Personalizētā mārketings ir kļuvusi par pamata stratēģiju mūsdienu uzņēmējdarbības vidē, uzlabojot klientu iesaisti un veicinot izaugsmi visās industrijās. Pielāgojot mārketinga pūles individuālajām vēlmēm un uzvedībai, uzņēmumi veido stiprākas saiknes, palielina konversijas rādītājus un uzlabo klientu apmierinātību. Tradicionālā personalizācija galvenokārt ir koncentrējusies uz rekomendāciju sistēmām un mērķētām reklāmām, kas ir pierādījuši savu efektivitāti. Taču paplašinot personalizāciju, ietverot personalizētu piedāvājumu ģenerēšanu, ir iespēja vēl vairāk uzlabot mārketinga rezultātus. Jaunākie pētījumi rāda, ka labi īstenotas personalizācijas stratēģijas var palielināt peļņu līdz pat 40 procentiem, izceļot nepieciešamību pēc attīstītām, precīzām modeļiem pielāgotu mārketinga piedāvājumu ģenerēšanai. Atbildē uz šiem sasniegumiem ir ieviests jauns ietvars ar nosaukumu SLM4Offer, kas izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu (MI), lai radītu personalizētus piedāvājumus. Veidots, balstoties uz Google iepriekš trenēto enkodētāja-decoder valodu modeli T5-Small (60M parametru), SLM4Offer ir izlabots personalizētu piedāvājumu ģenerēšanai, izmantojot sarežģītu kontrastīvo mācīšanās tehniku, kas atšķiras no tradicionālajām uzraudzītajām metodēm. Tā galvenā inovācija ir informācijas traucējumu kontrastīvās novērtēšanas (InfoNCE) zuduma funkcijas izmantošana apmācības laikā, kas sakārto klientu personāžu – abstraktus priekšstatus par klienta rakstura iezīmēm un vēlmēm – ar attiecīgajiem piedāvājumiem kopīgā slēptajā telpā. Šī saskaņošana ļauj modelim labāk identificēt visatbilstošākos piedāvājumus konkrētiem klienta profiliem, uzlabojot mērķēšanas precizitāti. Kontrastīvā mācīšanās dinamiski pārveido slēpto telpu mācību laikā, ļaujot modelim izstrādāt sīkāku izpratni par dažādu klientu segmentu un piedāvājumu savstarpējām saitēm.

Šāda adaptācija uzlabo modeļa vispārīgumu un kopējo veiktspēju. Lai novērtētu SLM4Offer, tas tika izlabots un testingā pakļauts sintētiski radītam datu kopumam, kas imitē reālas klientu uzvedības un piedāvājumu pieņemšanas modeļus. Eksperimentālie rezultāti liecina par 17 procentu pieaugumu piedāvājumu pieņemšanas rādītājos salīdzinājumā ar pamatmodeli, kas tika apmācīts ar tradicionālo uzraudzīto finetuning metodi. Šie atklājumi apliecina, ka kontrastīvo mērķu integrēšana ģeneratīvo MI modeļu finetuningā ir ļoti solīga personalizētā mārketinga virzienā. Izmantojot tādas tehnoloģijas kā SLM4Offer, uzņēmumi var nodrošināt piemērotākus un pievilcīgākus piedāvājumus, kas veicina lielāku iesaisti un konversiju. Pieaugot personalizētā mārketinga nozīmei, ģeneratīvā MI modeļu ar kontrastīvo mācīšanos izmantošana ir būtisks solis uz priekšu – tā ne tikai nodrošina efektīvākas kampaņas, bet arī sniedz dziļāku izpratni par klientu vēlmēm un lēmumu pieņemšanas procesiem. Nākotnē šie modeļi tiks paplašināti dažādās nozarēs un klientu demogrāfiskajās grupās, uzlabojot to spējas un paplašinot ietekmi. Kopumā SLM4Offer ir labs piemērs tam, kā ģeneratīvā mākslīgā intelekta un kontrastīvās mācīšanās apvienojums var pārveidot personalizēto mārketingu. Pāreja no tradicionālajām pieejām uz sarežģītākām datu vadītām metodēm ļauj uzņēmumiem atklāt jaunas izaugsmes iespējas un stiprināt klientu attiecības, nodrošinot ilgstošu panākumu aizvien konkurētspējīgākā tirgū.