基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的商業(yè)銀行信貸產(chǎn)品交叉營(yíng)銷(xiāo)研究

許荻迪

[摘 要] 交叉營(yíng)銷(xiāo)是商業(yè)銀行開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)、進(jìn)行客戶(hù)關(guān)系管理，降低成本、增加利潤(rùn)的關(guān)鍵。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能夠分析銀行海量交易數(shù)據(jù)獲得潛在規(guī)則，為商業(yè)銀行交叉營(yíng)銷(xiāo)提供強(qiáng)有力的支持。采用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中的Apriori和Carma算法，從信貸產(chǎn)品類(lèi)別和具體產(chǎn)品兩個(gè)層面，對(duì)商業(yè)銀行信貸產(chǎn)品的年度交易記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。研究結(jié)果顯示，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用于商業(yè)銀行信貸產(chǎn)品交叉營(yíng)銷(xiāo)研究是可行的和有效的，對(duì)于已購(gòu)買(mǎi)不同種類(lèi)、不同具體產(chǎn)品的客戶(hù)，需要綜合考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則的具體形式、支持度、置信度等各方面，制定批量營(yíng)銷(xiāo)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、套餐營(yíng)銷(xiāo)等不同的交叉營(yíng)銷(xiāo)策略。

[關(guān)鍵詞] 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘；商業(yè)銀行；信貸產(chǎn)品；交叉營(yíng)銷(xiāo)

[中圖分類(lèi)號(hào)] F830.33 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A

[文章編號(hào)] 1009-6043（2017）03-0103-04

Abstract： Cross marketing is the key to holding marketing activities， customer relationship management， decrease of cost and increase of revenue for commercial banks. Association rule mining could help analyze the large amount of transaction data on banks for obtaining potential rules and offering strong support to the cross marketing of commercial banks. With Apriori and Carma， two analysis algorithms of association rules， the annual transaction record of the credit products of commercial banks are analyzed from the perspectives of credit product category and specific product. The result shows that it is feasible and effective to apply association rules mining into the study of cross marketing of credit products of commercial banks. As to customers who buy specific products of different category， the specific form， support degree， and degree of confidence should be considered comprehensively for creating different cross marketing such as bulk marketing， precision marketing and package marketing.

Key words： association rule mining， commercial banks， credit product， cross marketing

一、引言

交叉營(yíng)銷(xiāo)（Cross Selling）是一種發(fā)現(xiàn)顧客的多種需求，并通過(guò)滿(mǎn)足其需求而銷(xiāo)售多種相關(guān)服務(wù)或產(chǎn)品的一種新興營(yíng)銷(xiāo)方式。由于銀行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，銀行想要依靠獲得新客戶(hù)的方式來(lái)開(kāi)展經(jīng)營(yíng)活動(dòng)越來(lái)越困難。交叉銷(xiāo)售作為一種向現(xiàn)有客戶(hù)銷(xiāo)售更多產(chǎn)品的一種營(yíng)銷(xiāo)方式，正好適應(yīng)了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的變化。有關(guān)研究表明[1]，開(kāi)發(fā)一個(gè)新客戶(hù)的費(fèi)用是保留一個(gè)老客戶(hù)費(fèi)用的5倍，成功保留老客戶(hù)可大幅節(jié)約企業(yè)成本、增加企業(yè)利潤(rùn)，交叉銷(xiāo)售正是銀行保留老客戶(hù)的一種非常重要的方法。同時(shí)，交叉營(yíng)銷(xiāo)還有助于商業(yè)銀行更有針對(duì)性地開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)，擴(kuò)大銷(xiāo)售量，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。

作為數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）中最活躍的研究方法之一，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Association rule mining）能夠“在大量的數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí)”[2]，從龐大的企業(yè)歷史資料中，找出隱藏的規(guī)律并建立模型預(yù)測(cè)未來(lái)[3]。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析在個(gè)性化推薦、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析、語(yǔ)義分析等領(lǐng)域都有廣泛的作用[4]-[6]，同時(shí)也適用于銀行業(yè)研究：通過(guò)挖掘銀行海量的交易數(shù)據(jù)，獲得信貸產(chǎn)品被同一客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的潛在規(guī)則，為商業(yè)銀行交叉營(yíng)銷(xiāo)提供強(qiáng)有力的支持。

