(57)【要約】【課題】アグリゲーションサービスを通じて収集された各ユーザの取引情報に基づいて、予め定義されたイベントに該当するユーザを金融商品の販促対象顧客として抽出する技術の提供。【解決手段】ユーザの複数の金融機関における口座情報を格納しておく口座情報ＤＢ16と、特定のイベント条件とアクション内容との対応関係を定義しておくイベント情報ＤＢ20と、各金融機関のコンピュータ30, 31にユーザの口座情報を送信して取引情報を取得し、取引情報ＤＢ18に格納するアグリゲーション処理部12と、取引情報ＤＢ18を参照し、イベント条件に合致するイベントの有無をユーザ毎に判定する処理、特定のユーザについてイベント条件に合致するイベントが検出された場合に、対応のアクション内容を当該ユーザに関連付けて外部に出力する処理を実行するマーケティング処理部14を備えたマーケティング支援システム10。【選択図】図１
2010211336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの複数の金融機関における口座情報を格納しておく口座情報記憶手段と、
イベント条件とアクション内容との対応関係を定義しておくイベント情報記憶手段と、
各金融機関のコンピュータにユーザの口座情報を送信して取引情報を取得し、取引情報記憶手段に格納する手段と、
上記取引情報記憶部を参照し、上記イベント情報記憶部内に定義されたイベント条件に合致するイベントの有無をユーザ毎に判定するイベント判定手段と、
特定のユーザについてイベント条件に合致するイベントが検出された場合に、当該イベント条件に関連付けられたアクション内容を当該ユーザに関連付けて外部に出力するアクション出力手段と、
を備えたことを特徴とするマーケティング支援システム。
【請求項２】
上記イベント情報記憶手段には、アクション内容を出力すべきチャネルがイベント条件毎に定義されており、
このチャネルとしてWebサーバが定義されている場合に、上記アクション出力手段は、イベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報を所定のWebサーバに対して出力することを特徴とする請求項１に記載のマーケティング支援システム。
【請求項３】
上記イベント情報記憶手段には、アクション内容を出力すべきチャネルがイベント条件毎に定義されており、
このチャネルとしてメールサーバが定義されている場合に、上記アクション出力手段は、イベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報を所定のメールサーバに対して出力することを特徴とする請求項１または２に記載のマーケティング支援システム。
【請求項４】
上記イベント情報記憶手段には、アクション内容を出力すべきチャネルがイベント条件毎に定義されており、
このチャネルとしてサポートサーバが定義されている場合に、上記アクション出力手段は、イベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報を所定のサポートサーバに対して出力することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のマーケティング支援システム。
【請求項５】
上記イベント情報記憶手段には、アクション内容を出力すべきチャネルがイベント条件毎に定義されており、
このチャネルとしてATMサーバが定義されている場合に、上記アクション出力手段は、イベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報を所定のATMサーバに対して出力することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載のマーケティング支援システム。
【請求項６】
Webサーバから送信された通信ログを格納しておくログファイル記憶手段を備えており、
上記イベント判定手段は、上記取引情報記憶手段の他に、このログファイル記憶手段をも参照して、上記イベント条件に合致するイベントの有無をユーザ毎に判定することを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載のマーケティング支援システム。
【請求項７】
ATMサーバから送信された通信ログを格納しておくログファイル記憶手段を備えており、
上記イベント判定手段は、上記取引情報記憶手段の他に、このログファイル記憶手段をも参照して、上記イベント条件に合致するイベントの有無をユーザ毎に判定することを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載のマーケティング支援システム。
【請求項８】
上記取引情報記憶手段から、各ユーザの各金融機関における特定の取引情報を取得する手段と、
この特定の取引情報の値を全金融機関分集計し、その集計値を金融機関の数で除することにより、特定の取引情報の全金融機関における平均値を算出する手段とを備えたことを特徴とする請求項１〜７の何れかに記載のマーケティング支援システム。
【請求項９】
各ユーザの特定の金融機関における上記特定の取引情報を取得し、その合計値を算出する手段と、
この合計値と、当該特定の取引情報の全金融機関における上記平均値とを比較し、両者間の差違を算出する手段と、
この算出結果を出力する手段とを備えたことを特徴とする請求項８に記載のマーケティング支援システム。
【請求項１０】
