WO2023047443A1 - 営業支援装置、情報処理方法、および記録媒体 - Google Patents

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WO2023047443A1
WO2023047443A1 PCT/JP2021/034500 JP2021034500W WO2023047443A1 WO 2023047443 A1 WO2023047443 A1 WO 2023047443A1 JP 2021034500 W JP2021034500 W JP 2021034500W WO 2023047443 A1 WO2023047443 A1 WO 2023047443A1
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WO
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customer
information
product
support device
sales
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/034500
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
昭人 片岡
雄二 川崎
雅弘 服部
千夏 新屋
尊裕 中川
誠也 小田
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
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Priority to PCT/JP2021/034500 priority patent/WO2023047443A1/ja
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    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • This disclosure relates to sales support devices and the like.
  • Sales representatives may conduct sales activities in order to sell products to customers. For example, if it is a simple question about a product from a customer, it may be answered using a chatbot.
  • Patent Literature 1 describes a technique for analyzing the content of a statement made by a user to a bot and determining which conversation template the content of the statement corresponds to.
  • One example of the purpose of this disclosure is to provide a sales support device that facilitates sales activities.
  • a sales support device includes acquisition means for acquiring information about behavior of a customer who is the target of sales activities, and detecting changes in customer information about the customer based on the acquired information about the behavior.
  • An information processing method acquires information on the behavior of a customer who is the target of sales activities, detects changes in customer information about the customer, and notifies the detection result of the change.
  • a program causes a computer to acquire information about the behavior of a customer who is the target of sales activities, detect changes in customer information about the customer, and notify the detection result of the change. Let is executed.
  • the program may be stored in a non-temporary computer-readable recording medium.
  • FIG. 1 is a block diagram showing one configuration example of a sales support device according to a first exemplary embodiment
  • FIG. 4 is a flow chart showing an operation example of the sales support device according to the first exemplary embodiment
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of connection between the sales support device and another device
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of a sales support device according to a second embodiment
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a screen regarding cancellation of insurance displayed on a salesperson's terminal device
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a screen relating to insurance cancellation and a sales activity plan displayed on a salesperson's terminal device
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing a screen example 1 related to insurance review and a sales activity plan displayed on a salesperson's terminal device
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing a screen example 2 related to insurance review and a sales activity plan displayed on a terminal device of a salesperson
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a screen regarding the purchase of insurance and changes in family composition displayed on a salesperson's terminal device
  • 9 is a flow chart showing an operation example of the sales support device according to the second embodiment
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing a hardware configuration example of a computer device
  • the sales support device, method, program, and non-temporary recording medium for recording the program according to the present disclosure will be described in detail below with reference to the drawings.
  • the present embodiment does not limit the technology disclosed.
  • the sales activities are a series of processes and actions performed by a company to increase sales by selling products and services to customers.
  • a commodity is taken as an example of a sale target.
  • FIG. 1 is a block diagram of a configuration example of a sales support device according to a first embodiment;
  • the sales support device 10 supports sales activities for customers who are targets of sales activities.
  • the sales support device 10 includes an acquisition unit 101 , a detection unit 102 and a notification unit 103 .
  • the acquisition unit 101 acquires information on customer behavior.
  • Information on customer behavior includes, for example, information on conversations between customers and chatbots, information on conversations between customers and sales representatives, reaction information indicating reactions to information delivered to customers, and answers to customer questions such as questionnaires. It is either of the answer information that represents.
  • the detection unit 102 detects, for example, changes in customer information regarding customers.
  • Customer information is information about a customer who purchases a product.
  • customer information includes information about customer attributes. That is, the customer information includes values of customer attributes.
  • the customer's attributes include, for example, the customer's name, the customer's age and generation, the customer's products, the customer's family structure, the customer's address, the customer's occupation, and the customer's interests.
  • the customer's interests are, for example, the customer's hobbies and preferences.
  • a customer interest may be a product related to the customer's interest. That is, customer information may include, for example, information about products that are relevant to the customer's interests.
  • the product information here may be, for example, product identification information for identifying the product.
  • the product identification information is, for example, a product identifier, a product name, and the like. It should be noted that if the product identification information is used, it is possible to specify information such as sales promotion information for the product.
  • values for each attribute are not particularly limited.
  • the family composition values are “single”, “single”, “married couple”, “parents living together”, “living with adult children”, “married couples with no children”, “married couples with children”, and “living together”. Yes", "father-in-law, mother-in-law, spouse, child”.
  • the family structure may include family names, ages, and the like.
  • attribute values may be abbreviated and called attributes.
  • a change in the value of the owned product may be called a change in the owned product
  • a change in the value of the family structure may be called a change in the family structure.
  • the held product may be abbreviated as insurance A.
  • the products are not particularly limited, but are, for example, products that are expensive and require contact with customers over a long period of time.
  • Such products include insurance, financial products, vehicles such as cars and bicycles, houses, drones, and robots.
  • Financial products include, for example, stocks, investment trusts, encrypted assets, and various currencies such as foreign currencies.
  • insurance, financial products, automobiles, and housing will be used as examples.
  • a change is a change in the value of a customer's attribute included in the customer information.
  • the change here also includes the possibility that the value of the customer's attribute included in the customer information will change. That is, the detection unit 102 may detect, for example, a sign of change in customer information.
  • the notification unit 103 notifies, for example, the change detection result.
  • the notification unit 103 notifies the user of the detection result, for example.
  • the user is not particularly limited, for example, a salesperson, a store clerk, or the like. More specifically, for example, the notification unit 103 may notify the terminal device of the user of the detection result. In the following description, a salesperson is taken as an example.
  • a notification method is not particularly limited.
  • the notification method is not particularly limited, for example, e-mail, letter, electronic message, or the like.
  • the timing at which the notification unit 103 notifies the detection result is not particularly limited.
  • the detection unit 102 detects changes in the value of this attribute from information on customer behavior. Then, the notification unit 103 notifies the detection result of this change.
  • the sales representative recommended to this customer in the past the insurance or financial product purchased by a person without children, but the salesperson recommended the insurance or financial product purchased by a person with children. May recommend.
  • the salesperson used to recommend a house near the train station based on the customer's preferences and work location. may be recommended.
  • the detection unit 102 detects changes in the value of this attribute from information on customer behavior. Then, the notification unit 103 notifies the detection result of this change.
  • the salesperson can, for example, carry out sales activities such as recommending the customer a financial product with lower risk than before.
  • the salesperson can, for example, conduct sales activities such as presenting a campaign for a car model that is popular among people in their 50s to this customer.
  • FIG. 2 is a flow chart showing an operation example of the sales support device 10 according to the first embodiment.
  • the acquisition unit 101 acquires information on customer behavior (step S101).
  • the detection unit 102 detects changes in customer information based on information about customer behavior (step S102).
  • the notification unit 103 notifies a user such as a salesperson of the change detection result (step S103).
  • the notification unit 103 notifies, for example, a sales action plan according to the change detection result.
  • the sales support device 10 acquires, for example, information about the behavior of the customer targeted for sales activities, and based on this information, changes in the customer information regarding the customer targeted for sales activities. Detect and notify detection results. As a result, it is possible to carry out sales activities according to changes in the customer's age, age group, family structure, and the like. Therefore, it is possible to facilitate sales activities.
  • each functional unit is not limited to an example configured by one device like the sales support device 10, and may be configured by a plurality of devices as a sales support system.
  • Embodiment 2 Next, Embodiment 2 will be described in detail with reference to the drawings.
  • a specific example of customer information basically including the functions of the sales support device 10 described in the first embodiment will be used to describe in detail an example of detecting changes and signs of changes.
  • descriptions overlapping with the above description will be omitted as long as the description of the second embodiment is not unclear.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of connection between the sales support device and other devices.
  • the sales support device 20, the customer's terminal device 51, and the salesperson's terminal device 52 are connected via a communication network 53 or the like, for example.
  • the type of the customer's terminal device 51 and the type of the salesperson's terminal device 52 are not particularly limited to PCs (Personal Computers), smart phones, tablet devices, and the like.
  • the sales support device 20 may have functions such as a chatbot, for example. In such a case, the sales support device 20 receives an input such as a question from the customer via the customer's terminal device 51 . Then, the sales support device 20 outputs an answer to the received question to the terminal device 51 of the customer.
  • the sales support device 20 detects a change in customer information, it notifies the terminal device 52 of the salesperson of the detection result, for example.
  • the terminal device 52 of the salesperson has a display device or is connected to the display device, and various notifications from the sales support device 20 are displayed on the display device. will be used for explanation.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of the sales support device 20 according to the second embodiment.
  • the sales support device 20 includes an acquisition unit 201, a detection unit 202, and a notification unit 203, for example.
  • Acquisition unit 201 , detection unit 202 , and notification unit 203 each have acquisition unit 101 , detection unit 102 , and notification unit 103 described in Embodiment 1 as basic functions.
  • the sales support device 20 may also include, for example, a customer DB 2001, a product DB 2002, chatbot dialogue information 2011, salesperson dialogue information 2012, reaction information 2013, and answer information 2014. These pieces of information may be stored in the storage unit of the sales support device 20, or distributed and stored in a storage unit of another device different from the sales support device 20.
  • FIG. 1 A customer DB 2001, a product DB 2002, chatbot dialogue information 2011, salesperson dialogue information 2012, reaction information 2013, and answer information 2014.
  • the product DB 2002 stores product information for each product.
  • Product information is information about products.
  • product information includes, for example, product name (hereinafter also referred to as product name), product sales period, product fee, laws related to product, product sales method, product promotion, product purchase time It includes information such as payment methods, customer characteristics suitable for products, and customer family composition.
  • the sales promotion of the product is not particularly limited, and includes information provision such as product campaigns and product events, rewards such as product coupons and points.
  • the characteristics of customers who are suitable for a product are, for example, the characteristics of customers who are likely to purchase the product, and the characteristics of customers who are sales targets for the product.
  • customer characteristics here include age, age group, sex, and occupation.
  • the family structure of customers suitable for a product is, for example, the family structure of customers who are likely to purchase the product, and the family structure of customers who are sales targets of the product.
  • the family structure of the customer here may be the same as the family structure of the customer included in the customer information.
  • the product information may differ depending on the type of product. If the product is an insurance/financial product, the product information may include information such as a trust fee in addition to the product fee.
  • the product DB 2002 stores product identification information for identifying products in association with product information.
  • the product identification information is an identifier, product name, and the like.
  • the customer DB 2001 stores customer information for each customer.
  • Customer information includes, for example, information on customer attributes (for example, customer attribute values), as described in the first embodiment.
  • the customer DB 2001 stores customer identification information for identifying customers and customer information in association with each other.
  • the customer information may include information on products related to the customer's interest.
  • the customer information here may include product identification information, for example.
  • customer information of each customer may be associated with information on customer behavior such as chatbot dialogue information 2011, salesperson dialogue information 2012, reaction information 2013, and answer information 2014 via customer identification information. good.
  • Chatbot dialogue information 2011, salesperson dialogue information 2012, reaction information 2013, and answer information 2014 are examples of information related to customer behavior. Therefore, the sales support device 20 may include at least one of chatbot dialogue information 2011 , salesperson dialogue information 2012 , reaction information 2013 , and answer information 2014 .
  • the chatbot dialogue information 2011 is the dialogue information between the customer and the chatbot.
  • Chatbot interaction information 2011 includes a history of interaction between the customer and the chatbot. For example, the history of an application program with which a customer can automatically interact is sufficient, and this program is not limited to a chatbot.
  • the salesperson's dialogue information 2012 is dialogue information between the salesperson and the customer.
  • the salesperson interaction information 2012 includes a history of interaction between the customer and the salesperson.
  • the interaction method is not particularly limited, and may be chat, which is a system for sending messages in real time, telephone, e-mail, or the like.
  • the reaction information 2013 is information that represents reactions to information delivered by the salesperson or information delivered by the company.
  • Information to be distributed includes, for example, moving images, electronic messages, letters, and e-mails.
  • the reaction may be a viewing history of the moving image.
