机器学习将帮助您了解您的用户。
该算法本身会发现模式并学习预测关注您公司的人的反应。
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例如，活跃用户具有共同的行为模式。
并且算法需要根据用户的购买倾向来划分用户，即分类。
从机器的角度来看，这是一个标准任务。
分类需要带有算法学习识别的特征和类别的标记数据
就数据而言，越多越好。
同时，还应从品质上加以区分：
分析系统数据（Google Analytics、AppsFlyer）
已知有关 尼日利亚电话号码数据 用户的内部数据。
根据这些信息，构建学习模型的特征。
根据迹象我们添加：
关于用户的一切已知信息；
用户体验；
微转换。
收集后，我们选择要使用的算法。不可能肯定地说哪种方法适合特定情况。
尝试不同的算法，加入新功能，看看什么能带来最佳结果。