1. 什麼是交叉性營銷
交叉營銷,指通過把時間,金錢、構想、活動或演示空間等資源內整合,為任何企業容,包括家庭式小企業、大企業或特許經營店提供一個低成本的渠道,去接觸更多的潛在客戶的一種營銷方法。交叉營銷已經成為企業開展合作的重要內容,甚至是並購得以發生的基礎。
交叉營銷也並非僅僅適用於大型企業,只要具備一定的條件,各種規模的企業都可以在一定范圍內開展交叉營銷幫助企業在激烈的市場競爭中脫穎而出;保持銷售旺淡季現金流的平衡;激發人們更多購物的動機;費用相同或減少的情況下,能更頻繁地接觸更多潛在客戶;培養與客戶和社團間的信任。
2. 什麼是交叉銷售
什麼是交叉銷售?簡單說來,就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能:
其一,可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多,客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示:購買兩種產品的客戶的流失率是55%,而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。
其二,交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明,將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示:平均說來,信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見,吸收新客戶的成本是非常高的,而對現有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。
找產品
如何有效地進行交叉銷售?尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法:業務靈感和數據挖掘。
有些時候,業務靈感可以告訴公司,哪些產品需要進行交叉銷售。比如,房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如,一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品,那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。
業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是,僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機,因為在某些情況下,一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此,如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機,有一個最好用的工具——數據挖掘。
鏈接分析是數據挖掘中的一種方法,它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系,從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是,鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值,因此,在實際應用中,又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來,以確定合適的交叉銷售產品。
尋下家
一旦確定了要推銷的產品,下面的問題是——推銷給誰?
數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位,便是其中之一。
鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系,從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。
鏈接分析起源於零售業,它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析,發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現,原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息,超市人員便及時調整了物品的擺放結構,從而讓客戶的購買更加方便。目前,類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用,針對既有客戶推銷不同的產品和服務。
一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。
下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例:
置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款
這個准則說明:有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款,它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道,將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。
第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測,從而發現誰最有可能購買該產品。
第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測,對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長,至於什麼方案最優,要根據實際應用和模型結果來確定。
銷售過程
通常來講,如果具備客戶的產品購買信息,就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度,從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則,如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分,這就需要業務知識和數據挖掘的結合。
從數據挖掘角度看,主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則;從業務角度看,主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估,從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。
在挑選完以後,那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶,就是潛在的客戶。接下來,可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售,也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分,以便找出購買性大的客戶,從而進一步提高購買率。
但是在有些情況下,我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度,而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶,並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形,我們直接應用分類模型就可以了。
對於指定產品A,我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買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。
賦值完後,還要生成一系列的「集」,如:用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。
之後,便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模,再由提升圖來衡量模型的質量,最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。
在零售行業,因為利潤和產品數量的密切相關,購買產品越多利潤就越大,所以對於這類行業的交叉銷售,只要採用上面的過程就可以了。
但是對於一些服務行業,比如銀行業,由於有較大的日常維護和服務的開銷,因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少,將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生,一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。
利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案,可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況,去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型,則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1,從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者,可以另外建立一個利潤預測模型,並將購買該產品的可能性和利潤結合起來,從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
參見什麼是交叉銷售?簡單說來,就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能:
其一,可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多,客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示:購買兩種產品的客戶的流失率是55%,而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。
其二,交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明,將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示:平均說來,信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見,吸收新客戶的成本是非常高的,而對現有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。
找產品
如何有效地進行交叉銷售?尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法:業務靈感和數據挖掘。
有些時候,業務靈感可以告訴公司,哪些產品需要進行交叉銷售。比如,房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如,一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品,那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。
業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是,僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機,因為在某些情況下,一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此,如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機,有一個最好用的工具——數據挖掘。
鏈接分析是數據挖掘中的一種方法,它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系,從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是,鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值,因此,在實際應用中,又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來,以確定合適的交叉銷售產品。
尋下家
一旦確定了要推銷的產品,下面的問題是——推銷給誰?
