JP5150072B2 - 商談支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、商談の成立の可能性を把握可能とすることによって商談を支援する商談支援装置に関する。

ビジネスの世界において、商談を成立させることが可能か不可能か、また成立の可能性がどれほどかを予測することは重要なことである。このような予測は従来より、担当者の主観により行われてきた。
特許第３２３４７４４号公報

ところが、担当者の主観による予測は精度のばらつきが大きく、商談の成立の可能性を的確に把握することが困難であった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、その目的とするところは、商談の成立の可能性を的確に把握可能とする商談支援装置を提供することにある。

以上の目的を達成するために本発明の商談支援装置は、商談に関わる顧客側の関係者の満足度を表す第１の数値と前記関係者の前記商談の成立への影響度を表す第２の数値と互いに関連付けて記憶する記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサを備え、前記プロセッサが、互いに関連付けられた前記第１および第２の数値を前記記憶デバイスから読み出し、前記プロセッサが、前記商談が成立する可能性の大きさを表す第３の数値を、前記満足度および前記影響度を直交２軸とする座標系上における前記記憶デバイスから読み出した第１および第２の数値の交点までの基準点からのマハラノビス距離として判定する。

本発明によれば、商談の成立の可能性を的確に把握可能とすることができる。

以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。なおここでは、医療機器の保守契約に関わる商談を支援する用途向けの商談支援装置を例にとる。

図１は本実施形態に係る商談支援装置の構成を示すブロック図である。

この商談支援装置は、入力デバイス１、データ取得部２、入力情報データベース（入力情報ＤＢ）３、満足度計算部４、影響度計算部５、マハラノビス計算部６、解析情報データベース（解析情報ＤＢ）７、閾値決定部８、分類部９、画像生成部１０および表示器１１を含む。

入力デバイス１は、ユーザが各種のデータを入力したり、各種の要求や指示を入力するために操作する。入力デバイス１としては、例えばキーボード、機能スイッチ、タッチパネル、マウス、あるいはジョイスティックなどの周知のデバイスを利用できる。

データ取得部２は、入力デバイス１を操作してユーザが入力するデータを取得する。データ取得部２が取得するデータは、プロファイルデータ、満足度データ、影響度データおよび結果情報を含む。データ取得部２は、取得したプロファイルデータ、満足度データ、影響度データおよび結果情報を関連付けて形成したデータレコードを入力情報データベース３に書き込む。またデータ取得部２は、取得したデータによって、入力情報データベース３に既に記憶されているデータレコードを更新する。

入力情報データベース３は、データ取得部２によって書き込まれるデータレコードを多数記憶する。

満足度計算部４は、入力情報データベース３に記憶された満足度データに基づいて、商談毎の顧客の満足度を表す数値（以下、満足度得点と称する）を算出する。満足度計算部４は、算出した満足度得点を、参照した満足度データを含んだデータレコードに付加する。

影響度計算部５は、入力情報データベース３に記憶された影響度データに基づいて、商談毎の顧客の影響度を表す数値（以下、客観的受注確率と称する）を算出する。影響度計算部５は、算出した客観的受注確率を、参照した影響度データを含んだデータレコードに付加する。

マハラノビス計算部６は、入力情報データベース３に記憶されたデータレコードのうちの一部または全部のそれぞれを処理対象として、満足度得点および客観的受注確率を直交２軸として定義されたマハラノビス距離を算出する。マハラノビス計算部６は、算出したマハラノビス距離と、その対象となるデータレコードに含まれた情報の一部とを関連付けたデータレコードを解析情報データベース７に書き込む。

解析情報データベース７は、マハラノビス計算部６によって書き込まれるデータレコードを多数記憶する。

閾値決定部８は、解析情報データベース７に記憶されたデータに基づいて、分類部９で使用するための第１の閾値を決定する。

分類部９は、解析情報データベース７に記憶されたデータレコードのそれぞれに基づいて、各データレコードが対応する商談を、正常、グレーゾーンおよび異常のいずれかに分類する。分類部９は、分類結果を示す情報を、参照したデータレコードに付加する。分類部９は、上記の分類のために、上記の第１の閾値と予め定められた第２の閾値とを使用する。

