JP2019109947A - Approach support system, approach support method and approach support program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、アウトバウンド業務を支援するためのアプローチ支援システム、アプローチ支援方法及びアプローチ支援プログラムに関する。 The present invention relates to an approach support system, an approach support method, and an approach support program for supporting outbound business.
コールセンタでは、見込み顧客に対して電話をかけて新製品の紹介などの営業をかけるアウトバウンド業務、顧客からの電話に応対してサポートするインバウンド業務が行なわれている。アウトバウンド業務では、コールセンタのオペレータは見込み顧客と対話しつつ、営業を行なう。そこで、コールセンタにおけるアウトバウンド業務を支援する技術が検討されている（例えば、特許文献１参照）。この文献に記載された技術においては、顧客毎の受注状況を受注形態別にデータベースに登録し、営業担当部門からネットワークを介して行なわれたアウトバウンド依頼をデータベースに登録しておく。オペレータが操作するコンピュータ端末において、顧客ごとの受注状況とアウトバウンド依頼に関する情報をデータベースから検索し、その検索結果を表示装置に一覧表示する。顧客毎の受注状況に応じてコール要件を判別し、その判別結果を顧客への電話応対のための情報として一覧表示に含ませる。 In the call center, there are outbound operations in which prospective customers are called to make sales calls to introduce new products, and inbound operations to support calls from customers. In outbound operations, call center operators interact with prospective customers to conduct sales. Therefore, a technology for supporting outbound business in a call center is being studied (see, for example, Patent Document 1). In the technology described in this document, the order reception status for each customer is registered in the database for each order type, and the outbound request made from the sales department via the network is registered in the database. The computer terminal operated by the operator searches the database for information on the order reception status and the outbound request for each customer, and displays a list of the search results on the display device. The call requirement is determined according to the order reception status for each customer, and the determination result is included in the list as information for telephone call to the customer.
また、アウトバウンド業務において、顧客獲得率の向上を図るための技術も検討されている（例えば、特許文献２参照）。この文献に記載されたアウトバウンド業務支援装置は、受け付けた業務内容に対応するアウトバウンド資料の集合をデータベースから抽出する。そして、アウトバウンド業務の成功率が所定の値以上のテーマ及び顧客知識レベル値をデータベースから抽出する。そして、抽出した各テーマ及び顧客知識レベル値に対応する顧客ＩＤの集合をデータベースから抽出するとともに、各顧客ＩＤに対応する顧客情報をデータベースからそれぞれ抽出する。そして、抽出したアウトバウンド資料及び顧客情報対応を対応付けて出力し、アウトバウンドオペレータ端末へ送信する。 Further, in the outbound service, a technique for improving the customer acquisition rate is also being studied (see, for example, Patent Document 2). The outbound task support device described in this document extracts a set of outbound data corresponding to the received task content from the database. Then, the theme and customer knowledge level value of which the success rate of the outbound operation is equal to or more than a predetermined value are extracted from the database. Then, a set of customer IDs corresponding to each extracted theme and customer knowledge level value is extracted from the database, and customer information corresponding to each customer ID is extracted from the database. Then, the extracted outbound data and customer information correspondence are correlated and output, and are transmitted to the outbound operator terminal.
更に、近年、口コミサイト、ブログ、ＳＮＳ（Social Networking Service）の普及が進んでおり、企業側からの宣伝方法において、テレビＣＭ等による一方的な広告発信だけでなく、ソーシャルメディアを通じた消費者との対話によるマーケティングが注目されている。消費者はある商品の購入動機として、ソーシャルメディアによる友人からの口コミを最も重要視するようになっている。そこで、ソーシャルメディアからのトレンド抽出において、マスメディアのみの利用者やソーシャルメディアでの潜在的な利用者を含むトレンドを抽出する技術も検討されている（例えば、特許文献３参照）。この文献に記載された技術においては、トレンド分析装置は、マスメディアから収集したメタデータを分析してマスメディアトレンドキーワードを抽出する。マスメディアトレンドキーワードとソーシャルメディアデータからキーワード拡散度データを算出し、キーワード拡散度と商品マスタを用いて利用者の業務にとって好適なトレンドキーワードを抽出する。 Furthermore, word-of-mouth sites, blogs, SNS (Social Networking Service) are spreading in recent years, and in advertising methods from companies, in addition to unilateral advertisement dispatch by television commercials etc., with consumers through social media Marketing through dialogue has been attracting attention. Consumers are placing the most importance on word-of-mouth from friends via social media as the motivation for buying a product. Therefore, in trend extraction from social media, a technology for extracting trends including mass media only users and potential users in social media has also been studied (see, for example, Patent Document 3). In the technology described in this document, the trend analysis device analyzes metadata collected from mass media to extract mass media trend keywords. Keyword diffusion degree data is calculated from mass media trend keywords and social media data, and trend keywords suitable for the user's work are extracted using the keyword diffusion degree and the product master.
上述したアウトバウンド業務において、顧客にアプローチする場合、アプローチ先の抽出やアプローチのタイミングが適切でなければ、効率的なアウトバウンド業務を実現することができない。一方、ソーシャルメディアサービスにおける発信メッセージのみでは、潜在的な顧客のニーズを顕在化させることができない場合がある。 In the above-described outbound business, when approaching a customer, efficient outbound business can not be realized unless the timing of extraction and approach at the approach destination is appropriate. On the other hand, outgoing messages in social media services alone may not be able to reveal the potential customer needs.
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、アウトバウンド業務の効率化を図るためのアプローチ支援システム、アプローチ支援方法及びアプローチ支援プログラムを提供することにある。 The present invention has been made to solve the above problems, and its object is to provide an approach support system, an approach support method, and an approach support program for improving the efficiency of outbound operations.
（１）上記課題を解決するアプローチ支援システムは、顧客の取引実績を記録した取引情報記憶部と、ソーシャルメディアサイト、担当者端末に接続された制御部とを備える。そして、前記制御部が、前記取引情報記憶部に取引実績が記録された複数の顧客について、前記各顧客の取引が行なわれた時期において、前記各顧客が発信した発信メッセージを、前記ソーシャルメディアサイトから取得し、前記取引の商品種別毎に、前記取得した複数の発信メッセージにおいて共通する情報からなる予測モデルを生成する学習部を備える。更に、前記ソーシャルメディアサイトから、前記予測モデルとマッチングする発信メッセージを新たに取得した場合、前記担当者端末に対して、前記発信メッセージの発信者であるアプローチ先に対して、前記予測モデルの商品種別についてのアウトバウンド業務の指示を出力するアプローチ先抽出部を備える。これにより、ソーシャルメディアを利用して、アウトバウンド業務におけるアプローチ先を特定することができる。 (1) The approach support system which solves the said subject is provided with the transaction information storage part which recorded the customer's transaction track record, and a control part connected to a social media site and a person-in-charge terminal. Then, with respect to the plurality of customers whose transaction results are recorded in the transaction information storage unit, the control unit transmits outgoing messages sent by the respective customers at the times when the transactions of the respective customers are performed, on the social media site. And a learning unit configured to generate, for each commodity type of the transaction, a prediction model including information common to the plurality of acquired outgoing messages. Furthermore, when an outgoing message that matches the prediction model is newly obtained from the social media site, a product of the prediction model is sent to the person-in-charger terminal with respect to the approach destination who is the sender of the outgoing message. An approach destination extraction unit that outputs an outbound job instruction for a type is provided. Thereby, social media can be used to identify an approach destination in the outbound business.
（２）上記アプローチ支援システムにおいて、前記制御部は、更に、顧客の顧客属性を記録した顧客情報記憶部に接続され、前記学習部は、前記顧客情報記憶部に記録された顧客属性を用いて、共通する情報を含む予測モデルを生成し、前記アプローチ先抽出部は、前記予測モデルに含まれる顧客属性を用いて、アプローチ先を特定することが好ましい。これにより、顧客属性を考慮して、アプローチ先を特定することができる。 (2) In the approach support system, the control unit is further connected to a customer information storage unit in which a customer attribute of a customer is recorded, and the learning unit uses the customer attribute recorded in the customer information storage unit. Preferably, a prediction model including common information is generated, and the approach destination extraction unit specifies an approach destination using a customer attribute included in the prediction model. Thereby, the approach destination can be specified in consideration of the customer attribute.
