JP4332040B2 - オペレータ支援プログラム、オペレータ支援方法およびオペレータ支援装置 - Google Patents

Description

この発明は、顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援プログラム、オペレータ支援方法およびオペレータ支援装置に関し、特に、オペレータの業務効率を向上させることができるオペレータ支援プログラム、オペレータ支援方法およびオペレータ支援装置に関するものである。

従来から、顧客電話番号のリストを記憶したデータベースを利用して、オペレータが、テレホンコールを行い、顧客に商品を販売するテレホンアポイントシステムが知られている。なお、特許文献１では、データベースから顧客の電話番号リストを取得し、順次、顧客にテレホンコールを行っている。

特開２００２−２６９３３５号公報

しかしながら、従来のテレホンアポイントシステムは、オペレータが顧客にテレホンコールを行った後に、テレホンコール結果に対する分析および対策を特に行っていないため、テレホンコールの業務効率が悪いという問題があった。

具体的には、顧客と商品受注の成約がなされた際、成約した顧客が集合住宅などに住んでいる場合には、商品が到着した後に、口コミなどにより集合住宅内で商品の評価が上がり、同集合住宅の顧客に対する成約率が向上するにも関わらず、オペレータは、顧客電話番号のリストにそって順次テレホンコールするのみであり、同集合住宅の顧客に適切なタイミングでテレホンコールを行えていない。

また、顧客との間で商品受注の成約がなされなかった場合に、オペレータは、主観的に、再び同一の顧客にテレホンコールを行うか否かを判断しているので、テレホンコールを望まない顧客に対して誤って再びテレホンコールを行ってしまう場合があった。

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、成約率の向上が見込まれる顧客に対して適切なタイミングでテレホンコールを行うとともにテレホンコール結果を客観的に判断可能なオペレータ支援プログラム、オペレータ支援方法およびオペレータ支援装置を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援プログラムであって、前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされた場合には、集合住宅毎に成約回数をカウントし、カウントした成約回数が閾値を超過した場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、顧客の情報を記憶した記憶装置から検索する検索手順と、前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記テレホンコール日時特定手順は、前記検索手順により成約見込顧客データが検索された場合に、前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールをおこなう日時を特定する日時特定処理手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、オペレータの電話対応時における顧客の音声を取得する音声取得手順と、前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされなかった場合に、前記顧客の音声を分析するとともに再び前記顧客にテレホンコールを行うか否かを判断する分析処理手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。

また、本発明は、顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援装置のオペレータ支援方法であって、前記オペレータ支援装置が、前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされた場合には、集合住宅毎に成約回数をカウントし、カウントした成約回数が閾値を超過した場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、顧客の情報を記憶した記憶装置から検索する検索工程と、前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定工程と、を含んだことを特徴とする。

また、本発明は、顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援装置であって、顧客の情報を記憶する記憶手段と、前記テレホンコールの結果、顧客との間で商品受注の成約がなされた場合には、集合住宅毎に成約回数をカウントし、カウントした成約回数が閾値を超過した場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、前記記憶手段から検索する検索手段と、前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、テレホンコールの結果、顧客との間で商品受注の成約がなされた場合には、集合住宅毎に成約回数をカウントし、カウントした成約回数が閾値を超過した場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、顧客の情報を記憶した記憶装置から検索し、商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するので、成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールする日時までに集合住宅内で、商品情報が口コミよって広がり、商品に対する顧客の評価が向上し、成約率を向上させることができる。

また、本発明によれば、オペレータの電話対応時における顧客の音声を取得し、テレホンコールの結果、顧客との間で商品受注の成約がなされなかった場合に、顧客の音声を分析するとともに再び顧客にテレホンコールを行うか否かを判断するので、客観的に、再度同じ顧客に電話をかけるか否かを判断でき、商品販売の電話を望まない顧客に誤って電話をかけてしまうという問題をなくすことができる。

以下に添付図面を参照して、この発明に係るオペレータ支援プログラム、オペレータ支援方法、オペレータ支援装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。

まず、本実施例に係るオペレータ支援システムのシステム構成について説明する。図１は、本実施例に係るオペレータ支援システムのシステム構成を示すブロック図である。同図に示すように、このオペレータ支援システムは、クライアント端末１０〜３０が、電話網４０を介してオペレータ端末５０〜７０と接続されている。また、オペレータ端末５０〜７０は、オペレータ支援装置８０とＬＡＮ（Local Area Network）などを利用して相互に接続されている。

なお、ここでは説明の便宜上３台のクライアント端末１０〜３０およびオペレータ端末５０〜７０のみを示したが、このオペレータ支援システムは、任意の台数のクライアント端末およびオペレータ端末から構成される。

クライアント端末１０〜３０は、顧客が利用する電話機などを示す。オペレータ端末５０〜７０は、電話をかける対象となる顧客の情報をオペレータ支援装置８０から取得する。以下、電話をかける対象となる顧客の情報を顧客データと表記する。また、オペレータ端末５０〜７０は、いずれも同様であるので、以下、オペレータ端末５０を例にとって説明する。

なお、この顧客データには、顧客の電話番号や住所などの情報が含まれる。そして、オペレータ端末５０は、取得した顧客データに対応するクライアント端末１０〜３０のいずれかに電話をかける。

そして、オペレータ端末５０を利用するオペレータは、クライアント端末１０〜３０いずれかを利用する顧客に対して電話対応を行い、電話対応の結果をオペレータ端末５０に入力する。そして、オペレータ端末５０は、電話対応の結果を電話対応処理結果としてオペレータ支援装置８０に送信する。

なお、電話対応処理結果は、電話先の顧客が留守である旨を示す情報、電話先の顧客との間で商品受注の成約が結ばれた旨を示す情報、または電話先の顧客との間で商品受注の成約が結ばれなかった旨を示す情報のいずれかが含まれる。

また、オペレータ端末５０は、顧客の音声を録音し、録音した顧客の音声を顧客音声データとする。そして、オペレータ端末５０は、顧客音声データと顧客データとを電話対応処理結果に添付してオペレータ支援装置８０に送信する。

