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基于數據挖掘技術的交叉銷售分析
[摘 要] 本文介紹了交叉銷售的概念和優點,并對數據挖掘的概念做了簡要說明,最后著重介紹了如何利用數據挖掘技術做交叉銷售分析?[關鍵詞] 交叉銷售;數據挖掘;營銷
一?交叉銷售的概念
服務人員在向顧客提供某種服務或產品的同時,推銷其他產品和服務,就叫交叉銷售?它是借助各種分析技術和經驗判斷,發現現有客戶的多種相關需求并通過滿足其需求而銷售多種相關產品和服務的一種營銷理念?
在現代營銷意義上,交叉銷售不只是一種營銷方式,還是一種營銷哲學,即充分利用一切可能利用的資源展開營銷,服務市場,贏得顧客,與合作伙伴共享市場?這些資源包括自己現有的,可以開發的或正在開發的,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?
交叉銷售可以應用于不同的行業,例如家電業?銀行業?保險業?證券業?旅游酒店業等?目前實踐證明,交叉銷售在銀行業和保險業等領域的應用最為廣泛,效果也最為明顯?這是因為,消費者在購買這些產品或服務時,必須提交真實的個人數據資料?這些數據資料,一方面可以用來進一步分析顧客的需求,作為市場調研的基礎,從而為顧客提供更多更好的服務;另一方面,也可以在保護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性的企業一起開展營銷,共享客戶資源?
交叉銷售的好處在于可以充分利用企業現有的或獲得的客戶信息,所以在營銷時具有以下優點:
(1)成功率高?交叉銷售可以讓客戶根據現有服務的質量?企業對于他的關心程度以及他對企業服務能力的了解,對是否接受其他服務產品做出選擇?而對企業來說,由于對客戶的需要?要求和個人特點有充分的了解,可以針對客戶的需求和問題制訂相應的客戶服務計劃,從而增加服務推銷的成功率?
(2)銷售成本低?由于交叉銷售是對現有客戶的推銷,企業不用像對待新顧客那樣首先進行市場調查,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?同時由于同現有客戶已經有一定的關系基礎,也可以為企業節約關系投資的成本?
二?數據挖掘的概念
數據挖掘(Data Mining,DM),又稱數據庫中的知識發現(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值的信息或模式?它是數據庫研究中的一個很有應用價值的新領域,融合了數據庫?人工智能?機器學習?統計學等多個領域的理論和技術?從商業角度看,數據挖掘是一種嶄新的商業信息處理技術,其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取?轉化?分析和模式化處理,從中提取輔助商業決策的關鍵知識,即從一個數據庫中自動發現相關商業模式?它可以描述成:按企業既定業務目標,對大量的企業數據進行探索和分析,揭示隱藏的?未知的或驗證已知的商業規律,并進一步模式化的數據處理方法?數據挖掘工具能夠對將來的趨勢和行為進行預測,從而很好地支持人們的決策,比如,經過對整個公司數據庫系統的分析,數據挖掘工具可以回答諸如“什么樣的客戶對我們公司的郵件推銷活動最有可能做出反應,為什么?”等類似的問題?如果將其運用到客戶關系管理中,就能在數據量龐大的客戶數據倉庫中,將看似無關聯的數據進行篩選?凈化,提取出有價值的客戶關系,實現對客戶需求做出恰當的回應,并預測需求趨勢?
三?交叉銷售與數據挖掘
交叉銷售的前提是企業知道顧客是誰,他購買了什么產品或服務,有哪些具體的消費屬性;核心是數據庫的應用;關鍵是與特定顧客高效率的溝通;結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據庫銷售為基礎,對客戶關系管理的深度挖掘和應用?比如一個購買了嬰兒車的客戶很有可能對同一企業生產的嬰兒尿布或其他嬰兒用品感興趣,這很容易理解?但對企業來說,真正關心的問題在于如何發現這其中內在的微妙關系?
