Recent Data Set

构建 Telegram 粉丝数据清洗与评分系统是确保数据质量、提升运营效率和实现精细化用户分级的关键。高质量的数据是所有数据分析和策略制定的基础，而评分系统则能帮助运营者快速识别高价值用户和潜在风险。

构建系统的核心在于数据标准化、规则定义、自动化处理与动态更新。

数据收集与标准化：

数据源：
Telegram Bot API：收集用户 ID、姓名、Bot 交互记录、发送消息记录、点击记录。
群组消息：所有群组成员的发言内容。
频道数据：订阅/取消订阅记录、帖子阅读量、点赞/转发。
外部集成数据：如果与 CRM、电商平台、App 后台打通，整合用户的购买历史、行为日志等。
标准化：确保所有收集到的数据格式一致，便于后续处理。例如，所有时间戳都统一格式，所有用户 ID 都采用统一的标识符。
数据清洗规则与自动化：

重复数据删除：识别并删除重复的用户记录。
无效数据过滤：
僵尸/机器人账号：通过分析行为模式（如无头像、无发 苏丹电报粉丝数据 言、仅点赞、异常活跃时间、发言内容高度重复）识别并标记。
恶意/违规账号：识别发布垃圾信息、骚扰内容或包含敏感词的账号。
数据来源：社群风控数据、黑名单列表。
不完整数据补充/处理：对于缺失关键信息（如昵称为空）的账号，可以考虑补充或标记为低质量。
自动化清洗：编写脚本或使用工具，定期运行清洗规则，自动标记或删除不符合标准的数据。
粉丝评分系统设计：

评分维度：
活跃度分数：根据用户的在线时长、发言频率、消息阅读量、Bot 交互次数给予评分。
贡献度分数：根据用户分享内容、帮助他人、参与活动、邀请新用户等行为给予评分。
消费/价值分数（如果与外部平台打通）：根据用户的购买金额、复购率、会员等级给予评分。
忠诚度分数：根据用户成为粉丝的时长、未流失时长给予评分。
风险扣分：如果用户出现违规行为、被举报、或被标记为僵尸账号，则扣除相应分数。
权重分配：根据品牌的运营重点，为不同评分维度设置权重。例如，如果品牌重视用户贡献，则贡献度分数的权重可以更高。
评分规则：设定量化的评分规则。例如：
每发言 1 条 +1 分，每邀请 1 个新用户 +10 分。
15 天未互动 -5 分，被举报一次 -20 分。
自动化评分：系统定期（如每日、每周）根据最新数据自动计算并更新每个粉丝的得分。
评分应用与策略联动：

用户分级：根据总得分将粉丝划分为不同等级（如 VIP 客户、高价值用户、普通用户、低活跃用户），并自动打上对应标签。
差异化运营：对不同等级的粉丝采取差异化的运营策略：
高分用户：提供专属福利、优先客服、新品内测邀请。
低分用户/风险用户：进行唤醒激活、或加入黑名单。
资源分配：将有限的运营资源优先倾斜给高分高价值用户。
效果评估：持续监控评分与用户行为（如转化率、留存率）之间的关联，验证评分系统的有效性。
通过构建这样一套数据清洗与评分系统，Telegram 运营将更加智能化和高效。