Personalizirani marketing postao je ključna strategija u današnjem poslovnom okruženju, povećavajući angažman kupaca i potičući rast u svim industrijama. Prilagođavanjem marketinških napora individualnim preferencijama i ponašanjima, tvrtke grade snažnije veze, povećavaju stope konverzije i poboljšavaju zadovoljstvo kupaca. Tradicionalni način personalizacije najčešće se fokusirao na sustave preporuka i ciljane oglase, koji su pokazali svoju učinkovitost. Međutim, proširenje personalizacije na generiranje personaliziranih ponuda pruža dodatnu priliku za poboljšanje marketinških rezultata. Posljednja istraživanja pokazuju da dobro izvedene strategije personalizacije mogu povećati prihode i do 40 posto, naglašavajući važnost razvoja naprednih, preciznih modela za generiranje prilagođenih marketinških ponuda. Kako bi odgovorile na ove napretke, uveden je novi okvir pod nazivom SLM4Offer, koji koristi generativnu umjetnu inteligenciju (AI) za kreiranje personaliziranih ponuda. Izgrađen na Googleovom unaprijed treniranom modelu enkoder-dekoder jezika T5-Small (60 milijuna parametara), SLM4Offer je dodatno usavršen za generiranje personaliziranih ponuda korištenjem sofisticirane kontrastivne tehnike učenja, što ga izdvaja od klasičnih nadziranih metoda. Njegova je glavna inovacija korištenje funkcije gubitka InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) tijekom treniranja, koja usklađuje embeddinge profila kupaca — apstraktne prikaze osobina i preferencija kupaca — s relevantnim ponudama u zajedničkom latentnom prostoru. Ova usklađenost omogućuje modelu bolju identifikaciju najprikladnijih ponuda za određene profile kupaca, čime se povećava preciznost ciljanja. Kontrastivno učenje dinamički preoblikuje latentni prostor tijekom treniranja, omogućavajući modelu da razvije suptilno razumijevanje odnosa između raznih segmenata kupaca i ponuda.

Ova prilagodljivost poboljšava generalizaciju modela i ukupnu učinkovitost. Za procjenu SLM4Offer-a, model je dodatno usavršen i testiran na sintetički generiranoj skupini podataka koja je oponašala stvarno ponašanje kupaca i obrasce prihvaćanja ponuda. Eksperimentalni rezultati pokazali su 17 posto veći postotak prihvaćanja ponuda u usporedbi s osnovnim modelom treniranim tradicionalnim nadziranjem. Ovi nalazi pokazuju da integracija kontrastivnih ciljeva u fino podešavanje generativnih AI modela ima veliki potencijal za napredak u personaliziranom marketingu. Korištenjem tehnika poput onih u SLM4Offer, tvrtke mogu nuditi relevantnije i privlačnije ponude, čime se povećavaju angažman i stope konverzije. Kako se personalizirani marketing razvija, uključivanje generativnih AI modela s kontrastivnim učenjem predstavlja veliki napredak, nudeći ne samo učinkovitije kampanje već i dublji uvid u preferencije kupaca i njihovo donošenje odluka. Budući radovi vjerojatno će proširiti ove modele na različite industrije i demografije kupaca, usavršavajući njihove mogućnosti i šireći njihov utjecaj. Ukratko, SLM4Offer je primjer kako generativna AI u kombinaciji s kontrastivnim učenjem može preoblikovati personalizirani marketing. Prelaskom s tradicionalnih pristupa na napredne podatkovno vođene metode, tvrtke mogu otključati nove mogućnosti rasta i ojačati odnose s kupcima, potičući trajni uspjeh na sve konkurentnijem tržištu.