❶ 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。
❷ 要做一个体验营销的案例分析,要用哪种方法研究好呢4Cs或者SWOT行不行
一、第一代营销模式：以满足市场需求为目标的4P理论
1950年，美国营销专家尼尔·鲍顿提出了市场营销组合概念.美国密西根大学教授杰罗姆·麦卡锡把这些可控因素归结为4类，即产品(Proct)、价格(Pdce)、渠道(place)、促销(promotion)四要素，企业的营销活动就是以适当的产品、适当的价格、适当的渠道和适当的促销手段，将适当的产品和服务投放到特定市场的行为，这就是所谓的4P理论。这一理论提出的背景是世界经济已经从“二战”的创伤中恢复过来，资本主义国家经济进入了高速发展的战后“黄金阶段”，经济全球化处于起步阶段。消费者需求单一且比较旺盛。以数量满足为核心的包含数量、质量与结构的三重性短缺，基本上是一种典型的卖方市场。企业依靠大批量生产以降低成本，通过无差异化营销将产品售卖出去。这一理论也具有强大的生命力，主要表现在两方面：一方面是可拓展性。科特勒考察了特殊市场条件下营销组合，将权力和公共关系纳入其中，形成了6P理论。针对服务的特殊性，提出了7P理论，即在4P的基础上加入了人员、设施、过程管理。这些因素中部分因素早已包含在4P理论中，只不过是其重要性增加而单独的将其列出而已。另一方面是无可替代性。尽管化、4R、4V理论的出现，但并不意味着4P理论就要淘汰，这些理论之间是互补关系，绝非替代关系。
随着时间的推移，这一理论也暴露出自身的局限性。首先，这一理论是以大工业经济时代为背景，成为工业企业开展营销的强大工具，这就在应用范围上受到局限；其次，这一理论从企业的角度出发进行营销组合，忽视了顾客，对市场变化反应迟钝，容易导致“营销近视症”，在今天看来这是致命的“软肋”；最后，这一理论较多的关注企业自身，忽视了竞争对手因素，因而容易受到追随模仿，最终造成无差异化营销的局面。
二、第二代营销模式：以追求顾客满意为目标的4C理论
西方发达国家在经历了20世纪70年代初期的“黄金阶段”之后，1973年由于石油危机的爆发，主要的发达国家进入了“滞胀阶段”，经济发展停滞不前。与此相反的是在拉丁美洲和亚洲出现了一些新兴工业国家和地区，并且形成了一支新兴的经济力量，这些国家的企业开始积极的参与国际竞争。同时发达国家的消费者对价格变得敏感。需求呈现出多样性，更为注重产品或服务的质量，也因内部市场容量有限，国内企业之间的竞争也变得异常激烈。
在这种背景下，美国著名学者劳特朋教授在胁年代率先提出4C理论，即消费者(consumer)、成本(cost)、便利(Convenience)、沟通(communication)，根据消费者的需求和欲望来生产产品和提供服务，根据顾客支付能力来进行定价决策，从方便顾客购买及方便为顾客提供服务来设置分销渠道，通过企业同顾客的情感交流、思想融通，对企业、产品或服务更好的理解和认同，以寻求企业同顾客的契合点。
由此可见，4C理论坚持以顾客为导向，始终围绕“顾客需要什么”、“如何才能更好的满足顾客”两大主题，进行持续的改进活动，以追求顾客满意为目标。它是一种由外而内的拉动型营销模式，它宣传的是“请消费者注意”，而非“消费者请注意”。与传统的营销模式相比，在以顾客为导向的组织中，认为顾客是企业存在的唯一理由，顾客是企业利润的最终来源，而前线人员与顾客发生互动，在互动的瞬间决定了企业的命运。中层管理者和高层管理者主要工作有两方面：一方面要为前线人员提供支持活动，另一方面也要保持和顾客不断接触，及时响应顾客需求。
但是，这一理论也不可避免的存在缺陷。该理论由于考虑了顾客这一外部不可控因素，在实践操作性上较之以4P理论显得较弱。过分以顾客为导向将会使企业的营销活动显得被动，实际上企业可以驱动市场而不仅仅是市场驱动。同时该理论仍未考虑竞争对手的营销策略及反应，也容易遭到模仿。
三、第三代营销模式：以建立顾客忠诚为目标的4R理论
20世纪80年代以来，全球范围内服务业兴起，服务业在国民经济中扮演了重要角色，出现了工业服务化和服务工业化的趋势。随着人们对服务业的顾客满意度调查研究，发现了以下几个事实。①吸引一个新顾客的成本是保持一个满意的老顾客的5倍；对盈利率来说，吸引一个新顾客与丧失一个老顾客相差15倍。②企业80％的业务来自20％的顾客。③一个公司如果将其顾客流失率降低5％，其利润就能增加25％一85％。④一个满意的顾客会告诉3—5个朋友他的感受，但是一个不满意的顾客会告诉10－20个人他的糟糕的感觉。
