在竞争激烈的市场中，如何让用户在购买一件产品后，还能“多买一件”，是企业提升客户价值和收入的关键。本文通过实际案例，分享了如何通过交叉销售和关联销售策略，结合数据驱动、客户体验和产品组合设计，实现新品的高效推广。

去年给一个智能家居品牌做用户增长，当时他们提出一个需求，如何向买过摄像头的老用户，推销它们的扫地机器人和智能门锁产品？

这就是交叉销售（或关联销售）的话题了。

对这种可选消费品，单价又高，盲目群发推销效果是很差的。他们也试过了。怎么办呢？

后来我们接手，先分析了购买摄像头的老用户的时间，频次，金额，性别以及活跃度情况，然后分类分群，分不同话术，产品进行推销。还根据关联销售产品的价格梯度，进行分阶段的推销。比如智能门锁卖999，但是扫地机器人3999，很明显价格越高，需要信任越高，决策难度越大。

所以针对购买过1次的老用户，先推价格低的；针对购买过3次以上的老用户，尝试推价格高的扫地机器人。这样，通过精细化策略设计，第一阶段测试下来，关联销售的转化率很不错，比他们原来的盲推转化提升59%。交叉销售（Cross-selling）和关联销售（Upselling/关联推荐）是提升客户价值、增加收入的重要手段，尤其在新产品推广中能有效利用现有客户资源。

但是怎么做呢？今天就给大家分享结合数据驱动、客户体验和产品组合设计，执行落地，这4步怎么做？

一、底层逻辑和明确目标

1、核心逻辑：

基于用户的需求，信任，时间来排序。基于购买行为和数据洞察，提供互补或高价值的产品组合。比如识别需求强弱，买过摄像头的，说明安全意识强，这个时候对带猫眼的智能门锁，需求就会强一些，也容易接受；所以我先对这类用户推智能门锁。这是判断需求的一种方法。

2、交叉销售：

向客户推荐与已购产品相关的其他产品（如购买手机后推荐耳机）。

3、关联销售：

通过捆绑销售、升级选项或场景化推荐，提升客单价（如购买咖啡机时推荐咖啡胶囊）。     

二、  数据驱动客户洞察这个环节就是通过数据分析客户需求，这里可以从3个方面着手

1. 把客户分类：

– 使用 RFM模型（最近购买时间、购买频率、消费金额）识别高价值客户。- 通过 聚类分析 将客户按兴趣、购买历史分组（例如母婴群体、科技爱好者）。-通过场景分类，比如居家场景，办公室场景，工厂场景

2. 购买行为分析：

– 利用 购物篮分析（Market Basket Analysis）挖掘高频关联商品（如“啤酒与尿布”）。- 分析客户旅程中的触点，识别交叉销售机会（如复购周期、浏览未购商品）。比如买了摄像头，它需要到APP上查看（触点），需要保留视频，可以购买云存储服务。

3. 预测模型：

– 用机器学习预测客户可能感兴趣的新产品（小程序商城里面商品的智能推荐）。这个部分是最关键的，交叉销售就是要找到精准用户，精准场景，后面才好组合产品，设计策略和话术。三、设计高转化率的产品组合我觉得这里有个误区，不一定要图高利润，高单价，而是提高转化率。

产品组合我给你介绍3种策略。

1. 互补型组合：

– 硬件+耗材（打印机+墨盒）、主产品+配件（手机+保护壳）。- 场景化捆绑（野餐垫+保温箱+便携餐具）。

2. 价格锚定策略：

– 设置“基础款+升级款”选项（如普通会员 vs 高级会员）。- 推出套餐价（单买￥100，组合￥150，立省￥50）。

3. 动态推荐规则：

– 实时根据客户浏览/加购行为推荐关联品（如电商购物车页面的“你可能还需要”）。

四、落地执行的6大策略我们当时给客户做交叉销售，用的是“短信+企微”，“AI电话+短信+企微”渠道组合。

当时正好也结合私域团队一起来做。除此之外，还有些常用的渠道可以做。

1. 线上渠道：

– 电商平台：在商品详情页、购物车、结算页嵌入推荐模块（如亚马逊的“Frequently Bought Together”）。- 个性化推送：通过EDM、APP消息推送基于用户行为的关联商品（如“买了衬衫的客户也选择了这条领带”）。

2. 线下渠道：

– 货架陈列关联（将咖啡胶囊摆放在咖啡机旁）。- 收银台推荐小件高毛利商品（电池、口香糖）。

3. 促销杠杆：

– 满减激励（满500元加购新品立减50元）。- 赠品驱动（购买新品A赠送关联品B的试用装）。

4. 会员体系：

– 针对高等级会员提供专属捆绑折扣（如Costco的“会员专享套餐”）。- 积分兑换关联新品（用积分+现金换购）。

5. 人工干预：

– 客服主动推荐（电话回访时介绍新品权益）。- 销售话术培训（强调组合价值，如“80%客户选择加购延保服务”）。

6. 场景化内容营销：

– 制作使用场景视频（展示新产品与旧产品的协同效果）。- 用户案例故事（“如何用A+B提升效率”）。

五、避坑注意指南

1. 避免过度推销：

推荐需符合客户真实需求，否则可能引发反感。

2. 测试迭代：

– A/B测试不同推荐策略（如捆绑vs折扣）。- 监控转化率、退单率等数据，及时调整。

3. 供应链匹配：

确保关联产品库存协同，避免缺货导致体验下降。

六、直接效果评估指标-

1.交叉销售率：

购买新品的老客户占比。

2.客单价提升：

组合销售后的平均订单金额变化。

3. 客户生命周期价值（CLV）：

长期重复购买贡献。通过数据洞察精准定位需求，设计符合场景的产品组合，并嵌入客户旅程的关键节点，能显著提升新产品的交叉销售成功率。

核心在于：用对的数据，在对的场景，给对的人推荐对的产品。