基于數據挖掘技術(shù)的交叉銷(xiāo)售分析

[摘 要] 本文介紹了交叉銷(xiāo)售的概念和優(yōu)點(diǎn),并對數據挖掘的概念做了簡(jiǎn)要說(shuō)明,最后著(zhù)重介紹了如何利用數據挖掘技術(shù)做交叉銷(xiāo)售分析?
　　[關(guān)鍵詞] 交叉銷(xiāo)售;數據挖掘;營(yíng)銷(xiāo)
　　　
　　一?交叉銷(xiāo)售的概念
　　
　　服務(wù)人員在向顧客提供某種服務(wù)或產(chǎn)品的同時(shí),推銷(xiāo)其他產(chǎn)品和服務(wù),就叫交叉銷(xiāo)售?它是借助各種分析技術(shù)和經(jīng)驗判斷,發(fā)現現有客戶(hù)的多種相關(guān)需求并通過(guò)滿(mǎn)足其需求而銷(xiāo)售多種相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的一種營(yíng)銷(xiāo)理念?
　　在現代營(yíng)銷(xiāo)意義上,交叉銷(xiāo)售不只是一種營(yíng)銷(xiāo)方式,還是一種營(yíng)銷(xiāo)哲學(xué),即充分利用一切可能利用的資源展開(kāi)營(yíng)銷(xiāo),服務(wù)市場(chǎng),贏(yíng)得顧客,與合作伙伴共享市場(chǎng)?這些資源包括自己現有的,可以開(kāi)發(fā)的或正在開(kāi)發(fā)的,也包括合作伙伴的?例如,一個(gè)高爾夫俱樂(lè )部會(huì )員卡的購買(mǎi)者,可能也是轎車(chē)購買(mǎi)者,還可能是健身器械購買(mǎi)者?
　　交叉銷(xiāo)售可以應用于不同的行業(yè),例如家電業(yè)?銀行業(yè)?保險業(yè)?證券業(yè)?旅游酒店業(yè)等?目前實(shí)踐證明,交叉銷(xiāo)售在銀行業(yè)和保險業(yè)等領(lǐng)域的應用最為廣泛,效果也最為明顯?這是因為,消費者在購買(mǎi)這些產(chǎn)品或服務(wù)時(shí),必須提交真實(shí)的個(gè)人數據資料?這些數據資料,一方面可以用來(lái)進(jìn)一步分析顧客的需求,作為市場(chǎng)調研的基礎,從而為顧客提供更多更好的服務(wù);另一方面,也可以在保護用戶(hù)個(gè)人隱私的前提下,利用這些用戶(hù)資料與其他具有互補性的企業(yè)一起開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo),共享客戶(hù)資源?
　　交叉銷(xiāo)售的好處在于可以充分利用企業(yè)現有的或獲得的客戶(hù)信息,所以在營(yíng)銷(xiāo)時(shí)具有以下優(yōu)點(diǎn):
　　(1)成功率高?交叉銷(xiāo)售可以讓客戶(hù)根據現有服務(wù)的質(zhì)量?企業(yè)對于他的關(guān)心程度以及他對企業(yè)服務(wù)能力的了解,對是否接受其他服務(wù)產(chǎn)品做出選擇?而對企業(yè)來(lái)說(shuō),由于對客戶(hù)的需要?要求和個(gè)人特點(diǎn)有充分的了解,可以針對客戶(hù)的需求和問(wèn)題制訂相應的客戶(hù)服務(wù)計劃,從而增加服務(wù)推銷(xiāo)的成功率?
　　(2)銷(xiāo)售成本低?由于交叉銷(xiāo)售是對現有客戶(hù)的推銷(xiāo),企業(yè)不用像對待新顧客那樣首先進(jìn)行市場(chǎng)調查,然后統計分析,最后才能確定目標顧客,從而節約了收集信息的成本?同時(shí)由于同現有客戶(hù)已經(jīng)有一定的關(guān)系基礎,也可以為企業(yè)節約關(guān)系投資的成本?
