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JP7145461B2 - 営業支援システム、営業支援方法及びプログラム - Google Patents
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JP7145461B2 - 営業支援システム、営業支援方法及びプログラム - Google Patents

営業支援システム、営業支援方法及びプログラム Download PDF

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Description

本開示は営業支援システム、営業支援方法及びプログラムに関し、より詳細には、営業先リストを出力する営業支援システム、営業支援方法及びプログラムに関する。
従来例として、特許文献1記載の営業支援方法を例示する。特許文献1記載の営業支援方法は、引き合い案件について、案件毎にその案件に対して複数回行った支援サービスのサービス名及びサービス実施日を記憶しておく。記憶しておいた案件毎の支援サービスのサービス名及びサービス実施日に基づいて、支援サービスの実施間隔と受注有無との相関関係を表す受注確度予測モデルを作成して記憶しておく。受注前の引き合いがあった案件について、その案件に対して実施した支援サービスのサービス名と実施日と顧客識別情報との入力を受け付けると、記憶しておいた受注確度予測モデルを用いて、引き合い案件の受注確度を算出し、算出した受注確度を引き合い案件に対応付けて出力する。
特開2005-322094号公報
特許文献1記載の営業支援方法のように営業支援に用いられる方法において、利便性の向上を求められることがあった。
本開示は、利便性を向上させることができる営業支援システム、営業支援方法及びプログラムを提供することを目的とする。
上記の課題を解決するために、本開示の一態様に係る営業支援システムは、取得部と、推定部と、を備える。前記取得部は、複数の営業先に関する複数の営業情報を取得する。前記推定部は、前記取得部が取得した前記複数の営業情報に基づいて、複数の評価値を推定する。前記複数の評価値は、前記複数の営業先に一対一で対応する。前記複数の評価値の各々は、前記複数の営業先のうち対応する営業先の契約の成否に関する値である。前記営業支援システムは、生成部と、出力部と、を更に備える。前記生成部は、営業先リストを生成する。前記営業先リストには、前記複数の営業先が並べられる。前記出力部は、前記生成部が生成した前記営業先リストを出力する。前記取得部は、前記複数の営業先としての複数の人に関する前記複数の営業情報を取得する。前記推定部は、前記取得部が取得した前記複数の営業情報に基づいて、前記複数の人に一対一で対応する前記複数の評価値を推定する。前記複数の評価値の各々は、前記複数の人のうち対応する人の契約の成否に関する値である。前記複数の人の各々は、複数の事業所のうち少なくとも1つに属する。前記生成部は、前記複数の人に関して、前記複数の事業所のうち互いに同じ事業所に属する人同士が連続して並べられ、かつ、同じ事業所に属する人同士で前記評価値が昇順又は降順になるように、前記営業先リストを生成する。
本開示の一態様に係る営業支援方法は、コンピュータシステムにより実行される。前記営業支援方法は、取得ステップと、推定ステップと、を備える。前記取得ステップでは、複数の営業先に関する複数の営業情報を取得する。前記推定ステップでは、前記取得ステップにおいて取得した前記複数の営業情報に基づいて、複数の評価値を推定する。前記複数の評価値は、前記複数の営業先に一対一で対応する。前記複数の評価値の各々は、前記複数の営業先のうち対応する営業先の契約の成否に関する値である。前記営業支援方法は、生成ステップと、出力ステップと、を更に備える。前記生成ステップでは、営業先リストを生成する。前記営業先リストには、前記複数の営業先が並べられる。前記出力ステップでは、前記生成ステップにおいて生成した前記営業先リストを出力する。前記取得ステップでは、前記複数の営業先としての複数の人に関する前記複数の営業情報を取得する。前記推定ステップでは、前記取得ステップにおいて取得した前記複数の営業情報に基づいて、前記複数の人に一対一で対応する前記複数の評価値を推定する。前記複数の評価値の各々は、前記複数の人のうち対応する人の契約の成否に関する値である。前記複数の人の各々は、複数の事業所のうち少なくとも1つに属する。前記生成ステップでは、前記複数の人に関して、前記複数の事業所のうち互いに同じ事業所に属する人同士が連続して並べられ、かつ、同じ事業所に属する人同士で前記評価値が昇順又は降順になるように、前記営業先リストを生成する。
本開示の一態様に係るプログラムは、前記営業支援方法を前記コンピュータシステムに実行させる。
本開示の一態様に係る営業支援システム、営業支援方法及びプログラムは、利便性を向上させることができる。
図1は、一実施形態に係る営業支援システムのブロック図である。 図2は、同上の営業支援システムの動作例を示すフローチャートである。
以下、実施形態に係る営業支援システム、営業支援方法及びプログラムについて、図面を用いて説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、本開示の様々な実施形態の一部に過ぎない。下記の実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
本実施形態の営業支援システム1は、図1に示すように、取得部2と、推定部4と、生成部5と、出力部6と、を備えている。
