利用数据挖掘的技术从消费者过往消费记录与消费行为中，挖掘新的消费需求加强销售业务关联，从而提高收益

在海量数据中发现数据内在的规律性联系，进而提供具有洞察力的分析建议

移动加权RFM模型数据分析，可分析客户的近期购买行为（如品牌偏好商品品类喜好等）、购买频率以及购买力三项消费指标，对会员进行等级划分、顾客结构及消费习慣分析进而衡量客户的价值和客户创利能力，掌控活动过程的会员销售趋势变化进行精准营销，提高老客户复购率并对会员流失做絀预警，为更多的营销决策提供支持从而提高收益。

科传文化提供客户单维、多维的消费者分类及分析科传文化可为商家进行定制化並多维呈现的内容：平均每单消费金额，轻应用使用、电子促销券使用、积分、停留时间；环状、带状、点状到访；性别、地区、年龄、digital/Physical consumer、新客户/旧客户、影响力；品牌、品类、楼层等

运用标签法与物联法：每个商品和会员都要有数个自定义标签(tag)，当商品与会员标签重叠時便推荐会员相关卷标的产品；累积所有顾客的消费行为，以量化数字建立商品之间的关联还可用促销、浏览等各种方法来加权应用，资料愈多、运行愈久智慧愈完善。