JP2006011979A - 顧客情報管理装置、顧客情報管理方法、顧客情報管理プログラムおよび顧客情報管理プログラム記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 顧客情報管理装置において、顧客に対し適切な営業アクションを採ることができるような営業活動の指針となる情報を提示できるようにする。
【解決手段】 顧客情報管理ＤＢ２１に販売促進情報記憶部２１３、製品出荷情報記憶部２１４、保守サービス情報記憶部２１５を設け、各々に異なる企業活動によって得られる情報を登録する。そして、顧客情報管理ＤＢ２１を管理するサーバ１は、登録された情報に基づき、顧客のイベント関心度、製品関心度、発注実績関心度および保守依存関心度を算出し、その算出結果に基づき、顧客関心囲い込みレベルを算出する。これらの関心度および顧客囲い込みレベルを顧客関心特徴情報として利用者端末装置４へ表示し、営業担当者に提供する。顧客関心特徴情報は、顧客の関心を複数の視点で捉えた情報なので、営業担当者はそれに応じたアクションをとることができる。
【選択図】 図２

Description

本発明は、顧客に対する販売促進活動、製品出荷、製品保守サービス等に係る顧客情報を管理する顧客情報管理装置、顧客情報管理方法、顧客情報管理プログラムおよび顧客情報管理プログラム記憶媒体に関する。

従来、製造業における業務上の種々の情報は、営業、製品企画、開発、設計、調達、生産、出荷および保守のそれぞれの過程または部署においてそれぞれに独立にデータベース化され、利用されることが多かった。しかしながら、１つの企業体に多数のデータベースが存在するのは、経営効率の面からも好ましくない。そこで、多くの企業体では、これら多数のデータベースを統合化したり、統合化しないまでもデータベース間の連携を強化したりする努力が積み重ねられている。

また、近年、地球環境問題がクローズアップされるに伴い、経営上の視点が省資源や省エネルギーへ向けられ始め、さらには、環境問題により有害化学物質のトレーサビリティの厳格な管理が求められるようになってきた。そのため、製造業においては、製品の企画から製造、保守さらには廃棄に至るまで、より一貫したデータベースの構築が必須の課題となっている。

このような状況のもと、企業体における種々のデータベースは、より一貫したデータベースとして整備され、さらには、統合化が図られつつある。一方で、このように整備されたデータベースは貴重な経営資源であり、その有効活用を図ることによって経営効率を向上させることが今後の重要な経営課題とされている。

ところで、従来、営業活動において種々のデータベースの情報が利用されていたかというと、必ずしもそうではない。従来においては、営業活動に利用されていたデータベースは、限られた範囲のデータベースでしかなかった。

例えば、特許文献１には、顧客が当該企業体のホームページをアクセスした履歴を所定のデータベースに記録し、アクセスしたホームページの内容、回数、頻度等を分析することにより、その顧客が関心を持っている製品を推定し、さらには、その顧客の購買行動の傾向を捉え、その結果を営業活動に活かそうとする営業支援システムの例が開示されている。また、特許文献２には、顧客の過去の商品購入履歴や、購入商品のトラブル情報をデータベースに格納し、それらの情報に基づき、新たな商品の購入の可能性がある見込み客を抽出する営業支援システムの例が開示されている。
特開２００２−１９７２５７号公報（段落００１３〜段落００５８、図１〜図１６） 特開２００２−３３４２０１号公報（段落００４５〜段落０１０８、図１〜図８）

これら特許文献１または特許文献２に開示されている営業支援システムが利用するデータベースは、営業活動によって得られた情報を記憶した「営業」のデータベースだけである。従って、顧客の購買行動を捉えるといっても、それは、顧客のある一面の行動を捉えたものに過ぎない。そのため、そのような営業支援システムにおいては、顧客が個人であり、また、販売する製品が自家用自動車やパソコンのような嗜好性のある商品である場合には、効果を期待することができるが、顧客が企業体であるような場合には、十分な効果を期待することはできない。企業体における商品購買の判断基準や意思決定は、個人ほどには単純でないからである。

そこで、本発明の課題は、顧客が企業体である場合に、営業担当者がその顧客に対し適切な営業アクションを採ることを可能とする営業活動の指針となる情報を生成し、提示する顧客情報管理装置、顧客情報管理方法、顧客情報管理プログラムおよび顧客情報管理プログラム記憶媒体を提供することにある。

本発明においては、顧客情報管理装置を、コンピュータと、顧客情報管理データベースを記憶する記憶装置とを含んで構成するとともに、情報の入力および出力手段としての利用者端末装置を、通信回線を介して顧客情報管理装置へ接続できるようにした。また、その顧客情報管理データベースを、少なくとも販売促進活動に係る顧客情報を記憶する販売促進情報の記憶部と、製品出荷に係る顧客情報を記憶する製品出荷情報の記憶部と、製品保守サービスに係る顧客情報を記憶する保守サービス情報の記憶部とを備えるように構成した。そして、このコンピュータが、利用者端末からそれぞれ入力される販売促進活動に係る顧客情報、製品出荷に係る顧客情報または製品保守サービスに係る顧客情報を、それぞれ、販売促進情報の記憶部、製品出荷情報の記憶部または保守サービス情報の記憶部に記憶させ、販売促進情報の記憶部、製品出荷情報の記憶部、保守サービス情報の記憶部各々に記憶された顧客情報に基づき顧客関心特徴情報を生成し、生成した顧客関心特徴情報を利用者端末装置に出力するようにした。

また、本発明においては、顧客情報管理装置のコンピュータは、顧客関心特徴情報として、販売促進情報の記憶部に記憶されている販売促進イベントに係る顧客情報に基づき顧客のイベント関心度を算出し、販売促進情報の記憶部に記憶されている製品関心度調査情報に係る顧客情報に基づき顧客の製品関心度を算出し、製品出荷情報の記憶部に記憶されている顧客情報に基づき顧客の発注実績関心度を算出し、保守サービス情報の記憶部に記憶されている顧客情報に基づき顧客の保守依存関心度を算出し、さらに、これら算出された結果に基づき顧客関心囲い込みレベルを算出するようにした。

