AI 获客系统营销自动化功能的 Python 代码示例，它模拟了一个基本的营销自动化流程，包括线索生成、线索评分、根据评分发送不同类型的营销邮件。为了实现这个示例，我们会使用一些 Python 库，如 pandas 进行数据处理，smtplib 进行邮件发送。AI矩阵获客软件开发，AI矩阵获客软件搭建
代码说明
线索生成：generate_leads 函数创建了一个包含示例线索信息（如年龄、收入、购买频率、邮箱）的 DataFrame。
线索评分：score_leads 函数根据年龄、收入和购买频率计算每个线索的评分，这里使用了简单的加权求和方式。
发送营销邮件：send_email 函数负责发送营销邮件，需要替换其中的邮件服务器信息（如发件人邮箱、密码、SMTP 服务器地址和端口）才能正常工作。
营销自动化主流程：marketing_automation 函数整合了线索生成、评分和邮件发送的过程，根据线索评分发送不同类型的营销邮件。
import pandas as pd
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
# 生成示例线索数据
def generate_leads():
data = {
'lead_id': [1, 2, 3, 4, 5],
'age': [25, 35, 45, 22, 32],
'income': [50000, 70000, 90000, 40000, 60000],
'purchase_frequency': [2, 5, 3, 1, 4],
'email': ['lead1@example.com', 'lead2@example.com', 'lead3@example.com',
'lead4@example.com', 'lead5@example.com']
}
return pd.DataFrame(data)
# 线索评分函数
def score_leads(df):
# 简单示例：根据年龄、收入和购买频率计算评分
df['score'] = df['age'] * 0.2 + df['income'] * 0.3 + df['purchase_frequency'] * 0.5
return df
# 发送营销邮件函数
def send_email(recipient, subject, message):
# 邮件服务器信息（这里需要替换为真实信息）
sender_email = "your_email@example.com"
sender_password = "your_email_password"
msg = MIMEMultipart()
msg['From'] = sender_email
msg['To'] = recipient
msg['Subject'] = subject
msg.attach(MIMEText(message, 'plain'))
try:
server = smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) # 替换为真实的 SMTP 服务器和端口
server.starttls()
server.login(sender_email, sender_password)
text = msg.as_string()
server.sendmail(sender_email, recipient, text)
server.quit()
print(f"邮件已发送给 {recipient}")
except Exception as e:
print(f"发送邮件给 {recipient} 时出错: {e}")
# 营销自动化主函数
def marketing_automation():
# 生成线索
leads = generate_leads()
# 线索评分
scored_leads = score_leads(leads)
# 根据评分发送不同类型的邮件
for index, row in scored_leads.iterrows():
if row['score'] > 60000:
subject = "高价值客户专属优惠"
message = "尊敬的客户，我们为您提供特别的优惠活动..."
else:
subject = "普通客户促销信息"
message = "这是我们的最新促销活动信息..."
send_email(row['email'], subject, message)
if __name__ == "__main__":
marketing_automation()