オペレータ支援装置８０は、顧客データをオペレータ端末５０から要求された場合に、要求された顧客データを要求元のオペレータ端末５０に送信する。また、オペレータ支援装置８０は、オペレータ端末５０から電話対応処理結果を取得した場合に、電話対応処理結果に含まれる情報に応じて所定のデータ処理を行う。

次に、オペレータ支援装置８０が行う所定のデータ処理について説明する。オペレータ支援装置８０が行うデータ処理は、オペレータ端末５０から送信される電話対応処理結果に含まれる情報に応じて、３種類の処理を行う。

具体的にオペレータ支援装置８０は、電話対応処理結果に電話先の顧客が留守である旨を示す情報が含まれている場合には、電話対応処理結果に対する顧客データを留守データとして区別する。そして、オペレータ端末５０から留守データを要求された際に、再度、留守データとして区別された顧客データをオペレータ端末５０に送信する。

また、オペレータ支援装置８０は、電話対応処理結果に電話先の顧客との間で商品受注の成約が結ばれた旨を示す情報が含まれている場合には、電話対応処理結果に添付された顧客データに含まれる住所が集合住宅かどうかを判定する。

そして、オペレータ支援装置８０は、顧客データに含まれる住所が集合住宅である場合には、集合住宅名を記憶部に記憶する。また、同様の集合住宅名が既に記憶部に記憶されている場合には、集合住宅名に対するカウントを増やす。

そして、集合住宅名に対するカウントが閾値を超えた場合には、オペレータ支援装置８０は、オペレータ端末５０に送信していない顧客データ（以下、新規顧客データと表記する）から、閾値を超えた集合住宅名に属する住所を含んだ新規顧客データを検索する。

その後、オペレータ支援装置８０は、検索した新規顧客データを成約見込顧客データとして区別する。以下、新規顧客データの内、閾値を超えた集合住宅名に属する新規顧客データを成約見込顧客データと表記する。

そして、オペレータ支援装置８０は、成約見込顧客データに対応するクライアント端末１０〜３０のいずれかに電話をかける日時を算出する。ここで、電話をかける日時の算出方法は、集合住宅名のカウントが閾値を超えた時点での顧客データに対する顧客に商品が到着する日時から所定時間後とする。そして、オペレータ端末５０は、オペレータ支援装置８０が算出した日時に成約見込顧客データに対応するクライアント端末１０〜３０のいずれかに電話をかけることとなる。

このように、オペレータ支援装置８０が算出した電話をかける日時をもとに、オペレータ端末５０が、成約見込顧客データに対応するクライアント端末１０〜３０のいずれかに電話をかけるので、オペレータ端末５０がクライアント端末に電話をかける日時までに同集合住宅内で、商品情報が口コミよって広がり、商品に対する顧客の評価が向上し、成約率を向上させることができる。

一方、オペレータ支援装置８０は、電話対応処理結果に電話先の顧客との間で商品受注の成約が結ばれなかった旨を示す情報が含まれている場合には、電話対応処理結果に添付された顧客音声データを基にして、再び同じクライアント端末に電話をかけるか否かを判断する。

具体的には、オペレータ支援装置８０は、顧客音声データをテキストデータに変換する。そして、テキストデータと予め用意しておいた拒否キーワードとを比較し、テキストデータに拒否キーワードが存在する場合には、対応する顧客データを削除し、再度電話をかけることを防止する。

一方、変換したテキストデータに拒否キーワードが含まれていない場合には、オペレータ支援装置８０は、顧客音声データから顧客の感情を分析し、嫌悪または怒りの特徴が所定割合以上含まれるか否かを判断する。そして、嫌悪または怒りの特徴が所定割合以上含まれる場合には、対応する顧客データを削除し、再度電話をかけることを防止する。

一方、嫌悪または怒りの特徴が所定割合以上含まれていない場合には、オペレータ支援装置８０は、対応する顧客データを保留顧客データとして区別する。そして、電話対応処理結果を受信した日から所定日数後を再び同クライアント端末に電話する推奨日として特定する。

このように、初回の電話対応処理で、商品発注の成約に至らなかった場合に、オペレータ支援装置８０が、顧客音声データをもとにして、客観的に、再度同じクライアント端末に電話をかけるか否かを判断するので、商品販売の電話を望まない顧客に誤って電話をかけてしまうという問題をなくすことができる。

次に、図１に示したオペレータ支援装置８０の構成について説明する。図２は、図１に示したオペレータ支援装置８０の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このオペレータ支援装置８０は、ネットワークインターフェース部８１と、制御部８２と、記憶部８７とを有する。

ネットワークインターフェース部８１は、所定の通信プロトコルを用いてオペレータ端末５０〜７０と通信を行う処理部である。制御部８２は、顧客データ要求応答部８３と、応答結果取得部８４と、成約データ処理部８５と、保留拒否データ処理部８６とを有する。

顧客データ要求応答部８３は、オペレータ端末５０からの要求に応じて、要求された顧客データを記憶部８７に記憶されたコールデータテーブル８７ａから検索し、検索した顧客データをオペレータ端末５０に送信する。

図３は、コールデータテーブル８７ａの一例を示す図である。同図に示すように、コールデータテーブル８７ａは、「識別子」と、「氏名」と、「電話番号」と、「成約区分」と、「商品到着日時」と、「コール見込時間」と、「コール時間帯」と、「コール推奨日」とからなる。

「識別子」は、顧客データを識別するための数値を示し、「氏名」は、顧客データに対する顧客の名前を示し、「電話番号」は、顧客データに対する電話番号を示し、「成約区分」は、オペレータ端末５０から送信される電話対応処理結果に応じた数値が記入される。

具体的に成約区分には、電話対応処理結果に留守を示す情報が含まれている場合に「１」が記入され、電話対応処理結果に商品の受注が成約された場合に「２」が記入され、電話対応処理結果に商品の受注の成約がなされなかった場合に「３」が記入される。

