JP2006268505A - Sales management system - Google Patents

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JP2006268505A JP2005086374A JP2005086374A JP2006268505A JP 2006268505 A JP2006268505 A JP 2006268505A JP 2005086374 A JP2005086374 A JP 2005086374A JP 2005086374 A JP2005086374 A JP 2005086374A JP 2006268505 A JP2006268505 A JP 2006268505A
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仁 城内
Hiroshi Saito
浩 斎藤
Hiroshi Shiyukuhisa
洋 宿久
Kunihiko Mori
邦彦 森
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a sales management system for easily determining a schedule of subsequent business negotiations by effectively utilizing information relating to business negotiation activities of a salesperson. <P>SOLUTION: The sales management system comprises a salesperson terminal 10 operated by a salesperson who performs business negotiations, a business negotiation information server 20 managed by a sales manager for managing business negotiation activities of the salesperson to estimate optimum business negotiation activity contents, or the like to sign an agreement on the basis of the business negotiation activities at the present time by the salesperson, a sales manager terminal 30 operated by the sales manager to receive information or the like showing the estimated business negotiation activities from the business negotiation information server 20 and display the information or the like, and a network 100 for interconnecting the salesperson terminal 10, the business negotiation information server 20 and the sales manager terminal 30. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、販売管理システムに関し、特に、コンピュータシステムを用いて営業販売活動の適正化を実現する販売管理システムに関する。   The present invention relates to a sales management system, and more particularly to a sales management system that realizes optimization of business sales activities using a computer system.

従来から、販売員(営業担当者)は、自社の商品の販売やサービスの提供の契約を結ぶために、顧客と商談を行っていた。
それら販売員の管理側は、このような商談の効率化を図るために、各販売員が進めている商談の内容および進捗状況を十分に把握する必要があった。
Traditionally, salespeople (sales representatives) have had business talks with customers to sign contracts for selling their products and providing services.
In order to improve the efficiency of such negotiations, the management side of those salespersons needs to fully grasp the contents and progress of the negotiations being promoted by each salesperson.

このような各販売員による商談の進捗状況を把握するための従来技術の1つに、特許文献1が開示するところの保険セールス支援データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体があった。この特許文献1では、保険セールス担当者の活動状況を示すセールス活動概要やセールスにおける現状を示すセールスプロセスを、様々な顧客情報とともにコンピュータサーバに蓄積し、これら蓄積情報を基に、セールス契約成立件数の集計等、経理業務の効率化を図り、併せて保険セールスの支援を行っていた。
特開2002−99708
As one of the prior arts for grasping the progress of negotiations by each salesperson, there is a computer-readable recording medium on which insurance sales support data disclosed in Patent Document 1 is recorded. In this patent document 1, the sales activity summary indicating the activity status of the insurance sales person and the sales process indicating the current state of sales are accumulated in a computer server together with various customer information, and the number of sales contracts established based on the accumulated information. In order to improve the efficiency of accounting operations, such as counting data, insurance sales were also supported.
JP 2002-99708 A

例えば特許文献1に記載されているように、従来は、商談行動の内容や顧客情報等をデータベースに蓄積させて管理していた。しかしながら、従来では、これらの蓄積情報を利用して、商談成約のためにどのような内容の行動を行うべきか、商談成約にはどのくらいの時間を要するか、などといった今後商談を進める上で必要な情報を得ることが困難であったため、以降の商談における適切なスケジュールを決定することが難しかった。   For example, as described in Patent Document 1, conventionally, the contents of business negotiation behavior, customer information, and the like have been stored in a database for management. However, in the past, it is necessary to proceed with business negotiations in the future, such as what kind of actions should be performed for business negotiations using this accumulated information, and how long it will take to make business negotiations. It was difficult to obtain appropriate information, so it was difficult to determine an appropriate schedule for subsequent business negotiations.

本発明は、上記問題点を鑑みてなされたものであり、販売員の商談行動に係る情報を有効的に利用して、以降の商談におけるスケジュールを容易に決定する販売管理システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and provides a sales management system that can easily determine a schedule in subsequent negotiations by effectively using information related to the negotiation behavior of the salesperson. Objective.

かかる目的を達成するため、本発明は、顧客と商談を行う販売員により操作される販売員端末と、商談に係る情報を管理する商談情報サーバと、を有するシステムであって、販売員端末は、商談に係る情報を入力して、入力した商談情報を商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談情報と実際の商談結果とをそれぞれ数値化したものを用いて線形回帰分析を行い、分析結果に基づいて商談行動のスケジュールを作成することを特徴とする。   In order to achieve such an object, the present invention is a system having a salesperson terminal operated by a salesperson who conducts a business negotiation with a customer, and a business negotiation information server that manages information related to the business negotiation, , Input the information related to the negotiation, send the entered negotiation information to the negotiation information server, and the negotiation information server uses the numerical values of the negotiation information received from the salesperson terminal and the actual negotiation result respectively. It is characterized by performing a linear regression analysis and creating a schedule of business negotiation behavior based on the analysis result.

また、本発明によれば、販売員端末は、販売員が商談時に行った行動内容を示す情報を商談情報として入力し、入力情報を商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談時の行動内容を示す情報と、商談の実際の成否とに基づいて、商談成約の可能性が高い行動内容を特定することを特徴とする。   Further, according to the present invention, the salesperson terminal inputs information indicating the content of the action performed by the salesperson during the negotiation as negotiation information, transmits the input information to the negotiation information server, and the negotiation information server Based on the information indicating the action content at the time of the negotiation received from, and the actual success / failure of the negotiation, the action content having a high possibility of closing the deal is specified.

また、本発明によれば、販売員端末は、販売員が商談時に行った行動の実行頻度を示す情報を商談情報として入力し、入力情報を商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談時の行動の実行頻度を示す情報と、商談の実際の成否とに基づいて、商談成約の可能性が高い行動の実行頻度を特定することを特徴とする。   According to the present invention, the salesperson terminal inputs information indicating the execution frequency of the action performed by the salesperson at the time of the negotiation as the negotiation information, transmits the input information to the negotiation information server, and the negotiation information server It is characterized in that the execution frequency of an action having a high probability of closing a deal is specified based on the information indicating the execution frequency of the action at the time of the negotiation received from the employee terminal and the actual success or failure of the negotiation.

また、本発明によれば、販売員端末は、商談情報として、販売員による、現在進行中の商談が成約となる確率を示す予測値を入力し、商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談成約の予測確率と、商談の実際の成否との間の乖離を示す値を算出し、算出した乖離値に基づいて、商談成否の予測精度が高い販売員を特定することを特徴とする。   Further, according to the present invention, the salesperson terminal inputs, as the negotiation information, a prediction value indicating the probability that the salesperson currently closes the deal will be closed, and transmits it to the negotiation information server. , Calculate the value that shows the difference between the forecast probability of the business deal received from the salesperson terminal and the actual success / failure of the business deal, and identify the salesperson with high accuracy of the business deal success / failure based on the calculated discrepancy value It is characterized by doing.

また、本発明によれば、商談情報サーバは、商談成約の予測確率を示す情報と、商談の実際の成否との相関関係に基づいて、実際の商談成約の確率が一定値以上となった、商談成約となる予測確率の範囲を特定することを特徴とする。   In addition, according to the present invention, the negotiation information server, based on the correlation between the information indicating the prediction probability of the negotiation agreement and the actual success or failure of the negotiation, the probability of the actual negotiation agreement has become a certain value or more. It is characterized by specifying the range of the prediction probability that results in a business deal.

また、本発明によれば、販売員端末は、商談情報として、販売員による、現在進行中の商談が終了する時期を示す予測値を入力し、商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談終了の予測時期と、商談の実際の終了時期との間の乖離を示す値を算出し、算出した乖離値に基づいて、商談の終了時期の予測精度が高い販売員を特定することを特徴とする。   Further, according to the present invention, the salesperson terminal inputs, as the negotiation information, a predicted value indicating a time when the ongoing negotiation by the salesperson ends, and transmits the prediction value to the negotiation information server. A salesperson who calculates the value indicating the divergence between the forecasted end time of the negotiation received from the salesperson terminal and the actual ending time of the deal, and based on the calculated divergence value, the salesperson with a high prediction accuracy of the negotiation end time It is characterized by specifying.

また、本発明によれば、商談情報サーバは、商談終了の予測時期と、商談の実際の終了時期とを用いて、販売員による現在進行中の他の商談の終了時期を推定することを特徴とする。   Further, according to the present invention, the business negotiation information server estimates the end time of another business negotiation currently in progress by the salesperson using the predicted end time of the business negotiation and the actual end time of the business negotiation. And

また、本発明によれば、商談情報サーバは、現在進行中の1以上の商談が成約する販売員による予測確率と、各商談の成約時の売上額と、商談成約となる予測確率の範囲とに基づいて、1以上の商談の成約時の売上合計額を推定することを特徴とする。   In addition, according to the present invention, the negotiation information server includes a prediction probability by a salesperson who closes one or more ongoing negotiations, a sales amount at the time of closing each negotiation, and a range of prediction probabilities that result in the negotiation. Based on the above, the total sales amount at the time of closing one or more business negotiations is estimated.

また、本発明によれば、商談情報サーバは、さらに、現在進行中の1以上の商談が終了する販売員による予測時期と、推定した各商談の終了時期とを用いて、推定した売上合計額のうち、所定の時期までに売上可能な金額を推定することを特徴とする。   In addition, according to the present invention, the negotiation information server further uses the estimated time by the salesperson who ends one or more ongoing negotiations and the estimated termination time of each negotiation to estimate the total sales amount. Among these, the amount that can be sold by a predetermined time is estimated.

本発明は、顧客と商談を行う販売員により操作される販売員端末と、商談に係る情報を管理する商談情報サーバと、を有するシステムであって、その販売員端末は、商談に係る情報を入力して、入力した商談情報を商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談情報と実際の商談結果とをそれぞれ数値化したものを用いて統計解析を行い、解析結果に基づいて商談行動のスケジュールを作成するので、以降の商談におけるスケジュールを容易に決定することが可能となる。   The present invention is a system having a salesperson terminal operated by a salesperson who conducts business negotiations with a customer, and a business negotiation information server that manages information related to business negotiations, and the salesperson terminal stores information related to business negotiations. The entered negotiation information is sent to the negotiation information server, and the negotiation information server performs statistical analysis using the numerical values of the negotiation information received from the salesperson terminal and the actual negotiation result, respectively. Since the schedule of the negotiation action is created based on the result, it is possible to easily determine the schedule in the subsequent negotiation.

