Email Оптимизация времени отправки

Question

У меня есть вопрос об оптимизации времени отправки сообщений (электронная почта / push / текст и т. Д.) Нашим подписчикам.Желаемым результатом будет интервал времени каждого дня для каждого человека.

У нас есть история времени, когда человек открыл / щелкнул наше сообщение, его демографическая информация и некоторая другая история просмотра.Но я не уверен, может ли это быть моделью машинного обучения, поскольку каждый человек ведет себя так по-разному, и у меня не так много хороших предикторов.или это может быть модель машинного обучения?

Answer 1

На самом деле многие решения Campaign Management действительно используют эту технику для определения наилучшего времени достижения, просто принимая наиболее частое время открытия электронной почты пользователя. Но это занимает свое приятное время, чтобы прийти к выводу, т. Е. Вы отправляете электронные письма пользователю в течение 10 дней, а затем вам необходимо рассчитать наиболее частое время открытия пользователя. Это должно сработать.

При этом, ничто не мешает нам использовать модель ML и для этой проблемы:)

Если вы думаете о своих целях (время открытия электронной почты пользователя), это круговой характер, и вы можете попробовать Угловая регрессия .

Вот несколько ссылок для начала:

https://stats.stackexchange.com/questions/109959/regression-for-angular-circular-data