交叉銷售定義如下：

1、借助CRM（客戶關(guān)系管理）,，發(fā)現(xiàn)有顧客的多種需求，并通過(guò)滿足其需求而銷售多種相關(guān)服務(wù)或產(chǎn)品的一種新興營(yíng)銷方式,。

2,、是一種從橫向角度開發(fā)產(chǎn)品市場(chǎng)的方式，是營(yíng)銷人員在完成本職工作以后,，主動(dòng)積極的向現(xiàn)有客戶,、市場(chǎng)等銷售其他的、額外的產(chǎn)品或服務(wù),。

什么是交叉銷售,？簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，就是向擁有本公司A產(chǎn)品的客戶推銷本公司B產(chǎn)品,。它有兩大功能：

其一,，可以增強(qiáng)客戶忠誠(chéng)度。如果客戶購(gòu)買本公司的產(chǎn)品和服務(wù)越多,，客戶流失的可能性就越小,。來(lái)自銀行的數(shù)據(jù)顯示：購(gòu)買兩種產(chǎn)品的客戶的流失率是55%，而擁有4個(gè)或更多產(chǎn)品或服務(wù)的流失率幾乎是0,。

其二,，交叉銷售也可以增加利潤(rùn)。實(shí)踐證明,，將一種產(chǎn)品和服務(wù)推銷給一個(gè)現(xiàn)有客戶的成本遠(yuǎn)低于吸收一個(gè)新客戶的成本,。來(lái)自信用卡公司的數(shù)據(jù)顯示：平均說(shuō)來(lái)，信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤(rùn),。由此可見,，吸收新客戶的成本是非常高的，而對(duì)現(xiàn)有客戶進(jìn)行交叉銷售,，也自然成為許多公司增加投資回報(bào)的捷徑,。

找產(chǎn)品

如何有效地進(jìn)行交叉銷售？尋找合適的產(chǎn)品自然是第一步,。目前有兩種方法：業(yè)務(wù)靈感和數(shù)據(jù)挖掘,。

有些時(shí)候，業(yè)務(wù)靈感可以告訴公司，哪些產(chǎn)品需要進(jìn)行交叉銷售,。比如,，房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個(gè)產(chǎn)品。再比如,，一個(gè)公司最近新開發(fā)了一個(gè)具有戰(zhàn)略意義的產(chǎn)品,，那么該產(chǎn)品本身就是一個(gè)交叉銷售的好選擇。

業(yè)務(wù)靈感的確是一個(gè)快速確定交叉銷售產(chǎn)品的方法,。但是,，僅僅依賴業(yè)務(wù)靈感可能會(huì)喪失許多商機(jī)，因?yàn)樵谀承┣闆r下,，一些好的交叉銷售產(chǎn)品并不是直觀可見的,。因此，如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機(jī),，有一個(gè)最好用的工具――數(shù)據(jù)挖掘,。

鏈接分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法，它可以從歷史數(shù)據(jù)中找到產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)關(guān)系,，從而產(chǎn)生出最恰當(dāng)?shù)慕徊驿N售產(chǎn)品或服務(wù)。但是,，鏈接分析的結(jié)果必須依賴業(yè)務(wù)知識(shí)來(lái)審核其準(zhǔn)確性和價(jià)值,，因此，在實(shí)際應(yīng)用中,，又常常將業(yè)務(wù)靈感和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來(lái),，以確定合適的交叉銷售產(chǎn)品。

尋下家

一旦確定了要推銷的產(chǎn)品,，下面的問(wèn)題是――推銷給誰(shuí),？

數(shù)據(jù)挖掘有很多方法都能幫助解決這個(gè)問(wèn)題。而采用鏈接準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行客戶定位,，便是其中之一,。

鏈接分析主要是了解不同產(chǎn)品之間同時(shí)或前后發(fā)生的購(gòu)買關(guān)系，從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價(jià)值的建議,。

鏈接分析起源于零售業(yè),，它的一個(gè)典型例子就是啤酒和尿布的故事。數(shù)據(jù)挖掘人員通過(guò)對(duì)交易數(shù)據(jù)的分析,，發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布同時(shí)購(gòu)買的相關(guān)程度很高,。再經(jīng)進(jìn)一步的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，原來(lái)是有孩子的父親在給自己購(gòu)買啤酒時(shí),，也常會(huì)給自己剛出生不久的子女購(gòu)買尿布,。根據(jù)以上信息，超市人員便及時(shí)調(diào)整了物品的擺放結(jié)構(gòu)，從而讓客戶的購(gòu)買更加方便,。目前,，類似的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已在國(guó)外許多銀行中廣泛使用，針對(duì)既有客戶推銷不同的產(chǎn)品和服務(wù),。

