JP2003534609A - 統計分析を使った収入予測及び販売部隊管理 - Google Patents

統計分析を使った収入予測及び販売部隊管理

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JP2003534609A
JP2003534609A JP2001587313A JP2001587313A JP2003534609A JP 2003534609 A JP2003534609 A JP 2003534609A JP 2001587313 A JP2001587313 A JP 2001587313A JP 2001587313 A JP2001587313 A JP 2001587313A JP 2003534609 A JP2003534609 A JP 2003534609A
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JP2001587313A
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ティアー，アダム
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アデイタム ソフトウェア，インコーポレイティド
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Abstract

(57)【要約】 本発明は予測収入のために販売機会を統計学的に定量化しかつ解決に向けた販売計画を立てることに関する。このシステムは事業機会および関連条件を記憶したデータベースを含む。このデータベースはベイジアンモデル等の数学モデルを採用し、関連条件および事業機会はこのモデルのオブジェクトとして表される。統計機関はデータベースを分析しかつ事業機会を達成する確率を表わす確率セットを作成する。ネットワークインターフェースが遠隔コンピュータ、電話またはパーソナルデジタルアシスタント（PDA)を使用したユーザによる特定条件の状態等のデータ入力を可能にする。統計機関はモデルを適応自在に調整する。マーケッティング機関は確率セットの関数等の販売計画を立てる。販売計画は各事業機会を達成するために必要な活動リストを含む。報告機関は確率セットの関数として収入報告を作成する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 技術分野 本発明は、収入を予想し及び販売組織を管理するためのコンピュータ実行技術
に関する。
【０００２】 背景 事業においては、資源を配分して収益発生を最大限にすることにおいて管理者
や経営者を支援するために、定期的に詳細な収入予測を実行する。しかし収入予
測は困難で高くつき、しばしば結果も不正確なものになる。
【０００３】 従来は、収入予測は現在の事業機会に関して販売組織からの意見表明に基づい
ていた。例えば、収入予測のためにデータを取得するために企画された書式では
、「わが社は勝ち組みですか？」といった主観的な質問がある。販売員はしばし
ば見込み客が製品又はサービスをどのくらい「受入れるか」について彼又彼女の
見積りを提供する。例えば、典型的には、販売員は顧客がどのくらい製品又はサ
ービスを最終的に購入するかについての自信を表明する。これらの意見は事業機
会に対する販売員の個人的な感覚や判断など多くの主観的な要因にしばしば影響
を受ける。加えるに、販売員は彼又は彼女の事業機会のためにより多くに企業資
源を確保するために、偏った楽観的意見をしばしば表明する。
【０００４】 要約 一般に、本発明は収入を予測し及びソリューション志向の販売計画を作成する
ために、統計的に数量化し及び数学的にモデリングするためのシステムに関する
。
【０００５】 一つの側面では、本発明は事業機会と関連条件のデータベースを含むシステム
に関する。条件は販売組織により達成された活動及び事業機会の達成に影響する
他の事実を表す。このやり方により、本発明は従来収入予測を依拠していた主観
的入力を回避する。例えば条件は、見込み客の技術的要求又は所与の事業機会の
競争を特徴付けるために定義される。統計エンジンは、データベースを分析し、
事業機会が成功裡に達成される確率を表す確率集合を計算のためのコンピュータ
の操作環境で作動する。一つのコンフィグレーションでは、データベースは事業
機会達成の事前確率を示すユーザーから受取る見積り確率集合を記憶する。統計
エンジンは前記見積り確率及び販売組織から受取る入力データの関数としてベイ
ジアン統計技術を使って成功確率を計算する。ネットワーク・インターフェイス
により、販売組織はパーソナル・コンピュータ又はペーソナｒ・デジタル・アシ
ステンス（ＰＤＡ）などの通信通信装置を使って、条件のステータスを遠隔から
更新することができる。マーケティング・エンジンは、前記第1の確率集合の関
数として販売計画を作成する。販売計画は事業機会達成のための活動を含む。報
告エンジンは前記第１の確率集合の関数として収入報告を作成する。
【０００６】 もう一つの側面では、本発明は、データベースに数学モデルを記憶することに
おいて、前記モデルは事業機会及び関連条件を表すオブジェクトを含み；ユーザ
ーから受取る確率の第１の集合を記憶し；前記事業機会の一つに関連する少なく
とも一つの条件のステータスを示す入力データを販売組織から受取り；及び前記
入力データ及び前記確率の第1集合の一関数として確率の第２の集合を計算する
