3.5 交叉销售模型

交叉销售这个概念在传统行业里其实已经非常成熟了,也已被普遍应用,其背后的理论依据是一旦客户购买了商品(或者成为付费用户),企业就会想方设法保留和延长这些客户在企业的生命周期和客户的利润贡献,一般会有两个运营选择方向,一是延缓客户流失,让客户尽可能长久地留存,在该场景下,通常就是客户流失预警模型发挥作用,利用流失预警模型,提前锁定最可能流失的有价值的用户,然后客户服务团队采用各种客户关怀措施,尽量挽留客户,从而最终降低客户流失率;二是让客户消费更多的商品和服务,从而更大地提升客户的商业价值,挖掘客户利润,这种尽量挖掘客户利润的说法在以客户为中心的激烈竞争的2.0时代显得有些赤裸裸,所以,更加温和的说法就是通过数据分析挖掘,找出客户进一步的消费需求(潜在需求),从而更好及更主动地引导、满足、迎合客户需求,创造企业和客户的双赢。在这第二类场景中,涉及的主要应用模型就是交叉销售模型。

交叉销售模型通过对用户历史消费数据的分析挖掘,找出有明显关联性质的商品组合,然后用不同的建模方法,去构建消费者购买这些关联商品组合的可能性模型,再用其中优秀的模型去预测新客户中购买特定商品组合的可能性。这里的商品组合可以是同时购买,也可以有先后顺序,不可一概而论,关键要看具体的业务场景和业务背景。

不同的交叉销售模型有不同的思路和不同的建模技术,但是前提一般都是通过数据分析找出有明显意义和商业价值的商品组合,可以同时购买,也可以有先后顺序,然后根据找出的这些特性去建模。

综合数据挖掘的中外企业实践来看,最少有4种完全不同的思路,可以分别在不同的项目背景中圆满完成建立交叉销售模型的这个任务。一是按照关联技术(Association Analysis),也即通常所说的购物篮分析,发现那些有较大可能被一起采购的商品,将它们进行有针对性的促销和捆绑,这就是交叉销售;二是借鉴响应模型的思路,为某几种重要商品分别建立预测模型,对潜在消费者通过这些特定预测模型进行过滤,然后针对最有可能的前5%的消费者进行精确的营销推广;三是仍然借鉴预测响应模型的思路,让重要商品两两组合,找出那些最有可能消费的潜在客户;四是通过决策树清晰的树状规则,发现基于具体数据资源的具体规则(有的多,有的少),国外很多营销方案的制订和执行实际上都是通过这种方式找到灵感和思路的。

相应的建模技术主要包括关联分析(Association Analysis)、序列分析(Sequence Analysis),即在关联分析的基础上,增加了先后顺序的考虑,以及预测(响应、分类)模型技术,诸如逻辑回归、决策树等。

上面总结的是基于传统行业的实践,这些经验事实上也成功地应用到了互联网行业的数据化运营中。无论是多种在线产品的交叉销售,还是电子商务中的交叉销售,抑或各种服务的推广、运营中的商品捆绑策略,都可以从中看到交叉销售的影子,这种理念正在深入地影响着数据化运营的效果和进程。

下面针对典型的交叉销售模型的应用场景来举个例子:A产品与B产品都是公司SAAS系列产品线上的重点产品,经过分析发现两者付费用户的重合度高达40%,现在运营方需要一个数据分析解决方案,可以有效识别出最可能在消费A产品的基础上也消费B产品的潜在优质用户。本案例的分析需求,实际上就是一个典型的交叉销售模型的搭建需求,数据分析师在与业务团队充分沟通后,通过现有数据进行分析,找出了同时消费A产品和B产品(注意,是同时消费,还是有先后次序,这个具体的定义取决于业务需求的判断,两者取数逻辑不同,应用场景也不同,不过分析建模技术还是可以相同的)用户的相关的网站行为、商业行为、客户属性等,之后再进行数据分析和挖掘建模,最后得到了一个有效的预测模型,通过该模型可以对新的用户数据进行预测,找出最可能消费A产品同时也消费B产品的潜在付费用户人群(或名单)。这样,运营方就可以进行精准的目标运营,从而有效提升运营效果,有效提升付费用户数量和付费转化率了。