画像生成部１０は、データ入力画面を表す画像、入力情報データベース３に記憶された任意のデータレコードの内容を表す画像、あるいは入力情報データベース３に記憶されたデータの内容を表す画像などを生成する。画像生成部１０は、入力デバイス１を使用してユーザによりなされる各種の要求や指示に応じて、上記の画像の生成を行う。

表示器１１は、画像生成部１０により生成された画像を表示する。表示器１１としては、液晶表示器やＣＲＴ（cathode-ray tube）表示器などの周知のデバイスを利用できる。

なおこの商談支援装置は、例えば汎用のサーバ装置やコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることができる。そしてデータ取得部２、満足度計算部４、影響度計算部５、マハラノビス計算部６、閾値決定部８、分類部９およびは、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に搭載されたプロセッサに商談支援プログラムを実行させることにより実現することができる。このときに商談支援装置は、上記の商談支援プログラムが上記のサーバ装置やコンピュータ装置に予めインストールされて実現されても良いし、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリなどのようなリムーバブルな記録媒体に記録して、あるいはネットワークを介して上記の商談支援プログラムを配布し、この商談支援プログラムをサーバ装置やコンピュータ装置に適宜インストールして実現されても良い。なお、上記の各部は、その一部または全てをロジック回路などのハードウェアにより実現することも可能である。また上記の各部のそれぞれは、ハードウェアとソフトウェア制御とを組み合わせて実現することも可能である。入力情報データベース３および解析情報データベース７は、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に内蔵されたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、上記のサーバ装置やコンピュータ装置に外付けされたメモリやハードディスク装置などの記憶デバイス、さらには磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスクなどのようなリムーバブルな記録媒体などを適宜利用して実現することができる。

次に以上のように構成された商談支援装置の動作について説明する。

図２は商談支援プログラムに基づいて商談支援装置が実行するデータ取得処理のフローチャートである。

新規のデータレコードに関するデータ入力（以下、新規入力と称する）の開始または既に入力情報データベース３に記憶されているデータレコードの更新のためのデータ入力（以下、更新入力と称する）の開始が入力デバイス１にて指定されたことに応じてこのデータ取得処理が開始される。

ステップＳａ１においてはデータ取得部２が、一次保存レコードを入力情報データベース３に作成する。この一次保存レコードは、新規入力の際には、各情報がいずれもnullであるデータレコードとして作成される。また一次保存レコードは、更新入力の際には、更新対象となるデータレコードをコピーして作成される。

ステップＳａ２においては画像生成部１０が、一次保存レコードに基づいて入力用画像を生成し、表示器１１に表示させる。図３は新規入力の際における入力用画像２１の一例を示す図である。図４は更新入力の際における入力用画像２２の一例を示す図である。図４に示すように入力用画像２２には、更新対象となるデータレコードに既に含まれている各種の情報の内容が表される。これに対して図３に示すように入力用画像２１には、入力の対象となる各種の情報の項目名と各情報の入力欄とが表される。

なお本実施形態において入力情報データベース３で記憶されるデータレコードには、図３および図４に示すような各項目の情報を含む。図３および図４において、表示領域３１がプロファイルデータを表す領域であり、表示領域３２が満足度データを表す領域であり、表示領域３３が影響度データを表す領域である。入力用画像２１，２２には他に、表示領域３４，３５がそれぞれ設けられているが、これらの表示領域３４，３５に関しては後述する。すなわち、プロファイルデータは、商談に係るプロファイルを表す。プロファイルデータには例えば、顧客名、顧客コード、事業部門、装置名、据付日、使用年数、受注金額、受注月、あるいは担当者名などの情報が含まれる。満足度データは、商談に関する顧客側の関係者の満足度を表す。満足度データには例えば、顧客側の関係者の名前と、関係者それぞれの満足度を表す数値とを含む。影響度データは、顧客側の関係者の名前と、商談の成否に関わる関係者それぞれの影響度を表す数値とを含む。なお、本実施形態では医療機器の保守契約に関わる商談を対象としているので、顧客は主として病院等の医療機関になる。関係者は、その病院内で医療機器の購入に関係する人、いわゆるキーパーソンとすることが重要である。なお、関係者は、互いに異なる役職の者が混在することが望ましい。この実施形態では、技師長、副技師長、係長といった人を関係者としている。なお、他には理事長や院長なども関係者の候補になろうが、その病院の人事構成にあわせて適宜選定すれば良い。

