JP2002334201A

JP2002334201A - 営業支援システム及び営業支援方法

Info

Publication number: JP2002334201A
Application number: JP2001379850A
Authority: JP
Inventors: Takuya Sakuma; 卓哉佐久間
Original assignee: SUPREME SYSTEM CONSULTING CORP
Current assignee: SUPREME SYSTEM CONSULTING CORP
Priority date: 2001-01-10
Filing date: 2001-12-13
Publication date: 2002-11-22
Also published as: US20020128910A1

Abstract

(57)【要約】【課題】既存顧客の中から「商品提案可能な顧客」リ
ストを自動的に抽出し、売り手企業が、「商品提案可能
な顧客」リストを利用して顧客へOne To Oneマーケティ
ングを実現できるようにする。【解決手段】この営業支援システムは、商品の性質、
商品同士の関係、過去の購入履歴などに基づいて新たな
商品の購入提案をすべき見込み顧客を抽出する。この見
込み顧客をさらに会計分析やトラブル分析の結果に基づ
いて売り手の要望に適合するように抽出してもよい。抽
出の条件は、売り手が自由に定義できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、電子商取引にお
ける営業、コールセンタにおける営業、またはそれ以外
の通常の営業を支援するための営業支援システム及び営
業支援方法並びに記録媒体、プログラムに関する。

【０００２】

【従来の技術】コンピュータに蓄積された顧客データを
分析し、科学的な手法で営業を支援するデータベースマ
ーケティングや、各顧客ごとの営業を追求するone-to-o
neマーケティングやＣＲＭ（Customer Relationship Ma
nagement）という営業手法がある。この手法は有効と考
えられており、成功すれば大きな成果を収めると期待さ
れている。

【０００３】従来のＣＲＭについていわゆる電子商取引
（Ｅコマース）を例にとり図１１及び図１２に基づき説
明する。図１１において、インターネット２を通じて顧
客が電子商取引用サーバ（サイト）３にアクセスし、商
品を購入する。顧客１のデータがメモリ４に記憶され、
顧客１と商品の提供者（サーバ３の提供者）の間の契約
データがメモリ６に記憶され、サーバ３により提供され
るＷｅｂでの顧客１のふるまいのデータがメモリ７に記
憶される。そして、任意のタイミングで、顧客のデータ
より、顧客の管理会計データが計算され、メモリ５に記
憶される。

【０００４】図１２において、メモリ４〜７に蓄積され
た顧客に関するさまざまなデータを手作業で分析し（Ｓ
１００）、セールス見込み顧客を抽出する。この分析結
果に基づき電話・ダイレクトメール・電子メール（Eメ
ール）を使ったアウトバウンド・マーケッティグによる
営業を行う（Ｓ１０１）。例えば、顧客に対する特定の
商品のキャンペーンを行う。このようなアウトバウンド
マーケッティングは、人件費が少なく、コストの低い効
率的な営業として分析が正しく行われていれば、顧客の
欲求に合った営業を行えるので非常に効果的である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述のように、既存顧
客(プロスペクト)の顧客データを分析し、アウトバウン
ド・マーケティングを実行することは既に行われてい
る。それを行うためには、顧客グループに対する傾向分
析が必要であり、大きなシステム投資、マーケティング
部門の設置またそのコスト、マーケティングのスキル不
足等の問題があり、ごく一部の大企業以外ではその人材
難、コストの問題により難しく、あまり成功していない
のが実状である。

【０００６】本発明者は、以上の認識に基づき本発明を
なしたもので、その目的は、売り手と顧客の双方にとっ
て利便性の高い方法で商品購入の見込みがある顧客を抽
出するための技術の提供にある。別の目的は、売り手と
顧客の双方の要望に応じた商品提案を実現する技術の提
供にある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】顧客データを重視し、各
顧客へのone-to-oneマーケティングを実現するCRMシス
テムを構築する上では、前述のように、意味ある顧客の
属性データを取りこむことは無理であったり、取り込む
仕組みを作ることに大きなコストがかかるケースが多か
った。また、できるだけたくさんの顧客属性のデータ項
目を取りこみたいために、また顧客ごとにデータを作成
しなければならないために、その膨大なデータ量から、
顧客データベース構築のコストがとても高いことが多か
った。

【０００８】顧客データを分析する仮説・検証手法やデ
ータマイニング手法は、意味ある分析を行うためには、
その多くを分析者のノウハウに頼らざるを得ず、あまり
成果が出ていないのが実状である。

【０００９】最近登場したEコマースでは、ある顧客がW
ebサイトを訪れた場合、データベースなどに格納された
顧客ごとの趣向などの属性でWeb画面の表示内容を切り
替えることが、パーソナライゼーションと呼ばれている
技術によって実現されており、また顧客アクセス履歴・
コンタクト情報・トラブル情報などをデジタル情報とし
てコンピュータに取り込むことが少しずつ実現されてお
り、これらの情報を使ったパーソナライゼーションが実
現しつつある。これらはeCRMと呼ばれ、これから普及が
見込まれる。しかし、この手法では、Webサイトを訪れ
た顧客に対して、顧客の属性で表示内容を切り替えてい
るだけであり、積極的なセールス活動ではない。また、
本発明が持つセールス見込み客を抽出するという機能を
持っておらず、アウトバウンドマーケティングという積
極的なセールス活動ではない。

【００１０】CRMの「顧客の一人一人のニーズに対応し
ていくone-to-oneマーケティング型顧客サービス」を実
現するための顧客データ収集は、売り手企業の都合だけ
に利用されることがある。顧客は個人のデータを売り手
企業の都合で利用されることを好まず、また売り手企業
が悪用しないと宣言しても顧客側は信用しきれないとい
う根本的な問題をCRMは持っている。CRMは顧客へ利便性
の顧客サービスをもたらすが、それ以外はあまり顧客サ
ービス性はなく、むしろ顧客から怪しまれるマイナスの
側面も持つ。

【００１１】本発明に係る営業支援システム／方式方法
は、収集にコストがかかる顧客データを最小とする方針
で、顧客の商品購入実績データベースを含む最小の顧客
データベースを構築し、次に売り手側の商品情報をデー
タベースを構築し、これらのデータベースからセールス
見込み客を自動的に抽出する。

【００１２】もともと顧客数に比べ商品数は少ないため
に、商品情報データベースのサイズは特に大きくはな
い。顧客データベースのサイズが小さくなることで、ハ
ードウェアのコストやシステム構築費が大きく削減され
る。

【００１３】本発明に係る営業支援システム／方式方法
は、セールス見込み客を自動的に抽出するので、本シス
テムの利用者にデータマイニングのような専門の知識を
要求せず、導入のためにマーケッティング組織の確立な
どが不要である。また、本システムがセールス見込み客
を抽出するので、積極的なアウトバウンドマーケッティ
ングが可能であり、成果を出しやすくい。

【００１４】本発明に係る営業支援システム／方式方法
は、顧客データ取りこみのハードルが高い点や顧客デー
タベース構築の高コストを避け、データマイニングとい
うあいまいな方法論ではなく、明確な論理的な視点でセ
ールス見込み客を抽出しようという考え方である。明確
な商品の性質（耐用年数後の買い替え、アップグレー
ド、メンテナンス）や明確な商品間の関係（バンドル
性、同時購入稀性、部品）を利用して、クロスセル、ア
ップセル、買い替えを推進するものであり、受注確率は
通常のセールスよりも基本的に高いものがある。例え
ば、・あるインクジェットプリンタとその消耗品である
専用のインクジェットカートリッジと専用紙・システム
キッチンと専用アクセサリや専用の洗剤・パソコンと接
続できる仕様を持つ拡張ディスク、拡張メモリ、CPUな
どのアップグレードや取り付けサービス

【００１５】本発明に係る営業支援システム／方式方法
は、商品情報データベースと顧客情報データベースのカ
スタマイズだけで、業種を問わず適用が可能な汎用的な
システム／方式方法である。

【００１６】本発明のある態様は営業支援方法に関す
る。この方法は、商品の性質、商品同士の関係、顧客に
よる商品の購入履歴、および顧客からのコンタクト履歴
のうち少なくともいずれかに基づき、新たな商品のクロ
スセル、アップセル、および買い替えのうち少なくとも
いずれかの需要が認められる顧客を抽出してこれを画面
に表示させることにより、潜在的に需要のある顧客を顕
在化させる。ここでいう「商品」は、販売対象を有形物
に限る趣旨ではなく、サービスも含む。

【００１７】本発明の別の態様は営業支援システムに関
する。このシステムは、商品の性質および商品同士の関
係のうち少なくともいずれかを記憶する商品情報保持部
と、顧客による商品の購入履歴を記憶する顧客情報保持
部と、商品の性質および商品同士の関係のうち少なくと
もいずれかと、顧客による商品の購入履歴とに基づき、
新たな商品のクロスセル、アップセル、および買い替え
のうち少なくともいずれかの需要が認められるセールス
見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽出条件生
成部と、その条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出
する抽出処理部と、を備える。

【００１８】本態様におけるシステムは、ネットワーク
上に設置されたサーバまたはユーザ端末のいずれかを指
す場合と、ネットワークを介して接続されたサーバおよ
びユーザ端末からなるシステムを指す場合の双方を含
み、商品情報保持部、顧客情報保持部、抽出条件生成
部、および抽出処理部の各機能ブロックは、サーバ側に
設けられてもよいし、ユーザ端末側に設けられてもよ
い。サーバおよびユーザ端末の双方に設けられてもよい
し、その場合の各機能ブロックはそれぞれ同じ名称でも
よい。これら各機能は、それぞれプログラムモジュール
のかたちで提供され、サーバおよびユーザ端末のいずれ
かまたは双方にて実行されてもよいし、実行にあたりサ
ーバからユーザ端末へダウンロードされてもよい。

【００１９】この発明は以下の形態で実現してもよい。
すなわち、この発明に係る営業支援システムは、商品及
び／又はサービスに関して種類、グループ名、買い換え
属性、アップセル属性、同時購入稀商品属性、バンドル
属性、部品属性、単価及び耐用年数を記憶する商品情報
データベースと、顧客属性情報、顧客商品購入実績情
報、顧客コンタクト情報、顧客トラブル情報及び顧客管
理会計情報を記憶する顧客データベースと、前記顧客デ
ータベースに基づき仮想属性を生成する仮想属性生成部
と、前記仮想属性を記憶する仮想属性データベースと、
前記商品情報データベース、前記顧客データベース及び
前記仮想属性データベースを所定の抽出条件で検索して
セールス見込み顧客を抽出する抽出フィルターと、前記
抽出条件を生成する抽出条件生成部と、セールス見込み
顧客の売上、利益を時系列に表示し、売り手側からみて
売りたい顧客に絞り込むことができる管理会計データ分
析部と、セールス見込み顧客または営業に電子メールで
商品を提案するキャンペーン実行部と、キャンペーンを
実行した顧客グループの売上及び／又は、利益をキャン
ペーン前とキャンペーン後で時系列に表示するキャンペ
ーン効果測定部と、を備え、前記抽出条件生成部は、
（１）任意の商品及び／又はサービスをクロスセリング
提案可能な見込み顧客を抽出するために、前記商品情報
データベースを検索して、前記クロスセリング提案商品
及び／又はサービスと両立可能な商品及び／又はサービ
スを検索し、その商品及び／又はサービスを購入してお
り、まだ前記クロスセリング提案商品及び／又はサービ
スを購入しておらず、前記クロスセリング提案商品及び
／又はサービスと両立可能でない商品及び／又はサービ
スを購入していないこと、に相当する論理式を生成し、
（２）任意の商品及び／又はサービスを購入した顧客か
ら、クロスセリング提案可能な商品及び／又はサービス
とその見込み顧客を抽出するために、前記商品情報デー
タベースで前記商品からクロスセリング提案可能な商品
及び／又はサービスを検索し、前記商品を購入した顧客
グループのうち、前記クロスセリング提案可能な商品及
び／又はサービスを購入しておらず、前記クロスセリン
グ提案可能な商品及び／又はサービスと両立可能でない
商品及び／又はサービスを購入していないこと、に相当
する論理式を生成し、（３）任意の商品及び／又はサー
ビス、及び／又はその商品の部品をアップセリングする
見込み顧客を抽出するために、前記商品情報データベー
スを検索して、前記アップセリング提案商品及び／又は
サービスの下位商品及び／又はサービスを検索し、前記
下位商品及び／又はサービスを購入し、前記下位商品及
び／又はサービス、及び／又はその商品の部品の耐用年
数が経過しており、前記アップセリング提案商品及び／
又はサービス、及び／又は耐用年数超えの部品のアップ
セリング商品をまだ購入していないこと、に相当する論
理式を生成し、（４）任意の下位商品及び／又はサービ
スを購入した顧客から、アップセリング提案可能な商品
及び／又はサービス、及び／又はその商品の部品とその
見込み顧客を抽出するために、前記商品情報データベー
スで前記下位商品からアップセリング提案可能な商品及
び／又はサービスを検索し、前記下位商品及び／又はサ
ービス、及び／又はその商品の部品の耐用年数が経過し
ており、前記アップセリング提案可能な商品及び／又は
サービス、及び／又は耐用年数超えの部品のアップセリ
ング商品をまだ購入していないこと、に相当する論理式
を生成し、（５）任意の商品及び／又はサービス、及び
／又はその商品の部品を買い替えセールスする見込み顧
客を抽出するために、前記商品情報データベースを検索
して、前記商品及び／又はサービスを購入し、前記商品
及び／又はサービス、及び／又はその商品の部品の耐用
年数が経過していること、に相当する論理式を生成し、
（６）売りたい顧客の抽出を行うために、売上及び／又
は利益の順位、及び／又は、売上及び／又は利益その金
額が所定の範囲にある顧客であること、に相当する論理
式を生成し、メンテナンスが必要な顧客の抽出を行うた
めに、所定期間内にトラブルがあり早急に対応が必要な
顧客であること、及び／又は、に相当する論理式を生成
し、長期間アクセスしていない顧客であること、に相当
する論理式を生成することを特徴とするものである。

