什么叫银行交叉产品，农业银行信用卡网银交叉销售和网上申请有什么不同

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1，农业银行信用卡网银交叉销售和网上申请有什么不同
2，农行网银申请信用卡交叉销售什么意思
3，请问银行业的产品链及产业链的构成是什么希望各位能帮帮忙解决
4，什么是交叉销售

1，农业银行信用卡网银交叉销售和网上申请有什么不同

农业银行转账时时到帐，跨行要看金额，5万以上1个小时，5万以下是6个小时。如果是用农行跨行汇款，资金是从农行卡内实时扣除的。至于到账时间，得看接收行的处理速度，一般1-2个工作日内到账，农业银行转账同行转账是很快的，半个小时之内就可以到!如果是跨行转账时间会比较长点，但最迟也不超过24小时

交叉销售即借助CRM（客户关系管理），发现有顾客的多种需求，并通过满足其需求而销售多种相关服务或产品的一种新兴营销方式。简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。比如说某客户在你这儿购买一款游戏机，你可以销售充电器或者电池给他

农业银行信用卡网银交叉销售和网上申请有什么不同

2，农行网银申请信用卡交叉销售什么意思

交叉销售就是，原来你已经是农行的客户，比如拥有农行信用卡，然后交叉销售就是，再推荐你购买农行的其他银行产品，比如理财之类的。

一般是需要7到10个工作日左右。申请信用卡条件：年满18周岁，具有完全民事行为能力；有良好信用记录；申请人可以为其具有完全民事行为能力的配偶或亲属申请不超过两张的副卡。申请信用卡材料：身份证明资料：居民身份证或者军官证复印件；工作及收入证明资料；其他财力证明：如房产证复印件、汽车行驶证复印件、存单复印件等。信用卡申请方法：携带资信证明到柜面申请：需要申请人提交比较完备的资产证明文件，向银行提交上述供银行后台审核部门审核。网银申请：申请人用个人名下储蓄卡账户开通网银，进入所需银行官网，输入卡号、登陆密码和验证码后进入网银页面。点击“信用卡服务”，可在信用卡服务页面下选择申请信用卡，填写资料后提交，审核进度、结果在网银上显示。

农行网银申请信用卡交叉销售什么意思

3，请问银行业的产品链及产业链的构成是什么希望各位能帮帮忙解决

这个相当复杂，出书都可以出一系列了，而且产品链没有统一的划分标准。 行业上有这么集中方式描述产品结构： 负债业务、资产业务和中间业务：负债业务就是以存款为代表的在会计记账中体现为银行负债的所有业务，资产业务就是以贷款为代表的在会计记账中体系那为银行资产的一切业务，中间业务就是在会计记账中既不是资产又不是负债，对银行来说其价值在于收取中间业务收入（也就是各种手续费、服务费、消费费等等）按客户类别氛围企业类产品、个人类产品，某些银行还对政府和事业单位单独分出“机构类产品”，其中企业类产品又细化为集团客户、大中型客户、小微企业等产品，个人类延伸了私人银行、财富管理等分类。按客户金融需求分类：基础产品、储蓄产品、投资理财产品、资金结算产品、增值服务等。 所有类别均交叉，细说起来很复杂，以第三种分类详细说一下： 基础产品账户载体、交易渠道、货币流通三类产品，账户载体包括个人卡折、对公账户、虚拟账户（可以细化出联名和共管账户、子账户等等这些产品），交易渠道包括自助银行、电子银行、移动机具（POS），货币流通类产品包括外币兑换、零钞兑换、残钞兑换等 储蓄产品包括存款、凭证式国债； 投资理财产品包括基金、记账式国债、黄金、保险、信托、集合理财…… 资金结算产品包括汇划、转账、专用结算工具（如结算优惠套餐、账户集中管理工具、支付密码器等安全工具等） 增值服务就多了，常见包括VIP各种待遇、见证开户、，总之无奇不有！ ……您的问题确实太难回答了

