JP2000099575A - 有望顧客抽出方法及び装置 - Google Patents
有望顧客抽出方法及び装置Info
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Abstract
有望顧客を精度よく抽出すること。 【解決手段】 適宜の間隔で選ばれた異なる2時点T
1、T2の顧客データを用意し、時点T1の顧客データ
から対象商品未購入顧客のデータを取り出し、時点T2
の顧客データから時点T1の対象商品未購入顧客につい
ての対象商品購入状況を示すデータを取り出し、時点T
1の対象商品未購入顧客データと時点T2の対象商品購
入状況を示すデータとを顧客毎に照合して分析対象デー
タを得る。該分析対象データに基づいて、時点T1の顧
客に関する種々の情報を基に、時点T2で購入済となる
か未購入のままかについての判別規則を生成する。この
判別規則を現時点での対象商品未購入顧客に適用し、こ
れにより有望顧客の抽出を行う。
Description
及び装置に関するものである。
データベースに貯えられているデータを様々な角度から
分析し、企業のマーケティング戦略立案に活かしていく
というデータベースマーケティングの考え方を用いて商
品の購入見込客を抽出する方法が広く採用されている。
として、対象商品に対する購入見込みの高い有望顧客の
抽出がある。これは、年齢、年収、性別、職業、家族構
成などの各顧客の個人情報や対象商品や他商品を購入し
ているか否かといった購買情報あるいは銀行における預
金残高情報など顧客に関する種々の情報から成る顧客デ
ータを基に、「対象商品を、どのような顧客にセールス
すれば、購入、あるいは契約してもらえる可能性がより
高いか」を分析し、今後の対象商品のセールス方針決定
に役立てるものである。ここで、セールスは顧客訪問、
電話、ダイレクトメールなど、様々な手段が考えられ
る。
出するため、先ず、対象商品を購入済の顧客のデータの
共通性を調べ、どのような条件を満たす顧客が対象商品
を購入済かについての判別規則を生成し、次に、生成し
た判別規則を現在の顧客に適用して今後購入の可能性が
高い顧客をピックアップするという方法が採用されてい
る。
ップから成っている。 (1)判別規則生成ステップ 現時点又は過去の時点における任意に選ばれたある時点
での顧客データを分析する。それにより、顧客データ内
の各顧客に対して、対象商品を購入済か未購入かを推定
/判別する規則(判別規則)を対象商品購買情報以外の
情報を用いて生成する。 (2)有望顧客抽出ステップ 現時点の顧客データを参照し、現時点での対象商品未購
入顧客に対し前記判別規則を適用する。その結果、「購
入済」と判別された顧客を、今後購入が見込める有望顧
客として抽出し、次回のセールス対象とする。
析手法には、判別分析、決定木、相関ルール抽出など様
々なものが適用可能である。
食品をセールスする場合、3ヶ月前の顧客データを分析
し、ここで、3ヶ月前のデータによれば、35歳以上の
男性の顧客の全員が健康食品をすでに購入済であり、ま
た、ダイエット食品を購入済の顧客5人のうち4人がす
でに健康食品を購入済であるという分析結果が得られた
とすると、この分析結果に基づく判別規則は例えば次の
ようなものとなる。 判別規則1:IF 35歳以上 かつ 男性 THEN
購入済 判別規則2:IF ダイエット食品購入済 THEN
購入済
点での健康食品未購入顧客に対して上記判別規則を適用
する。その結果抽出された顧客を有望顧客とみなし、次
回のセールス対象とする。
齢、家族数、年収、購入済商品などに関して、過去にお
ける多くの対象商品購入済顧客の購入時の状況と似たよ
うな状況に置かれている顧客は、今後対象商品を購入す
る見込みがある」とする仮定に基づいている。したがっ
て、分析に用いる顧客データは、対象商品購入時の顧客
の情報が正しく把握できることが重要となる。しかしな
がら、一般的に、分析に用いられる顧客データは現在あ
るいは過去のある一時点における状況を記録したもので
あるため、次のような問題点が生じる。
を行った場合、対象商品を購入した時点の顧客の状況を
正しく把握できない。これは、現時点よりはるか以前に
対象商品を購入したある顧客が、購入時点から現時点ま
での間に「家族が増えた」「年収が増えた」など個人の
状況に大きな変化があった場合でも、現時点での顧客デ
ータには対象商品を購入した時点の顧客状況ではなく、
変化があった後の顧客状況が記録されているからであ
る。このようなデータを用いて分析を行えば、当然正し
い結果が得られないことになる。
おける上述の問題点を解決することができる、有望顧客
抽出方法及び装置を提供することにある。
マーケティングを応用して有望顧客を精度よく抽出する
ようにしたものであり、蓄積された顧客データ、売上デ
ータなどを分析することにより対象商品を今後購入する
可能性の高い顧客(有望顧客)を抽出する場合、過去の
2時点の顧客データの変化に着目して対象商品を購入し