【００２０】好ましくは、前記抽出条件生成部は、ある
商品を購入した顧客グループの中から、クロスセリング
提案可能な商品及び／又はサービスと見込み顧客を抽出
する場合、クロスセリングで提案する商品及び／又はサ
ービスの範囲を拡散させないために、商品及び／又はサ
ービスの集合である商品グループ、及び／又は商品グル
ープの集合であるソリューションの範囲に、クロスセリ
ングで提案する商品及び／又はサービスを限定する機能
も併せ持つ。各商品は商品グループに属し、各商品グル
ープは、ソリューションを親とする。ソリューションは
階層構造をもっており、ソリューションの親はソリュー
ションである。ソリューションは、商品IDの集合という
こともできる。図１３はソリューションの説明図であ
る。

【００２１】好ましくは、前記抽出条件生成部は、売り
手企業の営業組織に対応した前記ソリューションを定義
することで、提案する商品及び／又はサービスが、営業
部署が提供できる商品及び／又はサービスの範囲を超え
ないようにする機能も併せ持つ。

【００２２】好ましくは、前記管理会計データ分析部
は、抽出されたセールス見込み顧客を、売り手からみて
売りたい顧客のみに絞り込むために、セールス見込み客
全体の過去から現在までの、商品及び／又はサービスご
と、及び／又は前記ソリューションごとの売上及び／又
は利益を時系列に表示し、前記売上及び／又は利益に基
づき顧客の順位を決定し、前記顧客の売上及び／又は利
益及び／又は前記顧客順位に基づき売りたい顧客を抽出
する機能を持つ。

【００２３】好ましくは、前記管理会計データ分析部
は、ある顧客グループの売上及び／又は利益の傾向をマ
ーケティング分析するために、本システムの利用者が、
仮想のソリューションを定義すれば、過去から現在まで
の、前記顧客グループの、前記ソリューションに属する
商品及び／又はサービスの合計の売上及び／又は利益を
時系列に表示する機能を持つ。

【００２４】好ましくは、前記キャンペーン実行部は、
顧客に対しては、各顧客が前もって登録した興味のある
ソリューション、及びや価格帯に属する商品及び／又は
サービスに限定して電子メールを送信し、営業に対して
は、各営業が前もって登録した興味のあるソリューショ
ン、価格帯、及び顧客名などの条件を満たす商品及び／
又はサービスに限定して電子メールを送信する機能を持
つ。

【００２５】好ましくは、前記キャンペーン効果測定部
は、キャンペーンを実行した顧客グループについて、キ
ャンペーン前からキャンペーン後まで、商品及び／又は
サービスごとの売上及び／又は利益をグラフで表示し、
キャンペーンの効果を測定可能とする機能を持つ。

【００２６】好ましくは、前記商品情報データベース
は、商品ID、商品名、種類、グループ名、買い換え属
性、買い替え商品ID、アップセル属性、アップセル商品
ID、同時購入稀商品属性、同時購入稀商品ID、バンドル
属性、バンドル商品ID、部品の商品ID、単価及び耐用年
数の全部又は一部を含む。

【００２７】好ましくは、前記顧客属性情報は、顧客I
D、顧客名、住所、電話番号及び、電子メールアドレス
の全部又は一部を含む。

【００２８】好ましくは、前記顧客商品購入実績情報
は、顧客ID、商品ID、購入日、購入回数及び、ステータ
スの全部又は一部を含む。

【００２９】好ましくは、前記顧客コンタクト情報は、
顧客ID、利用セールスチャネル、コンタクト日、コンタ
クト時間、コンタクト内容及び、参照WebページURLの全
部又は一部を含む。

【００３０】好ましくは、前記顧客トラブル情報は、顧
客ID、商品ID、トラブルの発生日、トラブルの分類、ト
ラブルのレベル、トラブルの内容、解決方法、トラブル
ステータス、最終対応日及び解決日の全部又は一部を含
む。

【００３１】好ましくは、前記顧客管理会計情報は、顧
客ID、商品ID、年度・月、売上、利益及びコストの全部
又は一部を含む。

【００３２】好ましくは、前記仮想属性データベース
は、顧客ID、取引年数、取引頻度、アクセス頻度及び、
トラブル発生頻度の全部又は一部を含む。

【００３３】本発明に係る営業支援方法は、少なくと
も、顧客への商品及び／又はサービスの提供の履歴を記
憶する顧客商品購入実績情報を含む顧客データベースを
用意するステップと、商品及び／サービスに関して、商
品ID, 商品名、種類、グループ名、買い換え属性、買
い替え商品ID,アップセル属性、アップセル商品ID,同時
購入稀商品属性、同時購入稀商品ID,バンドル属性、バ
ンドル商品ID、部品の商品ID,単価及び耐用年数を記憶
する商品情報データベースを用意するステップと、任意
の商品及び／又はサービスをクロスセリング提案可能な
見込み顧客を抽出するために、前記商品情報データベー
スを検索して、前記クロスセリング提案商品及び／又は
サービスと両立可能な商品及び／又はサービスを検索
し、その商品及び／又はサービスを購入しており、まだ
前記クロスセリング提案商品及び／又はサービスを購入
しておらず、前記クロスセリング提案商品及び／又はサ
ービスと両立可能でない商品及び／又はサービスを購入
していない顧客を、前記顧客データベースより抽出する
ステップと、任意の商品及び／又はサービスを購入した
顧客から、クロスセリング提案可能な商品及び／又はサ
ービスとその見込み顧客を抽出するために、前記商品情
報データベースで前記商品からクロスセリング提案可能
な商品及び／又はサービスを検索し、前記商品を購入し
た顧客グループのうち、前記クロスセリング提案可能な
商品及び／又はサービスを購入しておらず、前記クロス
セリング提案可能な商品及び／又はサービスと両立可能
でない商品及び／又はサービスを購入していない顧客
を、前記顧客データベースより抽出するステップと、任
意の商品及び／又はサービス、及び／又はその商品の部
品をアップセリングする見込み顧客を抽出するために、
前記商品情報データベースを検索して、前記アップセリ
ング提案商品及び／又はサービスの下位商品及び／又は
サービスを検索し、前記下位商品及び／又はサービスを
購入し、前記下位商品及び／又はサービス、及び／又は
その商品の部品の耐用年数が経過しており、前記アップ
セリング提案商品及び／又はサービス、及び／又は耐用
年数超えの部品のアップセリング商品をまだ購入してい
ない顧客を、前記顧客データベースより抽出するステッ
プと、任意の下位商品及び／又はサービスを購入した顧
客から、アップセリング提案可能な商品及び／又はサー
ビス、及び／又はその商品の部品とその見込み顧客を抽
出するために、前記商品情報データベースで前記下位商
品からアップセリング提案可能な商品及び／又はサービ
スを検索し、前記下位商品及び／又はサービス、及び／
又はその商品の部品の耐用年数が経過しており、前記ア
ップセリング提案可能な商品及び／又はサービス、及び
／又は耐用年数超えの部品のアップセリング商品をまだ
購入していない顧客を、前記顧客データベースより抽出
するステップと、任意の商品及び／又はサービス、及び
／又はその商品の部品を買い替えセールスする見込み顧
客を抽出するために、前記商品情報データベースを検索
して、前記商品及び／又はサービスを購入し、前記商品
及び／又はサービス、及び／又はその商品の部品の耐用
年数が経過している顧客を、前記顧客データベースより
抽出するステップとを備える。

【００３４】好ましくは、商品及び／又はサービスの集
合である商品グループ、及び／又は商品グループの集合
であるソリューションが定義された商品情報データベー
スを用意するステップと、任意の商品及び／又はサービ
スを購入した顧客からクロスセリング提案可能な商品及
び／又はサービスとその見込み顧客を抽出する際に、ク
ロスセリングで提案する商品及び／又はサービスをソリ
ューションに含まれる商品の範囲に限定するステップと
を備える。

【００３５】好ましくは、売り手企業の営業組織に対応
したソリューションが定義された商品情報データベース
を用意するステップと、提案する商品及び／又はサービ
スが、営業部署が提供できる商品及び／又はサービスの
範囲を超えないようにするステップとを備える。

【００３６】好ましくは、顧客ごとに、商品及び／又は
サービスごとに、年度・月ごとの会計情報を記憶する顧
客管理会計情報データベースを用意するステップと、前
記顧客管理会計情報データベースに基づき顧客ごとに売
上及び／又は利益を求めるステップと、セールス見込み
客全体の過去から現在までの、商品及び／又はサービス
ごと、及び／又は前記ソリューションごとの売上及び／
又は利益を時系列に表示するステップと、前記売上及び
／又は利益に基づき顧客の順位を決定するステップと、
前記顧客の売上及び／又は利益及び／又は前記顧客順位
に基づき売りたい顧客を抽出するステップとを備える。

【００３７】好ましくは、売り手企業の営業組織に対応
したソリューションが定義された商品情報データベース
を用意するステップと、本システムの利用者が、営業組
織にはない仮想のソリューションを定義すれば、過去か
ら現在までの、抽出された前記顧客グループの、前記ソ
リューションに属する商品及び／又はサービスの合計の
売上及び／又は利益を時系列に表示するステップとを備
える。

【００３８】好ましくは、各顧客が前もって登録した興
味のあるソリューション及びや価格帯に属する商品及び
／又はサービスに限定して、抽出された見込み顧客に対
して商品を提案する電子メールを送信するステップと、
各営業が前もって登録した興味のあるソリューション、
価格帯、及び顧客名などの条件を満たす商品及び／又は
サービスに限定して、営業に対して、顧客へ送られた電
子メールを送信するステップとを備える。

