JP6270768B2 - 営業担当者候補抽出システム - Google Patents

Description

本発明は、所定の条件に沿った人を特定、抽出するための技術に関する。その中でも特に、保険などの既存顧客の中から抽出した見込み顧客に対して、営業担当者がアプローチしたタイミングにおいて、より適当に対応できた営業担当者を該当拠点の中から抽出する技術に関する。

従来から、あるグループ(集合)の中から所定の条件・要望に沿った人を抽出することがなされている。例えば、保険などのサービス業界等での営業活動において、購入する可能性のある見込み顧客やその紹介者を抽出することがなされている。このような例の場合、新規顧客の獲得が必要になっている。新規顧客を獲得するためには、購入する可能性のある見込み顧客を特定することが必要である。また、見込み顧客を特定するには、何らかの手法で見込み顧客を探す必要がある。このための一手法として、見込み顧客を営業担当者に紹介してくれる紹介者を利用することがある。このような紹介可能性のある見込み顧客に対して、上手く対応できる営業担当者を選定する必要がある。顧客の要求に対応可能な能力を有する担当者の選定に関する背景技術として、特開２００７−５２２１２号公報（特許文献１）がある。この公報には、顧客の不満度の大きさに応じて、「予め別に登録されている担当者の中から受付情報の内容に対応し得るレベルの担当者を選定する」と記載されている。つまり、顧客の状況に応じて、予め設定された担当者レベルから対応できる担当者を選定する技術が開示されている。

特開２００７−５２２１２号公報

前記特許文献１には、顧客の状況に応じて、予め設定された担当者レベルから対応できる担当者を選定することが記載されている。しかし、特許文献１では、担当者が、顧客へのアプローチタイミングによって、過去に同じ顧客モデルに対して上手く(例えば、販売に結びついた等)対応できた営業担当者モデルを抽出し、その営業担当者モデルに合致した、拠点の営業担当者を選定するような仕組みがない。

そこで、本発明は、この課題を解決することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明では、過去の紹介者を関係付けたネットワークから、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する。表現を変えると、抽出した顧客モデルに該当する紹介者候補に対して、過去の該当する顧客モデルに対応した営業担当者の行動パターンから、顧客へのアプローチタイミング毎に対応が所定条件を満たすもの(例えば、販売に結びつく等上手く行ったもの)の営業担当者モデルを抽出し、該当紹介者候補を担当する営業拠点において、前記営業担当者モデルに該当する営業担当者を抽出・出力する。より具体的な様態としては、例えば、以下の構成を採用する。本願は、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、営業情報登録・管理装置９０により、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１０と、構築した顧客モデルに基づいて拠点単位で紹介可能性の高い紹介者候補を、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２０、さらに該当する顧客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３０を有し、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する。一方、該当顧客に対する対応が上手くいった営業担当者のタイプを設定する営業担当者リスト構築部４０を有し、アプローチタイミング毎に顧客対応が上手くいった営業担当者のタイプに該当する、該当営業拠点における営業担当者候補をリストアップし、表示装置９３に出力する方法およびその装置を特徴とする。