学界和业界正是注意到上述事实，提出了企业的营销活动的目标应该是建立并维护长期顾客关系，而这种关系是建立在顾客忠诚的基础之上。忠诚的顾客不仅重复购买产品或服务，也降低了对价格的敏感性，而且能够为企业带来良好的口碑。在这样的情况下，4R理论应运而生。该理论由美国学者舒尔兹最近提出，4R具体指市场反应(Reaction)、顾客关联(Relatvi助、关系营销(Relationship)、利益回报(Retribution)。
企业是一个相对独立的开放系统，它与周围环境发生着互动关系，4R理论最突出特点是强调用系统观点来开展营销活动。首先，通过交叉销售为顾客提供一揽子的、集成化的整套解决方案，以解决顾客多样化的需要。改变过去那种交易营销模式，着眼于建立起关系营销模式。其次，它一改过去仅仅从企业或顾客的角度，而是从利益相关者的角度考察。顾客、供应商、分销商都在企
业价值链中扮演了重要的角色，只有通过整合企业价值链才能建立竞争优势。政府机构是企业的管制机构，是市场法规的颁布者。对企业的营销活动产生重大影响。社会组织往往充当了意见领袖的角色，对消费者的购买决策产生不可估量的影响。最后，4R理论强调了4个满意、顾客满意、社会满意、员工满意、企业满意，体现出了较强的社会营销观念。
4R理论最大的不足就是实际操作性较差，一方面主要是引入了更多的不可控变量，另一方面缺乏实施工具，企业在实际应用可能会感到无从下手。
四、第四代营销模式：新经济时代的4V营销组合论
进入20世纪90年代以来，高科技产业迅速崛起，高科技企业、高技术产品与服务不断涌现，互联网、移动通讯工具、发达交通工具和先进的信息技术，使整个世界面貌焕然一新，俨然成为人类的“地球村”。原来那种企业和消费者之间信息不对称状态得到改善，沟通的渠道多元化，越来越多的跨国公司开始在全球范围进行资源整合。在这种背景下，营销观念、方式也不断丰富与发展，并形成独具风格的4V营销理论。4V是指差异化(variation)、功能化(versatility)、附加价值(Value)、共鸣(Vibration)的营销组合理论。
4V营销理论首先强调企业要实施差异化营销，一方面使自己与竞争对手区别开采，树立自己独特形象；另一方面也使消费者相互区别，满足消费者个性化的需求。其次，4V理论要求产品或服务有更大的柔性，能够针对消费者具体需求进行组合。最后，4V理论更加重视产品或服务中无形要素，通过品牌、文化等以满足消费者的情感需求。
这一理论缺点也是明显的——操作性不强，实际中只能作为企业大的指导方向。
❸ 如何有效地进行交叉销售
CDP客户数据平台能帮助企业对客户进行精准分群
❹ 什么是交叉销售
促成交叉销售的各种策略和方法即交叉销售。简单的讲，说服现有的客户区购买另一种产品，也是根据客人的各种需求，在满足需求的基础上实现销售多种相关的服务或产品的营销方式。
交叉销售在传统的银行业和保险业等领域的应用的作用最为明显，因为消费者在购买这些产品或服务时必须提交真实的个人资料，这些数据一方面可以进一步来分析客户的需求，作为市场调研的基础，从而为客户提供更多更好的服务；另一方面，也可以在保护用户个人隐私的前提下将这些用户资源与其他具有互补性的企业互为开展营销。
交叉销售的方法
个性化推荐系统是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品，从而实现交叉销售。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品，客户所处城市，客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
在电子商务时代，商家通过购物网站提供了大量的商品，客户无法一眼通过屏幕就了解所有的商品，也无法直接检查商品的质量。所以，客户需要一种电子购物助手，能根据客户自己的兴趣爱好推荐客户可能感兴趣或者满意的商品。
它有两大功能
