(57)【要約】【課題】  販売員の商談行動に係る情報を有効的に利用して、以降の商談におけるスケジュールを容易に決定する販売管理システムを提供する。【解決手段】  販売管理システムは、商談を行う販売員が操作する販売員端末１０と、その販売員の商談行動を管理する販売管理者により管理され、その販売員による現時点の商談行動に基づいて成約のために最適な商談行動内容の推定等を行う商談情報サーバ２０と、その販売管理者により操作され、前述の推定された商談行動を示す情報等を商談情報サーバ２０から受信し表示する販売管理者端末３０と、これら販売員端末１０、商談情報サーバ２０、及び販売管理者端末３０を相互接続するネットワーク１００とを有して構成される。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客と商談を行う販売員により操作される販売員端末と、前記商談に係る情報を管理する商談情報サーバと、を有するシステムであって、
前記販売員端末は、
商談に係る情報を入力して、該入力した商談情報を前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、
前記販売員端末から受信した商談情報と実際の商談結果とをそれぞれ数値化したものを用いて線形回帰分析を行い、該分析結果に基づいて商談行動のスケジュールを作成することを特徴とする販売管理システム。
【請求項２】
前記販売員端末は、前記販売員が商談時に行った行動内容を示す情報を前記商談情報として入力し、該入力情報を前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、前記販売員端末から受信した商談時の行動内容を示す情報と、該商談の実際の成否とに基づいて、商談成約の可能性が高い行動内容を特定することを特徴とする請求項１記載の販売管理システム。
【請求項３】
前記販売員端末は、前記販売員が商談時に行った行動の実行頻度を示す情報を前記商談情報として入力し、該入力情報を前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、前記販売員端末から受信した商談時の行動の実行頻度を示す情報と、該商談の実際の成否とに基づいて、商談成約の可能性が高い行動の実行頻度を特定することを特徴とする請求項１または２記載の販売管理システム。
【請求項４】
前記販売員端末は、前記商談情報として、前記販売員による、現在進行中の商談が成約となる確率を示す予測値を入力し、前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、前記販売員端末から受信した商談成約の予測確率と、前記商談の実際の成否との間の乖離を示す値を算出し、
該算出した乖離値に基づいて、商談成否の予測精度が高い販売員を特定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の販売管理システム。
【請求項５】
前記商談情報サーバは、前記商談成約の予測確率を示す情報と、該商談の実際の成否との相関関係に基づいて、実際の商談成約の確率が一定値以上となった、前記商談成約となる予測確率の範囲を特定することを特徴とする請求項４記載の販売管理システム。
【請求項６】
前記販売員端末は、前記商談情報として、前記販売員による、現在進行中の商談が終了する時期を示す予測値を入力し、前記商談情報サーバに送信し、
前記商談情報サーバは、前記販売員端末から受信した商談終了の予測時期と、前記商談の実際の終了時期との間の乖離を示す値を算出し、
該算出した乖離値に基づいて、商談の終了時期の予測精度が高い販売員を特定することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の販売管理システム。
【請求項７】
前記商談情報サーバは、前記商談終了の予測時期と、前記商談の実際の終了時期とを用いて、前記販売員による現在進行中の他の商談の終了時期を推定することを特徴とする請求項６記載の販売管理システム。
【請求項８】
前記商談情報サーバは、現在進行中の１以上の商談が成約する前記販売員による予測確率と、該各商談の成約時の売上額と、前記商談成約となる予測確率の範囲とに基づいて、前記１以上の商談の成約時の売上合計額を推定することを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載の販売管理システム。
【請求項９】
前記商談情報サーバは、さらに、前記現在進行中の１以上の商談が終了する前記販売員による予測時期と、前記推定した各商談の終了時期とを用いて、前記推定した売上合計額のうち、所定の時期までに売上可能な金額を推定することを特徴とする請求項８記載の販売管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、販売管理システムに関し、特に、コンピュータシステムを用いて営業販売活動の適正化を実現する販売管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、販売員（営業担当者）は、自社の商品の販売やサービスの提供の契約を結ぶために、顧客と商談を行っていた。
それら販売員の管理側は、このような商談の効率化を図るために、各販売員が進めている商談の内容および進捗状況を十分に把握する必要があった。
【０００３】
このような各販売員による商談の進捗状況を把握するための従来技術の１つに、特許文献１が開示するところの保険セールス支援データを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体があった。この特許文献１では、保険セールス担当者の活動状況を示すセールス活動概要やセールスにおける現状を示すセールスプロセスを、様々な顧客情報とともにコンピュータサーバに蓄積し、これら蓄積情報を基に、セールス契約成立件数の集計等、経理業務の効率化を図り、併せて保険セールスの支援を行っていた。