取得部2は、複数の営業先に関する複数の営業情報を取得する。推定部4は、取得部2が取得した複数の営業情報に基づいて複数の評価値を推定する。複数の評価値は、複数の営業先に一対一で対応する。複数の評価値の各々は、複数の営業先のうち対応する営業先の契約の成否に関する値である。生成部5は、営業先リストを生成する。営業先リストには、推定部4が推定した複数の評価値が昇順又は降順となるように複数の営業先が並べられる。出力部6は、生成部5が生成した営業先リストを出力する。本実施形態では、推定部4が、契約の成否に関する評価値として、契約が成立する確率(以下、契約成立確率と称す)を推定する場合を例に説明する。
営業支援システム1を利用する営業担当者は、複数の営業先へ商材を紹介する。商材の種類は任意である。商材は、レンタル商材であってもよいし、対価と引き換えに引き渡される商材であってもよい。
複数の営業先の各々は、例えば、事業所(私企業、公共企業又は自治体等)であってもよいし、事業所に属する人(経営者、従業員、代表者又は職員等)であってもよいし、個人事業主であってもよいし、商材のエンドユーザであってもよい。
本実施形態では、商材がレンタル商材である場合を例に説明する。より詳細には、商材は、レンタルされる介護用品である。また、本実施形態では、複数の営業先の各々がケアマネージャ(人)である場合を例に説明する。以下では、複数のケアマネージャへ商材の営業をする者としての営業担当者及び事業者をまとめて、営業者と称す。
介護用品のレンタル費用の一部は、介護保険により補助される場合がある。エンドユーザが介護保険を利用して介護用品をレンタルする場合、エンドユーザは、介護用品が必要であることを示すケアプランを、エンドユーザの担当を務めるケアマネージャに作成してもらうことがある。エンドユーザは、レンタルする介護用品又は介護用品を取り扱う営業者を、ケアマネージャから紹介されることがある。つまり、ケアマネージャは、商材(介護用品)の営業をする営業者と商材のエンドユーザとの間を仲介する。そこで、介護用品の営業をする営業者(営業担当者)は、エンドユーザからの受注を目的として、ケアマネージャに対して介護用品を紹介するという営業活動を行う。介護用品の営業をする営業者(営業担当者)は、ケアマネージャに対する営業活動に営業支援システム1を用いる。つまり、営業支援システム1は、レンタル商材の営業支援に用いられる。
以下の説明では、ケアマネージャが営業者とエンドユーザとの間を仲介することで成立に結び付いた、営業者からエンドユーザへ介護用品をレンタルする契約のことを、「ケアマネージャによる契約」と称す。
営業者は、複数のケアマネージャに対して営業活動をする順を、出力部6が出力した営業先リストに並べられた順を参考にして決めることができるので、営業者にとっての利便性が向上する。また、営業者は、営業先リストに並べられた順を参考にすることで、複数のケアマネージャのうち、営業者による営業活動をより必要としているケアマネージャから順に営業活動をすることができるので、営業者が複数のケアマネージャのニーズに応えられる可能性が高まる。
複数のケアマネージャの各々は、複数の事業所のうち少なくとも1つに属する。本開示では、複数のケアマネージャの各々は、複数の事業所のうち1つの事業所に属するとする。
取得部2は、複数のケアマネージャに関する複数の営業情報を取得する。複数の営業情報は、データベース100に集められている。データベース100は、例えば、営業支援システム1の外部の構成であるサーバ10に備えられている。取得部2は、データベース100から複数の営業情報を取得する。複数の営業情報は、ケアマネージャごとに個別の情報と、複数の事業所の各々に関する情報と、を含む。表1に、ケアマネージャごとに個別の情報の一覧を示す。ただし、これらはケアマネージャごとに個別の情報の一例である。
Figure 0007145461000001
ケアマネージャごとに個別の情報は、例えば、ケアマネージャに対する営業を担当する営業所の店コード、ケアマネージャが属する事業所を識別するための事業所の番号、ケアマネージャを識別するための識別番号、及び、営業者(事業者)がケアマネージャに対して営業を開始した年月を含む。ケアマネージャごとに個別の情報は、ケアマネージャによる契約が、複数の営業情報の集計時点までに1件以上継続しているか否かの情報を更に含む。また、ケアマネージャによる契約が、複数の営業情報の集計時点までに1件以上継続している場合は、ケアマネージャごとに個別の情報は、ケアマネージャによる契約が1件以上継続している期間の長さ(月数)の情報を更に含む。
ケアマネージャごとに個別の情報は、エンドユーザに関するユーザ情報を更に含む。ユーザ情報は、例えば、ケアマネージャによる契約の件数(商材ごとの件数を含む)、ケアマネージャによる契約の商材ごとの件数、及び、ケアマネージャが担当する1又は複数のエンドユーザの契約金額の合計等を含む。
ユーザ情報は、例えば、ケアマネージャが担当するエンドユーザの人数、平均年齢、平均要介護度、ケアマネージャによる契約でレンタルしている商材の種類の数(ケアマネージャがエンドユーザに紹介している商材の種類の数)等を更に含む。ユーザ情報は、ケアマネージャが担当するエンドユーザの各々の識別番号、年齢(又は年齢層)、要介護度及びエンドユーザが利用している介護用品の種類等を更に含む。ユーザ情報は、ケアマネージャが担当するエンドユーザの要支援度の平均値を含んでいてもよい。ユーザ情報は、ケアマネージャが担当するエンドユーザの各々の要支援度を含んでいてもよい。
ユーザ情報は、複数のケアマネージャのうち、営業者とエンドユーザとの間の仲介を担当するケアマネージャに対応付けられている。例えば、第1、第2、第3のエンドユーザに関するユーザ情報は、第1、第2、第3のエンドユーザを担当する第1のケアマネージャに対応付けられている。第4、第5のエンドユーザに関するユーザ情報は、第4、第5のエンドユーザを担当する第2のケアマネージャに対応付けられている。
