Selling in the Wild: Benchmark and Randomized Field Evidence for a Sales Agent Trained on Commercial Conversations
野外销售：基于460万商业对话微调的销售Agent基准与随机现场实验
🧭 对话式销售Agent训练与在线随机实验 ★ 深度解读
Javo, AISO Boost Ltd.
用460万真实商业对话微调Qwen3-32B销售Agent，在100个网站随机试验中比无Agent提升10%收入，比前沿模型提升21.6%转化
📌 工作参考价值（4 点）
- 真实商业对话微调是提升销售/导购Agent业绩的关键：SFT学完整对话（需求挖掘、推荐、异议处理、下一步提议），DPO用购买进展信号做偏好优化；可直接迁移到电商客服、导购对话训练。
- 模型隔离评估设计值得借鉴：固定界面、检索、工具、prompt、guardrails，只换模型权重，才能干净归因训练数据的价值；业务方上线Agent前应做类似消融。
- 在线实验协议可复用：ITT收入/访客 + engaged conversion + 非劣性对比人工 + 安全守卫指标（退货率、投诉、未支持声明、未授权优惠），并采用CUPED、sample ratio check、顺序检验等。
- 成本效率结论：对话Agent推理成本仅为人工的1.8%（0.06美元 vs 3.40美元），且转化非劣性，可优先在咨询密集品类（美妆、家具、旅游）部署自动化销售助手。