互联网可能是最容易进行交叉销售的行业之一，在同一时间、同样的平台上，可以通过技术实现快速的营销推荐。不管在拥有此类技术最多专利的亚马逊网站、或是中国多如牛毛的电子商务网站、那怕在淘宝，此类技术的开发和革新不断在从业者的叫嚣声中大跨步的前进。

    最典型的案例是：你在网上商店中查看某个商品的时候，往往会在该网页显著位置看到这样的提示信息：购买此商品的顾客同时还购买过……这种推荐购买相关商品的营销手法就是典型的交叉销售方法（cross-sell），目的是希望消费者购买更多感兴趣的商品。


　　Jupiter Research在其新发布的研究报告“Dynamic Merchandising: Targeting Merchandising Through Segmentation.”（智能化促销：用细分法定位促销）中发现：多达76%的在线零售商使用至少一种交叉销售方法（cross-selling）对购物者进行促销，但只有9%的购物者会考虑是否购买商店的推荐。



　　大部分被调查的商家称，他们使用交叉销售方法的真正目的是促销这些被推荐的附加产品，而不是那件驱使消费者购买的核心产品。值得探讨的是，其目的是“促销”，而如果只是单纯的产品罗列，即使算法现优质，也可能达不到促销的目的，而只是“推荐”，而“促销”则是需要给浏览者一个合理的、有诱惑力的购买理由，在互联网行业，每5秒钟的眼球转移速度，绝对是一项不小的挑战和风险。



    分析师认为：这一方式的效果非常有限，因为只有25%的在线消费者说他们可能会购买原计划不打算买的商品，75%的消费表示如果没有计划购买，无论商品促销多么诱人，他们也不会掏钱。



　　网上商店根据用户行为来判断消费者喜好，从而在此基础上通过智能化的促销手段达到增加销售的目的——这一方式目前所能获得的投资收益效果还不明朗，甚至有被错误的量测方法夸大和误算的情况存在，往往只是技术专家的一面之词，其结果评估风险很大。不过，通过智能分析手段对用户进行细分的工作中，确实已经出现了不少很好的分析工具。



　　不过，虽然这项研究反映了网上零售采用此类产品推荐效果不佳，但不能否认的是这种形式的商品推介对少量消费者是有价值的，行业缺失的是对这类产品的正确认识和有效评估，并通过商业智能的工具与用户细分服务结合在一起，建立在高质量的用户数据的基础上才能突现出其价值。