（３）上記アプローチ支援システムにおいて、前記制御部は、更に、顧客の口座情報を記録した口座情報記憶部に接続され、前記アプローチ先抽出部は、前記アプローチ先の口座情報を前記口座情報記憶部から取得し、前記口座情報を用いて、前記アプローチ先へのアウトバウンド業務の要否を判断することが好ましい。これにより、口座情報を考慮して、アプローチ先を特定することができる。 (3) In the approach support system, the control unit is further connected to an account information storage unit in which customer account information is recorded, and the approach destination extraction unit is configured to store account information of the approach destination as the account information storage unit. Preferably, the account information is used to determine the necessity of the outbound service to the approach destination. Thereby, the approach destination can be specified in consideration of the account information.
（４）上記アプローチ支援システムにおいて、前記制御部は、前記ソーシャルメディアサイトから前記アプローチ先の発信メッセージを取得し、前記発信メッセージの発信時間帯に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することが好ましい。これにより、ソーシャルメディアから取得した情報に基づいて特定したアプローチ先状況を考慮して、アウトバウンド業務を行なうことができる。 (4) In the approach support system, the control unit acquires an outgoing message of the approach destination from the social media site, and determines timing information for performing the outbound operation based on an outgoing time zone of the outgoing message. Is preferred. In this way, the outbound operation can be performed in consideration of the approach destination status identified based on the information acquired from the social media.
（５）上記アプローチ支援システムにおいて、前記制御部は、前記ソーシャルメディアサイトから前記アプローチ先の発信メッセージを取得し、前記発信メッセージの発信場所に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することが好ましい。これにより、ソーシャルメディアから取得した情報に基づいて特定したアプローチ先所在地を考慮して、アウトバウンド業務を行なうことができる。 (5) In the approach support system, the control unit acquires an outgoing message of the approach destination from the social media site, and determines timing information for performing the outbound operation based on the outgoing place of the outgoing message. Is preferred. In this way, it is possible to perform the outbound operation in consideration of the approach destination location identified based on the information acquired from the social media.
（６）上記アプローチ支援システムにおいて、前記制御部は、前記取引情報記憶部から前記アプローチ先の取引実績を取得し、前記取引実績の取引時間帯に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することが好ましい。これにより、取引実績の取引時間帯に基づいて特定したアプローチ先状況を考慮して、アウトバウンド業務を行なうことができる。 (6) In the approach support system, the control unit acquires the transaction result of the approach destination from the transaction information storage unit, and determines the timing information for performing the outbound operation based on the transaction time zone of the transaction result. It is preferable to do. In this way, the outbound operation can be performed in consideration of the approach destination situation identified based on the transaction time zone of the transaction result.
本発明によれば、アウトバウンド業務の効率化を図ることができる。 According to the present invention, it is possible to improve the efficiency of outbound business.
以下、アプローチ支援システム、アプローチ支援方法及びアプローチ支援プログラムを具体化した一実施形態を、図１〜図４に従って説明する。本実施形態では、ソーシャルメディアにおける発信情報と、顧客の属性情報や取引情報を用いて、アウトバウンド業務におけるアプローチ先を特定する場合を想定する。ここでは、ソーシャルメディアとして、ソーシャルネットワーキングサービスを用いる場合を想定する。 Hereinafter, one embodiment embodying an approach support system, an approach support method and an approach support program will be described according to FIGS. 1 to 4. In the present embodiment, it is assumed that the approach destination in the outbound business is specified using the transmission information in the social media, the attribute information of the customer, and the transaction information. Here, it is assumed that a social networking service is used as social media.
図１に示すように、本実施形態では、ネットワークを介して接続されたＳＮＳサイト１０、支援サーバ２０、ホストシステム３０、担当者端末４０を用いる。
ＳＮＳサイト１０は、ソーシャルネットワーキングサービスを提供するサーバコンピュータ（ソーシャルメディアサイト）である。このＳＮＳサイト１０では、ユーザが登録した発信メッセージを、ユーザに関連付けて、発信日時とともに公開する。
As shown in FIG. 1, in the present embodiment, an SNS site 10, a support server 20, a host system 30, and a person-in-charge terminal 40 connected via a network are used.
The SNS site 10 is a server computer (social media site) that provides a social networking service. In this SNS site 10, the outgoing message registered by the user is associated with the user and is published along with the outgoing date and time.
支援サーバ２０は、アウトバウンド業務を支援するコンピュータシステムである。この支援サーバ２０は、制御部２１、予測モデル記憶部２２、取引条件情報記憶部２３を備えている。 The support server 20 is a computer system that supports outbound work. The support server 20 includes a control unit 21, a prediction model storage unit 22, and a transaction condition information storage unit 23.
制御部２１は、図示しないＣＰＵ等の制御手段、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを備え、後述する処理（学習段階、情報取得段階、アプローチ先抽出段階、アウトバウンド支援段階等の各処理等）を行なう。そして、アプローチ支援プログラムを実行することにより、制御部２１は、学習部２１１、情報取得部２１２、アプローチ先抽出部２１３、アウトバウンド支援部２１４として機能する。 The control unit 21 includes control means such as a CPU (not shown), memories such as a RAM and a ROM, and performs processes (such as learning process, information acquisition process, approach destination extraction process, and outbound support process etc.) described later. Then, by executing the approach support program, the control unit 21 functions as a learning unit 211, an information acquisition unit 212, an approach destination extraction unit 213, and an outbound support unit 214.
学習部２１１は、顧客がＳＮＳサイト１０において登録した発信メッセージと、顧客と取引を行なった商品種別との関連性を予測するための予測モデルを生成する処理を実行する。この学習部２１１は、学習対象の商品種別に関するデータを保持している。この学習対象の商品種別としては、アウトバウンド業務において取り扱う商品（例えば、住宅ローン等）を用いる。更に、学習部２１１は、評価対象期間テーブルを保持している。この評価対象期間テーブルにおいては、商品種別毎に、ソーシャルネットワーキングサービスにおける発信メッセージを取得する評価対象期間（例えば、日数等）が記録されている。更に、学習部２１１は、学習に用いるサンプル情報（商品種別、顧客属性、発信メッセージ）を仮記憶するためのメモリを備えている。 The learning unit 211 executes a process of generating a prediction model for predicting the relevance between the outgoing message registered by the customer on the SNS site 10 and the type of product for which the customer has made a transaction. The learning unit 211 holds data on the product type to be learned. As the product type to be learned, a product (for example, a mortgage loan or the like) handled in the outbound business is used. Furthermore, the learning unit 211 holds an evaluation target period table. In the evaluation target period table, an evaluation target period (for example, days, etc.) for acquiring a transmission message in the social networking service is recorded for each product type. Furthermore, the learning unit 211 includes a memory for temporarily storing sample information (product type, customer attribute, transmission message) used for learning.
情報取得部２１２は、ＳＮＳサイト１０から、利用者が発信したメッセージを取得する処理を実行する。
アプローチ先抽出部２１３は、ＳＮＳサイト１０における発信メッセージや、ホストシステム３０に記録された情報に基づいて、アプローチ先を特定する処理を実行する。
アウトバウンド支援部２１４は、担当者端末４０に対して、特定したアプローチ先に対するアウトバウンド業務を指示する処理を実行する。
The information acquisition unit 212 executes a process of acquiring a message sent by the user from the SNS site 10.
The approach destination extraction unit 213 executes a process of identifying an approach destination based on the outgoing message on the SNS site 10 and the information recorded in the host system 30.
