潜在客户评分：根据 NLP 洞察和行为数据，为每个用户分配一个分数。分数越高，潜在客户就越热门。AI 模型可以借鉴以往的成功转化案例，从而优化这些分数。
流失预测（反向过滤）：识别正在脱离或可能离开群组的用户，以便主动重新参与。
II. 在 Telegram 群组中设置智能线索过滤器
实现这些过滤器通常涉及定制或半定制的 Telegram 机器人以及与其他工具的集成。
电报机器人设置：
使用以下方式创建机器人@BotFather。
将您的机器人以管理员身份（具有阅读消息的权限）添加到目标 Telegram 群组。
数据提取：
你的机器人充当监听器，通过 webhook 或长轮询（使用类似python-telegram-bot或的库）接收来自群组的所有消息Node.js Telegraf库）接收来自群组的所有消息。
将此原始消息数据（内容、发件人、时间戳）存储在数据库（例如 PostgreSQL、MongoDB）中。
预处理：清理和规范化原始文本数据（删除表情符号、停用词、标准化大小写）。
特征工程：将文本和行为数据转换为 AI 模型可以理解的数字特征。
对于 NLP： TF-IDF 向量、词嵌入（Word2Vec、GloVe 或 BERT/GPT 嵌入）。
对于行为：消息数量、反应数量、链接点击数量、活动新近度。
AI模型应用：
分类模型（例如，逻辑回归、支持向量机、深度学习）：训练一个模型，将消息或用户分类到预先定义的类别中（例如，“高意向潜在客户”、“信息搜索者”、“竞争对手”、“一般讨论”）。你需要标记数据来训练它（例如，手动将一些消息标记为“高意向”）。
聚类（例如 K-Means、DBSCAN）：根据相似的 电报数据 用户行为和主题兴趣，将他们分组，无需预先标记。然后，您可以手动分析这些聚类，以了解它们的定义。
潜在客户评分模型：根据各种输入特征输出分数的回归模型。
过滤和通知逻辑：
规则引擎：根据人工智能的输出（例如情绪分数、预测意图、潜在客户分数），触发特定操作。
操作示例：
内部电报提醒：向您的私人销售/咨询团队的电报频道发送通知：“新的热门线索！ [群组名称] 中的用户 @usernameXYZ 对 [服务类型] 表现出浓厚兴趣。线索得分：92。