JP2019008530A - Business activity assisting system, business activity assisting method and business activity assisting program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、営業支援システム、営業支援方法、及び営業支援プログラムに関する。 The present invention relates to a sales support system, a sales support method, and a sales support program.
一般に、顧客に対する営業活動の内容は、最終的な契約成立に至る見込みの程度によって大きく異なる。したがって、営業活動の担当者が営業活動に関して十分な経験や技術を有していない場合、どのような行動をとるべきかを判断するため、営業活動に関する情報を収集することが必要である。しかし、営業活動の担当者は、有益な情報の取得に難儀しており、そのため営業活動を効率的に遂行できず、結果として失注につながっている場合が多い。 In general, the contents of sales activities for customers vary greatly depending on the degree to which a final contract will be concluded. Therefore, if the person in charge of sales activities does not have sufficient experience and skills regarding sales activities, it is necessary to collect information on sales activities in order to determine what action should be taken. However, the person in charge of sales activities has difficulty obtaining useful information, and as a result, the sales activities cannot be carried out efficiently, and as a result, it is often lost.
そこで、特許文献1のように、営業活動をプレ活動、見積、入札、及び契約といった複数の段階に分け、現在担当している案件から進捗状況を分析し、現在担当している案件と類似する案件を探索する方法が提案されている。
Therefore, as in
また、担当者が営業活動に有益な情報を取得する方法として、特許文献2のように、案件情報が役立ったかを担当者が選択し、多くの担当者が役立つと選択した案件情報を「役立ち度」が高い案件として、担当者へ通知する技術が開示されている。
In addition, as a method for acquiring information useful for sales activities, the person in charge selects whether or not the case information is useful as in
しかし、特許文献1では、担当者が自身に有益な類似案件を取得するために、現在の案件の特徴となるキーワード(顧客名、製品・サービス名等)で他の案件を検索することはできるが、検索の仕方によっては適切な案件を見逃す可能性がある。例えば、金融業界に属する顧客に対して、過去にクラウドサービスの提案がされたかを調べるために、検索キーワードを「金融」「クラウドサービス」等として類似する案件を検索したとしても、自身が担当する案件の内容や進捗状況によっては、適切な案件の情報が提示されない場合がある。また、営業活動の内容はその活動の段階(プロセス)によって大きく異なるので、特許文献1では、検索した過去の複数の案件の中から現在の案件の進捗状況と合致した営業活動を見つけるため、多くの工数が必要となる可能性がある。
However, in
一方、特許文献2によれば、営業活動のプロセスごとに現在の案件と類似する過去の案件を検索し、多くの担当者が役立つと選択した案件情報を、「役立ち度」が高い案件として通知することとしているが、担当者の属性(業界、職種等)によっては、案件を検索している担当者自身に役に立つ案件が検索されるとは限らない。
On the other hand, according to
本発明はこのような現状に鑑みてなされたものであり、その目的は、営業活動の担当者に対して有用な情報を確実に提供することが可能な営業支援システム、営業支援方法、及び営業支援プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a current situation, and an object of the present invention is to provide a sales support system, a sales support method, and a sales support system capable of reliably providing useful information to a person in charge of sales activities. The purpose is to provide support programs.
上記目的を達成するための本発明の一つは、営業活動に関する情報を提供する、プロセ
ッサ及びメモリを備える営業支援システムであって、所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する類似案件特定部と、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する営業プロセス分類部と、前記特定した営業活動のプロセスを示す情報を前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力部と、を備える。
One aspect of the present invention for achieving the above object is a sales support system including a processor and a memory for providing information on sales activities, and information on attributes of a person in charge of sales activities of a predetermined project. A similar case that identifies similar cases that are other cases similar to the predetermined case based on certain attribute information and a case sentence that is a sentence in which information of the predetermined case and other plural cases is recorded Corresponding to the sales activity process in the predetermined case, the identification unit, the sales process classification unit that identifies the sales activity process in the identified similar case based on the case text, and the information indicating the identified sales activity process And a suggestion information output unit for outputting.
本発明によれば、営業活動の担当者に対して有用な情報を確実に提供することができる。 According to the present invention, it is possible to reliably provide useful information to a person in charge of sales activities.
以下、本発明を実施するための形態を、図面を参照しつつ説明する。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
<<システム構成>>
図1は、本実施形態に係る営業支援システム102の構成の一例を示す図である。同図に示すように、営業支援システム102では、所定の案件(以下、対象案件という。)の営業活動を担当する担当者であるユーザ50(例えば、営業担当、システムエンジニア(SE:System Engineer))は、自身の属性に関する情報(以下、属性情報という。例え
ば、業界、職種。詳細は後述する。)をユーザ属性DB112(DB:データベース。以下同じ。)に登録する。すると、営業支援システム102は、対象案件に類似する他の案件(以下、類似案件という。)を、他のユーザ50が作成した営業活動の日報等の文章(以下、案件文章という。)に基づいて特定する。そして、営業支援システム102は所定の計算を行うことで、類似案件の案件文章から、類似案件の営業活動の結果(受注・失注・継続中等)や類似案件における営業活動のプロセス(受注活動、見積り、契約締結等)
を特定し、これらをユーザ50に提供する。このように、営業支援システム102は、ユーザ50の属性に基づいて類似案件を特定することで、ユーザ50の属性に即した類似案件を特定することができる。これにより、ユーザ50は、営業活動のプロセスごとに最適な営業活動を実施し、顧客に対してきめ細かい提案をすることができる。
<< System configuration >>
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a
Are identified and provided to the
具体的には、図1に示すように、営業支援システム102は、各ユーザ50が担当した案件を管理する案件管理サーバ103、類似案件を抽出する類似案件抽出サーバ106、類似案件の情報をユーザ50に提供する提案情報提供サーバ117、ユーザ50が属する会社等の組織が管理する情報処理装置(例えば、WEBサーバ)である自社サイト124、ユーザ50が属する組織と競合する他の組織(会社等)の組織が管理する情報処理装置(例えば、WEBサーバ)である競合サイト126(競合サイトA、競合サイトB)、及び、各ユーザ50が営業支援システム102にアクセスするために使用するユーザ端末101(例えば、パーソナルコンピュータ(PC: Personal Computer)、スマートフォン(Smartphone)、タブレット端末等)の各情報処理装置を含んで構成されている。
Specifically, as shown in FIG. 1, the
図2は、営業支援システム102における各情報処理装置(案件管理サーバ103、類似案件抽出サーバ106、提案情報提供サーバ117、ユーザ端末101、自社サイト124、及び競合サイト126)が備えるハードウェアの一例を説明する図である。同図に示すように、各情報処理装置は、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサ
51と、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)などの主記憶装置52と、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)などの補助記憶装置53と、キーボード、マウス、タッチパネルなどからなる入力装置54と、モニタ(ディスプレイ)などからなる出力装置55と、他の情報処理装置と通信を行う通信装置56とを備える。
FIG. 2 shows an example of hardware included in each information processing apparatus (the
<<機能>>
次に、各情報処理装置が備える機能について説明する。なお、以下に説明する各情報処理装置の機能は、各情報処理装置のハードウェアによって、もしくは、各情報処理装置のプロセッサが、プロセッサやメモリに記憶されている各プログラムを読み出して実行することにより実現される。また、これらのプログラムは、例えば、二次記憶デバイスや不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、SSDなどの記憶デバイス、又は、ICカード、SDカード、DVDなどの、計算機で読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納される。
<< Function >>
Next, functions provided in each information processing apparatus will be described. The functions of each information processing apparatus described below are performed by the hardware of each information processing apparatus or by the processor of each information processing apparatus reading and executing each program stored in the processor or memory. Realized. In addition, these programs are, for example, a secondary storage device, a nonvolatile semiconductor memory, a hard disk drive, a storage device such as an SSD, or a non-transitory data storage that can be read by a computer, such as an IC card, an SD card, or a DVD. Stored on media.
