[摘要] 本文說(shuō)明了交叉銷售對(duì)企業(yè)的重要性；論述了分析具有交叉銷售能力客戶的變量；并指出實(shí)現(xiàn)交叉銷售的多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

[關(guān)鍵詞] 交叉銷售 數(shù)據(jù)挖掘 變量

一、關(guān)于交叉銷售

交叉銷售是一種以企業(yè)與客戶的現(xiàn)有關(guān)系為基礎(chǔ)，讓購(gòu)買(mǎi)了企業(yè)一種產(chǎn)品的客戶，繼續(xù)購(gòu)買(mǎi)企業(yè)另一種產(chǎn)品的營(yíng)銷戰(zhàn)略。有關(guān)銀行業(yè)的研究表明，如果客戶在銀行中只有一個(gè)支票賬戶，銀行留住客戶的概率是1%；如果客戶在銀行只有一個(gè)存款賬戶，留住該客戶的概率是0.5%；如果客戶同時(shí)擁有這兩個(gè)賬戶，則銀行留住客戶的概率會(huì)提高到10%；如果客戶享受到 3種服務(wù)，概率將會(huì)增大到18%；一旦銀行讓客戶享受4種或者4種以上的服務(wù)，銀行留住客戶的概率將會(huì)達(dá)到100%。其他許多行業(yè)的研究表明，將原有客戶維系5年之后，客戶購(gòu)買(mǎi)量出現(xiàn)迅速增加的勢(shì)頭，由過(guò)去10%的客戶購(gòu)買(mǎi)一件產(chǎn)品，轉(zhuǎn)變?yōu)楦哌_(dá)80%的客戶購(gòu)買(mǎi)3件以上產(chǎn)品。從上面的分析可以看出，交叉銷售通過(guò)留住現(xiàn)有客戶并擴(kuò)大銷售增加利潤(rùn)。當(dāng)一個(gè)客戶接受交叉銷售這種營(yíng)銷模式時(shí)，該客戶就變得更有利可圖，能給企業(yè)帶來(lái)非同一般客戶的利潤(rùn)收入。企業(yè)要想在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗，就需要發(fā)現(xiàn)具有交叉銷售能力的客戶；并且，在完成一次銷售后，針對(duì)這些客戶的喜好，適時(shí)推出他們意向中的下一個(gè)產(chǎn)品，直至客戶不再需要企業(yè)產(chǎn)品。

二、分析客戶交叉銷售能力的變量

對(duì)已有客戶進(jìn)行交叉銷售的前提是企業(yè)知道顧客是誰(shuí)，他購(gòu)買(mǎi)了什么產(chǎn)品或服務(wù)，有哪些具體的消費(fèi)屬性;總之是要確定具備交叉銷售能力的客戶，并明確基于什么變量判斷客戶交叉銷售能力。目前判斷客戶交叉銷售能力主要根據(jù)客戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)和客戶購(gòu)買(mǎi)行為。

1.基于客戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)資料分析客戶交叉銷售能力

人口統(tǒng)計(jì)學(xué)資料指客戶的年齡、性別、職業(yè)、收入，以及教育程度等數(shù)據(jù)。大量研究表明，年輕人與老年人的追求是不一樣的;男性與女性的選擇傾向也不相同；同樣，不同職業(yè)、收入水平和教育程度的人選擇商品的范圍及優(yōu)先順序也是不相同的。總之，這些客戶屬性都會(huì)影響客戶的交叉銷售能力。

Kamakura等認(rèn)為客戶行為可以通過(guò)特定的客戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征解釋說(shuō)明，通過(guò)對(duì)這些特征的數(shù)值計(jì)算，預(yù)測(cè)或解釋客戶交叉購(gòu)買(mǎi)情況。Harrison等利用Cox模型分析影響客戶下一次購(gòu)買(mǎi)的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征。本文作者也研究了利用客戶性別、年齡、教育背景和收入水平等數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶的交叉銷售能力，并建立交叉銷售模型預(yù)測(cè)客戶性別、年齡、教育背景和收入水平與交叉銷售能力之間的關(guān)系。

客戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)能直觀的反應(yīng)客戶的交叉銷售能力，利用客戶人口統(tǒng)計(jì)學(xué)資料可以預(yù)測(cè)客戶交叉銷售能力。但是，有些人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)涉及客戶的個(gè)人隱私，有些客戶會(huì)因?yàn)楸Ｗo(hù)隱私而不愿意提供，或者提供虛假的數(shù)據(jù)，從而給分析帶來(lái)困難。

