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共 2 篇文章

  • 一家人共用手机号,数据工程师用 5 层匹配规则避免 OneID 错并 PRO

    一家人共用手机号,数据工程师用 5 层匹配规则避免 OneID 错并

    零售团队准备把订单、会员和客服记录合成 OneID,却发现一家人共用手机号、旧号码被重新分配、门店代客下单,自动合并很可能把几个人认成一个。数据工程师该怎样写匹配规则?本文给出 5 层证据、置信度分档、反证优先和版本回滚方法,并附一张可直接评审的身份合并规则表。
  • 一位顾客在三套系统里变成 5 个人,复购率为什么越算越低?

    一位顾客在三套系统里变成 5 个人,复购率为什么越算越低?

    零售分析师把订单、会员和客服三套系统接到一起后,复购率反而连续下降:同一位顾客换过手机号、用过小程序和门店会员卡,竟被拆成 5 个客户 ID。本文用一个典型工作场景说明身份碎片怎样同时抬高客户数、压低复购人数,并给出冻结口径、画证据关系、双跑核对 3 个排查动作。