一、数据采集体系
- 埋点设计
// 邮件打开追踪示例 <img src="https://track.example.com/open.gif? uid={USER_ID}& campaign={CAMPAIGN_ID}& ts={TIMESTAMP}">
- 数据仓库架构
[Kafka] → [Spark Streaming] → [HBase]
↓
[特征计算引擎]
二、特征工程
- 关键特征维度
- 时间特征：发送时段、星期几
- 内容特征：主题长度、关键词分布
- 用户特征：历史打开率、设备类型
- 特征重要性排名
| 特征 | 重要性得分 |
|—————-|———–|
| 历史打开率 | 0.38 |
| 发送时段 | 0.21 |
| 主题疑问句式 | 0.15 |
三、预测模型构建
- LSTM网络结构
model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(30, 10))) # 30天历史数据 model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
- 模型性能
| 指标 | 结果 |
|————|——-|
| AUC | 0.89 |
| 准确率 | 82.7% |
| 召回率 | 75.3% |
四、商业应用方案
我们提供：
🤖 预测型发送策略自动优化
📊 用户分群可视化工具
🔮 转化率预测API接口
数据合作：
微信 XJ8889008（备注”数据分析”）
邮箱 jinghao1616@qq.com
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