(57)【要約】【課題】企業属性を反映した顧客グループ抽出装置、顧客グループ抽出方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】顧客グループ抽出装置は、顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得部と、前記顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成する顧客グループ作成部と、前記顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、前記顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを前記顧客グループそれぞれについて作成する製品グループ作成部と、前記製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた前記顧客グループを抽出する顧客グループ抽出部と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得部と、
前記顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成する顧客グループ作成部と、
前記顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、前記顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを前記顧客グループそれぞれについて作成する製品グループ作成部と、
前記製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた前記顧客グループを抽出する顧客グループ抽出部と
を備える顧客グループ抽出装置。
【請求項２】
前記顧客グループ作成部は、
前記顧客の購買履歴情報のうち同じ購買に関連付けられる複数の製品群を決定し、
決定された前記複数の製品群の中からいずれか1つを前記製品グループとして選択する
請求項１に記載の顧客グループ抽出装置。
【請求項３】
前記顧客グループ抽出部が、
前記製品グループに含まれる製品の一製品当たりの価格の平均値を前記統計情報として算出し、最も大きい前記平均値を有する製品グループから所定の順位までの製品グループを特定し、当該特定された製品グループの生成に用いた前記顧客グループを抽出する
請求項１または請求項２に記載の顧客グループ抽出装置。
【請求項４】
前記製品グループ作成部は、前記顧客グループ内の顧客が購入した製品に関連する製品群を含む製品グループを前記顧客グループそれぞれについて作成する
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の顧客グループ抽出装置。
【請求項５】
前記顧客グループに含まれる顧客の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す顧客グループを特定し、その顧客グループに対応する前記製品グループを抽出する製品グループ抽出部をさらに備える、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の顧客グループ抽出装置。
【請求項６】
顧客識別情報を取得し、
前記顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成し、
前記顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、前記顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを前記顧客グループそれぞれについて作成し、
前記製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた前記顧客グループを抽出する
顧客グループ抽出方法。
【請求項７】
顧客グループ抽出装置のコンピュータを、
顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段、
前記顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成する顧客グループ作成手段、
前記顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、前記顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを前記顧客グループそれぞれについて作成する製品グループ作成手段、
前記製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた前記顧客グループを抽出する顧客グループ抽出手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客グループ抽出装置、顧客グループ抽出方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
効率的な営業活動を行う上で、どの顧客にアプローチすべきであるか、およびどの商品を売るかを決定することは重要な課題である。
特定の顧客群に売るべき商品を決定する方法の一例が特許文献１に記載されている。特許文献１では、趣味嗜好が類似するユーザをユーザの購入履歴に基づいて抽出し、抽出されたユーザ群でトレンドとなっている商品を購入履歴に基づき決定する。これにより、トレンドとなっている商品を、ユーザ群に含まれるユーザに売るべき商品として決定する。
