1. 交叉销售，富国银行怎么搞课后答案
富国来银行是美国唯一一家源获得AAA评级的银行，建于1852年，名称一直未变；按商业银行资本市值，全球排名第四。
第一，富国银行是以全能型的以客户为导向的银行。
银行的目标是满足客户在财务上的全部需求，帮助他们在财务上取得成功。
2. 银行如何使用客户数据进行交叉销售的
银行可以为每一个产品开发一个独立的倾向性模型，用于估计客户购买的可能性。通常会使用逻辑回归、决策树和神经网络等模型，最终得出每个客户最倾向的产品进行推荐。除了客户信息之外，更精细化的倾向性模型还可以同时计算倾向性分值和收益率分值，为客户提供匹配度最高的产品。目前，创略科技为银行搭建多种模型共同预测客户偏好，其交叉销售的准确度处于行业领先水平。
3. 如何在交叉销售中取得成功：CRM银行指南
零售银行依靠现代CRM解决方案来有效管理其客户关系。但是，银行可以超越默认的功能范围，并使用其CRM作为通过更好地了解客户需求来识别交叉销售可能性的工具。
不要重复富国银行的错误
对于寻求更高利润的银行来说，交叉销售一直是最重要的。为确保令人印象深刻的交叉销售结果，一些参与者为其销售团队引入了激励措 但正如富国银行的案例所显示的那样，使用这种“盲目”的激励机制可以对银行起到一个低调的作用。导致滥用薪酬制度的主要原因是银行的销售顾问只是试图达到某个目标，这是获得奖金的先决条件。这种愿望变成了对销售顾问的真正痴迷，他们将“卖得更多”的内容撞到了他们的头上。
从销售转向咨询
为了有效地进行交叉销售，银行应该在推动销售更多以及向客户提供有价值的相关报价之间保持平衡。为此，银行应该只建议那些有助于客户管理财务的服务。CRM系统可以帮助指导销售顾问完成交叉销售活动，同时帮助银行高管确保销售人员不会偏离内部销售实践并遵循标准。
让我们看看银行如何通过CRM将结构和目的带入交叉销售活动中。
支持CRM的交叉销售活动
为了将销售顾问转变为专业的产品和服务顾问，银行需要有效的工具来激励他们。这就是CRM系统发挥作用的地方。根据我们的CRM咨询实践，我们确定了销售顾问如何使用CRM增加客户钱包份额的多种方式。
1.深化对客户的了解。
银行客户关系管理可以容纳个人资料的统一客户数据库。这些配置文件包括帐户信息，客户盈利能力，购买历史记录，银行业务偏好以及从银行后端系统，网站，移动银行和其他来源收集的行为。该数据库是发现客户行为模式的基础，揭示最相关的交叉销售要约并设计进一步的互动。
2.制定有针对性的交叉销售活动。
结合客户分析，银行CRM可用于通过各种参数（例如，人口统计特征，生命周期阶段，职业，生活方式，行为，风险暴露等）对客户进行细分，并为他们分配最合适的产品。此外，银行销售顾问可以检测最具价值的客户，以便给予他们特别的关注，并识别更有可能购买特定产品的客户（在此 演示中了解如何操作 ）。
一个银行的CRM系统可以帮助销售顾问通过捆绑产品和服务，为客户关联重温传统的交叉销售过程。由于CRM可以跟踪各种渠道之前的所有客户互动，因此销售顾问不会发送不能满足客户个人需求的优惠。银行销售顾问可以专注于提供个性化的财务建议，而不是试图交叉销售客户不希望的产品和服务。考虑这个来自销售代理的消息示例：“我看到您经常访问我们的分支机构，从您的租赁物业收入中存款。您是否考虑过我们的银行移动APP开发，允许您远程存入支票？“
3.管理分散的交叉销售活动。
通过银行客户关系管理，销售代表可以同时处理与交叉销售相关的各种活动，无论是客户群管理，销售活动计划还是准备分析和报告。例如，拥有700万客户，7,000名员工和180家分支机构的银行选择了CRM解决方案来优化公司和个人档案的工作流程，以及为销售顾问分配任务，从而使用户能够计划与客户的通话和会议报告系统中的结果。银行业高管还发现，通过全面的可视化报告可以方便地分析交叉销售结果。
NB使用信息性说明填写客户资料
任何CRM系统都需要一致的团队合作和纪律来填写客户档案。但是，除了注册有关交叉销售流程本身的数据外，销售顾问还应该专注于倾听客户情绪并做出相应的注释。例如，而不是创建产品的投球记录（例如“讨论了移动银行APP”或“提供的支票账户，拒绝”），代理销售小号而应提宝贵意见（例如：“有一个少年谁将会进入大学在2年“）。
4.提高销售人员的绩效。
销售顾问可以使用CRM集中存储他们的联系人，标记最近的活动，并在一个地方安排电话会议。因此，CRM可以帮助销售人员优化他们的日常活动，设定个人目标，确定任务的优先级并为每个客户分配时间，从而增加交叉销售的可能性。
最后
当销售代表使用银行客户关系管理指导他们完成所有日常活动时，他们可以依靠实现交叉销售目标。因此，如果银行CRM解决方案在实施交叉销售的情况下实施，它可以成为增加银行收入的便利工具。将所有丰富的CRM功能用于交叉销售目的，可以将销售顾问从“交叉销售计划成就者”转变为专家产品顾问。
4. 商业银行如何实现交叉销售
随着我国各家银行在管理体制到业务操作等各领域中多项改革的推进，以及金融混业经营的演变，cross-selling（即交叉销售）正在成为众多银行所关注的焦点。 中国最初的金融体制为混业经营，银行内部有证券、信托等投资部门。此后，随着相关政策和制度出台，分业经营、分业监管的金融格局确立。目前在中国具有金融混业架构的金融控股集团，其综合金融服务还只是处于简单的产品交叉销售的起点上，距离国际上的金融混业巨鳄所能提供的综合金融服务，相差甚远。公司业务的交叉销售明显区别于个人客户的交叉销售，主要在于将信托、保险、投行、租赁等混业经营的分支机构的产品以一揽子解决方案的方式为客户提供更加复杂的、综合性的、个性化的服务。 在本期专题中，我们将对商业银行交叉销售进行深入研究。首先，我们对交叉销售的基本概念、实现交叉销售后的效果、实现交叉销售所需要的条件做了简要介绍。同时对金融业实施交叉销售的意义、优势和我国金融业交叉销售的应用现状做了说明。接着，我们对国内外商业银行交叉销售业务案例进行了简述，以期提供一个操作范例和具体的实践模板。在以上分析的基础之上，我们最后从商业银行开展交叉销售制定整体的战略对策着手、通过从如何进行机制、管理、平台、产品的改变适应交叉销售的需要进行阐述，并通过对商业银行实施交叉销售的突破口的选择来制定交叉销售实施目标和过程。我们将通过深入的分析、详实的业务案例为商业银行更好的开展交叉销售提供全面丰富的决策参考。
5. 什么是交叉销售
什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：
其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。
其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。
找产品
如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。
有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。
业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。
链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。
寻下家
一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？
数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。
链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。
链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。
一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。
下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：
置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款
这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。
第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。
第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。
销售过程
通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。
从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。
在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。
但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。
对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。
赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。
之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。