【００３９】好ましくは、キャンペーン分析する時点
で、キャンペーンを実行した顧客グループについて、分
析日の直前月の前記顧客グループの売上及び／又は利益
を算出するステップと、キャンペーン前からキャンペー
ン後の分析日の直前月まで、商品ごとの売上及び／又は
利益をグラフで時系列に表示するステップと、前記算出
された分析日の直前月の前記顧客グループの売上及び／
又は利益を、今後のキャンペーン分析のために保存する
ステップとを備える。

【００４０】好ましくは、前記任意の商品及び／又はサ
ービスをクロスセリング提案可能な見込み顧客を抽出す
るステップは、前記クロスセリング提案商品及び／又は
サービスを購入していないこと、前記クロスセリング提
案商品及び／又はサービスと別のグループの商品及び／
又はサービスを購入していること、及び前記クロスセリ
ング提案商品及び／又はサービスと同時購入稀属性で指
定された商品及び／サービスを購入していないこと、を
条件に、前記クロスセリング提案可能な見込み顧客を検
索するステップと、前記顧客データベースと前記商品情
報データベースを参照して、検索された前記顧客が前記
クロスセリング提案商品及び／又はサービスとバンドル
性をもつ商品及び／又はサービスを購入しているかどう
か判定し、この判定結果に基づき前記顧客の重み付けを
行うステップとを備える。

【００４１】好ましくは、前記任意の商品及び／又はサ
ービスを購入した顧客に対し、クロスセリング提案可能
な商品及び／又はサービスと見込み顧客を抽出するステ
ップは、前記任意の商品及び／又はサービスを購入して
いること、前記クロスセリング提案可能な商品及び／サ
ービスを購入していないこと、及び前記クロスセリング
提案可能な商品及び／又はサービスが、商品情報データ
ベースで前記任意の商品及び／又はサービスと別商品グ
ループであること、及び前記クロスセリング提案可能な
商品及び／又はサービスと同時購入稀属性で指定された
商品及び／サービスを購入していないこと、を条件に、
前記クロスセリング提案可能な商品及び／又はサービス
と見込み顧客を検索するステップと、前記顧客データベ
ースと前記商品情報データベースを参照して、検索され
た前記顧客が前記クロスセリング提案可能な商品及び／
又はサービスとバンドル性をもつ商品及び／又はサービ
スを購入しているかどうか判定し、この判定結果に基づ
き前記顧客の重み付けを行うステップとを備える。

【００４２】好ましくは、前記任意の商品及び／又はサ
ービス、及び／又はその商品の部品をアップセリング提
案可能な見込み顧客を抽出するステップは、前記アップ
セリング提案商品及び／又はサービスの下位商品を購入
していること、前記下位商品及び／又はサービス、及び
／又はその商品の部品の耐用年数が経過していること、
前記下位商品及び／又はサービス、及び／又はその商品
の部品が、商品情報データベースでアップセルが可能な
商品として登録されていること、前記アップセリング提
案商品及び／又はサービス、及び／又は耐用年数超えの
部品のアップセリング商品を購入していないこと、を条
件に前記顧客を検索するステップと、この結果に基づき
当該顧客に乗り換えを提案するステップとを備える。

【００４３】好ましくは、前記任意の下位商品及び／又
はサービスを購入した顧客に対し、アップセリング提案
可能な商品及び／又はサービス、及び／又はその商品の
部品と見込み顧客を抽出するステップは、前記下位商品
及び／又はサービスを購入していること、前記下位商品
及び／又はサービス、及び／又はその商品の部品の耐用
年数が経過していること、前記下位商品及び／又はサー
ビス、及び／又はその商品の部品が、商品情報データベ
ースでアップセル可能な商品として登録されているこ
と、及び前記アップセリング提案可能な商品及び／又は
サービス、及び／又は耐用年数超えの部品のアップセリ
ング商品を購入していないこと、を条件に、前記アップ
セリング提案可能な商品及び／サービスと見込み顧客を
検索するステップと、この結果に基づき当該顧客に乗り
換えを提案するステップとを備える。

【００４４】好ましくは、前記任意の商品及び／又はサ
ービス、及び／又はその商品の部品を、買い替え提案可
能な見込み顧客を抽出するステップは、前記商品及び／
又はサービスを購入していること、前記商品及び／又は
サービス、及び／又はその商品の部品の耐用年数が経過
していること、前記商品及び／又はサービス、及び／又
はその商品の部品が、商品情報データベースで買い替え
が可能な商品として登録されていること、前記商品及び
／又はサービス、及び／又は耐用年数超えの部品の買い
替えをしていないこと、を条件に、前記買い替え提案可
能な顧客を検索するステップと、この結果に基づき当該
顧客に買い換えを提案するステップとを備える。

【００４５】この発明は、少なくとも、顧客への商品及
び／又はサービスの提供の履歴を記憶する顧客商品購入
実績情報を含む顧客データベースを用意するステップ
と、商品及び／サービスに関して、商品ID, 商品名、
種類、グループ名、買い換え属性、買い替え商品ID,ア
ップセル属性、アップセル商品ID,同時購入稀商品属
性、同時購入稀商品ID,バンドル属性、バンドル商品I
D、部品の商品ID,単価及び耐用年数を記憶する商品情報
データベースを用意するステップと、任意の商品及び／
又はサービスをクロスセリング提案可能な見込み顧客を
抽出するために、前記商品情報データベースを検索し
て、前記クロスセリング提案商品及び／又はサービスと
両立可能な商品及び／又はサービスを検索し、その商品
及び／又はサービスを購入しており、まだ前記クロスセ
リング提案商品及び／又はサービスを購入しておらず、
前記クロスセリング提案商品及び／又はサービスと両立
可能でない商品及び／又はサービスを購入していない顧
客を、前記顧客データベースより抽出するステップと、
任意の商品及び／又はサービスを購入した顧客から、ク
ロスセリング提案可能な商品及び／又はサービスとその
見込み顧客を抽出するために、前記商品情報データベー
スで前記商品からクロスセリング提案可能な商品及び／
又はサービスを検索し、前記商品を購入した顧客グルー
プのうち、前記クロスセリング提案可能な商品及び／又
はサービスを購入しておらず、前記クロスセリング提案
可能な商品及び／又はサービスと両立可能でない商品及
び／又はサービスを購入していない顧客を、前記顧客デ
ータベースより抽出するステップと、任意の商品及び／
又はサービス、及び／又はその商品の部品をアップセリ
ングする見込み顧客を抽出するために、前記商品情報デ
ータベースを検索して、前記アップセリング提案商品及
び／又はサービスの下位商品及び／又はサービスを検索
し、前記下位商品及び／又はサービスを購入し、前記下
位商品及び／又はサービス、及び／又はその商品の部品
の耐用年数が経過しており、前記アップセリング提案商
品及び／又はサービス、及び／又は耐用年数超えの部品
のアップセリング商品をまだ購入していない顧客を、前
記顧客データベースより抽出するステップと、任意の下
位商品及び／又はサービスを購入した顧客から、アップ
セリング提案可能な商品及び／又はサービス、及び／又
はその商品の部品とその見込み顧客を抽出するために、
前記商品情報データベースで前記下位商品からアップセ
リング提案可能な商品及び／又はサービスを検索し、前
記下位商品及び／又はサービス、及び／又はその商品の
部品の耐用年数が経過しており、前記アップセリング提
案可能な商品及び／又はサービス、及び／又は耐用年数
超えの部品のアップセリング商品をまだ購入していない
顧客を、前記顧客データベースより抽出するステップ
と、任意の商品及び／又はサービス、及び／又はその商
品の部品を買い替えセールスする見込み顧客を抽出する
ために、前記商品情報データベースを検索して、前記商
品及び／又はサービスを購入し、前記商品及び／又はサ
ービス、及び／又はその商品の部品の耐用年数が経過し
ている顧客を、前記顧客データベースより抽出するステ
ップとを備える営業支援方法をコンピュータに実行させ
るためのプログラムを記録した媒体である。

【００４６】この発明は、好ましくは、さらに、顧客と
のコンタクト情報を記憶する顧客コンタクト情報データ
ベースを用意するステップと、前記顧客コンタクト情報
データベースを検索して、商品及び／又はサービスの問
合せ又は見積もり依頼のあった顧客を抽出するステップ
と、前記仮想属性データベースを検索して、特定の商品
及び／又はサービスのページを所定以上の頻度で参照す
る顧客を抽出するステップと、を備える営業支援方法を
コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した
媒体である。

【００４７】この発明は、少なくとも、顧客への商品及
び／又はサービスの提供の履歴を記憶する顧客商品購入
実績情報を含む顧客データベースを用意するステップ
と、商品及び／サービスに関して、商品ID, 商品名、
種類、グループ名、買い換え属性、買い替え商品ID,ア
ップセル属性、アップセル商品ID,同時購入稀商品属
性、同時購入稀商品ID,バンドル属性、バンドル商品I
D、部品の商品ID,単価及び耐用年数を記憶する商品情報
データベースを用意するステップと、任意の商品及び／
又はサービスをクロスセリング提案可能な見込み顧客を
抽出するために、前記商品情報データベースを検索し
て、前記クロスセリング提案商品及び／又はサービスと
両立可能な商品及び／又はサービスを検索し、その商品
及び／又はサービスを購入しており、まだ前記クロスセ
リング提案商品及び／又はサービスを購入しておらず、
前記クロスセリング提案商品及び／又はサービスと両立
可能でない商品及び／又はサービスを購入していない顧
客を、前記顧客データベースより抽出するステップと、
任意の商品及び／又はサービスを購入した顧客から、ク
ロスセリング提案可能な商品及び／又はサービスとその
見込み顧客を抽出するために、前記商品情報データベー
スで前記商品からクロスセリング提案可能な商品及び／
又はサービスを検索し、前記商品を購入した顧客グルー
プのうち、前記クロスセリング提案可能な商品及び／又
はサービスを購入しておらず、前記クロスセリング提案
可能な商品及び／又はサービスと両立可能でない商品及
び／又はサービスを購入していない顧客を、前記顧客デ
ータベースより抽出するステップと、任意の商品及び／
又はサービス、及び／又はその商品の部品をアップセリ
ングする見込み顧客を抽出するために、前記商品情報デ
ータベースを検索して、前記アップセリング提案商品及
び／又はサービスの下位商品及び／又はサービスを検索
し、前記下位商品及び／又はサービスを購入し、前記下
位商品及び／又はサービス、及び／又はその商品の部品
の耐用年数が経過しており、前記アップセリング提案商
品及び／又はサービス、及び／又は耐用年数超えの部品
のアップセリング商品をまだ購入していない顧客を、前
記顧客データベースより抽出するステップと、任意の下
位商品及び／又はサービスを購入した顧客から、アップ
セリング提案可能な商品及び／又はサービス、及び／又
はその商品の部品とその見込み顧客を抽出するために、
前記商品情報データベースで前記下位商品からアップセ
リング提案可能な商品及び／又はサービスを検索し、前
記下位商品及び／又はサービス、及び／又はその商品の
部品の耐用年数が経過しており、前記アップセリング提
案可能な商品及び／又はサービス、及び／又は耐用年数
超えの部品のアップセリング商品をまだ購入していない
顧客を、前記顧客データベースより抽出するステップ
と、任意の商品及び／又はサービス、及び／又はその商
品の部品を買い替えセールスする見込み顧客を抽出する
ために、前記商品情報データベースを検索して、前記商
品及び／又はサービスを購入し、前記商品及び／又はサ
ービス、及び／又はその商品の部品の耐用年数が経過し
ている顧客を、前記顧客データベースより抽出するステ
ップとを備える営業支援方法をコンピュータに実行させ
るためのプログラムである。

【００４８】この発明は、顧客ごと、商品及び／又はサ
ービスごと、年度・月ごとの会計情報を記憶する顧客管
理会計情報データベースを用意するステップと、前記顧
客管理会計情報データベースに基づき顧客ごとのに売上
及び／又は利益を求めるステップと、前記売上及び／又
は利益に基づき顧客の順位を決定するステップと、前記
顧客の売上及び／又は利益及び／又は前記顧客順位に基
づき、売りたい顧客を抽出するステップと、を備える営
業支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラ
ムを記録した媒体である。