數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位,便是其中之一。
鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系,從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。
鏈接分析起源於零售業,它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析,發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現,原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息,超市人員便及時調整了物品的擺放結構,從而讓客戶的購買更加方便。目前,類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用,針對既有客戶推銷不同的產品和服務。
一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。
下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例:
置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款
這個准則說明:有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款,它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道,將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。
第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測,從而發現誰最有可能購買該產品。
第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測,對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長,至於什麼方案最優,要根據實際應用和模型結果來確定。
銷售過程
通常來講,如果具備客戶的產品購買信息,就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度,從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則,如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分,這就需要業務知識和數據挖掘的結合。
從數據挖掘角度看,主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則;從業務角度看,主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估,從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。
在挑選完以後,那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶,就是潛在的客戶。接下來,可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售,也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分,以便找出購買性大的客戶,從而進一步提高購買率。
但是在有些情況下,我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度,而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶,並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形,我們直接應用分類模型就可以了。
對於指定產品A,我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買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。
賦值完後,還要生成一系列的「集」,如:用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。
之後,便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模,再由提升圖來衡量模型的質量,最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。
在零售行業,因為利潤和產品數量的密切相關,購買產品越多利潤就越大,所以對於這類行業的交叉銷售,只要採用上面的過程就可以了。
但是對於一些服務行業,比如銀行業,由於有較大的日常維護和服務的開銷,因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少,將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生,一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。
利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案,可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況,去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型,則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1,從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者,可以另外建立一個利潤預測模型,並將購買該產品的可能性和利潤結合起來,從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
什麼是交叉銷售?簡單說來,就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能:
其一,可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多,客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示:購買兩種產品的客戶的流失率是55%,而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。
其二,交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明,將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示:平均說來,信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見,吸收新客戶的成本是非常高的,而對現有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。
找產品
如何有效地進行交叉銷售?尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法:業務靈感和數據挖掘。
有些時候,業務靈感可以告訴公司,哪些產品需要進行交叉銷售。比如,房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如,一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品,那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。
業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是,僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機,因為在某些情況下,一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此,如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機,有一個最好用的工具——數據挖掘。
鏈接分析是數據挖掘中的一種方法,它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系,從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是,鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值,因此,在實際應用中,又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來,以確定合適的交叉銷售產品。
尋下家
一旦確定了要推銷的產品,下面的問題是——推銷給誰?
數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位,便是其中之一。
鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系,從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。
鏈接分析起源於零售業,它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析,發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現,原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息,超市人員便及時調整了物品的擺放結構,從而讓客戶的購買更加方便。目前,類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用,針對既有客戶推銷不同的產品和服務。
一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。
下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例:
置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款
這個准則說明:有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款,它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道,將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。
第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測,從而發現誰最有可能購買該產品。
第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測,對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長,至於什麼方案最優,要根據實際應用和模型結果來確定。
銷售過程
通常來講,如果具備客戶的產品購買信息,就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度,從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則,如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分,這就需要業務知識和數據挖掘的結合。
從數據挖掘角度看,主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則;從業務角度看,主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估,從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。
在挑選完以後,那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶,就是潛在的客戶。接下來,可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售,也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分,以便找出購買性大的客戶,從而進一步提高購買率。
但是在有些情況下,我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度,而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶,並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形,我們直接應用分類模型就可以了。
對於指定產品A,我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買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。
賦值完後,還要生成一系列的「集」,如:用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。
之後,便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模,再由提升圖來衡量模型的質量,最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。
在零售行業,因為利潤和產品數量的密切相關,購買產品越多利潤就越大,所以對於這類行業的交叉銷售,只要採用上面的過程就可以了。
但是對於一些服務行業,比如銀行業,由於有較大的日常維護和服務的開銷,因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少,將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生,一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。
利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案,可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況,去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型,則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1,從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者,可以另外建立一個利潤預測模型,並將購買該產品的可能性和利潤結合起來,從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
參見http://www.itpub.net/322061.html
3. 交叉營銷的介紹
交叉營銷,指通來過把時間源,金錢、構想、活動或演示空間等資源整合,為任何企業,包括家庭式小企業、大企業或特許經營店提供一個低成本的渠道,去接觸更多的潛在客戶的一種營銷方法。交叉營銷已經成為企業開展合作的重要內容,甚至是並購得以發生的基礎。交叉營銷也並非僅僅適用於大型企業,只要具備一定的條件,各種規模的企業都可以在一定范圍內開展交叉營銷幫助企業在激烈的市場競爭中脫穎而出;保持銷售旺淡季現金流的平衡;激發人們更多購物的動機;費用相同或減少的情況下,能更頻繁地接觸更多潛在客戶;培養與客戶和社團間的信任。
4. 交叉營銷的交叉銷售
與交叉營銷密切相關的一個概念是「交叉銷售」,交叉銷售(Cross-selling)通常是發內現一位現有顧客的多種容需求,並通過滿足其需求而實現銷售多種相關的服務或產品的營銷方式。促成交叉銷售的各種策略和方法即「交叉營銷」。交叉銷售在傳統的銀行業和保險業等領域的作用最為明顯,因為消費者在購買這些產品或服務時必須提交真實的個人資料,這些數據一方面可以用來進一步分析顧客的需求(CRM中的數據挖掘就是典型的應用之一),作為市場調研的基礎,從而為顧客提供更多更好的服務,另一方面也可以在保護用戶個人隱私的前提下將這些用戶資源與其他具有互補型的企業互為開展營銷。
5. 什麼是交叉銷售
促成交叉銷售的各種策略和方法即交叉銷售。簡單的講,說服現有的客戶區購買另一種產品,也是根據客人的各種需求,在滿足需求的基礎上實現銷售多種相關的服務或產品的營銷方式。
交叉銷售在傳統的銀行業和保險業等領域的應用的作用最為明顯,因為消費者在購買這些產品或服務時必須提交真實的個人資料,這些數據一方面可以進一步來分析客戶的需求,作為市場調研的基礎,從而為客戶提供更多更好的服務;另一方面,也可以在保護用戶個人隱私的前提下將這些用戶資源與其他具有互補性的企業互為開展營銷。
交叉銷售的方法
個性化推薦系統是根據用戶的興趣特點和購買行為,向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品,從而實現交叉銷售。隨著電子商務規模的不斷擴大,商品個數和種類快速增長,顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的信息和產品過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。為了解決這些問題,個性化推薦系統應運而生。個性化推薦系統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平台,以幫助電子商務網站為其顧客購物提供完全個性化的決策支持和信息服務。購物網站的推薦系統為客戶推薦商品,自動完成個性化選擇商品的過程,滿足客戶的個性化需求,推薦基於:網站最熱賣商品,客戶所處城市,客戶過去的購買行為和購買記錄,推測客戶將來可能的購買行為。
在電子商務時代,商家通過購物網站提供了大量的商品,客戶無法一眼通過屏幕就了解所有的商品,也無法直接檢查商品的質量。所以,客戶需要一種電子購物助手,能根據客戶自己的興趣愛好推薦客戶可能感興趣或者滿意的商品。
它有兩大功能
其一,通過增加客戶的轉移成本,從而增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多,客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示:購買兩種產品的客戶的流失率是55%,而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。
其二,降低邊際銷售成本,提高利潤率。實踐證明,將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示:平均說來,信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見,吸收新客戶的成本是非常高的,而對現有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。
交叉銷售的形式
競爭性的產品:同樣類型但是品牌不同的產品,如都是液晶彩色電視機、主要參數均相同,當前產品是三星(SAMSUNG)的,推薦夏普(Sharp),飛利浦(Philips)等,供客戶對比。
互補性產品:和當前產品並沒有競爭性,但是具有補充性質,如果顧客一起購買會讓當前的產品得到更大的價值。對於新建五星級酒店的投資商在決定采購特靈(Trane-China)的中央空調的同時,也可選擇英格索蘭(Irco)的安保門禁系統。
同品牌產品:同一品牌的其他同類產品,如你在看蘋果(Apple)iPod的同時,銷售助理向你推薦MacBook Air。
配件產品:即這個產品的關聯的配件,如你在選購一台轎車時,將可選的保修服務、保險等推薦給你。
價格相似的產品:有些顧客買東西預算控製得比較嚴格,但是對品牌要求並不苛刻。這個時候,推薦價格相似的產品(注意選擇參數相似、不同的品牌的產品)給客戶,客戶可以拿來對比,最終下購買決定。有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。
交叉銷售可能面臨的挑戰
1.提供一致的、連貫的產品、服務和解決方案。只有在明顯感到系統的、集成的產品、服務或解決方案提供更多的價值的時候,客戶才會不選擇單個的產品、服務或解決方案。
2.確定獨特的目標客戶,並從客戶的觀點反向設計產品、服務和解決方案:理解他們的經驗、使用他們的語言、考慮他們的優先順序。
3.提供更新的銷售培訓。交叉銷售要求銷售人員掌握新的技能,了解客戶不同的決策流程,鑒別不同的關鍵決策者,用他們的語言與關鍵人物交流。