ステップＳａ３およびステップＳａ４においてはデータ取得部２が、入力デバイス１にてデータ入力がなされるか、あるいは保存指示がなされるのを待ち受ける。このときにユーザがいずれかの欄に情報を入力する操作を入力デバイス１にて行ったならば、データ取得部２はステップＳａ３からステップＳａ５へ進む。ステップＳａ５においてデータ取得部２は、入力されたデータを取得して、そのデータを含むように一次保存レコードを更新する。このとき、既に同じ項目に有意なデータが含まれている場合には、これを新たに入力されたデータに書き換える。

ステップＳａ６およびステップＳａ７においては、今回入力されたデータが満足度データまたは影響度データに属するデータであるか否かを満足度計算部４および影響度計算部５が確認する。満足度データに属するデータが入力されたのならば、満足度計算部４はステップＳａ６からステップＳａ８へ進む。ステップＳａ８において満足度計算部４は、一次保存レコードの満足度データに基づいて満足度を計算する。具体的には、満足度データには関係者それぞれの満足度を表す数値として、提案金額、必要性説明、部品免責、点検回数およびサービスマン信用のそれぞれの項目に関する１〜５の値が含まれる。満足度計算部４は、一人の関係者に関して一次保存レコードに記憶された５つの数値を予め定められた２つの式に代入して満足度のパーセンテージ（以下、満足度％と称する）と満足度ポイントとを算出する。さら満足度計算部４は、関係者のそれぞれについての満足度ポイントの総和として満足度得点を算出する。なお、満足度計算部４は、提案金額、必要性説明、部品免責、点検回数およびサービスマン信用のそれぞれの項目に関するトータルポイントも算出する。

ステップＳａ９において満足度計算部４は、満足度％、満足度ポイントおよび満足度得点を含むように一次保存レコードを更新する。

一方、影響度データに属するデータが入力されたのならば、影響度計算部５はステップＳａ７からステップＳａ１０へ進む。ステップＳａ１０において影響度計算部５は、一次保存レコードの影響度データに基づいて影響度を計算する。具体的には、影響度データには関係者それぞれの影響度を表す数値として、ＰＯＳ、ＰＯＷ、ＰＲのそれぞれの項目に関する値が含まれる。ＰＯＳは、商談の賛成・反対の度合いを表す−５〜５の１１段階の値である。ＰＯＷは、商談に関する意志決定への影響の大きさを表す１〜５の５段階の値である。ＰＲは、商談に関する意志決定への関心度を表す１〜５の５段階の値である。影響度計算部５は、一人の関係者に関して一次保存レコードに記憶された３つの数値を予め定められた複数の式に代入して商談の成否の影響度、得点、得点絶対値および賛成得点をそれぞれ算出する。成否の影響度を算出する式は例えば、「ＰＷ×ＰＲ」とする。得点を算出する式は例えば、「ＰＯＳ×ＰＷ×ＰＲ」とする。得点絶対値を算出する式は例えば、「ＡＢＳ（ＰＯＳ×ＰＷ×ＰＲ）」とする。ただしここでの「ＡＢＳ」は、括弧内の式により求まる数値の絶対値を求めることを表す。賛成得点は、ＰＯＳが正の値であるならば得点絶対値をそのまま採用し、ＰＯＳが「０」であるならば得点絶対値の１／２の値を採用し、ＰＯＳが負の値であるならば「０」を採用することによって算出する。さらに影響度計算部５は、ＰＯＳ、ＰＯＷ、ＰＲ、成否の影響度、得点、得点絶対値および賛成得点のそれぞれの項目に関するトータルポイントを計算する。そして影響度計算部５は、得点絶対値のトータルポイントに対する賛成得点のトータルポイントの割合として客観的受注確率を算出する。

