Personalizovaný marketing sa stal základnou stratégiou v dnešnom obchodnom prostredí, ktorá zvyšuje zapojenie zákazníkov a poháňa rast naprieč odvetviami. Prispôsobovaním marketingových aktivit individuálnym preferenciám a správaniu spoločnosti budujú silnejšie väzby, zvyšujú mieru konverzie a zlepšujú spokojnosť zákazníkov. Tradičná personalizácia sa zameriavala najmä na odporúčacie systémy a cielene reklamy, ktoré sa ukázali ako účinné. Avšak rozšírenie personalizácie o generovanie personalizovaných ponúk predstavuje príležitosť na ďalšie zlepšenie výsledkov marketingu. Nedávne výskumy ukazujú, že dobre vykonané stratégie personalizácie môžu zvýšiť príjmy až o 40 percent, čo zdôrazňuje dôležitosť vývoja pokročilých a presných modelov na generovanie šitých na mieru marketingových ponúk. V reakcii na tieto pokroky bolo predstavené nové rámcové riešenie s názvom SLM4Offer, ktoré využíva generatívnu umelú inteligencia (AI) na tvorbu personalizovaných ponúk. Postavené na predtrénovanom kódovacom-dekodérovom jazykovom modeli T5-Small od Google (60 miliónov parametrov), je SLM4Offer doladený na generovanie personalizovaných ponúk s využitím sofistikovanej techniky kontrastného učenia, čím sa odlišuje od konvenčných supervidovaných metód. Jeho hlavnou inováciou je použitie funkcie straty InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) počas tréningu, ktorá zosúladzuje vložené reprezentácie zákazníckych osôb – abstraktné znaky zákazníckych vlastností a preferencií – s relevantnými ponukami v spoločnom latentnom priestore. Táto synchronizácia umožňuje modelu lepšie identifikovať najvhodnejšie ponuky pre konkrétne zákaznícke profily, čím sa zvyšuje presnosť zamerania. Kontrastné učenie dynamicky preformuje latentný priestor počas tréningu, čo umožňuje modelu vyvinúť jemnú a nuansovanú pochopenie vzťahov medzi rôznymi segmentmi zákazníkov a ponukami.

Táto adaptabilita zlepšuje všeobecnú schopnosť modelu a jeho výkon. Na hodnotenie SLM4Offer bol model doladený a otestovaný na synteticky generovanom datasete, navrhnutom tak, aby napodobňoval správanie a vzory akceptácie ponúk v reálnom svete. Experimentálne výsledky ukázali 17-percentný nárast miery akceptácie ponúk v porovnaní s základným modelom trénovaným tradičnou supervidovanou metódou. Tieto zistenia dokazujú, že začlenenie kontrastných cieľov do doladenia generatívnych modelov AI má veľký potenciál na rozvoj personalizovaného marketingu. Použitím techník podobných tým v SLM4Offer môžu firmy poskytovať relevantnejšie a atraktívnejšie ponuky, čo vedie k vyššiemu zapojeniu a konverzným mieram. Ako sa personalizovaný marketing vyvíja, začleňovanie generatívnych modelov AI s kontrastným učením predstavuje významný pokrok, ktorý ponúka nielen efektívnejšie kampane, ale aj hlbšie poznatky o preferenciách a rozhodovacích procesoch zákazníkov. Budúci výskum pravdepodobne rozšíri tieto modely do rôznych odvetví a medzi rôznymi skupinami zákazníkov, čím rozšíri ich schopnosti a dopad. Zhrnuté, SLM4Offer ukazuje, ako môže kombinácia generatívnej AI a kontrastného učenia transformovať personalizovaný marketing. Prechádzaním od tradičných prístupov k sofistikovaným dátovo riadeným metódam môžu firmy odomknúť nové možnosti rastu a posilniť vzťahy so zákazníkmi, čím zabezpečia trvalo udržateľný úspech v čoraz viac konkurenčnom trhu.