WO2021192856A1 - 住宅営業支援装置、住宅営業支援システム、住宅営業支援方法および記録媒体 - Google Patents

住宅営業支援装置、住宅営業支援システム、住宅営業支援方法および記録媒体 Download PDF

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WO2021192856A1
WO2021192856A1 PCT/JP2021/007959 JP2021007959W WO2021192856A1 WO 2021192856 A1 WO2021192856 A1 WO 2021192856A1 JP 2021007959 W JP2021007959 W JP 2021007959W WO 2021192856 A1 WO2021192856 A1 WO 2021192856A1
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WO
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customer
product
housing
sales
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PCT/JP2021/007959
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English (en)
French (fr)
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榊原　聡
悠介 岩崎
章夫 川地
祐哉 榛澤
健太郎 石渡
紋奈 堀
亮 河野
暁宇 宋
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日本電気株式会社
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Publication date
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Priority to EP21775082.7A priority patent/EP4131131A4/en
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Definitions

  • This disclosure relates to a housing sales support device, etc. for supporting sales activities related to housing.
  • Patent Document 1 discloses a technique for presenting the most effective sales activity plan according to the sales situation by accumulating sales know-how.
  • Patent Document 2 discloses a technique for predicting customer profit by taking into consideration the expected contract probability of a customer's product, the estimated transaction amount when a product contract is made, and the influence on the transaction increase / decrease amount of other contracted products due to the product contract. do.
  • Patent Document 3 and Patent Document 4 also disclose technologies related to the above.
  • Patent Document 1 generates a sales know-how rule and stores it in a database.
  • Patent Document 2 forecasts the net profit of each customer's product by summing the future profit of the customer's product with the predicted increase / decrease in profit of other products at the time of the product contract.
  • Patent Documents 1 and 2 cannot appropriately support the sales staff who carry out the housing sales activities.
  • This disclosure was made in view of the above problems, and one of the purposes is to provide a housing sales support device, etc. for supporting sales activities related to housing.
  • the housing sales support device which is the first aspect of the present disclosure, is A selection method for presenting and selecting a product for extracting customer candidates from at least one of product information related to new construction, product information related to remodeling, and product information related to aftercare services.
  • An integrated information storage means for storing at least one of information about a customer, information about the product, information about the customer's residence, information about a salesperson who responds to the customer, and information about contact points between the customer and the salesperson.
  • An analysis means for analyzing customers related to the product based on the information acquired from the integrated information storage means and necessary for extracting the customer candidate associated with the selected product.
  • the output means for outputting the customer candidate satisfying a predetermined condition in the relationship with the product is provided.
  • the housing sales support system which is the second aspect of this disclosure, is The housing sales support device described above is provided with a robot that is communicably connected to the housing sales support device and interacts with a customer via voice or text.
  • the housing sales support method which is the third aspect of the present disclosure, is Present and select a product that extracts customer candidates from at least one of product information related to new construction, product information related to remodeling, and product information related to aftercare services.
  • An integrated information storage means for storing at least one of information about a customer, information about the product, information about the customer's residence, information about a salesperson who responds to the customer, and information about the contact point between the customer and the salesperson.
  • the customers related to the product are analyzed. As a result of the analysis, the customer candidate that satisfies a predetermined condition in the relationship with the product is output.
  • the housing sales support program which is the fourth aspect of this disclosure, is Present and select a product that extracts customer candidates from at least one of product information related to new construction, product information related to remodeling, and product information related to aftercare services.
  • An integrated information storage means for storing at least one of information about a customer, information about the product, information about the customer's residence, information about a salesperson who responds to the customer, and information about the contact point between the customer and the salesperson.
  • the customers related to the product are analyzed.
  • the computer is made to output the customer candidate who satisfies a predetermined condition in the relation with the product.
  • the housing sales support program may be stored in a non-temporary recording medium that can be read and written by a computer.
  • Fig. 16 shows a conceptual diagram of sales activities related to housing.
  • Sales activities related to housing include, for example, new construction, remodeling, and aftercare services (hereinafter, also referred to as aftercare).
  • new construction mainly relates to the business of newly built detached houses (hereinafter, also referred to as new construction), and refers to, for example, custom-built houses, built-for-sale houses, and rebuilding of houses.
  • Remodeling refers to remodeling after the sale of a new building, for example, adding a room, installing a new wooden deck, or replacing water-related products such as kitchens and bath units.
  • Merchandise refers to all products sold to customers, including new homes themselves and kitchen systems (sink and counter sets).
  • After-sales refers to the guarantee of the target products after the sale of new construction, the purchase of consumables and services, etc.
  • Products attached to new construction for example, disposers, ventilation fans
  • After-sales service has a warranty contract (failure details and warranty period covered by the warranty) at the time of new construction sales or product construction, so repairs and parts replacement will be free or discounted if it is within the warranty, and it is not covered by the warranty. If so, you will be charged.
  • sales staff in the new construction business In sales activities, sales staff in the new construction business, sales staff in the remodeling business, and sales staff in the after-sales business often deal with customers.
  • Each business holds customer information in its own database.
  • sales quality varies from sales person to salesperson, which causes a difference in sales performance.
  • the sales staff if they browse the past purchase history (construction history) and customer information of the customer in charge, the customer response will be smooth and the sales staff in charge of a certain customer will be replaced by a transfer etc.
  • the customer information held by each sales staff can be made uniform among the sales staff, and the sales quality can be made uniform.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of the housing sales support system 100.
  • the housing sales support system 100 includes an automatic response robot 1 and a housing sales support device 10.
  • the housing sales support device 10 includes an integrated information storage unit 2 and a prediction model storage unit 3.
  • customer information When the sales staff of each business obtains, for example, customer information, residence information, contact information with customers, sales information about sales staff, and product information (hereinafter referred to as customer information), they are integrated via the terminal 4. It is stored in the information storage unit 2.
  • the automatic response robot 1 is a machine-learned artificial intelligence model related to home sales, and has a dialogue (conversation) with a customer at a housing exhibition hall, a reform exhibition hall, an Internet housing sales homepage, etc., and information on the customer, etc.
  • the automatic response robot 1 may carry out sales activities to customers.
  • the automatic response robot 1 may be allowed to carry out sales activities of inexpensive products and products with high sales frequency, and sales staff may be allowed to carry out sales activities of expensive products and products with low sales frequency.
  • the content of the dialogue with the customer in the automatic response robot 1, the content of the sales activity, and the result are fed back to be learned by the artificial intelligence model.
  • the automatic response robot is also called a robot.
  • the prediction model storage unit 3 stores the prediction model.
  • the prediction model is a model in which data related to home sales has been machine-learned, and based on information such as customers stored in the integrated information storage unit 2, contract prediction of a certain product is executed, and the prediction result is used as a customer list. Output.
  • the customer list contains information about customers who are likely to purchase a predetermined product at a predetermined timing. Each salesperson acquires a customer list of products in charge of sales through the terminal 4 held by the sales staff, and conducts sales activities to the customers presented in the customer list to provide the customers with the appropriate products at the appropriate timing. offer. This will improve the sales contract rate.
  • the prediction model storage unit 3 stores a prediction model for predicting the purchase of the customer.
  • the prediction model the one for which teacher data has been trained is used. It should be noted that the data of the execution result of the purchase forecast (whether the customer in the predicted customer list actually purchased the product, etc.) may be fed back to the forecast model.
  • the housing sales support device 10 includes an automatic response control unit 11, a data management unit 12, a selection unit 13, an acquisition unit 14, a processing unit 15, an analysis unit 16, an output unit 17, and a prediction model storage unit 3. And an integrated information storage unit 2.
  • the integrated information storage unit 2 includes a customer information storage unit 21, a product information storage unit 22, a residence information storage unit 23, a contact information storage unit 24, and a business information storage unit 25.
  • the customer information storage unit 21 stores customer information.
  • the customer information is data including items such as key information, attribute information, additional information, and rank information.
  • the key information is a number that can be the primary key of data, and includes, for example, a customer number, a business number, and a residence number.
  • the customer number is an identifier (ID: IDentifier) that can uniquely identify the customer.
  • ID IDentifier
  • the business number is an ID that can uniquely identify a salesperson.
  • the residence number is an ID that can uniquely identify the residence owned by the customer.
  • Attribute information is information that represents the attributes of a customer, and is data consisting of items such as name, gender, age, current address, past address, place of employment, annual income, family structure, and owned car.
  • the attribute information may include the customer's email address and telephone number.
  • the past address is information indicating the place where the customer previously lived, and does not have to be a specific address. For example, it may be the prefecture of origin. Owned car is information indicating the type of car owned, but if you do not own a car, you may leave it blank.
  • the additional information is additional information of the customer that is not included in the above attribute information, and is, for example, from items such as cost planning, land ownership, desired completion date, competitors, introducers, questionnaire responses, and purchase history. It is the data.