ステップＳａ１１において影響度計算部５は、商談の成否の影響度、得点、得点絶対値および賛成得点および客観的受注確率を含むように一次保存レコードを更新する。

ステップＳａ９またはステップＳａ１１で一次保存レコードが更新された後にステップＳａ１２においては画像生成部１０が、更新後の一次保存レコードの内容を反映するように入力用画像を更新する。こののちに商談支援装置は、ステップＳａ３およびステップＳａ４の待ち受け状態に戻る。

なお、図３および図４において、関係者毎の満足度％および満足度ポイントと、満足度得点とは、表示領域３４に表される。関係者毎の成否の影響度、得点、得点絶対値および賛成得点と、賛否の影響度、得点、得点絶対値および賛成得点に関するトータルポイントと、客観的受注確率とは、表示領域３５に表される。

ステップＳａ３およびステップＳａ４の待ち受け状態において、ユーザが保存を指示する操作を入力デバイス１にて行ったならば、データ取得部２はステップＳａ４からステップＳａ１３へ進む。ステップＳａ１３においてデータ取得部２は、一次保存レコードを正規なデータレコードとして入力情報データベース３に保存する。このとき、一次保存レコードを入力情報データベース３に記憶されていたデータレコードからコピーして作成していた場合には、その元のデータレコードを一次保存レコードで書き換える。

図５は商談支援プログラムに基づいて商談支援装置が実行する解析処理のフローチャートである。

既に入力情報データベース３に記憶されているデータレコードの全てまたは一部を解析対象レコードとした解析の実行を要求する操作が入力デバイス１にて行われたことに応じてこの解析処理が実行される。

ステップＳｂ１においてはマハラノビス計算部６が、解析対象レコードのうちの未処理の１つを入力情報データベース３から読み出す。ステップＳｂ２においてはマハラノビス計算部６が、上記の読み出したデータレコードに含まれる満足度得点と客観的受注確率とに基づいてマハラノビス距離を算出する。具体的には、図６に示すように横軸を満足度得点、縦軸を客観的受注確率とした座標系上に図６に示すような分布となるように定められている。マハラノビス計算部６は、読み出したデータレコードに含まれる満足度得点と客観的受注確率との交点におけるマハラノビス距離を算出する。なお、図６に示される楕円の中心がマハラノビス距離の基準点であり、この基準点におけるマハラノビス距離が「０」である。そして楕円上ではどの位置でもマハラノビス距離が同一である。かくして、位置Ｐ１に関するマハラノビス距離Ｍ１と、位置Ｐ２に関するマハラノビス距離Ｍ２とは、互いに等しい。破線Ｌ１，Ｌ２に沿ったマハラノビス距離の分布は、それぞれ図７（ａ）（ｂ）に示すようになる。そしてステップＳｂ３においてマハラノビス計算部６は、算出したマハラノビス距離を含んだデータレコードを解析情報データベース７に記憶された解析情報に追加する。このときにマハラノビス計算部６は、上記の読み出したデータレコードに含まれるデータの一部を解析情報に含める。解析情報に含めるデータは、例えば顧客名、装置名、客観的受注確率、満足度ポイントおよび受注ランクである。なお、ステップＳｂ３の１回目の実行においては、新たなデータレコードが書き込まれることによって、解析情報が新規に作成されることになる。

ステップＳｂ４においては分類部９が、上記のように算出されたマハラノビス距離に基づいて、該当する商談を分類する。このときに分類部９は、閾値決定部８によって後述するように決定される第１の閾値と、予め定められた第２の閾値とを用いる。具体的には分類部９は、マハラノビス距離が第１の閾値未満であるときに正常ゾーン、第１の閾値以上かつ第２の閾値未満であるときにグレーゾーン、第２の閾値以上であるときに異常ゾーンとして分類する。ステップＳｂ５において分類部９は、分類結果を表すデータを、ステップＳｂ３で解析情報データベース７に書き込まれたデータレコードに追加する。なお、第１の閾値は例えば「８．１」に、第２の閾値は例えば「１０」にそれぞれ定められる。すなわち、マハラノビス距離が「８．１」未満であるときに正常ゾーン、「８．１」以上かつ「１０」未満であるときにグレーゾーン、「１０」以上であるときに異常ゾーンとして分類される。