4.確定不同銷售團隊人員在交叉銷售各個階段的職責。
5.制定績效考核和獎金政策。
交叉銷售的典型案例:(啤酒與尿布)
在超市裡,有一個有趣的現象:尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話,而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例,並一直為商家所津津樂道。原來,美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班以後要為孩子買尿布。而丈夫在買完尿布之後又要順手買回自己愛喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起購買的機會還是很多的。是什麼讓沃爾瑪發現了尿布和啤酒之間的關系呢?正是商家通過對超市一年多原始交易數字進行詳細的數據分析,才發現了這對神奇的組合。
6. 如何有效地進行交叉營銷
1.尋找產品尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法:業務靈感和數據挖掘。有些時候,業務靈感可以告訴企業,哪些產品需要進行交叉銷售。業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是,僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機,因為在某些情況下,一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此,如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機,有一個最好用的工具――數據挖掘。鏈接分析是數據挖掘中的一種方法,它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系,從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是,鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值,因此,在實際應用中,又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來,以確定合適的交叉銷售產品。2. 客戶分析一旦確定了要推銷的產品,就必須進行客戶定位,主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系,從而為交叉銷售提供有價值的建議。通常來講,如果具備客戶的產品購買信息,就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度,從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析起源於零售業,它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析,發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現,原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息,超市人員便及時調整了物品的擺放結構,從而讓客戶的購買更加方便。目前,類似的數據挖掘技術也已在國外企業中廣泛使用,針對既有客戶推銷不同的產品和服務。應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測,從而發現誰最有可能購買該產品。 3.篩選預測對篩選出來的客戶進行預測,可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售,也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分,以便找出購買性大的客戶,從而進一步提高購買率。但是在有些情況下,我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度,而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶,並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形,我們直接應用分類模型就可以了。對於指定產品A,我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買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。運用科學、有效的市場細分標准和市場細分方法對所有客戶進行系統深入的市場細分。在對各個細分市場的增長潛力、競爭程度、資源要求等方面進行科學評估的基礎上選擇出明確的目標客戶群。 4.確定合作夥伴 企業總想以更少的精力和成本更頻繁地接觸更多潛在客戶,提供豐富的信息或優惠,以吸引人們購買產品或服務,就得尋找最能幫忙的合作夥伴。選擇合作夥伴時,應多考慮對方的信譽和他們服務的顧客群,而不是他們實際提供的產品或服務。最好的合作夥伴應具備下列特點:服務於相同的顧客群,但不存在競爭;夥伴企業中有相識的經理,有利於共事;服務企業想爭取的顧客;雙方的商業淡旺季互補,一方淡季時,另一方恰好是旺季,一方的客戶群至少同另一方現有的客戶群一樣大,擁有與對方不同的資源,包括高訪問量的網站,不同的細分市場等;雙方有可互相捆綁銷售的產品或服務;相兼容的價值觀念。與潛在合作夥伴接近時,先說明自己想探索一種新辦法,使他們以相同或更少的費用和時間接觸到更多顧客。然後自己試著描述一種打算嘗試的簡單方式,要清楚闡明交叉營銷的好處及責任。 5.效果評估為了提高今後的交叉營銷方案設計質量和交叉營銷活動效果,在每一次組合營銷活動結束後應主要根據方案設計時所制定的交叉營銷效果評估的標准和方法及時地對交叉營銷活動進行效果評估和經驗總結 ★直接效果評價。如用戶數量、營銷ROI、交叉營銷收入、交叉營銷成本等。 ★間接效果評價。如交叉營銷活動對新用戶和老用戶之間的影響、交叉營銷活動對相關業務之間的影響、交叉營銷活動對客戶忠誠度的影響、交叉營銷活動對長期效益和企業形象的影響、交叉營銷活動對聯盟合作關系的影響、交叉營銷活動對競爭關系及競爭格局的影響等。 ★經驗與教訓總結。要認真分析和總結在交叉營銷目的、市場細分、目標客戶群特點分析、合作夥伴選擇、產品選擇、方案設計、實施過程式控制制等方面的經驗或教訓
7. 什麼是交叉銷售的經營戰略
交叉銷售:藉助CRM(客戶關系管理),發現有顧客的多種需求,並通過滿足其需求而銷售多種相關服務或產品的一種新興營銷方式。交叉銷售(Cross Selling)是一種發現顧客多種需求,並滿足其多種需求的營銷方式,從橫向角度開發產品市場,是營銷人員在完成本職工作以後,主動積極的向現有客戶、市場等銷售其他的、額外的產品或服務。交叉銷售是在同一個客戶身上挖掘、開拓更多的顧客需求,而不是只滿足於客戶某次的購買需求,橫向的開拓市場。企業規模的大小,所在業務領域的不同和財務動機的區別使得人們對交叉銷售的定義會有所不同。其一,通過增加客戶的轉移成本,從而增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多,客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示:購買兩種產品的客戶的流失率是55%,而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。 其二,降低邊際銷售成本,提高利潤率。實踐證明,將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示:平均說來,信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見,吸收新客戶的成本是非常高的,而對現有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。 而從廣義來說,交叉銷售還包括向與客戶有關系的其他客戶推薦產品和服務。比如說,現在有A公司的市場部向你訂購一批復印機,你可以趁機向該公司的財務部或者其他部門推銷該產品。交叉銷售可能面臨的挑戰1.提供一致的、連貫的產品、服務和解決方案。只有在明顯感到系統的、集成的產品、服務或解決方案提供更多的價值的時候,客戶才會不選擇單個的產品、服務或解決方案。 2.確定獨特的目標客戶,並從客戶的觀點反向設計產品、服務和解決方案:理解他們的經驗、使用他們的語言、考慮他們的優先順序。 3.提供更新的銷售培訓。交叉銷售要求銷售人員掌握新的技能,了解客戶不同的決策流程,鑒別不同的關鍵決策者,用他們的語言與關鍵人物交流。 4.確定不同銷售團隊人員在交叉銷售各個階段的職責。 5.制定績效考核和獎金政策。
8. 什麼是交叉銷售
什麼是交叉銷售?簡單說來,就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能:
其一,可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多,客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示:購買兩種產品的客戶的流失率是55%,而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。
其二,交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明,將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示:平均說來,信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見,吸收新客戶的成本是非常高的,而對現有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。
找產品
如何有效地進行交叉銷售?尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法:業務靈感和數據挖掘。
有些時候,業務靈感可以告訴公司,哪些產品需要進行交叉銷售。比如,房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如,一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品,那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。