  • the cost plan is a plan for raising funds for purchasing products, and specifically refers to the results of a loan examination of owned assets and bank loans.
  • Land ownership indicates the presence or absence of land owned by the customer. For example, if there is land to be owned, details such as the address and the number of square meters may be entered, and if there is no land to be owned, it may be left blank. Competitors indicate whether or not they are doing business with their customers. For example, if there is a competitor, the company name, sales representative name, etc.
  • the referrer indicates whether or not there is another customer who has introduced the customer. For example, if there is an introducer, information (customer information) such as the name of the introducer may be entered, and if there is no introducer, it may be left blank. There may be multiple introducers.
  • Questionnaire response is an item for inputting what the customer has heard about personal wishes / conditions and products of interest via paper or electronic media.
  • the purchase history is the history of purchasing products (newly built houses, etc.) from the company or other companies.
  • Rank information is information for categorizing customers, for example, data consisting of items such as customer rank, customer phase, and customer type.
  • the customer rank refers to the rank of the attribute of the customer who purchases the housing product. For example, in the purchase of a new detached house, a customer who has a perfect cost plan or who owns land has a higher rank, and a customer who does not have a cost plan and does not own land has a lower rank.
  • Customer phase information is information indicating whether a customer can be a customer candidate (customer phase) for a new construction, remodeling, or after-sales product. For example, as shown in Fig. 4, customers who do not own a new home and are considering it are in Phase A, customers who have a new home and are considering after-sales are in Phase B, and customers who are considering remodeling after after-sales. Is Phase C, customers who are considering remodeling in another place after remodeling are in Phase D, and customers who are considering rebuilding a new house again after remodeling are in Phase E.
  • Phase F customers who are considering rebuilding a new house after after-sales will be in Phase F
  • customers who are considering after-sales after remodeling will be in Phase G
  • customers who are considering remodeling after new construction (including rebuilding) will be in Phase H.
  • a plurality of phases may be applied to one customer. For example, a customer who owns a new home and is considering after-sales or remodeling may apply both Phase B and Phase H.
  • the customer type is a categorization of customers mainly based on the attribute information of the customer. For example, as shown in FIG. 5, age, gender, annual income, family structure, hobbies, presence / absence of owned car, (house). Classify customer types according to preference. For example, a man in his 50s, an annual income of 10 million yen, a family with a wife and three children, a hobby of driving, having a car, and a type that prefers conservative housing and interiors is the ⁇ type.
  • the product information storage unit 22 stores the product information.
  • the product information consists of a higher class, a middle class that refines the upper class, and a lower class that refines the middle class.
  • the number of classes is not limited to this, and may be divided into classes having three or more layers.
  • the product information is classified into, for example, a new construction product, a remodeling product, and an after-sales product as a higher class.
  • a middle class for example, newly built products are equipped with custom-built houses, built-for-sale houses, etc., for example, remodeled products are equipped with bus units, wood decks, etc., and after-sales products are equipped with roofs, outer walls, etc.
  • a product ID, a product name, a product feature, and a flag of each product are provided under the middle class.
  • Each product is an individual product that can be sold.
  • a "reform" product is a product in a "door” part
  • a specific door for example, product ID: 123, product name: Rakuchin Door DX, product feature: door can be opened and closed with a light force.
  • the selection unit 13 may be able to select the customer list generation product from any of the upper class, the middle class, and the lower class.
  • the upper class “new construction” may be selected by the selection unit 13, and the output unit 17 may output a customer list of newly built purchase forecast customers.
  • the median class "kitchen set” may be selected by the selection unit 13, and the output unit 17 may output a customer list of customers who are expected to purchase the kitchen set.
  • a lower class "easy door” may be selected by the selection unit 13, and the output unit 17 may output a customer list of customers who are expected to purchase the easy door.
  • Remodeling and after-sales products may be equipped with the same items in the middle class. For example, in the case of a bus unit, it may be included in any medium class because it may be remodeled or it may receive after-sales service due to water leakage.
  • the flag is information for distinguishing between the product in charge of the sales staff and the product in charge of the automatic response robot 1.
  • the sales staff is in charge of expensive products and products that require complicated explanations
  • the automatic response robot 1 is in charge of low-priced products that do not require explanations so that customers can easily purchase them.
  • a flag is set for the product ID (for example, "0" for a salesperson, "1" for an automatic response robot, and "2" for a salesperson and an automatic response robot).
  • the residence information storage unit 23 stores the residence information.
  • the house information is data including key information, land information, building information, and equipment information as items.
  • the land information is detailed information on the land for construction, and is data including, for example, the building site, the building coverage ratio, the floor area ratio, the use area, the ground information, the number of floors, and the like.
  • Building information is information about a residence (building), for example, building structure, total floor area, building area, floor plan, orientation, selling price, cost rate, housing performance information, construction schedule, completion date, reform history, construction. It is data that includes the number of years as an item.
  • the equipment information is information about equipment (merchandise, etc.) provided in a mansion, and is data including, for example, equipment merchandise, merchandise ID, characteristics of merchandise, construction history (of equipment), and the like.
  • the product ID is the same as the product information ID shown in FIG.
  • the contact information storage unit 24 stores contact information.
  • the contact information is information when a customer and a salesperson make contact, and as shown in FIG. 8, it is data including key information, sales contact information, robot correspondence information, access information, and the like as items.
  • Sales contact information includes contact date and time, contact method (interview, telephone, e-mail, etc.), contact location (exhibition hall, customer's house, etc.), contact source (introduction from affiliated company, etc.), contact destination (other department of the company). It is data that includes items such as introduction to) and activity contents (explanation of products, etc.).
  • the robot correspondence information is information when the automatic response robot 1 contacts a customer via voice or chat.
  • the access information is the history of access when the customer browses the Internet homepage of the housing company.
  • the sales information storage unit 25 stores sales information.
  • the sales information is information about a salesperson of a housing company, and as shown in FIG. 9, is data including key information, salesperson information, correspondence new construction information, correspondence reform information, correspondence after-sales information, and the like as items.
  • Salesperson information is data that includes items such as salesperson name, gender (hereinafter, salesperson), age, affiliation, job title, years of service, current address, past address, family structure, qualifications, and sales type. ..
  • the past address is information indicating the place where the salesperson used to live, and does not have to be a specific address. For example, it may be the prefecture of origin.
  • the past address is also included in the customer information. By doing this, it is possible to know in advance that the customer and the sales staff are from the same place of origin, and that the customer's current address is the place where the sales staff previously lived, so when deciding the sales staff, It can be useful for sales staff to create opportunities for dialogue with customers.
  • Corresponding new construction information is information on new construction sales that a specific salesperson has been in charge of so far. It is data.
  • the corresponding remodeling information is the information on the remodeling sales that the specific sales staff has been in charge of so far
  • the corresponding after-sales information is also the information on the after-sales that the specific sales staff has been in charge of so far.
  • Correspondence reform information and correspondence after-sales information are data having the same items as correspondence new construction information.
  • the automatic response control unit 11 is communicably connected to the automatic response robot 1 and controls the automatic response robot 1. Communication may be wireless, wired, or a combination of these. Specifically, if there is information necessary for the automatic response robot 1 and the customer to interact with each other via voice, text, image, video, etc., the automatic response control unit 11 is stored in the integrated information storage unit 2. The information necessary for the dialogue is acquired from the customer information, the product information, the residence information, the sales information, and the contact information, and is handed over to the automatic response robot 1. The information required for the dialogue can be determined based on the trained machine learning model. Further, the automatic response control unit 11 analyzes the information obtained by interacting with the customer.
  • the automatic response control unit 11 identifies whether the interactive information is customer information, product information, residence information, sales information, or contact information, and the identified information is stored in the integrated information storage unit 2. It is sorted and stored in each storage unit of.
  • the automatic response control unit 11 asks the customer about the information of the item when there is an uninput item in each item of the customer information and the residence information or when the information of each item becomes old. You may control the dialogue of. For example, when the information of the family composition item in the customer information is insufficient, the automatic response control unit 11 may ask the automatic response robot 1 to ask, "By the way, how many family members is Mr. XX?".
  • the automatic response control unit 11 may ask the automatic response robot 1 "What is Mr. XX's recent hobby?" At predetermined intervals for items that change, such as hobbies and family composition.
  • the automatic response robot 1 may sell the product to the customer, but on the spot, the automatic response control unit 11 refers to the flag of the product information stored in the product information storage unit 22 and automatically responds.
  • the product is in charge of the robot 1 (for example, "1" in the case of an automatic response robot)
  • the product is recommended to the customer.
  • the automatic response control unit 11 requests an external electronic payment server (not shown) to make an electronic money or credit card payment, or makes an external product shipping business server (not shown) after the payment. You may request the shipment of the purchased merchandise (shown in the figure).
  • the data management unit 12 manages the data of the integrated information storage unit 2.
