JP2003345971A - Business operation presenting method and business operation presenting program - Google Patents

Business operation presenting method and business operation presenting program

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JP2003345971A
JP2003345971A JP2002157229A JP2002157229A JP2003345971A JP 2003345971 A JP2003345971 A JP 2003345971A JP 2002157229 A JP2002157229 A JP 2002157229A JP 2002157229 A JP2002157229 A JP 2002157229A JP 2003345971 A JP2003345971 A JP 2003345971A
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JP
Japan
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customer
action
program
sales
cpu
Prior art date
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Application number
JP2002157229A
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Japanese (ja)
Inventor
Hideki Omoto
秀樹 大本
Chizuko Emura
千鶴子 江村
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Publication date
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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for creating an action program of the highest certainty to a customer to such an extent that its cost does not exceed its profit. <P>SOLUTION: Each customer is managed based on customer data including attribute information and channel admission information. A case DB (database) 18 stores case data which are customer data on customers about whom business operation is terminated and which also includes records on commodity sales. A CPU (central processing unit) 10 extracts K-pieces of case data approaching the attribute information and the admission information on a target customer from the DB 18, extracts each group of successful examples of commodities sold by each action from the case data, calculates the ratio of the number of successful examples to K as sales certainty for each group of the successful examples, and creates an action program. Thereafter, the CPU 10 employs an action program in which its cost falls below its profit and the sales certainty is maximized. Otherwise, channels of high cost are removed from channel admission on the customer and the processing is redone. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、金融商品等の商品
を販売(契約を締結)する者が顧客から商品の問合せを
受けた時に、その顧客の属性に適した効果的な営業活動
指針を自動的に選択して営業担当者に提示するための営
業活動提示方法に、関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an effective sales activity guideline suitable for the attributes of a customer who sells a product such as a financial product (concludes a contract) when the customer receives an inquiry about the product. The present invention relates to a sales activity presentation method for automatically selecting and presenting it to a sales representative.

【0002】[0002]

【従来の技術】例えば、生命保険や火災保険等の金融商
品は、保険会社等の金融機関の窓口にて一見の客によっ
て指名購入されることは稀であり、多くの場合、その商
品に興味を持った客が金融機関に問い合わせをして来た
時に、その金融機関の営業担当者がその客の連絡先を教
えてもらい(若しくは、その客がその金融機関のウェブ
ページにアクセスしてきた時に、その客の連絡先を入力
してもらい)、後日、営業担当者が、当該連絡先に基づ
いて、その客に対して資料送付,訪問説明,電話や電子
メールでの連絡等の営業活動を繰り返すことによって、
やっと購入(加入契約締結)してもらえるものである。
2. Description of the Related Art For example, financial products such as life insurance and fire insurance are rarely designated and purchased by seeming customers at the counter of a financial institution such as an insurance company. When a customer with a customer contacts a financial institution, the sales representative of the financial institution asks for the customer's contact information (or when the customer visits the financial institution's web page). , And enter the contact information of the customer), and at a later date, the sales representative will perform business activities such as sending materials, explaining visits, and contacting the customer by telephone or e-mail based on the contact information. By repeating
At last, you can purchase (conclude a contract).

【0003】このように、この種の商品を販売するに
は、1又は複数回の営業活動をしなければならない。そ
して、個々の営業活動は、夫々、コストを要するので、
効率の悪い営業活動はできるだけ避けなければならな
い。但し、どのような営業活動が効率的かどうかは、個
々の客毎に異なり、一定ではない。
As described above, in order to sell this kind of product, one or more sales activities must be performed. And since each sales activity requires a cost,
Inefficient business activities should be avoided as much as possible. However, what kind of sales activities are efficient differs for each customer and is not constant.

【0004】従って、営業担当者は、各客毎に、最も効
率が良い(即ち、最も確実に販売に結びつけられる)ア
クションプログラム(即ち、1又は複数回の営業活動の
チャネル,内容,タイミングの組合せ)を、その顧客の
属性(住所,性別,年齢,家族構成,等)を参照しつ
つ、自らの経験に基づいて、選択する必要がある。
[0004] Therefore, the sales representative must provide the most efficient (ie, most reliably linked to sales) action program (ie, the combination of channels, content, and timing of one or more sales activities) for each customer. ) Needs to be selected based on one's own experience while referring to the attributes (address, gender, age, family structure, etc.) of the customer.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな営業活動選択のやり方は、個々の営業担当者の個人
的経験やスキルに負うところが大きい。そのため、未経
験や経験が足りない営業担当者は、営業活動のやり方次
第では1回の有効な営業活動のみでも商品販売可能な客
に対して、不効率な営業活動を繰り返したり、複数回の
アプローチが必要な客に対して、不適切な営業活動を実
行した結果として商品販売を失敗したり、商品販売によ
って期待される収益を上回るコストが掛かる種類の営業
活動をしてしまうことがあり、その結果として、その金
融機関全体の利益に貢献できないことが多い。このよう
な未経験や経験の足りない営業担当者に経験を積ませ
て、その金融機関全体の収益を維持し、更には、向上さ
せるためには、多くの費用と時間とが必要であった。
However, such a method of selecting a sales activity largely depends on the personal experience and skills of each salesperson. For this reason, inexperienced or inexperienced salespeople may repeat inefficient sales activities or conduct multiple approaches to customers who can sell products with only one effective sales activity, depending on the way of sales activities. May fail to sell products as a result of performing inappropriate sales activities for customers who need them, or conduct sales activities of a type that costs more than expected revenue from product sales. As a result, they often cannot contribute to the interests of the financial institution as a whole. It would take a lot of money and time to gain experience with such inexperienced or inexperienced salespeople to maintain and further improve the financial institution's overall profits.

【0006】本発明は、このような問題点に鑑みてなさ
れたものであり、その課題は、営業対象契約の締結によ
って期待できる収益をそのコストが超えない範囲におい
て、営業対象顧客に対して最も確度の高いアクションプ
ログラム(即ち、1回又は複数回の営業活動のチャネ
ル,内容,タイミングの組合せ)をコンピュータを用い
て創成して、これを営業担当者に提示するための営業活
動提示方法,及び、このような営業活動提示方法をコン
ピュータに実行させるためのコンピュータプログラムで
ある営業活動提示プログラムの提供である。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and the problem is that the sales target customers can be most effectively provided that the cost does not exceed the profit expected from the conclusion of the sales target contract. A sales activity presentation method for creating a highly accurate action program (that is, a combination of channels, contents, and timings of one or more sales activities) using a computer, and presenting the same to a sales representative; and Another object of the present invention is to provide a business activity presentation program which is a computer program for causing a computer to execute such a business activity presentation method.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に案出された本発明の営業活動提示方法及び営業活動提
示プログラムによると、コンピュータの処理装置は、い
ずれかの顧客からその属性上方を取得した場合には、こ
れら属性情報に近似した事例データを、各顧客の属性情
報と営業活動情報とを含むデータベースから所定個数抽
出することによってN(但し、Nは任意の自然数)個の
アクションプログラムを創成する創成処理と、この創成
処理によって創成したN個のアクションプログラムの中
から、コストが収益を下回る一のアクションプログラム
を採用する採用処理とを実行する。そして、この採用処
理によって一のアクションプログラムが採用できなかっ
た場合には、処理装置は、その顧客についての条件を再
設定して、前記創成処理以降の処理を再実行する。この
ようにして最終的に前記採用処理によって採用された一
のアクションプログラムを、処理装置は、前記出力装置
から出力する。
According to the business activity presentation method and the business activity presentation program of the present invention devised to solve the above-mentioned problem, the computer processing device allows any one of the customers to send the information to the attribute thereof. When acquired, N (where N is an arbitrary natural number) of action programs are extracted by extracting a predetermined number of case data approximate to the attribute information from a database including the attribute information and the sales activity information of each customer. And an adoption process of adopting one of the N action programs created by the creation process that has a cost lower than the profit. If one action program cannot be adopted by the adoption process, the processing device resets the conditions for the customer and re-executes the processes after the creation process. In this way, the processing device outputs one action program finally adopted by the adoption process from the output device.

【0008】このように各処理が実行される本発明によ
ると、処理装置は、営業対象顧客の属性情報に近似した
所定個数の事例データを、過去の営業の記録である事例
データを蓄積した事例データベースから抽出する。そし
て、処理装置は、これら所定個数の実例データに基づい
て、N個のアクションプログラムを創成し、これらN個
のアクションプログラムの中から、コストが収益を下回
り、比率が最大であるアクションプログラムを採用す
る。但し、該当するアクションプログラムを採用できな
かった場合,即ち、各アクションプログラムのコストが
収益以上であった場合には、処理装置は、営業対象顧客
についての条件を再設定した上で、創成処理をやり直
す。従って、本発明によれば、営業対象契約の締結によ
って期待できる収益をそのコストが超えない範囲におい
て、営業対象顧客に対して最も確度の高いアクションプ
ログラムを創成して、営業担当者に提示することができ
る。
According to the present invention in which each process is executed as described above, the processing apparatus stores a predetermined number of case data approximate to the attribute information of the sales target customer into a case where the case data which is a record of past sales is stored. Extract from database. Then, the processing device creates N action programs based on the predetermined number of example data, and among the N action programs, adopts an action program whose cost is lower than profit and whose ratio is the maximum. I do. However, when the corresponding action program cannot be adopted, that is, when the cost of each action program is equal to or more than the profit, the processing device resets the conditions for the business target customer and starts the creation process. Start over. Therefore, according to the present invention, an action program with the highest probability is created for a sales target customer and presented to a sales representative within a range in which the cost does not exceed the profit expected from the conclusion of the sales target contract. Can be.

【0009】[0009]

【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて、本発明の
実施の形態を説明する。なお、下記実施形態は、本発明
による営業活動提示方法を、金融機関としての保険会社
における金融商品としての保険商品の販売(営業対象契
約としての保険加入契約の締結)のために適用したもの
である。なお、以下の説明において、「コンタクト」と
は、顧客から保険会社へのアクセス(問い合わせ,資料
請求等のために行われるウェブサイトへのアクセス,問
い合わせフォームのファックス送信,顧客窓口への電
話,営業所への来訪,等)をいい、「アクション」と
は、当該保険会社の営業担当者から顧客への営業活動
(カタログや見積書のような資料の送付,説明,挨拶等
のために行われる郵送,ファックス送信,電話,電子メ
ール送信,訪問等)をいう。さらに、「チャネル」とは
コンタクト又はアクションに用いられる手段又は媒体
(具体的には、ウェッブサイトアクセス,電話,ファッ
クス,電子メール,面会等)をいい、「タイミング」と
は、コンタクト又は前回アクションからの次のアクショ
ンまでの時間をいう。 (システム構成)図1は、上記営業活動提示方式を保険
会社において実施するために構築されるコンピュータネ
ットワークの概略構成を示すブロック図である。この図
1に示されるように、このコンピュータネットワーク
は、互いにインターネットNを介してデータ送受信が可
能な保険会社システム1及びユーザ端末2から、構成さ
れている。保険会社システム1は、通常、保険会社の本
社及び各営業所に夫々設置されている一台のホストコン
ピュータと複数台の端末とから構成されるが、ここで
は、説明を簡略化するために、その全ての機能を有する
一台のコンピュータであるとして、説明を行う。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following embodiment, the business activity presentation method according to the present invention is applied for the sale of insurance products as financial products (conclusion of an insurance contract as a business target contract) by an insurance company as a financial institution. is there. In the following description, “contact” means access from a customer to an insurance company (access to a website for inquiries, requesting materials, etc., fax transmission of an inquiry form, telephone call to customer service, sales Etc.), and “action” refers to sales activities (sales of materials such as catalogs and quotes, explanations, greetings, etc.) from the sales staff of the insurance company to customers. Mail, fax, telephone, e-mail, visit, etc.). Further, "channel" means the means or medium used for the contact or action (specifically, website access, telephone, fax, e-mail, visit, etc.), and "timing" means the time from the contact or the previous action. Means the time until the next action. (System Configuration) FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a computer network constructed for implementing the business activity presentation method in an insurance company. As shown in FIG. 1, the computer network includes an insurance company system 1 and a user terminal 2 which can transmit and receive data to and from each other via the Internet N. The insurance company system 1 is usually composed of one host computer and a plurality of terminals installed at the head office and each sales office of the insurance company, respectively. Here, in order to simplify the description, The description will be made assuming that the computer is one computer having all the functions.

【0010】ユーザ端末2は、図1においては1台のみ
しか図示されていないが、実際には、複数台存在する。
つまり、ユーザ端末2は、インターネットNに接続可能
であり且つウェブブラウズ機能を有する全てのコンピュ
ータを指している。
Although only one user terminal 2 is shown in FIG. 1, there are actually a plurality of user terminals.
That is, the user terminal 2 refers to all computers that can connect to the Internet N and have a web browsing function.

【0011】保険会社システム1は、バスによって互い
に接続されたCPU10,通信アダプタ11,RAM1
2,ハードディスク13,入力装置30及びディスプレ
イ31から、構成されている。これらのうち、CPU1
0は、この保険会社システム1全体の制御を行う中央処
理装置である。また、RAM12は、CPU10が各種
処理を実行するに際しての作業領域が展開される主記憶
装置である。また、通信アダプタ11は、インターネッ
トNが構築されている回線(場合によってはインターネ
ットバックボーン)とのインターフェースをなす出力装
置である。また、入力装置30は、CPU10に対して
各種データを入力するためのキーボード及びマウス等の
ポインティングデバイスである。また、ディスプレイ3
1は、CPU10によって生成された画面データに基づ
いて画像表示を行う表示装置である。
The insurance company system 1 comprises a CPU 10, a communication adapter 11, and a RAM 1 connected to each other by a bus.
2, a hard disk 13, an input device 30, and a display 31. Of these, CPU1
Reference numeral 0 denotes a central processing unit that controls the entire insurance company system 1. The RAM 12 is a main storage device in which a work area is expanded when the CPU 10 executes various processes. The communication adapter 11 is an output device that interfaces with a line on which the Internet N is established (in some cases, an Internet backbone). The input device 30 is a pointing device such as a keyboard and a mouse for inputting various data to the CPU 10. Display 3
Reference numeral 1 denotes a display device that displays an image based on screen data generated by the CPU 10.

【0012】ハードディスク13は、CPU20によっ
て読み出されて実行される各種プログラム及び各種デー
タを格納している記憶装置である。このハードディスク
13が格納しているデータには、ユーザ端末2上で実行
されている図示せぬブラウザプログラムに対して各種画
面を表示させるための図示せぬ画面データ(ハイパーテ
キスト)の他、後述する一時ファイル17,事例DB
(Data Base:データベース)18,コンタクトCIF
(Customer Information File:顧客情報ファイル)1
9,パーソナルDB20,一次判別パラメータテーブル
21,基準化テーブル22,クラスター中心テーブル2
3,クラスター別パラメータテーブル24,基準テーブ
ル25,ルールDB26,プロセス別チャネル別コスト
DB27,アクションプログラムジェネレータファイル
28及び商品DB29が、含まれている。また、ハード
ディスクが格納しているプログラムには、オペレーティ
ングシステム14の他、WWWサーバプログラム及び幾
つかのCGI(Common Gateway Interface)プログラム
又はJava(米国、その他の国における米国Sun Microsys
tems社の商標または登録商標)サーブレットから構成さ
れる顧客受付サーバプログラム15,及び、アクション
プログラム創成プログラム16が含まれている。
The hard disk 13 is a storage device for storing various programs and various data read and executed by the CPU 20. The data stored in the hard disk 13 includes screen data (hypertext) (not shown) for displaying various screens for a browser program (not shown) executed on the user terminal 2 and will be described later. Temporary file 17, case DB
(Data Base: database) 18, Contact CIF
(Customer Information File) 1
9, personal DB 20, primary discrimination parameter table 21, standardization table 22, cluster center table 2
3, a cluster-specific parameter table 24, a reference table 25, a rule DB 26, a process-specific channel cost DB 27, an action program generator file 28, and a product DB 29 are included. The programs stored in the hard disk include, besides the operating system 14, a WWW server program and some CGI (Common Gateway Interface) programs or Java (US Sun Microsys in the United States and other countries).
A customer reception server program 15 composed of a servlet (trademark or registered trademark of tems) and an action program creation program 16 are included.