<構成>
図1は、本実施の形態における販売管理システムの構成を示す図である。
図に示すように、この販売管理システムは、商談を行う販売員が操作する販売員端末10と、その販売員の商談行動を管理する販売管理者により管理され、その販売員による現時点の商談行動に基づいて成約のために最適な商談行動内容の推定等を行う商談情報サーバ20と、その販売管理者により操作され、前述の推定された商談行動を示す情報等を商談情報サーバ20から受信し表示する販売管理者端末30と、これら販売員端末10、商談情報サーバ20、及び販売管理者端末30を相互接続するネットワーク100とを有して構成される。
<Configuration>
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a sales management system in the present embodiment.
As shown in the figure, this sales management system is managed by a salesperson terminal 10 operated by a salesperson who conducts business negotiations and a sales manager who manages business negotiation behavior of the salesperson, and the current business negotiation behavior by the salesperson. The negotiation information server 20 that performs the estimation of the optimal negotiation action content for closing based on the transaction information, and the sales manager who receives the information indicating the estimated negotiation action described above is received from the negotiation information server 20. The sales manager terminal 30 to be displayed, and the salesperson terminal 10, the negotiation information server 20, and the network 100 that interconnects the sales manager terminal 30 are configured.

販売員端末10は、各販売員により操作されるPC等の情報処理装置である。各販売員は、販売員端末10を用いて、商談時において各自が行った商談行動(営業活動)の内容または商談の成否の予測等の商談情報を入力する。販売員端末10は、この入力された商談情報をネットワーク100を介して商談情報サーバ20に送信する。   The salesperson terminal 10 is an information processing apparatus such as a PC operated by each salesperson. Each salesperson uses the salesperson terminal 10 to input business negotiation information such as the contents of business negotiation behavior (sales activities) performed at the time of business negotiation or prediction of success or failure of the business negotiation. The salesperson terminal 10 transmits the input business negotiation information to the business negotiation information server 20 via the network 100.

商談情報サーバ20は、販売員端末10から受信した商談情報と、商談の実際の成否とをそれぞれ数値化したものを用いて統計解析を行い、商談を成約させるための最適な条件を求め、さらには商談の成否予測、および商談の終了時期の予測等を行う。   The business negotiation information server 20 performs statistical analysis using the business negotiation information received from the salesperson terminal 10 and the numerical values of the actual success / failure of the business negotiation, and obtains optimum conditions for closing the business negotiation. Predicts the success or failure of a business negotiation, predicts the end time of a business negotiation, and the like.

販売管理者端末30は、前述した1以上の販売員による商談行動の進捗状況等を管理する販売管理者により操作されるPC等の情報処理装置である。販売管理者端末30は、前述の商談情報サーバ20により求められた商談成約のための最適な条件や各種商談に係る予測等の情報を受信して表示する。販売管理者は、その表示内容に応じて、管理下の各販売員に対して商談行動に対する指示を与える。   The sales manager terminal 30 is an information processing apparatus such as a PC that is operated by a sales manager who manages the progress status of the negotiation behavior by one or more sales staff. The sales manager terminal 30 receives and displays information such as the optimum conditions for closing a deal and predictions related to various negotiations obtained by the above-described negotiation information server 20. The sales manager gives an instruction for the negotiation behavior to each salesperson under management in accordance with the display contents.

<動作>
図2は、各販売員が自身の商談情報を入力するためのテンプレートである入力ファイルの作成動作の流れを示すフローチャートである。以下、図に沿って、販売管理システムによる、その入力ファイルの作成動作について説明する。
<Operation>
FIG. 2 is a flowchart showing a flow of operations for creating an input file that is a template for each salesperson to input his / her business negotiation information. The input file creation operation by the sales management system will be described below with reference to the drawing.

まず、販売員は、販売員端末10を用いて商談情報を入力し、ネットワーク100を介して商談情報サーバ20へ送信する(ステップS101)。
この商談情報は、各販売員による商談の進捗状況、行動内容及び成果等の商談に関する情報である。例えば、商談は、その進捗状況に応じて、以下のような各段階(以下、商談段階という)に分けられる。
(1)プリセールス(顧客による自社商品の購入または自社サービスの利用を選択させるための販促活動)
(2)商談事前調査
(3)商談前期
(4)商談後期
(5)クロージング(商談締結)
(6)アフターケア(商品販売後またはサービス提供後の顧客対応)
First, the salesperson inputs the negotiation information using the salesperson terminal 10 and transmits it to the negotiation information server 20 via the network 100 (step S101).
This business negotiation information is information related to business negotiations such as the progress of business negotiations, action contents, and results by each salesperson. For example, negotiations are divided into the following stages (hereinafter referred to as negotiation stages) according to the progress status.
(1) Pre-sales (promotional activities to make customers choose to purchase their own products or use their own services)
(2) Negotiation preliminary survey (3) Early negotiation period (4) Late negotiation period (5) Closing (concluding negotiations)
(6) Aftercare (customer response after product sales or service provision)

例えば、ステップS101において、販売員端末10は、販売管理者により予め作成された共通書式のテンプレートを、商談情報サーバ20から受信して表示し、販売員は販売員端末10を用いてその表示されたテンプレートの入力欄に商談情報の各項目を入力する。
また、販売員は、前述した共通書式のテンプレートを用いずに、販売員端末10を用いて全くの自由記載方式で商談情報を入力し、商談情報サーバ20に送信するようにしてもよい。
For example, in step S <b> 101, the salesperson terminal 10 receives and displays a template in a common format created in advance by the sales manager from the negotiation information server 20, and the salesperson displays the template using the salesperson terminal 10. Enter each item of negotiation information in the template entry field.
Further, the salesperson may input the business negotiation information in a completely free description method using the salesperson terminal 10 without using the template of the common format described above, and may transmit it to the business negotiation information server 20.

商談情報サーバ20は、販売員端末10から商談情報を受信すると、その受信した商談情報に基づいて、商談行動を記載した入力ファイルを作成する(ステップS102)。
例えば、ステップS102において、商談情報サーバ20は、受信した商談情報を統合し、商談段階ごとに、全販売員の商談行動を網羅した商談行動の一覧表を入力ファイルとして作成する。
なお、同じ内容の商談行動であっても販売員によって異なる単語で表記することもある。商談情報サーバ20は、別の単語であっても同義である場合はその単語を変換して単一単語に統一する。具体的には、商談情報サーバ20は、一般的な文章作成支援ソフトウェアを利用して簡単な同義語辞典を作成し、同義語変換を行うことにより、前述の単語の統一を行う。
Upon receiving the negotiation information from the salesperson terminal 10, the negotiation information server 20 creates an input file describing the negotiation behavior based on the received negotiation information (step S102).
For example, in step S <b> 102, the negotiation information server 20 integrates the received negotiation information, and creates a list of negotiation actions covering all the sales person's negotiation actions as an input file for each negotiation stage.
Note that even sales negotiations with the same content may be written in different words depending on the salesperson. If the business negotiation information server 20 is synonymous with another word, the business negotiation information server 20 converts the word into a single word. Specifically, the business negotiation information server 20 creates a simple synonym dictionary using general text creation support software and performs synonym conversion to unify the above-described words.

次に、商談情報サーバ20は、前述の作成した入力ファイル群を自身が管理する共有データベース(以下、共有DBと表記)に格納する(ステップS103)。
以後、販売員は、販売員端末10を用いて商談情報サーバ20から入力ファイルを受信し、その入力ファイルの入力欄に商談行動を入力する。
Next, the negotiation information server 20 stores the created input file group in a shared database (hereinafter referred to as a shared DB) managed by itself (step S103).
Thereafter, the salesperson receives the input file from the negotiation information server 20 using the salesperson terminal 10 and inputs the negotiation behavior in the input field of the input file.

図3は、前述のようにして作成した入力ファイル群の一例を示す図である。図に示すように、入力ファイル群は、1以上のファイルから構成される。
図に示すように、例えば入力ファイルには、「資料送付」、「顧客訪問回数」、「顧客訪問時間」、「顧客への電話回数」、「顧客の問い合わせから回答までに要した時間」といった販売員が実際に行った商談時の行動の入力欄が設けられている。
各販売員は、販売員端末10を用いて、該当する回数や時間をこれらの各入力欄に入力し、商談情報として商談情報サーバ20に送信する。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the input file group created as described above. As shown in the figure, the input file group is composed of one or more files.
As shown in the figure, the input file includes, for example, “data sending”, “customer visit count”, “customer visit time”, “customer call count”, “customer inquiry to answer time”, etc. There is an input field for an action at the time of a business negotiation actually conducted by a salesperson.
Each salesperson uses the salesperson terminal 10 to input the corresponding number of times and time into each of these input fields, and transmits it to the negotiation information server 20 as negotiation information.

図4は、販売管理システムによる商談情報の収集動作の流れを示すフローチャートである。以下、図に沿って、各販売員が顧客と商談を行うごとに実行される商談情報の収集動作について説明する。   FIG. 4 is a flowchart showing a flow of collecting business negotiation information by the sales management system. In the following, the negotiation information collection operation that is executed each time each salesperson makes a negotiation with a customer will be described with reference to the drawing.

販売員は商談を開始すると、販売員端末10を用いて、前述の入力ファイルの取得要求を商談情報サーバ20に対して行う(ステップS201)。
商談情報サーバ20は、その取得要求に応じて、自身に格納されている入力ファイルを販売員端末10に送信する(ステップS202)。
When the salesperson starts the business negotiation, the salesperson terminal 10 is used to make the above-mentioned input file acquisition request to the business negotiation information server 20 (step S201).
In response to the acquisition request, the business negotiation information server 20 transmits the input file stored in itself to the salesperson terminal 10 (step S202).

販売員端末10は、その商談情報サーバ20から受信した入力ファイルを自端末の画面上に表示する(ステップS203)。
販売員は、その表示された入力ファイルを、商談情報を入力するためのテンプレートとして使用する。販売員は、販売員端末10を用いて、その入力ファイルの入力欄に商談情報を入力する(ステップS204)。
販売員端末10は、その入力した商談情報を商談情報サーバ20に送信する(ステップS205)。
商談情報サーバ20は、その販売員端末10からの商談情報を受信すると、その商談情報を自身の格納領域に販売員ごとに時系列で格納する(ステップS206)。
このようにして、商談情報サーバ20は、自身の格納領域に商談情報を蓄積して、各販売員の商談時における行動履歴を生成する。
The salesperson terminal 10 displays the input file received from the negotiation information server 20 on the screen of the own terminal (step S203).
The salesperson uses the displayed input file as a template for inputting the negotiation information. The salesperson uses the salesperson terminal 10 to input the negotiation information in the input field of the input file (step S204).
The salesperson terminal 10 transmits the input business negotiation information to the business negotiation information server 20 (step S205).
Upon receiving the negotiation information from the salesperson terminal 10, the negotiation information server 20 stores the negotiation information in its own storage area for each salesperson in chronological order (step S206).
In this way, the negotiation information server 20 accumulates the negotiation information in its own storage area, and generates an action history at the time of the negotiation of each salesperson.