  • the reaction includes viewing the e-mail message or e-mail, accessing link information included in the e-mail message or e-mail, and the like.
  • the link information indicates the location of the web page and the location of the moving image. Therefore, the reaction information 2013 is, for example, browsing history, access history, and the like.
  • the answer information 2014 is the answer to the questionnaire.
  • Questions included in the questionnaire are not particularly limited. Questions may be, for example, questions regarding evaluations, reports, opinions, etc., for each product. Also, the question may be a question regarding customer attributes.
  • the acquisition unit 201 acquires information on customer behavior.
  • the acquisition method is not particularly limited.
  • the acquisition unit 201 acquires the chatbot dialogue information 2011 from the chatbot.
  • the acquisition unit 201 may acquire the conversation information 2011 of the chatbot each time a conversation between the customer and the chatbot takes place.
  • the acquisition unit 201 may acquire the chatbot dialogue information 2011 at predetermined intervals.
  • the predetermined interval is not particularly limited, such as several hours, one day, two days, and several tens of days.
  • the acquisition unit 201 may acquire the salesperson's dialogue information 2012 from the salesperson's terminal device 52 or the like. For example, the acquisition unit 201 may acquire the dialogue information 2012 of the salesperson every time the customer and the salesperson interact. Alternatively, for example, the acquisition unit 201 may acquire the salesperson's dialogue information 2012 at predetermined intervals.
  • the acquisition unit 201 may acquire the reaction information 2013 via the customer's terminal device 51 or the like. For example, the acquisition unit 201 may acquire the reaction information 2013 each time a customer reacts to the distributed information. Alternatively, for example, the acquisition unit 201 may acquire the reaction information 2013 at predetermined intervals.
  • the acquisition unit 201 may acquire the customer's response information 2014 from the aggregated results of questionnaires. For example, the acquisition unit 201 may acquire the answer information 2014 each time an answer is received. For example, the acquisition unit 201 may acquire the answer information 2014 at predetermined intervals.
  • the detection unit 202 detects changes in customer information based on information about customer behavior. Specifically, for example, the detection unit 202 may detect a change in customer information by detecting a predetermined behavior of the customer from the information about the behavior of the customer. As described above, the change may be a change in the customer information or an indication or possibility of a change in the customer information.
  • a predetermined action is a predetermined action. Predetermined actions may differ from product to product. Predetermined actions may vary depending on the customer's attributes or attribute values. Also, an action related to the customer's attribute may be specified by learning as the predetermined action.
  • the detection unit 202 analyzes information related to customer behavior. Then, the detection unit 202 detects a change in customer information by detecting a predetermined behavior from the information about the behavior of the customer. As described in the first embodiment, changes in customer information may be signs of changes in customer information.
  • the notification unit 203 notifies the change detection result. Further, the notification unit 203 may notify the change detection result when, for example, a change in customer information is detected multiple times.
  • the predetermined action may be a behavior related to a product different from the product owned by the customer.
  • the product different from the owned product may be, for example, a product whose characteristics or name is different from that of the owned product.
  • the detection unit 202 detects a change in the customer's owned product by detecting the behavior related to the product different from the customer's owned product.
  • the notification part 203 notifies a detection result. This allows the salesperson to know that the customer is considering purchasing a new product or replacing the product.
  • the predetermined behavior is behavior regarding the product similar to the customer's owned product.
  • a product similar to the customer's product is a product similar in characteristics and name to the customer's product.
  • the detection unit 202 detects a change in the customer's owned product by detecting the behavior related to the product similar to the customer's owned product.
  • a customer may purchase a new product in consideration of family composition such as "no children", “single”, “living with parents”. Therefore, for example, when the customer information includes information about the customer's family structure, the detection unit 202 may detect changes in the family structure by detecting behaviors related to products different from the customer's owned products. And the notification part 203 notifies a detection result. This allows the salesperson to grasp changes in the customer's family structure.
  • the detection unit 202 may detect a behavior related to a product different from the customer's owned product, and detect a change in the family structure when the different product does not match the customer's family structure. And the notification part 203 notifies a detection result. This allows the salesperson to grasp changes in the customer's family structure.
  • the notification unit 203 may notify a sales action plan according to the change detection result.
  • sales activities are a series of processes and actions performed by sales representatives.
  • the sales activity plan may be, for example, a sales activity performed by an excellent salesperson.
  • the sales activity proposal may be predetermined for each customer attribute value for which a change is detected, for example. More specifically, for example, there may be information (for example, a table) in which attribute values and sales activity plans are associated with each customer attribute value. For example, a table may be prepared in advance in which values of owned products and sales activity plans are associated with each other. Furthermore, for example, a table may be prepared in advance in which values of owned products, values of family composition, and sales activity plans are associated with each other. In this way, the tabulation method is not particularly limited.
  • the notification unit 203 notifies the sales action plan associated with the value of the attribute in which the change is detected.
  • the attribute value may be associated with multiple sales activity proposals. Therefore, the notification unit 203 may notify a plurality of sales activity proposals according to the detection result.
  • the notification unit 203 may, for example, notify at least one of the detection result and the sales activity plan. Also, the notification unit 203 may notify the customer information before the change is detected.
  • the notification unit 203 may notify the customer of product information corresponding to the customer's interest when a change in the customer information is detected.
  • the information about the product according to the customer's interest is not particularly limited, but it is information representing the name of the product, sales promotion of the product, and the like.
  • product sales promotion is not particularly limited to product campaigns, product coupons, product events, and the like.
  • the notification unit 203 detects a change in the customer information, and retrieves the product identification information from the product DB 2002. It suffices to notify the specified product name and information on sales promotion of the product.
  • chatbot dialogue information 2011, salesperson dialogue information 2012, reaction information 2013, and answer information 2014 are given as examples of information related to customer behavior.
  • specific examples of the detection unit 202 and the notification unit 203 will be described using each piece of information and each product as an example.
  • chatbot dialogue information 2011 or salesperson dialogue information 2012 will be described as an example.
  • a chatbot has an interactive function. It is not limited to chatbots as long as they can interact with customers.
  • the chatbot dialogue information 2011 and the salesperson dialogue information 2012 are collectively referred to simply as dialogue information.
  • the detection unit 202 detects changes in customer information based on dialogue information. Specifically, for example, the detection unit 202 detects a change in customer information by detecting a predetermined behavior of the customer based on the dialogue information. For example, in the case of dialogue information, the predetermined action may be input of a predetermined word.
  • the detection unit 202 analyzes dialogue information. Then, the detection unit 202 detects input of a predetermined word from the dialogue information.
  • Predetermined words are not particularly limited.
  • the predetermined word may be, for example, a keyword determined in advance by each salesperson.
  • the predetermined word may be the name or characteristics of a product similar to the owned product. Also, the predetermined word may be the name or characteristics of a product that is not similar to the owned product. Also, the predetermined word may be different for each product. An example will be given for each product.
  • the information related to the customer's products in the customer information includes information that identifies the products owned by the customer, such as the name of the products owned by the customer now or in the past, and the date when the customer purchased the products. It may also include information such as (date, etc.).
  • information about owned products may include, for example, the contract status of owned products such as cancellation, sale, continued possession, etc., if the product is canceled or sold, and information such as when the customer's owned product was canceled or sold. good.
  • the prescribed words include "purchase”, “cancellation”, “review”, and "inquiry”.
  • the purchase of a product includes continuous purchase of a product, new purchase of a product, and the like.
  • the holding product is also called a contract product.
  • “cancellation” will be described as an example.
  • the detection unit 202 detects a sign of cancellation of insurance A or insurance B, which is a product held, by detecting an input of "cancellation" from the dialogue information. In other words, the detection unit 202 detects a sign of change in the information regarding the owned products in the customer information.
  • the notification unit 203 notifies the salesperson that the customer has entered “cancellation” into the chatbot.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a screen related to cancellation of insurance displayed on the terminal device 52 of the salesperson.
  • the screen d001 shown in FIG. ” is displayed. According to the screen d001 shown in FIG. 5, the salesperson knows that the customer has input "cancel" in the dialogue between the customer and the chatbot or between the customer and the salesperson.
  • the notification unit 203 selects a business activity plan according to the information on the owned product for which the change is detected, and notifies the selected business activity plan.
  • the notification unit 203 may, for example, notify the customer of product information in accordance with the customer's interest when a change in customer information is detected. For example, when the customer inputs "cancellation", the salesperson can present the customer with insurance campaign information or the like according to the customer's interest. As a result, the salesperson can carry out sales activities such as deterring the cancellation of existing products and making new purchases of products that meet the customer's interest. In this way, the sales support device 20 can detect symptoms of customer problems and present them to the salesperson along with countermeasures. Therefore, customer churn can be suppressed.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of a screen displayed on the salesperson's terminal device 52 regarding insurance cancellation and sales activity proposals.
  • the screen d002 shown in FIG. ” is displayed. Further, on the screen d002 shown in FIG. 6, "review and proposal of insurance” is displayed as a business activity proposal according to the detection result.
  • the screen d002 shown in FIG. 6 also displays the names of the owned products. This allows the salesperson to grasp the sign of cancellation of insurance A or insurance B by the customer.
  • the detecting unit 202 detects a change in a customer's owned product by detecting an action related to a product different from the customer's owned product.
  • An action related to a product different from the customer's owned product may be, for example, inputting a word related to a product different from the owned product.
  • This word may be the name of a product that is different from the name of the holding product, or the product feature that is different from the holding product feature.
  • the product features are not particularly limited, but may be product categories. In the case of insurance, product categories may be broad categories such as student endowment insurance, life insurance, medical insurance, pet insurance, and the like.
  • the product category may be a small classification in which a large classification is divided in detail by special agreements, subscription conditions, and the like.
  • the characteristic of the product held is life insurance, but we will explain by giving an example of a customer asking a chatbot about student endowment insurance.
  • the detection unit 202 detects, from the conversation information 2011 of the chatbot, words representing features of products that are different from features of owned products. Thereby, for example, the detection unit 202 detects a change in the information regarding the owned product included in the customer information. That is, the detection unit 202 detects purchase of new student endowment insurance.
  • the notification unit 203 selects a business activity plan according to the detection result and the characteristics of the owned product (for example, educational endowment insurance), and notifies the selected business activity plan.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram showing a screen example 1 related to insurance review and sales activity proposal displayed on the terminal device 52 of the salesperson.
  • “Mr. Ogawa is researching student endowment insurance.” is displayed.
  • the name of the held product is insurance A
  • the feature of the held product is life insurance.
  • "distribution of comparison site of educational endowment insurance” is displayed as a business activity proposal according to the detection result.
  • the salesperson can grasp that the customer who has life insurance is newly considering subscribing to the student endowment insurance.
  • the behavior related to products similar to the customer's owned products may be input of words related to products similar to the owned products.
  • the word may be the name of a product similar to the name of the held product, or the feature of the product similar to the feature of the held product.
  • the feature of the product is not particularly limited, and may be the category of the product.
  • FIG. 8 is an explanatory diagram showing a screen example 2 related to insurance review and sales activity proposal displayed on the terminal device 52 of the salesperson.
  • “Mr. Ogawa is researching special contract y of life insurance.” is displayed.
  • the owned product name is insurance A
  • the product features are life insurance and rider z.
  • "introduction of insurance advisor” is displayed as a business activity proposal according to the detection result. This allows the salesperson to grasp that the customer who has life insurance is considering reviewing the life insurance.
  • FIG. 9 is an explanatory diagram showing an example of a screen displayed on the salesperson's terminal device 52 regarding the purchase of insurance and changes in family composition.
  • the screen d005 shown in FIG. 9 displays "Mr. Ogawa is researching student endowment insurance.” This allows the salesperson to grasp that the customer is newly considering the purchase of the student endowment insurance.
  • the name of the owned product is insurance A
  • the product features are life insurance and special contract z.
  • "proposal of various insurance plans for customers with children” is displayed as a business activity proposal according to the detection result.
  • a new family structure candidate may be displayed. For example, it may be displayed that the family structure has changed to "married couple with children".