業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是,僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機,因為在某些情況下,一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此,如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機,有一個最好用的工具——數據挖掘。
鏈接分析是數據挖掘中的一種方法,它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系,從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是,鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值,因此,在實際應用中,又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來,以確定合適的交叉銷售產品。
尋下家
一旦確定了要推銷的產品,下面的問題是——推銷給誰?
數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位,便是其中之一。
鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系,從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。
鏈接分析起源於零售業,它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析,發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現,原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息,超市人員便及時調整了物品的擺放結構,從而讓客戶的購買更加方便。目前,類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用,針對既有客戶推銷不同的產品和服務。
一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。
下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例:
置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款
這個准則說明:有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款,它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道,將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。
第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測,從而發現誰最有可能購買該產品。
第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測,對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長,至於什麼方案最優,要根據實際應用和模型結果來確定。
銷售過程
通常來講,如果具備客戶的產品購買信息,就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度,從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則,如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分,這就需要業務知識和數據挖掘的結合。
從數據挖掘角度看,主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則;從業務角度看,主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估,從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。
在挑選完以後,那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶,就是潛在的客戶。接下來,可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售,也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分,以便找出購買性大的客戶,從而進一步提高購買率。
但是在有些情況下,我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度,而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶,並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形,我們直接應用分類模型就可以了。
對於指定產品A,我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買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。
賦值完後,還要生成一系列的「集」,如:用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。
之後,便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模,再由提升圖來衡量模型的質量,最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。
在零售行業,因為利潤和產品數量的密切相關,購買產品越多利潤就越大,所以對於這類行業的交叉銷售,只要採用上面的過程就可以了。
但是對於一些服務行業,比如銀行業,由於有較大的日常維護和服務的開銷,因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少,將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生,一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。
利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案,可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況,去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型,則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1,從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者,可以另外建立一個利潤預測模型,並將購買該產品的可能性和利潤結合起來,從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
參見什麼是交叉銷售?簡單說來,就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能:
其一,可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多,客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示:購買兩種產品的客戶的流失率是55%,而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。
其二,交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明,將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示:平均說來,信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見,吸收新客戶的成本是非常高的,而對現有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。
找產品
如何有效地進行交叉銷售?尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法:業務靈感和數據挖掘。
有些時候,業務靈感可以告訴公司,哪些產品需要進行交叉銷售。比如,房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如,一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品,那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。
業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是,僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機,因為在某些情況下,一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此,如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機,有一個最好用的工具——數據挖掘。
鏈接分析是數據挖掘中的一種方法,它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系,從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是,鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值,因此,在實際應用中,又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來,以確定合適的交叉銷售產品。
尋下家
一旦確定了要推銷的產品,下面的問題是——推銷給誰?