【特許文献１】特開２００２−９９７０８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば特許文献１に記載されているように、従来は、商談行動の内容や顧客情報等をデータベースに蓄積させて管理していた。しかしながら、従来では、これらの蓄積情報を利用して、商談成約のためにどのような内容の行動を行うべきか、商談成約にはどのくらいの時間を要するか、などといった今後商談を進める上で必要な情報を得ることが困難であったため、以降の商談における適切なスケジュールを決定することが難しかった。
【０００５】
本発明は、上記問題点を鑑みてなされたものであり、販売員の商談行動に係る情報を有効的に利用して、以降の商談におけるスケジュールを容易に決定する販売管理システ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】
【０００６】
かかる目的を達成するため、本発明は、顧客と商談を行う販売員により操作される販売員端末と、商談に係る情報を管理する商談情報サーバと、を有するシステムであって、販売員端末は、商談に係る情報を入力して、入力した商談情報を商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談情報と実際の商談結果とをそれぞれ数値化したものを用いて線形回帰分析を行い、分析結果に基づいて商談行動のスケジュールを作成することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明によれば、販売員端末は、販売員が商談時に行った行動内容を示す情報を商談情報として入力し、入力情報を商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談時の行動内容を示す情報と、商談の実際の成否とに基づいて、商談成約の可能性が高い行動内容を特定することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明によれば、販売員端末は、販売員が商談時に行った行動の実行頻度を示す情報を商談情報として入力し、入力情報を商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談時の行動の実行頻度を示す情報と、商談の実際の成否とに基づいて、商談成約の可能性が高い行動の実行頻度を特定することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明によれば、販売員端末は、商談情報として、販売員による、現在進行中の商談が成約となる確率を示す予測値を入力し、商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談成約の予測確率と、商談の実際の成否との間の乖離を示す値を算出し、算出した乖離値に基づいて、商談成否の予測精度が高い販売員を特定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明によれば、商談情報サーバは、商談成約の予測確率を示す情報と、商談の実際の成否との相関関係に基づいて、実際の商談成約の確率が一定値以上となった、商談成約となる予測確率の範囲を特定することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明によれば、販売員端末は、商談情報として、販売員による、現在進行中の商談が終了する時期を示す予測値を入力し、商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談終了の予測時期と、商談の実際の終了時期との間の乖離を示す値を算出し、算出した乖離値に基づいて、商談の終了時期の予測精度が高い販売員を特定することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明によれば、商談情報サーバは、商談終了の予測時期と、商談の実際の終了時期とを用いて、販売員による現在進行中の他の商談の終了時期を推定することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明によれば、商談情報サーバは、現在進行中の１以上の商談が成約する販売員による予測確率と、各商談の成約時の売上額と、商談成約となる予測確率の範囲とに基づいて、１以上の商談の成約時の売上合計額を推定することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明によれば、商談情報サーバは、さらに、現在進行中の１以上の商談が終了する販売員による予測時期と、推定した各商談の終了時期とを用いて、推定した売上合計額のうち、所定の時期までに売上可能な金額を推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、顧客と商談を行う販売員により操作される販売員端末と、商談に係る情報を管理する商談情報サーバと、を有するシステムであって、その販売員端末は、商談に係る情報を入力して、入力した商談情報を商談情報サーバに送信し、商談情報サーバは、販売員端末から受信した商談情報と実際の商談結果とをそれぞれ数値化したものを用いて統計解析を行い、解析結果に基づいて商談行動のスケジュールを作成するので、以降の商談におけるスケジュールを容易に決定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
＜構成＞
図１は、本実施の形態における販売管理システムの構成を示す図である。
図に示すように、この販売管理システムは、商談を行う販売員が操作する販売員端末１０と、その販売員の商談行動を管理する販売管理者により管理され、その販売員による現時点の商談行動に基づいて成約のために最適な商談行動内容の推定等を行う商談情報サーバ２０と、その販売管理者により操作され、前述の推定された商談行動を示す情報等を商談情報サーバ２０から受信し表示する販売管理者端末３０と、これら販売員端末１０、商談情報サーバ２０、及び販売管理者端末３０を相互接続するネットワーク１００とを有して構成される。
