(57)【要約】【課題】受注となるか失注となるかが未確定の案件の中から受注の可能性の高い案件を抽出するために利用できる情報を別途追加する操作を行うことなく抽出精度を向上させることができる営業支援装置を提供する。【解決手段】集計情報算出手段９１は、受注の実績を示す過去案件の項目を担当者ごとに集計した集計情報を算出し、ポイント算出手段９２は、集計情報をもとに担当者ごとの評価ポイントを算出する。フィードバックポイント登録手段９７は、フィードバック記憶手段８４に記憶された評価ポイント付き未確定案件にフィードバックポイントを対応付けて登録する。合計ポイント算出手段９３は、フィードバック記憶手段８４に記憶されたフィードバックポイントに評価ポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出する。未確定案件読取手段９５は、ポイント付き未確定案件記憶手段８３に記憶された合計ポイントの大きさに従って未確定案件を読み取る。【選択図】図１５
2010049353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受注となるか失注となるかが確定した案件の情報である過去案件を記憶する過去案件記憶手段と、
受注となるか失注となるかが未確定な案件の情報である未確定案件を記憶する未確定案件記憶手段と、
案件の担当者と当該担当者の評価を数値化した評価ポイントを、前記未確定案件と対応付けた評価ポイント付き未確定案件を記憶するポイント付き未確定案件記憶手段と、
前記評価ポイント付き未確定案件と、当該未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントとを対応付けて記憶するフィードバック記憶手段と、
受注の実績を示す過去案件の項目を担当者ごとに集計した集計情報を算出する集計情報算出手段と、
前記集計情報をもとに担当者ごとの評価ポイントを算出するポイント算出手段と、
前記フィードバック記憶手段に記憶されたフィードバックポイントに前記評価ポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出する合計ポイント算出手段と、
前記合計ポイントをポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された前記担当者の未確定案件と対応付けて登録する合計ポイント登録手段と、
前記ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された合計ポイントの大きさに従って未確定案件を読み取る未確定案件読取手段と、
前記ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件をフィードバック記憶手段に登録するフィードバック登録手段と、
フィードバック記憶手段に記憶された前記評価ポイント付き未確定案件に、当該未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントを対応付けて登録するフィードバックポイント登録手段とを備えた
ことを特徴とする営業支援装置。
【請求項２】
ポイント算出手段は、集計情報に含まれる各集計項目の相関関係を示す相関値を算出する相関値算出手段を備え、
相関値算出手段は、集計情報をもとに相関値を算出し、当該相関値をもとに評価ポイントを算出する
請求項１記載の営業支援装置。
【請求項３】
ポイント算出手段は、
集計情報に含まれる各集計項目値の高い順に集計情報を並び替え、並び替えた順に高い評価ポイントを算出する
請求項１または請求項２に記載の営業支援装置。
【請求項４】
フィードバック記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件を過去案件記憶手段に登録する過去案件登録手段を備えた
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の営業支援装置。
【請求項５】
フィードバックポイントは、案件の成否を示す受失注フラグである
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の営業支援装置。
【請求項６】
受注となるか失注となるかが確定した案件の実績を示す情報である受注実績項目を担当者ごとに集計した集計情報を算出する集計情報算出ステップと、
前記集計情報をもとに担当者ごとの評価ポイントを算出するポイント算出ステップと、
受注となるか失注となるかが未確定な案件の情報である未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントに前記評価ポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出する合計ポイント算出ステップと、
前記合計ポイントを前記担当者の未確定案件と対応付けた評価ポイント付き未確定案件を、ポイント付き未確定案件記憶手段に登録する合計ポイント登録ステップと、
前記ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された合計ポイントの大きさに従って未確定案件を読み取る未確定案件読取ステップと、
前記評価ポイント付き未確定案件とフィードバックポイントとを対応付けて記憶するフィードバック記憶手段に、前記ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件を登録するフィードバック登録ステップと、
フィードバック記憶手段に記憶された前記評価ポイント付き未確定案件に、当該未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントを対応付けて登録するフィードバックポイント登録ステップとを含む
ことを特徴とする営業支援方法。
【請求項７】
ポイント算出ステップでは、
集計情報に含まれる各集計項目の相関関係を示す相関値を算出し、当該相関値をもとに評価ポイントを算出する
