(57)【要約】【課題】分析指標に基づいて各エリアを共通の特徴を有するエリア群（クラスタ）にクラスタリングする。【解決手段】既存顧客データベース１１は、複数の既存顧客が居住するエリアを示すエリアデータと、既存顧客毎に数値で示される複数の顧客関連データ（貯蓄高等）とを含む既存顧客情報を蓄積する。地域情報データベース１２は、エリアデータと、エリア毎に数値で示される複数のエリア関連データ（人口密度等）とを含む地域情報を蓄積する。分類軸抽出部１４１は、各顧客関連データの中から選択された分析指標に対して所定の関連性を有する分類軸を各顧客関連データと各エリア関連データとの中から抽出する。クラスタ構造解析部１４３は各クラスタにおける分類軸の数値範囲を求める。クラスタリング実施部１４４は、各クラスタにおける分類軸の数値範囲と各エリアにおける分類軸の数値とに基づいて各エリアを各クラスタのいずれかにクラスタリングする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の既存顧客が居住するエリアを示すエリアデータと、当該既存顧客毎に数値で示される複数の顧客関連データとを含む既存顧客情報を蓄積する既存顧客データベースと、
前記エリアを示すエリアデータと、当該エリア毎に数値で示される複数のエリア関連データとを含む地域情報を蓄積する地域情報データベースと、
前記各顧客関連データの中から選択された分析指標に対して所定の関連性を有する分類軸を前記各顧客関連データと前記各エリア関連データとの中から抽出する分類軸抽出手段と、
前記分析指標を所定の個数の数値範囲に分割し、当該各数値範囲に対応するエリアのグループを抽出し、抽出された各グループに含まれる各エリアにおける前記分類軸の数値に基づいて各クラスタにおける分類軸の数値範囲を求めるクラスタ構造解析手段と、
前記クラスタ構造解析手段によって求められた各クラスタにおける分類軸の数値範囲と、前記各エリアにおける分類軸の数値とに基づいて、前記各エリアを前記各クラスタのいずれかにクラスタリングするクラスタリング手段と、
を備えることを特徴とする顧客情報分析システム。
【請求項２】
前記クラスタリング手段によって各クラスタにクラスタリングされた各エリアにおける分析指標の数値とクラスタリングされたクラスタにおける分析指標の数値範囲とを比較し、前記各エリアにおける分析指標の数値がクラスタリングされたクラスタにおける分析指標の数値範囲に含まれないエリアを抽出するエリア間比較手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の顧客情報分析システム。
【請求項３】
前記既存顧客データベースが、複数の時点において収集された既存顧客情報を蓄積しており、
前記地域情報地域情報データベースが、複数の時点において収集された地域情報を蓄積しており、
前記既存顧客データベースに蓄積されている複数の時点において収集された既存顧客情報と、前記地域情報データベースに蓄積されている複数の時点において収集された地域情報とに基づいて将来の所定の時点の各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値とを求める分析データ算出手段を備え、
前記クラスタ構造解析手段と前記クラスタリング手段と前記エリア間比較手段とが、前記各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値として、前記分析データ算出手段によって求められた将来の所定の時点の各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値とを用いる、
ことを特徴とする請求項２に記載の顧客情報分析システム。
【請求項４】
前記分析指標として前記エリア毎の商品シェアを用いることができることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の顧客情報分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客情報を分析し、営業活動・マーケティング活動の支援情報を提供する顧客情報分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業の営業活動・マーケティング活動において顧客との取引関係を深め、顧客ロイヤルティを高めることは当然である。そして、その実現のためには地域（以下では、地域の別称としてエリアという用語を用いる場合もある。）に関連する情報（以下「エリア情報」と呼ぶ。）を分析し、地域の持つ「独自性」、「異質性」を見極めることが有用である。このため、営業活動・マーケティング活動支援を目的としてエリア情報の人口統計や消費購買力情報などから各エリアの特徴を明確化する分析技術が求められている。