  • the predetermined words include, for example, "purchase”, “exchange”, and "trade-in”.
  • the detection unit 202 may detect input of these words from the dialogue information.
  • words related to products different from the owned products include, for example, product names different from the names of the owned products, words related to features different from the characteristics of the owned products, and the like.
  • the characteristics of the car include the type of car, use, and the like. The usage here may be a "sports car", a "family car”, a “camping car”, or the like.
  • the detection unit 202 detects an input such as "family car” from the dialogue information. As a result, the detection unit 202 can detect the purchase of a new car for which the use of the vehicle is different from that of the owned product.
  • the detection unit 202 may detect input of words such as "minivan” from the dialogue information. As a result, for example, the detection unit 202 can detect replacement of a vehicle with a model different from that of the owned product.
  • the customer's family structure is "a couple with no children", but the family structure suitable for a "family car” is "a couple with children” as an example.
  • the detection unit 202 detects a change in the customer's family structure because "family car" is not suitable for the customer's family structure.
  • words related to products similar to the owned product are words related to products with similar characteristics, such as the same model as the model of the owned product.
  • the detection unit 202 can detect replacement of a car with the same model when detecting an input of "sedan” from the dialogue information. can.
  • the predetermined words include, for example, "purchase”, “rebuild”, “assessment”, and "sale”.
  • the detection unit 202 may detect input of these words from the dialogue information.
  • words related to products different from the owned products include, for example, words related to characteristics different from those of the owned products.
  • the characteristics of a house include the location, type such as whether it is an apartment house or a detached house, floor plan, size, various facilities, and the like. For example, taking the location as an example, “near the station” and "a large garden” are different characteristics. Taking the type as an example, for example, “apartment housing” and “detached house” are different product features. Taking facilities as an example, “barrier-free” and “with a loft” or "two-story building” are different product features.
  • the detection unit 202 detects an input such as "a housing complex" from the dialogue information. Thereby, the detection unit 202 can detect replacement of housing.
  • the detection unit 202 may detect input of words such as "large garden” from the dialogue information. Thereby, for example, the detection unit 202 can detect replacement of a house.
  • the customer's family structure is “single”, but the family structure suitable for "barrier-free” is "living with elderly parents” as an example.
  • the detection unit 202 detects an input of "barrier-free” from the dialogue information, it detects a change in the customer's family structure because "barrier-free" is not suitable for the customer's family structure.
  • words related to products similar to owned products are, for example, words related to products similar in characteristics to owned products.
  • the detection unit 202 can detect replacement of the same multi-family housing when detecting input of "multi-family housing" from the dialogue information.
  • reaction information 2013 will be described as an example.
  • the detection unit 202 detects changes in customer information based on the reaction information 2013 .
  • Predetermined actions by customers are actions in response to information distributed about products.
  • the predetermined action is not particularly limited, such as accessing a link for a predetermined product, searching for a predetermined product, watching a video for a predetermined product, or the like. It should be noted that the number of times of access, the number of views of moving images, and the like may be determined in advance.
  • the predetermined product here is not particularly limited.
  • the predetermined product may be a product similar to the held product, or may be a product different from the held product.
  • the predetermined action may be access to a link such as "cancellation” of the product. Further, for example, the predetermined action may be a search such as "cancellation” of a product.
  • the detection unit 202 detects a change in the owned product by detecting access to the “cancellation” link of the product from the reaction information 2013 . This allows the salesperson to grasp the consideration of cancellation of the held product.
  • the detection unit 202 may detect changes in owned products by detecting, from the reaction information 2013, access to links or viewing of videos regarding products similar to the owned products. As a result, it is possible to detect the consideration of replacement with a similar product.
  • the detection unit 202 may detect changes in owned products by detecting, from the reaction information 2013, access to links or viewing of videos regarding products different from the customer's owned products. This allows the salesperson to grasp the consideration of replacement of the owned product.
  • the detection unit 202 detects, from the reaction information 2013, access to a link or viewing of a video regarding a product different from the customer's owned product, and if the different product does not match the customer's family structure, to detect changes in For example, if the product is a car, the customer's product is a "sports car” and the customer's family structure is "single".
  • the detection unit 202 detects from the reaction information 2013 that the customer has watched the video of the "family car” multiple times, the detection unit 202 detects the change in the customer's family structure because the "family car" does not match the family structure of "single". To detect. This allows the salesperson to grasp changes in the customer's family structure.
  • the detection unit 202 detects changes in customer information based on the reply information 2014 .
  • the detection unit 202 detects a change in customer information by detecting a predetermined action by the customer from the response information 2014.
  • the above-mentioned predetermined behavior by the customer is the response result and response status to each question such as a questionnaire.
  • a predetermined action is an answer result or response state to a question about a predetermined product.
  • the predetermined product here is not particularly limited.
  • the predetermined product may be a product similar to the held product, or may be a product different from the held product.
  • the questions are not particularly limited.
  • the question may be a question about customer information such as customer interest, or an interest in a product.
  • the answer format is not particularly limited.
  • the question may be the interest in the product, and the answer may be the degree of interest.
  • the detection unit 202 may detect changes in owned products by detecting response results for products similar to the owned products from the reply information 2014 . Specifically, for example, when the question is about interest in a product, the detection unit 202 may detect a change in the owned product if the degree of interest in a product similar to the owned product is higher than a predetermined value. As a result, it is possible to detect the consideration of replacement with a similar product.
  • the detection unit 202 may detect changes in owned products by detecting response results for products different from the customer's owned products from the reply information 2014 . Specifically, for example, when the question is about the degree of interest in a product, the detection unit 202 may detect a change in the held product if the degree of interest in a product different from the held product is higher than a predetermined value. This allows the salesperson to grasp the consideration of replacement of the owned product.
  • the detection unit 202 detects, from the response information 2014, a response result for a product different from the customer's owned product, and if the different product does not match the customer's family structure, it detects a change in the family structure.
  • the detection unit 202 detects a change in the family structure if the degree of interest in a product different from the owned product is higher than a predetermined value and the different product does not match the customer's family structure. For example, if the product is a car, the owned product is a "sports car" and the family structure is "single".
  • the detection unit 202 detects the result of the customer's answer to the question "family car” from the answer information 2014, the detection unit 202 detects the change in the customer's family structure because "family car” does not match the family structure "single". To detect. This allows the salesperson to grasp changes in the customer's family structure.
  • FIG. 10 is a flow chart showing an operation example of the sales support device 20 according to the second embodiment.
  • the acquisition unit 201 acquires information on customer behavior (step S201).
  • Information related to customer behavior includes chatbot dialogue information 2011, salesperson dialogue information 2012, reaction information 2013, answer information 2014, and the like.
  • the detection unit 202 analyzes information on customer behavior (step S202). Then, the detection unit 202 detects a change in customer information based on the analysis result (step S203).
  • the notification unit 203 determines a sales activity plan according to the change detection result (step S204).
  • the notification unit 203 notifies the sales activity plan (step S205).
  • the sales support device 20 ends its operation.
  • the sales support device 20 detects changes in customer information based on information on customer behavior. For example, the sales support device 20 detects a change in customer information by detecting a predetermined behavior of the customer from the information about the behavior of the customer. As a result, changes in customer information that affect sales activities are detected from customer behavior. Therefore, it is possible to facilitate sales activities.
  • the sales support device 20 detects changes in the customer's owned products by detecting actions related to products different from the customer's owned products. This allows the salesperson to grasp that the customer is considering purchasing a replacement product.
  • the sales support device 20 detects changes in the family structure by detecting behavior regarding different products. Furthermore, the sales support device 20 detects a change in family composition when different products do not match the family composition. Thereby, a change or a sign of a change in a family structure is detected from a change or a sign of a change in a product held. Therefore, the salesperson can grasp in advance changes in the family structure that have not been notified by the customer.
  • the sales support device 20 detects changes in the customer's owned products by detecting actions related to products similar to the customer's owned products. Therefore, the salesperson can grasp that the customer is considering replacement with a product similar to the owned product.
  • each functional unit is not limited to an example configured by one device like the sales support device 20, and may be configured by a plurality of devices as a sales support system.
  • different functions or databases may be implemented by different devices.
  • each embodiment may be configured to include each functional unit and part of the information.
  • the sales support devices 10 and 20 may have functional units and information (not shown).
  • the notification units 103 and 203 notify the terminal device of the salesperson of the change detection result.
  • the sales support devices 10 and 20 may include an output control unit (not shown) that outputs detection results to various output devices such as terminal devices of sales personnel.
  • each DB and information may include part of the above information. Moreover, each DB and information may contain information other than the above-mentioned information. Further, part of a plurality of DBs and information may be realized by one DB. Also, each DB and information may be divided into a plurality of DBs and a plurality of information in more detail. In this way, the method of realizing each DB and information is not particularly limited.
  • buttons, information display columns, input columns, etc. may be added.
  • the positions, colors, and sizes of items such as buttons, input fields, and display fields are not particularly limited.
  • the background color of the screen may be changed.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of a hardware configuration example of a computer device.
  • each device sales support devices 10 and 20, customer terminal device 51, salesperson terminal device 52 described in each embodiment is realized by a computer device.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of a hardware configuration example of a computer device.
  • part or all of each device can be implemented using an arbitrary combination of a computer device 30 and a program as shown in FIG. 11, for example.
  • the computer device 30 has, for example, a processor 301 , a ROM (Read Only Memory) 302 , a RAM (Random Access Memory) 303 , a storage device 304 , a communication interface 305 and an input/output interface 306 . Each component is connected via a bus 307 .
  • the processor 301 controls the computer device 30 as a whole.
  • the processor 301 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and the like. There may be multiple processors 301 .
  • the computer device 30 has a ROM 302, a RAM 303, a storage device 304, and the like. Examples of the storage device 304 include semiconductor memories such as flash memory, HDDs (Hard Disk Drives), SSDs (Solid State Drives), and the like.
  • the storage device 304 stores an OS (Operating System) program, application programs, programs according to each embodiment, and the like.
  • the ROM 302 stores application programs, programs according to each embodiment, and the like.
  • a RAM 303 is used as a work area for the processor 301 .
  • the processor 301 also loads programs stored in the storage device 304, ROM 302, and the like. The processor 301 then executes each process coded in the program. Also, the processor 301 may download various programs via the communication network 33 . Also, the processor 301 functions as part or all of the computer device 30 . The processor 301 may then execute the processes or instructions in the illustrated flowchart based on the program.
  • the communication interface 305 is connected to a communication network 33 such as a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network) through a wireless or wired communication line.
  • a communication network 33 such as a LAN (Local Area Network) or a WAN (Wide Area Network)
  • the computer device 30 is connected to an external device or an external computer via the communication network 33 .
  • a communication interface 305 serves as an interface between the communication network 33 and the inside of the computer device 30 .
  • a communication interface 305 controls input/output of data from an external device or an external computer.
  • the input/output interface 306 is connected to at least one of an input device, an output device, and an input/output device.
  • the connection method may be wireless or wired.
  • Input devices include, for example, keyboards, mice, and microphones.
  • Examples of the output device include a display device, a lighting device, and a speaker that outputs sound.
  • the input/output device includes a touch panel display and the like. Note that the input device, output device, input/output device, and the like may be built in the computer device 30 or may be externally attached.
  • Computer device 30 may have some of the components shown in FIG. Computer device 30 may have components other than those shown in FIG.
  • computer device 30 may have a drive device and the like.
  • the processor 301 may read programs and data stored in a recording medium attached to a drive device or the like to the RAM 303 .
  • Non-temporary tangible recording media include optical discs, flexible discs, magneto-optical discs, USB (Universal Serial Bus) memories, and the like.
  • the computer device 30 may have input devices such as a keyboard and a mouse.
  • Computer device 30 may have an output device such as a display. Further, the computer device 30 may each have an input device, an output device, and an input/output device.
  • each device may be realized by any combination of a computer and a program that are different for each component.
  • a plurality of components included in each device may be realized by any combination of a single computer and a program.
