Personaalse turunduse on muutunud tänapäeva ärikeskkonnas põhitegevusstrateegiaks, mis suurendab klienditegevust ning soodustab kasvu erinevates tööstusharudes. Kohandades turundustegevusi vastavalt individuaalsetele eelistustele ja käitumisele, loovad ettevõtted tugevamaid sidemeid, suurendavad konversioonimäära ning parandavad klientide rahulolu. Traditsiooniline personalisatsioon keskendus peamiselt soovitussüsteemidele ja sihitud reklaamidele, mis on osutunud tõhusaks. Kuid personalisatsiooni laiendamine hõlmab ka pakkumiste genereerimist, mis annab võimaluse turundustulemusi veelgi parandada. Viimased uuringud näitavad, et hästi teostatud personalisatsioonistrateegiad võivad tõsta tulusid kuni 40 protsenti, rõhutades arenenemate ja täpsemate mudelite arendamise tähtsust õigele sihtrühmale suunatud pakkumiste loomiseks. Neist arengutest lähtuvalt on välja töötatud uus raamistik nimega SLM4Offer, mis kasutab generatiivset tehisintellekti (AI), et luua personaalseid pakkumisi. Selle põhialuseks on Google pre-trainitud keelemudel T5-Small (60 miljonit parameetrit) ning seda on täpsustatud personaalse pakkumise loomisel keeruka kontrastivõrdluse õppemeetodi abil, mis eristab seda tavapärastest juhendatud meetoditest. Selle innovatsioonina kasutab mudel koolituse käigus InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) kaotuse funktsiooni, mis seab ühiseks latentseks ruumiks kliendirühma isikujooni kujutavad embeddid — abstraktsed kirjeldused klientide omadustest ja eelistustest — ning seotud pakkumised. See võimaldab mudelil paremini tuvastada kõige sobivamad pakkumised konkreetsete klientide profiilidele ning seeläbi parandada sihtimistäpsust. Kontrastivõrdluse õppimine võimaldab modell muuta kogu koolitusprotsessi jooksul latentset ruumi ning arendada nüansirikkamat arusaama erinevate klientide gruppide ning pakkumiste suhetest.

Selle paindlikkuse tõttu paraneb mudeli üldistamisvõime ja tulemuslikkus. SLM4Offer’i hindamiseks finetunesime ja testisime mudelit sünteetiliselt loodud andmestikul, mis simuleerib reaalse maailma klientide käitumist ja pakkumiste vastuvõtmise mustreid. Katsetulemused näitasid, et pakkumiste vastuvõtmise määr suurenes 17 protsenti võrreldes traditsioonilise juhendatud finetuneeritud baasmudeliga. Need tulemused tõestavad, et kontrastivõrdluse eesmärkide integreerimine generatiivsete AI-mudelite finetuningusse on suur potentsiaal personaliseeritud turunduse arengus. Kasutades SLM4Offer sarnaseid tehnikaid, saavad ettevõtted pakkuda sihtrühma tunnetamise ning tähelepanu köitvate pakkumiste abil paremaid tulemusi ning tõsta klientide kaasatust ja konversiooni. Personaliseeritud turunduse areng jätkub ning generatiivsete AI-mudelite ja kontrastivõrdluse meetodite kasutuselevõtt tähistab olulist sammu edasi, pakkudes mitte ainult tõhusamaid kampaaniaid, vaid ka sügavamat arusaama klientide eelistustest ning otsustusprotsessidest. Tuleviku uuringud laiendavad neid mudeleid erinevatesse tööstusharudesse ja klientide demograafilistesse rühmadesse, täiustades nende võimeid ning laiendades mõju. Kokkuvõttes näitab SLM4Offer, kuidas generatiivne tehisintelligents ja kontrastivõrdlusmeetodid saavad muuta personaliseeritud turundust. Liikumine traditsioonilistest lähenemistest ning keerukamate andmepõhiste meetodite kasutuselevõtt võimaldab ettevõtetel avastada uusi kasvuvõimalusi ning tugevdada kliendisuhteid, soodustades jätkusuutlikku edu üha konkurentsitihedamal turul.