【0013】以下、これら顧客受付サーバプログラム1
5及びアクションプログラム創成プログラム16によっ
てCPU10が実行する処理の内容を、上記した各デー
タ17〜29の内容,及び、CPU10が生成する画面
データに基づいてディスプレイ31上に表示される画面
の内容とともに、詳細に説明する。 <顧客受付サーバプログラムによる処理>図2は、顧客
受付サーバプログラム15に従ってCPU10が実行す
る処理を示すフローチャートである。この処理は、何れ
かのユーザ(潜在的顧客)が操作するユーザ端末2から
所定のURLを指定したHTTPリクエストメッセージ
を受信した場合に、実行される。
Hereinafter, these customer reception server programs 1
5 and the contents of the processing executed by the CPU 10 by the action program creation program 16 together with the contents of the data 17 to 29 described above and the contents of the screen displayed on the display 31 based on the screen data generated by the CPU 10, This will be described in detail. <Processing by Customer Reception Server Program> FIG. 2 is a flowchart showing processing executed by the CPU 10 according to the customer reception server program 15. This process is executed when an HTTP request message specifying a predetermined URL is received from the user terminal 2 operated by any user (potential customer).

【0014】この顧客受付サーバプログラム15による
処理がスタートして最初のS001では、CPU10
は、図11に示すような顧客属性情報入力画面を表示さ
せるためのHTMLデータを、リクエスト元のユーザ端
末2へ送信する。この顧客属性情報入力画面には、当該
保険会社が販売する多数の保険商品のうち当該ユーザ
(潜在的顧客)が資料請求をしようとする保険商品を選
択するためのリストボックス51,当該ユーザの氏名を
入力するためのテキストボックス52,性別を選択する
ためのオプションボタン53,生年月日を夫々選択する
ためのリストボックス群54,郵便番号を入力するため
のテキストボックス55,自宅住所を入力するためのテ
キストボックス56,自宅電話番号を入力するためのテ
キストボックス57,既婚か未婚かを選択するためのオ
プションボタン58,未婚である場合に結婚予定がある
か無いかを選択するためのオプションボタン59,当該
ユーザが自己へのアクションのチャネルとして使用を認
める一又は複数のチャネルを選択するためのラジオボタ
ン60,及び「OK」ボタン61が、含まれている。ま
た、この顧客属性情報入力画面を表示させるためのHT
MLデータには、ユーザ端末2においてこの顧客属性情
報入力画面中の「OK」ボタン61がクリックされた場
合に、各アイテム51〜60に設定された情報を顧客受
付サーバプログラム15へ送信させる設定が、組み込ま
れている。
In the first step S001 after the processing by the customer reception server program 15 starts, the CPU 10
Transmits HTML data for displaying the customer attribute information input screen as shown in FIG. 11 to the requesting user terminal 2. In the customer attribute information input screen, a list box 51 for selecting an insurance product for which the user (potential customer) intends to request data from among many insurance products sold by the insurance company, a name of the user, , An option button 53 for selecting gender, a list box group 54 for selecting a date of birth, a text box 55 for inputting a zip code, and a home address. Text box 56, a text box 57 for inputting a home telephone number, an option button 58 for selecting married or unmarried, and an option button 59 for selecting whether or not to be married if unmarried. , Select one or more channels that the user is authorized to use as a channel for action on himself Radio button 60, and "OK" button 61 of the eye, are included. HT for displaying the customer attribute information input screen
The ML data includes a setting for transmitting the information set in each of the items 51 to 60 to the customer reception server program 15 when the “OK” button 61 in the customer attribute information input screen is clicked on the user terminal 2. ,It has been incorporated.

【0015】次のS002では、CPU10は、S00
1にてHTMLデータを送信したユーザ端末2から、顧
客属性情報入力画面中の各アイテム51〜60に設定さ
れた情報が送信されて来るのを待つ。そして、情報を受
信すると、CPU10は、処理をS003へ進める。
In the next S002, the CPU 10
Wait for the information set in each of the items 51 to 60 in the customer attribute information input screen to be transmitted from the user terminal 2 that has transmitted the HTML data in 1. Then, upon receiving the information, the CPU 10 advances the processing to S003.

【0016】S003では、CPU10は、図12に示
すような心理特性情報入力画面を表示させるためのHT
MLデータを、リクエスト元のユーザ端末2へ送信す
る。この心理特性情報入力画面には、多数(図において
は16問)の心理テスト質問が列記されており、各心理
テスト質問毎に、その解答として「いいえ」,「少しそ
うだ」,「かなりそうだ」及び「非常にそうだ」のうち
の何れか一つを選択するためのオプションボタンが、設
けられている。なお、ここでは、心理テスト質問とし
て、例えば、株式会社エージーピー製「CUBIC(商
標)」を使用する。さらに、この心理特性情報入力画面
には、「OK」ボタン62が含まれている。そして、こ
の心理特性情報入力画面を表示させるためのHTMLデ
ータには、ユーザ端末2においてこの「OK」ボタン6
2がクリックされた場合に、各心理テスト質問毎に各オ
プションボタンに設定された回答を顧客受付サーバプロ
グラム15へ送信させる設定が、組み込まれている。
In S003, the CPU 10 sets an HT for displaying a psychological characteristic information input screen as shown in FIG.
The ML data is transmitted to the requesting user terminal 2. A large number (16 in the figure) of psychological test questions are listed on this psychological characteristic information input screen, and for each psychological test question, the answer is "No", "Slightly yes", "Pretty much" And an option button for selecting any one of “very good”. Here, for example, “CUBIC (trademark)” manufactured by AGP Inc. is used as the psychological test question. Further, the psychological information input screen includes an “OK” button 62. The HTML data for displaying the psychological characteristic information input screen includes the “OK” button 6 on the user terminal 2.
When "2" is clicked, the setting for transmitting the answer set to each option button for each psychological test question to the customer reception server program 15 is incorporated.

【0017】次のS004では、CPU10は、S00
3にてHTMLデータを送信したユーザ端末2から、各
心理テスト質問毎の回答が送信されて来るのを待つ。そ
して、回答を受信すると、CPU10は、処理をS00
5へ進める。
In the next S004, the CPU 10 executes the processing in S00.
In step 3, the user terminal 2 that has transmitted the HTML data waits for an answer for each psychological test question to be sent. Then, upon receiving the answer, the CPU 10 proceeds to S00.
Proceed to 5.

【0018】S005では、CPU10は、図13に示
すようなキラースエスチョン入力画面を表示させるため
のHTMLデータを、リクエスト元のユーザ端末2へ送
信する。このキラークエスチョン入力画面には、当該ユ
ーザ(潜在的顧客)が資料請求の目的を選択するための
リストボックス63,当該ユーザが保険加入する予定が
あるか否かを選択するためのオプションボタン64,保
険加入予定がある場合にその予定年月を入力するための
テキストボックス群65,当該ユーザが保険加入(保険
商品の購入)する可能性があるか否かを見極めるために
用意された複数の質問(キラークエスチョン)の夫々に
ついて回答を選択するためのオプションボタン66が、
含まれている。さらに、このキラークエスチョン入力画
面には、「OK」ボタン67が含まれている。また、こ
のキラークエスチョン入力画面を表示させるためのHT
MLデータには、ユーザ端末2においてこのキラークエ
スチョン入力画面中の「OK」ボタン67がクリックさ
れた場合に、各アイテム63〜66に設定された情報を
顧客受付サーバプログラム15へ送信させる設定が、組
み込まれている。
In S005, the CPU 10 transmits HTML data for displaying a killer question input screen as shown in FIG. 13 to the requesting user terminal 2. The killer question input screen includes a list box 63 for the user (potential customer) to select the purpose of requesting the data, an option button 64 for selecting whether the user is going to take out insurance, A text box group 65 for inputting the planned date when insurance is planned, and a plurality of questions prepared to determine whether or not the user has a possibility of purchasing insurance (purchasing insurance products). An option button 66 for selecting an answer for each of the (killer questions)
include. Further, this killer question input screen includes an “OK” button 67. Also, an HT for displaying this killer question input screen.
The ML data includes a setting for transmitting the information set in each of the items 63 to 66 to the customer reception server program 15 when the “OK” button 67 in the killer question input screen is clicked on the user terminal 2. It has been incorporated.

【0019】次のS006では、CPU10は、S00
5にてHTMLデータを送信したユーザ端末2から、キ
ラークエスチョン入力画面中の各アイテム63〜66に
設定された情報が送信されて来るのを待つ。そして、情
報を受信すると、CPU10は、処理をS007へ進め
る。
At the next step S006, the CPU 10
Wait for the information set in each of the items 63 to 66 in the killer question input screen to be transmitted from the user terminal 2 that has transmitted the HTML data in 5. Then, upon receiving the information, the CPU 10 advances the processing to S007.

【0020】S007では、CPU10は、当該顧客に
対して一意の顧客番号を付与する。
In S007, the CPU 10 assigns a unique customer number to the customer.

【0021】次のS008では、CPU10は、S00
2,S004及びS006にて夫々受信した情報を、S
007にて付与した顧客番号に対応付けて、ハードディ
スク13内の一時ファイル17に格納する。S008を
完了すると、CPU10は、この顧客受付サーバプログ
ラム15による処理を終了する。 <アクションプログラム創成プログラムによる処理>図
3乃至図5は、営業活動提示プログラムとしてのアクシ
ョンプログラム創成プログラム16に従ってCPU10
が実行する処理を示すフローチャートである。この処理
は、営業担当者がユーザ(潜在的顧客)からコンタクト
(電話,ファックス,電子メール,来訪等、ウェブサイ
トアクセス以外のチャネルを用いたコンタクト)を受け
た後に、その営業担当者が入力装置30を操作して所定
コマンドを入力することによって、S101からスター
トする。この処理は、また、バッヂ処理によって、一時
ファイル17内に格納された各顧客についてのデータ毎
に、S108から自動スタートする。
In the next S008, the CPU 10 executes
2, the information received in S004 and S006, respectively,
It is stored in the temporary file 17 in the hard disk 13 in association with the customer number given in 007. When S008 is completed, the CPU 10 ends the processing by the customer reception server program 15. <Processing by Action Program Creation Program> FIGS. 3 to 5 show the CPU 10 according to an action program creation program 16 as a sales activity presentation program.
6 is a flowchart showing a process executed by the user. In this process, after the salesperson receives a contact (contact using a channel other than the website access, such as telephone, fax, e-mail, and visit, etc.) from the user (potential customer), the salesperson enters the input device. The operation starts from S101 by inputting a predetermined command by operating 30. This process is automatically started from S108 for each data of each customer stored in the temporary file 17 by the badge process.

【0022】S101では、CPU10は、ディスプレ
イ31上に、図11に示す顧客属性情報入力画面を表示
する。この顧客属性情報入力画面は、S001にて説明
したものと同内容を有する。
In S101, the CPU 10 displays a customer attribute information input screen shown in FIG. This customer attribute information input screen has the same contents as those described in S001.

【0023】次のS102では、CPU10は、当該営
業担当者がユーザ(潜在的顧客)から聞き出した情報に
基づいて、顧客属性情報入力画面の各アイテム51〜6
0に情報が設定された状態で、「OK」ボタン61がク
リックされるのを待つ。そして、各情報が設定された状
態で「OK」ボタン61がクリックされると、CPU1
0は、各アイテム51〜60に設定された情報を取り込
んで、処理をS103へ進める。
In the next step S102, the CPU 10 determines the items 51 to 6 on the customer attribute information input screen based on the information obtained by the sales representative from the user (potential customer).
While the information is set to 0, the process waits for the “OK” button 61 to be clicked. When the “OK” button 61 is clicked in a state where each information is set, the CPU 1
0 takes in the information set in each of the items 51 to 60, and advances the processing to S103.

【0024】S103では、CPU10は、ディスプレ
イ31上に、図12に示す心理特性情報入力画面を表示
する。この心理特定情報入力画面は、S003にて説明
したものと同じ内容に加えて、「スキップ」ボタン68
を含んでいる。
In S103, the CPU 10 displays a psychological characteristic information input screen shown in FIG. This psychological identification information input screen has the same contents as those described in S003, and a “Skip” button 68
Contains.

【0025】次のS104では、CPU10は、当該営
業担当者がユーザ(潜在的顧客)から聞き出した回答に
基づいて各チェックボタンを設定した状態で「OK」ボ
タン62をクリックするか、ユーザから回答を聞き出す
ことができなかったために当該営業担当者が「スキッ
プ」ボタン68をクリックするのを、待つ。そして、
「OK」ボタン62がクリックされると、CPU10
は、各オプションボタンに設定された各心理テスト質問
の回答を取り込んで、処理をS105へ進める。また、
「スキップ」ボタン68がクリックされると、CPU1
0は、そのまま処理をS105へ進める。
In the next step S104, the CPU 10 clicks the "OK" button 62 with each check button set based on the answer obtained by the sales representative from the user (potential customer), or Waits for the sales representative to click the “Skip” button 68 because he was unable to hear the “. And
When the “OK” button 62 is clicked, the CPU 10
Fetches the answer of each psychological test question set to each option button, and advances the processing to S105. Also,
When the “Skip” button 68 is clicked, the CPU 1
If it is 0, the process proceeds to S105.

【0026】S105では、CPU10は、ディスプレ
イ31上に、図13に示すキラークエスチョン入力画面
を表示する。このキラークエスチョン入力画面は、S0
05にて説明したものと同内容を有する。
In S105, the CPU 10 displays a killer question input screen shown in FIG. This killer question input screen is S0
It has the same contents as those described in 05.

【0027】次のS106では、CPU10は、当該営
業担当者がユーザ(潜在的顧客)から聞き出した情報に
基づいて、キラークエスチョン入力画面の各アイテム6
3〜66に情報が設定された状態で、「OK」ボタン6
7がクリックされるのを待つ。そして、各情報が設定さ
れた状態で「OK」ボタン67がクリックされると、C
PU10は、各アイテム63〜66に設定された情報を
取り込んで、処理をS107へ進める。
In the next step S106, the CPU 10 determines each item 6 on the killer question input screen based on the information obtained by the sales representative from the user (potential customer).
With the information set in 3-66, the "OK" button 6
Wait for 7 to be clicked. When the “OK” button 67 is clicked in a state where each information is set, C
The PU 10 fetches the information set in each of the items 63 to 66, and advances the processing to S107.

【0028】S107では、CPU10は、当該顧客に
対して一意の顧客番号を付与する。S107の完了後、
CPU10は、処理をS109へ進める。
In S107, the CPU 10 assigns a unique customer number to the customer. After the completion of S107,
The CPU 10 advances the processing to S109.

【0029】一方、S108では、CPU10は、一時
記憶ファイル17から、処理対象顧客についての情報を
RAM12上に読み込む。S108の完了後、CPU1
0は、処理をS109へ進める。
On the other hand, in S 108, the CPU 10 reads information on the customer to be processed from the temporary storage file 17 onto the RAM 12. After the completion of S108, the CPU 1
If "0", the process proceeds to S109.

