2024年1月12日发(作者：兴仙)

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[非项目文档封面]

密级：机密

文档编号：D部门代码1文档类别代码D部门代码2-年份-顺序号

产品相关性模型-产品组合

版本：1.0.0

(数据营销部)

广东拓驰信息科技有限公司

总页数

编制

正文

附录

批准

生效日期

.

.

变更履历

修改编号

01

版本

修改内容

增加了流程图

修改人

王春生

修改日期

2008.10.20

.

.

目录

1.

模型背景 ············································································································································ 1

2.

模型研究的目的 ······························································································································· 1

3.

模型的建立 ········································································································································ 1

3.1

指标的确定 ·············································································································································· 1

手机自身指标 ··································································································································································· 1

其他指标 ············································································································································································ 2

3.1.1

3.1.2

3.2

产品相关分析—产品组合模型 ············································································································· 2

模型应用 ············································································································································································ 2

3.2.1

4.

模型预测与建议 ······························································································································· 5

4.1

4.2

模型预测 ·················································································································································· 5

建议 ·························································································································································· 5

5.

附：流程图 ········································································································································ 6

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1. 模型背景

随着手机销售市场的不断发展和消费者消费行为和习惯的不断演进，也随着与手机相关的手机配件、手机应用软件和套卡等的蓬勃发展，手机的销售已经不能单纯地只销售手机了，随之而来的是手机与手机配件、应用软件、套卡等的组合销售。那么，哪些消费者对产品组合的兴趣最大？他们希望产品进行怎样的组合？这些都将是本文所要解决的问题。

2. 模型研究的目的

 进行客户细分，寻找出哪些消费者对产品的组合销售更感兴趣；

 研究消费者更青睐哪类的产品组合，为我们在产品组合销售时提供依据。

3. 模型的建立

手机自身特点，例如：操作系统、摄像功能等许多功能会直接影响到应用软件和手机配件的组合，因此，我们从手机自身特点和消费者对产品组合购买情况来研究手机配件等与手机类型的相关性关系，寻求最佳销售组合。

3.1 指标的确定

在这里，我们分开介绍手机自身指标和其它指标，其他指标主要指与手机产品组合的物件分类指标。

3.1.1 手机自身指标

表1 手机自身指标

品牌

型号

价格

外观

铃声

功能

像素

操作系统

网络

注：指标像素是在手机功能中有拍照时填写；

 品牌：即手机品牌；

 型号：手机型号、同一手机型号，功能、像素、操作系统、网络一定相同，否则，视为不同型号；

 价格：产品组合销售价格（消费者的购买价）；

 外观：包括直板、翻盖、滑盖、旋盖等；

 铃声：包括单音、和弦、MP3等；

 功能：包括智能、摄像、扩展存储卡、照相、卫星定位导航、USB接口、java扩展、红外接口、蓝牙接口、无线局域网上网、视频播放、办公功能、MTK平台、收音机等；

.

.

 像素：包括10、30、130、200、300、500、800等；

 操作系统：包括Windows mobile、Symbian、Linux、Palm、MTK、Nuclese；

 网络：GSM、CDMA、双核等。

3.1.2 其他指标

表2 其他指标

手机配件

应用软件

套卡系列

3.2 产品相关分析—产品组合模型

图1 产品相关分析—产品组合模型

外观娱乐组合商务组合功能手机配件像素应用软件操作系统套卡网络导航组合铃声组合学习组合商务至尊组合商务定制组合理财组合旅游组合此模型根据手机自身功能特点与其他产品属性的相关程度进行产品组合。

3.2.1 模型应用

3.2.1.1 产品相关性分析

我们可以选取某品牌，甚至可以具体到某型号等具体指标，采用多维数据抽取，计算出购买相关配.

.

