Förbättra datakategoriseringen i Marketo Engage med finjusterade AI-modeller
Som expert på Intäktsskapande kan du ha problem med att skicka blanketter från SPAM, med nyckelordsmatchning i jobbtitlar för att avgöra personifiering eller med röriga öppna textfält som gör det svårt att få insikter från era data. Dessa problem med kategoriseringen av data förhindrar segmentering, personalisering och rapportering, vilket förhindrar teamet från att utnyttja era data och gör det svårt att skicka skräddarsytt innehåll till er målgrupp.
Se hur finjusterade modeller för stora språk (LLM) kan hjälpa er att lösa dessa beständiga dataproblem. Läs om hur anpassade modeller avsevärt kan förbättra precisionen i SPAM-filtrering, automatisera personklassificering och kategorisera ostrukturerade indata på ett intelligent sätt och vara säkra på att få in AI i Marketo Engage.
Du kommer att lära dig om
- Fall där AI på ett meningsfullt sätt förbättrar datakategoriseringen i Marketo Engage.
- Hur man finjusterar ett program för livslångt lärande med egna data (med OpenAI som exempel).
- Använda den finjusterade modellen i Marketo Engage via Webhooks.
AI-användningsfall för datakategorisering
- AI-modeller för skräppostavkänning överträffar CAPTCHA, vilket minskar antalet falska positiva/negativa och sparar tid åt säljteamen.
- Personmatchning AI mappar jobbtitlar (även med felstavningar eller andra språk) korrekt till personer, vilket förbättrar poängsättning och segmentering av leads.
- Open Text Field Categoriszation AI samlar olika attribueringskällor, hanterar felstavningar och språk, vilket ger bättre insikter och rapporter.
- Anpassning Med finjusterade modeller kan du definiera regler och förklaringar för varje kategorisering, vilket ger dig full kontroll över resultatet.