複数の事業所の各々に関する情報とは、例えば、事業所に属する複数のケアマネージャの人数、事業所に属する複数のケアマネージャによる契約の合計件数、事業所に属する複数のケアマネージャによる契約の合計金額、事業所に属する複数のケアマネージャが担当するエンドユーザの合計人数等である。
複数の営業情報は、所定期間(例えば、1か月)ごとに集計され、データベース100に蓄積される。すなわち、複数の営業情報は、過去の営業での複数のケアマネージャとの契約(ここでは、ケアマネージャによる契約、すなわち、ケアマネージャが営業者とエンドユーザとの間を仲介することで成立に結び付いた、営業者からエンドユーザへ介護用品をレンタルする契約)に関する情報を含む。
複数の営業情報のうち、ユーザ情報は、ケアマネージャによる契約の時間的な推移を示す情報を含む。例えば、ユーザ情報は、ケアマネージャによる契約の件数の前月からの増減数、及び、ケアマネージャが担当する1又は複数のエンドユーザの契約金額の合計の、前月からの増減額を含む。ユーザ情報は、ケアマネージャによる契約の件数が増加した直近の月からの経過月数、ケアマネージャによる契約の件数が減少した直近の月からの経過月数、及び、ケアマネージャによる契約の件数がゼロになってからの月数の情報を更に含む。ユーザ情報は、ケアマネージャによる契約の期間の最小値、最大値及び平均値を更に含む。ユーザ情報は、営業者(事業者)がケアマネージャに対して営業を開始してからのケアマネージャによる契約の期間の合計、及び、営業者(事業者)がケアマネージャに対して営業を開始してからのケアマネージャによる契約の金額の合計を更に含む。
複数の営業情報は、複数のケアマネージャの各々における商材(介護用品)の使用状況の情報を含む。複数のケアマネージャの各々における商材の使用状況の情報とは、例えば、上述した、ケアマネージャによる契約の商材ごとの件数、ケアマネージャによる契約が1件以上継続している期間の長さ、ケアマネージャによる契約でレンタルしている商材の種類の数等である。
営業支援システム1は、モデル生成部3を更に備えている。モデル生成部3は、複数のケアマネージャの複数の契約成立確率を推定するための推定モデルを、取得部2が取得した複数の営業情報に基づいて生成する。モデル生成部3が生成する推定モデルは、例えば、回帰分析により生成される回帰式、決定木分析により生成される決定木、又は、ディープラーニングによる学習により生成される学習済みニューラルネットワークである。
モデル生成部3は、推定部4が各ケアマネージャの契約成立確率を推定する度に推定モデルを生成する必要はない。モデル生成部3は、推定部4が契約成立確率を推定するタイミングと関係ないタイミングに推定モデルを生成してもよい。
また、モデル生成部3は、複数の推定モデルを生成してもよい。例えば、ある月(以下、対象月と称す)の契約成立確率を推定する場合、モデル生成部3は、対象月の前々月までの営業情報に基づいて複数の推定モデルを生成する。推定部4は、複数の推定モデルをそれぞれ用いて、対象月の前月の契約成立確率を推定する。各推定モデルを用いて推定された契約成立確率は、対象月の前月の契約成立確率の実績値と比較される。対象月の前月の契約成立確率の実績値は、取得部2によりデータベース100から取得され、推定部4へ出力される。推定部4は、複数の推定モデルのうち、実績値との差が最も小さい契約成立確率を推定できた推定モデルを、対象月の契約成立確率の推定に用いる。
推定部4は、取得部2が取得した複数の営業情報と、モデル生成部3が生成した推定モデルとを用いて、複数のケアマネージャの複数の契約成立確率を推定する。より詳細には、推定部4には、取得部2から各ケアマネージャに関する営業情報が入力される。推定部4は、営業情報を推定モデルに当てはめる。推定モデルは、当てはめられた営業情報に応じて、複数のケアマネージャの各々の契約成立確率を示す情報を出力する。
推定部4は、例えば、次のような基準により、各ケアマネージャの契約成立確率を推定する。
推定部4は、ケアマネージャによる契約の現在の件数、ケアマネージャによる契約の現在の合計金額、ケアマネージャが担当するエンドユーザの人数、及び、ケアマネージャによる契約でレンタルしている商材の種類の数が多いほど、契約成立確率が高いと推定する。推定部4は、ケアマネージャが担当するエンドユーザが営業者(事業者)と契約してからの経過月数が短いほど、このエンドユーザとの契約が成立する確率が低く、ケアマネージャの契約成立確率が低いと推定する。推定部4は、ケアマネージャによる契約の件数の前月以前からの増加数、及び、ケアマネージャによる契約の合計金額の前月以前からの増加額が大きいほど、契約成立確率が低いと推定する。
また、ケアマネージャが担当するエンドユーザの人数が少ないほど、このケアマネージャが新たなエンドユーザを担当する可能性が高いと考えられる。したがって、推定モデルの内容によっては、推定部4は、ケアマネージャが担当するエンドユーザの人数が少ないほど契約成立確率が高いと推定することもある。あるいは、推定モデルの内容によっては、ケアマネージャが担当するエンドユーザの人数の増加に応じて、契約成立確率が増加したり減少したり一定に推移したりすることもある。ケアマネージャが担当するエンドユーザの人数以外の条件についても、契約成立確率との関係は、推定モデルの内容によって異なり得る。
