Жеке маркетинг бүгінгі бизнес ортада негізгі стратегияға айналды, клиенттердің қатысуын арттырып, салалар бойынша өсімді ынталандырады. Маркетингтік шараларды жеке қалаулары мен мінез-құлқына бейімдей отырып, компаниялар мықты байланыстар орнатады, конверсия көрсеткішін жақсартады және клиент қанағаттанушылығын арттырады. Традициялық жеке даралану негізінен ұсыныс жүйелері мен мақсатты жарнамаларға бағытталған болатын, олар тиімді болғанын көрсетті. Алайда, жеке ұсыныстарды құруды кеңейту маркетинг нәтижелерін одан әрі жақсарту мүмкіндігін ұсынады. Соңғы зерттеулер көрсеткендей, дұрыс жүзеге асырылған жеке даралану стратегиялары табысты 40 пайызға дейін арттыра алады, бұл арнайы жасалған маркетингтік ұсыныстарды құру үшін озық және дәл модельдер жасау маңыздылығын дәлелдейді. Осы жетістіктерге сәйкес, SLM4Offer деп аталатын жаңа құрылым енгізілді, ол генеративті жасанды интеллектіні (AI) пайдалана отырып, жеке ұсыныстарды жасайды. Google-дың алдын ала оқытылған энкодер-декодер тілі моделі T5-Small (60М параметр) негізінде құрылған SLM4Offer арнайы жасалған ұсыныстарды құру үшін күрделі контрастивті оқыту әдісін қолданады, бұл оны дәстүрлі басқарылатын әдістерден айрықша етеді. Оның негізгі жаңалығы — оқу процесінде қолданылатын InfoNCE (Ақпараттық Шу-Контрастілік Бағалау) жоғалту функциясы, ол клиенттің бейнесі — клиенттің сипаттары мен қалауларының абстрактті кескіндерін — ұқсас ұсыныстармен ортақ жатқан жасырын кеңістікке сәйкестендіреді. Бұл сәйкестендіру модельге нақты клиент профилдеріне ең үйлесімді ұсыныстарды жақсы анықтауға мүмкіндік беріп, мақсат қою дәлдігін арттырады. Контрастивті оқыту модельдің жасырын кеңістігін динамикалық түрде қайта құрады, бұл түрлі клиенттік сегменттер мен ұсыныстар арасындағы байланыстарды терең түсінуге жағдай жасайды.

Бұл икемділік модельдің жалпылағыштығын және жалпы тиімділігін жақсартады. SLM4Offer-ді бағалау үшін, модель синтетикалық жасалған деректер жиынтығында финалдауға жіберіліп, нақты клиенттердің мінез-құлқы мен ұсыныс қабылдау үлгілерін имитациялауға арналған еді. Эксперимент нәтижелері дәстүрлі басқарылатын финалдау әдісімен оқытылған негізгі модельмен салыстырғанда ұсыныс қабылдау мөлшерінің 17 пайызға артқанын көрсетті. Бұл нәтижелер генеративті AI модельдерін финалдау кезінде контрастивті мақсаттарды енгізудің жеке маркетингті дамытуда үлкен әлеуетке ие екенін көрсетеді. SLM4Offer сияқты әдістерді қолдану арқылы бизнес әртүрлі әрі тартымды ұсыныстарды ұсына алады, бұл қатысуды және конверсияны арттырады. Жеке маркетинг дамыған сайын, генеративті AI модельдерін контрастивті оқытумен біріктіру – маңызды қадам болып табылады, ол тек тиімді акцияларды жүргізу ғана емес, сонымен бірге клиенттерді таңдау мен шешім қабылдау туралы тереңірек түсінік алуға мүмкіндік береді. Болашақта бұл модельдерді әртүрлі салаларда және түрлі клиенттік деректерге бейімделіп қолдану күтілуде, олардың мүмкіндіктерін кеңейтіп, әсерін арттырады. Қорыта айтқанда, SLM4Offer генеративті AI мен контрастивті оқытуды біріктіре отырып, жеке маркетингті түбегейлі өзгерте алады. Традициялық тәсілдерден шығатын және кешенді деректер негізіндегі әдістерді қабылдай отырып, бизнес жаңа даму мүмкіндіктерін ашып, клиенттермен өзара байланыстарды нығайта алады, осылайша бәсекелесті мұқият арттыра отырып тұрақты табысқа жетеді.