ステップＳｂ６においてマハラノビス計算部６は、未解析の解析対象レコードが有るか否かを確認する。そして未解析の解析対象レコードが有るならば、マハラノビス計算部６はステップＳｂ１に戻る。

全ての解析対象レコードに関する処理が完了したならば、マハラノビス計算部６が画像生成部１０に指示することによってステップＳｂ８からステップＳｂ１０へ進む。ステップＳｂ１０においては画像生成部１０が、解析情報データベース７に記憶された解析情報に基づいて解析結果画像を生成し、表示器１１に表示させる。図８は解析結果画像２３の一例を示す図である。解析結果画像２３には、解析結果情報に含まれるデータの内容を表した表示領域２３ａの他に、詳細表示ボタン２３ｂが設けられている。

ステップＳｂ８およびステップＳｂ９においては画像生成部１０が、詳細表示要求がなされるか、あるいは終了指示がなされるのを待ち受ける。ここでユーザが、解析結果画像２３に表された商談の１つを選択した上で詳細表示ボタン２３ｂを押下する操作などのような詳細表示を要求する操作を入力デバイス１にて行ったならば、画像生成部１０はステップＳｂ８からステップＳｂ１０へ進む。ステップＳｂ１０において画像生成部１０は、詳細画像を生成し、表示器１１に表示させる。詳細画像は、選択された商談に関する詳細な情報を表した画像である。図９は詳細画像２４の一例を示す図である。詳細画像２４は、入力用画像２２と同様な情報を表す表示領域２４ａと、戻るボタン２４ｂとを含んでいる。画像生成部１０は、表示領域２４ａにおいては、成否の影響度にＰＯＳの符号を付して得られる値が規定値（図９の例では「−９」）以下である関係者に関する満足度の情報を強調表示している。図９の例では、「Ａ係長」に関する成否の影響度が「１２」であり、ＰＯＳの符号が「−」になっているから、「Ａ係長」に関する満足度の情報にハッチングをして強調している。すなわち、成否の影響度にＰＯＳの符号を付して得られる値が小さいほど、商談に対する反対の度合いが大きいことになるから、その様な関係者に関する満足度の情報が強調表示される。

ステップＳｂ１１およびステップＳｂ１２において画像生成部１０は、解析結果の表示に戻ることが要求されるか、終了指示がなされるのを待ち受ける。ここでユーザが、戻るボタン２４ｂを押下する操作などのような解析結果の表示に戻ることを要求する操作を入力デバイス１にて行ったならば、画像生成部１０はステップＳｂ１１からステップＳｂ１３へ進む。ステップＳｂ１３において画像生成部１０は、ステップＳｂ７において生成した解析結果画像を表示器１１に表示させる。この上で画像生成部１０は、ステップＳｂ８およびステップＳｂ９の待ち受け状態に戻る。

そして、ステップＳｂ８およびステップＳｂ９の待ち受け状態にあるとき、またはステップＳｂ１１およびステップＳｂ１２の待ち受け状態にあるときのいずれかにおいて、ユーザにより終了を指示する操作が入力デバイス１によって行われたならば、画像生成部１０が表示器１１での画像表示を停止させることで解析処理を終了する。

図１０は商談支援プログラムに基づいて閾値決定部８が実行する閾値決定処理のフローチャートである。

閾値決定部８は、適宜のタイミングにおいてこの閾値決定処理を起動する。上記タイミングは、例えばユーザにより実行が要求された時点、一定時間間隔毎の時点、あるいは解析情報データベース７への新たな解析情報の書き込みが終了した時点などとすることが考えられる。