數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位,便是其中之一。
鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系,從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。
鏈接分析起源於零售業,它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析,發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現,原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息,超市人員便及時調整了物品的擺放結構,從而讓客戶的購買更加方便。目前,類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用,針對既有客戶推銷不同的產品和服務。
一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。
下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例:
置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款
這個准則說明:有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款,它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道,將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。
第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測,從而發現誰最有可能購買該產品。
第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測,對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長,至於什麼方案最優,要根據實際應用和模型結果來確定。
銷售過程
通常來講,如果具備客戶的產品購買信息,就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度,從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則,如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分,這就需要業務知識和數據挖掘的結合。
從數據挖掘角度看,主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則;從業務角度看,主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估,從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。
在挑選完以後,那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶,就是潛在的客戶。接下來,可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售,也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分,以便找出購買性大的客戶,從而進一步提高購買率。
但是在有些情況下,我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度,而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶,並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形,我們直接應用分類模型就可以了。
對於指定產品A,我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買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。
賦值完後,還要生成一系列的「集」,如:用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。
之後,便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模,再由提升圖來衡量模型的質量,最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。
在零售行業,因為利潤和產品數量的密切相關,購買產品越多利潤就越大,所以對於這類行業的交叉銷售,只要採用上面的過程就可以了。
但是對於一些服務行業,比如銀行業,由於有較大的日常維護和服務的開銷,因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少,將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生,一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。
利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案,可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況,去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型,則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1,從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者,可以另外建立一個利潤預測模型,並將購買該產品的可能性和利潤結合起來,從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
什麼是交叉銷售?簡單說來,就是向擁有本公司A產品的客戶推銷本公司B產品。它有兩大功能:
其一,可以增強客戶忠誠度。如果客戶購買本公司的產品和服務越多,客戶流失的可能性就越小。來自銀行的數據顯示:購買兩種產品的客戶的流失率是55%,而擁有4個或更多產品或服務的流失率幾乎是0。
其二,交叉銷售也可以增加利潤。實踐證明,將一種產品和服務推銷給一個現有客戶的成本遠低於吸收一個新客戶的成本。來自信用卡公司的數據顯示:平均說來,信用卡客戶要到第三年才能開始有利潤。由此可見,吸收新客戶的成本是非常高的,而對現有客戶進行交叉銷售,也自然成為許多公司增加投資回報的捷徑。
找產品
如何有效地進行交叉銷售?尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法:業務靈感和數據挖掘。
有些時候,業務靈感可以告訴公司,哪些產品需要進行交叉銷售。比如,房屋貸款自然是向抵押貸款者推銷的下一個產品。再比如,一個公司最近新開發了一個具有戰略意義的產品,那麼該產品本身就是一個交叉銷售的好選擇。
業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是,僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機,因為在某些情況下,一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此,如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機,有一個最好用的工具——數據挖掘。
鏈接分析是數據挖掘中的一種方法,它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系,從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是,鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值,因此,在實際應用中,又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來,以確定合適的交叉銷售產品。
尋下家
一旦確定了要推銷的產品,下面的問題是——推銷給誰?