【００４９】この発明は、顧客ごとにトラブル情報を記
憶する顧客トラブル情報データベースを用意するステッ
プと、顧客ごとにコンタクト結果を記憶する顧客コンタ
クト情報データベースを用意するステップと、顧客ごと
に、コンタクト結果のサマリーを記憶する前記仮想属性
データベースを用意するステップと、前記顧客トラブル
情報データベースを、トラブル発生時期及び／又はトラ
ブルのレベルをキーとして検索し、所定期間内にトラブ
ルがあり早急に対応が必要な顧客を抽出するステップ
と、前記仮想属性データベースを検索して、アクセス頻
度が低い顧客及び／又は長期間アクセスしていない顧客
を抽出するステップと、を備える営業支援方法をコンピ
ュータに実行させるためのプログラムを記録した媒体で
ある。

【００５０】媒体には、例えば、ハードディスク、Ｃ
Ｄ、ＤＶＤ等を含む。

【００５１】また、電話回線等の有線通信媒体、マイク
ロ波回線等の無線通信媒体等の通信媒体を含む。インタ
ーネットもここでいう通信媒体に含まれる。

【００５２】媒体とは、何等かの物理的手段により情報
（主にデジタルデータ、プログラム）が記録されている
ものであって、コンピュータ、専用プロセッサ等の処理
装置に所定の機能を行わせることができるものである。
要するに、何等かの手段でもってコンピュータにプログ
ラムをダウンロードし、所定の機能を実行させるもので
あればよい。

【００５３】本発明に係るeCRMの営業支援システム／方
法／プログラムのコンセプトは次のようなものである。（１）需要のある顧客を自動的かつすみやかに抽出する
こと・潜在的な需要のある顧客の抽出・購入予兆が認められる顧客の抽出・専門のマーケティング組織を必要としない。・売りたい商品のキャンペーンをかけた後、前後の結果
を比較検証できる。また抽出条件を検討し修正して顧客
抽出を繰り返すことができ、その精度を高めることがで
きる。（２）売りたい顧客を抽出すること・例えば、管理会計データの時系列分析から売上が伸び
ている顧客を抽出する。・例えば、管理会計データの時系列分析から利益が出そ
うな顧客を抽出する。（３）顧客維持が必要な顧客を抽出すること・例えば、顧客のトラブルデータや顧客アクセス履歴か
らメンテナンスが必要な顧客をスピーディーに抽出す
る。・顧客のトラブルデータや顧客アクセス履歴からメンテ
ナンスが必要な顧客に確実に対応する。

【００５４】

【発明の実施の形態】（第１実施形態）本発明の実施の
形態に係る提案型のＣＲＭ営業支援システムについて説
明する。このシステムは商品に対する見込み客を提示す
るためのものである。本発明の実施の形態に係るシステ
ムの概要について、いわゆる電子商取引（Ｅコマース）
を例にとり図１及び図２に基づき説明する。図１におい
て、インターネット２を通じて顧客が電子商取引用サー
バ（サイト）３にアクセスし、商品を購入する。顧客が
商品を購入した情報を含む顧客１のデータがメモリ５に
記憶され、顧客１と商品の提供者（サーバ３の提供者）
の間の契約データがメモリ７に記憶され、サーバ３によ
り提供されるＷｅｂでの顧客１のふるまいのデータもメ
モリ５に記憶される。そして、基本的には毎月末のタイ
ミングで、顧客データより、顧客の管理会計データが計
算され、メモリ６に記憶される。営業支援システム９が
メモリ４〜６７に蓄積された商品や顧客に関するさまざ
まなデータを分析して、所定の条件で顧客を抽出し、そ
の管理会計データを分析して、さらに顧客を絞り込んだ
り、抽出しなおしたりできる。さらに、この管理会計デ
ータ分析機能を利用して、本システムによるアウトバン
ド・マーケッティグによる営業の効果を測定する。

【００５５】図２に示すように、本システムは、メモリ
４〜６７に蓄積された商品や顧客に関するさまざまなデ
ータを分析し（Ｓ１）、この分析結果に基づき「ある商
品をセールスするのは、どの顧客がいいのか」というレ
コメンデーションを生成し（Ｓ２）、インターネットを
通じてメッセージ送信やキャンペーンを実行する（Ｓ
３）。そして、そのキャンペーン後の任意の時点で顧客
の管理会計データを分析して、その効果を測定する（Ｓ
４）。

【００５６】図３は本システムのブロック図である。図
３は、図１の営業支援システムの内部構成を示すもので
ある。これらのデータは顧客データベースの項目に含ま
れる。符号１１は商品情報メモリ、符号１２は顧客デー
タベース、符号１３は顧客データベース１２のデータか
ら顧客の仮想属性を生成する仮想属性生成部、符号１４
は仮想属性データベース、符号１５は抽出条件生成部、
符号１６は抽出条件に基づき顧客データベース１２から
所定の顧客データを抽出する抽出フィルタ、符号１７は
抽出された顧客データ用のメモリ、符号１８は顧客の管
理会計データを分析する管理会計データ分析部、符号１
９はキャンペーンを実行するキャンペーン実行部、符号
２０はキャンペーンの効果を測定するキャンペーン効果
測定部である。

【００５７】図４はこのシステムの動作の概要を示す。
所定の抽出条件を設定し、この条件に基づき対象顧客を
抽出するとともに、必要に応じて抽出された顧客データ
をメモリ１７に記憶する（Ｓ１０）。すなわち、あらか
じめ本システム上に用意された抽出条件もしくはそれら
を組み合わせたり、カスタマイズした抽出条件を用い
て、該当する顧客をリストアップする。この顧客リスト
は保存し、後に再利用できる。カスタマイズした抽出条
件についても同様である。

【００５８】抽出した顧客セグメントの管理会計データ
を分析する（Ｓ１１）。Ｓ１０で抽出した顧客セグメン
トの管理会計データ分析を行う。必要に応じて、過去か
らの時系列分析も行う。

【００５９】抽出の結果が所望のものでないとき（Ｓ１
２：再抽出要＝ＹＥＳ）、抽出条件のカスタマイズ又は
最適化を行う（Ｓ１３）。Ｓ１１の顧客セグメント分析
の結果、顧客リストを再抽出する必要があった場合、抽
出条件のカスタマイズまたは最適化を行う。カスタマイ
ズは、システムで用意された抽出条件を組み合わせた
り、抽出条件を継承し、それに新たな抽出条件を追加す
る形で行う。そして、カスタマイズ後の抽出条件を用い
て、顧客リストを再抽出する。所望の結果が得られる
までＳ１０〜Ｓ１３の処理を繰り返す。

【００６０】そして、抽出結果に基づくキャンペーンを
実行するとその効果を測定する（Ｓ１４）。キャンペー
ン効果を計るために、キャンペーン効果分析を行う（S
１５）。キャンペーン実行前後もしくは任意の複数の時
点の管理会計データ(売上、利益、コスト、など)の比較
分析を行う。キャンペーン分析を終わらせるまで、キャ
ンペーンを実行した顧客セグメントの管理会計分析を毎
月行うことにより、キャンペーンの成果を容易に分析で
きる。

【００６１】さらに、本システムは下記のような機能を
提供する。機能（１）・フィルターで抽出された顧客グループの顧客IDのリス
トアップ・抽出された顧客IDリストの保存・フィルターの一覧表示・選択・既存フィルター(システムフィルター含む)の上書き編
集・保存・新フィルターの定義(既存フィルターの組み合わせ)・
保存

【００６２】機能（２）・保存されている顧客IDリストの一覧表示・分析する顧
客グループの選択・分析データの表示（顧客または顧客グループの売上、
利益、コストの時系列データ）・分析データの表示情報設定の一覧表示・選択・選択された顧客IDリストと選択した表示情報設定を用
いて、分析データを表示・表示された分析データのエクスポート

【００６３】機能（３）・フィルターのカスタマイズ履歴の一覧表示・選択機能（４）・キャンペーン実行内容(内容記述、キャンペーン設定
日、顧客グループのＩＤのリスト、使用したフィルタ
ー、使用した表示情報設定、キャンペーン設定日直前月
の顧客グループ全体の売上・利益・コストの管理会計デ
ータを保存・参照・キャンペーン実行後に、キャンペー
ン前後の顧客グループ全体の売上・利益・コストの管理
会計データの比較分析や時系列分析を行う。キャンペー
ン分析日の直前月の管理会計データが、前記キャンペー
ン実行内容に追加される。

【００６４】顧客データベース１２は、顧客属性情報、
顧客商品購入実績情報、顧客コンタクト情報、顧客トラ
ブル情報、顧客管理会計情報を含む。これらデータは、
商品情報と異なり、顧客毎の情報である。

【００６５】顧客属性情報は、顧客のID、名前、住所、
電話番号、メールアドレスを含む情報である（図５参
照)。

【００６６】商品情報メモリ１１が保持する商品情報
は、商品ID, 商品名、種類、グループ名、買い換え属
性、買い替え商品ID,アップセル属性、アップセル商品I
D,同時購入稀商品属性、同時購入稀商品ID,バンドル属
性、バンドル商品ID、部品の商品ID,単価及び耐用年数
を含むものである（図６参照）。部品の商品IDは、アッ
プセルや買い替えで提案していきたい部品についての
み、部品の商品IDを格納する。

【００６７】顧客コンタクト情報は、顧客コンタクトの
属性(顧客ID，利用チャネル、コンタクト日、コンタク
ト時間、コンタクト内容、参照WebページのＵＲＬ等)を
含む。この情報は、顧客と営業(Webページなど)のコン
タクトの履歴である（図７参照）。

【００６８】顧客トラブル情報は、顧客トラブルの属性
(顧客ID，商品ID、発生日、トラブル分類、トラブルの
レベル、トラブル内容、解決方法，トラブルステータ
ス、最終対応日、解決日、等)を含む（図８参照）。

【００６９】顧客管理会計情報は、顧客の管理会計情報
(顧客ID，商品ID、年度・月、売上/利益/コスト(各年/
各月度毎)を含む（図９参照）。

【００７０】顧客のデータベース１２により提供される
属性に対し、当システムで生成する属性のことを「仮想
属性」と呼ぶ。仮想属性は、顧客データベース１２のデ
ータやサーバ３からのデータに基づき仮想属性生成部１
３で生成される。仮想属性として次の項目が挙げられる
（図１０参照）。・取引年数・月当たりの平均取引回数・月当たりのこのWebサイトへのアクセス回数・月当たりのトラブル発生回数など

【００７１】顧客セグメントは適当な条件で抽出される
顧客グループであり、その抽出条件をフィルターと呼
ぶ。抽出フィルター１６は、設定された抽出条件に基づ
きフィルター処理を行う。

【００７２】本システムの抽出フィルター１６は、以下
の顧客抽出機能を提供する。（１）需要のある顧客（例えば下記）の抽出（１）−１潜在的な需要のある顧客これには、クロスセリング提案可能な顧客、アップセリ
ング提案可能な顧客、買い換え提案可能な顧客が含まれ
る。

【００７３】商品グループについて説明する。・ある商品グループの商品Aを購入している顧客に、他
の商品グループの商品Bを販売する場合、Aを購入してい
ることでBを購入しない傾向が基本的にない（お互いに
あまり依存しない）、という考え方で商品をグループに
分ける。・基本的には商品グループは商品種類という考え方に近
いが、クロスセルできるかどうかを優先してグループを
定義する点が異なる。・Aを購入していることでBを購入する傾向がある場合
も、別グループとする（バンドル性）。・Aを購入することで、Bを購入することがない傾向があ
る場合でも、別グループとする（同時購入稀属性）。
（補足説明）・商品は、商品またはサービスまたは、商
品の集合であるソリューションである。

