1. 关键词过滤
- 基于公司名称：通过公司名称中的关键字进行筛选。通常物流公司和NVL供应商会在公司名称中包含以下关键词：
- 物流相关：Logistics、Freight、Shipping、Transport、Cargo、Courier、Express等。
- NVL供应商相关：Packaging、Packing、Box、Wrap、Container、Pallet等。
- 你可以在数据处理中设定关键词过滤器，将这些包含物流或NVL相关词汇的公司剔除。
2. 行业分类筛选
- 基于SIC或NAICS代码：海关数据中通常包含企业的行业分类信息，例如标准工业分类（SIC）或北美行业分类系统（NAICS）代码。物流公司和NVL供应商通常归类为特定行业，如：
- 物流公司：NAICS代码48-49系列（Transportation and Warehousing）。
- 包装公司：NAICS代码3222（Converted Paper Product Manufacturing，如纸箱、包装材料）。
- 根据这些代码，你可以快速筛选并剔除属于这些行业分类的公司。
3. 商品描述过滤
- 分析商品描述：物流公司和NVL供应商通常不会涉及实际产品的进出口，而是与运输、仓储、包装相关的服务或物品。你可以通过分析商品描述字段，筛选出与物流或包装相关的关键词，如：
- Logistics services（物流服务）
- Packaging materials（包装材料）
- Warehousing（仓储）
- Freight forwarding（货运代理）
- 商品描述与服务类内容相关的条目可以被过滤掉。
4. 剔除特定的交易类型
- 根据交易类型或海关申报内容：物流和包装服务通常以“服务”形式出现，而不是实物商品的进出口。你可以根据海关数据中的交易类型字段（如实物商品 vs. 服务类交易），将服务类交易的公司剔除。
5. 地理位置和业务范围分析
- 使用地理位置信息：很多物流公司会有特定的业务范围或基地，通常位于港口、机场等物流集散地。结合地理位置信息（如公司所在的城市或区域），你可以对这些公司进行排除。
- 业务范围判断：查看海关数据中企业的详细业务范围，如果涉及物流服务、仓储或包装服务，可以标记为非目标客户并剔除。
6. 公司规模和联系人角色分析
- 根据公司规模和联系人职位：物流公司通常规模较大，尤其是国际物流公司。如果海关数据中包含公司的员工规模信息，可以将大规模物流企业排除。另外，查看联系人职位，如果是“Logistics Manager”或“Warehouse Manager”，也可以判断为物流或NVL相关企业。
7. 历史交易记录分析
- 分析交易伙伴和历史交易数据：通过海关数据中的历史交易信息，可以发现一个企业是否频繁与其他物流公司、包装材料供应商发生业务往来。这样的企业可能本身就是物流或NVL供应商，可以根据这些交易模式将其剔除。
8. 利用第三方数据服务
- 使用外部数据服务：有一些第三方服务和数据库可以帮助你筛选企业的具体业务类型，如Dun & Bradstreet、Hoovers等。通过这些平台查询公司背景，确认其行业分类和主要业务领域，快速剔除不相关的物流和NVL企业。
9. 自定义剔除规则
- 基于历史经验的手动剔除：通过以往的经验，建立一套适合你的剔除标准。你可以创建一个“黑名单”，标记已知的物流和NVL供应商，并在数据处理中自动剔除这些企业。
10. 结合AI和自动化工具
- 使用AI和自动化工具进行数据清洗：可以引入AI技术，通过机器学习模型分析公司名称、行业、交易数据等信息，智能地预测哪些公司是物流和NVL供应商，并自动剔除。通过训练模型，可以持续提高数据筛选的准确性。
除了以上方式，可以使用品推的海关数据，品推的海关数据经过精细化处理，已经自动剔除了物流公司和NVL供应商，确保您获取的都是高价值的潜在客户信息。我们通过智能算法和大数据分析，精准识别与您业务相关的真实买家，避免了无效数据的干扰。无论是寻找直接采购商还是行业大客户，品推科技的海关数据都为您节省时间和精力，让您专注于与真正的潜在客户建立联系，快速推动国际业务发展，实现订单增长。
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