狩猎VS耕作

协同过滤是很有威力的，它能产生出色的成果。GUS--英国最大的编程公司，根据顾客“灵魂伴侣”的偏好，利用这个软件准确地识别出顾客想要了解的下一个产品，从而将它的交叉销售率从20%增加到了40%（交叉销售率是顾客购买了第一个产品后又提出买第二个产品的销售额测量方法。）。在采用协同过滤之前，GUS呼叫中心代理采用直觉和经验法则为打电话的人推荐第二个产品。协同过滤软件为每位来电者计算出适当的交叉销售产品，并且当他处理第一个订单的时候将产品呈映在代理人的屏幕上。很多建议看起都像是凭直觉产生的，比如建议订购了礼服的妇人购买浴巾。然而这些建议却很有效果，它们能使交叉销售率加倍。

协同过滤软件是很昂贵的。它需要含有数百万成员的文件夹，这些成员在上面表达他们的观点或购买东西。大多数的营销者都还没有使用协同过滤，但是协同过滤是所有大公司的营销者应该牢记在心的目标。我们才刚刚开始进行复杂的E-mail营销，要一直用你的眼睛和耳朵关注新的有利可图的想法。然而，如果你并不打算使用协同过滤，那你可以立即使用NBP分析法。

3．NBP产品确定

假设你有一打产品想要推销给你的订阅者，在过去，可能有一个“当月产品”，是每个月为你的订阅者准备的特别销售品。然而，有了订阅者数据库，你就可以做一些分析了。假设你在过去的某个时间将一个特定产品推销给了一组订阅者，获得促销信息的订阅者中，只有3%的人购买了产品。想要做这种类型的分析，那你的数据库的大部分记录中必须有人口统计和行为数据。E-mail能导致6000个人买产品，而30 000个收到相同邮件的人却没有购买。

采用市场细分和分析法，你就能根据顾客所在的细分群体和那个群体的成员对所列产品的兴趣比例，计算出他对产品感兴趣并购买的可能性。你可以将每个订阅者的NBP统计放在一起，如表4-3所示。

促销百分率=潜在利润*购买可能性

促销指数=平均促销百分率*100/促销百分率

分析显示出珍妮威斯特曼购买这12个产品的可能性。我们已经确定了每个产品能对公司产生的利益，并且指定了从最赚钱的产品（产品I）到最不赚钱的产品（产品F）的顺序。将赢利乘以购买可能性，我们就能确定珍妮威斯特曼的NBP指数：产品K和产品I是最有可能被购买的。我们可以将这个以坐标图的形式展现出来，如图4-5所示。

根据产品和行业的不同，这个坐标图可以用很多方法表示出来。在银行业，我们就会根据珍妮威斯特曼的收入、年龄、健康状况和房屋类型来计算她的NBP。比如，根据她的年龄和收入，房屋贷款可能就是她的理想，但她却租了一间公寓而没有房屋产权。

这个坐标图阐述出了：利用人口统计和行为数据给数据库中的每个订阅者创建一个NBP是可行的。通过向每个订阅者推销他们个人的NBP（而不是泛滥地向每个人都推销你的当月产品），可以很大程度地提高打开率、点击率和转化率并且降低退订率。为什么能产生这样的效果呢？因为标题提议了一个你很确定他会购买的产品。这个技术就告诉了你的订阅者，你的E-mail和他的需求是相关联的，这样他就很愿意看看你每次发送来的内容。

让我们比较一下对待顾客的两种方法。如表4-4所示是顾客的生命周期价值表格（如何计算生命周期价值的细节将在第6章中详细讲解），根据“每周特别产品”，每年给这些顾客发送52次促销性邮件。

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