【００７４】商品Aをクロスセリング提案可能な顧客と
は、商品Aの属する商品グループと異なる商品グループ
の商品を購入している顧客に対し、商品Aを提案できる
顧客である。両方を購入しやすい商品（バンドル属性）
・しにくい商品（同時購入稀属性）などがある。商品A
をクロスセリング提案可能な顧客を抽出するための条件
は例えば次のようなものである。・商品Aを購入していない・商品Aと別のグループの商品を購入している・商品Aの同時購入稀商品に指定された商品を購入して
いない。・商品Aとバンドル性を持つ商品を購入している顧客
は、需要が高い可能性があり、その重み付けを行う。

【００７５】商品Aをアップセリング提案可能な顧客と
は、既に商品Aの下位商品（商品B）を購入しており、商
品Bの寿命や有効期限切れに伴い、商品Bの上位商品であ
る商品Aへの乗り換えを提案できる顧客である。商品Bの
部品の寿命や有効期限切れでも、その部品のアップセル
や買い替えを提案する。商品Aをアップセリング提案可
能な顧客を抽出するための条件は例えば次のようなもの
である。・商品Aを購入していない・商品Aの下位商品（商品B）を購入している・商品Bまたはその部品が、購入してから耐用年数以上
経過している・商品Bは、アップセル可能である・商品Bのアップセル商品に、商品Aが含まれる・商品Bの部品は、アップセル可能である（商品Bの部品
をアップセル提案する場合）

【００７６】商品Aを買い換え提案可能な顧客とは、既
に商品Aを購入している顧客に対し、商品Aの寿命や有効
期限切れに伴い、商品Aへの買い換えを提案できる顧客
である。商品Aの部品の寿命や有効期限切れでも、その
部品の買い替えを提案する。商品Aを買い換え提案可能
な顧客を抽出するための条件は例えば次のようなもので
ある。・商品Aまたはその部品が、購入してから耐用年数以上
経過している・商品Aは、買い替え可能である・商品Aの買い替え商品に、商品Aが含まれる（商品IDが
変わった場合は、そちらを買い替え提案する）・商品Aの部品は、買い替え可能である（商品Aの部品を
買い替え提案する場合）

【００７７】（１）−２顧客の具体的な需要がみとめ
られる顧客これには、商品の問い合わせ・見積もり依頼のあった顧
客、Webアクセスで商品のページを頻繁に参照した顧客
などが含まれる。

【００７８】（２）売りたい顧客の抽出これは顧客ごとの売上/利益から判断して、売り手にと
って重要度の高い顧客を抽出するということである。売
りたい顧客を抽出するための条件は例えば次のようなも
のである。・ｘ年度の売上がｙ円以上・最近ｘ年間の売上の平均増加率がｙ%以上・ｘ年度の利益がｙ円以上・最近ｘ年間の利益の平均増加率がｙ%以上

【００７９】（３）フォローが必要な顧客の抽出これは、トラブルが発生した顧客、しばらくアクセスが
ない顧客が含まれる。フォローが必要な顧客を抽出する
ための条件は例えば次のようなものである。・最近ｘヶ月以内にトラブルがあった・最近ｘヶ月以内にレベルｙ以上のトラブルがあった・最近ｘヶ月以内にレベルｙ以上のトラブルがｚ回以上
あった・最新のトラブル発生日以降、Webページへのコンタク
ト(アクセス)がない・アクセスがx日以上ない

【００８０】現代の成熟したマーケットへの売り手企業
では、右肩上がりの売上増を見込めず、コストがかかる
新規顧客開拓による売上増よりも、既存顧客へのクロス
セル・アップセル・リストラクチャリングによるコスト
圧縮で、売上よりも利益を増加させようとする考え方に
移行しつつある。ここで重要なことは、現存顧客のニー
ズをone-to-oneで分析し、one-to-oneマーケティングを
実現することである。また、「既存顧客を一人失えば、
口コミで30人失う」という言葉があり、コストをかけて
獲得した既存顧客を失うことは大きなロスであり、顧客
維持のための具体的なアクションが必要である。したが
って、既存顧客の中から、需要のある顧客を抽出するこ
と、売って利益が出そうな顧客を抽出すること、顧客メ
ンテナンスが必要な顧客をスピーディーに確実に抽出す
ること、が重要である。そこで、抽出フィルタ１６はこ
のような上記（１）〜（３）の顧客を自動的に抽出す
る。

【００８１】次に、フィルターの具体例を挙げる。取引年数≧5年かつ月あたり平均取引回数≧2 フィルターの抽出条件は、データベース項目又は仮想属
性の論理式、比較演算子からなる。また、このフィルタ
ーの入れ子(ネスト)の式でもいい。フィルター = Expression (operator) Expression Expression = 仮想属性または DB属性または定数ま
たは Expression (operator) Expression □operator = 論理式 (And, Or, Xor)または比較演算
子(＝＞＜ ≧ ≦ ≠) または四則演算式 (＋、−、＊、/ )

【００８２】フィルターに対して、その下位のフィルタ
ーを定義することができる。下位のフィルターは、上位
のフィルターのすべてを継承する。・下位のフィルターにおいて、上位フィルターの機能の
一部を上書きすることで、下位のフィルターの機能を変
更できる。

【００８３】このシステムが提供する原始フィルターの
例を以下に挙げる。・商品Aを購入している顧客・商品Aを購入していない顧客・商品Aのクロスセル対象商品を購入している顧客・商品Aとバンドル属性を持つ商品を購入している顧客
・商品Bは商品Aのクロスセル対象商品で、かつ商品Bと
バンドル属性を持つ商品を購入している顧客・商品Aの同時購入稀商品を購入していない顧客・商品Bは商品Aのクロスセル対象商品で、かつ商品Bの
同時購入稀商品を購入していない顧客・商品Aの上位商品を購入していない顧客・商品Aの下位商品を購入している顧客・商品Aが耐用年数経過しており、アップセル可能な顧
客・商品Aの下位商品が耐用年数経過しており、アップセ
ル可能な顧客・商品Aが耐用年数経過しており、買い替え可能な顧客・Webサイト、商品Aのページを参照する回数が、最近ｘ
か月でｙ回以上の顧客・最近xヶ月以内にアクセスがy回以上あった顧客・ｘ年度の売上がｙ円以上の顧客・最近ｘ年間の売上の平均増加率がｙ%以上の顧客・ｘ年度の利益がｙ円以上の顧客・最近ｘ年間の利益の平均増加率がｙ%以上の顧客・最近ｘヶ月以内にトラブルがあった顧客・最近ｘヶ月以内にレベルｙ以上のトラブルがあった顧
客・最近ｘヶ月以内にレベルｙ以上のトラブルがｚ回以上
あった顧客・最新のトラブル発生日以降、Webページへのコンタク
ト(アクセス)がない顧客・アクセスがx日以上ない顧客

【００８４】以上のように、この実施の形態のシステム
によれば、商品データと顧客の商品購入実績データとい
う切り口から、クロスセル・アップセル・買い替え・同
時購入稀などのセールス見込み対象顧客を抽出する。こ
れはトップダウン的なアプローチであって、顧客データ
から経験や勘に頼り、売れそうな顧客を抽出するという
ボトムアップ的なアプローチとは異なる。今までの新規
顧客開拓ではない視点であり、既存顧客への営業なので
実現可能となった。

【００８５】本発明は、以上の実施の形態に限定される
ことなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲内
で、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内
に包含されるものであることは言うまでもない。

【００８６】また、本明細書において、手段とは必ずし
も物理的手段を意味するものではなく、各手段の機能
が、ソフトウェアによって実現される場合も包含する。
さらに、一つの手段の機能が、二つ以上の物理的手段に
より実現されても、若しくは、二つ以上の手段の機能
が、一つの物理的手段により実現されてもよい。

【００８７】以上のように、この実施形態によれば、売
り手企業が、受身のセールスではなく、コンピュータが
出力する「既存顧客に対するクロスセル、アップセル、
買い替え提案可能な見込み顧客」リストを利用して、顧
客へOne To Oneマーケティングを実現することができ
る。大きなシステム投資や専任のマーケティング組織が
必要な従来のデータベース・マーケティングに比べ簡単
に、低コストで、スピーディーなアウトバウンド・マー
ケティングが可能となる。特に、大きなコストがかかっ
ていた顧客データベースを格納するハードウェアとシス
テム構築コストを大きく削減する。

【００８８】本実施形態に係る営業支援システム／方式
により、売り手側で商品の情報と顧客の購入実績等を管
理し、次に起きうる営業機会や受注機会を確実に生かし
ていくという受注管理系のCRMが実現できる。次に起き
うる営業機会を、買い手側の判断だけにまかせて受身で
受注を待つのではなく、売り手側で情報を管理し積極的
に営業することが可能となる。例えば、以下のような問
題に対して、大きな効果を発揮する。・あるメーカーが比較的耐用年数が長い（1-10年）商品
を消費者に売った場合、耐用年数後に対する営業活動
は、各営業マンの能力や転勤などの予測困難な要素に大
きく依存している。

【００８９】本実施形態に係る営業支援システム／方式
は、単独でもユーザに対しメリットを与えられるが、既
存のCRMシステムに追加されてもさらに効果を発揮で
き、CRMシステム／方式とは競合しない。

【００９０】既存のCRMは、「顧客の一人一人のニーズ
に対応すべく、顧客データを収集し、分析し、個々の顧
客に合わせたセールス活動を展開する」というサービス
でありながら、そのセールスが売り手の都合で展開され
やすいという、問題を持っている。それに対し、本実施
形態に係る営業支援システム／方式は、販売した商品
のことは売り手企業が一番よく知っており、売り手企業
が商品データベースを構築する。顧客が購入した商品
に関する情報を顧客データベースに追加する。売り
手企業がを管理・分析し、クロスセル、アップセ
ル、買い替えやメンテナンスサービスを積極的に営業す
る。では売り手企業としてサービスの一貫性が保
たれており、このために、営業個人や営業組織の利害や
都合に影響されず、企業レベルで一貫したサービスを提
供できる、というCPRM（Customer and Product Relatio
nship Managementという造語）という考え方である。CP
RMは顧客サービス性が高く、CRMに不足している顧客サ
ービス性を補う。

【００９１】本実施形態に係る営業支援システム／方式
は、商品情報データベースと顧客情報データベースのカ
スタマイズだけで、業種を問わず適用が可能な汎用的な
システム／方式である。

【００９２】任意の商品を購入した顧客グループの中か
ら、クロスセリング提案可能な商品と見込み顧客を抽出
する場合、提案する商品が売り手の期待の範囲を超えな
いようにするために、クロスセリングで提案する商品の
範囲を限定する機能も持つ。提案する商品が、売り手企
業の営業部署が提供できる商品の範囲を超えないように
するために、売り手企業の営業組織に対応するソリュー
ションを定義することで、売り手企業のセールス活動を
違和感なく支援することができる。

【００９３】ソリューション単位で管理会計分析もでき
るので、仮想的なソリューションを定義し、この仮想的
なソリューションに属するの商品群の売上・利益の時系
列分析が可能である。対象の顧客は、本システムで抽出
したセールス見込み客、または本システムが提供するフ
ィルターまたはカスタマイズしたフィルターを利用して
抽出した顧客である。これにより、ある顧客グループの
仮想のソリューションでの管理会計分析が可能であり、
マーケティング・シミュレーション分析が可能となる。

【００９４】ソリューションの階層図を顧客に見せ、各
顧客ごとに、商品提案の電子Eメールを送付されても構
わないソリューションを登録してもらう。セールス見込
み客の抽出では、売り手の都合だけが優先されてきたた
め、顧客が希望しないセールスで顧客サービスを低下さ
せるリスクがある。これを避けるために、顧客が希望し
たソリューションの商品のみ電子メールで提案する。ソ
リューションは階層構造なので、上位のソリューション
が選択されれば下位のソリューションも含み、商品の範
囲は広くなる。また、価格帯を指定して、その価格帯の
商品のみ案内することもできる。

【００９５】各営業員は、キャンペーンで顧客に送付さ
れたメールのうち、各営業員が前もって登録した商品カ
テゴリ、価格帯、及び顧客名などの条件を満たす電子E
メールを受け取ることができる。大口の顧客への電子E
メールや特定製品の電子Eメールなどを、営業がリアル
タイムに受け取ることができる。