以上のように、本発明においては、販売促進、製品出荷、保守サービスという複数の企業活動により得られた顧客情報を顧客情報管理データベースに記憶する。そして、そのデータベースに記憶された各々の顧客情報に基づき、自社に対する顧客の関心度情報を生成し、それを利用者に提供する。従って、利用者、例えば、営業担当者は、複数の視点から見た自社に対する顧客の関心度情報、つまり、自社に対する関心度の特徴を知ることができるので、顧客に対してその関心度の特徴に適合した営業戦略を立案し、それに従った営業アクションを採ることができるようになる。

以上、本発明によって、企業体が顧客である場合に、その顧客に対する営業活動の指針となる情報、すなわち、その顧客の自社に対する関心度の特徴情報を提供することができるようになる。そのため、営業担当者は、その顧客の関心度の特徴情報に適合した営業戦略を立案することができ、具体的な営業アクションを採ることが容易となる。

以下、本発明の実施形態について図面を用いて詳しく説明する。

＜顧客情報管理装置の構成＞
図１は、本発明の実施形態に係る顧客情報管理装置の構成の例を示した図である。図１において、本実施形態に係る顧客情報管理装置１０は、コンピュータであるサーバ１と、顧客情報管理ＤＢ２１（「ＤＢ」は、「データベース」を略したものである。以下、本明細書において同様に略す。）を記憶した記憶手段である大容量記憶装置２とを含んで構成され、通信回線であるネットワーク３を介して利用者端末装置４に接続される。

ここで、サーバ１は、少なくとも演算処理装置１１と、演算処理装置１１を動作させるためのプログラムおよび演算処理装置１１が動作するときに用いられる作業用データを格納するメモリ１２とを含んで構成される。また、大容量記憶装置２は、顧客情報管理ＤＢ２１を記憶し、通常は、サーバ１に内蔵されたハードディスク記憶装置によって構成される。また、ネットワーク３は、サーバ１と利用者端末装置４とを接続する通信路であり、通常は、ＬＡＮ（Local Area Network）によって構成される。さらに、利用者端末装置４は、顧客情報管理装置１０における入出力装置の役割を担い、通常は、ネットワーク３に接続された複数のＰＣ（Personal Computer）によって構成される。

なお、図１に示した顧客情報管理装置１０の構成において、大容量記憶装置２は、サーバ１に内蔵されるのではなく、ネットワーク３を介して接続された他のサーバやＰＣに内蔵されたハードディスク記憶装置であってもよい。また、ネットワーク３がなく、利用者端末装置４が直接にサーバ１に接続される構成であってもよい。

図２は、本発明の実施形態に係る顧客情報管理装置１０を構成するサーバおよび顧客情報管理ＤＢの機能的な構成の例を示した図である。以下、サーバ１および顧客情報管理ＤＢ２１の機能的な構成について説明する（適宜、図１参照）。

図２において、サーバ１の機能は、ＤＢアクセス制御部１３と、顧客情報登録部１４と、顧客関心特徴情報生成部１５と、顧客関心特徴情報出力部１６を含んで構成される。また、顧客関心特徴情報生成部１５は、イベント関心度算出部１５１、製品関心度算出部１５２、発注実績関心度算出部１５３および保守依存関心度算出部１５４を含んで構成される。このサーバ１の各部１３〜１６，１５１〜１５４の機能は、サーバ１のメモリ１２に格納されている前記各部それぞれに対応するプログラムを演算処理装置１１が実行することによって実現される。なお、そのプログラムは、あらかじめメモリ１２に格納しておいてもよく、また、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk - Read Only Memory）等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されたものを、図示しないＣＤ−ＲＯＭドライブを介してメモリ１２に読み込んでもよい。

顧客情報管理ＤＢ２１は、顧客に関する情報を記憶したＤＢであり、顧客基本情報記憶部２１１、商談情報記憶部２１２、販売促進情報記憶部２１３、製品出荷情報記憶部２１４、保守サービス情報記憶部２１５、参考情報記憶部２１６を含んで構成される。なお、顧客情報管理ＤＢ２１の各部２１１〜２１６の詳細な構成については、別途、後記して説明する。

図２において、ＤＢアクセス制御部１３は、一般にはデータベース管理システムと呼ばれるプログラム群によって動作し、ＤＢ（ここでは、顧客情報管理ＤＢ２１）の利用者がＤＢへ情報を書き込んだり、ＤＢから情報を読み出したりするのを容易に行うことができるようにする。また、顧客情報登録部１４は、利用者が利用者端末装置４を用いて入力する情報を、顧客情報管理ＤＢ２１の所定の記憶部に登録する（ＤＢへの情報の書き込みを、しばしば、「登録」という。）。なお、当然ではあるが、顧客情報管理ＤＢ２１の利用者は、ＤＢアクセス制御部１３および利用者端末装置４を介して、適宜、顧客情報管理ＤＢ２１の内容を参照することができる。

顧客関心特徴情報生成部１５は、顧客情報管理ＤＢ２１の複数の情報記憶部に記憶されている情報を参照して、顧客の複数の視点からの自社に対する関心度を求める。すなわち、イベント関心度算出部１５１は、製品展示会やセミナ等のイベント実施に際し販売促進情報記憶部２１３に登録されたイベント実施結果の情報に基づき、顧客の自社への関心度を算出する。また、製品関心度算出部１５２は、アンケートなどによる製品関心度調査実施に際し販売促進情報記憶部２１３に登録された製品関心度調査結果の情報に基づき、自社製品への関心度を算出する。また、発注実績関心度算出部１５３は、製品の出荷・納入に際し製品出荷情報記憶部２１４に登録された情報に基づき、自社製品への発注実績関心度を算出する。また、保守依存関心度算出部１５４は、保守サービス実施に際し保守サービス情報記憶部２１５に登録された保守サービス実施結果の情報に基づき、自社に対する保守依存関心度を算出する。

