(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
勤労顧客の在宅時間帯を判定するシステムにおいて、
口座の利用実績に基づいて、対象となる勤労顧客を選択する手段と、
前記対象となる勤労顧客の属性情報に基づいて、自宅エリアと自宅外エリアとを設定する手段であって、前記自宅エリアは、前記勤労顧客の自宅の所在地と金融取引装置の設置場所を含み、前記自宅外エリアは、前記勤労顧客の勤務先の所在地と別の金融取引装置の設置場所を含むように構成される、前記設定する手段と、
前記自宅外エリアの金融取引装置の利用実績と前記勤労顧客の属性情報とに基づいて、前記勤労顧客の勤労時間帯を判定する手段と、
前記自宅エリアの金融取引装置の利用実績と、前記判定された勤労時間帯に基づいて、前記勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する手段と、
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムにおいて、
更に、前記判定された勤労顧客の属性情報と前記選択されなかった顧客の属性情報との所定の項目が一致する場合には、前記判定された勤労顧客の在宅曜日とその時間帯の情報とに基づいて、前記選択されなかった顧客の在宅曜日とその時間帯を判定することを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムにおいて、
前記判定された勤労顧客の自宅エリアの金融取引装置と自宅外エリアの金融取引装置との少なくとも１つの利用実績の変化に基づいて、顧客の勤労状態の変化が生じた可能性を判定することを特徴とするシステム。
【請求項４】
勤労顧客の在宅時間帯を判定するシステムにおいて、複数のＥＢＭシステムと、共同化システムとを備えており、
前記ＥＢＭシステムの一方は、
口座の利用実績に基づいて、対象となる勤労顧客を選択する手段と、
前記対象となる勤労顧客の属性情報に基づいて、自宅エリアと自宅外エリアとを設定する手段であって、前記自宅エリアは、前記勤労顧客の自宅の所在地と金融取引装置の設置場所を含み、前記自宅外エリアは、前記勤労顧客の勤務先の所在地情報と別の金融取引装置の設置場所を含むように構成される、前記設定する手段と、
前記自宅外エリアの金融取引装置の利用実績に基づいて、前記勤労顧客の勤労時間帯を判定する手段と、
前記自宅エリアの金融取引装置の利用実績と、前記判定された勤労時間帯に基づいて、前記勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する手段と、
を備え、
前記共同化システムは、前記ＥＢＭシステムの一方または他方から、前記選択されなかった顧客の在宅曜日とその時間帯を判定することを要求する信号を受信すると、
前記判定された勤労顧客の属性情報と前記選択されなかった顧客の属性情報との所定の項目が一致する場合には、前記判定された勤労顧客の在宅曜日とその時間帯の情報とに基づいて、前記選択されなかった顧客の在宅曜日とその時間帯を判定することを特徴とするシステム。
【請求項５】
勤労顧客の在宅時間帯を判定するプログラムにおいて、
口座の利用実績に基づいて、対象となる勤労顧客を選択する手段と、
前記対象となる勤労顧客の属性情報に基づいて、自宅エリアと自宅外エリアとを設定する手段であって、前記自宅エリアは、前記勤労顧客の自宅の所在地と少なくとも１つの金融取引装置の設置場所を含み、前記自宅外エリアは、前記勤労顧客の勤務先の所在地と別の金融取引装置の設置場所を少なくとも１つ含むように構成される、前記設定する手段と、
前記自宅外エリアの金融取引装置の利用実績と前記勤労顧客の属性情報とに基づいて、前記勤労顧客の勤労時間帯を判定する手段と、
前記自宅エリアの金融取引装置の利用実績と、前記判定された勤労時間帯に基づいて、前記勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する手段と、
してコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客情報を判定する方法に関し、特に、金融機関のＡＴＭ（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｔｅｌｌｅｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）等の利用情報を活用して、当該ＡＴＭを利用している勤労顧客や当該勤労顧客の関係者の在宅情報（または休日情報など）を判定するＥＢＭ（Ｅｖｅｎｔ  Ｂａｓｅｄ  Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ）の方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関等において営業を支援するため方法のひとつとして、顧客の利用実績の変化を捉えて、その利用実績の変化が生じた原因を分析して、顧客の資金ニーズにあわせた金融商品を適切に提供するＥＢＭと称する手法が用いられている。
【０００３】
金融機関にとって、預金の大半を占める富裕層は、個人戦略上、極めて重要な顧客である。富裕層の大半は、退職金受給によって資産が大きく伸びた勤労顧客（いわゆるサラリーマン）であるので、将来の富裕層となりうる勤労顧客との関係強化は、金融機関の長期戦略において重要なテーマである。一方、勤労顧客は、その大半を就業時間としていることから、金融機関は、勤労顧客が在宅している日時を把握できず、勤労顧客との積極的な接点を図れずにいる。
【０００４】