【００９６】顧客が希望したソリューションの範囲に、
顧客への電子メールを制限する機能により利用されなか
ったセールス見込み客の情報は、潜在的なニーズがある
と判断しながら、顧客の希望でセールス提案できなかっ
たので、ディスクに格納され、営業やEコマースのリア
ルタイムレコメンデーションで活用されることができ
る。

【００９７】（第２実施形態）本実施形態においては、
前述した第１実施形態の見込み顧客抽出機能を多様化さ
せたシステムを実現する。この見込み顧客抽出機能は、
売り手のニーズに沿った形で販売ターゲットを絞り込
む。

【００９８】図１４は、本実施形態における営業支援シ
ステムの構成を示す機能ブロック図である。本実施形態
の営業支援システムは、セールス見込み顧客を、売り手
の要望に合わせて多様な手法で抽出する点で第１実施形
態の営業支援システムと異なる。他の構成に関しては基
本的に第１実施形態とほぼ同様の構成および機能を有
し、以下相違点を中心に説明する。

【００９９】本システムは、ハードウエア的には、コン
ピュータのＣＰＵをはじめとする素子で実現でき、ソフ
トウエア的には見込み顧客抽出機能および顧客絞り込み
機能のあるプログラム等によって実現されるが、以下説
明する図１４ではそれらの連携によって実現される機能
ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロ
ックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによってい
ろいろなかたちで実現できる。

【０１００】商品情報メモリ１１は、商品の性質および
商品同士の関係を記憶する。ここでいう商品の性質は、
商品の種類、商品の単価、および商品の耐用期間を含
み、商品同士の関係は、クロスセル、アップセル、買い
替えの対象となる関係、同時購入が稀な関係、バンドル
の対象となる関係、および商品とその部品の関係を含
む。例えば、商品が「システムキッチン」の場合、「壁
紙」や「照明」がクロスセルの関係にあり、その部品と
して「換気扇」や「シンク」が関係づけられる。耐用期
間も各部品ごとに記憶される。例えば、いずれかの商品
に関してその商品の耐用期間の経過如何にかかわらず、
その商品を構成する部品の耐用期間の経過を迎える顧客
を抽出するためである。各商品は、図１３に示されるよ
うに、売り手の営業形態に応じたグループ分けに基づい
て記憶される。

【０１０１】商品情報メモリ１１は、クロスセル、アッ
プセル、および買い替えの実績に応じた商品同士の関連
度をさらに記憶する。商品情報メモリ１１は、商品ごと
の購入者数と、商品ごとのクロスセル、アップセル、お
よび買い替えの回数をさらに記憶する。

【０１０２】顧客データベース１２は、顧客による商品
の購入履歴、顧客ごとにその嗜好に応じてあらかじめ登
録した商品の範囲、顧客ごとに管理される会計情報、顧
客において生じたトラブルに関する情報を記憶する。こ
こでいう購入履歴は、顧客の属性および顧客ごとの商品
購入実績である。

【０１０３】抽出条件生成部１５は、セールス見込み顧
客を抽出するための条件を生成する。その条件に基づい
て抽出フィルタ１６がセールス見込み顧客を抽出する。
抽出フィルタ１６は、クロスセル、アップセル、および
買い替えの対象とすべき商品をグループ分けした商品カ
テゴリの情報に基づいて制限してもよい。

【０１０４】キャンペーン実行部１９は、セールス見込
み顧客への商品の購入提案に関する通知を管理する。キ
ャンペーン実行部１９は、購入提案に係る商品が顧客が
登録した商品の範囲に含まれるか否かによって通知をす
べきか否かを顧客ごとに判定し、通知すべき判定がなさ
れた顧客にのみ通知する。注意処理部３０は、購入提案
の通知に関してその通知の内容が所定の注意条件を満た
したときにその旨を示す注意情報を発信する。この注意
情報は、例えば売り手企業の営業部署やコールセンタな
どの顧客と直接コンタクトをとる部署または人物に発信
される。例えば、電子メールではなく電話または直接訪
問を希望する顧客を注意条件に登録しておき、その顧客
が見込み顧客として抽出されたときにその旨が営業サイ
ドへ通知される。購入提案に関する通知を受け取る経路
として電子メール、営業部署、およびコールセンタのう
ちのいずれにすべきかに関する登録を、顧客ごとの手続
を介してあらかじめ取得しておいてもよい。キャンペー
ン実行部１９は、商品購入提案の通知先をその登録に基
づいて決定してもよい。キャンペーン実行部１９は、商
品購入提案に関する情報をその通知の有無に関係なく格
納しておき、顧客から問い合わせがあったときに、この
情報を参照してその顧客に提案すべき商品を抽出して提
示する処理をなす。

【０１０５】図１５は、抽出条件生成部の詳細な構成を
示す機能ブロック図である。抽出条件生成部１５は、商
品情報分析部１０１、管理会計データ分析部１４、顧客
購買行動分析部１０２、顧客トラブル分析部１０４は、
条件定義設定部１０６、個別条件設定部１０８、および
キャンペーン履歴分析部１１０を含む。

【０１０６】商品情報分析部１０１は、商品のセールス
タイミングに着目して見込み顧客を抽出する条件を生成
する。商品情報分析部１０１は、商品の性質および商品
同士の関係と、顧客による商品の購入履歴とに基づき、
新たな商品のクロスセル、アップセル、および買い替え
の需要が認められるセールス見込み顧客を抽出するため
の条件を生成する。この条件は第１実施形態において説
明した顧客抽出の方法に加え、以下の６通りの重み付け
による抽出の手法を含む。売り手はこれらの手法を任意
に選択して利用できる。

【０１０７】（１）商品情報分析部１０１は、商品同士
の関連度に基づいてセールス見込み顧客ごとの購入見込
度を算出し、これをセールス見込み顧客の抽出結果に対
して重み付けとして加える演算式を生成する。例えば、
商品ａに関してクロスセルすべき見込み顧客を抽出する
場合、まず商品ａを過去に購入した顧客の群を抽出する
とともに、商品ａとクロスセルの関係を有する商品を抽
出する。そのクロスセルの商品をｂ、ｃ、ｄとする。商
品ｂ、ｃ、ｄと商品ａの関連度はそれぞれ10、50、100
とする。商品ｂ、ｃ、ｄのそれぞれの見込み顧客を第１
実施形態に説明した方法で抽出する。その上で、商品同
士の関連度に基づいてセールス見込み顧客ごとの購入見
込度を算出し、これをセールス見込み顧客の抽出結果に
対して重み付けとして加える。例えば、商品ｂの見込み
顧客がＸとＺ、商品ｃの見込み顧客がＸ、商品ｄの見込
み顧客がＹであった場合、顧客Ｘは商品ｂとｃの購入が
見込まれるので、購入見込度(X)＝関連度(b)＋関連度
(c)＝10＋50＝60とされる。同様に、顧客Ｙは商品ｄと
の関係で、購入見込度(Y)＝関連度(d)＝100とされ、顧
客Ｚは商品ｂとの関係で、購入見込度(Z)＝関連度(b)＝
10とされる。各商品の見込み顧客は購入見込度の順にソ
ートされ、上記の例では顧客Ｙ、Ｘ、Ｚの順になる。

【０１０８】（２）商品情報分析部１０１は、商品同士
の関連度に基づいてセールス見込み顧客ごとの購入見込
度を算出し、これをセールス見込み顧客の抽出結果に対
して重み付けとして加える演算式を生成する。例えば、
ある商品を購入した顧客のうち、その商品からクロスセ
ルすべき商品ａの見込み顧客を抽出する場合、第１実施
形態に説明した方法で抽出する。その上で、商品同士の
関連度に基づいてセールス見込み顧客ごとの購入見込度
を算出し、これをセールス見込み顧客の抽出結果に対し
て重み付けとして加える。商品同士の関連度の求め方と
して、まず商品ａとクロスセルの関係を有する商品を抽
出する。そのクロスセルの商品をｂ、ｃ、ｄとし、商品
ａの見込み顧客をＸ、Ｙ、Ｚとする。商品ｂ、ｃ、ｄと
商品ａの関連度はそれぞれ10、50、100とする。商品ｂ
を購入した顧客はＸとＺ、商品ｃを購入した顧客はＸ、
商品ｄを購入した顧客はＹであった場合、顧客Ｘは商品
ｂとｃを購入しているので、購入見込度(X)＝関連度(b)
＋関連度(c)＝10＋50＝60とされる。同様に、顧客Ｙは
商品ｄを購入しているので、購入見込度(Y)＝関連度(d)
＝100とされ、顧客Ｚは商品ｂを購入しているので、購
入見込度(Z)＝関連度(b)＝10とされる。商品aの見込み
顧客は購入見込度の順にソートされ、上記の例では顧客
Ｙ、Ｘ、Ｚの順になる。

【０１０９】（３）商品情報分析部１０１は、購入者数
に対するその商品のクロスセル、アップセル、および買
い替えのうち少なくともいずれかの回数の割合を算出
し、これをセールス見込み顧客の抽出結果に対して重み
付けとして加える演算式を生成する。例えば、上記
（１）の例において商品ｂ、ｃ、ｄの購入者がそれぞれ
２０人、８０人、１２０人であった場合、それぞれの購
入見込度は次の通りである。顧客Ｘに関しては、購入見
込度(X)＝関連度(b/20)＋関連度(c/80)＝0.5＋0.625＝
1.125とされ、顧客Ｙに関しては、購入見込度(Y)＝関連
度(d/120)＝0.833とされ、顧客Ｙに関しては、購入見込
度(Z)＝関連度(b/20)＝0.5とされる。各商品の見込み顧
客は購入見込度の順にソートされ、顧客Ｘ、Ｙ、Ｚの順
になる。

【０１１０】（４）商品情報分析部１０１は、購入者数
に対するその商品のクロスセル、アップセル、および買
い替えのうち少なくともいずれかの回数の割合を算出
し、これをセールス見込み顧客の抽出結果に対して重み
付けとして加える演算式を生成する。例えば、上記の例
（２）において商品ｂ、ｃ、ｄの購入者がそれぞれ２０
人、８０人、１２０人であった場合、それぞれの購入見
込度は次の通りである。顧客Ｘに関しては、購入見込度
(X)＝関連度(b/20)＋関連度(c/80)＝0.5＋0.625＝1.125
とされ、顧客Ｙに関しては、購入見込度(Y)＝関連度(d/
120)＝0.833とされ、顧客Ｙに関しては、購入見込度(Z)
＝関連度(b/20)＝0.5とされる。各商品の見込み顧客は
購入見込度の順にソートされ、顧客Ｘ、Ｙ、Ｚの順にな
る。

【０１１１】（５）商品情報分析部１０１は、商品同士
の関連度に基づいてセールス見込み顧客に対する商品ご
との購入見込度を算出し、これをセールス見込み顧客の
抽出結果に対して重み付けとして加える演算式を生成す
る。例えば、商品ａに関してクロスセルすべき見込み顧
客を抽出する場合、まず商品ａを過去に購入した顧客の
群を抽出するとともに、商品ａとクロスセルの関係を有
する商品を抽出する。そのクロスセルの商品をｂ、ｃ、
ｄとする。商品ｂ、ｃ、ｄと商品ａの関連度はそれぞれ
10、50、100とする。商品ｂ、ｃ、ｄのそれぞれの見込
み顧客を第１実施形態に説明した方法で抽出する。その
上で、商品同士の関連度から、商品bの購入見込度(b)は
10、購入見込度(c)は50、購入見込度(d)は100となる。
各商品の購入見込度の順にソートされ、上記の例では商
品d、ｃ、bの順になる。

