Personubúin markaðssetning hefur orðið grundvallaratriði í viðskiptaumhverfi nútímans, aukið þátttöku viðskiptavina og ýtt undir vaxtarhætti á öllum atvinnugreinum. Með því að aðlaga markaðsátak til einstakra þarfa og hegðunar byggja fyrirtæki sterkari tengsl, auka umbreytingarhlutfall og bæta ánægju viðskiptavina. Hefðbundin persónugerð hefur einkum snúist um tillögukerfi og markaðssetningu á markpólum, sem hafa sýnt árangur. Hins vegar býður aukin persónugerð upp á tækifæri til að bæta markaðsárangur enn frekar með því að þróa áframhaldandi, nákvæmari módel til að búa til sérsniðnar tilboð. Nýleg rannsókn sýnir að vel útfærðar persónugerðarstefnur geta aukið tekjur um allt að 40 prósent, sem undirstrikar mikilvægi þess að þróa háþróuð, nákvæm módel fyrir myndun sérsniðinna markaðstilboða. Í kjölfar þessa framfara hefur nýtt rammverk, kallað SLM4Offer, verið kynnt, sem nýtir framleiðslu-gervigreind (AI) til að skapa sérsniðin tilboð. Það byggir á Google-forþjálfuðum encoder-decoder tungumálamódeli T5-Small (60M breytur) og er sérhæft til að mynda tilboð með flóknum samanburðar-námi (contrastive learning), sem aðgreinir það frá hefðbundnum stýrt áreitunaraðferðum. Aðal nýjung þess er notkun á Loss fallinu InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) á meðan á þjálfun stendur, sem samræmir auðkenni viðskiptavinarpersóna—fjárfestingarmyndir af eiginleikum og óskum viðskiptavina—við viðeigandi tilboð í sameiginlegu leyndu rými. Þessi samstilling gerir vörulíkanið kleift að greina betur tilboðin sem henta hverjum einstökum viðskiptavini, sem eykur nákvæmni í markmiðssetningu. Samanburðarnám (contrastive learning) endurmótar léttilega leyndu rýmið allan þjálfunartímann, sem gerir vörulíkanið kleift að þróa með sér nákvæma skilning á tengslum milli ólíkra viðskiptavinahópa og tilboða.

Þessi aðlögun eykur yfirgrip og árangur líkansins. Til að meta SLM4Offer var það þjálfað og prófað á gervigreindargögnum sem voru lögð fyrir til að líkja eftir raunverulegum hegðunar- og ákvörðunarmynstrum viðskiptavina og viðtakaskipti. Tilraunaniðurstöður sýndu 17 prósent aukningu í samþykki tilboða, samanborið við grunnlíkanið sem var þjálfað með hefðbundinni stýrt námi. Þessar niðurstöður sýna að samþætting samanburðarstefnu inn í smíði á gervigreindarlíkönum opnar ný tækifæri til að efla persónulega markaðssetningu. Með því að nota aðferðir eins og þær í SLM4Offer geta fyrirtæki boðið upp á nákvæmari og áhugaverðari tilboð, sem leiðir til meiri þátttöku og umbreytinga. Þróun persónugerðs markaðssetningar sem nýti gervigreind með samanburðarnámi er mikilvægur áfangi, ekki aðeins til að auka áhrifaríkni herferða heldur einnig til að öðlast dýpri innsýn í val og hegðun viðskiptavina. Framtíðarverkefni mun líklega fela í sér að víkka út þessi módel til annarra atvinnugreina og mismunandi viðskiptavina, sem styrkir getu þeirra og eykur áhrif þeirra. Í stuttu máli sýnir SLM4Offer hvernig samruni gervigreindar og samanburðarnáms getur gjörbyltað persónulega markaðssetningu. Með því að fórna hefðbundnum aðferðum og taka upp flóknar gagnadrifnar aðferðir getur fyrirtæki opnað ný tækifæri fyrir vaxtar og styrkingu viðskiptasambanda, með stöðugum árangri á sífellt erfiðari markaði.