顧客関心特徴情報生成部１５は、このようにして求められたイベント関心度、製品関心度、発注実績関心度および保守依存関心度に基づき、さらに、顧客関心囲い込みレベルを求め、これらの関心度情報および顧客関心囲い込みレベルを、１セットの顧客関心特徴情報とする。顧客関心特徴情報出力部１６は、これらの顧客関心特徴情報を利用者端末装置４へ出力する。
なお、顧客関心特徴情報生成部１５において実行される処理内容については、別途詳しく説明する。

＜顧客情報管理ＤＢ＞
次に、図３および図４を用いて顧客情報管理ＤＢ２１の構成の詳細について説明する。ここで、図３は、顧客情報管理ＤＢの顧客基本情報記憶部および商談情報記憶部の構成の例を示した図、図４は、顧客情報管理ＤＢの販売促進情報記憶部、保守サービス情報記憶部および製品出荷情報記憶部の構成の例を示した図である。なお、図２で示した参考情報記憶部２１６の構成については構成例の図示を省略した。

図２における顧客基本情報記憶部２１１、商談情報記憶部２１２、販売促進情報記憶部２１３、製品出荷情報記憶部２１４、保守サービス情報記憶部２１５および参考情報記憶部２１６は、図３および図４において顧客ごとに構成される。すなわち、一の顧客に対して、一組の各記憶部２１１〜２１５が設けられる。ただし、本明細書においては、説明の都合上、各顧客の下位に属する各記憶部２１１〜２１５を各記憶部２１１〜２１５ごとに集めたものも、同一の名称で呼ぶことがある。

図３において、顧客基本情報記憶部２１１は、事業サマリ情報、商談案件サマリ情報等によって構成される。事業サマリ情報には、その顧客の住所、事業規模（年商、利益等）、業種（事業ドメイン）、企業グループ情報等が記憶される。また、商談案件サマリ情報には、仕掛案件、受注案件、失注案件に分けて案件名（案件Ｎｏ）、顧客課題テーマ、対応者等の情報が記憶される。これらの事業サマリ情報、商談案件サマリ情報は、営業担当者が営業活動を行う上で知っておくべき顧客の情報である。

商談情報記憶部２１２は、商談案件ごとに、その商談案件の仕掛中／受注／失注を示す案件ステータス、顧客参加メンバ、自社参加メンバ、案件ステークホルダ、報告書、提案書、見積書、顧客課題テーマ等、その商談案件に係るあらゆる情報が記憶される。従って、商談情報記憶部２１２には、営業担当者が顧客と商談を行うたびに新しい情報が登録され、また、古い情報が更新される。

次に、図４において、販売促進情報記憶部２１３は、販売促進活動に係る製品関心度調査情報、展博情報、セミナ情報、ホームページアクセス情報等によって構成される。これらは、販売促進のために営業部署が主催して特定多数または不特定多数の顧客に対して実施したイベントの実施結果の情報を登録したものである。このうち、展博情報は、展示会や博覧会の実施結果の情報であり、セミナ情報は、自社の技術や製品に関するセミナ実施結果の情報であり、いずれも、実施年月日、来場者名（所属、案内の有無等を含む）、非来場者名等の情報が記憶される。また、製品関心度調査情報は、定期または不定期に実施、または、展博やセミナ実施時に併せて実施された製品関心度調査の結果の情報であり、調査年月日、回答者数／回答者名、回答者別／製品別の関心度／満足度等が記憶される。

以上の展博情報、セミナ情報、製品関心度調査情報には、自社または自社製品に対する顧客の関心度を知る上で重要な情報が含まれる。例えば、展示会の案内状を出しても来てくれなかった顧客は、自社製品にあまり関心を持っていないと判断することができ、案内状を出していないのに来てくれた顧客は、自社製品に興味があり、場合によっては、新規顧客にもなり得る顧客だと判断することができる。そこで、本実施形態においては、展博情報およびセミナ情報に基づきイベント関心度を算出し、また、製品関心度調査情報に基づき製品関心度を算出するようにしている。

また、販売促進情報記憶部２１３のホームページアクセス情報は、顧客が自社のホームページをアクセスした実績情報であり、アクセス頁数、アクセス頻度、アクセステーマ、製品等の情報が記憶される。ホームページアクセス情報は、ホームページのＷＥＢサーバのアクセスログを解析することによって得ることができ、容易にかつ迅速に製品関心度調査に相当する情報を得ることができる。ただし、アクセスログをトレースする必要性からユーザ登録が必要であり、また、顧客を企業体として捉える場合には、そのユーザの所属企業体等を登録しておく必要がある。

なお、本実施形態では、イベントとして展示会、博覧会、セミナを想定しているが、場合によってはスポーツ大会や音楽会のようなものであってもよい。また、製品関心度調査は、アンケート形式によるものだけでなく、ダイレクトメールや各種広告に対する問い合わせや、クイズ・懸賞への応募状況などから推定してもよい。なお、アンケートや広告に対する問い合わせ、クイズ等の応募は、郵便や電話、ＦＡＸで回収してもよいし、インターネットを利用して回収してもよい。

保守サービス情報記憶部２１５は、保守担当リスト、稼動品情報、保守情報等の保守サービスに関する情報によって構成される。そして、その保守担当リストには、対象製品を販売したときの営業部門や特約店の情報、実際に保守サービスを実施するサービスセンタ等の情報が記憶される。また、稼動品情報には、納入した製品の型式、名称、設置場所等の情報が記憶される。さらに、保守情報には、実際に保守サービスを実施したときの情報、つまり、その保守がオンコールで行われたのか、定期保守で行われたのかの区分ごとに実施年月日、対象製品等の情報が記憶される。

