Gegevenscategorisering in Marketo Engage verbeteren met Fijne AI-modellen
Als professional van Revenue Ops hebt u wellicht moeite met het indienen van SPAM-formulieren, het afstemmen van trefwoorden in functie om personen te bepalen, of rommelige open-tekstvelden die het moeilijk maken om inzichten uit uw gegevens te halen. Deze uitdagingen op het gebied van gegevenscategorisatie belemmeren segmentatie, personalisatie en rapportage, waardoor uw team uw gegevens niet kan gebruiken en het moeilijk maakt om op maat gesneden inhoud naar uw publiek te verzenden.
Ontdek hoe verfijnde modellen van de Grote Taal (LLMs) deze blijvende gegevensproblemen kunnen helpen aanpakken. Leer hoe aangepaste modellen de nauwkeurigheid van SPAM-filtering aanzienlijk kunnen verbeteren, persoonlijke classificaties kunnen automatiseren en ongestructureerde invoer op intelligente wijze kunnen categoriseren, en zeker kunnen zijn van het binnenbrengen van AI in Marketo Engage.
U leert over,
- Gevallen van echt gebruik waarbij AI de gegevenscategorisering in Marketo Engage op zinvolle wijze verbetert.
- Hoe te om een LLM te verfijnen gebruikend uw eigen gegevens (kenmerkend OpenAI als voorbeeld).
- Het Fine-Tuned-model gebruiken in Marketo Engage via Webhooks.
AI Gevallen van het Gebruik voor de Indeling van Gegevens
- AI modellen van de Detectie van 0} Spam overtreffen CAPTCHA, verminderend valse positieven/negatieven en besparend de tijd van verkoopteams.
- Persona die AI nauwkeurig in kaart brengt baantitels (zelfs met spelfouten of in andere talen) aan persona's, verbeterend lood het scoren en segmentatie.
- AI emmers van het Gebied van de Tekst van 0} de Open Indeling van het Gebied van de Tekst { diverse attributiebronnen, behandelend spelfouten en talen, toelatend rijkere inzichten en rapportering.
- Aanpassings Getrouwde modellen van de Aanpassing staan u toe om regels en verklaringen voor elke categorisering te bepalen, die u volledige controle over resultaten geven.