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舟山市高通智能信息技术有限公司

舟山市高通智能信息技术有限公司

企业

舟山市高通智能信息技术有限公司成立于2015年,属软件和信息技术服务业,主营建筑智能化系统设计。面向旅游客户分析、RFM模型、旅客行为分析等领域提供数据服务,开放杭州市舟山旅游客户分级评价数据(旅游客户分析、RFM模型)、南京市舟山旅游客户分级评价数据(旅客行为分析、RFM模型)、武汉市舟山旅游客户分级评价数据(旅游客户分析、客户关系管理),支撑客流分析与文旅运营。

旅游客户分析客户分层模型旅客行为分析软件信息服务高新技术企业
成立于 2015 年浙江省15657097887@163.com

数据概览

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2025-11-05
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西安市舟山旅游客户分级评价数据
旅客行为分析
RFM模型
通过收集和分析西安市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集西安市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新10
苏州市舟山旅游客户分级评价数据
客户价值分析
旅游运营
通过收集和分析苏州市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集苏州市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新140
南京市舟山旅游客户分级评价数据
旅客行为分析
RFM模型
通过收集和分析南京市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集南京市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新250
广州市舟山旅游客户分级评价数据
客户关系管理
消费行为分析
通过收集和分析广州市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集广州市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新80
北京市舟山旅游客户分级评价数据
旅游客户分析
客户关系管理
通过收集和分析北京市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集北京市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新130
武汉市舟山旅游客户分级评价数据
旅游客户分析
客户关系管理
通过收集和分析武汉市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集武汉市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新190
宁波市舟山旅游客户分级评价数据
旅游客户分析
客户价值模型
通过收集和分析宁波市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集宁波市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新110
杭州市舟山旅游客户分级评价数据
旅游客户分析
RFM模型
通过收集和分析杭州市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集杭州市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新310
成都市舟山旅游客户分级评价数据
旅游客户分析
RFM模型
通过收集和分析成都市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集成都市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新110
上海市舟山旅游客户分级评价数据
旅客行为分析
RFM模型
通过收集和分析上海市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等)消费相关数据,使用RFM客户价值模型,了解游客对舟山旅游的购买力水平和消费偏好,对游客进行等级评级,实现精准化运营。通过对客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。对于A等级客户可每月1至2次推送优惠信息与之沟通,对于B等级客户可每季度1至2次发送旅游资讯与之沟通,对于C等级客户可每半年1至2次推送活动信息与之沟通。另外可以为舟山本地旅游相关企业(景区、酒店、旅行社、交通公司等)提供不同等级客户个性化服务的数据支持。1.数据采集:采集上海市游客在企业云商平台上对舟山旅游产品(景区门票、船票、大巴票、机票等产品)的相关交易数据。其中,采集数据中"下单时间"为距离统计时间(2025/8/31)最近的一次订单时间,"订单金额"指的是距离统计时间最近的这次订单金额,"历史购买总次数""历史购买总金额"指的是历史服务时间段(2024/1/1-2025/8/31)内统计得出的购买次数和购买金额。 2.数据处理:对采集到的本次订单金额(元)、历史购买总金额(元)等数据进行分类、合并、累加,便于分析使用,其中客户编号已进行脱敏转换处理。 3.算法加工:R评分:根据用户下单时间距离统计时间的天数(D)划分为5个等级:0≤D≤10为5分,10<D≤20为4分,20<D≤30为3分,30<D≤50为2分,50<D为1分;F评分:消费频率评分根据历史购买总次数(S),划分为5个等级:0<S≤2为1分,2<S≤5为2分,5<S≤10为3分,10<S≤15为4分,15<S为5分;M评分:根据历史购买总金额(Z,单位:元),划分为5个等级:0<Z≤5000为1分,5000<Z≤10000为2分,10000<Z≤15000为3分,15000<Z≤30000为4分,30000<Z为5分;RFM综合评分(X)=0.3×R+0.4×F+0.6×M;客户等级分为ABC三级,0≤X≤3为C级,3<X≤6为B级,6<X为A级。
浙江省数据知识产权登记平台2025-11-04 更新180
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