　　
　　二?數據挖掘的概念
　　
　　數據挖掘(Data Mining,DM),又稱(chēng)數據庫中的知識發(fā)現(Knowledge Discovery In Database,KDD),是指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的?未知的?非平凡的及有潛在應用價(jià)值的信息或模式?它是數據庫研究中的一個(gè)很有應用價(jià)值的新領(lǐng)域,融合了數據庫?人工智能?機器學(xué)習?統計學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)?從商業(yè)角度看,數據挖掘是一種嶄新的商業(yè)信息處理技術(shù),其主要特點(diǎn)是對商業(yè)數據庫中的大量業(yè)務(wù)數據進(jìn)行抽取?轉化?分析和模式化處理,從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵知識,即從一個(gè)數據庫中自動(dòng)發(fā)現相關(guān)商業(yè)模式?它可以描述成:按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標,對大量的企業(yè)數據進(jìn)行探索和分析,揭示隱藏的?未知的或驗證已知的商業(yè)規律,并進(jìn)一步模式化的數據處理方法?數據挖掘工具能夠對將來(lái)的趨勢和行為進(jìn)行預測,從而很好地支持人們的決策,比如,經(jīng)過(guò)對整個(gè)公司數據庫系統的分析,數據挖掘工具可以回答諸如“什么樣的客戶(hù)對我們公司的郵件推銷(xiāo)活動(dòng)最有可能做出反應,為什么?”等類(lèi)似的問(wèn)題?如果將其運用到客戶(hù)關(guān)系管理中,就能在數據量龐大的客戶(hù)數據倉庫中,將看似無(wú)關(guān)聯(lián)的數據進(jìn)行篩選?凈化,提取出有價(jià)值的客戶(hù)關(guān)系,實(shí)現對客戶(hù)需求做出恰當的回應,并預測需求趨勢?
　　
　　三?交叉銷(xiāo)售與數據挖掘
　　
　　交叉銷(xiāo)售的前提是企業(yè)知道顧客是誰(shuí),他購買(mǎi)了什么產(chǎn)品或服務(wù),有哪些具體的消費屬性;核心是數據庫的應用;關(guān)鍵是與特定顧客高效率的溝通;結果則是銷(xiāo)售和利潤的增加?所以,這種銷(xiāo)售方式在很大程度上是以數據庫銷(xiāo)售為基礎,對客戶(hù)關(guān)系管理的深度挖掘和應用?比如一個(gè)購買(mǎi)了嬰兒車(chē)的客戶(hù)很有可能對同一企業(yè)生產(chǎn)的嬰兒尿布或其他嬰兒用品感興趣,這很容易理解?但對企業(yè)來(lái)說(shuō),真正關(guān)心的問(wèn)題在于如何發(fā)現這其中內在的微妙關(guān)系?
　　數據挖掘就能夠幫助企業(yè)發(fā)現這其中的關(guān)系?數據挖掘借助建立起的數據倉庫,通過(guò)統計或人工智能等算法分析數據,建立模型,從而發(fā)現產(chǎn)品與顧客之間的關(guān)系?產(chǎn)品與產(chǎn)品之間的關(guān)系?比如保險公司和銀行之間建立交叉銷(xiāo)售,保險公司可以通過(guò)分析銀行的客戶(hù)信息數據庫,發(fā)掘出銀行中的哪些客戶(hù)最有可能購買(mǎi)保險,進(jìn)一步通過(guò)客戶(hù)細分,找出這些客戶(hù)中哪些適合購買(mǎi)壽險,哪些又適合購買(mǎi)人身保險或車(chē)險等?其次,保險公司可以通過(guò)關(guān)聯(lián)分析找到銀行不同產(chǎn)品或服務(wù)與保險公司的不同產(chǎn)品之間的相關(guān)性,比如擁有銀行信用金卡的客戶(hù)更需要哪種險種?下面將介紹基于數據挖掘技術(shù)的交叉銷(xiāo)售分析的過(guò)程?
