中文参考
JEV疯了。 我们给了它700个高意图的线索和个性化的外展信息。 在40秒内，它预测了每条消息的表现，分配了一个置信度分数，并检测了引导消息的不匹配。 全部仅需0.09美元。 JEV还可以对潜在客户进行评分、分析购买信号、将每个潜在客户与最佳信息进行匹配，并根据数据识别最有可能执行的活动。 即将登陆@GojiberryAI+ HCP。 评论“JEV”以抢先体验。
原帖全文 / EN
JEV is INSANE. We gave it 700 high-intent leads and personalised outreach messages. In 40 seconds, it predicted how each message would perform, assigned a confidence score and detected lead-message mismatches. All for just $0.09. JEV can also score leads, analyse buying signals, match each prospect with the best message and identify the campaigns most likely to perform based on data. Coming soon to @GojiberryAI+ MCP. Comment “JEV” for early access.
- 浏览
- 22.8万
- 点赞
- 2085
- 收藏
- 2663
- 转发
- 130
转载与衍生
超快的速度和几乎零的成本通过 JEV 模型重新定义了销售自动化!🚨💼💥 在 40 秒内分析 700 个潜在客户并定制完整的营销活动 ， 只需花费 0.09 美元!🤯 JEV 能做什么 ？ · 准确预测营销信息的表现并确定成功率。 · 立即检测潜在客户和邮件之间的任何不匹配。 · 评估客户的质量 ， 并以极高的准确度分析购买信号。 · 匹配每个客户的最合适的信息 ， 并根据数据确定最有效和最有利可图的活动。 该模型即将通过 MCP 协议登陆 @ GojiberryAI 平台 ， 彻底改变游戏规则! <unk> ️ www.example.com️
SuSu_酥酥👅 @NFT_ChenJev 不写邮件，它只做一件更狠的事：判断这封邮件该不该发给这个人！ 700 个高意向线索 × 个性化文案 40 秒打完：预测回复、给置信度、抓人货错配 成本只有 $0.09 SDR 花两小时想的事，它当一次函数调用。 大模型负责写，Jev 负责判。 高置信自动发，低置信丢给真人。 GTM 的下一层基础设施，不是又一个会聊天的销售 Agent。 #Jev #TypeSafe #GTM #SalesAI #BuildInPublic #AIAgents #实测用例 https://t.co/eAG7eq5udP https://t.co/60DvpUtEZA
Farokh @FarokhNotes在我看来，Jev可能会成为今年人工智能领域最重要的事件！🤯 因为通过RLCD方法的应用，决策成本和真实自动化系统的构建成本都得到了显著降低。 比如说，假设每天有100,000条指令需要处理 👇 1/7 https://t.co/I3ODXXgV4w
来源
本页为独立社区整理，仅展示公开原帖与来源链接。媒体、文本、账号信息及商标权利归原作者和原平台所有。