數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售中的應(yīng)用過程模型研究

[摘要] 本文針對(duì)交叉銷售過程的階段特點(diǎn)，提出了數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售中的應(yīng)用過程模型。

[關(guān)鍵詞] 交叉銷售 數(shù)據(jù)挖掘 業(yè)務(wù)模型

數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)應(yīng)用研究多是針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的某一項(xiàng)技術(shù)，僅從技術(shù)的角度來理解和描述營銷問題，注重的是算法的效率、新穎，沒有結(jié)合營銷過程的特點(diǎn)來指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。因此，有必要全面審視營銷過程管理中的各個(gè)階段，建立數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的過程模型，指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐。

一、客戶數(shù)據(jù)集成是交叉銷售的基礎(chǔ)

交叉銷售從廣義上講是一種營銷哲學(xué)，充分利用一切可能的資源來開展?fàn)I銷、服務(wù)市場、贏得顧客;從狹義上講是一種以企業(yè)與客戶的現(xiàn)有關(guān)系為基礎(chǔ)，以客戶為中心，發(fā)現(xiàn)客戶多種需求，去銷售更多的產(chǎn)品，滿足其多種需求的營銷方式。因此，交叉銷售的成功實(shí)施離不開客戶信息的分析，客戶數(shù)據(jù)集成是交叉銷售的基礎(chǔ)。充分利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)揮客戶數(shù)據(jù)的價(jià)值，就可以根據(jù)不同客戶的偏好和特性提供相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)，從而提高客戶對(duì)企業(yè)的價(jià)值。

二、數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售過程中的應(yīng)用

在數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究和實(shí)踐中，主要依靠數(shù)據(jù)挖掘的三大支柱;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)建模。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇取決于應(yīng)用領(lǐng)域的問題，需要區(qū)分不同的技術(shù)、算法的適用性。針對(duì)交叉銷售實(shí)施過程中的業(yè)務(wù)關(guān)鍵問題，我們將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、客戶數(shù)據(jù)集成、業(yè)務(wù)模型三者結(jié)合，提出了數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售中的應(yīng)用過程模型。

數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售中的應(yīng)用過程模型圖

1.客戶分群模型

在交叉銷售策劃階段，根據(jù)現(xiàn)有顧客在購買產(chǎn)品方面的顯著特點(diǎn)作為預(yù)測(cè)交叉銷售的基礎(chǔ)。可以從顧客以往的產(chǎn)品購買、使用情況數(shù)據(jù)分析，形成聚類的結(jié)果來獲取客戶分群模型。業(yè)務(wù)專家就可以發(fā)現(xiàn)不同顧客群體之間產(chǎn)品使用存在的差異，并分別向這些群體推薦不同的產(chǎn)品組合。這種方法類似與Peliter等提出的利用市場細(xì)分來預(yù)測(cè)交叉銷售機(jī)會(huì)的方法，但是利用數(shù)據(jù)挖掘的聚類是通過無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，可以獲得更多未知的知識(shí)以及更好的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)結(jié)果。

聚類分析是把整個(gè)數(shù)據(jù)集分成不同的群組，它的目的是使得群與群之間差別很明顯，而同一個(gè)群之間的數(shù)據(jù)盡量相似。聚類分析所處理的數(shù)據(jù)集有連續(xù)型、離散型、關(guān)聯(lián)型、混合型四種數(shù)據(jù)類型，如何針對(duì)具體的數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類模型和聚類算法的設(shè)計(jì)是整個(gè)聚類分析過程中最關(guān)鍵的步驟。業(yè)務(wù)專家對(duì)客戶分群結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的分析，把交叉銷售的產(chǎn)品特性與潛在客戶的特質(zhì)進(jìn)行匹配，選擇合適的客戶群，進(jìn)行下一步的交叉銷售試探。