まず、案件管理サーバ103の機能について説明する。
<案件管理サーバ>
図1に示すように、案件管理サーバ103は、案件情報管理部104を備える。案件情報管理部104は、各ユーザ50が担当する又は担当した営業活動の各案件に関する情報(以下、案件情報という。)を管理する。案件情報は、案件情報DB105に記憶される。
ここで、案件情報DB105について説明する。
First, the function of the
<Item management server>
As shown in FIG. 1, the
Here, the
(案件情報DB)
図3は、案件情報DB105の一例を示す図である。同図に示すように、案件情報DB105は、案件ごとに割り当てられた識別子(以下、案件IDという。)が格納される案件ID401、案件ID401の案件における顧客の名称が格納される顧客名402、案件ID401の案件の名称が格納される案件名403、及び、案件ID401の案件において作成された日報等の文章(案件文章)が格納される日報404の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードから構成される。日報404には、案件文章に加えて、案件文章が作成された日付の情報が含まれていてもよい。
次に、類似案件抽出サーバ106の機能について説明する。
(Item information DB)
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the
Next, the function of the similar
<類似案件抽出サーバ>
図1に示すように、類似案件抽出サーバ106は、ユーザ登録処理部107、類似案件特定部108、営業結果分類部109、営業プロセス分類部110、及び関連情報取得部111の各機能を備える。
<Similar Item Extraction Server>
As illustrated in FIG. 1, the similar
ユーザ登録処理部107は、ユーザ50の属性情報を登録する。属性情報は、ユーザ属性DB112に格納される。
The user
(ユーザ属性DB)
ここで、ユーザ属性DB112について説明する。
図4は、ユーザ属性DB112の一例を示す図である。同図に示すように、ユーザ属性DB112は、ユーザ50(担当者)ごとに割り当てられた識別子(以下、ユーザIDという。)が格納されるユーザID301、ユーザID301の担当者が属する業界を特定する情報が格納される業界302、ユーザID301の担当者の職種を特定する情報が格納される職種303、ユーザID301の担当者が担当案件の営業活動を成功させるために重要と判断した(有益であると判断した)案件(以下、有益案件という。)の案件ID(以下、有益案件IDという。)が格納される有益案件ID304、及び、ユーザID301の担当者等が対象案件の営業活動を行うに際して重要であると判断した単語(以下、注目単語という。)が格納される気になる単語305の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードから構成される。なお、有益案件ID304において、有益案件が登録されていない場合は、「−」が格納される。
(User attribute DB)
Here, the
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the
なお、業界302、職種303、有益案件ID304、及び気になる単語305の各項目は、例えば、ユーザ50によって指定される(入力される)。
In addition, each item of the
次に、図1に示すように、類似案件特定部108は、所定の案件(対象案件)の営業活動を担当する担当者(ユーザ50)の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する。
Next, as shown in FIG. 1, the similar
具体的には、前記類似案件特定部108は、前記属性情報に基づき、前記案件文章に含まれている単語に対する評価値(単語パラメータ)を算出し、算出した各前記評価値に基づき、前記所定の案件と前記その他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各前記類似度に基づき前記類似案件を特定する
Specifically, the similar
なお、前記類似案件特定部108は、前記その他の複数の案件のうち、少なくとも、最も高い値の前記類似度を算出した案件(本実施形態では、対象案件との類似度が高かった10件の案件)を前記類似案件として特定する。
Note that the similar
また、前記類似案件特定部108は、前記担当者の業界又は職種に関する情報の指定を前記属性情報として受け付け、前記業界又は職種に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定する。
Further, the similar
また、前記類似案件特定部108は、前記案件文章に含まれている単語のうち、前記所定の案件の営業活動を行うに際して重要であると判断される単語(注目単語)の指定を前記属性情報として受け付け、前記指定された単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定する
Further, the similar
なお、前記の類似度の計算例としては、文章同士を比較する際に用いられる計算手法であるコサイン類似度が挙げられる。コサイン類似度は、例えば、対象案件の案件文章を構成する各単語の評価値(単語パラメータ)より表されるベクトル、及び、過去の案件の案件文章を構成する各単語の単語パラメータに表されるベクトルがなす角のコサインである。このコサイン類似度は、その値が1に近づくほど両文章が類似することを示す。なお、類似度の算出方法はコサイン類似度に限られず、他の計算手法を用いてもよい。 An example of calculating the similarity is cosine similarity, which is a calculation method used when comparing sentences. The cosine similarity is represented by, for example, a vector represented by an evaluation value (word parameter) of each word constituting the case text of the target case and a word parameter of each word constituting the case text of the past case. It is the cosine of the corner made by the vector. The cosine similarity indicates that both sentences are more similar as the value approaches 1. Note that the similarity calculation method is not limited to the cosine similarity, and other calculation methods may be used.
ここで、類似案件特定部108が類似度を算出する際に参照する、案件単語リストDB113及び重み付けDB114について説明する。
Here, the case
(案件単語リストDB、重み付けDB)
図5は、案件単語リストDB113の一例を示す図である。同図に示すように、案件単語リストDB113は、案件IDが格納される案件ID501、案件ID501の案件における案件文章に含まれている単語(以下、案件単語という。)が格納される単語502、及び、単語502が示す単語が案件ID501が示す案件における案件文章に出現した回数を示す数値(本実施形態では、TF−IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)とする。)が格納されるTF−IDF503の各項目を有する、少なくとも1
つ以上のレコードから構成される。なお、TFとは、ある文章中にある単語が現れた回数である。IDFは文章全体でその単語が現れた回数の対数値である。なお、TF−IDFは、単語の出現回数の数値化の一例であり、数値化には他の計算手法が用いられてもよい。
(Project word list DB, weighting DB)
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the case
Consists of one or more records. Note that TF is the number of times a word appears in a certain sentence. IDF is a logarithmic value of the number of times the word appears in the entire sentence. TF-IDF is an example of quantification of the number of appearances of words, and other calculation methods may be used for quantification.
次に、図6は、重み付けDB114の一例を示す図である。同図に示すように、重み付けDB114は、案件IDが格納される案件ID601、案件ID601の案件を担当した担当者のユーザIDが格納されるユーザID602、案件ID601の案件における案件単語が格納される単語603、及び、単語603の単語の評価値に対する重み付けの数値が格納される重み付け604の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードから構成される。すなわち、重み付けの数値は、修正した評価値を算出するためのパラメータである。
Next, FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the
修正した評価値の計算方法としては、例えば、各単語と、所定の業界又は職種においてその各単語が使用される頻度とを対応づけた所定のデータベースを参照することで、ある単語が所定の業界又は職種において使用される頻度が高い単語であると判断した場合は、その単語の評価値を2倍にする方法が挙げられる。また、ある単語が有益案件において作成された案件文章に含まれる単語である場合は、その単語のTF−IDF(評価値)が当該案件の全単語のTF−IDFの上位3位までにあれば、その単語の評価値を2倍にする方法がある。また、ある単語が、ユーザ属性DB112に登録されている気になる単語305が示す単語に該当する場合には、その単語のTF−IDFを2(2倍)とする方法がある。なお、修正した評価値の計算方法はこれに限らず、他の計算手法を用いてもよい。
As a method for calculating the corrected evaluation value, for example, by referring to a predetermined database in which each word is associated with a frequency in which each word is used in a predetermined industry or job type, a certain word is determined in a predetermined industry. Alternatively, when it is determined that the word is frequently used in the occupation, there is a method of doubling the evaluation value of the word. In addition, if a word is a word included in a case sentence created in a useful case, the TF-IDF (evaluation value) of the word is in the top three places of the TF-IDF of all words of the case. There is a method of doubling the evaluation value of the word. In addition, when a certain word corresponds to a word indicated by the
次に、図1に示すように、営業結果分類部109は、前記所定の案件及び前記特定した類似案件における営業活動の結果を、前記案件文章に基づき特定する。
Next, as shown in FIG. 1, the sales
営業プロセス分類部110は、類似案件特定部108が前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する。
The sales
具体的には、前記営業プロセス分類部110は、類似案件特定部108が前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを、前記営業活動の準備段階、前記営業活動の実行段階、及び前記営業活動の最終段階のいずれかに分類することにより特定する。
Specifically, the sales
本実施形態では、準備段階として受注活動(プレ活動)、実行段階として費用の見積り(以下、見積りという。)、最終段階として契約の締結(以下、契約締結という。)があるものとする。 In the present embodiment, it is assumed that there is an order receiving activity (pre-activity) as a preparation stage, an estimate of cost (hereinafter referred to as estimation) as an execution stage, and a contract conclusion (hereinafter referred to as contract conclusion) as a final stage.
