El màrqueting personalitzat s’ha convertit en una estratègia fonamental en l’actual entorn empresarial, millorant la implicació dels clients i impulsant el creixement en diversos sectors. En personalitzar els esforços de màrqueting segons les preferències i comportaments individuals, les empreses estableixen connexions més sòlides, augmenten els índexs de conversió i milloren la satisfacció dels clients. La personalització tradicional s’ha centrat principalment en els sistemes de recomanació i els anuncis dirigits, els quals han demostrat la seva efectivitat. No obstant això, ampliar la personalització per incloure la generació d’ofertes personalitzades ofereix una oportunitat per millorar encara més els resultats del màrqueting. Investigacions recents mostren que estratègies de personalització ben executades poden incrementar els ingressos fins a un 40%, ressaltant la importància de desenvolupar models avançats i precisos per a la generació d’ofertes personalitzades. En resposta a aquests avenços, s’ha presentat un marc innovador anomenat SLM4Offer, que fa servir la intel·ligència artificial generativa (IA) per crear ofertes personalitzades. Construït amb el model de llenguatge preentrenat T5-Small de Google (60 milions de paràmetres), SLM4Offer es perfecciona per a la generació d’ofertes personalitzades mitjançant una tècnica de l’aprenentatge contrastiu avançada, que el diferencia dels mètodes supervisats tradicionals. La seva innovació principal és l’ús de la funció de pèrdua InfoNCE (Estimació de la Contrastença Noise de la Informació) durant l’entrenament, que alinea les representations dels personatges dels clients—representacions abstractes de les seves característiques i preferències—amb les ofertes rellevants en un espai latent comú. Aquesta alineació permet que el model identifiqui millor les ofertes més adients per a cada perfil de client, millorant la precisió en la segmentació. L’aprenentatge contrastiu redibuixa dinàmicament l’espai latent durant tot l’entrenament, permetent que el model desenvolupi una comprensió més profunda de les relacions entre diferents segments de clients i les ofertes.

Aquesta adaptabilitat millora la capacitat de generalització i el rendiment global del model. Per avaluar SLM4Offer, el model es va perfeccionar i provar amb un conjunt de dades sintètic dissenyat per imitar el comportament real dels clients i els patrons d’acceptació d’ofertes. Els resultats experimentals van mostrar un augment del 17% en les taxes d’acceptació d’ofertes en comparació amb un model de referència entrenat amb tècniques supervisades tradicionals. Aquests resultats demostren que integrar objectius contrastius en el finetuning de models d’IA generativa té un gran potencial per avançar el màrqueting personalitzat. Amb tècniques com les que utilitza SLM4Offer, les empreses poden oferir ofertes més rellevants i atractives, aconseguint una major implicació i conversió. A mesura que el màrqueting personalitzat evoluciona, incorporar models d’IA generativa amb aprenentatge contrastiu suposa un avenç important, ja que no només en permeten campanyes més eficaces sinó que també ofereixen una comprensió més profunda de les preferències i les decisions dels clients. En el futur, aquests models probablement s’ampliaran a diversos sectors i segments de clients, perfeccionant les seves capacitats i ampliant el seu impacte. En resum, SLM4Offer exemplifica com la combinació d’IA generativa i aprenentatge contrastiu pot transformar el màrqueting personalitzat. A través de la superació dels mètodes tradicionals i l’adopció de tècniques avançades basades en dades, les empreses poden desbloquejar noves oportunitats de creixement i enfortir la relació amb els clients, impulsant un èxit sostingut en un mercat cada vegada més competitiu.