ユーザの特定の属性に基づいて各ユーザを複数のグループに分類するための分類情報を、ユーザ毎に格納しておく記憶手段を備え、
上記特定の取引情報を集計する際に、各ユーザの上記分類情報を参照することにより、ユーザのグループ単位で取引情報を集計することを特徴とする請求項８または９の何れかに記載のマーケティング支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、マーケティング支援システムに係り、特に、ユーザの金融行動に係る情報を収集・蓄積すると共に、これらの情報の中から特定のイベントに該当するユーザを抽出する機能を備えたマーケティング支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを介した株取引やオークションが普及し、多くの一般ユーザが決済用に複数のオンライン口座（ネットバンキング口座）を開設するケースが増えている。この場合、ユーザは各口座の残高を確認するために、それぞれのオンライン口座に個別にアクセスし、ID及びパスワードを入力してログインしなければならない。
【０００３】
このような煩わしさを解消するために、ユーザはアグリゲーションサービス（Aggregation Service）を利用することもできる。すなわち、ユーザがアグリゲーションサービスの提供者が運営するサーバ（アグリゲーションサーバ）にアクセスし、自己の複数の口座情報（業種、金融機関名、口座名義、口座番号、暗証番号、ID、パスワード等）を事前にまとめて登録しておくと、以後、当該アグリゲーションサーバにログインして口座情報の照会を行うだけで、登録した全ての口座の残高情報や取引履歴情報を一覧することが可能となる（下記の特許文献１及び非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−１０８６８６
【非特許文献１】残高照会はアグリゲーションで一気に  MoneyLookを使おう！インターネットURL: http://allabout.co.jp/internet/netauction/closeup/CU20030905A/検索日：平成２１年２月２４日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
このように、アグリゲーションサービスは多くのオンライン口座を保有するユーザに対して大きな利便性を与えるものではあるが、現状ではせっかく複数の金融機関のコンピュータシステムから収集されたユーザの取引情報が有効利用されることなく、単なる表示目的のみに利用されている点に問題がある。
本来、アグリゲーションサーバに集められた情報は、ユーザの資産状況や変動を正確に表すものであり、これらを様々な観点から分析することにより、金融機関はユーザに対しタイムリーに最適な商品の提案等が可能になる筈である。
【０００５】
この発明は、このような現状に鑑みて案出されたものであり、アグリゲーションサービスを通じて収集された各ユーザの取引情報に基づいて、予め定義されたイベント条件に該当するユーザを金融商品の販促対象顧客として抽出する技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の目的を達成するため、請求項１に記載したマーケティング支援システムは、ユーザの複数の金融機関における口座情報を格納しておく口座情報記憶手段と、イベント条件とアクション内容との対応関係を定義しておくイベント情報記憶手段と、各金融機関のコンピュータにユーザの口座情報を送信して取引情報を取得し、取引情報記憶手段に格納する手段と、上記取引情報記憶部を参照し、上記イベント情報記憶部内に定義されたイベント条件に合致するイベントの有無をユーザ毎に判定するイベント判定手段と、特定のユーザについてイベント条件に合致するイベントが検出された場合に、当該イベント条件に関連付けられたアクション内容を当該ユーザに関連付けて外部に出力するアクション出力手段を備えたことを特徴としている。
【０００７】
請求項２に記載したマーケティング支援システムは、請求項１のシステムであって、さらに、上記イベント情報記憶手段にはアクション内容を出力すべきチャネルがイベント条件毎に定義されており、このチャネルとしてWebサーバが定義されている場合に、上記アクション出力手段は、イベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報を所定のWebサーバに対して出力することを特徴としている。
【０００８】
請求項３に記載したマーケティング支援システムは、請求項１または２のシステムであって、さらに、上記イベント情報記憶手段にはアクション内容を出力すべきチャネルがイベント条件毎に定義されており、このチャネルとしてメールサーバが定義されている場合に、上記アクション出力手段は、イベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報を所定のメールサーバに対して出力することを特徴としている。
【０００９】
請求項４に記載したマーケティング支援システムは、請求項１〜３のシステムであって、さらに、上記イベント情報記憶手段にはアクション内容を出力すべきチャネルがイベント条件毎に定義されており、このチャネルとしてサポートサーバが定義されている場合に、上記アクション出力手段は、イベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報を所定のサポートサーバに対して出力することを特徴としている。
【００１０】