The outbound support unit 214 executes processing for instructing the person-in-charge terminal 40 to perform outbound processing for the identified approach destination.
予測モデル記憶部２２には、アウトバウンド業務のアプローチ先を特定するための予測モデル（データ）が記録される。この予測モデルは、後述する学習処理が行なわれた場合に登録される。 The prediction model storage unit 22 records a prediction model (data) for specifying an approach destination of the outbound business. This prediction model is registered when learning processing described later is performed.
本実施形態では、図４に示すように、予測モデル２２０は、イベント及び顧客属性に基づいて、アウトバウンド業務を行なう商品種別を特定するためのデータを含んで構成される。
イベントデータ領域には、このアプローチ先である顧客を特定するための顧客状況（イベント）に関するデータが記録される。このイベントは、例えば、特定の利用者状況において発信されるメッセージに含まれるキーワードを用いて特定する。このため、各イベントに関連付けてキーワードが記録されている。イベントとしては、例えば、バイト決定、入籍等がある。
In the present embodiment, as shown in FIG. 4, the prediction model 220 is configured to include data for specifying the product type for which the outbound service is performed based on the event and the customer attribute.
In the event data area, data on customer situations (events) for identifying a customer who is the approach destination is recorded. This event is identified, for example, using a keyword included in a message originated in a specific user situation. Therefore, keywords are recorded in association with each event. As events, there are, for example, byte determination, registration, etc.
顧客属性データ領域には、アウトバウンド業務のアプローチ先である顧客を特定するための顧客属性に関するデータが記録される。
商品種別データ領域には、アプローチ先に対して、アウトバウンド業務を行なう商品（商品種別）を特定するための識別子に関するデータが記録される。
In the customer attribute data area, data on customer attributes for identifying a customer who is an approach destination of the outbound business is recorded.
In the product type data area, data relating to an identifier for specifying a product (product type) on which the outbound service is performed with respect to the approach destination is recorded.
取引条件情報記憶部２３には、取引を行なう場合の条件に関する取引条件管理レコードが記録される。この取引条件管理レコードは、新たな商品種別が登録された場合に記録される。取引条件管理レコードには、商品種別、取引条件に関するデータが記録される。 The transaction condition information storage unit 23 records a transaction condition management record regarding the condition for conducting a transaction. This transaction condition management record is recorded when a new product type is registered. In the transaction condition management record, data on the item type and the transaction conditions are recorded.
商品種別データ領域には、アウトバウンド業務を行なう商品を特定するための識別子に関するデータが記録される。
取引条件データ領域には、この商品種別についての取引を行なう場合の条件に関するデータが記録される。取引条件としては、例えば、その商品についての取引実績（取引の有無）や、取引を行なうために必要な口座残高等の取引状況に関する条件を用いる。
In the product type data area, data relating to an identifier for specifying a product on which the outbound service is performed is recorded.
In the transaction condition data area, data relating to the conditions for performing a transaction for this product type is recorded. As the transaction conditions, for example, conditions relating to the transaction status such as the transaction results (presence or absence of a transaction) for the product and the account balance necessary for conducting the transaction are used.
ホストシステム３０は、顧客情報や取引情報を管理するコンピュータシステムである。このホストシステム３０は、顧客情報記憶部３２、取引情報記憶部３３を備えている。
顧客情報記憶部３２には、金融機関の顧客についての顧客管理レコードが記録されている。顧客管理レコードは、顧客が金融機関に口座を開設した場合に記録される。顧客管理レコードには、顧客ＩＤ、氏名、口座識別子、連絡先、住所、顧客属性、アクセス先に関するデータが記録されている。
The host system 30 is a computer system that manages customer information and transaction information. The host system 30 includes a customer information storage unit 32 and a transaction information storage unit 33.
The customer information storage unit 32 stores a customer management record for the customer of the financial institution. Customer management records are recorded when a customer opens an account at a financial institution. The customer management record contains data on a customer ID, a name, an account identifier, a contact address, an address, a customer attribute, and an access destination.
顧客ＩＤデータ領域には、金融機関の各顧客を特定するための識別子に関するデータが記録されている。
氏名データ領域には、この顧客の氏名に関するデータが記録されている。
口座識別子データ領域には、この顧客が保有する口座を特定するための識別子（本支店コード、種別コード、口座番号等）に関するデータが記録されている。
In the customer ID data area, data relating to an identifier for identifying each customer of the financial institution is recorded.
Data on the name of the customer is recorded in the name data area.
In the account identifier data area, data relating to an identifier (main branch code, type code, account number, etc.) for identifying the account held by the customer is recorded.
連絡先、住所データ領域には、それぞれ、この顧客の連絡先（電話番号等）、住所に関するデータが記録されている。
顧客属性データ領域には、この顧客の属性（年齢や性別、職種等）に関するデータが記録されている。
In the contact address and address data area, data on the contact address (telephone number etc.) and address of this customer are recorded, respectively.
In the customer attribute data area, data relating to the attributes (age, gender, job type, etc.) of the customer is recorded.
アクセス先データ領域には、この顧客が利用しているソーシャルネットワーキングサービスにおいて、発信したメッセージを取得するための取得先に関するデータが記録されている。このデータ領域には、例えば、利用者が利用しているソーシャルネットワーキングサービスのアカウントや、メッセージが公開されているＵＲＬ等が記録されている。 In the access destination data area, in the social networking service used by this customer, data on an acquisition destination for acquiring the transmitted message is recorded. In this data area, for example, the account of the social networking service used by the user, the URL at which the message is published, and the like are recorded.
取引情報記憶部３３には、顧客との取引に関する取引管理レコードや、顧客が開設した口座を管理するための口座管理レコードが記録されている。この取引情報記憶部３３は、顧客の口座情報を記録した口座情報記憶部として機能する。
取引管理レコードは、顧客との間で取引が行なわれる場合に記録される。取引管理レコードには、取引ＩＤ、取引日時、商品種別、顧客ＩＤ、取引内容に関するデータが記録されている。
The transaction information storage unit 33 stores transaction management records related to transactions with customers, and account management records for managing accounts opened by the customers. The transaction information storage unit 33 functions as an account information storage unit in which the customer's account information is recorded.
Transaction management records are recorded when transactions are conducted with customers. In the transaction management record, data on transaction ID, transaction date, product type, customer ID, and transaction content is recorded.
取引ＩＤデータ領域には、各取引を特定するための識別子に関するデータが記録されている。
取引日時データ領域には、この取引が行なわれた年月日及び時刻に関するデータが記録されている。
Data on an identifier for identifying each transaction is recorded in the transaction ID data area.
Data on the date and time when this transaction was made is recorded in the transaction date data area.
商品種別データ領域には、取引が行なわれた商品を特定するための識別子に関するデータが記録されている。
顧客ＩＤデータ領域には、取引を行なった顧客を特定するための識別子に関するデータが記録されている。
取引内容データ領域には、この顧客が行なった取引内容（例えば、取引数量や金額）に関するデータが記録されている。
In the product type data area, data relating to an identifier for specifying a product for which a transaction has been made is recorded.
Data on an identifier for identifying a customer who has made a transaction is recorded in the customer ID data area.
In the transaction content data area, data relating to the transaction content (for example, transaction quantity and amount) made by the customer is recorded.
また、口座管理レコードは、金融機関において口座が開設された場合に登録される。この口座管理レコードは、口座識別子、口座残高、入出金履歴に関するデータが記録されている。 Also, an account management record is registered when an account is opened at a financial institution. The account management record contains data on account identifiers, account balances, and deposit and withdrawal history.
口座識別子データ領域には、各口座を特定するための識別子に関するデータが記録されている。
口座残高データ領域には、この口座の残高に関するデータが記録されている。
入出金履歴データ領域には、この口座における入金や出金について、取引日時や金額、摘要、場所に関するデータが記録される。また、現金自動預払機（ＡＴＭ）を用いて、現金の入出金等が行なわれた場合には、利用された現金自動預払機の設置場所に関する情報が記録されている。
In the account identifier data area, data relating to an identifier for identifying each account is recorded.