一個(gè)鏈接準(zhǔn)則通常包括“準(zhǔn)則體”,、“準(zhǔn)則頭”、“支持度”,、“置信度”以及“提升度”,。

下表便是一個(gè)采用IBM Intelligent Miner進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的案例：

置信度(%)類型 提升度 準(zhǔn)則體 準(zhǔn)則頭

0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款

這個(gè)準(zhǔn)則說(shuō)明：有28.5%的VISA金卡用戶購(gòu)買了房屋貸款，它的購(gòu)買率是平均的10.7倍,。這個(gè)準(zhǔn)則的客戶數(shù)目占總客戶群的0.85%(關(guān)于準(zhǔn)則的詳細(xì)定義請(qǐng)參考IBM Intelligent Miner的說(shuō)明書),。根據(jù)這個(gè)準(zhǔn)則我們可以知道，將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個(gè)很好的選擇,。

第二種方法就是應(yīng)用分類模型對(duì)所有客戶購(gòu)買該指定產(chǎn)品的可能性進(jìn)行預(yù)測(cè),，從而發(fā)現(xiàn)誰(shuí)最有可能購(gòu)買該產(chǎn)品。

第三種方法可以結(jié)合鏈接分析和分類預(yù)測(cè),，對(duì)準(zhǔn)則體所篩選出來(lái)的客戶進(jìn)行預(yù)測(cè),。每一種數(shù)據(jù)挖掘方案都各有所長(zhǎng)，至于什么方案最優(yōu),，要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用和模型結(jié)果來(lái)確定,。

銷售過(guò)程

通常來(lái)講，如果具備客戶的產(chǎn)品購(gòu)買信息,，就可以應(yīng)用鏈接分析的方法來(lái)了解產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)程度,，從而確定交叉銷售的對(duì)象。鏈接分析將產(chǎn)生許多鏈接準(zhǔn)則,，如何從眾多的準(zhǔn)則中挑選出有意義的部分,，這就需要業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合。

從數(shù)據(jù)挖掘角度看,，主要是選擇那些提升度,、置信度、和支持度都比較高的準(zhǔn)則,；從業(yè)務(wù)角度看,，主要是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘挑選出的準(zhǔn)則進(jìn)行評(píng)估，從而挑選出正確的和有價(jià)值的一些交叉銷售鏈接準(zhǔn)則,。

在挑選完以后,，那些在“準(zhǔn)則體”中沒有購(gòu)買“準(zhǔn)則頭”的客戶，就是潛在的客戶,。接下來(lái),，可以選擇全部的潛在客戶進(jìn)行交叉銷售,，也可以采用數(shù)據(jù)挖掘中分類的方法進(jìn)行評(píng)分，以便找出購(gòu)買性大的客戶,，從而進(jìn)一步提高購(gòu)買率,。

但是在有些情況下，我們可能不用去關(guān)心產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)程度,，而只需要從現(xiàn)有的客戶中找出最有可能購(gòu)買某指定產(chǎn)品的客戶,，并不限定這些客戶是什么產(chǎn)品的客戶。對(duì)于這種情形,，我們直接應(yīng)用分類模型就可以了,。

對(duì)于指定產(chǎn)品A，我們將收集客戶在購(gòu)買A之前的背景信息和其它產(chǎn)品的交易數(shù)據(jù),。對(duì)于購(gòu)買A的客戶,，可以將其賦值為1，而沒有買A的客戶,，則可以將其賦值為0,。

賦值完后，還要生成一系列的“集”,，如：用于建模的訓(xùn)練集,、用于測(cè)試的測(cè)試集以及用于應(yīng)用的應(yīng)用集。集合的生成可以采用時(shí)間窗口移動(dòng)法或者隨機(jī)采樣法,。

之后,，便可以采用不同的分類方法(邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、徑向基函數(shù)、決策樹等)進(jìn)行建模,，再由提升圖來(lái)衡量模型的質(zhì)量,，最終來(lái)選擇最佳預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。