た時点の顧客の状況を正確に把握することができる分析
対象データを作成し、この分析対象データに基づいてど
のような条件を満たす顧客が対象商品を購入済かについ
ての判別規則を生成し、この判別規則を所与の顧客デー
タに適用して有望顧客を精度よく抽出するようにしたも
のである。
なる2時点の顧客データを用いて分析対象データを作成
することにより、2点の間のいずれかの時点で対象商品
を購入した顧客の購入時における状況をより正確に把握
して分析することを可能としたものである。
や購買情報などの顧客に関する種々の情報から成る顧客
データベースに基づいて2時点の顧客の購買情報の変化
をもとに分析対象データを作成するデータ作成手段と、
該分析対象データを用いて対象商品に対する有望顧客/
非有望顧客を判別する判別規則を生成する規則生成手段
と、生成された判別規則に従い所与の顧客の購買情報と
個人情報とから、有望顧客を抽出する抽出手段とを備え
た有望顧客抽出方法が提案される。
や購買情報などの顧客に関する種々の情報から成る顧客
データを蓄積する主ファイルを格納しておく記憶手段
と、予め定められた第1の時点での対象商品の未購入顧
客の顧客データを前記主ファイルから取得し第1データ
として記憶しておくための記憶手段と、前記第1の時点
より後の第2の時点での第1の記憶手段に存在する顧客
についての対象商品の購買データを前記主ファイルから
取得し第2データとして記憶しておくための記憶手段
と、前記第1及び第2データを照合して分析対象データ
を作成する分析対象データ作成手段と、前記分析対象デ
ータに基づいて前記対象商品に対する有望顧客/非有望
顧客を判別するための判別規則を生成する規則生成手段
と、前記主ファイル中から所与の時点での前記対象商品
の未購入顧客の顧客データを取得して判別対象顧客デー
タを作成する判別対象顧客データ作成手段と、該判別対
象顧客データを記憶しておくための記憶手段と、前記判
別対象顧客データ内の各顧客の個人情報や購買情報など
の顧客に関する種々の情報から前記判別規則に従って有
望顧客を抽出する抽出手段と、該抽出手段によって抽出
された有望顧客のデータを出力する出力手段とを備えた
有望顧客抽出装置が提案される。
説明図が示されている。図1で、1はある時点T1にお
ける顧客データファイル、2は時点T1より後のある時
点T2における顧客データファイルである。
ル1に格納されている顧客群1Aのうち対象商品が未購
入となっている顧客群1Bを抽出する。次に、時点T1
における顧客データファイル1に基づく顧客データと時
点T2における顧客データファイル2に基づく顧客デー
タとを比較し、顧客群1Bに属する顧客のうち時点T2
において対象商品を購入していた顧客群1BXを特定す
る。
品を未購入であった顧客群1Bに属する人々を、時点T
2においては対象商品を購入していた顧客群1BXと、
時点T2においても対象商品を未だ購入していない顧客
群1BYとに分類する。
が未購入の顧客のうち、時点T2までの間に対象商品を
購入することになるのはどのような条件を満たす顧客か
について分析する。そして、時点T1の顧客に関する種
々の情報を基に、時点T2で購入済となるか未購入のま
まかについての判別規則を生成する。ここで、顧客が対
象商品を購入したのは時点T1から時点T2の間の時点
であり、判別規則生成の基にした個人情報、購買情報は
時点T1のものである。したがって、時点T1、T2の
間隔を適切に設定すれば、時点T1の顧客に関する種々
の情報は対象商品を買った時点のものであると近似的に
みなせる。それにより従来の問題点を解決できる。
規則を例えば現時点での対象商品未購入顧客に対して適
用することにより、今後購入が見込まれる有望顧客を精
度よく抽出することができる。
における顧客データファイル3内に格納されている顧客
群3Aのうち対象商品未購入の顧客群3Bに属する顧客
のそれぞれに対して上記判別規則を適用し、顧客群3B
の中から有望顧客抽出を行い、有望顧客リストを得るこ
とができる。
施の形態の一例につき詳細に説明する。
一実施形態のシステム構成図である。この有望顧客抽出
装置1において、2はプログラムされた主制御部(CP
U)、3は各種のファイル及びデータを格納しておく記
憶装置、4は入出力制御部であり、これらはバスライン
5を介して接続されている。入出力制御部4には、キー
ボードやマウス等のポインティングから成る入力装置
6、入力データのモニタに用いる表示装置7、及び各種
データ等を出力する出力装置8が接続されている。
グシステム等の制御プログラム、有望顧客の抽出のため
の手順を規定したプログラム、及び所要データを格納す
るための内部メモリを有し、これらプログラム等によ
り、上記分析対象データ作成手段、規則生成手段、判別
対象顧客データ作成手段及び抽出手段を実現している。
記憶装置3には主ファイル31、第1データ32、第2
データ33、判別対象顧客データ34及び分析対象デー
タ35が格納されている。