  • the data management unit 12 receives a request for information search, update, etc. from the salesperson's terminal 4 and the automatic response control unit 11, searches for the information in the integrated information storage unit 2, and searches the terminal 4 and the automatic response control unit 11. Hand over or update to.
  • the data management unit 12 receives an information search request from the acquisition unit 14, and delivers the searched information to the acquisition unit 14.
  • the selection unit 13 selects a product for which a customer candidate (customer list) is extracted from at least one of product information related to new construction, product information related to remodeling, and product information related to aftercare service.
  • the selection unit 13 presents to the sales staff and the operator which product the customer list is necessary for, such as the display unit (not shown) of the housing sales support device 10 and the display unit 4a of the terminal 4 provided by the sales staff. , Let the customer list select the required products.
  • the selection unit 13 acquires the selected product, the selection unit 13 delivers it to the acquisition unit 14.
  • the acquisition unit 14 acquires the information necessary for generating the customer list associated with the selected product from the integrated information storage unit 2 via the data management unit 12. It is assumed that the information necessary for generating the customer list associated with a certain product is set in advance by the designer or the like. When there are different products A and B, the information required to generate the customer list of the product A and the information required to generate the customer list of the product B may be different.
  • the acquisition unit 14 delivers the information necessary for generating the customer list associated with the acquired product to the processing unit 15.
  • the processing unit 15 performs processing (preprocessing) of information necessary for generating a customer list linked to a product, which is acquired from the acquisition unit 14. For example, if the information required to generate a certain customer list includes the current address, the Kanto area such as Tokyo, Kanagawa, Saitama, and Chiba will be processed to the numerical value "0.8", and Osaka, Kyoto, Kobe, Nara, etc. The Kansai area of is processed to the numerical value "-0.1". It is assumed that the information required for the processing is set in advance by the designer or the like. The processed information is handed over to the analysis unit 16.
  • preprocessing processing of information necessary for generating a customer list linked to a product, which is acquired from the acquisition unit 14. For example, if the information required to generate a certain customer list includes the current address, the Kanto area such as Tokyo, Kanagawa, Saitama, and Chiba will be processed to the numerical value "0.8", and Osaka, Kyoto, Kobe, Nara, etc. The Kansai area of
  • the analysis unit 16 analyzes customers related to the product based on the information acquired from the integrated information storage unit 2 and necessary for extracting the customer candidates linked to the selected product. Specifically, the analysis unit 16 analyzes customers related to the product based on the processed information (information necessary for generating the customer list) acquired from the processing unit 15. The analysis unit 16 acquires the prediction model from the prediction model storage unit 3, inputs the processed information as a parameter to the prediction model, and obtains an output value. The analysis unit 16 analyzes the output value and extracts customers who are related to the product. At the time of extracting the customer, the analysis unit 16 preferably extracts the reason why the customer was extracted, that is, the parameter which is the cause of the high score of the customer.
  • the information acquired from the processing unit 15 is as follows.
  • the parameter "age” is a variable "1" when the age is 48 years or older, a coefficient "5.7", and a variable “0” below that.
  • -The parameter "family structure” is a variable “2" and a coefficient "7.2" when the number of households is less than 3, and a variable "3” and a coefficient "8.5” when the number of households is 3 or more.
  • the variable is a numerical value given to each parameter, and the coefficient is a numerical value attached as the degree of contribution to the parameter. Both numerical values shall be designed by the designer in advance.
  • the score calculation method is not limited to the above.
  • the score may be calculated by dividing the parameter into two stages.
  • the customer's score is calculated using the other parameters of the customer in each of the classified patterns. For example, if the other parameters are annual income, site area, and presence / absence of children, the value of each parameter is calculated by normalization processing (the value is processed so that the average is 0 and the variance is 1). The values are added up to obtain the customer's score. At this time, the calculated parameter values may be weighted and the weighted values may be added up to obtain the customer's score.
  • the above calculation method is an example, and the score may be calculated using more parameters.
  • the analysis unit 16 considers that the customer with the higher score is more likely to purchase a new detached house, and generates a customer list by arranging the customers with the highest score in descending order.
  • the generated customer list is passed to the output unit 17.
  • the output unit 17 outputs customer candidates that satisfy a predetermined condition in relation to the product as a result of the analysis by the analysis unit 16.
  • the customer related to the product refers to, for example, a customer who is likely to be interested in the product, a customer who matches the product's taste, or a customer who has a high probability of purchasing the product.
  • a customer who satisfies a predetermined condition means, for example, that the score calculated by the analysis unit 16 is equal to or higher than a predetermined value.
  • the output unit 17 displays it on the display unit (not shown) of the housing sales support device 10 or the display unit 4a of the sales staff terminal 4. do.
  • the output unit 17 outputs, for example, the customer list shown in FIG.
  • the customer list of FIG. 11 is a list of information on customers who are likely to purchase a "bus unit” or a "kitchen set” or purchase them at the same time among the remodeling products of the product information.
  • the customer list contains information about customer ranking, customer number, customer name, bath unit remodeling expectation, kitchen set remodeling expectation, simultaneous bath unit and kitchen set remodeling expectation, rationale and merchandise. It is the data to be done.
  • the customer ranking is a ranking in which customers are arranged in descending order of score.
  • the remodeling expectation level is the score of each product ranked into five and expressed as a star.
  • a score of 0-20 is a star 1
  • a score of 21-40 is a star 2
  • a score of 41-60 is a star 3
  • a score of 61-80 is a star 4
  • a score of 81-100 is a star 5.
  • the simultaneous remodeling expectation is the sum of the remodeling expectations of the bath unit and the kitchen set after some calculation processing. Alternatively, it may be a value obtained by quantifying the grounds and products and weighting the values to the total value described above. Similar to the above-mentioned reform expectation, the value of the simultaneous reform expectation is also ranked by the score and displayed as a star mark. The rationale is the parameters that have had a greater impact on the calculation of the score.
  • the age, number of tsubo, floor plan of the house information, age of customer information, family composition, etc. have a great influence on the parameters, and these are the parameters that have a great influence on each customer. It is displayed as the grounds (ground 1, ground 2, ground 3) associated with the number.
  • the characteristics for example, simple, functional, modern
  • the product ID of the kitchen set are displayed together with the B-ID (the product ID of the bus unit) and the K-ID (the product ID of the kitchen set).
  • the operation of the housing sales support device 10 will be described.
  • the operation of the housing sales support device 10 is roughly divided into an operation of inputting and updating the information of the integrated information storage unit 2 and an operation of outputting a customer list that predicts the purchase of the customer based on the information of the integrated information storage unit 2. There is. Hereinafter, these will be described with reference to the drawings.
  • step S101 the data management unit 12 of the housing sales support device 10 receives a request for reading or writing data from the automatic response control unit 11 or the terminal 4 to the integrated information storage unit 2.
  • step S102 the data management unit 12 determines whether the request from the automatic response robot 1 via the automatic response control unit 11 or the request from the terminal 4 is reading or writing data to the integrated information storage unit 2. to decide. If the data is read, the process proceeds to step S103. If the data is written, the process proceeds to step S104.
  • step S103 the data management unit 12 executes the read process requested by the automatic response robot 1 or the read process requested by the terminal 4 via the automatic response control unit 11. Specifically, the data management unit 12 acquires the information requested from the automatic response control unit 11 or the terminal 4 from the integrated information storage unit 2, and the data management unit 12 transfers the acquired information to the terminal 4 and the automatic response control unit 11. Send. The automatic response control unit 11 transmits the acquired information to the automatic response robot 1.
  • step S104 the data management unit 12 executes the write process requested by the automatic response robot 1 or the write process requested by the terminal 4 via the automatic response control unit 11. Specifically, the data management unit 12 writes (newly inputs or updates) the information requested from the automatic response robot 1 or the terminal 4 to the integrated information storage unit 2. The data management unit 12 may send a notification of the completion of writing to the terminal 4 and the automatic response robot 1.
  • the housing sales support device 10 completes the operation of inputting information.
  • step S201 the selection unit 13 of the housing sales support device 10 extracts a customer candidate (customer list) from at least one of the product information related to new construction, the product information related to remodeling, and the product information related to aftercare service. Let them select the product to be used.
  • the selection unit 13 causes the sales staff to select a product that requires a customer list on the display unit 4a or the like of the terminal 4 of the sales staff.
  • the selection unit 13 delivers it to the acquisition unit 14.
  • step S202 the acquisition unit 14 acquires the information necessary for generating the customer list associated with the selected product from the integrated information storage unit 2.
  • the acquisition unit 14 delivers the information necessary for generating the customer list associated with the acquired product to the processing unit 15.
  • step S203 the processing unit 15 processes (preprocesses) the information necessary for generating the customer list associated with the product, which is acquired from the acquisition unit 14.
  • the processing unit 15 delivers the processed information to the analysis unit 16.
  • step S204 the analysis unit 16 analyzes the customers related to the product based on the processed information (information necessary for generating the customer list) acquired from the processing unit 15.