  • each component of each device may be realized by a circuit for a specific application.
  • part or all of the sales support device may be implemented by a general-purpose circuit including a processor such as an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • part or all of the sales support device may be implemented by a combination of circuits for specific applications and general-purpose circuits. Alternatively, these circuits may be a single integrated circuit. Alternatively, these circuits may be divided into multiple integrated circuits. A plurality of integrated circuits may be configured by being connected via a bus or the like.
  • each component of each device when a part or all of each component of each device is realized by a plurality of computers, circuits, etc., the plurality of computers, circuits, etc. may be arranged centrally or distributedly.
  • the information processing method described in each embodiment is realized by being executed by a sales support device or the like. Also, the information processing method is implemented by having a computer such as a sales support device execute a program prepared in advance.
  • the program described in each embodiment is recorded on a computer-readable recording medium such as HDD, SSD, flexible disk, optical disk, flexible disk, magneto-optical disk, and USB memory. Then, the program is executed by being read from the recording medium by the computer. Also, the program may be distributed via the communication network 33 .
  • each component of each device in each embodiment described above may be realized by hardware, like a computer device.
  • each component may be realized by a computer device or firmware under program control.
  • (Appendix 1) Acquisition means for acquiring information on the behavior of a customer who is the target of sales activities; detection means for detecting a change in customer information about the customer based on the acquired information about the behavior; notification means for notifying the change detection result; Sales support device.
  • the detection means detects a change in the customer information by detecting a predetermined behavior of the customer from the information on the behavior.
  • the sales support device according to appendix 1.
  • the customer information includes information about the products owned by the customer,
  • the predetermined action is an action related to a product different from the product held by the customer,
  • the detection means detects a change in the customer's owned products.
  • the sales support device according to appendix 2.
  • the customer information further includes information on the customer's family structure, the predetermined action is an action related to the different product; the detection means detects a change in the family composition; The sales support device according to appendix 3. (Appendix 5) The detection means detects a change in the family composition when the different product does not match the family composition. The sales support device according to appendix 4. (Appendix 6)
  • the customer information includes information about the products owned by the customer, The predetermined action is an action related to a product similar to the product owned by the customer, The detection means detects a change in the customer's owned products.
  • the information about the behavior is interaction information between the customer and the interaction function, 7.
  • the sales support device according to any one of appendices 1 to 6.
  • the information about the behavior is dialogue information between the customer and the salesperson; 7.
  • the sales support device according to any one of appendices 1 to 6.
  • the information about the behavior is information indicating the reaction of the customer to the distributed information, 7.
  • the sales support device according to any one of appendices 1 to 6.
  • the information about the behavior is information indicating the customer's answer to the question, 7.
  • the sales support device according to any one of appendices 1 to 6.
  • the notification means notifies a sales activity plan according to the detection result. 11.
  • the sales support device according to any one of appendices 1 to 10.
  • the customer information includes information about the interests of the customer; When the change is detected, the notification means notifies the customer of product information according to the customer's interest.
  • the sales support device according to any one of appendices 1 to 10.
  • the product that the customer purchases through the sales activity is at least one of insurance, financial products, vehicles, and housing.
  • the sales support device according to any one of appendices 1 to 12.
  • Appendix 14 Obtaining information about the behavior of customers targeted for sales activities, detecting changes in customer information about the customer; notifying the detection result of the change; Information processing methods.

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Abstract

営業活動の容易化を図ることができる。営業支援装置は、取得部と、検出部と、通知部と、を備える。取得部は、営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得する。検出部は、顧客に関する顧客情報の変化を検出する。通知部は、変化の検出結果を通知する。

Description

営業支援装置、情報処理方法、および記録媒体
　本開示は、営業支援装置などに関する。
　営業員は、顧客に商品を販売するために営業活動を行う場合がある。例えば、顧客からの商品に対する簡易な質問であれば、チャットボットを用いて回答をする場合もある。
　例えば、特許文献１には、ユーザからボットに対して行われた発言の内容を分析し、発言の内容がどの会話テンプレートに該当するかを判定する技術が記載されている。
特開２０１８－０１２０２６１号公報 特開２０２０－１１５４２４４号公報
　営業活動は、人為的な取り決めなど個人のスキルに依存するため、営業活動を行うことは難しいという問題点がある。
　本開示の目的の一例は、営業活動の容易化を図る営業支援装置などを提供することにある。
　本開示の一態様における営業支援装置は、営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得する取得手段と、取得された前記行動に関する情報に基づいて、前記顧客に関する顧客情報の変化を検出する検出手段と、前記変化の検出結果を通知する通知手段と、を備える。
　本開示の一態様における情報処理方法は、営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得し、前記顧客に関する顧客情報の変化を検出し、前記変化の検出結果を通知する。
　本開示の一態様におけるプログラムは、コンピュータに、営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得し、前記顧客に関する顧客情報の変化を検出し、前記変化の検出結果を通知する、処理を実行させる。
を出力する処理を実行させる。
　プログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体に記憶されていてもよい。
　本開示によれば、営業活動の容易化を図ることができる。
実施の形態１にかかる営業支援装置の一構成例を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる営業支援装置の一動作例を示すフローチャートである。 営業支援装置と他の装置との接続例を示す説明図である。 実施の形態２にかかる営業支援装置の一構成例を示すブロック図である。 営業員の端末装置に表示された、保険の解約に関する画面例を示す説明図である。 営業員の端末装置に表示された、保険の解約および営業活動案に関する画面例を示す説明図である。 営業員の端末装置に表示された、保険の見直しおよび営業活動案に関する画面例１を示す説明図である。 営業員の端末装置に表示された、保険の見直しおよび営業活動案に関する画面例２を示す説明図である。 営業員の端末装置に表示された、保険の購入および家族構成の変化に関する画面例を示す説明図である。 実施の形態２にかかる営業支援装置の一動作例を示すフローチャートである。 コンピュータ装置のハードウェア構成例を示す説明図である。