【0030】S109では、CPU10は、処理対象顧
客についての情報に心理特性情報(即ち、図12の心理
特性情報入力画面において設定された情報)が含まれて
いるか否かをチェックする。この処理がS101からス
タートし、且つ、S104にて「スキップ」ボタン68
がクリックされたとの判断がなされた場合には、処理対
象顧客についての情報に心理特性情報が含まれないの
で、処理がS109からS111へ進められ、それ以外
の場合には、処理対象顧客についての情報に心理特性情
報が含まれるので、処理がS109からS110へ進め
られる。
In S109, the CPU 10 checks whether or not the information about the customer to be processed includes psychological characteristic information (that is, information set on the psychological characteristic information input screen in FIG. 12). This process starts from S101, and the “Skip” button 68
Is determined to have been clicked, the information about the processing target customer does not include the psychological characteristic information, so the process proceeds from S109 to S111, otherwise, the processing for the processing target customer is performed. Since the information includes the psychological characteristic information, the process proceeds from S109 to S110.

【0031】S110では、CPU10は、顧客特定判
別処理を実行する。図6は、このS110にて実行され
る顧客特定判別処理サブルーチンを示すフローチャート
である。このサブルーチンに入って最初のS201で
は、CPU10は、図14に示されるように、心理特性
情報に含まれる各心理テスト質問の回答に応じて、予め
定義されている得点展開ルールに従って、各性格特性毎
に得点を付与する。図14において、回答「1」は心理
特性情報入力画面における回答「いいえ」を示し、同様
に、回答「2」は「少しそうだ」を示し、回答「3」は
「かなりそうだ」を示し、回答「4」は「非常にそう
だ」を示す。そして、この得点展開ルールによると、
「活発に体を動かすことは苦にならない」との質問に対
して「いいえ」と回答した人は、性格特性「内閉」及び
「弱気さ」のレベルが夫々“2”であり、性格性格「気
分」,「自尊」及び「慎重」のレベルが夫々“1”であ
り、それ以外の性格特性のレベルが“0”であるため
に、そのレベルに応じた得点が与えられる。従って、同
じ質問に対して別の回答がなされた場合には、以上とは
異なった得点展開がなされる。心理特性情報に含まれる
全ての心理テスト質問に対する回答に基づいた得点展開
が完了すると、CPU10は、処理をS202へ進め
る。
At S110, CPU 10 executes a customer identification determining process. FIG. 6 is a flowchart showing the customer identification determining process subroutine executed in S110. In the first step S201 after entering this subroutine, as shown in FIG. 14, the CPU 10 responds to each psychological test question included in the psychological characteristic information and according to the score expansion rule defined in advance, according to each personality characteristic. Each time a score is awarded. In FIG. 14, the answer "1" indicates the answer "No" on the psychological characteristic information input screen, and similarly, the answer "2" indicates "Slightly so", and the answer "3" indicates "Somewhat so". "4" indicates "very much." And according to the scoring rules,
Those who answered "No" to the question "It does not bother to move actively" have personality traits "inner-closed" and "bearness" of "2", respectively, and have a personality trait of "2." Since the levels of “mood”, “self-esteem” and “cautious” are “1”, and the level of the other personality traits is “0”, a score corresponding to the level is given. Therefore, if another answer is given to the same question, a different score development will be made. When the score development based on the answers to all the psychological test questions included in the psychological characteristic information is completed, the CPU 10 advances the processing to S202.

【0032】S202では、CPU10は、S201で
の得点配点の結果、各性格特性に付与された得点の合計
(スコア)を、夫々算出する。そして、算出されたスコ
アが最も大きい性格特性を、処理対象顧客の主性格とし
て特定する。
In S202, the CPU 10 calculates the total (score) of the scores given to each personality trait as a result of the scoring in S201. Then, the personality characteristic having the largest calculated score is specified as the main personality of the processing target customer.

【0033】次のS203では、CPU10は、S20
2にて主性格であるとして特定した性格特性にダミー変
数“1”を付与し、それ以外の全ての性格特性にダミー
変数“0”を付与する。S203の完了後、CPU10
は、この顧客特性判別処理サブルーチンを終了し、処理
を図4のメインルーチンにおけるS110からS112
へ進める。
In the next S203, the CPU 10 proceeds to S20.
In step 2, a dummy variable “1” is assigned to the personality trait specified as the main personality, and a dummy variable “0” is assigned to all other personality traits. After the completion of S203, the CPU 10
Ends the customer characteristic determination processing subroutine, and proceeds from S110 to S112 in the main routine of FIG.
Proceed to.

【0034】一方、S111では、CPU10は、処理
対象顧客についての情報に含まれる顧客属性情報(即
ち、図11の顧客属性情報入力画面において入力された
情報)のうち、住所,年齢,性別,既婚か未婚かをキー
として、最も類似した事例データを事例DB18から抽
出する。
On the other hand, in S111, the CPU 10 determines the address, age, gender, marriage among the customer attribute information included in the information on the processing target customer (that is, the information input on the customer attribute information input screen in FIG. 11). The most similar case data is extracted from the case DB 18 using “whether married” or “unmarried” as a key.

【0035】この事例DB18に格納された事例データ
は、この保険会社システム1を用いて過去に営業活動の
対象となった顧客についての営業活動の記録であり、後
述するパーソナルDB20を構成する各顧客データと同
じデータ構成を有している(別言すると、営業活動が契
約締結又は断念によって終了した顧客についての顧客デ
ータが、当該締結又は断念された営業対象契約について
の情報を記録された上で、パーソナルDB20から事例
DB18に移されることによって、事例データとな
る。)。具体的には、この事例データは、図15に示す
ように、「顧客番号(No.)」,属性情報としての
「顧客属性情報」及び「心理特性情報」,営業対象契約
の記録である「既契約情報」,チャネル許容情報として
の「チャネル許容」,「浮動層情報」,「コンタクト履
歴」,並びに、履歴情報としての「アクションプログラ
ム履歴」の各項目から、構成されている。この事例デー
タ中の「心理特性情報」には、過去においてS201,
S202が実行されることによって算出されたスコア,
及び、S203が実行されることによって算出されたダ
ミー変数が格納されている。また、「既契約情報」に
は、この事例データの元となった顧客データに基づいて
契約締結された保険商品を特定する情報が格納されるの
で、契約断念によって営業活動が終了した実例を示す事
例データにおいては、空欄となっている。また、顧客属
性情報入力画面において入力された情報のうち、情報提
供に利用可能なチャネルを選択する情報は、事例データ
中の「チャネル許容」に格納され、それ以外の情報は、
「顧客属性情報」に格納される。また、「コンタクト履
歴」には、1回目のコンタクト,2回目のコンタクト,
3回目のコンタクトの夫々について、そのタイミング
(1回目のコンタクトについては常に“0”),チャネ
ル及び内容(資料請求,見積要求,等)を、夫々格納可
能になっている。また、「アクションプログラム履歴」
については、1回目のアクション,2回目のアクショ
ン,3回目のアクションの夫々について、そのタイミン
グ,チャネル及び内容を、夫々格納可能になっている。
The case data stored in the case DB 18 is a record of business activities of customers who have been subjected to business activities in the past using the insurance company system 1, and each customer constituting the personal DB 20 described later. Has the same data structure as the data (in other words, the customer data for a customer whose sales activities have been concluded or abandoned is recorded with information about the concluded or abandoned business contract). , Is transferred from the personal DB 20 to the case DB 18 to become case data.) Specifically, as shown in FIG. 15, the case data is “customer number (No.)”, “customer attribute information” and “psychological characteristic information” as attribute information, and a record of a sales contract. It consists of items of "contracted information", "channel permission" as channel permission information, "floating layer information", "contact history", and "action program history" as history information. "Psychological characteristic information" in this case data includes S201,
Score calculated by performing S202,
Also, a dummy variable calculated by executing S203 is stored. In addition, the "contracted information" stores information for specifying an insurance product for which a contract has been concluded based on the customer data that was the basis of this case data. In the case data, it is blank. Further, of the information input on the customer attribute information input screen, information for selecting a channel available for information provision is stored in “channel allowance” in the case data, and other information is
Stored in “customer attribute information”. The “contact history” includes the first contact, the second contact,
For each of the third contacts, the timing (always "0" for the first contact), the channel and the contents (material request, estimate request, etc.) can be stored. Also, "Action program history"
As for the first action, the second action, and the third action, the timing, channel, and content of each action can be stored.

【0036】その後、CPU10は、事例DB18から
抽出した事例データ中の心理特性情報を、処理対象顧客
についての情報に結合する。S111の完了後、CPU
10は、処理をS112へ進める。
Thereafter, the CPU 10 combines the psychological characteristic information in the case data extracted from the case DB 18 with the information on the customer to be processed. After completion of S111, the CPU
10, the process proceeds to S112.

【0037】S112では、CPU10は、過去に当該
処理対象顧客からのコンタクトがあったか否かを、処理
対象顧客についての情報中の顧客番号を含むコンタクト
CIF19がハードディスク13に格納されているか否
かに基づいて、チェックする。このコンタクトCIF1
9は、このアクションプログラム創成プログラム16に
よる処理の最終段階(S126)において創成されるフ
ァイルであり、図16に示すように、「顧客番号(N
o.)」,「顧客属性情報」及び「コンタクト履歴」の
各項目から、構成される。この「顧客属性情報」は、事
例データのものと同じであり、「コンタクト履歴」も、
事例データのものと同じである。そして、該当するコン
タクトCIF19が格納されている場合には、CPU1
0は、S113において、そのコンタクトCIF19を
RAM12上に読み込んで、当該処理対象顧客のデータ
に結合し、処理をS114へ進める。これに対して、該
当するコンタクトCIF19が格納されていない場合に
は、CPU10は、処理をそのままS114へ進める。
In S112, the CPU 10 determines whether or not there has been a contact from the processing target customer in the past based on whether or not the contact CIF 19 including the customer number in the information on the processing target customer is stored in the hard disk 13. Check. This contact CIF1
Reference numeral 9 denotes a file created in the final stage (S126) of processing by the action program creation program 16, and as shown in FIG.
o. )), “Customer attribute information” and “contact history”. This "customer attribute information" is the same as that of the case data, and the "contact history"
Same as the case data. When the corresponding contact CIF 19 is stored, the CPU 1
In step S113, the process reads the contact CIF 19 into the RAM 12 and combines the read contact CIF 19 with the data of the processing target customer, and advances the processing to step S114. On the other hand, when the corresponding contact CIF 19 is not stored, the CPU 10 advances the processing to S114 as it is.

【0038】S114では、CPU10は、処理対象顧
客の情報(S110にてスコア及びダミー変数に変換し
た心理特性情報又はS111にて結合した心理特性情
報,及び、S113にて読み込んだコンタクトCIF1
8中のコンタクト履歴を含む)を、図17に示すような
顧客データのフォーマットに編集して、パーソナルDB
20に登録する。なお、当該処理対象顧客について既に
パーソナルDB20中に顧客データが登録されている場
合(即ち、当該処理対象顧客からのコンタクトが2回目
以降である場合)には、CPU10は、新たなデータに
よって既に登録されている顧客データを追記する。
In S114, the CPU 10 determines the information of the customer to be processed (the psychological characteristic information converted into the score and the dummy variable in S110 or the psychological characteristic information combined in S111, and the contact CIF1 read in S113).
8 is edited into a customer data format as shown in FIG.
Register at 20. If the customer data has already been registered in the personal DB 20 for the customer to be processed (that is, if the contact from the customer to be processed is the second time or later), the CPU 10 registers the new data with the new data. Add customer data that has been added.

【0039】次のS115では、CPU10は、保険商
品販売(加入契約締結)の見込みのない顧客を見切るた
めの浮動層第1次判別処理を実行する。図7は、このS
115にて実行される浮動層第1次判別処理サブルーチ
ンを示すフローチャートである。このサブルーチンに入
って最初のS301では、CPU10は、処理対象顧客
のデータ中の顧客属性情報に含まれる結婚に関する質問
の回答及びキラークエスチョンの回答を、ダミー変数化
する。即ち、図18に示すように、各質問(クエスチョ
ン)に対して選択可能な全ての回答について、処理対象
顧客が現に回答として選択したものに対してダミー変数
“1”を付与し、回答として選択しなかったものにダミ
ー変数“0”を付与する。
In the next step S115, the CPU 10 executes a floating layer primary discrimination process for finding out customers who are unlikely to sell insurance products (conclude a contract). FIG. 7 shows this S
It is a flowchart which shows the floating layer primary determination processing subroutine performed at 115. In the first step S301 after entering this subroutine, the CPU 10 converts the answer to the question about marriage and the answer to the killer question included in the customer attribute information in the data of the processing target customer into dummy variables. That is, as shown in FIG. 18, for all the answers that can be selected for each question (question), a dummy variable “1” is assigned to the answer that the processing target customer has actually selected as an answer, and the answer is selected as an answer. A dummy variable “0” is assigned to the one not performed.

【0040】次のS302では、CPU10は、各質問
(クエスチョン)に対して選択可能な全ての回答につい
て夫々パラメータ値を定義している図19に示す1次判
別パラメータテーブル21を参照し、各質問(クエスチ
ョン)に対して選択可能な全ての回答の夫々について、
S301にて付与したダミー変数と1次判別パラメータ
テーブル21において定義されているパラメータ値との
積を算出し、全積の総和tを算出する。そして、算出さ
れた総和tに対して下記関数(1)を実行することによ
って、浮動層確度を算出する。
In the next step S302, the CPU 10 refers to the primary discrimination parameter table 21 shown in FIG. 19, which defines parameter values for all answers that can be selected for each question (question). For each of the available answers to (question)
The product of the dummy variable assigned in S301 and the parameter value defined in the primary discrimination parameter table 21 is calculated, and the total sum t of all products is calculated. Then, the floating layer accuracy is calculated by executing the following function (1) on the calculated sum t.

【0041】 浮動層確度=e^t/(1+e^t)(但し、eは自然対数の底)…(1) 次のS303では、CPU10は、S302にて算出し
た浮動層確度が0.5を越えているか否かをチェックす
る。そして、CPU10は、浮動層確度が0.5を越え
ていれば、そのままこの浮動層第1次判別処理サブルー
チンを終了し、0.5以下であれば、S304におい
て、見切層判別フラグをセットした後に、この浮動層第
1次判別処理サブルーチンを終了する。
Floating layer accuracy = e ^ t / (1 + e ^ t) (where e is the base of natural logarithm) (1) In the next S303, the CPU 10 determines that the floating layer accuracy calculated in S302 is 0.5 Check if it is over. If the floating layer accuracy exceeds 0.5, the CPU 10 ends the floating layer primary determination processing subroutine as it is, and if it is 0.5 or less, the CPU 10 sets the parting layer determination flag in S304. Thereafter, the floating layer primary determination processing subroutine ends.

【0042】図4に戻り、S115の完了後、CPU1
0は、S116において、見切層判別フラグがセットさ
れているか否かをチェックする。そして、CPU10
は、見切層判別フラグがセットされていると、処理をS
121へ進め、見切層判別フラグがセットされていなけ
れば、処理をS117へ進める。
Referring back to FIG. 4, after completion of S115, the CPU 1
If it is 0, it is checked in S116 whether or not the parting layer discrimination flag is set. And the CPU 10
Indicates that if the parting layer discrimination flag is set,
The process advances to S117, and if the parting layer discrimination flag is not set, the process advances to S117.