に割り当てられた顧客番号と、各顧客の年齢、性別、職
業、家族数、年収から成る個人情報と、健康食品及びダ
イエット食品がそれぞれ購入済か未購入かの購買情報と
を含み、顧客テーブルとして構成されている。主ファイ
ル31には、様々な時点の顧客データがテーブルの形で
格納されている。
ータの一例として時点T1における顧客テーブルの内容
が示されている。
1において、主ファイル31に蓄積された顧客データに
基づいて健康食品を対象商品とした有望顧客の抽出のた
めの処理制御手順を説明する。
照し、適宜に設定された時点T1における、対象商品
(健康食品)の未購入の顧客の顧客番号を取り出すと共
に、時点T1における対象商品(健康食品)の未購入の
顧客の顧客データを第1データ32として蓄積する。
客テーブルが示されている。ここでは、既に健康食品を
購入している顧客番号01、02の顧客データが除かれ
ているのが判る(図3参照)。
された顧客番号(03〜10)を持つ各顧客の時点T2
における対象商品の購入状況を示す顧客データを主ファ
イル31から取得して第2データ33として蓄積する。
時点T2は時点T1よりも遅い適宜に選ばれた時点であ
る。時点T1、T2の間隔は、対象商品の購入状態に変
化が生じるような時間差であり、且つ各顧客に関する種
々の情報に大きな変化が生じ得ないような値に選ばれ
る。ここでは、時点T2は時点T1より1年後に選ばれ
ている。図6には、時点T1において対象商品が未購入
だった顧客の時点T2における顧客データの内容である
顧客テーブルが示されている。
0の各顧客についての対象商品の購入状況データ、すな
わち、第2データ33として蓄積された健康食品が購入
済か未購入かを示すデータと、第1データ32として蓄
積されたデータを顧客番号毎に照合して分析対象データ
35を作成する。上述したステップS1からステップS
3までの処理が請求項1の分析対象データ作成手段に対
応している。
の上述した手順が図解されている。図7について説明す
ると、 (1)先ず時点T1における顧客データから健康食品を
未購入の顧客03〜10の顧客データを取得する。 (2)時点T2における顧客データから、(1)で取り
出した顧客の健康食品の購入状況を示すデータを取得す
る。 (3)(1)で取得した顧客データと(2)で取得した
健康食品の購入状況を示すデータを顧客番号毎に照合し
て分析対象データ35を得る。
象データ35が顧客テーブルの形態にて示されている。
このようにして得られた分析対象データ35は主制御部
(CPU)2内の図示しないメモリに一旦格納される。
象データ35の内容を分析し、時点T1においては健康
食品を未購入だった各顧客が時点T2までに健康食品を
購入済になるか未購入のままかを推定/判別するための
判別規則を、時点T2における各顧客の健康食品購買情
報以外の情報を用いて生成する。ステップS4の処理は
請求項1の規則生成手段に対応している。
ができるので、ここでは判別規則生成の詳細な説明を行
うのを省略する。
規則として例えば次のようなものが生成されたとする。 判別規則1:IF 自営業 かつ 男性 THEN 購
入済 判別規則2:IF ダイエット食品購入済 THEN
購入済
ば、次にステップS5に進み、ここで、主ファイル31
から現時点Tにおける全顧客データ(図9)から対象商
品未購入の全ての顧客データを取得して判別対象顧客フ
ァイル34に蓄積する。
34内から順次1顧客分づつ顧客データを取り出し、ス
テップS4で生成された判別規則を適用し、有望顧客か
否かを判別する。このようにして、判別対象顧客ファイ
ル34にリストアップされた全顧客に対して判別規則を
適用し、有望顧客の抽出を行う。ステップS5からステ
ップS6の処理が請求項1の抽出手段に対応している。
2の顧客が判別規則1にて、顧客番号08、11の顧客
が判別規則2にて該当すると判別され、有望顧客として
抽出される。こうして抽出された有望顧客を次回のセー
ルス対象とするため、ステップS7でこれらの抽出され
た顧客が有望顧客リストとして出力装置8から出力され
る。
時点の顧客データを用い、2時点のうち前の時点で対象
商品が未購入であった顧客データと、後の時点での購入
状況を顧客毎に照合して分析対象データを作成し、前の
時点におけるそれらの顧客の顧客データを基に対象商品
に対する有望顧客/非有望顧客を判別する判別規則を生
成するので、判別規則の生成の基になる分析対象データ
は対象商品を購入した時点の顧客の状況を正確に把握す
ることができるものであり、このようにして得られた判
別規則を所与の顧客データにあてはめて有望顧客の抽出
を行うので、有望顧客を精度よく抽出することが可能と
なる。
ステム構成図。
る全ての顧客データを示す顧客テーブル。
対象商品の有望顧客の抽出のための処理制御手順を説明
するためのフローチャート。
ーブル。
ータの内容を示す顧客テーブル。
の図。
す顧客テーブル。
Claims (2)
- 【請求項1】 顧客の個人情報や購買情報などの顧客に
