Spersonalizowany marketing stał się kluczową strategią w dzisiejszym środowisku biznesowym, zwiększając zaangażowanie klientów i napędzając wzrost w różnych branżach. Dzięki dostosowywaniu działań marketingowych do indywidualnych preferencji i zachowań, firmy budują silniejsze relacje, zwiększają wskaźniki konwersji i poprawiają satysfakcję klientów. Tradycyjna personalizacja skupiała się głównie na systemach rekomendacji i targetowanych reklamach, które okazały się efektywne. Jednak rozszerzenie personalizacji o generowanie spersonalizowanych ofert daje możliwość dalszego polepszenia efektów marketingowych. Nowsze badania pokazują, że dobrze wdrożone strategie personalizacji mogą zwiększyć przychody nawet o 40 procent, co podkreśla znaczenie rozwijania zaawansowanych, precyzyjnych modeli do tworzenia dostosowanych ofert marketingowych. W odpowiedzi na te postępy wprowadzono nową ramę nazwaną SLM4Offer, która wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję (AI) do tworzenia spersonalizowanych ofert. Opiera się ona na wstępnie wytrenowanym modelu językowym T5-Small od Google (60 mln parametrów), który został dopracowany w celu generowania ofert personalizowanych, przy użyciu zaawansowanej techniki kontrastowego uczenia, wyróżniającej go od tradycyjnych metod supervisowanych. Kluczową innowacją jest zastosowanie funkcji straty InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) podczas trenowania, która pozwala na dopasowanie osadzeń personas klientów — abstrakcyjnych reprezentacji cech i preferencji klientów — do odpowiadających ofert w wspólnej przestrzeni ukrytej. To dopasowanie umożliwia modelowi lepsze rozpoznanie najbardziej odpowiednich ofert dla konkretnych profili klientów, co zwiększa precyzję targetowania. Kontrastowe uczenie dynamicznie przekształca przestrzeń ukrytą w trakcie treningu, pozwalając modelowi rozwijać subtelne rozumienie relacji między różnorodnymi segmentami klientów a ofertami.

Ta adaptacyjność poprawia ogólną zdolność generalizacji modelu i jego wyniki. Aby ocenić SLM4Offer, model był dopracowywany i testowany na syntetycznie wygenerowanym zbiorze danych, zaprojektowanym tak, aby odzwierciedlał rzeczywiste zachowania klientów i wzorce akceptacji ofert. Eksperymentalne wyniki pokazały 17-procentowy wzrost wskaźnika akceptacji ofert w porównaniu do modelu bazowego, wytrenowanego za pomocą tradycyjnego nadzorowanego fine-tuningu. Te rezultaty pokazują, że integracja celów kontrastowych w procesie dopracowywania generatywnych modeli AI ma wielki potencjał dla rozwoju spersonalizowanego marketingu. Dzięki technikom takim jak te w SLM4Offer, firmy mogą dostarczać bardziej trafne i atrakcyjne oferty, co przekłada się na wyższe zaangażowanie i konwersję. W miarę rozwoju personalizacji marketingu, wprowadzenie generatywnych modeli AI z kontrastowym uczeniem stanowi ważny krok naprzód, oferując nie tylko bardziej efektywne kampanie, ale także głębsze zrozumienie preferencji i decyzji klientów. Przyszłe badania będą prawdopodobnie rozszerzać te modele na różne branże i grupy klientów, co pozwoli na jeszcze lepsze dopracowanie ich możliwości i zwiększenie ich wpływu. Podsumowując, SLM4Offer jest przykładem tego, jak generatywna sztuczna inteligencja połączona z kontrastowym uczeniem może zrewolucjonizować personalizowany marketing. Przesuwając się poza tradycyjne metody i sięgając po zaawansowane, oparte na danych rozwiązania, firmy mogą odkrywać nowe możliwości rozwoju i wzmacniać relacje z klientami, co prowadzi do trwałego sukcesu na coraz bardziej konkurencyjnym rynku.