ことにおいて、第２の確率集合は前記事業機会の成功裡の達成の確率を示す、こ
とを具備する方法に関する。
【０００７】 もう一つの側面では、本発明は、内部に下記を具備するデータ構造を有するコ
ンピュータ読取可能媒体に関する：事業機会を記憶する第１のデータ領域；前記
事業機会と関連する条件を記憶する第１の複数のデータ領域において、前記条件
の部分集合は販売組織により実行された活動を表す；前記条件のステータスを記
憶する第２の複数のデータ領域；ユーザーから受取る第１の確率集合を記憶する
第３の複数のデータ領域；各事業機会を成功裡に達成する確率を示す第２の確率
を記憶する第４の複数のデータ領域。一つのコンフィグレーションでは、第４の
複数のデータ領域は、前記ステータス領域及び前記第３の複数の関数として計算
される。
【０００８】 本発明の様々な実施態様は、添付図面と後述の記述で説明される。本発明の他
の特徴及び長所は、記述、図面及び請求項から明らかになる。
【０００９】 詳細な説明 一般に、本発明は収入を予測し及びソリューション志向の販売計画を作成する
ために、統計的に数量化し及び数学的にモデリングするためのシステムに関する
。従来のシステムとは違い、ここで説明する収入予測システムは、各事業機会と
関連した条件集合を統計的に分析する。
【００１０】 図１は、 収入を予想し、ソリューション志向の販売計画を作成するために販
売機会を統計的に分析するシステムを示すブロックダイアグラムである。販売組
織６は、見込み客と接触し、通信装置１６を使って彼らの活動を報告する。通信
装置１６はネットワーク１８を介して販売組織から受け取る入力データを収入予
測システム３０に通信する。加えるに、販売組織６は、通信装置１６を介して収
入予測システム３０からデータを受取る。たとえば、販売組織６は販売計画８及
び収入報告１０を遠隔的に検索し、眺めることができる。
【００１１】 通信装置１６は、販売組織から入力データを受取り、ネットワークワ−ク１８
とインターフェイスするための適切ないずれかの通信装置を表す。適切な通信装
置１６の一つの例は、カリフォルニア州サンタクララのパーム社から販売されて
いるパーム（商標）オーガナイザーのようなパーソナル・デジタル・アシスタン
ス（ＰＤＡ）である。代替的に通信装置１６は、ワシントン州レドモンドのマイ
クロソフト社から販売されているインターネットエクスプローラー（商標）など
のウェブブラウザを動かすパーソナルコンピュータであることも可能である。さ
らに、通信装置１６は従来の又はセルラー電話であることも可能である。通信装
置１６は通信信号２４を介してネットワーク１８と通信する。ネットワーク１８
は、インターネットのようなパケット・ベースのネットワークなどの通信ネット
ワークを表す。
【００１２】 収入予測システム３０は、ネットワーク・インターフェイス３２、条件集合３
４、統計エンジン３６、販売部隊自動化（SFA）データベース３８、モデル・ビ
ルダー、マーケティング・エンジン４２及び報告エンジン４４を含む。１つのコ
ンフィグレーションでは、ネットワーク・インターフェイス３２は、通信装置１
６により通信するために、マイクロソフト社のインタラクティブネットワーク・
インフォメーションン・サーバのようなウェブ・サーバー・ソフトウェアを実行
する１つ以上のウェブ・サーバを含む。ウェブ・サーバは、通信装置１６による
アクセスに対応してウェブ・ページを利用する。ウェブ・ページにはテキスト及
び画像のような静画媒体のみならず、通信装置１６に連結して販売組織６から情
報を受取るためのテキスト入力ボックス、ラジオ・ボタン、ドロップダウン・メ
ニュなどの従来の入力媒体を含むことができる。
【００１３】 条件集合３４は、事業機会とその機会を達成するのに必要な「条件」間の関係
を構築するモデルを定義する。１つのコンフィグレーションでは、条件集合３４
はリレーショナル・データベース・マネジメント・システム（ＲＤＢＭＳ）のよ
うなデータベースである。条件集合３４は、各事業機会を特性、活動及び対応す
るコストの点から数量化する。条件集合３４内で、各条件はステータスを有する
。例えば、ステータスは、特定の販売活動が生じたことを示す。代替的に、ステ
ータスは、計画中、実行中及び完了など、活動を１つ以上の段階に数量化するこ
ともできる。さらにステータスは、例えば見込み客が特定のデータベースをサポ
ートするかどうか、といった特定の条件が存在するかを示すこともできる。ＳＩ
Ｃコード、収入、利益、主要な事業分野、技術系インフラストラクチャ、意思決
定者、提案されている販売によって示される製品又はサービスのような多数の条
件を、見込み客を客観的に特徴付けるために使うことができる。客観的に競争を
特徴付けるために、当該事業機会の主要な競合者、それぞれのＳＩＣコード、競
合者により提供される製品又はサービス、及びそれぞれのマーケットシェアなど
、他の条件を使うこともできる。販売員を客観的に特徴付けるために、成功率や
平均商いサイズを使うこともできる。さらに客観的に生じた販売活動を特徴付け
るために、販売員が見込み客にマーケティング情報を伝達したか、製品の技術概
観が提供されたか、完全なデモンストレーションが行われたか、及び顧客は評価
基準を使っているか、などを使うこともできる。
【００１４】 ネットワーク・インターフェイス３２は、ネットワーク１８を介して通信装置
６からの入力データを受取り、条件集合３４内で適切な条件を更新する。１つの