【０００３】
一方、従来から、営業活動・マーケティング活動支援を目的としてエリア情報を分析する技術は存在している。例えば、特許文献１は、販売促進施策の評価等を目的として、住民に関する属性が類似するエリアのグループであるエリアクラスタ毎に商品販売量の増加率等を算出する販売情報分析装置を開示する。また、特許文献２は、多数の顧客の中から有望な顧客を選定することを目的として、特許文献１に記載のものと同様のエリアクラスタについて、顧客から得られた収益に基づいてエリアクラスタを特定し、特定されたエリアクラスタに居住する各顧客の収益に基づいて有望な顧客の洗い出しを行う情報分析装置を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１６９６９８号公報
【特許文献２】特開２０１１−２２１８８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１と特許文献２に記載されている装置は、予め定められたエリアクラスタ毎に販売促進施策の評価や有望な顧客の洗い出しを行うものであり、各エリアの特徴を抽出するものではない。
ところで、一般的な営業活動・マーケティング活動支援を目的とした分析において、多くの観点からの分析指標に基づく分析結果を提供することで正確で緻密な戦略の立案が実現可能となる。望ましい分析指標は数種類から数十種類になる。
【０００６】
本発明の目的は、選択された分析指標に基づいて各エリアを共通の特徴を有するエリア群（クラスタ）にクラスタリングし、各エリアの特徴を明確化する顧客情報分析システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の顧客情報分析システムは、
複数の既存顧客が居住するエリアを示すエリアデータと、当該既存顧客毎に数値で示される複数の顧客関連データとを含む既存顧客情報を蓄積する既存顧客データベースと、
前記エリアを示すエリアデータと、当該エリア毎に数値で示される複数のエリア関連データとを含む地域情報を蓄積する地域情報データベースと、
前記各顧客関連データの中から選択された分析指標に対して所定の関連性を有する分類軸を前記各顧客関連データと前記各エリア関連データとの中から抽出する分類軸抽出手段と、
前記分析指標を所定の個数の数値範囲に分割し、当該各数値範囲に対応するエリアのグループを抽出し、抽出された各グループに含まれる各エリアにおける前記分類軸の数値に基づいて各クラスタにおける分類軸の数値範囲を求めるクラスタ構造解析手段と、
前記クラスタ構造解析手段によって求められた各クラスタにおける分類軸の数値範囲と、前記各エリアにおける分類軸の数値とに基づいて、前記各エリアを前記各クラスタのいずれかにクラスタリングするクラスタリング手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
好ましくは、本発明の顧客情報分析システムは、
前記クラスタリング手段によって各クラスタにクラスタリングされた各エリアにおける分析指標の数値とクラスタリングされた各クラスタにおける分析指標の数値範囲とを比較し、前記各エリアにおける分析指標の数値がクラスタリングされたクラスタにおける分析指標の数値範囲に含まれないエリアを抽出するエリア間比較手段を備えることを特徴とする。
【０００９】
好ましくは、本発明の顧客情報分析システムは、
前記既存顧客データベースが、複数の時点において収集された既存顧客情報を蓄積しており、
前記地域情報地域情報データベースが、複数の時点において収集された地域情報を蓄積しており、
前記既存顧客データベースに蓄積されている複数の時点において収集された既存顧客情報と、前記地域情報データベースに蓄積されている複数の時点において収集された地域情報とに基づいて将来の所定の時点の各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値とを求める分析データ算出手段を備え、
前記クラスタ構造解析手段と前記クラスタリング手段と前記エリア間比較手段とが、前記各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値として、前記分析データ算出手段によって求められた将来の所定の時点の各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値とを用いる、
ことを特徴とする。
【００１０】
好ましくは、本発明の顧客情報分析システムは、
前記分析指標として前記エリア毎の商品シェアを用いることができることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、選択された分析指標に基づいて各エリアを共通の特徴を有するエリア群（クラスタ）にクラスタリングし、各エリアの特徴を明確化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る顧客情報分析システムの構成の一例を示す図である。