In the account balance data area, data on the balance of this account is recorded.
In the deposit / withdrawal history data area, data relating to the date and time of transaction, the amount of money, the payment, and the place is recorded regarding deposit and withdrawal in this account. Further, when cash deposits and withdrawals and the like are made using an automatic teller machine (ATM), information on the installation location of the used automatic teller machine is recorded.
担当者端末４０は、アウトバウンド業務を担当する担当者が用いるコンピュータ端末である。担当者端末４０は、制御部、記憶部、キーボードやポインティングデバイス等を含む入力部、ディスプレイを含む出力部を備える。 The person-in-charge terminal 40 is a computer terminal used by a person in charge in charge of the outbound operation. The person-in-charge terminal 40 includes a control unit, a storage unit, an input unit including a keyboard, a pointing device, and the like, and an output unit including a display.
次に、上記のシステムを用いて行なわれる処理を、図２、図３を用いて説明する。本実施形態では、アプローチ先を特定するための予測モデルを学習する学習処理、アプローチ先を抽出するアプローチ先抽出処理、抽出したアプローチ先にアウトバウンドを行なうアプローチ処理の順番で説明する。 Next, processing performed using the above-described system will be described using FIGS. 2 and 3. In this embodiment, a learning process for learning a prediction model for identifying an approach destination, an approach destination extraction process for extracting an approach destination, and an approach process for outbound to the extracted approach destination will be described in this order.
（学習処理）
まず、図２を用いて、学習処理を説明する。この処理においては、予測モデルを作成するための学習対象者として、ホストシステム３０に登録されている複数の顧客を用いる。ここでは、複数の学習対象者において処理対象者を特定し、以下の処理を繰り返す。
(Learning process)
First, the learning process will be described with reference to FIG. In this process, a plurality of customers registered in the host system 30 is used as a learning target person for creating a prediction model. Here, the processing target persons are specified among the plurality of learning target persons, and the following processing is repeated.
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、取引情報の取得処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部２１の学習部２１１は、ホストシステム３０の取引情報記憶部３３から、処理対象者（学習対象者）の取引管理レコードを抽出する。 First, the control unit 21 of the support server 20 executes transaction information acquisition processing (step S1-1). Specifically, the learning unit 211 of the control unit 21 extracts the transaction management record of the process target person (the learning target person) from the transaction information storage unit 33 of the host system 30.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、学習対象の商品種別の取引があるかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部２１の学習部２１１は、抽出した取引管理レコードに学習対象の商品種別が記録されているレコードが含まれているかどうかを確認する。 Next, the control unit 21 of the support server 20 executes a determination process as to whether or not there is a transaction of the product type to be learned (step S1-2). Specifically, the learning unit 211 of the control unit 21 checks whether or not the extracted transaction management record includes a record in which the product type of the learning target is recorded.
学習対象の商品種別の取引が含まれていないと判定した場合（ステップＳ１−２において「ＮＯ」の場合）、この処理対象者（学習対象者）についての処理を終了する。
学習対象の商品種別の取引が含まれていると判定した場合（ステップＳ１−２において「ＹＥＳ」の場合）、支援サーバ２０の制御部２１は、顧客属性情報の取得処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、制御部２１の学習部２１１は、ホストシステム３０の顧客情報記憶部３２から、この学習対象者の顧客管理レコードを抽出し、顧客属性を取得する。そして、学習部２１１は、商品種別に関連付けて、顧客属性をメモリに仮記憶する。
When it is determined that the transaction of the commodity type to be learned is not included (in the case of “NO” in step S1-2), the processing for the person to be processed (person to be learned) is ended.
When it is determined that the transaction of the product type to be learned is included (in the case of “YES” in step S1-2), the control unit 21 of the support server 20 executes the acquisition process of the customer attribute information (step S1). -3). Specifically, the learning unit 211 of the control unit 21 extracts a customer management record of the person to be learned from the customer information storage unit 32 of the host system 30, and acquires a customer attribute. Then, the learning unit 211 temporarily stores the customer attribute in the memory in association with the product type.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、ソーシャルメディア発信情報の取得処理を実行する（ステップＳ１−４）。具体的には、制御部２１の学習部２１１は、この処理対象者（学習対象者）の顧客管理レコードからアクセス先を取得する。そして、学習部２１１は、顧客管理レコードのアクセス先を用いて、この処理対象者が利用しているＳＮＳサイト１０を特定する。次に、学習部２１１は、評価対象期間テーブルから、この商品種別の評価対象期間を特定する。次に、学習部２１１は、ＳＮＳサイト１０から、学習対象の取引が行なわれた年月日に基づいて、評価対象期間の発信メッセージを取得する。そして、学習部２１１は、商品種別、顧客属性に関連付けて、取得した発信メッセージをメモリに仮記憶する。
すべての学習対象者について終了するまで、以上の処理を繰り返す。
Next, the control unit 21 of the support server 20 executes a social media transmission information acquisition process (step S1-4). Specifically, the learning unit 211 of the control unit 21 acquires an access destination from the customer management record of the processing target person (learning target person). Then, the learning unit 211 specifies the SNS site 10 used by the processing target person using the access destination of the customer management record. Next, the learning unit 211 specifies the evaluation target period of the product type from the evaluation target period table. Next, the learning unit 211 acquires, from the SNS site 10, the transmission message of the evaluation target period based on the date when the transaction to be learned is performed. Then, the learning unit 211 temporarily stores the acquired outgoing message in the memory in association with the product type and the customer attribute.
The above process is repeated until all the learners are finished.
そして、支援サーバ２０の制御部２１は、予測モデル登録処理を実行する（ステップＳ１−５）。具体的には、制御部２１の学習部２１１は、メモリに仮記憶された商品種別毎に、共通する顧客属性を特定する。次に、商品種別、共通する顧客属性毎に、発信メッセージに含まれる共通するキーワードをイベントとして特定する。そして、学習部２１１は、特定したイベント、共通する顧客属性、商品種別を含む予測モデル２２０を生成し、予測モデル記憶部２２に記録する。 And control part 21 of support server 20 performs prediction model registration processing (Step S1-5). Specifically, the learning unit 211 of the control unit 21 specifies a common customer attribute for each of the product types temporarily stored in the memory. Next, a common keyword included in the outgoing message is specified as an event for each product type and common customer attribute. Then, the learning unit 211 generates the prediction model 220 including the identified event, the common customer attribute, and the product type, and records the prediction model 220 in the prediction model storage unit 22.
（アプローチ先抽出処理）
次に、図３（ａ）を用いて、アプローチ先抽出処理を説明する。本実施形態では、図４に示すように、ＳＮＳサイト１０から取得したメッセージに基づいて特定されるイベントと、顧客情報記憶部３２に記録された顧客属性とを用いて、商品種別を特定する。更に、取引状況に基づいて、アウトバウンド業務を行なうアプローチ先を特定する。
(Approach destination extraction process)
Next, the approach destination extraction process will be described with reference to FIG. In the present embodiment, as shown in FIG. 4, the item type is specified using an event specified based on the message acquired from the SNS site 10 and the customer attribute recorded in the customer information storage unit 32. Furthermore, based on the transaction status, the approach destination for performing the outbound business is identified.