其一，通过增加客户的转移成本，从而增强客户忠诚度。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，降低边际销售成本，提高利润率。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。
交叉销售的形式
竞争性的产品：同样类型但是品牌不同的产品，如都是液晶彩色电视机、主要参数均相同，当前产品是三星（SAMSUNG）的，推荐夏普（Sharp），飞利浦（Philips）等，供客户对比。
互补性产品：和当前产品并没有竞争性，但是具有补充性质，如果顾客一起购买会让当前的产品得到更大的价值。对于新建五星级酒店的投资商在决定采购特灵（Trane-China）的中央空调的同时，也可选择英格索兰（Irco）的安保门禁系统。
同品牌产品：同一品牌的其他同类产品，如你在看苹果（Apple）iPod的同时，销售助理向你推荐MacBook Air。
配件产品：即这个产品的关联的配件，如你在选购一台轿车时，将可选的保修服务、保险等推荐给你。
价格相似的产品：有些顾客买东西预算控制得比较严格，但是对品牌要求并不苛刻。这个时候，推荐价格相似的产品（注意选择参数相似、不同的品牌的产品）给客户，客户可以拿来对比，最终下购买决定。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。
交叉销售可能面临的挑战
1．提供一致的、连贯的产品、服务和解决方案。只有在明显感到系统的、集成的产品、服务或解决方案提供更多的价值的时候，客户才会不选择单个的产品、服务或解决方案。
2．确定独特的目标客户，并从客户的观点反向设计产品、服务和解决方案：理解他们的经验、使用他们的语言、考虑他们的优先顺序。
3．提供更新的销售培训。交叉销售要求销售人员掌握新的技能，了解客户不同的决策流程，鉴别不同的关键决策者，用他们的语言与关键人物交流。
4．确定不同销售团队人员在交叉销售各个阶段的职责。
5．制定绩效考核和奖金政策。
交叉销售的典型案例：(啤酒与尿布)
在超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。原来，美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布。而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。是什么让沃尔玛发现了尿布和啤酒之间的关系呢？正是商家通过对超市一年多原始交易数字进行详细的数据分析，才发现了这对神奇的组合。
❺ 电子邮件营销案例
电子邮件营销，即Email Direct Marketing的缩写，是在用户事先许可的前提下，通过电子邮件的方式向目标用户传递价值信息的一种网络营销手段。
Email营销有三个基本因素：用户许可、电子邮件传递信息、信息对用户有价值。三个因素缺少一个，都不能称之为有效的Email营销。
电子邮件营销是利用电子邮件与受众客户进行商业交流的一种直销方式。同时也广泛的应用于网络营销领域。电子邮件营销是网络营销手法中最古老的一种，可以说电子邮件营销比绝大部分网站推广和网络营销手法都要老。
开展电子邮件营销的条件:
这三个问题构成了Email营销的三大基础条件：
(1) Email营销的技术基础：从技术上保证用户加入、退出邮件列表，并实现对用户资料的管理，以及邮件发送和效果跟踪等功能。
(2) 用户的Email地址资源：在用户自愿加入邮件列表的前提下，获得足够多的用户Email地址资源，是Email营销发挥作用的必要条件。
(3) Email营销的内容：营销信息是通过电子邮件向用户发送的，邮件的内容对用户有价值才能引起用户的关注，有效的内容设计是Email营销发挥作用的基本前提。
电子邮件营销的特点:
<1> 范围广：
随着国际互联网(Internet)的迅猛发展，中国的上网总人数以达数千万之众，全球已经超过5亿。面对如此巨大的用户群，作为现代广告宣传手段的Email营销正日益受到人们的重视。只要你拥有足够多的Email地址，就可以在很短的时间内向数千万目标用户发布广告信息，营销范围可以是中国全境乃至全球……
<2> 操作简单效率高：
使用我们提供的专业邮件群发软件，单机可实现每天数百万封的发信速度。操作不需要懂得高深的计算机知识，不需要繁锁的制作及发送过程，发送上亿封的广告邮件一般几个工作日内便可完成。
