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杭州浩智慧智能科技有限责任公司
企业杭州浩智慧智能科技有限责任公司成立于2022年，位于浙江省。所属行业为软件和信息技术服务业。经营范围包括技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；知识产权服务（专利代理服务除外）；科技中介服务；专业设计服务。
小微企业软件和信息技术服务业
数据集列表
云南地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对云南地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-16 更新180
江苏地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对江苏地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤8 为3分，9≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.52*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-16 更新70
四川地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对四川地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-11 更新120
海南地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对海南地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-11 更新180
安徽地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对安徽地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-11 更新170
甘肃地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对甘肃地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-16 更新60
青海地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对青海地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-11 更新90
吉林地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对吉林地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-11 更新90
贵州地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对贵州地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-11 更新130
山西地区客户消费化学肥料行为分析数据
通过对山西地区消费化学肥料的用户进行分层，平台可以识别高价值用户，提供差异化的服务和营销策略，提高用户粘性和忠诚度。RFM模型还可以与其他用户属性数据结合，实现精细化的客户细分和精准营销。此外，通过分析用户RFM综合评分的变化趋势，平台可以预测用户生命周期价值，优化用户留存策略。RFM模型通过计算各个用户的最近一次消费时间(R)、消费频率(F)和消费金额(M)这三个维度。对于R值，根据用户最后支付时间距离当前分析时间的天数（D），划分为5个区间: 0≤D≤4为5分，4＜D≤7 为4分，7＜D≤15 为3分，15＜D≤29为2分，D ＞29为1分；对于F值，根据用户在过去180天订单数量（C），划分为5个区间: 0≤C≤1为1分，2≤C≤5 为2分，6≤C≤11 为3分，12≤C≤19为4分，C≥20为5分；对于M值，根据用户在过去180天消费金额（G），划分为5个区间，G≥2000为5分，1200≤G＜2000为4分，800≤G＜1200为3分，400≤G＜800为2分，0≤G＜400为1分。RFM综合评分=0.3*R+0.4*F+0.6*M，再根据RFM综合评分对客户进行分类，0≤X＜1为一般客户，1≤X＜2为新客户，2≤X＜4 为潜力深耕客户，4≤X＜6为重要维系客户，X ≥6为高粘度客户，基于消费频次、消费金额等不同维度获得的聚类分组成果，对聚类分组数量和分组阀值、以及维度权重进行人为干预，使客户分类趋于合理。
浙江省数据知识产权登记平台2024-12-11 更新90