TG Bot如何实现基于用户行为的动态定价策略？

TG Bot动态调价：1）埋点记录用户行为，例如点击、分享、留存时长等基础数据。2）规则体系，例如连续3天活跃95折、拉新返现等。3）webhook监听用户行为，调用接口变更价格。4）合规性，价格变更可追溯。技术上，使用Redis存储用户状态，定时任务校验策略，核心环节加人工审核开关。

核心：通过Bot记录用户行为数据（点击、互动频率），通过算法动态定价，例如：用户活跃度越高，系统自动降低商品/服务价格作为激励。技术层面需构建数据库+行为分析模块+实时定价接口。操作层面注意合法性，避免价格歧视~

你可以这么玩：1.用Bot记录用户互动数据（如聊天、按钮点击次数）；2.设定规则（互动越多折扣越大）；3.用户触发操作时实时计算价格。重点在于设定合适的评分系统和价格梯度。

动态调价，要埋入用户行为的点，比如点击、分享、活跃等，然后算法模型给用户行为打分，分高就给个优惠。具体可以用python监听事件，然后对接数据库，动态调整价格。但要注意不能让用户感觉到被耍，要保持透明度。

核心：用户数据跟踪+定价算法联动。即：

1. 通过Bot记录用户行为数据(点击、分享、停留时间等)

2. 数据接入后端系统启动定价策略（如互动次数>5次自动使用8折因子）

3. API实时推送报价给前端页面

4. 设置阶梯型优惠（互动越多折扣越大）或者限时激励（每日首单特价）

关键：行为指标定义颗粒度要适中；算法权重可调；价格变动符合商业规则。

TG Bot动态调价：埋点+规则引擎。埋点监听用户点击、分享、停留时长等行为，不同行为积分，积分触发阶梯价格。比如分享3次减10%，签到5天9折。后端用数据库实时存储用户状态，Bot收到指令后从接口获取最新价格显示。注意设计防薅羊毛机制，比如限制同一IP多次注册薅优惠。实际开发建议用Node.js+MongoDB，代码量不大但逻辑要严谨。