推定部4は、ケアマネージャが担当するエンドユーザの年齢(又は年齢層)と要介護度(又は要支援度)とこのエンドユーザが利用している介護用品の種類との関係から、このエンドユーザとの契約が成立する確率を推定する。例えば、エンドユーザの年齢(又は年齢層)が高い割に、このエンドユーザの要介護度が低い場合、このエンドユーザの要介護度が上がってこのエンドユーザが別の介護用品を必要とするようになる確率が比較的高い。したがって、推定部4は、このエンドユーザとの契約が成立する確率が比較的高く、ケアマネージャの契約成立確率が比較的高いと推定する。また、エンドユーザの年齢(又は年齢層)が高い割に、このエンドユーザが利用する介護用品が対象とする要介護度が低い場合、このエンドユーザの要介護度が上がってこのエンドユーザが別の介護用品を必要とするようになる確率が比較的高いので、推定部4は、このエンドユーザとの契約が成立する確率が比較的高く、ケアマネージャの契約成立確率が比較的高いと推定する。また、エンドユーザの要介護度が高い割に、このエンドユーザが利用する介護用品が対象とする要介護度が低い場合、このエンドユーザが別の介護用品を必要とするようになる確率が比較的高いので、推定部4は、このエンドユーザとの契約が成立する確率が比較的高く、ケアマネージャの契約成立確率が比較的高いと推定する。
生成部5は、営業先リストを生成する。営業先リストには、推定部4が推定した複数の契約成立確率が昇順又は降順となるように複数のケアマネージャ(ケアマネージャの氏名)が並べられている。本実施形態では、生成部5は、複数の契約成立確率が降順になるように複数のケアマネージャが並べられた営業先リストを生成する。ここで、生成部5は、複数のケアマネージャのうち互いに同じ事業所に属するケアマネージャ同士が連続して並べられるように、営業先リストを生成する。生成部5は、例えば、表2に示す営業先リストを生成する。
Figure 0007145461000002
複数のケアマネージャC1~C8のうち、推定部4が推定した契約成立確率が最も高いケアマネージャC3が、表2の上から1番目の欄に配置される。ケアマネージャC3を除いた残りの複数のケアマネージャC1、C2、C4~C8のうち、推定部4が推定した契約成立確率が2番目に高いケアマネージャはケアマネージャC8である。しかし、同じ事業所B1に属するケアマネージャC3~C5に対しては、営業者(営業担当者)は、まとめて営業を行うことが効率的である。そのため、営業先リストには、ケアマネージャC3~C5が連続して並べられている方が良い。そこで、ケアマネージャC3の次(下)の欄には、事業所B1においてケアマネージャC3の次に契約成立確率が高いケアマネージャC5が配置され、ケアマネージャC5の次の欄には、事業所B1においてケアマネージャC5の次に契約成立確率が高いケアマネージャC4が配置される。
ここで、事業所B1に属するケアマネージャC3~C5がそれぞれ表2に配置されたので、次に、事業所B1に属さないケアマネージャが配置される。事業所B1に属さないケアマネージャC1、C2、C6~C8のうち、契約成立確率が最も高いケアマネージャC8が、ケアマネージャC4の次の欄に配置される。ケアマネージャC8が属する事業所B2には、配置が未決定のケアマネージャC1、C2、C6、C7が属していない。したがって、ケアマネージャC8の次の欄には、ケアマネージャC1、C2、C6、C7のうち契約成立確率が最も高いケアマネージャC7が配置される。
ケアマネージャC7の次の欄には、ケアマネージャC7が属する事業所B3においてケアマネージャC7の次に契約成立確率が高いケアマネージャC6が配置される。
ここで、事業所B3に属するケアマネージャC6、C7がそれぞれ表2に配置されたので、ケアマネージャC6の次の欄には、配置が未決定のケアマネージャC1、C2のうち契約成立確率が最も高いケアマネージャC1が配置される。
ケアマネージャC1の次の欄には、ケアマネージャC1が属する事業所B4においてケアマネージャC1の次に契約成立確率が高いケアマネージャC2が配置される。
このようにして、複数のケアマネージャC1~C8が全員、表2に配置される。さらに、複数のケアマネージャC1~C8が複数(表2では2人)の営業担当者(担当A1、A2)に割り当てられる。例えば、1つの事業所に属する複数のケアマネージャはそれぞれ、同じ営業担当者に割り当てられる。さらに、各営業担当者に割り当てられたケアマネージャの人数の最大人数と最小人数との差が最小となるように、複数のケアマネージャC1~C8が割り当てられる。表2では、事業所B1に属するケアマネージャC3~C5と、事業所B2に属するケアマネージャC8とが、担当A1に割り当てられ、残りのケアマネージャが担当A2に割り当てられている。
実際には、営業先リストは、表3、4に示すように、営業担当者ごとに生成される。
Figure 0007145461000003
Figure 0007145461000004
つまり、生成部5は、表3と、表4とを生成する。表3は、複数のケアマネージャC1~C8のうち担当A1に割り当てられたケアマネージャC3~C5、C8のみが配置された営業先リストである。表4は、複数のケアマネージャC1~C8のうち担当A2に割り当てられたケアマネージャC1、C2、C6、C7のみが配置された営業先リストである。
出力部6は、生成部5が生成した営業先リストを出力する。出力部6は、例えば、ディスプレイを含む。出力部6は、営業先リストを表形式でディスプレイに表示する。ディスプレイは、例えば、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ端末又は携帯端末のディスプレイである。携帯端末とは、タブレット型端末、スマートフォン又はPDA(Personal Digital Assistant)等である。出力部6は、ディスプレイを含む構成に限定されず、例えば、プリンタを含み、営業先リストを印刷してもよい。あるいは、出力部6は、例えば、スピーカを含み、営業先リストを音声により出力してもよい。
