JP6216600B2 - 紹介者候補抽出システム - Google Patents
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Description
図2に示すように、顧客関係情報登録・管理装置60は、訪問結果フィードバック処理を行うCPU61、入力装置62、表示装置63、および記憶装置64から構成されている。なお、上述の処理システムを構成する各部の機能は、コンピュータの演算装置(CPU61)がプログラムに従った処理を実行することで実現される。
データ管理装置80は、紹介者リストを構築処理するCPU81と、記憶装置82から構成されている。
顧客関係情報登録・管理装置60、ヒューマンネットワーク分析装置70、データ管理装置80は、各々CPUを介してネットワーク90で接続している。
図3は、顧客関係情報DB55に紹介者関係データを格納した紹介者関係テーブル5500のテーブル構成を示す。
図3に示すように、紹介者関係テーブル5500は、紹介者関係データを一件毎に管理するための管理コードを格納する管理コード欄5501、紹介元の紹介元の顧客コードを格納する紹介元コード欄5502、紹介先の顧客コードを格納する紹介先コード欄5503、紹介元と紹介先顧客間の間柄コードを格納する間柄コード欄5504、および紹介先顧客が契約したかどうかの判別データを格納する紹介先契約有無欄5505から構成されている。
図4に示すように、紹介者テーブル5300は、紹介者である顧客IDを格納する顧客ID欄5301、既存顧客か新規顧客の区分データを格納する既存/新規欄5302、紹介者の氏名データを格納する氏名欄5303、紹介者の性別データを格納する性別欄5304、紹介者の年齢を格納する年齢欄5305、紹介者の住所データを格納する住所欄5306、および紹介者の家族構成データを格納する家族構成欄5307などから構成されている。
図5に示すように、間柄テーブル5510は、間柄コードを格納する間柄コード欄5511、間柄コードに対応した間柄内容データを格納する内容欄5512、間柄内容データに対応したポイントデータを格納するポイント欄5513から構成されている。
図6に示すように、単体ポイントテーブル5100は、各紹介者の顧客IDを格納する顧客ID欄5101、営業職員との最短の関係距離データを格納する距離欄5102、各紹介者の紹介可能性を表すポイントを格納する算出ポイント欄5103、算出ポイント順に順位データを格納する順位欄5104、および予め設定したしきい値以上の算出ポイントを持つ、キーパーソン候補かどうかの判定データを格納するキーパーソン候補欄5105から構成されている。
図7に示すように、間柄バリエーションポイントテーブル5110は、各紹介者の顧客IDを格納する顧客ID欄5111、紹介者毎に関係する他の紹介者との間柄のバリエーション数を格納するバリエーション数欄5112、バリエーション数に応じて、図6の単体ポイントテーブル5100に格納した単体ポイントに追加する追加ポイントを算出し、そのデータを格納する追加ポイント欄5113、追加ポイント順に順位データを格納する順位欄5114から構成されている。
図8に示すように、キーパーソン候補順位付けテーブル5120は、合算ポイント順に順位データを格納する順位欄5121、合算ポイント算出にあたって対象とした単体か、単体およびバリエーションかのポイントの種別データを格納するポイント種別欄5122、単体、およびバリエーションに関するポイントデータを格納する合算ポイント欄5123、および該当する紹介者の顧客IDを格納する顧客ID欄5124から構成されている。
図9に示すように、顧客モデルカテゴライズテーブル5200は、顧客モデル構築処理によりキーパーソン候補をカテゴライズして、顧客モデルを生成時の顧客モデルコードを格納する顧客モデルコード欄5201、および各顧客モデルに対応する紹介者(キーパーソン候補)の顧客IDを格納する顧客ID欄5202から構成されている。
図10に示すように、顧客モデル順位テーブル5210は、顧客モデルの順位データを格納するモデル順位欄5211、および各順位に該当する顧客モデルコードを格納する顧客モデルコード欄5212から構成されている。
図11に示すように、顧客モデルの属性項目データを格納する項目欄5221、各項目に対応する属性の具体的なデータを格納する内容欄5222から構成されている。
