본 논문은 기존의 대화형 추천 시스템(CRSs)이 단순 속성 기반의 선호도 유도 및 아이템 검색에 집중하는 것과 달리, 실제 전자상거래 상황의 복잡한 의사결정 과정을 반영한 새로운 과제인 "대화형 판매(Conversational Sales, CSALES)"를 제시합니다. CSALES는 선호도 유도, 추천, 설득을 통합된 대화 프레임워크 내에서 수행합니다. 실제적이고 체계적인 평가를 위해, 실제 행동 데이터를 기반으로 세분화된 사용자 프로필을 모델링하여 개인화된 상호작용을 제공하는 LLM 기반 사용자 시뮬레이터인 CSUSER 평가 프로토콜을 제안합니다. 또한, 문맥적 사용자 프로필을 사전적으로 추론하고 대화를 통해 전략적으로 행동을 선택하는 대화형 판매 에이전트 CSI를 제시합니다. 실험 결과, CSI는 다양한 사용자 프로필에 걸쳐 추천 성공률과 설득 효과를 모두 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다.