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、ソーシャルメディア発信情報の取得処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部２１の情報取得部２１２は、定期的に、ホストシステム３０の顧客情報記憶部３２に記録されている顧客管理レコードからアクセス先を取得する。そして、学習部２１１は、顧客管理レコードのアクセス先を用いて、各ＳＮＳサイト１０にアクセスし、顧客が発信した発信メッセージを取得する。 First, the control unit 21 of the support server 20 executes a social media transmission information acquisition process (step S2-1). Specifically, the information acquisition unit 212 of the control unit 21 periodically acquires the access destination from the customer management record recorded in the customer information storage unit 32 of the host system 30. Then, the learning unit 211 accesses each SNS site 10 using the access destination of the customer management record, and acquires the outgoing message transmitted by the customer.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、予測モデル適用処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、制御部２１のアプローチ先抽出部２１３は、取得した発信メッセージに対して、予測モデル記憶部２２に記録された予測モデル２２０を適用する。ここでは、アプローチ先抽出部２１３は、取得した発信メッセージに、予測モデル記憶部２２に記録された予測モデル２２０のイベントに対応するキーワードが含まれているかどうかを確認する。発信メッセージにおいて、予測モデル２２０のイベントを検知した場合、アプローチ先抽出部２１３は、ホストシステム３０の顧客情報記憶部３２の顧客管理レコードから顧客属性を取得する。そして、アプローチ先抽出部２１３は、顧客情報記憶部３２から取得した顧客属性と、予測モデル２２０の顧客属性とのマッチングを行なう。 Next, the control unit 21 of the support server 20 executes a prediction model application process (step S2-2). Specifically, the approach destination extraction unit 213 of the control unit 21 applies the prediction model 220 recorded in the prediction model storage unit 22 to the acquired outgoing message. Here, the approach destination extraction unit 213 confirms whether or not the acquired outgoing message includes a keyword corresponding to the event of the prediction model 220 recorded in the prediction model storage unit 22. When an event of the prediction model 220 is detected in the outgoing message, the approach destination extraction unit 213 acquires a customer attribute from the customer management record of the customer information storage unit 32 of the host system 30. Then, the approach destination extraction unit 213 matches the customer attribute acquired from the customer information storage unit 32 with the customer attribute of the prediction model 220.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、商品特定処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、制御部２１のアプローチ先抽出部２１３は、顧客情報記憶部３２から取得した顧客属性と、予測モデル２２０の顧客属性とが一致し、予測モデル２２０を適用可能と判定した場合、この予測モデル２２０の商品種別を特定する。 Next, the control unit 21 of the support server 20 executes a product identification process (step S2-3). Specifically, when the approach destination extraction unit 213 of the control unit 21 determines that the customer attribute acquired from the customer information storage unit 32 matches the customer attribute of the prediction model 220 and determines that the prediction model 220 is applicable, The product type of this prediction model 220 is identified.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、取引状況の特定処理を実行する（ステップＳ２−４）。具体的には、制御部２１のアプローチ先抽出部２１３は、取引条件情報記憶部２３から、この商品種別についての取引条件を取得する。次に、アプローチ先抽出部２１３は、取引情報記憶部３３から、顧客ＩＤ、この顧客の口座識別子に一致する顧客の口座管理レコード、取引管理レコードを取得する。 Next, the control unit 21 of the support server 20 executes a process of specifying a transaction situation (step S2-4). Specifically, the approach destination extraction unit 213 of the control unit 21 acquires, from the transaction condition information storage unit 23, the transaction conditions for the product type. Next, the approach destination extraction unit 213 acquires, from the transaction information storage unit 33, the customer ID, the account management record of the customer matching the customer's account identifier, and the transaction management record.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、アプローチ可能かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ２−５）。具体的には、制御部２１のアプローチ先抽出部２１３は、取引条件と、口座管理レコード、取引管理レコードを用いて特定される取引状況とを比較する。そして、アプローチ先抽出部２１３は、取引状況が取引条件に合致する場合にはアプローチ可能と判定し、合致しない場合にはアプローチ不可と判定する。 Next, the control unit 21 of the support server 20 executes a determination process as to whether or not the approach is possible (step S2-5). Specifically, the approach destination extraction unit 213 of the control unit 21 compares the transaction conditions with the transaction status specified using the account management record and the transaction management record. Then, the approach destination extraction unit 213 determines that the approach is possible if the transaction situation matches the transaction condition, and determines that the approach is not possible if the transaction situation does not match.
アプローチ不可と判定した場合（ステップＳ２−５において「ＮＯ」の場合）、支援サーバ２０の制御部２１は、この顧客についての処理を終了する。
一方、アプローチ可能と判定した場合（ステップＳ２−５において「ＹＥＳ」の場合）、支援サーバ２０の制御部２１は、アプローチ処理を実行する（ステップＳ２−６）。この処理については、以下に説明する。
When it is determined that the approach is not possible (in the case of “NO” in step S2-5), the control unit 21 of the support server 20 ends the process for this customer.
On the other hand, when it is determined that the approach is possible (in the case of “YES” in step S2-5), the control unit 21 of the support server 20 executes the approach process (step S2-6). This process is described below.
（アプローチ処理）
次に、図３（ｂ）を用いて、アプローチ処理を説明する。ここでは、ソーシャルメディアにおける発信メッセージの発信状況や、ホストシステム３０に記録された取引情報を用いて、顧客に対するアプローチを行なう時間帯を特定する。
(Approach process)
Next, the approach process will be described with reference to FIG. Here, using the transmission status of the outgoing message in social media and the transaction information recorded in the host system 30, a time zone in which the approach to the customer is performed is specified.
まず、支援サーバ２０の制御部２１は、ソーシャルメディア発信履歴の取得処理を実行する（ステップＳ３−１）。具体的には、制御部２１のアウトバウンド支援部２１４は、アプローチ先として特定した顧客について、ＳＮＳサイト１０から、直近所定期間に発信された発信メッセージの発信履歴を取得する。そして、アウトバウンド支援部２１４は、発信履歴に基づいて、ＳＮＳサイト１０の利用時間帯を特定する。 First, the control unit 21 of the support server 20 executes a social media transmission history acquisition process (step S3-1). Specifically, the outbound support unit 214 of the control unit 21 acquires, from the SNS site 10, the transmission history of the transmission message transmitted in the nearest predetermined period from the customer specified as the approach destination. Then, the outbound support unit 214 specifies the use time zone of the SNS site 10 based on the transmission history.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、取引履歴の取得処理を実行する（ステップＳ３−２）。具体的には、制御部２１のアウトバウンド支援部２１４は、ホストシステム３０の取引情報記憶部３３の口座管理レコードにおいて、現金自動預払機の利用履歴を取得する。 Next, the control unit 21 of the support server 20 executes a transaction history acquisition process (step S3-2). Specifically, the outbound support unit 214 of the control unit 21 acquires the usage history of the cash dispenser in the account management record of the transaction information storage unit 33 of the host system 30.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、アプローチ時間帯の特定処理を実行する（ステップＳ３−３）。具体的には、制御部２１のアウトバウンド支援部２１４は、発信履歴の発信メッセージに含まれるキーワードに基づいて、所定の利用者状況（例えば、在宅や外出）を予測する。そして、アウトバウンド支援部２１４は、予測した所定の利用者状況（例えば、在宅）に対応する時間帯を特定する。更に、アウトバウンド支援部２１４は、現金自動預払機の利用履歴に基づいて、自宅の不在時間帯を特定する。そして、アウトバウンド支援部２１４は、ソーシャルネットワーキングサービスにおける発信履歴、現金自動預払機の利用履歴により、在宅時間帯から不在時間帯を除外したアプローチ時間帯を特定する。 Next, the control unit 21 of the support server 20 executes a process of specifying an approach time zone (step S3-3). Specifically, the outbound support unit 214 of the control unit 21 predicts a predetermined user situation (for example, staying at home or going out) based on the keyword included in the transmission message of the transmission history. Then, the outbound support unit 214 specifies a time zone corresponding to the predicted predetermined user situation (for example, at home). Furthermore, the outbound support unit 214 specifies the absence time zone of the home based on the usage history of the cash dispenser. Then, the outbound support unit 214 specifies an approach time zone excluding the absence time zone from the at-home time zone based on the transmission history in the social networking service and the usage history of the cash dispenser.