  • a customer who is related to a product is a customer who is expected to purchase the product.
  • the analysis unit 16 delivers the customer candidates obtained as a result of the analysis to the output unit 17 as a customer list.
  • step S205 the output unit 17 transmits the acquired customer list to the terminal 4 of the sales staff.
  • the selection unit 13 selects a product for extracting a customer candidate (customer list) from at least one of the product information related to new construction, remodeling, and aftercare service, and the analysis unit 16 extracts the customer candidate.
  • the output unit 17 analyzes the customers related to the product based on the information necessary for the above and outputs the customer candidates based on the analysis result.
  • the housing sales support device 30 includes an integrated information storage unit 31, a selection unit 32, an analysis unit 33, and an output unit 34.
  • the housing sales support device 30 is a minimum configuration example of the housing sales support device 10 in the first embodiment.
  • the integrated information storage unit 31 has at least one of information about the customer, information about the product, information about the customer's residence, information about the salesperson who deals with the customer, and information about the contact point between the customer and the salesperson. To store.
  • the selection unit 32 presents and selects a product for extracting customer candidates from at least one of product information related to new construction, product information related to remodeling, and product information related to aftercare service.
  • the analysis unit 33 analyzes customers related to the product based on the information acquired from the integrated information storage unit 31 and necessary for extracting the customer candidates linked to the selected product.
  • the output unit 34 outputs a customer who satisfies a predetermined condition in relation to the product as a customer candidate.
  • the selection unit 32 selects a product for extracting a customer candidate (customer list) from at least one of the product information related to new construction, remodeling, and aftercare service, and the analysis unit 33 stores integrated information. This is because the customer related to the product is analyzed based on the information necessary for extracting the customer candidate acquired from the unit 31, and the output unit 34 outputs the customer candidate based on the analysis result.
  • the information processing device 500 includes the following configuration as an example.
  • -CPU Central Processing Unit
  • 501 -ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • a storage device 505 that stores the program 504 and other data.
  • Drive device 507 that reads and writes the recording medium 506.
  • -Communication interface 508 that connects to the communication network 509 -I / O interface 510 for inputting / outputting data -Bus 511 connecting each component
  • Each component of the housing business support device in each embodiment of the present application is realized by the CPU 501 acquiring and executing the program 504 that realizes these functions.
  • the program 504 that realizes the functions of each component of the housing sales support device is stored in, for example, a storage device 505 or a RAM 503 in advance, and is read by the CPU 501 as needed.
  • the program 504 may be supplied to the CPU 501 via the communication network 509, or may be stored in the recording medium 506 in advance, and the drive device 507 may read the program and supply the program to the CPU 501.
  • the housing sales support device may be realized by any combination of an information processing device and a program that are separate for each component.
  • a plurality of components included in the housing sales support device may be realized by any combination of one information processing device 500 and a program.
  • each component of the housing sales support device is realized by other general-purpose or dedicated circuits, processors, etc. or a combination thereof. These may be composed of a single chip or may be composed of a plurality of chips connected via a bus.
  • each component of the housing sales support device may be realized by a combination of the above-mentioned circuit or the like and a program.
  • each component of the housing sales support device When a part or all of each component of the housing sales support device is realized by a plurality of information processing devices and circuits, the plurality of information processing devices and circuits may be centrally arranged or distributed. May be done.
  • the information processing device, the circuit, and the like may be realized as a form in which each is connected via a communication network, such as a client-and-server system and a cloud computing system.

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Abstract

住宅に関する営業活動を支援することができる住宅営業支援装置等を提供する。住宅営業支援装置３０は、統合情報記憶部３１、選択部３２、分析部３３および出力部３４を備える。統合情報記憶部３１は、顧客情報、商材情報、邸情報、営業情報、接点情報のうち少なくとも一つを格納する。選択部３２は、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させる。分析部３３は統合情報記憶部３１から取得する、選択された商材に紐づけられる顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析する。出力部３４は、分析の結果、商材との関連性において所定の条件を満たす顧客を顧客候補として出力する。

