لقد أصبح التسويق المخصص استراتيجية أساسية في بيئة الأعمال الحالية، يعزز تفاعل العملاء ويدفع بالنمو عبر الصناعات المختلفة. من خلال تخصيص جهود التسويق لتناسب تفضيلات وسلوكيات الأفراد، بناء الشركات علاقات أقوى، وزيادة معدلات التحويل، وتحسين رضا العملاء. كان التركيز التقليدي في التخصيص ينصب بشكل رئيسي على أنظمة التوصية والإعلانات المستهدفة، والتي ثبت فعاليتها. ومع ذلك، فإن توسيع التخصيص ليشمل توليد عروض مخصصة يوفر فرصة لتحسين نتائج التسويق بشكل أكبر. تظهر الأبحاث الحديثة أن استراتيجيات التخصيص المنفذة بشكل جيد يمكن أن تزيد من الإيرادات بنسبة تصل إلى 40 بالمئة، مما يبرز أهمية تطوير نماذج متقدمة ودقيقة لتوليد عروض تسويقية مخصصة. رداً على هذه التقدمات، تم تقديم إطار عمل جديد يُسمى SLM4Offer، يستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء عروض مخصصة. يعتمد هذا الإطار على نموذج اللغة المدرب مسبقاً من جوجل، T5-Small (بـ 60 مليون معامل)، وتم تحسينه خصيصاً لتوليد العروض المخصصة باستخدام تقنية تعلم تنافسي متقدم، مما يميزها عن الطرق التقليدية المشروعة. تتمثل ابتكارها الأساسي في استخدام دالة خسارة InfoNCE (تقدير الضوضاء التباينية للمعلومات) خلال عملية التدريب، والتي تربط تمثيلات ال Persona الخاصة بالعملاء — تمثيلات مجردة لسماتهم وتفضيلاتهم — مع العروض ذات الصلة في مساحة مخفية مشتركة. يتيح هذا التوافق للنموذج تحديد العروض الأنسب لملفات العملاء المحددة بشكل أكثر دقة، مما يعزز دقة الاستهداف. يعمل التعلم التنافسي على إعادة تشكيل الفضاء المخفي بشكل ديناميكي خلال عملية التدريب، مما يمكن النموذج من تطوير فهم دقيق للعلاقات بين شرائح العملاء المختلفة والعروض المقدمة.

يحسن هذا التكيف من قدرة النموذج على التعميم وأدائه العام. لتقييم أداء SLM4Offer، تم تحسين النموذج واختباره على مجموعة بيانات اصطناعية مصممة لمحاكاة سلوك العملاء وأنماط قبول العروض في العالم الحقيقي. أظهرت النتائج التجريبية زيادة بنسبة 17 بالمئة في معدلات قبول العروض مقارنةً بنموذج مرجعي تم تدريبه عبر تحسين تقليدي مشروط بالتعليمات. تُظهر هذه النتائج أن دمج الأهداف التنافسية في عملية تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية يحمل وعداً كبيراً في تطوير التسويق المخصص. من خلال اعتماد تقنيات مثل تلك المستخدمة في SLM4Offer، يمكن للأعمال تقديم عروض أكثر ملاءمة وجاذبية، مما يؤدي إلى زيادة التفاعل ومعدلات التحويل. مع تطور التسويق المخصص، فإن دمج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مع التعلم التنافي يمثل تطوراً رئيسياً، يوفر ليس فقط حملات أكثر فاعلية، بل أيضاً رؤى أعمق حول تفضيلات العملاء وقراراتهم. من المتوقع أن تمتد الدراسات المستقبلية إلى صناعات مختلفة وشرائح عملاء متنوعة، مما يعزز قدراتها ويزيد من تأثيرها. وفي الختام، يُظهر إطار SLM4Offer كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مع التعلم التنافسي أن يغير مفهوم التسويق المخصص. من خلال الانتقال من الطرق التقليدية إلى تبني البيانات المتقدمة والأساليب المتطورة، تستطيع الشركات فتح آفاق جديدة للنمو وتقوية علاقاتها مع العملاء، مما يضمن نجاحاً مستداماً في سوق يتسم بالتنافسية الشديدة.