また、関連する技術として特許文献２では、商品群の購買層に基づき顧客プロモーションを行うことが開示されている。具体的には、購入履歴を含む顧客情報に基づき、購入額に応じて顧客を優良顧客および一般顧客等に区分すること、ならびに商品群別に優良顧客の変動を分析して売上に影響を与える商品群を抽出することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−０５５３９１号公報
【特許文献２】特開２００３−２８１３５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方で、特許文献１および２のいずれも、顧客として個人を対象とするものであり、顧客のグループが購入履歴に基づいて決定されるものである。従って、顧客が企業である営業活動において、企業属性を反映した効率的な営業を行えないという課題があった。
【０００５】
本発明の目的は、上述した課題を解決する顧客グループ抽出装置、顧客グループ抽出方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様によれば、顧客グループ抽出装置は、顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得部と、前記顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成する顧客グループ作成部と、前記顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、前記顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを前記顧客グループそれぞれについて作成する製品グループ作成部と、前記製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた前記顧客グループを抽出する顧客グループ抽出部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明の第２の態様によれば、顧客グループ抽出方法は、顧客識別情報を取得し、顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成し、顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを顧客グループそれぞれについて作成し、製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた顧客グループを抽出することを特徴とする。
【０００８】
本発明の第３の態様によれば、プログラムは、顧客グループ抽出装置のコンピュータを、顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得手段、顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成する顧客グループ作成手段、顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを顧客グループそれぞれについて作成する製品グループ作成手段、製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた顧客グループを抽出する顧客グループ抽出手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、企業属性を反映してアプローチすべき顧客グループが作成され、より効率的な営業が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る顧客グループ抽出装置のハードウェア構成図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る顧客グループ抽出装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態における購買履歴情報の例示的なデータ構造を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態における顧客情報の例示的なデータ構造を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態における製品情報の例示的なデータ構造を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態における顧客グループ抽出装置により実行される処理フローを示す。
【図７】本発明の一実施形態における顧客を指定するための例示的な画面を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態における顧客グループ作成のための例示的な処理フローを示す図である。
【図９】本発明の一実施形態における製品グループ作成のための例示的な処理フローを示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態における顧客グループ抽出のための例示的な処理フローを示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態において抽出された顧客グループの例を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態による顧客グループ抽出装置の最小構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜第１の実施形態＞