Description

住宅営業支援装置、住宅営業支援システム、住宅営業支援方法および記録媒体
　本開示は、住宅に関する営業活動を支援するための住宅営業支援装置等に関する。
　営業活動を支援するシステムとして、特許文献１は、営業ノウハウを蓄積することで営業の場面に応じて最も効果的な営業活動案を提示する技術を開示する。特許文献２は、顧客の商品の契約見込み確率と、商品契約した場合の取引見込み金額や商品契約に伴う他の契約商品の取引増減額への影響を加味し、顧客収益を予測する技術を開示する。
　この他、特許文献３、特許文献４も上記に関連する技術を開示する。
特開平１０－１２４５８４号公報 特開２００４－１３９１９６号公報 特開２００２－２４５２３号公報 特開２００２－１４９９５８号公報
　特許文献１は、営業ノウハウルールを生成しデータベースに格納する。特許文献２は、顧客の商品別の将来収益と予測した商品契約時の他商品の収益増減額との和をとり、顧客の商品別の純利益を予測する。しかし、いずれも住宅に関する営業について特化したものではなく、数十年にわたり一顧客に営業を行い続ける住宅営業においては、上記の手法が当てはまらない場合がある。すなわち特許文献１および２の手法では、住宅営業活動を行う営業員を適切に支援できないという問題がある。
　本開示は上記問題点に鑑みてなされたものであり、住宅に関する営業活動を支援するための住宅営業支援装置等を提供することを目的の１つとする。
　上記問題点を鑑みて、本開示の第１の観点である住宅営業支援装置は、
　新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させる選択手段と、
　顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段と、
　前記統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析する分析手段と、
　前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力する出力手段
とを備える。
　本開示の第２の観点である住宅営業支援システムは、
　上記に記載の住宅営業支援装置と
　前記住宅営業支援装置と通信可能に接続され、顧客と音声またはテキストを介して対話するロボット
とを備える。
　本開示の第３の観点である住宅営業支援方法は、
　新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させ、
　顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析し、
　前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力する。
　本開示の第４の観点である住宅営業支援プログラムは、
　新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させ、
　顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析し、
　前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力する
ことをコンピュータに実現させる。
　住宅営業支援プログラムは、コンピュータが読み書き可能な非一時的な記録媒体に格納されていても良い。
　本開示によれば、住宅に関する営業活動を支援するための住宅営業支援装置等を提供することができる。
本開示の第１実施形態に係る住宅営業支援システムの構成例を示すブロック図である。 本開示の第１実施形態に係る住宅営業支援装置の構成例を示すブロック図である。 顧客情報のデータ構造の一例を示す図である。 顧客フェーズの状態遷移の一例を示す図である。 顧客タイプのデータ構造の一例を示す図である。 商材情報のデータ構造の一例を示す図である。 邸情報のデータ構造の一例を示す図である。 接点情報のデータ構造の一例を示す図である。 営業情報のデータ構造の一例を示す図である。 予測モデルの一例を示す図である。 顧客リストのデータ構造の一例を示す図である。 住宅営業支援装置の情報入力の動作の一例を示すフローチャートである。 住宅営業支援装置による顧客リスト出力の動作の一例を示すフローチャートである。 本開示の第２実施形態に係る住宅営業支援装置の構成例を示すブロック図である。 各実施形態において適用可能な情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 一般的な住宅営業システムの構成例を示すブロック図である。
　住宅に関する販売活動の概念図を図１６に示す。住宅に関する販売活動には、例えば、新築、リフォーム、アフターケアサービス（以下、アフターとも記載する）に関するものがある。ここで新築とは主に新築戸建（以下、新築とも記載する）の事業に関するものであり、例えば、注文住宅、建売住宅、住宅の建て替えを指す。リフォームとは、新築販売後の改造、例えば、部屋の増設、ウッドデッキの新設、キッチンやバスユニットなどの水回り商材の交換を指す。商材とは顧客に販売する商品全てを指し、新築住宅そのものや、キッチンシステム（シンクおよびカウンターのセット）もこれに含まれる。アフターとは、新築販売後の対象商材の保証に関するものや、消耗品・サービスの購入等を指す。なお、新築に取り付けられる商材（例えば、ディスポーザー、換気扇）もアフター保証の対象に含めてよい。アフターには新築販売時や商材施工時に保証契約（保証の対象となる故障内容や保証期間）が締結されているため、保証内であれば修理や部品交換は無償または割引価格となり、保証外であれば有償となる。
　販売活動においては、新築事業の営業員、リフォーム事業の営業員、アフター事業の営業員の各々が、顧客と応対していることが多い。各事業においては、独自のデータベースに顧客情報を保持している。さらに、営業品質は営業員によって異なり、これらは販売実績に差をつける原因となる。
　これらの事業の販売ターゲットとなる顧客は、当該応対の時期は異なるものの、同一人物や同一世帯人であることも多い。例えば、ある顧客が新築戸建を購入し、その後アフターケアサービスを購入し、その後当該新築戸建のリフォームを行う場合や、夫が新築購入後に、妻が主導でキッチン（水廻り）や収納のリフォームを行う場合である。しかし、各営業員の保持するデータが一元化されていないため、顧客は新築戸建購入、リフォーム購入、アフターケアサービス購入のたびに、別の担当営業員に、同じ情報を開示し、同じ説明をせねばならず煩雑であった。これは住宅関連事業の特色であり、一顧客によるサービス購入後の次のサービス購入までの期間が長く、そのフェーズ毎に購入されるサービスが異なることが多いためである。例えば、新築戸建を購入後に、再度立て直しで新築戸建を購入するまでには数十年程かかる場合もあり、顧客情報の鮮度の維持、適切なタイミングでのフェーズ横断的な活用が難しい。しかしながら、新築戸建を購入した顧客も、アフターケアサービスやリフォームは数年のスパンで実行する場合が多く、たとえ営業の担当員が変わっても、顧客情報を統合して一元管理しておくことで、全ての営業員が当該顧客の全ての購買履歴（施工履歴）を見ることができ、顧客にとっても個々の営業員に、繰り返し同じことを説明する必要がなく都合がよい。また営業員にとっても、担当する顧客のこれまでの購買履歴（施工履歴）や顧客情報を閲覧していれば、顧客応対がスムーズになり、ある顧客を担当する営業員が転勤等で代わったとしても、営業員間で各担当営業が保持する顧客情報を均一化することができ、ひいては営業品質を均一化させることができる。
　また、顧客によっては、新築戸建購入後に家のリフォームをする際、検討中のタイミングで適切な商材の情報を営業員が提供してくれた会社に、たとえ新築戸建を購入した会社とは別の会社であっても、リフォームを依頼することがある。これは、リフォームを検討中の顧客にとっては、良いタイミングで好みの商材の情報を提供してくれる会社（営業員）のほうが、ショールーム等まで訪問する手間が省けて好ましいからである。すなわち、新築戸建購入、リフォーム商材購入、アフターケアサービス購入のいずれにおいても、興味のある顧客に適切なタイミングで適切な商材の情報を提供することが販売促進につながる。
　よって、本開示の各実施形態においては、顧客に関する情報を一元管理し、顧客に適切なタイミングで適切な商材の情報を提供することで営業効率を上げる手法について説明する。
　尚、以下においては戸建を中心に説明するが、マンションなどの集合住宅に適用することも可能である。
　以下、各実施形態について図面を参照して詳細に説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は本発明の実施形態における構成を概略的に表している。更に以下に記載される本発明の実施形態は一例であり、その本質を同一とする範囲において適宜変更可能である。
　＜第１の実施形態＞
　（住宅営業支援システム）
　以下、本開示の第１の実施形態による住宅営業支援システム１００について図面を参照して説明する。
　図１は住宅営業支援システム１００の概略構成を示す図である。図１で示すように住宅営業支援システム１００は、自動応答ロボット１、住宅営業支援装置１０を備える。住宅営業支援装置１０は、統合情報記憶部２および予測モデル記憶部３を備える。各事業の営業員は、例えば、顧客情報、邸情報、顧客との接点情報、営業員に関する営業情報、商材情報（以下、顧客等の情報と記載）を取得すると、端末４を介して統合情報記憶部２に格納する。自動応答ロボット１は、住宅販売に関する機械学習済みの人工知能モデルであり、住宅展示場、リフォーム展示場およびインターネットの住宅営業ホームページなどにおいて顧客と対話（会話）し、対話において得た顧客等の情報を統合情報記憶部２に格納する。この他、自動応答ロボット１は、顧客に対し販売活動を行ってもよい。例えば安価な商材や販売頻度の高い商材の販売活動は自動応答ロボット１に行わせ、高価な商材や販売頻度の低い商材の販売活動は営業員に行わせるようにしてもよい。なお、自動応答ロボット１における顧客との対話の内容、販売活動の内容および結果はフィードバックして人工知能モデルに学習させることが好ましい。自動応答ロボットは、ロボットとも称される。
　予測モデル記憶部３は、予測モデルを格納する。予測モデルは、住宅販売に関するデータを機械学習済みのモデルであり、統合情報記憶部２に格納される顧客等の情報を基に、ある商材の契約予測を実行し、予測結果を顧客リストとして出力する。顧客リストには、所定のタイミングにおいて、所定の商材を購入しそうな顧客に関する情報が記載されている。各営業員は保持する端末４を介して販売担当する商材の顧客リストを取得し、当該顧客リストに提示される顧客に営業活動を行うことで、適切なタイミングで適切な商材を顧客に提供する。これにより販売成約率を向上させる。
　（住宅営業支援装置）
　予測モデル記憶部３は顧客の購買を予測するための予測モデルを格納する。当該予測モデルとしては教師データ学習済みのものを使用する。なお、購買予測の実行結果（予測した顧客リストの客が実際に商材を購買したか等）のデータを予測モデルにフィードバックしてもよい。
　住宅営業支援装置１０は、図２に示すように、自動応答制御部１１、データ管理部１２、選択部１３、取得部１４、加工部１５、分析部１６、出力部１７、予測モデル記憶部３および統合情報記憶部２を備える。統合情報記憶部２は、顧客情報記憶部２１、商材情報記憶部２２、邸情報記憶部２３、接点情報記憶部２４および営業情報記憶部２５を備える。