「商品到着日時」は、電話対応処理結果において、商品の受注が成約された場合に、商品を受注した顧客に商品が到着する日時を示し、「コール時間帯」は、電話対応処理結果に留守を示す情報が含まれている場合に、オペレータ端末５０がクライアント端末１０〜３０のいずれかに電話をかけた時間を示す。なお、「コール見込時間」および「コール推奨日」については後述する。

応答結果取得部８４は、オペレータ端末５０から送信される電話対応処理結果を受信する。そして、応答結果取得部８４は、電話対応処理結果に含まれる情報を基に、顧客が留守か、商品の受注が成約されたか、または商品の受注が成約されなかったかを判定し、判断した結果をコールデータテーブル８７ａの「成約区分」に対応する数値を記入する。なお、成約区分に数値が記入されていない顧客データは、オペレータ端末５０に未送信の新規顧客データを表す。

また、応答結果取得部８４は、電話対応処理結果に含まれる情報から、商品の受注が成約されたと判定した場合には、電話対応処理結果に添付された顧客データを成約データ処理部８５に渡す。成約データ処理部８５は、顧客データをもとに、成約見込顧客データに対応する顧客に電話をかける日時を算出する処理部である。

成約データ処理部８５は、商品到着時刻算出部８５ａと、集合住宅キーワード検出処理部８５ｂと、顧客データ検出処理部８５ｃと、コール見込日時算出処理部８５ｄとを有する。

商品到着時刻算出部８５ａは、顧客データに含まれる顧客の住所と顧客データを受信した日時とを基にして、商品を受注した顧客に商品が到着する日時を算出する。そして、商品到着時刻算出部８５ａは、算出した日時をコールデータテーブル８７ａの「商品到着日時」に記憶させる。

集合住宅キーワード検出処理部８５ｂは、集合住宅キーワードテーブル８７ｂを基に顧客データに含まれる顧客の住所が集合住宅に属するか否かを判断する。図４は、集合住宅キーワードテーブル８７ｂの一例を示す図である。

図４に示すように、集合住宅キーワードテーブル８７ｂは、キーワードを識別するＮｏと集合住宅名を示すキーワードから成る。同図に示すように、Ｎｏ「１」に対するキーワードは「住宅」であり、Ｎｏ「２」に対するキーワードは「団地」であり、Ｎｏ「３」に対するキーワードは「県営」であり、Ｎｏ「４」に対するキーワードは「市営」であり、Ｎｏ「５」に対するキーワードは「棟」であり、Ｎｏ「６」に対するキーワードは「室」である。

また、Ｎｏ「７」に対するキーワードは「ハイツ」であり、Ｎｏ「８」に対するキーワードは「プラザ」であり、Ｎｏ「９」に対するキーワードは「レジェンド」であり、Ｎｏ「１０」に対するキーワードは「ハイフンで繋がれた数値が４つ以上並んだもの」を示す。

具体的に集合住宅キーワード検出処理部８５ｂは、電話対応処理結果に添付された顧客データの住所に、集合住宅キーワードテーブル８７ｂに記録されたキーワードと一致する語句が存在するか否かを判断する。

そして、集合住宅キーワード検出処理部８５ｂは、顧客の住所に集合住宅キーワードテーブル８７ｂに記録されたキーワードと一致する語句が存在する場合には、一致した語句を集合住宅名として集合住宅毎データテーブル８７ｃに記憶させる。

例えば、顧客の住所が「○○○○戸山ハイツ１０２」ならば、「○○○○戸山ハイツ」を集合住宅名として集合住宅毎データテーブル８７ｃに記憶させる。また、顧客の住所が「○○○○広尾１−２−３―４５００」ならば、「○○○○広尾１−２−３」を集合住宅名として集合住宅毎データテーブル８７ｃに記憶させる。

なお、集合住宅キーワード検出処理部８５ｂが集合住宅毎データテーブル８７ｃに集合住宅名を記憶させる際に、同一の集合住宅名が既に記憶されている場合には、対応する集合住宅名のカウントを一つ追加する。

図５は、集合住宅毎データテーブル８７ｃの一例を示す図である。同図に示す「識別子」は、集合住宅名を識別するための数値を示し、「集合住宅名」は顧客データから取り出された集合住宅名を示し、「成約回数」は、同一の集合住宅が集合住宅キーワード検出処理部８５ｂによって検出された回数を示す。

従って、図５より、識別子が「１０００」の集合住宅名「○○○○戸山ハイツ」は、成約回数が「２回」であることを示し、識別子が「２０００」の集合住宅名「○○○○広尾１−２−３」は、成約回数が「２回」であることを示し、識別子が「３０００」の集合住宅名「○○○○銀座１−２−３」は、成約回数が「１回」であることを示す。

顧客データ検出処理部８５ｃは、集合住宅毎データテーブル８７ｃの成約回数を監視する。そして、集合住宅毎データテーブル８７ｃの成約回数のカウントが所定の閾値（本実施例では所定の閾値を２とする）に達した際に、閾値に達した集合住宅名に属する新規顧客データをコールデータテーブル８７ａから検索する。なお、顧客データ検出処理部８５ｃによって検索された新規顧客データは、成約見込顧客データとして区別される。

また、顧客データ検出処理部８５ｃは、閾値に達した集合住宅名に対応する顧客データの識別子をコール見込日時算出処理部８５ｂに通知する。

コール見込日時算出部８５ｂは、顧客データ検出処理部８５ｃから識別子を受け取り、受け取った識別子に対応する成約見込顧客データの商品到着日時をコールデータテーブル８７ａから検出する。そして、検出した商品到着日時から所定時間後をコール見込時間として、コールデータテーブル８７ａの対応する成約見込顧客データに記入する。

ところで、応答結果取得部８４は、電話対応処理結果に含まれる情報から、商品の受注が成約されていないと判定した場合に、電話対応処理結果に添付された顧客データと顧客音声データとを保留拒否データ処理部８６に渡す。保留拒否データ処理部８６は、顧客音声データを分析し、再び同一のクライアント端末に電話をかけるか否かを判断する処理部である。

