Персоналізований маркетинг став фундаментальною стратегією у сучасному бізнес-середовищі, підвищуючи залучення клієнтів і стимулюючи зростання у різних галузях. Завдяки налаштуванню маркетингових зусиль відповідно до індивідуальних уподобань і поведінки, компанії будують міцніші зв’язки, підвищують коефіцієнт конверсії та покращують задоволеність клієнтів. Традиційна персоналізація здебільшого зосереджувалась на системах рекомендацій та таргетованій рекламі, що довели свою ефективність. Однак розширення персоналізації із включенням формування персоналізованих пропозицій відкриває можливість ще більше покращити результати маркетингу. Останні дослідження показують, що добре реалізовані стратегії персоналізації можуть збільшити дохід до 40 відсотків, підкреслюючи важливість розробки сучасних точних моделей для створення індивідуальних маркетингових пропозицій. У відповідь на ці досягнення була представлена нова структура під назвою SLM4Offer, яка використовує генеративний штучний інтелект (ШІ) для створення персоналізованих пропозицій. Побудована на попередньо натренованій мовній моделі Google T5-Small (60М параметрів), SLM4Offer доопрацьована для генерації персоналізованих пропозицій за допомогою складної техніки контрастивного навчання, що відрізняє її від звичайних методів із супервайзингом. Головною інновацією є використання функції втрат InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) під час тренування, яка узгоджує ембедінги портретів клієнтів — абстрактні уявлення про характеристики і переваги клієнтів — з релевантними пропозиціями в спільному латентному просторі. Це узгодження дозволяє моделі краще ідентифікувати найбільш відповідні пропозиції для конкретних профілів клієнтів, підвищуючи точність таргетування. Контрастивне навчання динамічно переналаштовує латентний простір у процесі тренування, що дозволяє моделі розвивати більш глибоке розуміння зв’язків між різними сегментами клієнтів і пропозиціями.

Така адаптивність покращує універсальність і загальну продуктивність моделі. Для оцінки SLM4Offer модель було доопрацьовано та протестовано на синтетично згенерованому датасеті, створеному для імітації реальної поведінки клієнтів і моделей прийняття рішень щодо прийому пропозицій. Результати експериментів показали 17-відсоткове зростання рівня прийняття пропозицій порівняно з базовою моделлю, навченою традиційним з настроюванням із супервізингом. Ці висновки демонструють, що інтеграція контрастивних цілей у процес донастроювання генеративних моделей ШІ має великий потенціал для розвитку персоналізованого маркетингу. Використовуючи техніки, схожі до SLM4Offer, бізнес може пропонувати більш релевантні та привабливі пропозиції, що сприятиме підвищенню залучення і рівня конверсії. За розвитком персоналізованого маркетингу впровадження генеративних моделей ШІ з контрастивним навчанням є значним кроком вперед, пропонуючи не лише більш ефективні кампанії, а й глибші розуміння переваг і поведінкових особливостей клієнтів. Майбутні дослідження, ймовірно, поширять ці моделі на різні галузі та демографічні групи клієнтів, вдосконалюючи їхні можливості і розширюючи їхній вплив. Отже, SLM4Offer ілюструє, як генеративний ШІ у поєднанні з контрастивним навчанням може трансформувати персоналізований маркетинг. Вийшовши за рамки традиційних підходів і впроваджуючи сучасні аналітичні методи, бізнеси отримують можливість відкривати нові можливості зростання і зміцнювати стосунки з клієнтами, забезпечуючи стійкий успіх у все більш конкурентному ринку.