Personalisert markedsføring har blitt en grunnleggende strategi i dagens forretningsmiljø, som øker kundelojalitet og driver vekst på tvers av bransjer. Ved å tilpasse markedsføringsinnsatsen til individuelle preferanser og atferd, bygger selskaper sterkere relasjoner, øker konverteringsrater og forbedrer kundetilfredsheten. Tradisjonell personalisering har hovedsakelig fokusert på anbefalingssystemer og målrettede annonser, som har vist seg å være effektive. Men å utvide personaliseringen til å inkludere generering av personlige tilbud gir en mulighet til ytterligere å forbedre markedsføringsresultatene. Nyere forskning viser at godt utførte personaliseringsstrategier kan øke inntektene med opptil 40 prosent, noe som understreker viktigheten av å utvikle avanserte, presise modeller for å generere skreddersydde markedsføringstilbud. Som svar på disse fremskrittene er det blitt introdusert et nytt rammeverk kalt SLM4Offer, som benytter generativ kunstig intelligens (AI) for å skape personaliserte tilbud. Basert på Googles forhåndstrente encoder-decoder språkmodell T5-Small (60 millioner parametere), er SLM4Offer finjustert for generering av personlige tilbud ved hjelp av en avansert kontrastiv læringsteknikk, som skiller den fra tradisjonelle overvakede metoder. Hovedinnovasjonen er bruken av tapfunksjonen InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) under treningen, som justerer kundeprofil-innbeddinger—abstrakte representasjoner av kundetrekk og preferanser—i et felles latensrom sammen med relevante tilbud. Denne justeringen gjør det mulig for modellen å identifisere de mest passende tilbudene for spesifikke kundeprofiler, noe som forbedrer målrettingspresisjonen. Kontrastiv læring former dynamisk latensrommet under treningen, noe som gjør det mulig for modellen å utvikle en nyansert forståelse av forholdet mellom ulike kundesegmenter og tilbud.

Denne tilpasningsevnen forbedrer modellens generaliseringsevne og totale ytelse. For å evaluere SLM4Offer ble modellen finjustert og testet på et syntetisk generert datasett designet for å etterligne kundeadferd og mønstre for tilbudsaksept. Eksperimentelle resultater viste en økning på 17 prosent i tilbudsakseptrater sammenlignet med en baseline-modell trent via tradisjonell overvakingsfinjustering. Disse funnene viser at integrering av kontrastive målsettinger i finjusteringen av generative AI-modeller har stort potensial for å fremme personalisert markedsføring. Ved å bruke teknikker som de i SLM4Offer, kan bedrifter levere mer relevante og attraktive tilbud, noe som fører til økt engasjement og konvertering. Etter hvert som personalisert markedsføring utvikler seg, utgjør integrering av generativ AI med kontrastiv læring et vesentlig fremskritt, som ikke bare gir mer effektive kampanjer, men også dypere innsikt i kundepreferanser og beslutningsprosesser. Fremtidig arbeid vil sannsynligvis utvide disse modellene til ulike industrier og kundesegmenter, noe som vil forbedre deres evner og utvide deres innvirkning. Kort oppsummert viser SLM4Offer hvordan generativ AI kombinert med kontrastiv læring kan transformere personalisert markedsføring. Ved å bevege seg utover tradisjonelle metoder og ta i bruk sofistikerte data-drevne tilnærminger, kan bedrifter åpne nye vekstmuligheter og styrke kundeforholdene, som bidrar til varig suksess i et stadig mer konkurransepreget marked.