請求項６記載の営業支援方法。
【請求項８】
コンピュータに、
受注となるか失注となるかが確定した案件の実績を示す情報である受注実績項目を担当者ごとに集計した集計情報を算出する集計情報算出処理、
前記集計情報をもとに担当者ごとの評価ポイントを算出するポイント算出処理、
受注となるか失注となるかが未確定な案件の情報である未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントに前記評価ポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出する合計ポイント算出処理、
前記合計ポイントを前記担当者の未確定案件と対応付けた評価ポイント付き未確定案件を、ポイント付き未確定案件記憶手段に登録する合計ポイント登録処理、
前記ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された合計ポイントの大きさに従って未確定案件を読み取る未確定案件読取処理、
前記評価ポイント付き未確定案件とフィードバックポイントとを対応付けて記憶するフィードバック記憶手段に、前記ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件を登録するフィードバック登録処理、および、
フィードバック記憶手段に記憶された前記評価ポイント付き未確定案件に、当該未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントを対応付けて登録するフィードバックポイント登録処理
を実行させるための営業支援プログラム。
【請求項９】
コンピュータに、
ポイント算出処理で、集計情報に含まれる各集計項目の相関関係を示す相関値を算出させ、当該相関値をもとに評価ポイントを算出させる
請求項８記載の営業支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、受注となるか失注となるかが未確定の案件の中から、受注の可能性の高い案件の抽出精度を向上させる営業支援装置、営業支援方法および営業支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
効率のよい営業活動を行うためには、営業活動を行う未確定案件（見込み案件）の内容を精査する必要がある。案件の内容の精査にあたっては、過去に受注した案件または受注できなかった（以下、失注という。）した案件の履歴を分析して、見込み案件の内容を精査する方法が考えられる。
【０００３】
特許文献１には、既存顧客の中から「商品提案可能な顧客」リストを自動的に抽出する営業支援システムが記載されている。特許文献１記載の営業支援システムは、商品の性質、商品同士の関係、過去の購入履歴などに基づいて新たな商品の購入提案をすべき見込み顧客を抽出する。抽出の条件は、売り手が自由に定義できる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３３４２０１号公報（段落００５５〜００６０、図２〜図４）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１記載の営業支援システムでは、過去に受注または失注した案件の履歴に関する情報だけでなく、見込み顧客の抽出に使用する様々な内容の情報を別途登録する必要がある。そのため、履歴を登録する操作以外の操作に関わる作業コストが別途必要になるという課題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、受注となるか失注となるかが未確定の案件の中から受注の可能性の高い案件を抽出するために利用できる情報を別途追加する操作を行うことなく抽出精度を向上させることができる営業支援装置、営業支援方法および営業支援プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による営業支援装置は、受注となるか失注となるかが確定した案件の情報である過去案件を記憶する過去案件記憶手段と、受注となるか失注となるかが未確定な案件の情報である未確定案件を記憶する未確定案件記憶手段と、案件の担当者と担当者の評価を数値化した評価ポイントを、未確定案件と対応付けた評価ポイント付き未確定案件を記憶するポイント付き未確定案件記憶手段と、評価ポイント付き未確定案件と、未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントとを対応付けて記憶するフィードバック記憶手段と、受注の実績を示す過去案件の項目を担当者ごとに集計した集計情報を算出する集計情報算出手段と、集計情報をもとに担当者ごとの評価ポイントを算出するポイント算出手段と、フィードバック記憶手段に記憶されたフィードバックポイントに評価ポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出する合計ポイント算出手段と、合計ポイントをポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された担当者の未確定案件と対応付けて登録する合計ポイント登録手段と、ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された合計ポイントの大きさに従って未確定案件を読み取る未確定案件読取手段と、ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件をフィードバック記憶手段に登録するフィードバック登録手段と、フィードバック記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件に、未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントを対応付けて登録するフィードバックポイント登録手