これまでの金融機関の勤労顧客との接点は、ダイレクトメールを中心とした非対面接点が中心であり、深度ある関係性は図れていない。これに対し、過去の架電履歴や訪問履歴から在宅時間を判定し自宅へ訪問するビジネスモデルは、例えば、特許文献１（特開２００３−２８８４４２号）に開示されているが、特許文献１が対象としている顧客は、過去の訪問履歴が多い顧客である。しかしながら、金融機関から見ると、勤労顧客のほとんどは、振込などの取引履歴（受動的な接点）は多いが、顧客の自宅への訪問履歴（能動的な接点）は少ない又は皆無であり、それら顧客との接点強化には課題が残っていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−２８８４４２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明はかかる従来技術の課題を解決するものであり、本発明の目的のひとつは、店舗やＡＴＭでの勤労顧客の利用実績を活用して、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する方法を提供することである。
また、本発明の別の目的のひとつは、在宅曜日とその時間帯が判定された勤労顧客の情報を基に、取引履歴が少ない他の勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、対象となる勤労顧客を選択する手段と、対象となる勤労顧客の属性情報に基づいて、自宅エリアと自宅外エリアとを設定する手段であって、自宅エリアは、勤労顧客の自宅の所在地と金融取引装置の設置場所を含み、自宅外エリアは、勤労顧客の勤務先の所在地と別の金融取引装置の設置場所を含むように構成される、設定する手段と、自宅外エリアの金融取引装置の利用実績と勤労顧客の属性情報とに基づいて、勤労顧客の勤労時間帯を判定する手段と、自宅エリアの金融取引装置の利用実績と、判定された勤労時間帯に基づいて、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する手段と、を備える勤労顧客の在宅時間帯を判定する方法を提供する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定することが可能になるので、その判定を基に、勤労顧客への訪問や架電などの営業活動を効率的に支援することが可能となる。
【０００９】
本発明の他の目的、特徴及び利点は添付図面に関する以下の本発明の実施例の記載から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本発明の実施例１を示すシステムの概略図を示す。
【図２】図２は、実施例１を示すシステムで使用するＥＢＭシステムの機能ブロック図の一例を示す。
【図３】図３は、実施例１を示すシステムで使用するデータ構造の一例を示す。
【図４】図４は、実施例１を示すシステムの処理のフローチャートの一例を概略的に示す。
【図５】図５は、図４で示したシステムの処理のフローチャートの一部を詳細に示す。
【図６】図６は、図４で示したシステムの処理のフローチャートの一部を詳細に示す。
【図７】図７は、実施例２におけるシステムの処理のフローチャートの一例を概略的に示す。
【図８】図８は、勤労顧客の勤労時間帯、在宅曜日、在宅時間を判定するための表の一例を示す。
【図９】図９は、実施例３におけるシステムの処理のフローチャートの一例を概略的に示す。
【図１０】図１０は、実施例４におけるＭＣＩＦ共同化システムの概略図を示す。
【図１１】図１１は、実施例４におけるＭＣＩＦ共同化システムの処理のフローチャートの一例を概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明の一実施例を示すＡ銀行のネットワークシステム１００の概略図を示す。
【００１２】
Ａ銀行のネットワークシステム１００は、ＥＢＭシステム１１０と、ネットワーク１２０と、エリア１３０とからなる。
【００１３】
Ａ銀行のＥＢＭシステム１１０は、ネットワーク１２０を介して、Ａ銀行の複数の店舗や複数のＡＴＭなどの金融取引装置を直接的または何らかの装置を介して間接的に制御や管理をしている。
【００１４】
ネットワーク１２０は、ネットワークシステム１００において、Ａ銀行のＥＢＭシステム１１０と、Ａ銀行の複数の店舗や複数のＡＴＭとを接続するためのものであり、いわゆるインターネットでもよく、有線や無線などを用いたＡ銀行の専用ネットワークでもよい。別の実施例として、図１で示したシステムに、他の金融機関のＡＴＭなどが接続されてもよい。
【００１５】
エリア１３０は、対象となる顧客の行動範囲を基準に設定されるエリアである。例えば、図１において、エリア１３０は、顧客の自宅１４０などの所在地を基準に設定されるエリアである。ここで、顧客の自宅とは、顧客の住所や居所がある建物などを意味する。このエリア１３０の地理的範囲は、後述するエリア範囲に基づいて決定され、エリア１３０内に、店舗１５０および／またはＡＴＭ１６０の設置場所を少なくとも１つを含むように決定される。ここで、エリア１３０に含まれる少なくとも１つの店舗１５０および／またはＡＴＭ１６０は、Ａ銀行の顧客の口座から資金移動が可能であればＡ銀行以外の金融機関のＡＴＭ／店舗でもよい。また、Ａ銀行のＡＴＭ／店舗と他行のＡＴＭ／店舗とが１つのエリア１３０に含まれてもよい。さらに、エリア１３０が一旦設定された後であっても、顧客の勤労状態の変化や、新たなＡＴＭや店舗の設置により、静的または動的にエリア１３０の範囲が変動してもよいし、ＡＴＭや店舗の周りの建物や人々の動線などの環境変化に応じて、静的または動的にエリア１３０の範囲が変動してもよい。
【００１６】
本実施例においては、図１のエリアＡのように顧客の自宅の所在地と少なくともひとつのＡＴＭまたは店舗の場所を含むエリアを「自宅エリア」と称す。後述するが、本実施例では、エリアＢのように、自宅エリア以外であって、勤務先の場所を含み、且つ顧客が店舗やＡＴＭを利用する頻度が高いエリアを「自宅外エリア」と称する。エリアＣは、勤務先の所在地を含まず、且つ顧客が店舗やＡＴＭを利用する頻度が低いので、「自宅エリア」でも「自宅外エリア」でもない。（エリアＣは、設定されなくてもよい。）
【００１７】