【００１７】
販売員端末１０は、各販売員により操作されるＰＣ等の情報処理装置である。各販売員は、販売員端末１０を用いて、商談時において各自が行った商談行動（営業活動）の内容または商談の成否の予測等の商談情報を入力する。販売員端末１０は、この入力された商談情報をネットワーク１００を介して商談情報サーバ２０に送信する。
【００１８】
商談情報サーバ２０は、販売員端末１０から受信した商談情報と、商談の実際の成否とをそれぞれ数値化したものを用いて統計解析を行い、商談を成約させるための最適な条件を求め、さらには商談の成否予測、および商談の終了時期の予測等を行う。
【００１９】
販売管理者端末３０は、前述した１以上の販売員による商談行動の進捗状況等を管理する販売管理者により操作されるＰＣ等の情報処理装置である。販売管理者端末３０は、前述の商談情報サーバ２０により求められた商談成約のための最適な条件や各種商談に係る予測等の情報を受信して表示する。販売管理者は、その表示内容に応じて、管理下の各販売員に対して商談行動に対する指示を与える。
【００２０】
＜動作＞
図２は、各販売員が自身の商談情報を入力するためのテンプレートである入力ファイルの作成動作の流れを示すフローチャートである。以下、図に沿って、販売管理システムによる、その入力ファイルの作成動作について説明する。
【００２１】
まず、販売員は、販売員端末１０を用いて商談情報を入力し、ネットワーク１００を介して商談情報サーバ２０へ送信する（ステップＳ１０１）。
この商談情報は、各販売員による商談の進捗状況、行動内容及び成果等の商談に関する情報である。例えば、商談は、その進捗状況に応じて、以下のような各段階（以下、商談段階という）に分けられる。
（１）プリセールス（顧客による自社商品の購入または自社サービスの利用を選択させるための販促活動）
（２）商談事前調査
（３）商談前期
（４）商談後期
（５）クロージング（商談締結）
（６）アフターケア（商品販売後またはサービス提供後の顧客対応）
【００２２】
例えば、ステップＳ１０１において、販売員端末１０は、販売管理者により予め作成された共通書式のテンプレートを、商談情報サーバ２０から受信して表示し、販売員は販売員端末１０を用いてその表示されたテンプレートの入力欄に商談情報の各項目を入力する。
また、販売員は、前述した共通書式のテンプレートを用いずに、販売員端末１０を用いて全くの自由記載方式で商談情報を入力し、商談情報サーバ２０に送信するようにしてもよい。
【００２３】
商談情報サーバ２０は、販売員端末１０から商談情報を受信すると、その受信した商談情報に基づいて、商談行動を記載した入力ファイルを作成する（ステップＳ１０２）。
例えば、ステップＳ１０２において、商談情報サーバ２０は、受信した商談情報を統合し、商談段階ごとに、全販売員の商談行動を網羅した商談行動の一覧表を入力ファイルとして作成する。
なお、同じ内容の商談行動であっても販売員によって異なる単語で表記することもある。商談情報サーバ２０は、別の単語であっても同義である場合はその単語を変換して単一単語に統一する。具体的には、商談情報サーバ２０は、一般的な文章作成支援ソフトウェアを利用して簡単な同義語辞典を作成し、同義語変換を行うことにより、前述の単語の統一を行う。
【００２４】
次に、商談情報サーバ２０は、前述の作成した入力ファイル群を自身が管理する共有データベース（以下、共有ＤＢと表記）に格納する（ステップＳ１０３）。
以後、販売員は、販売員端末１０を用いて商談情報サーバ２０から入力ファイルを受信し、その入力ファイルの入力欄に商談行動を入力する。
【００２５】
図３は、前述のようにして作成した入力ファイル群の一例を示す図である。図に示すように、入力ファイル群は、１以上のファイルから構成される。
図に示すように、例えば入力ファイルには、「資料送付」、「顧客訪問回数」、「顧客訪問時間」、「顧客への電話回数」、「顧客の問い合わせから回答までに要した時間」といった販売員が実際に行った商談時の行動の入力欄が設けられている。
各販売員は、販売員端末１０を用いて、該当する回数や時間をこれらの各入力欄に入力し、商談情報として商談情報サーバ２０に送信する。
【００２６】
図４は、販売管理システムによる商談情報の収集動作の流れを示すフローチャートである。以下、図に沿って、各販売員が顧客と商談を行うごとに実行される商談情報の収集動作について説明する。
【００２７】
販売員は商談を開始すると、販売員端末１０を用いて、前述の入力ファイルの取得要求を商談情報サーバ２０に対して行う（ステップＳ２０１）。
商談情報サーバ２０は、その取得要求に応じて、自身に格納されている入力ファイルを販売員端末１０に送信する（ステップＳ２０２）。
【００２８】
販売員端末１０は、その商談情報サーバ２０から受信した入力ファイルを自端末の画面上に表示する（ステップＳ２０３）。
販売員は、その表示された入力ファイルを、商談情報を入力するためのテンプレートとして使用する。販売員は、販売員端末１０を用いて、その入力ファイルの入力欄に商談情報を入力する（ステップＳ２０４）。
販売員端末１０は、その入力した商談情報を商談情報サーバ２０に送信する（ステップＳ２０５）。
商談情報サーバ２０は、その販売員端末１０からの商談情報を受信すると、その商談情報を自身の格納領域に販売員ごとに時系列で格納する（ステップＳ２０６）。
このようにして、商談情報サーバ２０は、自身の格納領域に商談情報を蓄積して、各販売員の商談時における行動履歴を生成する。
【００２９】
この商談情報の入力、送信及び格納動作は、商談が終了するまで（ステップＳ２０７／Ｎｏ）繰り返される。
商談が成約または非成約となって完了すると（ステップＳ２０７／Ｙｅｓ）、販売員は、販売員端末１０を用いて、自分が担当している商談の成否を入力して、商談情報サーバ２０に送信する（ステップＳ２０８）。
商談情報サーバ２０は、その販売員端末１０から受信した商談の成否の情報を、該当する商談時の行動履歴に書き込む（ステップＳ２０９）。
【００３０】