【0043】S117では、CPU10は、浮動層第2
次判別処理を実行する。図8は、このS117にて実行
される浮動層第2次判別処理サブルーチンを示すフロー
チャートである。このサブルーチンに入って最初のS4
01では、CPU10は、事前準備を行う。即ち、CP
U10は、基準化テーブル22を参照して、処理対象顧
客の性別,年代,及び未既婚の別を、基準化する。即
ち、ここでは、処理対象顧客の性別はパラメータ値Z1
(男性:1、女性:2)に変換され、年代はパラメータ
値Z2(20代:20,30代:30,40代:40,
50代:50,…)に変換され、未既婚の別はパラメー
タ値Z3(既婚:1,独身:2)に変換される。そし
て、図20に示す基準化テーブル22には、事例データ
ベース18に登録されている全ての事例データに基づい
て予め算出された性別,年代及び未既婚のパラメータの
平均(μ)及び標準偏差(δ)が、一覧されている。C
PU10は、性別,年代,未既婚の別の夫々について、
(Z−μ)/δを計算することによって、各パラメータ
Z1〜Z3を標準化するのである。
In S117, the CPU 10 determines whether the floating layer
The next determination process is performed. FIG. 8 is a flowchart showing the floating layer secondary determination processing subroutine executed in S117. First S4 after entering this subroutine
In 01, the CPU 10 performs advance preparations. That is, CP
U10 refers to the standardization table 22 to standardize the gender, age, and unmarried status of the customer to be processed. That is, here, the gender of the processing target customer is the parameter value Z1.
(Male: 1, female: 2), and the age is a parameter value Z2 (20s: 20, 30s: 30, 40s: 40,
..), And the unmarried person is converted into a parameter value Z3 (married: 1, single: 2). The standardization table 22 shown in FIG. 20 stores the average (μ) and standard deviation (δ) of the gender, age, and unmarried parameters calculated in advance based on all the case data registered in the case database 18. ) Are listed. C
PU10, for each gender, age, unmarried,
By calculating (Z-μ) / δ, the parameters Z1 to Z3 are standardized.

【0044】次のS402では、CPU10は、S40
1にて基準化された各パラメータ値によって示される処
理対象顧客の顧客属性と、クラスター中心テーブル23
に列強された各クラスターとの距離(クラスター距離)
を算出する。なお、このクラスター距離の算出は、公知
の統計処理手法であるので、その詳細については説明を
省略するが、図21に示すクラスター中心テーブル23
の例においては、4つのクラスター(クラスターNo.
1〜4)が用意される。
In the next S402, the CPU 10 proceeds to S40.
1. The customer attribute of the processing target customer indicated by each parameter value standardized in 1 and the cluster center table 23
To each cluster (cluster distance)
Is calculated. Since the calculation of the cluster distance is a well-known statistical processing method, the details thereof will not be described, but the cluster center table 23 shown in FIG.
In the example, four clusters (cluster no.
1-4) are prepared.

【0045】次のS403では、CPU10は、S40
2にて算出された顧客属性からのクラスター距離が最も
短いクラスターを、当該顧客の所属クラスターとして特
定する。
In the next S403, the CPU 10 proceeds to S40.
The cluster with the shortest cluster distance from the customer attribute calculated in 2 is specified as the cluster to which the customer belongs.

【0046】次のS404では、CPU10は、図22
に示すように、処理対象顧客についてパーソナルDB2
0内に格納された顧客データ中の心理特性情報のダミー
変数,当該顧客データ中にアクションプログラム履歴が
存在する場合にはそのダミー変数(各回のアクションの
タイミング,チャネル,内容のうち、具体値が登録され
ているものに付与された値“1”,具体値が登録されて
無いものに付与された値“0”),及び、S113にて
読み込んだコンタクトCIF19中のコンタクト履歴の
ダミー変数(各回のコンタクトのタイミング,チャネ
ル,内容のうち、具体値が登録されているものに付与さ
れた値“1”,具体値が登録されて無いものに付与され
た値“0”)を結合する。
In the next S404, the CPU 10 executes
As shown in FIG.
The dummy variable of the psychological characteristic information in the customer data stored in 0, and the dummy variable when the action program history exists in the customer data (specific values of the timing, channel, and content of each action are The value “1” assigned to the registered one, the value “0” assigned to the unregistered specific one), and the dummy variable of the contact history in the contact CIF 19 read in S113 (each time). Of the contact timing, channel, and content of the contact (1) assigned to a contact whose specific value is registered, and value (0) assigned to a contact whose specific value is not registered.

【0047】次のS405では、S404での結合結果
及びクラスター別パラメータテーブル21に基づいて、
得点Yを算出する。このクラスター別パラメータテーブ
ルは、図23に示すように、各クラスター毎に、各性格
特性,アクションプログラム履歴における各回のアクシ
ョンについてのタイミング,チャネル,内容,コンタク
ト履歴における各回のコンタクトについてのタイミン
グ,チャネル,内容の夫々について、パラメータ値を定
義したテーブルである。CPU10は、クラスターー別
パラメータテーブル21から、S403にて特定した所
属クラスのパラメータを全て読み出す。そして、S40
4での結合結果に含まれる各ダミー変数を、クラスター
別パラメータテーブル21から読み出した全パラメータ
中の対応するパラメータに乗じる。最後に、各ダミー変
数毎に算出した積の総和を、得点Yとして算出する。
In the next S405, based on the result of the combination in S404 and the parameter table 21 for each cluster,
The score Y is calculated. As shown in FIG. 23, this cluster-specific parameter table includes, for each cluster, each personality trait, timing for each action in the action program history, channel, contents, timing for each contact in the contact history, channel, This is a table in which parameter values are defined for each of the contents. The CPU 10 reads out all the parameters of the belonging class specified in S403 from the cluster-specific parameter table 21. And S40
Each dummy variable included in the combination result in step 4 is multiplied by a corresponding parameter among all parameters read from the cluster-specific parameter table 21. Finally, the sum of the products calculated for each dummy variable is calculated as a score Y.

【0048】次のS406では、CPU10は、S40
5にて算出した得点Yと、図24に示す基準テーブルに
登録されている各基準値(b1=3,b2=1)とを比
較する。
In the next step S406, the CPU 10 proceeds to step S40.
The score Y calculated in 5 is compared with each reference value (b1 = 3, b2 = 1) registered in the reference table shown in FIG.

【0049】次のS407では、CPU10は、得点Y
が基準値b1(=3)を超えているか否かをチェックす
る。そして、得点Yが基準値b1(=3)を超えている
場合には、CPU10は、当該処理対象顧客は営業活動
如何に拘わらず保険商品を購入(加入契約を締結)する
可能性が高いと認識し、S408において見込層判別フ
ラグをセットした後に、この浮動層第2次判別処理を終
了する。これに対して、得点Yが基準値b1(=3)を
以下である場合には、CPU10は、処理をS409へ
進める。
In the next step S407, the CPU 10 determines the score Y
Is checked whether or not exceeds the reference value b1 (= 3). When the score Y exceeds the reference value b1 (= 3), the CPU 10 determines that there is a high possibility that the customer to be processed purchases an insurance product (concludes a contract) regardless of business activities. After the recognition and the setting of the prospective layer discrimination flag in S408, the floating layer secondary discrimination processing ends. On the other hand, when the score Y is less than or equal to the reference value b1 (= 3), the CPU 10 advances the processing to S409.

【0050】S409では、CPU10は、得点Yが基
準値b2(=1)以上且つ基準値b1(=3)以下であ
るか否かを、チェックする。そして、得点Yが基準値b
2(=1)以上且つ基準値b1(=3)以下であれば、
CPU10は、当該処理対象顧客は営業活動如何に依っ
ては保険商品を購入(加入契約を締結)する可能性があ
ると認識し、S410において浮動層判別フラグをセッ
トした後に、この浮動層第2次判別処理を終了する。こ
れに対して、得点Yが基準値b2(=1)未満である場
合には、CPU10は、当該顧客は保険商品を購入(加
入契約を締結)する可能性がないと認識し、S411に
て見切層判別フラグをセットした後に、この浮動層第2
判別処理を終了する。
In S409, the CPU 10 checks whether or not the score Y is equal to or more than the reference value b2 (= 1) and equal to or less than the reference value b1 (= 3). Then, the score Y becomes the reference value b
If not less than 2 (= 1) and not more than the reference value b1 (= 3),
The CPU 10 recognizes that the customer to be processed may purchase an insurance product (conclude a contract) depending on the business activities, and sets the floating layer discrimination flag in S410. The next determination processing ends. On the other hand, when the score Y is less than the reference value b2 (= 1), the CPU 10 recognizes that there is no possibility that the customer purchases an insurance product (concludes a contract), and the CPU 10 determines in S411. After setting the parting layer discrimination flag,
The determination processing ends.

【0051】図4に戻り、S117の完了後、CPU1
0は、S118において、見切層判別フラグがセットさ
れているか否かをチェックする。そして、CPU10
は、見切層判別フラグがセットされていると、処理をS
121へ進め、見切層判別フラグがセットされていなけ
れば、処理をS119へ進める。
Returning to FIG. 4, after completion of S117, the CPU 1
If it is 0, it is checked in step S118 whether or not the parting layer discrimination flag is set. And the CPU 10
Indicates that if the parting layer discrimination flag is set,
The process proceeds to 121, and if the parting layer discrimination flag is not set, the process proceeds to S119.

【0052】S121では、CPU10は、当該顧客が
見切層に属する旨をディスプレイ31上に画面表示す
る。次のS122では、S115(S302)にて算出
した浮動層確度,及び、S115(S304)又はS1
17(S411)にてセットした見切層判別フラグを、
パーソナルDB20内の当該顧客についての顧客データ
に含まれる「浮動層情報」に、登録する。S122を完
了すると、CPU10は、処理をS126へ進める。
In S121, the CPU 10 displays on the display 31 that the customer belongs to the parting layer. In the next S122, the floating layer accuracy calculated in S115 (S302) and S115 (S304) or S1
17 (S411),
It is registered in the “floating layer information” included in the customer data of the customer in the personal DB 20. Upon completing S122, the CPU 10 advances the processing to S126.

【0053】一方、S119では、CPU10は、当該
顧客が見込層又は浮動層に属する旨をディスプレイ31
上に画面表示する。次のS120では、S115(S3
02)にて算出した浮動層確度,及び、S117(S4
08)にてセットした見込層判別フラグ又はS117
(S410)にてセットした浮動層判別フラグを、パー
ソナルDB20内の当該顧客についての顧客データに含
まれる「浮動層情報」に、S117(S403)にて特
定した所属クラスタを、当該顧客についての顧客データ
に含まれる「顧客属性情報」に、登録する。
On the other hand, in S119, the CPU 10 displays on the display 31 that the customer belongs to the prospect layer or the floating layer.
Display on the screen. In the next S120, S115 (S3
02) and the floating layer accuracy calculated in S117 (S4
08) The estimated layer discrimination flag set in step S08 or S117
The floating layer discrimination flag set in (S410) is added to the “floating layer information” included in the customer data for the customer in the personal DB 20, and the belonging cluster specified in S117 (S403) is set to the customer for the customer. Register in "customer attribute information" included in the data.

【0054】次のS123では、CPU10は、アクシ
ョンプログラム創成処理を実行する。図9及び図10
は、このS123にて実行されるアクションプログラム
創成処理サブルーチンを示すフローチャートである。こ
のサブルーチンに入って最初のS501では、CPU1
0は、パーソナルDB20中に登録した当該処理対象顧
客についての顧客データ及びS113にて読み込んだコ
ンタクトCIF19に基づいて、提案ルール初期値を設
定する。この提案ルール初期値は、図25に示すよう
に、当該処理対象顧客についての顧客データ中の「顧客
属性情報」に含まれる顧客番号(No.),心理特性情
報のうちの主性格,コンタクトCIF19中の「コンタ
クト履歴」,当該処理対象顧客についての顧客データ中
の「アクションプログラム履歴」及び「チャネル許容」
を、含んでいる。更に、この提案ルール初期値には、
「コンタクト履歴」に記録されている各回のコンタクト
毎にそのタイミング,チャネル及び内容を三桁の数字に
パラメータ化した変数,「アクションプログラム履歴」
に記録されている各回のアクション毎にそのタイミン
グ,チャネル及び内容を三桁の数字にパラメータ化した
変数,及び、「チャネル許容」に記録されている各チャ
ネルに設定されているOKか否かをパラメータ化した変
数からなる「コンタクトステイタス」が、含まれてい
る。
In the next S123, the CPU 10 executes an action program creation process. 9 and 10
Is a flowchart showing an action program creation processing subroutine executed in S123. In the first step S501 after entering this subroutine, the CPU 1
0 sets the proposal rule initial value based on the customer data for the processing target customer registered in the personal DB 20 and the contact CIF 19 read in S113. As shown in FIG. 25, this proposal rule initial value includes a customer number (No.) included in “customer attribute information” in the customer data of the processing target customer, a main character of the psychological characteristic information, and a contact CIF 19. "Contact history" in the "Action program history" and "Channel allowed" in the customer data for the customer to be processed
Includes Furthermore, this proposal rule initial value includes
A variable in which the timing, channel and content of each contact recorded in the "contact history" are parameterized into three-digit numbers, "action program history"
For each action recorded in, a variable that parameterized the timing, channel, and contents into three-digit numbers, and whether or not OK set for each channel recorded in “Channel Allowed” A "contact status" consisting of parameterized variables is included.

【0055】次のS502では、CPU10は、S50
1にて設定した提案ルール初期値とルールDB26に登
録されている各レコードとを比較する。このルールDB
26に登録されている各レコードは、図26に示すよう
に、過去に保険商品を購入(加入契約を締結)した顧客
についての顧客属性情報,コンタクトステイタス,コン
タクト履歴,アクションプログラム履歴,及び、チャネ
ル許容を含んでいる。更に、各レコードには、各アクシ
ョンのチャネルに関する「チャネルルール」の項目,内
容に関する「コンテンツルール」の項目,タイミングに
関する「アプローチルール」の項目が、含まれている。
「チャネルルール」の項目には、1回目のアクションを
実行した時点で保険商品が販売できた場合における当該
1回目のアクションに用いられたチャネル(「アクショ
ンプログラム履歴」における1回目のチャネルと一致:
優先度1のチャネル),次候補だったチャネル(優先度
2のチャネル),次々候補だったチャネル(優先度3の
チャネル),2回目のアクションを実行した時点で保険
商品が販売できた場合における1回目のアクションに用
いられた優先度1乃至3のチャネル,2回目のアクショ
ンに用いられた優先度1乃至3のチャネル,3回目のア
クションを実行した時点で保険商品が販売できた場合に
おける1回目のアクションに用いられた優先度1乃至3
のチャネル,2回目のアクションに用いられた優先度1
乃至3のチャネル,3回目のアクションに用いられた優
先度1乃至3のチャネルを夫々書き込むための欄が、含
まれている。同様に、「コンテンツルール」の項目に
は、1回目のアクションを実行した時点で保険商品が販
売できた場合における当該1回目のアクションに用いら
れた内容(「アクションプログラム履歴」における1回
目の内容と一致:優先度1の内容),次候補だった内容
(優先度2の内容),次々候補だった内容(優先度3の
内容),2回目のアクションを実行した時点で保険商品
が販売できた場合における1回目のアクションに用いら
れた優先度1乃至3の内容,2回目のアクションに用い
られた優先度1乃至3の内容,3回目のアクションを実
行した時点で保険商品が販売できた場合における1回目
のアクションに用いられた優先度1乃至3の内容,2回
目のアクションに用いられた優先度1乃至3の内容,3
回目のアクションに用いられた優先度1乃至3の内容を
夫々書き込むための欄が、含まれている。同様に、「ア
プローチルール」の項目には、1回目のアクションを実
行した時点で保険商品が販売できた場合における当該1
回目のアクションに用いられたタイミング(「アクショ
ンプログラム履歴」における1回目のタイミングと一
致:優先度1のタイミング),次候補だったタイミング
(優先度2のタイミング),次々候補だったタイミング
(優先度3のタイミング),2回目のアクションを実行
した時点で保険商品が販売できた場合における1回目の
アクションに用いられた優先度1乃至3のタイミング,
2回目のアクションに用いられた優先度1乃至3のタイ
ミング,3回目のアクションを実行した時点で保険商品
が販売できた場合における1回目のアクションに用いら
れた優先度1乃至3のタイミング,2回目のアクション
に用いられた優先度1乃至3のタイミング,3回目のア
クションに用いられた優先度1乃至3のタイミングを夫
々書き込むための欄が、含まれている。
In the next step S502, the CPU 10 proceeds to step S50.
The proposed rule initial value set in step 1 is compared with each record registered in the rule DB 26. This rule DB
As shown in FIG. 26, each record registered in 26 includes customer attribute information, contact status, contact history, action program history, and channel of a customer who has purchased an insurance product (concluded a contract) in the past. Includes tolerance. Further, each record includes a "channel rule" item relating to the channel of each action, a "content rule" item relating to the content, and an "approach rule" item relating to the timing.
In the item of “channel rule”, the channel used for the first action when the insurance product can be sold at the time of executing the first action (coincides with the first channel in the “action program history”:
Channels with priority 1), channels that were next candidates (channels with priority 2), channels that were candidates next (channels with priority 3), and the case where the insurance product could be sold at the time of executing the second action Channels of priority 1 to 3 used for the first action, channels of priority 1 to 3 used for the second action, 1 in the case where the insurance product could be sold at the time of executing the third action Priority 1 to 3 used for the second action
Channel, priority 1 used for second action
Columns for writing channels 1 to 3 and channels of priority 1 to 3 used for the third action are included. Similarly, the item of the “content rule” includes the content used for the first action when the insurance product was sold at the time of executing the first action (the first content in the “action program history”). Matches: priority 1 content), next candidate content (priority 2 content), next candidate content (priority 3 content), insurance product can be sold when the second action is executed In this case, the contents of the priorities 1 to 3 used for the first action, the contents of the priorities 1 to 3 used for the second action, and the insurance product could be sold at the time of executing the third action Contents of priorities 1 to 3 used for the first action, contents of priorities 1 to 3 used for the second action, 3
A column for writing the contents of the priorities 1 to 3 used for the second action is included. Similarly, the “approach rule” item includes the first item in the case where the insurance product could be sold at the time of executing the first action.
The timing used for the second action (coincides with the first timing in the "action program history": the timing of priority 1), the timing of the next candidate (timing of priority 2), the timing of the next candidate (priority) Timing 3), the timings of the priorities 1 to 3 used for the first action when the insurance product could be sold at the time of executing the second action,
Timing of priority 1 to 3 used for the second action, timing of priority 1 to 3 used for the first action when the insurance product can be sold at the time of executing the third action, 2 Columns for writing the timings of priority 1 to 3 used for the third action and the timings of priority 1 to 3 used for the third action are included.