なお、「自宅エリア」と「自宅外エリア」の具体的な設定方法については後述するが、例えば、顧客が店舗やＡＴＭを利用する時間帯を基準に、「自宅エリア」と「自宅外エリア」が区別されるように設定してもよい。別の実施例として、エリアＢやエリアＣのように、自宅を含まないエリアの集合を「自宅外エリア」と称してもよく、エリアＡ以外の全てのエリアを単に「自宅外エリア」と称してもよい。エリアＡ、Ｂは、顧客の自宅や会社の所在地やＡＴＭの利用時間などを基準にそれぞれ「自宅エリア」と「自宅外エリア」が設定されているが、例えば、「自宅エリア」と「自宅外エリア」の地理的範囲については、顧客毎および／またはエリア毎に異なる基準で設定されてもよい。
【００１８】
店舗１５０は、銀行に所属する店舗の行員又は顧客の操作により、顧客が保有している銀行口座から預金を入出金できるような金融取引装置を備えている。当該金融取引装置は、少なくとも顧客が保有している銀行口座から預金を引き出せるようなキャッシュ・ディスペンサー（Ｃａｓｈ  Ｄｉｓｐｅｎｓｅｒ）の機能を有している。
【００１９】
ＡＴＭ１６０は、顧客の操作により、顧客が保有している銀行口座から預金を入出金できるような金融取引装置である。当該金融取引装置は、少なくとも顧客が保有している銀行口座から預金を引き出せるようなキャッシュ・ディスペンサー（Ｃａｓｈ  Ｄｉｓｐｅｎｓｅｒ）の機能を有している。
【００２０】
ここで、本実施例の金融取引装置は、所定の地理的位置（例えば、番地）の範囲内に設置または固定されている。さらに、本実施例の金融取引装置は、直接的にまたは間接的に顧客の銀行口座から資金移動が実現可能な装置であればよく、例えば、顧客の口座を有する銀行口座と資金移動が可能な他の金融機関のＡＴＭやＣＤでもよく、クレジットカードやデビットカードや電子マネーやポイントカードや仮想通貨などで決済できる装置でもよい。
【００２１】
なお、本願明細書において、ＡＴＭと店舗は同義であり、単にＡＴＭと称した場合であっても、本願明細書の文脈によっては、店舗を意味する場合もあり、単に店舗と称した場合であっても、ＡＴＭを意味する場合もある。
【００２２】
図２は、図１のシステムで使用するＥＢＭシステム１１０の機能ブロック図の一例を示す。
【００２３】
ＥＢＭシステム１１０は、行内サーバ２１０、行内端末２２０、行内ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）２３０を備える。
【００２４】
行内サーバ２１０は、銀行内のサーバであり、後述するような様々な処理を行う。また、行内サーバ２１０は、制御部２１１、勤労顧客判定部２１２、自宅エリア／自宅外エリア判定部２１３、勤労時間帯判定部２１４、在宅曜日時間判定部２１５を備える。
【００２５】
制御部２１１は、行内サーバ２１０の各処理部を制御したり、行内ＤＢ２３０の各ＤＢに記録されているデータを入出力したりする。
【００２６】
勤労顧客判定部２１２は、勤労顧客を判定する処理部である。
【００２７】
自宅エリア／自宅外エリア判定部２１３は、自宅エリアや自宅外エリアを判定する処理部である。
【００２８】
勤労時間帯判定部２１４は、勤労顧客の勤労時間帯を判定する処理部である。
【００２９】
在宅曜日時間判定部２１５は、勤労顧客が在宅している曜日および時間を判定する処理部である。
【００３０】
行内端末２２０は、行員が行内サーバ２１０へデータを入出力したり、後述するような様々な処理や制御をしたりするために用いられる。
【００３１】
行内ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）２３０は、後述するような様々なデータを管理している。また、行内ＤＢ２３０は、顧客口座ＤＢ２３１、顧客属性ＤＢ２３２、決済情報ＤＢ２３３、ＡＴＭ／店舗ＤＢ２３４、在宅曜日時間ＤＢ２３５を備える。
【００３２】
顧客口座ＤＢ２３１は、顧客が有する銀行口座を管理するデータベースである。
【００３３】
顧客属性ＤＢ２３２は、顧客の属性情報を管理するデータベースである。顧客の属性情報は、例えば、顧客の自宅の所在地、勤務先、顧客の性別や生年月日などの情報を含むが、個別の情報が特定されていない場合（例えば、勤務先が不明の場合）は、その旨（例えば、勤務先が不明である旨）が記録されてもよい。
【００３４】
決済情報ＤＢ２３３は、銀行内外での金融決済を管理するデータベースである。
【００３５】
ＡＴＭ／店舗ＤＢ２３４は、金融決済が可能なＡＴＭや店舗の場所などを管理しているデータベースである。例えば、金融決済が可能なＡＴＭや店舗の場所などの設置場所の位置情報（例えば、ＡＴＭなどが設置されている番地）を管理している。
【００３６】
在宅曜日時間ＤＢ２３５は、勤労顧客が在宅している日時（または曜日と時間）の情報を管理するデータベースである。
【００３７】
なお、本実施例におけるシステム、若しくは当該システムを構成する一部若しくは全部のユニットには、プロセッサが入っており、当該プロセッサが、本実施例で説明するシステムの処理の一部若しくは全部を担うように構成されてもよい。
【００３８】
図３は、実施例１を示すシステムで使用するデータ構造の一例を示す。
【００３９】
図３（ａ）は、勤労顧客の判定結果を記録するためのデータ構造である。
【００４０】
図３（ｂ）は、勤労顧客のＡＴＭ利用回数を基に、在宅曜日と在宅時間を判定するデータ構造である。所定期間において、勤労顧客がＡＴＭを利用した回数を計測し、その利用回数が所定の回数を超えているか否かを判定したフラグを記録するためのデータ構造である。
【００４１】
図３（ｃ）は、在宅曜日と在宅時間が不明の勤労顧客に対して、別のデータ項目（本実施例では、依頼人ＩＤ）を加えることにより、当該勤労顧客の在宅曜日と在宅時間を判定するためのデータ構造である。
【００４２】
図４は、本発明の一実施例を示すシステムの処理のフローチャートの一例を概略的に示す。
【００４３】
勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定するプロセスは以下のとおりとなる。
【００４４】
以下に、店舗・ＡＴＭの利用実績から顧客の在宅時間を判定するにあたっての各処理の詳細について、説明する。
【００４５】
Ｓ１０１０では、自宅エリア、自宅外エリアともに、店舗・ＡＴＭの利用回数が所定以上である顧客を特定（選択）する。該当する顧客の一覧を作成してもよい。