次に、支援サーバ２０の制御部２１は、アウトバウンド指示処理を実行する（ステップＳ３−４）。具体的には、制御部２１のアウトバウンド支援部２１４は、担当者端末４０に対して、アウトバウンド指示を行なう。このアウトバウンド指示には、アプローチ先の顧客情報（発信メッセージの発信者）、予測モデル２２０を用いて特定した商品種別、在宅時間帯に関する情報を含める。この場合、担当者は、アウトバウンド指示に基づいて、在宅時間に、アプローチ先に電話コールを行なう。 Next, the control unit 21 of the support server 20 executes an outbound instruction process (step S3-4). Specifically, the outbound support unit 214 of the control unit 21 issues an outbound instruction to the person-in-charge terminal 40. The outbound instruction includes the customer information on the approach destination (the sender of the outgoing message), the product type specified using the prediction model 220, and information on the at-home time zone. In this case, the person in charge makes a telephone call to the approach destination at home time based on the outbound instruction.
以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ソーシャルメディア発信情報の取得処理（ステップＳ１−４）、予測モデル登録処理（ステップＳ１−５）を実行する。これにより、ソーシャルメディアにおける発信情報に基づいて、アプローチ先を抽出するための情報を生成することができる。
As mentioned above, according to this embodiment, the effect shown below can be acquired.
(1) In the present embodiment, the control unit 21 of the support server 20 executes social media transmission information acquisition processing (step S1-4) and predictive model registration processing (step S1-5). Thereby, information for extracting an approach destination can be generated based on the outgoing information in social media.
（２）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ソーシャルメディア発信情報の取得処理（ステップＳ２−１）、予測モデル適用処理（ステップＳ２−２）を実行する。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、商品特定処理を実行する（ステップＳ２−３）。これにより、アウトバウンド業務において、アプローチ先に提案を行なう商品を特定することができる。 (2) In the present embodiment, the control unit 21 of the support server 20 executes social media transmission information acquisition processing (step S2-1) and prediction model application processing (step S2-2). And control part 21 of support server 20 performs goods specification processing (Step S2-3). Thereby, in the outbound business, it is possible to specify a product to be proposed to the approach destination.
（３）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、取引状況の特定処理（ステップＳ２−４）、アプローチ可能かどうかについての判定処理（ステップＳ２−５）を実行する。アプローチ可能と判定した場合（ステップＳ２−５において「ＹＥＳ」の場合）、支援サーバ２０の制御部２１は、アプローチ処理を実行する（ステップＳ２−６）。これにより、アプローチ先の状況を考慮して、アウトバウンド業務を行なうことができる。 (3) In the present embodiment, the control unit 21 of the support server 20 executes the process of identifying the transaction situation (step S2-4) and the process of determining whether the approach is possible (step S2-5). When it is determined that the approach is possible (in the case of “YES” in step S2-5), the control unit 21 of the support server 20 executes the approach process (step S2-6). In this way, it is possible to carry out the outbound business in consideration of the situation of the approach destination.
（４）本実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、ソーシャルメディア発信履歴の取得処理を実行する（ステップＳ３−１）。これにより、ソーシャルメディアにおいて発信される情報に基づいて、顧客の状況を考慮し、適切なタイミングでアプローチを行なうことができる。更に、支援サーバ２０の制御部２１は、取引履歴の取得処理を実行する（ステップＳ３−２）。これにより、取引状況に基づいて、顧客の状況を特定し、適切なタイミングでアプローチを行なうことができる。 (4) In the present embodiment, the control unit 21 of the support server 20 executes a social media transmission history acquisition process (step S3-1). In this way, based on the information transmitted in social media, it is possible to take an approach at an appropriate time taking account of the customer's situation. Furthermore, the control unit 21 of the support server 20 executes a transaction history acquisition process (step S3-2). This makes it possible to identify the customer's situation based on the transaction situation and to take an approach at an appropriate time.
なお、上記実施形態は、以下の態様に変更してもよい。
・上記実施形態では、ソーシャルメディアとして、ソーシャルネットワーキングサービスを用いる場合を想定する。ソーシャルメディアはこれに限定されるものではない。利用者を特定できるメディアであれば適用可能であり、例えば、電子掲示板、ブログ等を用いることも可能である。
The above embodiment may be changed to the following modes.
-In the said embodiment, the case where a social networking service is used as a social media is assumed. Social media is not limited to this. It is applicable if it is a media which can specify a user, and it is also possible to use an electronic bulletin board, a blog, etc., for example.
・上記実施形態では、予測モデル記憶部２２に記録された予測モデル２２０は、イベント及び顧客属性に基づいて、アウトバウンド業務を行なう商品種別を特定するためのデータを含んで構成される。そして、ＳＮＳサイト１０から取得した発信メッセージに基づいて特定されるイベントと、顧客情報記憶部３２に記録された顧客属性とを用いて、商品種別を特定する。更に、取引状況に基づいて、アウトバウンド業務を行なうアプローチ先を特定する。アプローチ先を特定するための予測モデルは、上述の構成に限定されるものではない。 In the above embodiment, the prediction model 220 recorded in the prediction model storage unit 22 is configured to include data for specifying the product type for which the outbound service is performed based on the event and the customer attribute. Then, using the event specified based on the outgoing message acquired from the SNS site 10 and the customer attribute recorded in the customer information storage unit 32, the product type is specified. Furthermore, based on the transaction status, the approach destination for performing the outbound business is identified. The prediction model for specifying the approach destination is not limited to the above-described configuration.
例えば、図５に示すように、ＳＮＳサイト１０から取得した発信メッセージに含まれるキーワードにより特定されるイベントと、取引情報記憶部３３から取引状況（口座残高や取引実績等）とに基づいて、資金ニーズを特定するようにしてもよい。この場合、支援サーバ２０の制御部２１は、何らかの取引があった顧客の発信メッセージと、この取引状況とに基づいて、資金ニーズがある顧客の予測モデル２２１を生成する。そして、支援サーバ２０の制御部２１は、この資金ニーズがある顧客をアプローチ先として特定する。更に、支援サーバ２０の制御部２１は、取引情報記憶部３３から取得した取引状況と、取引条件情報記憶部２３に記録された取引条件とを比較し、取引状況に合う商品種別を特定する。 For example, as shown in FIG. 5, based on the event specified by the keyword included in the outgoing message acquired from the SNS site 10 and the transaction status (account balance, transaction results, etc.) from the transaction information storage unit 33, The needs may be identified. In this case, the control unit 21 of the support server 20 generates a prediction model 221 of a customer who has a financial need, based on the outgoing message of the customer who has made a transaction and the transaction status. Then, the control unit 21 of the support server 20 specifies a customer who has this financial need as an approach destination. Furthermore, the control unit 21 of the support server 20 compares the transaction situation acquired from the transaction information storage unit 33 with the transaction conditions recorded in the transaction condition information storage unit 23, and identifies the product type that matches the transaction situation.
また、ＳＮＳサイト１０から取得した発信メッセージに基づいて特定される情報はイベントに限定されるものではなく、発信者の状況を特定できる情報を用いることができる。
図６に示す予測モデル２２２のように、例えば、発信メッセージに基づいて生活状況を特定するようにしてもよい。この場合には、発信メッセージに含まれるキーワード（例えば、「収入が少ない」、「出費が多い」等）に基づいて、生活状況を予測する。
Moreover, the information specified based on the outgoing message acquired from SNS site 10 is not limited to an event, and can use information which can specify the situation of a sender.
As in the prediction model 222 shown in FIG. 6, for example, the living situation may be specified based on the outgoing message. In this case, the living situation is predicted based on keywords (for example, "a small amount of income", "a large amount of expenses", etc.) included in the outgoing message.
