SLM4Offer: Personalized Marketing Offer Generation Using Contrastive Learning Based Fine-Tuning

📄 arXiv: 2508.15471v1 📥 PDF

作者: Vedasamhitha Challapalli, Konduru Venkat Sai, Piyush Pratap Singh, Rupesh Prasad, Arvind Maurya, Atul Singh

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-21

备注: 10 pages, BDA Conference 2025

💡 一句话要点

SLM4Offer：基于对比学习微调的个性化营销方案生成模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 个性化营销 营销方案生成 对比学习 T5模型 InfoNCE损失

📋 核心要点

  1. 现有营销个性化策略主要集中于推荐系统和广告，忽略了营销方案生成在提高转化率和客户满意度方面的潜力。
  2. SLM4Offer利用对比学习微调T5-Small模型，通过InfoNCE损失对齐客户画像和营销方案，提升模型泛化能力。
  3. 在合成数据集上的实验表明，SLM4Offer相比监督微调基线，营销方案接受率提升了17%，验证了对比学习的有效性。

📝 摘要（中文）

个性化营销已成为提升客户参与度和推动业务增长的关键策略。本文提出了一种名为SLM4Offer的生成式AI模型，用于个性化营销方案的生成。该模型通过对比学习方法微调预训练的编码器-解码器语言模型，具体为谷歌的T5-Small (60M)。SLM4Offer采用InfoNCE损失，在共享嵌入空间中对齐客户画像和相关营销方案。该模型的关键创新在于对比损失引入的自适应学习行为，在训练过程中重塑潜在空间，增强模型的泛化能力。模型在一个模拟客户行为和方案接受模式的合成数据集上进行微调和评估。实验结果表明，相比于有监督的微调基线，方案接受率提高了17%，突出了对比学习目标在推进个性化营销方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决个性化营销中，如何为不同客户生成最合适的营销方案的问题。现有方法，如基于规则或简单的协同过滤，无法充分捕捉客户的细微偏好，且泛化能力较弱。有监督的微调方法容易过拟合，难以适应新的客户或营销环境。

核心思路：论文的核心思路是利用对比学习，将客户画像和对应的营销方案映射到同一个嵌入空间中，使得相似客户的相似方案在嵌入空间中距离更近。通过这种方式，模型能够学习到客户和方案之间的深层关联，从而生成更个性化、更有效的营销方案。

技术框架：SLM4Offer基于预训练的T5-Small模型，采用编码器-解码器架构。整体流程包括：1) 使用客户画像作为输入，通过编码器得到客户的嵌入表示；2) 使用营销方案作为输入，通过编码器得到方案的嵌入表示；3) 使用InfoNCE损失，拉近正样本（客户和其接受的方案）的嵌入距离，推远负样本（客户和其未接受的方案）的嵌入距离；4) 使用解码器，根据客户画像生成个性化的营销方案。

关键创新：SLM4Offer的关键创新在于引入了对比学习目标，通过InfoNCE损失来优化模型的嵌入空间。这种方法使得模型能够学习到客户和方案之间的更鲁棒、更泛化的关联，从而提高了模型在新的客户和营销环境下的表现。与传统的有监督微调相比，对比学习能够更好地利用数据中的负样本信息，避免过拟合。

关键设计：论文使用T5-Small作为基础模型，因为它具有较好的生成能力和较小的模型规模。InfoNCE损失函数被用于对比学习，其温度参数需要根据数据集进行调整。合成数据集的设计考虑了客户行为和方案接受模式的模拟，包括客户的属性、偏好以及方案的类型、折扣力度等。具体的训练参数（如学习率、batch size等）需要根据实验结果进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，SLM4Offer在合成数据集上取得了显著的性能提升。相比于有监督的微调基线，SLM4Offer的营销方案接受率提高了17%。这一结果验证了对比学习在个性化营销方案生成中的有效性，表明SLM4Offer能够更好地捕捉客户偏好，生成更具吸引力的营销方案。

🎯 应用场景

SLM4Offer可应用于电商、金融、旅游等多个领域，帮助企业为不同客户群体生成个性化的营销方案，提高营销活动的转化率和客户满意度。通过更精准的营销，企业可以降低营销成本，提升客户忠诚度，并最终实现业务增长。该研究为个性化营销领域的智能化发展提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Personalized marketing has emerged as a pivotal strategy for enhancing customer engagement and driving business growth. Academic and industry efforts have predominantly focused on recommendation systems and personalized advertisements. Nonetheless, this facet of personalization holds significant potential for increasing conversion rates and improving customer satisfaction. Prior studies suggest that well-executed personalization strategies can boost revenue by up to 40 percent, underscoring the strategic importance of developing intelligent, data-driven approaches for offer generation. This work introduces SLM4Offer, a generative AI model for personalized offer generation, developed by fine-tuning a pre-trained encoder-decoder language model, specifically Google's Text-to-Text Transfer Transformer (T5-Small 60M) using a contrastive learning approach. SLM4Offer employs InfoNCE (Information Noise-Contrastive Estimation) loss to align customer personas with relevant offers in a shared embedding space. A key innovation in SLM4Offer lies in the adaptive learning behaviour introduced by contrastive loss, which reshapes the latent space during training and enhances the model's generalizability. The model is fine-tuned and evaluated on a synthetic dataset designed to simulate customer behaviour and offer acceptance patterns. Experimental results demonstrate a 17 percent improvement in offer acceptance rate over a supervised fine-tuning baseline, highlighting the effectiveness of contrastive objectives in advancing personalized marketing.