この商談情報の入力、送信及び格納動作は、商談が終了するまで(ステップS207/No)繰り返される。
商談が成約または非成約となって完了すると(ステップS207/Yes)、販売員は、販売員端末10を用いて、自分が担当している商談の成否を入力して、商談情報サーバ20に送信する(ステップS208)。
商談情報サーバ20は、その販売員端末10から受信した商談の成否の情報を、該当する商談時の行動履歴に書き込む(ステップS209)。
This negotiation information input, transmission, and storage operations are repeated until the negotiation ends (step S207 / No).
When the negotiation is completed as a contract or non-contract (step S207 / Yes), the salesperson uses the salesperson terminal 10 to input the success / failure of the business that he / she is in charge of and transmits to the negotiation information server 20 (Step S208).
The business negotiation information server 20 writes the information on the success / failure of the business negotiation received from the salesperson terminal 10 in the action history at the time of the business negotiation (step S209).

次に、商談情報サーバ20は、前述の自身の格納領域に格納した商談情報と、商談の成否とをそれぞれ数値化したものを用いて統計解析を実行する(ステップS210)。
この統計処理においては、例えば、その商談情報と商談の成否とをそれぞれ数値化したものを用いて、その商談情報と商談の成否との間の相関係数等を求める。より具体的には、例えば、線形回帰分析を用いて、販売員の商談進行時における商談成否の予測の精度について推測する。
これらの統計解析の詳細については後述する。
Next, the business negotiation information server 20 performs statistical analysis using the business negotiation information stored in the storage area of the business negotiation information and the success / failure of the business negotiation that have been digitized (step S210).
In this statistical process, for example, a correlation coefficient between the negotiation information and the success / failure of the negotiation is obtained using numerical values of the negotiation information and the success / failure of the negotiation. More specifically, for example, a linear regression analysis is used to infer the accuracy of the negotiation success / failure prediction at the time of the salesperson's negotiation progress.
Details of these statistical analyzes will be described later.

このようにして、商談情報サーバ20は、販売員端末10により登録された商談情報に基づいて、商談に係る各種統計解析を行うので、商談成約のための適切な行動内容を販売員側に容易に提示することが可能となる。
また、販売管理者は、前述の算出された各種統計値を用いて、各販売員の商談成否の予測から実際の商談成否を推定することができ、その販売員が所属する部署内における商談進行の計画を的確にたてることが可能となる。
In this way, the business negotiation information server 20 performs various statistical analyzes related to the business negotiation based on the business negotiation information registered by the salesperson terminal 10, so that it is easy for the salesperson to make appropriate action details for the business negotiation. Can be presented.
In addition, the sales manager can estimate the success or failure of the actual business negotiation from each salesperson's prediction of the success or failure of the business negotiation using the calculated statistical values described above. It is possible to make an accurate plan.

(1)商談時の販売員の行動内容と、実際の商談の成否との関係
商談情報サーバ20は、1以上の販売員が担当した商談の最終的な成否と、その各商談において販売員が商談時にとった行動内容(パンフレット送付、電話によるヒアリング等)との関係から、どの商談行動を行ったときに、商談成約の可能性が高いかを求める。
また、商談情報サーバ20は、その商談の最終的な成否と、販売員が行った商談行動の実行回数または実行率(実際の実行回数÷実行可能な機会の回数)との関係から、線形回帰式の相関係数を求めることにより、各商談行動をどのくらいの回数または頻度で行ったときに、商談成約の可能性が高いかを求める。このことにより、販売管理者は、適切な商談行動を各販売員に実行させることで、商談成約の確率を向上させることが可能となる。
以下、これらの商談の成否と、商談行動の内容と、の関連性の統計解析について説明する。
(1) Relationship between the sales staff's action contents at the time of business negotiations and the success / failure of the actual business negotiations The business negotiation information server 20 determines the final success / failure of the business negotiations handled by one or more sales staffs, and the sales staff at each business negotiation. Based on the relationship with the action taken at the time of business negotiations (pamphlet sending, telephone interviews, etc.), it is determined which business negotiation action is most likely to be concluded.
Further, the negotiation information server 20 performs linear regression based on the relationship between the final success / failure of the negotiation and the number or execution rate of the negotiation action performed by the salesperson (actual execution number ÷ number of executable opportunities). By calculating the correlation coefficient of the equation, it is determined how many times or how often each business negotiation action is performed, and the possibility of business contract closing is high. As a result, the sales manager can improve the probability of closing a deal by causing each salesperson to execute an appropriate negotiation action.
The statistical analysis of the relationship between the success or failure of these negotiations and the contents of the negotiation behavior will be described below.

(1−1)商談行動の実行の有無と、商談成否との相関関係の解析
図5は、商談情報サーバ20が共有DBで管理する情報であって、前述の商談行動の実行の有無と商談成否との関係を示す図である。
この図には、商談No.1〜20の商談ごとに、商談の成否(1:成約、0:非成約)と、その商談における商談行動A〜Fの実行の有無(1:実行、0:実行せず)とが示されている。これら商談No.1〜20の商談は完了、すなわち成否いずれかの結果がすでに確定しているものとする。
なお、これら商談行動A〜Fは、同一の販売員が行った商談であってもよいし、複数の販売員が行った商談であってもよい。
また、以下、商談の成否において、「1」は成約、「0」は非成約をそれぞれ示すものとする。
(1-1) Analysis of correlation between presence / absence of business negotiation action and success / failure of business negotiation FIG. 5 is information managed by the business negotiation information server 20 in the shared DB. It is a figure which shows the relationship with success or failure.
This figure shows the negotiation number. For each of the negotiations 1 to 20, the success / failure of the negotiation (1: close, 0: non-close) and whether or not the negotiation behaviors A to F in the negotiation are executed (1: executed, 0: not executed) are shown. ing. These negotiations No. It is assumed that the business negotiations 1 to 20 are completed, that is, the result of success or failure has already been confirmed.
These business negotiation actions A to F may be business negotiations conducted by the same salesperson, or may be business negotiations conducted by a plurality of salespersons.
Further, hereinafter, in the success / failure of the negotiation, “1” indicates a contract and “0” indicates a non-contract.

商談情報サーバ20は、商談の成否及び各商談行動A〜Fの実行の有無ごとに、各統計量(平均、標準偏差、分散(不偏分散)、相関係数等)を計算する。
図の例では、商談の成否に対する各商談行動の相関係数は、以下のように示されている(小数点第3位以下四捨五入)。
・商談行動Aの相関係数:「0.20」
・商談行動Bの相関係数:「0.90」
・商談行動Cの相関係数:「0.70」
・商談行動Dの相関係数:「0.52」
・商談行動Eの相関係数:「0.20」
・商談行動Fの相関係数:「0.20」
なお、相関係数は、「商談の成否」に対する、「商談の成否(当然、相関係数は「1」となる)」及び「各商談行動A〜Fの実行の有無」の相関を示す値であり、大きな数字(「1」で完全一致、「0」で完全不一致)であるほど、その商談行動の実行の有無が、商談の成否との相関が高いことを示している。つまり、相関係数が高い商談行動ほど、実行することにより商談行動の成約に、より効果的に結びつくことを示している。
商談情報サーバ20は、基準値を予め設定しておき、その基準値以上の相関係数の商談行動を「効果的な商談行動である」と判断する。例えば、その基準値が「0.65」である場合、商談情報サーバ20は、商談行動B、Cが商談の成約に効果的であると判断する。
販売管理者は、この結果に基づいて、各販売員に対して、商談時に商談行動B、Cを実行するように指導を行うことにより、商談成約率の向上が期待できる。
The negotiation information server 20 calculates each statistic (average, standard deviation, variance (unbiased variance), correlation coefficient, etc.) for each success / failure of the negotiation and whether or not each negotiation behavior A to F is executed.
In the example of the figure, the correlation coefficient of each negotiation action with respect to the success or failure of the negotiation is shown as follows (rounded to two decimal places).
-Correlation coefficient for negotiation behavior A: “0.20”
-Correlation coefficient of business negotiation behavior B: “0.90”
-Correlation coefficient of business negotiation behavior C: “0.70”
-Correlation coefficient of business negotiation behavior D: “0.52”
-Correlation coefficient of business negotiation action E: “0.20”
-Correlation coefficient for negotiation behavior F: “0.20”
The correlation coefficient is a value indicating the correlation between “success / failure of negotiation (naturally, the correlation coefficient is“ 1 ”)” and “presence / absence of execution of each negotiation action A to F” with respect to “success / failure of negotiation”. The larger the number (“1” is completely matched, “0” is completely unmatched), the higher the correlation between the execution of the negotiation action and the success or failure of the negotiation. In other words, it is shown that the negotiation behavior having a higher correlation coefficient is more effectively linked to the conclusion of the negotiation behavior by executing.
The negotiation information server 20 sets a reference value in advance, and determines that the negotiation behavior with a correlation coefficient equal to or greater than the reference value is “effective negotiation behavior”. For example, when the reference value is “0.65”, the negotiation information server 20 determines that the negotiation actions B and C are effective for closing the negotiation.
Based on this result, the sales manager can instruct each salesperson to execute the business negotiation actions B and C at the time of business negotiations, and can expect an improvement in the business deal closing rate.

