交叉銷售 數(shù)據(jù)挖掘 關聯(lián)規(guī)則
一、交叉銷售的概念
交叉銷售，就是發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有客戶的多種需求，并通過滿足其需求而實現(xiàn)銷售多種相關的服務或產品的營銷方式。金融業(yè)里如銀行和保險進行交叉銷售最為普遍，因為客戶在購買產品或服務時都必須提供真實的個人資料，銀行和保險就可以利用這些數(shù)據(jù)一方面分析客戶的實際需求，作為市場調研的基礎；另外一方面也可以將這些信息資源與其他互補型企業(yè)共享，相互開展有針對性的營銷，當然這些工作需要在切實保護好客戶個人隱私信息的前提下。
交叉銷售主要有以下幾個優(yōu)點：
第一、可以滿足客戶需求多樣化，提升客戶的忠誠度。通過交叉銷售，滿足客戶的多樣化需求，使客戶擁有公司多個不同的產品，這樣既提高了客戶的忠誠度，又有效的減少了客戶流失率。
第二、可以節(jié)約公司尋求新客戶的成本。這是因為交叉銷售所針對的對象是公司的現(xiàn)有客戶，對公司來說，可以大幅減少調研和尋找新客戶的成本，而且在服務和維持客戶方面，由于客戶已經在使用公司產品和服務，隨著其對公司的產品和服務的增加，流失率自然大幅下降，對公司來說營銷成本大幅降低。
第三、可以提高客戶對公司的信賴程度。企業(yè)通過交叉銷售獲得了價格溢價而且穩(wěn)定了老客戶，另一方面對很多客戶來說，如果企業(yè)可以及時提供理想的產品和服務，他們也非常樂意與企業(yè)保持良好的關系，減少其花在重新選擇產品和服務的時間和成本。
二、數(shù)據(jù)挖掘的概念
數(shù)據(jù)挖掘，在人工智能領域，習慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database）， 也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。知識發(fā)現(xiàn)過程由以下三個階段組成：（1）數(shù)據(jù)準備；（2）數(shù)據(jù)挖掘；（3）結果表達和解釋。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要運用統(tǒng)計學的抽樣、估計和假設檢驗以及人工智能和機器學習的搜索算法和建模技術，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，從中挖掘出潛在的行為模式，做出歸納性的推理，進而幫助企業(yè)決策者制定市場策略，做出正確的分析和決策。
三、交叉銷售和數(shù)據(jù)挖掘
企業(yè)在進行交叉銷售時應該清楚意識到，交叉銷售是以企業(yè)現(xiàn)有銷售數(shù)據(jù)倉庫為基礎，深度挖掘客戶關系管理（Customer Relationship Management），運用統(tǒng)計或人工智能等方法對數(shù)據(jù)進行分析和建立模型，進而找出客戶與產品以及產品與產品之間的關系，以此來制定有針對性的營銷戰(zhàn)略。有一個非常有趣的 “啤酒與尿布”的故事，講述的是在美國沃爾瑪連鎖超市，售貨員把尿布和啤酒放在貨架上一起出售，然而這個讓人覺得不可思議的舉措卻使得尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這是因為沃爾瑪基于數(shù)據(jù)倉庫各門店的詳細交易數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)了隱藏在“啤酒和尿布”背后的美國年輕爸爸們的一種行為模式：年輕爸爸們在下班后經常會超市買嬰兒尿布，而他們中的30%—40%同時會為自己隨手捎上喜歡的啤酒。
四、數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售上的應用
在利用數(shù)據(jù)挖掘技術對交叉銷售做分析前，要引入一個概念：關聯(lián)規(guī)則，是指在數(shù)據(jù)庫中，兩個或者多個變量之間存在的某種規(guī)律性的聯(lián)系或可被發(fā)現(xiàn)的知識，這種關聯(lián)規(guī)則衍生開來就是隱藏在數(shù)據(jù)背后的消費者的行為模式。通常企業(yè)會進行以下幾個階段：
第一、建模階段 – 發(fā)現(xiàn)和產生關聯(lián)規(guī)則
建模過程的主要目的是估計企業(yè)已經購買產品的客戶再購買另外一種新產品的概率，它基于現(xiàn)有的銷售數(shù)據(jù)庫，利用數(shù)據(jù)挖掘技術來建立數(shù)據(jù)模型，來預測未來客戶行為的可能性。在交叉銷售模型建立過程中，我們可以利用決策樹Decision Tree，神經網絡Neural Network和邏輯斯蒂回歸Logistic Regression三種學習機來預測哪些客戶有可能成為新產品的潛在購買者，簡單來說就是用數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)有變量對購買新產品可能性這一特定變量進行描述，分析員可以對每一種可能的標的銷售組合建立單獨的預測模型，發(fā)現(xiàn)所有關聯(lián)度高的變量組合，并產生數(shù)據(jù)背后隱藏的關聯(lián)規(guī)則。
第二、評分矩陣產生階段 —— 用預測模型進行評分
每一種不同銷售組合都對應一種預測模型，但這并不代表所有的模型都有很強的預測力，分析員會選擇最強變量相關度的模型進行進一步的分析，進而產生一評分矩陣，矩陣的每一行代表一位客戶，每一列代表對這位客戶不同產品交叉銷售的評分， 評分越高說明客戶購買那種產品的可能性越大。產生評分矩陣是企業(yè)最后決策的必要階段。
第三、決策應用階段 —— 優(yōu)化評分矩陣并作出最優(yōu)決策
評分矩陣建立好，下一步就是利用矩陣提供的信息做出最好的決策，企業(yè)在充分考慮客戶的購買傾向后可以更有針對性的制定營銷策略。企業(yè)既可以對每一個客戶選擇提供其最可能有反饋的產品或服務，也可以考慮將每一種相關產品的經濟信息融合進來，讓總體經濟效益達到最大；更可以在選擇的過程中引入了一些外部變量，比如加入營銷成本等約束條件考慮如何達到在特定條件下交叉銷售的總經濟效益最大化。
五、結 論
在競爭激烈的市場環(huán)境下，如何借助客戶關系管理（CRM）來發(fā)現(xiàn)并滿足客戶的多樣化需求，進行有針對性的交叉銷售對企業(yè)顯得越來越重要。而企業(yè)通過共享客戶信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術，探求數(shù)據(jù)背后隱藏的消費模式，不僅能尋求交叉銷售的目標客戶，更能發(fā)現(xiàn)和滿足客戶的多樣化需求，為制定有效的交叉銷售策略提供支持，實現(xiàn)企業(yè)盈利的增加。