　顧客情報記憶部２１は、顧客情報を格納する。顧客情報は、図３に示すように、キー情報、属性情報、付加情報、ランク情報などの項目から成るデータである。キー情報はデータの主キーとなりえる番号であり、例えば、顧客番号、営業番号、邸番号を備える。
　顧客番号とは顧客をユニークに識別可能な識別子（ＩＤ：IDentifier）である。営業番号とは営業員をユニークに識別可能なＩＤである。邸番号とは顧客の所有する邸宅をユニークに識別可能なＩＤである。
　属性情報とは、顧客の属性を表す情報であり、例えば、氏名、性別、年齢、現住所、過去の住所、勤務先、年収、家族構成、所有車などの項目からなるデータである。属性情報には、顧客のメールアドレスおよび電話番号を含めても良い。過去の住所とは、顧客が以前住んでいた所を示す情報であり、具体的な住所でなくてもよい。例えば出身都道府県であってもよい。所有車は所有する車の車種などを示す情報であるが、車を所有しない場合は空欄にしておいてもよい。
　付加情報とは、上記の属性情報には含まれない顧客の付加的な情報であり、例えば、費用計画、土地所有、竣工希望日、競合他社、紹介者、アンケート回答、購買履歴などの項目からなるデータである。費用計画とは、商材購入にあたる資金調達の計画であり、具体的には所有資産や銀行のローンの借り入れ審査結果などを指す。土地所有は顧客が所有する土地の有無を示す。例えば、所有する土地があれば、その住所、平米数等の詳細を入力し、所有する土地がない場合は空欄にしておいてもよい。競合他社は、競合他社が顧客に営業を行っているか否かを示す。例えば、競合他社が存在すれば、その社名、営業担当名等を入力し、競合他社がいない場合は空欄にしておいてもよい。競合他社は複数存在しても良い。紹介者は、当該顧客を紹介してくれた他の顧客が存在するか否かを示す。例えば、紹介者が存在すれば、その紹介者の氏名などの情報（顧客情報）を入力し、紹介者がいない場合は空欄にしておいてもよい。紹介者は複数存在しても良い。アンケート回答とは、紙媒体または電子媒体を介し、顧客から個人的希望・条件や、興味のある商材などについてヒアリングしたことを入力する項目である。購買履歴とは、自社または他社から商材（新築戸建など）を購入した履歴である。
　ランク情報とは、顧客をカテゴライズするための情報であり、例えば、顧客ランク、顧客フェーズ、顧客タイプなどの項目からなるデータである。顧客ランクとは、住宅商材購入にあたる顧客の属性のランクを指す。例えば、新築戸建購入においては、費用計画が万全な顧客や土地を所有する顧客はランクが高くなり、逆に費用計画が立たず土地を所有しない顧客はランクが低くなる。
　顧客フェーズ情報とは、顧客が新築、リフォーム、アフターのうちいずれの商材の客候補（顧客フェーズ）になりえる状態であるのかを示す情報である。例えば、図４に示すように、新築住宅を保有しておらず、検討中の顧客はフェーズＡ、新築住宅を保有しておりアフター検討中の顧客はフェーズＢ、アフター後にリフォームを検討中の顧客はフェーズＣ、リフォーム後に別の個所のリフォームを検討中の顧客はフェーズＤ、リフォーム後に再度新築住宅の立て直しを検討中の顧客はフェーズＥとなる。この他、アフター後に再度新築住宅の立て直しを検討中の顧客はフェーズＦ、リフォーム後にアフターを検討中の顧客はフェーズＧ、新築（立て直し含む）後にリフォームを検討中の顧客はフェーズＨとなる。なお、一人の顧客に複数のフェーズを適用してもよい。例えば、新築住宅を保有しておりアフターを検討中またはリフォーム検討中の顧客はフェーズＢとフェーズＨの両方を適用してよい。
　顧客タイプとは、主に顧客の属性情報を基に、顧客をカテゴライズしたものであり、例えば、図５に示すように、年齢、性別、年収、家族構成、趣味、所有車の有無、（住宅の）好みに応じて客のタイプを分類する。例えば、５０代男性、年収１０００万円代、家族は妻と子供３人、趣味はドライブ、所有車有り、保守的な住宅やインテリアを好むタイプはαタイプとする。
　商材情報記憶部２２は商材情報を格納する。商材情報は、上位クラス、当該上位クラスを詳細化した中位クラスおよび当該中位クラスを詳細化した下位クラスから成る。尚、クラス数はこれに限られず、３階層以上のクラスに分けられてもよい。図６に示すように、商材情報は、例えば、上位クラスとして、新築商材、リフォーム商材、アフター商材とに分類される。中位クラスとして、例えば新築商材は注文住宅、建売住宅などを備え、例えばリフォーム商材はバスユニット、ウッドデッキなどを備え、例えばアフター商材は屋根、外壁などを備える。下位クラスとして、中位クラスの下に各商材の商材ＩＤ、商材名、商材特徴、フラグを備える。各商材とは個々の販売可能な単位の製品である。例えば、「リフォーム」商材で「ドア」部品の中の商材だとすると、特定のドア（例えば、商材ＩＤ：１２３、商材名：楽ちんドアＤＸ、商材特徴：軽い力でドアが開閉できる）がこれに該当する。なお、上位クラス、中位クラス、下位クラスのいずれのクラスからでも顧客リスト生成の商材として選択部１３が選択できるようにしてもよい。例えば、図６において、上位クラス「新築」を選択部１３にて選択し、出力部１７が新築の購入予測顧客の顧客リストを出力しても良い。中位クラス「キッチンセット」を選択部１３にて選択し、出力部１７がキッチンセットの購入予測顧客の顧客リストを出力してもよい。下位クラス「楽ちんドア」を選択部１３にて選択し、出力部１７が楽ちんドアの購入予測顧客の顧客リストを出力してもよい。なお、商材を複数選択可能にし、複数の商材に対する購入予測顧客の顧客リストを生成できるようにしてもよい。リフォーム商材およびアフター商材は、中位クラスの同じアイテムを備えてもよい。例えば、バスユニットの場合、リフォームする場合もあれば水漏れでアフターサービスを受ける場合もあるため、いずれの中位クラスに含めてもよい。フラグとは、営業員の担当する商材と、自動応答ロボット１の担当する商材とを区別するための情報である。例えば、高価な商材や複雑な説明を要する商材については営業員の担当に、廉価で説明が不要の商材については顧客が簡単に購入できるように自動応答ロボット１の担当にしておき、商材ＩＤに付してフラグ（例えば担当するのが、営業員なら「０」、自動応答ロボットなら「１」、営業員および自動応答ロボットなら「２」）を立てる。
　邸情報記憶部２３は、邸情報を格納する。邸情報は、図７に示すように、キー情報、土地情報、建物情報、設備情報を項目として備えるデータである。土地情報とは、建築用土地の詳細な情報であり、例えば、建築地、建蔽率、容積率、用途地域、地盤情報、坪数などを項目として備えるデータである。建物情報とは、邸宅（建物）に関する情報であり、例えば、建物構造、延べ床面積、建築面積、間取り、方位、販売価格、原価率、住宅性能情報、工事日程、完成日、リフォーム履歴、築年数などを項目として備えるデータである。設備情報とは、邸宅に備えられる設備（商材など）に関する情報であり、例えば、設備商材、商材ＩＤ、商材の特徴、（設備の）工事履歴などを項目として備えるデータである。商材ＩＤは図６に示す商材情報のＩＤと同じである。
　接点情報記憶部２４は、接点情報を格納する。接点情報とは顧客と営業員とがコンタクトをとったときの情報であり、図８に示すように、キー情報、営業接点情報、ロボット対応情報、アクセス情報などを項目として備えるデータである。
営業接点情報とは、コンタクト日時、コンタクト方法（面談、電話、Ｅメールなど）、コンタクト場所（展示場、客宅など）、コンタクト元（関連会社からの紹介など）、コンタクト先（同社の他部へ紹介など）、活動内容（商材の説明をした、など）を項目として備えるデータである。ロボット対応情報とは、自動応答ロボット１が顧客と音声やチャットを介してコンタクトを取ったときの情報であり、例えば、対応日時、対応方法（音声、チャットなど）、対応場所（展示場、インターネットホームページなど）の項目を備えるデータである。アクセス情報は顧客が住宅会社のインターネットホームページなどを閲覧した時のアクセスの履歴である。
　営業情報記憶部２５は、営業情報を格納する。営業情報は、住宅会社の営業員に関する情報であり、図９に示すように、キー情報、営業員情報、対応新築情報、対応リフォーム情報、対応アフター情報などを項目として備えるデータである。
　営業員情報とは、営業員名、（以下、営業員の）性別、年齢、所属、役職、勤続年数、現住所、過去の住所、家族構成、保有資格、営業タイプなどを項目として備えるデータである。過去の住所とは、営業員が以前住んでいた所を示す情報であり、具体的な住所でなくてもよい。例えば出身都道府県であってもよい。なお、過去の住所は顧客情報にも含まれている。これにより、顧客と営業員が同じ出身地であることや、顧客の現住所が営業員の以前住んでいた場所で土地勘があることなどが予め分かるため、営業の担当者を決定するときや、営業員が顧客との対話のきっかけを作る際に役立てることができる。
　対応新築情報とは、特定の営業員がこれまでに担当した新築販売の情報であり、例えば、商談件数、成約件数、設計件数、対応内容、竣工件数、売上実績、顧客件数などを項目とするデータである。なお、対応リフォーム情報は特定の営業員がこれまでに担当したリフォーム販売の情報であり、対応アフター情報においても特定の営業員がこれまでに担当したアフター販売の情報である。対応リフォーム情報および対応アフター情報は、対応新築情報と同様の項目を備えるデータである。
　再び図２において、自動応答制御部１１は、自動応答ロボット１と通信可能に接続され、自動応答ロボット１の制御を行う。通信は無線でも有線でもこれらの組み合わせであってもよい。具体的に、自動応答ロボット１と顧客とが、音声、テキスト、画像および映像などを介して対話する際に必要な情報があれば、自動応答制御部１１は、統合情報記憶部２に格納される顧客情報、商材情報、邸情報、営業情報および接点情報から当該対話に必要な情報を取得して、自動応答ロボット１に引き渡す。当該対話に必要な情報は学習済みの機械学習モデルを基に判断することができる。さらに自動応答制御部１１は、顧客と対話して得た情報を解析する。解析において、自動応答制御部１１は、対話による情報が、顧客情報、商材情報、邸情報、営業情報および接点情報のいずれの情報かを識別し、当該識別された情報を統合情報記憶部２の各記憶部に振り分けて格納する。自動応答制御部１１は、顧客情報および邸情報の各項目に未入力の項目がある場合や各項目の情報が古くなった場合に、当該項目の情報を顧客に質問するように自動応答ロボット１の対話を制御してもよい。自動応答制御部１１は、例えば顧客情報のうち家族構成の項目の情報が不足する場合、自動応答ロボット１に「ところで〇〇さんは、何人家族ですか？」などと質問させてもよい。自動応答制御部１１は、趣味趣向や家族構成など変動する項目について、所定期間毎に、自動応答ロボット１に「〇〇さんの最近の趣味は何ですか？」などと質問させてもよい。
　自動応答ロボット１が顧客に商材の販売を行なってもよいが、その場、合自動応答制御部１１は、商材情報記憶部２２に格納される商材情報のフラグを参照し、自動応答ロボット１の担当する商材である場合（例えば、自動応答ロボットなら「１」）に、当該商材を顧客に勧めるものとする。顧客が当該商材を購入すると回答した場合、自動応答制御部１１は、外部の電子決済サーバ（不図示）に電子マネーまたはクレジットカード決済を依頼したり、決済後に外部の商品発送事業サーバ（不図示）に購入された商材の発送を依頼してもよい。
　データ管理部１２は、統合情報記憶部２のデータ管理を行う。データ管理部１２は、営業員の端末４および自動応答制御部１１から情報の検索、更新などの依頼を受け、統合情報記憶部２内の情報を検索して、端末４および自動応答制御部１１に引き渡したり、更新したりする。データ管理部１２は、取得部１４から情報の検索依頼を受け、検索した情報を取得部１４に引き渡す。