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明による営業支援方法は、受注となるか失注となるかが確定した案件の実績を示す情報である受注実績項目を担当者ごとに集計した集計情報を算出する集計情報算出ステップと、集計情報をもとに担当者ごとの評価ポイントを算出するポイント算出ステップと、受注となるか失注となるかが未確定な案件の情報である未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントに評価ポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出する合計ポイント算出ステップと、合計ポイントを担当者の未確定案件と対応付けた評価ポイント付き未確定案件を、ポイント付き未確定案件記憶手段に登録する合計ポイント登録ステップと、ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された合計ポイントの大きさに従って未確定案件を読み取る未確定案件読取ステップと、評価ポイント付き未確定案件とフィードバックポイントとを対応付けて記憶するフィードバック記憶手段に、ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件を登録するフィードバック登録ステップと、フィードバック記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件に、未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントを対応付けて登録するフィードバックポイント登録ステップとを含むことを特徴とする。
【０００９】
本発明による営業支援プログラムは、コンピュータに、受注となるか失注となるかが確定した案件の実績を示す情報である受注実績項目を担当者ごとに集計した集計情報を算出する集計情報算出処理、集計情報をもとに担当者ごとの評価ポイントを算出するポイント算出処理、受注となるか失注となるかが未確定な案件の情報である未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントに評価ポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出する合計ポイント算出処理、合計ポイントを担当者の未確定案件と対応付けた評価ポイント付き未確定案件を、ポイント付き未確定案件記憶手段に登録する合計ポイント登録処理、ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された合計ポイントの大きさに従って未確定案件を読み取る未確定案件読取処理、評価ポイント付き未確定案件とフィードバックポイントとを対応付けて記憶するフィードバック記憶手段に、ポイント付き未確定案件記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件を登録するフィードバック登録処理、および、フィードバック記憶手段に記憶された評価ポイント付き未確定案件に、未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントを対応付けて登録するフィードバックポイント登録処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、受注となるか失注となるかが未確定の案件の中から受注の可能性の高い案件を抽出するために利用できる情報を別途追加する操作を行うことなく抽出精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は、本発明による営業支援装置の一実施形態を示すブロック図である。本実施形態による営業支援装置は、過去案件データベース（以下、ＤＢと記す。）０００と、ポイントＤＢ１００と、見込み案件ＤＢ２００と、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００と、フィードバックＤＢ４００と、ポイント作成処理部５と、ポイント列追加処理部１１と、ポイント加算処理部２２と、データ抽出処理部３３と、フィードバック処理部４４とを備えている。
【００１３】
過去案件ＤＢ５０は、受注となるか失注となるかが確定した案件の情報（以下、過去案件情報と記す。）を記憶する記憶装置である。過去案件ＤＢ５０には、１案件ごとに、案件名、案件の対象ユーザ（以下、ユーザと記す。）、案件を担当する営業担当者（以下、営業担当者と記す。）、案件の受注結果、受注金額など、案件に関する情報を記憶する。以下の説明では、過去案件ＤＢ５０は、上述の内容を記憶している場合を例に説明するが、過去案件ＤＢ５０に記憶する内容は、これらの内容に限定されない。過去案件情報には、案件の属性を示す他の情報を含んでいてもよい。
【００１４】
ポイントＤＢ１００は、過去案件ＤＢ５０に記憶された過去案件情報から、案件の担当者ごとに案件の受注実績を集計し、さらに、その担当者ごとに評価の高さをポイント化した評価ポイント（以下、単にポイントと記す。）を対応付けて記憶する記憶装置である。ここで、担当者とは、案件を担当する個人に限らず、案件を担当する部門等であってもよい。
【００１５】
図２は、ポイントＤＢ１００に記憶された内容の例を示す説明図である。図２に示す例では、営業担当者および各営業担当者が担当するユーザごとに受注実績、およびポイントを記憶していることを表す。図２に示す例では、ユーザ「Ａ社」を担当している営業担当者「第一営業部」は、今までの受注の累積金額が「３億円」であり、受注回数が「１５」回、失注回数が「０」回であることを示す。また、受注回数と失注回数をもとに受注率を計算すると、受注率が「１００％」であることを示す。受注率の計算は、受注回数／（受注回数＋失注回数）によって算出すればよい。
【００１６】
