(57)【要約】【課題】見込客情報の購入を所望する購入者に対して、見込客の行動履歴等に基づいて当該見込客情報の販売金額を決定して提示する。【解決手段】サーバ装置１は、見込客の情報端末、及び購入者の情報端末と通信する通信部１２と、見込客情報を少なくとも記憶した記憶部１３と、見込客情報をスコアリングするスコアリング部１１ｂと、スコアリングの結果に基づいて見込客情報の価格を算出する価格算出部１１ｃと、見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する行動履歴分析部１１ｄと、行動履歴部の分析結果に基づいて価格を調整する価格調整部１１ｅとを備え、行動履歴分析部１１ｄは、見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
見込客の情報端末と、購入者の情報端末と、サーバ装置とからなる、見込客情報の価格決定システムであって、
上記サーバ装置は、
上記見込客の情報端末、及び上記購入者の情報端末と通信する通信部と、
見込客情報を少なくとも記憶した記憶部と、
上記見込客情報をスコアリングするスコアリング部と、
上記スコアリングの結果に基づいて上記見込客情報の価格を算出する価格算出部と、
上記見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する行動履歴分析部と、
上記行動履歴部の分析結果に基づいて上記価格を調整する価格調整部と、を備え、
上記行動履歴分析部は、上記見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する
価格決定システム。
【請求項２】
上記購入者に提供すべき見込客情報の開示を見込客が許可していないとき、当該見込客による上記見込客情報の開示の許可を取得する許可取得部を更に備えた
請求項１に記載の価格決定システム。
【請求項３】
上記価格調整部は、多変量解析機能を有し、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格との相関を求めることで定められた関数式に基づいて、上記価格を更に調整する
請求項１に記載の価格決定システム。
【請求項４】
上記価格調整部は、人工知能による学習機能を有し、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格とを教師データとして学習をし、その学習の結果に基づいて、上記価格を更に調整する
請求項１に記載の価格決定システム。
【請求項５】
見込客の情報端末と、購入者の情報端末と、サーバ装置とからなる、見込客情報の価格決定システムによる価格決定方法であって、
上記サーバ装置が、
見込客情報をスコアリングするステップと、
上記スコアリングの結果に基づいて上記見込客情報の価格を算出するステップと、
上記見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析するステップと、
上記行動履歴情報の分析結果に基づいて上記価格を調整するステップと、を有し、
上記行動履歴情報の分析では、上記見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する
価格決定方法。
【請求項６】
上記購入者に提供すべき見込客情報の開示を見込客が許可していないとき、当該見込客による上記見込客情報の開示の許可を取得するステップを更に有する
請求項５に記載の価格決定方法。
【請求項７】
上記価格の調整では、多変量解析により、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格との相関を求めることで定められた関数式に基づいて、上記価格を更に調整する
請求項５に記載の価格決定方法。
【請求項８】
上記価格の調整では、人工知能により、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格とを教師データとして学習をし、その学習の結果に基づいて、上記価格を更に調整する
請求項５に記載の価格決定方法。
【請求項９】
見込客の情報端末と、購入者の情報端末と通信自在で、見込客情報の価格を決定するサーバ装置であって、
上記見込客の情報端末、及び上記購入者の情報端末と通信する通信部と、
見込客情報を少なくとも記憶した記憶部と、
上記見込客情報をスコアリングするスコアリング部と、
上記スコアリングの結果に基づいて上記見込客情報の価格を算出する価格算出部と、
上記見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する行動履歴分析部と、
上記行動履歴部の分析結果に基づいて上記価格を調整する価格調整部と、を備え、
上記行動履歴分析部は、上記見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する