　選択部１３は、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補（顧客リスト）を抽出する商材を選択させる。選択部１３は、住宅営業支援装置１０の表示部（不図示）や、営業員の備える端末４の表示部４ａなどに、どの商材に関する顧客リストが必要かを提示し、営業員やオペレータに、顧客リストが必要な商材を選択させる。選択部１３は、選択された商材を取得すると、取得部１４に引き渡す。
　取得部１４は、選択された商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報を、データ管理部１２を経由して、統合情報記憶部２から取得する。ある商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報は予め設計者等によって設定されているものとする。なお、異なる商材ＡおよびＢがある場合、商材Ａの顧客リストの生成に必要な情報と、商材Ｂの顧客リストの生成に必要な情報は別のものであって良い。取得部１４は、取得した商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報を、加工部１５に引き渡す。
　加工部１５は、取得部１４より取得する、商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報の加工処理（前処理）を行う。例えば、ある顧客リストの生成に必要な情報に現住所が含まれている場合、東京・神奈川・埼玉・千葉などの関東圏を数値「０．８」に加工し、大阪・京都・神戸・奈良などの関西圏を数値「－０．１」に加工する。加工処理に必要な情報は予め設計者等によって設定されているものとする。加工された情報は分析部１６に引き渡される。
　分析部１６は、統合情報記憶部２から取得する、選択された商材に紐づけられる顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析する。具体的に分析部１６は、加工部１５から取得する加工された情報（顧客リストの生成に必要な情報）を基に、商材と関連性がある顧客を分析する。分析部１６は、予測モデル記憶部３から予測モデルを取得し、加工された情報をパラメタとして予測モデルに入力し、出力値を得る。分析部１６は、当該出力値を分析し、商材と関連性がある顧客を抽出する。分析部１６は、顧客の抽出時に、当該顧客が抽出された理由、すなわち、当該顧客を高スコアにした原因であるパラメタを一緒に抽出することが好ましい。
　予測モデルによる予測を簡略化した一例について図１０を参照して説明する。例えば、商材が新築戸建で、顧客情報に含まれる顧客の「年齢」および「家族構成」からスコアを算出する場合に、加工部１５から取得する情報が、以下のものであるとする。
　・パラメタ「年齢」は年齢が４８歳以上の場合は変数「１」、係数「５．７」、それ以下は変数「０」
　・パラメタ「家族構成」は、世帯数３人未満の場合は変数「２」、係数「７．２」、世帯数３人以上の場合は変数「３」、係数「８．５」
とする。なお、変数は各パラメタに与えられた数値であり、係数はパラメタへの寄与度として付された数値である。いずれの数値も設計者が予め設計するものとする。また一例として、スコア算出式を
　スコア＝変数１×係数１＋変数２×係数２＋変数３×係数３　　…（式１）
とする。図１０に示すパターンｎ（ｎは自然数：ｎ＝１、２、３…）は、式１の変数ｎおよび係数ｎに対応する。この場合、パターン１では年齢が４８歳以下の顧客のスコアは０、パターン２では年齢が４８歳以上で世帯人数が３人未満の顧客のスコアは５．７＋２×７．２＝２０．１、パターン３では年齢が４８歳以上で世帯人数が３人以上の顧客のスコアは５．７＋３×８．５＝３１．２となる。
　スコア算出手法は上記に限られない。例えば、パラメタを２段階に分けてスコアを算出してもよい。まず１段目として、パラメタ「年齢」、「世帯人数」を用いて顧客をパターン１、２、３のいずれかに分類する（図１０参照）。２段目として、分類された各パターンにおいて、当該顧客の他のパラメタを用いて顧客のスコアを算出する。例えば、他のパラメタが、年収、敷地面積、子供有無である場合、各パラメタの値を正規化処理(平均が0、分散が1になるように値を加工する)にて算出し、算出された値を合算して顧客のスコアとする。このとき、算出されたパラメタの値に重みをかけ、重み付き値を合算して顧客のスコアとしてもよい。
　なお、上記の算出手法は一例であり、より多くのパラメタを使用してスコアを算出してもよい。
　分析部１６は、スコアの高い顧客ほど新築戸建購入の可能性が高いと捉え、スコアの高い顧客から降順に並べて、顧客リストを生成する。生成された顧客リストは出力部１７に引き渡される。
　出力部１７は、分析部１６による分析の結果、商材との関連性において所定の条件を満たす顧客候補を出力する。ここで商材と関連性のある顧客とは、例えば、商材に興味がありそうな顧客、商材が好みに合致する顧客、または商材を購入する確率が高い顧客を指す。所定の条件を満たす顧客とは、例えば、分析部１６が算出するスコアが所定の値以上であることを指す。出力部１７は、分析部１６が生成した顧客の候補がリスト化された顧客リストを受け取ると、住宅営業支援装置１０の表示部（不図示）や、営業員の端末４の表示部４ａに表示する。出力部１７は、例えば図１１に示す顧客リストを出力する。図１１の顧客リストは、商材情報のリフォーム商材のうち「バスユニット」または「キッチンセット」の購入またはこれらを同時に購入しそうな顧客の情報をリスト化したものである。顧客リストには、顧客順位、顧客番号、顧客名、バスユニットのリフォーム期待度、キッチンセットのリフォーム期待度、バスユニットおよびキッチンセットの同時リフォームの期待度、根拠および商材についての情報を項目とするデータである。顧客順位は顧客をスコアの高い順に並べた順位である。リフォーム期待度は、各商材のスコアを５つにランク分けし、星印として表したものである。例えば、スコア０－２０は星１、スコア２１－４０は星２、スコア４１－６０は星３、スコア６１－８０は星４、スコア８１－１００は星５とする。同時リフォーム期待度はバスユニットおよびキッチンセットのリフォーム期待度を何らかの計算処理を行い合算した値である。または根拠や商材を数値化し、当該数値を上記合算した値に重みづけした値でもよい。同時リフォーム期待度の値も、上記のリフォーム期待度と同様に、スコア毎にランク分けされて星マークとして表示される。根拠は、スコアの算出にあたり、より大きな影響を与えたパラメタである。例えばバスユニットおよびキッチンセットのリフォームのスコア算出式においては、邸情報の築年数、坪数、間取り、さらに、顧客情報の年齢、家族構成などが大きな影響を与えたパラメタであり、これらが各々の顧客番号に紐づけられる根拠（根拠１、根拠２、根拠３）として表示される。商材としてはＢ‐ＩＤ（バスユニットの商材ＩＤ）およびＫ‐ＩＤ（キッチンセットの商材ＩＤ）とともに、これらの商材の特徴（例えば、シンプル、機能的、モダン）が表示される。
　（住宅営業支援装置の動作）
　住宅営業支援装置１０の動作について説明する。住宅営業支援装置１０の動作には大きく分けて、統合情報記憶部２の情報を入力、更新する動作と、統合情報記憶部２の情報を基に顧客の購買を予測した顧客リストを出力する動作とがある。以下、これらについて図面を参照して説明する。
　（情報入力の動作）
　住宅営業支援装置１０が、統合情報記憶部２の情報を入力、更新する動作について図１２のフローチャートを参照して説明する。
　ステップＳ１０１において、住宅営業支援装置１０のデータ管理部１２は自動応答制御部１１または端末４から統合情報記憶部２へのデータの読込みや書込みのリクエストを受け付ける。
　ステップＳ１０２において、データ管理部１２は自動応答ロボット１からの自動応答制御部１１を介したリクエストまたは端末４からのリクエストが、統合情報記憶部２へのデータの読込みであるか書込みであるかを判断する。データの読込みであれば処理はステップＳ１０３へ進められる。データの書込みであれば処理はステップＳ１０４へ進められる。
　ステップＳ１０３において、データ管理部１２は自動応答制御部１１を介し自動応答ロボット１からリクエストされた読込み処理または端末４からリクエストされた読込み処理を実行する。具体的に、データ管理部１２は自動応答制御部１１または端末４からリクエストされた情報を統合情報記憶部２から取得し、取得した情報をデータ管理部１２は端末４および自動応答制御部１１に送信する。自動応答制御部１１は取得した情報を自動応答ロボット１に送信する。
　ステップＳ１０４において、データ管理部１２は、自動応答制御部１１を介し自動応答ロボット１からリクエストされた書込み処理または端末４からリクエストされた書込み処理を実行する。具体的に、データ管理部１２は自動応答ロボット１または端末４からリクエストされた情報を統合情報記憶部２に書込み（新規入力または更新）する。データ管理部１２は書込み完了の通知を端末４および自動応答ロボット１に送信してもよい。
　以上によって、住宅営業支援装置１０は情報入力の動作を完了する。
　（顧客リスト出力の動作）
　住宅営業支援装置１０が、統合情報記憶部２の情報を基に顧客の購買を予測した顧客リストを出力する動作について図１３のフローチャートを参照して説明する。
　ステップＳ２０１において、住宅営業支援装置１０の選択部１３は、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補（顧客リスト）を抽出する商材を選択させる。選択部１３は、営業員の端末４の表示部４ａなどにおいて、営業員に、顧客リストが必要な商材を選択させる。選択部１３は、選択された商材を取得すると、取得部１４に引き渡す。
　ステップＳ２０２において、取得部１４は、選択された商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報を統合情報記憶部２から取得する。取得部１４は、取得した商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報を、加工部１５に引き渡す。
　ステップＳ２０３において、加工部１５は、取得部１４より取得する、商材に紐づけられる顧客リストの生成に必要な情報の加工処理（前処理）を行う。加工部１５は、加工された情報を分析部１６に引き渡す。
　ステップＳ２０４において、分析部１６は、加工部１５から取得する加工された情報（顧客リストの生成に必要な情報）を基に、商材と関連性がある顧客を分析する。商材と関連性がある顧客とは、当該商材を購入すると予測される顧客である。分析部１６は、分析の結果得られた顧客の候補を顧客リストとして出力部１７に引き渡す。
　ステップＳ２０５において、出力部１７は、取得した顧客リストを営業員の端末４に送信する。
　以上で、住宅営業支援装置１０が顧客リストを出力する動作を終了する。
　（第１の実施形態の効果）
　本開示の第１の実施形態によると、住宅に関する営業活動を支援することができる。その理由は、選択部１３が、新築、リフォームおよびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから顧客候補（顧客リスト）を抽出する商材を選択させ、分析部１６が顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析し、出力部１７が分析結果を基に顧客候補を出力するからである。
　＜第２の実施形態＞
　本開示の第２の実施形態に係る住宅営業支援装置３０は、図１４に示すように、統合情報記憶部３１、選択部３２、分析部３３および出力部３４を備える。住宅営業支援装置３０は第１の実施形態における住宅営業支援装置１０の最小構成例である。
　統合情報記憶部３１は、顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する。