為了充分發(fā)揮關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)ι虡I(yè)銀行信貸產(chǎn)品交叉營(yíng)銷(xiāo)的決策支持作用，本文針對(duì)商業(yè)銀行的實(shí)際情況和交叉營(yíng)銷(xiāo)需求，采用Apriori和Carma算法，以某銀行的實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為例，對(duì)其信貸產(chǎn)品的中小企業(yè)年度購(gòu)買(mǎi)記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。經(jīng)過(guò)對(duì)信貸產(chǎn)品分類(lèi)和具體產(chǎn)品兩個(gè)層面的挖掘分析，改善了商業(yè)銀行進(jìn)行信貸產(chǎn)品交叉營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中針對(duì)性不足的問(wèn)題，給出了交叉營(yíng)銷(xiāo)思路和相關(guān)建議。

二、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的適用性分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)系網(wǎng)，挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，利用這些關(guān)聯(lián)規(guī)則可以根據(jù)已知情況對(duì)未知問(wèn)題進(jìn)行推測(cè)判斷[7]。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的基本思想是，若數(shù)據(jù)集中兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)在同一筆或同一個(gè)客戶(hù)交易中的概率很高，則認(rèn)為這些數(shù)據(jù)項(xiàng)之間存在某種關(guān)聯(lián)，從而可建立起關(guān)聯(lián)規(guī)則。[1]

商業(yè)銀行常規(guī)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷(xiāo)，尤其是交叉營(yíng)銷(xiāo)，采取的是自上而下的思路。首先，商業(yè)銀行錨定一組設(shè)想的需求設(shè)計(jì)產(chǎn)品；其次，在要通過(guò)交叉營(yíng)銷(xiāo)推廣該產(chǎn)品時(shí)，根據(jù)之前確定的需求設(shè)想一組規(guī)則，在已有客戶(hù)庫(kù)中篩選出可能具有這些需求的客戶(hù)；最后，試圖用該產(chǎn)品的特點(diǎn)匹配篩選出的客戶(hù)的需求進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。然而，在這個(gè)過(guò)程中，產(chǎn)品所針對(duì)的需求、客戶(hù)的篩選規(guī)則、篩選出的客戶(hù)所具有的需求特征都是商業(yè)銀行根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、觀(guān)察和調(diào)研設(shè)計(jì)的，并沒(méi)有通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，其中可能存在或大或小的偏差，產(chǎn)品的特點(diǎn)也許并不能滿(mǎn)足原先設(shè)想的客戶(hù)群體的實(shí)際需求，或者沒(méi)有推銷(xiāo)到真正需要的客戶(hù)群體中。

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)τ谏虡I(yè)銀行信貸產(chǎn)品的交叉營(yíng)銷(xiāo)十分適用，能夠通過(guò)現(xiàn)有所有客戶(hù)的所有信息，找出這些客戶(hù)的實(shí)際行為規(guī)律，因此是基于實(shí)際客戶(hù)、實(shí)際信息和實(shí)際行為而設(shè)計(jì)頂層規(guī)則的自下而上的做法。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能夠充分利用商業(yè)銀行長(zhǎng)期以來(lái)積累的所有數(shù)據(jù)，為其制定符合實(shí)際的策略提供支持，與上述傳統(tǒng)方式互相補(bǔ)充、互相提升。

三、模型和數(shù)據(jù)處理

（一）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型

在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，若分析得出30%的客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)了A產(chǎn)品，這些客戶(hù)中的80%還購(gòu)買(mǎi)了B，該規(guī)則可表示為形如“A→B”的蘊(yùn)含式，其中A通常被稱(chēng)為前項(xiàng)（antecedent或left-hand-side，LHS），B為后項(xiàng)（consequent或right-hand-side，RHS）。在考察關(guān)聯(lián)規(guī)則的代表性和有效性時(shí)，需要同時(shí)考慮兩條獨(dú)立的標(biāo)準(zhǔn)，即支持度（support）、置信度（confidence）。支持度表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的前項(xiàng)在所有交易中出現(xiàn)的百分比，用來(lái)衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要性；置信度表示在前項(xiàng)出現(xiàn)的情況下，后項(xiàng)也出現(xiàn)的百分比，表示這條規(guī)則成立的概率。在上例中，“A→B”的規(guī)則支持度為30%，置信度為80%。