サーバ装置。
【請求項１０】
見込客情報の価格を決定するプログラムであって、
コンピュータが、
上記見込客情報をスコアリングするスコアリング部と、
上記スコアリングの結果に基づいて上記見込客情報の価格を算出する価格算出部と、
上記見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する行動履歴分析部と、
上記行動履歴部の分析結果に基づいて上記価格を調整する価格調整部として機能し、
上記行動履歴分析部は、上記見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば見込客情報の購入を所望する購入者に対して、当該見込客情報の販売金額を決定して提示する、見込客情報の価格決定システム、価格決定方法、サーバ装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ダイレクトメール等の販売促進活動の成果を高めるべく、予め販売促進対象の商品又はサービスに対して興味を持つ見込客を特定することが嘱望されており、そのような見込客の情報をセミナー開催者等に提供するサービスも存在する。
【０００３】
この種の技術として、例えば特許文献１では、宣伝等した商品から売込みたい特性を抽出等し、見込客の性格から行動を推定し、抽出等した特性と推定した行動を対応させ、対応の多い見込み客から順に選んで、選ばれた見込客の性格と宣伝等した商品の特性から最適の宣伝文等を作成し発送する見込客リスト発送システムが開示されている。同技術によれば、見込客の絞り込みが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−９９６５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示されたものは、見込客の絞り込みに有効な見込客リストを作成し、発送するものにすぎず、見込客情報の販売価格を適正に算出し、行動履歴等に基づいて適宜調整することは開示されていない。
【０００６】
今日では、情報はそれ自体価値のあるものと社会において認識されているが、見込客情報についても購入者及び販売者の双方にとってリーズナブルな最適価格を自動的に算出して適宜調整することができれば、見込客情報の適正な流通に寄与するので、情報化社会においては、その実現が嘱望されている。
【０００７】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、見込客情報の購入を所望する購入者に対して、見込客の行動履歴等に基づいて、当該見込客情報の販売金額を決定して提示することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様に係る価格決定システムは、見込客の情報端末と、購入者の情報端末と、サーバ装置とからなる、見込客情報の価格決定システムであって、上記サーバ装置は、上記見込客の情報端末、及び上記購入者の情報端末と通信する通信部と、見込客情報を少なくとも記憶した記憶部と、上記見込客情報をスコアリングするスコアリング部と、上記スコアリングの結果に基づいて上記見込客情報の価格を算出する価格算出部と、上記見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する行動履歴分析部と、上記行動履歴部の分析結果に基づいて上記価格を調整する価格調整部とを備え、上記行動履歴分析部は、上記見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する。
【０００９】
そして、本発明の第２の態様に係る価格決定システムは、第１の態様において、上記購入者に提供すべき見込客情報の開示を見込客が許可していないとき、当該見込客による上記見込客情報の開示の許可を取得する許可取得部を更に備えた。
【００１０】
さらに、本発明の第３の態様に価格決定システムは、第１の態様において、上記価格調整部は、多変量解析機能を有し、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格との相関を求めることで定められた関数式に基づいて、上記価格を更に調整する。
【００１１】
本発明の第４の態様に係る価格決定システムは、第１の態様において、上記価格調整部は、人工知能による学習機能を有し、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格とを教師データとして学習をし、その学習の結果に基づいて、上記価格を更に調整する。
【００１２】
