Como melhorar a categorização de dados no Marketo Engage usando modelos de IA ajustados
Como profissional do Revenue Ops, você pode estar enfrentando problemas com envios de formulários de SPAM, correspondência de palavras-chave em cargos para determinar personas ou campos de texto aberto confusos que dificultam a extração de insights de seus dados. Esses desafios de categorização de dados dificultam a segmentação, a personalização e os relatórios, impedindo que sua equipe aproveite seus dados e dificulte o envio de conteúdo personalizado para seu público-alvo.
Saiba como os Modelos de Linguagem Grande (LLMs) ajustados podem ajudar a resolver esses problemas de dados persistentes. Saiba como os modelos treinados e personalizados podem aumentar significativamente a precisão da filtragem de SPAM, automatizar a classificação de persona e categorizar de forma inteligente as entradas não estruturadas, além de ter confiança em trazer IA para o Marketo Engage.
Você aprenderá sobre,
- Casos de uso reais em que a IA melhora significativamente a categorização de dados no Marketo Engage.
- Como ajustar um LLM usando seus próprios dados (apresentando o OpenAI como exemplo).
- Uso do modelo Ajustado na Marketo Engage por meio de Webhooks.
Casos de uso de IA para categorização de dados
- Os modelos de IA da Detecção de spam superam o CAPTCHA, reduzindo os falsos positivos/negativos e economizando tempo para as equipes de vendas.
- A IA de Correspondência de personalidades mapeia com precisão os títulos de trabalho (mesmo com erros ortográficos ou em outros idiomas) para personas, melhorando a pontuação e a segmentação de clientes potenciais.
- Categorização de Campo de Texto Aberto A IA agrupa diversas fontes de atribuição, tratando erros ortográficos e idiomas, permitindo informações e relatórios mais avançados.
- Personalização Modelos otimizados permitem que você defina regras e explicações para cada categorização, fornecendo controle total sobre os resultados.