如何提高电子邮件开放率与机器学习？

Question

例如，我有电子邮件发送这样的日志：

day_of_week| time  |   cta    | is_opened |is_clicked
1          |10:00AM|CLICK HERE|True       |False
7          |07:30PM|BUY NOW   |False      |False
...

我想写一个程序，看看“最好的一天和时间来发送电子邮件”。

此示例仅用于发送日期/时间。我想我可以添加额外的参数(如CTA，发件人名称等)。当我需要的时候。

机器学习是最好的方法吗？(我对ML没有经验)我对Python很有经验，我认为我可以使用TensorFlow来完成它。

这些是我们发送给会员的营销邮件，而不是垃圾邮件或恶意软件。

Answer 1

对于您的情况，有两种观点：

1. 给定的日期、时间等，预测是否会被打开/点击。
2. 给定cta等，预测发送电子邮件的最佳日期。

对于第一种情况，您可以使用神经网络或任何分类器来预测它是否会被打开/点击。

对于第二种情况，我假设这是您的情况，您可以查看多元回归，因为您需要预测的两个变量(day_of_week、time)可能不是单独处理的(例如，创建两个模型然后分别预测day_of_week和time )。你需要同时预测两个变量。但是你需要先清理你的数据，所以它只包含打开/点击的电子邮件。

当然，您可以使用Tensorflow实现它。