在供过于求的买方市场条件下，市场竞争日益激烈，顾客成为企业最重要的资源。制定让顾客满意的经营策略，以顾客满意度为经营方针，提升顾客的满意度和忠诚度，成为现代企业实现可持续发展的必由之路。顾客满意度调查发展迅速，成为企业应用最广泛的市场调查技术。测量顾客对产品或服务的满意水平，找出影响顾客满意度的关键因素，从而帮助企业设立改进目标，调整运营策略，以提高顾客满意度和忠诚度。
销方订单满意度数据的算法规则包括以下几个方面：1、数据采集： 通过自动化的方式从销售各个流程中收集数据，包括销售产品名称、库存流转、周期等，并利用这些数据预测未来的风险。2、数据校验：采用检验和数据方式校验，校验一组数据项的和。3、数据处理：明确业务部门需求逻辑，根据后台表逻辑在SRM数据库中搭建SQL模型。将下单日期、需求交期、是否满意等，根据日期、产品名称维度分组汇总即使用已分组平均公式σ=√Σ（x1-x2）^2/（n+2）。周期W1= DATEDIFF(下单日期, 需求交期)；当“是否满意”为不符合时记为q1，否则就为q2并记录为满意度判断字段，根据公式满意度总数M0=Σ（| q1-q2|）/Σ（n+2）；记m1为第一条记录数，记m2为第二条记录数则总数M=m1+ m2+… mn，；供方订单满意度p= M0 / M*c，c为满意度总数与记录总数占比代数式单项式中的基础系数。数据均在FineBi中采用分组表的形式展现。该算法能更好把控日期-产品名称等维度相对于下单日期、需求交期、是否满意等基础数据方面的管理，从而明确销方订单满意度数据。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
序号 |
-- | -- |
产品名称 |
-- | -- |
下单日期 |
-- | -- |
需求交期 |
-- | -- |
是否满意 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 序号 | 5 |
| 产品名称 | 蒸烤独立集成灶 |
| 下单日期 | 2023-09-22 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/27486