【図２】既存顧客データベースに蓄積されている既存顧客情報の一例を示す図である。
【図３】地域情報データベースに蓄積されている地域情報の一例を示す図である。
【図４】入出力装置に表示される入力画面の一例を示す図である。
【図５】入出力装置に表示される出力画面の一例を示す図である。
【図６】分類軸抽出部における分類軸抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】分類軸抽出処理の一例のイメージを示す図である。
【図８】分析データ算出部における分析データ算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】分析データ算出処理の一例のイメージを示す図である。
【図１０】地域クラスタ構造解析部における地域クラスタ構造解析処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】地域クラスタ構造解析処理の一例のイメージを示す図である。
【図１２】クラスタリング実施部におけるクラスタリング処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】クラスタリング処理の一例のイメージを示す図である。
【図１４】エリア間比較部におけるエリア間比較処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】エリア間比較処理の一例のイメージを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態に係る顧客情報分析システムについて図面を参照しながら説明する。なお、実施形態を説明する全図において、共通の構成要素には同一の符号を付し、繰り返しの説明を省略する。
【００１４】
図１は、本発明の実施形態に係る顧客情報分析システム１の構成の一例を示す。
顧客情報分析システム１は、既存顧客データベース１１と、地域情報データベース１２と、入出力装置１３と、顧客情報分析装置１４とを有する。
顧客情報分析装置１４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される主メモリと、ハードディスク等で構成される記憶装置とを備える。顧客情報分析装置１４の記憶装置は顧客情報分析プログラムを記憶している。顧客情報分析装置１４のＣＰＵが記憶装置から主メモリに顧客情報分析プログラムを読み出して実行することにより、分類軸抽出部１４１と、分析データ算出部１４２と、地域クラスタ構造解析部１４３と、クラスタリング実施部１４４と、エリア間比較部１４５との各部の機能が実現される。
既存顧客データベース１１と地域情報データベース１２はネットワークを介して顧客情報分析装置１４と通信可能に接続されている。ただし、既存顧客データベース１１と地域情報データベース１２とデータベース管理プログラムとが顧客情報分析装置１４の記憶装置に格納されており、顧客情報分析装置１４のＣＰＵが記憶装置から主メモリにデータベース管理プログラムを読み出して実行することにより既存顧客データベース１１と地域情報データベース１２にアクセスする構成であってもよい。
入出力装置１３は、例えば、ネットワークを介して顧客情報分析装置１４と通信可能に接続されたコンピュータ等の情報処理装置である。ただし、入出力装置１３は、顧客情報分析装置１４に直接接続されキーボードとディスプレイ等であってもよい。
【００１５】
図２は、既存顧客データベース１１に蓄積されている既存顧客情報２１の一例を示す。
既存顧客データベース１１には、現時点までに複数の時点において収集された各既存顧客の既存顧客情報２１が時系列順に蓄積されている。既存顧客情報２１は、アンケート調査等により収集される。
既存顧客情報２１は、顧客名、エリア名、年齢、職業、家族構成、および貯蓄高と保険掛金と有価証券購入額のような金融資産情報等の顧客に紐付く複数のデータを含む。
以下では、既存顧客情報２１に含まれる各データのうち、数値で示されるもの（年齢、職業、家族構成、および貯蓄高と保険掛金と有価証券購入額のような金融資産情報等）を顧客関連データという。なお、エリア名は本発明のエリアデータの一例である。
【００１６】
図３は、地域情報データベース１２に蓄積されている地域情報３１の一例を示す。
地域情報データベース１２には、現時点までに複数の時点において収集された各エリアの地域情報３１が時系列順に蓄積されている。
地域情報３１は、エリア名、年齢別人口、平均貯蓄高等の金融資産情報、人口密度等の地理的統計情報、世帯人員１人の世帯数等の各種世帯数、および第３次産業就業者数等のエリアに紐付く複数のデータを含む。地域情報３１は、例えば、国や地方自治体により公開される統計情報等から収集される。