営業プロセス分類部110は、特定したこれらの営業活動のプロセスを、営業プロセス分類DB115に格納する。
The sales
ここで、営業プロセス分類DB115について説明する。
(営業プロセス分類DB)
図7は、営業プロセス分類DB115の一例を示す図である。同図に示すように、営業プロセス分類DB115は、対象案件の案件IDが格納される案件ID701、類似案件の案件IDが格納される過去案件ID702、過去案件ID702の案件を担当したユーザ50のユーザIDが格納されるユーザID703、案件ID701の対象案件と過去案件ID702の類似案件との間の類似度が格納される類似度704、過去案件ID702の類似案件の営業結果(詳細は後述)が格納される結果705、過去案件ID702の類似案件における営業活動のプロセスのうちプレ活動における案件文章が格納されるプレ活動706、過去案件ID702の類似案件における営業活動のプロセスのうち見積りにおける案件文章が格納される見積り707、及び、過去案件ID702の類似案件における営業活動のプロセスのうち契約締結における案件文章が格納される項目(不図示)の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードから構成される。
Here, the sales
(Sales process classification DB)
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the sales
次に、図1に示すように、関連情報取得部111は、類似案件特定部108が前記特定した類似案件に関連する情報であり、前記特定した案件文章に基づき特定される関連情報を、所定の情報処理装置(自社サイト124、競合サイト126等)から取得する。
Next, as shown in FIG. 1, the related
具体的には、関連情報取得部111は、関連情報を、自社サイト124に記憶されている自社情報格納DB125(例えば、ユーザ50が所属する会社のWEBサイト)、又は競合サイト126に記憶されている競合情報格納DB127(例えば、ユーザ50が所属する会社の競合会社のWEBサイト)の各データベースから、クローリング(Crawling)によって取得する。なお、関連情報取得部111は、各データベースに記憶されている情報が関連情報か否かを、例えば、案件文章に含まれる各単語と、関連情報を示す各単語とを対応づけて記憶した所定のデータベースに基づき判断する。
Specifically, the related
関連情報は、例えば、営業活動の対象である製品もしくはサービス、その製品もしくはサービスに関するセミナ、又は、その製品もしくはサービスに関する展示会の情報等である。 The related information is, for example, information on a product or service that is a target of sales activity, a seminar about the product or service, or an exhibition about the product or service.
関連情報取得部111は、取得した関連情報を関連情報DB116に格納する。
The related
(関連情報DB)
ここで、関連情報DB116について説明する。
図8は、関連情報DB116の一例を示す図である。同図に示すように、関連情報DB116は、対象案件の案件IDが格納される案件ID801、類似案件の案件IDが格納される過去案件ID802、過去案件ID802が示す類似案件を担当したユーザ50のユーザIDが格納されるユーザID803、及び、過去案件ID702が示す類似案件に関連する関連情報が格納されるサービス804の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードから構成される。なお、サービス804には、関連情報と共に、その関連情報がWEBサイトに公開された日付等が記憶される。
(Related information DB)
Here, the
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the
次に、提案情報提供サーバ117の機能について説明する。
<提案情報提供サーバ>
図1に示すように、提案情報提供サーバ117は、案件プロセス特定部118、提案情報生成部119、及び提案情報出力部120の各機能を備える。
Next, functions of the proposal
<Proposed information provision server>
As shown in FIG. 1, the proposal
案件プロセス特定部118は、対象案件における所定の時点の(例えば現在の)営業活動のプロセスを特定し、特定した結果をプロセス特定DB122に格納する。
The case
(プロセス特定DB)
ここで、プロセス特定DB122について説明する。
図9は、プロセス特定DB122の一例を示す図である。同図に示すように、プロセス特定DB122は、案件IDが格納される案件ID901、案件ID901の案件を担当したユーザ50のユーザIDが格納されるユーザID902、案件ID901の案件における営業プロセスを特定する情報が格納されるステータス903、及び、ステータス903が示す営業活動のプロセスにおける案件文章が格納される日報904の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードから構成される。なお、日報904には、案件文章に加えて、案件文章が作成された日付の情報が格納されていてもよい。
(Process identification DB)
Here, the
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the
次に、図1に示すように、提案情報生成部119は、ユーザ50に配信する、対象案件に類似する類似案件を表示した画面(以下、検索画面という)を生成する。検索画面は、以下のようにして出力される。
Next, as illustrated in FIG. 1, the proposal
提案情報出力部120は、営業プロセス分類部110が前記特定した営業活動のプロセスを示す情報(類似案件の情報)を、前記所定の案件(対象案件)における営業活動のプロセスに対応づけて出力する。
The proposal
例えば、前記提案情報出力部120は、営業プロセス分類部110が前記特定した類似案件における営業活動のプロセスのうち前記所定の案件における営業活動のプロセスと対応する営業活動のプロセスを取得し、取得した前記類似案件における営業活動のプロセスを示す情報を前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する。
For example, the proposal
また、例えば、前記提案情報出力部120は、営業結果分類部109が前記特定した営業活動の結果を、営業プロセス分類部110が前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報と共に出力する。
In addition, for example, the proposal
なお、本実施形態では、営業活動の結果には、受注、失注、及び継続中があるものとする。 In the present embodiment, it is assumed that the results of sales activities include orders, lost orders, and ongoing.
また、例えば、前記提案情報出力部120は、関連情報取得部111が前記取得した関連情報を、類似案件特定部108が前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報に対応づけて出力する。
Further, for example, the proposal
次に、提案情報更新部121は、類似案件特定部108が前記特定した類似案件のうち、前記所定の案件(対象案件)の営業活動を成功させるために重要とされる前記類似案件(有益案件)の指定を前記属性情報として受け付ける。この場合、前記類似案件特定部108は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき新たな前記類似案件を特定する。
Next, the proposal
具体的には、前記類似案件特定部108は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語のうち、少なくとも、前記案件文章に出現する回
数が最も大きい単語に対する前記評価値を算出する。例えば、類似案件特定部108は、指定された類似案件の案件文章における単語のうちその評価値(TF―IDF)が高い上位3件の単語に対する評価値を算出する。
Specifically, the similar
提案情報更新部121は、指定を受け付けた類似案件の情報を、有益案件判定DB123に格納する。
The proposal
ここで、有益案件判定DB123について説明する。
(有益案件判定DB)
図10は、有益案件判定DB123の一例を示す図である。同図に示すように、有益案件判定DB123は、対象案件の案件IDが格納される案件ID1001、類似案件の案件IDが格納される過去案件ID1002、過去案件ID1002が示す類似案件を担当したユーザ50のユーザIDが格納されるユーザID1003、案件ID1001が示す案件の案件文章と過去案件ID1002が示す案件の案件文章との間の類似度が格納される類似度1004、過去案件ID1002が示す案件の営業活動の結果を示す情報が格納される結果1005、過去案件ID1002が示す案件が有益案件であるか否かを示す情報が格納される有益1006、過去案件ID1002が示す案件の営業活動のうちプレ活動における案件文章が格納されるプレ活動1007、過去案件ID1002の案件の営業活動のうち見積りにおける案件文章が格納される見積り1008、過去案件ID1002が示す案件に関連する関連情報が格納されるサービス1009の各項目を有する、少なくとも1つ以上のレコードから構成される。なお、プレ活動1007及び見積り1008には、案件文章に加えて、案件文章が作成された日付の情報が含まれていてもよい。
Here, the useful
(Benefit item determination DB)
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the useful
<<処理>>
次に、営業支援システム102において行われる処理について説明する。
図11は、営業支援システム102において行われる処理の一例の概要を示す図である。この処理は、例えば、営業支援システム102が起動した際に開始される。
<< Processing >>
Next, processing performed in the
FIG. 11 is a diagram illustrating an outline of an example of processing performed in the
まず、ユーザ端末101は、自身の属性情報を登録しようとするあるユーザ50からの、属性情報の登録の指示の入力を受け付け、登録指示の入力があると、その登録指示を、類似案件抽出サーバ106に送信する(s101)。この登録指示を受信した類似案件抽出サーバ106は、属性情報の登録処理(以下、ユーザ登録処理という。)を実行し(s1801)、その後、ユーザ登録処理が終了した旨を、登録の指示を送信してきたユーザ端末101に送信する(s103)。
First, the
ここで、ユーザ登録処理について説明する。
<ユーザ登録処理>
図12はユーザ登録処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、まずユーザ登録処理部107は、ユーザ端末101から送信されてきた登録指示に付帯するユーザIDを確認することにより、ユーザ属性DB112に前記ユーザIDのレコードが既に登録されているかを確認する(s1101、s1102)。
Here, the user registration process will be described.