請求項５に記載したマーケティング支援システムは、請求項１〜４のシステムであって、さらに、上記イベント情報記憶手段にはアクション内容を出力すべきチャネルがイベント条件毎に定義されており、このチャネルとしてATMサーバが定義されている場合に、上記アクション出力手段は、イベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報を所定のATMサーバに対して出力することを特徴としている。
【００１１】
請求項６に記載したマーケティング支援システムは、請求項１〜５のシステムであって、さらに、Webサーバから送信された通信ログを格納しておくログファイル記憶手段を備えており、上記イベント判定手段は、上記取引情報記憶手段の他に、このログファイル記憶手段をも参照して、上記イベント条件に合致するイベントの有無をユーザ毎に判定することを特徴としている。
【００１２】
請求項７に記載したマーケティング支援システムは、請求項１〜６のシステムであって、さらに、ATMサーバから送信された通信ログを格納しておくログファイル記憶手段を備えており、上記イベント判定手段は、上記取引情報記憶手段の他に、このログファイル記憶手段をも参照して、上記イベント条件に合致するイベントの有無をユーザ毎に判定することを特徴としている。
【００１３】
請求項８に記載したマーケティング支援システムは、請求項１〜７のシステムであって、さらに、上記取引情報記憶手段から各ユーザの各金融機関における特定の取引情報を取得する手段と、この特定の取引情報の値を全金融機関分集計し、その集計値を金融機関の数で除することにより、特定の取引情報の全金融機関における平均値を算出する手段を備えたことを特徴としている。
【００１４】
請求項９に記載したマーケティング支援システムは、請求項８のシステムであって、さらに、各ユーザの特定の金融機関における上記特定の取引情報を取得し、その合計値を算出する手段と、この合計値と、当該特定の取引情報の全金融機関における上記平均値とを比較し、両者間の差違を算出する手段と、この算出結果を出力する手段を備えたことを特徴としている。
【００１５】
請求項１０に記載したマーケティング支援システムは、請求項８または９のシステムであって、さらに、ユーザの特定の属性に基づいて各ユーザを複数のグループに分類するための分類情報を、ユーザ毎に格納しておく記憶手段を備え、上記特定の取引情報を集計する際に、各ユーザの上記分類情報を参照することにより、ユーザのグループ単位で取引情報を集計することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１６】
請求項１に記載したマーケティング支援システムは、複数の金融機関における取引情報に基づいて、所定のイベント条件に合致するイベントがユーザ毎に検出される仕組みを備えているため、適切なイベント条件を選定することにより、各ユーザの金融商品に対するニーズを高精度で探知することが可能となる。この結果、ユーザに対してタイムリーに金融商品の販促活動を展開することが期待できる。
【００１７】
請求項２に記載したマーケティング支援システムによれば、イベント条件に合致するイベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報がWebサーバに出力されるため、Webページを介した販促活動をユーザに対して展開することが可能となる。
【００１８】
請求項３に記載したマーケティング支援システムによれば、イベント条件に合致するイベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報がメールサーバに出力されるため、電子メールを用いた販促活動をユーザに対して展開することが可能となる。
【００１９】
請求項４に記載したマーケティング支援システムによれば、イベント条件に合致するイベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報がサポートサーバに出力されるため、サポートセンターのスタッフによる販促活動をユーザに対して速やかに展開することが可能となる。
【００２０】
請求項５に記載したマーケティング支援システムによれば、イベント条件に合致するイベントが検出されたユーザ及びアクション内容を示す情報がATMサーバに出力されるため、ATMサーバに接続されたATM機を用いた販促活動をユーザに対して展開することが可能となる。
【００２１】
請求項６に記載したマーケティング支援システムによれば、Webサーバから送信されたログファイルからもイベント条件に合致するイベントが検出される仕組みを備えているため、特定の金融商品の紹介サイトにアクセスした等の履歴情報に基づき、各ユーザの金融需要を多面的に把握することが可能となる。
【００２２】
請求項７に記載したマーケティング支援システムによれば、ATMサーバから送信されたログファイルからもイベント条件に合致するイベントが検出される仕組みを備えているため、ユーザがATM機のタッチパネルを介して特定の金融商品の資料請求を行った等の履歴情報に基づき、各ユーザの金融需要を多面的に把握することが可能となる。
【００２３】
請求項８に記載したマーケティング支援システムによれば、多数の金融機関から収集した取引情報に基づいて、特定の取引情報の平均値を算出する仕組みを備えているため、個々の金融機関単位では入手不可能であったより客観的な値を得ることが可能となる。
【００２４】
