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基於 XGBoost、SQL、MySQL、Streamlit 和 Llama 3.2(Ollama)的 AI 電子郵件送達率平臺,用於營銷活動預測、分析、預測歷史和離線 AI 聊天。

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工具概覽

AI Email Deliverability Intelligence Platform 是一個端到端的 AI 郵件分析平臺,使用 XGBoost 預測郵件送達率,提供 SQL 分析,將預測歷史儲存在 MySQL 中,並包含由 Llama 3.2(Ollama)驅動的離線 AI 助手。它把機器學習、SQL 分析、MySQL 和生成式 AI 結合在一個互動式應用中,幫助營銷人員和分析師在傳送郵件之前評估營銷活動質量。該平臺在營銷活動啟動前預測郵件送達率,用 SQL 分析活動表現,保留歷史預測記錄,用離線 AI 助手回答技術問題,並致力於通過資料驅動的決策提升發件人信譽。機器學習流程包括資料獲取、資料畫像、特徵工程、清洗、序數編碼、XGBoost 模型訓練、評估、Streamlit 部署,以及將預測結果存入 MySQL。應用提供用於 AI 送達率預測的互動式 Streamlit 介面;用於客戶表現、開啟率分析、退信率指標、投訴分析和業務 KPI 的 SQL 分析儀表盤;以及預測歷史模組,該模組把每次預測存入 MySQL,支援搜尋、篩選、CSV 匯出和歷史管理。由 Llama 3.2 和 Ollama 驅動的離線 AI 聊天助手支援詢問郵件送達率、SPF/DKIM/DMARC、SQL、Python、機器學習、營銷活動分析以及一般技術概念,無需聯網,也無需 OpenAI 額度。

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價格與限制可能變動,請以官網為準,並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。

應用場景

  • 營銷人員用該平臺在營銷活動啟動前預測郵件送達率。
  • 分析師用該平臺通過 SQL 分析營銷活動表現。
  • 團隊用該平臺保留歷史預測記錄。
  • 使用者用離線 AI 助手回答技術問題。
  • 組織用該平臺通過資料驅動的決策提升發件人信譽。
  • 使用者用 SQL 分析儀表盤分析客戶表現、開啟率、退信率和投訴。
  • 團隊用預測歷史模組按客戶類別搜尋、按預測狀態篩選,並將歷史匯出為 CSV。
  • 使用者用離線 AI 聊天助手詢問郵件送達率、SPF/DKIM/DMARC、SQL、Python、機器學習、營銷活動分析以及一般技術概念。

功能特色

使用 XGBoost 預測郵件送達情況

通過 SQL 分析郵件活動資料

在 MySQL 中儲存預測歷史

使用離線 Llama 助手交流

通過 Streamlit 檢視分析結果

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