コンフィグレーションでは、条件集合３４はデータベースサーバをを使うマイク
ロソフト社のＳＱＬサーバのようなデータベースエンジンを使って実行される。
このコンフィグレーションでは、データベース・サーバは、パケットベース・ロ
ーカルエリア・ネットワーク（ＬＡＮ）を介してネットワーク・インターフェイ
ス３２に結合されていることもある。もう１つのコンフィグレーションでは、ネ
ットワーク・インターフェイス３２は、従来の電話線を介して従来の電話装置か
ら入力を受取るように、ネットワーク・インターフェイス３２は、中央ＰＢＸの
ようなコンピュータ電話装置であるこのもできる。
【００１５】 統計エンジン３６は条件集合１０から推論を引き出すための論理操作に使う。
統計エンジン３６は条件集合３４及び関連条件内で各機会を分析し、事業機会が
成功裡に達成される確率を分析する。１つのコンフィグレーションでは、統計エ
ンジン３６は、販売組織６から受取る入力に基づいて推論を適用するためのアダ
プティブ推論エンジンをを有するｓキスパートシステムである。
【００１６】 販売部隊自動化（ＳＦＡ）データベース１４は、コンタクト情報及び標準産業
コード（ＳＩＣ），サイズ及び製品を含む会社特性のような販売情報を維持する
ためのリレーショナル・データベース・マネジメント・システム（ＲＤＢＭＳ）
である。ＳＦＡデータベース１４は、取引に関連する潜在的製品及びサービスの
量及び対応する販売員のための典型的割引率を含む各事業機会のための多様な情
報を条件集合３４に提供する。
【００１７】 モデルビルダー３２は、モデルエンジニアと称するユーザーが所与の製品又は
サービスのモデルを画像で定義することを可能にする。これには典型的に、過去
の販売データを研究し、平均販売サイズ及び産業ごとの販売などの事実を特定す
る。モデルエンジニアは事業機会を判断し、その機会を成功裡に達成するために
必要な条件を判断するために販売組織６及び他の責任者と一緒に仕事をする。詳
細に後述するように、この入力に基づいて、モデルエンジニアは数学モデルを定
義するためにモデルビルダー３２と対話する。モデルビルダー３２はリレーショ
ナル・データベース形式で条件集合３４を生成する。
【００１８】 １つのコンフィグレーションでは、統計エンジン３６は収入予測のためにベイ
ズの定理を使う。このコンフィグレーションでは、条件集合３４は、定義された
関係により相互に関連する複数のオブジェクトを有するベイジアン・モデルとし
て組織される。モデル内の各オブジェクトは条件集合３４内の条件の１つに対応
する。１つの実施態様では、モデルビルダー３２は、見込み客の標準産業コード
（SICコード）に基づいた事業機会のためのデフォルト特性として選択される。
【００１９】 １つのコンフィグレーションでは、統計エンジン３６により適用されるベイジ
アン・モデリングは、ユーザーが販売組織６から実際のデータを受取る前に、モ
デルの未知の条件についての分布の見積りを提供することが必要になる。モデル
ビルダー３２は、各条件に対する見積り確率及び条件に対する何らかの加重平均
を提供することを促がされる。モデルビルダー３２は見積り、及びそれぞれの加
重を条件集合３４内に第1の確率集合として記憶する。
【００２０】 データ受け取り後に、統計エンジン３６は、モデルエンジニアにより提供され
た見積り分布及び販売組織６から受取った実際のデータの両方に基づいて条件の
「事後分布」を得るためにベイズのルールを適用する。統計エンジン３６は、こ
の事後分布から将来の観測の予想分布を計算する。
【００２１】 所与のデータ集合Dは、販売組織６から受取り、モデルMは条件集合３４内に記
憶され、ベイズの定理は以下のように表せる： P(M／D)＝P(M)[P(D／M)／P(D) P(M)は条件集合３４内に記憶されるようにモデルそのものを表す。P(Ｄ／Ｍ) は、モデルMに照らしてのデータDの蓋然性であり、事前確率及びモデル
エンジニアにより提供された加重平均を表す。分母のP(D)は、同一のデータに関
して異なるモデルにより異なる相対確率が計算できるようにするための正規化の
項である。異なる確率レベルを探索できることは、収入予測にとって長所であり
、異なる「ホワット・イフ（What if）」分析ができるようになる。これらの項
から統計エンジン３６はP(M／D)を計算するが、これはモデルMに照らしてのデー
タDの蓋然性、すなわちP(D／M)を評価することにより、データDに照らしてのモ
デルMの「事後確率」を表すP(M／D)を計算する。
【００２２】 下記の等式は、平均μ、分散σのようなパラメータを使って、パラメータの下
で、データDの蓋然性の関数として、ベイズのルールが、パラメータ及び正規化
定数のための事前確率を計算するためにどのように使われるかを示している。
【００２３】 P(μ、σ｜D,M)=[P(D｜μ、σ、M)P(μ、σ｜M)／P(D｜M) データDの蓋然性は、所与のμ及びσの値で明示的に評価することができる。
事前確率は、モデルエンジニアにより入力されるモデル仮定及び条件集合３４に
記憶される所与のパラメータに関する結合確率分布である。正規化項P(D／M)は
、第1の式により計算される金利(interest)の量で、左項をモデル／パラメータ
の全ての可能な値にわたり積分することにより第２式により抽出される。
【００２４】 全ての可能な事象に渡り分布を積分することは１つに統合されるので、又常識
のデノミネータはμおよびσから独立なので、P(D／M)の値は下記の式により決