【００４６】
Ｓ１０２０では、Ｓ１０１０の対象顧客から、勤労顧客を選択する。勤労顧客は、口座の利用実績（給与振込実績、ローン審査情報における勤務先情報など）により選択する。例えば、給与振込実績に基づいて選択する場合には、最近１年の間に複数回または最近１〜３ヶ月の間に１回、給与振込と称する通信種目で顧客に振込があった場合には、その顧客を勤労顧客として特定（選択）してもよい。
【００４７】
Ｓ１０３０では、勤労顧客の自宅エリアおよび自宅外エリアを設定する。本実施例においては、自宅エリアと自宅外エリアは地理的に重複しない例を説明する。
【００４８】
まず、自宅エリアの設定方法について説明する。自宅エリアは、自宅の所在地（住所）と少なくとも１つのＡＴＭの設置場所を含むように設定される。ここで、勤労顧客の自宅の所在地に関する情報は、顧客属性ＤＢ２３２から取得される。ＡＴＭの設置場所に関する情報は、ＡＴＭ／店舗情報ＤＢ２３４から取得される。
【００４９】
ここで、自宅エリアのエリア範囲が問題となる。エリア範囲は、勤労顧客の自宅の所在地を基準に設定されるが、エリア範囲が大きすぎると、１つのエリアのみで顧客がＡＴＭを利用することになり、顧客がＡＴＭを利用する時間帯や曜日の偏りが、自宅エリアと自宅外エリアとでどのように異なるのかが確認できない。すなわち、自宅エリアは設定できるが、自宅エリア外エリアが設定できないことになる。一方で、エリア範囲が小さすぎると、自宅エリアに店舗・ＡＴＭが存在しないことなり、自宅エリアでの利用がないと見なされてしまう。よって、自宅エリアは、できるだけ小さなエリア範囲に基づいて、すなわち、勤労顧客のほとんどが自宅を含むエリア範囲内に少なくとも１つの店舗・ＡＴＭが存在するような、エリア範囲に基づいて決定される。
【００５０】
本実施例では、このエリア範囲を、例えば、顧客毎に最適なエリア範囲を以下のいずれから選択するように構成される。別の実施例では、以下と異なる基準でエリア範囲を設定してもよい。例えば、エリア範囲の選択基準については、エリア範囲１を当初の設定にしておき、エリア範囲１では判定精度が低いと判断されたときは、エリア範囲２または３に変更して、再度判定するように構成されてもよい。または、エリア範囲１、２、３のそれぞれで判定処理を行い、それぞれの結果を重ね合わせたり、平均値を計算したりして、勤労顧客の在宅曜日や時間帯を判定してもよい。
【００５１】
エリア範囲１：自宅と同一地域（例えば、郵便番号が同一である地域。但し、当該同一地域に、店舗やＡＴＭが存在しない場合は、隣接する地域も含むように設定する。）
【００５２】
エリア範囲２：自宅からの距離（例えば、自宅を中心に、任意の半径距離（数百メートルから数キロメートル）の範囲であること。但し、当該距離の範囲内に、店舗やＡＴＭが存在しない場合は、距離を延長するように設定する。）
【００５３】
エリア範囲３：自宅からの移動時間（例えば、自宅を中心に、任意の移動時間（徒歩数分から数十分の範囲）であること。但し、当該移動時間内に、店舗やＡＴＭが存在しない場合は、移動時間を延ばすように設定する。）
【００５４】
勤労顧客の自宅外エリアについても、勤務先の所在地を取得した上で、上述したような自宅エリアと同様の基準で設定される。なお、後述するが、勤務先（の所在地）が不明な顧客などについては、別の基準で、自宅外エリアが設定されてもよい。
【００５５】
以下、図５、図６を参照しながら、ある顧客の勤労時間帯の決定プロセスの一例を以下に示す。
【００５６】
Ｓ１０４０では、勤労顧客の勤労時間帯を判定する。図５は、Ｓ１０４０の詳細を示すフローチャートである。図５において、勤労時間帯は、勤務先の就労条件の違いから顧客により異なるため、顧客ごとに以下のプロセスで判定する。
【００５７】
Ｓ１０４１では、自宅外エリアでの利用が所定回数以上であることを確認する。例えば、所定回数が２０回であると設定されている場合は、自宅外エリアでの利用回数が年間２０回あれば、所定回数以上であると判定される。
【００５８】
Ｓ１０４２では、自宅外エリアの利用に偏った時間帯・曜日が存在することを確認する。例えば、本実施例において、自宅外エリアで最も利用するのは水曜日の１２：００〜１３：００の時間帯であることを確認する。
【００５９】
Ｓ１０４３では、自宅エリアでの利用が所定回数以上の基準を満たしていることを確認する。例えば、Ｓ１０４３において、自宅エリアでの利用回数が、例えば年間３０回であり、所定回数以上（例えば、２０回以上）の基準を満たしていることを確認する。なお、Ｓ１０４３は、オプションの処理であって、実行されなくてもよい。
【００６０】
Ｓ１０４４では、Ｓ１０４２で得られた曜日（本実施例では、水曜日）における自宅エリアの利用時間帯を図６のグラフで確認する。本実施例において、水曜日における自宅エリアの利用は、７：３０〜８：３０もしくは２０：００〜２１：００の時間帯であることを確認する。
【００６１】
なお、本実施例では、自宅エリアのＡＴＭ利用回数と、自宅外エリアのＡＴＭ利用回数が、それぞれ所定回数の基準を満たしているか否かを判定する例を説明したが、別の実施例においては、Ｓ１０４３の処理をＳ１０４１の処理に組み合わせて、自宅エリアと自宅外エリアのＡＴＭの利用回数の合計が所定回数の基準を満たしているか否かを一度にまとめて判定するように構成されてもよい。
【００６２】
最後に、Ｓ１０４０では、Ｓ１０４４の時間帯と重ならない時間帯であって、Ｓ１０４２の時間を含む時間帯を、勤労時間帯として判定する。例えば、本実施例では、判定の結果、この顧客の勤労時間帯は、８：３０〜２０：００までの間（図８の網掛け部分を参照）であると判定される。
【００６３】
図４のフローチャートに戻り、Ｓ１０５０では、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する。図６は、Ｓ１０５０の詳細の処理を示すフローチャートである。
【００６４】
在宅曜日は、顧客ごとにＳ１０４５の結果を用いて以下のプロセスで判定する。例えば、本実施例における勤労顧客の在宅曜日とその時間帯の決定プロセスを以下に示す。
【００６５】