(1−2)商談行動の実行率と、商談成否との相関関係の解析
以上、商談行動の実行の有無と、商談成否との相関係数の計算について説明した。これに対し、以下、商談行動の実行率と、商談成否との相関関係の計算について説明する。
この商談行動の実行率とは、販売員が、商談行動の全実行機会のうち、その商談行動をどのくらいの割合で実行したかを示す指標である。
例えば、販売員は、商談成約のために必要な各項目(問題の背景、顧客の課題、想定解決策等)を顧客から聞き出す。これらの聞き出すことが必要な項目が10項目あり、販売員が実際に聞き出した項目が8項目であった場合、このときの商談行動の実行率は、8÷10×100=80%となる。
(1-2) Analysis of Correlation between Execution Rate of Negotiation Action and Success / Fairness of Negotiations The calculation of the correlation coefficient between the presence / absence of execution of the negotiation action and the success / failure of the negotiation has been described. On the other hand, the calculation of the correlation between the execution rate of the negotiation action and the success or failure of the negotiation will be described below.
The execution rate of the negotiation behavior is an index indicating how much the salesperson has executed the negotiation behavior among all execution opportunities of the negotiation behavior.
For example, the salesperson asks the customer about each item (background of the problem, customer's problem, assumed solution, etc.) necessary for closing the deal. If there are 10 items that need to be heard and the items actually heard by the salesperson are 8, the execution rate of the negotiation action at this time is 8 ÷ 10 × 100 = 80%.

図6は、その商談行動の実行率と商談成否との関係を示す図である。
図に示すように、商談情報サーバ20は、共有DBから上記の各商談の成否及びその各商談における各商談行動G、Hの実行率を抽出する。
図には、商談No.1〜20の商談ごとに、各商談の成否(1:成約、0:非成約)と、その各商談における商談行動G、Hの実行率(0〜100%)とが示されている。
なお、これら商談行動G、Hは、同一の販売員が行った商談であってもよいし、複数の販売員が行った商談であってもよい。
FIG. 6 is a diagram showing the relationship between the execution rate of the negotiation behavior and the success or failure of the negotiation.
As shown in the drawing, the negotiation information server 20 extracts the success / failure of each of the above negotiations and the execution rate of each of the negotiation actions G and H in each of the negotiations from the shared DB.
The figure shows the negotiation number. For each of the negotiations 1 to 20, the success / failure of each negotiation (1: contract, 0: non-close) and the execution rate (0-100%) of the negotiation actions G and H in each negotiation are shown.
The business negotiation actions G and H may be business negotiations conducted by the same salesperson or may be business negotiations conducted by a plurality of salespersons.

商談情報サーバ20は、商談の成否及び各商談行動G、Hの実行率ごとに、各統計量(平均、標準偏差、分散(不偏分散)、相関係数等)を計算する。
図では、相関係数は、以下のように示されている(小数点第3位以下四捨五入)。
・商談行動Gの相関係数:「0.92」
・商談行動Hの相関係数:「0.52」
なお、この相関係数は、「商談の成否」に対する、「商談の成否(当然、相関係数は「1」となる)」及び「各商談行動G、Hの実行率」の相関を示す値であり、大きな数字(「1」で完全一致、「0」で完全不一致)であるほど、その商談行動の実行率が、商談の成否との相関が高いことを示している。すなわち、相関係数が高い商談行動ほど、その実行率を高くすることで、効果的に商談成約率を向上させることができる。
商談情報サーバ20は、基準値を予め設定しておき、その基準値以上の相関係数の商談行動を「効果的な商談行動である」と判断する。例えば、その基準値が「0.65」である場合、商談情報サーバ20は、商談行動Gが商談の成約に効果的であると判断する。
販売管理者は、この結果に基づいて、各販売員に対して、商談時に商談行動Gを実行するように指導を行うことにより、商談成約率の向上が期待できる。
The negotiation information server 20 calculates each statistic (average, standard deviation, variance (unbiased variance), correlation coefficient, etc.) for each success / failure of the negotiation and the execution rate of each negotiation behavior G, H.
In the figure, the correlation coefficient is shown as follows (rounded to two decimal places).
-Correlation coefficient of business negotiation behavior G: “0.92”
-Correlation coefficient for negotiation behavior H: “0.52”
The correlation coefficient is a value indicating the correlation between “success / failure of negotiation (naturally, the correlation coefficient is“ 1 ”)” and “execution rate of each negotiation action G and H” with respect to “success / failure of negotiation”. The larger the number (“1” is a complete match, “0” is a complete match), the higher the correlation between the execution rate of the negotiation action and the success or failure of the negotiation. In other words, the negotiation rate can be effectively improved by increasing the execution rate of the negotiation behavior having a higher correlation coefficient.
The negotiation information server 20 sets a reference value in advance, and determines that the negotiation behavior with a correlation coefficient equal to or greater than the reference value is “effective negotiation behavior”. For example, when the reference value is “0.65”, the negotiation information server 20 determines that the negotiation action G is effective for closing the negotiation.
Based on this result, the sales manager can instruct each salesperson to execute the negotiation action G at the time of the negotiation, and can expect an improvement in the deal closing rate.

(2)販売員による商談の成約予測値(0〜100%)と成約実績値(成約/非成約)との関係
商談情報サーバ20は、販売員により予測された成約の可能性を示す成約予測値と、実際の商談の成否との間の相関係数(0〜1、1は完全一致)から、乖離値(0〜1、1は完全乖離)を販売員ごとに求める。この乖離値の低い販売員ほど、商談の成否における自身の予測と実際の結果との乖離が小さく、その販売員による商談の成否の予測の信頼性が高いと判断できる。
また、商談情報サーバ20は、販売員による商談の成約予測値において、どの値が予測されたとき(どの値以上を予測したときに)に実際に成約となる可能性が高いかを判定する。このことから、販売管理者側は、成約予測値に基づいて、実際の商談の成否を高い精度で予測することができ、商品の発注等の今後のスケジュールを容易に作成することが可能となる。
以下、このような販売員による商談の成約の予測と、実際の成否とから、各販売員による予測の精度を求めるときの販売管理システムの動作について説明する。
(2) Relationship between the sales contract sales forecast value (0 to 100%) and the actual sales contract value (sales / non-sales) The sales information server 20 shows the sales contract forecast predicted by the sales staff. A divergence value (0 to 1, 1 is a complete divergence) is obtained for each salesperson from a correlation coefficient (0 to 1, 1 is a complete match) between the value and the actual success or failure of the negotiation. It can be determined that a salesperson with a lower divergence value has a smaller divergence between his / her prediction and the actual result in the success / failure of the negotiation, and the reliability of the prediction of success / failure of the negotiation by the salesperson is higher.
Further, the negotiation information server 20 determines which value is predicted in the predicted contract value of the negotiation by the salesperson (when more than the predicted value is predicted), it is highly likely that the contract is actually concluded. From this, the sales manager can predict the success or failure of actual negotiations with high accuracy based on the predicted contract value, and can easily create future schedules such as product orders. .
Hereinafter, the operation of the sales management system when the accuracy of prediction by each salesperson is obtained from the prediction of the closing of the negotiations by the salesperson and the actual success / failure will be described.

(2−1)成約予測値と成約実績値との乖離値の算出
販売管理者は、各販売員に対して、その販売員がそれぞれ担当する現在進行中の商談成約の可能性の程度(確率)を予測させる。この販売員が予測した成約の可能性の程度を、以下、成約予測値という。
各販売員は、販売員端末10を用いて、その成約予測値を商談情報として商談情報サーバ20に登録する。
商談情報サーバ20は、販売員ごとに、その販売員が担当した商談の成約予測値と、その実際の成否(以下、成約実績値)とを共有DBから抽出する。
(2-1) Calculation of the divergence value between the predicted contract value and the actual contract value The sales manager asks each salesperson the degree of the probability of the current business negotiation that the salesperson is in charge of (probability ). The degree of contract possibility predicted by the salesperson is hereinafter referred to as a contract predicted value.
Each salesperson uses the salesperson terminal 10 to register the predicted contract value in the business negotiation information server 20 as business negotiation information.
The business negotiation information server 20 extracts, for each salesperson, the predicted contract value of the business negotiation handled by the salesperson and the actual success / failure (hereinafter, the actual sales result value) from the shared DB.

図7は、ある販売員が担当した商談の成約予測値と成約実績値との関係を示す図である。この図に示した商談は、全て同一の販売員により行われたものである。
前述したように、販売員は、販売員端末10を用いて、成約/非成約の結果が出る前に成約予測値(0〜100)を入力し、商談情報サーバ20に登録する。販売員は、成約の可能性が高いと予測した商談に対しては高い成約予測値(100に近い値)を入力し、逆に成約の可能性が低いと予測した商談に対しては低い成約予測値(0に近い値)を入力する。
FIG. 7 is a diagram illustrating the relationship between the contract predicted value and the contract actual value of a business deal with a certain salesperson. The business negotiations shown in this figure are all conducted by the same salesperson.
As described above, the salesperson uses the salesperson terminal 10 to input the contract predicted value (0 to 100) before the result of contract / non-contract is obtained, and registers it in the negotiation information server 20. The salesperson inputs a high contracted forecast value (a value close to 100) for a deal that is predicted to have a high probability of closing, and conversely a low contract for a deal that is predicted to have a low probability of closing. Enter the predicted value (value close to 0).

次に、商談情報サーバ20は、成約予測値及び成約実績値の各統計量(平均、標準偏差、分散(不偏分散)、相関係数等)をそれぞれ計算する。
なお、この相関係数は成約実績値に対するものであり、成約実績値に対する成約予測値の相関係数の値が高いほど(「1」に近いほど)、この販売者による予測が、実際の商談の成否と近いものであることを示す。
Next, the negotiation information server 20 calculates each statistical quantity (average, standard deviation, variance (unbiased variance), correlation coefficient, etc.) of the forecasted deal value and the actual deal value.
This correlation coefficient is for the actual contract value. The higher the correlation coefficient value of the predicted contract value for the actual contract value (the closer it is to “1”), the more the forecast by this seller It shows that it is close to success or failure.

次に、商談情報サーバ20は、商談の成否の乖離値を計算する。
この商談成否の乖離値とは、販売員が予測した商談の成否が実際の商談の成否とどれくらいかけ離れているかを示す指標であって、次式(A)で計算される。
(商談成否の乖離値)=(1−(成約予測値の相関係数))×100 ・・・(A)
この商談成否の乖離値は、0から100までの値をとり、販売者が実際の商談成否と同様の予測をした割合が高い場合には0に近い値となり、一方、かけ離れた予測をした場合、100に近い値となる。
例えば、図7に示す例では、成約実績値に対する成約予測値の相関係数は、0.81(小数点第3位四捨五入)であるので、商談情報サーバ20は、
(商談完了時期の乖離値)=(1−0.81)×100=19
と算出する。
Next, the negotiation information server 20 calculates the divergence value of the success / failure of the negotiation.
The divergence value of the success / failure of the negotiation is an index indicating how far the success / failure of the negotiation predicted by the salesperson is different from the success / failure of the actual negotiation, and is calculated by the following formula (A).
(Difference value of negotiation success / failure) = (1− (correlation coefficient of predicted contract value)) × 100 (A)
The divergence value of the success / failure of the negotiation takes a value from 0 to 100, and when the ratio of the seller predicting the same as the success / failure of the actual negotiation is high, the value is close to 0. , A value close to 100.
For example, in the example shown in FIG. 7, the correlation coefficient of the contract predicted value with the actual contract value is 0.81 (rounded to the second decimal place).
(Deviation value of negotiation completion time) = (1−0.81) × 100 = 19
And calculate.