次に、商談情報サーバ２０は、前述の自身の格納領域に格納した商談情報と、商談の成否とをそれぞれ数値化したものを用いて統計解析を実行する（ステップＳ２１０）。
この統計処理においては、例えば、その商談情報と商談の成否とをそれぞれ数値化したものを用いて、その商談情報と商談の成否との間の相関係数等を求める。より具体的には、例えば、線形回帰分析を用いて、販売員の商談進行時における商談成否の予測の精度について推測する。
これらの統計解析の詳細については後述する。
【００３１】
このようにして、商談情報サーバ２０は、販売員端末１０により登録された商談情報に基づいて、商談に係る各種統計解析を行うので、商談成約のための適切な行動内容を販売員側に容易に提示することが可能となる。
また、販売管理者は、前述の算出された各種統計値を用いて、各販売員の商談成否の予測から実際の商談成否を推定することができ、その販売員が所属する部署内における商談進行の計画を的確にたてることが可能となる。
【００３２】
（１）商談時の販売員の行動内容と、実際の商談の成否との関係
商談情報サーバ２０は、１以上の販売員が担当した商談の最終的な成否と、その各商談において販売員が商談時にとった行動内容（パンフレット送付、電話によるヒアリング等）との関係から、どの商談行動を行ったときに、商談成約の可能性が高いかを求める。
また、商談情報サーバ２０は、その商談の最終的な成否と、販売員が行った商談行動の実行回数または実行率（実際の実行回数÷実行可能な機会の回数）との関係から、線形回帰式の相関係数を求めることにより、各商談行動をどのくらいの回数または頻度で行ったときに、商談成約の可能性が高いかを求める。このことにより、販売管理者は、適切な商談行動を各販売員に実行させることで、商談成約の確率を向上させることが可能となる。
以下、これらの商談の成否と、商談行動の内容と、の関連性の統計解析について説明する。
【００３３】
（１−１）商談行動の実行の有無と、商談成否との相関関係の解析
図５は、商談情報サーバ２０が共有ＤＢで管理する情報であって、前述の商談行動の実行の有無と商談成否との関係を示す図である。
この図には、商談Ｎｏ．１〜２０の商談ごとに、商談の成否（１：成約、０：非成約）と、その商談における商談行動Ａ〜Ｆの実行の有無（１：実行、０：実行せず）とが示されている。これら商談Ｎｏ．１〜２０の商談は完了、すなわち成否いずれかの結果がすでに確定しているものとする。
なお、これら商談行動Ａ〜Ｆは、同一の販売員が行った商談であってもよいし、複数の販売員が行った商談であってもよい。
また、以下、商談の成否において、「１」は成約、「０」は非成約をそれぞれ示すものとする。
【００３４】
商談情報サーバ２０は、商談の成否及び各商談行動Ａ〜Ｆの実行の有無ごとに、各統計量（平均、標準偏差、分散（不偏分散）、相関係数等）を計算する。
図の例では、商談の成否に対する各商談行動の相関係数は、以下のように示されている（小数点第３位以下四捨五入）。
・商談行動Ａの相関係数：「０．２０」
・商談行動Ｂの相関係数：「０．９０」
・商談行動Ｃの相関係数：「０．７０」
・商談行動Ｄの相関係数：「０．５２」
・商談行動Ｅの相関係数：「０．２０」
・商談行動Ｆの相関係数：「０．２０」
なお、相関係数は、「商談の成否」に対する、「商談の成否（当然、相関係数は「１」となる）」及び「各商談行動Ａ〜Ｆの実行の有無」の相関を示す値であり、大きな数字（「１」で完全一致、「０」で完全不一致）であるほど、その商談行動の実行の有無が、商談の成否との相関が高いことを示している。つまり、相関係数が高い商談行動ほど、実行することにより商談行動の成約に、より効果的に結びつくことを示している。
商談情報サーバ２０は、基準値を予め設定しておき、その基準値以上の相関係数の商談行動を「効果的な商談行動である」と判断する。例えば、その基準値が「０．６５」である場合、商談情報サーバ２０は、商談行動Ｂ、Ｃが商談の成約に効果的であると判断する。
販売管理者は、この結果に基づいて、各販売員に対して、商談時に商談行動Ｂ、Ｃを実行するように指導を行うことにより、商談成約率の向上が期待できる。
【００３５】
（１−２）商談行動の実行率と、商談成否との相関関係の解析
以上、商談行動の実行の有無と、商談成否との相関係数の計算について説明した。これに対し、以下、商談行動の実行率と、商談成否との相関関係の計算について説明する。
この商談行動の実行率とは、販売員が、商談行動の全実行機会のうち、その商談行動をどのくらいの割合で実行したかを示す指標である。
例えば、販売員は、商談成約のために必要な各項目（問題の背景、顧客の課題、想定解決策等）を顧客から聞き出す。これらの聞き出すことが必要な項目が１０項目あり、販売員が実際に聞き出した項目が８項目であった場合、このときの商談行動の実行率は、８÷１０×１００＝８０％となる。
【００３６】
図６は、その商談行動の実行率と商談成否との関係を示す図である。
図に示すように、商談情報サーバ２０は、共有ＤＢから上記の各商談の成否及びその各商談における各商談行動Ｇ、Ｈの実行率を抽出する。
図には、商談Ｎｏ．１〜２０の商談ごとに、各商談の成否（１：成約、０：非成約）と、その各商談における商談行動Ｇ、Ｈの実行率（０〜１００％）とが示されている。
なお、これら商談行動Ｇ、Ｈは、同一の販売員が行った商談であってもよいし、複数の販売員が行った商談であってもよい。
【００３７】
商談情報サーバ２０は、商談の成否及び各商談行動Ｇ、Ｈの実行率ごとに、各統計量（平均、標準偏差、分散（不偏分散）、相関係数等）を計算する。
図では、相関係数は、以下のように示されている（小数点第３位以下四捨五入）。
・商談行動Ｇの相関係数：「０．９２」
・商談行動Ｈの相関係数：「０．５２」
なお、この相関係数は、「商談の成否」に対する、「商談の成否（当然、相関係数は「１」となる）」及び「各商談行動Ｇ、Ｈの実行率」の相関を示す値であり、大きな数字（「１」で完全一致、「０」で完全不一致）であるほど、その商談行動の実行率が、商談の成否との相関が高いことを示している。すなわち、相関係数が高い商談行動ほど、その実行率を高くすることで、効果的に商談成約率を向上させることができる。
