■ 測試模型 在擁有434個業(yè)務(wù)客戶的一套樣本中，將半數(shù)的客戶分配為對照組，公司仍然按照現(xiàn)行的營銷策略來滿足對照組的客戶需求，不做任何改變；剩下半數(shù)的客戶則被分配到測試組，公司根據(jù)由前面介紹的聯(lián)合概率模型所獲得的預測結(jié)果滿足測試組的客戶需求。基于這種方法，在某一年內(nèi)，只有當公司預測到客戶將在某季度購買某產(chǎn)品時，負責相關(guān)產(chǎn)品類別的銷售人員才會與該客戶接觸（見圖8—4）。如果預期客戶將購買屬于不同產(chǎn)品類別的多種產(chǎn)品，公司便會調(diào)整銷售策略。換言之，在運用該模型預測客戶購買行為時必須同時回答以下三個問題：

● 誰最有可能在下一個計劃周期購買產(chǎn)品？

● 某客戶將在何時購買產(chǎn)品？

● 某客戶可能購買屬于哪種產(chǎn)品類別的產(chǎn)品？

■ 案例分析的結(jié)果 表8—1顯示了該案例分析的結(jié)果。表8—1中的數(shù)據(jù)表示的是各項指標在測試期間的增長/下降幅度。括號中的數(shù)據(jù)表示的是各項指標在上一年的具體數(shù)值。測試持續(xù)進行4個季度，并將每一季度的測試結(jié)果與上一年的同一季度相比較。

表8—1顯示的結(jié)果表明：公司采用這種方法來預測客戶的購買行為，能夠?qū)崿F(xiàn)利潤的大幅增長。

從表8—1中可以清楚地看出，聯(lián)合概率策略顯著提高了投資回報率。此案例分析的結(jié)果說明：

● 相對于對照組，測試組的收入明顯增加。結(jié)果表明，事實上，收入的增加應(yīng)歸功于聯(lián)合概率模型的實施。

● 相對于對照組，測試組的溝通成本明顯降低。此外，測試組的銷售人員與客戶的接觸次數(shù)也明顯減少。

● 因此，相對于對照組的客戶，測試組的客戶帶來的總體利潤和投資回報率明顯提高。

這些結(jié)果表明，公司采用這種方法來預測客戶的購買行為，能夠?qū)崿F(xiàn)利潤的大幅增長，此外，營銷投資的回報率也有了大幅提高。這表明，該策略不僅有利于營銷資源的有效利用，而且，通過最優(yōu)化與客戶接觸的時間安排，即在適當?shù)臅r間接觸適當?shù)目蛻簦€可以削減額外的營銷開支。

與傳統(tǒng)方法相比，該模型有何優(yōu)點

以一家大型高科技公司為例，我們通過與預測客戶行為的傳統(tǒng)方法相比較，對該模型的預測能力進行測試。與傳統(tǒng)方法相比，在預測客戶購買行為方面，我們的模型要有效得多，這些結(jié)果就是有力的佐證。我們的模型同時考慮了購買的時間和購買的產(chǎn)品兩個方面。如果根據(jù)我們的模型預測到客戶將購買某產(chǎn)品，那么該客戶最終購買的概率為85%。然而，如果相似的預測是根據(jù)傳統(tǒng)模型做出的，那么該客戶最終購買產(chǎn)品的概率僅為55%。此外，當我們的模型被用來預測不會購買的客戶時，預測結(jié)果中87%的客戶確實不會購買。正如你所看到的，通過使用我們的模型，公司能夠?qū)㈩A測客戶行為的準確率提高54%之多，這說明了該模型在預測客戶行為方面的有效性，公司可以采用該模型成功地設(shè)計適當?shù)臓I銷策略。

提高交叉銷售的比率：盈利的途徑

對于銷售多種產(chǎn)品的公司來說，它們應(yīng)該采用的主要策略之一是交叉銷售不同類別的產(chǎn)品。采用該策略出于以下兩個原因。首先，當客戶在同一家公司購買屬于不同類別的產(chǎn)品時，他們從該公司流失的傾向就大大降低了。例如，當某客戶在同一家公司購買電話、電報、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時，那么與只在該公司購買其中一種服務(wù)的客戶相比，他更換公司要難得多。其次，通過向客戶出售屬于不同類別的產(chǎn)品而產(chǎn)生的協(xié)力優(yōu)勢，既能鞏固公司與客戶之間的關(guān)系，也能提高盈利能力。