このように、商談情報サーバ20は、販売員が予測した商談の成否と、実際の成否とから、その販売員による商談成否の予測の精度を乖離値として算出するので、販売管理者は、各販売員による予測の精度を考慮して商談の成否を推定することができ、人員配置、見積もり、及び発注の有無等、今後の計画を容易にたてることが可能となる。   In this way, the negotiation information server 20 calculates the accuracy of the negotiation success / failure prediction by the salesperson as a deviation value from the success / failure of the negotiation predicted by the salesperson and the actual success / failure. The success / failure of the negotiation can be estimated in consideration of the accuracy of the prediction by the salesperson, and it becomes possible to easily make future plans such as personnel assignment, estimation, and presence / absence of an order.

(2−2)商談の成否の推定
(2−1)では、商談情報サーバ20は、ある販売員による商談成否の予測の確かさを示す乖離値を算出した。これに対し、この(2−2)では、商談情報サーバ20は、ある販売員の成約予測値において、どの値の範囲で予測したときに成約の可能性が高く、どの値の範囲で予測したときに成約の可能性が低いかを導出し、その販売員による商談成否の予測の精度について判定する。なお、この(2−2)では、一例として、ある同一の販売員が図7に示すような成約予測値を予測し、結果としてその予測した商談において図7に示す成約実績値となったものとする。
(2-2) Estimating Success / Failure of Negotiations In (2-1), the negotiation information server 20 calculates a divergence value indicating the certainty of the prediction of success / failure of a negotiation by a certain salesperson. On the other hand, in (2-2), the negotiation information server 20 has a high probability of contracting when predicting in a range of values in a predicted sales value of a certain salesperson, and predicting in a range of values Sometimes it is determined whether the probability of closing is low, and the accuracy of the prediction of the success or failure of the negotiation by the salesperson is determined. In (2-2), as an example, a certain salesperson predicts a contract predicted value as shown in FIG. 7, and as a result, in the predicted business negotiation, the contract actual value shown in FIG. 7 is obtained. And

図8は、成約予測値(X)と成約実績値(Y)とを線形回帰式で表したときの係数(a1、b1)を示す図である。なお、これらの係数は、線形回帰式を
Y=a1・X+b1
としたときの係数a1、b1である。
図には、成約予測値の係数aは0.0189…、定数項の係数bは−0.6769…と示されている。
また、図には、係数a1、b1の標準誤差はそれぞれ0.2141…、0.0032…、t値はそれぞれ−3.1613…、5.8108…、F値はそれぞれ9.9939…、33.7659…、検定は双方1%有意、有意確率はそれぞれ0.0054…、1.66402×10-5、95%信頼区間は下限がそれぞれ−1.1268…、0.0120…、上限がそれぞれ−0.2270…、0.0257…と示されている。
FIG. 8 is a diagram showing coefficients (a1, b1) when the contracted predicted value (X) and the contracted actual result value (Y) are expressed by a linear regression equation. These coefficients are expressed as linear regression equation Y = a1 · X + b1
Are the coefficients a1 and b1.
In the figure, the coefficient a of the contract predicted value is 0.0189..., And the coefficient b of the constant term is −0.6769.
Also, in the figure, the standard errors of the coefficients a1 and b1 are 0.2141..., 0.0032..., The t values are -3.61313, 5.8108, respectively, and the F values are 9.9939. .. 7659 ..., both tests are 1% significant, significance is 0.0054 ..., 1.66402 × 10-5 , 95% confidence interval is lower limit -1.1268 ..., 0.0120 ..., upper limit is respectively -0.2270 ..., 0.0257 ...

図9は、前述の線形回帰分析により求めた、各商談における成約実績値の理論値及び残差を示す図である。なお、この理論値は、図7に示す各商談の成約予測値及び成約実績値を用いて商談情報サーバ20が求めたものである。
また、図10は、前述の線形回帰分析により求めた、各成約予測値における成約実績値の理論値と、その理論値の95%信頼区間とを示す図である。この理論値及び信頼区間についても同様に図7の成約予測値及び成約実績値を用いて商談情報サーバ20が求めたものである。
FIG. 9 is a diagram illustrating the theoretical value and residual of the actual contract value in each negotiation, which is obtained by the linear regression analysis described above. The theoretical value is obtained by the negotiation information server 20 using the contract predicted value and the contract actual value of each negotiation shown in FIG.
FIG. 10 is a diagram showing the theoretical value of the actual contract value in each predicted contract value and the 95% confidence interval of the theoretical value obtained by the linear regression analysis described above. The theoretical value and the confidence interval are similarly obtained by the negotiation information server 20 using the predicted contract value and the actual contract value in FIG.

図に示すように、各成約予測値における成約実績値の理論値は以下に示すようになる(小数点第5位で四捨五入)。
・成約予測値「10」:−0.4879
・成約予測値「20」:−0.2988
・成約予測値「30」:−0.1097
・成約予測値「40」:0.0793
・成約予測値「50」:0.2683
・成約予測値「60」:0.4575
・成約予測値「70」:0.6465
・成約予測値「80」:0.8356
・成約予測値「90」:1.0247
・成約予測値「100」:1.2137
なお、この成約実績値の理論値は、各成約予測値(10〜100)で予測したときに推定される成約実績値(1:成約、0:非成約)を示す値であり、大きな数字であるほど、その成約予測値で予測したときに成約の可能性が高いことを示している。
商談情報サーバ20は、基準値を予め設定しておき、その基準値以上の成約実績値の理論値の成約予測値で予測したときに、「商談成約の可能性が高い」と判断する。例えば、その基準値を「0.65」であるとすると、商談情報サーバ20は、この例の販売員が成約予測値80〜100で予測したときに、現在進行中の商談が最終的には成約となる可能性が高いと判断する。
販売管理者は、この判断結果に基づいて、まだ成否の結果が出ていない商談に対しても、販売員の成約予測値からその商談の成否を推定することができ、商品の発注、販売員の配置等の商談に関する今後のスケジュールを容易にたてることが可能となる。
As shown in the figure, the theoretical value of the actual contract value in each predicted contract value is as follows (rounded to the fifth decimal place).
-Expected closing value “10”: −0.4879
-Expected contract value “20”: −0.2988
-Expected closing value “30”: −0.1097
-Expected contract value “40”: 0.0793
-Expected closing value “50”: 0.2683
-Expected closing value “60”: 0.4575
・ Conclusion prediction value “70”: 0.6465
-Expected closing value “80”: 0.8356
-Expected closing value “90”: 1.0247
・ Prediction value “100”: 1.2137
The theoretical value of the actual contract value is a value indicating the actual contract value (1: contract, 0: non-contract) that is estimated when each predicted contract value (10 to 100) is predicted. The more it shows, the higher the probability of contracting when forecasting with that contracted forecast value.
The negotiation information server 20 sets a reference value in advance, and determines that “the probability of a negotiation is high” when predicting with a contract predicted value of the theoretical value of the contract actual value greater than the reference value. For example, if the reference value is “0.65”, the business negotiation information server 20 finally determines that the business negotiation that is currently in progress when the salesperson in this example predicts with a contract predicted value of 80 to 100. Judge that there is a high probability of closing.
Based on the result of this decision, the sales manager can estimate the success / failure of the negotiation from the sales contract's predicted value even for a negotiation that has not yet been closed. It is possible to easily set up future schedules for business negotiations such as arrangements.

(3)スケジュール予測値とスケジュール実績値との関係
商談情報サーバ20は、販売員により予測された商談の終了時期(スケジュール予測値)と、商談終了の実際の時期(スケジュール実績値)との間の相関係数から、乖離値を販売員ごとに求める。この乖離値の低い販売員ほど、そのスケジュール予測値とスケジュール実績値との乖離が小さく、その販売員による商談の終了時期の予測の信頼性が高いと判断できる。
また、商談情報サーバ20は、その乖離値を用いて、現在進行中の商談の終了時期を推定する。このようにして、販売管理者側は、現在進行中の商談の終了時期を推定でき、商品の発注時期等の今後のスケジュールを容易に作成することが可能となる。
(3) Relationship between Schedule Predicted Value and Schedule Actual Value The negotiation information server 20 determines between the end time (scheduled predicted value) of the negotiation predicted by the salesperson and the actual time (schedule actual value) of the end of the negotiation. The divergence value is obtained for each salesperson from the correlation coefficient. It can be determined that the salesperson with a lower divergence value has a smaller divergence between the schedule prediction value and the schedule actual value, and the salesperson has a higher reliability in predicting the end time of the negotiation.
Further, the negotiation information server 20 estimates the end time of the ongoing negotiation using the divergence value. In this way, the sales manager side can estimate the end time of a business negotiation that is currently in progress, and can easily create a future schedule such as a product ordering time.

(3−1)スケジュール予測値と、スケジュール実績値との乖離値の算出
販売管理者は、各販売員に対して、その販売員がそれぞれ担当する現在進行中の商談が完了するまでに要する現時点からの時間を予測させる。この販売員が予測した時間を、以下、スケジュール予測値という。
各販売員は、販売員端末10を用いて、商談情報としてそのスケジュール予測値を商談情報サーバ20に登録する。
商談情報サーバ20は、共有DB23から、販売員ごとに、その販売員が担当した商談のスケジュール予測値と、その予測した時点から実際に完了(成約/非成約)までに要した時間(以下、スケジュール実績値)とを抽出する。
(3-1) Calculation of Deviation Value between Schedule Predicted Value and Schedule Actual Value The sales manager has the current time required for each salesperson to complete the current business negotiation that the salesperson is in charge of. To predict the time from Hereinafter, the time predicted by the salesperson is referred to as a schedule prediction value.
Each salesperson uses the salesperson terminal 10 to register the schedule prediction value as the negotiation information in the negotiation information server 20.
The business negotiation information server 20 receives, from the shared DB 23, for each salesperson, the schedule estimate value of the business negotiation handled by the salesperson and the time required from the predicted time to the actual completion (contract / non-contract) Schedule actual value).