定することができる。
【００２５】 P(D｜M)＝∫P（D｜μ、σ、M）P(μ、σ｜M) このようにして、統計エンジン３６は、P(D／M)を計算するために常識を適用
し、それが上記の第1の式を解くために使われ、条件つきの事後分布P(M／D)、す
なわち事業機会の達成確率を生成する。積分は、事前の見積りの形式形態に依存
して多大な計算資源を必要とする。ある状況においては、モンテカルロ数値解法
を用いることができる。他の状況では、積分は、D．マッケイ、ニューラル・コ
ンピューティング、４巻（１９９２）、No.3,pp.415-472,及びpp．698-714に記
載されているように、離散分布の結合分布として近似することもできるが、その
内容全体については上記参照のこと。このようなやり方で、統計エンジン３６は
事後分布P(M／D)を計算し、客観的な条件の現在状態に基づいて事業機会達成の
確率を表し、及び客観的な収入予測に使うことができる。
【００２６】 条件集合34は、モデルエンジニアにより提供された事前に見積もられた加重平
均に基づいたP(D／M)を、第1の確率集合として記憶する。上述のように、統計エ
ンジン３６は、追加的な確率集合を生成するために、機会及び条件集合内の集合
を分析する。例えば、統計エンジン３６は、モデルに基づいて収入を予測するた
めに、上述のベイジアン・アプローチのような統計分析技術を用いて、第2の確
率集合として、事後分布P(M／D)を生成し、記憶する。統計エンジン３６は、「
ホワット・イフ」分析のために追加的な確率集合を生成し、維持する。これによ
り、販売マネジャーのようなユーザーは条件集合内の条件を変更し、新しい確率
集合を生成することができる。例えば、販売員は、新しい競合者が市場に参入し
た場合の収入を予測する新しい確率集合を生成したいと望むかもしれない。
【００２７】 結果としての確率集合に基づいて、マーケティング・エンジン130は、販売計
画８及び対応するマーケティング資料を作成する。販売計画３２には、追求すべ
き事業の優先リスト及び各事業計画達成のために必要となる活動リストを含む。
さらに、各活動のコストがリストされ、各事業機会達成のための合計コストが提
供される。
【００２８】 報告エンジン４４は、収入予想及び販売一般い関係する様々な情報を提供する
多様な収入報告１０を作成する。例えば、報告エンジンにより、経営者は、（１
）達成確率による機会、（２）必要資源による機会、及び（３）潜在的な投資収
益（ROI）による機会など、様々な形式による収入報告１０を作成することがで
きる。
【００２９】 図２は、収入を予測し、ソリューション志向販売計画を作成するために、販売
機会を十分に数量化するプロセス４０の一つのフローチャートを示す。まず、モ
デルエンジニアは条件集合３４を開発し、記憶するために、統計モデル（４２）
を形成するために組織され及び関連する事業機会及び関連条件のデータベースで
あるモデルビルダー３２と対話する。モデル内の各条件はオブジェクトと関連付
けられている。オブジェクト集合は、販売組織６の販売活動に関連する条件を表
す。もう一つのオブジェクト集合は、事業機会そのものの特性に関する。モデル
ビルダー４０は、顧客のリスト及び条件集合３４が用意に開発され、維持される
ように対応する接触先を抽出するために、販売部隊自動化データベース３８と対
話する。一つのコンフィグレーションでは、数学モデルはベイジアン・モデルで
ある。
【００３０】 次に、収入予測システムはネットワーク・インターフェイス３２を介して販売
組織から入力データを受取る（４４）。さらに詳しくは、販売組織６は、顧客と
対話し、各事業機会のための一つ以上のステータスを示す入力データを提供する
。パーソナル・デジタル・アシスタンスのような通信装置６は、インターネット
のようなパケットベースのネットワークであるネットワーク１８を通してデータ
を送信する。例えば、販売組織６は、通信装置６上で実行されるウェブブラウザ
を使ってネットワーク・インターフェイス２内でウェブサーバにアクセスするこ
とによってデータを提供することができる。ネットワーク・インターフェイス２
は、データを受取り、条件集合３４内に維持されている現在のステータスを提供
する（４６）。
【００３１】 統計エンジン３６は、条件集合３４を分析し、各事業機会を成功裡に達成する
確率を示す確率集合を生成する（４８）。前述の一つのコンフィグレーションで
は、統計エンジン３６は確率を生成するためにベイジアン技術を適用する。
【００３２】 販売組織６から受取ったデータを分析した後は、統計エンジン３６はトレンド
分析をして、モデルを適切に調整する（５０）。たとえば、統計エンジン３６は
、予想された成功確率と実際の成功率を比較することで、条件集合３２内の条件
に加重をすることを推奨することもできる。さらにモデルエンジニアは、販売及
びマーケティングから受取る新しい情報に基づき、提供された見積り確率を修正
することもできる。モデルエンジニアはまた、条件集合３２から条件を追加した
り除去したりすることもできる。
【００３３】 生成された事業機会達成確率に基づき、マーケティング・エンジン４２は、SF
Aデータベースから情報を抽出し、確率集合の関数として販売計画を作成する（
５２）。報告エンジン４４は、条件集合３４から情報を抽出し、収入報告を作成
する（５４）。
【００３４】 図３は、個別の事業機会に関する入力データを提供するために販売組織６が使
