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基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的交叉銷售分析
[摘 要] 本文介紹了交叉銷售的概念和優(yōu)點(diǎn),并對數(shù)據(jù)挖掘的概念做了簡要說明,最后著重介紹了如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)做交叉銷售分析?[關(guān)鍵詞] 交叉銷售;數(shù)據(jù)挖掘;營銷
一?交叉銷售的概念
服務(wù)人員在向顧客提供某種服務(wù)或產(chǎn)品的同時,推銷其他產(chǎn)品和服務(wù),就叫交叉銷售?它是借助各種分析技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)判斷,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有客戶的多種相關(guān)需求并通過滿足其需求而銷售多種相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的一種營銷理念?
在現(xiàn)代營銷意義上,交叉銷售不只是一種營銷方式,還是一種營銷哲學(xué),即充分利用一切可能利用的資源展開營銷,服務(wù)市場,贏得顧客,與合作伙伴共享市場?這些資源包括自己現(xiàn)有的,可以開發(fā)的或正在開發(fā)的,也包括合作伙伴的?例如,一個高爾夫俱樂部會員卡的購買者,可能也是轎車購買者,還可能是健身器械購買者?
交叉銷售可以應(yīng)用于不同的行業(yè),例如家電業(yè)?銀行業(yè)?保險(xiǎn)業(yè)?證券業(yè)?旅游酒店業(yè)等?目前實(shí)踐證明,交叉銷售在銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用最為廣泛,效果也最為明顯?這是因?yàn)?消費(fèi)者在購買這些產(chǎn)品或服務(wù)時,必須提交真實(shí)的個人數(shù)據(jù)資料?這些數(shù)據(jù)資料,一方面可以用來進(jìn)一步分析顧客的需求,作為市場調(diào)研的基礎(chǔ),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(hù)用戶個人隱私的前提下,利用這些用戶資料與其他具有互補(bǔ)性的企業(yè)一起開展?fàn)I銷,共享客戶資源?
交叉銷售的好處在于可以充分利用企業(yè)現(xiàn)有的或獲得的客戶信息,所以在營銷時具有以下優(yōu)點(diǎn):
(1)成功率高?交叉銷售可以讓客戶根據(jù)現(xiàn)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)來說,由于對客戶的需要?要求和個人特點(diǎn)有充分的了解,可以針對客戶的需求和問題制訂相應(yīng)的客戶服務(wù)計(jì)劃,從而增加服務(wù)推銷的成功率?
(2)銷售成本低?由于交叉銷售是對現(xiàn)有客戶的推銷,企業(yè)不用像對待新顧客那樣首先進(jìn)行市場調(diào)查,然后統(tǒng)計(jì)分析,最后才能確定目標(biāo)顧客,從而節(jié)約了收集信息的成本?同時由于同現(xiàn)有客戶已經(jīng)有一定的關(guān)系基礎(chǔ),也可以為企業(yè)節(jié)約關(guān)系投資的成本?
二?數(shù)據(jù)挖掘的概念
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM),又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery In Database,KDD),是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的?未知的?非平凡的及有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息或模式?它是數(shù)據(jù)庫研究中的一個很有應(yīng)用價(jià)值的新領(lǐng)域,融合了數(shù)據(jù)庫?人工智能?機(jī)器學(xué)習(xí)?統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個領(lǐng)域的理論和技術(shù)?從商業(yè)角度看,數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取?轉(zhuǎn)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,即從一個數(shù)據(jù)庫中自動發(fā)現(xiàn)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(biāo),對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析,揭示隱藏的?未知的或驗(yàn)證已知的商業(yè)規(guī)律,并進(jìn)一步模式化的數(shù)據(jù)處理方法?數(shù)據(jù)挖掘工具能夠?qū)淼内厔莺托袨檫M(jìn)行預(yù)測,從而很好地支持人們的決策,比如,經(jīng)過對整個公司數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的分析,數(shù)據(jù)挖掘工具可以回答諸如“什么樣的客戶對我們公司的郵件推銷活動最有可能做出反應(yīng),為什么?”等類似的問題?如果將其運(yùn)用到客戶關(guān)系管理中,就能在數(shù)據(jù)量龐大的客戶數(shù)據(jù)倉庫中,將看似無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選?凈化,提取出有價(jià)值的客戶關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對客戶需求做出恰當(dāng)?shù)幕貞?yīng),并預(yù)測需求趨勢?
三?交叉銷售與數(shù)據(jù)挖掘
交叉銷售的前提是企業(yè)知道顧客是誰,他購買了什么產(chǎn)品或服務(wù),有哪些具體的消費(fèi)屬性;核心是數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用;關(guān)鍵是與特定顧客高效率的溝通;結(jié)果則是銷售和利潤的增加?所以,這種銷售方式在很大程度上是以數(shù)據(jù)庫銷售為基礎(chǔ),對客戶關(guān)系管理的深度挖掘和應(yīng)用?比如一個購買了嬰兒車的客戶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)來說,真正關(guān)心的問題在于如何發(fā)現(xiàn)這其中內(nèi)在的微妙關(guān)系?