そして、本発明の第５の態様に係る価格決定方法は、見込客の情報端末と、購入者の情報端末と、サーバ装置とからなる、見込客情報の価格決定システムによる価格決定方法であって、上記サーバ装置が、見込客情報をスコアリングするステップと、上記スコアリングの結果に基づいて上記見込客情報の価格を算出するステップと、上記見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析するステップと、上記行動履歴情報の分析結果に基づいて上記価格を調整するステップと、を有し、上記行動履歴情報の分析では、上記見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する。
【００１３】
さらに、本発明の第６の態様に係る価格決定方法は、第５の態様において、上記購入者に提供すべき見込客情報の開示を見込客が許可していないとき、当該見込客による上記見込客情報の開示の許可を取得するステップを更に有する。
【００１４】
そして、本発明の第７の態様に係る価格決定方法は、第５の態様において、上記価格の調整では、多変量解析により、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格との相関を求めることで定められた関数式に基づいて、上記価格を更に調整する。
【００１５】
さらに、本発明の第８の態様に係る価格決定方法は、第５の態様において、上記価格の調整では、人工知能により、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格とを教師データとして学習をし、その学習の結果に基づいて、上記価格を更に調整する。
【００１６】
そして、本発明の第９の態様に係るサーバ装置は、見込客の情報端末と、購入者の情報端末と通信自在で、見込客情報の価格を決定するサーバ装置であって、上記見込客の情報端末、及び上記購入者の情報端末と通信する通信部と、見込客情報を少なくとも記憶した記憶部と、上記見込客情報をスコアリングするスコアリング部と、上記スコアリングの結果に基づいて上記見込客情報の価格を算出する価格算出部と、上記見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する行動履歴分析部と、上記行動履歴部の分析結果に基づいて上記価格を調整する価格調整部と、を備え、上記行動履歴分析部は、上記見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する。
【００１７】
本発明の第１０の態様に係るプログラムは、見込客情報の価格を決定するプログラムであって、コンピュータが、上記見込客情報をスコアリングするスコアリング部と、上記スコアリングの結果に基づいて上記見込客情報の価格を算出する価格算出部と、上記見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する行動履歴分析部と、上記行動履歴部の分析結果に基づいて上記価格を調整する価格調整部として機能し、上記行動履歴分析部は、上記見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、見込客情報の購入を所望する購入者に対して、見込客の行動履歴等に基づいて、当該見込客情報の販売金額を決定して提示する、見込客情報の価格決定システム、価格決定方法、サーバ装置、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の第１実施形態に係る価格決定システムの構成図である。
【図２】同システムのサーバ装置の構成図である。
【図３】テーマ分類テーブルの一例を示す図である。
【図４】購入者テーブルの一例を示す図である。
【図５】見込客テーブルの一例を示す図である。
【図６】同システムの情報端末の構成図である。
【図７】同システムによる価格決定の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】スコアリングテーブルの一例を示す図である。
【図９】スコアリングされたスコア値の一例を説明する図である。
【図１０】行動履歴分析例及び該分析に基づく価格調整について説明する図である。
【図１１】時間による価格調整について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しつつ本発明の一実施形態について説明する。
【００２１】
本発明の一実施形態に係る見込客情報の価格決定システム等では、見込客が興味のあるテーマを、当該見込客の行動履歴等から自動的に判別する。更に、見込客に係る情報（興味のあるテーマ、情報収集の時期、相談予定時期、選定ポイント等）と、購入者の属性（提供テーマ、強み（企業規模／実績／技術力／柔軟性／価格等）等）とに基づいて価格を自動的に算出し決定する。そして、その価格を見込客の行動履歴を分析することによって調整する。以上に加えて、価格算出に際して、多変量解析や人工知能（特にディープラーニング等）を活用し、算出の精度を高めることもできる。そして、購入者に提案すべき見込客が見込客情報の提供を許可していなかったときは、見込客に対して自動的に情報提供に係る許可を取得するための処理を自動的に実行する。
