Баттл твипов - Чистка, валидация и - против - Создание предиктивных

➜ Для чего нужна валидация e-mail базы?

Для того чтобы проверить каждый email-адрес на подлинность и существование.

Отправляя рассылки на несуществующие и дублирующиеся адреса, ваши письма, скорее всего, будут определены как СПАМ.

Они будут либо приходить в папку спам, либо вовсе не будут доставлены адресату.

Из-за этого будет страдать ваша репутация и эффективность ваших email-кампаний. Этот твип сэкономит ваши время и деньги.

➜ Как проходит процесс валидации e-mail базы?

Ваша e-mail база будет очищена специальным скриптом от дублей, несуществующих, неработающих и неиспользуемых email адресов в следующих почтовых сервисах:

• yandex.ru (@yandex.ru, @yandex.com, @ya.ru, @narod.ru, @yandex.ua, @yandex.kz, @yandex.by, @yandex.com.tr)

• rambler.ru (@rambler.ru, @lenta.ru, @autorambler.ru, @myrambler.ru, @ro.ru, @rambler.ua)

• mail.ru (@mail.ru @inbox.ru @bk.ru @list.ru)

• gmail.com (@gmail.com)

Остальные e-mail адреса будут проверены на наличие и доступность домена.

➜ Что вы получите после валидации?

Вы получите на 99% валидную (существующие и активные email адреса) и отсортированую по сервисам базу E-mail адресов в txt и Excel формате.

➜ Что нужно для заказа:

Ваша база e-mail адресов в любом формате.

Email адреса должны быть указаны в каждой строке по одному адресу в столбик.

Возможен парсинг (разбор и выдергивание) e-mail адресов из любого файла, текста.

Объем услуги: 100 000 единиц e-mail адресов.

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных