Personalisierte Marketingstrategien sind heute zu einer grundlegenden Säule in der Geschäftswelt geworden, da sie die Kundeneinbindung verbessern und das Wachstum in verschiedenen Branchen vorantreiben. Durch die Anpassung der Marketingmaßnahmen an individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen bauen Unternehmen stärkere Verbindungen auf, steigern die Konversionsraten und erhöhen die Kundenzufriedenheit. Traditionelle Personalisierung konzentrierte sich hauptsächlich auf Empfehlungssysteme und gezielte Werbung, die sich als effektiv erwiesen haben. Doch die Erweiterung der Personalisierung um personalisierte Angebotsgenerierung bietet die Chance, die Marketingergebnisse weiter zu verbessern. Jüngste Studien zeigen, dass gut implementierte Personalisierungsstrategien den Umsatz um bis zu 40 Prozent steigern können, was die Bedeutung der Entwicklung fortschrittlicher, präziser Modelle zur Generierung maßgeschneiderter Marketingangebote unterstreicht. Als Reaktion auf diese Fortschritte wurde ein neuartiger Rahmen namens SLM4Offer entwickelt, der generative Künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um personalisierte Angebote zu erstellen. Basierend auf Googles vortrainiertem Encoder-Decoder-Sprachmodell T5-Small (60M Parameter) ist SLM4Offer speziell für die Generierung personalisierter Angebote feinjustiert, wobei eine ausgefeilte Kontrastiv-Lerntechnik eingesetzt wird, die es von herkömmlichen überwachten Methoden unterscheidet. Das Kerninnovationsmerkmal ist die Verwendung der Loss-Funktion InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) während des Trainings, die die Einbettungen der Kundenpersona – abstrakte Darstellungen der Kundenmerkmale und -präferenzen – mit relevanten Angeboten in einem gemeinsamen latenten Raum ausrichtet. Diese Ausrichtung ermöglicht es dem Modell, die passendsten Angebote für bestimmte Kundenprofile besser zu identifizieren und somit die Zielgenauigkeit zu erhöhen. Das kontrastive Lernen formt den latenten Raum dynamisch während des Trainings um, wodurch das Modell eine differenzierte Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Kundensegmenten und Angeboten entwickelt.

Diese Anpassungsfähigkeit verbessert die Allgemeingültigkeit und die Gesamtleistung des Modells. Zur Evaluierung von SLM4Offer wurde das Modell anhand eines synthetisch generierten Datensatzes getestet, der gestaltet wurde, um das Kundenverhalten und die Angebotsannahme in der realen Welt nachzuahmen. Die experimentellen Ergebnisse zeigten eine Steigerung der Angebotsannahme um 17 Prozent im Vergleich zu einem Basismodell, das durch herkömmliches überwachtes Fine-Tuning trainiert wurde. Diese Erkenntnisse belegen, dass die Integration kontrastiver Ziele in das Fine-Tuning generativer KI-Modelle große Fortschritte im personalisierten Marketing verspricht. Durch den Einsatz von Techniken wie bei SLM4Offer können Unternehmen relevantere und ansprechendere Angebote liefern, was zu höherer Kundeneinbindung und Konversionsraten führt. Mit dem Fortschreiten des personalisierten Marketings stellt die Kombination von generativer KI und kontrastivem Lernen einen bedeutenden Entwicklungsschritt dar, der nicht nur effektivere Kampagnen ermöglicht, sondern auch tiefere Einblicke in Kundenpräferenzen und Entscheidungsprozesse bietet. Zukünftige Arbeiten werden vermutlich diese Modelle auf verschiedene Branchen und Kundengruppen ausweiten, um ihre Fähigkeiten weiter zu verfeinern und die Wirkung zu erhöhen. Zusammenfassend zeigt SLM4Offer auf, wie generative KI kombiniert mit kontrastivem Lernen das personalisierte Marketing revolutionieren kann. Indem Unternehmen traditionelle Ansätze hinter sich lassen und auf ausgefeilte, datengetriebene Methoden setzen, eröffnen sie neue Wachstumschancen und stärken die Kundenbeziehungen, was in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt zu nachhaltigem Erfolg führt.