【００２２】
図１には、本発明の一実施形態に係る価格決定システムの構成を示し説明する。
【００２３】
同図に示されるように、価格決定システムは、Ｗｅｂサイトを開設するサーバ装置１を備えており、該サーバ装置１が、見込客の情報端末２、及び見込客情報の購入者の情報端末３と通信自在に接続されている。見込客の情報端末２、及び見込客情報の購入者の情報端末３としては、スマートフォン、タブレット端末、ノート型パーソナルコンピュータ等各種のものを採用することが可能である。
【００２４】
このような構成において、見込客の情報端末２は、サーバ装置１にアクセスして、Ｗｅｂサイトを閲覧し、自己の属性情報等を予め登録している。同様に、見込客情報の購入者の情報端末３は、ターゲットの指定に関する情報を予め登録している。そして、サーバ装置１は、見込客が興味のあるテーマ等を行動履歴等から自動的に判別し、見込客に係る情報（興味のあるテーマ、情報収集の時期、相談予定時期、選定ポイント等）と、購入者に係る情報（提供テーマ、強み（企業規模／実績／技術力／柔軟性／価格等）等）とに基づいて、見込客情報の価格を自動的に算出し、その価格を見込客の行動履歴を分析することによって調整する。より詳細には、見込客が興味のあるテーマ等を行動履歴などから判別するときには、詳細は後述するテーマ分類テーブルを参照して、Ｗｅｂページ、資料、セミナーについて、それぞれの内容に応じたテーマ分類コードを付与する。あるいは、見込客が、Ｗｅｂページを閲覧した、資料を請求した、セミナーに申し込みした等のアクションが生じたときに、見込客情報に行動履歴（日付、Ｗｅｂ／資料／セミナーの区別、テーマ分類コード）を付与する。
【００２５】
図２には、価格決定システムのサーバ装置の構成を示し説明する。
【００２６】
同図に示されるように、サーバ装置１は、全体の制御を司るＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部１１を備えており、該制御部１１が通信部１２、記憶部１３と接続されている。通信部１２は、見込客の情報端末２、及び購入者の情報端末３と通信するための通信インタフェースである。記憶部１３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリやハードディスクドライブ（HDD）等からなり、制御部１１で実行されるプログラム１７を格納しており、その実行時にはワークエリアを提供する。また、記憶部１３は、論理的には、購入者ＤＢ１４、見込客ＤＢ１５、及び価格ＤＢ１６を備えている。
【００２７】
各ＤＢ１４及び１５において、研修やセミナー等のテーマは、図３に示されるようなテーマ分類テーブルにより管理されている。即ち、テーマ分類テーブルでは、各テーマ内容について、テーマ分類コードが付与されている。購入者Ｂ１４では、図４に示されるように、購入者ＩＤと対応付けて、購入者情報（提供テーマ、及び自社の強み（企業規模、実績、技術力、柔軟性、及び価格等）等）が購入者テーブルで管理されている。
【００２８】
見込客Ｂ１５では、図５に示されるように、見込客ＩＤと対応付けられて、所属企業の属性、見込客の属性、行動履歴、相談状況、競合状況、及び選定ポイント等が見込客テーブルで管理されている。以下では、これら情報を「見込客情報」と総称する。
【００２９】
「所属企業の属性」には、所在地、業種、従業員数、売上高、上場の有無、及び上場市場等が含まれ、「見込客の属性」には、年齢、性別、職種、及び役職等が含まれ、「行動履歴」には、情報収集の集中度、時期、及び対象等が含まれ、「商談状況」には、商談の実績及び見込が含まれ、「選定ポイント」には、安心感、実績、技術力、柔軟性、及び価格等が含まれる。但し、これには限定されない。
【００３０】
このような構成において、制御部１１は、記憶部１３のプログラム１７を読み出し実行することで、主制御部１１ａ、スコアリング部１１ｂ、価格算出部１１ｃ、行動履歴分析部１１ｄ、価格調整部１１ｅ、許可取得部１１ｆ、及び画面データ生成部１１ｇとして機能する。
【００３１】
主制御部１１ａは、情報端末２，３への画面データの送信等、統括的な制御を司る。スコアリング部１１ｂは、見込客情報をスコアリングする。価格算出部１１ｃは、スコアリングの結果に基づいて見込客情報の価格を算出する。行動履歴分析部１１ｄは、見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する。より詳細には、行動履歴分析部１１ｄは、見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する。価格調整部１１ｅは、行動履歴分析部１１ｄの分析結果に基づいて価格を調整する。許可取得部１１ｆは、購入者に提供すべき見込客情報の開示を見込客が許可していないとき、当該見込客による見込客情報の開示の許可を取得する。そして、画面データ生成部１１ｇは、情報端末２，３に送信する画面データをＨＴＭＬ形式等で生成する。
