JP2006201902A - Customer service support system, customer service support method, and customer service support program - Google Patents
Customer service support system, customer service support method, and customer service support program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2006201902A JP2006201902A JP2005011150A JP2005011150A JP2006201902A JP 2006201902 A JP2006201902 A JP 2006201902A JP 2005011150 A JP2005011150 A JP 2005011150A JP 2005011150 A JP2005011150 A JP 2005011150A JP 2006201902 A JP2006201902 A JP 2006201902A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- service
- data
- customer service
- service support
- date
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Abstract
Description
本発明は、例えば車両販売店などで好適に用いられることができる接客支援システムに関する。 The present invention relates to a customer service support system that can be suitably used, for example, in a vehicle dealer.
例えば特許文献1に開示されるように、接客支援システムは広く知られる。この接客支援システムでは予めデータベースに蓄積された顧客情報が販売員に提示される。顧客情報には例えば顧客の購買実績や嗜好などが含まれる。販売員はそういった顧客情報に基づき顧客に対して様々な販売促進策を施すことができると考えられる。
しかしながら、実際には、単純に顧客の購買実績や嗜好が販売員に提示されても、販売員は、提示された情報に基づきなかなか販売促進策そのものを考え出すことはできない。しかも、販売員は、限られた時間内に過去の購買実績や嗜好と現在の商品とを結び付けることはできない。 However, in practice, even if the customer's purchase performance and preferences are simply presented to the salesperson, the salesperson cannot easily come up with a sales promotion measure based on the presented information. In addition, the salesperson cannot connect the past purchase record or preference with the current product within a limited time.
本発明は、上記実状に鑑みてなされたもので、これまで以上に効果的に販売員の接客業務を支援することができる接客支援システムおよび接客支援方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide a customer service support system and a customer service support method that can more effectively support customer service operations than ever before.
上記目的を達成するために、本発明によれば、予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する識別装置と、車両識別子ごとに、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを記憶する車両情報記憶回路と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを記憶するサービス情報記憶回路と、車両識別子データで特定される車両識別子に基づき車両情報記憶回路から対応の履歴情報データを取得し、履歴情報データで特定されるサービスごとにサービス情報記憶回路からサービス情報データを読み出す演算処理回路とを備え、演算処理回路は、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出するとともに、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成することを特徴とする接客支援システムが提供される。 In order to achieve the above object, according to the present invention, an identification device that acquires vehicle identifier data that specifies a vehicle identifier assigned to each individual vehicle in advance, and implementation of a service that has been performed in the past for each vehicle identifier. Vehicle information storage circuit for storing history information data for specifying the day, service information storage circuit for storing service information data for specifying the implementation interval for each service, and vehicle information based on the vehicle identifier specified by the vehicle identifier data An operation processing circuit that acquires corresponding history information data from the storage circuit and reads out the service information data from the service information storage circuit for each service specified by the history information data. The operation processing circuit includes the history information data and the service information. Calculate the scheduled date for each service based on the data, and calculate the estimated date Customer service support system and generating an order data for specifying the ranking service according to any criteria Hazuki is provided.
こういった接客支援システムによれば、販売員には所定のサービスが順位付けに従って提示されることができる。したがって、販売員は顧客に的確にサービスを提案することができる。販売員の接客業務は効果的に支援されることができる。 According to such a customer service support system, a predetermined service can be presented to the salesperson according to the ranking. Therefore, the salesperson can accurately propose the service to the customer. Salesperson service can be effectively supported.
演算処理回路は、現在の年月日および前記予定日に基づき、予定日までの残りの日数および予定日からの遅延の日数の少なくともいずれか一方を算出してもよい。こういった残りの日数や遅延の日数に基づき順位付けが実施されれば、確実に的確な接客支援は販売員に提供されることができる。 The arithmetic processing circuit may calculate at least one of the remaining number of days until the scheduled date and the number of days delayed from the scheduled date based on the current date and the scheduled date. If ranking is performed based on the remaining number of days and the number of days of delay, accurate customer service support can be surely provided to the salesperson.