保留拒否データ処理部８６は、会話時間測定部８６ａと、テキストデータ変換部８６ｂと、拒否キーワード検出部８６ｃと、感情分析部８６ｄと、コール推奨日特定部８６ｄとを有する。

会話時間測定部８６ａは、応答結果処理部８４から受け取る顧客音声データから会話時間を測定する。そして、測定した会話時間が所定時間以下の場合には、対応する顧客データをコールデータテーブル８７ａから削除する。例えば、対応する顧客データが図３に示す識別子が１０９の顧客データならば、識別子が１０９の顧客データは、コールデータテーブル８７ａから削除されることとなる。

テキストデータ変換部８６ｂは、会話時間測定部８６ａで対応する顧客データがコールデータテーブル８７ａから削除されなかった場合に、応答結果取得部８４から受け取った顧客音声データをテキストデータに変換し、変換したテキストデータを拒否キーワード検出部８６に渡す。なお、音声データをテキストデータに変換する場合には、「特開平６−１７５６７７号公報」などに公開されている技術を利用する。

具体的にテキストデータ変換部８６ｂは、音声データから韻律情報を抽出し、韻律情報が局所的に強調されている区間と当該区間以外の区間との間の境界点を検出し、境界点の内の任意の一個に跨り、他の境界点を含まない境界区間を生成し、音声から境界区間の全てを除外した区間をキーワードが存在しえる候補セグメントとして判断し、候補セグメントを抽出して音声を認識し、テキストデータに変換する。

拒否キーワード検出部８６ｃは、テキストデータ変換部ｂから渡されるテキストデータに、拒否キーワードテーブル８７ｄに記憶された拒否キーワードと一致する語句が検出された場合に、対応する顧客データをコールデータテーブル８７ａから削除する。

図６は、拒否キーワードデータテーブル８７ｄの一例を示す図である。図６に示すように拒否キーワードデータテーブル８７ｄは、キーワードを識別するためのＮｏと、拒否キーワードの語句を示す拒否キーワードからなる。

図６に示すように、Ｎｏ「１」に対応する拒否キーワードは「もう結構です」であり、Ｎｏ「２」に対応する拒否キーワードは「興味ありません」であり、Ｎｏ「３」に対応する拒否キーワードは「二度とかけないで下さい」であり、Ｎｏ「４」に対応する拒否キーワードは「迷惑です」であり、Ｎｏ「５」に対応する拒否キーワードは「関係ありません」である。

感情分析部８６ｄは、会話時間測定処部８６ａおよび拒否キーワード検出部８６ｃにおいて対応する顧客データがコールデータテーブル８７ａから削除されなかった場合に、顧客音声データから感情を分析し、対応する顧客データをコールデータテーブル８７ａから削除するか否かを判断し、削除すると判断した場合には、コールデータテーブル８７ａから対応する顧客データを削除する。

感情分析部８６ｄは、顧客音声データから感情を分析する場合に、「特開平１１−１４３８３号公報」に公開されている技術や、「平成７年春季日本音響学会講演論文集＜話者の感情が音声の韻律的特徴に及ぼす影響＞」などに公開されている技術を利用する。

まず、感情分析部８６ｄは、特開平１１−１４３８３号公報の技術を用いて、音声のアクセント、イントネーション、リズム、ポーズおよび発話速度などの音素情報と、基本周波数などを表す韻律情報とをそれぞれ顧客音声データから所定時間ごとに抽出する。

次に、感情分析部８６ｄが、顧客音声データから音素情報を抽出する場合について説明する。感情分析部８６ｄは、顧客音声データを所定の時間毎に順次周波数分析を行い、周波数スペクトルデータを生成し、周波数スペクトルデータの特徴とパターンマッチングに基づく音素認識アルゴリズムやスペクログラムリーディング情報に基づく音素認識アルゴリズムによって、音素情報を抽出する。

また、感情分析部８６ｄが顧客音声データから韻律情報を抽出する場合には、感情分析部８６ｄは、顧客音声データを所定の時間毎に順次周波数分析を行い、自己相関法などの手法をもちいて基本周波数などの韻律情報を抽出する。

次に、感情分析部８６ｄは、抽出した所定時間ごとの音素情報および韻律情報をそれぞれ対数発話速度比および基本周波数範囲対数比に変換する。そして、変換した対数発話速度比および基本周波数範囲対数比とを利用して所定時間ごとの顧客音声データに対する感情を分析し、嫌悪または怒りの特徴が表れているか否かを判断する。

次に、対数発話速度比および基本周波数範囲対数比と感情との関係を図７に示す。図７に示すように、感情分析部８６ｄは、対数発話速度比が、約マイナス１．５からマイナス０．７５で、基本周波数範囲対数比が約０から１．０に含まれる場合には、感情は嫌悪の特徴を示していると判断する。

また、感情分析部８６ｄは、対数発話速度比が、約マイナス０から０．５で、基本周波数範囲対数比が約０から１．０に含まれる場合には、感情は怒りの特徴を示していると判断する。

そして、感情分析部８６ｄは、顧客音声データに対して所定時間ごとの感情が嫌悪、怒りまたはそれ以外の特徴を示しているかを順次判断する。そして、判断した結果、嫌悪または怒りの特徴が顧客音声データの前半部分の８０パーセントを超える場合には、対応する顧客データをコールデータテーブル８７ａから削除する。

また、感情分析部８６ｄは、嫌悪または怒りの特徴が顧客音声データ全体の６０パーセントを超える場合にも同様に、対応する顧客データをコールデータテーブル８７ａから削除する。

コール推奨日特定部８６ｅは、感情分析部８６ｄで削除されなかった顧客データに対応するクライアント端末１０〜３０のいずれかに再度電話をする時刻を示すコール推奨日を特定する。なお、コール推奨日は、例えばコール推奨日特定部８６ｅが、対応する顧客データを受信した所定日数後となる。