本実施形態では、保守情報として他社品情報が記憶されることを特徴とする。他社品情報とは、まず第１に、保守の依頼を受けた製品が自社製品であるか、他社製品であるかという情報である。もし、保守の依頼を受けた製品が他社製品であった場合には、顧客が自社に関心を持っているか、他社の製品または保守サービスに何らかの不都合があるかであり、いずれにせよ自社にとっては拡販推進の狙い目となる。

第２の他社品情報は、顧客先における他社製品の設置状況の情報である。保守サービスを実施すると、顧客が保有している競合他社製品の設置状況を知ることができる場合がある。すなわち、製品の種類にもよるが、保守サービスは、その業務の性格上、保守対象製品の設置現場、つまり、顧客サイトで行わざるを得ない。そのとき、保守サービス担当者は、その現場で他社製品をしばしば目にすることになる。そこで、そのときに得られた情報を他社品情報として保守サービス情報記憶部２１５に登録する。もちろん、このときに得られる他社品情報は、通りすがりに得られる情報であり、正確な情報にはなり得ない。しかしながら、自社製品が多いとか、他社製品が多いといった程度のおおよその情報を得ることができる。

製品出荷情報記憶部２１４は、出荷年月日ごとに注文番号（注番）、案件名（案件Ｎｏ）、納入品明細、金額、納入場所等をまとめた情報である。ここに、製品出荷がされた情報があれば、その顧客が自社製品のユーザであることが分かり、また、納入品明細の情報により、自社のどの製品のユーザであり、その金額によって、どの程度自社製品を使ってくれているユーザであるかを判断することができる。

また、図３および図４において詳細構成の図示を省略した参考情報記憶部２１６には、顧客の個人情報や顧客の企業としての動向等の情報が記憶される。ここでいう顧客の個人情報とは、商談等において関係している顧客側の各個人の名刺情報（所属、役職、電話番号、メールアドレス等）、案件情報（関係している案件名、立場等）、イベントへの参加状況等をいう。また、顧客の企業としての動向とは、顧客が特に推進を図ろうとしている事業テーマ等、新聞記事等で得られたり、商談の中で得られたりする情報である。

以上、図３および図４において説明した顧客情報管理ＤＢ２１の各情報は、その情報が発生した時点で、各部署の担当者により各部署に備えられている利用者端末装置４（図１参照）へ入力される。利用者端末装置４へ入力された情報は、ＬＡＮ等のネットワーク３を介してサーバ１へ送付される。サーバ１は、利用者端末装置４から送付された情報を受け取り、顧客情報登録部１４およびＤＢアクセス制御部１３（図２参照）の処理を実行することによって、顧客情報管理ＤＢ２１の所定の記憶部へ格納する。

＜顧客関心特徴情報の生成処理＞
次に、図５〜図１５を用いて、顧客関心特徴情報を生成するためにサーバ１が実行する処理の流れの例について詳しく説明する。

図５は、顧客関心特徴情報を生成する処理の流れの概要を示した図である。本実施形態においては、前記したようにイベント関心度と製品関心度と発注実績関心度と保守依存関心度と顧客関心囲い込みレベルとをまとめて顧客関心特徴情報という。そこで、サーバ１は、まず、顧客情報管理ＤＢ２１の販売促進情報記憶部２１３の展博情報やセミナ情報に基づき、イベント関心度（Ｉ）を算出する（ステップＳ５１）。次に、販売促進情報記憶部２１３の製品関心度調査情報等に基づき、製品関心度（Ｐ）を算出する（ステップＳ５２）。次に、製品出荷情報記憶部２１４の納入品明細、金額等の情報に基づき、発注実績関心度（Ｑ）を算出する（ステップＳ５３）。次に、保守サービス情報記憶部２１５の保守情報に基づき、保守依存関心度（Ｍ）を算出する（ステップＳ５４）。そして、算出されたイベント関心度（Ｉ）、製品関心度（Ｐ）、発注実績関心度（Ｑ）および保守依存関心度（Ｍ）に基づき、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）を算出する（ステップＳ５５）。なお、各関心度（Ｉ，Ｐ，Ｑ，Ｍ）および顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）の詳細な算出方法については、以下、図６〜図１５を参照して説明する。

まず、図６および図７を用いて、イベント関心度算出部１５１（図２参照）の機能であるイベント関心度（Ｉ）算出の処理の流れおよびその算出例について説明する。ここで、図６は、イベント関心度（Ｉ）を算出する処理の流れの例を示した図である。また、図７（ａ）は、イベント参加者情報の例、（ｂ）は、イベント関心度（Ｉ）の算出基準の例、（ｃ）は、イベント関心度（Ｉ）の算出例を示した図である。

図６および図７の例においては、自社が主催した製品展示会または技術セミナへの参加状況によってイベント関心度（Ｉ）を算出する。そこで、図６において、サーバ１は、まず、販売促進情報記憶部２１３のイベント情報（展博情報やセミナ情報等）を参照し、顧客ごとに案内状送付者名および来場者名をリストアップする（ステップＳ６１）。その結果、図７（ａ）のようなイベント参加者情報が得られる。図７（ａ）によれば、顧客であるＡ社ＡＡ事業部からは、展示会またはセミナの案内状を送付した３名のうち２名が来場、Ｂ社ＢＢ工場からは、案内状を送付した１名の他にもう１名、計２名が来場、Ｃ社ＣＣ事業所からは、案内状を送付していなかった１名が来場している。本実施形態においては、図７（ａ）のイベント参加者情報にリストアップされた者に対し、図７（ｂ）のイベント関心度（Ｉ）の算出基準に基づきポイントを付与し、そのポイントを顧客ごとに合計することによって、その顧客のイベント関心度（Ｉ）を算出する。