こういった接客支援システムは、演算処理回路で残りの日数および遅延の日数が算出される際に、予定日前のサービスと予定日後のサービスとを個別に表示する表示装置をさらに備えてもよい。一般に、予定日後のサービスは予定日前のサービスに比べて重要度が高い。したがって、こういして予定日前のサービスと予定日後のサービスとが個別に表示されれば、確実に的確な接客支援は販売員に提供されることができる。 Such a customer service support system may further include a display device that individually displays the service before the scheduled date and the service after the scheduled date when the remaining number of days and the number of days of delay are calculated by the arithmetic processing circuit. In general, the service after the scheduled date is more important than the service before the scheduled date. Therefore, if the service before the scheduled date and the service after the scheduled date are individually displayed in this way, accurate customer service support can be surely provided to the salesperson.
接客支援システムは、車両識別子ごとに、単位距離の走行にあたって予測される時間長を特定する距離換算係数データを記憶する距離換算係数記憶回路をさらに備えてもよい。この場合には、演算処理回路は、サービス情報データ内で間隔が走行距離で示される際に、距離換算係数データで特定される時間長および走行距離に基づき予定日を算出すればよい。こうして確実に順位付けは実現されることができる。 The customer service support system may further include a distance conversion coefficient storage circuit that stores distance conversion coefficient data for specifying a time length predicted for traveling for a unit distance for each vehicle identifier. In this case, the arithmetic processing circuit may calculate the scheduled date based on the time length and the travel distance specified by the distance conversion coefficient data when the interval is indicated by the travel distance in the service information data. In this way, ranking can be surely realized.
その他、接客支援システムは、サービスごとに相対的にサービスの重要度を特定する重み係数データを記憶する重み係数記憶回路をさらに備えてもよい。この場合には、演算処理回路は、重み係数データで特定される重要度に基づき順位付けを修正すればよい。こうして精度の高い順位付けは実現されることができる。 In addition, the customer service support system may further include a weighting coefficient storage circuit that stores weighting coefficient data that relatively identifies the importance of the service for each service. In this case, the arithmetic processing circuit may correct the ranking based on the importance specified by the weight coefficient data. In this way, highly accurate ranking can be realized.
以上のような接客支援システムによれば、予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する手順と、車両識別子データで特定される車両識別子に対応して、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを取得する手順と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを取得する手順と、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出する手順と、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成する手順とを備えることを特徴とする接客支援方法は実現されることができる。こういった接客支援方法の実現にあたって、例えば、予め個々の車両ごとに割り当てられる車両識別子を特定する車両識別子データを取得する手順と、車両識別子データで特定される車両識別子に対応して、過去に実施されたサービスの実施日を特定する履歴情報データを取得する手順と、サービスごとに実施の間隔を特定するサービス情報データを取得する手順と、履歴情報データおよびサービス情報データに基づき個々のサービスごとに実施の予定日を算出する手順と、算出された予定日に基づき任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データを生成する手順とを演算処理回路に実行させることを特徴とする接客支援プログラムが提供されてもよい。 According to the customer service support system as described above, it has been implemented in the past in accordance with the procedure for obtaining vehicle identifier data for specifying the vehicle identifier assigned in advance for each individual vehicle and the vehicle identifier specified by the vehicle identifier data. For each service based on the history information data and the service information data, the procedure for acquiring the history information data for specifying the service implementation date, the procedure for acquiring the service information data for specifying the service interval for each service, A customer service support method comprising: a procedure for calculating a scheduled date of implementation, and a procedure for generating ranking data for specifying ranking of services according to an arbitrary criterion based on the calculated scheduled date is realized. Can do. In realizing such a service support method, for example, in the past, a procedure for acquiring vehicle identifier data for specifying a vehicle identifier assigned in advance for each individual vehicle, and a vehicle identifier specified by the vehicle identifier data in the past Procedures for acquiring historical information data for specifying the implementation date of the service performed, procedures for acquiring service information data for specifying the implementation interval for each service, and for each individual service based on the history information data and service information data And a service processing support for causing the arithmetic processing circuit to execute a procedure for calculating a scheduled date of implementation and a procedure for generating ranking data for identifying service rankings according to an arbitrary criterion based on the calculated scheduled date A program may be provided.