<User registration process>
FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of user registration processing. As shown in the figure, first, the user
前記ユーザIDのレコードが登録されている場合は(s1102:Yes)、ユーザ登録処理部107はユーザ登録処理を終了する(s1104)。これに対して、前記ユーザIDのレコードが登録されていない場合は(s1102:No)、ユーザ登録処理部107は、前記ユーザIDのユーザ50の属性情報の登録を行い(s1103)、その後ユーザ登録処理は終了する(s1104)。
When the record of the user ID is registered (s1102: Yes), the user
具体的には、例えば、ユーザ登録処理部107は、前記ユーザIDを送信してきたユーザ端末101に対して、ユーザ属性DB112の各項目の情報の指定(入力)を受け付け
る画面を送信し、ユーザ50からの情報の指定(入力)を受け付ける。そしてユーザ登録処理部107は、ユーザ属性DB112に、前記ユーザIDに係る新たなレコードを生成し、生成したレコードの各項目に前記指定(入力)された情報を格納する。
Specifically, for example, the user
例えば、図4に示すように、ユーザ属性DB112には、ユーザIDが「1」、業界が「金融」、職種が「営業」、有益案件の案件IDが「2」「5」、及び、注目単語が「Aサービス」「ERP」「見積り」である新たなレコードが生成される。なお、有益案件が指定されていない場合には、ユーザIDが「4」のレコードに示すように、有益案件ID304に、「―」が格納される。
For example, as shown in FIG. 4, in the
次に、図11に示すように、ユーザ端末101は、案件情報を登録しようとするあるユーザ50からの、案件情報を登録の指示の入力を受け付け、登録指示の入力があると、その登録指示を、類似案件抽出サーバ106に送信する(s104)。この登録指示を受信した案件管理サーバ103は、ユーザ50の案件情報の登録処理(以下、案件登録処理という。)を実行し(s1802)、この処理の実行後、案件登録処理が終了した旨をユーザ端末101に送信する(s106)。
Next, as shown in FIG. 11, the
ここで、案件登録処理について説明する。
<案件登録処理>
図13は、案件登録処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、案件情報管理部104は、案件情報の登録を行ってその結果を案件情報DB105に格納する(s1201)。その後、案件登録処理は終了する(s1202)。
Here, the case registration process will be described.
<Matter registration process>
FIG. 13 is a flowchart for explaining an example of the case registration process. As shown in the figure, the case
具体的には、例えば、案件情報管理部104は、ユーザ端末101から送信されてきた登録指示に付帯するユーザIDを確認することにより、そのユーザIDを送信してきたユーザ端末101に対して、案件情報DB105の各項目が示す案件の情報の入力を受け付ける画面を送信し、ユーザ50からの案件の情報の入力を受け付ける。そして案件情報管理部104は、入力された案件が新規の案件の場合は、案件情報DB105に、新たな案件IDのレコードを生成し、生成したレコードの各項目に前記入力された案件の情報を格納する。一方、入力された案件が既存の案件の場合、案件情報管理部104は、案件情報DB105に、対応する案件のレコードの各項目に前記の入力された情報を格納する。
Specifically, for example, the matter
図3に示す例では、案件情報DB105に、新規の案件として、案件IDが「1」、顧客名が「A社」、案件の名称が「A案件」、及び案件文章が「2016/10/22:営業とSEで打合せを実施し、Aサービスを紹介することに決定」の情報が登録される。既存の案件の場合は、例えば、案件文章として、「2016/10/31:顧客へAサービスを紹介し、概算見積りの依頼を受ける」が追加登録される。 In the example illustrated in FIG. 3, as a new case, the case ID is “1”, the customer name is “Company A”, the case name is “A case”, and the case text is “2016/10 /”. 22: Information on “determined to introduce service A after conducting a meeting between sales and SE” is registered. In the case of an existing case, for example, “2016/10/31: Introduce A service to a customer and receive a request for an approximate estimate” is additionally registered as a case sentence.
次に、図11に示すように、類似案件抽出サーバ106は、類似案件を抽出する処理(以下、類似案件抽出処理という。)を実行する(s1803)。すなわち、類似案件抽出サーバ106は、案件管理サーバ103に登録されている案件情報に基づき類似案件を抽出すると共に、外部サイトから関連情報を取得する。
Next, as shown in FIG. 11, the similar
類似案件抽出処理は、例えば、自身の担当する案件(対象案件)に類似する案件を検索したいユーザ50(以下、本件ユーザという。)によりユーザ端末101に対して所定の検索指示が、入力が行われたことを契機に開始される。なお、この処理は、バッチ処理(予め設定されたタイミング、又は予め設定された時間間隔で行う処理)として行われてもよい。
In the similar case extraction process, for example, a
<類似案件抽出処理>
ここで、類似案件抽出処理について説明する。
<Similar item extraction processing>
Here, the similar item extraction process will be described.
