پیش بینی ریزش خبرنامه ایمیلی با استفاده از مدل های داده کاوی

ریزش مشترکین یک نگرانی اساسی برای سازمان هایی است که خبرنامه های ایمیلی منتشر می کنند و مستقیما بر معیارهای تعامل، درآمد و پایداری استراتژی های اطلاع رسانی دیجیتال تاثیر می گذارند. از آنجایی که ایمیل همچنان یک کانال غالب برای ارتباطات و بازاریابی است، توانایی پیش بینی و کاهش موثر ریزش، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. این مقاله تحقیقاتی، کاوشی عمیق از مدل های داده کاوی معاصر برای پیش بینی ریزش خبرنامه ایمیلی، ادغام تکنیک های تحلیل احساسات تثبیت شده، چارچوب های داده کاوی چندوجهی و پیشرفت های اخیر در پردازش زبان طبیعی ارائه می دهد. با تکیه بر پیشرفت های مرتبط در تحلیل احساسات در زبان ها و روش های مختلف [۱]-[۵]، این مقاله رویکردهای پیشرفته را بررسی می کند، چالش های منحصر به فرد پیش بینی ریزش ایمیل را دسته بندی می کند و مسیرهای امیدوارکننده آینده را ترسیم می کند. این مطالعه کاربرد یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و مدل های ترکیبی را در پیش بینی ریزش برجسته می کند و بر اهمیت مهندسی ویژگی های متناسب، تفسیرپذیری و ادغام سیگنال های چندوجهی - مانند معیارهای تعامل کاربر، احساسات متنی و الگوهای رفتاری - تاکید می کند. این یافته ها بر ضرورت مدل های قوی و آگاه از زمینه که قادر به پرداختن به ماهیت پویا و چندوجهی تعامل و عدم تعامل مشترکین باشند، تاکید می کنند.

کلیدواژه ها:

پیش بینی ریزش ایمیل ، داده کاوی ، تحلیل احساسات ، تحلیل چندوجهی ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق