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HBuyer [iPhone]

飞 陈が配信するiPhoneアプリ「HBuyer」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「ユーティリティ」「ライフスタイル」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「HBuyer」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

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飞 陈のツールアプリ

「HBuyer」は、飞 陈が配信するツールアプリです。

ユーティリティ ライフスタイル

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン1.0.6が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(7/30)


  • 2020年6月1日(月)にiPhone版がリリース!


最新更新情報

version1.0.6が、2024年7月30日(火)にリリース

Thanks for using ! This update contains multiple bug fixes and performance improvements.

使い方や遊び方

Base on big data and AI technology to help you find more customers or purchasers precisely all over the world



You can accurately find the customer resources you want according to the country, region and industry classification.
Our strengths:
1. Rich customer resources, massive data resources and updated every day;
2. Using AI word segmentation technology for you to accurately find buyers;
3. It is obtained by big data analysis technology; the data content includes [enterprise name, enterprise type, industry of enterprise, name of contact person of enterprise, name of person in charge of enterprise, address of enterprise, contact number, fax, email of person in charge directly of enterprise, email of person in charge indirectly of enterprise, official website of enterprise];
4. Query export data sent to your mailbox.
5. Calculate and analyze the customer resources you need and push them to your mailbox.
You can touch us by email nakai99@163.com if you need.
采用大数据和人工智能AI技术,帮助你在全世界精准找到更多的客户或者采购商
您可以按照国家区域,行业分类,精准查找到您想要的客户资源。
我们的优势:
1、客户资源丰富,海量级数据资源且每天更新;
2、采用人工智能分词技术为你精准找到采购商;
3、采用大数据分析技术得出;数据内容包含【企业名称、企业类型、企业所属行业、企业联系人姓名、企业负责人姓名、企业地址、联系电话、传真、企业直接负责人邮箱、企业间接负责人邮箱、企业官网】;
4、查询导出数据发送到您的邮箱。
5、计算分析您需要的客户资源推送到您的邮箱。

最新ストアランキングと月間ランキング推移

HBuyerのiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
12.0 以降
容量
1.4 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
あり
更新日
2024/07/30

リリース日
2020/06/01

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

※この結果はHBuyerのユーザー解析データに基づいています。

アプリ内課金の売れ筋ランキング

  • 1位: 1年VIP会员服务 (2200円)

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

チョー気持ちいい!!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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