図14は、類似案件抽出処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、まず類似案件特定部108は、本件ユーザのユーザ端末101から検索指示を受信すると、対象案件の情報の入力を受け付ける所定の画面をそのユーザ端末101に表示させることにより、対象案件の入力を受け付ける(s1300)。具体的には、例えば、類似案件特定部108は、対象案件の案件IDの入力を受け付ける画面を本件ユーザのユーザ端末101に出力し、そのユーザ端末101に入力された案件IDを対象案件の案件IDとして記憶する。
FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of the similar item extraction process. As shown in the figure, when the similar
類似案件特定部108は、案件情報DB105を取得し、取得した案件情報DB105に含まれる案件文章を複数の単語に分割する(s1301)。そして、類似案件特定部108は、分割した単語のそれぞれの評価値(TF−IDF)を算出し、算出した各評価値(TF−IDF)を案件単語リストDB113に格納する(s1302)。
The similar
図5に示す例では、類似案件特定部108は、案件IDが「1」の日報の文章を、「営業」「SE」等の単語に分割し、「営業」のTF−IDFを「0.1」と、「SE」のTF−IDFを「0.2」と算出し、これらの算出結果を案件単語リストDB113に格納する。
In the example illustrated in FIG. 5, the similar
次に、類似案件特定部108は、s1302でTF−IDFを算出した各単語について、それぞれの単語のTF−IDFに対する重み付けの計算(修正した評価値の算出)を行い、重み付けを行った値(修正した評価値)を重み付けDB114に格納する処理(以下、重み付け処理という。)を実行する(s1303)。
Next, the similar
図4、5、6に示す例では、類似案件特定部108は、案件IDが「1」の案件文章に含まれる各単語の評価値に対して、ユーザ属性DB112におけるユーザID「1」のレコードの情報(業界が「金融」、職種が「営業」、有益案件の案件IDが「2」及び「5」、注目単語が「Aサービス」、「ERP」、「見積り」等)に基づく重み付けの計算を行い、その計算結果を重み付けDB114に格納する。なお、重み付け処理の詳細は後述する。
In the examples shown in FIGS. 4, 5, and 6, the similar
次に、類似案件特定部108は、s1303で算出した各単語の評価値に基づき、対象案件の案件文章とその他の各案件の案件文章との間の類似度を算出する(s1304)。
Next, based on the evaluation value of each word calculated in s1303, the similar
図6、7に示す例では、類似案件特定部108は、対象案件の案件IDが「1」、類似案件の案件IDが「2」である場合、重み付けDB114において双方の案件に関して登録されている、「営業」や「SE」といった単語の評価値に基づきコサイン類似度を算出し、算出した類似度を営業プロセス分類DB115の類似度704に格納する。
In the example illustrated in FIGS. 6 and 7, the similar
そして、類似案件特定部108は、算出した各類似度においてその値が上位10件の類似度を特定し、特定した類似度を算出した案件文章に係る案件(合計10件の案件)を類似案件として特定する(s1304)。
Then, the similar
そして、営業結果分類部109は、s1304で特定した類似案件の案件文章の各単語を参照することで、その案件文章に対応する営業活動の結果を特定する(s1305)。
Then, the sales
具体的には、例えば、営業結果分類部109は、特定した案件の案件文章に含まれる単語に、営業活動が受注、失注、又は継続中であるかを示す単語が含まれているか否か(又は何個含まれているか等)を判断することによって、営業活動の結果を特定する。
Specifically, for example, the sales
図7に示す例では、営業結果分類部109は、営業プロセス分類DB115において、対象案件の案件IDが「1」であり、類似案件の案件IDが「2」であり、ユーザIDが「1」である案件文章のレコードがある場合、案件IDが「2」の案件文章には受注に関する単語が含まれることから(例えば、「最終決定を行う」)、営業プロセス分類DB115の結果705に「受注」を登録する。
In the example illustrated in FIG. 7, the sales
また、営業プロセス分類部110は、s1304で特定した類似案件における各案件文章の各単語を参照することで、各案件文章に対応する営業活動のプロセスを特定する(s1306)。
In addition, the sales
具体的には、例えば、営業プロセス分類部110は、s1304で特定した類似案件の各案件文章に、営業活動のプロセス(例えば、プレ活動、見積り、又は契約締結)に関する単語が含まれているか否か(又は何個含まれているか等)を判断することによって、各案件文章における営業活動のプロセスを特定する。なお、例えば、特定した営業活動のプロセスが「プレ活動」の場合、営業プロセス分類部110は、その営業活動のプロセスを特定した案件文章をプレ活動706に格納し、特定した営業活動のプロセスが「見積り」の場合、営業プロセス分類部110は、その営業活動のプロセスを特定した案件文章を見積り707に格納する。
Specifically, for example, the sales
図3、7に示す例では、案件情報DB105において案件IDが「2」である類似案件における案件文章は、「プレ活動」及び「見積り」の案件文章を含むので、営業プロセス分類部110は、これらの案件文章を、営業プロセス分類DB115のプレ活動706及び見積り707に格納する。
In the example shown in FIGS. 3 and 7, the case text in the similar case with the case ID “2” in the
次に、関連情報取得部111は、s1306で取得した類似案件の案件文章に基づき、類似案件に関連する関連情報を取得する(s1307)。
Next, the related
具体的には、例えば、関連情報取得部111は、営業プロセス分類DB115において類似案件の案件文章が格納されているプレ活動706や見積り707等から、自社又は競合他社の製品、サービス、セミナ、展示会等の名称を示す単語を抽出し、抽出した単語に関連する単語が自社サイト124の自社情報格納DB125又は競合サイト126の競合情報格納DB127に格納されているか否かを検索し、その単語を関連情報として取得する。そして、関連情報取得部111は、取得した関連情報を関連情報DB116のサービス804に格納する。
Specifically, for example, the related
図3、7、8に示す例では、対象案件の案件IDが「1」であり、類似案件の案件IDが「2」であり、ユーザIDが「1」である場合(営業プロセス分類DB115)、関連情報取得部111は、案件IDが「2」の案件文章(案件情報DB105)から「Aサービス」という単語を特定する。関連情報取得部111は、この「Aサービス」をキーとして自社サイト124又は競合サイト126から関連情報を検索し、その関連情報を関連情報DBのサービス804に登録する。
3, 7, and 8, when the case ID of the target case is “1”, the case ID of the similar case is “2”, and the user ID is “1” (sales process classification DB 115). The related
以上で類似案件抽出処理は終了する(s1308)。 Thus, the similar item extraction process is completed (s1308).
次に、図11に示すように、類似案件抽出処理が終了すると、提案情報提供サーバ117は、対象案件の情報を抽出すると共に類似案件を特定し、特定した類似案件に関する情報をユーザ端末101に配信する処理(以下、提案情報配信処理という。)を実行する(s1804)。
Next, as illustrated in FIG. 11, when the similar item extraction process is completed, the proposal
ここで、提案情報配信処理を説明する。
<提案情報配信処理>
図15は、提案情報配信処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、まず案件プロセス特定部118は、対象案件における現在の営業活動のプロセス(受注、失注、継続中)を特定する(s1501)。
Here, the proposal information distribution process will be described.
<Proposal information distribution processing>
FIG. 15 is a flowchart for explaining an example of the proposal information distribution process. As shown in the figure, first, the case
具体的には、案件プロセス特定部118は、案件情報DB105に記録されている対象案件の案件文章のうち最新の日付の案件文章を特定し、特定した案件文章における各単語に基づき、営業活動のプロセス(プレ活動、見積り、契約締結等)を特定する。そして案件プロセス特定部118は、特定した営業活動のプロセスをプロセス特定DB122に格納する。
Specifically, the case
図9に示した例では、案件プロセス特定部118は、対象案件の案件IDが「1」であって本件ユーザのユーザIDが「1」である場合、その対象案件の最新の文章には「見積り」という単語が含まれているので、その営業活動の現在のプロセスは「見積り」であると推定し、その営業活動のプロセスに対応する案件文章(最新の日付の案件文章)をプロセス特定DB122に記憶する。
In the example illustrated in FIG. 9, when the case ID of the target case is “1” and the user ID of the subject user is “1”, the case
次に、図15に示すように、案件プロセス特定部118は、s1501の結果に基づき、各類似案件の案件文章のうち、対象案件の営業活動のプロセスと同じプロセスにおける案件文章を取得する(s1502)。そして、提案情報生成部119は、これらの結果(例えば、類似案件の案件ID、営業活動のプロセス、案件文章)を、有益案件判定DB123に格納する。
Next, as shown in FIG. 15, the case
具体的には、例えば、提案情報生成部119は、営業プロセス分類DB115から、案件ID701に対象案件の案件IDが格納され、過去案件ID702に類似案件の案件IDが格納され、ユーザID703に本件ユーザのユーザIDが格納されているレコードを抽出し、抽出したレコードから、s1501で特定した(対象案件の現在の)営業活動のプロセスと同じプロセスの案件文章(例えば、プレ活動706、又は見積り707)を抽出する。
Specifically, for example, from the sales
なお、提案情報生成部119は、類似案件の営業活動の結果が受注であった場合には、その営業活動を「推奨活動」(営業活動をする際に実施が推奨される活動)と、失注であった場合にはその営業活動を「警鐘活動」(営業活動をする際に実施すべきでない活動)と、継続中であった場合にはその営業活動を「参考活動」(営業活動をする際に参考にすべき活動)と記憶する(s1502)。
If the result of the sales activity of a similar project is an order, the proposal
次に、提案情報生成部119は、類似案件に対する関連情報を、関連情報DB116から取得する(s1503、s1504)。
Next, the proposal
関連情報を取得できた場合は(s1504:Yes)、提案情報生成部119は、取得した関連情報を、対応する類似案件に対応づけて有益案件判定DB123に記憶し(s1505)、その後はs1506の処理が行われる。一方、提案情報生成部119が関連情報を取得できなかった場合は(s1504:No)s1506の処理が行われる。
When the related information can be acquired (s1504: Yes), the proposal
図8、10の例では、関連情報DB116においては、案件IDが「2」の類似案件の案件文章に「Aサービス」という単語が含まれているので、提案情報生成部119は、有益案件判定DB123のサービス1009に、「Aサービス」の関連情報である「クラウドサービス」を登録する。
In the example of FIGS. 8 and 10, the
次に、s1506において、提案情報出力部120は、有益判定DB123等に基づき検索画面を生成し、生成した検索画面を、本件ユーザのユーザ端末101に送信する。
Next, in s1506, the proposal
ここで、検索画面について説明する。
<検索画面>
図16は、ユーザ端末101に出力される検索画面の一例を示す図である。同図に示すように、検索画面1701は、ユーザ50が類似案件を確認するための画面であり、案件選択欄1702、対象案件表示欄1703、及び類似案件表示欄1707を有する。
Here, the search screen will be described.
