通过对历史消费数据的收集分析，了解广东地区信息推广服务客户的消费情况，对客户进行标签制定，定位消费级别，了解客户的消费偏好，从而判断信息推广服务的市场接受度，为服务提供商制定营销策略、优化服务方案提供依据，更好地满足客户需求，提升客户粘性和市场竞争力。
1、数据收集：收集公司信息推广服务的消费数据，根据客户消费能力梳理数据，具体包括：分析日期、客户编号、统计时间/年、消费金额/元等字段。 2、数据加工：a.先针对消费金额字段用SUM函数求和，得到总销售金额；b.消费占比=消费金额/总销售金额*100%；c.客户消费占总消费的比例按从大到小进行排名，消费分类运用ABCDEF分类法，对占比大于等于1%以上，给予“A类消费”分层；占比在小于1%到大于等于0.8%区间，则给予“B类消费”分层；占比在小于0.8%到大于等于0.6%区间，则给予“C类消费”分层；占比在小于0.6%到大于等于0.4%区间，则给予“D类消费”分层；占比在小于0.4%到大于等于0.2%区间，则给予“E类消费”;占比在小于0.2%以下，则给予“F类消费”分层。 3、数据应用：通过这样的分析流程，企业不仅能够更准确地把握市场动态，还能够有效提升客户满意度和市场竞争力。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
分析日期 |
-- | -- |
客户编号 |
-- | -- |
统计时间/年 |
-- | -- |
消费金额/元 |
-- | -- |
总销售金额/元 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 分析日期 | 2025-01-01,2025-02-27,2025-01-21,2025-01 |
| 客户编号 | 437***277,140***433,404***510,876***442, |
| 统计时间/年 | 2024,2024,2024,2024,2024 |
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