図11は、ある販売員が担当した商談のスケジュール予測値とスケジュール実績値との関係を示す図である。この図に示した商談は、全て同一の販売員により行われたものである。
前述したように、販売員は、販売員端末10を用いて、商談が完了する前にスケジュール予測値(0よりも大きな正数)を入力し、商談情報サーバ20に登録する。販売員は、商談完了までに長い時間がかかると予測するほど、このスケジュール予測値に高い値を入力し、逆に短期間で商談が完了すると予測すれば、低い値(0に近い値)を入力する。例えば、このスケジュール予測値は、図に示すように、商談完了までに要すると予測される日数であってもよい。
FIG. 11 is a diagram illustrating a relationship between a schedule predicted value and a schedule actual value of a business deal handled by a certain salesperson. The business negotiations shown in this figure are all conducted by the same salesperson.
As described above, the salesperson uses the salesperson terminal 10 to input a schedule prediction value (a positive number greater than 0) before the negotiation is completed, and registers it in the negotiation information server 20. The salesperson predicts that it will take a long time to complete the negotiation. If the salesperson predicts that the negotiation will be completed in a short period of time, a low value (a value close to 0) will be obtained. input. For example, the schedule prediction value may be the number of days predicted to be required for the completion of the negotiation as shown in the figure.

次に、商談情報サーバ20は、スケジュール予測値及びスケジュール実績値の各統計量(平均、標準偏差、分散(不偏分散)、相関係数等)をそれぞれ計算する。
なお、この相関係数はスケジュール実績値に対するものであり、スケジュール予測値の相関係数の値が高いほど、この販売者による商談の完了時期の予測が、実際の完了時期と近いものであることを示す。
Next, the negotiation information server 20 calculates each statistic (average, standard deviation, variance (unbiased variance), correlation coefficient, etc.) of the schedule prediction value and the schedule performance value.
Note that this correlation coefficient is for the schedule actual value, and the higher the correlation coefficient value of the schedule prediction value, the closer the forecast of the completion time of the negotiation by the seller is closer to the actual completion time. Indicates.

次に、商談情報サーバ20は、商談完了時期の乖離値を計算する。
この商談完了時期の乖離値とは、販売員の予測が実際の商談完了時期とどれくらいかけ離れているかを示す指標であって、次式(B)で計算される。
(商談完了時期の乖離値)=(1−(スケジュール予測値の相関係数))×100
・・・(B)
この商談完了時期の乖離値は、0から100までの値をとり、販売者が実際の完了時期に近い予測をした場合には0に近い値となり、一方、かけ離れた予測をした場合、100に近い値となる。
例えば、図11に示す例では、スケジュール実績値に対するスケジュール予測値の相関係数は、0.43(小数点第3位四捨五入)であるので、商談情報サーバ20は、
(商談完了時期の乖離値)=(1−0.43)×100=57
と算出する。
Next, the negotiation information server 20 calculates the divergence value of the negotiation completion time.
The divergence value of the negotiation completion time is an index indicating how far the salesperson's prediction is from the actual negotiation completion time, and is calculated by the following formula (B).
(Deviation value of negotiation completion time) = (1− (correlation coefficient of schedule prediction value)) × 100
... (B)
The divergence value of the negotiation completion time takes a value from 0 to 100. When the seller makes a prediction close to the actual completion time, the divergence value is close to 0. A close value.
For example, in the example shown in FIG. 11, the correlation coefficient of the schedule predicted value with respect to the schedule actual value is 0.43 (rounded to the second decimal place).
(Different value of negotiation completion time) = (1−0.43) × 100 = 57
And calculate.

このように、商談情報サーバ20は、販売員が予測した商談の完了までに要する時間と、実際に完了までに要した時間とから、その販売員による商談完了時期の予測の精度を乖離値として算出するので、販売管理者は、各販売員による予測の確かさに基づいて、商談完了の時期を推定することができ、人員配置等、今後の計画を容易にたてることが可能となる。   In this way, the negotiation information server 20 uses the time required for the completion of the negotiation as predicted by the salesperson and the time required for the completion of the negotiation as the deviation value by the accuracy of the prediction of the negotiation completion time by the salesperson. Since the calculation is made, the sales manager can estimate the timing of completion of the negotiation based on the certainty of the prediction by each salesperson, and can easily make future plans such as personnel assignment.

(3−2)商談の完了時期の推定
ここでは、商談情報サーバ20は、ある販売員のスケジュール予測値とスケジュール実績値との線形回帰分析を行い、その販売員が予測した商談の完了時期に基づいて、実際の商談の完了時期を推定する。なお、ここでは、一例として、ある同一の販売員が図11に示すようなスケジュール予測値を予測し、結果としてその予測した商談において図11に示すスケジュール実績値となったものとする。
(3-2) Estimating Completion Time of Negotiations Here, the negotiation information server 20 performs a linear regression analysis of a certain salesperson's schedule prediction value and schedule actual value, and at the completion time of the negotiations predicted by the salesperson. Based on this, the completion time of the actual negotiation is estimated. Here, as an example, it is assumed that a certain salesperson predicts a schedule prediction value as shown in FIG. 11 and results in the schedule actual value shown in FIG. 11 in the predicted negotiation.

図12は、スケジュール予測値(X)とスケジュール実績値(Y)とを線形回帰式で表したときの係数(a2、b2)を示す図である。なお、これらの係数は、線形回帰式をY=a2X+b2としたときのa2、b2である。
図には、成約予測値の係数a2は18.4131…、定数項の係数b2は0.4443…と示されている。
また、図には、係数a2、b2の標準誤差はそれぞれ8.3594…、0.2216…、t値はそれぞれ2.2026…、2.0053…、F値はそれぞれ4.8517…、4.0212…、検定は双方5%有意、有意確率はそれぞれ0.0408…、0.0602、95%信頼区間は下限がそれぞれ0.8505…、−0.0211…、上限がそれぞれ35.9756…、0.0909…と示されている。
FIG. 12 is a diagram showing coefficients (a2, b2) when the schedule prediction value (X) and the schedule performance value (Y) are expressed by a linear regression equation. These coefficients are a2 and b2 when the linear regression equation is Y = a2X + b2.
In the figure, the coefficient a2 of the contract predicted value is 18.4131... And the coefficient b2 of the constant term is 0.4443.
Also, in the figure, the standard errors of the coefficients a2 and b2 are respectively 8.5949..., 0.2216..., T values are 2.026..., 2.0053. 0212 ..., both tests are 5% significant, significance is 0.0408 ..., 0.0602, 95% confidence intervals are lower limit 0.8505 ..., -0.0211 ..., upper limit 35.9756 ..., respectively. 0.0909...

図13は、前述の線形回帰分析により求めた、各商談におけるスケジュール実績値の理論値及び残差を示す図である。なお、この理論値は、図11に示す各商談のスケジュール予測値及びスケジュール実績値を用いて商談情報サーバ20が求めたものである。
また、図14は、前述の線形回帰分析により求めた、各スケジュール予測値におけるスケジュール実績値の理論値と、その理論値の95%信頼区間とを示す図である。この理論値及び信頼区間についても同様に図7のスケジュール予測値及びスケジュール実績値を用いて商談情報サーバ20が求めたものである。
FIG. 13 is a diagram showing a theoretical value and a residual of the schedule actual value in each negotiation obtained by the linear regression analysis described above. This theoretical value is obtained by the negotiation information server 20 using the schedule predicted value and schedule result value of each negotiation shown in FIG.
FIG. 14 is a diagram showing the theoretical value of the schedule performance value in each schedule prediction value and the 95% confidence interval of the theoretical value obtained by the linear regression analysis described above. The theoretical value and the confidence interval are also obtained by the negotiation information server 20 using the schedule prediction value and the schedule performance value of FIG.

図に示すように、各スケジュール予測値におけるスケジュール実績値の理論値は以下に示すようになる(小数点第5位で四捨五入)。
・スケジュール予測値「15」:25.0788
・スケジュール予測値「30」:31.7446
・スケジュール予測値「45」:38.4102
・スケジュール予測値「60」:45.0760
・スケジュール予測値「90」:58.4074
このスケジュール実績値の理論値は、各スケジュール予測値(15〜90)で予測したときに推定されるスケジュール実績値を示す値である。
例えば、その販売員が、現在進行中の商談が、あと「15」日で完了すると予測したとき、実際にこの商談が完了するのは約「25」日後であると推定される。
販売管理者は、この推定結果に基づいて、まだ成否の結果が出ていない商談に対しても、販売員のスケジュール予測値からその商談の完了時期を推定することができ、商品の発注、販売員の配置等の商談に関する今後のスケジュールを容易にたてることが可能となる。
As shown in the figure, the theoretical value of the schedule actual value in each schedule prediction value is as follows (rounded to the fifth decimal place).
Schedule predicted value “15”: 25.0788
Schedule predicted value “30”: 31.7446
Schedule predicted value “45”: 38.4102
Schedule predicted value “60”: 45.0760
Schedule predicted value “90”: 58.4074
The theoretical value of the schedule actual value is a value indicating the schedule actual value estimated when predicted by each schedule predicted value (15 to 90).
For example, when the salesperson predicts that an ongoing business negotiation will be completed in “15” days, it is estimated that this business negotiation is actually completed in about “25” days.
Based on this estimation result, the sales manager can estimate the completion time of the negotiation from the forecasted value of the salesperson for the negotiation that has not yet been successful. It will be possible to easily set up future schedules for business negotiations such as staffing.

(4)売上額の推定
商談情報サーバ20は、ある販売員が担当する商談の成約率実績値と、その商談の成約金額とから、線形回帰分析を用いて現在進行中の商談の売上額を推定する。
さらに、商談情報サーバ20は、推定した商談の終了時期を用いて、前述の推定した売上額のうち、ある一定の期間内に成約する可能性の高い商談の売上額を抽出し、最終的な売上額を推定する。このようにして、販売管理側は、現在進行中の商談の売上額を精度よく推定できるので、今後のスケジュールを容易に作成することが可能となる。
(4) Estimating the Sales Amount The negotiation information server 20 calculates the sales amount of the ongoing negotiation using linear regression analysis from the actual value of the closing rate of the negotiation handled by a salesperson and the closing price of the negotiation. presume.
Further, the negotiation information server 20 uses the estimated closing time of the negotiation to extract the sales amount of the negotiations that are likely to be closed within a certain period from the estimated sales amount described above. Estimate the sales amount. In this way, the sales management side can accurately estimate the sales amount of the ongoing business negotiation, so it is possible to easily create a future schedule.