また、ユーザ「Ａ社」を担当している営業担当者「第一営業部」の評価は「４０ポイント」であり、これは、ユーザ「Ｇ社」を担当している営業担当者「第二営業部」の評価である「２８ポイント」よりも大きい。このことは、ユーザ「Ａ社」を担当している営業担当者「第一営業部」は、ユーザ「Ｇ社」を担当している営業担当者「第二営業部」よりも、相対的に評価が高いことを示す。
【００１７】
本実施形態では、ポイントＤＢ１００が、過去案件ＤＢ５０に記憶された過去案件情報から、営業担当者および各営業担当者が担当するユーザごとに受注実績を集計した集計情報を記憶する場合を例に説明するが、集計情報は、営業担当者および各営業担当者が担当するユーザごとに記憶する場合に限定されない。例えば、集計情報は、営業担当者ごとに集計した情報であってもよい。
【００１８】
以下、ポイントＤＢ１００が記憶する集計情報を、担当案件集計データと記し、集計の単位（例えば、営業担当者および各営業担当者が担当するユーザ、または、営業担当者、など）をキー項目と記す。
【００１９】
なお、図２に示す例では、担当案件集計データを一意に識別するキーＩＤを含んでいる。例えば、キーＩＤ＝２で識別される担当案件集計データは、ユーザ「Ａ社」を担当している営業担当者「第一営業部」の受注実績であることを意味する。本実施形態では、キーＩＤが担当案件集計データに１から順に付与されている場合を例に説明する。すなわち、キーＩＤの最大値が、担当案件集計データの件数を意味する。
【００２０】
見込み案件ＤＢ２００は、見込み案件の情報を記憶する記憶装置である。見込み案件とは、受注となるか失注となるかが未確定の案件を意味する。
【００２１】
ポイント付き見込み案件ＤＢ３００は、見込み案件ＤＢ２００に記憶された見込み案件の情報に加え、見込み案件ごとの担当者のポイントを併せて記憶する記憶装置である。図３は、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶された内容の例を示す説明図である。図３に示す例では、例えば、営業担当者「第一営業部」は、ユーザ「Ｂ社」に対し、製品「ＡＡＡ」を販売予定であり、営業担当者「第一営業部」がユーザ「Ｂ社」に対して営業を行うときのポイントは「２２ポイント」であることを示す。
【００２２】
フィードバックＤＢ４００は、過去に抽出された案件と、その案件の受注結果を示すフィードバック情報とを対応付けて記憶する記憶装置である。過去に抽出された案件とは、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶された内容であり、この内容がフィードバックＤＢ４００に登録される。フィードバック情報には、例えば、受注または失注を識別する受失注フラグを含む。受発注フラグには、受注できたときに「１」を、失注した時に「−１」を設定してもよい。
【００２３】
図４は、フィードバックＤＢ４００に記憶された内容の例を示す説明図である。図４に示す例では、例えば、営業担当者「第一営業部」が、ユーザ「Ｂ社」に対して対応した製品「ＡＡＡ」の販売が失注となったため、受失注フラグに失注を示す「−１」が設定されたことを意味する。
【００２４】
また、フィードバック情報には、担当案件集計データごとのポイントを修正するためのポイント（以下、追加ポイントと記す）を含んでいてもよい。追加ポイントは、見込み案件の受注結果に応じて付与されるポイントであり、過去案件ＤＢ５０に記憶された過去案件情報をもとに付与されるポイントに修正を加える役割を果たす。
【００２５】
また、受失注フラグの示す値を追加ポイントの値を意味するものとして読み替えてもよい。すなわち、例えば、受失注フラグに「受注」を意味する「１」が設定されている場合であれば、受失注フラグの示す値「１」を、追加ポイントの値「１」と読み替えてもよい。
【００２６】
例えば、図４に示す例では、営業担当者「第一営業部」が、ユーザ「Ｂ社」に対して対応した製品「ＡＡＡ」の販売が失注したことから、受失注フラグに「−１」が登録されている。この受失注フラグの示す値を追加ポイントと読み替え、追加ポイントを「−１」として取り扱う。このとき、営業担当者「第一営業部」が、ユーザ「Ｂ社」に対して行う営業に対するポイントに「−１」加算することにより、ポイントを修正することができる。
【００２７】
図４に示す例では、受失注フラグを追加ポイントと読み替えて利用している場合を例に説明しているが、フィードバックＤＢ４００は、受失注フラグと追加ポイントを別々に記憶していてもよい。また、受失注フラグが示す値と、追加ポイントの値は異なっていてもよい。
【００２８】
ポイント作成処理部５は、過去案件ＤＢ５０から過去案件情報を読み込み、キー項目ごとに案件の受注実績を集計する。受注実績の集計は、過去案件ＤＢ５０に記憶された項目のうち、案件の抽出条件に使用する項目に対して行う。例えば、過去案件ＤＢ５０に、案件の受注結果や受注金額が記憶されていれば、それらの項目について受注実績を集計してもよい。
【００２９】
本実施形態では、集計する項目として、「受注結果」、「受注金額」を使用する場合を例に説明する。具体的には、ポイント作成処理部５は、過去案件ＤＢ５０に記憶された案件のうち、キー項目ごとに、「受注」となった案件の件数を「受注回数」として算出し、「失注」となった案件の件数を「失注回数」として算出する。また、ポイント作成処理部５は、「受注」となった案件の「受注金額」を、キー項目ごとに加算して「累積金額」を算出する。さらに、ポイント作成処理部５は、「受注回数」と「失注回数」とから「受注率」を算出する。ポイント作成処理部５は、算出したこれらの結果をポイントＤＢ１００に登録する。
【００３０】
その後、ポイント作成処理部５は、キー項目ごとにポイントを算出する。ポイント作成処理部５は、例えば、「受注回数」、「累積金額」、「受注率」の値が大きいほど評価が高い担当者と判断し、付与するポイントが多くなるようにポイントを算出してもよい。
【００３１】