【００３２】
図６には、価格決定システムの情報端末の構成を示し説明する。ここでは、見込客の情報端末２の構成を例示するが、購入者の情報端末３も同様の構成である。
【００３３】
同図に示されるように、情報端末２（情報端末３も同様）は、全体の制御を司るＣＰＵ等の制御部２１を備えており、制御部２１は、通信部２２、操作部２３、表示部２４、及び記憶部２５と接続されている。通信部２２は、サーバ装置１等と通信する通信インタフェースである。操作部２３は、マウスやキーボード等の操作デバイスであり、表示部２４は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスであり、これらをタッチパネルとして一体化してもよい。記憶部２５は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやＨＤＤ等からなり、制御部２１で実行されるプログラム２６を記憶しており、その実行時にはワークエリアを提供する。
【００３４】
このような構成において、制御部２１は、記憶部２５のプログラム２６を実行することで、主制御部２１ａ、閲覧部２１ｂ、及び表示制御部２１ｃとして機能する。主制御部２１ａは、サーバ装置１との通信制御など、統括的な制御を司る。閲覧部２１ｂは、サーバ装置１の提供するＷｅｂページを閲覧可能とするブラウザとして機能する。そして、表示制御部２１ｃは、表示部２４による各種表示を制御する。
【００３５】
以下、図７のフローチャートを参照して、価格決定システムによる価格決定の処理手順を詳細に説明する。ここでは、図８乃至図１１を適宜参照しつつ説明を進める。
【００３６】
処理を開始すると、サーバ装置１の主制御部１１ａは、購入者情報を取得し、購入者ＤＢ１４の購入者テーブルの内容を更新する（Ｓ１）。より具体的には、購入者の情報端末３によりサーバ装置１にアクセスがなされ、情報端末３にてサーバ装置１の提供するＷｅｂサイトのＷｅｂページが閲覧されて、当該Ｗｅｂページにおいて所定の操作入力がなされると、購入者情報（提供テーマ、及び自社の強み（企業規模、実績、技術力、柔軟性、及び価格等）等）が情報端末３よりサーバ装置１に送信され、サーバ装置１側で前述した購入者ＤＢ１４の購入者テーブルの内容の更新が行われる。
【００３７】
続いて、スコアリング部１１ｂが、見込客情報をスコアリングする（Ｓ２）。より詳細には、価格ＤＢ１６には、図８に示されるようなスコアリングテーブルが記憶されているので、スコアリング部１１ｂは、当該スコアリングテーブルを参照して、見込客情報のスコアリングを実行する。
【００３８】
例えば、図８の例では、「行動履歴」については、
・指定テーマのセミナー申し込みがある                              ３点
・セミナーはないが、指定テーマの資料請求がある                    ２点
・セミナー、資料請求はないが、指定テーマのＷｅｂ閲覧がある        １点
「属性」については、
・業種がユーザ企業（ＩＴ企業以外）                                ３点
・企業規模（従業員数）が３０００名以上                            ３点
・企業規模（従業員数）が３００名以上、３０００名未満              ２点
・企業規模（従業員数）が１００名以上、３００名未満                １点
・職種が管理職                                                    １点
「選定ポイント」については、
・業者選定で重視するポイントが、購入者の属性とマッチしている      ２点
「競合状況」については、
・競合がいない                                                    １点
と規定されている。
【００３９】
従って、スコアリング部１１ｂは、この規定されたルールに従って、見込客情報のスコアリングを行う。実際にスコアリングテーブルに基づいてスコアリングされた例は、例えば図９に示される通りである。この例では、
・従業員５０名のＩＴ企業、エンジニア、Ｗｅｂ閲覧のみ                １点
・従業員１５０名の製造業、担当者、資料請求                          ６点
・従業員１００００名のＩＴ企業、エンジニア、セミナー申し込み        ６点
・従業員１０００名のＩＴ企業、エンジニア、セミナー申し込み          ５点
・従業員２０００名の小売業、課長、セミナー申し込み                  ９点