請求項９に記載したマーケティング支援システムによれば、上記特定の取引情報の特定の金融機関における合計値と、全金融機関に亘る平均値とを比較し、両者間の差違が求められるため、当該金融機関の弱点や強みを客観的に把握することが可能となる。
【００２５】
請求項１０に記載したマーケティング支援システムによれば、ユーザのグループ単位で特定の取引情報が集計されるため、より精密な分析結果を得ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
図１は、この発明に係るマーケティング支援システム10を示すブロック図であり、アグリゲーション処理部12と、マーケティング処理部14と、口座情報ＤＢ16と、取引情報ＤＢ18と、ログファイル記憶部19と、イベント情報ＤＢ20と、顧客情報ＤＢ22とを備えている。
【００２７】
アグリゲーション処理部12及びマーケティング処理部14は、サーバコンピュータのCPUが、OS及び専用のアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。口座情報ＤＢ16、取引情報ＤＢ18、ログファイル記憶部19、イベント情報ＤＢ20、顧客情報ＤＢ22は、同コンピュータのハードディスク内に設けられている。
【００２８】
アグリゲーション処理部12には、アグリゲーションサービスを自行の顧客に対して提供する金融機関（以下「サービス提供金融機関」）のWebサーバ32が、通信ネットワークを介して接続されている。また、アグリゲーション処理部12は、インターネット24及びWebインターフェース装置25を介して、複数の金融機関のホストコンピュータ30と接続されている。
【００２９】
マーケティング処理部14には、サービス提供金融機関のWebサーバ32、メールサーバ34、サポートサーバ36、ATMサーバ38が、通信ネットワークを介して接続されている。
サポートサーバ36は、サービス提供金融機関のサポートセンター内に設置されており、サポートスタッフが操作する複数のサポート端末40と通信ネットワークを介して接続されている。
ATMサーバ38には、通信ネットワークを介して複数のATM機（Automated Teller Machine／現金自動預払機）42が接続されている。
【００３０】
アグリゲーション処理部12及びWebサーバ32には、Webインターフェース装置25を介して、サービス提供金融機関のホストコンピュータ31が接続されている。
このサービス提供金融機関のホストコンピュータ31は、上記ATMサーバ38とも接続されている。
【００３１】
上記Webサーバ32及びメールサーバ34は、サービス提供金融機関の顧客が操作する複数のクライアント端末26と、インターネット24を介して接続される。クライアント端末26は、OS及びWebブラウザプログラムを搭載したPC等よりなる。
【００３２】
顧客情報ＤＢ22には、サービス提供金融機関の管理端末44から自行の顧客に係る様々な情報が蓄積される。例えば、営業担当者が個別訪問によって収集してきた顧客の近況情報（結婚、転職、就職、出産等）や、顧客が銀行の窓口を通じて投資信託を購入した等の取引情報が該当する。
【００３３】
また、イベント情報ＤＢ20には、上記管理端末44を通じてイベント情報が登録されている。
図２は、イベント情報の一例を示すものであり、シリアルNO、イベント条件、アクション内容、チャネルのデータ項目を備えている。「イベント条件」には、検出すべき顧客のイベントが定義されている。ここで「イベント」とは、顧客が金融行動を執る際のトリガーとなる事象や変化を意味している。
また「アクション内容」には、上記のイベントが検出された場合に、当該顧客に対して行うべき販促活動が定義されている。
「チャネル」には、上記販促活動を展開する際の起点となるサーバが定義されている。
【００３４】
口座情報ＤＢ16には、ユーザの各金融機関における口座情報が格納されている。以下、口座情報の登録手順を説明する。
まずユーザは、クライアント端末26のWebブラウザプログラムを通じてWebサーバ32にアクセスし、ユーザID及びパスワードを入力することにより、アグリゲーションサービスにログインする。
つぎにユーザは、クライアント端末26のディスプレイに表示された入力フォームを介して、利用を希望する各金融機関の口座情報を入力する。ここで「口座情報」としては、業種（銀行／証券）、金融機関名、口座名義、口座番号、暗証番号、ID、パスワード等が該当する。
Webサーバ32経由でクライアント端末26からの口座情報を受信したアグリゲーション処理部12は、これをユーザIDに関連付けて口座情報ＤＢ16に登録する。
【００３５】
取引情報ＤＢ18には、アグリゲーション処理部12によって収集された、各ユーザが登録した金融機関における取引情報が格納される。このアグリゲーション処理部12による取引情報の収集処理については、後に詳述する。
【００３６】
Webサーバ32及びATMサーバ38からサービス提供金融機関のホストコンピュータ31に対しては、ログファイルが定期的に転送される。
Webサーバ32からのログファイルには、Webサーバ32から特定ユーザの操作するクライアント端末26に対して特定のWebページを送信した事実や、クライアント端末26から送信されたリクエスト内容等が、日時情報と共に記録されている。
また、ATMサーバ38からのログファイルには、ユーザの操作するATM機42から送信されたリクエスト情報等が、ユーザの口座番号、日時情報及びATM機の識別情報と共に記録されている。