　以下に図面を参照して、本開示にかかる営業支援装置、方法、プログラム、およびプログラムを記録する非一時的な記録媒体の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態は、開示の技術を限定するものではない。ここで、営業活動とは、商品やサービスを顧客に売り、企業が売り上げを上げるために行う一連のプロセスや行動である。また、以降の説明において、販売対象として商品を例に挙げる。
　（実施の形態１）
　まず、実施の形態１では、営業支援装置の基本機能について説明する。図１は、実施の形態１にかかる営業支援装置の一構成例を示すブロック図である。営業支援装置１０は、営業活動の対象である顧客への営業活動を支援する。営業支援装置１０は、取得部１０１と、検出部１０２と、通知部１０３と、を備える。
　取得部１０１は、顧客の行動に関する情報を取得する。顧客の行動に関する情報は、例えば、顧客とチャットボットとの対話情報、顧客と営業員との対話情報、顧客に配信された情報に対する反応を示すリアクション情報、アンケートなどの顧客への質問に対する回答を表す回答情報などのいずれかである。
　検出部１０２は、例えば、顧客に関する顧客情報の変化を検出する。顧客情報は、商品を購入する顧客に関する情報である。例えば、顧客情報は、顧客の属性に関する情報を含む。すなわち、顧客情報は、顧客の属性の値を含む。顧客の属性は、例えば、顧客の氏名、顧客の年齢や年代、顧客の保有商品、顧客の家族構成、顧客の住所、顧客の職業、顧客の興味などである。顧客の興味は、例えば、顧客の趣味、趣向などである。顧客の興味は、顧客の興味に関連する商品であってもよい。すなわち、顧客情報は、例えば、顧客の興味に関連する商品の情報を含んでもよい。ここでの商品の情報は、例えば、商品を識別する商品識別情報であればよい。商品識別情報は、例えば、商品の識別子、商品名などである。なお、商品識別情報を用いれば、商品の販促の情報などが特定可能となる。
　各属性の値の例は、特に限定されない。例えば、家族構成の値は、「独身」、「単身」、「夫婦」、「親同居」、「成人の子供と同居」、「夫婦で子なし」、「夫婦で子あり」、「同居人あり」、「義父、義母、配偶者、子」などの情報である。また、家族構成には、家族の氏名、年齢などを含んでもよい。
　以降の説明において、属性の値を省略して属性と呼ぶ場合がある。例えば、保有商品の値の変化を保有商品の変化、家族構成の値の変化を家族構成の変化と呼ぶ場合がある。例えば、保有商品の値が保険Ａであっても、保有商品が保険Ａと省略して呼ぶ場合がある。
　また、商品は、特に限定されないが、例えば高額かつ顧客との接点が長い期間で必要な商品である。このような商品としては、保険、金融商品、自動車や自転車などの車両、住宅、ドローン、ロボットなどがある。なお、金融商品とは、例えば、株、投資信託、暗号化資産や外貨などの各種通貨などが挙げられる。以降の説明では、保険や金融商品、自動車、住宅を例に挙げて説明する。
　ここで、変化とは、顧客情報に含まれる顧客の属性の値が変化することである。また、ここでの変化には、顧客情報に含まれる顧客の属性の値が変化する可能性があることも含む。すなわち、検出部１０２は、例えば、顧客情報の変化の予兆を検出してもよい。
　通知部１０３は、例えば、変化の検出結果を通知する。通知部１０３は、例えば、検出結果を利用者に通知する。利用者は、例えば、営業員、店員など特に限定されない。より具体的に、例えば、通知部１０３は、検出結果を利用者の端末装置に通知してもよい。以降の説明では、営業員を例に挙げて説明する。通知方法は、特に限定されない。通知方法は、例えば、電子メール、手紙、電子メッセージなど特に限定されない。また、通知部１０３が検出結果を通知するタイミングは、特に限定されない。
　特定の顧客に関する顧客情報の変化が検出された場合を例に挙げて説明する。
　例えば、家族構成に変化が生じる場合を例に挙げる。例えば、顧客の属性のうちの顧客の家族構成が「夫婦で子なし」から「夫婦で子あり」に変化する場合がある。このような場合、検出部１０２は、顧客の行動に関する情報から、この属性の値の変化を検出する。そして、通知部１０３は、この変化の検出結果を通知する。
　商品が保険や金融商品の場合、営業員は、この顧客に対して、過去に子供がいない人が購入する保険や金融商品を勧めていたが、子供がいる人が購入する保険や金融商品を勧めてもよい。
　商品が自動車の場合、営業員は、顧客の趣味に基づいてスポーツカーを勧めていたが、ファミリーカーを勧めてもよい。
　商品が住宅の場合、営業員は、顧客の趣向や勤務地に基づいて勤務地の駅に近い場所の住宅を勧めていたが、公園に近い住宅、教育に力を入れている自治体の住宅などを勧めてもよい。
　また、例えば、顧客の年代に変化が生じる場合を例に挙げる。顧客の属性のうち年代が「４０代」から「５０代」に変化する場合がある。このような場合、検出部１０２は、顧客の行動に関する情報から、この属性の値の変化を検出する。そして、通知部１０３は、この変化の検出結果を通知する。
　商品が保険や金融商品の場合、営業員は、例えば、この顧客に対して、以前よりもリスクが低い金融商品を勧めるなどの営業活動を行うことができる。
　商品が自動車の場合、営業員は、例えば、この顧客に対して、「５０代」に人気の車種のキャンペーンを提示するなどの営業活動を行うことができる。
　このように、営業員は、顧客の年齢層に応じた商品をお勧めすることができる。
　図２は、実施の形態１にかかる営業支援装置１０の一動作例を示すフローチャートである。取得部１０１は、顧客の行動に関する情報を取得する（ステップＳ１０１）。検出部１０２は、顧客の行動に関する情報に基づいて、顧客情報の変化を検出する（ステップＳ１０２）。そして、通知部１０３は、変化の検出結果を営業員などの利用者に通知する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３において、通知部１０３は、例えば、変化の検出結果に応じた営業活動案を通知する。
　以上、実施の形態１において、営業支援装置１０は、例えば、営業活動の対象となる顧客の行動に関する情報を取得し、この情報に基づいて、営業活動の対象となる顧客に関する顧客情報の変化を検出し、検出結果を通知する。これにより、顧客の年齢や年齢層、家族構成などの変化に応じた営業活動を行うことができる。したがって、営業活動の容易化を図ることができる。
　実施の形態１については上述した例に限られず、種々変更可能である。また、各機能部は、営業支援装置１０のように１台の装置によって構成される例に限らず、複数の装置によって営業支援システムとして構成されてもよい。
　（実施の形態２）
　つぎに、実施の形態２について図面を参照して詳細に説明する。実施の形態２では、実施の形態１で説明した営業支援装置１０の機能を基本として含む、顧客情報の具体例を用いて、変化および変化の予兆を検出する例を詳細に説明する。以下、本実施の形態２の説明が不明確にならない範囲で、前述の説明と重複する内容については説明を省略する。
　図３は、営業支援装置と他の装置との接続例を示す説明図である。営業支援装置２０と、顧客の端末装置５１と、営業員の端末装置５２とは、例えば、通信ネットワーク５３などを介して接続される。
　顧客の端末装置５１の種類や営業員の端末装置５２の種類は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、スマートフォン、タブレット型の装置など特に限定されない。
　営業支援装置２０は、例えば、チャットボットなどの機能を有していてもよい。このような場合、営業支援装置２０は、顧客の端末装置５１を介して顧客からの質問などの入力を受け付ける。そして、営業支援装置２０は、受け付けた質問に対する回答を顧客の端末装置５１に出力する。
　また、営業支援装置２０は、顧客情報の変化を検出すると、例えば検出結果を営業員の端末装置５２へ通知する。
　以降の説明において、営業員の端末装置５２には、表示装置を備えている、または、表示装置に接続されているとして、表示装置に、営業支援装置２０からの各種通知が表示される例を用いて説明する。
　図４は、実施の形態２にかかる営業支援装置２０の一構成例を示すブロック図である。営業支援装置２０は、例えば、取得部２０１と、検出部２０２と、通知部２０３と、を備える。取得部２０１と、検出部２０２と、通知部２０３とは、それぞれ実施の形態１で説明した取得部１０１と、検出部１０２と、通知部１０３と、を基本機能として備える。
　また、営業支援装置２０は、例えば、顧客ＤＢ２００１、商品ＤＢ２００２、チャットボットの対話情報２０１１、営業員の対話情報２０１２、リアクション情報２０１３、回答情報２０１４を備えていてもよい。これらの情報は、営業支援装置２０の記憶部に記憶されていてもよいし、営業支援装置２０とは異なる別の装置の記憶部などのように分散されて記憶されていてもよい。
　商品ＤＢ２００２は、商品別に、商品情報を記憶する。商品情報は、商品に関する情報である。また、商品情報は、例えば、商品の名称（以下、商品名とも呼ぶ。）、商品の販売時期、商品の手数料、商品に関連する法律、商品の販売方法、商品の販促、商品の購入時の決済方法、商品に適した顧客の特徴や顧客の家族構成などを表す情報を含む。商品の販促は、商品のキャンペーンや商品のイベントなどの情報提供、商品のクーポンやポイント付与などの報酬など特に限定されない。
　また、商品に適した顧客の特徴とは、例えば、商品を購入する可能性が高い顧客の特徴であったり、商品の販売ターゲットとなる顧客の特徴である。例えば、ここでの顧客の特徴とは、年齢、年齢層、性別、職業などである。商品に適した顧客の家族構成とは、例えば、商品を購入する可能性が高い顧客の家族構成であってり、商品の販売ターゲットとなる顧客の家族構成である。ここでの顧客の家族構成とは、顧客情報に含まれる顧客の家族構成と同様であってよい。
　また、商品情報は、商品の種類によって異なっていてもよい。商品が保険・金融商品の場合、商品情報は、商品の手数料の他に、信託手数料などの情報を含んでもよい。
　具体的に、例えば、商品ＤＢ２００２は、商品を識別する商品識別情報と、商品情報と、をお対応付けて記憶する。商品識別情報は、識別子、商品名などである。
　顧客ＤＢ２００１は、顧客別に、顧客情報を記憶する。顧客情報は、例えば、実施の形態１で説明した通り、顧客の属性に関する情報（例えば、顧客の属性の値）を含む。具体的に、例えば、顧客ＤＢ２００１は、顧客を識別する顧客識別情報と、顧客情報と、を対応付けて記憶する。実施の形態１で説明したように、顧客情報は、顧客の興味に関連する商品の情報を含んでもよい。ここでの顧客情報には、例えば、商品識別情報を含まれていればよい。
　また、各顧客の顧客情報は、顧客識別情報を介して、チャットボットの対話情報２０１１、営業員の対話情報２０１２、リアクション情報２０１３、回答情報２０１４などの顧客の行動に関する情報に関連付けられていてもよい。
　チャットボットの対話情報２０１１、営業員の対話情報２０１２、リアクション情報２０１３、回答情報２０１４は、顧客の行動に関する情報の例である。このため、営業支援装置２０は、チャットボットの対話情報２０１１、営業員の対話情報２０１２、リアクション情報２０１３、回答情報２０１４のうちの少なくともいずれかを備えていてもよい。
　チャットボットの対話情報２０１１とは、顧客とチャットボットとの対話情報である。チャットボットの対話情報２０１１は、顧客とチャットボットとの対話の履歴を含む。例えば、顧客が自動で対話可能なアプリケーションプログラムの履歴であればよく、このプログラムは、チャットボットに限られない。
　営業員の対話情報２０１２は、営業員と顧客との対話情報である。例えば、営業員の対話情報２０１２は、顧客と営業員との対話の履歴を含む。対話方法は、リアルタイムにメッセージを送信するためのシステムであるチャットであってもよいし、電話、電子メールなど特に限定されない。
　リアクション情報２０１３とは、営業員が配信した情報や会社が配信した情報に対する反応を表す情報である。配信される情報は、例えば、動画、電子メッセージ、手紙、電子メールなどが挙げられる。例えば、動画が配信された場合、リアクションとしては、動画の閲覧履歴などである。また、電子メッセージや電子メールが配信された場合、リアクションとしては、電子メッセージや電子メールの閲覧、電子メッセージや電子メールに含まれるリンク情報に対するアクセスなどである。リンク情報は、ウエブページの在処や動画の在処を示す。このため、リアクション情報２０１３は、例えば、閲覧履歴やアクセス履歴などである。
　また、回答情報２０１４とは、アンケートに対する回答である。アンケートに含まれる質問は、特に限定されない。質問は、例えば、各商品に対する評価、報告、意見などに関する質問であってもよい。また、質問は、顧客の属性に関する質問であってもよい。
　つぎに、各機能部について説明する。
　取得部２０１は、顧客の行動に関する情報を取得する。取得方法は特に限定されない。例えば、顧客の行動に関する情報がチャットボットの対話情報２０１１の場合、取得部２０１は、チャットボットから、チャットボットの対話情報２０１１を取得する。例えば、取得部２０１は、顧客とチャットボットとの対話が行われるたびに、チャットボットの対話情報２０１１を取得してもよい。または、例えば、取得部２０１は、所定の間隔ごとにチャットボットの対話情報２０１１を取得してもよい。所定の間隔は、数時間、１日、２日、数十日など特に限定されない。
　また、例えば、顧客の行動に関する情報が営業員の対話情報２０１２の場合、取得部２０１は、営業員の端末装置５２などから、営業員の対話情報２０１２を取得してもよい。例えば、取得部２０１は、顧客と営業員との対話が行われるたびに、営業員の対話情報２０１２を取得してもよい。または、例えば、取得部２０１は、所定の間隔ごとに営業員の対話情報２０１２を取得してもよい。
　また、例えば、顧客の行動に関する情報がリアクション情報２０１３の場合、取得部２０１は、顧客の端末装置５１などを介して、リアクション情報２０１３を取得してもよい。例えば、取得部２０１は、配信された情報に対して顧客による反応があるたびに、リアクション情報２０１３を取得してもよい。または、例えば、取得部２０１は、所定の間隔ごとにリアクション情報２０１３を取得してもよい。