以下では、地域情報３１に含まれる各データのうち、数値で示されるもの（年齢別人口、平均貯蓄高等の金融資産情報、人口密度等の地理的統計情報、世帯人員１人の世帯数等の各種世帯数、および第３次産業就業者数等）をエリア関連データという。
【００１７】
図４は、入出力装置１３に表示される入力画面４１の一例を示す。
入力画面４１には分析指標の一覧が表示される。利用者は、分析指標に対応するチェックボックスにチェックを付すことにより分析指標を選択する。図４の例では、分析指標として貯蓄高が選択されている。
分析指標には、顧客関連データや商品シェア等が使用される。なお、商品シェアのように既存顧客情報２１に含まれないデータは、その商品の市場調査等によって収集されたエリア毎のデータが顧客情報分析装置１４の記憶装置等に格納されている場合に分析指標として用いることができる。
【００１８】
図５は、入出力装置１３に表示される出力画面５１の一例を示す。
顧客情報分析装置１４は、例えば、貯蓄高を分析指標として潜在的な貯蓄高の高低で各エリアをクラスタリングする。そして、図５に示すように、顧客情報分析装置１４は潜在的な貯蓄高が高いにもかかわらず実際の貯蓄高が低いエリアを地図上に表示する。
【００１９】
図６は、分類軸抽出部１４１における分類軸抽出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図７は、分類軸抽出処理の一例のイメージを示す。
分類軸抽出部１４１は、入力画面４１で選択された分析指標（例えば、貯蓄高）に対して所定の関連性を有する分類軸を顧客関連データとエリア関連データとの中から抽出する。例えば、分類軸抽出部１４１は、分析指標として選択された貯蓄高が選択された場合、貯蓄高の値が潜在的には高いエリアと低いエリアに分類するための分類軸を求める。
初めに、分類軸抽出部１４１は、利用者が入出力装置１３の入力画面４１から指定した分析指標を受け取る（ステップ６０１）。図７では、分析指標として［貯蓄高］が指定されたと仮定する。
次に、分析指標として［貯蓄高］を受け取った場合、平均貯蓄高が地域情報データベース１２に蓄積されているため、分類軸抽出部１４１は、地域情報データベース１２から収集年月が最も新しい各エリアの平均貯蓄高を抽出する。なお、地域情報データベース１２に蓄積されていないデータ（例えば、保険掛金や有価証券購入額）を分析指標として受け取った場合、分類軸抽出部１４１は、既存顧客データベース１１から収集年月が最も新しいデータを抽出し、エリア名が同一の既存顧客情報２１毎に平均値を求める。以下では、収集年月が最も新しいデータを既存データ、および既存データよりも古いデータを過去データという。
そして、分類軸抽出部１４１は、既存顧客データベース１１と地域情報データベース１２から顧客関連データとエリア関連データの既存データを抽出する（ステップ６０２）。
【００２０】
次に、分類軸抽出部１４１は、分析指標の既存データ、および顧客関連データとエリア関連データの既存データを対象として、分類軸を決定するための判断材料となるデータ間の関係性を示す指標を算出する（ステップ６０３）。関係性を示す指標として、データ間の相関関係を示す相関係数や主成分分析で用いる主成分負荷量を算出する。
次に、分類軸抽出部１４１は、算出した分析指標と分類軸候補の関係性を示す指標から、分析指標に最適な分類軸となるデータを決定する（ステップ６０４）。例えば、相関係数が１に近い値を示す顧客関連データおよびエリア関連データや、主成分負荷量が大きい値を示す顧客関連データおよびエリア関連データを優先的に分類軸とする。このような基準で分類軸を選ぶことで、次の地域クラスタ構造解析部１４２においてクラスタを容易に発見できるようになる。
ここで決定する分類軸のデータ個数は利用者が指定する。分類軸抽出部１４１は、その個数だけ分類軸候補のデータを関係性指標の大きいほうから順に選択決定していく。図７では、分析指標を［貯蓄高］、および分類軸のデータ個数を２個と指定し、［貯蓄高］と各データの相関係数を算出して相関係数の高い上位２件の［世帯人員１人世帯数］と［人口密度］を分類軸として決定する流れを示している。
【００２１】
図８は、分析データ算出部１４２における分析データ算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。図９は、分析データ算出処理の一例のイメージを示す。
