一则招聘信息引发的劳动争议

近日，某信息技术公司因业务发展需要需招聘一名程序员。其后，公司通过某网站与朋友圈发布招聘信息。招聘信息主要包括4个要素内容:

1.招聘岗位:计算机程序员

2.学历:本科

3.薪资:月薪5千

4.地点:常州市某区

陈某在看到招聘信息后入职应聘且顺利通过公司面试要求。其后，公司在其应聘当日与之签订劳动合同但双方在劳动合同中未约定月基本工资。陈某遂按照公司要求应聘上岗，但在工资发放当日发现实际工资只有4300元。陈某遂询问公司人事是什么情况？公司人事告知其5000元需每个月加班后才能实现月薪5000元。陈某在听到后百思不得其解，认为公司是欺诈诡辩，实质为变相克扣工资。

本案的争议焦点是月薪基本工资究竟是5000元还是加班后5000元。

我们从公司发布的招聘信息角度来看，从通常文字角度理解认为是基本工资5000元，如要加班后5000元。则公司需载明基本工资+加班工资不低于5000元。所以，本律师认为陈某的月基本工资应为5000元，而非加班后5000元

数据分析经典模型 | 用RFM模型衡量用户价值#数字化##数据分析##互联网##可视化##运营##程序员#

RFM分析是美国数据库营销研究所提出的一种实用的客户分析法，发现客户数据中有三个神奇的要素：

⭕️R 离最近一次购买的时间有多远

⭕️F 最近一段时间购买的次数

⭕️M 消费金额，代表客户的消费能力

用这三个指标，把客户分成了八类⬇️

①重要价值客户： 最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高（VIP）

②重要保持客户： 最近消费时间较远，消费金额和频次都很高。

③重要挽留客户 最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当基于挽留措施。

④重要挽回客户： 最近消费时间较远，消费金额和频次都很高。

⑤一般价值客户 ： 最近消费时间近，频率高但消费金额低，需要提高其客单价。

⑥一般保持客户： 最近消费时间较远、消费频次高，但金额不高。

⑦一般发展客户： 最近消费时间较近、消费金额，频次都不高。

⑧流失客户： 都不高。

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通过这种分析，可以帮我们定位到最有可能成为品牌忠诚客户的群体，让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。图五是用FineBI做的一个RFM分析，客户已经被分成不同类别，我们只要按照类别去针对性得制定营销策略就OK啦，另外还可以做RFM模型可视化仪表盘，用可视化的形式展现客户价值。