　また、例えば、顧客の行動に関する情報が回答情報２０１４の場合、取得部２０１は、アンケートの集計結果などから、顧客の回答情報２０１４を取得してもよい。例えば、取得部２０１は、回答を受け付けるたびに、回答情報２０１４を取得してもよい。例えば、取得部２０１は、所定の間隔ごとに回答情報２０１４を取得してもよい。
　つぎに、検出部２０２について説明する。検出部２０２は、顧客の行動に関する情報に基づいて、顧客情報の変化を検出する。具体的に、例えば、検出部２０２は、顧客の行動に関する情報から、顧客による所定の行動を検出することにより、顧客情報の変化を検出してもよい。前述の通り、変化は、顧客情報の変化または顧客情報の変化の予兆や可能性であってもよい。所定の行動は、予め決められた行動である。所定の行動は、商品別に異なっていてもよい。所定の行動は、顧客の属性または属性の値によって異なっていてもよい。また、顧客の属性に関連する行動が、所定の行動として、学習によって特定されてもよい。
　より具体的に、例えば、検出部２０２は、顧客の行動に関する情報を分析する。そして、検出部２０２は、顧客の行動に関する情報から、所定の行動を検出することにより、顧客情報の変化を検出する。なお、実施の形態１で説明した通り、顧客情報の変化は、顧客情報の変化の予兆である場合もある。
　そして、通知部２０３は、変化の検出結果を通知する。また、通知部２０３は、例えば、顧客情報の変化が複数回検出された場合に、変化の検出結果を通知してもよい。
　つぎに、検出部２０２の詳細な処理例について具体的に説明する。
　顧客は、商品の購入を検討する場合、現在商品を保有していないために、新規で購入する場合もある。また、顧客は、商品の購入を検討する場合、すでに商品を持っており、その商品を売却して新たな商品を購入する買い替えなどを行う場合がある。そこで、例えば、顧客情報が、顧客の保有商品に関する情報を含む場合、所定の行動は、顧客の保有商品と異なる商品に関する行動であってもよい。なお、保有商品と異なる商品とは、例えば、特徴や名称が保有商品と異なる商品であってもよい。そして、検出部２０２は、顧客の保有商品と異なる商品に関する行動を検出することにより、顧客の保有商品の変化を検出する。そして、通知部２０３は、検出結果を通知する。これにより、営業員は、顧客が新規の購入や商品の買い替えを検討していることを知ることができる。
　また、例えば、顧客は、すでに商品を持っていても、似たような商品を買い直す場合がある。顧客情報は、顧客の保有商品に関する情報を含む場合に、所定の行動は、顧客の保有商品と類似する商品に関する行動である。顧客の保有商品と類似する商品とは、顧客の保有商品と特徴や名称が類似する商品である。そして、検出部２０２は、顧客の保有商品と類似する商品に関する行動を検出することにより、顧客の保有商品の変化を検出する。
　また、例えば、顧客は、「子なし」、「独身」、「両親と同居」など家族構成を考慮して、新たに商品を購入する場合がある。そこで、例えば、顧客情報が顧客の家族構成に関する情報を含む場合、検出部２０２は、顧客の保有商品と異なる商品に関する行動を検出することにより、家族構成の変化を検出してもよい。そして、通知部２０３は、検出結果を通知する。これにより、営業員は、顧客の家族構成の変化を把握することができる。
　また、例えば、顧客の家族構成が「夫婦で子なし」であるが、この異なる商品に適合する家族構成が「夫婦で子あり」である場合、実際の顧客の家族構成が、顧客情報における顧客の家族構成の値から変化した可能性、または変化する可能性がある。このため、顧客情報における顧客の家族構成の値が変化する可能性（変化の予兆）がある。そこで、検出部２０２は、顧客の保有商品と異なる商品に関する行動を検出し、異なる商品が顧客の家族構成に適合しない場合に、家族構成の変化を検出してもよい。そして、通知部２０３は、検出結果を通知する。これにより、営業員は、顧客の家族構成の変化を把握することができる。
　以上では、通知部２０３は、検出結果を通知する例を説明した。例えば、通知部２０３は、変化の検出結果に応じた営業活動案を通知してもよい。前述の通り、営業活動とは、営業員が行う一連のプロセスや行動である。営業活動案は、例えば、優秀な営業員が行っていた営業活動であってもよい。
　また、営業活動案は、例えば、変化が検出された顧客の属性の値ごとに予め定められていてもよい。より具体的に、例えば、顧客の属性の値別に、属性の値と、営業活動案と、が対応付けられた情報（例えば、テーブル）があればよい。例えば、保有商品の値と、営業活動案と、が対応付けられたテーブルが予め用意されていてもよい。さらに、例えば、保有商品の値と、家族構成の値と、営業活動案と、が対応付けられたテーブルが予め用意されていてもよい。このように、テーブル化の方法は特に限定されない。例えば、通知部２０３は、変化が検出された属性の値に対応付けられた営業活動案を通知する。
　また、属性の値が複数通りの営業活動案と対応付けられてもよい。このため、通知部２０３は、検出結果に応じた複数通りの営業活動案を通知してもよい。
　通知部２０３は、例えば、検出結果と営業活動案との少なくともいずれかを通知すればよい。また、通知部２０３は、変化を検出する前の顧客情報を通知してもよい。
　また、顧客情報が顧客の興味に関する情報を含む場合、通知部２０３は、顧客情報の変化が検出されると、顧客の興味に応じた商品の情報を通知してもよい。ここで、例えば、顧客の興味に応じた商品の情報は、特に限定されないが、商品名、商品の販促などを表す情報である。商品の販促とは、前述の通り、商品のキャンペーン、商品のクーポン、商品のイベントなど特に限定されない。例えば、商品識別情報が顧客の興味に関連する商品の情報として顧客の興味に関する情報に含まれていれば、通知部２０３は、顧客情報の変化が検出されると、商品ＤＢ２００２から商品識別情報によって特定される商品名や商品の販促に関する情報を通知すればよい。
　前述の通り、顧客の行動に関する情報として、チャットボットの対話情報２０１１、営業員の対話情報２０１２、リアクション情報２０１３、回答情報２０１４を例に挙げた。つぎに、各情報と各商品を例に挙げて、検出部２０２および通知部２０３の具体例を説明する。
　＜対話情報＞
　まず、チャットボットの対話情報２０１１、または営業員の対話情報２０１２を例に挙げて説明する。チャットボットは、対話機能を有する。顧客と対話可能であれば、チャットボットには限定されない。ここで、チャットボットの対話情報２０１１および営業員の対話情報２０１２などを総称して単に対話情報と呼ぶ。
　例えば、検出部２０２は、対話情報に基づいて、顧客情報の変化を検出する。具体的に、例えば、検出部２０２は、対話情報に基づいて、顧客による所定の行動を検出することにより、顧客情報の変化を検出する。例えば、対話情報の場合、所定の行動とは、所定の単語の入力であってもよい。
　より具体的に、例えば、検出部２０２は、対話情報を分析する。そして、検出部２０２は、対話情報から、所定の単語の入力を検出する。所定の単語は、特に限定されない。所定の単語は、例えば、予め各営業員が決定したキーワードであってもよい。所定の単語は、保有商品に類似する商品の名称や特徴であってもよい。また、所定の単語は、保有商品に類似しない商品の名称や特徴であってもよい。また、所定の単語は、商品ごとに異なっていてもよい。各商品別に例を挙げて説明する。
　＜保険および金融商品＞
　まず、保険と金融商品の例を挙げて説明する。保険や金融商品の場合、顧客情報のうちの顧客の保有商品に関する情報は、顧客が現在または過去に保有した保有商品の商品名などの保有商品を識別する情報、顧客が保有商品を購入した時期（日付など）などの情報を含んでもよい。さらに、保有商品に関する情報は、例えば、解約や売却、継続所持などの保有商品の契約状況、商品が解約や売却されている場合、顧客の保有商品を解約または売却した時期などの情報を含んでもよい。
　商品が保険、金融商品の場合、所定の単語は、「購入」、「解約」、「見直し」、「問合せ」などが挙げられる。商品の購入とは、商品の継続購入、商品の新規購入などである。また、商品が保険の場合、保有商品は契約商品とも呼ぶ。ここで、「解約」を例に挙げて説明する。
　例えば、顧客が、保険Ａと、保険Ｂと、を契約しているとする。検出部２０２は、対話情報から、「解約」の入力を検出することにより、保有商品である保険Ａまたは保険Ｂの解約の予兆を検出する。すなわち、検出部２０２は、顧客情報のうち保有商品に関する情報の変化の予兆を検出する。
　つぎに、通知部２０３は、「解約」が検出されると、顧客がチャットボットに「解約」と入力したことを営業員に通知する。
　図５は、営業員の端末装置５２に表示された、保険の解約に関する画面例を示す説明図である。図５に示す画面ｄ００１には、「小川様は、チャットボットに「解約」を入力しました。」と表示されている。図５に示す画面ｄ００１によれば、営業員は、顧客とチャットボットとの対話、または顧客と営業員との対話において、顧客が「解約」を入力したことがわかる。
　また、通知部２０３は、変化が検出された保有商品に関する情報に応じた営業活動案を選択し、選択した営業活動案を通知する。
　また、通知部２０３は、例えば、顧客情報の変化が検出されると、顧客の興味に応じた商品の情報を通知してもよい。例えば、顧客が「解約」を入力した場合に、営業員は、顧客の興味に応じた保険のキャンペーン情報などを顧客に提示することができる。これにより、営業員は、保有商品の解約を抑止したり、顧客の興味に応じた商品を新たに購入させるような営業活動を行うことができる。このように、営業支援装置２０は、顧客の問題の兆候を検出し、営業員へ対処案とともに提示することができる。したがって、顧客離れを抑制することができる。
　図６は、営業員の端末装置５２に表示された、保険の解約および営業活動案に関する画面例を示す説明図である。図６に示す画面ｄ００２には、「小川様は、チャットボットに「解約」を入力しました。」と表示されている。また、図６に示す画面ｄ００２には、検出結果に応じた営業活動案として、「保険の見直し、提案」が表示されている。また、図６に示す画面ｄ００２には、さらに、保有商品の名称が表示されている。これにより、営業員は、顧客による保険Ａまたは保険Ｂの解約の予兆を把握することができる。
　つぎに、検出部２０２が、顧客の保有商品と異なる商品に関する行動を検出することにより、顧客の保有商品の変化を検出する例について説明する。顧客の保有商品と異なる商品に関する行動とは、例えば、保有商品と異なる商品に関する単語の入力であってもよい。この単語は、保有商品の名称と異なる商品の名称、または保有商品の特徴と異なる商品の特徴であってもよい。商品の特徴は、特に限定されないが、商品のカテゴリであってもよい。保険の場合、商品のカテゴリは、学資保険、生命保険、医療保険、ペット保険などといった大分類であってもよい。商品のカテゴリは、特約や加入条件などにより大分類が詳細に区切られた小分類であってもよい。
　ここでは、保有商品の特徴が生命保険であるが、顧客がチャットボットに対して学資保険について質問した例を挙げて説明する。検出部２０２は、チャットボットの対話情報２０１１から、保有商品の特徴と異なる商品の特徴を表す単語を検出する。これにより、例えば、検出部２０２は、顧客情報に含まれる保有商品に関する情報の変化を検出する。すなわち、検出部２０２は、新規の学資保険の購入を検出する。
　また、通知部２０３は、検出結果と、保有商品の特徴（例えば、学資保険）に応じた営業活動案を選択し、選択した営業活動案を通知する。
　図７は、営業員の端末装置５２に表示された、保険の見直しおよび営業活動案に関する画面例１を示す説明図である。図７に示す画面ｄ００３には、「小川様は、学資保険について調べています。」と表示されている。図７に示す画面ｄ００３によると、保有商品名は、保険Ａであり、保有商品の特徴は、生命保険である。また、図７に示す画面ｄ００３には、検出結果に応じた営業活動案として、「学資保険の比較サイトの配信」が表示されている。これにより、営業員は、生命保険を保有している顧客が新たに学資保険への加入を検討していることを把握することができる。
　つぎに、所定の行動が、顧客の保有商品と類似する商品に関する行動である場合の具体例を説明する。顧客の保有商品と類似する商品に関する行動とは、保有商品と類似する商品に関する単語の入力であってもよい。例えば、この単語とは、保有商品の名称と類似する商品の名称であってもよいし、保有商品の特徴と類似する商品の特徴であってもよい。前述の通り、商品の特徴とは、特に限定されず、商品のカテゴリであってもよい。
　図８は、営業員の端末装置５２に表示された、保険の見直しおよび営業活動案に関する画面例２を示す説明図である。図８に示す画面ｄ００４には、「小川様は、生命保険の特約ｙについて調べています。」と表示されている。図８に示す画面ｄ００４によると、保有商品名は、保険Ａであり、商品の特徴は、生命保険、特約ｚである。また、図８に示す画面ｄ００４には、検出結果に応じた営業活動案として、「保険のアドバイザーのご紹介」が表示されている。これにより、営業員は、生命保険を保有している顧客が生命保険の見直しを検討していることを把握することができる。
　つぎに、顧客の保有商品と異なる商品に関する行動から家族構成の変化を検出する例について説明する。例えば、商品ＤＢ２００２において、商品の特徴が「学資保険」である場合に、「学資保険」に適合する家族構成が「子あり」であるとする。例えば、顧客情報において顧客の家族構成が「子なし夫婦」であるとする。例えば、検出部２０２は、対話情報から「学資保険」の入力を検出すると、「学資保険」が顧客の家族構成「子なし夫婦」に適合しないため、その顧客の家族構成の変化を検出する。そして、通知部２０３は、検出結果を通知する。
　図９は、営業員の端末装置５２に表示された、保険の購入および家族構成の変化に関する画面例を示す説明図である。図９に示す画面ｄ００５は、「小川様は、学資保険について調べられています。」と表示されている。これにより、営業員は、顧客が新たに学資保険の購入を検討していることを把握することができる。
　また、図９に示す画面ｄ００５には、検出部２０２が検出する前の顧客の家族構成「夫婦で子なし」が表示されている。さらに、図９に示す画面ｄ００５には、検出結果として「家族構成に変化があったかもしれません」というメッセージが表示されている。こ
　また、図９に示す画面ｄ００５によると、保有商品名は、保険Ａであり、商品の特徴は、生命保険、特約ｚである。また、図９に示す画面ｄ００５には、検出結果に応じた営業活動案として、「お子様がいるお客様向けの各種保険プランの提案」が表示されている。