これらのログファイルは、サービス提供金融機関のホストコンピュータ31からマーケティング支援システム10に送信され、ログファイル記憶部19内に蓄積される。
【００３７】
以下、図３のフローチャートに従い、このシステム10における処理手順を説明する。
まずユーザは、クライアント端末26のWebブラウザプログラムを通じてWebサーバ32にログインし、取引情報の一括更新をリクエストする。
Webサーバ32経由でこのリクエストを受け取ったアグリゲーション処理部12は（Ｓ10）、口座情報ＤＢ16を参照し、当該ユーザが登録した金融機関名、口座名義、口座番号、暗証番号、ID、パスワード等の口座情報を取得する（Ｓ12）。
【００３８】
つぎにアグリゲーション処理部12は、当該ユーザが口座を保有している複数の金融機関のコンピュータ30, 31に該当のID、パスワード、口座名義、口座番号、暗証番号を送信し、ユーザに成り代わって取引情報の送信をリクエストする（Ｓ14）。
各金融機関のコンピュータ30, 31から取引情報が送信されると、アグリゲーション処理部12はこれらを取引情報ＤＢ18に格納と共に（Ｓ16）、Webサーバ32に送信する（Ｓ18）。
【００３９】
ここでマーケティング処理部14が起動してイベント情報ＤＢ20を参照し、最新のイベント条件を取得する（Ｓ20）。
つぎにマーケティング処理部14は、取引情報ＤＢ18、ログファイル記憶部19、顧客情報ＤＢ22を参照することにより、イベント条件に合致するイベントを探索する（Ｓ22）。
ここでイベント条件に合致するイベントが存在していた場合（Ｓ24／Y）、マーケティング処理部14は当該イベント条件に関連付けられたアクション内容を定義されたチャネルに対して出力する（Ｓ26）。
【００４０】
例えば、取引情報ＤＢ18に格納された各金融機関の取引情報に照らして、当該ユーザの全金融機関における普通預金の合計残高が３ヶ月連続逓増しており、その合計残高が現時点で１００万円以上あり、さらに、Webサーバ32からのログファイル中に当該ユーザが投信コンテンツに月平均３回以上アクセスしていることを示すデータが格納されていた場合、マーケティング処理部14はNo.１のイベント条件を満たすものと判定する（図２参照）。
【００４１】
つぎにマーケティング処理部14は、No.１の「アクション内容」及び「チャネル」の定義に従い、必要な処理を実行する。すなわち、No.１のアクション内容として「投信コンテンツへの誘導」が定義されており、チャネルとしてWebサーバが定義されているため、マーケティング処理部14はWebサーバ32に対して、当該ユーザに対する「投信コンテンツへの誘導」を指令する。
【００４２】
これを受けたWebサーバ32は、クライアント端末26に送信する取引情報一覧画面（HTMLファイル）中に、投信コンテンツに誘導するための情報を挿入する。
図４は、取引情報一覧画面50を示すものであり、口座毎の取引情報リストの上方に、投資信託案内用Webサイトへの勧誘メッセージを備えたバナー52が表示されている。
このバナー52をユーザがクリックすると、Webサーバ32からクライアント端末26に対して、サービス提供金融機関が販売している投資信託の案内用Webファイルが送信され、Webブラウザ上に表示される。
【００４３】
No.１のイベント情報には、チャネルとしてメールサーバも定義されているため、マーケティング処理部14はメールサーバ34に対し、ユーザIDを特定した「投信コンテンツへの誘導」を指令する。
【００４４】
これを受けたメールサーバ34は、投資信託案内用WebサイトのURLと広告メッセージが本文に記述された電子メールを生成する。つぎにメールサーバ34は、内部に保持しているユーザＤＢを参照して当該ユーザの電子メールアドレスを取得し、上記電子メールを当該アドレスに宛てて送信する。
【００４５】
No.１のイベント情報には、チャネルとしてATMサーバも定義されているため、マーケティング処理部14はATMサーバ38に対し、ユーザIDを特定した「投信コンテンツへの誘導」を指令する。
【００４６】
これを受けたATMサーバ38は、内部に保持している口座ＤＢを参照して当該ユーザの口座番号を取得し、案内待機用記憶手段に当該口座番号と「投信コンテンツへの誘導」に対応したコードを格納する。
【００４７】
これ以降、当該ユーザが振込や通帳記帳等のサービスを受けるため、ATM機42にキャッシュカードを挿入して暗証番号を入力したり、通帳を挿入したりすると、ATMサーバ38はキャッシュカードや通帳から読み込んだ口座番号をキーに上記案内待機用記憶手段を検索する。
そして、「投信コンテンツへの誘導」に対応したコードが登録されていることを検知すると、ATMサーバ38はATM機42のタッチパネル上に「投資信託への案内画面」を表示させる（図示省略）。
【００４８】
ここでユーザが同画面上の「資料請求」ボタンをタッチすると、ATMサーバ38はログファイル中にその情報（ユーザID、投信の資料希望）を記録する。このログファイルは、後でログファイル記憶部19に蓄積され、マーケティング処理部14によるイベント検索の対象となるのであるが、詳細は後述する。
【００４９】
次回、同一ユーザがWebサーバ32にアクセスし、口座情報の一覧表示をリクエストした際にも、マーケティング処理部14は上記と同様の処理を繰り返す。
この結果、例えばログファイル記憶部19内の情報から、前回ログイン時から現時点までの間に、当該ユーザがWebサーバ32経由で投資信託を購入した事実を検出した場合、マーケティング処理部14はNo.101のイベント条件に該当するものと判定し、対応のアクション内容、すなわち「礼状の発送」を必要なチャネルに出力する。