件、应用软件、套卡等的客户比例，即是该产品（某品牌、某型号等）与附带产品的相关程度。

图2 多维数据抽取(例)

同样，我们可以第一层抽取其他指标，例如不考虑品牌，只考虑功能的情况下，我们便可以从抽取具有相应功能的手机购买者。这将根据我们的实际需要进行指标抽取顺序的确定。

通过这个方法，我们可以计算出配件、应用软件等对产品的关联程度：（例）

公式 1

31公式 2

N3100%,31为某单一品牌手机的配件、应用软件、套卡等的购买率；

N132公式 3

N3100%,32 为某单一品牌型号手机的配件、应用软件、套卡等的购买率；

N2N4i100%,(i1,2,...,n),41i为具体配件、应用软件或套卡在该品牌手机中的购买率；

N1N4i100%,(i1,2,...,n),42i为具体配件、应用软件或套卡在该品牌型号手机中的购买N241i公式 4

42i率；

对购买率进行排序，即可获得配件、应用软件等对手机产品的关联性程度。

此外，如果，我们想针对某一具体客户进行产品组合的推荐时，我们还可以将客户通过客户的资本资料将客户更加细分，具体指标见下表：

.

.

表3 维度

区域 性别 年龄 学历 个人月收入

800以下

800-1499元

东城区

莞城区

南城区

厚街

虎门

……

男

女

17岁以下

18-24岁

25-34岁

35-44岁

45-54岁

55岁以上

未读过书

小学

初中

高中/中专/技校

大专/电大

本科

硕士及硕士以上

1500-2499元

2500-3999元

4000-5999元

6000-8999元

9000以上

这样，我们可以得到具体到某个人的偏好，在产品组合的推荐中，可以根据每个人的特征进行有针对性地推荐。

1500以下

1500-2999元

3000-4999元

5000-6999元

7000-8999元

9000-11900元

12000元以上

家庭月收入 职业/职位

3.2.1.2 产品组合

在产品组合时，我们需要考虑手机自身的各种指标特征，来对配件、应用软件等进行属性选择，选择其关联度最高的其他产品，例如：

图3 其他产品的选择

手机自身特征功能A某单一品牌型号手机功能B功能C操作系统A外观A网络A……其他产品配件A应用软件A应用软件B应用软件C配件A应用软件D……购买率λ421λ422λ423λ424λ425λ426……购买率排序(从高到低)λ423λ425λ422λ424λ421λ426……

.

.

此例表示对某单一品牌型号手机进行其他产品的产品组合，由上图可知，我们会选取在某单一品牌型号手机中，购买率较高的应用软件C、配件A、应用软件A；此例表明在选取组合产品的时候，选择与手机产品自身特征关联度较高的其他产品。

4. 模型预测与建议

4.1 模型预测

此模型可以解决常用的产品组合问题，利用CRM系统中的数据，根据以往消费者的购买记录，在一定程度上能反映出消费者的消费行为和偏好，根据消费者的消费偏好，在很大程度上能够帮助我们进行产品组合营销，更大限度地满足了消费者的需求，也更大限度地提高公司产品销量，可谓达到双赢的效果。

4.2 建议

随着销售市场的不断变化和进步，商家也越来越重视消费者的消费偏好和需求，消费者的消费现状在很短一段时间内就可能发生很大变化，另外，销售模式和方法很容易被复制，一个新的有效的销售策略，可能在很短时间内就会普及，这样的销售策略很快就会失去效果，而且还很容易让消费者疲惫，产生负面影响。

要能够不断地走在销售策略的前沿，就需要不断地挖掘消费者的潜在需求，再通过营销策略激发客户的需求，以此不断地更新、不断地挖掘消费者的潜在需求。

.

5. 附：流程图

准备指标的确立客户购买数据产品相关性模型产品相关性分析各相关产品的购买率具体到某产品的产品相关性分析各相关产品的购买率相关产品的选择否模型检验是终止.

.

手机产品信息(包括品牌、型号、功能表等），配件、手机软件、套卡信息表，以及客户购买信息数据。模型目的的理解。1.对产品信息、配件等信息进行理解、整理；2.产生手机自身特征的指标表；配件等指标表。1.对指标进行理解，并建立产品相关性模型；2.产生产品相关性模型文档。1.执行模型；2.对产品的相关性进行分析1.可得到各相关产品的购买率；2.品牌机型与相关产品的匹配信息。1.运用模型对单个手机产品或多个手机产品进行分析；2.分析产品相关性的程度和产品匹配信息。1.可得到各相关产品的购买率；2.品牌机型与相关产品的匹配信息。1.对相关产品购买率排序；2.选择其中购买率较高的单个或数个相关产品实施产品组合策略。

2024年1月12日发(作者：兴仙)

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[非项目文档封面]

密级：机密

文档编号：D部门代码1文档类别代码D部门代码2-年份-顺序号

产品相关性模型-产品组合

版本：1.0.0

(数据营销部)

广东拓驰信息科技有限公司

总页数

编制

正文

附录

批准

生效日期

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变更履历

修改编号

01

版本

修改内容

增加了流程图

修改人

王春生

修改日期

2008.10.20

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目录

1.