そして、コール推奨日特定部８６ｅは、特定したコール推奨日をコールデータテーブル８７ａに記憶させる。

次に、オペレータ端末５０がオペレータ支援装置８０に新規顧客データを要求した際の処理手順について説明する。図８は、オペレータ端末５０がオペレータ支援装置８０に新規顧客データを要求した際の処理手順を示す図である。

図８に示すように、オペレータ端末５０が、オペレータ支援装置８０に新規顧客データを要求し(ステップＳ１０１)、オペレータ支援装置８０が新規顧客データの要求を受信し(ステップＳ１０２)、コールデータテーブル８７ａから新規顧客データを検索し(ステップＳ１０３)、コールデータテーブル８７ａに新規顧客データが有るか否かを判断する(ステップＳ１０４)。

そして、新規顧客データがコールデータテーブル８７ａに無い場合には(ステップＳ１０４，Ｎｏ)、新規顧客データが無い旨をオペレータ端末５０に通知する(ステップＳ１０５)。一方、新規顧客データがコールデータテーブル８７ａにある場合には(ステップＳ１０４，Ｙｅｓ)、新規顧客データをオペレータ端末５０に送信する(ステップＳ１０６)。

そして、オペレータ端末５０は、オペレータ支援装置８０からの応答を受信し(ステップＳ１０７)、新規顧客データを受信したか否かを判定し(ステップＳ１０８)、新規顧客データを受信していない場合には(ステップＳ１０８，Ｎｏ)、コールデータテーブル８７ａに新規顧客データが無い旨を表示する(ステップＳ１０９)。

一方、新規顧客データを受信した場合には(ステップＳ１０８，Ｙｅｓ)、電話対応処理を行い(ステップＳ１１０)、電話対応処理結果をオペレータ支援装置８０に送信し(ステップＳ１１１)、ステップＳ１０１に移行する。そして、オペレータ支援装置８０は、オペレータ端末５０から電話対応処理結果を受信し(ステップＳ１１２)、電話対応処理結果をもとに所定のデータ処理を行う(ステップＳ１１３)。

なお、説明は省略するが、オペレータ端末５０が、留守データ、保留顧客データまたは成約見込顧客データをオペレータ支援装置８０に要求した場合には、オペレータ支援装置８０は要求されたデータをコールデータテーブル８７ａから検索し、オペレータ端末５０に送信することとなる。

次に、図８のステップＳ１１０に係る電話対応処理およびステップＳ１１１に係る電話対応処理結果をオペレータ支援装置８０に送信する手順について詳しく説明する。図９は、オペレータ端末５０が行う電話対応処理と、電話対応処理結果をオペレータ支援装置８０に送信する処理との処理手順を示す図である。

図９に示すように、オペレータ端末５０は、新規顧客データを受信した場合に、ＣＡＬＬ画面を表示し（ステップＳ２０１）、対応するクライアント端末１０〜３０のいずれかに自動発信を行い(ステップＳ２０２)、顧客が留守か否かを確認する(ステップＳ２０３)。

顧客が留守の場合には(ステップＳ２０４，Ｙｅｓ)、留守である旨がオペレータに入力され(ステップＳ２０４)、顧客データと、応答結果と、コール時間帯とをオペレータ支援装置８０に送信する(ステップＳ２０５)。

一方、顧客が留守でない場合には(ステップＳ２０３，Ｎｏ)、通話開始と同時に顧客の音声の録音を開始し(ステップＳ２０６)、オペレータによって電話対応が行われ(ステップＳ２０７)、電話対応が終了し(ステップＳ２０８)、録音を停止し(ステップＳ２０９)、オペレータによって対応結果が入力される(ステップＳ２１０)。そして、オペレータ端末５０は、顧客のデータと、応答結果と、顧客音声データとをオペレータ支援装置８０に送信する(ステップＳ２１１)。

次に、ＣＡＬＬ画面の一例を図１０に示す。図１０に示すようにＣＡＬＬ画面は、オペレータ端末５０が、オペレータ支援装置８０から受信した新規顧客データに対する氏名５０ａと、住所５０ｂと、電話番号５０ｃと、顧客との対話結果を入力する入力枠５０ｄとを有する。なお、入力枠５０ｄに「１」が入力された場合には、顧客が留守であることを示し、「２」が入力された場合には、顧客との商品受注が成約されたことを示し、「３」が入力された場合には、顧客との商品受注が成約されず保留または拒否であったことを示す。

このように、オペレータ端末５０は、オペレータ支援装置８０から新規顧客データを受信し、受信した顧客データに含まれる電話番号をもとに対応するクライアント端末１０〜３０のいずれかに自動発信し、オペレータが電話対応を行い、電話対応結果をオペレータ端末５０に入力し、オペレータ端末５０は電話対応処理の結果をオペレータ支援装置８０に送信する。なお、ここでは、オペレータ端末５０が新規顧客データを受信した場合を示したが、留守データ、保留顧客データおよび成約見込顧客データを受信した場合にも同様の処理を行う。

次に、図８のステップＳ１１３で示した、所定のデータ処理の処理手順について説明する。このデータ処理は、上述したように、電話対応処理結果に応じて３種類の処理をおこなう。

まず、電話対応処理結果に顧客が留守であった旨の情報が含まれている場合の処理手順について説明する。図１１は、顧客が留守であった旨の情報が電話対応処理結果に含まれている場合の処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、応答結果取得部８４が、電話対応処理結果に顧客が留守であった旨の情報が含まれていると判定し(ステップＳ３０１)、コールデータテーブル８７ａの成約区分に留守である旨を入力し(ステップＳ３０２)、コール時間帯をコールデータテーブル８７ａに入力する(ステップＳ３０３)。

なお、応答結果取得部８４によってコールデータテーブル８７ａの成約区分に留守である旨を入力された顧客データは、留守データとして区別されることになる。そして、留守データに区別された顧客データは、オペレータ端末５０から留守データを要求された場合に、顧客データ要求応答部８３によって順次要求先のオペレータ端末５０に送信されることになる。