・従業員５名の小売業、担当者、Ｗｅｂ閲覧                            ４点
・従業員１０名のＩＴ企業、エンジニア、セミナー参加                  ３点
とスコア合計が算出される。
【００４０】
続いて、価格算出部１１ｃは、スコアリングの結果に基づいて見込客情報の価格を算出する（Ｓ３）。より具体的には、価格算出部１１ｃは、スコアリングの結果、得られた点数に所定単価を乗算するなどして、見込客情報の価格を算出する。尚、スコアリングの点数と規定料金が対応付けられたテーブルを価格ＤＢ１６に記憶しておき、それを参照して見込客情報の価格を算出するようにしてもよい。
【００４１】
続いて、行動履歴分析部１１ｄは、見込客情報に含まれる行動履歴情報を分析する（Ｓ４）。より詳細には、行動履歴分析部１１ｄは、見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析する。
【００４２】
例えば、「情報収集の集中度」については、
・１つのテーマに集中しているか
・複数のテーマに分散しているか
等の視点で分析を行う。
そして、「情報取集の時期」については、
・長期間にわたり継続しているか
・長期間にわたり継続した後、一定時間に集中しているか
・過去は情報収集がなく、突如一定時間に集中しているか
・一定期間に集中した後、情報収集が途絶えているか
・一定期間に集中した後、長期間にわたり継続しているか
・一定期間に集中し、所定期間を経て、再度一定期間に集中しているか
等の視点で分析を行う。
そして、「情報収集の対象」については、
・セミナー中心か
・講演資料のダウンロードが中心か
・Ｗｅｂページの閲覧が中心か
・分散しているか
等の視点で分析を行う。
【００４３】
実際の行動履歴分析例は、図１０に示される通りである。
【００４４】
例えば、行動履歴分析の結果、短期間（例えば１か月）の間に、複数のテーマの講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を行っていると認識されたときは、情報端末３側に「○月から○月にかけて、複数のテーマの講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を行っています。全般的な情報収集の可能性が高いと判断されます。」と表示し、見込客情報の販売価格の価格変動率を１．０倍と設定し、提示する。
【００４５】
行動履歴分析の結果、短期間（例えば１か月）の間に、特定のテーマに関するセミナーの申し込み、講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を行っていると認識されたときは、情報端末３側に「○月から○月にかけて「○○○」に関するセミナー申し込み、講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を行っています。「○○○」への関心が非常に高いと判断されます。」と表示し、見込客情報の販売価格の価格変動率を１．１倍と設定し、提示する。
【００４６】
行動履歴分析の結果、短期間（例えば１か月）の間に、特定のテーマに関するセミナー申し込みを行っており、例えば半年前には同じテーマに関する講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を行っていたと認識されたときは、情報端末３側に「○月から○月にかけて、「○○○」に関するセミナー申し込みを行っています。また、約○カ月前には「○○○」に関する講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を行っていました。「○○○」への関心が非常に高く、また検討状況が進んだ可能性があります。」と表示し、見込客情報の販売価格の価格変動率を１．５倍と設定し、提示する。
【００４７】
行動履歴分析の結果、短期間（例えば、１カ月）の間に、あるテーマに関する購入者企業の講演資料やＷｅｂサイトの閲覧を多数行っていると認識されたときは、情報端末３側に「○月から○月にかけて、貴社の「○○○」に関する講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を行っています。他社に関する情報収集は少なく、貴社に強い興味があると考えられます。」と表示し、見込客情報の販売価格の価格変動率を１．５倍と設定し、提示する。
【００４８】
行動履歴分析の結果、短期間（例えば、１カ月）の間に、あるテーマに関する他社の講演資料やＷｅｂサイトの閲覧を多数行っていると認識されたときは、情報端末３側に「○月から○月にかけて、特定の企業の「○○○」に関する講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を行っています。その企業に絞って情報収集しているようです。」と表示し、見込客情報の販売価格の価格変動率を１．１倍と設定し、提示する。