さらに、ポイント作成処理部５は、フィードバックＤＢ４００に記憶された追加ポイントを読み込み、キー項目に対応する追加ポイントを算出する。ポイント作成処理部５は、過去案件ＤＢ５０をもとに算出したキー項目に対する全てのポイントと、フィードバックＤＢ４００に記憶されたキー項目に対する追加ポイントを加算し、合計ポイントを算出する。ポイント作成処理部５は、この合計ポイントを、キー項目に対するポイントとしてポイントＤＢ１００に登録する。
【００３２】
ポイント列追加処理部１１は、見込み案件ＤＢ２００に記憶された見込み案件の情報に、初期値が０ポイントである情報（以下、ポイント列と記す。）を追加したポイント付き見込み案件を、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に登録する。
【００３３】
ポイント加算処理部２２は、ポイントＤＢ１００に記憶されたキー項目ごとのポイントを読み込み、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶された各案件のキー項目に対応するポイント列をそのポイントに更新する。
【００３４】
図３は、図２に示す例に基づき、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００のポイントを更新した例を示す。図２に示す例では、ポイントＤＢ１００は、営業担当者「第一営業部」がユーザ「Ａ社」を担当する場合のポイントを「４０ポイント」として記憶している。よってポイント加算処理部２２は、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶されている見込み案件のうち、該当するキー項目を含んでいる案件（営業担当者「第一営業部」が、ユーザ「Ａ社」に対し、製品「ＢＢＢ」を担当する旨の案件）に対するポイントを「４０ポイント」に更新する。
【００３５】
データ抽出処理部３３は、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶された見込み案件から、ポイントの高い案件を抽出する。図５は、見込み案件のうち、評価の高い案件を上位３件抽出した場合の例を示す説明図である。また、例えば、営業支援装置が表示部（図示せず）を備えている場合であれば、データ抽出処理部３３は、抽出した案件に関する情報をその表示部に表示させてもよい。
【００３６】
なお、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶されるポイントは、ポイントＤＢ１００およびフィードバックＤＢ４００に記憶されたポイントをもとに算出される。
【００３７】
フィードバック処理部４４は、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶されたポイント付き見込み案件と、その案件のフィードバック情報とを、フィードバックＤＢ４００に登録する。また、フィードバック処理部４４は、フィードバックＤＢ４００に登録された情報をもとに過去案件情報を作成し、その過去案件情報を過去案件ＤＢ５０に登録する。
【００３８】
フィードバックＤＢ４００は、ポイント列を有している点で過去案件ＤＢ５０と異なる。本実施形態では、過去案件ＤＢ５０は、ポイントＤＢ１００に登録する担当案件集計データをポイント作成処理部５が集計するたびに使用され、フィードバックＤＢ４００は、ポイント作成処理部５が合計ポイントを算出するたびに使用されるため、明示的に記憶部を分けて説明しているが、記憶部の分け方はこの方法に限定されない。
【００３９】
ポイント作成処理部５と、ポイント列追加処理部１１と、ポイント加算処理部２２と、データ抽出処理部３３と、フィードバック処理部４４とは、例えば、営業支援プログラムに従って動作する営業支援装置のＣＰＵによって実現される。例えば、営業支援プログラムは、営業支援装置の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、その営業支援プログラムを読み込み、営業支援プログラムに従って、ポイント作成処理部５、ポイント列追加処理部１１、ポイント加算処理部２２、データ抽出処理部３３およびフィードバック処理部４４としての動作を行ってもよい。
【００４０】
次に、動作について説明する。なお、本実施形態では、フィードバックＤＢ４００に、何もデータが登録されていない状態から処理を開始するものとするものとし、営業支援装置を使用する使用者が、見込み案件の中から評価の高い上位３件の案件の抽出要求を行う場合を例に説明する。
【００４１】
図６は、ポイント作成処理部５が、過去案件ＤＢ５０から読み込んだ過去案件をもとにポイントを算出し、ポイントＤＢ１００にそのポイントを登録する処理の例を示すフローチャートである。
【００４２】
例えば、営業支援装置を使用する使用者の指示に応じ、営業支援装置が見込み案件の抽出指示を検知すると、ポイント作成処理部５は、過去案件ＤＢ５０から過去案件情報を読み込む（ステップＳ１１）。ポイント作成処理部５は、読み込んだ過去案件情報をもとに、ユーザ名および営業担当者をキー項目として、受注回数、失注回数、累積金額、受注率を算出し、算出したこれらの情報をポイントＤＢ１００に登録する（ステップＳ１２）。
【００４３】
ポイント作成処理部５は、ステップＳ１２で算出した受注回数、累積金額、受注率のそれぞれの相関関係を示す相関値を算出し、相関値の高い組み合わせを選定する（ステップＳ１３）。
【００４４】
以下、相関値の算出方法について、「受注回数と受注率」の相関値を算出する場合を例に説明する。ポイント作成処理部５は、例えば、受注回数の高い順に項目の重要度を相対的に示す項目相対値をキーＩＤに割り当て、さらに、受注率の高い順にもキーＩＤに項目相対値を割り当てる。ポイント作成処理部５は、受注回数および受注率に従って割り当てた項目相対値を、対応するキーＩＤが同一の項目相対値同士で乗じ、乗じた結果を全て加算した値を「受注回数と受注率」の相関値として算出する。
【００４５】