本発明によれば、紹介可能性の高い顧客に対して、アプローチタイミング毎に過去に該当顧客モデルに上手く対応できた営業担当者のタイプを抽出することで、実際に紹介してもらう可能性をより高めることができる。上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の一実施形態におけるシステム全体構成の例である。 本発明の一実施形態を実施するためのハードウエア構成の例である。 本発明の一実施形態で用いられる紹介者関係テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる紹介者テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる間柄テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる単体ポイントテーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる間柄バリエーションポイントテーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられるキーパーソン候補順位付けテーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる顧客モデルカテゴライズテーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる顧客モデル順位テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる顧客モデル属性テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる拠点顧客リストテーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる拠点顧客属性テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる顧客訪問結果テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる成績管理テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる営業担当者モデル対応テーブルの例である。 本発明の一実施形態で用いられる営業担当者モデル対応タイミングテーブルの例である。 本発明の一実施形態での主な処理機能を説明するフローチャートの例である。 本発明の一実施形態でのヒューマンネットワークを生成する処理を説明するフローチャートの例である。 本発明の一実施形態での紹介者可能性ポイントを算出する処理を説明するフローチャートの例（その１）である。 本発明の一実施形態での紹介者可能性ポイントを算出する処理を説明するフローチャートの例（その２）である。 本発明の一実施形態でのキーパーソン候補を順位付ける処理を説明するフローチャートの例である。 本発明の一実施形態での顧客モデルを生成する処理を説明するフローチャートの例である。 本発明の一実施形態での顧客モデルを生成する処理を説明するフローチャートのステップ１０００の詳細を説明する図である。 本発明の一実施形態での顧客モデルを生成する処理を説明するフローチャートのステップ１１００の詳細を説明する図である。 本発明の一実施形態におけるヒューマンネットワークの表示例である。 本発明の一実施形態におけるノード間の関連する間柄の違いを表示した例である。 本発明の一実施形態における拠点紹介者候補の画面例である。 本発明の一実施形態における拠点営業担当者候補の画面例である。 本発明の一実施形態におけるアプローチタイミングの画面例である。

以下に、本発明の一実施形態を、図面を用いて説明する。本実施形態では、顧客関係情報からヒューマンネットワークを構築し、紹介者のキーパーソンとなる顧客モデルを構築する処理と、紹介者候補をリストアップする。次に、アプローチタイミングから、上手く対応できる営業担当者候補をリストアップし、訪問順序と営業担当者を設定する処理と、訪問後に入力された顧客情報をＤＢへ登録することで、紹介者関係情報と該紹介者に営業担当者が対応可能なタイミングで、上手く対応できる営業担当者に関する情報を抽出する処理について説明する。

図１は、本実施形態における処理システムの全体構成の例である。図１に示すように、本実施形態では、顧客モデル構築部１０、紹介者リスト構築部２０、訪問結果フィードバック部３０、ヒューマンネットワークＤＢ５１、顧客モデルＤＢ５２、顧客ＤＢ５３、成績管理ＤＢ５４、顧客関係情報ＤＢ５５から構成されている。

顧客モデル構築部１０は、紹介者関係情報からヒューマンネットワークを構築するヒューマンネットワーク構築１１と、ヒューマンネットワーク構築情報から顧客モデルを構築する顧客モデル構築１２から構成されている。構築したヒューマンネットワークは、ヒューマンネットワークＤＢ５１へ格納し、顧客モデル構築の際に読み込む。

紹介者リスト構築部２０は、顧客モデルＤＢ５２の情報を読み込んで、顧客モデル情報から紹介者候補をリストアップする紹介者候補リストアップ２１と、リストアップした紹介者候補から紹介者訪問順序を設定する紹介者訪問順序設定２２、紹介者毎に訪問する営業担当者を、成績管理ＤＢ５４から読み込んで設定する営業担当者設定２３から構成されている。

訪問結果フィードバック部３０は、該当顧客訪問後などに営業担当者により入力された顧客情報を顧客ＤＢ５３へ登録する顧客情報登録３１と、登録した顧客情報から紹介者関係の情報を抽出する紹介者関係情報抽出３２から構成されている。抽出した紹介者関係情報は、顧客関係情報ＤＢ５５へ格納する。

営業担当者リスト構築部４０は、成績管理ＤＢ５４に格納された営業担当者の成績情報より、営業担当者の行動パターンをいくつかに分類する行動パターン分析４１と、アプローチタイミング毎に顧客対応が上手くいった営業担当者をモデル化する営業担当者モデル生成４２、紹介者リスト構築部２０にて設定した紹介者に対応できる営業担当者のタイプを営業担当者モデルＤＢ５７から設定する営業担当者タイプ設定４３から構成されている。設定した営業担当者タイプに基づき、営業拠点単位で管理している営業担当者情報と突合せた上で該当する営業担当者リストを構築し、紹介者リスト構築部２０の営業担当者設定２３へ、前記リスト情報を送る。