【０１１２】（６）商品情報分析部１０１は、商品同士
の関連度とその商品のクロスセル、アップセル、および
買い替えのうち少なくともいずれかの回数の割合に基づ
いてセールス見込み顧客に対する商品ごとの購入見込度
を算出し、これをセールス見込み顧客の抽出結果に対し
て重み付けとして加える演算式を生成する。例えば、商
品ａに関してクロスセルすべき見込み顧客を抽出する場
合、まず商品ａを過去に購入した顧客の群を抽出すると
ともに、商品ａとクロスセルの関係を有する商品を抽出
する。そのクロスセルの商品をｂ、ｃ、ｄとする。商品
ｂ、ｃ、ｄと商品ａの関連度はそれぞれ10、50、100と
し、それぞれの購入者数が２０人、８０人、１２０人で
あったとする。商品ｂ、ｃ、ｄのそれぞれの見込み顧客
を第１実施形態に説明した方法で抽出する。その上で、
商品同士の関連度と購入者数から、商品bの購入見込度
(b/20)は0.5、購入見込度(c/80)＝0.625、購入見込度(d
/120)＝0.833となる。各商品の購入見込度の順にソート
され、上記の例では商品d、ｃ、bの順になる。

【０１１３】管理会計データ分析部１４は、会計情報に
含まれる顧客別、購入商品別、および購入月別のうち少
なくともいずれかで集計された商品購入による売上、利
益、それらの増加率、およびそれらの順位に基づいてセ
ールス見込み顧客を抽出する条件を生成する。例えば、
「売上○○円以上」、「利益上位○○人」、「増加率上
位○○％」などの条件で抽出する。これにより、より購
入が期待できる顧客に抽出することができる。

【０１１４】管理会計データ分析部１４は、顧客ごとに
登録された商品の範囲に含まれる商品に限定した形で会
計情報を再構成して参照してもよい。例えば、顧客ごと
に登録された商品の範囲が売り手の営業形態に沿わない
場合に、一時的に営業形態と異なるグループ分けを設定
して会計情報を再構成する。これにより、多様な切り口
で会計状況を分析できる。

【０１１５】顧客購買行動分析部１０２は、会計情報に
含まれる顧客別および購入商品別のうち少なくともいず
れかで集計された商品の購買額、購買単価、購買頻度、
それらの増加率、それらの順位および最新購買日に基づ
いてセールス見込み顧客を抽出する条件を生成する。例
えば、「購買額○○円以上」、「購買頻度上位○○
人」、「増加率上位○○％」などの条件で抽出する。

【０１１６】顧客トラブル分析部１０４は、トラブルに
関する情報に含まれるそのトラブルの内容、頻度、回
数、それらの順位、および最新発生日に基づいてセール
ス見込み顧客を抽出する条件を生成する。例えば、「ト
ラブル回数○○回未満」、「最新発生日○月○日以前」
などの条件で抽出する。これにより、再度のトラブル発
生を未然に防ぐことができる。

【０１１７】条件定義設定部１０６は、売り手の要望が
反映されるように抽出見込みの確認を通じてセールス見
込み顧客の抽出の条件を生成する。条件定義設定部１０
６は、売り手の要望を操作者から受け付け、これに基づ
いてその条件を生成する。この条件は、例えばＩＦ文な
どの命令文で構成してもよいし、いくつかの演算式をＡ
ＮＤ、ＯＲなどの論理式で自由に組み合わせてもよい。
独自の重み付けを設定してもよい。以下、具体例を示
す。

【０１１８】売り手はＩＦ−ＴＨＥＮ形式で要望を反映
させたルールベースを定義する。例えば、「ＩＦ属性
＝○○ ＴＨＥＮ SCORE=SCORE+80」や「ＩＦ属性＝
○○ＴＨＥＮ SCORE=SCORE-300」などの形でルールベ
ースを定義する。ここでいう属性は、商品の購入見込を
判断するための要素であるが、商品を購入しないおそれ
を判断するためのリスク要素であってもよい。「ＴＨＥ
Ｎ」の後にくる文は、関数やスクリプト言語を用いて記
述してもよい。この規則を条件定義設定部１０６が解釈
して実行する。実行結果として顧客の購入見込度が算出
される。売り手はこの購入見込度を確認して○○以上、
上位○○人、上位○○％などの絞り込み方法を指定す
る。こうした過程を経てセールス見込み顧客の抽出条件
が生成される。売り手は抽出見込みを確認しながらルー
ルベースを定義するので、売り手の要望がより忠実に条
件へ反映される。

【０１１９】個別条件設定部１０８は、本システムの操
作者が特定の顧客を個別に指定する形で抽出する条件を
生成する。キャンペーン履歴分析部１１０は、キャンペ
ーン実行部１９による商品の購入提案の通知に関する履
歴に基づいてセールス見込み顧客を抽出する。例えば、
購入提案に応じて商品を購入したことのある顧客に絞り
込む場合に有効である。このように、抽出条件生成部１
５は、売り手の要望に基づいて各機能ブロックに示す抽
出の手法を組み合わせてセールス見込み顧客を抽出する
条件を生成する。

【０１２０】図１６は、見込み顧客の抽出の過程を示す
フローチャートである。まず抽出フィルタ１６によって
商品のセールスタイミングに着目した手法で見込み顧客
を抽出し（Ｓ２００）、管理会計分析によって見込み顧
客を抽出し（Ｓ２０２）、顧客購買行動に基づいて見込
み顧客を抽出する（Ｓ２０４）。さらに、顧客トラブル
によって見込み顧客を抽出し（Ｓ２０６）、売り手の定
義によって見込み顧客を抽出し（Ｓ２０８）、個別指定
によって見込み顧客を抽出し（Ｓ２１０）、キャンペー
ン履歴によって見込み顧客を抽出する（Ｓ２１２）。本
実施形態においてはＳ２００〜Ｓ２１２の計７段階で抽
出しているが、変形例においてはこれらの抽出の手法を
任意に組合せて実行してもよい。

【０１２１】以上、本発明をいくつかの実施の形態をも
とに説明した。これらの実施の形態は例示であり、それ
らの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな
変形が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲
にあることは当業者に理解されるところである。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムの説明図である。