関する種々の情報から成る顧客データベースに基づいて
2時点の顧客の購買情報の変化をもとに分析対象データ
を作成するデータ作成手段と、 該分析対象データを用いて対象商品に対する有望顧客/
非有望顧客を判別する判別規則を生成する規則生成手段
と、 生成された判別規則に従い所与の顧客の購買情報と個人
情報とから、有望顧客を抽出する抽出手段とを備えたこ
とを特徴とする有望顧客抽出方法。 - 【請求項2】 顧客の個人情報や購買情報などの顧客に
関する種々の情報から成る顧客データを蓄積する主ファ
イルを格納しておく記憶手段と、 予め定められた第1の時点での対象商品の未購入顧客の
顧客データを前記主ファイルから取得して第1データと
して記憶しておくための記憶手段と、 前記第1の時点より後の第2の時点での第1の記憶手段
に存在する顧客についての対象商品の購買データを前記
主ファイルから取得して第2データとして記憶しておく
ための記憶手段と、 前記第1及び第2データを照合して分析対象データを作
成する分析対象データ作成手段と、 前記分析対象データに基づいて前記対象商品に対する有
望顧客/非有望顧客を判別するための判別規則を生成す
る規則生成手段と、 前記主ファイル中から所与の時点での前記対象商品の未
購入顧客の顧客データを取得して判別対象顧客データを
作成する判別対象顧客データ作成手段と、 該判別対象顧客データを記憶しておくための記憶手段
と、 前記判別対象顧客データ内の各顧客の個人情報や購買情
報などの顧客に関する種々の情報から前記判別規則に従
って有望顧客を抽出する抽出手段と、 該抽出手段によって抽出された有望顧客のデータを出力
する出力手段とを備えたことを特徴とする有望顧客抽出
装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP28206498A JP4231130B2 (ja) | 1998-09-18 | 1998-09-18 | 有望顧客抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP28206498A JP4231130B2 (ja) | 1998-09-18 | 1998-09-18 | 有望顧客抽出装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000099575A true JP2000099575A (ja) | 2000-04-07 |
JP4231130B2 JP4231130B2 (ja) | 2009-02-25 |
Family
ID=17647687
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP28206498A Expired - Fee Related JP4231130B2 (ja) | 1998-09-18 | 1998-09-18 | 有望顧客抽出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4231130B2 (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002157407A (ja) * | 2000-11-20 | 2002-05-31 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 顧客選別方法及び顧客選別装置 |
JP2003058689A (ja) * | 2001-08-02 | 2003-02-28 | Ncr Internatl Inc | キャンペーンを最適化するための方法及びシステム |
JP2010073189A (ja) * | 2008-08-19 | 2010-04-02 | Nec Corp | 顧客状態推定システム、顧客状態推定方法および顧客状態推定プログラム |
JP2017151527A (ja) * | 2016-02-22 | 2017-08-31 | 株式会社三菱総合研究所 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
JP2021144647A (ja) * | 2020-03-13 | 2021-09-24 | 株式会社Nttドコモ | 情報処理装置 |
-
1998
- 1998-09-18 JP JP28206498A patent/JP4231130B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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JP7073428B2 (ja) | 2020-03-13 | 2022-05-23 | 株式会社Nttドコモ | 情報処理装置 |
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