2.基于客戶的購(gòu)買(mǎi)行為分析客戶交叉銷售能力

客戶購(gòu)買(mǎi)行為指客戶與企業(yè)發(fā)生交易時(shí)留下的購(gòu)買(mǎi)痕跡，一般用購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品目錄、購(gòu)買(mǎi)量、購(gòu)買(mǎi)頻率、購(gòu)買(mǎi)順序等數(shù)據(jù)表示。這些數(shù)據(jù)較人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)更容易獲取且數(shù)據(jù)更真實(shí)。因此基于客戶購(gòu)買(mǎi)行為分析交叉銷售能力效果更好。

以往的研究表明，客戶購(gòu)買(mǎi)的現(xiàn)有產(chǎn)品的特性可以表明以后應(yīng)該向該客戶提供什么產(chǎn)品。因此，在發(fā)現(xiàn)客戶購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的某種先后順序以后，再根據(jù)他們現(xiàn)在已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品向其推薦下一種可能購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品，這對(duì)于企業(yè)交叉銷售具有十分重要的意義。Paas等運(yùn)用Mokken量表調(diào)查分析現(xiàn)有顧客購(gòu)買(mǎi)金融產(chǎn)品的順序，并基于此預(yù)測(cè)客戶交叉銷售機(jī)會(huì)?？蛻糍?gòu)買(mǎi)量、客戶購(gòu)買(mǎi)頻率等數(shù)據(jù)也可以作為判斷客戶交叉銷售能力的依據(jù)，但這些還有待進(jìn)一步研究。

三、交叉銷售的技術(shù)支持——數(shù)據(jù)挖掘

進(jìn)行交叉銷售分析，除了需要找到正確的分析變量外，對(duì)這些變量進(jìn)行分析的技術(shù)也很重要，數(shù)據(jù)挖掘即提供了發(fā)現(xiàn)潛在交叉銷售顧客的絕好工具。

數(shù)據(jù)挖掘主要通過(guò)關(guān)聯(lián)分組與聚類分析發(fā)現(xiàn)客戶交叉銷售能力。通過(guò)關(guān)聯(lián)分組可以發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)頻率較高的商品組合，找出購(gòu)買(mǎi)了組合中大部分商品的顧客，向他們推銷“遺漏的”商品。通過(guò)聚類分析可以確定屬于某一類的顧客經(jīng)常購(gòu)買(mǎi)的商品，并向沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)此類產(chǎn)品的顧客推銷這些商品。

實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶進(jìn)行關(guān)聯(lián)和聚類分析的技術(shù)方法主要有決策樹(shù)、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、線性判別式等。Knott等選擇Logistic回歸、多元回歸、判別分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等四種技術(shù)作為預(yù)測(cè)交叉銷售機(jī)會(huì)的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。Harrison等探討了如何利用生存分析方法預(yù)測(cè)交叉銷售機(jī)會(huì)。Anita Prinzie利用馬爾可夫鏈模型分析客戶購(gòu)買(mǎi)企業(yè)產(chǎn)品的概率轉(zhuǎn)換過(guò)程，預(yù)測(cè)客戶購(gòu)買(mǎi)企業(yè)每種產(chǎn)品的概率情況，從而可以有針對(duì)性的對(duì)客戶進(jìn)行交叉銷售。本文作者也利用對(duì)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CPN)分析了客戶交叉銷售能力。

從上面的分析可知，對(duì)客戶的交叉銷售能力進(jìn)行分析的信息技術(shù)很多，每一種技術(shù)方法都可以對(duì)客戶的交叉銷售能力進(jìn)行預(yù)測(cè)。這些技術(shù)方法的共同點(diǎn)是將客戶的某些個(gè)人特征或者購(gòu)買(mǎi)行為與客戶的交叉銷售能力建立聯(lián)系，然后建立模型描述這種關(guān)系。

四、小結(jié)

通過(guò)交叉銷售，企業(yè)可以長(zhǎng)時(shí)間牢牢抓住客戶，使客戶在整個(gè)生命周期內(nèi)，不斷的從企業(yè)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品，使企業(yè)最大限度的從客戶獲取利潤(rùn)。目前確定客戶交叉銷售能力的變量主要包括客戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征及客戶的購(gòu)買(mǎi)行為?；谶@些變量，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以建立交叉銷售模型，預(yù)測(cè)客戶交叉銷售能力。

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