Personalizovani marketing postao je ključna strategija u savremenom poslovnom okruženju, povećavajući angažovanost kupaca i podstičući rast u svim industrijama. Prilagođavanjem marketinških napora individualnim preferencijama i ponašanju, kompanije grade jače veze, povećavaju stopu konverzije i poboljšavaju zadovoljstvo kupaca. Tradicionalni pristup personalizaciji uglavnom se fokusirao na preporučivačke sisteme i ciljane oglase, koji su se pokazali efektivnim. Međutim, proširenje personalizacije na generisanje ličnih ponuda pruža priliku za dodatno poboljšanje marketinških rezultata. Nedavna istraživanja pokazuju da dobro implementirane strategije personalizacije mogu povećati prihode i do 40 odsto, ističući važnost razvoja naprednih i preciznih modela za generisanje prilagođenih marketinških ponuda. U odgovoru na ove inovacije, uveden je novi okvir pod nazivom SLM4Offer, koji koristi generativnu veštačku inteligenciju (AI) za kreiranje personalizovanih ponuda. Temeljen na Google-ovom unapred treniranom enkoder-dekoder jezicnom modelu T5-Small (60 miliona parametara), SLM4Offer je fino podešen za generisanje personalizovanih ponuda pomoću sofisticirane tehnike kontrastivnog učenja, čime se razlikuje od konvencionalnih nadgledanih metoda. Njegova osnovna inovacija je korišćenje funkcije gubitka InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) tokom treninga, koja usklađuje embedom pokretne ličnosti kupca — apstraktne prikaze osobina i preferencija kupaca — sa relevantnim ponudama u zajedničkom latentnom prostoru. Ovo usklađivanje omogućava modelu da bolje identifikuje najprikladnije ponude za određene profile kupaca, čime se povećava preciznost ciljne usmerenosti. Kontrastivno učenje dinamički preoblikuje latentni prostor tokom celokupnog treninga, omogućavajući modelu da razvije suptilno razumevanje odnosa između različitih segmenata kupaca i ponuda.

Ova prilagodljivost poboljšava generalizaciju modela i njegovu ukupnu efikasnost. Za ocenu SLM4Offer-a, model je bio fino podešen i testiran na sintetički generisanom skupu podataka koji je osmišljen da imitira stvarne obrasce ponašanja kupaca i prihvatanja ponuda. Eksperimentalni rezultati pokazali su povećanje stope prihvatanja ponuda od 17 odsto u poređenju sa baznim modelom treniranim tradicionalnim nadgledanim metodama. Ovi nalazi pokazuju da integracija kontrastivnih ciljeva u proces fino podešavanja generativnih AI modela otvara velike mogućnosti za unapređenje personalizovanog marketinga. Upotrebom tehnika sličnih onima u SLM4Offer, preduzeća mogu pružiti relevantnije i atraktivnije ponude, što vodi ka većem angažmanu i konverzijama. Kako se personalizovani marketing razvija, uključivanje generativnih AI modela s kontrastivnim učenjem predstavlja značajan napredak, nudeći ne samo efikasnije kampanje, već i dublje uvide u preferencije i odluke kupaca. Budući radovi verovatno će proširiti ove modele na različite industrije i demografske grupe kupaca, usavršavajući njihove mogućnosti i šireći njihov uticaj. Ukratko, SLM4Offer je primer kako kombinacija generativne veštačke inteligencije i kontrastivnog učenja može transformisati personalizovani marketing. Prelaskom s tradicionalnih pristupa na sofisticirane, podatke vođene metode, preduzeća mogu otključati nove prilike za rast i ojačati odnose s kupcima, čime se ostvaruje održivi uspeh u sve konkurentnijem tržištu.