【摘要】选择合适的客户并对其推荐合适的产品成为企业提高交叉销售业绩、获得竞争优势的重要方面。本文以某商业银行的18515位个人客户的历史交易数据为研究对象,构建序列模型,利用逻辑回归分析的方法在仅利用银行现有数据的基础上来预测客户下次购买不同产品的概率。实证结果显示,本模型对每种产品的预测准确率达到72%以上,这样不仅能帮助银行提高客户经理在产品推荐时的准确性,而且可以使银行的营销决策更有针对性,从而给银行带来更大的收益。