【0056】そして、CPU10は、S501にて設定
した提案ルール初期値と顧客属性が一致し、且つ、コン
タクトステイタスが近いレコードのうち、1回目のアク
ションを実行した時点で保険商品が販売(加入契約が締
結)できた場合を示すレコード,2回目のアクションを
実行した時点で保険商品が販売(加入契約が締結)でき
た場合を示すレコード,3回目のアクションを実行した
時点で保険商品が販売(加入契約が締結)できた場合を
示すレコードを、夫々特定する。そして、特定した各レ
コードから、1回目のアクションを実行した時点で保険
商品が販売(加入契約が締結)できた場合における当該
1回目のアクションに用いられたルール(チャネルルー
ル,コンテンツルール,アプローチルール),2回目の
アクションを実行した時点で保険商品が販売(加入契約
が締結)できた場合における1回目及び2回目のルー
ル,3回目のアクションを実行した時点で保険商品が販
売(加入契約が締結)できた場合における1回目乃至3
回目のルールを、図27に示すように、夫々抽出する。
なお、該当するルールがない場合には、CPU10は、
そのルールについては抽出しないままでおく。
Then, the CPU 10 sells the insurance product (enrollment contract) at the time when the first action is executed in the record in which the initial attribute of the proposal rule set in S501 matches the customer attribute and the contact status is close. Record indicating that the insurance product was successfully sold, the record indicating that the insurance product was sold when the second action was executed (contract was signed), and the insurance product was sold when the third action was executed ( Records indicating the case where the subscription contract has been concluded) are specified. Then, from the identified records, the rules (channel rules, content rules, approach rules) used for the first action when the insurance product can be sold (contracted) when the first action is executed. ), The first and second rules when the insurance product can be sold (subscription contract) when the second action is executed, and the insurance product is sold (subscription 1) to 3 when it is completed
The second rule is extracted as shown in FIG.
If there is no applicable rule, the CPU 10
Leave the rules unextracted.

【0057】次のS503では、CPU10は、S50
1にて設定した提案ルール初期値に、S502にて抽出
された各ルールを結合することにより、図28に示す様
な提案ルール探索値を創成する。なお、S503にて抽
出できないルールがあった場合には、CPU10は、ル
ール探索値における当該ルールの欄をブランクとする。
In the next step S503, the CPU 10 determines in step S50.
By combining the rules extracted in S502 with the proposed rule initial values set in step 1, a proposed rule search value as shown in FIG. 28 is created. If there is a rule that cannot be extracted in S503, the CPU 10 blanks the rule column in the rule search value.

【0058】次のS504では、CPU10は、事例D
B18に格納されている全事例データを、事例データを
構成する各項目の値を夫々軸とする多次元空間内にプロ
ットする。なお、各軸のスケールは、それに対応する変
数の重み付けを反映して設定される(重み付けを重くす
る場合にはスケールを広く設定し、軽くする場合にはス
ケールを狭く設定する)。
In the next S504, the CPU 10
All the case data stored in B18 are plotted in a multidimensional space whose axes are the values of each item constituting the case data. The scale of each axis is set by reflecting the weight of the corresponding variable (when the weight is increased, the scale is set wide, and when the weight is reduced, the scale is set narrow).

【0059】次のS505では、CPU10は、S50
3にて創成した提案ルール探索値を、同じ多次元空間内
にプロットする。
In the next step S505, the CPU 10 determines in step S50.
The proposed rule search value created in 3 is plotted in the same multidimensional space.

【0060】次のS506では、CPU10は、当該処
理対象顧客についての顧客データ中の「アクションプロ
グラム履歴」に含まれるアクション実行回数に1を加え
た数を、変数jに設定する。次に、CPU10は、j回
目乃至3回目の各回のアクション実行時点で保険商品を
販売(加入契約を締結)するためのアクションプログラ
ムを夫々創成するために、S507乃至S512のルー
プ処理を実行する。このループに入って最初のS507
では、CPU10は、顧客属性からj回目のアクション
までの各項目の値に基づいて算出される上記多次元空間
内における処理対象顧客との間の距離が最も短いものか
ら順に、k個の事例データを、事例DB18から抽出す
る(事例抽出処理に相当)。なお、kは、所定個数を示
す定数であり、例えば200と設定される。
In the next step S506, the CPU 10 sets a value obtained by adding 1 to the number of times of execution of the action included in the "action program history" in the customer data for the customer to be processed, as a variable j. Next, the CPU 10 executes the loop processing of S507 to S512 in order to create an action program for selling an insurance product (concluding a contract) at the time of executing the j-th to third actions, respectively. First step S507 after entering this loop
Then, the CPU 10 calculates k pieces of case data in order from the shortest distance to the processing target customer in the multidimensional space, which is calculated based on the value of each item from the customer attribute to the j-th action. Is extracted from the case DB 18 (corresponding to a case extraction process). Here, k is a constant indicating a predetermined number, and is set to, for example, 200.

【0061】次のS508では、CPU10は、S50
7にて抽出された事例データ(j回目のアクション実行
時点で保険商品が販売された実例,それ以降のアクショ
ン実行時点で保険商品が販売された実例,最終的に保険
商品を販売できなかった実例を、含む)から、j回目の
アクション実行時点で保険商品が販売(加入契約が締
結)された場合の事例データ(成功例群)を、更に抽出
する。
In the next step S508, the CPU 10 executes
Case data extracted in step 7 (example of insurance product sold at the time of execution of the jth action, example of insurance product sold at the time of subsequent action execution, example of insurance product not being sold finally ) Is further extracted from the case data (success example group) when the insurance product is sold (subscription contract is concluded) at the time of the j-th action execution.

【0062】次のS509では、CPU10は、S50
8にて抽出した事例データに含まれる1〜j回目の各ア
クションにおけるチャネル,タイミング,内容を、集計
する。この際、提案ルール探索値において定義されてい
る各回毎のルール(チャネルルール,コンテンツルー
ル,アプローチルール)を参照し、優先度が高いものほ
ど大きいポイントを付与する。そして、各回毎に、付与
されたポイントが最大であるチャネル,タイミング,内
容を選出をする。CPU10は、このようにして選出さ
れた1〜j回目の各アクション毎のチャネル,タイミン
グ,内容を、アクションプログラムとして創成するので
ある。
In the next step S509, the CPU 10 determines in step S50
The channels, timings, and contents in each of the first to jth actions included in the case data extracted in step 8 are totaled. At this time, the rule (channel rule, content rule, approach rule) for each time defined in the proposed rule search value is referred to, and a higher priority is given to a larger point. Then, each time, the channel, the timing, and the content having the maximum assigned points are selected. The CPU 10 creates the channel, timing, and content for each of the first to jth actions selected as described above as an action program.

【0063】次のS510では、CPU10は、S50
8にて抽出した事例データ数(加入者データ数)に基づ
いて下記関数(2)を実行することによって、購入確度
(比率)を算出する。
In the next step S510, the CPU 10 proceeds to step S50.
A purchase probability (ratio) is calculated by executing the following function (2) based on the number of case data (the number of subscriber data) extracted in 8.

【0064】 購入確度(%)=加入者データ数/k×100 …(2) これらS509及びS510が、創成処理に相当する。[0064]     Purchase accuracy (%) = number of subscriber data / k × 100 (2) These steps S509 and S510 correspond to the creation processing.

【0065】次のS511では、CPU10は、変数j
が3であるか否かをチェックする。そして、未だ変数j
が3に達していなければ、S512にて変数jを一つイ
ンクリメントした後に、処理をS507へ戻す。これに
対して、S507乃至S512の処理ループを繰り返し
た結果、変数jが3に達した場合には、CPU10は、
処理をS511からS513へ進める。図29は、初め
てのコンタクトがあった場合(即ち、実行済アクション
回数=0の場合)に創成される3(=N)個のアクショ
ンプログラムの例(1回目のアクション実行時点で保険
商品を販売できる可能性が高いアクションプログラム
“a”,2回目のアクション実行時点で保険商品を販売
できる可能性が高いアクションプログラム“b”,3回
目のアクション実行時点で保険商品を販売できる可能性
が高いアクションプログラム“c”)を示す。
In the next step S511, the CPU 10 sets the variable j
Check if is equal to 3. And still the variable j
Does not reach 3, the variable j is incremented by one in S512, and the process returns to S507. On the other hand, when the variable j reaches 3 as a result of repeating the processing loop from S507 to S512, the CPU 10
The process proceeds from S511 to S513. FIG. 29 shows an example of 3 (= N) action programs created when the first contact is made (that is, when the number of executed actions = 0) (the insurance product is sold at the time of the first action execution). An action program “a” that is likely to be able to be performed, an action program “b” that is likely to be able to sell an insurance product at the time of executing the second action, and an action program that is likely to be able to sell the insurance product at the time of executing the third action 5 shows the program “c”).

【0066】S513では、CPU10は、各回のS5
07にて事例DB18から夫々k個抽出した事例データ
に基づいて、資料請求された保険商品の平均保険料(平
均年間料金)及び平均維持年数を算出する。
In S513, the CPU 10 executes S5
At 07, the average premium (average annual fee) and the average number of years of maintenance of the requested insurance product are calculated based on k case data extracted from the case DB 18 respectively.

【0067】次のS514では、CPU10は、S51
3にて夫々算出した平均保険料と平均維持年数とを乗ず
ることによって、収益を算出する。
In the next S514, the CPU 10 proceeds to S51.
The profit is calculated by multiplying the average premium calculated in step 3 by the average maintenance period.

【0068】次のS515では、CPU10は、各回の
S509にて夫々創成した各アクションプログラム毎
に、プロセス別チャネル別コストDB27を参照して、
そのアクションプログラム実行に要するコストの合計
を、計算する。このプロセス別チャネル別コストDB2
7は、その概略構成を図30に示すように、各チャネル
と各内容との組合せに対応したコストを一覧している。
CPU10は、各アクションプログラムに含まれる各回
のアクションのコストをこのプロセス別チャネル別コス
トDB27から読み出して、その合計を、そのアクショ
ンプログラム実行に要する総コストとして算出するので
ある。
In the next step S515, the CPU 10 refers to the process-specific channel-specific cost DB 27 for each of the action programs created in the respective S509, and
The total cost required to execute the action program is calculated. Cost DB2 by process and channel
FIG. 7 shows a list of costs corresponding to combinations of each channel and each content, as shown in FIG.
The CPU 10 reads out the cost of each action included in each action program from the process-specific channel-specific cost DB 27, and calculates the total as the total cost required to execute the action program.

【0069】次のS516では、CPU10は、S51
4にて算出した収益が全アクションプログラムについて
夫々S515にて算出したコストを上回り、且つ、夫々
S510にて算出した購入確度が所定の閾値を超えてい
るか否かを、チェックする。そして、S514にて算出
した収益が全アクションプログラムについて夫々S51
4にて算出したコストを上回り、且つ、夫々S510に
て算出した購入確度が所定の閾値を超えている場合に
は、CPU10は、S517において、S510にて算
出した購入確度が最大であるアクションプログラムを採
用して、このアクションプログラム創成処理を終了する
(採用処理に相当)。
In the next S516, the CPU 10 proceeds to S51.
It is checked whether the profit calculated in step 4 exceeds the cost calculated in step S515 for all the action programs, and whether the purchase accuracy calculated in step S510 exceeds a predetermined threshold. Then, the profit calculated in S514 is calculated for all the action programs in S51.
If the purchase probability calculated in S510 exceeds the cost calculated in S510 and the purchase probability calculated in S510 exceeds a predetermined threshold, the CPU 10 determines in S517 that the purchase probability calculated in S510 is the maximum. To terminate the action program creation processing (corresponding to the recruitment processing).

【0070】一方、S514にて算出した収益が何れか
のアクションプログラムについて算出したコスト以下で
あった場合,又は、何れかのアクションプログラム購入
確度が閾値以下であった場合には、CPU10は、処理
をS516からS518へ進める。S518では、CP
U10は、S514にて算出した収益がS514にて算
出したコストを上回っているアクションプログラムが一
つでもあるか否かを、チェックする。そして、算出した
収益がコストを上回っているアクションプログラムが一
つもない場合には、CPU10は、処理をS521へ進
める。
On the other hand, if the profit calculated in S514 is equal to or less than the cost calculated for any of the action programs, or if any of the action program purchase probabilities is equal to or less than the threshold, the CPU 10 executes the processing. From S516 to S518. In S518, the CP
U10 checks whether there is at least one action program in which the profit calculated in S514 exceeds the cost calculated in S514. If there is no action program in which the calculated profit exceeds the cost, the CPU 10 advances the processing to S521.

【0071】これに対して、S514にて算出した収益
が一部のアクションプログラムについて算出したコスト
を上回っている場合には、CPU10は、S519にお
いて、S514にて算出した収益がS515にて算出し
たコストを上回っており且つS510にて算出した購入
確度が閾値を上回っているアクションプログラムがある
か否かを、チェックする。そして、算出した収益がコス
トを上回っており且つ購入確度が閾値を上回っているア
クションプログラムがある場合には、CPU10は、S
520において、算出した収益がコストを上回っており
且つ購入確度が閾値を上回っているアクションプログラ
ムのうち、購入確度が最大であるものを採用して、この
アクションプログラム生成処理を終了する(採用処理に
相当)。
On the other hand, if the profit calculated in S514 exceeds the cost calculated for some of the action programs, the CPU 10 calculates the profit calculated in S514 in S519 in S515. It is checked whether there is any action program whose cost is higher than the cost and the purchase accuracy calculated in S510 is higher than the threshold. Then, if there is an action program in which the calculated profit exceeds the cost and the purchase probability exceeds the threshold, the CPU 10 determines whether the
At 520, among the action programs whose calculated profits exceed the cost and whose purchase probabilities exceed the threshold value, those having the highest purchase probabilities are adopted, and the action program generation processing is ended (the adoption processing is terminated). Equivalent).

