抖音平台宁波地区虾滑产品客户分级评价数据，对客户的购买行为进行量化评估和等级划分，实现销售资源的精准配置。针对A级客户，建议每月推送产品或优惠券1至2次，优先配置产品务资源，同时挖掘客户相关需求；针对B级客户，建议每季度推送产品或优惠券1至2次，维护长期的供需关系，关注其对该产品的需求量情况，适时推动其向A级客户转化；针对C级客户，建议每半年推送产品或优惠券1至2次，了解客户的购买趋势和潜在需求，识别高成长性客户；针对D级客户，建议按照年度进行推送产品或优惠券，通过节日促销、新品推荐等方式激活沉睡用户。本数据不仅支撑企业内部销售管理，更具备显著的产业链协同价值：对于上游供应商，客户采购频次和金额数据可预测市场需求趋势，优化库存和生产计划；对于下游渠道商，能够划分产品的采购数据反映了区域产品的热度和消费能力，为其市场布局和营销策略提供参考。
1.数据采集：采集本公司关于火锅食材-虾滑产品在宁波地区客户的相关购买数据。其中，采集数据字段包括"客户编号"、"下单平台"、"最近一次下单时间"、"统计时间"、"数据采集时间段"、"所在地"等信息；通过数据汇总计算得出"最近一次下单时间距离统计时间的天数"、"历史购买总次数"和"历史购买总金额（元）"，用于评估客户的购买频次和消费能力。数据采集时间段为：2024年12月1日至统计时间期间。采集的产品名称涵盖 祁同学手打虾滑新鲜无添加大颗粒虾滑火锅食材100g/包z3、祁同学手打虾滑新鲜无添加大颗粒虾滑火锅食材100g/包升级、祁同学手打虾滑新鲜无添加大颗粒虾滑火锅食材100g/包低脂等包含火锅食材-虾滑产品名称的数据。 2.数据处理：对采集的订单金额（元）、历史购买总金额（元）与历史购买总次数等数据进行分类、合并、累加，以便模型分析使用；客户编号等敏感信息均已进行脱敏处理。数据处理步骤：按客户编号汇总订单数据，计算每位客户的历史购买总次数和历史购买总金额；识别每位客户的最近一次的下单时间和订单金额；计算最近一次的下单时间距离统计时间的天数。 3.算法加工：（1）R评分：根据客户最近一次下单时间距离统计时间的天数（D）划分为5个等级：0≤D≤30天为5分；30<D≤90天为4分；90<D≤180天为3分；180<D≤270天为2分；270<D为1分。（2）F评分：根据客户历史购买总次数（S）划分为5个等级：0≤S≤2次为1分；2<S≤4次为2分；4<S≤6次为3分；6<S≤8次为4分；8<S为5分。（3）M评分：根据客户历史购买总金额（元）（Z）划分为5个等级：Z≤100元为1分；100<Z≤200元为2分；200<Z≤300元为3分；300<Z≤400元为4分；400<Z为5分。（4）RFM总分（X）=0.2×R评分+0.3×F评分+0.5×M评分。客户等级分为ABCD四级：D级客户：X<2.0；C级客户：2.0≤X<3.0；B级客户：3.0≤X<4.0；A级客户：4.0≤X≤5.0。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
客户编号 |
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下单平台 |
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最近一次下单时间 |
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统计时间 |
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最近一次下单时间距离统计时间的天数（D） |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 客户编号 | 6950**********86488,6934**********66663, |
| 下单平台 | 抖音,抖音,抖音,抖音,抖音 |
| 最近一次下单时间 | 2025年9月20日,2025年4月8日,2025年6月10日,2025年5月1 |