ここで、図７（ｂ）によれば、展示会またはセミナの案内状を送付しなかったのに来場した者にイベント関心度ポイントを５ポイント、案内状を送付し来場した者に４ポイント、案内状を送付したのに来場しなかった者に１ポイントを付与する。このようなイベント関心度の算出基準には、案内状を送付しなかったのに来場した者は、案内状を送付し来場した者よりもイベント関心度を高く評価し、また、来場者が多かった顧客は、来場者が少なかった顧客よりもイベント関心度を高く評価する意図を含んでいる。

なお、本実施形態では、図７（ｂ）において、図７（ａ）のイベント参加者情報にリストアップされた者に対し付与するポイントを、５ポイント、４ポイント、１ポイントとしているが、付与するポイントは、これに限定されるのではなく、５ポイント、３ポイント、１ポイントであっても、３ポイント、２ポイント、１ポイントであっても構わない。また、イベント関心度（Ｉ）を算出する場合、リストアップされた者のイベント関心度ポイントを平等に加算するのではなく、その者の役職や自社商談への影響度の大きさ等に応じて重みを付けて加算してもよい。

以下、図６に戻って、イベント関心度（Ｉ）を算出する処理の流れを説明する。ステップＳ６１において、顧客ごとの案内送付者名および来場者名がリストアップ（図７（ａ）参照）されると、次に、そのリストの中から処理対象の顧客を選ぶ（ステップＳ６２）。そして、その顧客の関心度総ポイントを０とする（ステップＳ６３）。なお、関心度総ポイントとは、処理の都合上、一時的に用いられる変数である。

次に、その顧客に属するリストアップ者を１名とり出す（ステップＳ６４）。そして、そのリストアップ者が案内送付者リストになく、来場者リストにあった場合には（ステップＳ６５でＹｅｓ）、関心度総ポイントに５を加算して（ステップＳ６８）、ステップ７１へ移る。また、当該リストアップ者が案内送付者リストにあり、来場者リストにあった場合には（ステップＳ６６でＹｅｓ）、関心度総ポイントに４を加算して（ステップＳ６９）、ステップ７１へ移る。さらに、当該リストアップ者が案内送付者リストにあり、来場者リストになかった場合には（ステップＳ６６でＹｅｓ）、関心度総ポイントに１を加算して（ステップＳ７０）、ステップ７１へ移る。

次に、ステップＳ７１においては、当該顧客の全リストアップ者について関心度総ポイントの加算処理をしたか否かを判定し、加算処理をしていないリストアップ者が残っている場合には（ステップＳ７１でＮｏ）、そのリストアップ者をリストから除去した上で、ステップＳ６４へ戻り、ステップＳ６４からステップＳ７１までの処理を実行する。また、加算処理をしていないリストアップ者が残っていない、つまり、全リストアップ者について加算処理を終えた場合には（ステップＳ７１でＹｅｓ）、そのときの関心度総ポイントをもって当該顧客のイベント関心度（Ｉ）とする（ステップＳ７２）。

次に、ステップＳ７３においては、全顧客についてイベント関心度（Ｉ）算出を処理したか否かを判定し、イベント関心度（Ｉ）算出をしていない顧客が残っている場合には（ステップＳ７３でＮｏ）、その顧客をリストから除去した上で、ステップＳ６２へ戻り、ステップＳ６２からステップＳ７１までの処理を実行する。また、全顧客についてイベント関心度（Ｉ）算出を終えた場合には（ステップＳ７３でＹｅｓ）、イベント関心度（Ｉ）算出の処理を終了する。

次に、図８および図９を用いて、製品関心度算出部１５２（図２参照）の機能である製品関心度（Ｐ）算出の処理の流れおよびその算出例について説明する。ここで、図８は、製品関心度（Ｐ）を算出する処理の流れを示した図である。また、図９（ａ）は、顧客情報管理ＤＢを参照して得られた製品関心度調査情報の例、（ｂ）は、製品関心度（Ｐ）の算出例を示した図である。

図８および図９の例においては、製品関心度調査は、例えば、製品展示会で来場者に対して実施され、回答者に興味をひいた製品に丸印をつけてもらうものであったとする。そして、その製品関心度調査の結果は、すでに、販売促進情報記憶部２１３の製品関心度調査情報に登録されているものとし、その製品関心度調査情報に基づき製品関心度（Ｉ）を算出する。

図８において、サーバ１は、まず、販売促進情報記憶部２１３の製品関心度調査情報を参照し、顧客ごとに回答者の製品関心度情報をリストアップする（ステップＳ８１）。その結果、図９（ａ）の製品関心度調査情報が得られる。図９（ａ）においては、回答者が丸印をつけた製品には“１”、丸印をつけなかった製品には“０”の関心度が付されている。また、図９（ｂ）においては、顧客ごとに回答者および製品についてのその関心度の総和をとっている。そして、その顧客についての総和をもって、その顧客の製品関心度（Ｐ）としている。例えば、顧客Ａの場合、その回答者２名は、延べ５製品に丸印を付しているので、その製品関心度（Ｐ）は、５となっている。

なお、本実施形態においては、製品関心度を“０”と“１”の２値レベルで調査しているが、“関心がない”、“関心が普通にある”、“関心がおおいにある”の３値レベルで調査してもよく、さらには、５値レベルで調査してもよい。また、製品関心度（Ｐ）を算出する場合、回答者の製品関心度を平等に加算するのではなく、回答者の役職や商談への影響度の大きさ等に応じて重みを付けて加算してもよい。

図８のステップＳ８１において、顧客ごとの回答者の製品関心度情報がリストアップされると、サーバ１は、そのリストアップされた情報に基づき、図９（ｂ）に示したように顧客および製品ごとに各回答者についての製品関心度情報を集計する（ステップＳ８２）。さらに、顧客ごとに各製品の関心度情報を集計して、各顧客の製品関心度（Ｐ）を算出する（ステップＳ８３）。