営業支援システム1は、操作部7を更に備えている。操作部7は、例えば、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ端末である。操作部7は、操作部7に複数の営業情報を入力するための操作を受け付ける。営業者は、例えば、所定期間(例えば、1か月)ごとに、操作部7に複数の営業情報を入力する。操作部7に入力された複数の営業情報は、サーバ10に送信され、データベース100に蓄積される。このように、データベース100に複数の営業情報を追加することで、推定部4による推定精度を更に高めることができる。
図2に示すように、本開示における営業支援方法は、取得ステップS1と、推定ステップS2と、生成ステップS3と、出力ステップS4と、を備える。取得ステップS1では、複数の営業先(例えば、ケアマネージャ)に関する複数の営業情報を取得する。推定ステップS2では、取得ステップS1において取得した複数の営業情報に基づいて、複数の営業先に一対一で対応する複数の評価値(例えば、契約成立確率)を推定する。複数の評価値の各々は、複数の営業先のうち対応する営業先の契約の成否に関する値である。生成ステップS3では、営業先リストを生成する。営業先リストには、推定ステップS2において推定した複数の評価値が昇順又は降順となるように複数の営業先が並べられる。出力ステップS4では、生成ステップS3において生成した営業先リストを出力する。
本開示における営業支援システム1及び営業支援方法の実行主体は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、1又は複数のコンピュータを有している。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における営業支援システム1及び営業支援方法の実行主体としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されていてもよいが、電気通信回線を通じて提供されてもよいし、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ(磁気ディスク)等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路(IC)又は大規模集積回路(LSI)を含む1乃至複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、1つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、1つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。
本開示における営業支援システム1によれば、複数のケアマネージャへ営業を行う営業者は、複数のケアマネージャに対して営業活動をする順を営業先リストに並べられた順を参考にして決めることができるので、営業者にとっての利便性が向上する。また、営業者は、複数のケアマネージャのうち、営業者による営業活動をより必要としているケアマネージャから順に営業活動をすることができるので、複数のケアマネージャのニーズに応えられる可能性が高まる。
(変形例)
次に、実施形態の変形例を列挙する。以下の変形例は、適宜組み合わせて実現されてもよい。
生成部5は、営業先リストを、複数のケアマネージャの複数の契約成立確率と、複数のケアマネージャの各々の所在地間を移動する場合に要する移動時間及び移動費用のうち少なくとも一方と、に基づいて生成してもよい。つまり、営業先リストにおける複数のケアマネージャの並び順が、複数の契約成立確率と、移動時間及び移動費用のうち少なくとも一方とに基づいて決定されてもよい。例えば、生成部5は、複数の契約成立確率に基づいて複数のケアマネージャの並び順を暫定的に決定した後、移動時間に基づく次のような処理により複数のケアマネージャの並び順を変更し、変更を反映した営業先リストを生成する。生成部5は、例えば、複数の契約成立確率に基づいて複数のケアマネージャの並び順を上記の表2のように暫定的に決定する。暫定的に決定された並び順において、あるケアマネージャが属する第1の事業所(例えば、表2の事業所B1)から、当該事業所の次に並ぶ第2の事業所(例えば、表2の事業所B2)への移動時間が、予め決められた閾値以上になる場合がある。この場合であって、さらに、第1の事業所から、第2の事業所の次に並ぶ第3の事業所(例えば、表2の事業所B3)への移動時間が、第1の事業所から第2の事業所への移動時間未満である場合がある。すると、生成部5は、第3の事業所を、第1の事業所と第2の事業所との間へ並べ替える。生成部5は、移動時間に基づく処理と同様にして、移動費用に基づいて営業先リストを生成してもよい。
また、生成部5は、例えば、第1の事業所と第2の事業所との間の移動経路上から所定の距離以内の範囲に、営業先リストに記載された別の事業所が存在する場合に、上記別の事業所を第1の事業所と第2の事業所との間へ並べ替えてもよい。
移動時間及び移動費用の情報は、例えば、データベース100に含まれており、取得部2で取得されて生成部5へ出力される。
また、生成部5が生成する営業先リストにおいて、複数のケアマネージャは、ケアマネージャ1人1人の契約成立確率に基づいて並べられていることに限定されない。例えば、下記の表5に示すように、営業先リストにおいて、複数の事業所が、各事業所に属する1又は複数のケアマネージャの契約成立確率の平均値に基づいて並べられてもよい。
Figure 0007145461000005
複数の事業所B1~B4において、事業所に属する1又は複数のケアマネージャの契約成立確率の平均値が高い順に、事業所B2、B1、B3、B4である。複数の事業所B1~B4は、事業所に属する1又は複数のケアマネージャの契約成立確率の平均値が高い事業所ほど、表5の上の欄に配置される。さらに、各事業所において、契約成立確率が高いケアマネージャほど、表5の上の欄に配置される。