以下、第１の実施形態に係る顧客グループ抽出装置について、図１〜図５を参照しながら説明する。
【００１２】
（顧客グループ抽出装置のハードウェア構成）
図１は、顧客グループ抽出装置のハードウェア構成図を示す。
この図が示すように顧客グループ抽出装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、入出力装置１０５、およびディスプレイ１０６等の各ハードウェアを備えたコンピュータシステムとして実装可能である。
【００１３】
（顧客グループ抽出装置の機能構成）
図２は、第１の実施形態に係る顧客グループ抽出装置１００の機能ブロック図である。図２に示すように、顧客グループ抽出装置１００は、操作入力部１１、表示部１２、記憶部１３、および処理部１４を備える。
【００１４】
操作入力部１１は、ユーザによる入力を受け付けるユーザインタフェースであってよく、キーボードおよびマウス等のハードウェアによって実装されてよい。以下で説明するように、ユーザは、操作入力部１１を介して所望の顧客を指定することができる。
また、表示部１２は、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ１０６等によって実装されてよい。
【００１５】
記憶部１３は、以下でより詳細に説明する所定の情報を記録するためのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含み、例えば、上記のＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、またはＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４によって実装されてよい。説明を容易にするために第１の実施形態に係る顧客グループ抽出部１は、その内部に記憶部１３を備えるが、他の実施形態では、第１の実施形態に係る記憶部１３の一部または全てが顧客グループ抽出装置１００の外部記憶装置として実装されてよい。
【００１６】
本発明の第１の実施形態において、記憶部１３は、購買履歴情報格納部１３１、顧客情報格納部１３２、および製品情報格納部１３３を備える。
【００１７】
購買履歴情報格納部１３１は、顧客の過去の購買履歴に関する情報（以下、「購買履歴情報」と呼ぶ）を格納する。図３は、購買履歴情報格納部１３１が格納する購買履歴情報の例示的なデータ構造を示す。図示される購買履歴情報は、各購買の事象に対して、購買のあった日付、購買識別情報（購買ＩＤとも呼ぶ）、購買した顧客識別情報（顧客ＩＤとも呼ぶ）、購入した製品識別情報(製品ＩＤとも呼ぶ)、購入した個数、および購入金額等が関連付けられてなる。図３において、購買ＩＤが同じ行は１回の購買に関連付けられる情報であることを示す。例えば、図３における購買ＩＤが「Ｋ０００１」である２つの行は、顧客ＩＤが「Ａ００００１」である顧客によって製品ＩＤが「Ｃ０００１」である製品と、製品ＩＤが「Ｃ０００２」である製品とが同時に購入されたことを示してよい。またこのとき、製品「Ｃ０００１」の購入個数が２個であり、その購入価格が「87,900」円であり、製品「Ｃ０００２」の購入個数が２個であり、その購入価格が「144,000」円である。
以下では、説明の便宜上、顧客ＩＤが「Ｘ」である顧客を「顧客Ｘ」と呼び、製品ＩＤが「Ｘ」である製品を「製品Ｘ」と呼ぶ。なお、図３では、１行目の製品Ｃ０００１の１つ当たりの価格と、３行目の製品Ｃ０００１の１個当たりの価格は異なるが、これは、購買における諸条件によって製品価格の変動があってよいことを示す。
【００１８】
顧客情報格納部１３２は、顧客に関する情報（以下、「顧客情報」と呼ぶ）を格納する。図４は、顧客情報格納部１３２が格納する顧客情報の例示的なデータ構造を示す。図示される顧客情報は、各顧客に対して、顧客ＩＤ、顧客の名称(例えば、会社名)、顧客に関する企業属性情報、および所定の商品を導入している数（例えば、ユーザがサーバを販売している場合におけるサーバの導入台数）が関連付けられてなる。顧客に関連する企業属性情報とは、顧客の企業または団体としての特徴を示す情報である。図示されるように、企業属性情報は、顧客の事業所が存在する場所、従業員数、および業種等の企業または団体としての特徴を示す種々の情報を含んでよい。企業情報は、その他にも、顧客の本社/支社の所在地、事業規模に関する情報（例えば、売上高または利益等）、従業員の平均年齢、仕入先/受注先、および販売先等、様々なものを含んでよい。
【００１９】
製品情報格納部１３３は、製品に関する情報（以下、「製品情報」と呼ぶ）を格納する。図５は、製品情報格納部１３３が格納する製品情報の例示的なデータ構造を示す。製品とは、例えばユーザが製造または販売する製品であってよい。図示される製品情報は、各製品に対して、製品ＩＤ、製品の名称、その製品に関連する製品群（例えば、製品シリーズ名）、および製品の定価が関連付けられてなる。
【００２０】
再び図２を参照し、処理部１４を説明する。
処理部１４は、顧客グループ抽出装置１００全体の制御を司るプロセッサ（例えば、ＣＰＵ１０１）であって、予め用意されたプログラムに従って動作する。
処理部１４は、図２に示されるように、プログラムに従って動作することで、顧客識別情報取得部１４１、顧客グループ作成部１４２、製品グループ作成部１４３、および顧客グループ抽出部１４４として機能する。以下これらの機能構成について説明を行う。
【００２１】
顧客識別情報取得部１４１は、所定の顧客に対応する顧客識別情報を取得する。例えば、ユーザは、表示部１２に表示される顧客の選択肢を参照して、操作入力部１１により所望の顧客を指定することができる。これにより、顧客識別情報取得部１４１は、操作入力部１１を介して、ユーザにより指定された顧客に対応する顧客識別情報を取得する。
