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杭州恒艺医疗器械有限公司

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企业

杭州恒艺医疗器械有限公司围绕相关业务开展运营。面向义齿行业客户关系管理、客户价值分层与精准营销、义齿配色优化等领域提供数据服务,开放义齿行业客户价值评估分析数据(义齿行业客户关系管理、客户价值分层与精准营销)、义齿美学修复需求指数分析数据(义齿配色优化、口腔美学修复趋势分析),支撑诊疗分析与医疗质控。

义齿行业客户关系管理客户价值分层与精准营销齿科客户价值评估医疗服务
成立于 2020 年浙江省15889616689@qq.com

数据概览

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2026-07-24
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数据集列表

基于三维扫描的桥型义齿建模修复数据
口腔修复
牙列缺损修复建模
该数据收集了企业近年来在桥型义齿修复产生的建模数据,所有数据均为企业员工基于数年来的专业修复技术产生的三维建模数据;数据产生过程中涉及AI识别算法、建模算法等,结合专家人工调整修复,最终产生该桥型义齿的修复建模数据。桥型义齿是以类似“桥”的结构充填缺失牙的空隙而得其名,通过桥粘接在空隙旁边的邻牙上而使其获得稳定,因此其在修复时不仅需要关注缺齿本身,还需要与邻牙紧密配合,该专项修复建模数据可以为口腔行业AI修复模型提供更精确精准的桥型义齿判断数据以及修复训练数据,使得产生的建模数据更加具有个性化和适配性。此外,该数据还可用于支撑口腔临床辅助决策,医生可调取同类病例数据与设计方案,快速制定复杂牙列缺损修复方案,提升诊疗效率;亦可用于服务行业标准编制,汇总不同牙位、牙列形态下桥体力学参数、间隙阈值、尺寸规范,为固定桥制作工艺、质量验收标准提供数据依据;也可作为行业技术培训、实操教学的案例素材,助力技能人才培养。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-23 更新00
义齿行业客户价值评估分析数据
齿科客户价值评估
客户分层精准营销
本数据收集了上万条企业的客户采购数据,通过该数据分析义齿加工行业的客户价值,依托RFM客户价值得分与DPI客户偏好粘性指数综合计算模型,企业可实现诊所客户精细化分层并开展针对性服务运营。针对A类优质客户,对高附加值产品高偏好客户定制高端专属服务,配备一对一技术对接;对中偏好客户主动推送高端定制方案,引导提升高附加值产品采购偏好;对低偏好客户主推高性价比通用义齿产品,适配客户需求以稳固深度合作粘性。针对B类成长型客户,高偏好客户提供常态化技术指导与交付保障;中偏好客户推介高端定制产品,培育产品消费偏好;低偏好客户推行普惠产品方案,挖掘合作潜力,推动客户向高价值A类升级。针对C-D类基础客户,高偏好客户配套专属优惠与专项技术对接;中偏好客户深化定制服务,辅以技术培训加深业务渗透;低偏好客户主推常规高性价比产品,采用标准化交付模式,提升品牌曝光度与客户活跃度。对于义齿加工制造行业、销售方以及相关研究机构,该数据集可用于分析义齿市场客户价值分布、产品偏好特征,为行业产品迭代、市场定价、趋势预判提供客观的数据参考支撑。1.数据采集:采集企业近半年义齿加工制造的销售情况数据,包括收模时间、客户名称、产品单价、金额、分析时间等数据。 2.处理规则: ①数据预处理:对采集到的数据进行清洗,去除异常数据以及订单数较低的零散客户(例如下单数为个位数的客户),这类客户由于下单数较少,不纳入统计数据。 ②利用RFM模型进行分析,分别得出该客户的R、F、M以及RFM的得分。赋分规则如下:根据收模时间和分析时间的时间差计算最近一次下单间隔(天,计算结果均为整数),根据最近一次下单间隔进行R得分赋值,0-3天,R=5,4-7天,R=4,8-15天,R=3,16-30天,R=2,30天以上,R=1;统计单个客户近5个月的下单频次,根据下单频次进行F得分赋值,获取所有客户近5个月的下单频次,从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户F得分为5,再20%的得分为4,以此类推,得分分别为3、2、1;统计单个客户近5个月下单总金额(元),根据下单总金额进行M得分赋值,获取所有客户近5个月的下单频次,从高到底依次对用户进行分类,前20%的客户M得分为5,再20%的得分为4,以此类推,得分分别为3、2、1;RFM得分计算:RFM得分=0.2*R得分+0.4*F得分+0.4*M得分,4<RFM得分≤5,为A类客户,3<RFM得分≤4,为B类客户,2<RFM得分≤3,为C类客户,RFM得分≤2,为D类客户。 ③计算偏好粘性指数DPI:根据行业惯例和习惯以及企业结合自身销售实际情况,将义齿产品单价在400元以上(不包括400元)的订单确定为高附加值产品,统计单个客户近5个月下单中订单产品为高附加值产品订单数量Q,偏好粘性指数DPI=高附加值产品订单数量Q/近5个月下单频次,0.5<DPI≤1,为高附加值产品高偏好,0.3<DPI≤0.5,为中偏好,0.1<DPI≤0.3,为低偏好,DPI≤0.1,为较低偏好。 ④根据RFM得分计算和偏好粘性指数DPI进行客户针对性服务,例如:A类客户高附加值产品高偏好客户可针对性制定高端定制化服务方案,低或较低偏好客户可针对性推出普适方案,主推量大性价比产品,进而强化A类客户的深度合作粘性;C-D类客户高附加值产品高偏好客户,针对高附加值产品制定专属优惠以及技术服务对接,低或较低偏好客户,进行常规及高性价比产品推广及标准化交付服务,提高品牌曝光与客户活跃度。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-04 更新10