在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。
但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。
利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。
参见什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：
其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。
其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。
找产品
如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。
有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。
业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。
链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。
寻下家
一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？
数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。
链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。
链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。
一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。
下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：
置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款
这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。
第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。
第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。
销售过程
通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。
从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。
在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。
但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。
对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。
赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。
之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。
在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。
但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。
利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。
什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：
其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。
其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。
找产品
如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。
有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。
业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。
链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。
寻下家
一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？
数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。
链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。
链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。
一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。
下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：
置信度(%)类型 提升度 准则体 准则头
0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款
这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。
第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。
第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。
销售过程
通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。
从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。
在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。
但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。
对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。
赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。
之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。
在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。
但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。
利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。
参见http://www.itpub.net/322061.html
6. 从客户经理角度谈谈对银行个人贷款市场营销、风险把控及交叉销售的认识
这个话题太空洞了 是不是你领导让你写文章了 呵呵 这个话题不是一句两内句能说得清的 谈理论一定要结容合实际工作 信贷工作不是靠嘴说出来的 要结合你个人心得 你借鉴别人的不一定合适 每个人的工作方法不一样 面对的市场环境也不同 信贷产品也不同 个人贷款分为消费贷款 商务贷款 小额贷款 一手房 二手房 公积金贷款 请问你这个话题 你让我们怎么回答你呢 呵呵
7. 如何打造银行强大的交叉销售能力
市场是一个充满机会和诱惑的地方，每个人都想从中分得一杯羹。尤其是对于当前竞争日益激烈的银行业来说，如何发现和把握市场机会成为各银行在市场竞争中获得成功的重要因素，而交叉销售则是一个把握市场机会的利器。
交叉销售（cross-selling）是指借助CRM（CustomerRelationManagement，顾客关系管理），发现现有顾客的多种需求，并通过满足其需求而销售多种相关服务或产品的一种新兴营销方式。随着我国各家银行在管理体制到业务操作等各领域中多项改革的推进，以及金融混业经营的演变，cross-selling（即交叉销售）正在成为众多银行所关注的焦点。
中国最初的金融体制为混业经营，银行内部有证券、信托等投资部门。此后，随着相关政策和制度出台，分业经营、分业监管的金融格局确立。目前在中国具有金融混业架构的金融控股集团，其综合金融服务还只是处于简单的产品交叉销售的起点上，距离国际上的金融混业巨鳄所能提供的综合金融服务，相差甚远。公司业务的交叉销售明显区别于个人客户的交叉销售，主要在于将信托、保险、投行、租赁等混业经营的分支机构的产品以一揽子解决方案的方式为客户提供更加复杂的、综合性的、个性化的服务。