有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
配送全国区域内的各个KTV层级数据|配送业务数据集|客户分层数据集
收藏浙江省数据知识产权登记平台2024-09-28 更新2024-10-01 收录
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/66578
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链接失效反馈资源简介：
通过计算本公司与全国区域内的不同KTV的配送消费信息，对不同的KTV按照RFM模型进行分层，本行业所有配送企业可对不同层级的KTV采取不同的运营策略。其次，本数据还能为配送行业的相关如物流公司等提供整体性参考，从而有效洞察市场趋势，更好地做出科学的营销决策。1、数据采集：导出本公司与全国区域内的不同KTV的配送消费信息。2、数据处理：以KTV编号作为唯一标识，对数据进行清洗、去除无效数据和极限数据等操作。3、数据加工：通过LOOKUP函数计算出KTV最近一次配送距离当月月底的天数，COUNTIF函数计算当月配送次数，SUMIF函数计算当月配送总金额，最近一次配送距离当月月底的天数大于或者等于当月平均配送间隔天数则R定档值为1，反之R定档值为0，当月配送次数大于或者等于当月平均配送次数则F定档值为1，反之F定档值为0，当月配送总金额大于或者等于当月配送平均金额则M定档值为1，反之M定档值为0，再根据RFM模型分层规则按RFM值将KTV分为8个层级，即分为重要价值客户(RFM为111)、重要保持客户(RFM为101)、重要发展客户(RFM为011)、重要挽留客户(RFM为001)、一般价值客户(RFM为110)、一般保持客户(RFM为100)、一般发展客户(RFM为010)和一般挽留客户(RFM为000)。4、数据应用：通过对KTV进行分层管理，所有KTV可对不同层级的KTV定制不同的运营策略。
提供机构：
温州市咏杰农副产品有限公司
创建时间：
2024-08-29
AI搜集汇总
数据集介绍
特点
该数据集包含全国范围内KTV的配送消费信息，通过RFM模型对KTV进行分层，共1632条数据，每月更新。应用场景包括对不同层级的KTV采取不同的运营策略，以及为配送行业提供市场趋势洞察。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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