既存顧客情報２１と地域情報３１には数年間隔で更新されるデータも含まれているため、そのまま利用しても営業活動・マーケティング活動の戦略立案に必要な現在または将来の環境を示した情報を提供できないおそれがある。そこで、分析データ算出部１４２は、ステップ６０１で受け取った分析指標の時系列データおよびステップ６０４で決定した分類軸となるデータの時系列データを元にして将来の成長性を考慮した所定の時点の各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値とを推定する（求める）。
初めに、分析データ算出部１４２は、既存顧客データベース１１と地域情報データベース１２から分析指標および分類軸となるデータの過去データと既存データを取得し、時系列データを入手する（ステップ８０１）。図９には、地域情報データベース１２から［世帯人員１人世帯数］の過去データと既存データを取得する例を示す。
次に、ステップ８０１で取得した時系列データを目的変数、時間軸を説明変数として回帰分析を行い、回帰式を算出する（ステップ８０２）。図９には、縦軸に［世帯人員１人世帯数］、横軸に時間軸（２０１０／４〜２０１３／４）をとって回帰式［世帯人員１人世帯数］＝α×［時間軸］＋βを算出する例を示す。
次に、ステップ８０２で算出した回帰式を用いて一定期間後の成長性を考慮した目的変数の値を推定する（ステップ８０３）。図９には、ステップ８０２で算出した回帰式［世帯人員１人世帯数］＝α×［時間軸］＋βに［時間軸］＝２０１４／４を代入して２０１４／４時点での［世帯人員１人世帯数］を１４２件と推定する例を示す。
【００２２】
図１０は、地域クラスタ構造解析部１４３における地域クラスタ構造解析処理の一例を示すフローチャートである。図１１は、地域クラスタ構造解析処理の一例のイメージを示す。
地域クラスタ構造解析部１４３は、分析データ算出部１４２によって求められた成長性を考慮した分析指標と分類軸のデータから各エリアが分類されるクラスタを求める。具体的には、地域クラスタ構造解析部１４３は、以下に説明するように、分析指標を所定の個数の数値範囲に分割し、各数値範囲に対応するエリアのグループを抽出（決定）し、抽出された各グループに含まれる各エリアにおける分類軸の数値に基づいて各クラスタにおける分類軸の数値範囲を求める。
初めに、地域クラスタ構造解析部１４３は、分析データ抽出部１４２で算出した成長性を考慮した分析指標と分類軸のデータを受け取る（ステップ１００１）。図９の左側に示したものが［世帯人員別世帯数］と［人口密度］について成長性を考慮したデータを受け取り、Ｘ軸に［世帯人員別世帯数］、Ｙ軸に［人口密度］を指定して各エリアを並べたものである。
次に、ステップ１００１で受け取った成長性を考慮したデータを対象としてクラスタ構造の解析を行うにあたり、地域クラスタ構造解析部１４３は、その解析を容易にする目的でエリア群をフィルタリングする。このフィルタ内容は、例えば、各エリアを分析指標のデータでソートし、その値が上位１割に含まれる上位エリア集団と下位１割に含まれる下位エリア集団のエリアのみを解析対象とするものである（ステップ１００２）。これは、すべてのエリアを解析対象にするとエリア数が多くクラスタの境目が不明りょうとなり、クラスタ構造の判断が困難になる。このため、最もエリア間の特徴に差異があると思われる分析指標の上位エリア集団と下位エリア集団のみに焦点を当てることでクラスタ構造の解析を容易にするためである。図１１でも左下側のすべてのエリアを並べた散布図ではクラスタ構造を解析することは困難であるが、フィルタリングを行った真ん中下側の散布図では右上と左下にクラスタが存在することが分かる。
次に、地域クラスタ構造解析部１４３は、ステップ１００２で算出した解析対象エリアデータの上位エリア集団と下位エリア集団を対象としてクラスタ構造を決定する（ステップ１００３）。図１１には、右上のクラスタが貯蓄高上位クラスタ、左下の２個のクラスタが貯蓄高下位クラスタとして決定される例を示す。
【００２３】
図１２は、クラスタリング実施部１４４におけるクラスタリング処理の一例を示すフローチャートである。図１３は、クラスタリング処理の一例のイメージを示す。
クラスタリング実施部１４４は、地域クラスタ構造解析部１４３によって決定されたクラスタに全てのエリアを振り分ける。具体的には、クラスタリング実施部１４４は、以下に説明するように、クラスタ構造解析部１４３によって求められた各クラスタにおける分類軸の数値範囲と、各エリアにおける分類軸の数値とに基づいて、各エリアを各クラスタのいずれかにクラスタリングする。
初めに、クラスタリング実施部１４４は、地域クラスタ構造解析部１４３によって決定された全てのクラスタと全てのエリアとの距離を算出する（ステップ１２０１）。ここで言う距離とは、クラスタが持つ特徴と対象とするエリアが持つ特徴の類似性を示すものである。このため、クラスタを構成する各エリアの属性値の平均と対象とするエリアの属性値をもとにマハラノビス距離を算出する。