在零售行業(yè),，因?yàn)槔麧?rùn)和產(chǎn)品數(shù)量的密切相關(guān),，購(gòu)買產(chǎn)品越多利潤(rùn)就越大，所以對(duì)于這類行業(yè)的交叉銷售,，只要采用上面的過(guò)程就可以了,。

但是對(duì)于一些服務(wù)行業(yè)，比如銀行業(yè),，由于有較大的日常維護(hù)和服務(wù)的開銷,，因此不是每個(gè)客戶的每件產(chǎn)品都會(huì)有利潤(rùn)。如果銀行在實(shí)施交叉銷售一些產(chǎn)品后導(dǎo)致該客戶的利潤(rùn)減少,，將是一件“吃力不討好”的事,。如何避免這類事情的發(fā)生,，一個(gè)好辦法就是在挖掘過(guò)程中增加利潤(rùn)分析。

利潤(rùn)分析有很多思路,。對(duì)于采用鏈接分析的方案,，可以采用統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)比較在購(gòu)買產(chǎn)品前、后的利潤(rùn)變化情況,，去掉那些在購(gòu)買新產(chǎn)品后出現(xiàn)利潤(rùn)下降的交叉銷售模式,。對(duì)于分類模型，則可以在建模的時(shí)候只對(duì)那些購(gòu)買了產(chǎn)品后出現(xiàn)利潤(rùn)增長(zhǎng)的客戶賦值為1,，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的目標(biāo)導(dǎo)向有利潤(rùn)增長(zhǎng)的交叉銷售,。再或者，可以另外建立一個(gè)利潤(rùn)預(yù)測(cè)模型,，并將購(gòu)買該產(chǎn)品的可能性和利潤(rùn)結(jié)合起來(lái),，從而選擇那些可能性和利潤(rùn)都高的客戶進(jìn)行交叉銷售。

參見什么是交叉銷售,？簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái),，就是向擁有本公司A產(chǎn)品的客戶推銷本公司B產(chǎn)品。它有兩大功能：

其一,，可以增強(qiáng)客戶忠誠(chéng)度,。如果客戶購(gòu)買本公司的產(chǎn)品和服務(wù)越多，客戶流失的可能性就越小,。來(lái)自銀行的數(shù)據(jù)顯示：購(gòu)買兩種產(chǎn)品的客戶的流失率是55%,，而擁有4個(gè)或更多產(chǎn)品或服務(wù)的流失率幾乎是0。

其二,，交叉銷售也可以增加利潤(rùn),。實(shí)踐證明，將一種產(chǎn)品和服務(wù)推銷給一個(gè)現(xiàn)有客戶的成本遠(yuǎn)低于吸收一個(gè)新客戶的成本,。來(lái)自信用卡公司的數(shù)據(jù)顯示：平均說(shuō)來(lái),，信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤(rùn)。由此可見,，吸收新客戶的成本是非常高的,，而對(duì)現(xiàn)有客戶進(jìn)行交叉銷售，也自然成為許多公司增加投資回報(bào)的捷徑,。

找產(chǎn)品

如何有效地進(jìn)行交叉銷售,？尋找合適的產(chǎn)品自然是第一步。目前有兩種方法：業(yè)務(wù)靈感和數(shù)據(jù)挖掘,。

有些時(shí)候,，業(yè)務(wù)靈感可以告訴公司，哪些產(chǎn)品需要進(jìn)行交叉銷售,。比如,，房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個(gè)產(chǎn)品,。再比如，一個(gè)公司最近新開發(fā)了一個(gè)具有戰(zhàn)略意義的產(chǎn)品,，那么該產(chǎn)品本身就是一個(gè)交叉銷售的好選擇,。

業(yè)務(wù)靈感的確是一個(gè)快速確定交叉銷售產(chǎn)品的方法。但是,，僅僅依賴業(yè)務(wù)靈感可能會(huì)喪失許多商機(jī),，因?yàn)樵谀承┣闆r下，一些好的交叉銷售產(chǎn)品并不是直觀可見的,。因此,，如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機(jī)，有一個(gè)最好用的工具――數(shù)據(jù)挖掘,。