<Search screen>
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a search screen output to the
案件選択欄1702は、ユーザ50から、対象案件の指定を受け付ける。
The
対象案件表示欄1703には、対象案件に関する情報(案件ID、本件ユーザのユーザID、対象案件の最新の営業活動のプロセス、及びそのプロセスにおける案件文章等)が出力される。
In the target
類似案件表示欄1707は、推奨活動に関する情報が表示される推奨活動1704、警鐘活動に関する情報が表示される警鐘活動1705、及び参考活動に関する情報が表示される参考活動1706の各表示欄を有する。図16に示す例では、推奨活動1704に、案件IDが「1」である対象案件に対する類似案件(案件IDが「2」の類似案件)の情報が表示されている。
The similar
本実施形態では、計10件の類似案件の情報が、推奨活動1704、警鐘活動1705、及び参考活動1706のいずれかに分類されて表示される。すなわち、検索画面1701には、営業活動の結果(受注・失注・継続中)ごとに、各類似案件の情報が表示される。
In the present embodiment, information on a total of ten similar cases is classified and displayed as one of a recommended
推奨活動1704、警鐘活動1705、及び参考活動1706にはそれぞれ、これらの営業活動に対応する類似案件が有益案件であるか否かが指定される有益案件チェック欄1708が設けられている。ユーザ50が有益案件チェック欄1708を押下すると、その旨がユーザ属性DB112の有益案件ID304に反映される。
Each of the recommended
また、推奨活動1704、警鐘活動1705、及び参考活動1706にはそれぞれ、これらの営業活動に対応する類似案件における案件文章(対象案件の現在の営業活動のプロセスと同じプロセスの案件文章)が表示される対応案件文章表示欄1709が設けられている。
In addition, the recommended
また、推奨活動1704、警鐘活動1705、及び参考活動1706にはそれぞれ、これらの営業活動に対応する類似案件に関連する関連情報が表示される関連情報表示欄1711が設けられている。
Further, each of the recommended
このように、検索画面1701には、類似案件の営業活動のプロセスを示す情報(案件文章等)が、対象案件における現在の営業活動のプロセスに対応づけて表示される。
As described above, the
次に、図11に示すように、提案情報提供サーバ117は、検索画面1701が表示されている状態において前記の有益案件チェック欄1708による有益案件の指定がなされると、属性情報を更新する処理(以下、有益案件判定処理という。)を実行する(s1805)。そして、提案情報提供サーバ117は、有益案件判定処理を実行すると、更新された属性情報に基づき、類似案件抽出処理及び提案情報配信処理を実行する(不図示)。
Next, as illustrated in FIG. 11, the proposal
ここで、有益案件判定処理の詳細を説明する。
<有益案件判定処理>
図17は、有益案件判定処理の一例を説明するフローチャートである。同図に示すように、提案情報更新部121は、ユーザ50(ユーザ端末101)から、ある案件が有益案件である旨の指定を受け付けると(s1601)、指定されたその案件(以下、指定有益案件という。)に関するユーザ属性DB112の更新を行う(s1602)。
Here, the details of the useful case determination process will be described.
<Benefit item determination process>
FIG. 17 is a flowchart for explaining an example of the useful case determination process. As shown in the figure, when the proposal
具体的には、例えば、提案情報更新部121は、指定有益案件の案件IDを、ユーザ属性DB112の有益案件ID304に格納する(s1601)。また、提案情報更新部121は、有益案件判定DB123のレコードのうち過去案件ID1002に指定有益案件の案件IDが格納されているレコードの有益1006に、有益案件が指定された旨を格納する(s1602)。
Specifically, for example, the proposal
図10に示す例では、対象案件の案件IDが「1」であり、指定有益案件の案件IDが「2」である有益案件判定DB123のレコードの有益1006に、「はい」が登録されている。
In the example illustrated in FIG. 10, “Yes” is registered in the
その後は、類似案件抽出処理により、有益案件に関して新たな評価値及び類似度が計算される。また、提案情報配信処理により新たな検索結果が表示される(s1602)。以上で有益案件判定処理は終了する(s1603)。 Thereafter, a new evaluation value and similarity are calculated for the useful item by the similar item extraction process. Further, a new search result is displayed by the proposal information distribution process (s1602). Thus, the useful item determination process ends (s1603).
<重み付け処理>
最後に、類似案件抽出処理において前述した、重み付け処理の詳細を説明する。
図18は、重み付け処理の詳細を説明するフローチャートである。同図に示すように、類似案件特定部108は、案件文章における各単語について、属性情報に基づき評価値の計算を行う(s1401、s1402、s1403)。
<Weighting process>
Finally, the details of the weighting process described above in the similar item extraction process will be described.
FIG. 18 is a flowchart for explaining the details of the weighting process. As shown in the figure, the similar
例えば、類似案件特定部108は、本件ユーザが属する業界に基づく評価値の計算を行う(s1401)。具体的には、例えば、類似案件特定部108は、ユーザ属性DB112に登録されている本件ユーザの業界を業界302から取得する。そして、類似案件特定部108は、案件単語リストDB113に登録されている各単語について、その単語が本件ユーザが属する業界で使用される機会が多い場合には、その単語のTF−IDFの2倍の値を、修正した評価値とし、その値を重み付けDB114のレコードの重み付け604に格納する。
For example, the similar
図3に示す例では、ユーザIDが「1」のユーザが属する「金融」の業界でよく使用される「FinTech」の単語が案件単語リストDB113に含まれているとすれば、類似案件特定部108は、その単語のTF−IDFの2倍の値を、修正した評価値とする。
In the example shown in FIG. 3, if the case
なお、ある単語がある業界で使用される機会が多いか否かは、例えば、類似案件特定部108が、ユーザ属性DB112の業界302が示す業界の種類及び案件単語リストDB113の単語502が示す各単語の登録数に基づき、又は、所定の業界単語データベースに基づき算出する。なお、これは次述する職種についても同様である。
Note that whether or not there are many opportunities for a certain word to be used in a certain industry is determined by, for example, the similar
また、類似案件特定部108は、本件ユーザの職種に基づく評価値の計算を行う(s1402)。具体的には、例えば、類似案件特定部108は、ユーザ属性DB112に登録されている本件ユーザの職種を業界302から取得する。そして、類似案件特定部108は、案件単語リストDB113に登録されている各単語について、その単語が本件ユーザが属する職種で使用される機会が多い場合には、その単語のTF−IDFの2倍の値を、修正した評価値とし、その値を重み付けDB114のレコードの重み付け604に格納する。
In addition, the similar
図3に示す例では、ユーザIDが「1」のユーザが属する「営業職」の職種でよく使用される「売上」の単語が案件単語リストDB113に含まれるとすれば、類似案件特定部108は、その単語のTF−IDFの値の2倍を、修正した評価値とする。
In the example shown in FIG. 3, if the word “sales” that is often used in the type of “sales position” to which the user with the user ID “1” belongs is included in the case
また、類似案件特定部108は、有益案件に基づく評価値の計算を行う(s1403)。具体的には、例えば、類似案件特定部108は、ユーザ属性DB112の有益案件ID304に登録されている有益案件を特定する。そして、類似案件特定部108は、案件単語リストDB113に基づき、有益案件の案件文章に含まれる単語を全て特定し、特定した単語のうち、TF−IDFの値が上位3件の単語を、有益案件ごとに特定する。そして類似案件特定部108は、特定した各単語のTF−IDFの2倍の値を、修正した評価値とし、その値を、重み付けDB114の重み付け604に格納する。
Further, the similar
図3に示す例では、ユーザIDが「1」のユーザ50による有益案件の案件IDの一つは「2」であり、その有益案件の案件文章においてTF−IDFの値が上位3件の単語は「SE」「Aサービス」「Bサービス」であるので、類似案件特定部108は、それらの単語のTF−IDFの値を2倍にした値を、それぞれ、修正した評価値とする。
In the example illustrated in FIG. 3, one of the case IDs of the beneficial case by the
また、類似案件特定部108は、有益案件に基づく評価値の計算を行う(s1404)。具体的には、例えば、類似案件特定部108は、ユーザ属性DB112に基づき本件ユーザの注目単語を取得する。そして類似案件特定部108は、案件単語リストDB113に登録されている注目単語を全て取得し、取得した単語(注目単語)のそれぞれのTF−IDFを2倍にした値を、修正したそれぞれの評価値とし、それらの値を、重み付けDB114の重み付け604に格納する。
In addition, the similar
図3に示す例では、ユーザIDが「1」のユーザ50による注目単語は「Aサービス」「ERP」「見積り」であるので、類似案件特定部108は、それらの単語のTF−IDFの2倍の値を、修正した各評価値とする。以上で重み付け処理は終了する(s1405)。
In the example illustrated in FIG. 3, since the attention word by the
なお、以上に説明した重み付けの方法は例示に過ぎず、その他の重み付けの手法が用いられてもよい。 Note that the weighting methods described above are merely examples, and other weighting methods may be used.
