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浙江妮素网络科技股份有限公司
企业浙江妮素网络科技股份有限公司成立于2013年，属科技推广和应用服务业，主营第二类增值电信业务。面向消费品分析、电商运营、消费分析等领域提供数据服务，开放浙江区域用户对无比滴消费分析数据（消费品分析、电商运营）、上海区域用户对羊驼毛玩具消费分析数据（消费分析、电商运营）、广东区域用户对羊驼毛玩具消费分析数据（消费分析、电商运营），支撑精准运营与商品管理。
消费品分析电商运营消费分析科技推广服务
数据集列表
上海区域用户对进口水晶玻璃杯消费分析数据
通过对上海区域天猫平台的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新130
江苏区域用户对进口药品消费分析数据
通过对天猫平台江苏区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新110
北京区域用户对进口药品消费分析数据
通过对天猫平台北京区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新100
云南区域用户对无比滴消费分析数据
通过对京东平台云南区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新100
江西区域用户对无比滴消费分析数据
通过对京东平台江西区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新140
浙江区域用户对进口药品消费分析数据
通过对天猫平台浙江区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新190
深圳区域用户对进口药品消费分析数据
通过对天猫平台深圳区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新180
上海区域用户对进口药品消费分析数据
通过对天猫平台上海区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新150
重庆区域用户对无比滴消费分析数据
通过对京东平台重庆区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新110
福建区域用户对无比滴消费分析数据
通过对京东平台福建区域的旗舰店用户的最近消费日期、消费频次、消费金额来衡量其价值和创利能力。电商平台的商家可以通过该方法对用户进行分类分级，来帮助商家制定个性化运营策略，以实现精细化运营，提高用户满意度和忠诚度。对于被多家商家标为高价值的用户，平台可以为用户提供极速退款等便利措施，促进电商行业良好发展，为客户提供更优质的服务，实现互利共赢。1.数据采集：采集产品运营数据，订单时间、订单金额、上一次消费时间等数据。
2.数据处理：对采集到数据进行去重、合并、累加，便于分析使用。数据清洗时，查看是否有缺失值和异常值，对数据进行整理。并基于RFM模型：R表示客户最近一次购买的时间有多远，F表示客户在时间内购买的次数，M 表示客户在时间内购买的金额。R=365-（截止日期-最近一次购买日期），日期越近，数值越大；F=购买次数；M=消费金额。将所有用户分别按照R、F、M值，由大排列到小，前20%的客戶给5分，前20%~40%的客戶给4分，以此类推，最后的20%给1分，分别记为r，f，m。
3.数据分析：根据RFM的数值可以对用户进行分类分级，客户类型=if（and（r=5，f=5，m=5），“高价值客户”，if（and（r=5，m＜5），“高潜力客户”，if（and（r＜5，m＝5），“重点维护客户”，if（and（r＝1，f＝1，m＝1），“无效客户”，“一般客户”））））
4.数据应用：可以推测用户的异动状况，根据用户流失的可能性，列出用户列表，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的用户上，重点制定召回策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-09-27 更新130