鏈接分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法,，它可以從歷史數(shù)據(jù)中找到產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)關(guān)系，從而產(chǎn)生出最恰當(dāng)?shù)慕徊驿N售產(chǎn)品或服務(wù),。但是,，鏈接分析的結(jié)果必須依賴業(yè)務(wù)知識(shí)來(lái)審核其準(zhǔn)確性和價(jià)值，因此,，在實(shí)際應(yīng)用中,，又常常將業(yè)務(wù)靈感和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來(lái)，以確定合適的交叉銷售產(chǎn)品,。

尋下家

一旦確定了要推銷的產(chǎn)品,，下面的問(wèn)題是――推銷給誰(shuí)？

數(shù)據(jù)挖掘有很多方法都能幫助解決這個(gè)問(wèn)題,。而采用鏈接準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行客戶定位,，便是其中之一。

鏈接分析主要是了解不同產(chǎn)品之間同時(shí)或前后發(fā)生的購(gòu)買關(guān)系,，從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價(jià)值的建議,。

鏈接分析起源于零售業(yè)，它的一個(gè)典型例子就是啤酒和尿布的故事,。數(shù)據(jù)挖掘人員通過(guò)對(duì)交易數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布同時(shí)購(gòu)買的相關(guān)程度很高,。再經(jīng)進(jìn)一步的調(diào)查發(fā)現(xiàn),，原來(lái)是有孩子的父親在給自己購(gòu)買啤酒時(shí)，也常會(huì)給自己剛出生不久的子女購(gòu)買尿布,。根據(jù)以上信息,，超市人員便及時(shí)調(diào)整了物品的擺放結(jié)構(gòu)，從而讓客戶的購(gòu)買更加方便,。目前,，類似的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已在國(guó)外許多銀行中廣泛使用,，針對(duì)既有客戶推銷不同的產(chǎn)品和服務(wù)。

一個(gè)鏈接準(zhǔn)則通常包括“準(zhǔn)則體”,、“準(zhǔn)則頭”,、“支持度”、“置信度”以及“提升度”,。

下表便是一個(gè)采用IBM Intelligent Miner進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的案例：

置信度(%)類型 提升度 準(zhǔn)則體 準(zhǔn)則頭

0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款

這個(gè)準(zhǔn)則說(shuō)明：有28.5%的VISA金卡用戶購(gòu)買了房屋貸款,，它的購(gòu)買率是平均的10.7倍。這個(gè)準(zhǔn)則的客戶數(shù)目占總客戶群的0.85%(關(guān)于準(zhǔn)則的詳細(xì)定義請(qǐng)參考IBM Intelligent Miner的說(shuō)明書),。根據(jù)這個(gè)準(zhǔn)則我們可以知道,，將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個(gè)很好的選擇。

第二種方法就是應(yīng)用分類模型對(duì)所有客戶購(gòu)買該指定產(chǎn)品的可能性進(jìn)行預(yù)測(cè),，從而發(fā)現(xiàn)誰(shuí)最有可能購(gòu)買該產(chǎn)品,。

第三種方法可以結(jié)合鏈接分析和分類預(yù)測(cè)，對(duì)準(zhǔn)則體所篩選出來(lái)的客戶進(jìn)行預(yù)測(cè),。每一種數(shù)據(jù)挖掘方案都各有所長(zhǎng),，至于什么方案最優(yōu)，要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用和模型結(jié)果來(lái)確定,。

銷售過(guò)程

通常來(lái)講,，如果具備客戶的產(chǎn)品購(gòu)買信息，就可以應(yīng)用鏈接分析的方法來(lái)了解產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)程度,，從而確定交叉銷售的對(duì)象,。鏈接分析將產(chǎn)生許多鏈接準(zhǔn)則，如何從眾多的準(zhǔn)則中挑選出有意義的部分,，這就需要業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合,。

從數(shù)據(jù)挖掘角度看，主要是選擇那些提升度,、置信度,、和支持度都比較高的準(zhǔn)則；從業(yè)務(wù)角度看,，主要是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘挑選出的準(zhǔn)則進(jìn)行評(píng)估,，從而挑選出正確的和有價(jià)值的一些交叉銷售鏈接準(zhǔn)則。

在挑選完以后,，那些在“準(zhǔn)則體”中沒有購(gòu)買“準(zhǔn)則頭”的客戶,，就是潛在的客戶。接下來(lái),，可以選擇全部的潛在客戶進(jìn)行交叉銷售,，也可以采用數(shù)據(jù)挖掘中分類的方法進(jìn)行評(píng)分，以便找出購(gòu)買性大的客戶,，從而進(jìn)一步提高購(gòu)買率,。

