ دهی را افزایش دهد و به طور قابل توجهی فروش آنلاین کسب وکارها را ارتقا دهد.

کلیدواژه ها:

چت بات هوشمند ، فروش آنلاین ، نرخ پاسخ دهی ، خودکارسازی ، پیش بینی با یادگیری ماشین