Amélioration de la qualité de reconnaissance des données de contacts B2B

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Les données de contacts et en particulier dans le B2B, sont stratégiques. Utiliser les applications innovantes pour les acquérir est essentiel. Chez snapADDY, nous cherchons constamment les moyens d'améliorer nos produits et nos solutions pour rendre votre travail commercial et marketing plus efficace et productif.

Aujourd'hui, nous souhaitons partager avec vous nos dernières optimisations : la qualité de reconnaissance des fonctions de contacts a augmenté de 11 %, celle des prénoms de 7 % et celle des noms de famille de 4 % - avec un taux de reconnaissance global déjà élevé, atteignant les 90 %.

Ce progrès est principalement dû à des ajustements technologiques ciblés. Notre équipe d’experts scientifiques de la donnée a fait évoluer notre modèle précédent par un modèle DistilBERT quantifié et multilingue. Ce nouveau modèle présente de meilleures capacités dans le contexte de données générales, ce qui signifie qu'il peut mieux gérer des données d'entrée inconnues. Ce changement a rendu notre système plus efficace et flexible, tout en améliorant la qualité et la précision de nos prédictions.

Ces avancées ont un impact direct sur différents aspects de notre produits : notamment la vérification des doublons, qui permet d'identifier et de nettoyer plus efficacement les doublons dans les données, ainsi que notre intégration avec LinkedIn, qui optimise la collecte des données de contacts à partir de ce réseau social.

Dans un souci d'optimisation continue de nos modèles, nous nous inspirons de nos meilleures pratiques. Prenons par exemple notre scanner de cartes de visite : snapADDY CardScanner : il surpasse la concurrence en termes de qualité de reconnaissance, comme le montre l'étude CardScanner. Cette reconnaissance par les tests nous motive à exploiter au maximum nos derniers modèles et à les optimiser en permanence pour rester le leader incontesté.

Bien sûr, de nouveaux modèles et techniques émergent constamment dans le domaine de l'apprentissage automatique des sciences des données. Nous considérons ce développement rapide comme un défi, mais aussi comme une opportunité de tester des innovations et de les intégrer utilement dans nos produits. Notre équipe travaille déjà à adapter nos produits aux dernières avancées. Notre objectif est de garantir que nos modèles sont toujours à jour, afin que vous puissiez bénéficier en permanence des solutions les plus avancées et les plus efficaces.