次に、商品受注の成約がなされた旨の情報が電話対応処理結果に含まれている場合の処理手順について説明する。図１２は、商品受注の成約がなされた旨の情報が電話対応処理結果に含まれている場合の処理手順を示すフローチャートである。

図１２に示すように、応答結果取得部８４が電話対応処理結果に商品受注の成約がなされた旨の情報が含まれていると判定し(ステップＳ４０１)、コールデータテーブル８７ａの成約区分に成約である旨を入力し(ステップＳ４０２)、顧客データを成約データ処理部８５に渡し（ステップＳ４０３）、商品到着時刻算出部８５ａが顧客データの住所と現在の時刻から商品到着日時を算出し(ステップＳ４０４)、コールデータテーブル８７ａに商品到着日時を記憶させる(ステップＳ４０５)。

そして、集合住宅キーワード検出処理部８５ｂが、顧客データの住所から集合住宅キーワードを検索し(ステップＳ４０６)、集合住宅キーワードが存在するか否かを判断する(ステップＳ４０７)。集合住宅キーワードが存在しない場合には(ステップＳ４０７，Ｎｏ)、処理を終了し、集合住宅キーワードが存在する場合には(ステップＳ４０７，Ｙｅｓ)、集合住宅毎データテーブル８７ｃに集合住宅名を記憶させ(ステップＳ４０８)、顧客データ検出処理部８５ｃは、成約回数が閾値を超えたか否かを判定する(ステップＳ４０９)。

成約回数が、閾値を超えていない場合には(ステップＳ４０９，Ｎｏ)、処理を終了し、成約回数が閾値を超えている場合には(ステップＳ４０９，Ｙｅｓ)、コールデータテーブル８７ａの新規顧客データのうち、閾値を超えた集合住宅に属する新規顧客データを検索し(ステップＳ４１０)、閾値を超えた集合住宅に属する新規顧客データは存在するか否かを判定する(ステップＳ４１１)。

そして、閾値を超えた集合住宅に属する新規顧客データがコールデータテーブル８７ａに存在しない場合には(ステップＳ４１１，Ｎｏ)、処理を終了し、閾値を超えた集合住宅に属する新規顧客データがコールデータテーブル８７ａに存在する場合には(ステップＳ４１１，Ｙｅｓ)、コール見込日時算出部８５ｄが、閾値を超えた集合住宅の新規顧客データに対するコール見込日時を算出し(ステップＳ４１２)、コールデータテーブル８７ａにコール見込日時を記憶させる(ステップＳ４１３)。

このように、電話応答処理結果に商品受注の成約がなされた旨の情報が含まれている場合に、集合住宅キーワード検出処理部８５ｂが、成約がなされた顧客データの住所から集合住宅名を検出し、顧客データ検出処理部８５ｃが、同集合住宅名が検出された回数をカウントし、カウントした回数が閾値を超過した場合に、回数の超過した集合住宅名に属する新規顧客データをコールデータテーブル８７ａから検索し、コール見込日時算出部８５ｄがコール見込時間を算出し、成約見込顧客データとして区別する。

また、成約見込顧客データは、対応する日時にオペレータ端末５０に送信され、オペレータ端末５０は、成約見込日時にクライアント端末１０〜３０のいずれかに電話をかけることにより、成約率を向上させることができる。

次に、商品受注の成約がなされなかった旨の情報が電話対応処理結果に含まれている場合の処理手順について説明する。図１３は、商品受注の成約がなされなかった旨の情報が電話対応処理結果に含まれている場合の処理手順を示すフローチャートである。

図１３に示すように、応答結果取得部８４が、商品受注の成約がなされなかった旨の情報が含まれていると判定し(ステップＳ５０１)、顧客データおよび顧客音声データを保留拒否データ処理部８６に渡す(ステップＳ５０２)。

そして、会話時間測定部８６ａが顧客音声データから会話時間を調べ(ステップＳ５０３)、会話時間が閾値未満か否かを判定し(ステップＳ５０４)、会話時間が閾値未満の場合には(ステップＳ５０４，Ｙｅｓ)、コールデータテーブル８７ａから該当する顧客データを削除する(ステップＳ５０５)。

一方、会話時間が閾値以上の場合には(ステップＳ５０４，Ｎｏ)、テキストデータ変換部８６ｂが顧客音声データをテキストデータに変換し(ステップＳ５０６)、拒否キーワード検出部８６がテキストデータから拒否キーワードの検出を試み(ステップＳ５０７)、拒否キーワードが検出された場合には(ステップＳ５０８，Ｙｅｓ)、ステップＳ５０５に移行する。

一方、拒否キーワードが検出されない場合には(ステップＳ５０８，Ｎｏ)、感情分析部８６ｄが、所定時間ごとに顧客音声データから韻律情報および音素情報を検出し（ステップＳ５０９）、検出した韻律情報から基本周波数範囲対数比を算出し（ステップＳ５１０）、音素情報から対数発話速度比を算出する（ステップＳ５１１）。

そして、感情分析部８６ｄは、対数発話速度比と基本周波数範囲対数比とを基にして所定時間ごとの感情を分析し（ステップＳ５１２）、嫌悪または怒りの特徴が会話後半部分の８０パーセントを超えて認められるか否かを判定する（ステップＳ５１３）。

嫌悪または怒りの特徴が会話後半部分の８０パーセントを超えて認められる場合には（ステップＳ５１３，Ｙｅｓ）、ステップＳ５０５に移行する。一方、嫌悪または怒りの特徴が会話後半部分の８０パーセントを超えて認められない場合には（ステップＳ５１３，Ｎｏ）、嫌悪および怒りの特徴が会話全体の６０パーセントを超えて認められるか否かを確認する（ステップＳ５１４）。

