銀行交叉銷售營銷方案

❶ 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

❷ 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

❸ 如何有效地進行交叉銷售

CDP客戶數據平台能幫助企業對客戶進行精準分群

❹ 商業銀行如何實現交叉銷售

隨著我國各家銀行在管理體制到業務操作等各領域中多項改革的推進，以及金融混業經營的演變，cross-selling（即交叉銷售）正在成為眾多銀行所關注的焦點。 中國最初的金融體制為混業經營，銀行內部有證券、信託等投資部門。此後，隨著相關政策和制度出台，分業經營、分業監管的金融格局確立。目前在中國具有金融混業架構的金融控股集團，其綜合金融服務還只是處於簡單的產品交叉銷售的起點上，距離國際上的金融混業巨鱷所能提供的綜合金融服務，相差甚遠。公司業務的交叉銷售明顯區別於個人客戶的交叉銷售，主要在於將信託、保險、投行、租賃等混業經營的分支機構的產品以一攬子解決方案的方式為客戶提供更加復雜的、綜合性的、個性化的服務。 在本期專題中，我們將對商業銀行交叉銷售進行深入研究。首先，我們對交叉銷售的基本概念、實現交叉銷售後的效果、實現交叉銷售所需要的條件做了簡要介紹。同時對金融業實施交叉銷售的意義、優勢和我國金融業交叉銷售的應用現狀做了說明。接著，我們對國內外商業銀行交叉銷售業務案例進行了簡述，以期提供一個操作範例和具體的實踐模板。在以上分析的基礎之上，我們最後從商業銀行開展交叉銷售制定整體的戰略對策著手、通過從如何進行機制、管理、平台、產品的改變適應交叉銷售的需要進行闡述，並通過對商業銀行實施交叉銷售的突破口的選擇來制定交叉銷售實施目標和過程。我們將通過深入的分析、詳實的業務案例為商業銀行更好的開展交叉銷售提供全面豐富的決策參考。

❺ 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。

❻ 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

❼ 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。

❽ 如何打造銀行強大的交叉銷售能力

市場是一個充滿機會和誘惑的地方，每個人都想從中分得一杯羹。尤其是對於當前競爭日益激烈的銀行業來說，如何發現和把握市場機會成為各銀行在市場競爭中獲得成功的重要因素，而交叉銷售則是一個把握市場機會的利器。

交叉銷售（cross-selling）是指藉助CRM（CustomerRelationManagement，顧客關系管理），發現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。隨著我國各家銀行在管理體制到業務操作等各領域中多項改革的推進，以及金融混業經營的演變，cross-selling（即交叉銷售）正在成為眾多銀行所關注的焦點。

中國最初的金融體制為混業經營，銀行內部有證券、信託等投資部門。此後，隨著相關政策和制度出台，分業經營、分業監管的金融格局確立。目前在中國具有金融混業架構的金融控股集團，其綜合金融服務還只是處於簡單的產品交叉銷售的起點上，距離國際上的金融混業巨鱷所能提供的綜合金融服務，相差甚遠。公司業務的交叉銷售明顯區別於個人客戶的交叉銷售，主要在於將信託、保險、投行、租賃等混業經營的分支機構的產品以一攬子解決方案的方式為客戶提供更加復雜的、綜合性的、個性化的服務。

❾ 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。

❿ 銀行如何使用客戶數據進行交叉銷售的

銀行可以為每一個產品開發一個獨立的傾向性模型，用於估計客戶購買的可能性。通常會使用邏輯回歸、決策樹和神經網路等模型，最終得出每個客戶最傾向的產品進行推薦。除了客戶信息之外，更精細化的傾向性模型還可以同時計算傾向性分值和收益率分值，為客戶提供匹配度最高的產品。目前，創略科技為銀行搭建多種模型共同預測客戶偏好，其交叉銷售的准確度處於行業領先水平。