模型背景 ············································································································································ 1

2.

模型研究的目的 ······························································································································· 1

3.

模型的建立 ········································································································································ 1

3.1

指标的确定 ·············································································································································· 1

手机自身指标 ··································································································································································· 1

其他指标 ············································································································································································ 2

3.1.1

3.1.2

3.2

产品相关分析—产品组合模型 ············································································································· 2

模型应用 ············································································································································································ 2

3.2.1

4.

模型预测与建议 ······························································································································· 5

4.1

4.2

模型预测 ·················································································································································· 5

建议 ·························································································································································· 5

5.

附：流程图 ········································································································································ 6

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1. 模型背景

随着手机销售市场的不断发展和消费者消费行为和习惯的不断演进，也随着与手机相关的手机配件、手机应用软件和套卡等的蓬勃发展，手机的销售已经不能单纯地只销售手机了，随之而来的是手机与手机配件、应用软件、套卡等的组合销售。那么，哪些消费者对产品组合的兴趣最大？他们希望产品进行怎样的组合？这些都将是本文所要解决的问题。

2. 模型研究的目的

 进行客户细分，寻找出哪些消费者对产品的组合销售更感兴趣；

 研究消费者更青睐哪类的产品组合，为我们在产品组合销售时提供依据。

3. 模型的建立

手机自身特点，例如：操作系统、摄像功能等许多功能会直接影响到应用软件和手机配件的组合，因此，我们从手机自身特点和消费者对产品组合购买情况来研究手机配件等与手机类型的相关性关系，寻求最佳销售组合。

3.1 指标的确定

在这里，我们分开介绍手机自身指标和其它指标，其他指标主要指与手机产品组合的物件分类指标。

3.1.1 手机自身指标

表1 手机自身指标

品牌

型号

价格

外观

铃声

功能

像素

操作系统

网络

注：指标像素是在手机功能中有拍照时填写；

 品牌：即手机品牌；

 型号：手机型号、同一手机型号，功能、像素、操作系统、网络一定相同，否则，视为不同型号；

 价格：产品组合销售价格（消费者的购买价）；

 外观：包括直板、翻盖、滑盖、旋盖等；

 铃声：包括单音、和弦、MP3等；

 功能：包括智能、摄像、扩展存储卡、照相、卫星定位导航、USB接口、java扩展、红外接口、蓝牙接口、无线局域网上网、视频播放、办公功能、MTK平台、收音机等；

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 像素：包括10、30、130、200、300、500、800等；

 操作系统：包括Windows mobile、Symbian、Linux、Palm、MTK、Nuclese；

 网络：GSM、CDMA、双核等。

3.1.2 其他指标

表2 其他指标

手机配件

应用软件

套卡系列

3.2 产品相关分析—产品组合模型

图1 产品相关分析—产品组合模型

外观娱乐组合商务组合功能手机配件像素应用软件操作系统套卡网络导航组合铃声组合学习组合商务至尊组合商务定制组合理财组合旅游组合此模型根据手机自身功能特点与其他产品属性的相关程度进行产品组合。

3.2.1 模型应用

3.2.1.1 产品相关性分析

我们可以选取某品牌，甚至可以具体到某型号等具体指标，采用多维数据抽取，计算出购买相关配.

.