図２は、本実施形態における顧客関係情報登録・管理装置６０と、ヒューマンネットワーク分析装置７０、データ管理装置８０のハードウエア構成の例を示す図である。
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。

ヒューマンネットワーク分析装置７０も、顧客モデル構築処理を行うＣＰＵ７１など顧客関係情報登録・管理装置６０と同じハードウエアで構成されている。
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９５で接続している。

次に、図３から図１３は、図１で示した各処理部、およびＤＢのテーブル構成を示す。
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は、顧客ＤＢ５３に紹介者データを格納した紹介者テーブル５３００のテーブル構成を示す。
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は、紹介者関係テーブル５５００の間柄コード欄５５０４に格納する間柄コードに対応する間柄内容、およびポイントを対応付けた間柄ポイントテーブル５５１０のテーブル構成を示す。
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は、ヒューマンネットワークＤＢ５１に、各紹介者が持つ算出ポイントに関するデータを格納する単体ポイントテーブル５１００のテーブル構成を示す。
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は、ヒューマンネットワークＤＢ５１に、各紹介者が他の紹介者と関係する間柄のバリエーションポイントに関するデータを格納する間柄バリエーションポイントテーブル５１１０のテーブル構成を示す。
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は、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、および図７の間柄バリエーションポイントテーブル５１１０に格納した追加ポイントを合算して、算出したポイント順に該当する紹介者（キーパーソン候補）データを格納するキーパーソン候補順位付けテーブル５１２０のテーブル構成を示す。
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は、顧客モデルＤＢ５２に、同じ顧客モデルに対応する紹介者（キーパーソン候補）をカテゴライズしたデータを格納する顧客モデルカテゴライズテーブル５２００のテーブル構成を示す。
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は、図８のキーパーソン候補順位付けテーブル５１２０に基づき、顧客モデルを順位付けしたデータを格納する顧客モデル順位テーブル５２１０のテーブル構成を示す。 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は、顧客モデル毎の属性内容を格納する顧客モデル属性テーブル５２２０のテーブル構成を示す。
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は、顧客ＤＢ５３に、拠点別のキーパーソンを含む顧客リストを表示するためのデータを格納する拠点顧客リストテーブル５３１０のテーブル構成を示す。
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は、顧客ＤＢ５３に、拠点における顧客毎の属性データを格納する拠点顧客属性テーブル５３２０のテーブル構成を示す。
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。

図１４は、顧客訪問結果ＤＢ５６に、営業担当者が顧客訪問時の結果情報を格納する顧客訪問結果テーブル５６００のテーブル構成を示す。

図１４に示すように、顧客訪問結果テーブル５６００は、営業担当者コードを格納する営業担当者コード欄５６０１、営業担当者名を格納する担当者名欄５６０２、該営業担当者が所属する営業拠点コードを格納する拠点コード欄５６０３、対応した顧客名を格納する顧客名欄５６０４、該顧客の顧客モデルコードを格納する顧客モデルコード欄５６０５、該顧客への訪問年月日を格納する訪問日欄５６０６、該顧客への訪問したときの回数を格納する訪問回数欄５６０７、該顧客へ訪問した時に新たな顧客を紹介されたか、契約を取り付けたかなど、訪問結果内容に関する情報を格納する訪問内容欄５６０８などから構成されている。

図１５は、成績管理ＤＢ５４に、営業担当者毎の営業実績に関する情報を格納する成績管理テーブル５４００のテーブル構成を示す。

図１５に示すように、成績管理テーブル５４００は、営業担当者コードを格納する営業担当者コード欄５４０１、営業担当者名を格納する氏名欄５４０２、営業担当者の属性である営業担当者の勤続年数を格納する勤続年数欄５４０３、営業担当者の職位を格納する職位欄５４０４、および該営業担当者の営業実績を番号順に格納するための項番欄５４０５、営業結果の報告年月日を格納する報告日欄５４０６、該顧客への訪問回数を格納する訪問回数欄５４０７、該顧客名を格納する顧客名欄５４０８、該顧客に対して、どんな商品の契約が取れたかや、新たに紹介者があったか等、営業結果に関する情報を格納する実績欄５４０９などから構成されている。