【0072】一方、算出した収益がコストを上回ってお
り且つ購入確度が閾値を上回っているアクションプログ
ラムがない場合には、CPU10は、処理をS519か
らS521へ進める。
On the other hand, if there is no action program in which the calculated profit exceeds the cost and the purchase probability exceeds the threshold, the CPU 10 advances the processing from S519 to S521.

【0073】S521では、CPU10は、S504〜
S519のループ処理完了が1回目であるか否かをチェ
ックする。そして、ループ処理完了が一回目である場合
には、CPU10は、S532において、S503にて
創成した提案ルール探索値中の「チャネル許容」に含ま
れる「OK」が設定されている各チャネルのうち、コス
トが最大であるものの値を「NO」に変更するととも
に、「コンタクトステイタス」に含まれる対応するチャ
ネルフラグをリセットする。S532の完了後、CPU
10は、処理を504に戻し、アクションプログラム創
成をやり直す。これに対して、ループ処理完了が2回目
である場合には、CPU10は、処理をS521からS
522へ進める。
In S521, the CPU 10 executes S504-
It is checked whether or not the loop processing in S519 has been completed for the first time. Then, when the loop processing is completed for the first time, in S532, the CPU 10 determines, among the channels for which “OK” included in the “channel allowance” in the proposal rule search value created in S503 is set. , The value of the highest cost is changed to “NO”, and the corresponding channel flag included in the “contact status” is reset. After the completion of S532, the CPU
10 returns the process to 504 and starts the action program creation again. On the other hand, if the loop processing has been completed for the second time, the CPU 10 proceeds from S521 to S521.
Proceed to 522.

【0074】S522では、CPU10は、S513て
算出した平均維持年数に“1”を加算した値を、変数m
に代入する。
In S522, the CPU 10 adds the value obtained by adding “1” to the average maintenance years calculated in S513, to the variable m.
Substitute for

【0075】次のS523では、CPU10は、当該処
理対象顧客についての顧客データ中の「顧客属性」に含
まれる年齢を60から減じた値(即ち、当該顧客が60
歳になるまでの残り年数)を、変数nに代入する。S5
23の完了後、CPU10は、処理をS524へ進め
る。なお、ここで用いられる数値“60”は、払込満了
年数を示す定数であるので、“60”以外の数値が用い
られる場合もあり得る。
In next step S523, the CPU 10 subtracts the age included in the “customer attribute” in the customer data of the processing target customer from 60 (that is, the value of the customer is 60).
(The remaining years until the child turns old) is substituted for the variable n. S5
After the completion of Step 23, the CPU 10 advances the processing to S524. Note that the numerical value “60” used here is a constant indicating the payout expiration year, and thus a numerical value other than “60” may be used.

【0076】S524では、CPU10は、S513に
て算出した平均保険料に変数mを乗じることによって、
収益を算出する。
In S524, the CPU 10 multiplies the average premium calculated in S513 by a variable m,
Calculate revenue.

【0077】次のS525では、CPU10は、S52
4にて算出した収益が全アクションプログラムについて
夫々S515にて算出したコストを上回っているか否か
を、チェックする。そして、算出した収益が全アクショ
ンプログラムについて夫々算出したコストを上回ってい
る場合には、CPU10は、S526において、S51
0にて算出した購入確度が最大であるアクションプログ
ラムを採用して、このアクションプログラム創成処理を
終了する(採用処理に相当)。
In the next S525, the CPU 10 proceeds to S52.
It is checked whether the profit calculated in step 4 exceeds the cost calculated in step S515 for all action programs. Then, when the calculated profit exceeds the cost calculated for each of the action programs, the CPU 10 proceeds to S526 and proceeds to S51.
The action program whose purchase accuracy calculated at 0 is the maximum is adopted, and the action program creation processing ends (corresponding to the adoption processing).

【0078】一方、S524にて算出した収益が何れか
のアクションプログラムについて算出したコスト以下で
あった場合には、CPU10は、処理をS525からS
527へ進める。S527では、CPU10は、S52
4にて算出した収益がS515にて算出したコストを上
回っているアクションプログラムが一つでもあるか否か
を、チェックする。そして、S524にて算出した収益
が一部のアクションプログラムについて算出したコスト
を上回っている場合には、CPU10は、S528にお
いて、算出した収益がコストを上回っているアクション
プログラムのうち、購入確度が最大であるものを採用し
て、このアクションプログラム創成処理を終了する(採
用処理に相当)。
On the other hand, if the profit calculated in S524 is equal to or less than the cost calculated for any of the action programs, the CPU 10 proceeds from S525 to S525.
Proceed to 527. In S527, the CPU 10 determines in S52
It is checked whether there is any one of the action programs in which the profit calculated in 4 exceeds the cost calculated in S515. If the profit calculated in S524 exceeds the cost calculated for some of the action programs, the CPU 10 determines in S528 that the purchase probability is the highest among the action programs in which the calculated profit exceeds the cost. The action program creation process is terminated (corresponding to the adoption process).

【0079】一方、S524にて算出した収益がコスト
を上回っているアクションプログラムがある一つもない
場合には、CPU10は、処理をS527からS529
へ進める。S529では、CPU10は、変数mが変数
nよりも大きいか否かをチェックする。そして、変数m
が変数n以下であった場合には、CPU10は、S53
0において、変数mを一つインクリメントした後に、処
理をS524へ戻す。これに対して、変数mが変数nを
上回った場合には、CPU10は、S531において、
S524にて算出した収益からS515にて算出したコ
ストを夫々減じた額が最大であるアクションプログラム
を採用して、このアクションプログラム創成処理を終了
する(採用処理に相当)。
On the other hand, if there is no action program in which the profit calculated in S524 exceeds the cost, the CPU 10 proceeds from S527 to S529.
Proceed to. In S529, the CPU 10 checks whether the variable m is larger than the variable n. And the variable m
Is less than or equal to the variable n, the CPU 10 proceeds to S53
At 0, the process returns to S524 after incrementing the variable m by one. On the other hand, when the variable m exceeds the variable n, the CPU 10 determines in S531
The action program in which the amount obtained by subtracting the cost calculated in S515 from the profit calculated in S524 is the largest is adopted, and the action program creation processing ends (corresponding to the adoption processing).

【0080】図5に戻り、S123の完了後、CPU1
0は、S124において、S123(S517,S52
0,S526,S528又はS531)にて採用したア
クションプログラムに、当該処理対象顧客による今回の
コンタクトの日時を適用することにより、アクションプ
ログラムジェネレータファイル28を創成する。このア
クションプログラムジェネレータファイル28は、その
一例を図31に示すように、アクションプログラムによ
って定義された各回のアクションの実行年月日及びアク
ション予定(チャネル及び内容)をスケジューリングし
たデータを、各顧客毎に格納したファイルである。
Returning to FIG. 5, after completion of S123, the CPU 1
0 in S124 (S517, S52).
0, S526, S528 or S531), the action program generator file 28 is created by applying the date and time of the current contact by the customer to be processed to the action program adopted in S531. As shown in FIG. 31, an example of the action program generator file 28 is as follows. The execution date and the action schedule (channel and content) of each action defined by the action program are scheduled for each customer. The stored file.

【0081】次のS125では、CPU10は、S12
4にて創成したアクションプログラムジェネレータファ
イル28に含まれる当該処理対象顧客についてのデータ
に基づいて、アクションプログラム画面をディスプレイ
31上に表示する(この処理がバッヂ処理によってスタ
ートした場合には、アクションプログラム画面をプリン
トアウトする)。このアクションプログラム画面は、図
32に示すように、アクションジェネレータファイル2
8中のデータが示す内容を、週別表示する画面である。
S125の完了後、CPU10は、処理をS126へ進
める。
In the next S125, the CPU 10 proceeds to S12
4. The action program screen is displayed on the display 31 based on the data on the customer to be processed included in the action program generator file 28 created in step 4 (when this processing is started by bad processing, the action program screen is displayed). To print out). This action program screen is, as shown in FIG.
8 is a screen for displaying the content indicated by the data in 8 on a weekly basis.
After completion of S125, the CPU 10 advances the processing to S126.

【0082】S126では、CPU10は、当該処理対
象顧客による今回のコンタクトの内容を「コンタクト履
歴」に反映しているとともに当該処理対象顧客について
の顧客データ中の「顧客番号」及び「顧客属性情報」を
含むコンタクトCIF19を、創成してハードディスク
13に格納する。なお、当該処理対象顧客についてのコ
ンタクトCIF19が既に存在している場合には、CP
U10は、このコンタクトCIF19中の「コンタクト
履歴」に今回のコンタクトの内容を追記することによっ
て、このコンタクトCIF19を更新する。S126の
完了後、CPU10は、このアクションプログラム創成
プログラムによる処理を終了する。
In S126, the CPU 10 reflects the contents of the current contact by the customer to be processed in the “contact history” and “customer number” and “customer attribute information” in the customer data for the customer to be processed. Is created and stored in the hard disk 13. If the contact CIF 19 for the processing target customer already exists, the CP
U10 updates the contact CIF 19 by adding the content of the current contact to the "contact history" in the contact CIF 19. After the completion of S126, the CPU 10 ends the processing according to the action program creation program.

【0083】以上のように構成された本実施形態による
と、S115の浮動層第1次判別処理及びS117の浮
動層第2次判別処理が実行されることによって、営業活
動如何に依らず保険商品を購入(加入契約を締結)する
可能性が低い顧客(見切層)がスクリーニングされる。
従って、このような顧客に対してコストを掛けて営業活
動をしてしまう無駄を、防ぐことが可能になる。
According to the present embodiment configured as described above, the floating layer primary discriminating process of S115 and the floating layer secondary discriminating process of S117 are executed, so that the insurance product is independent of the business activity. The customers (close-out layer) who are unlikely to purchase (conclude a subscription contract) are screened.
Therefore, it is possible to prevent waste of performing business activities at a cost for such customers.

【0084】一方、見切層に属さないと判断された顧客
(即ち、営業活動如何に依らず保険商品を購入する可能
性が高い顧客:見込層,及び、営業活動如何で保険商品
を購入する可能性がある顧客:浮動層)については、C
PU10は、その性格特性を含む顧客属性に基づいて、
ルールDB26から、1回目のアクション実行時点で保
険商品を販売できるルール(チャネルルール,コンテン
ツルール,アプローチルール)乃至3回目のアクション
実行時点で保険商品を販売できるルールを、抽出する
(S502)。このルールとは、各回におけるアクショ
ンに用いるべきチャネル,タイミング,内容について、
夫々、優先度1乃至優先度3の選択肢を定義したもので
ある。
On the other hand, a customer determined not to belong to the closing layer (that is, a customer who is likely to purchase an insurance product irrespective of business activities: a prospective class and a customer who can purchase insurance products regardless of business activities) Potential customer: floating layer)
PU 10 is based on customer attributes, including its personality traits,
From the rule DB 26, rules (channel rules, content rules, and approach rules) that can sell insurance products at the time of the first action execution to rules that can sell insurance products at the time of the third action execution are extracted (S502). These rules describe the channels, timings, and content that should be used for each action.
Each of the options defines priority 1 to priority 3.

【0085】次に、CPU10は、当該顧客についての
「顧客属性情報」,当該顧客が使用を許容しているチャ
ネルを列挙した「チャネル許容」,当該顧客のコンタク
トの記録である「コンタクト履歴」及び当該顧客に対す
るアクションの記録である「アクションプログラム履
歴」からなる顧客データを、事例DB18に蓄積されて
いる営業活動が終了した顧客に対する顧客データである
事例データと、比較する(S504〜S505)。そし
て、「顧客属性情報」,「チャネル許容」及び1回目の
アクションまでの「アクションプログラム履歴」が当該
顧客についての顧客データに近い事例データをk個抽出
し(S507)、当該k個の事例データに含まれる1回
目のアクション実行時点で保険商品を販売できた事例デ
ータ(成功例群)の比率を販売確度として計算するとと
もに(S508,S510)、当該成功例群に含まれる
各アクション回毎のチャネル,タイミング及び内容を上
記ルール中の優先度に従って集計し、最もポイントの高
いチャネル,タイミング及び内容を各アクション回毎に
選出することによって、1回目のアクション実行時点で
保険商品を販売するアクションプログラムを創成する。
同様に、2回目のアクション実行時点で保険商品を販売
するアクションプログラムとその販売確度,及び3回目
のアクション実行時点で保険商品を販売するアクション
プログラムとその販売確度を、夫々、創成する(S50
9)。
Next, the CPU 10 sets “customer attribute information” for the customer, “channel allowance” listing channels allowed to be used by the customer, “contact history” which is a record of the contact of the customer, and The customer data including the “action program history”, which is a record of the action for the customer, is compared with the case data stored in the case DB 18 for the customer whose sales activities have been completed (S504 to S505). Then, k pieces of case data whose “customer attribute information”, “channel allowance” and “action program history” up to the first action are close to the customer data of the customer are extracted (S507), and the k case data are extracted. Is calculated as the sales probability (S508, S510), and the ratio of the case data (success example group) in which the insurance product can be sold at the time of executing the first action included in the success example is calculated for each action included in the success example group. An action program that sells insurance products at the time of the first action execution by collecting channels, timings and contents according to the priorities in the above rules, and selecting the channel, timing and contents with the highest points for each action. Create
Similarly, an action program for selling the insurance product at the time of executing the second action and its sales accuracy, and an action program for selling the insurance product at the time of executing the third action and its sales accuracy are respectively created (S50).
9).

【0086】次に、CPU10は、販売対象保険商品の
平均保険料及び平均維持年数に基づいてその販売対象保
険商品の販売によって期待できる平均的な収益を計算す
る(S513,S514)。そして、創成した全てのア
クションプログラムのコストが収益を下回っていれば、
最も販売確度の高いアクションプログラムを採用し(S
516,S517)、それ以外のケースであっても、コ
ストが収益を下回り且つ購入確度が閾値を超えているア
クションプログラムがあれば、その中で最も購入確度が
高いアクションプログラムを採用する(S518〜S5
20)。以上のアルゴリズムによってもアクションプロ
グラムが採用できなかった場合には、提案ルール探索値
中の「チャネル許容」において“OK”に設定されてい
るチャネルのうちコストが最も高いものを“NG”に設
定し直して、再度アクションプログラムの創成からやり
直す(S532,S504)。
Next, the CPU 10 calculates an average profit that can be expected by selling the insurance product to be sold based on the average premium and the average life of the insurance product to be sold (S513, S514). And if the cost of any action program you create is less than your revenue,
Adopt the action program with the highest sales accuracy (S
516, S517) Even in other cases, if there is an action program in which the cost is lower than the profit and the purchase probability exceeds the threshold, the action program with the highest purchase probability is adopted (S518 to S518). S5
20). If the action program could not be adopted even by the above algorithm, the channel with the highest cost among the channels set to “OK” in “allowed channel” in the proposed rule search value is set to “NG”. Then, the process is started again from the creation of the action program (S532, S504).

