El marketing personalizado se ha convertido en una estrategia fundamental en el entorno empresarial actual, mejorando la participación del cliente y promoviendo el crecimiento en diversos sectores. Al adaptar los esfuerzos de marketing a las preferencias y comportamientos individuales, las empresas construyen conexiones más fuertes, aumentan las tasas de conversión y mejoran la satisfacción del cliente. La personalización tradicional se ha centrado principalmente en sistemas de recomendación y anuncios dirigidos, que han demostrado ser efectivos. Sin embargo, ampliar la personalización para incluir la generación de ofertas personalizadas ofrece una oportunidad para mejorar aún más los resultados del marketing. Investigaciones recientes muestran que estrategias de personalización bien ejecutadas pueden aumentar los ingresos hasta en un 40 por ciento, destacando la importancia de desarrollar modelos avanzados y precisos para la generación de ofertas ajustadas a cada cliente. En respuesta a estos avances, se ha presentado un nuevo marco llamado SLM4Offer, que aprovecha la inteligencia artificial generativa (IA) para crear ofertas personalizadas. Basado en el modelo de lenguaje preentrenado de Google, T5-Small (60 millones de parámetros), SLM4Offer se ajusta para la generación de ofertas personalizadas mediante una técnica de aprendizaje contrastivo sofisticada, diferenciándose de los métodos supervisados tradicionales. Su innovación principal es el uso de la función de pérdida InfoNCE (Estimación de Contraste de Ruido de la Información) durante el entrenamiento, que alinea las integraciones del perfil del cliente, representaciones abstractas de sus rasgos y preferencias, con ofertas relevantes en un espacio latente compartido. Esta alineación permite que el modelo identifique mejor las ofertas más adecuadas para perfiles específicos, mejorando la precisión en la segmentación. El aprendizaje contrastivo reorganiza dinámicamente el espacio latente a lo largo del entrenamiento, permitiendo que el modelo desarrolle una comprensión más matizada de las relaciones entre diferentes segmentos de clientes y las ofertas disponibles.

Esta adaptabilidad mejora la capacidad de generalización y el rendimiento global del modelo. Para evaluar SLM4Offer, el modelo fue ajustado y probado en un conjunto de datos sintéticos diseñado para imitar el comportamiento real de los clientes y los patrones de aceptación de ofertas. Los resultados experimentales mostraron un aumento del 17 por ciento en las tasas de aceptación de ofertas en comparación con un modelo base entrenado mediante ajuste supervisado convencional. Estos hallazgos demuestran que integrar objetivos contrastivos en el ajuste fino de modelos de IA generativa tiene un gran potencial para avanzar en el marketing personalizado. Al emplear técnicas como las de SLM4Offer, las empresas pueden ofrecer ofertas más relevantes y atractivas, lo que conduce a mayores niveles de participación y conversión. A medida que el marketing personalizado evoluciona, incorporar modelos de IA generativa con aprendizaje contrastivo representa un avance importante, no solo en campañas más efectivas, sino también en obtener conocimientos profundos sobre las preferencias y decisiones de los clientes. El trabajo futuro probablemente extenderá estos modelos a distintas industrias y perfiles de clientes, perfeccionando sus capacidades y ampliando su impacto. En resumen, SLM4Offer ejemplifica cómo la IA generativa combinada con el aprendizaje contrastivo puede transformar el marketing personalizado. Al ir más allá de los enfoques tradicionales y adoptar métodos sofisticados basados en datos, las empresas pueden desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento y fortalecer las relaciones con sus clientes, impulsando un éxito sostenido en un mercado cada vez más competitivo.