數據挖掘有很多方法都能幫助解決這個問題。而採用鏈接准則來進行客戶定位,便是其中之一。
鏈接分析主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系,從而為捆綁銷售或交叉銷售提供有價值的建議。
鏈接分析起源於零售業,它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析,發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現,原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息,超市人員便及時調整了物品的擺放結構,從而讓客戶的購買更加方便。目前,類似的數據挖掘技術也已在國外許多銀行中廣泛使用,針對既有客戶推銷不同的產品和服務。
一個鏈接准則通常包括「准則體」、「准則頭」、「支持度」、「置信度」以及「提升度」。
下表便是一個採用IBM Intelligent Miner進行數據挖掘的案例:
置信度(%)類型 提升度 准則體 准則頭
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋貸款
這個准則說明:有28.5%的VISA金卡用戶購買了房屋貸款,它的購買率是平均的10.7倍。這個准則的客戶數目占總客戶群的0.85%(關於准則的詳細定義請參考IBM Intelligent Miner的說明書)。根據這個准則我們可以知道,將房屋貸款交叉銷售給VISA金卡用戶是一個很好的選擇。
第二種方法就是應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測,從而發現誰最有可能購買該產品。
第三種方法可以結合鏈接分析和分類預測,對准則體所篩選出來的客戶進行預測。每一種數據挖掘方案都各有所長,至於什麼方案最優,要根據實際應用和模型結果來確定。
銷售過程
通常來講,如果具備客戶的產品購買信息,就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度,從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析將產生許多鏈接准則,如何從眾多的准則中挑選出有意義的部分,這就需要業務知識和數據挖掘的結合。
從數據挖掘角度看,主要是選擇那些提升度、置信度、和支持度都比較高的准則;從業務角度看,主要是對數據挖掘挑選出的准則進行評估,從而挑選出正確的和有價值的一些交叉銷售鏈接准則。
在挑選完以後,那些在「准則體」中沒有購買「准則頭」的客戶,就是潛在的客戶。接下來,可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售,也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分,以便找出購買性大的客戶,從而進一步提高購買率。
但是在有些情況下,我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度,而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶,並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形,我們直接應用分類模型就可以了。
對於指定產品A,我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買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。
賦值完後,還要生成一系列的「集」,如:用於建模的訓練集、用於測試的測試集以及用於應用的應用集。集合的生成可以採用時間窗口移動法或者隨機采樣法。
之後,便可以採用不同的分類方法(邏輯回歸、神經網路、徑向基函數、決策樹等)進行建模,再由提升圖來衡量模型的質量,最終來選擇最佳預測模型進行實際應用。
在零售行業,因為利潤和產品數量的密切相關,購買產品越多利潤就越大,所以對於這類行業的交叉銷售,只要採用上面的過程就可以了。
但是對於一些服務行業,比如銀行業,由於有較大的日常維護和服務的開銷,因此不是每個客戶的每件產品都會有利潤。如果銀行在實施交叉銷售一些產品後導致該客戶的利潤減少,將是一件「吃力不討好」的事。如何避免這類事情的發生,一個好辦法就是在挖掘過程中增加利潤分析。
利潤分析有很多思路。對於採用鏈接分析的方案,可以採用統計的方法來比較在購買產品前、後的利潤變化情況,去掉那些在購買新產品後出現利潤下降的交叉銷售模式。對於分類模型,則可以在建模的時候只對那些購買了產品後出現利潤增長的客戶賦值為1,從而實現預測的目標導向有利潤增長的交叉銷售。再或者,可以另外建立一個利潤預測模型,並將購買該產品的可能性和利潤結合起來,從而選擇那些可能性和利潤都高的客戶進行交叉銷售。
9. 請教下各位:什麼叫做交叉營銷
媒體泛濫、受眾冷漠,當前許多企業動輒斥巨資進行廣告營銷.卻收效不大.毋庸置疑,在互聯網時代.人們在獲取信息方面自己掌握著遙控器和滑鼠.廣告信息已經無法跟隨大眾媒體的新聞、娛樂等內容信息有效傳遞。
如何以更少的精力和成本更頻繁地接觸更多潛在客戶,交叉營銷是一種費用更低但卻非常有效的方法。與交叉營銷密切相關的一個概念是.交叉銷售」.交叉銷售(Cross-selling)通常是發現一位現有顧客的多種需求.並通過滿足其需求而實現銷售多種相關的服務或產品的營銷方式。促成交叉銷售的各種策略和方法,即「交叉營銷」。
交叉營銷已經成為企業開展合作的一項重要內容、甚至是很多並購得以發生的基礎。交叉營銷的實質是向合作夥伴的顧客進行的一種推廣手段。選擇交叉營銷合作夥伴時,應多考慮對方的信譽和他們服務的顧客群.而不是他們實際提供的產品或服務。
這種營銷方法最能建立你產品的可信度,你可以較低的成本接觸到更多的潛在顧客.因此效果卓著.兩個企業建立交叉營銷夥伴關系.能使各自的潛在顧客量翻一番。三個合適的合作夥伴將能使各自的潛在顧客量增長4倍.而且郡無需額外費用.