・上記実施形態では、支援サーバ２０の制御部２１は、アウトバウンド指示処理を実行する（ステップＳ３−４）。この場合、担当者は、アウトバウンド指示に基づいて、在宅時間に、アプローチ先に電話コールを行なう。アウトバウンド業務における連絡手法は、電話コールに限定されるものではない。例えば、アプローチ先が利用しているソーシャルネットワーキングサービスを介して、アウトバウンド業務に関するメッセージを送信するようにしてもよい。 In the embodiment, the control unit 21 of the support server 20 executes the outbound instruction process (step S3-4). In this case, the person in charge makes a telephone call to the approach destination at home time based on the outbound instruction. The contact method in the outbound service is not limited to telephone calls. For example, you may make it transmit the message regarding an outbound service via the social networking service which the approach destination is using.
次に、上記実施形態及び別例から把握できる技術的思想について以下に追記する。
〔ａ〕顧客の取引実績を記録した取引情報記憶部と、
ソーシャルメディアサイト、担当者端末に接続された制御部とを備えたアプローチ支援システムであって、
前記制御部が、
前記取引情報記憶部に取引実績が記録された複数の顧客について、前記各顧客の取引が行なわれた時期において、前記各顧客が発信した発信メッセージを、前記ソーシャルメディアサイトから取得し、
前記取引の商品種別毎に、前記取得した複数の発信メッセージにおいて共通する情報からなる予測モデルを生成する学習部と、
前記ソーシャルメディアサイトから、前記予測モデルとマッチングする発信メッセージを新たに取得した場合、前記担当者端末に対して、前記発信メッセージの発信者であるアプローチ先に対して、前記予測モデルの商品種別についてのアウトバウンド業務の指示を出力するアプローチ先抽出部とを設けたことを特徴とするアプローチ支援システム。
〔ｂ〕前記制御部は、更に、顧客の顧客属性を記録した顧客情報記憶部に接続され、
前記学習部は、前記顧客情報記憶部に記録された顧客属性を用いて、共通する情報を含む予測モデルを生成し、
前記アプローチ先抽出部は、前記予測モデルに含まれる顧客属性を用いて、アプローチ先を特定することを特徴とする〔ａ〕に記載のアプローチ支援システム。
〔ｃ〕前記制御部は、更に、顧客の口座情報を記録した口座情報記憶部に接続され、
前記アプローチ先抽出部は、前記アプローチ先の口座情報を前記口座情報記憶部から取得し、前記口座情報を用いて、前記アプローチ先へのアウトバウンド業務の要否を判断することを特徴とする〔ａ〕又は〔ｂ〕に記載のアプローチ支援システム。
〔ｄ〕前記制御部は、前記ソーシャルメディアサイトから前記アプローチ先の発信メッセージを取得し、
前記発信メッセージの発信時間帯に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することを特徴とする〔ａ〕〜〔ｃ〕のいずれか一項に記載のアプローチ支援システム。
〔ｅ〕前記制御部は、前記ソーシャルメディアサイトから前記アプローチ先の発信メッセージを取得し、
前記発信メッセージの発信場所に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することを特徴とする〔ａ〕〜〔ｄ〕のいずれか一項に記載のアプローチ支援システム。
〔ｆ〕前記制御部は、前記取引情報記憶部から前記アプローチ先の取引実績を取得し、
前記取引実績の取引時間帯に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することを特徴とする請求項〔ａ〕〜〔ｅ〕のいずれか一項に記載のアプローチ支援システム。
〔ｇ〕顧客の取引実績を記録した取引情報記憶部と、
ソーシャルメディアサイト、担当者端末に接続された制御部とを備えたアプローチ支援システムを用いて、アプローチ支援を行なうための方法であって、
前記制御部が、
前記取引情報記憶部に取引実績が記録された複数の顧客について、前記各顧客の取引が行なわれた時期において、前記各顧客が発信した発信メッセージを、前記ソーシャルメディアサイトから取得し、
前記取引の商品種別毎に、前記取得した複数の発信メッセージにおいて共通する情報からなる予測モデルを生成する学習段階と、
前記ソーシャルメディアサイトから、前記予測モデルとマッチングする発信メッセージを新たに取得した場合、前記担当者端末に対して、前記発信メッセージの発信者であるアプローチ先に対して、前記予測モデルの商品種別についてのアウトバウンド業務の指示を出力するアプローチ先抽出段階とを行なうことを特徴とするアプローチ支援方法。
〔ｈ〕顧客の取引実績を記録した取引情報記憶部と、
ソーシャルメディアサイト、担当者端末に接続された制御部とを備えたアプローチ支援システムを用いて、アプローチ支援を行なうためのプログラムであって、
前記制御部を、
前記取引情報記憶部に取引実績が記録された複数の顧客について、前記各顧客の取引が行なわれた時期において、前記各顧客が発信した発信メッセージを、前記ソーシャルメディアサイトから取得し、
前記取引の商品種別毎に、前記取得した複数の発信メッセージにおいて共通する情報からなる予測モデルを生成する学習部、
前記ソーシャルメディアサイトから、前記予測モデルとマッチングする発信メッセージを新たに取得した場合、前記担当者端末に対して、前記発信メッセージの発信者であるアプローチ先に対して、前記予測モデルの商品種別についてのアウトバウンド業務の指示を出力するアプローチ先抽出部として機能させることを特徴とするアプローチ支援プログラム。
Next, technical ideas that can be grasped from the above embodiment and another example will be additionally described below.
[A] a transaction information storage unit recording the transaction results of the customer;
An approach support system comprising a social media site and a control unit connected to a person-in-charge terminal,
The control unit
With respect to a plurality of customers whose transaction results are recorded in the transaction information storage unit, transmission messages sent by the respective customers are acquired from the social media site at the time when the transactions of the respective customers are performed,
A learning unit that generates, for each commodity type of the transaction, a prediction model including information common to the plurality of acquired outgoing messages;
When an outgoing message that matches the prediction model is newly obtained from the social media site, the product type of the prediction model with respect to the approach destination who is the sender of the outgoing message with respect to the person-in-charge terminal And an approach destination extraction unit for outputting an instruction of an outbound task of the above.
[B] The control unit is further connected to a customer information storage unit which records customer attributes of the customer,
The learning unit generates a prediction model including common information, using the customer attribute recorded in the customer information storage unit,
The approach support system according to [a], wherein the approach destination extraction unit specifies an approach destination using a customer attribute included in the prediction model.
[C] The control unit is further connected to an account information storage unit in which customer account information is recorded,
The approach destination extraction unit acquires account information of the approach destination from the account information storage unit, and determines the necessity of outbound business to the approach destination using the account information [a] ] Or the approach assistance system as described in [b].
[D] The control unit acquires an outgoing message of the approach destination from the social media site,
The approach support system according to any one of [a] to [c], wherein timing information for performing the outbound task is determined based on a transmission time zone of the transmission message.
[E] The control unit acquires an outgoing message of the approach destination from the social media site,
The approach support system according to any one of [a] to [d], wherein timing information for performing the outbound task is determined based on a transmission place of the transmission message.
[F] The control unit acquires the transaction result of the approach destination from the transaction information storage unit,
The approach support system according to any one of claims [a] to [e], wherein timing information for performing the outbound operation is determined based on a transaction time zone of the transaction record.
[G] a transaction information storage unit that records the transaction results of the customer;
A method for providing approach support using an approach support system comprising a social media site and a control unit connected to a person-in-charge terminal,
The control unit
With respect to a plurality of customers whose transaction results are recorded in the transaction information storage unit, transmission messages sent by the respective customers are acquired from the social media site at the time when the transactions of the respective customers are performed,
A learning step of generating a prediction model including information common to the plurality of acquired outgoing messages for each commodity type of the transaction;
When an outgoing message that matches the prediction model is newly obtained from the social media site, the product type of the prediction model with respect to the approach destination who is the sender of the outgoing message with respect to the person-in-charge terminal An approach destination extraction step of outputting an instruction of an outbound service of
[H] a transaction information storage unit recording the transaction results of the customer;
A program for performing approach support using an approach support system comprising a social media site and a control unit connected to a person-in-charge terminal,
The control unit is
With respect to a plurality of customers whose transaction results are recorded in the transaction information storage unit, transmission messages sent by the respective customers are acquired from the social media site at the time when the transactions of the respective customers are performed,
A learning unit that generates a prediction model including information common to the plurality of acquired outgoing messages for each commodity type of the transaction;
When an outgoing message that matches the prediction model is newly obtained from the social media site, the product type of the prediction model with respect to the approach destination who is the sender of the outgoing message with respect to the person-in-charge terminal An approach support program characterized by causing it to function as an approach destination extraction unit that outputs an instruction of an outbound task.