図12に示すように、拠点顧客リストテーブル5310は、拠点別のコードデータを格納する拠点コード欄5311、顧客IDを格納する顧客ID欄5312、顧客モデルコードの順位から、紹介可能性レベルのデータを格納する紹介可能性レベル欄5313、該当する顧客モデルコードを格納する顧客モデルコード欄5314、およびキーパーソン(紹介可能性の高い顧客)であるかどうかの判定データを格納するキーパーソン判定欄5315から構成されている。
図13に示すように、拠点顧客属性テーブル5320は、属する拠点コードを格納する拠点コード欄5321、顧客IDを格納する顧客ID欄5322、該当顧客の氏名データを格納する氏名欄5323、該当顧客の年齢データを格納する年齢欄5324、該当顧客の住所データを格納する住所欄5325などから構成されている。
ステップ100では、顧客関係情報DB55に格納されている紹介者データ、および紹介者関係データの入力を受付ける。
ステップ200では、前記入力した紹介者関係データから、紹介者間の順序関係を設定し、紹介者をノードとして結んだグラフ構造のヒューマンネットワークを生成する。
ステップ300の詳細については、図16a、図16bを用いて後述する。
ステップ400の詳細については、図17を用いて後述する。
ステップ500では、キーパーソン候補を同じような属性データを持つキーパーソンでグルーピングし、顧客モデルを生成する。
ステップ500の詳細については、図18を用いて後述する。
ステップ600では、顧客DB53に格納されている拠点単位の顧客データを入力する。
ステップ700では、ステップ500で生成した顧客モデルと合致する顧客を、ステップ600で入力した顧客データから選択する。
ステップ900では、ステップ600で選択した顧客データに基づいて、顧客訪問順序を設定する。
ステップ1000では、成績管理DB54に格納されている営業担当者のデータを読み込んで、各顧客に対する顧客訪問する営業担当者を設定する。
ステップ1100では、該当顧客訪問後に、営業担当者により入力された顧客データを顧客DB53へ登録する。
ステップ1200では、ステップ1100で登録した顧客データから、紹介に関係する紹介者関係データを抽出する。
ステップ1300では、新たな紹介者関係データがあるかどうかの判定を行う。判定の結果、紹介者関係データがある場合は、ステップ100へ戻り、繰り返しヒューマンネットワークを生成する。一方、紹介者関係データがない場合は、本処理を終える。
以上で、本実施形態の主な処理機能(全体機能)を説明するフローチャートの例の説明を終える。
図15に示すように、ステップ210では、営業担当者を基点とした紹介者関係テーブル5500に格納されている紹介元、および紹介先データに基づいて、紹介者にノードを対応させ、紹介者(ノード)間の関係方向性を設定する。
ステップ230では、紹介者関係テーブル5500に格納されている間柄コードを読み込んで、該当するノード間のリンクの種別を設定する。
ステップ250では、生成したヒューマンネットワークを、図2のヒューマンネットワーク分析装置70の表示装置73にて表示するかどうかの判定を行う。判定の結果、表示する場合は、ステップ260へ行く。一方、表示しない場合は、本処理を終える。
ステップ260では、図2の表示装置73にて、ステップ240で生成したヒューマンネットワークを表示する。
以上で、ステップ200の詳細な処理の説明を終える。
図16aに示すように、ステップ310では、単体ポイントテーブル5100の算出ポイントを算出するために、ノード間の関係継続性に関するポイント算出を行うか、間柄バリエーションポイントテーブル5110のバリエーション数を算出するためにポイント算出を行うかの判定を行う。判定の結果、ノード間の関係継続性に関するポイント算出を行う場合は、ステップ311へ行く。一方、ノード間の間柄バリエーションに関するポイント算出を行う場合は、図16bのステップ331へ行く。
ステップ312では、ステップ311で付与した番号のうち、ノードに付与した最小の番号を設定する。
ステップ313では、担当営業者とノードとの距離nを、n=1とし、ノードの算出ポイント=0と設定する。ここで言う距離とは、担当営業者とノードを、他のノードを介して最短で結んだリンクの数を表している。
