行为异常检测：人工智能可以标记活动模式与其通常行为或群体规范有显著偏差的用户（例如，消息频率突然下降，不再对之前参与的帖子做出反应）。
流失预测模型：对于更高级的设置，AI 可以根据参与度下降、情绪变化或特定不作为事件的组合来预测用户流失的风险。
基于活动的细分： AI 可以自动将不活跃用户分类为以下细分：
“休眠但参与”：查看频道帖子但不互动的用户。
“完全安静”：没有任何活动。
“机器人退出”：开始机器人对话但又放弃的用户。
“过去的购买者 - 不活跃”：以前购买过但最近没有参与的客户。
二、设计你的再互动策略（“为什么”和“什么”）
每次重新参与活动都需要明确的目的和定制的信息。
内容疲劳：噪音太多，内容不相关。
失去兴趣：加入的最初原因不再适用。
不知所措：频道/群组太多，通知太多。
问题未解决：他们加入是为了寻求解决方案，但却没 电报数据 有找到或陷入困境。
技术问题：无法访问内容，机器人故障。
生活变化：只是忙碌或继续前进。
精心设计您的信息（个性化是关键）：
承认他们的缺席： “我们想你了！”或“好久不见了！”
提醒他们价值：他们加入的目的是什么？你们解决了什么问题？“还记得你为什么加入吗？我们仍然在这里为你提供 X 方面的帮助。”
显示他们错过的内容：突出显示自上次互动以来的关键更新、热门内容、新功能或成功案例。
提供返回的理由（激励）：
独家内容：一份新报告、一次小型网络研讨会、一次私人 AMA。
个性化折扣： “下次购买可享受 15% 的折扣，只为您。”
免费赠品/吸引用户： “下载我们关于[主题]的最新指南。”
抢先体验： “成为第一批尝试[新功能/产品]的人。”
特别咨询： “预约 15 分钟免费策略电话。”
征求反馈： “我们可以做得更好吗？”“您希望看到什么具体的东西吗？”（这也有助于您理解“为什么”）。
直接提问/CTA： “您仍然对[主题]感兴趣吗？”，按钮为“是的，请告诉我更多！”或“不，谢谢”。 （对于细分和列表卫生至关重要）。