以上のように、本実施形態の営業支援システム102によれば、営業活動における対象案件を担当する担当者(ユーザ50)の属性情報と、対象案件及び他の複数の案件の情報が記録された案件文章とに基づき類似案件を特定し、特定した類似案件の営業活動のプロセスを案件文章に基づき特定し、特定した営業活動のプロセスを示す情報(案件文章等)を、対象案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する出力する(検索画面1701)ので、営業活動を担当するユーザ50は、自身の属性に応じた有用な類似案件の情報(例えば、類似案件の案件文章に記録されている過去の提案資料や担当者の情報等)を確実に得ることができ、また、対象案件の現在の進捗状況と同じ進捗状況の類似案件の情報を知ることもできる。このように、本実施形態の営業支援システム102によれば、営業活動の担当者に対して確実に有用な情報を提供することができる。
As described above, according to the
また、本実施形態の営業支援システム102は、属性情報に基づき、案件文章に含まれている単語に対する評価値を算出し、算出した各評価値に基づき、対象案件とその他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各類似度に基づき類似案件を特定するので、ユーザ50は、自身の属性に即した適切な類似案件の情報を得ることができる。
Further, the
例えば、本実施形態の営業支援システム102は、担当者(ユーザ50)の業界又は職種に関する情報の指定を属性情報として受け付け、業界又は職種に対する評価値に基づき類似案件を特定するので、ユーザ50は、自身の業界や職種に応じた有用な類似案件の情報を得ることができる。
For example, the
また、例えば、本実施形態の営業支援システム102は、案件文章に含まれている単語のうち、対象案件の営業活動を行うに際して重要であると判断される単語(注目単語)の指定を属性情報として受け付け、指定された単語に対する評価値に基づき類似案件を特定するので、ユーザ50は、自身の営業活動の知識や経験に基づいた有用な類似案件の情報を得ることができる。
Further, for example, the
また、例えば、本実施形態の営業支援システム102は、対象案件の営業活動を成功させるために重要とされる類似案件(有益案件)の指定を属性情報として受け付け、指定された類似案件の情報が記録されている案件文章に含まれている単語に対する評価値に基づき新たな類似案件を特定するので、ユーザ50は、自身の案件担当の経験に基づいた有用な類似案件の情報を得ることができる。特に、本実施形態の営業支援システム102は、指定された類似案件(有益案件)の情報が記録されている案件文章に含まれている単語のうち、少なくとも、案件文章に出現する回数が最も大きい単語に対する評価値を算出するので、ユーザ50は、自身の営業活動の経験に基づいた類似案件の情報を確実に得ることができる。
Further, for example, the
なお、本実施形態の営業支援システム102は、他の複数の案件のうち、少なくとも、最も高い値の類似度を算出した案件を類似案件として特定するので、適切な類似案件を確実に特定することができる。
Note that the
さらに、本実施形態の営業支援システム102は、類似案件における営業活動のプロセスを、営業活動の準備段階(プレ活動)、実行段階(見積り)、又は最終段階(契約締結)のいずれかに分類することにより特定し、類似案件における営業活動のプロセスのうち対象案件における営業活動のプロセスと同じ営業活動のプロセスを示す情報(案件文章等)を対象案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する(検索画面1701)ので、ユーザ50は、営業活動の段階に応じた有用な類似案件の情報を得ることができる。
Furthermore, the
また、本実施形態の営業支援システム102は、類似案件における営業活動の結果(受注、失注、継続中)を案件文章に基づき特定し、特定した営業活動の結果と共に、営業活動のプロセス(プレ活動、見積り、契約締結)を示す情報(案件文章等)を出力する(検索画面1701)ので、ユーザ50は、営業活動の結果が考慮された類似案件の営業プロセスの情報を得ることができる。
In addition, the
また、本実施形態の営業支援システム102は、案件文章に基づき特定される関連情報を、所定の情報処理装置(自社サイト124、競合サイト126)から取得し、取得した関連情報を、類似案件に対応づけて出力する(検索画面1701)ので、ユーザ50は、類似案件に関連する幅広い情報に基づき、対象案件の営業活動を行うことができる。
Further, the
また、本実施形態の営業支援システム102は、類似案件のうち、対象案件の営業活動を行うに際して有益であると判断される類似案件の指定を受け付け、指定された類似案件の案件文章に対する評価値に基づき、新たな類似案件を特定するので、ユーザ50は、自身の経験や価値観に基づいた有用な類似案件を知ることができる。
In addition, the
以上の実施形態の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に本
発明にはその等価物が含まれる。
The above description of the embodiment is for facilitating the understanding of the present invention, and does not limit the present invention. The present invention can be changed and improved without departing from the gist thereof, and the present invention includes equivalents thereof.
例えば、案件管理サーバ103、類似案件抽出サーバ106、提案情報提供サーバ117は一つのサーバにまとめてもよい。
For example, the
また、本実施形態では、類似案件として合計10件を検索し、これらを営業活動の結果ごとに分類して検索画面1701に表示したが、営業活動の結果ごとに所定件数ずつ、類似案件を検索画面1701に表示するようにしてもよい。
Further, in this embodiment, a total of 10 similar cases are searched, and these are classified according to the results of sales activities and displayed on the
また、本実施形態では、類似案件抽出処理がユーザ50から対象案件を受け付けてこれに応じた類似案件を抽出し、提案情報配信処理がその結果を検索画面1701に表示するものとしたが、類似案件抽出処理が予め、各案件の全ての組み合わせについて類似案件を抽出し、提案情報配信処理がユーザ50から対象案件の入力を受け付けてこれに応じた結果を検索画面1701に表示するようにしてもよい。
In this embodiment, the similar item extraction process accepts the target item from the
102 営業支援システム、108 類似案件特定部、110 営業プロセス分類部、120 提案情報出力部 102 Sales Support System, 108 Similar Project Identification Unit, 110 Sales Process Classification Unit, 120 Proposal Information Output Unit
Claims (15)
所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する類似案件特定部と、
前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する営業プロセス分類部と、
前記特定した営業活動のプロセスを示す情報を、前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力部と、
を備える、営業支援システム。 A sales support system including a processor and a memory for providing information on sales activities,
The predetermined case based on attribute information, which is information on the attribute of a person in charge of sales activities of the predetermined case, and a case sentence which is a sentence in which information on the predetermined case and other plural cases is recorded A similar case identification unit for identifying a similar case that is the other case similar to
A sales process classification unit that identifies a process of sales activities in the identified similar case based on the case text;
A proposal information output unit that outputs information indicating the identified sales activity process in association with the sales activity process in the predetermined case;
A sales support system.