Ｓ１０５１では、利用回数はＳ１０４３で所定以上であることは確認済みの勤労顧客の中で、自宅エリアにおいて、Ｓ１０４２で得られた勤労時間帯での利用が最も偏った曜日を確認する。Ｓ１０５１において、自宅エリアにおいて、８：３０〜２０：００の間の利用が最も多い曜日は木曜日であることがわかる。
【００６６】
Ｓ１０５２では、Ｓ１０５１で確認された曜日の偏りが所定の設定された割合以上であることを確認する。本実施例では、自宅エリアにおいて、８：３０〜２０：００の間の利用を曜日別に見ると、木曜日が８割程度を占めることがわかる。例えば、本実施例において、所定の設定された割合が７割であると仮定すると、本実施例の８割は条件を満たす。
【００６７】
Ｓ１０５３では、Ｓ１０５２で得られた曜日において、Ｓ１０４５で得られた時間帯では、自宅外エリアでの利用頻度が、自宅エリアよりも相対的に少ないことを確認する。本実施例では、自宅外エリアでの中で最も利用の多いエリアにおいて、木曜日の８：３０〜２０：００の利用は年間一度もない（０割）ことがわかる。すなわち、Ｓ１０５２の８割に比べて低いことがわかる。なお、Ｓ１０５３は、オプションの処理であって、実行されなくてもよい。
【００６８】
最後に、Ｓ１０５０では、Ｓ１０５１〜Ｓ１０５３の処理結果に基づいて、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する。なお、本実施例では、在宅の曜日が１曜日であることを前提に説明したが、本実施例で説明した処理を複数回実行することにより、在宅の曜日が２曜日以上であっても適用可能である。
【００６９】
なお、勤労時間帯の計算においては、勤労顧客の自宅と勤務先との通勤時間を考慮してもよい。例えば、自宅エリアの任意の地点と自宅外エリアの任意の地点に基づき、勤労顧客の通勤時間を計算して、当該計算された時間を、勤労顧客の勤務時間帯に加算してもよい。
【００７０】
本実施例によれば、上述したプロセスを満たした顧客は、勤労時間帯と在宅曜日が判定され、その判定結果に基づいて、その顧客の在宅曜日とその時間帯が判定される。それが金融機関の営業時間内であれば、営業時間延長・土日営業など、新たなコストを支払うことなく、従来では存在しなかった、顧客との新たな関係強化を図ることが可能となる。
【００７１】
図４のフローチャートに戻り、Ｓ１０６０では、自宅エリア及び／または自宅外エリアの再設定が必要か否かを判定する。例えば、自宅エリアでも自宅エリア外エリアでもないエリアにあるＡＴＭや店舗での利用が多く、在宅時間の判定ができないまたは判定精度が低いと思われる顧客がいた場合、自宅エリア及び／または自宅外エリアを再設定して、あらためて、勤労顧客の在宅時間等を判定してもよい。
【００７２】
例えば、エリア範囲１の自宅と同一地域という視点（自動車等の住所コードや郵便番号など）で自宅エリアを判定したが、同一地域で判定すると、この顧客に関しては勤労時間帯などが判定できないなどの不都合が生じる場合には、別のエリア範囲であるエリア範囲２の自宅からの距離という視点（自宅を中心に、半径数百メートルから数キロメートルの範囲）で自宅エリアを再設定してもよい。また、エリア範囲２の自宅からの距離（自宅を中心に、半径１００メートル）という視点で自宅エリアを設定したが、この顧客に関しては勤労時間帯などが判定できないなどの不都合が生じる場合には、同じエリア範囲２でも、半径１００メートルではなく、半径５０メートル（半径を短くする）か２００メートル（半径を長くする）に変更して、自宅エリアを再設定してもよい。
【実施例２】
【００７３】
実施例２では、実施例１の結果を活用し、「店舗・ＡＴＭの利用回数が所定以上」でない顧客の在宅曜日・時間帯を以下の処理で判定する例を説明する。
【００７４】
例として、ある顧客の勤労時間帯の決定プロセスを以下に示す。
【００７５】
Ｓ２０１０において、実施例１で得られた顧客群を、属性情報が互いに一致する項目を抽出して、１つにまとめる。本実施例では、顧客の属性情報の中の項目である「勤務先」（給与振込元などから判定可能）が共通していたので、その項目でまとめる。本実施例においては、Ｓ２０１０において、実施例１において在宅曜日とその時間帯が判定された顧客のうち、給与振込元が「ハマギンソウケン」であった２名であるとする。
【００７６】
Ｓ２０２０において、勤務先が同一である各顧客において、実施例１で判定された在宅曜日・時間帯のバラつきが所定以下であることを確認する。本実施例において、Ｓ２０１０で得られた、その２名は、全員、判定された在宅曜日は月曜日であり、時間帯は９：００〜２０：００の間であった。ここで、勤労顧客全体のデータを重ね合わせた結果、実施例１で判定された勤労顧客の在宅曜日において、利用割合が所定以上（例えば、７割以上）であるような閾値を設けることにより、バラツキが所定以下であることを確認することができる。なお、この閾値は、給与振込元（会社等）毎に個別に設定してもよいし、全ての給与振込元に対して同一の値を設定してもよい。
【００７７】
Ｓ２０３０において、「店舗・ＡＴＭの利用回数が所定以上」でない顧客を抽出する。
【００７８】
Ｓ２０４０において、（「店舗・ＡＴＭの利用回数が所定以上」でない）勤務先がＳ２０２０と同一の顧客を抽出する。本実施例においては、年間ＡＴＭが５回程度の、給与振込元「ハマギンソウケン」の顧客（ＡＴＭの利用回数上、少なくとも実施例１の判定対象外となった顧客）がいることがわかる。
【００７９】
Ｓ２０５０において、ここで抽出された顧客における在宅曜日・時間帯もＳ２０２０で得られた結果と同じであると判定する。本実施例においては、この顧客の在宅曜日とその時間帯は月曜日９：００〜２０：００だと判定する。
【００８０】
上述した処理により、店舗・ＡＴＭの利用回数が条件を満たさない顧客に対しても、在宅曜日とその時間帯の判定が可能となり、新たな接点強化を図ることが可能な顧客数が増加する。
【００８１】
