一種預測客戶行為的綜合方法

本章所介紹的模型假定客戶購買某產品的決策與何時購買該產品的決策是息息相關的。公司通過分析客戶的歷史購買記錄并估計客戶未來購買的可能性來預測客戶的購買流程。這個模型包括兩個步驟：

1．估計客戶在某時間購買的概率。

2．估計客戶在預期的購買時間購買某產品的概率。

將兩步驟估計所得的概率值相乘得到最后的概率值，這就是客戶在預期的購買時間購買某一特定產品的最終概率值。利用這個概率值，公司便可以制定出一個理想的接觸策略了（如圖8—2所示）。為了制定一個理想的接觸策略，公司必須進行下面的購買流程分析：

1．公司必須根據客戶終身價值（CLV）來選定目標客戶。

2．公司必須預測客戶將會購買什么產品。

3．公司必須預測客戶將在何時購買該產品。了解該信息后，公司可以在適當的時間通過適當的渠道（理想的接觸策略）開展促銷活動。

換言之，在一個模型中可以同時包含兩種決策：客戶購買何種產品/服務的決策，以及購買時間的決策。

估計購買的可能性

為了預測客戶在某一特定時期購買產品的可能性，我們需要使用似然函數。這個函數估計的是似然值，該似然值表明了在某時期該客戶或家庭購買產品的可能性。在運用公式計算似然值時，首先要從根本上理解兩個模型：選擇模型和時間模型。選擇模型預測客戶購買某產品的概率，時間模型估計客戶在某時間購買產品的概率。通過同時估計兩個模型的聯合概率，公司便可以決定客戶將在何時購買何種產品。在這個網頁上可以獲得估計似然值的詳細步驟。

客戶的購買概率立方圖

正如本章前面部分提到的，為了有效地制定營銷舉措，公司應該了解客戶將在何時購買何種產品。公司通常采用客戶的購買概率立方圖來預測客戶的購買概率。該方法涉及三個方面：客戶、產品、時間。圖8—3為某公司客戶的購買概率立方圖。該公司銷售4種產品（產品1~產品4），并已給出客戶（客戶1~客戶4）在4個季度內（季度1~季度4）購買這四種產品的概率。從編號的區(qū)域中可以看出：客戶1在第1季度購買產品 1~產品4的概率分別是90%，10%，60%，20%。另外，公司也可以從產品/類別的角度入手，利用這種立方圖來處理問題。其做法是：公司首先預測在某季度哪位客戶最有可能購買產品1，然后向該客戶傳遞適當的信息。

預測下一件產品/服務：B2B模式和B2C模式下的案例分析

我們以一家大型的跨國高科技生產公司為例，對這個模型進行測試，以求證明該模型的價值。該公司為企業(yè)提供產品/服務，必須對自己的產品外觀進行定期保養(yǎng)和頻繁更新。我們從該公司的產品組合中選擇了三種不同的產品類別進行分析。下面是案例分析的概要。

■ 現行的營銷策略 按照目前的營銷策略，每一種產品類別都有專門的銷售小組負責。在拜訪客戶時，銷售人員只積極推銷由他們小組負責的產品。根據客戶購買某產品類別的概率大小，將客戶劃分為不同的等級。拜訪客戶的時間由銷售人員自己決定。因此，一位客戶可能會與代表不同產品類別的多個銷售人員接觸。這種方法導致了一種效率低下的銷售機制。在這種機制下，銷售人員盲目地與客戶接觸，不考慮客戶的購買時間。