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杭州惠合信息科技有限公司
企业杭州惠合信息科技有限公司成立于2016年，属软件和信息技术服务业，主营第二类增值电信业务。面向活跃度分析、营销策略、销售数据分析等领域提供数据服务，开放河北省零售门店活跃状态生成营销策略数据（活跃度分析、营销策略）、广东省销售门店价值度及店主可信度综合数据（销售数据分析、店商行为研究）、贵州省参与品牌活动的区域及门店价值度数据（品牌营销、门店价值评估），支撑品质管理与工艺优化。
活跃度分析营销策略销售数据分析软件信息服务高新技术企业
数据集列表
山西省零售门店活跃状态生成营销策略数据
本数据通过山西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山西省门店用户为对象，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/本年山西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。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-15 更新140
辽宁省零售门店活跃状态生成营销策略数据
本数据通过辽宁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辽宁省门店用户为对象，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/本年辽宁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。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-15 更新10
河南省零售门店活跃状态生成营销策略数据
本数据通过河南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南省门店用户为对象，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/本年河南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。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-15 更新150
江苏省品牌营销活动用户活跃指数分析数据
研究江苏省内，品牌在店铺投放各类营销活动时，已注册的门店用户的参与情况（一个门店主体即为一个用户）。包括合作品牌数量，参与活动类型，通过ST模型，计算活跃指数。基于这一部分数据，品牌可以了解门店营销状况以及未来可能的变化趋势，有助于指导品牌营销模式的优化和迭代，有助于在投入产出规划上提供帮助，为对店商活跃度与品牌营销策略分析等场景有需求的企业、机构提供数据支持，同时辅助当地政府进行市场监管。1.数据采集：数据采集来自惠合科技合法自有的e店佳等店商平台（平台致力于在品牌-商户-消费者之间构建业务服务桥梁）。研究2024年江苏省内，品牌在店铺投放各类营销活动时，已注册的门店用户的参与情况，包括合作品牌数量（SUM）简称为S，参与活动类型（TYPE）简称为T。进行分析加工，对数据进行清洗、去重，剔除无效数据。；2.构建用户/门店画像：（1）打分：江苏省内已注册的门店，每参与一个品牌的营销活动， SUM得分记1，累加计算；每参与一种活动，TYPE得分记1，累计计算；（2）计算ST得分：ST得分=S得分*0.3+T得分*0.4（0.3和0.4为加权计算系数）； 3、数据应用： 根据ST得分对江苏省门店用户活跃度进行分级：0≤ST得分≤0.7，为D级活跃度；0.7<ST得分≤1.0，为C级活跃度；1.0<ST得分≤1.4，为B级活跃度；1.4<ST得分，为A级活跃度。对用户的活跃度做分析，如门店活跃度等级为D、C，针对这部分用户通过活动邀请提升参与活动的意愿;如门店活跃度等级为B，通过优惠方案提高活跃度；如门店活跃度等级为A，针对这部分用户通过重点活动邀请、专享优惠投放等稳定活动活跃度。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-14 更新20
内蒙古零售门店活跃状态生成营销策略数据
本数据通过内蒙古自治区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内蒙古自治区门店用户为对象，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/本年内蒙古自治区参与统计门店总数*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。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-04 更新140
山东省零售门店活跃状态生成营销策略数据
本数据通过山东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山东省门店用户为对象，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/本年山东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。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-15 更新170
湖南省零售门店活跃状态生成营销策略数据
本数据通过湖南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湖南省门店用户为对象，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/本年湖南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。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-15 更新110
海南省零售门店活跃状态生成营销策略数据
本数据通过海南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海南省门店用户为对象，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/本年海南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。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-15 更新90
上海市实体门店品牌推广活动参与情况数据
通过本单位自有的e店佳等系统平台，记录分析上海市参与品牌营销活动的门店数据，不仅可用于品牌活动、个性化精准营销以及服务优化策略制定；也可用于针对与行业相关、对店商行为模式与经营分析等场景下有需求的企业或机构，例如为不同品牌方投放活动提供数据参考，为店商经营者评估自身活力提供数据支持等。可以针对某一类渠道，做到精准的营销触达，把促销活动精准地传递给消费者、终端门店、经销商、批发商。1.数据采集：通过惠合科技合法自有的e店佳等系统平台，记录分析上海市参与品牌营销活动的区域及门店数据，进行分析加工，对数据进行清洗、去重，剔除无效数据。数据包整理后以区域为汇集标准，因此显示状态不完全按时间先后；2.以统计时间为基准，以已在活动平台注册的上海市门店用户为对象，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，使用IF限制条件结合∑函数，通过系统计算参与门店数量最多的品牌、参与门店数量最多的活动，输出结果。3.数据复用：首先通过系统平台完成对品牌以及活动的排序，加强对于排名最高的活动、 品牌的推广，结合地域差异（气候、经济发展状况，受众差异、客户偏好等）进行精准营销，生成有针对性、可推广性的营销策略，为不同品牌方投放活动提供数据参考，为店商经营者评估自身活力，制定参与品牌活动的决策提供数据支持。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-08 更新50
江西省零售门店活跃状态生成营销策略数据
本数据通过江西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江西省门店用户为对象，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/本年江西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。
浙江省数据知识产权登记平台2025-04-04 更新120