河北省零售门店活跃状态生成营销策略数据|零售门店活跃度分析数据集|营销策略数据集

本数据通过河北省内零售门店用户年度内活跃状态，结合数据模型为多领域品牌针对不同活跃状态、不同区域开展营销策略提供数据支持。通过本单位自有的e店佳等系统，根据算法确定省及省内门店活跃状态，指导品牌制定更具针对性的个性化营销策略，优化成本效益。该数据方法可广泛应用于各种零售品牌，以及需要研究零售门店/实体经济营销模式的单位部门，有助于通过此类分析数据来制定个性化营销策略，节省成本、提升营销效果。1.数据处理：通过惠合科技合法自有的e店佳等店商平台，以统计时间为基准，以已在活动平台注册的河北省门店用户为对象，分析一年内，数据对象参与平台上投放的品牌营销活动的数据，利用IF函数进行活跃度的初步判断，IF【一年期内未参加】，则门店/用户活跃状态记为"/".IF【最近1个月内有登录/参与活动记录】，则门店/用户活跃状态记为“1个月内活跃”，以此类推划分成【/】、【1个月内活跃】、【1~3月内活跃】、【3~6月内活跃】、【6~12月内活跃】五个类型，分别用记为/区间、A区间、B区间、C区间、D区间。A、B区间，则门店评价为高活跃度门店；C、D区间则门店评价为一般活跃度门店；/区间则门店评价为低活跃度门店；2.数据计算：利用∑函数计算并直接输出不同活跃区间类型的门店总数，然后计算本省内活跃状态属于A区间的门店总数的占比：A区间门店占比＝活跃状态区间为A的门店总数/某省参与统计门店总数*100%，时间条件跟随数据时间，不另外进行强调。（例如：本年A区间门店占比＝本年活跃状态区间为A的门店总数/本年河北省参与统计门店总数*100%），IF【90%≤A区间门店占比＜100%】，则区域评价为“高活跃度省份”；IF【70%≤A区间门店占比＜90%】，则区域评价为“一般活跃度省份”；IF【0＜A区间门店占比＜70%】，则区域评价为“低活跃度省份”（根据实际情况，不存在占比0以及100%的情况）；3.数据复用：本数据的使用分为两步，首先通过算法计算对区域完成评价，加强对高活跃度省份的营销投入，减少对低活跃度省份的营销成本投入，投放产品优惠性营销稳定一般活跃度省份；第二步在省份评价的基础上对零售门店进行进一步的分析，结合地域差异（气候，经济发展情况，受众区别，客户偏好等）进行精准营销，根据零售门店活跃状态生成有针对性、可推广性的营销策略。

AI搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含河北省零售门店的活跃状态信息，用于生成营销策略。数据规模为501条，每年更新一次，适用于零售品牌和需要研究零售门店营销模式的单位部门。通过算法分析门店活跃状态和区域评价，帮助制定个性化营销策略，优化成本效益。