最常見(jiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是Apriori算法和Carma算法。Apriori算法把挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的過(guò)程分為兩個(gè)階段：一是獲取頻繁集。這些項(xiàng)集出現(xiàn)的頻繁度至少和預(yù)定義的最小支持度一樣。二是由頻繁集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。這些規(guī)則必須滿(mǎn)足最小可信度。[8]CARMA是Berkeley大學(xué)的Christian Hidber教授1999年提出來(lái)的，該算法改進(jìn)了傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，占用內(nèi)存較少，能夠處理在線(xiàn)連續(xù)交易流數(shù)據(jù)，并且能夠在掃描交易流的過(guò)程中不斷改變支持度，以控制輸出的規(guī)則的大小和數(shù)目。[9]

（二）數(shù)據(jù)處理

本研究采用某商業(yè)銀行的2014年基數(shù)數(shù)據(jù)。采用Access數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，將時(shí)間窗口內(nèi)的中小企業(yè)貸款業(yè)務(wù)月度報(bào)表合并在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里，并采用SQL語(yǔ)言對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)、計(jì)算和整理，得到13098條業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和9566條客戶(hù)數(shù)據(jù)。根據(jù)客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)記錄將其分為僅購(gòu)買(mǎi)1次信貸產(chǎn)品、購(gòu)買(mǎi)同一種信貸產(chǎn)品多次、購(gòu)買(mǎi)多種信貸產(chǎn)品三類(lèi)，篩選出購(gòu)買(mǎi)多種信貸產(chǎn)品的客戶(hù)，對(duì)其購(gòu)買(mǎi)情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。

該數(shù)據(jù)集中共有36種信貸產(chǎn)品，根據(jù)其特征和性質(zhì)分為4類(lèi)：信用產(chǎn)品，即不需要抵押和擔(dān)保的信用類(lèi)貸款；特色產(chǎn)品，即專(zhuān)門(mén)針對(duì)三農(nóng)、文化、綠色、科技、惠民等特色金融領(lǐng)域開(kāi)發(fā)的符合行業(yè)特征的信貸產(chǎn)品；專(zhuān)項(xiàng)產(chǎn)品，即對(duì)企業(yè)資質(zhì)、擔(dān)保等有專(zhuān)門(mén)要求的產(chǎn)品；基礎(chǔ)產(chǎn)品即沒(méi)有特殊命名的普通貸款，在該數(shù)據(jù)集中被標(biāo)識(shí)為“其他貸款”。

四、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

同一客戶(hù)對(duì)同一個(gè)信貸產(chǎn)品，甚至同一類(lèi)別的信貸產(chǎn)品需求總是有限的。例如，短期內(nèi)一個(gè)企業(yè)的抵押物是有限的，因此不可能無(wú)限制地購(gòu)買(mǎi)抵押貸款產(chǎn)品。購(gòu)買(mǎi)多個(gè)產(chǎn)品，甚至是多種類(lèi)的產(chǎn)品，能夠在金額、期限、利率、放款節(jié)奏等各方面互補(bǔ)地為企業(yè)提供資金支持。如果能夠恰當(dāng)?shù)貫槠髽I(yè)推薦多個(gè)、多種類(lèi)的信貸產(chǎn)品，就能在更好滿(mǎn)足客戶(hù)需求的情況下，增加商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)量和利潤(rùn)，這也是交叉營(yíng)銷(xiāo)的意義所在。

為了挖掘出哪些信貸產(chǎn)品傾向于被同一客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)，首先對(duì)該銀行客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的不同信貸產(chǎn)品類(lèi)別進(jìn)行挖掘，然后挖掘客戶(hù)同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的具體產(chǎn)品，從而為交叉營(yíng)銷(xiāo)提供兩個(gè)層面的依據(jù)。在這兩個(gè)層面的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，都同時(shí)使用Apriori和Carma兩種算法，并對(duì)兩種算法的結(jié)果進(jìn)行比較和分析。

（一）按信貸產(chǎn)品分類(lèi)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

采用Apriori算法對(duì)不同類(lèi)別信貸產(chǎn)品被同時(shí)購(gòu)買(mǎi)的情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，設(shè)定置信度在25%以上。支持度較高的挖掘結(jié)果如下表所示。以挖掘出的第一條關(guān)聯(lián)規(guī)則為例，在所分析的客戶(hù)群體中，18.67%的客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)了特色產(chǎn)品，其中85.71%同時(shí)還購(gòu)買(mǎi)了基礎(chǔ)產(chǎn)品，這說(shuō)明對(duì)已購(gòu)買(mǎi)特色產(chǎn)品的客戶(hù)交叉營(yíng)銷(xiāo)基礎(chǔ)產(chǎn)品成功率較高。

