미세 조정된 AI 모델을 사용하여 Marketo Engage의 데이터 분류 개선
Revenue Ops 전문가로서 스팸 양식 제출, 직책에서의 키워드 일치를 통해 성향을 파악하거나 데이터에서 통찰력을 추출하기 어려운 지저분한 오픈 텍스트 필드 등으로 어려움을 겪고 있을 수 있습니다. 이러한 데이터 분류 문제는 세그멘테이션, 개인화 및 보고를 방해하여 팀이 데이터를 활용하지 못하게 하고 대상에 맞춤화된 콘텐츠를 보내는 것을 어렵게 합니다.
미세 조정된 LLM(Large Language Model)을 통해 이러한 지속적인 데이터 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보십시오. 사용자 지정 교육을 받은 모델이 스팸 필터링의 정확도를 크게 높이고, 사용자 분류를 자동화하고, 구조화되지 않은 입력을 지능적으로 분류하는 방법을 알아보고, Marketo Engage으로 AI를 가져오는 데 자신감을 갖습니다.
다음에 대해 배울 수 있습니다.
- AI가 Marketo Engage에서 데이터 분류를 의미 있게 개선하는 실제 사용 사례입니다.
- 자체 데이터를 사용하여 LLM을 미세 조정하는 방법(예: OpenAI 기능).
- 웹후크를 통해 Marketo Engage에서 정밀하게 조정된 모델 사용.
데이터 분류를 위한 AI 사용 사례
- 스팸 감지 AI 모델이 CAPTCHA보다 뛰어난 성과를 보여 긍정 오류/부정 오류가 줄어들고 영업팀 시간이 절약됩니다.
- 성향 일치 AI는 맞춤법 오류 또는 다른 언어가 있는 경우에도 직함을 성향(persona)에 정확하게 매핑하여 잠재 고객 점수와 세분화를 향상시킵니다.
- 텍스트 필드 범주 열기 AI가 다양한 속성 소스를 버킷팅하여 철자 오류 및 언어를 처리함으로써 보다 풍부한 통찰력과 보고를 제공합니다.
- 사용자 지정 미세 조정 모델을 사용하면 각 분류에 대한 규칙과 설명을 정의할 수 있으므로 결과를 완벽하게 제어할 수 있습니다.
추가 리소스
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