Personlig tilpasset markedsføring er blevet en grundlæggende strategi i dagens forretningsmiljø, der forbedrer kundeloyalitet og driver vækst på tværs af brancher. Ved at tilpasse markedsføringsindsatsen til individuelle præferencer og adfærd bygger virksomheder stærkere relationer, øger konverteringsraterne og forbedrer kundetilfredsheden. Traditionel personalisering har hovedsageligt fokuseret på anbefalingssystemer og målrettede annoncer, som har vist sig at være effektive. Men udvidelsen af personaliseringen til at inkludere generering af personlige tilbud giver en mulighed for yderligere at forbedre markedsføringsresultaterne. Nyere forskning viser, at veludførte personaliseringsstrategier kan øge omsætningen med op til 40 procent, hvilket understreger vigtigheden af at udvikle avancerede, præcise modeller til generering af skræddersyede markedsføringstilbud. Som svar på disse fremskridt er der blevet introduceret en ny ramme kaldet SLM4Offer, der udnytter generativ kunstig intelligens (AI) til at skabe personlige tilbud. Baseret på Googles forudtrænede encoder-decoder sprogmodel T5-Small (60 millioner parametre), er SLM4Offer finjusteret til generering af personlige tilbud ved hjælp af en avanceret kontrastiv læringsteknik, der skiller den ud fra konventionelle superviserede metoder. Dets kerneinnovation er brugen af ​​loss-funktionen InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) under træningen, som harmoniserer kundeperspektiver—abstrakte repræsentationer af kundetræk og præferencer—with relevante tilbud i et delt latentspace. Denne sammenfletning gør det muligt for modellen bedre at identificere de mest egnede tilbud til specifikke kundesegmenter, hvilket forbedrer målretningens præcision. Kontrastiv læring formidler dynamisk formen af ​​det latente rum gennem træningen, hvilket gør det muligt for modellen at udvikle en nuanceret forståelse af forholdene mellem forskellige kundesegmenter og tilbud.

Denne tilpasning forbedrer modellens generaliseringsevne og samlede ydeevne. For at evaluere SLM4Offer blev modellen finjusteret og testet på et syntetisk genereret datasæt, der er designet til at efterligne kundeadfærd og tilbudsacceptmønstre i den virkelige verden. Eksperimentelle resultater viste en 17 procent stigning i acceptraten for tilbud sammenlignet med en baseline-model trænet via traditionel supervisionel finjustering. Disse fund viser, at integrationen af kontrastive mål i finjusteringen af generative AI-modeller har stort potentiale til at fremme personlig markedsføring. Ved at anvende teknikker som dem i SLM4Offer kan virksomheder levere mere relevante og tiltalende tilbud, hvilket fører til højere engagement og konverteringsrater. Efterhånden som personlig markedsføring udvikler sig, repræsenterer integrationen af generativ AI med kontrastiv læring en betydelig fremskridt, der ikke kun skaber mere effektive kampagner, men også giver dybere indsigt i kundernes præferencer og beslutningstagning. Fremtidigt arbejde vil sandsynligvis udvide disse modeller til forskellige industrier og kundesegmenter, forfine deres muligheder og udvide deres indvirkning. Sammenfattende viser SLM4Offer, hvordan generativ AI kombineret med kontrastiv læring kan forvandle personlig markedsføring. Ved at gå ud over traditionelle tilgange og omfavne avancerede datadrevne metoder kan virksomheder åbne nye vækstmuligheder og styrke kundernes relationer, hvilket driver vedvarende succes i et stadig mere konkurrencepræget marked.