【図２】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムの動作フローチャートである。

【図３】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムのブロック図である。

【図４】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムにおける顧客抽出処理のフローチャートである。

【図５】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムの顧客属性情報の説明図である。

【図６】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムの商品情報の説明図である。

【図７】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムの顧客コンタクト情報の説明図である。

【図８】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムの顧客トラブル情報の説明図である。

【図９】この発明の実施の形態に係る営業支援システ
ムの顧客管理会計情報の説明図である。

【図１０】この発明の実施の形態に係る営業支援シス
テムの仮想属性の説明図である。

【図１１】従来の電子商取引の説明図である。

【図１２】従来の電子商取引における作業の説明図で
ある。

【図１３】ソリューションの説明図である。

【図１４】第２実施形態における営業支援システムの
構成を示す機能ブロック図である。

【図１５】抽出条件生成部の詳細な構成を示す機能ブ
ロック図である。

【図１６】見込み顧客の抽出の過程を示すフローチャ
ートである。

【符号の説明】

１顧客、２インターネット、３電子商取引用
サーバ（サイト）、１１商品情報メモリ、１２顧
客データベース、１５抽出条件生成部、１６抽出
フィルタ、１９キャンペーン実行部、３０注意
処理部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者佐久間卓哉東京都豊島区東池袋２−44−２庄司ビル４階スプリームシステムコンサルティング株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】商品の性質および前記商品同士の関係の
うち少なくともいずれかと、顧客による商品の購入履歴
とに基づき、新たな商品のクロスセル、アップセル、お
よび買い替えのうち少なくともいずれかの需要が認めら
れる顧客を抽出してこれを画面に表示させることによ
り、潜在的に需要のある顧客を顕在化させることを特徴
とする営業支援方法。
【請求項２】商品の性質および商品同士の関係のうち
少なくともいずれかを記憶する商品情報保持部と、顧客による商品の購入履歴を記憶する顧客情報保持部
と、前記商品の性質および前記商品同士の関係のうち少なく
ともいずれかと、前記顧客による商品の購入履歴とに基
づき、新たな商品のクロスセル、アップセル、および買
い替えのうち少なくともいずれかの需要が認められるセ
ールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽出
条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備えることを特徴とする営業支援システム。
【請求項３】前記商品情報保持部は、前記商品の性質
として、商品の種類、商品の単価、および商品の耐用期
間のうち少なくともいずれかを記憶することを特徴とす
る請求項２に記載の営業支援システム。
【請求項４】前記商品情報保持部は、前記商品同士の
関係として、クロスセルの対象となる関係、アップセル
の対象となる関係、買い替えの対象となる関係、同時購
入が稀な関係、相関性の高いクロスセルの対象となる関
係、および商品とその部品の関係のうち少なくともいず
れかの関係を記憶することを特徴とする請求項２または
３に記載の営業支援システム。
【請求項５】前記顧客情報保持部は、前記購入履歴と
して、顧客の属性および顧客ごとの商品購入実績のうち
少なくともいずれかを記憶することを特徴とする請求項
２から４のいずれかに記載の営業支援システム。
【請求項６】前記抽出条件生成部は、いずれかの商品
に関してクロスセルを提案すべき見込み顧客を抽出する
ために、前記クロスセル提案する商品と両立可能な商品
および両立可能でない商品を前記商品情報保持部から抽
出した上で、前記クロスセル提案すべき商品をまだ購入
しておらず、かつ、前記両立可能な商品をすでに購入し
ており、かつ、前記両立可能でない商品を購入していな
い顧客を抽出するための条件を生成することを特徴とす
る請求項２から５のいずれかに記載の営業支援システ
ム。
【請求項７】前記抽出条件生成部は、いずれかの商品
を購入した顧客の中から他の商品に関してクロスセルを
提案すべき見込み顧客を抽出するために、前記クロスセ
ル提案する商品として前記いずれかの商品と両立可能な
商品を前記商品情報保持部から抽出し、さらに前記クロ
スセル提案する商品と両立可能でない商品を前記商品情
報保持部から抽出した上で、前記クロスセル提案する商
品をまだ購入しておらず、かつ、前記両立可能でない商
品を購入していない顧客を抽出するための条件を生成す
ることを特徴とする請求項２から５のいずれかに記載の
営業支援システム。
【請求項８】前記抽出条件生成部は、いずれかの商品
のアップセルを提案すべき見込み顧客を抽出するため
に、前記アップセル提案する商品の下位商品を前記商品
情報保持部から抽出した上で、前記下位商品をすでに購
入し、かつ、前記下位商品が耐用期間の経過を迎え、か
つ、前記アップセル提案する商品をまだ購入していない
顧客を抽出するための条件を生成することを特徴とする
請求項３から５のいずれかに記載の営業支援システム。
【請求項９】前記抽出条件生成部は、いずれかの下位
商品を購入した顧客の中から上位商品に関してアップセ
ルを提案すべき見込み顧客を抽出するために、前記下位
商品との関係でアップセル提案できる上位商品を前記商
品情報保持部から抽出した上で、耐用期間の経過を迎え
る下位商品の購入者であり、かつ、前記上位商品をまだ
購入していない顧客を抽出するための条件を生成するこ
とを特徴とする請求項３から５のいずれかに記載の営業
支援システム。
【請求項１０】前記抽出条件生成部は、いずれかの商
品に関して買い替えを提案すべき見込み顧客を抽出する
ために、その商品をすでに購入し、かつ、その商品が耐
用期間の経過を迎える顧客を抽出するための条件を生成
することを特徴とする請求項３から５のいずれかに記載
の営業支援システム。
【請求項１１】前記抽出条件生成部は、いずれかの商
品に関してその商品の耐用期間の経過如何にかかわら
ず、その商品を構成する部品のうち少なくともいずれか
の耐用期間の経過を迎える顧客を抽出するための条件を
生成することを特徴とする請求項３から５のいずれかに
記載の営業支援システム。
【請求項１２】前記商品情報保持部は、クロスセル、
アップセル、および買い替えのうち少なくともいずれか
の実績に応じた商品同士の関連度をさらに記憶し、前記抽出条件生成部は、前記条件として、前記商品同士
の関連度に基づいて前記セールス見込み顧客ごとの購入
見込度を算出し、これを前記セールス見込み顧客の抽出
結果に対して重み付けとして加える演算式を生成するこ
とを特徴とする請求項２から１１のいずれかに記載の営
業支援システム。
【請求項１３】前記商品情報保持部は、商品ごとの購
入者数と、商品ごとのクロスセル、アップセル、および
買い替えの回数をさらに記憶し、前記抽出条件生成部は、前記条件として、前記購入者数
に対するその商品のクロスセル、アップセル、および買
い替えのうち少なくともいずれかの回数の割合を算出
し、これを前記セールス見込み顧客の抽出結果に対して
重み付けとして加える演算式を生成することを特徴とす
る請求項２から１１のいずれかに記載の営業支援システ
ム。
【請求項１４】前記商品情報保持部は、前記商品に関
して売り手の営業形態に応じたグループ分けした商品カ
テゴリの情報をさらに記憶し、前記抽出処理部は、前記クロスセル、アップセル、およ
び買い替えの対象とすべき商品の範囲を前記商品カテゴ
リの情報に基づいて制限することを特徴とする請求項２
から１３のいずれかに記載の営業支援システム。
【請求項１５】前記セールス見込み顧客への商品の購
入提案に関する通知を管理するキャンペーン実行部をさ
らに備えることを特徴とする請求項２から１４のいずれ
かに記載の営業支援システム。
【請求項１６】前記顧客情報保持部は、顧客ごとにそ
の嗜好に応じてあらかじめ登録した商品の範囲をさらに
記憶し、前記キャンペーン実行部は、前記購入提案に係る商品が
前記商品の範囲に含まれるか否かによって前記通知をす
べきか否かを顧客ごとに判定することを特徴とする請求
項１５に記載の営業支援システム。
【請求項１７】前記購入提案の通知に関してその通知
の内容が所定の注意条件を満たしたときにその旨を発信
する注意処理部をさらに備えることを特徴とする請求項
１６に記載の営業支援システム。
【請求項１８】前記キャンペーン実行部は、前記商品
購入提案として通知すべき情報をその通知の有無にかか
わらず格納しておき、顧客から問い合わせがあったとき
に、この情報を参照してその顧客に提案すべき商品を抽
出して提示する処理をなすことを特徴とする請求項１５
から１７のいずれかに記載の営業支援システム。
【請求項１９】前記キャンペーン実行部は、前記購入
提案に関する通知を受け取る経路として電子メール、営
業部署、およびコールセンタのうちのいずれにすべきか
に関する登録を、顧客ごとの手続を介してあらかじめ取
得しておき、この登録に基づいて前記購入提案の通知先
を決定することを特徴とする請求項１５から１８のいず
れかに記載の営業支援システム。
【請求項２０】前記顧客情報保持部は、顧客ごとに管
理される会計情報をさらに記憶し、前記抽出条件生成部は、前記会計情報に含まれる顧客
別、購入商品別、および購入月別のうち少なくともいず
れかで集計された商品購入による売上、利益、それらの
増加率、およびそれらの順位のうち少なくともいずれか
に基づいてセールス見込み顧客を抽出する条件をさらに
生成することを特徴とする請求項２から１９のいずれか
に記載の営業支援システム。
【請求項２１】前記顧客情報保持部は、顧客ごとにそ
の嗜好に応じてあらかじめ登録した商品の範囲をさらに
記憶し、前記抽出条件生成部は、前記商品の範囲に含まれる商品
に限定した形で前記会計情報を再構成して参照すること
を特徴とする請求項２０に記載の営業支援システム。
【請求項２２】前記顧客情報保持部は、顧客ごとに管
理される会計情報をさらに記憶し、前記抽出条件生成部は、前記会計情報に含まれる顧客別
および購入商品別のうち少なくともいずれかで集計され
た商品の購買額、購買単価、購買頻度、それらの増加
率、それらの順位および最新購買日のうち少なくともい
ずれかに基づいてセールス見込み顧客を抽出する条件を
さらに生成することを特徴とする請求項２から１９のい
ずれかに記載の営業支援システム。
【請求項２３】前記顧客情報保持部は、商品に関して
顧客において生じたトラブルに関する情報をさらに記憶
し、前記抽出条件生成部は、前記トラブルに関する情報に含
まれる前記トラブルの内容、レベル、頻度、回数、それ
らの順位、および最新発生日のうち少なくともいずれか
に基づいてセールス見込み顧客を抽出する条件をさらに
生成することを特徴とする請求項２から１９のいずれか
に記載の営業支援システム。
【請求項２４】前記抽出条件生成部は、売り手の要望
をルールベース形式で反映させる形でセールス見込み顧
客を抽出する条件をさらに生成することを特徴とする請
求項２から１９のいずれかに記載の営業支援システム。
【請求項２５】前記抽出条件生成部は、前記売り手か
ら抽出内容の要望を受け付け、これに基づくルールベー
スで商品の購入見込度を算出する形式で前記条件を生成
することを特徴とする請求項２４に記載の営業支援シス
テム。
【請求項２６】前記抽出条件生成部は、本システムの
操作者が特定の顧客を指定する条件をさらに生成するこ
とを特徴とする請求項２から１９のいずれかに記載の営
業支援システム。
【請求項２７】前記抽出条件生成部は、前記商品の購
入提案に関する通知の履歴に基づいてセールス見込み顧
客を抽出する条件をさらに生成することを特徴とする請
求項２から１９のいずれかに記載の営業支援システム。
【請求項２８】前記抽出条件生成部は、前記売り手の
要望に基づいて各種顧客抽出の手法を組み合わせて前記
条件を生成することを特徴とする請求項２０から２７の
いずれかに記載の営業支援システム。
【請求項２９】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別、購入商品別、
および購入月別のうち少なくともいずれかで集計された
商品購入による売上、利益、それらの増加率、およびそ
れらの順位のうち少なくともいずれかに基づいて前記条
件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別および購入商品
別のうち少なくともいずれかで集計された商品の購買
額、購買単価、購買頻度、それらの増加率、それらの順
位および最新購買日のうち少なくともいずれかに基づい
て前記条件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる商品に関するトラブル
の内容、頻度、回数、それらの順位、および最新発生日
のうち少なくともいずれかに基づいて前記条件を生成す
る機能と、売り手の要望を演算式で定義する形で前記条件を生成す
る機能と、本システムの操作者が特定の顧客を指定する形で前記条
件を生成する機能と、前記商品の購入提案に関する通知の履歴に基づいて前記
条件を生成する機能と、のうち少なくとも２以上の機能を有することを特徴とす
る営業支援システム。
【請求項３０】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別、購入商品別、
および購入月別のうち少なくともいずれかで集計された
商品購入による売上、利益、それらの増加率、およびそ
れらの順位のうち少なくともいずれかに基づいて前記条
件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別および購入商品
別のうち少なくともいずれかで集計された商品の購買
額、購買単価、購買頻度、それらの増加率、それらの順
位および最新購買日のうち少なくともいずれかに基づい
て前記条件を生成する機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３１】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別、購入商品別、
および購入月別のうち少なくともいずれかで集計された
商品購入による売上、利益、それらの増加率、およびそ
れらの順位のうち少なくともいずれかに基づいて前記条
件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる商品に関するトラブル
の内容、頻度、回数、それらの順位、および最新発生日
のうち少なくともいずれかに基づいて前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３２】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別、購入商品別、
および購入月別のうち少なくともいずれかで集計された
商品購入による売上、利益、それらの増加率、およびそ
れらの順位のうち少なくともいずれかに基づいて前記条
件を生成する機能と、売り手の要望を演算式で定義する形で前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３３】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別および購入商品
別のうち少なくともいずれかで集計された商品の購買
額、購買単価、購買頻度、それらの増加率、それらの順
位および最新購買日のうち少なくともいずれかに基づい
て前記条件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる商品に関するトラブル
の内容、頻度、回数、それらの順位、および最新発生日
のうち少なくともいずれかに基づいて前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３４】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別および購入商品
別のうち少なくともいずれかで集計された商品の購買
額、購買単価、購買頻度、それらの増加率、それらの順
位および最新購買日のうち少なくともいずれかに基づい
て前記条件を生成する機能と、売り手の要望を演算式で定義する形で前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３５】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる商品に関するトラブル
の内容、頻度、回数、それらの順位、および最新発生日
のうち少なくともいずれかに基づいて前記条件を生成す
る機能と、売り手の要望を演算式で定義する形で前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３６】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別、購入商品別、
および購入月別のうち少なくともいずれかで集計された
商品購入による売上、利益、それらの増加率、およびそ
れらの順位のうち少なくともいずれかに基づいて前記条
件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別および購入商品
別のうち少なくともいずれかで集計された商品の購買
額、購買単価、購買頻度、それらの増加率、それらの順
位および最新購買日のうち少なくともいずれかに基づい
て前記条件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる商品に関するトラブル
の内容、頻度、回数、それらの順位、および最新発生日
のうち少なくともいずれかに基づいて前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３７】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別、購入商品別、
および購入月別のうち少なくともいずれかで集計された
商品購入による売上、利益、それらの増加率、およびそ
れらの順位のうち少なくともいずれかに基づいて前記条
件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別および購入商品
別のうち少なくともいずれかで集計された商品の購買
額、購買単価、購買頻度、それらの増加率、それらの順
位および最新購買日のうち少なくともいずれかに基づい
て前記条件を生成する機能と、売り手の要望を演算式で定義する形で前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３８】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別、購入商品別、
および購入月別のうち少なくともいずれかで集計された
商品購入による売上、利益、それらの増加率、およびそ
れらの順位のうち少なくともいずれかに基づいて前記条
件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる商品に関するトラブル
の内容、頻度、回数、それらの順位、および最新発生日
のうち少なくともいずれかに基づいて前記条件を生成す
る機能と、売り手の要望を演算式で定義する形で前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項３９】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別および購入商品
別のうち少なくともいずれかで集計された商品の購買
額、購買単価、購買頻度、それらの増加率、それらの順
位および最新購買日のうち少なくともいずれかに基づい
て前記条件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる商品に関するトラブル
の内容、頻度、回数、それらの順位、および最新発生日
のうち少なくともいずれかに基づいて前記条件を生成す
る機能と、売り手の要望を演算式で定義する形で前記条件を生成す
る機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項４０】商品の情報を記憶する商品情報保持部
と、商品を購入した顧客に関する情報を記憶する顧客情報保
持部と、セールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する抽
出条件生成部と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する抽出
処理部と、を備え、前記抽出条件生成部は、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別、購入商品別、
および購入月別のうち少なくともいずれかで集計された
商品購入による売上、利益、それらの増加率、およびそ
れらの順位のうち少なくともいずれかに基づいて前記条
件を生成する機能と、前記顧客に関する情報に含まれる顧客別および購入商品
別のうち少なくともいずれかで集計された商品の購買
額、購買単価、購買頻度、それらの増加率、それらの順
位および最新購買日のうち少なくともいずれかに基づい
て前記条件を生成する機能と、前記トラブルに関する情報に含まれる前記トラブルの内
容、頻度、回数、それらの順位、および最新発生日のう
ち少なくともいずれかに基づいて前記条件を生成する機
能と、売り手の要望が反映されるように抽出見込みの確認を通
じて前記条件を生成する機能と、を有することを特徴とする営業支援システム。
【請求項４１】商品の性質および商品同士の関係のう
ち少なくともいずれかを記憶する機能と、顧客による商品の購入履歴を記憶する機能と、前記商品の性質および前記商品同士の関係のうち少なく
ともいずれかと、前記顧客による商品の購入履歴とに基
づき、新たな商品のクロスセル、アップセル、および買
い替えのうち少なくともいずれかの需要が認められるセ
ールス見込み顧客を抽出するための条件を生成する機能
と、前記条件に基づいてセールス見込み顧客を抽出する機能
と、をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュ
ータプログラム。