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宁波市奉化区数智文旅服务有限公司

宁波市奉化区数智文旅服务有限公司

企业

宁波市奉化区数智文旅服务有限公司成立于2023年,属软件和信息技术服务业,主营数字文化创意内容应用服务。面向团购营销、数据分析、客户关系管理等领域提供数据服务,开放团购营销分析数据(团购营销、数据分析)、早餐消费群体RFM客户价值分析数据(客户关系管理、消费行为分析)、团购客户价值分析数据(客户关系管理、市场分析),支撑市场分析与定价决策。

团购营销数据分析客户关系管理软件信息服务文化旅游
成立于 2023 年浙江省583966123@qq.com

数据概览

6
数据集总量
164
总浏览量
0
关注人数
2024-12-10
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数据集列表

运动小程序RFM客户价值分析数据
客户关系管理
数据分析
采集用户在棒集运动的消费行为数据,通过这些数据,能够执行精细化的客户关系管理。根据客户的最近一次消费时间间隔(R)、最近一段时间内消费频次(F)和最近一段时间内消费金额(M),采用RFM模型对进行价值评级,识别高价值客户、重点发展客户、重点保持客户、重点挽回客户等客户类型。针对不同价值类型的客户提供个性化服务,比如对不同群体采取对应的营销活动,以增强客户忠诚度和提升服务体验。精细化的客户关系管理能够促进市场的活跃度,通过个性化服务和精准营销,激发消费者的购买欲望,增加市场交易频率,从而提升整体市场的活力和经济增长。1、数据采集:采集用户在运动小程序消费行为数据;2、数据处理:对采集到的数据进行清洗、分类汇总;3、数据加工:通过AVERAGE函数计算所有客户消费金额的平均数,通过RFM模型结合定档法计算客户的消费金额定档值Mn=IF(Mn>AVERAGE(M),1,0),消费频次定档值Fn=IF(Fn>AVERAGE(F),1,0),最近一次消费时间定档值Rn=IF(Rn>AVERAGE(R),0,1).再根据RFM模型客户分层规则,将就客户分为8个层级,R+F+M=3为高价值客户、R+M=2且F=0为重点发展客户、F+M=2且R=0为重点保持客户、R+F=0且M=1为重点挽回客户、R+F=2且M=0为一般价值客户、F+M=0且R=1为一般发展客户、R+M=0且F=1为一般保持客户、R+F+M=0为潜在客户;
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-09 更新180
团购营销分析数据
团购营销
数据分析
优惠券营销活动为消费者降低购物成本,有助于缓解消费压力激发消费者的购买欲望,从而促进消费的增长。企业在经营过程中也需要通过不同渠道、不同时间段的优惠券营销活动使用数据了解用户的购买习惯和需求,分析用户的购买行为和偏好,评估优惠券的吸引力及营销活动的投入产出比,不断探索新的营销形式和发放渠道以吸引消费者关注并保持竞争优势,这种创新不仅促进了企业自身的发展还推动了整个行业的进步和升级。营销活动更是经济活动的重要组成部分,通过促进消费和销售增长,营销活动可以拉动经济增长,为社会创造更多的就业机会和税收收入。1、数据采集:从棒集团购后台管理系统导出优惠券营销活动的相关数据; 2、数据处理:以用户昵称作为唯一标识,对数据进行清洗、去除无效数据和极限数据等操作; 3、算法加工:优惠券使用率A=优惠券使用数量/优惠券发放数量,优惠券平均使用时长(h)B=SUM(优惠券使用时间-优惠券获取时间)*24h/优惠券使用数量,优惠券减免金额C=优惠券使用数量*优惠券减免金额,优惠券GMV估值D=优惠券使用数量*满减门槛; 4、数据应用:A、B值用于评估不同优惠券对客户的吸引力,优惠券的使用时长较长可能意味着优惠券的优惠力度不足或吸引力不够,高使用率表明营销活动受到消费者的欢迎和认可能够有效地促进销售增长。C、D值用于评估优惠券带来的营收性价,评估营销活动的投入产出比,为未来的营销活动提供数据支持;
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-25 更新650
早餐消费群体RFM客户价值分析数据
客户关系管理
消费行为分析
采集用户在早餐时段消费行为数据,通过这些数据,能够执行精细化的客户关系管理。根据客户的最近一次消费时间间隔(R)、最近一段时间内消费频次(F)和最近一段时间内消费金额(M),采用RFM模型对进行价值评级,从而识别出高价值客户和核心客户。针对不同价值类型的客户提供个性化服务,比如对不同群体采取对应的营销活动,以增强客户忠诚度和提升服务体验。1、数据采集:采集用户在早餐时段消费行为数据:序号、姓名、用户编号、单位、用餐食堂、消费金额、操作方式等字段;2、数据处理:对采集到的数据进行清洗、分类汇总,对驾校进行匿名化处理;3、数据加工:使用COUNTIF、SUMIF、VLOOKUP函数从原始数据中提取出最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M),根据RFM模型计分法对用户进行分层管理,RFM计分规则如下:0≤R<10为1分,10≤R<20 为2分,20≤R<30为3分,30≤R<40为4分,40<R 为5分;0≤F≤10 为1分,10<F≤20 为2分,20<F≤35 为3分,35<F≤50 为4分,50<F为5分;0≤M≤50 为1分,50<M≤100 为2分,100<M≤150 为3分,150<M≤250为 4分,250<M 为5分;计算每条数据的RFM综合得分X,根据公司要求对客户进行分层,1≤X≤8为基础客户,8<X≤12 为核心客户,12<X 为高价值客户;;4、数据应用:采用RFM模型对进行价值评级,从而识别出高价值客户和核心客户、基础客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-08 更新260