请问银行业的产品链及产业链的构成是什么希望各位能帮帮忙解决

4，什么是交叉销售

什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型提升度准则体准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。参见什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型提升度准则体准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。什么是交叉销售？简单说来，就是向拥有本公司A产品的客户推销本公司B产品。它有两大功能：其一，可以增强客户忠诚度。如果客户购买本公司的产品和服务越多，客户流失的可能性就越小。来自银行的数据显示：购买两种产品的客户的流失率是55%，而拥有4个或更多产品或服务的流失率几乎是0。其二，交叉销售也可以增加利润。实践证明，将一种产品和服务推销给一个现有客户的成本远低于吸收一个新客户的成本。来自信用卡公司的数据显示：平均说来，信用卡客户要到第三年才能开始有利润。由此可见，吸收新客户的成本是非常高的，而对现有客户进行交叉销售，也自然成为许多公司增加投资回报的捷径。找产品如何有效地进行交叉销售？寻找合适的产品自然是第一步。目前有两种方法：业务灵感和数据挖掘。有些时候，业务灵感可以告诉公司，哪些产品需要进行交叉销售。比如，房屋贷款自然是向抵押贷款者推销的下一个产品。再比如，一个公司最近新开发了一个具有战略意义的产品，那么该产品本身就是一个交叉销售的好选择。业务灵感的确是一个快速确定交叉销售产品的方法。但是，仅仅依赖业务灵感可能会丧失许多商机，因为在某些情况下，一些好的交叉销售产品并不是直观可见的。因此，如果要寻找那些潜在的交叉销售商机，有一个最好用的工具——数据挖掘。链接分析是数据挖掘中的一种方法，它可以从历史数据中找到产品和产品之间的相关关系，从而产生出最恰当的交叉销售产品或服务。但是，链接分析的结果必须依赖业务知识来审核其准确性和价值，因此，在实际应用中，又常常将业务灵感和数据挖掘结合起来，以确定合适的交叉销售产品。寻下家一旦确定了要推销的产品，下面的问题是——推销给谁？数据挖掘有很多方法都能帮助解决这个问题。而采用链接准则来进行客户定位，便是其中之一。链接分析主要是了解不同产品之间同时或前后发生的购买关系，从而为捆绑销售或交叉销售提供有价值的建议。链接分析起源于零售业，它的一个典型例子就是啤酒和尿布的故事。数据挖掘人员通过对交易数据的分析，发现啤酒和尿布同时购买的相关程度很高。再经进一步的调查发现，原来是有孩子的父亲在给自己购买啤酒时，也常会给自己刚出生不久的子女购买尿布。根据以上信息，超市人员便及时调整了物品的摆放结构，从而让客户的购买更加方便。目前，类似的数据挖掘技术也已在国外许多银行中广泛使用，针对既有客户推销不同的产品和服务。一个链接准则通常包括“准则体”、“准则头”、“支持度”、“置信度”以及“提升度”。下表便是一个采用IBM Intelligent Miner进行数据挖掘的案例：置信度(%)类型提升度准则体准则头0.85 28.5 + 10.7 VISA金卡 = > 房屋贷款这个准则说明：有28.5%的VISA金卡用户购买了房屋贷款，它的购买率是平均的10.7倍。这个准则的客户数目占总客户群的0.85%(关于准则的详细定义请参考IBM Intelligent Miner的说明书)。根据这个准则我们可以知道，将房屋贷款交叉销售给VISA金卡用户是一个很好的选择。第二种方法就是应用分类模型对所有客户购买该指定产品的可能性进行预测，从而发现谁最有可能购买该产品。第三种方法可以结合链接分析和分类预测，对准则体所筛选出来的客户进行预测。每一种数据挖掘方案都各有所长，至于什么方案最优，要根据实际应用和模型结果来确定。销售过程通常来讲，如果具备客户的产品购买信息，就可以应用链接分析的方法来了解产品和产品之间的相关程度，从而确定交叉销售的对象。链接分析将产生许多链接准则，如何从众多的准则中挑选出有意义的部分，这就需要业务知识和数据挖掘的结合。从数据挖掘角度看，主要是选择那些提升度、置信度、和支持度都比较高的准则；从业务角度看，主要是对数据挖掘挑选出的准则进行评估，从而挑选出正确的和有价值的一些交叉销售链接准则。在挑选完以后，那些在“准则体”中没有购买“准则头”的客户，就是潜在的客户。接下来，可以选择全部的潜在客户进行交叉销售，也可以采用数据挖掘中分类的方法进行评分，以便找出购买性大的客户，从而进一步提高购买率。但是在有些情况下，我们可能不用去关心产品和产品之间的相关程度，而只需要从现有的客户中找出最有可能购买某指定产品的客户，并不限定这些客户是什么产品的客户。对于这种情形，我们直接应用分类模型就可以了。对于指定产品A，我们将收集客户在购买A之前的背景信息和其它产品的交易数据。对于购买A的客户，可以将其赋值为1，而没有买A的客户，则可以将其赋值为0。赋值完后，还要生成一系列的“集”，如：用于建模的训练集、用于测试的测试集以及用于应用的应用集。集合的生成可以采用时间窗口移动法或者随机采样法。之后，便可以采用不同的分类方法(逻辑回归、神经网络、径向基函数、决策树等)进行建模，再由提升图来衡量模型的质量，最终来选择最佳预测模型进行实际应用。在零售行业，因为利润和产品数量的密切相关，购买产品越多利润就越大，所以对于这类行业的交叉销售，只要采用上面的过程就可以了。但是对于一些服务行业，比如银行业，由于有较大的日常维护和服务的开销，因此不是每个客户的每件产品都会有利润。如果银行在实施交叉销售一些产品后导致该客户的利润减少，将是一件“吃力不讨好”的事。如何避免这类事情的发生，一个好办法就是在挖掘过程中增加利润分析。利润分析有很多思路。对于采用链接分析的方案，可以采用统计的方法来比较在购买产品前、后的利润变化情况，去掉那些在购买新产品后出现利润下降的交叉销售模式。对于分类模型，则可以在建模的时候只对那些购买了产品后出现利润增长的客户赋值为1，从而实现预测的目标导向有利润增长的交叉销售。再或者，可以另外建立一个利润预测模型，并将购买该产品的可能性和利润结合起来，从而选择那些可能性和利润都高的客户进行交叉销售。参见http://www.itpub.net/322061.html

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