なお、本実施例では、実施例１で得られた顧客群の共通する項目を基に、別の顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する例を説明したが、別の実施例では、任意の顧客１名の属性情報が基に、金融機関の操作者が、実施例１で得られた任意の顧客の属性情報から任意の項目を指定することによって、当該任意の項目が一致する別の顧客の在宅曜日とその時間帯を判定するように構成されてもよい。
【実施例３】
【００８２】
退職や転勤などの顧客の勤労状態の変化を検知する実施例について、図９のフローチャートを用いて、説明する。
【００８３】
ある所定期間（本実施例では、以下、期間Ａと称する。）の勤労時間帯においては、自宅外エリアのＡＴＭや店舗を利用していたが、期間Ａより以後の期間（本実施例では、以下、期間Ｂと称する。）の勤労時間帯においては、当該自宅外エリアのＡＴＭや店舗を利用してないこと、または、自宅エリアのＡＴＭや店舗を利用していることが検知されたとする。当該検知により、勤務先が変わった可能性や、勤務先を退職した可能性を判定することができる。（Ｓ３０１０−Ｓ３０４０を参照）
【００８４】
例えば、図１において、勤労時間帯が判定された勤労顧客が、期間Ａでは、自宅外エリアＢのＡＴＭや店舗の利用頻度が高かったが、期間Ｂでは、自宅外エリアＣのＡＴＭや店舗の利用頻度が高くなったとする。このときに、顧客属性ＤＢ２３２を参照し、例えば、勤労顧客の年齢が４０代であった場合には、転勤や転職をしたと判定する。すなわち、当該判定結果は、顧客の勤労状態の変化が生じた可能性を示唆する情報になる。転勤や転職と判定された場合は、図４のフローチャートで示したような処理に従って、あらためて、勤労顧客の在宅曜日などを判定してもよい。（Ｓ３０７０−Ｓ３０８０を参照）
【００８５】
また、期間Ａでは、自宅外エリアＢのＡＴＭや店舗の頻度が高かったが、期間Ｂでは、自宅エリアＡのＡＴＭや店舗の利用が高くなったとする。このときに、例えば、顧客属性ＤＢ２３２を参照し、勤労顧客の年齢が閾値以上（例えば、５０代や６０代以上。別の実施例として、顧客が勤務する企業等の情報に基づいて、顧客毎に閾値を変更してもよい。）の場合には、退職をしたと判定する。すなわち、当該判定結果は、顧客の勤労状態の変化が生じた可能性を示唆する情報になる。特に、退職をした場合には、勤労顧客は退職金を受け取っている可能性が高いので、金融機関の営業担当者は、当該顧客に対して、訪問や架電をするなどの営業活動をすることができる。（Ｓ３０５０を参照）
【００８６】
上述した処理で判定した情報の中で任意のものについては、必要に応じて、顧客属性ＤＢに書き込んで更新処理をしてもよい。（Ｓ３０９０を参照）
【実施例４】
【００８７】
実施例１、実施例２の実施例を更に発展させて、ＭＣＩＦシステム共同化システムと称する実施例について以下に説明する。ここで、ＭＣＩＦシステム共同化システムは、特定の情報（ＭＣＩＦ）を複数の銀行などで共同管理するためのシステムを意味する。そして、ＭＣＩＦとは、Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ  Ｃｕｓｔｏｍｅｒ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｆｉｌｅの略称であり、マーケティング用の顧客情報のファイルを意味する。本実施例によれば、顧客の情報を自動的に構築することができるので、効率の良いマーケティングができ、顧客の接点強化を効率的に行う支援をすることができる。
【００８８】
図１０は、本実施例におけるＭＣＩＦ共同化システムの概略図を示す。図１０のＭＣＩＦ共同化システムは、ネットワーク１２０に、Ａ銀行のＥＢＭシステム１１０と、Ｂ銀行のＥＢＭシステム９００と、共同ＭＣＩＦセンター１０００を含む。図１０では省略されているが、更に別の銀行のＥＢＭシステムなどがネットワーク１２０経由で接続されてもよい。
【００８９】
図１０は、図１で示したＡ銀行のＥＢＭシステム１１０の内部構成の一部が異なる。具体的には、リスト送受信部２１６が追加されている一方で、在宅曜日判定部や在宅曜日時間ＤＢが配置されていない。これら在宅曜日判定部や在宅曜日時間ＤＢは、本実施例においては、共同ＣＩＦセンター１０００に配置されている。
【００９０】
リスト送受信部２１６は、後述するように、各銀行が作成した勤務先休日情報リストを送受信する。勤務先休日情報リストには、例えば、勤務先と、当該勤務先の休日や時間帯（または、当該勤務先に勤務している従業員の在宅曜日や時間帯など）との関係が示された情報が含まれていてもよい。
【００９１】
Ｂ銀行のＥＢＭシステム９００の内部構成は図示されていないが、Ａ銀行のＥＢＭシステム１１０の内部構成と同じでもよい。
【００９２】
共同ＭＣＩＦセンター１０００は、ＤＢ管理サーバ１０１０と、Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０２０と、Ｂ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０３０と、在宅曜日時間判定部１０４０とを含む。
【００９３】
ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０２０と、Ｂ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０３０と、在宅曜日時間判定部１０４０を制御する。本実施例においては、ＤＢ管理サーバ１０１０が全ての在宅曜日時間ＤＢを制御しているが、別の実施例においては、在宅曜日時間ＤＢ毎に管理サーバを設けてもよい。
【００９４】
Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０２０とＢ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０３０とは、銀行毎の勤労顧客が在宅している日時（または曜日と時間）の情報を管理するデータベースである。銀行毎にそれぞれの在宅曜日時間ＤＢを設けることにより、各銀行で適切な情報を管理することができる。なお、図１０では、Ａ銀行とＢ銀行のＥＢＭが接続されているので、在宅曜日時間ＤＢの数は２つであるが、在宅曜日時間ＤＢの数は、ネットワーク１２０に接続されている銀行のＥＢＭシステムの数に応じて、変動する。