１０…ＳＮＳサイト、２０…支援サーバ、２１…制御部、２１１…学習部、２１２…情報取得部、２１３…アプローチ先抽出部、２１４…アウトバウンド支援部、２２…予測モデル記憶部、２３…取引条件情報記憶部、３０…ホストシステム、３２…顧客情報記憶部、３３…取引情報記憶部、４０…担当者端末。 10: SNS site, 20: support server, 21: control unit, 211: learning unit, 212: information acquisition unit, 213: approach destination extraction unit, 214: outbound support unit, 22: prediction model storage unit, 23: transaction condition Information storage unit, 30: host system, 32: customer information storage unit, 33: transaction information storage unit, 40: person-in-charge terminal.
Claims (8)
ソーシャルメディアサイト、担当者端末に接続された制御部とを備えたアプローチ支援システムであって、
前記制御部が、
前記取引情報記憶部に取引実績が記録された複数の顧客について、前記各顧客の取引が行なわれた時期において、前記各顧客が発信した発信メッセージを、前記ソーシャルメディアサイトから取得し、
前記取引の商品種別毎に、前記取得した複数の発信メッセージにおいて共通する情報からなる予測モデルを生成する学習部と、
前記ソーシャルメディアサイトから、前記予測モデルとマッチングする発信メッセージを新たに取得した場合、前記担当者端末に対して、前記発信メッセージの発信者であるアプローチ先に対して、前記予測モデルの商品種別についてのアウトバウンド業務の指示を出力するアプローチ先抽出部と
を設けたことを特徴とするアプローチ支援システム。 A transaction information storage unit that records the customer's transaction results;
An approach support system comprising a social media site and a control unit connected to a person-in-charge terminal,
The control unit
With respect to a plurality of customers whose transaction results are recorded in the transaction information storage unit, transmission messages sent by the respective customers are acquired from the social media site at the time when the transactions of the respective customers are performed,
A learning unit that generates, for each commodity type of the transaction, a prediction model including information common to the plurality of acquired outgoing messages;
When an outgoing message that matches the prediction model is newly obtained from the social media site, the product type of the prediction model with respect to the approach destination who is the sender of the outgoing message with respect to the person-in-charge terminal And an approach destination extraction unit for outputting an instruction of an outbound task of the above.
前記学習部は、前記顧客情報記憶部に記録された顧客属性を用いて、共通する情報を含む予測モデルを生成し、
前記アプローチ先抽出部は、前記予測モデルに含まれる顧客属性を用いて、アプローチ先を特定することを特徴とする請求項１に記載のアプローチ支援システム。 The control unit is further connected to a customer information storage unit that records customer attributes of the customer,
The learning unit generates a prediction model including common information, using the customer attribute recorded in the customer information storage unit,
The approach support system according to claim 1, wherein the approach destination extraction unit identifies an approach destination using a customer attribute included in the prediction model.
前記アプローチ先抽出部は、前記アプローチ先の口座情報を前記口座情報記憶部から取得し、前記口座情報を用いて、前記アプローチ先へのアウトバウンド業務の要否を判断することを特徴とする請求項１又は２に記載のアプローチ支援システム。 The control unit is further connected to an account information storage unit in which customer account information is recorded.
The approach destination extraction unit acquires account information of the approach destination from the account information storage unit, and uses the account information to determine the necessity of the outbound operation to the approach destination. Approach support system according to 1 or 2.
前記発信メッセージの発信時間帯に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のアプローチ支援システム。 The control unit acquires an outgoing message of the approach destination from the social media site,
The approach support system according to any one of claims 1 to 3, wherein timing information for performing the outbound task is determined based on an outgoing time zone of the outgoing message.
前記発信メッセージの発信場所に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のアプローチ支援システム。 The control unit acquires an outgoing message of the approach destination from the social media site,
The approach support system according to any one of claims 1 to 4, wherein timing information for performing the outbound task is determined based on the transmission place of the outgoing message.
前記取引実績の取引時間帯に基づいて、前記アウトバウンド業務を行なうタイミング情報を決定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のアプローチ支援システム。 The control unit acquires the transaction result of the approach destination from the transaction information storage unit,
The approach support system according to any one of claims 1 to 5, wherein timing information for performing the outbound operation is determined based on a transaction time zone of the transaction record.
ソーシャルメディアサイト、担当者端末に接続された制御部とを備えたアプローチ支援システムを用いて、アプローチ支援を行なうための方法であって、
前記制御部が、
前記取引情報記憶部に取引実績が記録された複数の顧客について、前記各顧客の取引が
行なわれた時期において、前記各顧客が発信した発信メッセージを、前記ソーシャルメディアサイトから取得し、
前記取引の商品種別毎に、前記取得した複数の発信メッセージにおいて共通する情報からなる予測モデルを生成する学習段階と、
前記ソーシャルメディアサイトから、前記予測モデルとマッチングする発信メッセージを新たに取得した場合、前記担当者端末に対して、前記発信メッセージの発信者であるアプローチ先に対して、前記予測モデルの商品種別についてのアウトバウンド業務の指示を出力するアプローチ先抽出段階と
を行なうことを特徴とするアプローチ支援方法。 A transaction information storage unit that records the customer's transaction results;
A method for providing approach support using an approach support system comprising a social media site and a control unit connected to a person-in-charge terminal,
The control unit
With respect to a plurality of customers whose transaction results are recorded in the transaction information storage unit, transmission messages sent by the respective customers are acquired from the social media site at the time when the transactions of the respective customers are performed,
A learning step of generating a prediction model including information common to the plurality of acquired outgoing messages for each commodity type of the transaction;
When an outgoing message that matches the prediction model is newly obtained from the social media site, the product type of the prediction model with respect to the approach destination who is the sender of the outgoing message with respect to the person-in-charge terminal An approach destination extraction step of outputting an instruction of an outbound service of
ソーシャルメディアサイト、担当者端末に接続された制御部とを備えたアプローチ支援システムを用いて、アプローチ支援を行なうためのプログラムであって、
前記制御部を、
前記取引情報記憶部に取引実績が記録された複数の顧客について、前記各顧客の取引が行なわれた時期において、前記各顧客が発信した発信メッセージを、前記ソーシャルメディアサイトから取得し、
前記取引の商品種別毎に、前記取得した複数の発信メッセージにおいて共通する情報からなる予測モデルを生成する学習部、
前記ソーシャルメディアサイトから、前記予測モデルとマッチングする発信メッセージを新たに取得した場合、前記担当者端末に対して、前記発信メッセージの発信者であるアプローチ先に対して、前記予測モデルの商品種別についてのアウトバウンド業務の指示を出力するアプローチ先抽出部
として機能させることを特徴とするアプローチ支援プログラム。 A transaction information storage unit that records the customer's transaction results;
A program for performing approach support using an approach support system comprising a social media site and a control unit connected to a person-in-charge terminal,
The control unit is
With respect to a plurality of customers whose transaction results are recorded in the transaction information storage unit, transmission messages sent by the respective customers are acquired from the social media site at the time when the transactions of the respective customers are performed,
A learning unit that generates a prediction model including information common to the plurality of acquired outgoing messages for each commodity type of the transaction;
When an outgoing message that matches the prediction model is newly obtained from the social media site, the product type of the prediction model with respect to the approach destination who is the sender of the outgoing message with respect to the person-in-charge terminal An approach support program characterized by causing it to function as an approach destination extraction unit that outputs an instruction of an outbound task.
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