具体的には、No.101のイベント情報にチャネルとしてメールサーバが定義されているため、マーケティング処理部14はメールサーバ34に対し、ユーザID及び理由（投信購入）を特定した「礼状の発送」を指令する。
【００５０】
これを受けたメールサーバ34は、投資信託購入者に対する定型文（感謝のメッセージ）が本文に記述された電子メールを生成する。つぎにメールサーバ34は、内部に保持しているユーザＤＢを参照して当該ユーザの電子メールアドレスを取得し、上記電子メールを当該アドレスに宛てて送信する。
【００５１】
これに対し、ログファイル記憶部19内の情報から、当該ユーザがWebサーバ32を介して投信販売用Webサイトに２回以上アクセスしている事実を検出した場合、マーケティング処理部14はNo.102のイベント条件に該当するものと判定し、対応のアクション内容、すなわち「お得情報の提供」を必要なチャネルに出力する。
具体的には、No.102のイベント情報にチャネルとしてWebサーバが定義されているため、マーケティング処理部14はWebサーバ32に対し、ユーザIDを特定した「投信お得情報の提供」を指令する。
【００５２】
これを受けたWebサーバ32は、クライアント端末26に送信する口座情報一覧画面（HTMLファイル）中に、投信のお得情報を掲載したWebサイトへの勧誘メッセージが表示されたバナーを挿入する。
【００５３】
No.102のイベント情報には、チャネルとしてメールサーバも定義されているため、マーケティング処理部14はメールサーバ34に対し、ユーザIDを特定した「投信お得情報の提供」を指令する。
【００５４】
これを受けたメールサーバ34は、投信のお得情報を掲載したWebサイトのURLと勧誘メッセージが本文に記述された電子メールを生成する。つぎにメールサーバ34は、内部に保持しているユーザＤＢを参照して当該ユーザの電子メールアドレスを取得し、上記電子メールを当該アドレスに宛てて送信する。
【００５５】
あるいは、ログファイル記憶部19内の情報から、当該ユーザがWebサーバ32を介して投信購入の申込画面に進みながら途中で終了している事実を検出した場合、マーケティング処理部14はNo.103のイベント条件に該当するものと判定し、対応のアクション内容、すなわち「電話案内の発動」を必要なチャネルに出力する。
この場合、No.103のイベント情報にチャネルとしてサポートサーバが定義されているため、マーケティング処理部14はサポートサーバ36に対してユーザID及び理由（投信購入中断）を特定した「電話案内の発動」を指令する。
【００５６】
これを受けたサポートサーバ36は、サポート端末40に当該ユーザに対する電話案内を指令するメッセージを送信する。これに対しサポート端末40を操作しているスタッフは、サポート端末40内に格納された住所録からユーザの電話番号を割り出し、フォローの電話を掛ける。
【００５７】
ログファイル記憶部19内の情報から、当該ユーザがATM機42のタッチパネルを介して投資信託の資料請求を行った事実を検出した場合、マーケティング処理部14はNo.104のイベント条件に該当するものと判定し、対応のアクション内容、すなわち「資料の郵送」を対応のチャネルに出力する。
この場合、No.104のイベント情報にチャネルとしてサポートサーバが定義されているため、マーケティング処理部14はサポートサーバ36に対してユーザID及び理由（ATMから投信資料希望）を特定した「資料の送付」を指令する。
【００５８】
これを受けたサポートサーバ36は、サポート端末40に当該ユーザに対する投信資料の送付を指令するメッセージを送信する。これに対しサポート端末40を操作しているスタッフは、サポート端末40内に格納された住所録からユーザの住所データをコピーし、印刷プログラムを介して封筒にプリントアウトした後、投資信託のパンフレットを同封して郵送に付する。
【００５９】
このシステム10によれば、アグリゲーション処理部12によってユーザの保有する複数の金融機関の取引情報がまとめて収集され、この金融機関を横断する取引情報に基づいて当該ユーザのイベントが検知される仕組みを備えているため、イベント条件への合致度が高精度で判定可能となる。
また、この口座横断的な取引情報の他にも、サービス提供金融機関のWebサーバやATMサーバから寄せられたログファイル、あるいはサービス提供金融機関の営業スタッフが集めた顧客情報に基づくイベントも検出可能であるため、多面的にターゲット顧客を抽出することが可能となる。
【００６０】
上記においては、ユーザが操作するクライアント端末26から取引情報の一括更新リクエストがあった場合に、はじめてマーケティング処理部14によるイベント探索が開始される例を示したが、ユーザからのリクエストを待つことなく、定期的にマーケティング処理部14によるイベント探索が開始されるようにシステムを運用してもよい。
【００６１】
また上記においては、Webサーバ32やメールサーバ34等を通じて自動的に販促活動が展開される例を説明したが、単にイベントが検出されたユーザとアクション内容、チャネルのリストがマーケティング処理部14によって生成され、サポートサーバ36に送信されるようにしてもよい。この場合、サポート端末40を操作するスタッフが、上記リストに従って必要な販促活動を展開することとなる。
【００６２】