図７は「受注回数と受注率」の相関値を算出する場合の例を示す説明図である。図７（ａ）に示す例では、ポイント作成処理部５は、ポイントＤＢ１００に記憶された担当案件集計データを、「受注回数」の降順にソートし、上位の担当案件集計データから順に０．５〜０．１の項目相対値を割り当てていることを表す。また、図７（ｂ）に示す例では、ポイント作成処理部５は、ポイントＤＢ１００に記憶された担当案件集計データを、「受注率」の降順にソートし、上位の担当案件集計データから順に０．５〜０．１の項目相対値を割り当てていることを表す。
【００４６】
図７（ｃ）に示す例では、ポイント作成処理部５は、それぞれ割り当てた項目相対値を、対応するキーＩＤが同一の項目相対値同士で乗じ、乗じた結果を全て加算した値を「受注回数と受注率」の相関値として算出していることを示す。この例の場合、相関値は「０．５０」と算出される。
【００４７】
「累積金額と受注率」および「受注回数と累積金額」の相関値も、同様の方法で算出することができるが、相関値の算出方法はこの方法に限定されない。
【００４８】
ポイント作成処理部５は算出した相関値をもとに、相関値が最も高い組み合わせを選定する。なお、以下の説明では、「受注回数と受注率」の相関値が最も高い場合を例に説明する。
【００４９】
相関値は、ポイントを算出する際に利用することができるが、相関値を利用せずにポイントを算出する場合であれば、ステップＳ１３の処理は不要である。
【００５０】
次に、ポイント作成処理部５は、ステップＳ１２で算出した受注回数、失注回数、累積金額をもとに、キー項目ごとにポイントを算出する。
【００５１】
ポイント作成処理部５は、ポイントＤＢ１００に記憶された担当案件集計データを受注回数、累積金額、および、受注率それぞれに対してソートを行う。図８は、ポイントＤＢ１００に記憶された担当案件集計データを、受注回数の降順にソートした例を、図９は、累積金額の降順にソートした例を、図１０は、受注率の降順にソートした例をそれぞれ示す説明図である。以下、ポイントＤＢ１００に記憶された担当案件集計データを各条件に従ってソートしたものをランキングと記す。
【００５２】
ポイント作成処理部５は、ランキングの上位に位置する担当案件集計データに、より高い評価ポイントを付与する。例えば、図８に示す例では、受注回数が一番多い担当案件集計データであるキーＩＤ＝２のデータに対し、ポイントを「１０」付与していることを示す。
【００５３】
さらに、ポイント作成処理部５は、ポイント付与の際、ステップＳ１３で選定した相関値を利用して、特別ポイントを付与してもよい。
【００５４】
例えば、ポイント作成処理部５は、最も高い相関値を持つと判断した項目に、通常付与するポイントに一定の値を乗じたポイントを付与するようにしてもよい。この場合、ポイント作成処理部５は、通常付与するポイントに乗ずる一定の値をあらかじめ定義しておき、その定義に従ってポイントを付与すればよい。
【００５５】
具体的には、例えば、ポイント作成処理部５が「受注回数と受注率」の相関値が最も高いと判断した場合、ポイント作成処理部５は、その項目の１つである「受注率」に、２倍のポイントを付与する処理を行ってもよい。
【００５６】
例えば、図１０に示す例では、受注率のランキングで、受注率が一番高い担当案件集計データに付与するポイントを、通常のポイント「１０」の２倍であるポイント「２０」を付与している例を示す（ステップＳ１４）。
【００５７】
なお、特別ポイントの付与方法は、上記の方法に限定されない。
【００５８】
ポイント作成処理部５は、各ランキングに従ってポイントを付与したあと、担当案件集計データに対応するユーザ名および担当に対応する追加ポイントをフィードバックＤＢ４００から読み込む。ポイント作成処理部５は、読み込んだ追加ポイントを各担当案件集計データに付与する追加ポイントとして取り扱う（ステップＳ１５）。本実施形態では、フィードバックＤＢ４００には、まだ何もデータが登録されていないため、追加ポイントの加算処理は行わない。
【００５９】
ポイント作成処理部５は、各担当案件集計データに対して、ランキングに従って付与されたポイント、特別ポイント、および、追加ポイントを全て加算して合計ポイントを算出し、算出した合計ポイントをポイントＤＢ１００に登録する（ステップＳ１６）。
【００６０】
図１１は、ポイント列追加処理部１１が行う処理の例を示すフローチャートである。ポイントＤＢ１００にポイントが登録された後、ポイント列追加処理部１１は、見込み案件ＤＢ２００に記憶された見込み案件の情報を読み込み（ステップＳ２１）、その情報に初期値が０ポイントであるポイント列を追加して、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００にポイント付き見込み案件を登録する（ステップＳ２２）。
【００６１】
図１２は、ポイント加算処理部２２が行う処理の例を示すフローチャートである。ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に見込み案件の情報が登録された後、ポイント加算処理部２２は、ポイントＤＢ１００に記憶されたキー項目ごとのポイントを読み込み、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶された各見込み案件のキー項目に対応するポイント列をそのポイントで更新する。
【００６２】
図２に示すポイントＤＢ１００の例を用いて、ポイント加算処理部２２の処理を詳述する。ポイント加算処理部２２は、ポイントＤＢ１００のキーＩＤの最大値（ＭＡＸ値）を読み込む（ステップＳ３１）。図２に示す例では、ポイント加算処理部２２は、キーＩＤの最大値として「５」を読み込む。本実施形態では、キーＩＤが担当案件集計データに１から順に付与されているため、キーＩＤの最大値が、担当案件集計データの件数を意味する。
【００６３】
ポイント加算処理部２２は、カウンタの値を１に設定し（ステップＳ３２）、ポイント加算処理部２２は、キーＩＤの最大値の値が示す回数分、以下のステップＳ３３からステップＳ３６までの処理を繰り返す（ステップＳ３３）。