次に、ステップ１２０１で算出した距離をもとに、対象とするエリアから最短距離にあるクラスタが最も類似性の高いクラスタであると判断し、対象とするエリアの所属クラスタとして決定する（ステップ１２０２）。
図１３の例では、分析指標が［貯蓄高］であり、分類軸が［世帯人員１人世帯数］と［人口密度］である場合のイメージを示している。地域クラスタ構造解析部１４３で決定した、各クラスタと全てのエリアの距離を算出し、各クラスタに振り分けを行っている。
【００２４】
図１４は、エリア間比較部１４５におけるエリア間比較処理の一例を示すフローチャートである。図１５は、エリア間比較処理の一例のイメージを示す。
エリア間比較部１４５は、以下に説明するように、クラスタリング実施部１４４によって各クラスタにクラスタリングされた各エリアにおける分析指標の数値とクラスタリングされたクラスタにおける分析指標の数値範囲とを比較し、前記各エリアにおける分析指標の数値がクラスタリングされたクラスタにおける分析指標の数値範囲に含まれないエリアを抽出する。
初めに、エリア間比較部１４５は、クラスタリング実施部１４４によって求められた各エリアの所属クラスタから分析指標の潜在的クラス（値）を算出する。また、エリア間比較部１４５は、各エリアの実際の分析指標から実測クラス（値）を算出する（ステップ１４０１）。
次に、エリア間比較部１４５は、算出した分析指標の潜在的なクラスと実測のクラスが異なるエリアを表示する（ステップ１４０２）。
図１５では、例えば、平均貯蓄高が１５００万円以上であるエリアを上位エリア、平均貯蓄高が１５００万円未満であるエリアを下位エリアとする場合の例を示す。
エリア間比較部１４５は、クラスタリング実施部１４４によって求められたクラスタから［貯蓄高］の上位エリア、下位エリアと算出した推定クラスと［貯蓄高］の実測値から上位エリア、下位エリアと導いた実測クラスの比較をすることで、潜在的に［貯蓄高］が高い（推定クラスが上位エリア）にも関わらず貯蓄高が低いエリア（実測クラスが下位エリア）を特定し、そのエリアを出力画面５１に表示する。表示されたエリアは実際の貯蓄高に比べて潜在的な貯蓄高が高いため、将来的に貯蓄高が増加する顧客が多く居住するという特徴を持つ。このため、そのエリアを営業活動の重点エリアとすることにより、販促効果が高まると考えられる。
【００２５】
なお、上述した実施形態では、分類軸の候補は顧客関連データとエリア関連データであるとしたが、それに加えて、商品シェア等も分類軸の候補としてもよい。ただし、商品シェアのように既存顧客情報２１と地域情報３１に含まれないデータは、その商品の市場調査等によって収集されたエリア毎のデータが顧客情報分析装置１４の記憶装置等に格納されている場合に分類軸の候補とすることができる。
また、上述した実施形態では、地域クラスタ構造解析部１４３とクラスタリング実施部１４４とエリア間比較部１４５とが、各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値として分析データ算出部１４２によって求められた成長性を考慮したデータを用いるとしたが、これらの各部は各エリアにおける分析指標の数値と分類軸の数値として既存データを用いてもよい。
また、上述した実施形態では、分析指標（貯蓄高）の値が上位のクラスタと下位のクラスタの２つに各エリアをクラスタリングする例を示したが、分析指標の値が上位、中位、下位等３つ以上のクラスタにクラスタリングしてもよい。例えば、潜在的な貯蓄高が１０００万円未満、１０００万円〜１５００万円、１５００万円〜２０００万円、および２０００万円以上である４つのクラスタにクラスタリングしてもよい。
【００２６】
以上説明したように、本発明によれば、エリア情報を利用した営業活動・マーケティング活動支援において、利用者が指定した分析指標に基づく各エリアのクラスタリングを通して分析指標の潜在数値を求め、実際の数値とのギャップを示すことで戦略立案や戦略決定を支援する情報を提供することができる。
更に、各エリアの成長性を加味したデータを利用して各エリアをクラスタリングすることで変化に対応した戦略立案を支援する情報を提供することができる。
【符号の説明】
【００２７】
１    ・・・顧客情報分析システム
１１  ・・・既存顧客データベース
１２  ・・・地域情報データベース
１３  ・・・入出力装置
１４  ・・・顧客情報分析装置
１４１・・・分類軸抽出祖部
１４２・・・分析データ算出部
１４３・・・地域クラスタ構造解析部
１４４・・・クラスタリング実施部
１４５・・・エリア間比較部
２１  ・・・既存顧客情報
３１  ・・・地域情報
４１  ・・・入力画面例
５１  ・・・出力画面例
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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