図１６は、営業担当者モデルＤＢ５７に、各営業担当者モデルに対して、対応可能な営業担当者に関する情報を格納する営業担当者モデル対応テーブル５７００のテーブル構成を示す。

図１６に示すように、営業担当者モデル対応テーブル５７００は、営業担当者が所属する営業拠点のコードを格納する拠点コード欄５７０１、営業担当者コードを格納する営業担当者コード欄５７０２、および各営業担当者に該当する営業担当者モデルコードを格納する営業担当者モデルコード欄５７０３から構成されている。

図１７は、営業担当者モデルＤＢ５７に、営業担当者モデル毎に、対応可能な顧客モデル、および対応するタイミングと、対応結果のレベルに関する情報を格納する営業担当者モデル対応タイミングテーブル５７１０のテーブル構成を示す。

図１７に示すように、営業担当者モデル対応タイミングテーブル５７１０は、営業担当者モデルコードを格納する営業担当者モデルコード欄５７１１、営業担当者が対応できる顧客モデルコードを格納する顧客モデルコード欄５７１２、該顧客モデルに対応できるタイミングを格納するタイミング欄５７１３、および対応結果の結果レベルに関する情報を格納する結果レベル欄５７１４から構成されている。

次に、本実施形態の主な処理機能を説明するフローチャートの例を、図１８に示す。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２００の詳細については、図１９を用いて後述する。

ステップ３００では、前記生成したヒューマンネットワークの各紹介者（ノード）に対して、紹介可能性に関するポイントを紹介元、紹介先のつながりと、間柄のバリエーションから紹介可能性のポイントを算出する。
ステップ３００の詳細については、図２０a、図２０bを用いて後述する。

ステップ４００では、ステップ３００で算出した紹介可能性のポイント順に、キーパーソン候補を順位付ける。
ステップ４００の詳細については、図２１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２２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８００では、ステップ７００で選択した顧客データの一覧を、顧客関係情報登録・管理装置６０の表示装置６３に出力する。
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１０００の詳細については、図２３を用いて後述する。
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、および顧客訪問結果ＤＢ５６へ登録する。

ステップ１１００の詳細については、図２４を用いて後述する。
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。

次に、図１８で示したステップ２００の処理の詳細について、図１９を用いて説明する。
図１９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２２０では、紹介者関係テーブル５５００に格納されている契約有無データを読み込んで、紹介者に該当するヒューマンネットワークのノードの種別を設定する。
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２４０では、ステップ２２０、ステップ２３０で設定したノード、およびリンクデータに基づいて、グラフ構造でヒューマンネットワークを生成する。生成したヒューマンネットワークのイメージは、図２５を用いて後述する。
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。

次に、図１８で示したステップ３００の処理の詳細について、図２０a、図２０bを用いて説明する。
図２０a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２０bのステップ３３１へ行く。

ステップ３１１では、営業担当者が最初に営業した顧客のノードを基点として、紹介先のノードに昇順に番号を付与する。
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３１４では、ステップ３１１で付与したノードの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。

次に、図２０ｂに示すように、ステップ３３１では、営業担当者が最初に営業した顧客のノードを基点として、紹介先のノードに昇順に番号を付与する。
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。

次に、図１８で示したステップ４００の処理の詳細について、図２１を用いて説明する。
図２１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４６０では、設定したキーパーソン候補に、間柄バリエーションの追加ポイントがあるかの判定を行う。判定の結果、追加ポイントがある場合は、ステップ４７０へ行く。一方、追加ポイントがない場合は、ステップ４８０へ行く。

ステップ４７０では、間柄バリエーションの追加ポイントと算出ポイントを合算する。
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。

次に、図１８で示したステップ５００の処理の詳細について、図２２を用いて説明する。
図２２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。