件、应用软件、套卡等的客户比例，即是该产品（某品牌、某型号等）与附带产品的相关程度。

图2 多维数据抽取(例)

同样，我们可以第一层抽取其他指标，例如不考虑品牌，只考虑功能的情况下，我们便可以从抽取具有相应功能的手机购买者。这将根据我们的实际需要进行指标抽取顺序的确定。

通过这个方法，我们可以计算出配件、应用软件等对产品的关联程度：（例）

公式 1

31公式 2

N3100%,31为某单一品牌手机的配件、应用软件、套卡等的购买率；

N132公式 3

N3100%,32 为某单一品牌型号手机的配件、应用软件、套卡等的购买率；

N2N4i100%,(i1,2,...,n),41i为具体配件、应用软件或套卡在该品牌手机中的购买率；

N1N4i100%,(i1,2,...,n),42i为具体配件、应用软件或套卡在该品牌型号手机中的购买N241i公式 4

42i率；

对购买率进行排序，即可获得配件、应用软件等对手机产品的关联性程度。

此外，如果，我们想针对某一具体客户进行产品组合的推荐时，我们还可以将客户通过客户的资本资料将客户更加细分，具体指标见下表：

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表3 维度

区域 性别 年龄 学历 个人月收入

800以下

800-1499元

东城区

莞城区

南城区

厚街

虎门

……

男

女

17岁以下

18-24岁

25-34岁

35-44岁

45-54岁

55岁以上

未读过书

小学

初中

高中/中专/技校

大专/电大

本科

硕士及硕士以上

1500-2499元

2500-3999元

4000-5999元

6000-8999元

9000以上

这样，我们可以得到具体到某个人的偏好，在产品组合的推荐中，可以根据每个人的特征进行有针对性地推荐。

1500以下

1500-2999元

3000-4999元

5000-6999元

7000-8999元

9000-11900元

12000元以上

家庭月收入 职业/职位

3.2.1.2 产品组合

在产品组合时，我们需要考虑手机自身的各种指标特征，来对配件、应用软件等进行属性选择，选择其关联度最高的其他产品，例如：

图3 其他产品的选择

手机自身特征功能A某单一品牌型号手机功能B功能C操作系统A外观A网络A……其他产品配件A应用软件A应用软件B应用软件C配件A应用软件D……购买率λ421λ422λ423λ424λ425λ426……购买率排序(从高到低)λ423λ425λ422λ424λ421λ426……

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此例表示对某单一品牌型号手机进行其他产品的产品组合，由上图可知，我们会选取在某单一品牌型号手机中，购买率较高的应用软件C、配件A、应用软件A；此例表明在选取组合产品的时候，选择与手机产品自身特征关联度较高的其他产品。

4. 模型预测与建议

4.1 模型预测

此模型可以解决常用的产品组合问题，利用CRM系统中的数据，根据以往消费者的购买记录，在一定程度上能反映出消费者的消费行为和偏好，根据消费者的消费偏好，在很大程度上能够帮助我们进行产品组合营销，更大限度地满足了消费者的需求，也更大限度地提高公司产品销量，可谓达到双赢的效果。

4.2 建议

随着销售市场的不断变化和进步，商家也越来越重视消费者的消费偏好和需求，消费者的消费现状在很短一段时间内就可能发生很大变化，另外，销售模式和方法很容易被复制，一个新的有效的销售策略，可能在很短时间内就会普及，这样的销售策略很快就会失去效果，而且还很容易让消费者疲惫，产生负面影响。

要能够不断地走在销售策略的前沿，就需要不断地挖掘消费者的潜在需求，再通过营销策略激发客户的需求，以此不断地更新、不断地挖掘消费者的潜在需求。

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5. 附：流程图

准备指标的确立客户购买数据产品相关性模型产品相关性分析各相关产品的购买率具体到某产品的产品相关性分析各相关产品的购买率相关产品的选择否模型检验是终止.

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手机产品信息(包括品牌、型号、功能表等），配件、手机软件、套卡信息表，以及客户购买信息数据。模型目的的理解。1.对产品信息、配件等信息进行理解、整理；2.产生手机自身特征的指标表；配件等指标表。1.对指标进行理解，并建立产品相关性模型；2.产生产品相关性模型文档。1.执行模型；2.对产品的相关性进行分析1.可得到各相关产品的购买率；2.品牌机型与相关产品的匹配信息。1.运用模型对单个手机产品或多个手机产品进行分析；2.分析产品相关性的程度和产品匹配信息。1.可得到各相关产品的购买率；2.品牌机型与相关产品的匹配信息。1.对相关产品购买率排序；2.选择其中购买率较高的单个或数个相关产品实施产品组合策略。