<3> 成本低廉：
Email营销是一种低成本的营销方式，所有的费用支出就是上网费，成本比传统广告形式要低的多。
<4> 应用范围广：
广告的内容不受限制，适合各行各业。因为广告的载体就是电子邮件，所以具有信息量大、保存期长的特点。具有长期的宣传效果，而且收藏和传阅非常简单方便。
<5> 针对性强反馈率高：
电子邮件本身具有定向性，你可以针对某一特定的人群发送特定的广告邮件，你可以根据需要按行业或地域等进行分类，然后针对目标客户进行广告邮件群发，使宣传一步到位，这样作可使行销目标明确，效果非常好。
❻ 数据库营销案例分析
上海数帆市场抄营销策划有袭限公司在消费者提供的信息中，有非常多的变量：性别、年龄、收入、职位、购买记录、品牌偏好、上网时间、工作性质、行业特性等，在这些变量中，需要通过分析，找出影响消费者对某产品决策的主要因子，比如：性别、收入、品牌偏好等等。确定客户信用、交叉销售方式、价格敏感度、客户综合价值、营销效果预测等，找出精确的对某品牌感兴趣人群，进行Email营销。
❼ 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。
❽ 电话营销案例
觉得电话营销一定要骗过前台，如果你老是给前台销售是没用的，因为前台没什么权力决定要制作网站。你只有找对负责人才可以完成你的销售。在次我自己想个范例给你吧！
电话销售人员：您好！某某公司，我想问下你们网站怎么那么卡，老是上不去。
前台：不会啊，我刚才上还挺快的。
电话销售人员：不是吧，我上了十多分钟，都没进去，你们是内网（局域网）吧！
前台：是的
电话销售人员：怪不得拉，我们外面上是外网很慢呢，请问您一下，这方面的负责人是谁，分机多少，我很想看下您们公司的产品信息呢？
前台：某某，分机是********
接下的看你自己的专业知识了。
以前是几种开场白，你可以参考下。
一、请求帮忙法
电话销售人员：您好，李经理，我是××，××公司的，有件事情想麻烦一下您！或有件事想请您帮忙！
客户：请说！
一般情况下，在刚开始就请求对方帮忙时，对方是不好意思断然拒绝的。电话销售人员会有100%的机会与接线人继续交谈。
二、第三者介绍法
电话销售人员：您好，是李经理吗？
客户：是的。
电话销售人员：我是××的朋友，我叫××，是他介绍我认识您的，前几天我们刚通了一个电话，在电话中他说您是一个非常和蔼可亲的人，他一直非常敬佩您的才能。在打电话给您之前，他务必叮嘱我要向您问好。
客户：客气了。
电话销售人员：实际上我和××既是朋友关系又是客户关系，一年前他使用了我们的产品之后，公司业绩提高了20%，在验证效果之后他第一个想到的就是您，所以他让我今天务必给您电话。
通过“第三者”这个“桥梁”过渡后，更容易打开话题。因为有“朋友介绍”这种关系之后，就会无形的解除客户的不安全感和警惕性，很容易与客户建立信任关系，但如果技巧使用不当，将很容易造成以下结果：
三、牛群效应法
在大草原上，成群的牛群一起向前奔跑时，它们一定是很有规律地向一个方向跑，而不是向各个方向乱成一片。
把自然界的这种现象运用到人类的市场行为中，就产生了所谓“牛群效应法”，它是指通过提出“与对方公司属于同行业的几家大公司”已经采取了某种行动，从而引导对方采取同样行动的方法。
电话销售人员：您好，王先生，我是××公司的××，我们是专业从事电话销售培训的，我打电话给您的原因是因为目前国内的很多IT公司如戴尔、用友、金蝶等都是采用电话销售的方式来销售自己的产品的，我想请教一下贵公司在销售产品的时候有没有用到电话销售呢？……
电话销售人员在介绍自己产品的时候，告诉客户同行业的前几个大企业都在使用自己产品的时候，这时“牛群效应”开始发挥作用。通过同行业前几个大企业已经使用自己产品的事实，来刺激客户的购买欲望。
四、激起兴趣法
这种方法在开场白中运用得最多、最普遍，使用起来也比较方便、自然。激起对方兴趣的方法有很多，只要我们用心去观察和发掘，话题的切入点是很容易找到的，具体参看以下案例。
约翰·沙维祺是美国百万圆桌协会的终身会员，是畅销书《高感度行销》的作者，他曾被美国牛津大学授予“最伟大的寿险业务员”称号。一次他打电话给一位美国哥伦比亚大学教授强森先生的开场白如下：