【００６４】
ポイント加算処理部２２は、まずキーＩＤ＝１に対応する担当案件集計データをポイントＤＢ１００から読み込む（ステップＳ３４）。図２に示す例では、キーＩＤ＝１のときのキー項目となる、「営業担当者「第一営業部」、ユーザ「Ａ社」」、および、キー項目に対する「ポイント「２２」」を読み込む。ポイント加算処理部２２は、ステップＳ３４で読み込んだキー項目を含む見込み案件をポイント付き見込み案件ＤＢ３００から抽出し、抽出した見込み案件のポイント列（初期状態では０ポイント）の値を、ポイントＤＢ１００から読み込んだポイント（本実施形態では、「２２」ポイント）に更新し、更新した見込み案件を、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に登録する（ステップＳ３５）。
【００６５】
ポイント付き見込み案件ＤＢ３００へポイントを登録した後、ポイント加算処理部２２は、カウンタの値に１加算し、ステップＳ３４〜ステップＳ３５までの処理を、キーＩＤの最大値（本実施形態では「５」）が示す回数分繰り返す（ステップＳ３６）。図３に示す例は、ポイント加算処理部２２がポイント付き見込み案件ＤＢ３００に登録した状態を表す。
【００６６】
図１３は、データ抽出処理部３３が行う処理の例を示すフローチャートである。ポイント付き見込み案件ＤＢ３００にポイントが登録された後、データ抽出処理部３３はポイント付き見込み案件ＤＢ３００に登録された見込み案件をポイントの降順にソートする（ステップＳ４１）。データ抽出処理部３３は、例えば、営業支援装置を使用する使用者が、見込み案件の抽出指示を行う時に指定する抽出件数に従って、ソートされた見込み案件の上位から、指定された件数分見込み案件を読み込む（ステップＳ４２）。図５に示す例では、データ抽出処理部３３が、ポイントの高い上位３件の案件をポイント付き見込み案件ＤＢ３００から読み込んだことを示す。
【００６７】
ポイントの高い案件は、相対的に評価が高い案件を意味する。また、相対的に評価が高い案件は、他の案件に比べ、受注の可能性が高い案件といえる。よって、ポイントの高い案件を抽出することで、受注の可能性の高い案件を抽出することができる。
【００６８】
例えば、営業支援装置が表示部（図示せず）を備えている場合であれば、データ抽出処理部３３は、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００から読み込んだ見込み案件の情報を、その表示部に表示させてもよい。
【００６９】
図１４は、フィードバック処理部４４が行う処理の例を示すフローチャートである。例えば、営業支援装置の入力部（図示せず）を介し、見込み案件の受注結果が入力されると、フィードバック処理部４４は、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００から該当する見込み案件を読み込み、受注または失注を記憶する受失注フラグ列を追加して、フィードバックＤＢ４００に登録する（ステップＳ５１）。このとき、フィードバック処理部４４は、受失注フラグに初期値として０を設定してもよい。
【００７０】
その後、フィードバック処理部４４は、入力された受注結果で該当する見込み案件の受失注フラグを更新する（ステップＳ５２）。受注情報は、例えば、「受注」したことを「１」で表わし、「失注」したことを「−１」で表わしてもよい。
【００７１】
また、例えば、営業支援装置の入力部（図示せず）を介し、見込み案件の受注結果とあわせて追加ポイントが入力された場合、フィードバック処理部４４は、その追加ポイントをフィードバックＤＢ４００に登録してもよい。登録された追加ポイントは、ステップＳ１５〜ステップＳ１６で、ポイント作成処理部５が合計ポイントを算出する際に利用される。
【００７２】
フィードバック処理部４４は、該当する見込み案件をフィードバックＤＢ４００に登録すると、登録された見込み案件をもとに過去案件情報を作成し、その過去案件情報を過去案件ＤＢ５０に登録する（ステップＳ５３）。
【００７３】
本発明によれば、ポイント作成処理部５が、受注の実績を示す過去案件情報の項目を担当者ごとに集計した担当案件集計データを算出し、ポイント作成処理部５が、担当案件集計データをもとに担当者ごとのポイントを算出し、ポイント作成処理部５が、フィードバックポイントにポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出し、ポイント加算処理部２２が、合計ポイントをポイント付き未確定案件ＤＢ３００に記憶された担当者の見込み情報と対応付けて登録し、データ抽出処理部３３が、ポイント付き未確定案件ＤＢ３００に記憶された合計ポイントの大きさに従って見込み案件を読み取り、フィードバック処理部４４が、ポイント付き未確定案件ＤＢ３００に記憶されたポイント付き見込み案件をフィードバックＤＢ４００に登録し、フィードバック処理部４４が、フィードバックＤＢ４００に記憶された評価ポイント付き見込み案件に、フィードバックポイントを対応付けて登録する。そのため、受注となるか失注となるかが未確定の案件の中から受注の可能性の高い案件を抽出するために利用できる情報を別途追加する操作を行うことなく抽出精度を向上させることができる。
【００７４】