商談情報サーバ２０は、基準値を予め設定しておき、その基準値以上の相関係数の商談行動を「効果的な商談行動である」と判断する。例えば、その基準値が「０．６５」である場合、商談情報サーバ２０は、商談行動Ｇが商談の成約に効果的であると判断する。
販売管理者は、この結果に基づいて、各販売員に対して、商談時に商談行動Ｇを実行するように指導を行うことにより、商談成約率の向上が期待できる。
【００３８】
（２）販売員による商談の成約予測値（０〜１００％）と成約実績値（成約／非成約）との関係
商談情報サーバ２０は、販売員により予測された成約の可能性を示す成約予測値と、実際の商談の成否との間の相関係数（０〜１、１は完全一致）から、乖離値（０〜１、１は完全乖離）を販売員ごとに求める。この乖離値の低い販売員ほど、商談の成否における自身の予測と実際の結果との乖離が小さく、その販売員による商談の成否の予測の信頼性が高いと判断できる。
また、商談情報サーバ２０は、販売員による商談の成約予測値において、どの値が予測されたとき（どの値以上を予測したときに）に実際に成約となる可能性が高いかを判定する。このことから、販売管理者側は、成約予測値に基づいて、実際の商談の成否を高い精度で予測することができ、商品の発注等の今後のスケジュールを容易に作成することが可能となる。
以下、このような販売員による商談の成約の予測と、実際の成否とから、各販売員による予測の精度を求めるときの販売管理システムの動作について説明する。
【００３９】
（２−１）成約予測値と成約実績値との乖離値の算出
販売管理者は、各販売員に対して、その販売員がそれぞれ担当する現在進行中の商談成約の可能性の程度（確率）を予測させる。この販売員が予測した成約の可能性の程度を、以下、成約予測値という。
各販売員は、販売員端末１０を用いて、その成約予測値を商談情報として商談情報サーバ２０に登録する。
商談情報サーバ２０は、販売員ごとに、その販売員が担当した商談の成約予測値と、その実際の成否（以下、成約実績値）とを共有ＤＢから抽出する。
【００４０】
図７は、ある販売員が担当した商談の成約予測値と成約実績値との関係を示す図である。この図に示した商談は、全て同一の販売員により行われたものである。
前述したように、販売員は、販売員端末１０を用いて、成約／非成約の結果が出る前に成約予測値（０〜１００）を入力し、商談情報サーバ２０に登録する。販売員は、成約の可能性が高いと予測した商談に対しては高い成約予測値（１００に近い値）を入力し、逆に成約の可能性が低いと予測した商談に対しては低い成約予測値（０に近い値）を入力する。
【００４１】
次に、商談情報サーバ２０は、成約予測値及び成約実績値の各統計量（平均、標準偏差、分散（不偏分散）、相関係数等）をそれぞれ計算する。
なお、この相関係数は成約実績値に対するものであり、成約実績値に対する成約予測値の相関係数の値が高いほど（「１」に近いほど）、この販売者による予測が、実際の商談の成否と近いものであることを示す。
【００４２】
次に、商談情報サーバ２０は、商談の成否の乖離値を計算する。
この商談成否の乖離値とは、販売員が予測した商談の成否が実際の商談の成否とどれくらいかけ離れているかを示す指標であって、次式（Ａ）で計算される。
（商談成否の乖離値）＝（１−（成約予測値の相関係数））×１００    ・・・（Ａ）
この商談成否の乖離値は、０から１００までの値をとり、販売者が実際の商談成否と同様の予測をした割合が高い場合には０に近い値となり、一方、かけ離れた予測をした場合、１００に近い値となる。
例えば、図７に示す例では、成約実績値に対する成約予測値の相関係数は、０．８１（小数点第３位四捨五入）であるので、商談情報サーバ２０は、
（商談完了時期の乖離値）＝（１−０．８１）×１００＝１９
と算出する。
【００４３】
このように、商談情報サーバ２０は、販売員が予測した商談の成否と、実際の成否とから、その販売員による商談成否の予測の精度を乖離値として算出するので、販売管理者は、各販売員による予測の精度を考慮して商談の成否を推定することができ、人員配置、見積もり、及び発注の有無等、今後の計画を容易にたてることが可能となる。
【００４４】
（２−２）商談の成否の推定
（２−１）では、商談情報サーバ２０は、ある販売員による商談成否の予測の確かさを示す乖離値を算出した。これに対し、この（２−２）では、商談情報サーバ２０は、ある販売員の成約予測値において、どの値の範囲で予測したときに成約の可能性が高く、どの値の範囲で予測したときに成約の可能性が低いかを導出し、その販売員による商談成否の予測の精度について判定する。なお、この（２−２）では、一例として、ある同一の販売員が図７に示すような成約予測値を予測し、結果としてその予測した商談において図７に示す成約実績値となったものとする。
【００４５】
図８は、成約予測値（Ｘ）と成約実績値（Ｙ）とを線形回帰式で表したときの係数（ａ１、ｂ１）を示す図である。なお、これらの係数は、線形回帰式を
Ｙ＝ａ１・Ｘ＋ｂ１
としたときの係数ａ１、ｂ１である。
図には、成約予測値の係数ａは０．０１８９…、定数項の係数ｂは−０．６７６９…と示されている。
また、図には、係数ａ１、ｂ１の標準誤差はそれぞれ０．２１４１…、０．００３２…、ｔ値はそれぞれ−３．１６１３…、５．８１０８…、Ｆ値はそれぞれ９．９９３９…、３３．７６５９…、検定は双方１％有意、有意確率はそれぞれ０．００５４…、１．６６４０２×１０-5、９５％信頼区間は下限がそれぞれ−１．１２６８…、０．０１２０…、上限がそれぞれ−０．２２７０…、０．０２５７…と示されている。
【００４６】
図９は、前述の線形回帰分析により求めた、各商談における成約実績値の理論値及び残差を示す図である。なお、この理論値は、図７に示す各商談の成約予測値及び成約実績値を用いて商談情報サーバ２０が求めたものである。
また、図１０は、前述の線形回帰分析により求めた、各成約予測値における成約実績値の理論値と、その理論値の９５％信頼区間とを示す図である。この理論値及び信頼区間についても同様に図７の成約予測値及び成約実績値を用いて商談情報サーバ２０が求めたものである。
