Kişiselleştirilmiş pazarlama, günümüz iş ortamında temel bir strateji haline gelmiş, müşteri katılımını artırmak ve sektörler genelinde büyümeyi sağlamak için kullanılmaktadır. Pazarlama çabalarını bireysel tercihlere ve davranışlara göre özelleştirerek, şirketler daha güçlü bağlantılar kurar, dönüşüm oranlarını artırır ve müşteri memnuniyetini iyileştirir. Geleneksel kişiselleştirme genellikle öneri sistemleri ve hedefli reklamlar üzerine odaklanmış olup, etkili olduğu kanıtlanmıştır. Ancak, kişiselleştirmenin kapsamını genişleterek, kişiselleştirilmiş teklif üretimini de içermek, pazarlama sonuçlarını daha da iyileştirme fırsatı sunar. Son araştırmalar, iyi uygulanmış kişiselleştirme stratejilerinin gelirleri %40’a kadar artırabileceğini göstermekte olup, uyarlanmış pazarlama teklifleri oluşturmak için gelişmiş ve hassas modeller geliştirilmesinin önemini ortaya koymaktadır. Bu gelişmelere yanıt olarak, SLM4Offer adında yeni bir çerçeve geliştirilmiştir. Bu model, üretici yapay zekayı (AI) kullanarak kişiselleştirilmiş teklifler yaratmaktadır. Google’ın önceden eğitilmiş kodlayıcı-çözücü dil modeli T5-Small (60M parametre) üzerine inşa edilen SLM4Offer, gelişmiş bir karşılaştırmalı öğrenme tekniği kullanarak kişiselleştirilmiş teklif üretimi için ince ayar yapılmıştır. Bu teknik, geleneksel gözetimli yöntemlerden ayrışmasını sağlar. Temel yeniliği, eğitim sırasında kullanılan InfoNCE (Bilgi Gürültü-Ayrım Tahmini) kayıp fonksiyonudur.

Bu fonksiyon, müşteri kişilik temsilleri (müşteri özellikleri ve tercihlerini soyutlayan temsiller) ile ilgili teklifler arasında ortak bir gizli alanda hizalama sağlar. Bu hizalama, modelin belirli müşteri profillerine en uygun teklifleri daha iyi tanımlamasına olanak tanır ve hedefleme doğruluğunu artırır. Karşılaştırmalı öğrenme, eğitim boyunca gizli alanı dinamik olarak yeniden şekillendirir ve böylece modelin farklı müşteri segmentleri ile teklifler arasındaki ilişkileri daha ince detaylı anlamasına olanak tanır. Bu esneklik, modelin genelleyebilirliğini ve genel performansını yükseltir. SLM4Offer’in değerlendirilmesi amacıyla, model, gerçek müşteri davranışları ve teklif kabul kalıplarını taklit eden yapay olarak üretilmiş bir veri seti üzerinde ince ayar yapılarak test edildi. Deneysel sonuçlar, geleneksel gözetimli ince ayar yapılan temel bir modele kıyasla, teklif kabul oranlarında %17’lik bir artış gösterdi. Bu bulgular, üretici yapay zeka modellerinin ince ayarlarında karşılaştırmalı hedeflerin entegrasyonunun kişiselleştirilmiş pazarlamayı geliştirme konusunda büyük vaatler taşıdığını göstermektedir. SLM4Offer gibi teknikler kullanarak, işletmeler daha alakalı ve çekici teklifler sunabilir, böylece müşteri katılımı ve dönüşüm oranlarını artırabilirler. Kişiselleştirilmiş pazarlama geliştikçe, üretici yapay zeka modellerinin karşılaştırmalı öğrenme ile bütünleştirilmesi önemli bir ilerlemeye işaret etmekte, yalnızca daha etkili kampanyalar sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda müşteri tercihleri ve karar alma süreçleri hakkında daha derin içgörüler sunmaktadır. Gelecekte, bu modellerin çeşitli sektörler ve müşteri demografileri üzerinde de geliştirilerek, kabiliyetlerinin genişletilmesi ve etkilerinin artması muhtemeldir. Özetle, SLM4Offer, üretici yapay zekanın karşılaştırmalı öğrenmeyle birlikte kullanılmasıyla kişiselleştirilmiş pazarlamayı dönüştürebileceğini göstermektedir. Geleneksel yaklaşımların ötesine geçip, karmaşık veri odaklı metodlar benimseyerek, işletmeler yeni büyüme fırsatları yakalayabilir ve müşteri ilişkilerini güçlendirebilir, böylece hızla rekabetin arttığı pazarda sürekli başarı sağlayabilirler.