【００９５】
在宅曜日時間判定部１０４０は、勤労顧客が在宅している曜日および時間を判定する処理部である。
【００９６】
本実施例においては、勤務先休日情報リストを相互に共有する複数の銀行を、共同化システムの管理下におくことができる。
【００９７】
なお、共同ＭＣＩＦセンター１０００は、説明の便宜上、個々の構成要素１０１０〜１０４０がひとつの構成として配置されているものとして説明をするが、本実施例で説明できるような機能が実現できるのであれば、個々の構成要素１０１０〜１０４０がそれぞれ物理的に異なる場所（例えば、Ａ銀行やＢ銀行のＥＢＭシステム）に配置されてもよい。
【００９８】
図１０において、図１と同じ参照符号の構成についての説明は、省略する。
【００９９】
図１１は、図１０で示したシステムの処理のフローチャートを示す。
【０１００】
図１１は、実施例４の共同化システム１０００の処理の一例を示すフローチャートである。本実施例では、特に、Ａ銀行の顧客の在宅曜日時間を判定したい場合に、Ａ銀行またはＢ銀行で在宅曜日時間が判定された勤労顧客の情報（勤務先休日情報リスト）を用いて、Ａ銀行の顧客の在宅曜日時間を判定する一例を示す。別の実施例として、勤務先休日情報リストの代わりに、勤務先勤労時間帯情報リスト（勤務先の勤労曜日や時間帯）を用いてもよい。
【０１０１】
Ｓ４０１０において、共同化システム１０００のＤＢ管理サーバ１０１０は、各銀行（本実施例では、Ａ銀行、Ｂ銀行）から、勤務先休日情報リストを取得する。勤務先休日情報リストには、例えば、勤務先と、当該勤務先の休日の曜日や時間帯（または、当該勤務先に勤務している従業員の在宅曜日や時間帯など）との関係が示された情報が含まれていてもよい。
【０１０２】
Ｓ４０２０において、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ａ銀行から取得した勤務先休日情報を、Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０２０に送信し、当該ＤＢ内の情報を更新するように指示する。同様に、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ｂ銀行から取得した勤務先休日情報をＢ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０３０に送信し、当該ＤＢ内の情報を更新するように指示する。ここで、Ｓ４０２０で取得する勤務先休日情報は、各銀行において図４で判定されたような手順に基づいて、勤務先休日情報リストを生成してもよい。
【０１０３】
Ｓ４０３０において、Ａ銀行は、例えば、実施例２のＳ２０３０において、Ａ銀行のＡＴＭの年間利用回数が所定回数以下であることを理由に、在宅曜日とその時間帯の判定が保留された顧客について、その判定を共同化システム１０００に依頼する。共同化システム１０００のＤＢ管理サーバ１０１０は、Ａ銀行から、Ａ銀行の顧客の在宅曜日時間の判定を依頼する信号を受信する。
【０１０４】
Ｓ４０４０において、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０２０にアクセスをして、勤務先休日情報を照会する。もし、該当する勤務先休日情報があれば、Ｓ４０５０へ進む。該当する勤務先休日情報がなければ、Ｓ４０６０へ進む。
【０１０５】
Ｓ４０５０において、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０３０から勤務先休日情報を取得する。
【０１０６】
Ｓ４０６０において、Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０２０に、該当する勤務先休日情報がない場合は、別の銀行用の勤務先休日情報ＤＢ（本実施例においては、Ｂ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０３０）にアクセスして、該当する勤務先休日情報を取得する。別の銀行用の在宅曜日時間ＤＢにも、該当する勤務先休日情報がない場合は、ＤＢ管理サーバ４０１が、取得不可能であることを示す信号を生成してもよい。
【０１０７】
Ｓ４０７０において、ＤＢ管理サーバ１０１０は、取得した勤務先休日情報を基に、判定したい顧客の在宅曜日時間を判定する。
【０１０８】
例えば、Ｓ４０１０、Ｓ４０２０において、Ａ銀行で、実施例２で示した情報を基に、勤務先休日情報リストを作成する。Ｓ４０４０において、Ａ銀行で実施例１のＳ１０２０で選択された勤労顧客の給与振込元が「ハマギンソウケン」であることが顧客属性ＤＢに記録されていれば、Ｓ４０７０において、「ハマギンソウケン」に勤務する他の顧客の在宅曜日とその時間帯も、勤労顧客と同じ在宅曜日と時間帯であると判断でき、例えば、月曜日９：００〜２０：００であると判断できる。
【０１０９】
一方で、例えば、Ｂ銀行にＳ４０１０の情報を得る（Ｂ銀行が作成した実施例１のＳ１０２０を満たす中に給与振込元「ハマギンソウケン」の顧客はいなかった）場合には、Ｓ４０６０において、Ｂ銀行で、Ａ銀行が作成したＳ４０１０の勤務先休日情報リストを受領する。
【０１１０】
そして、Ｓ４０７０において、Ｂ銀行で、Ｓ４０２０の勤務先休日情報リストを元に、実施例２のＳ２０３０以降の処理を行うことで、「店舗・ＡＴＭの利用回数が所定以上」でないＢ行顧客の在宅曜日・時間帯を判定する。例えば、Ｓ４０７０において、Ｂ銀行における年間ＡＴＭ利用回数が７回であって、給与振込元「ハマギンソウケン」である顧客の在宅曜日とその時間帯は月曜日９：００〜２０：００だと判定する。
【０１１１】
Ｓ４０８０において、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ｓ４０７０の判定結果を、Ａ銀行の在宅曜日時間ＤＢ１０２０に送信して、在宅曜日時間ＤＢ１０２０の情報を更新するように指示する。
【０１１２】
