A személyre szabott marketing az adott üzleti környezetben alapvető stratégiává vált, amely növeli az ügyfelek elkötelezettségét és ösztönzi a növekedést az iparágak egészében. Az egyéni preferenciák és viselkedés alapján testre szabott marketingtevékenységek révén a vállalatok erősebb kapcsolatokat építenek, növelik a konverziós arányokat és javítják az ügyfélelégedettséget. A hagyományos személyre szabottság elsősorban ajánlórendszerekre és célzott hirdetésekre összpontosított, amelyek hatékonynak bizonyultak. Azonban a személyre szabás kiterjesztése a személyre szabott ajánlati generálásra lehetőséget teremt a marketing eredményeinek további javítására. A legújabb kutatások azt mutatják, hogy jól végrehajtott személyre Szabott stratégiák akár 40 százalékos bevételnövekedést eredményezhetnek, hangsúlyozva a fejlettebb, pontos modellek fejlesztésének fontosságát az egyedi marketingajánlatok generálásában. Ezekre a fejlesztésekre reagálva bemutatásra került egy új keretrendszer, az SLM4Offer, amely generatív mesterséges intelligencia (AI) segítségével hoz létre személyre szabott ajánlatokat. Az Google által előre betanított T5- kisebb (60 millió paraméteres) kódoló-dekódoló nyelvi modellt alapszik, és az SLM4Offer finomhangolva lett a személyre szabott ajánlatkészítésre egy összetett kontrastív tanulási technika alkalmazásával, amely megkülönbözteti a hagyományos, felügyelt módszerektől. A core innováció az InfoNCE (Információ Zaj-Kontrasztos Becslés) veszteségfüggvény használata a tanítás során, amely összehangolja az ügyfél persona beágyazásokat—az ügyfél jellemzőit és preferenciáit absztraktonként megjelenítő reprezentációkat—egy közös latens térben az ajánlatokkal. Ez az összhang lehetővé teszi a modell számára, hogy jobban azonosítsa a legmegfelelőbb ajánlatokat az adott ügyfélprofilokhoz, így növelve a célzási pontosságot. A kontrastív tanulás dinamikusan alakítja át a latens teret a tanulási folyamat során, lehetővé téve a modell számára, hogy finoman értelmezze a különböző ügyfél szegmensek és ajánlatok közötti kapcsolatokat.

Ez a rugalmasság javítja a modell általánosíthatóságát és összteljesítményét. Az SLM4Offer értékeléséhez a modellt finomhangolták és tesztelték egy szintetikus adathalmazon, amely a való életbeli ügyfélviselkedést és ajánlatelfogadási mintákat igyekezett utánozni. A kísérleti eredmények 17 százalékos növekedést mutattak az ajánlatelfogadási arányban a hagyományos felügyelt finomhangolt modellhez képest. Ezek az eredmények azt mutatják, hogy a kontrastív célkitűzések beépítése a generatív AI modellek finomhangolásába nagy ígéreteket tartogat a személyre szabott marketing fejlesztésében. Az olyan technikák alkalmazásával, mint amilyenek az SLM4Offer-ben, a vállalatok relevánsabb és vonzóbb ajánlatokat kínálhatnak, ezáltal növelve az elkötelezettséget és a konverziós arányokat. Ahogy a személyre szabott marketing fejlődik, a generatív AI modellek kontrastív tanulással való integrálása jelentős előrelépést jelent, nemcsak hatékonyabb kampányokat eredményezve, hanem mélyebb betekintést nyújtva az ügyfelek preferenciáiba és döntési folyamataiba. A jövőben valószínűleg ezeket a modelleket további iparágakban és ügyféldemográfiákban fogják alkalmazni, finomhangolva képességeiket és növelve hatásukat. Összefoglalva, az SLM4Offer példázza, miként alakíthatja át a generatív AI és a kontrastív tanulás a személyre szabott marketinget. A hagyományos megközelítéseken túlmutatva és a fejlett adat-alapú módszereket alkalmazva a vállalatok új növekedési lehetőségeket tárhatnak fel, és erősíthetik ügyfélkapcsolataikat, ezáltal tartós sikert érve el egy egyre versenyképesebb piacon.