交叉銷售在傳統的銀行業和保險業等領域的作用最為明顯.將自己的用戶資源與其他具有互補型的企業互為開展營銷。可口可樂則和包括了餐廳、音樂、體育、電影、銀行、主題公園等交叉營銷夥伴開展交叉營銷。
10. 交叉營銷的行銷方法
1.尋找產品
如何有效地進行交叉營銷?尋找合適的產品自然是第一步。目前有兩種方法:業務靈感和數據挖掘。有些時候,業務靈感可以告訴企業,哪些產品需要進行交叉銷售。業務靈感的確是一個快速確定交叉銷售產品的方法。但是,僅僅依賴業務靈感可能會喪失許多商機,因為在某些情況下,一些好的交叉銷售產品並不是直觀可見的。因此,如果要尋找那些潛在的交叉銷售商機,有一個最好用的工具――數據挖掘。鏈接分析是數據挖掘中的一種方法,它可以從歷史數據中找到產品和產品之間的相關關系,從而產生出最恰當的交叉銷售產品或服務。但是,鏈接分析的結果必須依賴業務知識來審核其准確性和價值,因此,在實際應用中,又常常將業務靈感和數據挖掘結合起來,以確定合適的交叉銷售產品。
2.客戶分析
一旦確定了要推銷的產品,就必須進行客戶定位,主要是了解不同產品之間同時或前後發生的購買關系,從而為交叉銷售提供有價值的建議。通常來講,如果具備客戶的產品購買信息,就可以應用鏈接分析的方法來了解產品和產品之間的相關程度,從而確定交叉銷售的對象。鏈接分析起源於零售業,它的一個典型例子就是啤酒和尿布的故事。數據挖掘人員通過對交易數據的分析,發現啤酒和尿布同時購買的相關程度很高。再經進一步的調查發現,原來是有孩子的父親在給自己購買啤酒時,也常會給自己剛出生不久的子女購買尿布。根據以上信息,超市人員便及時調整了物品的擺放結構,從而讓客戶的購買更加方便。類似的數據挖掘技術也已在國外企業中廣泛使用,針對既有客戶推銷不同的產品和服務。應用分類模型對所有客戶購買該指定產品的可能性進行預測,從而發現誰最有可能購買該產品。
3.篩選預測
對篩選出來的客戶進行預測,可以選擇全部的潛在客戶進行交叉銷售,也可以採用數據挖掘中分類的方法進行評分,以便找出購買性大的客戶,從而進一步提高購買率。但是在有些情況下,我們可能不用去關心產品和產品之間的相關程度,而只需要從現有的客戶中找出最有可能購買某指定產品的客戶,並不限定這些客戶是什麼產品的客戶。對於這種情形,我們直接應用分類模型就可以了。對於指定產品A,我們將收集客戶在購買A之前的背景信息和其它產品的交易數據。對於購買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。運用科學、有效的市場細分標准和市場細分方法對所有客戶進行系統深入的市場細分。在對各個細分市場的增長潛力、競爭程度、資源要求等方面進行科學評估的基礎上選擇出明確的目標客戶群。
4.確定合作夥伴
企業總想以更少的精力和成本更頻繁地接觸更多潛在客戶,提供豐富的信息或優惠,以吸引人們購買產品或服務,就得尋找最能幫忙的合作夥伴。選擇合作夥伴時,應多考慮對方的信譽和他們服務的顧客群,而不是他們實際提供的產品或服務。合作夥伴應具備下列特點:服務於相同的顧客群,但不存在競爭;夥伴企業中有相識的經理,有利於共事;服務企業想爭取的顧客;雙方的商業淡旺季互補,一方淡季時,另一方恰好是旺季,一方的客戶群至少同另一方現有的客戶群一樣大,擁有與對方不同的資源,包括高訪問量的網站,不同的細分市場等;雙方有可互相捆綁銷售的產品或服務;相兼容的價值觀念。與潛在合作夥伴接近時,先說明自己想探索一種新辦法,使他們以相同或更少的費用和時間接觸到更多顧客。然後自己試著描述一種打算嘗試的簡單方式,要清楚闡明交叉營銷的好處及責任。
5.效果評估
為了提高今後的交叉營銷方案設計質量和交叉營銷活動效果,在每一次組合營銷活動結束後應主要根據方案設計時所制定的交叉營銷效果評估的標准和方法及時地對交叉營銷活動進行效果評估和經驗總結
★直接效果評價。如用戶數量、營銷ROI、交叉營銷收入、交叉營銷成本等。
★間接效果評價。如交叉營銷活動對新用戶和老用戶之間的影響、交叉營銷活動對相關業務之間的影響、交叉營銷活動對客戶忠誠度的影響、交叉營銷活動對長期效益和企業形象的影響、交叉營銷活動對聯盟合作關系的影響、交叉營銷活動對競爭關系及競爭格局的影響等。
★經驗與教訓總結。要認真分析和總結在交叉營銷目的、市場細分、目標客戶群特點分析、合作夥伴選擇、產品選擇、方案設計、實施過程式控制制等方面的經驗或教訓