【００４９】
そして、行動履歴分析の結果、長期間（例えば１年）の間に、特定のテーマに関するセミナー申し込み、講演資料請求、Ｗｅｂサイト閲覧を断続的に行っていると認識されたときは、情報端末３側に「○月から○月にかけて、「○○○」に関するセミナー申し込み、講演資料請求、Ｗｅｂサイトの閲覧を断続的に行っています。「○○○」に関する情報収集を継続しているようです。」と表示し、見込客情報の販売価格の価格変動率を１．２倍と設定し、提示する。
【００５０】
なお、以上の行動履歴分析の結果に基づく価格変動率の設定に加えて、或いは替えて図１１に示されるようなテーブルを参照して、行動履歴の時期、或いは商談発生見込の時期に基づいて、価格変動率を設定するようにしてもよい。その場合、行動履歴の時期に基づいて価格変動率を設定する場合には、行動履歴分析部１１ｄは、図１１（ａ）のテーブルを参照し、商談発生見込の時期に基づいて価格変動率を設定する場合には、行動履歴分析部１１は、図１１（ｂ）のテーブルを参照する。
【００５１】
図７に戻り、続いて価格調整部１１ｅは、行動履歴分析部１１ｄの分析結果に基づいて価格を調整する（Ｓ５）。より具体的には、価格算出部１１ｃにより算出された価格に行動履歴分析部１１ｄによる行動履歴分析の結果、得られた価格変動率を乗算することで価格を調整する。こうして、主制御部１１ａは、確定価格の出力を行い（Ｓ６）、一連の処理を終了する。出力に際しては、例えば、画面データ生成部１１ｇは、情報端末２，３に送信する画面データをＨＴＭＬ形式等で生成し、主制御部１１ａの制御の下、情報端末３に送信することになる。
【００５２】
なお、許可取得部１１ｆは、購入者に提供すべき見込客情報の開示を見込客が許可していないとき、当該見込客による見込客情報の開示の許可を取得する。許可取得部１１ｆは例えば電子メール等で許可を情報端末２側に求める。
【００５３】
ここで、価格調整部１１ｅは、多変量解析機能を有し、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格との相関を求めることで定められた関数式に基づいて、価格を更に調整するようにしてもよい。例えば、行動履歴の複数の要素が、それぞれ複数の変数ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎに置き換えられるとき、それら変数により価格の関数（価格＝ｆ（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ）を求め、価格を調整する。この関数は、データの蓄積に伴って適宜に見直し、更新するとよい。
【００５４】
さらに、価格調整部１１ｅは、人工知能による学習機能を有し、過去の行動履歴の分析結果と調整された後の価格とを教師データとして学習をし、その学習の結果に基づいて価格を更に調整するようにしてもよい。これは、人工知能のうち、特にディープラーニングと称される技法を用いるものであるが、販売しようとする見込客情報、購入者情報などの項目から、ディープラーニングによれば最適価格に調整することができる。この場合もデータの蓄積に伴って適宜に学習を継続するとよい。
【００５５】
以上説明したように、本発明の一実施形態によれば、見込客情報の購入を所望する購入者に対して、見込客の行動履歴等に基づいて、当該見込客情報の販売金額を決定して提示する、見込客情報の価格決定システム、価格決定方法、サーバ装置、及びプログラムを提供することができる。特に、行動履歴分析部は、見込客による情報収集の集中度、情報収集の時期、及び情報収集の対象の少なくともいずれかに基づいて行動履歴を分析するので見込客及び購入者の双方にとってリーズナブルな価格となるように適切な価格調整を行うことが可能であるので、双方からの価格に対する信頼も確保できる。
【００５６】
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良・変更が可能であることは勿論である。
【００５７】
例えば、価格調整にために参照する行動履歴は、前述したものに限定されず、そのほか種々の情報を含んでもよい。
【符号の説明】
【００５８】
１…サーバ装置、２…見込客の情報端末、３…購入者の情報端末、４…ネットワーク、１１…制御部、１１ａ…主制御部、１１ｂ…スコアリング部、１１ｃ…価格算出部、１１ｄ…行動履歴分析部、１１ｅ…価格調整部、１１ｆ…許可取得部、１１ｇ…画面データ生成部、１２…通信部、１３…記憶部、１４…購入者ＤＢ、１５…見込客ＤＢ、１６…価格ＤＢ、１７…プログラム。
【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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