义齿行业客户价值评估分析数据
义齿行业客户关系管理
客户价值分层与精准营销
本数据收集了上万条企业的客户采购数据,通过该数据分析义齿加工行业的客户价值,依托RFM客户价值得分与DPI客户偏好粘性指数综合计算模型,企业可实现诊所客户精细化分层并开展针对性服务运营。针对A类优质客户,对高附加值产品高偏好客户定制高端专属服务,配备一对一技术对接;对中偏好客户主动推送高端定制方案,引导提升高附加值产品采购偏好;对低偏好客户主推高性价比通用义齿产品,适配客户需求以稳固深度合作粘性。针对B类成长型客户,高偏好客户提供常态化技术指导与交付保障;中偏好客户推介高端定制产品,培育产品消费偏好;低偏好客户推行普惠产品方案,挖掘合作潜力,推动客户向高价值A类升级。针对C-D类基础客户,高偏好客户配套专属优惠与专项技术对接;中偏好客户深化定制服务,辅以技术培训加深业务渗透;低偏好客户主推常规高性价比产品,采用标准化交付模式,提升品牌曝光度与客户活跃度。对于义齿加工制造行业、销售方以及相关研究机构,该数据集可用于分析义齿市场客户价值分布、产品偏好特征,为行业产品迭代、市场定价、趋势预判提供客观的数据参考支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-18 更新40
义齿美学修复需求指数分析数据
义齿配色优化
口腔美学修复趋势分析
本数据采集企业近半年义齿生产交付数据,包括收模时间、匿名化客户与患者信息、义齿产品、材质、颜色等多类核心业务字段,筛选出依据VITA 3D-Master专业比色板原理记录的标准化颜色样本,剔除异常错单、返修退单等干扰异常数据,拆解色相、明度、饱和度三大美学维度,M中性色、L暖黄色、R偏红色相的三大色相,计算美学偏好得分PSi计算模型,并以自然月为统计周期,测算色相渗透率,逐期量化三类色相市场渗透占比,客观沉淀不同阶段口腔牙色审美变化规律。可助力加工企业精准研判市场牙色偏好及波动趋势,科学优化配色产能结构,贴合临床个性化美学修复诊疗需求,为技师配色、医生临床选色提供数据参考;在行业层面,填补国内义齿美学配色量化研究空白,为口腔美学修复行业规范制定、仿生牙色材料迭代研发、大众牙齿审美趋势预判提供真实有效的实测数据支撑。1.加工前的数据说明 采集了企业近半年的上万条义齿产品生产交付数据,包括订单收模时间、客户名称(匿名化)、患者名称(匿名化)、义齿产品、产品材质、产品数量、颜色等;其中颜色记载采用的是VITA 3D-Master 比色板原理。 2.处理规则 ①预处理:筛选出记录有产品颜色的数据,排除由于订单记录错误以及个别订单返修退单等能够引起计算误差的订单数据; ②采用字段提取算法从颜色中提取出色相H、明度V、饱和度C;例如3M2,其中色相为M,明度为3,饱和度为2,根据VITA 3D-Master 比色板比色原理,色相包括M((Middle中性,最常见的基础色,代表常规自然牙),L(Light偏黄/偏暖,在临床中,选择L通常意味着患者追求“年轻、通透、自然温润”的美学效果),R(Red偏红/偏冷,选择R往往有两种极端:一是老年患者牙本质泛红的自然退化;二是为了遮盖底层变色牙(如四环素牙)而需要高饱和度、偏红的底色来中和); ③计算美学偏好得分PSi(越白越透的牙齿,美学评分越高):PSi=WH*(wv/Vi+wc/Ci),其中,WH为各个色相所占权重,根据行业惯例以及美学效果,将色相M的权重定为1.0,色相L的权重定位1.2,色相R的权重定位0.8,wv为明度V的权重,在临床上通常明度更重要,wv设定为0.7,wc为饱和度C的权重,wc设定为0.3,例外情况设定,由于存在明度为0,但是0无法被除,将明度为0的数据单独设置为0.5; ④以一月为一期,逐期计算渗透率P:例如M的渗透率Pm=sum(M的美学偏好得分PSi*产品数量)/sum(总的美学偏好得分PSi*产品数量),依次类推,计算出L、R的逐期渗透率。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-07 更新00
义齿美学修复需求指数分析数据
牙色美学量化分析
义齿配色市场趋势
本数据采集企业近半年义齿生产交付数据,包括收模时间、匿名化客户与患者信息、义齿产品、材质、颜色等多类核心业务字段,筛选出依据VITA 3D-Master专业比色板原理记录的标准化颜色样本,剔除异常错单、返修退单等干扰异常数据,拆解色相、明度、饱和度三大美学维度,M中性色、L暖黄色、R偏红色相的三大色相,计算美学偏好得分PSi计算模型,并以自然月为统计周期,测算色相渗透率,逐期量化三类色相市场渗透占比,客观沉淀不同阶段口腔牙色审美变化规律。可助力加工企业精准研判市场牙色偏好及波动趋势,科学优化配色产能结构,贴合临床个性化美学修复诊疗需求,为技师配色、医生临床选色提供数据参考;在行业层面,填补国内义齿美学配色量化研究空白,为口腔美学修复行业规范制定、仿生牙色材料迭代研发、大众牙齿审美趋势预判提供真实有效的实测数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-22 更新00
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