以上のように本発明によれば、これまで以上に効果的に販売員の接客業務を支援することができる接客支援システムおよび接客支援方法は提供される。 As described above, according to the present invention, there is provided a customer service support system and a customer service support method that can more effectively support customer service operations than ever before.
以下、添付図面を参照しつつ本発明の一実施形態を説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
図1は本発明の一実施形態に係る接客支援システムの構成を概略的に示す。この接客支援システム11は、例えば自動車販売店の店舗内に設置されるコンピュータ装置12を備える。このコンピュータ装置12には識別装置13や撮像装置14が接続される。接続にあたって有線ケーブルが用いられてもよく無線ユニットが用いられてもよい。コンピュータ装置12は識別装置13および撮像装置14と通信することができる。
FIG. 1 schematically shows the configuration of a customer service support system according to an embodiment of the present invention. The customer service support system 11 includes a
コンピュータ装置12は例えば中央演算処理装置(CPU)15およびメモリ16を備える。CPU15は所定のソフトウェアプログラムに基づき処理動作を実行する。こういった処理動作の実行にあたってメモリ16にはソフトウェアプログラムやデータが一時的に保存される。
The
CPU15にはタイマー17やカレンダー18が接続される。こういったタイマー17やカレンダー18は例えばオペレーティングシステム(OS)上で実現されてもよい。こうしてCPU15は日時データを取得する。日時データには処理時点すなわち現在の日時が記述される。
A
CPU15には例えばハードディスク駆動装置(HDD)といった大容量記憶装置19が接続される。この大容量記憶装置19には接客支援プログラム21が格納される。CPU15は接客支援プログラム21を実行する。実行にあたって接客支援プログラム21は一時的にメモリ16に取り込まれる。
A large
その他、大容量記憶装置19には、車両情報データ用データベース22、顧客情報データ用データベース23、サービス情報データ用データベース24および重み係数データ用データベース25が格納される。CPU15は接客支援プログラム21の実行にあたってこれらのデータベース22〜25を参照する。データベース22〜25の詳細は後述される。大容量記憶装置19は本発明に係る車両情報記憶回路、サービス情報記憶回路、距離換算係数記憶回路および重み係数記憶回路として機能する。
In addition, the large-
コンピュータ装置12には表示装置26が接続される。表示装置26には例えば液晶ディスプレイといったフラットパネルディスプレイが用いられればよい。表示装置26の画面上にはCPU15の指示に従って様々なテキストやグラフィックスが表示される。
A
識別装置13は、例えば無線ICタグ27との間で無線通信を確立する読み取りユニット28を備える。無線ICタグ27には例えば車両識別子データが書き込まれる。車両識別子データでは車両29に固有に割り当てられた車両識別子が記述される。ここでは、例えば車両識別子に車体ナンバーが利用される。読み取りユニット28は無線ICタグ27から車両識別子データを取得することができる。無線ICタグ27は例えば車両29に取り付けられればよい。読み取りユニット28は例えば駐車場の入り口に配置されればよい。
The
識別装置13は送信ユニット31を備える。送信ユニット31はコンピュータ装置12の受信ユニット32との間で通信を確立する。送信ユニット31から受信ユニット32に向けて車両識別子データは送信されることができる。こうしてCPU15は識別装置13から車両識別子データを取得する。
The
撮像装置14は例えばカメラユニットといった読み取りユニット33を備える。読み取りユニット33は例えば来店客識別データを生成する。この来店客識別データは例えば容姿画像データで構成される。容姿画像データでは例えば来店客の上半身や顔の画像34が記述される。読み取りユニット33は例えば識別装置13に連動してもよい。こうした連動に基づき来店客識別データは車両識別子データに関連付けられることができる。
The
撮像装置14は送信ユニット35を備える。送信ユニット35はコンピュータ装置12の受信ユニット32との間で通信を確立する。送信ユニット35から受信ユニット32に向けて来店客識別データは送信されることができる。こうしてCPU15は撮像装置14から来店客識別データを取得する。
