SalesRLAgent：一种用于实时销售转化预测和优化的强化学习方法
本研究解决了现有销售转化分析与预测方法无法实时准确预测转化概率和提供战略指导的问题。通过引入强化学习，SalesRLAgent将转化预测视为一个序列决策问题，并利用生成的合成数据训练了专门的概率估计模型。研究结果表明，该系统在转化预测中实现了96.7%的准确率，比传统方法提升了34.7%，并在与现有销售平台的整合中显示出43.2%的转化率提升。
本研究提出了SalesRLAgent，通过强化学习以序列决策方式进行销售转化预测，准确率达到96.7%，比传统方法提高34.7%，转化率提升43.2%。