図15は、現在進行中の各商談(商談NO.1〜10)のスケジュール予測値と、その商談の経過日数と、その商談の成約予測値と、その商談の成約金額とを示す図である。
このスケジュール予測値とは、販売員が自身の担当する商談の開始から完了までに要する時間を予測したものである。
また、前述の成約金額とは、各商談が成約したときに顧客から支払われる金額を示す。
例えば、この図の例では、No.1の商談は、担当販売員により商談開始から終了までに「60」日を要すると予測され、現時点では「10」日経過していることが示されている。また、このNo.1の商談は、その担当販売員によりその成約の確率が「30」%と予測され、その成約時の支払い金額は「1,000,000」円であることが示されている。
以下、この図に示された値と、以下に示す図16〜図20を用いて説明を進めていくが、これら、各図における商談No.は共通であるものとする。
FIG. 15 is a diagram illustrating a schedule prediction value of each business negotiation (business negotiations No. 1 to 10) that is currently in progress, the number of elapsed days of the business negotiation, a contract prediction value of the business negotiation, and a contract closing price of the business negotiation. .
The schedule prediction value is a prediction of the time required from the start to the completion of the negotiation that the salesperson is in charge of.
The above-mentioned closing price indicates the amount paid by the customer when each business deal is closed.
For example, in the example of FIG. The first sales negotiation is predicted by the salesperson in charge to take “60” days from the start to the end of the business negotiation, and it is shown that “10” days have passed. In addition, this No. The sales negotiation for 1 is predicted by the salesperson in charge to be “30”%, and the payment amount at the time of closing is “1,000,000” yen.
Hereinafter, the description will be made with reference to the values shown in this figure and FIGS. 16 to 20 shown below. Are common.

(4−1)成約予測を用いた商談の成約金額の推定
最初に、線形回帰分析により成約予測値に対する成約実績値の理論値を求め、この求めた成約実績値の理論値を用いて、現在進行中の商談の成約金額を推定する。
(4-1) Estimating the closing price of a deal using a contracted forecast First, the theoretical value of the actual contract value for the contracted forecast value is obtained by linear regression analysis. Estimate the value of a closed deal.

図16は、各商談の成約予測値と、各商談の成約実績値の理論値と、その理論値の95%信頼区間とを示す図である。
この成約実績値の理論値は、商談情報サーバ20が図8に示す係数を用いて線形回帰分析により求めたものである。
FIG. 16 is a diagram illustrating a contracted predicted value of each negotiation, a theoretical value of a contract actual value of each negotiation, and a 95% confidence interval of the theoretical value.
The theoretical value of the actual closing value is obtained by the linear regression analysis using the coefficient shown in FIG.

図17は、各商談における成約金額と、その各商談の成約実績値の理論値と、その各商談の予測金額(1)とを示す図である。
この予測金額(1)とは、商談情報サーバ20が、現在進行中の商談の成約金額と、その商談の成約実績値の理論値とを乗じて算出した値であり、その進行中の商談から結果として得られることが予測される金額を示す。
ただし、成約実績値の理論値が「0」以下であった場合、商談情報サーバ20は、その理論値を「0」として予測金額を計算するものとする。例えば、図に示すNo.1の商談では、成約実績値の理論値は「−0.109…」であるので前述したように「0」とし、
予測金額(1)=成約金額「1,000,000円」×成約実績値の理論値「0」=0
となる。
FIG. 17 is a diagram illustrating the contract price in each negotiation, the theoretical value of the actual contract value of each negotiation, and the predicted price (1) of each negotiation.
The predicted amount (1) is a value calculated by the negotiation information server 20 by multiplying the closing amount of the ongoing negotiation by the theoretical value of the actual closing value of the negotiation. Indicates the amount of money expected to be obtained as a result.
However, when the theoretical value of the actual contract value is “0” or less, the negotiation information server 20 calculates the predicted amount with the theoretical value as “0”. For example, as shown in FIG. In the negotiation of 1, the theoretical value of the actual contract value is “−0.109...”, So “0” as described above,
Forecast amount (1) = contract amount “1,000,000 yen” × contract actual value “0” = 0
It becomes.

(4−2)スケジュール予測を用いた商談の成約金額の推定
図18は、各商談のスケジュール予測値と、各商談のスケジュール実績値の理論値と、その理論値の95%信頼区間とを示す図である。
このスケジュール実績値の理論値は、商談情報サーバ20が図12に示す係数を用いて線形回帰分析により求めたものである。
(4-2) Estimating the closing price of a negotiation using schedule prediction FIG. 18 shows a schedule prediction value of each negotiation, a theoretical value of a schedule actual value of each negotiation, and a 95% confidence interval of the theoretical value. FIG.
The theoretical value of the schedule result value is obtained by the linear regression analysis by the negotiation information server 20 using the coefficients shown in FIG.

図19は、各商談のスケジュール予測値と、各商談のスケジュール実績値の理論値と、各商談の現在の経過日数と、商談完了までの予測日数とを示す図である。
この各商談のスケジュール予測値及びスケジュール実績値の理論値は、図18に示す値と同様のものであり、経過日数は図15に示す値と同様のものである。また、この商談完了までの予測日数は、各商談が現時点から完了までに要する予測日数を示す値であって、商談情報サーバ20は、前述のスケジュール実績値の理論値から経過日数を減じることで算出する。なお、商談情報サーバ20は、経過日数がスケジュール実績値の理論値を超えた商談に対しては、その商談完了までの予測日数を「0」とする。
FIG. 19 is a diagram illustrating the schedule predicted value of each negotiation, the theoretical value of the schedule actual value of each negotiation, the current elapsed days of each negotiation, and the predicted days until the negotiation is completed.
The theoretical value of the schedule predicted value and schedule actual value of each negotiation is the same as the value shown in FIG. 18, and the number of elapsed days is the same as the value shown in FIG. Further, the estimated number of days until the negotiation is completed is a value indicating the estimated number of days required for each negotiation to be completed from the present time. The negotiation information server 20 subtracts the elapsed days from the theoretical value of the schedule actual value described above. calculate. The negotiation information server 20 sets “0” as the predicted number of days until the negotiation is completed for a negotiation whose elapsed days exceed the theoretical value of the schedule performance value.

図20は、各商談の商談完了までの予測日数と、予測金額(1)と、予測金額(2)とを示す図である。この商談完了までの予測日数は、図19の値と同様のものであり、予測金額(1)は、図17に示す値と同様である。
また、予測金額(2)は、期間を決めて売上を計算するときの売上の予測金額であって、予測金額(1)の値に、現時点から商談完了までの予測日数を反映させて求めたものである。
例えば、商談開始時点から30日後までの売上を計算するとき、商談情報サーバ20は、予め算出した予測金額(1)のうち、商談完了までの予測日数が「30日」以内の商談の予測金額を抽出して予測金額(2)とし、売上額を算出する。
図20の例で説明すると、予測金額(1)では、No.2、3、5〜8、10の商談のうち、No.2の商談が商談完了までの予測日数が「30日」を越えているので、「662,392円」であった予測金額(1)を、予測金額(2)では「0円」と算出する。
FIG. 20 is a diagram illustrating the estimated number of days until the negotiation for each negotiation, the predicted amount (1), and the predicted amount (2). The predicted number of days until the negotiation is completed is the same as the value shown in FIG. 19, and the predicted amount (1) is the same as the value shown in FIG.
The forecast amount (2) is the forecast amount of sales when calculating sales by determining the period, and the forecast amount (1) is obtained by reflecting the forecast days from the present time until the completion of the negotiation. Is.
For example, when calculating sales up to 30 days after the start of the negotiation, the negotiation information server 20 calculates the predicted amount of the negotiation whose predicted number of days until the completion of the negotiation is “30 days” or less from the calculated predicted amount (1). Is extracted as the predicted amount (2), and the sales amount is calculated.
In the example of FIG. 20, in the predicted amount (1), No. Of the negotiations 2, 3, 5-8, 10 Since the number of forecast days until the negotiation is completed for “No. 2” exceeds “30 days”, the forecast amount (1) that was “662,392 yen” is calculated as “0 yen” in the forecast amount (2). .

このように、商談情報サーバ20は、商談完了までの予測日数に基づいて、ある一定の期間内に成立する可能性の高い商談の予測金額のみを合算するので、ある一定の期間内の売上(例えば6月分の売上等)を容易に、かつ精度よく予測することが可能となる。   In this manner, the negotiation information server 20 adds only the predicted amounts of the negotiations that are likely to be established within a certain period based on the estimated number of days until the negotiation is completed. For example, sales for June, etc.) can be predicted easily and accurately.

<実施形態のまとめ>
上記の販売員端末10、商談情報サーバ20、または販売管理者端末30は、主にCPUとメモリにロードされたプログラムによって実現される。ただし、それ以外の任意のハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによってこの装置またはサーバを構成することも可能であり、その設計自由度の高さは当業者には容易に理解されるところである。
また、上記の販売員端末10、商談情報サーバ20、または販売管理者端末30をソフトウェアモジュール群として構成する場合、このプログラムは、光記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、または半導体等の記録媒体に記録され、上記の記録媒体からロードされるようにしてもよいし、所定のネットワークを介して接続されている外部機器からロードされるようにしてもよい。
<Summary of Embodiment>
The salesperson terminal 10, the negotiation information server 20, or the sales manager terminal 30 is realized mainly by a program loaded on the CPU and the memory. However, it is also possible to configure this apparatus or server by a combination of any other hardware and software, and the degree of freedom in design is easily understood by those skilled in the art.
Further, when the salesperson terminal 10, the negotiation information server 20, or the sales manager terminal 30 is configured as a software module group, this program is an optical recording medium, a magnetic recording medium, a magnetooptical recording medium, a semiconductor, or the like. The program may be recorded on a recording medium and loaded from the above-described recording medium, or may be loaded from an external device connected via a predetermined network.

なお、上記の実施例は本発明の好適な実施の一例であり、本発明の実施例は、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形して実施することが可能となる。   The above-described embodiment is an example of a preferred embodiment of the present invention. The embodiment of the present invention is not limited to this embodiment, and various modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Is possible.

