Miglioramento della categorizzazione dei dati in Marketo Engage utilizzando modelli di intelligenza artificiale ottimizzati
In qualità di professionista di Revenue Ops, potresti avere dei problemi con l’invio di moduli SPAM, la corrispondenza delle parole chiave nei titoli di lavoro per determinare gli utenti tipo o i campi di testo aperti disordinati che rendono difficile estrarre informazioni dai tuoi dati. Queste problematiche di categorizzazione dei dati ostacolano la segmentazione, la personalizzazione e il reporting, impedendo al team di sfruttare i dati e rendendo difficile l’invio di contenuti personalizzati al pubblico.
Scopri in che modo i modelli LLM (Large Language Models) ottimizzati possono contribuire a risolvere questi problemi persistenti relativi ai dati. Scopri come i modelli personalizzati possono aumentare in modo significativo la precisione del filtro SPAM, automatizzare la classificazione dell’utente tipo, classificare in modo intelligente gli input non strutturati e avere fiducia nell’introduzione dell’intelligenza artificiale in Marketo Engage.
Scopri di più su,
- Casi d’uso reali in cui l’intelligenza artificiale migliora significativamente la categorizzazione dei dati in Marketo Engage.
- Come ottimizzare un LLM utilizzando i propri dati (con OpenAI come esempio).
- Utilizzo del modello ottimizzato in Marketo Engage tramite webhook.
Casi di utilizzo di IA per la categorizzazione dei dati
- Rilevamento spam i modelli AI superano le prestazioni CAPTCHA, riducendo falsi positivi/negativi e risparmiando tempo ai team di vendita.
- Corrispondenza persona IA mappa accuratamente i titoli dei processi (anche con errori di ortografia o in altre lingue) agli utenti tipo, migliorando il punteggio del lead e la segmentazione.
- Categorizzazione campo di testo aperto L'intelligenza artificiale racchiude diverse origini di attribuzione, gestisce errori di ortografia e lingue e consente di ottenere informazioni e rapporti più completi.
- Personalizzazione I modelli ottimizzati consentono di definire regole e spiegazioni per ogni categorizzazione, garantendo il pieno controllo sui risultati.