Verbessern der Datenkategorisierung in Marketo Engage mithilfe optimierter KI-Modelle
Als Revenue Ops-Profi haben Sie möglicherweise mit SPAM-Formularübermittlungen, Keyword-Matching in Jobtiteln, um Personas zu bestimmen, oder chaotischen Open-Text-Feldern zu kämpfen, die es schwierig machen, Einblicke aus Ihren Daten zu extrahieren. Diese Herausforderungen bei der Datenkategorisierung behindern die Segmentierung, Personalisierung und das Reporting, verhindern, dass Ihr Team Ihre Daten nutzt, und erschweren das Senden maßgeschneiderter Inhalte an Ihre Zielgruppe.
Erfahren Sie, wie durch die Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) diese persistenten Datenprobleme behoben werden können. Erfahren Sie, wie durch speziell trainierte Modelle die Genauigkeit der SPAM-Filterung erheblich gesteigert, die Klassifizierung von Persona automatisiert, unstrukturierte Eingaben intelligent kategorisiert und die Einbindung von KI in Marketo Engage optimiert werden kann.
Sie erfahren mehr über,
- Anwendungsfälle aus der Praxis, bei denen KI die Datenkategorisierung in Marketo Engage bedeutend verbessert.
- Optimieren eines LLM mit eigenen Daten (Beispiel: OpenAI).
- Verwenden des angepassten Modells in Marketo Engage über Webhooks.
KI-Anwendungsfälle für die Datenkategorisierung
- Spam-Erkennung KI-Modelle übertreffen CAPTCHA, reduzieren Fehlalarme/Negative und sparen den Vertriebsteams Zeit.
- Persona Matching KI ordnet Stellenbezeichnungen (auch bei Rechtschreibfehlern oder in anderen Sprachen) Personas genau zu, wodurch Lead-Bewertung und Segmentierung verbessert werden.
- Open Text Field Kategorization KI fasst verschiedene Attributionsquellen zusammen, behandelt Rechtschreibfehler und Sprachen und ermöglicht umfassendere Einblicke und Berichte.
- Anpassung Optimierte Modelle ermöglichen es Ihnen, Regeln und Erklärungen für jede Kategorisierung zu definieren, sodass Sie die Ergebnisse vollständig kontrollieren können.