但是在有些情況下,，我們可能不用去關(guān)心產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)程度，而只需要從現(xiàn)有的客戶中找出最有可能購(gòu)買某指定產(chǎn)品的客戶,，并不限定這些客戶是什么產(chǎn)品的客戶,。對(duì)于這種情形，我們直接應(yīng)用分類模型就可以了,。

對(duì)于指定產(chǎn)品A,，我們將收集客戶在購(gòu)買A之前的背景信息和其它產(chǎn)品的交易數(shù)據(jù)。對(duì)于購(gòu)買A的客戶,，可以將其賦值為1,，而沒有買A的客戶，則可以將其賦值為0,。

賦值完后,，還要生成一系列的“集”，如：用于建模的訓(xùn)練集,、用于測(cè)試的測(cè)試集以及用于應(yīng)用的應(yīng)用集,。集合的生成可以采用時(shí)間窗口移動(dòng)法或者隨機(jī)采樣法。

之后,，便可以采用不同的分類方法(邏輯回歸,、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù),、決策樹等)進(jìn)行建模,，再由提升圖來(lái)衡量模型的質(zhì)量，最終來(lái)選擇最佳預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用,。

在零售行業(yè),，因?yàn)槔麧?rùn)和產(chǎn)品數(shù)量的密切相關(guān)，購(gòu)買產(chǎn)品越多利潤(rùn)就越大,，所以對(duì)于這類行業(yè)的交叉銷售,，只要采用上面的過(guò)程就可以了。

但是對(duì)于一些服務(wù)行業(yè),，比如銀行業(yè),，由于有較大的日常維護(hù)和服務(wù)的開銷，因此不是每個(gè)客戶的每件產(chǎn)品都會(huì)有利潤(rùn),。如果銀行在實(shí)施交叉銷售一些產(chǎn)品后導(dǎo)致該客戶的利潤(rùn)減少,，將是一件“吃力不討好”的事。如何避免這類事情的發(fā)生,，一個(gè)好辦法就是在挖掘過(guò)程中增加利潤(rùn)分析。

利潤(rùn)分析有很多思路,。對(duì)于采用鏈接分析的方案,，可以采用統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)比較在購(gòu)買產(chǎn)品前,、后的利潤(rùn)變化情況，去掉那些在購(gòu)買新產(chǎn)品后出現(xiàn)利潤(rùn)下降的交叉銷售模式,。對(duì)于分類模型,，則可以在建模的時(shí)候只對(duì)那些購(gòu)買了產(chǎn)品后出現(xiàn)利潤(rùn)增長(zhǎng)的客戶賦值為1，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的目標(biāo)導(dǎo)向有利潤(rùn)增長(zhǎng)的交叉銷售,。再或者,，可以另外建立一個(gè)利潤(rùn)預(yù)測(cè)模型，并將購(gòu)買該產(chǎn)品的可能性和利潤(rùn)結(jié)合起來(lái),，從而選擇那些可能性和利潤(rùn)都高的客戶進(jìn)行交叉銷售,。

什么是交叉銷售？簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái),，就是向擁有本公司A產(chǎn)品的客戶推銷本公司B產(chǎn)品,。它有兩大功能：

其一，可以增強(qiáng)客戶忠誠(chéng)度,。如果客戶購(gòu)買本公司的產(chǎn)品和服務(wù)越多,，客戶流失的可能性就越小。來(lái)自銀行的數(shù)據(jù)顯示：購(gòu)買兩種產(chǎn)品的客戶的流失率是55%,，而擁有4個(gè)或更多產(chǎn)品或服務(wù)的流失率幾乎是0,。

其二，交叉銷售也可以增加利潤(rùn),。實(shí)踐證明,，將一種產(chǎn)品和服務(wù)推銷給一個(gè)現(xiàn)有客戶的成本遠(yuǎn)低于吸收一個(gè)新客戶的成本。來(lái)自信用卡公司的數(shù)據(jù)顯示：平均說(shuō)來(lái),，信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤(rùn),。由此可見，吸收新客戶的成本是非常高的,，而對(duì)現(xiàn)有客戶進(jìn)行交叉銷售,，也自然成為許多公司增加投資回報(bào)的捷徑。

