Mejora de la categorización de datos en Marketo Engage mediante modelos de IA optimizados
Como profesional de las operaciones de ingresos, es posible que tenga problemas con los envíos de formularios de SPAM, la coincidencia de palabras clave en los títulos de los trabajos para determinar personas o campos de texto abierto complicados que dificultan la extracción de perspectivas de sus datos. Estos desafíos de categorización de datos dificultan la segmentación, personalización y creación de informes, lo que evita que su equipo aproveche los datos y dificulta el envío de contenido personalizado a su audiencia.
Explore cómo los modelos de lenguaje grande (LLM) optimizados pueden ayudar a resolver estos problemas persistentes de datos. Descubra cómo los modelos formados a medida pueden aumentar significativamente la precisión del filtrado de SPAM, automatizar la clasificación de personas y categorizar de forma inteligente las entradas no estructuradas, así como confiar en la introducción de IA en Marketo Engage.
Aprenderá acerca de lo siguiente:
- Casos de uso reales en los que la IA mejora significativamente la categorización de datos en Marketo Engage.
- Cómo ajustar un LLM usando sus propios datos (con OpenAI como ejemplo).
- Uso del modelo ajustado en Marketo Engage mediante webhooks.
Casos de uso de IA para la categorización de datos
- Detección de spam Los modelos de IA superan a CAPTCHA, lo que reduce los falsos positivos/negativos y ahorra tiempo a los equipos de ventas.
- Coincidencia de personas AI asigna con precisión los títulos de los trabajos (incluso con errores ortográficos o en otros idiomas) a las personas, lo que mejora la puntuación de los posibles clientes y la segmentación.
- Categorización de campos de texto abierto AI agrupa diversas fuentes de atribución, gestiona errores ortográficos e idiomas, lo que permite obtener información e informes más completos.
- Personalización Los modelos ajustados le permiten definir reglas y explicaciones para cada categorización, lo que le proporciona control total sobre los resultados.