本実施の形態における販売管理システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the sales management system in this Embodiment. 各販売員が自身の商談情報を入力するためのテンプレートである入力ファイルの作成動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of creation operation | movement of the input file which is a template for each salesperson to input own negotiation information. 入力ファイル群の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an input file group. 販売管理システムによる商談情報の収集動作の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of collection operation | movement of the negotiation information by a sales management system. 商談情報サーバが共有DBで管理する情報であって、前述の商談行動の実行の有無と商談成否との関係を示す図である。It is the information managed by the business negotiation information server in the shared DB, and is a diagram showing the relationship between the execution / non-execution of the business negotiation action and the success / failure of the business negotiation. 商談行動の実行率と商談成否との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the execution rate of business negotiation action, and business negotiation success or failure. ある販売員が担当した商談の成約予測値と成約実績値との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the contract forecast value and the contract actual value of the negotiation which a certain salesperson took charge. 成約予測値と成約実績値とを線形回帰式で表したときの係数を示す図である。It is a figure which shows a coefficient when a contract predicted value and a contract actual value are represented by the linear regression type. 前述の線形回帰分析により求めた、各商談における成約実績値の理論値及び残差を示す図である。It is a figure which shows the theoretical value and residual of the contract actual value in each negotiation calculated | required by the above-mentioned linear regression analysis. 前述の線形回帰分析により求めた、各成約予測値における成約実績値の理論値と、その理論値の95%信頼区間とを示す図である。It is a figure which shows the theoretical value of the contract actual value in each contract prediction value calculated | required by the above-mentioned linear regression analysis, and the 95% confidence interval of the theoretical value. ある販売員が担当した商談のスケジュール予測値とスケジュール実績値との関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the schedule predicted value and schedule actual value of the negotiation which a certain salesperson took charge. スケジュール予測値とスケジュール実績値とを線形回帰式で表したときの係数を示す図である。It is a figure which shows a coefficient when a schedule prediction value and a schedule performance value are represented by the linear regression type. 線形回帰分析により求めた、各商談におけるスケジュール実績値の理論値及び残差を示す図である。It is a figure which shows the theoretical value and residual of the schedule performance value in each negotiation calculated | required by the linear regression analysis. 線形回帰分析により求めた、各スケジュール予測値におけるスケジュール実績値の理論値と、その理論値の95%信頼区間とを示す図である。It is a figure which shows the theoretical value of the schedule performance value in each schedule prediction value calculated | required by the linear regression analysis, and the 95% confidence interval of the theoretical value. 現在進行中の各商談のスケジュール予測値と、その商談の経過日数と、その商談の成約予測値と、その商談の成約金額とを示す図である。It is a figure which shows the schedule forecast value of each negotiation currently in progress, the number of days of the negotiation, the contract forecast value of the negotiation, and the contract amount of the negotiation. 各商談の成約予測値と、各商談の成約実績値の理論値と、その理論値の95%信頼区間とを示す図である。It is a figure which shows the contract predicted value of each negotiation, the theoretical value of the contract actual value of each negotiation, and the 95% confidence interval of the theoretical value. 各商談における成約金額と、その各商談の成約実績値の理論値と、その各商談の予測金額(1)とを示す図である。It is a figure which shows the contract amount in each negotiation, the theoretical value of the contract actual value of each negotiation, and the predicted amount (1) of each negotiation. 各商談のスケジュール予測値と、各商談のスケジュール実績値の理論値と、その理論値の95%信頼区間とを示す図である。It is a figure which shows the schedule predicted value of each negotiation, the theoretical value of the schedule performance value of each negotiation, and the 95% confidence interval of the theoretical value. 各商談のスケジュール予測値と、各商談のスケジュール実績値の理論値と、各商談の現在の経過日数と、商談完了までの予測日数とを示す図である。It is a figure which shows the schedule predicted value of each negotiation, the theoretical value of the schedule performance value of each negotiation, the present elapsed days of each negotiation, and the prediction days until negotiation completion. 各商談の商談完了までの予測日数と、予測金額(1)と、予測金額(2)とを示す図である。It is a figure which shows the forecast days until the negotiation completion of each negotiation, a predicted amount (1), and a predicted amount (2).

符号の説明Explanation of symbols

10 販売員端末
20 商談情報サーバ
30 販売管理者端末
100 ネットワーク
10 Salesperson terminal 20 Business negotiation information server 30 Sales manager terminal 100 Network

Claims (9)

顧客と商談を行う販売員により操作される販売員端末と、前記商談に係る情報を管理する商談情報サーバと、を有するシステムであって、
前記販売員端末は、
商談に係る情報を入力して、該入力した商談情報を前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、
前記販売員端末から受信した商談情報と実際の商談結果とをそれぞれ数値化したものを用いて線形回帰分析を行い、該分析結果に基づいて商談行動のスケジュールを作成することを特徴とする販売管理システム。
A salesperson terminal operated by a salesperson who conducts business negotiations with a customer, and a business negotiation information server that manages information related to the business negotiations,
The salesperson terminal
Enter information related to the negotiation, send the entered negotiation information to the negotiation information server,
The negotiation information server
Sales management, characterized in that linear regression analysis is performed using numerical values of the negotiation information received from the salesperson terminal and actual negotiation results, and a schedule of negotiation actions is created based on the analysis results system.
前記販売員端末は、前記販売員が商談時に行った行動内容を示す情報を前記商談情報として入力し、該入力情報を前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、前記販売員端末から受信した商談時の行動内容を示す情報と、該商談の実際の成否とに基づいて、商談成約の可能性が高い行動内容を特定することを特徴とする請求項1記載の販売管理システム。
The salesperson terminal inputs, as the negotiation information, information indicating the action content performed by the salesperson during the negotiation, and transmits the input information to the negotiation information server.
The negotiation information server is characterized in that, based on the information indicating the action content at the time of the negotiation received from the salesperson terminal and the actual success or failure of the negotiation, the action content having a high possibility of closing the deal is specified. The sales management system according to claim 1.
前記販売員端末は、前記販売員が商談時に行った行動の実行頻度を示す情報を前記商談情報として入力し、該入力情報を前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、前記販売員端末から受信した商談時の行動の実行頻度を示す情報と、該商談の実際の成否とに基づいて、商談成約の可能性が高い行動の実行頻度を特定することを特徴とする請求項1または2記載の販売管理システム。
The salesperson terminal inputs, as the negotiation information, information indicating an execution frequency of an action performed by the salesperson during the negotiation, and transmits the input information to the negotiation information server.
The negotiation information server specifies an execution frequency of an action having a high probability of closing a deal based on information indicating the execution frequency of the action at the time of the negotiation received from the salesperson terminal and the actual success or failure of the negotiation. The sales management system according to claim 1 or 2, characterized in that.
前記販売員端末は、前記商談情報として、前記販売員による、現在進行中の商談が成約となる確率を示す予測値を入力し、前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、前記販売員端末から受信した商談成約の予測確率と、前記商談の実際の成否との間の乖離を示す値を算出し、
該算出した乖離値に基づいて、商談成否の予測精度が高い販売員を特定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の販売管理システム。
The salesperson terminal inputs, as the negotiation information, a prediction value indicating the probability that the salesperson currently engaged will close the negotiation by the salesperson, and transmits it to the negotiation information server.
The negotiation information server calculates a value indicating a deviation between a prediction probability of the negotiation contract received from the salesperson terminal and an actual success or failure of the negotiation;
The sales management system according to any one of claims 1 to 3, wherein a salesperson who has a high accuracy in predicting the success or failure of the negotiation is specified based on the calculated divergence value.
前記商談情報サーバは、前記商談成約の予測確率を示す情報と、該商談の実際の成否との相関関係に基づいて、実際の商談成約の確率が一定値以上となった、前記商談成約となる予測確率の範囲を特定することを特徴とする請求項4記載の販売管理システム。   The negotiation information server is the negotiation agreement in which the probability of the actual negotiation agreement is a certain value or more based on the correlation between the information indicating the prediction probability of the negotiation agreement and the actual success or failure of the negotiation. The sales management system according to claim 4, wherein a range of prediction probabilities is specified. 前記販売員端末は、前記商談情報として、前記販売員による、現在進行中の商談が終了する時期を示す予測値を入力し、前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、前記販売員端末から受信した商談終了の予測時期と、前記商談の実際の終了時期との間の乖離を示す値を算出し、
該算出した乖離値に基づいて、商談の終了時期の予測精度が高い販売員を特定することを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の販売管理システム。
The salesperson terminal inputs, as the negotiation information, a predicted value indicating a time when the ongoing negotiation by the salesperson ends, and transmits the prediction value to the negotiation information server,
The negotiation information server calculates a value indicating a deviation between the predicted end time of the negotiation received from the salesperson terminal and the actual end time of the negotiation;
The sales management system according to any one of claims 1 to 5, wherein a salesperson with a high prediction accuracy of the end time of the negotiation is identified based on the calculated divergence value.
前記商談情報サーバは、前記商談終了の予測時期と、前記商談の実際の終了時期とを用いて、前記販売員による現在進行中の他の商談の終了時期を推定することを特徴とする請求項6記載の販売管理システム。   The said negotiation information server estimates the end timing of other negotiations currently in progress by the salesperson using the predicted end timing of the negotiation and the actual end timing of the negotiation. 6. The sales management system according to 6. 前記商談情報サーバは、現在進行中の1以上の商談が成約する前記販売員による予測確率と、該各商談の成約時の売上額と、前記商談成約となる予測確率の範囲とに基づいて、前記1以上の商談の成約時の売上合計額を推定することを特徴とする請求項5から7のいずれか1項に記載の販売管理システム。   The negotiation information server is based on a prediction probability by the salesperson that one or more ongoing negotiations are closed, a sales amount at the time of closing each of the negotiations, and a range of the prediction probability that the negotiation is closed. The sales management system according to claim 5, wherein a total sales amount at the time of closing the one or more business negotiations is estimated. 前記商談情報サーバは、さらに、前記現在進行中の1以上の商談が終了する前記販売員による予測時期と、前記推定した各商談の終了時期とを用いて、前記推定した売上合計額のうち、所定の時期までに売上可能な金額を推定することを特徴とする請求項8記載の販売管理システム。   The negotiation information server further uses the estimated time by the salesperson at which the one or more ongoing negotiations are completed and the estimated termination time of each of the estimated sales, 9. The sales management system according to claim 8, wherein an amount that can be sold by a predetermined time is estimated.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2008234013A (en) * 2007-03-16 2008-10-02 Hitachi Information Systems Ltd Inquiry management system and inquiry management program
JP2019175119A (en) * 2018-03-28 2019-10-10 三井住友海上火災保険株式会社 Sales operation management device, sales operation management program, and sales operation management system
JP2021076915A (en) * 2019-11-05 2021-05-20 株式会社ラムダシステム Care system, care plan preparation method and program

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