ステップＳｃ１において閾値決定部８は、解析情報データベース７に記憶されている解析情報において、正常ゾーンに分類されており、かつ受注ランク（結果）として有意な情報を含んだデータレコードを抽出し、該当するデータレコードのうちで受注ランク（結果）が「確定」であるデータレコードの割合を算出する。

ステップＳｃ２において閾値決定部８は、ステップＳｃ１にて算出した割合が８５％未満、８５％以上かつ９５％未満、あるいは９５％以上のいずれであるかを確認する。なお、ここでの各範囲は一例であって、任意であって良い。

割合が８５％未満であったら閾値決定部８は、ステップＳｃ２からステップＳｃ３へ進む。ステップＳｃ３においては閾値決定部８は、第１の閾値を一定値だけ低減する。また割合が９５％以上であったら閾値決定部８は、ステップＳｃ２からステップＳｃ４へ進む。ステップＳｃ４において閾値決定部８は、第１の閾値を一定値だけ上昇させる。そしてステップＳｃ３またはステップＳｃ４を終えたら閾値決定部８は、ステップＳｃ１に戻って割合を再計算する。

閾値決定部８は、以上の処理を割合が８５％以上かつ９５％未満になるまで繰り返し、割合が８５％以上かつ９５％未満になったならば閾値決定処理を終了する。このように閾値決定処理が終了する時点における第１の閾値が、分類部９にて使用するものとして確定される。

以上のように本実施形態によれば、商談成立の可能性を表す数値としてマハラノビス距離を算出するようにしたため、顧客側の関係者の商談に対する満足の度合いを表した満足度ポイントと、上記関係者が商談に及ぼす影響の度合いを表した客観的受注確率という２つの異なる因子を総合した、商談成立の可能性をより正しく表した数値を得ることができる。そして本実施形態では、算出したマハラノビス距離を表示器１１によて表示するので、ユーザはこの表示されたマハラノビス距離に基づいて商談成立の可能性を容易に判断することができる。さらに本実施形態では、図８に示す解析結果画像２３のように複数の商談に関するマハラノビス距離を一覧で表す画像を表示するので、多くの営業担当者を抱える事業所におけるマネージャクラスのユーザが、商談全般を把握することが容易になり、改善を図らなければならない商談や成立の可能性の低い商談への対応に注力するなどの営業効率化を図ることが可能となる。

また本実施形態によれば、算出したマハラノビス距離に基づいて、商談成立の可能性を正常ゾーン、グレーゾーン、あるいは異常ゾーンに分類する。かくしてユーザは、この分類結果を確認することにより、マハラノビス距離に関して何ら意識すること無しに、商談の成立可能性を容易に認識することができる。すなわち、新人のような不慣れなユーザであっても、商談の成立可能性を認識することが可能である。具体的には、ユーザは、正常ゾーンに分類された商談については、既に成立の可能性が十分にあるから、それほど注力する必要がない商談であることを知ることができる。ユーザは、グレーゾーンに分類された商談については、注力することによって成立させることが可能であることをしることができる。ユーザは、異常ゾーンに分類された商談については、成立させることが困難であることを知ることができる。

また本実施形態によれば、多数の商談のそれぞれにおけるマハラノビス距離と商談の結果との関係に基づいて第１の閾値を自動的に変更するようにしているので、地域や時期などの各種要因で商談の成立の難度が変化する場合でも、この難度を反映した適正な値となるように第１の閾値を自動学習することができる。これにより、使用環境の違いなどに応じた柔軟な運用が可能である。