嫌悪および怒りの特徴が会話全体の６０パーセントを超えて認められる場合には（ステップＳ５１４，Ｙｅｓ）、ステップＳ５０５に移行し、嫌悪および怒りの特徴が会話全体の６０パーセントを超えて認められない場合には（ステップＳ５１４，Ｎｏ）、コール推奨日特定部８６ｅが、コール推奨日を特定し（ステップＳ５１５）、コールデータテーブル８７ａにコール推奨日を記憶させる（ステップＳ５１６）。

以上説明したように、本実施例では、オペレータ端末５０から送信される電話対応処理結果に商品受注の成約がなされた旨の情報が含まれ、顧客データの住所が集合住宅である場合には、成約データ処理部８５が、コールデータテーブル８７ａの対応する新規顧客データに対してコール見込日時を算出し、算出したコール見込時刻にオペレータ端末５０が、対応するクライアント端末１０〜３０のいずれかに電話をかけるので、商品受注の成約率を向上させることができる。

また、オペレータ端末５０から送信される電話対応処理結果に商品受注の成約がなされなかった旨の情報が含まれている場合には、保留拒否データ処理部８６が、客観的に再度クライアント端末に電話をかけるか否かを判断するので再度のテレホンコールを望まない顧客に電話をかけてしまうという問題をなくすことができる。

なお、本実施例では、会話時間測定部８６ａ、拒否キーワード検出部８６ｃ、感情分析部８６ｄの順でコールデータテーブル８７ａの顧客データを削除するか否かを判定したが、これに限定されるものではなく、任意の順で顧客データを削除するか否かを判定しても良い。

なお、本実施例では、オペレータ支援装置について説明したが、このオペレータ支援装置を有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有するオペレータ支援プログラムを得ることができる。そこで、このオペレータ支援プログラムを実行するコンピュータシステムについて説明する。

図１４は、本実施例に係るオペレータ支援プログラムを実行するコンピュータシステムを示す図である。同図に示すように、このコンピュータシステム１００は、本体部１０１と、本体部１０１からの指示により表示画面１０２ａに情報を表示するディスプレイ１０２と、このコンピュータシステム１００に種々の情報を入力するためのキーボード１０３と、ディスプレイ１０２の表示画面１０２ａ上の任意の位置を指定するマウス１０４と、ＬＡＮ１０６または広域エリアネットワーク（ＷＡＮ）に接続するＬＡＮインタフェースと、公衆回線１０７に接続するモデム１０５とを有する。ここで、ＬＡＮ１０６は、他のコンピュータシステム（ＰＣ）１１１、サーバ１１２、プリンタ１１３などとコンピュータシステム１００とを接続している。

また、図１５は、図１４に示した本体部１０１の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この本体部１０１は、ＣＰＵ１２１と、ＲＡＭ１２２と、ＲＯＭ１２３と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１２４と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１２５と、ＦＤドライブ１２６と、Ｉ／Ｏインタフェース１２７と、ＬＡＮインタフェース１２８とを有する。

そして、このコンピュータシステム１００において実行されるオペレータ支援プログラムは、フロッピィディスク（ＦＤ）１０８、ＣＤ−ＲＯＭ１０９、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの可搬型記憶媒体に記憶され、これらの記憶媒体から読み出されてコンピュータシステム１００にインストールされる。そして、インストールされた動画配信プログラムは、ＨＤＤ１２４に記憶され、ＲＡＭ１２２、ＲＯＭ１２３などを利用してＣＰＵ１２１により実行される。

（付記１）顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援プログラムであって、
前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされた場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、顧客の情報を記憶した記憶装置から検索する検索手順と、
前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするオペレータ支援プログラム。

（付記２）前記テレホンコール日時特定手順は、同一の集合住宅において顧客による商品受注の成約がなされた回数を計数する計数手順と、前記成約がなされた回数が所定の閾値を超えた場合に、前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールをおこなう日時を特定する日時特定処理手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記３）オペレータの電話対応時における顧客の音声を取得する音声取得手順と、前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされなかった場合に、前記顧客の音声を分析するとともに再び前記顧客にテレホンコールを行うか否かを判断する分析処理手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記４）前記分析処理手順は、前記顧客の音声をテキストデータに変換し、該テキストデータに商品購入を拒絶する拒絶キーワードが含まれていない場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記３に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記５）前記分析処理手順は、前記顧客の音声から感情を分析し、該音声に対する感情に嫌悪または怒りの特徴が所定割合以上含まれていない場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記３または４に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記６）前記分析処理手順は、前記顧客の音声から会話時間を調査し、該会話時間が所定の閾値以上の場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記３、４または５に記載のオペレータ支援プログラム。

（付記７）顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援方法であって、
前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされた場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、顧客の情報を記憶した記憶装置から検索する検索工程と、
前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定工程と、
を含んだことを特徴とするオペレータ支援方法。

（付記８）前記テレホンコール日時特定工程は、同一の集合住宅において顧客による商品受注の成約がなされた回数を計数する計数工程と、前記成約がなされた回数が所定の閾値を超えた場合に、前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールをおこなう日時を特定する日時特定処理工程と、をさらに含んだことを特徴とする付記７に記載のオペレータ支援方法。

（付記９）オペレータの電話対応時における顧客の音声を取得する音声取得工程と、前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされなかった場合に、前記顧客の音声を分析するとともに再び前記顧客にテレホンコールを行うか否かを判断する分析処理工程と、をさらに含んだことを特徴とする付記７に記載のオペレータ支援方法。

（付記１０）前記分析処理工程は、前記顧客の音声をテキストデータに変換し、該テキストデータに商品購入を拒絶する拒絶キーワードが含まれていない場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記９に記載のオペレータ支援方法。

（付記１１）前記分析処理工程は、前記顧客の音声から感情を分析し、該音声に対する感情に嫌悪または怒りの特徴が所定割合以上含まれていない場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記９または１０に記載のオペレータ支援方法。

（付記１２）前記分析処理工程は、前記顧客の音声から会話時間を調査し、該会話時間が所定の閾値以上の場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記９、１０または１１に記載のオペレータ支援方法。