図１５は、本発明における営業支援装置の概要を示すブロック図である。本発明による営業支援装置は、受注となるか失注となるかが確定した案件の情報である過去案件（例えば、過去案件情報）を記憶する過去案件記憶手段８１と、受注となるか失注となるかが未確定な案件の情報である未確定案件（例えば、見込み案件）を記憶する未確定案件記憶手段８２（例えば、見込み案件ＤＢ２００）と、案件の担当者（例えば、営業担当者）と担当者の評価を数値化した評価ポイント（例えば、ポイント）を、未確定案件と対応付けた評価ポイント付き未確定案件（例えば、ポイント付き見込み案件）を記憶するポイント付き未確定案件記憶手段８３（例えば、ポイント付き見込み案件ＤＢ３００）と、評価ポイント付き未確定案件と、未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイント（例えば、フィードバック情報、追加ポイントおよび受失注フラグ）とを対応付けて記憶するフィードバック記憶手段８４（例えば、フィードバックＤＢ４００）と、受注の実績を示す過去案件の項目を（例えば、「受注結果」および「受注金額」）を担当者ごとに集計した集計情報（例えば、担当案件集計データ）を算出する集計情報算出手段９１（例えば、ポイント作成処理部５）と、集計情報をもとに担当者ごとの評価ポイントを算出するポイント算出手段９２（例えば、ポイント作成処理部５）と、フィードバック記憶手段８４に記憶されたフィードバックポイントに評価ポイントを加算した合計ポイントを担当者ごとに算出する合計ポイント算出手段９３（例えば、ポイント作成処理部５）と、合計ポイントをポイント付き未確定案件記憶手段８３に記憶された担当者の未確定案件と対応付けて登録する合計ポイント登録手段９４（例えば、ポイント加算処理部２２）と、ポイント付き未確定案件記憶手段８３に記憶された合計ポイントの大きさに従って未確定案件を読み取る未確定案件読取手段９５（例えば、データ抽出処理部３３）と、ポイント付き未確定案件記憶手段８３に記憶された評価ポイント付き未確定案件をフィードバック記憶手段８４に登録するフィードバック登録手段９６（例えば、フィードバック処理部４４）と、フィードバック記憶手段８４に記憶された評価ポイント付き未確定案件に、未確定案件の受注結果を示すフィードバックポイントを対応付けて登録するフィードバックポイント登録手段９７（例えば、フィードバック処理部４４）とを備えている。
【００７５】
そのような構成により、受注となるか失注となるかが未確定の案件の中から受注の可能性の高い案件を抽出するために利用できる情報を別途追加する操作を行うことなく抽出精度を向上させることができる。
【００７６】
また、上記実施形態には、ポイント算出手段９１が、集計情報に含まれる各集計項目の相関関係を示す相関値を算出する相関値算出手段（例えば、ポイント作成処理部５）を備え、相関値算出手段が、集計情報をもとに相関値を算出し、相関値をもとに評価ポイントを算出する構成が開示されている。
【００７７】
また、ポイント算出手段９１は、集計情報に含まれる各集計項目値の高い順に集計情報を並び替え、並び替えた順に高い評価ポイントを算出してもよい。
【００７８】
また、上記実施形態には、フィードバック記憶手段８４に記憶された評価ポイント付き未確定案件を過去案件記憶手段８１に登録する過去案件登録手段（例えば、フィードバック処理部４４）を備えた構成が開示されている。
【００７９】
また、フィードバックポイントは、案件の成否を示す受失注フラグであってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明は、受注となるか失注となるかが未確定の案件の中から、受注の可能性の高い案件の抽出精度を向上させる営業支援装置に好適に適用される。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】本発明による営業支援装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】ポイントＤＢ１００に記憶された内容の例を示す説明図である。
【図３】ポイント付き見込み案件ＤＢ３００に記憶された内容の例を示す説明図である。
【図４】フィードバックＤＢ４００に記憶された内容の例を示す説明図である。
【図５】評価の高い見込み案件を上位３件抽出した場合の例を示す説明図である。
【図６】ポイント作成処理部５の処理の例を示すフローチャートである。
【図７】「受注回数と受注率」の相関値を算出する場合の例を示す説明図である。
【図８】ポイントＤＢ１００を受注回数の降順にソートした例を示す説明図である。
【図９】ポイントＤＢ１００を累積金額の降順にソートした例を示す説明図である。
【図１０】ポイントＤＢ１００を受注率の降順にソートした例を示す説明図である。
【図１１】ポイント列追加処理部１１が行う処理の例を示すフローチャートである。
【図１２】ポイント加算処理部２２が行う処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】データ抽出処理部３３が行う処理の例を示すフローチャートである。
【図１４】フィードバック処理部４４が行う処理の例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明における営業支援装置の概要を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８２】
１  営業支援装置
５０  過去案件ＤＢ
１００  ポイントＤＢ
２００  見込み案件ＤＢ
３００  ポイント付き見込み案件ＤＢ
４００  フィードバックＤＢ
５  ポイント作成処理部
１１  ポイント列追加処理部
２２  ポイント加算処理部
３３  データ抽出処理部
４４  フィードバック処理部
【図１】
2010049353.tif 000003
【図２】
2010049353.tif 000004
【図３】
2010049353.tif 000005
【図４】
2010049353.tif 000006
【図５】
2010049353.tif 000007
【図６】
2010049353.tif 000008
【図７】
2010049353.tif 000009
【図８】
2010049353.tif 000010
【図９】
2010049353.tif 000011
【図１０】
2010049353.tif 000012
【図１１】
2010049353.tif 000013
【図１２】
2010049353.tif 000014
【図１３】
2010049353.tif 000015
【図１４】
2010049353.tif 000016
【図１５】
2010049353.tif 000017