次に、図１０および図１１を用いて、発注実績関心度算出部１５３（図２参照）の機能である発注実績関心度（Ｑ）算出の処理の流れおよびその算出例について説明する。ここで、図１０は、発注実績関心度（Ｑ）を算出する処理の流れの例を示した図である。また、図１１（ａ）は、顧客情報管理ＤＢを参照して得られた受注金額情報の例、（ｂ）は、発注実績関心度（Ｑ）の算出基準例、（ｃ）は、発注実績関心度（Ｑ）の算出例を示した図である。

図１０において、サーバ１は、まず、製品出荷情報記憶部２１４を参照し、顧客ごとに所定期間内に納入した製品の受注金額をリストアップする（ステップＳ１０１）。その結果、図１１（ａ）の受注金額情報が得られる。その情報は、顧客が自社に発注した金額であり、その金額が大きければ、自社に対する発注の関心度が大きいといえる。そこで、本実施形態においては、図１１（ｂ）の基準に基づき、５段階の発注実績関心度（Ｑ）を定める。
なお、本実施形態においては、発注実績関心度（Ｑ）を５段階に区分したが、その区分は、５段階に限定されるものでもなく、例えば、３段階であっても、１０段階であってもよい。また、区分する金額も、この例に限定されることはない。

図１０のステップＳ１０１において、顧客ごとに所定期間内に納入した製品の受注金額がリストアップされると、サーバ１は、次に、顧客ごとに受注金額を集計する（ステップＳ１０２）。そして、図２（ｂ）の発注実績関心度（Ｑ）算出基準に基づき、顧客ごとにその発注金額に対応した発注実績関心度（Ｑ）を求める（ステップＳ１０３）。図１１の例では、図１１（ｃ）に示すように、例えば、Ａ社ＡＡ事業部は、受注金額が３１５０万円なので、発注実績関心度（Ｑ）は、４となっている。

次に、図１２および図１３を用いて、保守依存関心度算出部１５４（図２参照）の機能である保守依存関心度（Ｍ）算出の処理の流れおよびその算出例について説明する。ここで、図１２は、保守依存関心度（Ｍ）を算出する処理の流れの例を示した図である。また、図１３（ａ）は、顧客情報管理ＤＢを参照して得られた保守サービス情報の例、（ｂ）は、保守依存関心度（Ｍ）算出基準例、（ｃ）は、保守依存関心度（Ｍ）算出例を示した図である。

ここで、保守依存関心度（Ｍ）とは、顧客が自社の保守サービスに期待を示す関心度であり、例えば、図１３（ｂ）のように定められる。図１３（ｂ）によれば、顧客は、自社製品納入実績のある自社ユーザと、自社製品納入実績のない他社ユーザに分類され、他社ユーザが他社製品の保守を依頼してきたとき、その顧客の保守依存関心度（Ｍ）は、最大の関心度である５を付与する。また、自社ユーザであっても、他社製の保守の依頼があった場合や、他社製品の設置比率が大きい自社ユーザの場合には、相対的に大きな関心度を付与する。特に、顧客が他社製品の保守を依頼する場合には、他社製品または他社の保守サービスに何らかの問題があることを示唆している。そこで、このような場合には、顧客の保守依存関心度（Ｍ）を大きくし、自社製品の拡販の好機と捉えることができるようにする。

顧客の保守依存関心度（Ｍ）は、図１２の処理の流れに従って求められる。まず、サーバ１は、保守サービス情報記憶部２１５を参照して、顧客ごとに所定期間内に実施された保守サービスの情報をリストアップする（ステップＳ１２１）。そして、製品出荷情報記憶部２１４を参照して、各顧客のユーザ種別（自社ユーザ／他社ユーザ）を判定し、判定されたユーザ種別を、ステップＳ１２１で作成された保守サービス情報に付加する（ステップＳ１２２）。これらステップＳ１２１およびステップＳ１２２を実行することにより、図１３（ａ）の保守サービス情報が得られる。次に、図１３（ｂ）の保守依存関心度（Ｍ）の算出基準に基づき各顧客の保守依存関心度（Ｍ）を求める（ステップＳ１２３）。このようにして求められた保守依存関心度（Ｍ）の例が図１３（ｃ）に示されている。

最後に、以上のようにして算出されたイベント関心度（Ｉ）、製品関心度（Ｐ）、発注実績関心度（Ｑ）および保守依存関心度（Ｍ）に基づき、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）を算出する（図５のステップＳ５５参照）。ここで、図１４（ａ）は、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）の算出式を示した図、（ｂ）は、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）の算出例を示した図である。

図１４（ａ）に示すように、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）は、イベント関心度（Ｉ）、製品関心度（Ｐ）、発注実績関心度（Ｑ）および保守依存関心度（Ｍ）それぞれにｗ₁，ｗ₂，ｗ₃，およびｗ₄の加重をつけて加算したものである。その加重の値は、「自社」の都合や実態にあったものを設定して構わない。図１４（ｂ）の例では、簡単のために、加重をすべて１として顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）を算出している。顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）は、各関心度が集約された値として、大きければ大きいほど顧客の自社に対する関心が大きいことを表している。

なお、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）は、図１４（ｂ）のような絶対値（求められたそのものの値）表示では、そのレベルの程度が分かりにくい場合がある。その場合には、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）の絶対値を求めた上で、例えば、顧客関心囲い込みレベルが最高値の顧客の顧客関心囲い込みレベルを、例えば、１０に対応させるなどの方法によって、相対値を求め、その相対値をもって顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）としてもよい。
例えば、図１４（ｂ）の例において、顧客関心囲い込みレベルの最高値が、Ｆ社の２０であったとする（図示せず）。すると、各顧客の顧客囲い込みレベルを上記の相対値で表わすと、Ｆ社は、１０、Ａ社は、８、Ｂ社は、９．５、Ｃ社は、６となる。

前記したように、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）、イベント関心度（Ｉ）、製品関心度（Ｐ）、発注実績関心度（Ｑ）および保守依存関心度（Ｍ）は、１セットの情報として顧客関心特徴情報という。そして、この顧客関心特徴情報により、顧客が自社のどの面に注視して関心を持っているかを判断することができる。よって、営業部署は、その判断に基づいて、その顧客に対する営業戦略を立案することができ、営業担当者は、適切な営業アクションをとることができる。