　　
　　四?基于數據挖掘的交叉銷(xiāo)售分析
　　
　　在對交叉銷(xiāo)售做分析時(shí),具體的數據挖掘過(guò)程包含3個(gè)獨立的步驟:
　　(1)對個(gè)體行為進(jìn)行建模;
　　(2)用預測模型對數據進(jìn)行評分;
　　(3)對得分矩陣進(jìn)行最優(yōu)化處理?
　　建模過(guò)程是用數據挖掘的一些算法對數據進(jìn)行分析,然后產(chǎn)生一些數學(xué)公式(也就是模型),這些數學(xué)公式可以用來(lái)對客戶(hù)將來(lái)的行為進(jìn)行預測分析?在交叉銷(xiāo)售分析中,對每一種交叉銷(xiāo)售的情況都要建一個(gè)模型?在這些交叉銷(xiāo)售分析模型建好之后,每一個(gè)模型都可用來(lái)分析新的客戶(hù)數據以預測出這些顧客將來(lái)的行為?評分過(guò)程很簡(jiǎn)單,就是計算這些數學(xué)公式的結果?在這里這些結果代表著(zhù)兩個(gè)月后這些顧客申請特定的一種抵押貸款賬戶(hù)的可能性?由于在這里有3種不同的抵押貸款服務(wù),所以對每一位顧客就有3個(gè)不同的計算結果?評分過(guò)程的結果就是產(chǎn)生一個(gè)得分矩陣,矩陣的每一行代表一位顧客,每一列代表一種交叉銷(xiāo)售的情況?最后一步是對這個(gè)得分矩陣進(jìn)行最優(yōu)化處理,即對每位顧客選出最合適的幾種服務(wù)方案?
　　1. 建模階段
　　建模階段又可以細化為幾個(gè)子過(guò)程,在對不同的交叉銷(xiāo)售情況進(jìn)行建模的時(shí)候都包含了這幾個(gè)子過(guò)程?也就是說(shuō),對每種交叉銷(xiāo)售情況進(jìn)行分析的過(guò)程都是獨立的?在分析時(shí),各種交叉銷(xiāo)售情況所針對的客戶(hù)可能會(huì )有重復,但在實(shí)際的建模過(guò)程中都將被獨立地處理?
　　一旦這些模型建好后,就可以不斷地重復使用它們,直到不再需要這些模型為止,也就是說(shuō)這些模型已經(jīng)沒(méi)有很好的預測效果或者對這些模型預測的結果已經(jīng)不感興趣?但不管怎樣,在建模階段后面的幾個(gè)步驟(評分階段和優(yōu)化階段)也可以一直使用同一套模型?
　　2. 評分階段
　　一旦有了這3種交叉銷(xiāo)售情況所對應的分析模型,就可以用它們對新的客戶(hù)數據進(jìn)行分析預測,以決定向客戶(hù)提供哪一種交叉銷(xiāo)售服務(wù)最合適?這并不是很簡(jiǎn)單,因為要得到一種有效的優(yōu)先順序,通常要用一些篩選條件對所有的顧客挑選一遍?例如,只能對那些還沒(méi)有房子的人用間接抵押模型進(jìn)行分析?但是也有可能一位客戶(hù)已經(jīng)在別的銀行申請了一個(gè)抵押貸款賬戶(hù),可分析員并不知道,仍然使用“首次抵押貸款模型”對他進(jìn)行分析預測?
　　3. 優(yōu)化階段
　　下一步就可以決定向客戶(hù)提供哪一種抵押貸款服務(wù)了?對得分矩陣進(jìn)行優(yōu)化的目的就是選擇出最適合客戶(hù)的服務(wù)?在這個(gè)階段中,有4種處理方法?這里按照從易到難的順序進(jìn)行介紹?