【００４７】
図に示すように、各成約予測値における成約実績値の理論値は以下に示すようになる（小数点第５位で四捨五入）。
・成約予測値「１０」：−０．４８７９
・成約予測値「２０」：−０．２９８８
・成約予測値「３０」：−０．１０９７
・成約予測値「４０」：０．０７９３
・成約予測値「５０」：０．２６８３
・成約予測値「６０」：０．４５７５
・成約予測値「７０」：０．６４６５
・成約予測値「８０」：０．８３５６
・成約予測値「９０」：１．０２４７
・成約予測値「１００」：１．２１３７
なお、この成約実績値の理論値は、各成約予測値（１０〜１００）で予測したときに推定される成約実績値（１：成約、０：非成約）を示す値であり、大きな数字であるほど、その成約予測値で予測したときに成約の可能性が高いことを示している。
商談情報サーバ２０は、基準値を予め設定しておき、その基準値以上の成約実績値の理論値の成約予測値で予測したときに、「商談成約の可能性が高い」と判断する。例えば、その基準値を「０．６５」であるとすると、商談情報サーバ２０は、この例の販売員が成約予測値８０〜１００で予測したときに、現在進行中の商談が最終的には成約となる可能性が高いと判断する。
販売管理者は、この判断結果に基づいて、まだ成否の結果が出ていない商談に対しても、販売員の成約予測値からその商談の成否を推定することができ、商品の発注、販売員の配置等の商談に関する今後のスケジュールを容易にたてることが可能となる。
【００４８】
（３）スケジュール予測値とスケジュール実績値との関係
商談情報サーバ２０は、販売員により予測された商談の終了時期（スケジュール予測値）と、商談終了の実際の時期（スケジュール実績値）との間の相関係数から、乖離値を販売員ごとに求める。この乖離値の低い販売員ほど、そのスケジュール予測値とスケジュール実績値との乖離が小さく、その販売員による商談の終了時期の予測の信頼性が高いと判断できる。
また、商談情報サーバ２０は、その乖離値を用いて、現在進行中の商談の終了時期を推定する。このようにして、販売管理者側は、現在進行中の商談の終了時期を推定でき、商品の発注時期等の今後のスケジュールを容易に作成することが可能となる。
【００４９】
（３−１）スケジュール予測値と、スケジュール実績値との乖離値の算出
販売管理者は、各販売員に対して、その販売員がそれぞれ担当する現在進行中の商談が完了するまでに要する現時点からの時間を予測させる。この販売員が予測した時間を、以下、スケジュール予測値という。
各販売員は、販売員端末１０を用いて、商談情報としてそのスケジュール予測値を商談情報サーバ２０に登録する。
商談情報サーバ２０は、共有ＤＢ２３から、販売員ごとに、その販売員が担当した商談のスケジュール予測値と、その予測した時点から実際に完了（成約／非成約）までに要した時間（以下、スケジュール実績値）とを抽出する。
【００５０】
図１１は、ある販売員が担当した商談のスケジュール予測値とスケジュール実績値との関係を示す図である。この図に示した商談は、全て同一の販売員により行われたものである。
前述したように、販売員は、販売員端末１０を用いて、商談が完了する前にスケジュール予測値（０よりも大きな正数）を入力し、商談情報サーバ２０に登録する。販売員は、商談完了までに長い時間がかかると予測するほど、このスケジュール予測値に高い値を入力し、逆に短期間で商談が完了すると予測すれば、低い値（０に近い値）を入力する。例えば、このスケジュール予測値は、図に示すように、商談完了までに要すると予測される日数であってもよい。
【００５１】
次に、商談情報サーバ２０は、スケジュール予測値及びスケジュール実績値の各統計量（平均、標準偏差、分散（不偏分散）、相関係数等）をそれぞれ計算する。
なお、この相関係数はスケジュール実績値に対するものであり、スケジュール予測値の相関係数の値が高いほど、この販売者による商談の完了時期の予測が、実際の完了時期と近いものであることを示す。
【００５２】
次に、商談情報サーバ２０は、商談完了時期の乖離値を計算する。
この商談完了時期の乖離値とは、販売員の予測が実際の商談完了時期とどれくらいかけ離れているかを示す指標であって、次式（Ｂ）で計算される。
（商談完了時期の乖離値）＝（１−（スケジュール予測値の相関係数））×１００
・・・（Ｂ）
この商談完了時期の乖離値は、０から１００までの値をとり、販売者が実際の完了時期に近い予測をした場合には０に近い値となり、一方、かけ離れた予測をした場合、１００に近い値となる。
例えば、図１１に示す例では、スケジュール実績値に対するスケジュール予測値の相関係数は、０．４３（小数点第３位四捨五入）であるので、商談情報サーバ２０は、
（商談完了時期の乖離値）＝（１−０．４３）×１００＝５７
と算出する。
【００５３】
このように、商談情報サーバ２０は、販売員が予測した商談の完了までに要する時間と、実際に完了までに要した時間とから、その販売員による商談完了時期の予測の精度を乖離値として算出するので、販売管理者は、各販売員による予測の確かさに基づいて、商談完了の時期を推定することができ、人員配置等、今後の計画を容易にたてることが可能となる。
【００５４】
（３−２）商談の完了時期の推定
ここでは、商談情報サーバ２０は、ある販売員のスケジュール予測値とスケジュール実績値との線形回帰分析を行い、その販売員が予測した商談の完了時期に基づいて、実際の商談の完了時期を推定する。なお、ここでは、一例として、ある同一の販売員が図１１に示すようなスケジュール予測値を予測し、結果としてその予測した商談において図１１に示すスケジュール実績値となったものとする。
【００５５】
図１２は、スケジュール予測値（Ｘ）とスケジュール実績値（Ｙ）とを線形回帰式で表したときの係数（ａ２、ｂ２）を示す図である。なお、これらの係数は、線形回帰式をＹ＝ａ２Ｘ＋ｂ２としたときのａ２、ｂ２である。
図には、成約予測値の係数ａ２は１８．４１３１…、定数項の係数ｂ２は０．４４４３…と示されている。
