Персонализираният маркетинг се е превърнал в основна стратегия в съвременната бизнес среда, подобрявайки ангажираността на клиентите и стимулирайки растежа в различните индустрии. Чрез приспособяване на маркетинговите усилия към индивидуалните предпочитания и поведение, компаниите създават по-силни връзки, увеличават процента на конверсия и подобряват удовлетвореността на клиентите. Традиционната персонализация е фокусирана основно върху системи за препоръки и таргетирана реклама, които са доказали ефективността си. Въпреки това, разширяването на персонализацията за включване на генериране на персонализирани оферти предоставя възможност за допълнително подобряване на маркетинговите резултати. Последните изследвания показват, че добре изпълнените стратегии за персонализация могат да увеличат приходите с до 40 процента, подчертавайки важността на разработването на напреднали и прецизни модели за създаване на персонализирани маркетингови оферти. В отговор на тези постижения е въведена нова рамка, наречена SLM4Offer, която използва генеративен изкуствен интелект (ИИ) за създаване на персонализирани оферти. Използвайки предварително обучения езиков модел T5-Small на Google (60 милиона параметри), SLM4Offer е дообучен за генериране на персонализирани оферти чрез усъвършенствана техника за контрастивно обучение, различаваща се от традиционните супервизирани методи. Основната му иновация е използването на функциата за загуба InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) по време на обученията, която съгласува ембедингите на персонажите на клиентите—абстрактни представяния на техните характеристики и предпочитания—с релевантните оферти в споделено латентно пространство. Това съгласуване позволява на модела по-добре да разпознава най-подходящите оферти за конкретни профили на клиенти, подобрявайки точността на таргетирането. Контрастивното обучение динамично пренарежда латентното пространство по време на обученията, което позволява на модела да развие деликатно разбиране за връзките между различните клиентски сегменти и офертите.

Тази гъвкавост подобрява обобщителната способност и цялостната ефективност на модела. За оценка на SLM4Offer, моделът беше дообучен и тестван върху синтетично генериран набор данни, създаден да имитира реалното поведение на клиентите и модели на приемане на оферти. Експерименталните резултати показаха увеличение с 17 процента в процента на приемане на офертите в сравнение с базов модел, обучен чрез традиционно супервизирано дообучение. Тези открития демонстрират, че интегрирането на контрастивни задачи в дообучаването на генеративните модели на ИИ носи голям потенциал за развитие на персонализирания маркетинг. Чрез използване на техники като тези в SLM4Offer, бизнесите могат да предоставят по-релевантни и привлекателни оферти, водещи до по-висока ангажираност и конверсия. С развитието на персонализирания маркетинг, включването на генеративни ИИ модели с контрастивно обучение представлява значителен напредък, който не само подобрява ефективността на кампаниите, но и предоставя по-дълбоки прозрения за предпочитанията и решенията на клиентите. Бъдещите изследвания вероятно ще разширят тези модели за различни индустрии и демографски групи, усъвършенствайки техните възможности и увеличавайки въздействието им. В обобщение, SLM4Offer илюстрира как генеративният ИИ, комбиниран с контрастивното обучение, може да трансформира персонализирания маркетинг. Отдалечавайки се от традиционните подходи и приемайки сложни, данни-ориентирани методи, бизнесите могат да отключат нови възможности за растеж и да укрепят взаимоотношенията с клиентите, като така осигуряват устойчив успех в все по-конкурентния пазар.