The
図2に示されるように、車両情報データ用データベース22には「車体ナンバー」ごとに車両情報データが記述される。車両情報データには例えば「ナンバープレート」「型式」「距離換算係数」「サービス履歴」および「顧客ID」といった項目が含まれる。「型式」には例えば運輸省で認可される車体の型式が記述される。「距離換算係数」には単位距離(例えば1km)の走行にあたって予測される時間長(日数)が記述される。この「距離換算係数」の算出にあたって、例えば車両所有者に対して実施されるアンケートの結果が参照されてもよく、来店ごとに読み取られる車両の走行距離が利用されてもよい。例えば30日の来店間隔で60kmの走行距離が確認されれば、「距離換算係数」には0.5日/kmが書き込まれる。「サービス履歴」では、過去に実施されたサービスの実施日が特定される。こういった特定にあたって「サービス履歴」には「サービスID」および「実施日」が書き込まれる。後述されるように、「サービスID」に基づきサービスの種類は特定される。「実施日」にはサービスIDごとにサービスの実施日が書き込まれる。ここでは、「実施日」は6桁の数字で表現される。最初の2桁は西暦の下2桁を示す。次の2桁は「月」を示す。最後の2桁は「日」を示す。ただし、「実施日」には日付に代えて例えば走行距離が書き込まれてもよい。後述されるように、「顧客ID」に基づき個々の顧客は特定される。
As shown in FIG. 2, vehicle information data is described for each “body number” in the vehicle
図3に示されるように、顧客情報データ用データベース23には「顧客ID」ごとに顧客情報データが記述される。顧客情報データには例えば「氏名」「性別」「年令」「趣味」「家族構成」および「車体ナンバー」といった項目が含まれる。「顧客ID」に基づき顧客情報データは前述の車両情報データに関連付けられることができる。 As shown in FIG. 3, customer information data is described in the customer information data database 23 for each “customer ID”. The customer information data includes items such as “name”, “sex”, “age”, “hobby”, “family composition”, and “body number”. Based on the “customer ID”, customer information data can be associated with the vehicle information data described above.
図4に示されるように、サービス情報データ用データベース24には「型式」ごとにサービス情報データが記述される。サービス情報データでは「型式」ごとに要求される「サービス名」が羅列される。個々のサービスは例えば「サービスID」で区別される。個々のサービスごとに実施の間隔すなわち「周期」が書き込まれる。「周期」は例えば月単位といった期間で表現されてもよく走行距離で表現されてもよい。「周期」は関連の法律やいわゆるサービスマニュアルに則って書き込まれればよい。したがって、例えば「車検」では初回の周期と2回目以降の周期とは個別に設定される。
As shown in FIG. 4, service information data is described for each “model” in the service
図5に示されるように、重み係数データ用データベース25には「サービスID」ごとに重み係数データが記述される。重み係数データでは、サービスごとに相対的にサービスの重要度が特定される。重要度が高いほど、実施の遅延は避けられなければならない。ここでは、サービスの重要度が高いほど、大きな値の重み係数が設定される。
As shown in FIG. 5, the weighting
いま、例えば2005年1月10日に本田一郎氏が来店する場面を想定する。本田氏の車両29が駐車場の入り口を通過すると、識別装置13は車両29の無線ICタグ27と通信する。読み取りユニット28は無線ICタグ27から車両識別子データを取得する。同時に、撮像装置14は車両29の運転手すなわち本田氏の顔を撮影する。こうして読み取りユニット33は来店客識別データを生成する。車両識別子データおよび来店客識別データは送信ユニット31、35からコンピュータ装置12の受信ユニット32に送り込まれる。来店客識別データは車両識別子データに関連付けられる。
Assume that Mr. Ichiro Honda visits a store on January 10, 2005, for example. When Honda's