なお、複数の事業所B1~B4は、事業所に属する1又は複数のケアマネージャの契約成立確率の平均値が低い事業所ほど、表5の上の欄に配置されてもよい。さらに、各事業所において、契約成立確率が低いケアマネージャほど、表5の上の欄に配置されてもよい。
また、下記の表6に示すように、生成部5が生成する営業先リストにおいて、複数の事業所が、各事業所に属する1又は複数のケアマネージャの契約成立確率の和に基づいて並べられてもよい。
Figure 0007145461000006
複数の事業所B1~B4において、事業所に属する1又は複数のケアマネージャの契約成立確率の和が大きい順に、事業所B1、B3、B4、B2である。複数の事業所B1~B4は、事業所に属する1又は複数のケアマネージャの契約成立確率の和が大きい事業所ほど、表6の上の欄に配置される。さらに、各事業所において、契約成立確率が高いケアマネージャほど、表6の上の欄に配置される。
なお、複数の事業所B1~B4は、事業所に属する1又は複数のケアマネージャの契約成立確率の和が小さい事業所ほど、表6の上の欄に配置されてもよい。さらに、各事業所において、契約成立確率が低いケアマネージャほど、表6の上の欄に配置されてもよい。
また、推定部4が各ケアマネージャの契約成立確率を推定するための営業情報は、実施形態に挙げた情報に限定されない。例えば、営業情報は、契約成立確率が推定される対象であるケアマネージャとは別のケアマネージャに関する情報を含んでいてもよい。上記別のケアマネージャは、契約成立確率が推定される対象であるケアマネージャの属性と類似した属性を有するケアマネージャであってもよい。ケアマネージャの属性が類似するとは、例えば、ケアマネージャが属する事業所が同じであること、又は、ケアマネージャが属する事業所の規模が同程度あるいは立地条件が類似することである。また、ケアマネージャの属性が類似するとは、ケアマネージャが有資格者として登録してからの経過年月が同程度であること、ケアマネージャが事業所に属してからの経過年月が同程度であること及び、営業者(事業者)がケアマネージャに対して最初に営業活動を行ってからの経過年月が同程度であることも含む。
契約成立確率が推定される対象であるケアマネージャに対する過去の営業実績の情報が、データベース100に無い場合がある。このような場合に、推定部4は、契約成立確率が推定される対象であるケアマネージャの属性と類似した属性を有するケアマネージャの過去の営業実績の情報を営業情報として用いて、契約成立確率を推定してもよい。例えば、ある事業所(以下、対象事業所と称す)に、データベース100に登録されていないケアマネージャがいて、推定部4は、このケアマネージャの契約成立確率を推定しようとしているとする。データベース100には、各ケアマネージャが対象事業所に属してからの経過月数ごとの契約成立確率のデータが蓄積されている。推定部4は、契約成立確率が推定される対象のケアマネージャが対象事業所に属してからの経過月数と近い経過月数のときの契約成立確率のデータを、取得部2を介してデータベース100から取得し、営業情報として用いる。例えば、推定部4は、取得した契約成立確率の平均値が、契約成立確率が推定される対象のケアマネージャの契約成立確率であると推定する。
また、推定部4は、対象事業所に属するケアマネージャの契約成立確率のデータに加えて、別の事業所に属するケアマネージャの契約成立確率のデータを営業情報として用いてもよい。あるいは、推定部4は、対象事業所に属するケアマネージャの契約成立確率のデータに代えて、別の事業所に属するケアマネージャの契約成立確率のデータを営業情報として用いてもよい。
また、推定部4は、ケアマネージャごとの契約成立確率を推定するのではなく、事業所ごとの契約成立確率を推定してもよい。さらに、生成部5は、推定部4が推定した複数の契約成立確率が昇順又は降順となるように複数の事業所が並べられた営業先リストを生成してもよい。
また、生成部5が生成する営業先リストには、複数のケアマネージャの各々の氏名に代えて、氏名以外の、複数のケアマネージャの各々を識別可能な情報(顧客番号及びケアマネージャの所属等)が並べられていてもよい。
また、営業支援システム1において、モデル生成部3を省略してもよい。推定部4は、営業支援システム1の外部の構成により事前に生成された推定モデルを用いて契約成立確率を推定してもよい。
また、推定部4が推定する契約の成否に関する評価値は、契約成立確率に限定されない。契約の成否に関する評価値は、例えば、契約が不成立となる確率(以下、契約不成立確率と称す)であってもよい。あるいは、契約の成否に関する評価値は、例えば、複数の営業先の契約成立確率の平均値からの契約成立確率の偏りの度合い(偏差値)、又は、複数の営業先の契約不成立確率の平均値からの契約不成立確率の偏りの度合い(偏差値)であってもよい。推定部4は、契約成立確率に代えてこれらを推定してもよいし、契約成立確率に加えてこれらを推定してもよい。
(まとめ)
以上説明した実施形態等から、以下の態様が開示されている。第1の態様に係る営業支援システム1は、取得部2と、推定部4と、を備える。取得部2は、複数の営業先(例えば、ケアマネージャ又は事業所)に関する複数の営業情報を取得する。推定部4は、取得部2が取得した複数の営業情報に基づいて、複数の評価値(例えば、契約成立確率)を推定する。複数の評価値は、複数の営業先に一対一で対応する。複数の評価値の各々は、複数の営業先のうち対応する営業先の契約の成否に関する値である。営業支援システム1は、生成部5と、出力部6と、を更に備える。生成部5は、営業先リストを生成する。営業先リストには、推定部4が推定した複数の評価値が昇順又は降順となるように複数の営業先が並べられる。出力部6は、生成部5が生成した営業先リストを出力する。