团购客户价值分析数据
客户关系管理
市场分析
通过对历史下单团购客户进行分层,企业可以更加准确地了解市场动态和用户行为,将有限的资源投入到最具潜力的用户群体上,有助于提高营销活动的效率并增加用户的满意度和忠诚度。 团购用户的多样化需求也促使商家和平台不断创新产品和服务,这种创新竞争也推动了整个行业的进步和发展。 另外团购活动以社区为单位进行,这有助于增强社区居民之间的联系和互动。通过共同参与团购,居民之间可以建立更加紧密的关系,增强社区凝聚力的同时也有助于减少过度包装等造成的资源浪费。1、数据采集:从棒集团购后台管理系统导出团购相关数据; 2、数据处理:以客户手机号作为唯一标识,对数据进行清洗、去除无效数据和极限数据等操作; 3、算法加工:通过AVERAGE函数计算所有客户消费金额的平均数,通过RFM模型结合定档法计算客户的消费金额定档值Mn=IF(Mn>AVERAGE(M),1,0),消费频次定档值Fn=IF(Fn>AVERAGE(F),1,0),最近一次消费至8月31日时间定档值Rn=IF(Rn>AVERAGE(R),0,1),再根据RFM模型客户分层规则将就客户分为8个层级,R+F+M=3为高价值客户、R+M=2且F=0为重点发展客户、F+M=2且R=0为重点保持客户、R+F=0且M=1为重点挽回客户、R+F=2且M=0为一般价值客户、F+M=0且R=1为一般发展客户、R+M=0且F=1为一般保持客户、R+F+M=0为潜在客户;
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-25 更新210
午餐消费群体RFM客户价值分析数据
客户关系管理
数据分析
采集用户在午餐时段消费行为数据,通过这些数据,能够执行精细化的客户关系管理。根据客户的最近一次消费时间间隔(R)、最近一段时间内消费频次(F)和最近一段时间内消费金额(M),采用RFM模型对进行价值评级,从而识别出高价值客户和核心客户。针对不同价值类型的客户提供个性化服务,比如对不同群体采取对应的营销活动,以增强客户忠诚度和提升服务体验。1、数据采集:采集用户在午餐时段消费行为数据:序号、姓名、用户编号、单位、用餐食堂、消费金额、操作方式等字段;2、数据处理:对采集到的数据进行清洗、分类汇总,对驾校进行匿名化处理;3、数据加工:使用COUNTIF、SUMIF、VLOOKUP函数从原始数据中提取出最近一次消费时间(R)、最近一段时间消费频次(F)、最近一段时间消费金额(M),根据RFM模型计分法对用户进行分层管理,RFM计分规则如下:10≤R<15为1分,15≤R<20 为2分,20≤R<30为3分,30≤R<40为4分,40<R 为5分;0≤F≤15为1分,15<F≤30 为2分,30<F≤50 为3分,50<F≤100 为4分,100<F为5分;0≤M≤100 为1分,100<M≤250 为2分,250<M≤500 为3分,500<M≤1000为 4分,1000<M 为5分;计算每条数据的RFM综合得分X,根据公司要求对客户进行分层,1≤X≤8为基础客户,8<X≤12 为核心客户,12<X 为高价值客户;;4、数据应用:采用RFM模型对进行价值评级,从而识别出高价值客户和核心客户、基础客户。
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-08 更新220
团购商品价值评估数据
价值评估
市场优化
商品价值的分析基于市场需求有助于企业优化资源配置,平台方可根据市场变化和顾客需求不断优化商品组合和营销策略,持续监控新商品的销售表现、顾客反馈和市场反应,以便及时调整策略,保持商品的高价值状态。1、数据采集:从棒集团购后台管理系统导出8月的团购订单数据; 2、数据处理:以商品名称作为唯一标识,对数据进行清洗、去除无效数据和极限数据等操作; 3、算法加工:通过计算得到单商品月销量占总商品月销量比A=商品月销量/总商品月销量,单商品月售价占总商品月售价比B=单商品月售价/总商品月售价,主观赋值法估算商品价值C=IF(A1>MEDIAN(A:A),1,-1)+IF(B1>MEDIAN(B:B),1,-1),即当A1大于A的中位数时赋值1,小于A的中位数时赋值-1,同理赋值B1,C取值范围[-2,2]。 4、数据应用:C越高该商品的价值越高,反之商品价值越低,平台管理人员应根据商品价值评估不断优化商品组合和营销策略,在满足消费者需求的同时实现利益最大化。
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-03 更新120
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