【0087】このようにやり直してもアクションプログ
ラムを採用できなかった場合には、CPU10は、その
顧客が60歳になるまでの残り年数の範囲内において、
維持年数を1年づつ延長して収益の再計算を繰り返す
(S522〜S524,S529,S530)。そのよ
うにして収益が再計算される毎に、CPU10は、上記
アクションプログラム採用のアルゴリズムを実行し、ア
クションプログラムの採用を試みる(S525〜S52
8)。その結果、その顧客が60歳になるまでの残り年
数まで維持年数を延長しても上記アルゴリズムによって
何れのアクションプログラムも採用できなかった場合に
は、CPU10は、(収益−コスト)が最大となるアク
ションプログラムを採用する(S531)。
If the action program cannot be adopted even if the process is started again, the CPU 10 sets the customer within the remaining years until the customer turns 60 years old.
The maintenance period is extended by one year, and the recalculation of the profit is repeated (S522 to S524, S529, S530). Each time the profit is recalculated in this way, the CPU 10 executes the above-mentioned algorithm for adopting the action program and tries to adopt the action program (S525 to S52).
8). As a result, if any of the action programs cannot be adopted by the above algorithm even if the maintenance years are extended to the remaining years until the customer turns 60, the CPU 10 has the maximum (revenue-cost). An action program is adopted (S531).

【0088】以上のようにして何れかのアクションプロ
グラムが採用されるので、保険商品の販売によって期待
される収益をそのコストが超えない範囲において、その
顧客に対して最も販売確度の高いアクションプログラム
が、自動的に採用されることになる。このようにして採
用されたアクションプログラムに従って営業活動を行え
ば、未経験や経験の浅い営業担当者であっても、無駄に
コストを掛けることなく、効率的に保険商品を販売(加
入契約の締結)することができる。
As described above, any one of the action programs is adopted. As long as the cost does not exceed the profit expected from sales of insurance products, the action program with the highest sales accuracy for the customer is determined. , Will be automatically adopted. By conducting sales activities in accordance with the action program adopted in this way, even inexperienced or inexperienced salespeople can efficiently sell insurance products without wasting cost (conclusion of enrollment contract). can do.

【0089】(付記1)プログラムを実行する処理装
置,記憶装置及び出力装置を備えるコンピュータを用い
て、営業対象顧客に関してアクションプログラムを提示
する営業活動提示方法であって、前記処理装置が、いず
れかの顧客からその属性上方を取得した場合には、これ
ら属性情報に近似した事例データを、各顧客の属性情報
と営業活動情報とを含むデータベースから所定個数抽出
することによってN(但し、Nは任意の自然数)個のア
クションプログラムを創成する創成処理と、この創成処
理によって創成したN個のアクションプログラムの中か
ら、コストが収益を下回る一のアクションプログラムを
採用する採用処理とを実行し、前記採用処理によって一
のアクションプログラムが採用できなかった場合には、
その顧客についての条件を再設定して、前記創成処理以
降の処理を再実行し、最終的に前記採用処理によって採
用された一のアクションプログラムを前記出力装置から
出力することを特徴とする営業活動提示方法。
(Supplementary Note 1) A business activity presentation method for presenting an action program for a sales target customer using a computer having a processing device for executing a program, a storage device, and an output device, wherein the processing device is one of In the case where the attribute information is obtained from the customer, a predetermined number of case data approximate to the attribute information is extracted from a database including the attribute information of each customer and the business activity information, thereby obtaining N (where N is an arbitrary number). And a recruiting process of generating one action program whose cost is lower than the profit from among N action programs created by the generating process. If one action program could not be adopted by processing,
A business activity wherein the conditions for the customer are reset, the processing after the creation processing is re-executed, and one action program finally adopted by the adoption processing is output from the output device. Presentation method.

【0090】(付記2)プログラムを実行する処理装
置,記憶装置及び出力装置を備えるコンピュータを用い
て、営業対象顧客に関して、1又は複数回の営業活動の
チャネル,内容,タイミングの組合せである一のアクシ
ョンプログラムを提示する営業活動提示方法であって、
前記処理装置が、各顧客毎に、その属性情報,営業活動
に使用可能なチャネルを特定するチャネル許容情報,各
回の営業活動のチャネル,タイミング及び内容を記録す
る履歴情報を含む顧客データを生成するとともに、前記
記憶装置に、営業活動が終了した個々の顧客についての
顧客データであって営業対象契約の記録も含む事例デー
タを蓄積したデータベースを格納し、何れかの顧客から
その属性情報及びチャネル許容情報を取得した場合に
は、これら属性情報及びチャネル許容情報に近似した事
例データを、前記記憶装置に格納されている前記データ
ベースから所定個数抽出する事例抽出処理と、この事例
抽出処理によって抽出された全事例データの中から、更
に、1回目の営業活動で契約締結できた成功例群乃至N
(但し、Nは任意の自然数)回目の営業活動で契約締結
できた成功例群を夫々抽出し、各成功例群毎に、その成
功例数の前記所定個数に対する比率を算出するととも
に、各回の営業活動毎にその営業活動に用いられたチャ
ネル,タイミング及び内容のうち夫々最も類似するもの
を選出することによってN個のアクションプログラムを
創成する創成処理と、この創成処理によって創成したN
個のアクションプログラムの中から、コストが収益を下
回り、且つ前記比率が最大である一のアクションプログ
ラムを採用する採用処理とを実行し、前記採用処理によ
って一のアクションプログラムが採用できなかった場合
には、その顧客についてのチャネル許容情報からコスト
が最も高いチャネルを除外して、前記事例抽出処理以降
の処理を再実行し、最終的に前記採用処理によって採用
された一のアクションプログラムを前記出力装置から出
力することを特徴とする営業活動提示方法。
(Supplementary Note 2) Using a computer having a processing device, a storage device, and an output device for executing a program, one or more combinations of channels, contents, and timings of one or more sales activities for a sales target customer. A business activity presentation method that presents an action program,
The processing device generates, for each customer, customer data including attribute information thereof, channel permission information for specifying a channel usable for business activities, and history information for recording the channel, timing and content of each business activity. At the same time, the storage device stores a database that stores customer data on individual customers whose sales activities have been completed and also includes case data including records of business contracts. When the information is acquired, a case extraction process of extracting a predetermined number of case data approximating the attribute information and the channel permission information from the database stored in the storage device, and the case data extracted by the case extraction process. From all the case data, a group of successful cases or N that were able to conclude a contract in the first sales activity
(However, N is an arbitrary natural number) Each group of successful cases for which a contract was concluded in the third business activity is extracted, and for each group of successful cases, the ratio of the number of successful cases to the predetermined number is calculated. Creation processing for creating N action programs by selecting the most similar channel, timing, and content used for each business activity for each business activity, and N created by this creation processing
Out of the plurality of action programs, the cost is lower than the profit, and the adoption process adopting the one action program in which the ratio is the largest is executed, and when one action program cannot be adopted by the adoption process, Excludes the channel with the highest cost from the channel permission information for the customer, re-executes the processing after the case extraction processing, and finally outputs one action program adopted by the adoption processing to the output device. Business activity presentation method characterized by output from

【0091】(付記3)前記処理装置は、前記採用処理
において、前記N個のアクションプログラムのうちの何
れかの収益が前記コストを上回る場合には、前記比率が
所定の閾値を上回るアクションプログラムのみを採用す
ることを特徴とする付記2記載の営業活動提示方法。
(Supplementary note 3) In the recruitment processing, if any of the N action programs has a profit exceeding the cost, only the action program in which the ratio exceeds a predetermined threshold is used. The business activity presentation method according to claim 2, wherein

【0092】(付記4)前記処理装置は、前記採用処理
において、営業対象契約の平均維持年数に平均年間料金
を乗ずることによって前記収益を算出することを特徴と
する付記2又は3記載の営業活動提示方法。
(Supplementary note 4) The business activity according to Supplementary note 2 or 3, wherein the processing unit calculates the profit by multiplying an average annual charge by an average maintenance period of the business object contract in the recruitment processing. Presentation method.

【0093】(付記5)前記処理装置は、前記事例抽出
処理乃至採用処理を再実行しても一のアクションプログ
ラムが採用できなかった場合には、前記収益を算出する
ために前記平均年間料金に乗ずる年数を前記平均維持年
数から増やして、前記採用処理を再実行することを特徴
とする付記4記載の営業活動提示方法。
(Supplementary Note 5) If one of the action programs cannot be adopted even after the case extraction process and the adoption process are re-executed, the processing device may reduce the average annual fee to calculate the profit. 5. The business activity presentation method according to claim 4, wherein the number of years to be multiplied is increased from the average maintenance years, and the recruitment process is executed again.

【0094】(付記6)前記属性情報には、顧客の性格
に関する情報が含まれていることを特徴とする付記2記
載の営業活動提示方法。
(Supplementary Note 6) The business activity presentation method according to Supplementary Note 2, wherein the attribute information includes information on the character of the customer.

【0095】(付記7)前記属性情報には、顧客の属性
をクラスター分類することによって特定された所属クラ
スターを特定する情報が含まれていることを特徴とする
付記2記載の営業活動提示方法。
(Supplementary Note 7) The business activity presentation method according to Supplementary Note 2, wherein the attribute information includes information for specifying a belonging cluster specified by classifying a customer attribute into a cluster.

【0096】(付記8)コンピュータプログラムを実行
してデータ処理を実行する処理装置,記憶装置及び出力
装置を備えるコンピュータにおける前記処理装置に対し
て、各顧客毎に、その属性情報,営業活動に使用可能な
チャネルを特定するチャネル許容情報,各回の営業活動
のチャネル,タイミング及び内容を記録する履歴情報を
含む顧客データを生成させ、前記記憶装置に、営業活動
が終了した個々の顧客についての顧客データであって営
業対象契約の記録も含む事例データを蓄積したデータベ
ースを格納させ、何れかの顧客からその属性情報及びチ
ャネル許容情報を取得した場合には、これら属性情報及
びチャネル許容情報に近似した事例データを、前記記憶
装置に格納されている前記データベースから所定個数抽
出する事例抽出処理と、この事例抽出処理によって抽出
された全事例データの中から、更に、1回目の営業活動
で契約締結できた成功例群乃至N(但し、Nは任意の自
然数)回目の営業活動で契約締結できた成功例群を夫々
抽出し、各成功例群毎に、その成功例数の前記所定個数
に対する比率を算出するとともに、各回の営業活動毎に
その営業活動に用いられたチャネル,タイミング及び内
容のうち夫々最も類似するものを選出することによって
N個のアクションプログラムを創成する創成処理と、こ
の創成処理によって創成したN個のアクションプログラ
ムの中から、コストが収益を下回り、且つ前記比率が最
大である一のアクションプログラムを採用する採用処理
とを実行させ、前記採用処理によって一のアクションプ
ログラムが採用できなかった場合には、その顧客につい
てのチャネル許容情報からコストが最も高いチャネルを
除外させて、前記事例抽出処理以降の処理を再実行さ
せ、最終的に前記採用処理によって採用された一のアク
ションプログラムを前記出力装置から出力させるコンピ
ュータプログラムであることを特徴とする営業活動提示
プログラム。
(Supplementary Note 8) For each processing device in a computer having a processing device, a storage device, and an output device for executing data processing by executing a computer program, the attribute information is used for each customer and used for business activities. Generating customer data including channel permission information specifying possible channels, and history information recording the channel, timing and content of each sales activity, and storing, in the storage device, customer data for each customer whose sales activity has been completed; Then, when a database storing case data including records of business contracts is stored and attribute information and channel permission information are obtained from any customer, a case approximate to the attribute information and channel permission information is obtained. A case extraction process for extracting a predetermined number of data from the database stored in the storage device. Out of all the case data extracted by this case extraction processing, a group of successful cases through which the contract was concluded in the first sales activity or a contract is concluded in the Nth (where N is an arbitrary natural number) sales activities Each successful case group is extracted, the ratio of the number of successful cases to the predetermined number is calculated for each successful case group, and the channel, timing, and contents used for the sales activity for each business activity Out of the N action programs created by selecting the most similar ones from among the N action programs, and from the N action programs created by the creation processing, the cost is lower than the profit and the ratio is the largest. And a recruitment process that employs one of the action programs is executed.If the recruitment process fails to adopt the one action program, , By excluding the channel with the highest cost from the channel permission information for the customer, re-executing the processing after the case extraction processing, and finally, from the output device, the one action program adopted by the adoption processing. A sales activity presentation program characterized by being a computer program to be output.

【0097】(付記9)コンピュータプログラムを実行
してデータ処理を実行する処理装置,記憶装置及び出力
装置を備えるコンピュータにおける前記処理装置に対し
て、いずれかの顧客からその属性情報を取得した場合に
は、これら属性情報に近似した事例データを、各顧客の
属性情報と営業活動情報とを含むデータベースから所定
個抽出することによってN(但し、Nは任意の自然数)
個のアクションプログラムを創成する創成処理と、この
創成処理によって創成したN個のアクションプログラム
の中から、コストが収益を下回る一のアクションプログ
ラムを採用する採用処理とを実行させ、前記採用処理に
よって一のアクションプログラムが採用できなかった場
合には、その顧客についての条件を再設定して、前記創
成処理以降の処理を再実行させ、最終的に前記採用処理
によって採用された一のアクションプログラムを前記出
力装置から出力させるコンピュータプログラムであるこ
とを特徴とする営業活動提示プログラム。
(Supplementary Note 9) When the attribute information is acquired from one of the customers for the processing device in the computer having the processing device, the storage device, and the output device for executing the data processing by executing the computer program. Is extracted from a database including attribute information of each customer and business activity information by a predetermined number of case data approximated to the attribute information, thereby obtaining N (where N is an arbitrary natural number).
And executing a recruiting process for creating one action program and a recruiting process for adopting one of the N action programs created by the regenerating process that has a cost lower than the profit. If the action program cannot be adopted, the conditions for the customer are reset, the processes after the creation process are re-executed, and the one action program finally adopted by the A business activity presentation program, which is a computer program output from an output device.

【0098】(付記10)営業対象顧客に関して、一の
アクションプログラムを提示する営業活動提示装置にお
いて、各顧客の属性情報が入力される入力装置と、この
入力装置によって何れかの顧客の属性情報が入力された
場合に、これら属性情報に近似した事例データを、各顧
客の属性情報と営業活動情報とを含むデータベースから
所定個数抽出することによってN(但し、Nは任意の自
然数)個のアクションプログラムを創成する創成手段
と、この創成手段によって創成されたN個のアクション
プログラムの中から、コストが収益を下回る一のアクシ
ョンプログラムを採用する採用手段と、前記採用手段処
理によって一のアクションプログラムが採用できなかっ
た場合には、その顧客についての条件を再設定して、前
記創成手段を再起動する再起動手段と、最終的に前記採
用手段によって採用された一のアクションプログラムを
出力する出力装置とを備えたことを特徴とする営業活動
提示装置。
(Supplementary Note 10) In a sales activity presentation device that presents one action program with respect to a sales target customer, an input device into which attribute information of each customer is input, and the attribute information of any customer is input by the input device. When input, a predetermined number of case data approximating the attribute information is extracted from a database including the attribute information of each customer and the business activity information, thereby obtaining N (where N is an arbitrary natural number) action programs. A means for creating an action program, a means for adopting one action program whose cost is lower than the profit out of N action programs created by the means for creating, and an action program adopted by the means for employing means If not, reset the conditions for the customer and restart the creation means That a restart means operating activities presentation device characterized by comprising an output device for outputting an action program adopted by finally the adopted means.