　選択部３２は、新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させる。
　分析部３３は、統合情報記憶部３１から取得する、選択された商材に紐づけられる顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析する。
　出力部３４は、分析の結果、商材との関連性において所定の条件を満たす顧客を顧客の候補として出力する。
　本開示の第２の実施形態によると、住宅に関する営業活動を支援することができる。その理由は、選択部３２が、新築、リフォームおよびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから顧客候補（顧客リスト）を抽出する商材を選択させ、分析部３３が、統合情報記憶部３１から取得する顧客候補の抽出に必要な情報を基に商材と関連性がある顧客を分析し、出力部３４が分析結果を基に顧客候補を出力するからである。
　（情報処理装置）
　上述した本開示の各実施形態において、図２、１４等に示す住宅営業支援装置における各構成要素の一部又は全部は、例えば図１５に示すような情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせを用いて実現することも可能である。情報処理装置５００は、一例として、以下のような構成を含む。
　　・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）５０１
　　・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）５０２
　　・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）５０３
　　・プログラム５０４および他のデータを格納する記憶装置５０５
　　・記録媒体５０６の読み書きを行うドライブ装置５０７
　　・通信ネットワーク５０９と接続する通信インターフェース５０８
　　・データの入出力を行う入出力インターフェース５１０
　　・各構成要素を接続するバス５１１
　本願の各実施形態における住宅営業支援装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム５０４をＣＰＵ５０１が取得して実行することで実現される。住宅営業支援装置の各構成要素の機能を実現するプログラム５０４は、例えば、予め記憶装置５０５やＲＡＭ５０３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ５０１が読み出す。なお、プログラム５０４は、通信ネットワーク５０９を介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め記録媒体５０６に格納されており、ドライブ装置５０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ５０１に供給してもよい。
　各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、住宅営業支援装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、住宅営業支援装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
　また、住宅営業支援装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。
　住宅営業支援装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
　住宅営業支援装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
　以上、本実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０２０年３月２５日に出願された日本出願特願２０２０－０５３５０２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１　自動応答ロボット
２　統合情報記憶部
３　予測モデル記憶部
４　端末
１０　住宅営業支援装置
１１　自動応答制御部
１２　データ管理部
１３　選択部
１４　取得部
１５　加工部
１６　分析部
１７　出力部
２１　顧客情報記憶部
２２　商材情報記憶部
２３　邸情報記憶部
２４　接点情報記憶部
２５　営業情報記憶部
３０　住宅営業支援装置
３１　統合情報記憶部
３２　選択部
３３　分析部
３４　出力部
１００　住宅営業支援システム
５００　情報処理装置
５０４　プログラム
５０５　記憶装置
５０６　記録媒体
５０７　ドライブ装置
５０８　通信インターフェース
５０９　通信ネットワーク
５１０　入出力インターフェース
５１１　バス

Claims (9)

  1. 　新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させる選択手段と、
    　顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段と、
    　前記統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析する分析手段と、
    　前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力する出力手段
    とを備える住宅営業支援装置。
  2. 　商材情報は、上位クラス、当該上位クラスを詳細化した中位クラスおよび当該中位クラスを詳細化した下位クラスから成り、
    　前記選択手段は前記上位クラス、前記中位クラスおよび前記下位クラスのいずれかから前記商材を選択する
    請求項１に記載の住宅営業支援装置。
  3. 　前記商材は、前記商材情報から複数選択される
    請求項１または請求項２に記載の住宅営業支援装置。
  4. 　前記顧客に関する情報には、顧客が、前記新築、前記リフォームおよび前記アフターケアサービスうちの少なくとも一つの客候補であることを示す顧客フェーズ情報が含まれる
    請求項１に記載の住宅営業支援装置。
  5. 　請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の住宅営業支援装置と
    　前記住宅営業支援装置と通信可能に接続され、顧客と音声またはテキストを介して対話するロボット
    とを備える住宅営業支援システム。
  6. 　前記住宅営業支援装置は、前記ロボットを制御する自動応答制御手段を備え、当該自動応答制御手段は、
    顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から情報を取得して前記ロボットに前記顧客と対話をさせ、当該対話の結果得た情報を統合情報記憶手段に格納する
    請求項５に記載の住宅営業支援システム。
  7. 　前記商材に関する情報には、営業員の担当する商材と、ロボットの担当する商材が含まれる
    請求項５または請求項６に記載の住宅営業支援システム。
  8. 　新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させ、
    　顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析し、
    　前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力する
    ことを備える住宅営業支援方法。
  9. 　新築に関する商材情報、リフォームに関する商材情報およびアフターケアサービスに関する商材情報のうちの少なくとも一つから、顧客候補を抽出する商材を提示して選択させ、
    　顧客に関する情報、前記商材に関する情報、前記顧客の邸に関する情報、前記顧客と応対する営業員に関する情報、前記顧客と前記営業員との接点に関する情報のうち少なくとも一つを格納する統合情報記憶手段から取得する、選択された前記商材に紐づけられる前記顧客候補の抽出に必要な情報を基に前記商材と関連性がある顧客を分析し、
    　前記分析の結果、前記商材との前記関連性において所定の条件を満たす前記顧客候補を出力する
    ことをコンピュータに実現させるためのプログラムを格納する記録媒体。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001357143A (ja) * 2000-06-14 2001-12-26 Dainippon Printing Co Ltd 情報提供システム及び情報提供方法
JP2002334201A (ja) * 2001-01-10 2002-11-22 Supreme System Consulting Corp 営業支援システム及び営業支援方法
JP2005293052A (ja) * 2004-03-31 2005-10-20 Honda Motor Co Ltd 顧客応対ロボット
JP2007310851A (ja) * 2006-05-19 2007-11-29 Marketing Technologies Kk 提案型商材の法人外商営業向け商談発掘支援システム
JP2012008638A (ja) * 2010-06-22 2012-01-12 Toyota Home Kk 販売システム及びそのコンピュータプログラム
JP2020053502A (ja) 2018-09-26 2020-04-02 株式会社ケーヒン パワーモジュール

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190354557A1 (en) * 2017-06-20 2019-11-21 Tom Kornblit System and Method For Providing Intelligent Customer Service
US20190080425A1 (en) * 2017-09-12 2019-03-14 TrendGrab, Inc Method and Systems for Providing On-demand Real Estate Related Products and Services

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001357143A (ja) * 2000-06-14 2001-12-26 Dainippon Printing Co Ltd 情報提供システム及び情報提供方法
JP2002334201A (ja) * 2001-01-10 2002-11-22 Supreme System Consulting Corp 営業支援システム及び営業支援方法
JP2005293052A (ja) * 2004-03-31 2005-10-20 Honda Motor Co Ltd 顧客応対ロボット
JP2007310851A (ja) * 2006-05-19 2007-11-29 Marketing Technologies Kk 提案型商材の法人外商営業向け商談発掘支援システム
JP2012008638A (ja) * 2010-06-22 2012-01-12 Toyota Home Kk 販売システム及びそのコンピュータプログラム
JP2020053502A (ja) 2018-09-26 2020-04-02 株式会社ケーヒン パワーモジュール

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
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