次に、図１８で示したステップ１０００の処理の詳細について、図２３を用いて説明する。

図２３に示すように、ステップ１０１０では、図１８のステップ５００で生成した顧客モデルに対して、営業担当者が訪問するタイミングを図２の営業情報登録・管理装置９０の入力装置９２より読み込む。

ステップ１０２０では、ステップ５００で生成した顧客モデルに対して、該当拠点での営業担当者の訪問結果データを成績管理ＤＢ５４から読み込む。

ステップ１０３０では、ステップ５００で生成した顧客モデルに対応した該当拠点での営業担当者は、他にいるかの判定を行う。

判定の結果、他に営業担当者がいる場合は、ステップ１０１０へ行く。一方、他に営業担当者がいない場合は、ステップ１０４０へ行く。

ステップ１０４０では、該顧客モデルに対応した該当拠点での営業担当者の訪問タイミング別に、営業担当者をグループ分けする。

ステップ１０５０では、グループ分けしたタイミング毎に、成績管理の実績欄５４０９に格納された情報に関して、「契約」に該当する情報がある営業担当者を全て抽出する。

ステップ１０６０では、ステップ１０５０で抽出した営業担当者のうち、勤続年数、職位等から、成績管理テーブル５４００に格納された情報により、類似の属性を持つ営業担当者をグルーピングし、営業担当者モデルを生成する。

以上で、ステップ１０００の詳細な処理の説明を終える。

次に、図１８で示したステップ１１００の処理の詳細について、図２４を用いて説明する。

図２４に示すように、ステップ１１１０では、訪問した顧客に対する紹介者テーブル５３００、または顧客訪問結果テーブル５６００のデータ項目が埋まっているかどうかの判定を行う。判定の結果、埋まっている場合は、本処理を終える。一方、データ項目が埋まっていない場合は、ステップ１１２０へ行く。

ステップ１１２０では、顧客ＤＢ５３のうち、紹介者テーブル５３００において、該当顧客のデータ項目が格納されていない項目を抽出する。

ステップ１１３０では、顧客訪問時に得た顧客情報に基づいて、ステップ１１２０で抽出したデータ項目が格納されていない項目に、営業情報登録・管理装置９０の入力装置９２から入力して、該当顧客のデータを格納する。

ステップ１１４０では、ステップ１１２０の処理と同様に顧客訪問結果ＤＢ５６のうち、顧客訪問結果テーブル５６００において、該当顧客のデータ項目が格納されていない項目を抽出し、顧客訪問時に得た顧客情報に基づいて、該当顧客のデータを格納する。

ステップ１１５０では、他に訪問した顧客はいないかどうかの判定を行う。判定の結果、他に訪問した顧客がいる場合は、ステップ１１１０へ行って、前記処理を繰り返す。一方、他に訪問した顧客がない場合は、本処理を終える。

以上で、ステップ１１００の詳細な処理の説明を終える。

次に、顧客を表すノードをリンクで結び、グラフ構造で表したヒューマンネットワークの例を、図２５に示す。
図２５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２５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１９のステップ２６０で差異を含めて可視化することができる。

次に、ノード間を結ぶリンクの間柄バリエーションによる区別を表した例を、図２６に示す。
図２６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２７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１２０２０でスクロールして表示する。

リストに表示されたデータは、顧客単位でカーソル１１０００を用いて選択することができる。
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。