除了“A→B”的形式，挖掘結(jié)果中還有“（AandB）→C”的形式。該形式體現(xiàn)在本數(shù)據(jù)集的挖掘結(jié)果中，如下表所示。下列關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度都不高，在實(shí)際操作中，適用范圍較小。

采用Carma算法的挖掘結(jié)果與Apriori算法基本一樣，置信度不低于25%，支持度較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則同表1，但是Carma算法沒(méi)有挖掘出表2的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

（二）按具體產(chǎn)品進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

1.采用Apriori算法進(jìn)行挖掘

采用Apriori算法對(duì)具體產(chǎn)品進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。支持度在25%以上的產(chǎn)品共有4個(gè)，例如，購(gòu)買(mǎi)了其他貸款的客戶(hù)為80%，這些客戶(hù)同時(shí)還購(gòu)買(mǎi)信托貸款買(mǎi)斷的概率為23.33%。所有支持度在25%以上，置信度在20%以上的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如下表所示。

以上關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度都不高于70%，該算法還挖掘出一些置信度為100%的關(guān)聯(lián)規(guī)則。購(gòu)買(mǎi)了創(chuàng)意貸（廣告和會(huì)展；文化體育休閑；出版發(fā)行和版權(quán)交易；廣告影視節(jié)目制作）、節(jié)能貸（EMCo貸款）、法人設(shè)備按揭、就業(yè)貸、薦信貸、軟件貸、智權(quán)貸、訂單貸等11種信貸產(chǎn)品的客戶(hù)，100%也購(gòu)買(mǎi)了其他貸款。類(lèi)似的，購(gòu)買(mǎi)了創(chuàng)意貸（軟件、網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)）和留學(xué)人員創(chuàng)業(yè)貸款的客戶(hù)，100%也購(gòu)買(mǎi)了信用貸；購(gòu)買(mǎi)了集成電路設(shè)計(jì)貸款的客戶(hù)100%購(gòu)買(mǎi)了信托貸款買(mǎi)斷，同時(shí)也100%購(gòu)買(mǎi)了瞪羚計(jì)劃貸款。但是這些產(chǎn)品的支持度都比較低，在0.67%-3.33%之間。另外，還有4條形如“（AandB）→C”、置信度為100%的關(guān)聯(lián)規(guī)則，它們同樣支持度很小（0.67%）。如下表所示：

2.采用Carma算法進(jìn)行挖掘

采用Carma算法對(duì)具體產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，支持度不低于25%、置信度不低于20%的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果與表3一致。

Carma算法與Apriori算法的一個(gè)顯著的區(qū)別是，Carma算法能夠挖掘出形如“A→（BandC）”的規(guī)則，即Carma算法的結(jié)論可以包含兩項(xiàng)產(chǎn)品。例如，購(gòu)買(mǎi)了瞪羚計(jì)劃貸款，同時(shí)有8.7%的可能性會(huì)購(gòu)買(mǎi)信用貸（“融信寶”中小企業(yè)信用貸款）和其他貸款2個(gè)產(chǎn)品。這樣的關(guān)聯(lián)規(guī)則沒(méi)有在A(yíng)priori算法的結(jié)果中出現(xiàn)，如下表所示。這些關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度比較小，在6.52%到9.52%之間。對(duì)于已購(gòu)買(mǎi)這些前項(xiàng)產(chǎn)品的客戶(hù)，可以考慮直接推銷(xiāo)后項(xiàng)中所顯示的產(chǎn)品組合。

Carma算法所挖掘的置信度100%的規(guī)則少于A(yíng)priori算法，僅有7條。兩種算法的結(jié)果的不同，正顯示了同時(shí)使用兩種算法的必要性，即有助于做出更全面的分析。

五、結(jié)果分析和交叉營(yíng)銷(xiāo)建議

采用Apriori和Carma算法對(duì)商業(yè)銀行信貸產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)情況進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，兩種算法的結(jié)果基本吻合，也比較符合現(xiàn)實(shí)情況，證明采用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)商業(yè)銀行信貸產(chǎn)品交叉營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行決策支持是可行的和有效的。不論是針對(duì)產(chǎn)品類(lèi)別還是具體產(chǎn)品層面的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，都給商業(yè)銀行信貸產(chǎn)品的交叉營(yíng)銷(xiāo)提出了一些參考思路。