（付記１３）顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援装置であって、
顧客の情報を記憶する記憶手段と、
前記テレホンコールの結果、顧客との間で商品受注の成約がなされた場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、前記記憶手段から検索する検索手段と、
前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定手段と、
を備えたことを特徴とするオペレータ支援装置。

（付記１４）前記テレホンコール日時特定手段は、同一の集合住宅において顧客による商品受注の成約がなされた回数を計数する計数手段と、前記成約がなされた回数が所定の閾値を超えた場合に、前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールをおこなう日時を特定する日時特定処理手段と、をさらに備えたことを特徴とする付記１３に記載のオペレータ支援装置。

（付記１５）オペレータの電話対応時における顧客の音声を取得する音声取得手段と、前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされなかった場合に、前記顧客の音声を分析するとともに再び前記顧客にテレホンコールを行うか否かを判断する分析処理手段と、をさらに備えたことを特徴とする付記１３に記載のオペレータ支援装置。

（付記１６）前記分析処理手段は、前記顧客の音声をテキストデータに変換し、該テキストデータに商品購入を拒絶する拒絶キーワードが含まれていない場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記１５に記載のオペレータ支援装置。

（付記１７）前記分析処理手段は、前記顧客の音声から感情を分析し、該音声に対する感情に嫌悪または怒りの特徴が所定割合以上含まれていない場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記１５または１６に記載のオペレータ支援装置。

（付記１８）前記分析処理手段は、前記顧客の音声から会話時間を調査し、該会話時間が所定の閾値以上の場合に、再び前記顧客にテレホンコールを行うと判断することを特徴とする付記１５、１６または１７に記載のオペレータ支援装置。

以上説明したように、本発明にかかるオペレータ支援プログラムは、テレホンコールによる業務効率の向上が求められるオペレータ支援システムに対して有効である。

本実施例に係るオペレータ支援システムのシステム構成を示すブロック図である。 図１に示したオペレータ支援装置８０の構成を示す機能ブロック図である。 コールデータテーブル８７ａの一例を示す図である。 集合住宅キーワードテーブル８７ｂの一例を示す図である。 集合住宅毎データテーブル８７ｃの一例を示す図である。 拒否キーワードデータテーブル８７ｄの一例を示す図である。 対数発話速度比および基本周波数範囲対数比と感情との関係を示す図である。 オペレータ端末５０がオペレータ支援装置８０に新規顧客データを要求した際の処理手順を示す図である。 オペレータ端末５０が行う電話対応処理と、電話対応処理結果をオペレータ支援装置８０に送信する処理との処理手順を示す図である。 ＣＡＬＬ画面の一例を示す図である。 顧客が留守であった旨の情報が電話対応処理結果に含まれている場合の処理手順を示すフローチャートである。 商品受注の成約がなされた旨の情報が電話対応処理結果に含まれている場合の処理手順を示すフローチャートである。 商品受注の成約がなされなかった旨の情報が電話対応処理結果に含まれている場合の処理手順を示すフローチャートである。 本実施例に係るオペレータ支援プログラムを実行するコンピュータシステムを示す図である。 図１４に示した本体部３０１の構成を示す機能ブロック図である。

符号の説明

１０，２０，３０ クライアント端末
５０，６０，７０ オペレータ端末
８０ オペレータ支援装置
８１ ネットワークインターフェース部
８２ 制御部
８３ 顧客データ要求応答部
８４ 応答結果取得部
８５ 成約データ処理部
８５ａ 商品到着時刻算出部
８５ｂ 集合住宅キーワード検出処理部
８５ｃ 顧客データ検出処理部
８５ｄ コール見込日時算出部
８６ 保留許可データ処理部
８６ａ 会話時間計測部
８６ｂ テキストデータ変換部
８６ｃ 拒否キーワード検出部
８６ｄ 感情分析部
８６ｅ コール推奨日特定部
８７ 記憶部
８７ａ コールデータテーブル
８７ｂ 集合住宅キーワードデータテーブル
８７ｃ 集合住宅毎データテーブル
８７ｄ 拒否キーワードデータテーブル

Claims (5)

1. 顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援プログラムであって、
   前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされた場合には、集合住宅毎に成約回数をカウントし、カウントした成約回数が閾値を超過した場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、顧客の情報を記憶した記憶装置から検索する検索手順と、
   前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定手順と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするオペレータ支援プログラム。
2. 前記テレホンコール日時特定手順は、前記検索手順により成約見込顧客データが検索された場合に、前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールをおこなう日時を特定する日時特定処理手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のオペレータ支援プログラム。
3. オペレータの電話対応時における顧客の音声を取得する音声取得手順と、前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされなかった場合に、前記顧客の音声を分析するとともに再び前記顧客にテレホンコールを行うか否かを判断する分析処理手順と、をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載のオペレータ支援プログラム。
4. 顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援装置のオペレータ支援方法であって、
   前記オペレータ支援装置が、
   前記テレホンコールの結果、前記顧客との間で商品受注の成約がなされた場合には、集合住宅毎に成約回数をカウントし、カウントした成約回数が閾値を超過した場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、顧客の情報を記憶した記憶装置から検索する検索工程と、
   前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定工程と、
   を含んだことを特徴とするオペレータ支援方法。
5. 顧客に商品販売のテレホンコールを行うオペレータを支援するオペレータ支援装置であって、
   顧客の情報を記憶する記憶手段と、
   前記テレホンコールの結果、顧客との間で商品受注の成約がなされた場合には、集合住宅毎に成約回数をカウントし、カウントした成約回数が閾値を超過した場合に、該顧客の住所と同一の集合住宅に属する顧客の情報を示す成約見込顧客データを、前記記憶手段から検索する検索手段と、
   前記商品受注の成約を行った顧客に商品が到着する日時を基にして前記成約見込顧客データに係る顧客にテレホンコールを行う日時を特定するテレホンコール日時特定手段と、
   を備えたことを特徴とするオペレータ支援装置。

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