次に、営業情報登録・管理装置９０の表示装置９３を用いて、表示する拠点営業担当者候補画面例（２００００）を、図２８に示す。拠点営業担当者候補一覧は、営業担当者のＩＤを表示する担当者ＩＤ欄２００１０、営業担当者を表示する担当者名欄２００２０、職位を表示する職位欄２００３０、営業担当者の年齢を表示する年齢欄２００４０、営業担当者のタイプを表示する担当者タイプ欄２００５０、現時点で対応可能かどうかの情報を表示する対応可否欄２００６０などから構成されている。対応可能な営業担当者については、１００７０で示す通り、欄の色を変えて表示する。
一覧(画面例２００００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２２０１０、および縦スクロールバー２２０２０でスクロールして表示する。
カーソル２１０００にて、ある営業担当者を選択した場合、該当営業担当者の詳細データをポップアップ画面２３０００で表示する。さらに、該当する営業担当者モデルの詳細情報を見るための「担当者モデル」ボタン２３０１０を設定しており、前記ボタンを、カーソル２１０００にてクリックすることにより、営業担当者モデルの詳細情報を２３０２０に表示する。
次に、営業情報登録・管理装置９０の表示装置９３を用いて、営業担当者モデルＤＢ５７に格納されている情報から、該顧客モデルに対応可能な営業担当者モデルの優先順位を、アプローチタイミング毎に表示するアプローチタイミング画面例（３００００）を、図２９に表示する。アプローチタイミング表示は、横軸にアプローチタイミング（３００１０）、縦軸に営業担当者モデル（３００２０）を表示し、アプローチ時点で上手く対応できる営業担当者モデルの優先順位（３００３０）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。

１０ 顧客モデル構築部
２０ 紹介者リスト構築部
３０ 訪問結果フィードバック部
４０ 営業担当者リスト構築部
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
５６ 顧客訪問結果ＤＢ
５７ 営業担当者モデル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
９０ 営業情報登録・管理装置

Claims (6)

1. 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、データ管理装置、および営業情報登録・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抽出した紹介者候補に対して、過去の該当する顧客モデルに対応した営業担当者の行動パターンから、顧客へのアプローチタイミング毎に対応が上手く行った営業担当者モデルを生成し、該当紹介者候補を担当する営業拠点において、前記営業担当者モデルに該当する営業担当者を抽出・出力する営業担当者候補抽出システムであって、
   前記営業情報登録・管理装置は、
   前記ヒューマンネットワーク分析装置を通じて、抽出した前記顧客モデルおよび顧客モデルに該当する顧客リストから、同じ顧客モデルに対して過去に対応した営業担当者の結果を分析する営業担当者行動パターン分析部と、前記分析の結果、上手く対応できた営業担当者の属性によってグルーピングした営業担当者のモデルを生成する営業担当者モデル生成部、および該顧客を担当する営業拠点における営業担当者の中から、アプローチタイミングに応じた営業担当者モデルに該当する営業担当者を抽出する営業担当者タイプ設定部とを有し、
   前記顧客リストに含まれる顧客に対して、アプローチタイミングに応じて上手く対応できる営業担当者モデルに該当する担当拠点に属する営業担当者を、リストアップして出力することを特徴とする営業担当者候補抽出システム。
2. 請求項１に記載の営業担当者候補抽出システムにおいて、
   アプローチタイミング毎に、上手く対応できた営業担当者のうち、類似の属性を持った営業担当者でグルーピングし、営業担当者モデルを生成することを特徴とする営業担当者候補抽出システム。
3. 請求項１または２の何れかに記載の営業担当者候補抽出システムにおいて、
   前記営業情報登録・管理装置は、前記生成した顧客モデルに対して、アプローチタイミングによって変化する、上手く対応できる営業担当者モデル情報を、時系列で表示することを特徴とする営業担当者候補抽出システム。
4. 請求項３に記載の営業担当者候補抽出システムにおいて、
   前記営業情報登録・管理装置は、前記生成した顧客モデルに対して、アプローチタイミングによって変化する、上手く対応できる営業担当者モデル情報を、優先順位を付けて複数表示することを特徴とする営業担当者候補抽出システム。
5. 請求項１〜３の何れか１項に記載の営業担当者候補抽出システムにおいて、
   前記営業情報登録・管理装置は、拠点での個々の営業担当者に対して、どのような営業担当者モデルに属しているのかを表示することを特徴とする営業担当者候補抽出システム。
6. 請求項１〜３の何れか１項に記載の営業担当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訪問結果データから、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で、上手く対応できた営業担当者の行動パターンを分析し、繰り返し営業担当者モデルを生成することを特徴とする営業担当者候補抽出システム。

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