||2009-08-02

混业经营为银行带来了更广阔的业务范畴，进而为CRM系统提供了丰富的客户信息。通过交叉利用这些信息，我们可以制定新的发展策略，为客户提供更为精准的个性化服务，并从中发掘新的商机。这种商机，我们称之为交叉销售（Cross-selling）。

交叉销售，即是向同一位顾客销售多种相关服务或产品。例如，对于一家主营业务为商业银行，同时涉足证券和基金等业务的金融控股公司而言，交叉销售可能包括向客户推荐贷款融资业务、股票及股票衍生工具购买建议，以及提供上市、增发和在私募市场推荐投资者等多元化服务。

从更宏观的视角来看，交叉销售也可视为一站式服务的一种形式。混业经营对CRM系统的新要求，正是要助力银行提供这种全方位、个性化的服务。

为了实现这一目标，CRM系统必须优化其分析模型，以更深入地挖掘客户信息。其中，聚类分析和关联分析是两个关键模型。

聚类分析主要是将数据库划分为不同的群组，使得群间差异显著，而群内数据相似。这种方法在客户细分中尤为有用，可以帮助我们发现具有相似特性的客户群体，如相似的消费习惯或年龄层，从而制定更具针对性的营销策略。

关联分析则是探寻数据库中各项之间的相关性。常用的技术包括关联规则和序列模式。前者寻找同一事件中不同项的相关性；后者则关注事件间的时间相关性，如股票涨跌的关联性分析。

在混业经营的背景下，这两种分析模型都将得到显著的改进。聚类分析将考虑客户在不同业务领域的属性，使客户类型的确定更为复杂和精准。而关联分析则将从丰富的业务关联中挖掘新的销售机会，通过分析客户的购买习惯，发现哪些产品经常被同时购买，从而实现交叉销售。

随着混业经营的推进，CRM系统将逐渐融入整体IT架构，成为商业智能的重要组成部分。在数据大集中和IT架构整合的背景下，CRM系统的各个组成部分将不再孤立存在，而是与前端渠道整合平台、统一数据仓库等紧密集成，共同构成银行商业智能决策系统的核心。

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