此数据是通过2024年1月1日-2025年7月1日营销活动与教育咨询赤峰地区意向客户建立联系,对意向客户的反馈行为,定义用户行为系数,分析用户购买意向来预测用户销售转化率,并根据用户购买历史数据,对用户忠诚度进行评级,帮助企业定位活动完成情况,分析营销活动的有效性,为企业不同类型活动的策划以及活动推广营销策略提供数据支持。该数据方法可广泛应用于教育服务、咨询行业等单位,有助于企业通过此类分析数据来制定运营策略和营销方式,节省成本、提升营销效果和用户忠诚度。
数据采集:收集2024年1月1日-2025年7月1日营销活动数据进行加工。 数据处理:取用户ID为唯一标识,根据数据来源,对原始数据经过清洗去重,根据用户行为定义用户行为系数,通过用户购买意向预测用户销售转化率,结合用户购买历史数据确定用户忠诚度评级。 数据加工:该数据集中“营销方式”:短信、邮件、超级短信、微信模板消息、AI外呼、小程序订阅消息、抖音短信、企微消息;“用户行为”:点击、回复、退订、打开、提交、分享;“用户行为系数”:点击(0.2)、回复(0.5)、退订(0.1)、打开(0.4)、提交(0.6)、分享(0.7);“用户购买意向阶段”:P1(无意向)、P2(初步了解)、P3(比较产品)、P4(准备购买);“用户购买意向系数”:P1(0.1)、P2(0.3)、P3(0.5)、P4(0.8);用户销售转化率预测 =(用户行为系数*0.2+用户购买意向系数*0.4+用户购买历史次数*0.4/12)*100%;“用户忠诚度评级”:A(用户购买历史次数10次以上)、B(用户购买历史次数6-9次)、C(用户购买历史次数2-5次)、D(用户购买历史次数1次)、E(用户购买历史次数0次)。 数据应用:通过此数据的全面分析和分组管理,企业能够通过用户以触达方式的反应行为,预测用户的销售转化率,从而确定用户以于企业的忠诚度,能更好的实现差异化营销策略,从而推动用户忠诚度的提升和有效触达方式的选择,该数据也可以广泛应用于教育服务、咨询行业等企业单位。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
行业名称 |
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用户编号 |
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所在地区 |
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统计期间 |
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沟通时间 |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 行业名称 | 教育咨询 |
| 用户编号 | TANGS-001 |
| 所在地区 | 赤峰 |
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