うデータ入力フォーマット６０の例示を表す。ネットワーク・インターフェイス
３２は、データ入力フォーマット６０をデータ入力のために通信装置１６に通信
する。たとえば、データ入力フォーマットは、ウェブ・ブラウザを介してデータ
を捕捉するために、ハイパーテキスト・マークアップ言語（HTML）で定義するこ
とができる。
【００３５】 データ入力フォーマット６０は、販売組織６からステータス情報を客観的に捕
捉するために多数の入力領域を含む。例えば、入力領域６２には、販売員は、特
定の事業機会について販売員が競合している主要な競合者を示す。入力領域６４
には、販売員は顧客に要求される一つ以上のプラットフォームを選択することで
、見込み客の技術インフラストラクチャについて報告する。たとえば、販売員は
見込み客の要求するオペレーティング・システムとデータベースエンジンのタイ
プを示す。入力領域６６には、販売員は、見込み客の経営者、エンドユーザーや
情報技術（IT）委員など、受渡品の購入に影響を及ぼし、最終決定権を有する個
人を示す。入力領域６８には、販売員は見込み客のSICコードを示す。データ入
力フォーム６０は、販売活動のステータスなどの他のデータを捕捉するために容
易に拡張することができる。
【００３６】 図４は、条件集合３４内に記憶される例示モデル７０を示す。モデル７０は個
別事業機会と関連する情報を記憶するために事業機会オブジェクト７２を有する
。各事業機会オブジェクト７２は、複数の条件オブジェクト７２Aから７２Eと関
連している。各条件オブジェクト７２は、条件と対応し、成功裡に達成するため
に必要な関連機会や活動を特徴付けている。このように、各条件オブジェクトは
、一つ以上の情報領域及び対応するステータスを有する。例えば、競争条件７０
Aは、機会のための主要な競合者を示す四つの情報領域74を有する。
【００３７】 図５は、販売組織６からデータを受取る前の事前見積りに基づく初期確率の集
合７６の例示を表す。こうのように、これらの確率は前述のベイジアン分析で使
われるP(M／D)に対応する。各確率はモデル内で定義され、相対的確率との予想
される結果を記述した条件の一つに対応する。例えば、第1の確率は、会社Aが競
合者で、会社Aが見込み客のIT入札において販売を牛耳ることを試みる可能性が
９５％であることを示す。
【００３８】 図６は、マーケティングエンジン４２により作成される販売計画８のサンプル
を表す。各事業機会８０に対して、販売計画８は販売組織６により入力されるデ
ータ要約８２を提供する。次に、販売計画８は、前述の条件集合３４を分析した
後の、統計エンジン３６の出力を提供する分析セクションを提供する。最後に、
各事業機会８０に関して、販売計画８は、事業オブジェクト８０を達成する確率
を直接増大するかもしれない具体的活動を提供する推奨セクション８６を提供す
る。
【００３９】 例えば、要約８２は、販売員が会社Aを事業機会８０の主要競合者として入力
したことを示す。そこで、統計エンジン３６は、会社Aが、分析セクション８４
に報告されるように、製品の技術優位を押し出し、他の競合者全ての技術優位を
攻撃する高い確率があることを判断する。したがって統計エンジン３６は、事業
機会達成の確率を増加させる多数の活動を含む推奨セクション８６を提供する。
【００４０】 図７は、報告エンジン4により作成される収入報告１０の例示を表す。収入報
告１０は、事業機械のみならず各機会からの潜在収入をリストし、統計エンジン
３６により判断されたように各機会達成の確率を計算する。これらの確率に基づ
いて、収入報告１０は、合計収入予測を提供する、ここで記述される新しい収入
予測技術は、デジタル電子回路、又はコンピュータ・ハードウェア、又はそれら
の組合せで実施することができる。さらに、本発明は、プログラム可能システム
のオペレーティング環境内で、プログラム可能プロセッサにより実行されるため
のマシーン読取可能記憶装置に物理的に内蔵されたコンピュータ・プログラムで
実行することもできる。
【００４１】 図８は、上述の技術を実施するための適切なオペレーティング環境を提供する
プログラム可能計算システム（システム）１００を示している。システム１００
には、一つの実施態様ではカリフォルニア主サンタクララのインテル社により製
造されているPENTIUM（商標）系列のマイクロプロセッサに属するプロセッサ１
１２を含む。しかし本発明は、シリコングラフィック社のMIPS（商標）の系列の
マイクロプロセッサ、モトローラ社及びIBM社の両方のPOWERPC(商標)系列のマイ
クロプロセッサ、ヒューレットパッカード社のPRECISION ARCHITECTURE（商標
）系列のマイクロプロセッサ、サンマイクロシステム社のSPARC（商標）系列の
マイクロプロセッサ、又はコンパックコンピュータ社のALPHA（商標）系列のマ
イクロプロセッサ、など他のマイクロプロセッサに基づいたコンピュータ上でも
実施できる。様々なコンフィグレーションにおいて、システム１００は、いずれ
かのサーバ、パーソナル・コンピュータ、ラップトップ又はバッテリ電源ポケッ
トサイズのハンドヘルドPC又はパーソナル・デジタル・アシスタント（PDA）と
称されるモーバイル・コンピュータを表す。
【００４２】 システム１００は、システムデータ／アドレスバス１１６によりプロセッサ１
１２に連結された読取専用メモリプロセッサ（ROM）１１４及びランダムアクセ
スメモリ（RAM）１１５を含むシステムメモリ１１３を含む。ROM１１４は、電子