（一）基于產(chǎn)品類(lèi)別的交叉營(yíng)銷(xiāo)建議

基于產(chǎn)品分類(lèi)而不是單個(gè)產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，有利于對(duì)商業(yè)銀行客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為有整體的了解，由于產(chǎn)品分類(lèi)比較簡(jiǎn)單明了，相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則也比較簡(jiǎn)單清晰，據(jù)此進(jìn)行交叉營(yíng)銷(xiāo)容易操作。

根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果——4種產(chǎn)品類(lèi)別相互之間被同一顧客購(gòu)買(mǎi)的關(guān)系顯示，對(duì)已購(gòu)買(mǎi)不同種類(lèi)的信貸產(chǎn)品的客戶(hù)，其交叉營(yíng)銷(xiāo)策略應(yīng)有所區(qū)別：

1.對(duì)于所有基礎(chǔ)產(chǎn)品以外的產(chǎn)品，都可對(duì)已購(gòu)買(mǎi)該產(chǎn)品的客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)基礎(chǔ)產(chǎn)品。

2.對(duì)于已購(gòu)買(mǎi)基礎(chǔ)產(chǎn)品的客戶(hù)，可向其營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)項(xiàng)產(chǎn)品。

3.對(duì)于已購(gòu)買(mǎi)專(zhuān)項(xiàng)產(chǎn)品和信用產(chǎn)品其中任意一種的客戶(hù)，除了基礎(chǔ)產(chǎn)品之外，還可向其推薦前兩種信貸產(chǎn)品中未購(gòu)買(mǎi)的另一種。

4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果顯示，特色產(chǎn)品很少和專(zhuān)項(xiàng)產(chǎn)品、信用產(chǎn)品一起被同一客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)。同時(shí)，也沒(méi)有任何一種產(chǎn)品被購(gòu)買(mǎi)之后，能向該客戶(hù)推薦特色產(chǎn)品。這是由于特色產(chǎn)品對(duì)企業(yè)所處領(lǐng)域、所從事業(yè)務(wù)范圍的針對(duì)性較強(qiáng)，特色產(chǎn)品適合根據(jù)企業(yè)特征直接營(yíng)銷(xiāo)，而非根據(jù)企業(yè)購(gòu)買(mǎi)的其他產(chǎn)品來(lái)交叉營(yíng)銷(xiāo)。

上述四類(lèi)關(guān)系及其支持度、置信度如下圖所示。其中，每類(lèi)產(chǎn)品下方標(biāo)識(shí)的比率為支持度，表示該產(chǎn)品在所有共同購(gòu)買(mǎi)關(guān)系中出現(xiàn)的幾率；每個(gè)箭頭上標(biāo)識(shí)的比率為置信度，表示依據(jù)該規(guī)則進(jìn)行交叉營(yíng)銷(xiāo)成功的幾率。

（二）基于具體產(chǎn)品的交叉營(yíng)銷(xiāo)建議

在對(duì)產(chǎn)品分類(lèi)挖掘的基礎(chǔ)上，再對(duì)具體產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，有助于找出覆蓋面較大、或者營(yíng)銷(xiāo)成功率較高的具體產(chǎn)品，為交叉營(yíng)銷(xiāo)提出更有針對(duì)性的建議。挖掘結(jié)果顯示，根據(jù)不同類(lèi)型的關(guān)聯(lián)規(guī)則可制定不同的交叉營(yíng)銷(xiāo)策略。

1.批量營(yíng)銷(xiāo)。支持度比較高的規(guī)則的前項(xiàng)產(chǎn)品由于本身被購(gòu)買(mǎi)較多，依據(jù)這些關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行交叉營(yíng)銷(xiāo)，覆蓋面較大。根據(jù)挖掘結(jié)果，應(yīng)采取短信、微信、郵件等成本較低的廣撒網(wǎng)的批量方式進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)，向相關(guān)客戶(hù)優(yōu)先營(yíng)銷(xiāo)關(guān)聯(lián)規(guī)則中置信度排在前列的后項(xiàng)產(chǎn)品，對(duì)于重點(diǎn)客戶(hù)可單獨(dú)采取重點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)。例如，根據(jù)表1，對(duì)于購(gòu)買(mǎi)了其他貸款的客戶(hù)，優(yōu)先營(yíng)銷(xiāo)信托貸款買(mǎi)斷和瞪羚計(jì)劃貸款，這兩類(lèi)信貸產(chǎn)品都屬于專(zhuān)項(xiàng)產(chǎn)品，這也與關(guān)于產(chǎn)品分類(lèi)的結(jié)論一致。