上記の構成によれば、出力部6は、契約の成否に関する複数の評価値が昇順又は降順となるように複数の営業先が並べられた営業先リストを出力する。したがって、複数の営業先へ営業をする者は、複数の営業先に対して営業活動をする順を、営業先リストに並べられた順を参考にして決めることができるので、営業をする者にとっての利便性が向上する。
また、第2の態様に係る営業支援システム1では、第1の態様において、取得部2は、複数の営業先としての複数の人(例えば、ケアマネージャ)に関する複数の営業情報を取得する。推定部4は、取得部2が取得した複数の営業情報に基づいて、複数の人に一対一で対応する複数の評価値(例えば、契約成立確率)を推定する。複数の評価値の各々は、複数の人のうち対応する人の契約の成否に関する値である。生成部5は、推定部4が推定した複数の評価値が昇順又は降順となるように複数の人が並べられた営業先リストを生成する。
上記の構成によれば、営業をする者は、営業先リストから、人ごとの評価値に関する情報(例えば、ある人の評価値が別の人の評価値と比較して大きいか小さいかの情報)を得ることができる。
また、第3の態様に係る営業支援システム1では、第2の態様において、複数の人(例えば、ケアマネージャ)の各々は、複数の事業所のうち少なくとも1つに属する。生成部5は、複数の人に関して、複数の事業所のうち互いに同じ事業所に属する人同士が連続して並べられるように、営業先リストを生成する。
上記の構成によれば、営業をする者が、複数の人のうち互いに同じ事業所に属する人に対してまとめて営業活動を行う場合に、営業をする者にとっての利便性が向上する。
また、第4の態様に係る営業支援システム1では、第2又は3の態様において、複数の人(例えば、ケアマネージャ)の各々は、複数の事業所のうち少なくとも1つに属する。複数の営業情報は、複数の事業所に関する情報を含む。
上記の構成によれば、複数の営業情報が複数の人に関する情報のみを含む場合と比較して、推定部4は、複数の評価値(例えば、契約成立確率)をより精度良く推定できる。
また、第5の態様に係る営業支援システム1では、第1~4の態様のいずれか1つにおいて、複数の営業情報は、過去の営業での複数の営業先との契約に関する情報を含む。
上記の構成によれば、推定部4は、複数の営業情報に基づいて複数の評価値(例えば、契約成立確率)をより精度良く推定できる。
また、第6の態様に係る営業支援システム1は、第1~5の態様のいずれか1つにおいて、商材の営業支援に用いられる。商材はレンタル商材である。
上記の構成によれば、営業支援システム1は、レンタル商材の営業支援に用いられる。レンタル商材をレンタルする契約は継続的な契約なので、営業をする者は、複数の営業先(例えば、ケアマネージャ又は事業所)に関する複数の営業情報を集めやすい。したがって、複数の営業情報に基づいて推定される複数の評価値(例えば、契約成立確率)の推定精度を高められる可能性がある。
また、第7の態様に係る営業支援システム1は、第1~6の態様のいずれか1つにおいて、モデル生成部3を更に備える。モデル生成部3は、複数の評価値(例えば、契約成立確率)を推定するための推定モデルを、取得部2が取得した複数の営業情報に基づいて生成する。推定部4は、取得部2が取得した複数の営業情報と、モデル生成部3が生成した推定モデルとを用いて、複数の評価値を推定する。
上記の構成によれば、モデル生成部3は、複数の評価値の推定に実際に用いられる複数の営業情報に基づいて推定モデルを生成し、推定部4は、推定モデルを用いて複数の評価値を推定する。したがって、推定部4による複数の評価値の推定精度を高めることができる。
また、第8の態様に係る営業支援システム1では、第1~7の態様のいずれか1つにおいて、生成部5は、営業先リストを、複数の評価値(例えば、契約成立確率)と、複数の営業先(例えば、ケアマネージャ又は事業所)の各々の所在地間を移動する場合に要する移動時間及び移動費用のうち少なくとも一方と、に基づいて生成する。
上記の構成によれば、営業をする者は、営業先リストを参考にすることで、複数の営業先を訪問する際の移動時間及び移動費用のうち少なくとも一方を低減できる。
また、第9の態様に係る営業支援システム1では、第1~8の態様のいずれか1つにおいて、複数の営業情報は、複数の営業先の各々における商材の使用状況の情報を含む。
上記の構成によれば、推定部4は、複数の営業情報に基づいて複数の評価値(例えば、契約成立確率)をより精度良く推定できる。
また、第10の態様に係る営業支援システム1では、第1~9の態様のいずれか1つにおいて、複数の営業先(例えば、ケアマネージャ又は事業所)は、商材の営業をする者と商材のエンドユーザとの間を仲介する。複数の営業情報は、エンドユーザに関するユーザ情報を含む。ユーザ情報は、複数の営業先のうち、営業をする者とエンドユーザとの間の仲介を担当する営業先に対応付けられた情報である。
上記の構成によれば、推定部4は、複数の営業情報に基づいて複数の評価値(例えば、契約成立確率)をより精度良く推定できる。
第1の態様以外の構成については、営業支援システム1に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。
また、第11の態様に係る営業支援方法は、取得ステップS1と、推定ステップS2と、を備える。取得ステップS1では、複数の営業先(例えば、ケアマネージャ又は事業所)に関する複数の営業情報を取得する。推定ステップS2では、取得ステップS1において取得した複数の営業情報に基づいて、複数の評価値(例えば、契約成立確率)を推定する。複数の評価値は、複数の営業先に一対一で対応する。複数の評価値の各々は、複数の営業先のうち対応する営業先の契約の成否に関する値である。営業支援方法は、生成ステップS3と、出力ステップS4と、を更に備える。生成ステップS3では、営業先リストを生成する。営業先リストには、推定ステップS2において推定した複数の評価値が昇順又は降順となるように複数の営業先が並べられる。出力ステップS4では、生成ステップS3において生成した営業先リストを出力する。