＜顧客関心特徴情報の出力例＞
本実施形態においては、以上のようにして算出された顧客関心特徴情報、すなわち、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）、イベント関心度（Ｉ）、製品関心度（Ｐ）、発注実績関心度（Ｑ）および保守依存関心度（Ｍ）は、利用者端末装置４（図１参照）に表示される。
図１５は、顧客を指定して顧客関心特徴情報およびその関連情報を出力した表示画面の例を示した図である。図１５において、顧客関心特徴情報は、表示画面の右上部の「囲い込みレベル」の表示領域に数値情報として表示されている。また、その表示画面の他の領域には、イベント関心度（Ｉ）、製品関心度（Ｐ）、発注実績関心度（Ｑ）および保守依存関心度（Ｍ）それぞれを求める基礎となった情報が、製品関心度調査結果、展博実施状況、出荷製品情報、…、として表示される。さらに、営業活動を遂行する上で必須または参考となる顧客基本情報や商談情報、お役立ち情報が表示される。さらに、営業担当者が、顧客ごとに比較した顧客関心特徴情報を見たい場合には、利用者端末装置４から指示することによって、図１４（ｂ）のような情報がそのまま画面に出力される。

なお、本実施形態においては、顧客関心特徴情報は、「囲い込みレベル」の領域に数値情報として表示されているが、棒グラフで表示してもよく、５角形等のレーダーグラフで表示してもよく、また、笑い顔や泣き顔等の顔の表情を用いて表示してもよい。

以上、本発明によれば、販売促進、製品出荷、保守サービスという複数の企業活動により得られた情報を顧客情報管理ＤＢ２１に登録し、その登録された情報に基づき顧客の自社に対する顧客関心特徴情報を生成し、その情報を営業担当者に提供する。従って、営業担当者は、複数の視点から見た自社に対する顧客の関心度を知ることができるので、顧客に対してその関心度の特徴に適合した営業戦略を立案することができるとともに、具体的な営業アクションを採ることができるようになる。

さらには、本発明においては、図１５に示したように、顧客関心特徴情報だけでなく、その基礎となった情報や、顧客の基本情報やお役立ち情報が表示されるので、営業担当者は、その顧客に対し適切な営業アクションを採ることができるような営業活動の指針となる情報を得ることができる。

本発明の実施形態に係る顧客情報管理装置の構成の例を示した図である。 本発明の実施形態に係る顧客情報管理装置を構成するサーバおよび顧客情報管理ＤＢの機能的な構成の例を示した図である。 本発明の実施形態に係る顧客情報管理ＤＢの顧客基本情報記憶部および商談情報記憶部の構成の例を示した図である。 本発明の実施形態に係る顧客情報管理ＤＢの販売促進情報記憶部、保守サービス情報記憶部および製品出荷情報記憶部の構成の例を示した図である。 本発明の実施形態において顧客関心特徴情報を生成する処理の流れの概要を示した図である。 本発明の実施形態においてイベント関心度（Ｉ）を算出する処理の流れの例を示した図である。 本発明の実施形態においてイベント関心度（Ｉ）を算出する例を示した図であり、（ａ）は、イベント参加者情報の例、（ｂ）は、イベント関心度（Ｉ）の算出基準例、（ｃ）は、イベント関心度（Ｉ）の算出例を示した図である。 本発明の実施形態において製品関心度（Ｐ）を算出する処理の流れの例を示した図である。 本発明の実施形態において製品関心度（Ｐ）を算出する例を示した図であり、（ａ）は、顧客情報管理ＤＢを参照して得られた製品関心度調査情報の例、（ｂ）は、製品関心度（Ｐ）の算出例を示した図である。 本発明の実施形態において発注実績関心度（Ｑ）を算出する処理の流れの例を示した図である。 本発明の実施形態において発注実績関心度（Ｑ）を算出する例を示した図であり、（ａ）は、顧客情報管理ＤＢを参照して得られた受注金額情報の例、（ｂ）は、発注実績関心度（Ｑ）の算出基準例、（ｃ）は、発注実績関心度（Ｑ）の算出例を示した図である。 本発明の実施形態において保守依存関心度（Ｍ）を算出する処理の流れの例を示した図である。 本発明の実施形態において保守依存関心度（Ｍ）を算出する例を示した図であり、（ａ）は、顧客情報管理ＤＢを参照して得られた保守サービス情報の例、（ｂ）は、保守依存関心度（Ｍ）算出基準例、（ｃ）は、保守依存関心度（Ｍ）算出例を示した図である。 本発明の実施形態において顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）を算出する例を示した図であり、（ａ）は、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）の算出式を示した図、（ｂ）は、顧客関心囲い込みレベル（Ｌ）の算出例を示した図である。 本発明の実施形態において顧客を指定して顧客関心特徴情報およびその関連情報を出力した表示画面の例を示した図である。

符号の説明

１ サーバ
２ 大容量記憶装置
３ ネットワーク
４ 利用者端末装置
１０ 顧客情報管理装置
１１ 演算処理装置
１２ メモリ
１３ ＤＢアクセス制御部
１４ 顧客情報登録部
１５ 顧客関心特徴情報生成部
１６ 顧客関心特徴情報出力部
２１ 顧客情報管理ＤＢ
１５１ イベント関心度算出部
１５２ 製品関心度算出部
１５３ 発注実績関心度算出部
１５４ 保守依存関心度算出部
２１１ 顧客基本情報記憶部
２１２ 商談情報記憶部
２１３ 販売促進情報記憶部
２１４ 製品出荷情報記憶部
２１５ 保守サービス情報記憶部
２１６ 参考情報記憶部

Claims (8)