ステップ315では、ステップ314で設定したポイント算出ノードに対して、直接つながる各ノードの間柄のポイントを、図5の間柄テーブル5510に格納されているポイントを読み込んで合算し、距離nで割る。その計算結果を、暫定ポイントとして設定する。
ステップ316では、算出ポイントに、暫定ポイントを加算して新たに算出ポイントとして設定する。
ステップ317では、距離n=n+1を計算し、nを1カウントアップする。
ステップ318では、距離n≦最大距離であるかの判定を行う。判定の結果、n≦最大距離である場合は、ステップ314へ行く。一方n>最大距離である場合は、ステップ319へ行く。
ステップ319では、ノードに付与した番号に1を足す。
ステップ320では、ポイント算出ノードが他に存在するかの判定を行う。判定の結果、ポイント算出ノードが存在する場合は、ステップ313へ行く。一方、ポイント算出ノードが存在しない場合は、ステップ321へ行く。
ステップ321では、算出ポイントを単体ポイントテーブル5100に格納する。
ステップ332では、ノードの追加ポイント=0と設定する。
ステップ333では、ノードに付与した番号に該当するノードを、ポイント算出ノードとして設定する。
ステップ334では、ステップ333で設定したポイント算出ノードと直接つながるノードとの間柄のバリエーション数を設定し、追加ポイントとする。
ステップ335では、追加ポイントを間柄バリエーションポイントテーブル5110に格納する。
ステップ336では、ポイント算出ノードが他に存在するかの判定を行う。判定の結果、ポイント算出ノードが存在する場合は、ステップ333へ行く。一方、ポイント算出ノードが存在しない場合は、本処理を終える。
以上で、ステップ300の詳細な処理の説明を終える。
図17に示すように、ステップ410では、該当ノードが間柄バリエーションポイントテーブル5110に格納されている追加ポイントを持っているかの判定を行う。判定の結果、追加ポイントを持っている場合は、ステップ420へ行く。一方、追加ポイントを持っていない場合は、ステップ430へ行く。
ステップ420では、間柄バリエーションポイントテーブル5110の追加ポイント順に、該当ノードを順位付ける。
ステップ430では、ノード間の関係継続性ポイント算出により設定した各ノードのポイント順に、ノードを順位付ける。
ステップ440では、ステップ440で順位付けたノードのうち、紹介可能性の高いキーパーソン候補を設定するために、しきい値を設定する。
ステップ450では、各ノードで設定した算出ポイントのうち、設定されたしきい値以上の算出ポイントを持つノードを、キーパーソン候補とし、単体ポイントテーブル5100に設定する。
ステップ480では、算出したポイントに基づいて、キーパーソン候補を順位付け、キーパーソン候補順位付けテーブル5120へ格納する。
以上で、ステップ400の詳細な処理の説明を終える。
図18に示すように、ステップ510では、ステップ400で設定したキーパーソン候補を読み込む。
ステップ520では、各キーパーソン候補の属性データを紹介者テーブル5300から読み込む。
ステップ530では、キーパーソン候補の属性データを要素として、カテゴライズ(グループ化)の設定を行う。
ステップ540では、ステップ530で設定したカテゴライズに当てはまるキーパーソン候補を検索する。
ステップ550では、カテゴライズに当てはまらないキーパーソン候補が、他にあるかの判定を行う。判定の結果、他にある場合にはステップ530へ行く。一方、当てはまらないキーパーソン候補がない場合は、本処理を終える。
以上で、ステップ500の詳細な処理の説明を終える。
図19に示すように、ヒューマンネットワーク2000は、既存契約者2010、未契約者2020を含むノードと、ノード間を結ぶ紹介元から紹介先への方向性を持ったリンク2030、および営業担当者を基点とした最短のリンク数で表す距離2040で構成されている。図19のヒューマンネットワークは、ノード、およびリンクに関連するデータが、新たに追加、変更された場合は、都度定期的にヒューマンネットワーク構造を変更する。前記構造変更の経緯は、時系列で保管し、ネットワークのリンクの延び具合などを、図15のステップ260で差異を含めて可視化することができる。
図20に示すように、間柄バリエーション3000は、あるノード3010に対して、複数の異なる間柄(リンク3020)でつながったノードであることを表している。