【0099】(付記11)営業対象顧客に関して、1又
は複数回の営業活動のチャネル,内容,タイミングの組
合せである一のアクションプログラムを提示する営業活
動提示装置において、各顧客毎に、その属性情報,営業
活動に使用可能なチャネルを特定するチャネル許容情
報,各回の営業活動のチャネル,タイミング及び内容を
記録する履歴情報を含む顧客データを生成する顧客デー
タ生成手段と、営業活動が終了した個々の顧客について
の顧客データであって営業対象契約の記録も含む事例デ
ータを蓄積したデータベースを格納した記憶装置と、各
顧客の属性情報及びチャネル許容情報が入力される入力
装置と、この入力装置によって何れかの顧客の属性情報
及びチャネル許容情報が入力された場合に、これら属性
情報及びチャネル許容情報に近似した事例データを、前
記記憶装置に格納されている前記データベースから所定
個数抽出する事例抽出手段と、この事例抽出手段によっ
て抽出された全事例データの中から、更に、1回目の営
業活動で契約締結できた成功例群乃至N(但し、Nは任
意の自然数)回目の営業活動で契約締結できた成功例群
を夫々抽出し、各成功例群毎に、その成功例数の前記所
定個数に対する比率を算出するとともに、各回の営業活
動毎にその営業活動に用いられたチャネル,タイミング
及び内容のうち夫々最も類似するものを選出することに
よってN個のアクションプログラムを創成する創成手段
と、この創成手段によって創成されたN個のアクション
プログラムの中から、コストが収益を下回り、且つ前記
比率が最大である一のアクションプログラムを採用する
採用手段と、前記採用手段処理によって一のアクション
プログラムが採用できなかった場合には、その顧客につ
いてのチャネル許容情報からコストが最も高いチャネル
を除外して、前記事例抽出手段を再起動する再起動手段
と、最終的に前記採用手段によって採用された一のアク
ションプログラムを出力する出力装置とを備えたことを
特徴とする営業活動提示装置。
(Supplementary Note 11) In a sales activity presentation device that presents one action program, which is a combination of channels, contents, and timings of sales activities for one or more times, the attribute information of each customer Means for generating customer data including channel permission information for specifying channels usable for sales activities, history information for recording the channel, timing and content of each sales activity; A storage device storing a database storing customer data on customer and case data including records of business contracts; an input device for inputting attribute information and channel permission information of each customer; When the customer attribute information and channel permission information are input, Case extracting means for extracting a predetermined number of case data approximated to the information from the database stored in the storage device; and among all the case data extracted by the case extracting means, a first business activity The successful case groups through which the contract was concluded in the business activities N through N (where N is an arbitrary natural number) are extracted, and the number of successful cases is determined for each successful case group. Creation means for calculating a ratio to the number, and for each of the sales activities, selecting the most similar channel, timing and content used for the sales activity, thereby creating N action programs, Among the N action programs created by this creation means, one action program whose cost is lower than profit and whose ratio is the largest If one action program cannot be adopted by the adoption means adopting the ram and the adoption means processing, the highest cost channel is excluded from the channel permission information for the customer, and the case extraction means is re-executed. A business activity presentation device comprising: a restarting means for starting; and an output device for finally outputting one action program adopted by the adopting means.

【0100】[0100]

【発明の効果】以上のように構成された本発明の営業活
動提示方法によると、営業対象契約の締結によって期待
できる収益をそのコストが超えない範囲において、営業
対象顧客に対して最も確度の高いアクションプログラム
を、コンピュータを用いて創成して、これを営業担当者
に提示することができる。
According to the sales activity presentation method of the present invention configured as described above, within the range where the cost does not exceed the profit expected from the conclusion of the sales target contract, the highest probability is given to the sales target customer. An action program can be created using a computer and presented to a sales representative.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 本発明の一実施形態としてのネットワークシ
ステムのブロック図
FIG. 1 is a block diagram of a network system according to an embodiment of the present invention;

【図2】 顧客受付サーバプログラムによる処理を示す
フローチャート
FIG. 2 is a flowchart showing processing by a customer reception server program.

【図3】 アクションプログラム創成プログラムによる
処理を示すフローチャート
FIG. 3 is a flowchart showing processing by an action program creation program;

【図4】 アクションプログラム創成プログラムによる
処理を示すフローチャート
FIG. 4 is a flowchart showing processing by an action program creation program;

【図5】 アクションプログラム創成プログラムによる
処理を示すフローチャート
FIG. 5 is a flowchart showing processing by an action program creation program;

【図6】 図4のS110にて実行される顧客特性判別
処理サブルーチンを示すフローチャート
FIG. 6 is a flowchart showing a customer characteristic determination processing subroutine executed in S110 of FIG. 4;

【図7】 図4のS115にて実行される浮動層第1次
判別処理サブルーチンを示すフローチャート
FIG. 7 is a flowchart showing a floating layer primary determination processing subroutine executed in S115 of FIG. 4;

【図8】 図4のS117にて実行される浮動層第2次
判別処理サブルーチンを示すフローチャート
FIG. 8 is a flowchart showing a floating layer secondary determination processing subroutine executed in S117 of FIG. 4;

【図9】 図5のS123にて実行されるアクションプ
ログラム創成処理サブルーチンを示すフローチャート
9 is a flowchart showing an action program creation processing subroutine executed in S123 of FIG. 5;

【図10】 図5のS123にて実行されるアクション
プログラム創成処理サブルーチンを示すフローチャート
FIG. 10 is a flowchart showing an action program creation processing subroutine executed in S123 of FIG. 5;

【図11】 顧客属性情報入力画面を示す図FIG. 11 is a diagram showing a customer attribute information input screen.

【図12】 心理特性情報入力画面を示す図FIG. 12 is a diagram showing a psychological characteristic information input screen.

【図13】 キラークエスチョン入力画面を示す図FIG. 13 is a diagram showing a killer question input screen.

【図14】 心理テスト質問の回答の展開例を示す表FIG. 14 is a table showing a deployment example of answers to psychological test questions

【図15】 事例DB中の事例データの構造を示す図FIG. 15 is a diagram showing a structure of case data in a case DB;

【図16】 コンタクトCIFのデータ構造を示す図FIG. 16 is a diagram showing a data structure of a contact CIF.

【図17】 パーソナルDB中の顧客データの構造を示
す図
FIG. 17 is a diagram showing a structure of customer data in a personal DB.

【図18】 キラークエスチョンの回答に対するダミー
変数を示す表
FIG. 18 is a table showing dummy variables for the responses of killer questions.

【図19】 1次判別パラメータテーブルを示す表FIG. 19 is a table showing a primary discrimination parameter table.

【図20】 基準化テーブルを示す表FIG. 20 is a table showing a standardization table;

【図21】 クラスター中心テーブルを示す表FIG. 21 is a table showing a cluster center table;

【図22】 ダミー変数例を示す図FIG. 22 is a diagram showing an example of a dummy variable.

【図23】 クラスター別パラメータテーブルを示す表FIG. 23 is a table showing a cluster-specific parameter table;

【図24】 基準テーブルを示す表FIG. 24 is a table showing a reference table;

【図25】 提案ルール初期値例を示す図FIG. 25 is a diagram showing an example of a proposal rule initial value.

【図26】 ルールDB中のレコードのデータ構造を示
す図
FIG. 26 is a diagram showing a data structure of a record in a rule DB.

【図27】 抽出されたルール例を示す図FIG. 27 is a diagram showing an example of an extracted rule;

【図28】 提案ルール探索値例を示す図FIG. 28 is a diagram showing an example of a proposed rule search value.

【図29】 生成されたアクションプログラム例を示す
FIG. 29 is a diagram showing an example of a generated action program.

【図30】 プロセス別チャネル別DBのデータ構造を
示す図
FIG. 30 is a diagram showing a data structure of a process-specific channel-specific DB;

【図31】 アクションプログラムジェネレータファイ
ルのデータ例を示す図
FIG. 31 shows an example of data of an action program generator file.

【図32】 アクションプログラム画面を示す図FIG. 32 shows an action program screen.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 保険会社システム 2 ユーザ端末 10 CPU 11 通信アダプタ 12 RAM 13 ハードディスク 15 顧客受付サーバプログラム 16 アクションプログラム創成プログラム 17 一時ファイル 18 事例DB 19 コンタクトCIF 20 パーソナルDB 21 1次判別パラメータテーブル 22 基準化テーブル 23 クラスター中心テーブル 24 クラスター別パラメータテーブル 25 基準テーブル 26 ルールDB 27 プロセス別チャネル別コストDB 28 アクションプログラムジェネレータファイル 29 商品DB 30 入力装置 31 ディスプレイ 1 insurance company system 2 User terminal 10 CPU 11 Communication adapter 12 RAM 13 Hard Disk 15 Customer reception server program 16 Action Program Creation Program 17 Temporary files 18 Case DB 19 Contact CIF 20 Personal DB 21 Primary discrimination parameter table 22 Normalization table 23 Cluster Center Table 24 Cluster Parameter Table 25 Reference table 26 Rule DB 27 Cost DB by Process and Channel 28 Action Program Generator File 29 Product DB 30 input device 31 Display

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】プログラムを実行する処理装置,記憶装置
及び出力装置を備えるコンピュータを用いて、営業対象
顧客に関してアクションプログラムを提示する営業活動
提示方法であって、 前記処理装置が、 いずれかの顧客からその属性上方を取得した場合には、
これら属性情報に近似した事例データを、各顧客の属性
情報と営業活動情報とを含むデータベースから所定個数
抽出することによってN(但し、Nは任意の自然数)個
のアクションプログラムを創成する創成処理と、 この創成処理によって創成したN個のアクションプログ
ラムの中から、コストが収益を下回る一のアクションプ
ログラムを採用する採用処理とを実行し、 前記採用処理によって一のアクションプログラムが採用
できなかった場合には、その顧客についての条件を再設
定して、前記創成処理以降の処理を再実行し、 最終的に前記採用処理によって採用された一のアクショ
ンプログラムを前記出力装置から出力することを特徴と
する営業活動提示方法。
1. A business activity presentation method for presenting an action program for a sales target customer using a computer having a processing device for executing a program, a storage device, and an output device, wherein the processing device includes: If you get the attribute above from
A creation process for creating N (where N is an arbitrary natural number) action programs by extracting a predetermined number of case data approximating the attribute information from a database including attribute information and sales activity information of each customer. And performing a recruiting process of adopting one action program whose cost is lower than the profit from among the N action programs created by the creation process. If one action program cannot be adopted by the recruitment process, Resets the conditions for the customer, re-executes the processes after the creation process, and finally outputs one action program adopted by the adoption process from the output device. Sales activity presentation method.
【請求項2】プログラムを実行する処理装置,記憶装置
及び出力装置を備えるコンピュータを用いて、営業対象
顧客に関して、1又は複数回の営業活動のチャネル,内
容,タイミングの組合せである一のアクションプログラ
ムを提示する営業活動提示方法であって、 前記処理装置が、 各顧客毎に、その属性情報,営業活動に使用可能なチャ
ネルを特定するチャネル許容情報,各回の営業活動のチ
ャネル,タイミング及び内容を記録する履歴情報を含む
顧客データを生成するとともに、前記記憶装置に、営業
活動が終了した個々の顧客についての顧客データであっ
て営業対象契約の記録も含む事例データを蓄積したデー
タベースを格納し、 何れかの顧客からその属性情報及びチャネル許容情報を
取得した場合には、 これら属性情報及びチャネル許容情報に近似した事例デ
ータを、前記記憶装置に格納されている前記データベー
スから所定個数抽出する事例抽出処理と、 この事例抽出処理によって抽出された全事例データの中
から、更に、1回目の営業活動で契約締結できた成功例
群乃至N(但し、Nは任意の自然数)回目の営業活動で
契約締結できた成功例群を夫々抽出し、各成功例群毎
に、その成功例数の前記所定個数に対する比率を算出す
るとともに、各回の営業活動毎にその営業活動に用いら
れたチャネル,タイミング及び内容のうち夫々最も類似
するものを選出することによってN個のアクションプロ
グラムを創成する創成処理と、 この創成処理によって創成したN個のアクションプログ
ラムの中から、コストが収益を下回り、且つ前記比率が
最大である一のアクションプログラムを採用する採用処
理とを実行し、 前記採用処理によって一のアクションプログラムが採用
できなかった場合には、その顧客についてのチャネル許
容情報からコストが最も高いチャネルを除外して、前記
事例抽出処理以降の処理を再実行し、 最終的に前記採用処理によって採用された一のアクショ
ンプログラムを前記出力装置から出力することを特徴と
する営業活動提示方法。
2. An action program which is a combination of channels, contents, and timings of one or more sales activities for a sales target customer using a computer having a processing device, a storage device, and an output device for executing the program. A business activity presentation method, wherein the processing device displays, for each customer, attribute information, channel permission information for specifying a channel usable for the business activity, a channel, timing, and content of each business activity. Along with generating customer data including history information to be recorded, the storage device stores a database which stores customer data on individual customers whose sales activities have been completed and which stores case data including records of sales target contracts, When the attribute information and the channel permission information are obtained from any customer, the attribute information and the channel A case extraction process of extracting a predetermined number of case data approximated to the file permission information from the database stored in the storage device; and, among all the case data extracted by the case extraction process, Successful cases where a contract was concluded in the sales activities through N (where N is an arbitrary natural number) are extracted, and the number of successful cases where a contract was concluded in the third sales activity is extracted. Creation processing for creating N action programs by calculating the ratio to the predetermined number and selecting the most similar channel, timing and content used for each sales activity for each sales activity And one of the N action programs created by the creation process, wherein the cost is lower than the profit and the ratio is the largest. And if an action program cannot be adopted by the adoption process, the channel with the highest cost is excluded from the channel acceptance information for the customer, and the case extraction process is performed. A business activity presentation method, wherein the following processing is re-executed, and one action program finally adopted by the adoption processing is output from the output device.
【請求項3】前記処理装置は、前記採用処理において、
前記N個のアクションプログラムのうちの何れかの収益
が前記コストを上回る場合には、前記比率が所定の閾値
を上回るアクションプログラムのみを採用することを特
徴とする請求項2記載の営業活動提示方法。
3. The processing apparatus according to claim 1, wherein the processing includes:
3. The business activity presentation method according to claim 2, wherein when any one of the N action programs exceeds the cost, only the action program in which the ratio exceeds a predetermined threshold is used. .
【請求項4】前記処理装置は、前記採用処理において、
営業対象契約の平均維持年数に平均年間料金を乗ずるこ
とによって前記収益を算出することを特徴とする請求項
2又は3記載の営業活動提示方法。
4. The processing device according to claim 1, wherein:
The business activity presentation method according to claim 2 or 3, wherein the profit is calculated by multiplying an average maintenance period of the business contract by an average annual fee.
【請求項5】コンピュータプログラムを実行してデータ
処理を実行する処理装置,記憶装置及び出力装置を備え
るコンピュータにおける前記処理装置に対して、 いずれかの顧客からその属性情報を取得した場合には、
これら属性情報に近似した事例データを、各顧客の属性
情報と営業活動情報とを含むデータベースから所定個抽
出することによってN(但し、Nは任意の自然数)個の
アクションプログラムを創成する創成処理と、 この創成処理によって創成したN個のアクションプログ
ラムの中から、コストが収益を下回る一のアクションプ
ログラムを採用する採用処理とを実行させ、 前記採用処理によって一のアクションプログラムが採用
できなかった場合には、その顧客についての条件を再設
定して、前記創成処理以降の処理を再実行させ、 最終的に前記採用処理によって採用された一のアクショ
ンプログラムを前記出力装置から出力させるコンピュー
タプログラムであることを特徴とする営業活動提示プロ
グラム。
5. When the attribute information is obtained from any of the customers for the processing device in a computer having a processing device, a storage device, and an output device for executing data processing by executing a computer program,
A creation process of creating N (where N is an arbitrary natural number) action programs by extracting a predetermined number of case data approximate to the attribute information from a database including the attribute information and the sales activity information of each customer; And executing, from the N action programs created by the creation process, a recruitment process that adopts one action program whose cost is lower than the profit. If the recruitment process fails to adopt one action program, Is a computer program for resetting the conditions for the customer, re-executing the processes after the creation process, and finally outputting one action program adopted by the adoption process from the output device. A sales activity presentation program characterized by the following.
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