また、図には、係数ａ２、ｂ２の標準誤差はそれぞれ８．３５９４…、０．２２１６…、ｔ値はそれぞれ２．２０２６…、２．００５３…、Ｆ値はそれぞれ４．８５１７…、４．０２１２…、検定は双方５％有意、有意確率はそれぞれ０．０４０８…、０．０６０２、９５％信頼区間は下限がそれぞれ０．８５０５…、−０．０２１１…、上限がそれぞれ３５．９７５６…、０．０９０９…と示されている。
【００５６】
図１３は、前述の線形回帰分析により求めた、各商談におけるスケジュール実績値の理論値及び残差を示す図である。なお、この理論値は、図１１に示す各商談のスケジュール予測値及びスケジュール実績値を用いて商談情報サーバ２０が求めたものである。
また、図１４は、前述の線形回帰分析により求めた、各スケジュール予測値におけるスケジュール実績値の理論値と、その理論値の９５％信頼区間とを示す図である。この理論値及び信頼区間についても同様に図７のスケジュール予測値及びスケジュール実績値を用いて商談情報サーバ２０が求めたものである。
【００５７】
図に示すように、各スケジュール予測値におけるスケジュール実績値の理論値は以下に示すようになる（小数点第５位で四捨五入）。
・スケジュール予測値「１５」：２５．０７８８
・スケジュール予測値「３０」：３１．７４４６
・スケジュール予測値「４５」：３８．４１０２
・スケジュール予測値「６０」：４５．０７６０
・スケジュール予測値「９０」：５８．４０７４
このスケジュール実績値の理論値は、各スケジュール予測値（１５〜９０）で予測したときに推定されるスケジュール実績値を示す値である。
例えば、その販売員が、現在進行中の商談が、あと「１５」日で完了すると予測したとき、実際にこの商談が完了するのは約「２５」日後であると推定される。
販売管理者は、この推定結果に基づいて、まだ成否の結果が出ていない商談に対しても、販売員のスケジュール予測値からその商談の完了時期を推定することができ、商品の発注、販売員の配置等の商談に関する今後のスケジュールを容易にたてることが可能となる。
【００５８】
（４）売上額の推定
商談情報サーバ２０は、ある販売員が担当する商談の成約率実績値と、その商談の成約金額とから、線形回帰分析を用いて現在進行中の商談の売上額を推定する。
さらに、商談情報サーバ２０は、推定した商談の終了時期を用いて、前述の推定した売上額のうち、ある一定の期間内に成約する可能性の高い商談の売上額を抽出し、最終的な売上額を推定する。このようにして、販売管理側は、現在進行中の商談の売上額を精度よく推定できるので、今後のスケジュールを容易に作成することが可能となる。
【００５９】
図１５は、現在進行中の各商談（商談ＮＯ．１〜１０）のスケジュール予測値と、その商談の経過日数と、その商談の成約予測値と、その商談の成約金額とを示す図である。
このスケジュール予測値とは、販売員が自身の担当する商談の開始から完了までに要する時間を予測したものである。
また、前述の成約金額とは、各商談が成約したときに顧客から支払われる金額を示す。
例えば、この図の例では、Ｎｏ．１の商談は、担当販売員により商談開始から終了までに「６０」日を要すると予測され、現時点では「１０」日経過していることが示されている。また、このＮｏ．１の商談は、その担当販売員によりその成約の確率が「３０」％と予測され、その成約時の支払い金額は「１，０００，０００」円であることが示されている。
以下、この図に示された値と、以下に示す図１６〜図２０を用いて説明を進めていくが、これら、各図における商談Ｎｏ．は共通であるものとする。
【００６０】
（４−１）成約予測を用いた商談の成約金額の推定
最初に、線形回帰分析により成約予測値に対する成約実績値の理論値を求め、この求めた成約実績値の理論値を用いて、現在進行中の商談の成約金額を推定する。
【００６１】
図１６は、各商談の成約予測値と、各商談の成約実績値の理論値と、その理論値の９５％信頼区間とを示す図である。
この成約実績値の理論値は、商談情報サーバ２０が図８に示す係数を用いて線形回帰分析により求めたものである。
【００６２】
図１７は、各商談における成約金額と、その各商談の成約実績値の理論値と、その各商談の予測金額（１）とを示す図である。
この予測金額（１）とは、商談情報サーバ２０が、現在進行中の商談の成約金額と、その商談の成約実績値の理論値とを乗じて算出した値であり、その進行中の商談から結果として得られることが予測される金額を示す。
ただし、成約実績値の理論値が「０」以下であった場合、商談情報サーバ２０は、その理論値を「０」として予測金額を計算するものとする。例えば、図に示すＮｏ．１の商談では、成約実績値の理論値は「−０．１０９…」であるので前述したように「０」とし、
予測金額（１）＝成約金額「１，０００，０００円」×成約実績値の理論値「０」＝０
となる。
【００６３】
（４−２）スケジュール予測を用いた商談の成約金額の推定
図１８は、各商談のスケジュール予測値と、各商談のスケジュール実績値の理論値と、その理論値の９５％信頼区間とを示す図である。
このスケジュール実績値の理論値は、商談情報サーバ２０が図１２に示す係数を用いて線形回帰分析により求めたものである。
【００６４】
図１９は、各商談のスケジュール予測値と、各商談のスケジュール実績値の理論値と、各商談の現在の経過日数と、商談完了までの予測日数とを示す図である。
この各商談のスケジュール予測値及びスケジュール実績値の理論値は、図１８に示す値と同様のものであり、経過日数は図１５に示す値と同様のものである。また、この商談完了までの予測日数は、各商談が現時点から完了までに要する予測日数を示す値であって、商談情報サーバ２０は、前述のスケジュール実績値の理論値から経過日数を減じることで算出する。なお、商談情報サーバ２０は、経過日数がスケジュール実績値の理論値を超えた商談に対しては、その商談完了までの予測日数を「０」とする。
【００６５】
図２０は、各商談の商談完了までの予測日数と、予測金額（１）と、予測金額（２）とを示す図である。この商談完了までの予測日数は、図１９の値と同様のものであり、予測金額（１）は、図１７に示す値と同様である。
