天津助飞科技有限公司是一家以软件开发、业务为主的科技型公司，成立于1998年，公司现有员工90余人，全部具有大专以上学历，公司位于郑州高新区软件园内，被中华人民共和国信息产业部河南信息产业厅认定为高新软件企业，获得软件企业认证书和软件产品认证书。

客户分析-成长性

目的

了解客户与企业的业务往来的销售额趋势，销售额逐渐增加，说明客户的成长性高，反之亦然。

成长性分析

规则：取交易额增加前10%的客户计算；

指导：销售额递增的客户都是对企业未来销售额贡献大的客户，应该给予更多关注。

目的

了解客户与企业的业务往来频繁度，交易次数越高的企业，说明客户的与企业的关系越紧密，忠诚度越高。

忠诚度分析

规则：取交易频次前10%，并且大于客户平均交易额的1.2倍的客户，高限50个

指导：高频交易的客户都是对企业有较高依赖度的客户，应该给予更多关注。

客户分析-客户画像

目的

当要去拜访一个客户前，或是要与客户进行谈判，或是因某事关注客户时，需要对这个客户有深入的了解，就可通过客户详情况来了解

入口

任意模块点击客户，可查看客户画像。例如：老客户、新客户、成长客户等等；

定向搜索客户，进入客户画像。

对于一个客户整体情况进行刻画，包括合作时间，近一次交易；近1个月、近3个月、近1年的交易情况和销售趋势、应收情况；以及客户对商品和喜好情况。

购买过的商品：近1个月交易过的商品

浏览未购买的商品：近1月客户通过橱窗浏览过，但没有交易的商品。说明用户可能对这商品有兴趣，可进行介绍和推荐

热销未购买的商品：没有交易过的热销品。告诉用户这些商品这段时间卖的很火，是不是要了解一下。

可能被替换的商品：企业供应的商品或品类有可能被其它厂商的商品替换掉，需要业务员尽快了解真实情况。

猜客户喜欢：从客户常购买过的商品分类中找出客户浏览未购买和那些正常热销的商品，这类商品的推荐成功率会更高些。

商品分析-贡献度

目的

通过对用户的商品持续交易数据分析，从商品整体、贡献度、流通性、成长性等多个角度给用户经营提供决策信息。

内容

贡献度分析，告诉用户哪些商品价值高、哪些低；哪些商品被更多客户接受而不能或缺

流通性分析，告诉用户哪些是热销品、哪些商品滞销、哪些商品应该淘汰

成长性分析，告诉用户哪些商品销量上升或下滑、哪些商品覆盖客户群在上升或下滑（暂未上线）

通过数据分析，精确定位问题商品，并提供决策建议，让经营管理更高效更简单。