　　(1)質(zhì)樸的方法?在質(zhì)樸的優(yōu)化方法中,只要選擇出每一個(gè)客戶(hù)得分最高的那一個(gè)模型對應的服務(wù)?質(zhì)樸的優(yōu)化方法將使這次市場(chǎng)活動(dòng)中收到的客戶(hù)反饋盡可能的多?這種方法只選擇那種顧客最可能有反饋的服務(wù),而不管這種反饋可能帶來(lái)多大的經(jīng)濟效益?
　　(2)平均效益方法?平均效益方法功能有所增強,它將與每一種服務(wù)相關(guān)的經(jīng)濟信息融合進(jìn)來(lái)?所以這種方法讓總體經(jīng)濟效益達到最大化?在這種方法里,每一種交叉銷(xiāo)售服務(wù)都有一個(gè)對應的經(jīng)濟價(jià)值?這個(gè)價(jià)值是潛在客戶(hù)的平均價(jià)值,它通常是由歷史數據庫中現有顧客的特性決定的?
　　(3)個(gè)人效益方法?個(gè)人效益方法是對不同的顧客用不同的經(jīng)濟價(jià)值數據進(jìn)行計算,得出在每個(gè)服務(wù)中可能獲得的預期回報?例如,這種計算方法要用客戶(hù)現有貸款賬戶(hù)的償還情況來(lái)估計出重抵押貸款和二次抵押貸款的價(jià)值?“平均效益”方法和“個(gè)人效益”方法最主要的區別在于:用“個(gè)人效益”方法計算時(shí),不同的顧客在同一項服務(wù)中產(chǎn)生的預期回報也是不同的?
　　(4)有約束條件的優(yōu)化方法?這種方法在優(yōu)化選擇的過(guò)程中引入了一些外部的約束條件,因此它比以上各種優(yōu)化方法都有所提高?這種方法在優(yōu)化選擇的過(guò)程中引入了一些外部的約束條件,因此它比以上各種優(yōu)化方法都有所提高?有約束條件的優(yōu)化方法可以和任何一種數字評分模型結合起來(lái)?
　　
　　五?結 論
　　
　　交叉銷(xiāo)售作為一種銷(xiāo)售成功率高?成本低的行銷(xiāo)方法,已經(jīng)越來(lái)越得到以客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)為中心的企業(yè)的認同和采用?因為在競爭日趨激烈的今天,任何一個(gè)行業(yè)中,每一個(gè)客戶(hù)資源都可能是企業(yè)未來(lái)生存或競爭的資本,所以,如何利用企業(yè)自身客戶(hù)信息或其他相關(guān)企業(yè)的客戶(hù)信息,擴大企業(yè)的客戶(hù)群就變得至關(guān)重要?交叉銷(xiāo)售通過(guò)共享客戶(hù)資源,基于數據庫,利用數據挖掘中的分析技術(shù),不僅能尋求交叉銷(xiāo)售的目標客戶(hù),而且還能發(fā)現客戶(hù)的多種相關(guān)需求,從而更有效地實(shí)施交叉銷(xiāo)售,增加企業(yè)利潤?
　　
　　主要參考文獻
　　[1] 呂巍,蔡鷺新. 交叉銷(xiāo)售提升客戶(hù)忠誠度[J]. 企業(yè)管理 ,2004,(10).
　　[2] 閆雪晶,王金菊. 數據挖掘在交叉銷(xiāo)售中的應用[J]. 云南財貿學(xué)院學(xué)報,2005,(6).
　　[3] 戴穩勝,袁衛,謝邦昌. 顧客喜歡的下一個(gè)產(chǎn)品是什么——以數據挖掘發(fā)現交叉銷(xiāo)售機會(huì )[J]. 中國統計, 2005,(8).
　　[4] 韓冬. 數據挖掘在CRM系統中的應用研究[J]. 東北師范大學(xué)學(xué)報,2005,(5).
　　[5] 陳文偉,黃金才. 數據倉庫與數據挖掘[M]. 北京:人民郵電出版社,2004.

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