找產(chǎn)品

如何有效地進(jìn)行交叉銷售,？尋找合適的產(chǎn)品自然是第一步,。目前有兩種方法：業(yè)務(wù)靈感和數(shù)據(jù)挖掘。

有些時(shí)候,，業(yè)務(wù)靈感可以告訴公司,，哪些產(chǎn)品需要進(jìn)行交叉銷售。比如,，房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個(gè)產(chǎn)品,。再比如，一個(gè)公司最近新開發(fā)了一個(gè)具有戰(zhàn)略意義的產(chǎn)品，那么該產(chǎn)品本身就是一個(gè)交叉銷售的好選擇,。

業(yè)務(wù)靈感的確是一個(gè)快速確定交叉銷售產(chǎn)品的方法,。但是，僅僅依賴業(yè)務(wù)靈感可能會(huì)喪失許多商機(jī),，因?yàn)樵谀承┣闆r下,，一些好的交叉銷售產(chǎn)品并不是直觀可見的。因此,，如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機(jī),，有一個(gè)最好用的工具――數(shù)據(jù)挖掘。

鏈接分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法,，它可以從歷史數(shù)據(jù)中找到產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)關(guān)系,，從而產(chǎn)生出最恰當(dāng)?shù)慕徊驿N售產(chǎn)品或服務(wù)。但是,，鏈接分析的結(jié)果必須依賴業(yè)務(wù)知識(shí)來(lái)審核其準(zhǔn)確性和價(jià)值,，因此，在實(shí)際應(yīng)用中,，又常常將業(yè)務(wù)靈感和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來(lái),，以確定合適的交叉銷售產(chǎn)品。

尋下家

一旦確定了要推銷的產(chǎn)品,，下面的問(wèn)題是――推銷給誰(shuí),？

數(shù)據(jù)挖掘有很多方法都能幫助解決這個(gè)問(wèn)題。而采用鏈接準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行客戶定位,，便是其中之一,。

鏈接分析主要是了解不同產(chǎn)品之間同時(shí)或前后發(fā)生的購(gòu)買關(guān)系，從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價(jià)值的建議,。

鏈接分析起源于零售業(yè),，它的一個(gè)典型例子就是啤酒和尿布的故事。數(shù)據(jù)挖掘人員通過(guò)對(duì)交易數(shù)據(jù)的分析,，發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布同時(shí)購(gòu)買的相關(guān)程度很高,。再經(jīng)進(jìn)一步的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，原來(lái)是有孩子的父親在給自己購(gòu)買啤酒時(shí),，也常會(huì)給自己剛出生不久的子女購(gòu)買尿布,。根據(jù)以上信息，超市人員便及時(shí)調(diào)整了物品的擺放結(jié)構(gòu),，從而讓客戶的購(gòu)買更加方便,。目前，類似的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已在國(guó)外許多銀行中廣泛使用,，針對(duì)既有客戶推銷不同的產(chǎn)品和服務(wù),。

一個(gè)鏈接準(zhǔn)則通常包括“準(zhǔn)則體”、“準(zhǔn)則頭”、“支持度”,、“置信度”以及“提升度”,。

下表便是一個(gè)采用IBM Intelligent Miner進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的案例：

置信度(%)類型 提升度 準(zhǔn)則體 準(zhǔn)則頭

0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款

這個(gè)準(zhǔn)則說(shuō)明：有28.5%的VISA金卡用戶購(gòu)買了房屋貸款，它的購(gòu)買率是平均的10.7倍,。這個(gè)準(zhǔn)則的客戶數(shù)目占總客戶群的0.85%(關(guān)于準(zhǔn)則的詳細(xì)定義請(qǐng)參考IBM Intelligent Miner的說(shuō)明書)。根據(jù)這個(gè)準(zhǔn)則我們可以知道,，將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個(gè)很好的選擇,。

第二種方法就是應(yīng)用分類模型對(duì)所有客戶購(gòu)買該指定產(chǎn)品的可能性進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而發(fā)現(xiàn)誰(shuí)最有可能購(gòu)買該產(chǎn)品,。

第三種方法可以結(jié)合鏈接分析和分類預(yù)測(cè),，對(duì)準(zhǔn)則體所篩選出來(lái)的客戶進(jìn)行預(yù)測(cè)。每一種數(shù)據(jù)挖掘方案都各有所長(zhǎng),，至于什么方案最優(yōu),，要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用和模型結(jié)果來(lái)確定。