Ｓ４０９０において、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ｓ４０７０の判定結果を、Ａ銀行へ送信する。なお、Ｓ４０９０は、Ｓ４０８０よりも前に実行してもよい。
【０１１３】
Ｓ４１００において、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ｓ４０７０における判定結果を基に、勤務先休日情報リストを更新してもよい。また、更新した勤務先休日情報リストを任意の銀行に送信してもよい。
【０１１４】
別の実施例として、Ｓ４０３０で、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ａ銀行またはＢ銀行から、勤務先休日情報リストを依頼する信号を受信した場合に、ＤＢ管理サーバ１０１０は、Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０２０および／またはＢ銀行用在宅曜日時間ＤＢ１０３０にアクセスして、必要な勤務先休日情報リストを生成し、当該依頼をした銀行へ返信するような構成でもよい。
【０１１５】
本実施例によれば、複数の金融機関で共同してシステムを使用して勤務先休日情報を取り扱うことで、対象となる勤労顧客数を増やすことができる。すなわち、自行からは実施例１、実施例２でも判定ができなかった顧客に対しても、ＭＣＩＦ共同化システムの利点を活かすことで、在宅曜日とその時間帯の判定が可能となり、新たな接点強化を図ることが可能な顧客数が増加する。
【０１１６】
本実施例によれば、共同システムで顧客の情報を把握するため、自行の営業エリア外であっても、共同システム参加金融機関と取引がある企業であれば、対象となる顧客の在宅曜日時間を、より精度よく判定できる。
【０１１７】
他の実施例として、自宅外エリアを、勤務している会社（職場）のエリア（図１のエリアＢ）と、自宅と会社以外のエリア（図１のエリアＣ）に分けて、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を更に精度良く判定できるように構成されてもよい。
更に他の実施例として、勤労顧客の家族に関する情報を、顧客属性ＤＢから取得して、勤労顧客の家族が、ＡＴＭや店舗における取引履歴を反映させて、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を更に精度良く判定できるように構成されてもよい。
【０１１８】
以上のように本発明の実施態様について説明したが、上述の説明に基づいて当業者にとって種々の代替例、修正又は変形が可能であり、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲で前述の種々の代替例、修正又は変形を包含するものである。例えば、本実施例で示した処理は、任意のプロセッサで実行されてもよく、任意の処理をハードウェアに置き換えて、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせで実現してもよい。
【０１１９】
本発明は、実施例で示した以外の様々な産業や技術分野に利用することが可能である。例えば、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ、モノのインターネット）にも適用できる。例えば、本実施例のＡＴＭなどから得られる固有の情報に加えて、ＡＴＭに付随して設置されたＩｏＴのセンサーから得られた情報や顧客自身と連動するＩｏＴのセンサーから得られた勤労顧客の位置や動きに関する情報を加えることにより、勤労顧客の勤労時間帯や休日曜日の時間帯の判定精度を向上させることも可能である。
【符号の説明】
【０１２０】
１００  ネットワークシステム
１１０  Ａ銀行ＥＢＭシステム
１２０  ネットワーク
１３０  エリア
１４０  顧客の自宅
１５０  店舗
１６０  ＡＴＭ
２１０  行内サーバ
２１１  制御部
２１２  勤労顧客判定部
２１３  自宅エリア／自宅外エリア判定部
２１４  勤労時間帯判定部
２１５  在宅曜日時間判定部
２１６  リスト送受信部
２２０  行内端末
２３０  行内ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）
９００  Ｂ銀行ＥＢＭシステム
１０００  共同ＭＣＩＦセンター
１０１０  ＤＢ管理サーバ
１０２０  Ａ銀行用在宅曜日時間ＤＢ
１０３０  Ｂ銀行用在宅曜日時間ＤＢ
１０４０  在宅曜日時間判定部
【要約】
【課題】店舗・ＡＴＭの利用実績を活用して、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定するＥＢＭ（Ｅｖｅｎｔ  Ｂａｓｅｄ  Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ）の方法を提供する。
【解決手段】対象となる勤労顧客を選択する手段と、対象となる勤労顧客の属性情報に基づいて、自宅エリアと自宅外エリアとを設定する手段であって、自宅エリアは、前記勤労顧客の自宅の所在地と金融取引装置の設置場所を含み、自宅外エリアは、勤労顧客の勤務先の所在地と別の金融取引装置の設置場所を含むように構成される設定する手段と、自宅外エリアの金融取引装置の利用実績と勤労顧客の属性情報とに基づいて、勤労顧客の勤労時間帯を判定する手段と、自宅エリアの金融取引装置の利用実績と、判定された勤労時間帯に基づいて、勤労顧客の在宅曜日とその時間帯を判定する手段とを備える勤労顧客の在宅時間帯を判定する方法を提供する。
【選択図】図１【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】
0005972493.tif 000009
【図９】
0005972493.tif 000010
【図１０】
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【図１１】
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