Marketing personalizado tornou-se uma estratégia fundamental no ambiente de negócios atual, aprimorando o engajamento dos clientes e impulsionando o crescimento em diversos setores. Ao customizar esforços de marketing de acordo com as preferências e comportamentos individuais, as empresas constroem conexões mais fortes, aumentam as taxas de conversão e melhoram a satisfação do cliente. A personalização tradicional tem se concentrado principalmente em sistemas de recomendação e anúncios direcionados, que se mostraram eficazes. No entanto, expandir a personalização para incluir a geração de ofertas personalizadas oferece uma oportunidade de melhorar ainda mais os resultados de marketing. Pesquisas recentes mostram que estratégias de personalização bem executadas podem aumentar a receita em até 40 por cento, destacando a importância de desenvolver modelos avançados e precisos para a geração de ofertas de marketing sob medida. Em resposta a esses avanços, foi apresentado um novo quadro chamado SLM4Offer, que aproveita a inteligência artificial generativa (IA) para criar ofertas personalizadas. Construído com base no modelo de linguagem pré-treinado da Google T5-Small (60 milhões de parâmetros), o SLM4Offer é ajustado para a geração de ofertas personalizadas usando uma técnica sofisticada de aprendizado contrastivo, diferenciando-se dos métodos supervisionados convencionais. Sua inovação principal é o uso da função de perda InfoNCE (Estimativa de Ruído-Contraste de Informação) durante o treinamento, que alinha as representações abstratas das personas dos clientes—traços e preferências—com ofertas relevantes em um espaço latente compartilhado. Essa alinhamento permite que o modelo identifique melhor as ofertas mais adequadas para perfis específicos de clientes, aprimorando a precisão do direcionamento. O aprendizado contrastivo remodela dinamicamente o espaço latente ao longo do treinamento, possibilitando que o modelo desenvolva uma compreensão aprofundada das relações entre diferentes segmentos de clientes e ofertas.

Essa capacidade de adaptação melhora a generalização e o desempenho geral do modelo. Para avaliar o SLM4Offer, o modelo foi ajustado e testado em um conjunto de dados sinteticamente gerado, criado para imitar comportamentos reais de clientes e padrões de aceitação de ofertas. Os resultados experimentais mostraram um aumento de 17 por cento nas taxas de aceitação de ofertas em comparação com um modelo baseline treinado por ajuste supervisionado tradicional. Essas descobertas demonstram que integrar objetivos contrastivos ao ajuste fino de modelos de IA generativa possui grande potencial para avançar o marketing personalizado. Utilizando técnicas semelhantes às do SLM4Offer, as empresas podem oferecer ofertas mais relevantes e atraentes, resultando em maior engajamento e taxas de conversão. À medida que o marketing personalizado evolui, incorporar modelos de IA generativa com aprendizado contrastivo representa um avanço importante, proporcionando campanhas mais eficazes e insights mais profundos sobre as preferências e decisões dos clientes. Trabalhos futuros devem expandir esses modelos para diferentes setores e perfis de clientes, aprimorando suas capacidades e ampliando seu impacto. Em resumo, o SLM4Offer exemplifica como a IA generativa combinada com o aprendizado contrastivo pode transformar o marketing personalizado. Ao ir além das abordagens tradicionais e adotar métodos sofisticados baseados em dados, as empresas podem desbloquear novas oportunidades de crescimento e fortalecer o relacionamento com os clientes, impulsionando o sucesso sustentável em um mercado cada vez mais competitivo.