Ranking de e-mail com machine learning

Endereços de e-mail são voláteis, no sentido que as caixas postais são apagadas, e-mails funcionais (diretoria, contato, etc) mudam de mãos, empresas mudam suas políticas de recebimentos e domínios expiram. Assim, listas de e-mails rapidamente se degradam e apresentam entregas piores mês a mês. 

Possuímos uma base de conhecimento ativa com milhões de domínios, caixas postais, IP e servidores de SMTPs mapeando o comportamento de abertura, clique, bloqueio de infra, caixa spam, etc.

Nosso sistema de ranking de e-mails, tem a capacidade de cruzar uma lista de 1 milhão de e-mail contra uma base de 100 milhões de registros em 40 segundos. Gerando um Score que pode ser utilizado para validar, bloquear ou definir uma infraestrutura de envio de e-mails específica para esta lista.

Contando com API para integração este sistema pode facilmente ser ligado ao seu fluxo de dados e podemos customizar uma série de fatores no cálculo da pontuação final.

Um fator muito importante, que este sistema é autônomo, e a retroalimentação das informações de envio geram uma atualização constante no seu comportamento.

A classificação de e-mail é o processo de classificação de e-mails na caixa de entrada de um usuário com base em sua importância. Isso pode ser feito manualmente, mas o aprendizado de máquina pode ser usado para automatizar o processo e melhorar a precisão da classificação.

Existem vários fatores que podem ser usados para classificar e-mails, incluindo:

• O endereço de e-mail do remetente
• A linha de assunto
• O corpo do e-mail
• A hora e a data em que o e-mail foi enviado
• O número de vezes que o e-mail foi aberto ou respondido
• As interações anteriores do usuário com o remetente

Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para aprender a importância desses fatores e classificar os e-mails de acordo. Os algoritmos normalmente são treinados em um conjunto de dados de e-mails que foram rotulados manualmente como importantes ou sem importância.

Depois que os algoritmos forem treinados, eles poderão ser usados para classificar novos e-mails. Existem vários algoritmos de aprendizado de máquina diferentes que podem ser usados para classificação de e-mail, incluindo:

• Suporte a máquinas de vetores
• Florestas aleatórias
• Redes neurais

O melhor algoritmo para uma aplicação específica dependerá dos fatores específicos usados para classificar os e-mails e da quantidade de dados de treinamento disponíveis.

A classificação de e-mail usando aprendizado de máquina pode ser uma ferramenta valiosa para melhorar a produtividade dos usuários de e-mail. Ao classificar automaticamente os e-mails com base em sua importância, os usuários podem se concentrar rapidamente nos e-mails mais importantes.

Aqui estão alguns dos benefícios de usar o aprendizado de máquina para classificação de e-mail:

• Maior precisão: algoritmos de aprendizado de máquina podem aprender a importância de diferentes fatores e classificar e-mails com mais precisão do que métodos manuais.
• Redução do tempo gasto com e-mail: ao classificar automaticamente os e-mails, os usuários podem economizar tempo concentrando-se nos mais importantes.
• Maior produtividade: os usuários podem ser mais produtivos gastando menos tempo com e-mail e mais tempo em outras tarefas.
• Melhor atendimento ao cliente: Ao priorizar os e-mails dos clientes, as empresas podem oferecer um melhor atendimento ao cliente.

A classificação de e-mail usando aprendizado de máquina é um processo em que um algoritmo analisa vários fatores, como reputação do remetente, taxas de reclamação de spam, taxas de abertura, taxas de cliques, taxas de rejeição, etc., para determinar se uma mensagem de e-mail é relevante, importante ou mesmo spam.

O objetivo desta técnica é priorizar e-mails com base em sua relevância e importância, para que os usuários possam encontrar rapidamente o que precisam, sem ter que examinar mensagens irrelevantes.

Algoritmos de aprendizado de máquina usados para classificação de e-mail normalmente analisam grandes quantidades de dados de múltiplas fontes, como comportamento do usuário, padrões de tráfego de rede e atividade de mídia social. Isso lhes permite identificar padrões e tendências que indicam quais e-mails têm maior probabilidade de serem relevantes ou importantes.

Algumas técnicas comuns usadas por esses algoritmos incluem:

1. Processamento de linguagem natural (PNL): o PNL é usado para extrair significado de dados de texto, como e-mails. Ajuda a compreender o contexto, a intenção e o sentimento por trás de cada e-mail.
2. Filtragem Colaborativa: Este método usa o comportamento de usuários semelhantes para prever a relevância de um email. Por exemplo, se muitos outros usuários abriram ou clicaram em um e-mail com assunto semelhante, ele pode ser considerado mais relevante.
3. Filtragem Baseada em Conteúdo: Esta abordagem concentra-se nos atributos do próprio email, como palavras-chave, tópicos ou autores. Ao analisar essas características, o algoritmo consegue compreender melhor o conteúdo do email e sua potencial relevância.
4. Abordagem Híbrida: Alguns algoritmos usam uma combinação de processamento de linguagem natural, filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo para obter melhores resultados.

No geral, a classificação de e-mail baseada em aprendizado de máquina tornou-se cada vez mais popular entre as organizações devido à sua capacidade de melhorar a capacidade de entrega de e-mail, reduzir os níveis de spam e aprimorar a experiência geral do usuário.

Se você está procurando uma maneira de melhorar a maneira como gerencia seu e-mail, a classificação de e-mail com aprendizado de máquina é uma boa opção a ser considerada.

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