　これにより、営業員は、生命保険を保有している顧客の家族構成の変化を把握することができる。ひいては、営業員は、顧客のライフスタイルの変化を把握することができる。
　また、図示していないが、新たな家族構成の候補が表示されてもよい。例えば、家族構成が「夫婦で子あり」に変化したことが表示させてもよい。
　以上で、保険の例の説明を終了する。
　＜自動車＞
　つぎに、商品が自動車の場合を例に挙げて説明する。商品が自動車の場合、所定の単語は、例えば、「購入」、「買い換え」、「下取り」などが挙げられる。例えば、検出部２０２は、対話情報から、これらの単語の入力を検出してもよい。
　また、保有商品と異なる商品に関する単語とは、例えば、保有商品の名称と異なる商品名称、保有商品の特徴と異なる特徴に関する単語などが挙げられる。車の特徴とは、車種、用途などが挙げられる。ここでの用途とは、「スポーツカー」、「ファミリーカー」、「キャンプカー」などであってもよい。
　例えば、保有商品の特徴が「スポーツカー」であるが、顧客が「ファミリーカー」について質問する場合がある。例えば、検出部２０２は、対話情報から、「ファミリーカー」の入力などを検出する。これにより、検出部２０２は、保有商品と車の用途が異なる自動車への買い替えを検出することができる。
　また、保有商品の車種が「セダン」である場合に、検出部２０２は、対話情報から、「ミニバン」などの単語の入力を検出してもよい。これにより、例えば、検出部２０２は、保有商品と異なる車種の自動車への買い替えを検出することができる。
　また、顧客の家族構成が「夫婦で子なし」であるが、「ファミリーカー」に適した家族構成が「夫婦で子あり」の場合を例に挙げる。例えば、検出部２０２は、対話情報から、「ファミリーカー」の入力を検出した場合に、「ファミリーカー」が顧客の家族構成に適さないため、顧客の家族構成の変化を検出する。
　また、保有商品と類似する商品に関する単語は、例えば、保有商品の車種と同じ車種などのように商品の特徴が類似する商品に関する単語である。例えば、保有商品の特徴（車種）が「セダン」である場合に、検出部２０２は、対話情報から、「セダン」の入力を検出した場合に、同じ車種での自動車の買い替えを検出することができる。
　＜住宅＞
　つぎに、商品が住宅の場合を例に挙げて説明する。商品が住宅の場合、所定の単語は、例えば、「購入」、「建て替え」、「査定」、「売却」などが挙げられる。例えば、検出部２０２は、対話情報から、これらの単語の入力を検出してもよい。
　また、保有商品と異なる商品に関する単語とは、例えば、保有商品の特徴と異なる特徴に関する単語などが挙げられる。住宅の特徴とは、立地、集合住宅か戸建てかなどの種類、間取り、広さ、各種設備などが挙げられる。例えば、立地を例に挙げると、「駅の近く」と「広い庭」とは異なる特徴である。種類を例に挙げると、例えば、「集合住宅」と「戸建て」とは異なる商品の特徴である。設備を例に挙げると、「バリアフリー」と、「ロフト付き」や「２階建て」とは、異なる商品の特徴である。
　例えば、保有商品の特徴が「戸建て」であるが、顧客が「集合住宅」について質問した例を挙げて説明する。検出部２０２は、対話情報から、「集合住宅」の入力などを検出する。これにより、検出部２０２は、住宅の買い替えを検出することができる。
　また、保有商品の特徴が「駅の近く」である場合に、検出部２０２は、対話情報から、「広い庭」などの単語の入力を検出してもよい。これにより、例えば、検出部２０２は、住宅の買い替えを検出することができる。
　また、顧客の家族構成が「単身」であるが、「バリアフリー」に適した家族構成が「高齢両親と同居」の場合を例に挙げる。例えば、検出部２０２は、対話情報から、「バリアフリー」の入力を検出した場合に、「バリアフリー」が顧客の家族構成に適さないため、顧客の家族構成の変化を検出する。
　また、保有商品と類似する商品に関する単語は、例えば、保有商品の特徴が類似する商品に関する単語である。例えば、保有商品の種類が「集合住宅」である場合に、検出部２０２は、対話情報から、「集合住宅」の入力を検出した場合に、同じ集合住宅の買い替えを検出することができる。
　＜リアクション情報２０１３＞
　つぎに、リアクション情報２０１３を例に挙げて説明する。例えば、検出部２０２は、リアクション情報２０１３に基づいて、顧客情報の変化を検出する。
　顧客による所定の行動とは、商品について配信された情報に対する行動である。例えば、所定の行動とは、所定の商品についてのリンクへのアクセス、所定の商品についての検索、所定の商品についての動画の視聴など特に限定されない。なお、アクセスの回数や動画の視聴回数などが予め定められていてもよい。ここでの所定の商品は、特に限定されない。所定の商品は、保有商品と類似する商品であってもよいし、保有商品と異なる商品であってもよい。
　例えば、商品が保険の場合、所定の行動は、商品の「解約」などのリンクへのアクセスであってもよい。また、例えば、所定の行動は、商品の「解約」などの検索であってもよい。検出部２０２は、リアクション情報２０１３から、商品の「解約」のリンクへのアクセスを検出することにより、保有商品の変化を検出する。これにより、営業員は、保有商品の解約の検討を把握することができる。
　例えば、検出部２０２は、リアクション情報２０１３から、保有商品と類似する商品についてのリンクへのアクセスや動画の視聴を検出することにより、保有商品の変化を検出してもよい。これにより、類似する商品への買い替えの検討を検出することができる。
　例えば、検出部２０２は、リアクション情報２０１３から、顧客の保有商品と異なる商品についてのリンクへのアクセスや動画の視聴を検出することにより、保有商品の変化を検出してもよい。これにより、営業員は、保有商品の買い換えの検討を把握することができる。
　また、例えば、検出部２０２は、リアクション情報２０１３から、顧客の保有商品と異なる商品についてのリンクへのアクセスや動画の視聴を検出し、当該異なる商品が顧客の家族構成に適合しない場合、家族構成の変化を検出する。例えば、商品が自動車の場合、顧客の保有商品が「スポーツカー」であり、顧客の家族構成が「独身」であるとする。検出部２０２は、リアクション情報２０１３から、顧客が「ファミリーカー」の動画を複数回視聴したことを検出すると、「ファミリーカー」が家族構成「独身」に適合しないため、顧客の家族構成の変化を検出する。これにより、営業員は、顧客の家族構成の変化を把握することができる。
　＜回答情報２０１４＞
　つぎに、回答情報２０１４を例に挙げて説明する。例えば、検出部２０２は、回答情報２０１４に基づいて、顧客情報の変化を検出する。
　具体的に、例えば、検出部２０２は、回答情報２０１４から顧客による所定の行動を検出することにより、顧客情報の変化を検出する。前述の顧客による所定の行動とは、アンケートなどの各質問に対する回答結果や回答状況である。例えば、所定の行動とは、所定の商品についての質問に対する回答結果や回答状況である。ここでの所定の商品は、特に限定されない。所定の商品は、保有商品と類似する商品であってもよいし、保有商品と異なる商品であってもよい。
　ここで、質問は、特に限定されない。質問は、顧客の興味など顧客情報に関する質問であってもよいし、商品に対する興味であってもよい。また、回答形式は、特に限定されない。例えば、質問が商品に対する興味であり、回答は、興味の度合いであってもよい。
　例えば、検出部２０２は、回答情報２０１４から、保有商品と類似する商品に対する回答結果を検出することにより、保有商品の変化を検出してもよい。具体的に、例えば、質問が商品に対する興味である場合に、検出部２０２は、保有商品と類似する商品に対する興味の度合いが所定値以上高ければ、保有商品の変化を検出してもよい。これにより、類似する商品への買い替えの検討を検出することができる。
　また、例えば、検出部２０２は、回答情報２０１４から、顧客の保有商品と異なる商品に対する回答結果を検出することにより、保有商品の変化を検出してもよい。具体的に、例えば、質問が商品に対する興味の度合いである場合に、検出部２０２は、保有商品と異なる商品に対する興味の度合いが所定値以上高ければ、保有商品の変化を検出してもよい。これにより、営業員は、保有商品の買い換えの検討を把握することができる。
　また、例えば、検出部２０２は、回答情報２０１４から、顧客の保有商品と異なる商品に対する回答結果を検出し、当該異なる商品が顧客の家族構成に適合しない場合、家族構成の変化を検出する。具体的に、質問が商品に対する興味の度合いである場合を例に挙げる。例えば、検出部２０２は、保有商品と異なる商品に対する興味の度合いが所定値以上高い場合に、当該異なる商品が顧客の家族構成に適合しなければ、家族構成の変化を検出する。例えば、商品が自動車の場合、保有商品が「スポーツカー」であり、家族構成が「独身」であるとする。検出部２０２は、例えば、回答情報２０１４から、顧客が「ファミリーカー」に対する質問への回答結果を検出すると、「ファミリーカー」が家族構成「独身」に適合しないため、顧客の家族構成の変化を検出する。これにより、営業員は、顧客の家族構成の変化を把握することができる。
　図１０は、実施の形態２にかかる営業支援装置２０の一動作例を示すフローチャートである。まず、取得部２０１は、顧客の行動に関する情報を取得する（ステップＳ２０１）。顧客の行動に関する情報は、チャットボットの対話情報２０１１、営業員の対話情報２０１２、リアクション情報２０１３、回答情報２０１４などである。検出部２０２は、顧客の行動に関する情報を分析する（ステップＳ２０２）。そして、検出部２０２は、分析結果に基づいて、顧客情報の変化を検出する（ステップＳ２０３）。
　つぎに、通知部２０３は、変化の検出結果に応じた営業活動案を決定する（ステップＳ２０４）。通知部２０３は、営業活動案を通知する（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５のつぎに、営業支援装置２０は、動作を終了する。
　以上、実施の形態２において、営業支援装置２０は、顧客の行動に関する情報に基づいて、顧客情報の変化を検出する。例えば、営業支援装置２０は、顧客の行動に関する情報から、顧客による所定の行動を検出することにより、顧客情報の変化を検出する。これにより、顧客の行動から、営業活動に影響する顧客情報の変化が検出される。したがって、営業活動の容易化を図ることができる。
　また、顧客情報は、顧客の保有商品に関する情報を含む場合に、営業支援装置２０は、顧客の保有商品と異なる商品に関する行動を検出することにより、顧客の保有商品の変化を検出する。これにより、営業員は、顧客が商品の買い替えなどを検討していることを把握することができる。
　また、顧客情報は、顧客の家族構成に関する情報を含む場合に、営業支援装置２０は、異なる商品に関する行動を検出することにより、家族構成の変化を検出する。さらに、営業支援装置２０は、異なる商品が家族構成に適合しない場合、家族構成の変化を検出する。これにより、保有商品の変化または変化の予兆から家族構成の変化または変化の予兆が検出される。したがって、営業員は、顧客から通知されていない家族構成の変化を事前に把握することがきる。
　顧客情報が顧客の保有商品に関する情報を含む場合、営業支援装置２０は、顧客の保有商品と類似する商品に関する行動を検出することにより、顧客の保有商品の変化を検出する。したがって、営業員は、顧客が保有商品と類似する商品への買い替えを検討していることを把握することができる。
　実施の形態２については上述した例に限られず、種々変更可能である。また、各機能部は、営業支援装置２０のように１台の装置によって構成される例に限らず、複数の装置によって営業支援システムとして構成されてもよい。例えば、機能もしくはデータベース別に異なる装置によって実現されてもよい。
　以上、実施の形態２の説明を終了する。各実施の形態の組み合わせは特に限定されない。例えば、各実施の形態において、営業支援装置１０，２０は、各機能部および情報の一部が含まれる構成であってもよい。また、各実施の形態において、営業支援装置１０，２０は、不図示の機能部や情報を有していてもよい。例えば、営業支援装置１０，２０において、通知部１０３，２０３が営業員の端末装置に変化の検出結果を通知する例を説明した。例えば、営業支援装置１０，２０は、営業員の端末装置などの各種出力装置に検出結果を出力させる出力制御部（不図示）を備えてもよい。
　各実施の形態において、各ＤＢや情報は、前述の情報の一部を含んでもよい。また、各ＤＢや情報は、前述の情報以外の情報を含んでもよい。また、複数のＤＢや情報のうちの一部のＤＢや情報が一つのＤＢで実現されてもよい。また、各ＤＢや情報が、より詳細に、複数のＤＢや複数の情報に分けられてもよい。このように、各ＤＢや情報の実現方法は、特に限定されない。
　各画面において、図示しないボタン、情報表示欄、入力欄などが追加されてもよい。各画面において、ボタン、入力欄、表示欄などの各項目の位置、色、サイズは、特に限定されない。また、画面の背景色などが、変更されてもよい。
　（コンピュータ装置）
　つぎに、各実施の形態において説明した各装置（営業支援装置１０，２０、顧客の端末装置５１、営業員の端末装置５２）をコンピュータ装置で実現した場合のハードウェア構成例について説明する。図１１は、コンピュータ装置のハードウェア構成例を示す説明図である。例えば、各装置の一部又は全部は、例えば図１１に示すようなコンピュータ装置３０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。
　コンピュータ装置３０は、例えば、プロセッサ３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、記憶装置３０４と、通信インターフェース３０５と、入出力インターフェース３０６と、を有する。各構成部は、バス３０７を介してそれぞれ接続される。
　プロセッサ３０１は、コンピュータ装置３０の全体を制御する。プロセッサ３０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などが挙げられる。プロセッサ３０１は、複数であってもよい。コンピュータ装置３０は、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３および記憶装置３０４などを有する。記憶装置３０４は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）などが挙げられる。例えば、記憶装置３０４は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラム、アプリケーションプログラム、各実施の形態にかかるプログラムなどを記憶する。または、ＲＯＭ３０２は、アプリケーションプログラム、各実施の形態にかかるプログラムなどを記憶する。そして、ＲＡＭ３０３は、プロセッサ３０１のワークエリアとして使用される。