2.客戶響應(yīng)模型

企業(yè)可以通過多種客戶接觸渠道對(duì)客戶進(jìn)行交叉銷售試探，目的是要獲取客戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的響應(yīng)率，得到客戶對(duì)交叉銷售的感興趣情況。通過響應(yīng)率分析能夠有效的降低市場推廣的費(fèi)用，同時(shí)能夠更加有針對(duì)性的面對(duì)目標(biāo)市場，達(dá)到以最小的投入獲得最佳效果的目的。需要構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，對(duì)交叉銷售活動(dòng)找到最合適的響應(yīng)客戶，預(yù)測(cè)哪些客戶能夠響應(yīng)，以及響應(yīng)的可能性是多少。

分類技術(shù)的功能是根據(jù)商業(yè)數(shù)據(jù)的屬性將數(shù)據(jù)分派到不同的組中。在實(shí)際應(yīng)用過程中，分類模型可以分析分組中數(shù)據(jù)的各種屬性，并找出數(shù)據(jù)的屬性模型，確定哪些數(shù)據(jù)模型屬于哪些組。這樣我們就可以利用該模型來分析已有數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)將屬于哪一個(gè)組。分類模型可以使用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

3.產(chǎn)品分析模型

在交叉銷售全面實(shí)施過程中，客戶交易的數(shù)據(jù)不僅可以用來分析客戶的利潤情況，還可以從客戶整體購買產(chǎn)品分析出發(fā)，探索是否存在一定的獲得模式。這就需要使用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析和順序，可以找到產(chǎn)品間的關(guān)聯(lián)模式和購買的可能性。特別是新產(chǎn)品在交叉銷售時(shí)，由于缺乏歷史銷售數(shù)據(jù)，只有待到有客戶購買時(shí)，才能進(jìn)行產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析，并為交叉銷售尋找新的銷售機(jī)會(huì)。

關(guān)聯(lián)分析主要是描述了一組數(shù)據(jù)項(xiàng)目的密切度或關(guān)系，。置信度級(jí)別度量了關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度。關(guān)聯(lián)模型的一個(gè)典型例子是市場菜籃分析，通過挖掘數(shù)據(jù)派生關(guān)聯(lián)規(guī)則，利用此規(guī)則可以了解客戶的行為。

順序(Sequence)模型主要用于分析數(shù)據(jù)倉庫中的某類同時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)某一時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)的相關(guān)處理模型。例如客戶現(xiàn)在定購一臺(tái)噴墨打印機(jī)之后還可能定購打印紙，可能在初始購買時(shí)有大量定貨，在售后服務(wù)請(qǐng)求時(shí)定貨量較小，在服務(wù)請(qǐng)求完成后可能又有大量的定貨。

4.模型度量

數(shù)據(jù)挖掘得到的模式有可能是沒有實(shí)際意義或沒有實(shí)用價(jià)值的，也有可能無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)的真實(shí)意義，甚至在某些情況下是與事實(shí)相反的，因此對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果需要進(jìn)行評(píng)估，確定數(shù)據(jù)挖掘是否存在偏差，挖掘結(jié)果是否正確，確定哪些是有效的、有用的模式。模式的價(jià)值體現(xiàn)在業(yè)務(wù)專家對(duì)模式的興趣度和未知度，然而模式的興趣度和未知度由與業(yè)務(wù)專家的業(yè)務(wù)背景知識(shí)有著很大的關(guān)系。表示模式興趣度的一個(gè)簡單且已被廣泛接受的標(biāo)準(zhǔn)式是后驗(yàn)概率，可以用J-度量表示：

J-度量衡量了在知道先驗(yàn)概率p(B)和后驗(yàn)概率的情況下，對(duì)知識(shí)B的差異。

三、結(jié)論

數(shù)據(jù)挖掘在應(yīng)用中遇到數(shù)據(jù)積累不充分或不全面、業(yè)務(wù)模型構(gòu)建困難、缺少有經(jīng)驗(yàn)的實(shí)施者等問題，使得應(yīng)用與理論的發(fā)展極不協(xié)調(diào)。本文針對(duì)交叉銷售過程的階段特點(diǎn)，提出了數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售中的應(yīng)用過程模型，展示了交叉銷售的各個(gè)階段的營銷活動(dòng)和所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與業(yè)務(wù)模型，有助于全面理解和指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘在交叉銷售中的應(yīng)用。

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