JP6513995B2 - 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 - Google Patents
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Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
・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。
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。
Claims (8)
- 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。 - 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請求項1に記載のアプローチ支援システム。 - 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請求項1又は2に記載のアプローチ支援システム。 - 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。 - 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。 - 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1〜5のいずれか一項に記載のアプローチ支援システム。 - 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。 - 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。
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