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杭州靓猫科技有限公司

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企业

杭州靓猫科技有限公司成立于2020年,属软件和信息技术服务业,主营互联网信息服务。面向客户价值管理、消费行为分析、客户价值分析等领域提供数据服务,开放重庆地区元宇宙名片客户分级评价数据(客户价值管理、消费行为分析)、合肥地区元宇宙名片客户分级评价数据(客户价值管理、消费行为分析)、衢州地区元宇宙名片客户分级评价数据(客户价值分析、精准营销),支撑品质管理与工艺优化。

客户价值管理消费行为分析客户价值分析软件信息服务
成立于 2020 年浙江省http://www.showing-era.com12393673@qq.com

数据概览

43
数据集总量
497
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2025-01-01
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数据集列表

汕头地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值分析
精准营销
采集管理后台中汕头地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对汕头地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。 1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新60
衢州地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值分析
精准营销
采集管理后台中衢州地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对衢州地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新190
普洱地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值管理
消费行为分析
采集管理后台中普洱地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对普洱地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。 1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新120
梅州地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值分析
精准化运营
采集管理后台中梅州地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对梅州地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新120
呼和浩特地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值管理
消费行为分析
采集管理后台中呼和浩特地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对呼和浩特地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新100
泉州地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值管理
精准营销
采集管理后台中泉州地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对泉州地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新190
齐齐哈尔地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值分析
RFM模型
采集管理后台中齐齐哈尔地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对齐齐哈尔地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新70
莆田地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值管理
RFM模型
采集管理后台中莆田地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对莆田地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新90
廊坊地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值管理
精准营销
采集管理后台中廊坊地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对廊坊地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新40
佛山地区元宇宙名片客户分级评价数据
客户价值分析
精准营销
采集管理后台中佛山地区的数据,通过客户的最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M), 采用 RFM 模型对客户进行价值评级,实现精准化运营,通过对佛山地区客户价值管理,满足不同价值客户的个性化需求。并为同行业企业不同价值类型的客户个性化服务提供数据支持。1、数据处理:对从管理后台中采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:运用RFM模型结合客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)的得分排名对客户进行一个综合排名,最终得出一个RFM总评分。 a.提取出客户最近一次消费时间(R)、客户最近一段时间消费频次(F)和客户最近一段时间消费金额(M)进行分类,最近一次消费时间间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户获得5分,接下来的20%用户获得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 b.根据客户最近一段时间消费频次(F)从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户在用户活动频率的分数为5,以此类推。 C, 根据客户最近一段时间消费金额(M),前20%的客户在消费金额的分数为5,以此类推。消费金额最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-31 更新120
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