Personoidut markkinointiratkaisut ovat nousseet keskeiseksi strategiseksi osaksi nykypäivän liiketoimintaympäristöä, parantaen asiakassitoutumista ja edistäen kasvua eri toimialoilla. Räätälöimällä markkinointiponnistukset yksilöiden mieltymysten ja käyttäytymisen mukaan yritykset rakentavat vahvempia yhteyksiä, nostavat konversioastetta ja lisäävät asiakastyytyväisyyttä. Perinteinen personointi on keskittynyt pääasiassa suositusjärjestelmiin ja kohdennettuun mainontaan, jotka ovat osoittautuneet tehokkaiksi. Laajentamalla personointia sisältämään henkilökohtaisesti räätälöityjä tarjouksia avautuu mahdollisuus edelleen parantaa markkinointituloksia. Viimeaikainen tutkimus osoittaa, että hyvin toteutetut personointistrategiat voivat lisätä tuloja jopa 40 prosentilla, mikä korostaa kehitettyjen, tarkkojen mallien tärkeyttä yksilöllisten markkinointitarjousten luomisessa. Näihin edistysaskeliin vastauksena on esitelty uusi viitekehys nimeltä SLM4Offer, joka hyödyntää generatiivista tekoälyä (AI) henkilökohtaisten tarjousten luomiseksi. Perustuen Googlen esikoulutettuun enkooderi-dekooderi-kielimalliin T5-Small (60M parametria), SLM4Offer on hienosäädetty henkilökohtaisen tarjouksen generointiin käyttäen kehittynyttä kontrastiivisen oppimisen tekniikkaa, mikä erottaa sen perinteisistä ohjatuista menetelmistä. Sen keskeinen innovaatio on InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) -tappiofunktion käyttö koulutuksen aikana, mikä yhdistää asiakaspersoonien eli asiakkaan piirteiden ja mieltymysten abstraktit representaatiot relevantteihin tarjouksiin ja luo yhteisen latentin tilan. Tämä yhdistäminen mahdollistaa mallin paremman kykynsä tunnistaa sopivimmat tarjoukset tietylle asiakasprofiilille, mikä parantaa kohdentamisen tarkkuutta. Kontrasttiivinen oppiminen muokkaa dynaamisesti latentin tilan rakennetta koko koulutuksen ajan, mikä antaa mallille mahdollisuuden kehitellä hienovaraisempaa ymmärrystä erilaisten asiakassegmenttien ja tarjousten välisistä suhteista.

Tämä sopeutuvuus parantaa mallin yleistettävyyttä ja kokonaiskonetta suorituskykyä. SLM4Offerin arvioimiseksi malli hienosäädettiin ja testattiin keinotekoisesti generoituja dataset-tietoja käyttäen, jotka oli suunniteltu jäljittelemään todellisen maailman asiakaskäyttäytymistä ja tarjousten hyväksymismalleja. Kokeissa saavutettiin 17 prosentin lisäys tarjousten hyväksymisasteessa verrattuna perusmalliin, joka oli koulutettu perinteisellä ohjatulla hienosäädöllä. Nämä tulokset osoittavat, että kontrastiivisten tavoitteiden integrointi generatiivisten AI-mallien hienosäätöön tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia personoidun markkinoinnin kehittämiseksi. Tällaisia menetelmiä, kuten SLM4Offeria, käyttämällä yritykset voivat tarjota relevantimpia ja houkuttelevampia tarjouksia, mikä lisää sitoutumista ja konversioita. Personoidun markkinoinnin kehittyessä generatiivisen tekoälyn ja kontrastiivisen oppimisen yhdistäminen muodostaa merkittävän edistysaskeleen, tarjoten paitsi tehokkaampia kampanjoita myös syvällisempää ymmärrystä asiakkaiden mieltymyksistä ja päätöksentekoprosesseista. Tulevaisuudessa näitä malleja todennäköisesti laajennetaan eri toimialoille ja asiakasryhmille, mikä kehittää niiden kyvykkyyksiä ja laajentaa niiden vaikutusalaa. Yhteenvetona voidaan todeta, että SLM4Offer on esimerkki siitä, kuinka generatiivinen AI yhdistettynä kontrastiiviseen oppimiseen voi muuttaa personoitua markkinointia. Siirtymällä perinteisistä menetelmistä ja ottamalla käyttöön edistyneitä datavetoisia tekniikoita yritykset voivat avata uusia kasvumahdollisuuksia ja vahvistaa asiakassuhteita, mikä edistää kestävää menestystä kilpailussa kiristyvillä markkinoilla.