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浙江欢娱网络科技有限公司

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浙江欢娱网络科技有限公司成立于2020年,属软件和信息技术服务业,主营第二类增值电信业务。面向游戏行业、成本分析、玩家行为分析等领域提供数据服务,开放上海市游戏类用户成本回收周期分析数据(游戏行业、成本分析)、福建省游戏类用户成本回收周期分析数据(游戏行业、成本分析)、北京地区游戏充值客户分级评价数据(玩家行为分析、客户关系管理),支撑品质管理与工艺优化。

游戏行业成本分析玩家行为分析软件信息服务
成立于 2020 年浙江省http://www.ezjhy.comcaiwu@ezjhw.com

数据概览

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2025-10-29
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湖南地区游戏充值客户分级评价数据
游戏行业
客户关系管理
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集湖南地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从湖南地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新190
贵州地区游戏充值客户分级评价数据
行业客户分析
RFM模型
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集贵州地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从贵州地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新210
河南地区游戏充值客户分级评价数据
行业客户分析
精准营销
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集河南地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从河南地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新170
江苏地区游戏充值客户分级评价数据
游戏行业
客户行为分析
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集江苏地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从江苏地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新200
福建地区游戏充值客户分级评价数据
客户关系管理
数据分析
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集福建地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从福建地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新120
安徽地区游戏充值客户分级评价数据
游戏行业客户管理
RFM模型
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集安徽地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从安徽地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新220
河北地区游戏充值客户分级评价数据
游戏行业
客户关系管理
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集河北地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从河北地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新200
湖北地区游戏充值客户分级评价数据
行业客户分析
数据分析
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集湖北地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从湖北地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新220
北京地区游戏充值客户分级评价数据
玩家行为分析
客户关系管理
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集北京地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从北京地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2025-10-28 更新530
海南地区游戏充值客户分级评价数据
游戏行业
客户关系管理
在游戏行业中,充值客户的行为数据(最近一次充值时间、充值频率、充值总金额)是衡量用户价值的核心指标。采集海南地区游戏充值客户的最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元),采用RFM模型对客户进行分级评价。用RFM分析方法把客户分为ABCD四级,对细分过后的不同客户采取相应营销策略,进行精准有效的促销推送。通过 RFM 划分客户群体后,游戏运营可实现: 1、精准营销:给核心A级客户推送高端活动,给D级流失客户推送大额福利券。 2、资源倾斜:优先保障高价值A级客户的服务,设置VIP专属客服。 3、风险预警:对最近一次充值时间R 值大的客户提前回访,防止流失。 RFM客户分级评价可为同行业企业管理不同等级的客户,实现精准个性化服务提供数据支持。数据处理:1、对从海南地区采集到的数据进行脱敏、降噪、清洗、聚集、分析。2、数据加工:基于RFM模型,结合客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)对客户进行打分,得到:R得分、F得分、M得分。 用percentrank函数对客户最近一次充值时间R(天数)、充值频次F(次数)、充值总金额M(元)进行评分,(a)、最近一次充值时间R(天数)间隔最短的客户排在最上面。按照从1-5评分,前20%的客户得5分,接下来的20%用户得4分,再下来20%的客户为3分,再下来20% 的客户为2分,最后20% 的客户为1分。 (b)、根据客户充值频次F(次数)从高到底依次对用户进行评分,前20%的客户在充值频次F(次数)的分数为5,以此类推。 (c)、根据客户充值总金额M(元),前20%的客户在充值总金额M(元)的分数为5,以此类推。充值总金额M(元)最少的20%客户则分数为1。 RFM得分=0.3*(R得分)+0.3*(F得分)+0.4*(M得分) 评分大于等于4分的为A级客户,大于等于3小于4的为B级客户,大于等于2小于3的为C 级客户,低于2的为D 级客户。3、通过对客户进行分级管理,满足不同等级客户的个性化需求, R、F、M 三个维度相互关联,共同构成对游戏充值客户的立体画像。三者结合可精准划分客户层级,为游戏行业分级运营、提高营销效率提供数据支撑。
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