また、予測金額（２）は、期間を決めて売上を計算するときの売上の予測金額であって、予測金額（１）の値に、現時点から商談完了までの予測日数を反映させて求めたものである。
例えば、商談開始時点から３０日後までの売上を計算するとき、商談情報サーバ２０は、予め算出した予測金額（１）のうち、商談完了までの予測日数が「３０日」以内の商談の予測金額を抽出して予測金額（２）とし、売上額を算出する。
図２０の例で説明すると、予測金額（１）では、Ｎｏ．２、３、５〜８、１０の商談のうち、Ｎｏ．２の商談が商談完了までの予測日数が「３０日」を越えているので、「６６２，３９２円」であった予測金額（１）を、予測金額（２）では「０円」と算出する。
【００６６】
このように、商談情報サーバ２０は、商談完了までの予測日数に基づいて、ある一定の期間内に成立する可能性の高い商談の予測金額のみを合算するので、ある一定の期間内の売上（例えば６月分の売上等）を容易に、かつ精度よく予測することが可能となる。
【００６７】
＜実施形態のまとめ＞
上記の販売員端末１０、商談情報サーバ２０、または販売管理者端末３０は、主にＣＰＵとメモリにロードされたプログラムによって実現される。ただし、それ以外の任意のハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによってこの装置またはサーバを構成することも可能であり、その設計自由度の高さは当業者には容易に理解されるところである。
また、上記の販売員端末１０、商談情報サーバ２０、または販売管理者端末３０をソフトウェアモジュール群として構成する場合、このプログラムは、光記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、または半導体等の記録媒体に記録され、上記の記録媒体からロードされるようにしてもよいし、所定のネットワークを介して接続されている外部機器からロードされるようにしてもよい。
【００６８】
なお、上記の実施例は本発明の好適な実施の一例であり、本発明の実施例は、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形して実施することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本実施の形態における販売管理システムの構成を示す図である。
【図２】各販売員が自身の商談情報を入力するためのテンプレートである入力ファイルの作成動作の流れを示すフローチャートである。
【図３】入力ファイル群の一例を示す図である。
【図４】販売管理システムによる商談情報の収集動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】商談情報サーバが共有ＤＢで管理する情報であって、前述の商談行動の実行の有無と商談成否との関係を示す図である。
【図６】商談行動の実行率と商談成否との関係を示す図である。
【図７】ある販売員が担当した商談の成約予測値と成約実績値との関係を示す図である。
【図８】成約予測値と成約実績値とを線形回帰式で表したときの係数を示す図である。
【図９】前述の線形回帰分析により求めた、各商談における成約実績値の理論値及び残差を示す図である。
【図１０】前述の線形回帰分析により求めた、各成約予測値における成約実績値の理論値と、その理論値の９５％信頼区間とを示す図である。
【図１１】ある販売員が担当した商談のスケジュール予測値とスケジュール実績値との関係を示す図である。
【図１２】スケジュール予測値とスケジュール実績値とを線形回帰式で表したときの係数を示す図である。
【図１３】線形回帰分析により求めた、各商談におけるスケジュール実績値の理論値及び残差を示す図である。
【図１４】線形回帰分析により求めた、各スケジュール予測値におけるスケジュール実績値の理論値と、その理論値の９５％信頼区間とを示す図である。
【図１５】現在進行中の各商談のスケジュール予測値と、その商談の経過日数と、その商談の成約予測値と、その商談の成約金額とを示す図である。
【図１６】各商談の成約予測値と、各商談の成約実績値の理論値と、その理論値の９５％信頼区間とを示す図である。
【図１７】各商談における成約金額と、その各商談の成約実績値の理論値と、その各商談の予測金額（１）とを示す図である。
【図１８】各商談のスケジュール予測値と、各商談のスケジュール実績値の理論値と、その理論値の９５％信頼区間とを示す図である。
【図１９】各商談のスケジュール予測値と、各商談のスケジュール実績値の理論値と、各商談の現在の経過日数と、商談完了までの予測日数とを示す図である。
【図２０】各商談の商談完了までの予測日数と、予測金額（１）と、予測金額（２）とを示す図である。
【符号の説明】
【００７０】
１０    販売員端末
２０    商談情報サーバ
３０    販売管理者端末
１００    ネットワーク
【図１】
2006268505.tif 000003
【図２】
2006268505.tif 000004
【図３】
2006268505.tif 000005
【図４】
2006268505.tif 000006
【図５】
2006268505.tif 000007
【図６】
2006268505.tif 000008
【図７】
2006268505.tif 000009
【図８】
2006268505.tif 000010
【図９】
2006268505.tif 000011
【図１０】
2006268505.tif 000012
【図１１】
2006268505.tif 000013
【図１２】
2006268505.tif 000014
【図１３】
2006268505.tif 000015
【図１４】
2006268505.tif 000016
【図１５】
2006268505.tif 000017
【図１６】
2006268505.tif 000018
【図１７】
2006268505.tif 000019
【図１８】
2006268505.tif 000020
【図１９】
2006268505.tif 000021
【図２０】
2006268505.tif 000022