eコマース・シナリオでは、以下の最適化された設定が必要である：
I. 基本構成
- ショッピング・アシスタント」など、販促を意識したネーミングのロボット。
- デフォルトのウェルカムメッセージに、期間限定のオファー（例：「新規ユーザーの初回注文は20％オフ」）を含めるように設定します。
II. 高度な戦略
- インテリジェント・レコメンデーション・エンジン
- ユーザーの閲覧履歴に基づくリアルタイムでの商品推奨（「今ご覧になった○○の携帯電話は下取り可能です）
- 放棄救済フレーズの設定（「ショッピングカートの商品の有効期限は3時間です。）
- プロモーション専門用語ライブラリー
- 過去のマーケティング・キャンペーン資料のアップロード
- 割引」や「クーポン」などのキーワードを認識するように訓練する。
- 労働のシームレスな統合
- 払い戻しなどの複雑な問題が発生した場合、マニュアルに自動移行される
- ユーザー問題の背景を事前に収集することで、ハンドオーバーの効率が向上する
III.データループを閉じる
分析ツールによるモニタリング
- 高頻度商品カウンセリングの問題（購入の障壁を反映している）
- 最適な紹介時間帯（例：20～22時の高コンバージョン率351 TP3T）
- 最も効果的なプロモーション・トーキング・ポイントのテンプレート
あるデジタルショップの実際のテストでは、最適化されたBotBrainによって、上乗せ率が28%増加し、顧客単価が19%増加した。
この答えは記事から得たものである。BotBrain：ウェブサイト向けAIチャットボット接客サービスについて
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