การตลาดเฉพาะบุคคลกลายเป็นกลยุทธ์พื้นฐานในสภาพแวดล้อมธุรกิจในปัจจุบัน ช่วยเสริมสร้างความผูกพันของลูกค้าและขับเคลื่อนการเติบโตในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ด้วยการปรับแต่งความพยายามทางการตลาดให้ตรงกับความชอบและพฤติกรรมของแต่ละบุคคล บริษัทต่าง ๆ จึงสร้างความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งขึ้น เพิ่มอัตราการเปลี่ยนแปลงและความพึงพอใจของลูกค้า การปรับแต่งแบบดั้งเดิมเน้นไปที่ระบบแนะนำและโฆษณาเป้าหมาย ซึ่งพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การขยายการปรับแต่งไปสู่การสร้างข้อเสนอเฉพาะบุคคลเปิดโอกาสในการปรับปรุงผลลัพธ์ทางการตลาดให้ดียิ่งขึ้น งานวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์การปรับแต่งอย่างเหมาะสมสามารถเพิ่มรายได้ได้สูงสุดถึง 40 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเน้นให้เห็นความสำคัญของการพัฒนาโมเดลขั้นสูงและแม่นยำสำหรับสร้างข้อเสนอทางการตลาดที่เหมาะสมเฉพาะบุคคล เพื่อตอบสนองความก้าวหน้าเหล่านี้ ได้มีการแนะนำกรอบงานใหม่ชื่อ SLM4Offer ซึ่งใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (AI) เพื่อสร้างข้อเสนอเฉพาะบุคคล โดยอิงจากโมเดลภาษาระดับเล็ก T5-Small ของกูเกิล (พารามิเตอร์ 60 ล้าน) ซึ่งได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมสำหรับการสร้างข้อเสนอเฉพาะบุคคลโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบเปรียบเทียบ (contrastive learning) ที่ซับซ้อน ซึ่งแตกต่างจากวิธีการแบบตรวจสอบแบบเดิม จุดเด่นสำคัญอยู่ที่การใช้ฟังก์ชันความสูญเสีย InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) ในระหว่างการฝึก เพื่อให้ฝังตัวเอกลักษณ์ของบุคคลลูกค้า—ซึ่งเป็นตัวแทนเชิงนามธรรมของลักษณะและความชอบของลูกค้า—ไปในพื้นที่แฝงเดียวกันกับข้อเสนอที่เกี่ยวข้อง การจับคู่เช่นนี้ช่วยให้โมเดลสามารถระบุข้อเสนอที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละโปรไฟล์ลูกค้าได้ดีขึ้น เพิ่มความแม่นยำในการทำเป้าหมาย การเรียนรู้แบบเปรียบเทียบปรับเปลี่ยนพื้นที่แฝงอย่างต่อเนื่องขณะฝึก ทำให้โมเดลสร้างความเข้าใจอันละเอียดอ่อนเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มลูกค้าหลายกลุ่มและข้อเสนอ ขจัดข้อจำกัดในการปรับตัวและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล เพื่อประเมินความสามารถของ SLM4Offer โมเดลจึงได้รับการปรับแต่งและทดสอบบนชุดข้อมูลสมมุติที่สร้างขึ้นเพื่อเลียนแบบพฤติกรรมของลูกค้าและรูปแบบการยอมรับข้อเสนอ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่ามีอัตราการยอมรับข้อเสนิเพิ่มขึ้น 17 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับโมเดลพื้นฐานที่ได้รับการฝึกด้วยวิธีแบบดั้งเดิม ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าการบูรณาการวัตถุประสงค์แบบเปรียบเทียบในการปรับแต่งโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญสำหรับการพัฒนาการตลาดเฉพาะบุคคล ด้วยเทคนิคเช่นใน SLM4Offer ธุรกิจสามารถนำเสนอข้อเสนอที่ตรงใจและน่าดึงดูดมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การมีส่วนร่วมและอัตราการแปลงที่สูงขึ้น ในขณะที่กลยุทธ์การตลาดเฉพาะบุคคลยังคงเติบโต การผสมผสานโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ร่วมกับการเรียนรู้แบบเปรียบเทียบเป็นความก้าวหน้าสำคัญที่ไม่เพียงแต่ช่วยให้แคมเปญมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งขึ้นเกี่ยวกับความชอบและการตัดสินใจของลูกค้า งานในอนาคตคาดว่าจะขยายโมเดลเหล่านี้ไปยังอุตสาหกรรมและกลุ่มลูกค้าหลากหลาย พร้อมปรับปรุงความสามารถและขยายผลกระทบของมันออกไปอีก โดยสรุป SLM4Offer เป็นตัวอย่างของวิธีที่ AI เชิงสร้างสรรค์ร่วมกับการเรียนรู้แบบเปรียบเทียบสามารถเปลี่ยนแปลงการตลาดเฉพาะบุคคล ด้วยการก้าวข้ามแนวทางดั้งเดิมและนำเทคนิคที่ยอดเยี่ยมและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจสามารถเปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการเติบโตและเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า เพื่อความสำเร็จอย่างยั่งยืนในตลาดที่มีการแข่งขันสูงขึ้น