図6に示されるように、ステップS1でCPU15は例えば車両識別子データの受信に応じて接客支援プログラムを起動する。こういった起動にあたってCPU15には例えば受信ユニット32から割り込み要求信号IRQが供給されればよい。続いてステップS2でCPU15は接客支援プログラムの動作に応じて車両識別子データおよび来店客識別データから車両識別子「1122345」および画像34を抽出する。抽出された車両識別子に基づきCPU15はステップS3で車両情報データ用データベース22および顧客情報データ用データベース23から車両情報データおよび顧客情報データを読み出す。ここでは、車両識別子「1122345」に関連付けられた一連の車両情報データと、顧客ID「B001」に関連付けられた一連の顧客情報データが読み出される。ステップS4でCPU15は読み出した車両情報データに基づきサービスIDごとに優先順位を算出する。こうした優先順位の算出にあたってCPU15は個々のサービスIDごとに実施の「予定日」を算出する。CPU15は、現在の年月日および「予定日」に基づき、予定日までの残り日数すなわち残日数と、予定日からの遅延の日数すなわち遅延日数とを算出する。優先順位の算出方法は後述される。
As shown in FIG. 6, in step S <b> 1, the
こうして優先順位が算出されると、例えば図7に示されるように、CPU15は優先順位に従って表示装置26の画面上に「サービス名称」を表示する。ここでは、予定日前のサービスと、予定日後のサービスとは個別に表示される。同時に、CPU15は表示装置26の画面上に顧客の画像34や顧客情報データを表示する。店員は画面上の表示に基づき本田氏に対して接客することができる。特に、店員は、優先順位に応じて最適なサービスを勧めることができる。しかも、店員が本田氏の容貌を記憶していなくても、店員は画面上の画像34に基づき店内で簡単に本田氏を特定することができる。
When the priority order is calculated in this way, for example, as shown in FIG. 7, the
図8に示されるように、優先順位の算出にあたって、CPU15は、ステップT1で、車両識別子データで特定される車両識別子に対応して1車両情報データを取得する。取得にあたってCPU15は車両情報データ用データベース22を参照する。車両情報データ用データベース22中で車両識別子「1122345」は検索される。
As shown in FIG. 8, in calculating the priority order, the
ステップT2でCPU15はサービス情報データを取得する。取得にあたってCPU15はサービス情報データ用データベース24を参照する。サービス情報データ用データベース24中で1「型式」が検索される。検索にあたって前述の車両情報データから型式「AB−AB1」が読み出される。こうしてサービス情報データでは型式「AB−AB1」に関連付けられる「サービスID」S001〜S010が特定される。
In step T2, the
続くステップT3でCPU15は、走行距離で指定される「周期」に基づき「期間」の「周期」を導き出す。この算出にあたってCPU15は車両情報データから「距離換算係数」を読み出す。同時に、CPU15はサービス情報データから個々の「サービスID」ごとに「周期」の「走行距離」を読み出す。例えば図9に示されるように、CPU15は「サービスID」ごとに「距離換算係数」に基づき「走行距離」から「期間」を算出する。「走行距離」と「距離換算係数」との積が求められればよい。算出された「期間」は一時的にメモリ16に記憶される。
In subsequent step T3, the
ステップT4でCPU15は個々の「サービスID」ごとにサービスの「予定日」を算出する。算出にあたってCPU15は車両情報データから「サービス履歴」を読み出す。この「サービス履歴」は履歴情報データに相当する。CPU15は「サービスID」ごとに「実施日」を読み出す。「サービスID」ごとに前回の(最後の)「実施日」に「周期」の「期間」が足し合わせられる。こうして「予定日」は特定される。算出方法の詳細は後述される。
In step T4, the
ステップT5でCPU15は個々の「サービスID」ごとに「残日数」または「遅延日数」を算出する。算出にあたってCPU15は「予定日」と現在の日時とを比較する。現在の日時は前述のように日時データから取得されればよい。CPU15は「予定日」と現在の日時との差分を算出する。例えば図10に示されるように、「予定日」が現在の日時よりも遅い場合には、CPU15は「残日数」に差分の日数を当てはめる。反対に、現在の日時が「予定日」を過ぎていた場合には、CPU15は「遅延日数」に差分を当てはめる。「残日数」および「遅延日数」の区別は例えば差分の符号に基づき特定されればよい。こうして算出された「残日数」および「遅延日数」は例えばメモリ16に一時的に記憶される。
In step T5, the
ステップT6でCPU15は「残日数」および「遅延日数」に対して重み付けを実施する。この重み付けにあたってCPU15は重み係数データ用データベース25を参照する。重み係数データ用データベース25から個々の「サービスID」ごとに重み係数データが読み出される。個々の「サービスID」ごとに「重み係数」と「遅延日数」との積が算出される。その結果、サービスの重要度が高いほど、「遅延日数」は多めに見積もられる。同時に、個々の「サービスID」ごとに「重み係数」の逆数と「残日数」との積が算出される。その結果、サービスの重要度が高いほど、「残日数」は少な目に見積もられる。