约翰·沙维祺：“哲学家培根曾经对做学问的人有一句妙语，他把做学问的人在运用材料上比喻成三种动物。第一种人好比蜘蛛，他的研究材料不是从外面找来的，而是由肚里吐出来的，这种人叫蜘蛛式的学问家；第二种人好比蚂蚁，堆积材料，但不会使用，这种人叫蚂蚁式的学问家；第三种人好比蜜蜂，采百花之精华，精心酿造，这种人叫蜜蜂式的学问家。教授先生，按培根的这种比喻，您觉得您属于那种学问家呢？”
这一番问话，使对方谈兴浓厚，最终成了非常要好的朋友。
五、巧借“东风”法
三国时，诸葛亮能在赤壁一战中，一把火烧掉曹操几十万的大军，借的就是东风。如果电话销售人员能够敏锐发现身边的“东风”，并将之借用，往往能起到“四两拔千斤”的效果。
冰冰是国内一家大型旅行公司G的电话销售人员，她的工作是向客户推荐一张旅行服务卡，如果客户使用该卡去住酒店、乘坐飞机时，可获得折扣优惠。这张卡是免费的，她的任务是让客户充分认识到这张卡能给对方带来哪些好处，然后去使用它，这样就可以产生业绩。刚好她手里有一份从成都机场拿来的客户资料，看一下她是怎样切入话题的。
电话销售人员：您好，请问是李经理吗？
客户：是的，什么事？
电话销售人员：您好，李经理，这里是四川航空公司客户服务部,我叫冰冰，今天给您打电话最主要是感谢您对我们川航一直以来的支持，谢谢您！
客户：这没什么！
电话销售人员：为答谢老顾客对我们公司一直以来的支持，公司特赠送一份礼品表示感谢，这礼品是一张优惠卡，它可以使您在以后的旅行中不管是住酒店还是坐飞机都有机会享受优惠折扣，这张卡是川航和G公司共同推出的，由G公司统一发行，在此，请问李经理您的详细地址是……？我们会尽快给您邮寄过来的。
客户：四川省，成都市……
六、老客户回访
老客户就像老朋友，一说出口就会产生一种很亲切的感觉，对方基本上不会拒绝。
电话销售人员：王总您好，我是G旅行公司的小舒，您曾经在半年前使用过我们的会员卡预订酒店，今天是特意打电话过来感谢您对我们工作的一贯支持，另外有件事情想麻烦一下王总，根据我们系统显示您最近三个月都没有使用它，我想请问一下，是卡丢失了，还是我们的服务有哪些方面做的不到位？
王总：上一次不小心丢了。
从事销售的人都知道，开发一个新客户花的时间要比维护一个老客户的时间多3倍。
据权威调查机构调查的结果显示，在正常情况下顾客的流失率将会在30%左右，为了减少顾客的流失率我们要时常采取客户回访方式与客户建立关系，从而激起客户重复购买的欲望。
通常在做客户回访时电话销售人员可以采取交叉销售，给顾客介绍更多的产品，供客户选择。电话销售人员在客户回访时要注意一下几点：
1．在回访时首先要向老客户表示感谢；
2．咨询老客户使用产品之后的效果；
3．咨询老客户现在没再次使用产品的原因；
4．如在上次的交易中有不愉快的地方，一定要道歉；
5．让老客户提一些建议。
曾提到过“激起兴趣”是应用较多的一种方法，除上面提到的几种方法外，还有一些方法：
①提及对方现在最关心的事情
“李总您好，听您同事提到，您目前最头疼的事情是公司现在很难招到合适的人，是吗？”
②赞美对方
“同事们都说应该找您，您在这方面是专家。”
“我相信贵公司能够发展这么快，与您的人格魅力是分不开的。”
③提及他的竞争对手
“我们刚与××公司（目标客户的竞争对手）合作过，他们认为我们的服务非常好，所以我今天决定给你们一个电话。”
④引起他的担心和忧虑
“不断有客户提到，公司的销售人员很容易流失这一现象，这实在是一件令人担心的事情。”
“不少的客户提到他们的客户服务人员经常接到一些骚扰电话，很不好应对，不知王经理是如何处理这种事情呢？”
⑤提到你曾寄过的信
“前几天曾寄过一封重要的信/邮件给您……”
“我寄给您的信，相信您一定看过了吧！……”
⑥畅销品
“我公司产品刚推出一个月时间，就有1万个客户注册了……”
“有很多客户主动打电话过来办理手续……”
⑦用具体的数字
“如果我们的服务能让您的销售业绩提高30%，您一定有兴趣听，是吗？”
“如果我们的服务可以为贵公司每年节约20万元开支，我相信您一定会感兴趣，是吗？”
❾ 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。
❿ 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