次に、顧客関係情報登録・管理装置60の表示装置63を用いて、表示する拠点向け紹介者顧客リスト画面例(10000)を、図21に示す。顧客リスト一覧は、担当者欄10010、顧客ID欄10020、氏名欄10030、年齢欄10040、住所欄10050などから構成されている。紹介可能性の高い顧客については、10060で示す通り、欄の色を変えて表示する。
リスト(画面例10000に示すもの)は、1画面に入りきれない場合は、横スクロールバー12010、および縦スクロールバー12010でスクロールして表示する。
カーソル11000にて、ある顧客を選択した場合、該当顧客の詳細データをポップアップ画面13000で表示する。さらに、紹介可能性の高い顧客に対しては、該当する顧客モデルを見るための「顧客モデル」ボタン13010を設定しており、前記ボタンを、カーソル11000にてクリックすることにより、カテゴライズした顧客モデル(紹介者像)13020を表示する。
以上で、本発明の一実施形態についての説明を終える。
20 紹介者リスト構築部
30 訪問結果フィードバック部
51 ヒューマンネットワークDB
52 顧客モデルDB
53 顧客DB
54 成績管理DB
55 顧客関係情報DB
60 顧客関係情報登録・管理装置
70 ヒューマンネットワーク分析装置
80 データ管理装置
Claims (7)
- 顧客関係情報登録・管理装置、ヒューマンネットワーク分析装置およびデータ管理装置から構成され、既存顧客から新規顧客を紹介する可能性のある紹介者候補を抽出する紹介者候補抽出システムであって、
前記ヒューマンネットワーク分析装置は、
前記顧客関係情報登録・管理装置を通じて、前記データ管理装置に格納された既存顧客の関係情報に基づき、紹介可能性の高い顧客モデルを構築する顧客モデル構築部と、
構築した顧客モデルに基づいて、拠点単位で顧客モデルと合致する紹介者候補を、既存顧客の中からリストアップする紹介者リスト構築部と、
前記リストアップされた紹介者リストに含まれる紹介者候補が紹介した顧客候補に対する訪問後の紹介結果を登録する訪問結果フィードバック部とを有し、
前記データ管理装置に格納されたヒューマンネットワーク情報から紹介者の重要度に応じて紹介者キーパーソン候補を抽出し、紹介者キーパーソン候補をカテゴライズして、顧客モデルを生成した上で、当該時点で未紹介者の顧客リストから、前記顧客モデルに該当する紹介者候補を抽出して出力することを特徴とする紹介者候補抽出システム。
- 請求項1に記載の顧客候補抽出システムにおいて、
前記ヒューマンネットワーク分析装置は、自身で前記ヒューマンネットワーク情報を生成し、生成された当該ヒューマンネットワーク情報を、表示することを特徴とする紹介者候補抽出システム。 - 請求項1または2のいずれかに記載の顧客候補抽出システムにおいて、
前記ヒューマンネットワーク分析装置は、自身で前記ヒューマンネットワーク情報を生成し、当該生成したヒューマンネットワークを時系列で前記データ管理装置に保管し、当該ヒューマンネットワーク情報の延び具合を可視化して、表示することを特徴とする紹介者候補抽出システム。 - 請求項1〜3の何れか1項に記載の紹介者候補抽出システムにおいて、
前記ヒューマンネットワーク分析装置は、
前記ヒューマンネットワーク情報について、紹介者を表すノード間の関係継続性、およびノード間の間柄バリエーションの2つ観点で紹介可能性のポイントを算出し、キーパーソン候補の順位付けを行うことを特徴とする紹介者候補抽出システム。 - 請求項4に記載の紹介者候補抽出システムにおいて、
前記ノードの関係継続性から、紹介可能性のポイントを算出し、
設定されたしきい値以上のポイントを持つノードをキーパーソン候補として特定することを特徴とする紹介者候補抽出システム。 - 請求項4に記載の紹介者候補抽出システムにおいて、
前記ノード間の間柄バリエーションの数に応じて紹介可能性のポイントを算出し、
前記ノード間の関係継続性から算出したポイントに、該当するノードについて、前記間柄バリエーションのポイントを合算することを特徴とする紹介者候補抽出システム。 - 請求項1〜6のいずれか1項に記載の紹介者候補抽出システムにおいて、
顧客訪問後の営業担当者が入力する顧客データから、新たに紹介者関係データを抽出し、繰り返しヒューマンネットワークを生成することを特徴とする紹介者候補抽出システム。
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