銷售過(guò)程

通常來(lái)講,，如果具備客戶的產(chǎn)品購(gòu)買信息,，就可以應(yīng)用鏈接分析的方法來(lái)了解產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)程度，從而確定交叉銷售的對(duì)象,。鏈接分析將產(chǎn)生許多鏈接準(zhǔn)則,，如何從眾多的準(zhǔn)則中挑選出有意義的部分，這就需要業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合,。

從數(shù)據(jù)挖掘角度看,，主要是選擇那些提升度、置信度,、和支持度都比較高的準(zhǔn)則,；從業(yè)務(wù)角度看，主要是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘挑選出的準(zhǔn)則進(jìn)行評(píng)估,，從而挑選出正確的和有價(jià)值的一些交叉銷售鏈接準(zhǔn)則,。

在挑選完以后，那些在“準(zhǔn)則體”中沒有購(gòu)買“準(zhǔn)則頭”的客戶,，就是潛在的客戶,。接下來(lái)，可以選擇全部的潛在客戶進(jìn)行交叉銷售,，也可以采用數(shù)據(jù)挖掘中分類的方法進(jìn)行評(píng)分,，以便找出購(gòu)買性大的客戶，從而進(jìn)一步提高購(gòu)買率,。

但是在有些情況下,，我們可能不用去關(guān)心產(chǎn)品和產(chǎn)品之間的相關(guān)程度，而只需要從現(xiàn)有的客戶中找出最有可能購(gòu)買某指定產(chǎn)品的客戶，并不限定這些客戶是什么產(chǎn)品的客戶,。對(duì)于這種情形,，我們直接應(yīng)用分類模型就可以了。

對(duì)于指定產(chǎn)品A,，我們將收集客戶在購(gòu)買A之前的背景信息和其它產(chǎn)品的交易數(shù)據(jù),。對(duì)于購(gòu)買A的客戶，可以將其賦值為1,，而沒有買A的客戶,，則可以將其賦值為0。

賦值完后,，還要生成一系列的“集”,，如：用于建模的訓(xùn)練集、用于測(cè)試的測(cè)試集以及用于應(yīng)用的應(yīng)用集,。集合的生成可以采用時(shí)間窗口移動(dòng)法或者隨機(jī)采樣法,。

之后，便可以采用不同的分類方法(邏輯回歸,、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、徑向基函數(shù)、決策樹等)進(jìn)行建模,，再由提升圖來(lái)衡量模型的質(zhì)量,，最終來(lái)選擇最佳預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。

在零售行業(yè),，因?yàn)槔麧?rùn)和產(chǎn)品數(shù)量的密切相關(guān),，購(gòu)買產(chǎn)品越多利潤(rùn)就越大，所以對(duì)于這類行業(yè)的交叉銷售,，只要采用上面的過(guò)程就可以了,。

但是對(duì)于一些服務(wù)行業(yè)，比如銀行業(yè),，由于有較大的日常維護(hù)和服務(wù)的開銷,，因此不是每個(gè)客戶的每件產(chǎn)品都會(huì)有利潤(rùn)。如果銀行在實(shí)施交叉銷售一些產(chǎn)品后導(dǎo)致該客戶的利潤(rùn)減少,，將是一件“吃力不討好”的事,。如何避免這類事情的發(fā)生，一個(gè)好辦法就是在挖掘過(guò)程中增加利潤(rùn)分析,。

利潤(rùn)分析有很多思路,。對(duì)于采用鏈接分析的方案，可以采用統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)比較在購(gòu)買產(chǎn)品前,、后的利潤(rùn)變化情況,，去掉那些在購(gòu)買新產(chǎn)品后出現(xiàn)利潤(rùn)下降的交叉銷售模式,。對(duì)于分類模型，則可以在建模的時(shí)候只對(duì)那些購(gòu)買了產(chǎn)品后出現(xiàn)利潤(rùn)增長(zhǎng)的客戶賦值為1,，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的目標(biāo)導(dǎo)向有利潤(rùn)增長(zhǎng)的交叉銷售,。再或者，可以另外建立一個(gè)利潤(rùn)預(yù)測(cè)模型,，并將購(gòu)買該產(chǎn)品的可能性和利潤(rùn)結(jié)合起來(lái),，從而選擇那些可能性和利潤(rùn)都高的客戶進(jìn)行交叉銷售。