數據挖掘就能夠幫助企業發現這其中的關系?數據挖掘借助建立起的數據倉庫,通過統計或人工智能等算法分析數據,建立模型,從而發現產品與顧客之間的關系?產品與產品之間的關系?比如保險公司和銀行之間建立交叉銷售,保險公司可以通過分析銀行的客戶信息數據庫,發掘出銀行中的哪些客戶最有可能購買保險,進一步通過客戶細分,找出這些客戶中哪些適合購買壽險,哪些又適合購買人身保險或車險等?其次,保險公司可以通過關聯分析找到銀行不同產品或服務與保險公司的不同產品之間的相關性,比如擁有銀行信用金卡的客戶更需要哪種險種?下面將介紹基于數據挖掘技術的交叉銷售分析的過程?
四?基于數據挖掘的交叉銷售分析
在對交叉銷售做分析時,具體的數據挖掘過程包含3個獨立的步驟:
(1)對個體行為進行建模;
(2)用預測模型對數據進行評分;
(3)對得分矩陣進行最優化處理?
建模過程是用數據挖掘的一些算法對數據進行分析,然后產生一些數學公式(也就是模型),這些數學公式可以用來對客戶將來的行為進行預測分析?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據以預測出這些顧客將來的行為?評分過程很簡單,就是計算這些數學公式的結果?在這里這些結果代表著兩個月后這些顧客申請特定的一種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,所以對每一位顧客就有3個不同的計算結果?評分過程的結果就是產生一個得分矩陣,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行最優化處理,即對每位顧客選出最合適的幾種服務方案?
1. 建模階段
建模階段又可以細化為幾個子過程,在對不同的交叉銷售情況進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行分析的過程都是獨立的?在分析時,各種交叉銷售情況所針對的客戶可能會有重復,但在實際的建模過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,也就是說這些模型已經沒有很好的預測效果或者對這些模型預測的結果已經不感興趣?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的分析模型,就可以用它們對新的客戶數據進行分析預測,以決定向客戶提供哪一種交叉銷售服務最合適?這并不是很簡單,因為要得到一種有效的優先順序,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行分析?但是也有可能一位客戶已經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”對他進行分析預測?
3. 優化階段
下一步就可以決定向客戶提供哪一種抵押貸款服務了?對得分矩陣進行優化的目的就是選擇出最適合客戶的服務?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行介紹?
(1)質樸的方法?在質樸的優化方法中,只要選擇出每一個客戶得分最高的那一個模型對應的服務?質樸的優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,而不管這種反饋可能帶來多大的經濟效益?
(2)平均效益方法?平均效益方法功能有所增強,它將與每一種服務相關的經濟信息融合進來?所以這種方法讓總體經濟效益達到最大化?在這種方法里,每一種交叉銷售服務都有一個對應的經濟價值?這個價值是潛在客戶的平均價值,它通常是由歷史數據庫中現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濟價值數據進行計算,得出在每個服務中可能獲得的預期回報?例如,這種計算方法要用客戶現有貸款賬戶的償還情況來估計出重抵押貸款和二次抵押貸款的價值?“平均效益”方法和“個人效益”方法最主要的區別在于:用“個人效益”方法計算時,不同的顧客在同一項服務中產生的預期回報也是不同的?
(4)有約束條件的優化方法?這種方法在優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化方法都有所提高?這種方法在優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化方法都有所提高?有約束條件的優化方法可以和任何一種數字評分模型結合起來?
五?結 論
交叉銷售作為一種銷售成功率高?成本低的行銷方法,已經越來越得到以客戶關系管理(CRM)為中心的企業的認同和采用?因為在競爭日趨激烈的今天,任何一個行業中,每一個客戶資源都可能是企業未來生存或競爭的資本,所以,如何利用企業自身客戶信息或其他相關企業的客戶信息,擴大企業的客戶群就變得至關重要?交叉銷售通過共享客戶資源,基于數據庫,利用數據挖掘中的分析技術,不僅能尋求交叉銷售的目標客戶,而且還能發現客戶的多種相關需求,從而更有效地實施交叉銷售,增加企業利潤?
主要參考文獻
[1] 呂巍,蔡鷺新. 交叉銷售提升客戶忠誠度[J]. 企業管理 ,2004,(10).
[2] 閆雪晶,王金菊. 數據挖掘在交叉銷售中的應用[J]. 云南財貿學院學報,2005,(6).
[3] 戴穩勝,袁衛,謝邦昌. 顧客喜歡的下一個產品是什么——以數據挖掘發現交叉銷售機會[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]. 東北師范大學學報,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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