In step T6, the
こうして重み付けされた「残日数」および「遅延日数」すなわち「残度」および「遅延度」が特定されると、CPU15はステップT7で「残日数」および「遅延日数」ごとに優先順位を決定する。こうして任意の基準に従ってサービスの順位付けを特定する順位データは生成される。図11に示されるように、「遅延度」が大きいほど「サービスID」には高い優先順位が付与される。図12に示されるように、例えば「残度」が小さいほど「サービスID」には高い優先順位が付与される。こういった順位付けは、前述のように、重み係数で特定される重要度に基づき修正される。
When the weighted “remaining days” and “delayed days”, that is, “remaining degree” and “delayed degree” are specified, the
ここで、「予定日」の算出方法を簡単に説明する。図13に示されるように、CPU15はステップV1で個々の「サービスID」S001〜S010ごとに「サービス履歴」から「実施日」を取得する。「実施日」には予め「納車日」が書き込まれる。この「納車日」に続けてサービスの実施日が記述される。
Here, a method of calculating the “scheduled date” will be briefly described. As shown in FIG. 13, the
ステップV2でCPU15は前回の「実施日」が「納車日」か否かを判定する。「実施日」に1データすなわち「納車日」のみが書き込まれていれば、CPU15はステップV3で初回の「期間」を取得する。CPU15はステップV4で「納車日」に「期間」を足し合わせる。こうして「予定日」は算出される。
In step V2, the
ステップV2で「実施日」に複数のデータが書き込まれていれば、CPU15はステップV5で2回目以降の「期間」を取得する。続くステップV4でCPU15は最後の「実施日」に「期間」を足し合わせる。こうして「予定日」は算出される。
If a plurality of data is written on the “implementation date” in step V2, the
以上のような接客支援システム11では、車両識別子データの取得にあたって前述の識別装置13に代えて例えば撮像装置が用いられてもよい。こういった撮像装置は例えば車両のナンバープレートを撮影すればよい。撮像装置はナンバープレートの画像からナンバープレートを読み取ればよい。この場合には、ナンバープレートの番号が車両識別子として機能する。
In the customer service support system 11 as described above, for example, an imaging device may be used instead of the above-described
その他、来店客識別データの取得にあたって大容量記憶装置19には予め来店客の画像34が保存されていてもよい。この場合には、来店客の識別にあたって前述の撮像装置14に代えて例えば無線ICタグ受信装置が用いられてもよい。こういった無線ICタグ受信装置の利用にあたって無線ICタグはクレジットカードやポイントカード、会員証といったカード類などに内蔵されればよい。来店客が来店時にこういったカード類を所持していれば、無線ICタグ受信装置の働きで確実に来店客は識別されることができる。
In addition, the
前述のようなコンピュータ装置12は例えばPOS(販売時点管理)システムの一部として動作してもよい。前述のような重み付けにあたって「残日数」および「遅延日数」には個別に「重み係数」が設定されてもよい。
The
11 接客支援システム、13 識別装置、15 演算処理回路(CPU)、19 大容量記憶装置(車両情報記憶回路、サービス情報記憶回路、距離換算係数記憶回路および重み係数記憶回路)、21 接客支援プログラム、26 表示装置。 11 customer service support system, 13 identification device, 15 arithmetic processing circuit (CPU), 19 mass storage device (vehicle information storage circuit, service information storage circuit, distance conversion coefficient storage circuit and weight coefficient storage circuit), 21 customer service support program, 26 Display device.
