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Generative AI and Sales Productivity: Field Experiments in Online Retail

एक प्रमुख सीमा पार रिटेल प्लेटफॉर्म पर बड़े पैमाने के यादृच्छिक क्षेत्र प्रयोगों (randomized field experiments) के माध्यम से, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्रमुख व्यावसायिक वर्कफ़्लो में जनरेटिव एआई (Generative AI) को एकीकृत करना बिक्री उत्पादकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है—मुख्य रूप से खरीद के बाद की संतुष्टि को नुकसान पहुँचाए बिना रूपांतरण दरों (conversion rates) को बढ़ाकर—जिसमें सबसे अधिक लाभ कम अनुभवी उपभोक्ताओं के बीच देखा गया है।

मूल लेखक: Lu Fang, Zhe Yuan, Kaifu Zhang, Dante Donati, Miklos Sarvary

प्रकाशित 2026-06-30
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मूल लेखक: Lu Fang, Zhe Yuan, Kaifu Zhang, Dante Donati, Miklos Sarvary

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि एक विशाल, वैश्विक ऑनलाइन शॉपिंग मॉल है जहाँ दुनिया भर के लाखों लोग अलग-अलग देशों से विभिन्न विक्रेताओं से चीजें खरीदने की कोशिश करते हैं। कभी-कभी, अनुभव बहुत सहज होता है; और कभी-कभी, यह ऐसा होता है जैसे ऐसी भाषा में सुई खोजने की कोशिश करना जिसे आप जानते भी नहीं हैं।

यह पेपर उस मॉल के अंदर किए गए एक विशाल, वैज्ञानिक प्रयोग की तरह है। मॉल के मालिकों ने स्टोर के सात अलग-अलग हिस्सों में एक नया "स्मार्ट असिस्टेंट" (जेनेरेटिव एआई) स्थापित करने का निर्णय लिया ताकि यह देखा जा सके कि क्या यह लोगों को अधिक चीजें खरीदने में मदद कर सकता है। उन्होंने केवल अनुमान नहीं लगाया; उन्होंने लाखों वास्तविक खरीदारों और उत्पादों को शामिल करते हुए एक बड़ा परीक्षण चलाया, जिसमें उन्हें दो समूहों में विभाजित किया गया: एक समूह को नई एआई सहायता मिली, और दूसरे समूह ने पुराने, मानक तरीके का उपयोग जारी रखा।

यहाँ उन्होंने जो पाया, उसे सरल भाषा में समझाया गया है:

1. "जादू" विभाग के अनुसार बदलता है

एआई हर गलियारे में एक जैसा काम नहीं करता था। इसे अलग-अलग श्रमिकों को एक नया उपकरण देने की तरह समझें:

  • कस्टमर सर्विस डेस्क (सबसे बड़ा विजेता): जब खरीदारों ने खरीदारी करने से पहले सवाल पूछे, तो एआई चैटबॉट एक बड़ी सफलता रहा। कंट्रोल ग्रुप में, इन खरीदारों को अक्सर कोई मदद नहीं मिली क्योंकि मानव कर्मचारी बहुत व्यस्त थे। एआई ने बीच में आकर, किसी भी भाषा में तुरंत सवालों के जवाब दिए, और बिक्री 16.3% बढ़ गई। यह हर एक ग्राहक के लिए एक सुपर-फास्ट, बहुभाषी गाइड को काम पर रखने जैसा था।
  • सर्च इंजन (एक सहायक अनुवादक): जब लोगों ने अरबी या जापानी जैसी भाषाओं में सर्च टर्म टाइप किए, तो पुराने सिस्टम ने केवल एक बुनियादी शब्द-दर-शब्द अनुवाद किया। एआई ने शब्दों के पीछे के अर्थ को समझा। इससे खरीदारों को वह खोजने में थोड़ा बेहतर मदद मिली जो वे चाहते थे, जिससे बिक्री लगभग 3% बढ़ गई।
  • प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन (एक कहानीकार): कई उत्पादों के पास कोई लिखित विवरण नहीं था, केवल तस्वीरें थीं। एआई ने उनके लिए विस्तृत, स्पष्ट विवरण लिखे। इससे बिक्री में लगभग 2% की वृद्धि हुई।
  • विज्ञापन (एक मिला-जुला परिणाम): जब एआई ने गूगल विज्ञापनों के लिए शीर्षक लिखने की कोशिश की, तो इसका प्रदर्शन वास्तव में मनुष्यों की तुलना में थोड़ा खराब रहा। ऐसा लगता है कि एआई को उन विशिष्ट ट्रिक्स पर पर्याप्त रूप से "ट्रेन" नहीं किया गया था जो विज्ञापनों पर क्लिक करवाते हैं।
  • अन्य क्षेत्र: भुगतान विवादों को संभालने या लाइव चैट को अनुवादित करने जैसे क्षेत्रों में, एआई ने प्रक्रिया को सुचारू और सभी के लिए सुखद बनाया, हालांकि इस पेपर में इन विशिष्ट परीक्षणों के लिए सटीक बिक्री के आंकड़े नहीं दिए गए थे।

2. लोग अधिक खरीदारी क्यों कर रहे थे?