的に消去可能プログラム可能読取専用メモリ（EEPROM）、フラッシュメモリなど
を含む主に読取専用であるいずれかの装置を表す。RAM１１５は同調ダイナミッ
ク・ランダムアクセス・メモリのようないずれかのランダムアクセスメモリを示
している。
【００４３】 システム１００内で、入力／出力部ス１１８は、バス・コントロール１19を介
してデータ／アドレスバス１１６に連結している。実施態様では、入力／出力バ
ス１１８は標準の周辺コンポーネント・インターコネクト（PCI）バスとして実
施される。バス・コントローラ１１９は、プロセッサ１１２からの全ての信号を
検討し、シグナルを適切なバスに回送する。プロセッサ１１２とシステム・メモ
リ１１２の間のシグナルは、端にバスコントローラー１１９を通過する。しかし
システムメモリ１１３以外の装置のために意図されたプロセッサ１１２からのシ
グナルは、入力／出力バス１１８上に回送される。
【００４４】 ハードディスク・ドライブ１２０、フロッピディスク１５１を読むために使わ
れるフロッピディスク・ドライブ１２１、及び光学ディスク１５１を読むために
使われるCD-ROMドライブのような光学ドライブ１２２などを含む様々な装置が入
力／出力バス１１８に連結される。ビデオディスプレイ124又は他の種類のディ
スプレイは、ビデオアダプタ１２５を介して入力／出力バス１１８に連結される
。
【００４５】 ユーザーは、入力／出力ポート１２８を通してバス１１８に連結しているキー
ボード１４０及び／又はマウス１４２のようなポインティング装置を使って、指
令及び情報をシステム１００に入力する。（図示していない）他のタイプのポイ
ンティング装置は、トラック・パッド、トラック・ボール、ジョイスティック、
データグラブ、ヘッド・トラッカー、及びディスプレイ１２４上でカーソルを動
かすための適切な装置を含む。
【００４６】 システム１００はまたモデム１２９も含む。システム１００の外側に示してあ
るが、当業者には明らかなように、モデム１２９はシステム１００に内蔵するこ
ともできる。典型的には、モデム１２９は、グローバルなインターネットのよう
なワイドエリア・ネットワーク（図示していない）上で通信するために使われる
。モデム１２９は、回線又は無線連結のいずれかを使うネットワークに連結する
こともできる。
【００４７】 ソフトウェア・アプリケーション１３６及びデータは、典型的には、ハードデ
ィスク１２０、フロッピディスク１５１、CD-ROM１５２を含む実行のためのメモ
リ記憶装置の一つに記憶され、RAM114にコピーされている。
【００４８】 一般に、オペレーティング・システム１３５は、ソフトウェア１３６を実行し
、ユーザーにより出される指示を実行する。例えば、ユーザーはソフトウェア・
アプリケーションを搭載したいときは、オペレーティング・システム１３５は、
指図を翻訳し、プロセッサ１１２に、ハードディスク１２０又は光学ディスク１
５２のいずれかから、ソフトウェア・アプリケーション１３６をRAM１１５に搭
載させる。一端ソフトウェア・アプリケーション１３６の一つがRAM１１５に搭
載されると、それをプロセッサ１１２により使うことができる。大きなソフトウ
ェア・アプリケーション１３６の場合は、プロセッサ１１２は、必要に応じてプ
ログラム・モジュールの様々な部分を搭載する。
【００４９】 システム１００のためのベーシック入力／出力システム（BIOS）１１７は、シ
ステム１００内の計算資源間の情報伝送を従来支援するための基本的な実行可能
ルーティーン集合である。オペレーティング・システム１３５又は他のソフトウ
ェア・アプリケーション１３６は、これらの低レベルのサービス・ルーティーン
を使う。一つの実施態様では、システム１００は、システム１００のためのコン
フィグレーション情報を保持するシステム・データベースであるレジストリ（図
示していない）を含む。例えば、ワシントン州レドモンドのマイクロソフト社に
よるWindows（商標）オペレーティングシステムは、内部ディスクのような永久
記憶装置に位置するUSER.DAT及びSYSTEM.DATと呼ばれる二つの隠れたファイルに
レジストリを維持している。
【図面の簡単な説明】
【図１】 収入を予想し、ソリューション志向の販売計画を作成するために販売機会を統
計的に分析するシステムを示すブロックダイアグラムである。
【図２】 販売機会を統計的に数量化するプロセスを実行するフローチャートを示す。
【図３】 販売組織が事業機会に関する入力データを提供するために使うデータ入力形式
の例示を示す。
【図４】 例示モデルを画像で示す。
【図５】 販売組織からデータを受取る前にユーザーが提供する見積り確率集合の例示を
示す。
【図６】 販売計画のサンプルを示す。
【図７】 収入報告のサンプルを示す。
【図８】 本発明の様々な実施態様を実施するのに適したコンピューターを表すブロック