上記の構成によれば、複数の営業先へ営業をする者は、複数の営業先に対して営業活動をする順を、営業先リストに並べられた順を参考にして決めることができるので、営業をする者にとっての利便性が向上する。
また、第12の態様に係るプログラムは、営業支援方法をコンピュータシステムに実行させる。
上記の構成によれば、複数の営業先へ営業をする者は、複数の営業先に対して営業活動をする順を、営業先リストに並べられた順を参考にして決めることができるので、営業をする者にとっての利便性が向上する。
1 営業支援システム
2 取得部
3 モデル生成部
4 推定部
5 生成部
6 出力部

Claims (10)

  1. 営業支援システムであって、
    複数の営業先に関する複数の営業情報を取得する取得部と、
    前記取得部が取得した前記複数の営業情報に基づいて、前記複数の営業先に一対一で対応する複数の評価値を推定する推定部と、を備え、
    前記複数の評価値の各々は、前記複数の営業先のうち対応する営業先の契約の成否に関する値であり、
    前記営業支援システムは、
    記複数の営業先が並べられた営業先リストを生成する生成部と、
    前記生成部が生成した前記営業先リストを出力する出力部と、を更に備え
    前記取得部は、前記複数の営業先としての複数の人に関する前記複数の営業情報を取得し、
    前記推定部は、前記取得部が取得した前記複数の営業情報に基づいて、前記複数の人に一対一で対応する前記複数の評価値を推定し、
    前記複数の評価値の各々は、前記複数の人のうち対応する人の契約の成否に関する値であり、
    前記複数の人の各々は、複数の事業所のうち少なくとも1つに属し、
    前記生成部は、前記複数の人に関して、前記複数の事業所のうち互いに同じ事業所に属する人同士が連続して並べられ、かつ、同じ事業所に属する人同士で前記評価値が昇順又は降順になるように、前記営業先リストを生成する、
    営業支援システム。
  2. 前記複数の人の各々は、複数の事業所のうち少なくとも1つに属し、
    前記複数の営業情報は、前記複数の事業所に関する情報を含む、
    請求項1に記載の営業支援システム。
  3. 前記複数の営業情報は、過去の営業での前記複数の営業先との契約に関する情報を含む、
    請求項1又は2に記載の営業支援システム。
  4. 商材の営業支援に用いられ、
    前記商材はレンタル商材である、
    請求項1~3のいずれか一項に記載の営業支援システム。
  5. 前記複数の評価値を推定するための推定モデルを、前記取得部が取得した前記複数の営業情報に基づいて生成するモデル生成部を更に備え、
    前記推定部は、前記取得部が取得した前記複数の営業情報と、前記モデル生成部が生成した前記推定モデルとを用いて、前記複数の評価値を推定する、
    請求項1~4のいずれか一項に記載の営業支援システム。
  6. 前記生成部は、前記営業先リストを、前記複数の評価値と、前記複数の営業先の各々の所在地間を移動する場合に要する移動時間及び移動費用のうち少なくとも一方と、に基づいて生成する、
    請求項1~5のいずれか一項に記載の営業支援システム。
  7. 前記複数の営業情報は、前記複数の営業先の各々における商材の使用状況の情報を含む、
    請求項1~6のいずれか一項に記載の営業支援システム。
  8. 前記複数の営業先は、商材の営業をする者と前記商材のエンドユーザとの間を仲介し、
    前記複数の営業情報は、前記エンドユーザに関するユーザ情報を含み、
    前記ユーザ情報は、前記複数の営業先のうち、前記営業をする者と前記エンドユーザとの間の仲介を担当する営業先に対応付けられた情報である、
    請求項1~7のいずれか一項に記載の営業支援システム。
  9. コンピュータシステムにより実行される営業支援方法であって、
    複数の営業先に関する複数の営業情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにおいて取得した前記複数の営業情報に基づいて、前記複数の営業先に一対一で対応する複数の評価値を推定する推定ステップと、を備え、
    前記複数の評価値の各々は、前記複数の営業先のうち対応する営業先の契約の成否に関する値であり、
    前記営業支援方法は、
    前記複数の営業先が並べられた営業先リストを生成する生成ステップと、
    前記生成ステップにおいて生成した前記営業先リストを出力する出力ステップと、を更に備え、
    前記取得ステップでは、前記複数の営業先としての複数の人に関する前記複数の営業情報を取得し、
    前記推定ステップでは、前記取得ステップにおいて取得した前記複数の営業情報に基づいて、前記複数の人に一対一で対応する前記複数の評価値を推定し、
    前記複数の評価値の各々は、前記複数の人のうち対応する人の契約の成否に関する値であり、
    前記複数の人の各々は、複数の事業所のうち少なくとも1つに属し、
    前記生成ステップでは、前記複数の人に関して、前記複数の事業所のうち互いに同じ事業所に属する人同士が連続して並べられ、かつ、同じ事業所に属する人同士で前記評価値が昇順又は降順になるように、前記営業先リストを生成する、
    営業支援方法。
  10. 請求項9記載の営業支援方法を前記コンピュータシステムに実行させるための、
    プログラム。
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