शोधकर्ता जानना चाहते थे कि एआई ने लोगों को अधिक खरीदारी करने के लिए कैसे प्रेरित किया। क्या इसने उन्हें प्रति आइटम अधिक पैसा खर्च करने के लिए मनाया? या इसने बस अधिक लोगों को कुछ न कुछ खरीदने के लिए मनाया?

जवाब यह था कि यह दूसरा वाला था। एआई एक घर्षण-हटाने वाले (friction-remover) के रूप में कार्य कर रहा था।

  • अधिक "हाँ" वोट: मुख्य बदलाव यह था कि जो लोग खरीदने के बारे में सोच रहे थे, उनमें से अधिक लोगों ने वास्तव में अपना बटुआ निकाला। "कन्वर्जन रेट" (ब्राउज़ करने वालों का खरीदार बनने का प्रतिशत) काफी बढ़ गया।
  • समान कार्ट का आकार: उन लोगों के लिए जिन्होंने वास्तव में खरीदारी की, उन्होंने जरूरी नहीं कि अपने कार्ट में अधिक महंगी चीजें भरीं। उन्होंने बस वही चीजें खरीदीं जिनके लिए वे आए थे, लेकिन उन्हें वे चीजें ढूंढना आसान लगा।
  • कोई पछतावा नहीं: एक बड़ी चिंता यह थी कि कहीं एआई लोगों को ऐसी चीजें खरीदने के लिए धोखा न दे जो उन्हें पसंद न हों। अध्ययन ने इसकी जांच की और पाया कि रिटर्न या खराब समीक्षाओं में कोई वृद्धि नहीं हुई। वास्तव में, कुछ क्षेत्रों में, रिटर्न कम हो गया। एआई ने किसी को धोखा नहीं दिया; इसने बस उन्हें वह खोजने में मदद की जो वे वास्तव में चाहते थे।

3. किसे सबसे अधिक लाभ हुआ?

अध्ययन में पाया गया कि एआई सभी के लिए एक "समान स्तर का साधन" (equalizer) नहीं था; इसने कुछ लोगों को दूसरों की तुलना में बहुत अधिक मदद की।

  • नए लोग: जो खरीदार साइट पर नए थे, जो कम खरीदारी करते थे, या कम खर्च करते थे, उन्हें सबसे अधिक लाभ हुआ। कल्पना कीजिए कि एक पर्यटक जो शहर को अच्छी तरह से नहीं जानता, उसके लिए एआई एक आदर्श टूर गाइड की तरह था। अनुभवी खरीदार, जो पहले से ही स्टोर में नेविगेट करना जानते थे, उन्हें बहुत अधिक बदलाव नहीं दिखा।
  • छोटे विक्रेता: इस बात का संकेत मिला कि छोटे, नए विक्रेताओं को स्थापित बड़े विक्रेताओं की तुलना में अधिक लाभ हुआ, लेकिन डेटा इतना मजबूत नहीं था कि इस बात की पुष्टि की जा सके।

4. निचोड़ (The Bottom Line)

यदि आप इन चार सफल एआई टूल्स से होने वाली अतिरिक्त कमाई को जोड़ते हैं, तो मॉल का मालिक प्रति ग्राहक प्रति वर्ष लगभग $5 अतिरिक्त कमाता है।

$5 भले ही छोटा लग सकता है, लेकिन याद रखें कि यह लाखों ग्राहकों के बीच हो रहा है। यह एक बहुत बड़ी राशि बन जाती है। अध्ययन साबित करता है कि जेनेरेटिव एआई केवल एक मजेदार खिलौना नहीं है; ऑनलाइन शॉपिंग की वास्तविक दुनिया में, यह वास्तव में लोगों को उनकी जरूरत की चीजें तेजी से खोजने में मदद कर सकता है, जिससे ग्राहकों को नाखुश किए बिना अधिक बिक्री होती है।

संक्षेप में: एआई तब सबसे अच्छा काम करता है जब वह भ्रमित या नए खरीदारों के लिए एक सहायक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करता है, उस भ्रम को दूर करता है जो आमतौर पर लोगों को खरीदारी करने से रोकता है। इसने लोगों को अधिक खर्च करने के लिए मजबूर नहीं किया; इसने बस उनके लिए "हाँ" कहना आसान बना दिया।

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