Stock Data

用户资料： Telegram 用户名、名字/姓氏（如果有）、用户 ID。
消息内容：消息、回复、问题的全文。
参与度指标：发送的消息数量、收到的回复数量、给出的反应数量、点击的链接数量。
时间和最近度：上次活动日期、发送消息的时间。
外部数据（CRM 集成）：过去的购买历史、现有客户状态、Telegram 之外的先前互动。
四、工具和技术
Telegram Bot API：用于机器人创建和通信。
Python：最流行的 AI/ML 语言。
库：
python-telegram-bot或Telethon（用于机器人交互/阅读消息）。
scikit-learn（对于传统机器学习、聚类）。
spaCy，，NLTK（Gensim用于NLP预处理，主题建模）。
Hugging Face Transformers（针对情绪、意图、嵌入的最先进的 NLP 模型）。
Pandas，NumPy（用于数据操作）。
数据库： PostgreSQL、MongoDB、SQLite（用于 电报数据 存储用户数据和消息历史记录）。
云平台： AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functions（用于无服务器执行）或用于托管您的机器人的 VPS。
iPaaS（集成平台即服务）： Zapier、Make（原名 Integromat）、n8n.io。这些平台非常适合将 Telegram 机器人连接到 CRM 或其他营销工具，无需大量编码，尤其适用于不太复杂的 AI 逻辑或预构建的 AI 集成。
五、伦理考虑
透明度：告知您的群组成员（例如，在群组描述中）存在一个机器人，并且可以处理消息以进行社区管理和服务改进。
隐私：避免收集或存储超出必要和公开范围的个人身份信息。尽可能注重汇总洞察和匿名数据。
同意：如果您的机器人通过直接用户交互（例如表格）收集数据，请确保获得明确的同意。
杜绝垃圾邮件：过滤器是为了您的利益，而不是为了向群组成员发送垃圾邮件。利用洞察信息来提供价值，而不是不请自来的推销。
通过实施智能潜在客户过滤器，顾问、企业和社区可以将嘈杂的 Telegram 群组转变为合格潜在客户和更深入的客户洞察的宝贵来源。