如何讓用戶在你這里“多買一件”，尤其是推動新品的銷售，成為眾多商家關注的焦點。本文將為你揭秘如何通過交叉銷售和關聯銷售策略，結合數據驅動、客戶體驗和產品組合設計，實現新品的爆單。

去年給一個智能家居品牌做用戶增長，當時他們提出一個需求，如何向買過攝像頭的老用戶，推銷它們的掃地機器人和智能門鎖產品？

這就是交叉銷售（或關聯銷售）的話題了。

對這種可選消費品，單價又高，盲目群發(fā)推銷效果是很差的。他們也試過了。怎么辦呢？

后來我們接手，先分析了購買攝像頭的老用戶的時間，頻次，金額，性別以及活躍度情況，然后分類分群，分不同話術，產品進行推銷。還根據關聯銷售產品的價格梯度，進行分階段的推銷。比如智能門鎖賣999，但是掃地機器人3999，很明顯價格越高，需要信任越高，決策難度越大。所以針對購買過1次的老用戶，先推價格低的；針對購買過3次以上的老用戶，嘗試推價格高的掃地機器人。

這樣，通過精細化策略設計，第一階段測試下來，關聯銷售的轉化率很不錯，比他們原來的盲推轉化提升59%。

交叉銷售（Cross-selling）和關聯銷售（Upselling/關聯推薦）是提升客戶價值、增加收入的重要手段，尤其在新產品推廣中能有效利用現有客戶資源。

但是怎么做呢？今天就給大家分享結合數據驅動、客戶體驗和產品組合設計，執(zhí)行落地，這4步怎么做？

一、底層邏輯和明確目標

1、核心邏輯：基于用戶的需求，信任，時間來排序?；谫徺I行為和數據洞察，提供互補或高價值的產品組合。比如識別需求強弱，買過攝像頭的，說明安全意識強，這個時候對帶貓眼的智能門鎖，需求就會強一些，也容易接受；所以我先對這類用戶推智能門鎖。這是判斷需求的一種方法。

2、交叉銷售：向客戶推薦與已購產品相關的其他產品（如購買手機后推薦耳機）。

3、關聯銷售：通過捆綁銷售、升級選項或場景化推薦，提升客單價（如購買咖啡機時推薦咖啡膠囊）。

二、 數據驅動客戶洞察

這個環(huán)節(jié)就是通過數據分析客戶需求，這里可以從3個方面著手

1. 把客戶分類：

• 使用 RFM模型（最近購買時間、購買頻率、消費金額）識別高價值客戶。
• 通過 聚類分析 將客戶按興趣、購買歷史分組（例如母嬰群體、科技愛好者）。
• 通過場景分類，比如居家場景，辦公室場景，工廠場景

2. 購買行為分析：

• 利用 購物籃分析（Market Basket Analysis）挖掘高頻關聯商品（如“啤酒與尿布”）。
• 分析客戶旅程中的觸點，識別交叉銷售機會（如復購周期、瀏覽未購商品）。比如買了攝像頭，它需要到APP上查看（觸點），需要保留視頻，可以購買云存儲服務。

3. 預測模型：

用機器學習預測客戶可能感興趣的新產品（小程序商城里面商品的智能推薦）。

這個部分是最關鍵的，交叉銷售就是要找到精準用戶，精準場景，后面才好組合產品，設計策略和話術。

三、設計高轉化率的產品組合

我覺得這里有個誤區(qū)，不一定要圖高利潤，高單價，而是提高轉化率。產品組合我給你介紹3種策略。

1. 互補型組合：

• 硬件+耗材（打印機+墨盒）、主產品+配件（手機+保護殼）；
• 場景化捆綁（野餐墊+保溫箱+便攜餐具）。

2. 價格錨定策略：

• 設置“基礎款+升級款”選項（如普通會員 vs 高級會員）；
• 推出套餐價（單買￥100，組合￥150，立?。?0）。

3. 動態(tài)推薦規(guī)則：

• 實時根據客戶瀏覽/加購行為推薦關聯品（如電商購物車頁面的“你可能還需要”）。

四、落地執(zhí)行的6大策略

我們當時給客戶做交叉銷售，用的是“短信+企微”，“AI電話+短信+企微”渠道組合。當時正好也結合私域團隊一起來做。

除此之外，還有些常用的渠道可以做。

1. 線上渠道：

• 電商平臺：在商品詳情頁、購物車、結算頁嵌入推薦模塊（如亞馬遜的“Frequently Bought Together”）。
• 個性化推送：通過EDM、APP消息推送基于用戶行為的關聯商品（如“買了襯衫的客戶也選擇了這條領帶”）。

2. 線下渠道：

• 貨架陳列關聯（將咖啡膠囊擺放在咖啡機旁）。
• 收銀臺推薦小件高毛利商品（電池、口香糖）。

3. 促銷杠桿：

• 滿減激勵（滿500元加購新品立減50元）。
• 贈品驅動（購買新品A贈送關聯品B的試用裝）。

4. 會員體系：

• 針對高等級會員提供專屬捆綁折扣（如Costco的“會員專享套餐”）。
• 積分兌換關聯新品（用積分+現金換購）。

5. 人工干預：

• 客服主動推薦（電話回訪時介紹新品權益）。
• 銷售話術培訓（強調組合價值，如“80%客戶選擇加購延保服務”）。

6. 場景化內容營銷：

• 制作使用場景視頻（展示新產品與舊產品的協同效果）。
• 用戶案例故事（“如何用A+B提升效率”）。

五、避坑注意

1. 避免過度推銷：推薦需符合客戶真實需求，否則可能引發(fā)反感。

2. 測試迭代：

• A/B測試不同推薦策略（如捆綁vs折扣）。
• 監(jiān)控轉化率、退單率等數據，及時調整。

3. 供應鏈匹配：確保關聯產品庫存協同，避免缺貨導致體驗下降。

六、直接效果評估指標

• 交叉銷售率：購買新品的老客戶占比。
• 客單價提升：組合銷售后的平均訂單金額變化。
• 客戶生命周期價值（CLV）：長期重復購買貢獻。

通過數據洞察精準定位需求，設計符合場景的產品組合，并嵌入客戶旅程的關鍵節(jié)點，能顯著提升新產品的交叉銷售成功率。

核心在于：用對的數據，在對的場景，給對的人推薦對的產品。