2.精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。支持度比較低的關(guān)聯(lián)規(guī)則的前項(xiàng)產(chǎn)品被購(gòu)買(mǎi)的幾率較小，因此已購(gòu)買(mǎi)這些產(chǎn)品的客戶(hù)群體較小。盡管如此，關(guān)聯(lián)規(guī)則顯示，某些產(chǎn)品與這些產(chǎn)品被共同購(gòu)買(mǎi)的置信度為100%，這意味著依照這些關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行交叉營(yíng)銷(xiāo)成功率較高，也就是將交叉營(yíng)銷(xiāo)的對(duì)象和產(chǎn)品的范圍縮小到了較為精準(zhǔn)的程度。對(duì)于這些客戶(hù)建議采取精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，采用電話(huà)、面談等點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方式進(jìn)行。例如，前面提到的15組置信度為100%的產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)關(guān)系。

3.套餐營(yíng)銷(xiāo)。Carma算法能夠挖掘出對(duì)客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)一個(gè)產(chǎn)品組合（即多于1個(gè)產(chǎn)品）的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如表5。本研究得出的這類(lèi)關(guān)聯(lián)規(guī)則雖然支持度低，但是對(duì)于購(gòu)買(mǎi)了這些產(chǎn)品的客戶(hù)，營(yíng)銷(xiāo)規(guī)則中的后項(xiàng)產(chǎn)品組合營(yíng)銷(xiāo)成功率高（置信度高），并且由于客戶(hù)可能一并購(gòu)買(mǎi)兩種之前沒(méi)購(gòu)買(mǎi)過(guò)的信貸產(chǎn)品，這對(duì)于提高業(yè)務(wù)量、利潤(rùn)和客戶(hù)忠誠(chéng)度的作用都優(yōu)于僅再購(gòu)買(mǎi)一種產(chǎn)品。對(duì)于這些客戶(hù)建議在不投入太大額外營(yíng)銷(xiāo)成本的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)套餐進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。

六、結(jié)論

交叉營(yíng)銷(xiāo)是商業(yè)銀行開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)、進(jìn)行客戶(hù)關(guān)系管理，降低成本、增加利潤(rùn)的關(guān)鍵。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能夠分析銀行海量交易數(shù)據(jù)獲得潛在規(guī)則，為商業(yè)銀行交叉營(yíng)銷(xiāo)提供強(qiáng)有力的支持。

為了充分發(fā)揮關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)ι虡I(yè)銀行信貸產(chǎn)品交叉營(yíng)銷(xiāo)的決策支持作用，本文針對(duì)商業(yè)銀行的實(shí)際情況和交叉營(yíng)銷(xiāo)需求，采用Apriori和Carma算法，以某銀行的實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為例，對(duì)其信貸產(chǎn)品的中小企業(yè)年度購(gòu)買(mǎi)記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。經(jīng)過(guò)對(duì)信貸產(chǎn)品分類(lèi)和具體產(chǎn)品兩個(gè)層面的挖掘分析，改善了商業(yè)銀行進(jìn)行信貸產(chǎn)品交叉營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中針對(duì)性不足的問(wèn)題，給出了交叉營(yíng)銷(xiāo)思路和相關(guān)建議。

從關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果來(lái)看，兩種算法的結(jié)果基本吻合，也比較符合現(xiàn)實(shí)情況，從而證明了采用關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)商業(yè)銀行信貸產(chǎn)品交叉營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行決策支持的可行性和有效性。產(chǎn)品類(lèi)別和具體產(chǎn)品層面的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘結(jié)果都顯示，對(duì)于已購(gòu)買(mǎi)不同種類(lèi)、不同具體產(chǎn)品的客戶(hù)，需要綜合考慮支持度、置信度和規(guī)則形式等各方面，制定批量營(yíng)銷(xiāo)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、套餐營(yíng)銷(xiāo)等不同的交叉營(yíng)銷(xiāo)策略。

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[責(zé)任編輯：王鳳娟]