ダイアグラムである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ，ＴＲ)，ＯＡ(ＢＦ ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ， ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ， ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ， ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，Ｂ Ｚ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ， ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，Ｊ Ｐ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ， ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，Ｒ Ｏ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ， ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ

Claims (42)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 データベースに事業機会及び関連条件を記憶し、 複数のユーザーからの入力データを受取ることにおいて、前記入力データは前
    記事業機会の一つに関連した少なくとも一つの条件の状態を示し、 前記入力データの関数として事業機会を成功裡に達成する確率の集合を生成す
    る、 ことを具備する方法。
  2. 【請求項２】 データの受取にはパケット・ベース・ネットワークを介して
    販売組織からデータを受取ることを含むことを特徴とする請求項１に記載された
    方法。
  3. 【請求項３】 前記パケット・ベース・ネットワークはインターネットであ
    ることを特徴とする請求項２に記載された方法。
  4. 【請求項４】 入力データの受取にはパーソナル・デジタル・アッシスタン
    ス（PDA）からの入力データを含むことを特徴とする請求項１に記載された方法
    。
  5. 【請求項５】 入力データの受取にはウェブサーバにアクセスするウェブブ
    ラウザからの入力データの受取りを含むことを特徴とする請求項１に記載された
    方法。
  6. 【請求項６】 顧客及び対応する連絡先のリストを抽出するための販売部隊
    自動プログラムをさらに含む請求項１に記載された方法。
  7. 【請求項７】 前記データベースは、数学モデルを表現することにおいて各
    条件は前記モデル内のオブジェクトと関連があることを特徴とする請求項１に記
    載された方法。
  8. 【請求項８】 前記確率集合の生成は統計エンジンにより前記数学モデルを
    分析することを含むことを特徴とする請求項７に記載された方法。
  9. 【請求項９】 前記数学モデルはベイジアン・モデルであり、及びさらに前
    記確率集合の生成には前記確率集合を生成するためにベイジアン統計分析を適用
    することを特徴とする請求項７に記載された方法。
  10. 【請求項１０】 前記モデルを前記ユーザーから受取る前記入力に対応して
    適切に調整することをさらに含む請求項１に記載された方法。
  11. 【請求項１１】 前記確率集合の一関数として販売計画を作成することをさ
    らに含む請求項１に記載された方法。
  12. 【請求項１２】 前記確率集合の一関数として収入報告を作成することをさ
    らに含む請求項１に記載された方法。
  13. 【請求項１３】 前記条件の部分集合は販売組織により実行される活動を表
    すことを含むことを特徴とする請求項１に記載された方法。
  14. 【請求項１４】 前記条件の部分集合は前記事業機会の見込み客の技術イン
    フラストラクチャを特徴付けることを特徴とする請求項１に記載された方法。
  15. 【請求項１５】 各事業機会は見込み客を有する販売機会であることを特徴
    とする請求項１に記載された方法。
  16. 【請求項１６】 前記条件は下記の一つ以上を含むことを特徴とする請求項
    １に記載された方法： 販売員、 前記販売員の成功率、 前記販売員の平均商いサイズ、 見込み客、 前記見込み客のSICコード、 前記見込み客の収入、 前記見込み客の利益、 前記見込み客の主要な事業部門、 前記見込み客の技術インフラストラクチャ、 前記見込み客の意思決定者、 前記事業機会の達成により置換されるかもしれない前記見込み客の製品又はサ
    ービス、 前記見込み客の一人以上の競争者、 前記事業機会を競う一人以上のベンダー、 前記ベンダーにより与えられる競合製品及びサービス、 前記ベンダーにより与えられる前記競合製品又はサービスのマーケットシェア
    、及び 前記見込み客へのマーケティング情報の提供、前記見込み客への前記製品の技
    術評価の提供、前記見込み客へのデモンストレーションの提供及び前記見込み客
    への評価替えの提供を含む一つ以上の活動のステータス。
  17. 【請求項１７】 データベースに数学モデルを記憶することにおいて、前記
    モデルは事業機会及び関連条件を表すオブジェクトを含み； ユーザーから受取る確率の第１の集合を記憶し； 前記事業機会の一つに関連する少なくとも一つの条件のステータスを示す入力
    データを販売組織から受取り；及び 前記入力データ及び前記確率の第1集合の一関数として確率の第２の集合を計
    算することにおいて、第２の確率集合は前記事業機会の成功裡の達成の確率を示
    す、 ことを具備する方法。
  18. 【請求項１８】 前記第２の確率集合はベイジアン統計分析の適用を含むこ