前記提案情報出力部は、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスのうち前記所定の案件における営業活動のプロセスと対応する営業活動のプロセスを取得し、取得した前記類似案件における営業活動のプロセスを示す情報を前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する、請求項1に記載の営業支援システム。 The sales process classification unit identifies the sales activity process in the identified similar item by classifying it into any of the sales activity preparation stage, the sales activity execution stage, and the sales activity final stage. ,
The proposal information output unit acquires a sales activity process corresponding to the sales activity process in the predetermined case from among the sales activity processes in the identified similar case, and the acquired sales activity process in the similar case is obtained. The sales support system according to claim 1, wherein information to be displayed is output in association with a process of sales activities in the predetermined case.
前記提案情報出力部は、前記特定した営業活動の結果を、前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報と共に出力する、請求項1に記載の営業支援システム。 A sales result classification unit for identifying the result of the sales activity in the identified similar case based on the case text;
The sales support system according to claim 1, wherein the proposal information output unit outputs a result of the identified sales activity together with information indicating a process of a sales activity of the identified similar item.
前記提案情報出力部は、前記取得した関連情報を、前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報に対応づけて出力する、請求項1に記載の営業支援システム。 A related information acquisition unit for acquiring information related to the specified similar case, and related information specified based on the specified case text from a predetermined information processing apparatus;
The business support system according to claim 1, wherein the proposal information output unit outputs the acquired related information in association with information indicating a process of sales activity of the identified similar item.
れる前記類似案件の指定を前記属性情報として受け付ける提案情報更新部を備え、
前記類似案件特定部は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき新たな前記類似案件を特定する、請求項2に記載の営業支援システム。 Among the identified similar cases, a proposal information update unit that receives, as the attribute information, designation of the similar case that is important for the successful sales activities of the predetermined case,
The similar case identification unit calculates the evaluation value for a word included in the case sentence in which information of the designated similar case is recorded, and determines a new similar case based on the calculated evaluation value. The sales support system according to claim 2, which is specified.
前記特定した類似案件に関連する情報であり、前記特定した案件文章に基づき特定される関連情報を、所定の情報処理装置から取得する関連情報取得部と、
前記特定した類似案件のうち、前記所定の案件の営業活動を成功させるために重要とされる前記類似案件の指定を前記属性情報として受け付ける提案情報更新部とをさらに備え、
前記類似案件特定部は、
前記属性情報に基づき、前記案件文章に含まれている単語に対する評価値を算出し、算出した各前記評価値に基づき、前記所定の案件と前記その他の複数の案件のそれぞれとの間の類似度を算出し、算出した各前記類似度に基づき前記類似案件を特定し、この場合前記類似案件特定部は、前記その他の複数の案件のうち、少なくとも、最も高い値の前記類似度を算出した案件を前記類似案件として特定し、
前記担当者の業界又は職種に関する情報の指定を前記属性情報として受け付け、前記業界又は職種に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定し、
前記案件文章に含まれている単語のうち、前記所定の案件の営業活動を行うに際して重要であると判断される単語の指定を前記属性情報として受け付け、前記指定された単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき前記類似案件を特定し、
前記提案情報更新部により前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語に対する前記評価値を算出し、算出した前記評価値に基づき新たな前記類似案件を特定し、この場合、前記類似案件特定部は、前記指定された類似案件の情報が記録されている前記案件文章に含まれている単語のうち、少なくとも、前記案件文章に出現する回数が最も大きい単語に対する前記評価値を算出し、
前記営業プロセス分類部は、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを、前記営業活動の準備段階、前記営業活動の実行段階、及び前記営業活動の最終段階のいずれかに分類することにより特定し、この場合前記提案情報出力部は、前記特定した類似案件における営業活動のプロセスのうち前記所定の案件における営業活動のプロセスと対応する営業活動のプロセスを取得し、取得した前記類似案件における営業活動のプロセスを示す情報を前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力し、
前記提案情報出力部は、
前記営業結果分類部が前記特定した営業活動の結果を、前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報と共に出力し、
前記関連情報取得部が前記取得した関連情報を、前記特定した類似案件の営業活動のプロセスを示す情報に対応づけて出力する、
請求項1に記載の営業支援システム。 A sales result classification unit for identifying the result of the sales activity in the identified similar case based on the case text;
A related information acquisition unit that acquires information related to the specified similar case, and related information specified based on the specified case text, from a predetermined information processing device;
Among the identified similar cases, further comprising a proposal information update unit that accepts the designation of the similar case that is important for the successful sales activities of the predetermined case as the attribute information,
The similar case identification unit
Based on the attribute information, an evaluation value for a word included in the case text is calculated, and based on each of the calculated evaluation values, the similarity between the predetermined case and each of the other plurality of cases The similar case is specified based on each calculated similarity, and in this case, the similar case specifying unit calculates at least the highest value of the similarity among the plurality of other cases. Is identified as a similar case,
The specification of information on the industry or occupation of the person in charge is accepted as the attribute information, the evaluation value for the industry or occupation is calculated, the similar case is identified based on the calculated evaluation value,
Among the words included in the case text, designation of a word that is determined to be important when performing business activities of the predetermined case is accepted as the attribute information, and the evaluation value for the specified word is calculated. And identifying the similar case based on the calculated evaluation value,
The evaluation value is calculated for a word included in the case text in which information on the designated similar case is recorded by the proposal information update unit, and a new similar case is identified based on the calculated evaluation value In this case, the similar case identification unit has at least the most frequently appearing words in the case text among the words included in the case text in which the information of the designated similar case is recorded. Calculating the evaluation value for
The sales process classification unit identifies the sales activity process in the identified similar item by classifying it into any of the sales activity preparation stage, the sales activity execution stage, and the sales activity final stage. In this case, the proposal information output unit obtains the sales activity process corresponding to the sales activity process in the predetermined matter among the sales activity processes in the specified similar matter, and the sales activity in the obtained similar matter Output the information indicating the process in association with the sales activity process in the predetermined case,
The proposal information output unit includes:
The business result classification unit outputs the result of the identified business activity together with information indicating the process of the business activity of the identified similar item,
The related information acquisition unit outputs the acquired related information in association with the information indicating the sales activity process of the identified similar case,
The sales support system according to claim 1.
プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置が、
所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前
記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する類似案件特定処理と、
前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する営業プロセス分類処理と、
前記特定した営業活動のプロセスを示す情報を、前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力処理と、
を備える、営業支援方法。 A sales support method for providing information on sales activities,
An information processing apparatus comprising a processor and a memory
The predetermined case based on attribute information, which is information on the attribute of a person in charge of sales activities of the predetermined case, and a case sentence which is a sentence in which information on the predetermined case and other plural cases is recorded A similar case identification process for identifying a similar case that is the other case similar to
A sales process classification process for identifying a sales activity process in the identified similar case based on the case text;
Proposal information output processing for outputting information indicating the identified sales activity process in association with the sales activity process in the predetermined matter;
A sales support method.
プロセッサ及びメモリを備える情報処理装置に、
所定の案件の営業活動を担当する担当者の属性に関する情報である属性情報と、前記所定の案件及びその他の複数の案件の情報が記録された文章である案件文章とに基づき、前記所定の案件に類似する前記その他の案件である類似案件を特定する類似案件特定処理と、
前記特定した類似案件における営業活動のプロセスを前記案件文章に基づき特定する営業プロセス分類処理と、
前記特定した営業活動のプロセスを示す情報を、前記所定の案件における営業活動のプロセスに対応づけて出力する提案情報出力処理と、
を実行させる、営業支援プログラム。 A sales support program that provides information on sales activities,
In an information processing apparatus including a processor and a memory,
The predetermined case based on attribute information, which is information on the attribute of a person in charge of sales activities of the predetermined case, and a case sentence which is a sentence in which information on the predetermined case and other plural cases is recorded A similar case identification process for identifying a similar case that is the other case similar to
A sales process classification process for identifying a sales activity process in the identified similar case based on the case text;
Proposal information output processing for outputting information indicating the identified sales activity process in association with the sales activity process in the predetermined matter;
A sales support program that runs
Priority Applications (1)
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JP2017123362A JP2019008530A (en) | 2017-06-23 | 2017-06-23 | Business activity assisting system, business activity assisting method and business activity assisting program |
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JP2020119128A (en) * | 2019-01-22 | 2020-08-06 | 株式会社三菱総合研究所 | Information processing device, information processing method and program |
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