使用优化的AI模型改进Marketo Engage中的数据分类
作为收入运营专业人员，您可能正在努力处理垃圾邮件表单提交、在职称中进行关键词匹配以确定角色，或者处理使从数据中提取见解变得困难的乱七八糟的开放文本字段。 这些数据分类挑战会阻碍分段、个性化和报告，阻止您的团队利用您的数据，并使得难以向受众发送量身定制的内容。
探索微调的大型语言模型(LLM)如何帮助解决这些持续的数据问题。 了解经过自定义训练的模型如何显着提升垃圾邮件过滤的准确性、自动进行角色分类、智能地对非结构化输入进行分类，并自信地将AI引入Marketo Engage。
你会了解的，
- 人工智能显着改善Marketo Engage中数据分类的实际用例。
- 如何使用您自己的数据优化尝尝惭（以翱辫别苍础滨为例）。
- 通过Webhooks使用Marketo Engage中的微调模型。
数据分类的础滨用例
- 垃圾邮件检测 础滨模型的性能优于颁础笔罢颁贬础，从而减少了误报/漏报，并节省了销售团队的时间。
- 角色匹配 ?人工智能将职称（即使拼写错误或其他语言）准确地映射到角色，从而提高潜在客户评分和细分。
- 打开文本字段分类 础滨存储各种归因源，处理拼写错误和语言，从而提供更丰富的见解和报告。
- 自定义 ?优化模型允许您为每个分类定义规则和解释，从而让您完全控制结果。
其他资源
recommendation-more-help
82e72ee8-53a1-4874-a0e7-005980e8bdf1