1. 少なくとも演算処理装置とメモリとを有するコンピュータと、前記コンピュータに内蔵または接続されて、顧客情報管理データベースを記憶する顧客情報管理データベース記憶手段とを備え、
   前記コンピュータへ情報を入力するとともに前記コンピュータが出力する情報を表示する利用者端末装置が通信回線を介して接続可能にされた
   顧客情報管理装置であって、
   前記顧客情報管理データベースが、少なくとも
   販売促進イベントおよび製品関心度調査を含む販売促進活動に係る顧客情報を記憶する販売促進情報の記憶部と、製品出荷に係る顧客情報を記憶する製品出荷情報の記憶部と、製品保守サービスに係る顧客情報を記憶する保守サービス情報の記憶部とを備え、
   前記コンピュータが、
   前記利用者端末から入力される前記販売促進活動に係る顧客情報、前記製品出荷に係る顧客情報または前記製品保守サービスに係る顧客情報を、それぞれ、前記販売促進情報の記憶部、前記製品出荷情報の記憶部または前記保守サービス情報の記憶部に記憶させる顧客情報の登録手段と、
   前記販売促進情報の記憶部に記憶された顧客情報と、前記製品出荷情報の記憶部に記憶された顧客情報と、前記保守サービス情報の記憶部に記憶された顧客情報とに基づき、顧客関心特徴情報を生成する顧客関心特徴情報の生成手段と、
   前記顧客関心特徴情報の生成手段によって生成された顧客関心特徴情報を、前記利用者端末装置に通信回線を介して出力する顧客関心特徴情報の出力手段とを備えた
   ことを特徴とする顧客情報管理装置。
2. 前記顧客関心特徴情報の生成手段は、
   前記販売促進情報の記憶部に記憶されている顧客情報のうち、前記販売促進イベントに係る顧客情報に基づき、顧客のイベント関心度を算出するイベント関心度の算出手段と、
   前記販売促進情報の記憶部に記憶されている顧客情報のうち、前記製品関心度調査に係る顧客情報に基づき、顧客の製品関心度を算出する製品関心度の算出手段と、
   前記製品出荷情報の記憶部に記憶されている顧客情報に基づき、顧客の発注実績関心度を算出する発注実績関心度の算出手段と、
   前記保守サービス情報の記憶部に記憶されている顧客情報に基づき、顧客の保守依存関心度を算出する保守依存関心度の算出手段と、
   を含み、
   前記イベント関心度と、前記製品関心度と、前記発注実績関心度と、前記保守依存関心度とに基づき、顧客関心囲い込みレベルを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の顧客情報管理装置。
3. 前記顧客関心特徴情報の出力手段は、
   前記顧客関心特徴情報の生成手段によって生成された顧客関心特徴情報に加えて、当該顧客の経営に係る要約情報を前記利用者端末に出力すること
   を特徴とする請求項１または請求項２に記載の顧客情報管理装置。
4. 少なくとも演算処理装置とメモリとを有するコンピュータと、前記コンピュータに内蔵又は接続されて、顧客情報管理データベースを記憶する顧客情報管理データベース記憶手段とを備え、
   前記コンピュータへ情報を入力するとともに前記コンピュータが出力する情報を表示する利用者端末装置が通信回線を介して接続可能にされた
   顧客情報管理装置における顧客情報管理方法であって、
   前記顧客情報管理データベースが、少なくとも
   販売促進イベントおよび製品関心度調査を含む販売促進活動に係る顧客情報を記憶する販売促進情報の記憶部と、製品出荷に係る顧客情報を記憶する製品出荷情報の記憶部と、製品保守サービスに係る顧客情報を記憶する保守サービス情報の記憶部とを備え、
   前記コンピュータが、
   前記利用者端末から入力される前記販売促進活動に係る顧客情報、前記製品出荷に係る顧客情報または前記製品保守サービスに係る顧客情報を、それぞれ、前記販売促進情報の記憶部、前記製品出荷情報の記憶部または前記保守サービス情報の記憶部に記憶させる顧客情報の登録ステップと、
   前記販売促進情報の記憶部に記憶された顧客情報と、前記製品出荷情報の記憶部に記憶された顧客情報と、前記保守サービス情報の記憶部に記憶された顧客情報とに基づき、顧客関心特徴情報を生成するする顧客関心特徴情報の生成ステップと、
   前記顧客関心特徴情報の生成ステップで生成された顧客関心特徴情報を、前記利用者端末装置に通信回線を介して出力する顧客関心特徴情報の出力ステップと
   を実行することを特徴とする顧客情報管理方法。
5. 前記コンピュータは、前記顧客関心特徴情報の生成ステップにおいて、
   前記販売促進情報の記憶部に記憶されている顧客情報のうち、前記販売促進イベントに係る顧客情報に基づき、顧客のイベント関心度を算出するステップと、
   前記販売促進情報の記憶部に記憶されている顧客情報のうち、前記製品関心度調査に係る顧客情報に基づき、顧客の製品関心度を算出するステップと、
   前記製品出荷情報の記憶部に記憶されている顧客情報に基づき、顧客の発注実績関心度を算出するステップと、
   前記保守サービス情報の記憶部に記憶されている顧客情報に基づき、顧客の保守依存関心度を算出するステップと、
   前記イベント関心度と、前記製品関心度と、前記発注実績関心度と、保守依存関心度とに基づき、顧客関心囲い込みレベルを算出するステップと
   を実行することを特徴とする請求項４に記載の顧客情報管理方法。
6. 前記顧客関心特徴情報の出力ステップにおいては、
   前記顧客関心特徴情報の生成手段によって生成された顧客関心特徴情報に加えて、当該顧客の経営に係る要約情報を前記利用者端末に出力すること
   を特徴とする請求項４または請求項５に記載の顧客情報管理方法。
7. 請求項４ないし請求項６のいずれか１項に記載の顧客情報管理方法を前記コンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴とする顧客情報管理プログラム。
8. 請求項７に記載の顧客情報管理プログラムをコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶したことを特徴とする顧客情報管理プログラム記憶媒体。
   
   
   

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