    とを特徴とする請求項１７に記載された方法。
  19. 【請求項１９】 前記ユーザー又は前記第２の確率集合から受取る入力のい
    ずれかに対応して前記第1の確率集合を適切に調整することをさらに含む請求項
    １７に記載された方法。
  20. 【請求項２０】 入力データの受取にはウェブサーバにアクセスするウェブ
    ブラウザからの入力データの受取りを含むことを特徴とする請求項１７に記載さ
    れた方法。
  21. 【請求項２１】 顧客及び対応する連絡先のリストを抽出するための販売部
    隊自動プログラムをさらに含む請求項１７に記載された方法。
  22. 【請求項２２】 前記確率集合の一関数として販売計画を作成することをさ
    らに含む請求項１７に記載された方法。
  23. 【請求項２３】 前記確率集合の一関数として収入報告を作成することをさ
    らに含む請求項１７に記載された方法。
  24. 【請求項２４】 前記条件の部分集合は販売組織により実行される活動を表
    すことを含むことを特徴とする請求項１７に記載された方法。
  25. 【請求項２５】 請求項１に記載された方法を実施するためのプログラム可
    能プロセッサを実行する指図を内部に有するコンピュータ読取可能媒体。
  26. 【請求項２６】 請求項２から１７のいずれか一つに記載された方法を実施
    するためのプログラム可能プロセッサを実行する指図を内部に有するコンピュー
    タ読取可能媒体。
  27. 【請求項２７】 請求項１７に記載された方法を実施するためのプログラム
    可能プロセッサを実行する指図を内部に有するコンピュータ読取可能媒体。
  28. 【請求項２８】 請求項１８から２４のいずれか一つに記載された方法を実
    施するためのプログラム可能プロセッサを実行する指図を内部に有するコンピュ
    ータ読取可能媒体。
  29. 【請求項２９】 内部に下記を具備するデータ構造を有するコンピュータ読
    取可能媒体： 事業機会を記憶する第１のデータ領域； 前記事業機会と関連する条件を記憶する第１の複数のデータ領域において、前
    記条件の部分集合は販売組織により実行された活動を表す； 前記条件のステータスを記憶する第２の複数のデータ領域； ユーザーから受取る第１の確率集合を記憶する第３の複数のデータ領域； 各事業機会を成功裡に達成する確率を示す第２の確率を記憶する第４の複数の
    データ領域。
  30. 【請求項３０】 前記第２の確率集合は前記入力データ及び前記第１の確率
    集合の一関数として計算することを特徴とする請求項２９に記載されたコンピュ
    ータ読取可能媒体。
  31. 【請求項３１】 前記条件の部分集合は前記事業機会の達成のための活動に
    対応することを特徴とする請求項２９に記載されたコンピュータ読取可能媒体。
  32. 【請求項３２】 下記を具備するシステム： 事業機会と関連条件のデータベース；及び前記データベースを分析し及び前記
    事業機会が成功裡に達成する確率を示す第１の確率集合を計算するためのコンピ
    ュータの運営環境下で実行する統計エンジン。
  33. 【請求項３３】 前記データベースはユーザーから受取る第２の確率集合を
    記憶することを特徴とする請求項３２に記載されたシステム。
  34. 【請求項３４】 前記統計エンジンは前記入力データ及び第２の確率集合の
    一関数として前記第１の確率集合を計算するためにベイジアン統計技術を適用す
    ることを特徴とする請求項３２に記載されたシステム。
  35. 【請求項３５】 複数の前記ユーザーからの入力データを前記データベース
    に通信するためのネットワーク・インターフェイスにおいて、前記入力データ前
    記条件の少なくとも一つのステータスを示すことを特徴とする請求項３２に記載
    されたシステム。
  36. 【請求項３６】 顧客及び連絡先情報を維持するために販売部隊自動プログ
    ラム（SAP）をさらに含む請求項３０に記載されたシステム。
  37. 【請求項３７】 前記データベースは前記事業機会及び前記条件を表す複数
    のオブジェクトを有する数学モデルを表すことを特徴とする請求項３２に記載さ
    れたシステム。
  38. 【請求項３８】 前記条件の部分集合は販売組織により実行される活動を表
    すことを特徴とする請求項３２に記載されたシステム。
  39. 【請求項３９】 前記統計エンジンは前記ユーザーから受取る入力データに
    対応して前記モデルを適切に調整することを特徴とする請求項３２に記載された
    システム。
  40. 【請求項４０】 前記第１の確率の一関数として販売計画を作成するマーケ
    ティング・エンジンにおいて、前記販売計画は前記事業機会の達成に関連した活
    動のリストを含むことをさらに含む請求項３２に記載されたシステム。
  41. 【請求項４１】 前記第１の確率集合の一関数として収入報告を作成する報
    告エンジンをさらに含む請求項３２に記載されたシステム。
  42. 【請求項４２】 ユーザーから第２の確率集合を受取り及び前記データベー
    ス内に前記第２の確率集合を記憶するためのモデル・ビルダーをさらに含む請求
    項３２に記載されたシステム。
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