また本実施形態によれば、解析結果画像２３に表された商談に関する詳細表示が要求された場合には、該当商談に関する満足度のデータを表した詳細画像２４を表示するが、この詳細画像２４においては、商談に対する反対の度合いが大きい関係者に関する満足度の情報を強調表示する。このためユーザは、解析結果画像２３において改善を図らなければならない商談や成立の可能性の低い商談であると判断した商談を選択して詳細表示を要求すれば、これに応じて表示された詳細画像２４における強調表示によって、反対の度合いが大きい関係者が誰であるのかと、その関係者の満足度がどのようになっているのかを容易に確認することができる。すなわち、ある顧客との商談をどう進めるべきかをその顧客の関係者を個人単位で分析し、誰に、どういった観点でアプローチするとうまく進められそうかを判断することが可能である。具体的には、図９に示す例では、Ａ係長は「成否の影響度」が１２点と最も高いので、このＡ係長を納得させれば商談成立へ結びつく可能性が高いといえる。よって、このＡ係長の点数で比較的低い項目である「必要性説明」と「サービスマン信用」に着目し、これらの点数を向上させることに注力すればよいと判断することができる。このように、今後の営業活動の取るべき策を考えるのを容易ならしめることができる。

この実施形態は、次のような種々の変形実施が可能である。

上記実施形態で表示器１１に表示している各種の情報は、商談支援装置から外部の端末装置に出力してこの端末装置においてユーザによる閲覧を可能としたり、プリンタを利用して印刷するなどのように、その出力形態は任意であって良い。

分類部９では、２つのゾーン、あるいは４つ以上のゾーンに分類するようにしても良い。

閾値決定部８では、第１の閾値に代えて、第２の閾値を自動的に決定するようにしても良いし、第１および第２の両閾値を自動的に決定するようにしても良い。さらに閾値決定部８は、分類部９が４つ以上のゾーンに分類する場合には、そのために使用される３つ以上の閾値を自動的に決定するようにしても良い。なお、この閾値決定部８を省略して、全ての閾値を固定とすることもできる。

満足度データや影響度データに含むデータは、任意であって良い。

本発明の商談支援装置は、医療機器の保守契約に関わる商談以外の商談を支援する用途でも利用することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の一実施形態に係る商談支援装置の構成を示すブロック図。 商談支援プログラムに基づいて図１中の商談支援装置が実行するデータ取得処理のフローチャート。 新規入力の際における入力用画像２１の一例を示す図。 更新入力の際における入力用画像２２の一例を示す図。 商談支援プログラムに基づいて図１中の商談支援装置が実行する解析処理のフローチャート。 マハラノビス距離を説明する図。 図６中の破線Ｌ１，Ｌ２に沿ったマハラノビス距離の分布を示す図。 解析結果画像２３の一例を示す図。 詳細画像２４の一例を示す図。 商談支援プログラムに基づいて図１中の閾値決定部８が実行する閾値決定処理のフローチャート。

符号の説明

１…入力デバイス、２…データ取得部、３…入力情報データベース（入力情報ＤＢ）、４…満足度計算部、５…影響度計算部、６…マハラノビス計算部、７…解析情報データベース（解析情報ＤＢ）、８…閾値決定部、９…分類部、１０…画像生成部、１１…表示器。

Claims (5)

1. 商談に関わる顧客側の関係者の満足度を表す第１の数値と前記関係者の前記商談の成立への影響度を表す第２の数値とを互いに関連付けて記憶する記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサを備え、
   前記プロセッサが、互いに関連付けられた前記第１および第２の数値を前記記憶デバイスから読み出し、
   前記プロセッサが、前記商談が成立する可能性の大きさを表す第３の数値を、前記満足度および前記影響度を直交２軸とする座標系上における前記記憶デバイスから読み出した第１および第２の数値の交点までの基準点からのマハラノビス距離として判定する商談支援装置。
2. 前記プロセッサが、前記第３の数値を文字により表した画像を生成する請求項１に記載の商談支援装置。
3. 前記プロセッサが、前記第３の数値が１つ以上の閾値により区切られる複数の範囲のいずれに含まれるかを、判定した前記数値を前記１つ以上の閾値のそれぞれと比較することにより判定する請求項１に記載の商談支援装置。
4. 前記プロセッサが、前記第３の数値が含まれる範囲に対応する文字を表した画像を生成する請求項３に記載の商談支援装置。
5. 表示デバイスをさらに備え、
   前記プロセッサは、前記画像を表示するように前記表示デバイスを制御する請求項２または請求項４に記載の商談支援装置。

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