上記の取引情報ＤＢ18には、各金融機関における預金残高情報や振込情報、引落情報、入金情報の他にも、金融機関から顧客に対して提供される様々な取引やサービスに関する情報が蓄積されている。例えば、住宅ローンの販売情報、投資信託（以下「投信」）の販売情報、各金融機関が顧客に対して付与しているポイントの利用情報等が含まれている。
したがって、これらの取引情報を所定の観点から集計・分析することにより、サービス提供金融機関は有益な情報（次の施策へのヒント）を得ることが可能となる。
【００６３】
図５は、このような利用形態における主要な構成要素を示すブロック図であり、マーケティング処理部14が取引情報ＤＢ18及び顧客情報ＤＢ22を参照して、全行平均データ60、自行データ62、差違分析結果データ64を出力する様子が描かれている。ここで「全行平均データ60」とは、サービス提供金融機関を含めた全ての金融機関の平均値を意味し、「自行データ62」とは、サービス提供金融機関に関するデータを意味する。また、「差違分析結果データ64」とは、全行平均データ60と自行データ62との比較結果を意味している。
以下、図６のフローチャートに従い、取引情報ＤＢ18に格納された住宅ローン販売情報を用いた分析例について説明する。
【００６４】
この分析を行う前提として、サービス提供金融機関の顧客に対して予め住所クラスタ番号が付与され、顧客情報ＤＢ22に格納されている。ここで「住所クラスタ番号」とは、住民の富裕度や年代分布、環境等の地域性に基づき、サービス提供金融機関独自の判断によって各地域に対して割り振られる分類情報を意味する。例えば、熟年高額所得者が多く住む地域をＡ、若年高額所得者が多く住む地域をＢ、高齢低所得者が多く住む地域をＣ…等とし、「東京都大田区田園調布：Ａ」、「東京都江東区辰巳：Ｃ」のように、住所地と識別符号との対応表を予め作成しておく。そして、各顧客の住所をこの対応表に当てはめることにより、住所クラスタ番号が付与される。
【００６５】
マーケティング処理部14は、まず取引情報ＤＢ18から全顧客に係る住宅ローン販売情報（顧客ID、金融機関ID、販売額等）を抽出する（Ｓ30）。
つぎにマーケティング処理部14は顧客情報ＤＢ22を参照し、住宅ローン販売情報に係る顧客の住所クラスタ番号を取得する（Ｓ31）。
【００６６】
つぎにマーケティング処理部14は、住所クラスタ番号毎に住宅ローン販売額を集計し、住所クラスタ番号単位で合計額を算出する（Ｓ32）。
つぎにマーケティング処理部14は、各住宅ローン販売情報に紐付けられた金融機関の総数で住所クラスタ番号単位の合計額を除することにより、住所クラスタ番号毎の全金融機関に係る平均販売額を求める（Ｓ33）。
【００６７】
つぎにマーケティング処理部14は、サービス提供金融機関と紐付いた住宅ローン販売情報を抽出し、住所クラスタ番号毎の合計金額を算出する（Ｓ34）。
【００６８】
つぎにマーケティング処理部14は、全金融機関の平均額とサービス提供金融機関の合計額とを比較することにより、差違分析結果データを住所クラスタ番号毎に生成する（Ｓ35）。例えば、「住所クラスタ番号：Ａの地域に居住する顧客に対する住宅ローン販売額が全金融機関平均額に比べて10％低い」という差違分析結果データ64がマーケティング処理部14によって生成される。
【００６９】
上記の各分析データは、所定の記憶手段に格納された後（Ｓ36）、様々なチャネルを通じて出力され（Ｓ37）、サービス提供金融機関の担当者に提供される。例えば、メールサーバ34経由で担当者のメールアドレス宛に送信される。あるいは、サポートサーバ36経由でサポート端末40を操作する担当者に伝達される。もちろん、分析データを記載したWebページを、Webサーバ32を介して担当者のPC等に配信してもよい。
【００７０】
これを受けた担当者は、自行が他行に比べて遅れをとっていると指摘された住所クラスタ番号に関連付けられた具体的な複数の地域を割り出し、当該地域に対する住宅ローンの販促活動に人員と予算を重点配分する等の対策を講じることが可能となる。
【００７１】
つぎに、図７のフローチャートに従い、取引情報ＤＢ18に格納された投信販売情報を用いた分析例について説明する。
【００７２】
この分析を行う前提として、サービス提供金融機関の顧客に対して予め資産セグメントが付与され、顧客情報ＤＢ22に格納されている。ここで「資産セグメント」とは、各顧客がサービス提供金融機関に預けている資産額に基づき、サービス提供金融機関独自の判断によって各顧客に割り振られる分類情報を意味し、この資産セグメントによって顧客の富裕度が示される。例えば、「預かり資産額１億円以上：プラチナ」、「預かり資産額１億円未満５千万円以上：金」、「預かり資産額５千万円未満１千万円以上：銀」、「預かり資産額１千万円未満：銅」のように設定しておき、各顧客の預かり資産額をこの基準に当てはめることにより、資産セグメントが付与される。
【００７３】
マーケティング処理部14は、まず取引情報ＤＢ18から全顧客に係る投信販売情報（顧客ID、銘柄ID、金融機関ID、販売額等）を抽出する（Ｓ40）。
つぎにマーケティング処理部14は顧客情報ＤＢ22を参照し、投信販売情報に係る顧客の資産セグメントを取得する（Ｓ41）。
【００７４】
つぎにマーケティング処理部14は、資産セグメント毎に投信販売額を集計し、資産セグメント単位で合計額を算出する（Ｓ42）。
つぎにマーケティング処理部14は、各投信販売情報に紐付けられた金融機関の総数で資産セグメント単位の合計額を除することにより、資産セグメント毎の全金融機関に係る平均販売額を求める（Ｓ43）。
【００７５】