Claims (15)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005011150A JP2006201902A (en) | 2005-01-19 | 2005-01-19 | Customer service support system, customer service support method, and customer service support program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005011150A JP2006201902A (en) | 2005-01-19 | 2005-01-19 | Customer service support system, customer service support method, and customer service support program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006201902A true JP2006201902A (en) | 2006-08-03 |
Family
ID=36959866
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005011150A Pending JP2006201902A (en) | 2005-01-19 | 2005-01-19 | Customer service support system, customer service support method, and customer service support program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2006201902A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018110077A1 (en) * | 2016-12-15 | 2018-06-21 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
JP2020507144A (en) * | 2017-01-18 | 2020-03-05 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | Optimizing human and non-human resources in the retail environment |
-
2005
- 2005-01-19 JP JP2005011150A patent/JP2006201902A/en active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018110077A1 (en) * | 2016-12-15 | 2018-06-21 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
JPWO2018110077A1 (en) * | 2016-12-15 | 2019-10-24 | 日本電気株式会社 | Information processing apparatus, information processing method, and information processing program |
JP7115314B2 (en) | 2016-12-15 | 2022-08-09 | 日本電気株式会社 | Information processing device, information processing method and information processing program |
JP2020507144A (en) * | 2017-01-18 | 2020-03-05 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | Optimizing human and non-human resources in the retail environment |
JP7146759B2 (en) | 2017-01-18 | 2022-10-04 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | Optimizing human and non-human resources in the retail environment |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2016071586A (en) | Household account book management device, household account book management method and household account book management program | |
US20150108213A1 (en) | Shopping support device and shopping support method | |
US20150106174A1 (en) | Computerized system and method for discounting and promoting automobiles for sale | |
JP2011150700A (en) | Apparatus, method and program for order-receiving commodity, and computer-readable recording medium with the program recorded thereon | |
JP2006201902A (en) | Customer service support system, customer service support method, and customer service support program | |
JP2019114099A (en) | Inventory information notification device, inventory information notification system, and inventory information notification method | |
JP2012058785A (en) | Information sharing system and information management device | |
JP2015138355A (en) | Information processing device and program | |
JP5614439B2 (en) | Customer management device and program | |
JP2017146633A (en) | Proposal assistance method, proposal assistance system, and program | |
US20220114683A1 (en) | Property management device and property management system | |
JP5799829B2 (en) | Program, method, and information processing apparatus | |
JP4831088B2 (en) | CARD SERVICE SYSTEM, SERVER DEVICE, CARD SERVICE METHOD, PROGRAM, AND RECORDING MEDIUM | |
JP2008146427A (en) | Information processing method and device | |
JP2022085581A (en) | System and method for providing sales recommendation to salesperson | |
JP3966378B2 (en) | Computer system for point management and customer management, point management and customer management method, program for point management and customer management method, and storage medium storing program for point management and customer management method | |
JP6224310B2 (en) | Sales price display device and sales price display method | |
JP7324861B2 (en) | ADVERTISING CONTROL DEVICE, ADVERTISING CONTROL METHOD, AND PROGRAM | |
JP5939288B2 (en) | Customer management device and program | |
JP2020086492A (en) | Business support system, business support method, server apparatus and program | |
US11860958B2 (en) | Method and device of providing integrated search service | |
US20160035008A1 (en) | Allowing a Customer to Select Vehicle Services Prior to Visiting a Service Center | |
JP7404120B2 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
JP6407387B2 (en) | Sales display device and program | |
US20210012361A1 (en) | Request information group optimization method |