　また、プロセッサ３０１は、記憶装置３０４、ＲＯＭ３０２などに記憶されたプログラムをロードする。そして、プロセッサ３０１は、プログラムにコーディングされている各処理を実行する。また、プロセッサ３０１は、通信ネットワーク３３を介して各種プログラムをダウンロードしてもよい。また、プロセッサ３０１は、コンピュータ装置３０の一部または全部として機能する。そして、プロセッサ３０１は、プログラムに基づいて図示したフローチャートにおける処理または命令を実行してもよい。
　通信インターフェース３０５は、無線または有線の通信回線を通じて、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの通信ネットワーク３３に接続される。これにより、コンピュータ装置３０は、通信ネットワーク３３を介して外部の装置や外部のコンピュータに接続される。通信インターフェース３０５は、通信ネットワーク３３とコンピュータ装置３０の内部とのインターフェースを司る。そして、通信インターフェース３０５は、外部の装置や外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
　また、入出力インターフェース３０６は、入力装置、出力装置、および入出力装置の少なくともいずれかに接続される。接続方法は、無線であってもよいし、有線であってもよい。入力装置は、例えば、キーボード、マウス、マイクなどが挙げられる。出力装置は、例えば、表示装置、点灯装置、音声を出力するスピーカなどが挙げられる。また、入出力装置は、タッチパネルディスプレイなどが挙げられる。なお、入力装置、出力装置、および入出力装置などは、コンピュータ装置３０に内蔵されていてもよいし、外付けであってもよい。
　コンピュータ装置３０のハードウェア構成は一例である。コンピュータ装置３０は、図１１に示す一部の構成要素を有していてもよい。コンピュータ装置３０は、図１１に示す以外の構成要素を有していてもよい。例えば、コンピュータ装置３０は、ドライブ装置などを有してもよい。そして、プロセッサ３０１は、ドライブ装置などに装着された記録媒体に記憶されたプログラムやデータをＲＡＭ３０３に読み出してもよい。非一時的な有形な記録媒体としては、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリなどが挙げられる。また、前述の通り、例えば、コンピュータ装置３０は、キーボードやマウスなどの入力装置を有してもよい。コンピュータ装置３０は、ディスプレイなどの出力装置を有していてもよい。また、コンピュータ装置３０は、入力装置および出力装置と、入出力装置とをそれぞれ有してもよい。
　以上で、各装置のハードウェア構成の説明を終了する。また、各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、営業支援装置は、構成要素ごとにそれぞれ異なるコンピュータ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、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータ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、各装置の各構成要素の一部または全部は、特定用途向けの回路で実現されてもよい。また、営業支援装置の一部または全部は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）のようなプロセッサなどを含む汎用の回路によって実現されてもよい。また、営業支援装置の一部または全部は、特定用途向けの回路や汎用の回路などの組み合わせによって実現されてもよい。また、これらの回路は、単一の集積回路であってもよい。または、これらの回路は、複数の集積回路に分割されてもよい。そして、複数の集積回路は、バスなどを介して接続されることにより構成されてもよい。
　また、各装置の各構成要素の一部または全部が複数のコンピュータや回路などにより実現される場合、複数のコンピュータや回路などは、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。
　各実施の形態で説明した情報処理方法は、営業支援装置などが実行することにより実現される。また、情報処理方法は、予め用意されたプログラムを営業支援装置などのコンピュータが実行することにより実現される。各実施の形態で説明したプログラムは、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フレキシブルディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、ＵＳＢメモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録される。そして、プログラムは、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、プログラムは、通信ネットワーク３３を介して配布されてもよい。
　以上説明した、各実施の形態における各装置の各構成要素は、コンピュータ装置のように、その機能をハードウェア的に実現されてもよい。または、各構成要素は、プログラム制御に基づくコンピュータ装置、ファームウェアで実現されてもよい。
　以上、各実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施の形態に限定されるものではない。各本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が把握し得る様々な変更を適用した実施の形態を含み得る。本開示は、本明細書に記載された事項を必要に応じて適宜に組み合わせ、または置換した実施の形態を含み得る。例えば、特定の実施の形態を用いて説明された事項は、矛盾を生じない範囲において、他の実施の形態に対しても適用され得る。例えば、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施の形態を実施するときには、その複数の動作の順番を内容的に支障しない範囲で変更することができる。
　上記の実施の形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されることができる。ただし、上記の実施の形態の一部または全部は、以下に限られない。
　（付記１）
　営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得する取得手段と、
　取得された前記行動に関する情報に基づいて、前記顧客に関する顧客情報の変化を検出する検出手段と、
　前記変化の検出結果を通知する通知手段と、
　を備える営業支援装置。
（付記２）
　前記検出手段は、前記行動に関する情報から、前記顧客による所定の行動を検出することにより、前記顧客情報の変化を検出する、
　付記１に記載の営業支援装置。
（付記３）
　前記顧客情報は、前記顧客の保有商品に関する情報を含み、
　前記所定の行動は、前記顧客の保有商品と異なる商品に関する行動であり、
　前記検出手段は、前記顧客の保有商品の変化を検出する、
　付記２に記載の営業支援装置。
（付記４）
　前記顧客情報は、さらに、前記顧客の家族構成に関する情報を含み、
　前記所定の行動は、前記異なる商品に関する行動であり、
　前記検出手段は、前記家族構成の変化を検出する、
　付記３に記載の営業支援装置。
（付記５）
　前記検出手段は、前記異なる商品が前記家族構成に適合しない場合、前記家族構成の変化を検出する、
　付記４に記載の営業支援装置。
（付記６）
　前記顧客情報は、前記顧客の保有商品に関する情報を含み、
　前記所定の行動は、前記顧客の保有商品と類似する商品に関する行動であり、
　前記検出手段は、前記顧客の保有商品の変化を検出する、
　付記２に記載の営業支援装置。
（付記７）
　前記行動に関する情報は、前記顧客と対話機能との対話情報である、
　付記１から６のいずれかに記載の営業支援装置。
（付記８）
　前記行動に関する情報は、前記顧客と営業員との対話情報である、
　付記１から６のいずれかに記載の営業支援装置。
（付記９）
　前記行動に関する情報は、配信された情報に対する前記顧客の反応を示す情報である、
　付記１から６のいずれかに記載の営業支援装置。
（付記１０）
　前記行動に関する情報は、質問に対する前記顧客の回答を示す情報である、
　付記１から６のいずれかに記載の営業支援装置。
（付記１１）
　前記通知手段は、前記検出結果に応じた営業活動案を通知する、
　付記１から１０のいずれかに記載の営業支援装置。
（付記１２）
　前記顧客情報は、前記顧客の興味に関する情報を含み、
　前記通知手段は、前記変化が検出されると、前記顧客の興味に応じた商品の情報を通知する、
　付記１から１０のいずれかに記載の営業支援装置。
（付記１３）
　前記営業活動により前記顧客に購入させる商品は、保険、金融商品、車両、住宅の少なくともいずれかである、
　付記１から１２のいずれかに記載の営業支援装置。
（付記１４）
　営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得し、
　前記顧客に関する顧客情報の変化を検出し、
　前記変化の検出結果を通知する、
　情報処理方法。
（付記１５）
　コンピュータに、
　営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得し、
　前記顧客に関する顧客情報の変化を検出し、
　前記変化の検出結果を通知する、
　処理を実行させるプログラムを記録する、前記コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体。
（付記１６）
　コンピュータに、
　営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得し、
　営業活動の対象である顧客に関する顧客情報の変化を検出し、
　前記変化の検出結果を通知する、
　処理を実行させるプログラム。
１０，２０　営業支援装置
３０　コンピュータ装置
３３　通信ネットワーク
５１　端末装置
５２　端末装置
５３　通信ネットワーク
１０１，２０１　取得部
１０２，２０２　検出部
１０３，２０３　通知部
３０１　プロセッサ
３０２　ＲＯＭ
３０３　ＲＡＭ
３０４　記憶装置
３０５　通信インターフェース
３０６　入出力インターフェース
３０７　バス
２０１１　チャットボットの対話情報
２０１２　営業員の対話情報
２０１３　リアクション情報
２０１４　回答情報
ｄ００１　画面
ｄ００２　画面
ｄ００３　画面
ｄ００４　画面
ｄ００５　画面
２００１　顧客ＤＢ
２００２　商品ＤＢ

Claims (15)

  1. 　営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得する取得手段と、
    　取得された前記行動に関する情報に基づいて、前記顧客に関する顧客情報の変化を検出する検出手段と、
    　前記変化の検出結果を通知する通知手段と、
    　を備える営業支援装置。
  2. 　前記検出手段は、前記行動に関する情報から、前記顧客による所定の行動を検出することにより、前記顧客情報の変化を検出する、
    　請求項１に記載の営業支援装置。
  3. 　前記顧客情報は、前記顧客の保有商品に関する情報を含み、
    　前記所定の行動は、前記顧客の保有商品と異なる商品に関する行動であり、
    　前記検出手段は、前記顧客の保有商品の変化を検出する、
    　請求項２に記載の営業支援装置。
  4. 　前記顧客情報は、さらに、前記顧客の家族構成に関する情報を含み、
    　前記所定の行動は、前記異なる商品に関する行動であり、
    　前記検出手段は、前記家族構成の変化を検出する、
    　請求項３に記載の営業支援装置。
  5. 　前記検出手段は、前記異なる商品が前記家族構成に適合しない場合、前記家族構成の変化を検出する、
    　請求項４に記載の営業支援装置。
  6. 　前記顧客情報は、前記顧客の保有商品に関する情報を含み、
    　前記所定の行動は、前記顧客の保有商品と類似する商品に関する行動であり、
    　前記検出手段は、前記顧客の保有商品の変化を検出する、
    　請求項２に記載の営業支援装置。
  7. 　前記行動に関する情報は、前記顧客と対話機能との対話情報である、
    　請求項１から６のいずれかに記載の営業支援装置。
  8. 　前記行動に関する情報は、前記顧客と営業員との対話情報である、
    　請求項１から６のいずれかに記載の営業支援装置。
  9. 　前記行動に関する情報は、配信された情報に対する前記顧客の反応を示す情報である、
    　請求項１から６のいずれかに記載の営業支援装置。
  10. 　前記行動に関する情報は、質問に対する前記顧客の回答を示す情報である、
    　請求項１から６のいずれかに記載の営業支援装置。
  11. 　前記通知手段は、前記検出結果に応じた営業活動案を通知する、
    　請求項１から１０のいずれかに記載の営業支援装置。
  12. 　前記顧客情報は、前記顧客の興味に関する情報を含み、
    　前記通知手段は、前記変化が検出されると、前記顧客の興味に応じた商品の情報を通知する、
    　請求項１から１０のいずれかに記載の営業支援装置。
  13. 　前記営業活動により前記顧客に購入させる商品は、保険、金融商品、車両、住宅の少なくともいずれかである、
    　請求項１から１２のいずれかに記載の営業支援装置。
  14. 　営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得し、
    　前記顧客に関する顧客情報の変化を検出し、
    　前記変化の検出結果を通知する、
    　情報処理方法。
  15. 　コンピュータに、
    　営業活動の対象である顧客の行動に関する情報を取得し、
    　前記顧客に関する顧客情報の変化を検出し、
    　前記変化の検出結果を通知する、
    　処理を実行させるプログラムを記録する、前記コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体。
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