つぎにマーケティング処理部14は、サービス提供金融機関と紐付いた投信販売情報を抽出し、資産セグメント毎の合計金額を算出する（Ｓ44）。
【００７６】
つぎにマーケティング処理部14は、全金融機関の平均額とサービス提供金融機関の合計額とを比較することにより、差違分析結果データ64を生成する（Ｓ45）。例えば、「プラチナに属する顧客に対する投信の販売額が、全金融機関平均額に比べて20％低い」という差違分析データがマーケティング処理部14によって生成される。
【００７７】
上記の各分析データは、所定の記憶手段に格納された後（Ｓ46）、上記と同様、様々なチャネルを通じて出力され（Ｓ47）、サービス提供金融機関の担当者に提供される。
これを受けた担当者は、自行が他行に比べて遅れをとっていると指摘された資産セグメントにターゲットを絞った新たな投信の開発を行うことが可能となる。
【００７８】
つぎに、図８のフローチャートに従い、取引情報ＤＢ18に格納されたポイント利用情報を用いた分析例について説明する。
【００７９】
この分析を行う前提として、サービス提供金融機関の顧客に対して予め嗜好セグメントが付与され、顧客情報ＤＢ22に格納されている。ここで「嗜好セグメント」とは、サービス提供金融機関の各顧客の趣味嗜好に基づき、サービス提供金融機関独自の判断によって各顧客に割り振られる分類記号を意味する。たとえば、「スポーツ」、「車」、「旅行」、「パソコン」、「ブランド品」、「グルメ」といった嗜好セグメントが該当し、同一顧客に対して複数の嗜好セグメントを付与することもできる。この嗜好セグメントは、顧客がアグリゲーションサービス加入時に入力したアンケート情報に基づいて決定される。あるいは、サービス提供金融機関のポータルサイトを通じて購入した商品やサービスの種類、頻度等に応じて、自動的に付与することもできる。
【００８０】
マーケティング処理部14は、まず取引情報ＤＢ18から全顧客に係るポイント利用情報（顧客ID、金融機関ID、利用ポイント数等）を抽出する（Ｓ50）。
つぎにマーケティング処理部14は顧客情報ＤＢ22を参照し、ポイント利用情報に係る顧客の嗜好セグメントを取得する（Ｓ51）。
【００８１】
つぎにマーケティング処理部14は、嗜好セグメント毎に利用ポイント数を集計し、嗜好セグメント単位で合計ポイント数を算出する（Ｓ52）。
つぎにマーケティング処理部14は、各ポイント利用情報に紐付けられた金融機関の総数で嗜好セグメント単位の合計数を除することにより、嗜好セグメント毎の全金融機関に係る平均利用ポイント数を求める（Ｓ53）。
【００８２】
つぎにマーケティング処理部14は、サービス提供金融機関と紐付いたポイント利用情報を抽出し、嗜好セグメント毎の合計利用ポイント数を算出する（Ｓ54）。
【００８３】
つぎにマーケティング処理部14は、全金融機関の平均利用ポイント数とサービス提供金融機関の合計利用ポイント数とを比較することにより、差違分析結果データ64を生成する（Ｓ55）。例えば、「『嗜好セグメント：グルメ』に属する顧客による当行の利用ポイント数は、全行平均の利用ポイント数に比べて５％低い」という差違分析結果データがマーケティング処理部14によって生成される。
【００８４】
上記の各分析データは、所定の記憶手段に格納された後（Ｓ56）、上記と同様、様々なチャネルを通じて出力され（Ｓ57）、サービス提供金融機関の担当者に提供される。
これを受け取った担当者は、自行のポイントシステムには改良の余地があることを認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】この発明に係るマーケティング支援システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】イベント情報の一例を示す説明図である。
【図３】マーケティング支援システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図４】口座情報一覧画面の一例を示す説明図である。
【図５】取引情報分析時における主要な機能構成を示すブロック図である。
【図６】住宅ローン販売情報の分析時における処理手順を示すフローチャートである。
【図７】投信販売情報の分析時における処理手順を示すフローチャートである。
【図８】ポイント利用情報の分析時における処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８６】
10    マーケティング支援システム
12    アグリゲーション処理部
14    マーケティング処理部
16    口座情報ＤＢ
19    ログファイル記憶部
20    イベント情報ＤＢ
22    顧客情報ＤＢ
24    インターネット
25    Webインターフェース装置
26    クライアント端末
30    金融機関のホストコンピュータ
31    サービス提供金融機関のホストコンピュータ
32    Webサーバ
34    メールサーバ
36    サポートサーバ
38    ATMサーバ
40    サポート端末
42    ATM機
44    管理端末
50    取引情報一覧画面
52    バナー
60    全行平均データ
62    自行データ
64    差違分析結果データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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