數(shù)據(jù)挖掘就能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)這其中的關(guān)系?數(shù)據(jù)挖掘借助建立起的數(shù)據(jù)倉庫,通過統(tǒng)計(jì)或人工智能等算法分析數(shù)據(jù),建立模型,從而發(fā)現(xiàn)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(xiǎn)公司和銀行之間建立交叉銷售,保險(xiǎn)公司可以通過分析銀行的客戶信息數(shù)據(jù)庫,發(fā)掘出銀行中的哪些客戶最有可能購買保險(xiǎn),進(jìn)一步通過客戶細(xì)分,找出這些客戶中哪些適合購買壽險(xiǎn),哪些又適合購買人身保險(xiǎn)或車險(xiǎn)等?其次,保險(xiǎn)公司可以通過關(guān)聯(lián)分析找到銀行不同產(chǎn)品或服務(wù)與保險(xiǎn)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更需要哪種險(xiǎn)種?下面將介紹基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的交叉銷售分析的過程?
四?基于數(shù)據(jù)挖掘的交叉銷售分析
在對交叉銷售做分析時,具體的數(shù)據(jù)挖掘過程包含3個獨(dú)立的步驟:
(1)對個體行為進(jìn)行建模;
(2)用預(yù)測模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行評分;
(3)對得分矩陣進(jìn)行最優(yōu)化處理?
建模過程是用數(shù)據(jù)挖掘的一些算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,然后產(chǎn)生一些數(shù)學(xué)公式(也就是模型),這些數(shù)學(xué)公式可以用來對客戶將來的行為進(jìn)行預(yù)測分析?在交叉銷售分析中,對每一種交叉銷售的情況都要建一個模型?在這些交叉銷售分析模型建好之后,每一個模型都可用來分析新的客戶數(shù)據(jù)以預(yù)測出這些顧客將來的行為?評分過程很簡單,就是計(jì)算這些數(shù)學(xué)公式的結(jié)果?在這里這些結(jié)果代表著兩個月后這些顧客申請?zhí)囟ǖ囊环N抵押貸款賬戶的可能性?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個不同的計(jì)算結(jié)果?評分過程的結(jié)果就是產(chǎn)生一個得分矩陣,矩陣的每一行代表一位顧客,每一列代表一種交叉銷售的情況?最后一步是對這個得分矩陣進(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(xì)化為幾個子過程,在對不同的交叉銷售情況進(jìn)行建模的時候都包含了這幾個子過程?也就是說,對每種交叉銷售情況進(jìn)行分析的過程都是獨(dú)立的?在分析時,各種交叉銷售情況所針對的客戶可能會有重復(fù),但在實(shí)際的建模過程中都將被獨(dú)立地處理?
一旦這些模型建好后,就可以不斷地重復(fù)使用它們,直到不再需要這些模型為止,也就是說這些模型已經(jīng)沒有很好的預(yù)測效果或者對這些模型預(yù)測的結(jié)果已經(jīng)不感興趣?但不管怎樣,在建模階段后面的幾個步驟(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種交叉銷售情況所對應(yīng)的分析模型,就可以用它們對新的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測,以決定向客戶提供哪一種交叉銷售服務(wù)最合適?這并不是很簡單,因?yàn)橐玫揭环N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已經(jīng)在別的銀行申請了一個抵押貸款賬戶,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(yù)測?
3. 優(yōu)化階段
下一步就可以決定向客戶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的服務(wù)?在這個階段中,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,只要選擇出每一個客戶得分最高的那一個模型對應(yīng)的服務(wù)?質(zhì)樸的優(yōu)化方法將使這次市場活動中收到的客戶反饋盡可能的多?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多大的經(jīng)濟(jì)效益?
(2)平均效益方法?平均效益方法功能有所增強(qiáng),它將與每一種服務(wù)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)信息融合進(jìn)來?所以這種方法讓總體經(jīng)濟(jì)效益達(dá)到最大化?在這種方法里,每一種交叉銷售服務(wù)都有一個對應(yīng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?這個價(jià)值是潛在客戶的平均價(jià)值,它通常是由歷史數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)有顧客的特性決定的?
(3)個人效益方法?個人效益方法是對不同的顧客用不同的經(jīng)濟(jì)價(jià)值數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得出在每個服務(wù)中可能獲得的預(yù)期回報(bào)?例如,這種計(jì)算方法要用客戶現(xiàn)有貸款賬戶的償還情況來估計(jì)出重抵押貸款和二次抵押貸款的價(jià)值?“平均效益”方法和“個人效益”方法最主要的區(qū)別在于:用“個人效益”方法計(jì)算時,不同的顧客在同一項(xiàng)服務(wù)中產(chǎn)生的預(yù)期回報(bào)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(shù)字評分模型結(jié)合起來?
五?結(jié) 論
交叉銷售作為一種銷售成功率高?成本低的行銷方法,已經(jīng)越來越得到以客戶關(guān)系管理(CRM)為中心的企業(yè)的認(rèn)同和采用?因?yàn)樵诟偁幦遮吋ち业慕裉?任何一個行業(yè)中,每一個客戶資源都可能是企業(yè)未來生存或競爭的資本,所以,如何利用企業(yè)自身客戶信息或其他相關(guān)企業(yè)的客戶信息,擴(kuò)大企業(yè)的客戶群就變得至關(guān)重要?交叉銷售通過共享客戶資源,基于數(shù)據(jù)庫,利用數(shù)據(jù)挖掘中的分析技術(shù),不僅能尋求交叉銷售的目標(biāo)客戶,而且還能發(fā)現(xiàn)客戶的多種相關(guān)需求,從而更有效地實(shí)施交叉銷售,增加企業(yè)利潤?
主要參考文獻(xiàn)
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