【００２２】
顧客グループ作成部１４２は、顧客識別情報取得部１４１により取得された顧客識別情報の示す顧客と顧客情報に含まれる各顧客との類似度に基づいて、顧客情報から1つまたは複数の顧客グループを作成する。より詳細には、顧客グループ作成部１４２は、ユーザに指定された顧客の企業属性情報と、顧客情報に含まれる顧客の企業属性情報の各要素を比較する。その後、顧客グループ作成部１４２は、当該比較に基づき顧客間の類似度を算出し、当該類似度に基づき1つまたは複数の顧客グループを作成してよい。
【００２３】
以下、顧客グループ作成部１４２よる顧客間の類似度の算出処理を説明する。
顧客グループ作成部１４２は、上記の通り顧客の企業情報属性の各要素間を比較し、要素間の類似性に基づいて両者の要素間の距離ｓを算出してよい。例えば、距離ｓは、顧客の企業属性情報の要素が完全に一致すれば１とし、一致しないときは０として算出してよい。図４の顧客情報を例にすると、顧客Ａ００００１と、顧客Ａ００００３とでは、企業属性情報の一つの要素である「事業所が存在する場所」が共に「地域１」である。従って、「事業所が存在する場所」について、顧客Ａ００００１と、顧客Ａ００００３との距離ｓは、1であるとしてよい。
また、顧客の従業員数の様に企業属性情報の要素が定量的に表される場合には、完全な一致・不一致に基づく判断ではなく、両者の値の比が所定の条件を満たす場合に、両者の距離ｓを１としてよい。一例として、距離ｓは、一方の値が他方の値の前後１０％に入っていれば１、それ以外は０とすることが可能である。
上記の例では説明の便宜上、各要素の比較に基づき、距離ｓを０と１に分けたが、このような離散的な値を用いた算出方法に限定されず、例えば連続的な値を距離として用いるなど、各要素間の類似度に応じて適当な距離の算出方法を採用してよい。
【００２４】
次に顧客グループ作成部１４２は、企業属性情報の各要素間に対して算出した距離ｓに基づき、２つの顧客間の類似度Ｓを算出する。例えば、２つの顧客間の類似度Ｓは、企業属性情報の各要素の距離ｓの単純な和として算出することも可能である。また代替的に、企業属性情報の各要素間の距離ｓに所定の重み付けた和をして算出することも可能である。
【００２５】
顧客グループ作成部１４２は、上記のように算出する顧客間の類似度に基づき、ユーザが指定した顧客との類似度が所定の条件を満たす顧客を顧客情報から選択し、選択した顧客を顧客グループに含めてよい。例えば、顧客グループ作成部１４２は、類似度について複数の閾値を用意し、各閾値より大きい類似度を有する顧客を、各閾値に対応する顧客グループに含めてよい。この場合には用意した閾値の数だけ顧客グループが作成される。
【００２６】
また、他の実施形態では、顧客グループ作成部１４２は、K-means法(K平均法)のようなクラスタリング手法を利用してもよい。例えば、K-means法を用いる場合では、顧客グループ作成部１４２は、顧客情報に含まれる顧客を、企業属性情報に基づいて、与えられたクラスタ数k個に分類することができる。続いて、顧客グループ作成部１４２は、クラスタ数kが異なる複数の分類状態を作成する。より具体的な例示を挙げると、顧客グループ作成部１４２は、顧客情報の顧客を１０個のクラスタに分類した状態Ａ、１５個のクラスタに分類した状態Ｂ、および２０個のクラスタに分類した状態Ｃ等の複数の分類状態を作成してよい。次に顧客グループ作成部１４２は、算出された複数の状態における各々から、顧客識別情報取得部１４１が取得した顧客識別情報の示す顧客（つまり、ユーザが指定可能な顧客）が含まれるクラスタを抽出する。上記の例を引き続き用いれば、顧客グループ作成部１４２は、状態Ａ、Ｂ、およびＣの各々から、取得した顧客識別情報の示す顧客が含まれるクラスタを抽出する。続いて、顧客グループ作成部１４２は、抽出されたクラスタを顧客グループとして採用する。
【００２７】
製品グループ作成部１４３は、顧客グループ作成部１４２により作成された1つまたは複数の顧客グループに対応する製品グループを、購買履歴情報に基づき作成する。例えば、製品グループ作成部１４３は、顧客グループに含まれる顧客の顧客識別情報に対応する購入履歴を検索し、各顧客よって購入された全ての製品を、その顧客グループに対応する製品グループに含めてよい。説明のために単純化し、顧客グループＡに、図３で例示される顧客Ａ００００１および顧客Ａ００００３が含まれる場合を考える。図３の購買履歴情報を参照すれば、顧客Ａ００００１により、製品Ｃ０００１および製品Ｃ０００２が購入されており、顧客Ａ００００３により、製品Ｃ０００２、および製品Ｃ０００３が購入されている。従って、顧客グループＡに対応する製品グループには、製品Ｃ０００１、製品Ｃ０００２、および製品Ｃ０００３が少なくとも含まれてよい。
【００２８】
また、一実施形態では、製品グループ作成部１４３は、顧客グループに含まれる顧客識別情報に対応する購入履歴を検索し、当該顧客が購入した製品の製品シリーズに属する全ての製品を、図５に例示される製品情報に基づき決定してよい。製品グループ作成部１４３は、当該結果に基づいて、顧客が購入した製品に関連付けられる製品シリーズに属する全ての製品を製品グループに含めることができる。
上記実施形態を、引き続き、顧客グループＡに顧客Ａ００００１および顧客Ａ００００３が含まれる例を用いて説明する。図３を参照すると、顧客Ａ００００１および顧客Ａ００００３により、製品Ｃ０００１、製品Ｃ０００２、および製品Ｃ０００３が購入されているため、これらに関連付けられる製品シリーズは、図５に示される製品情報を参照すれば、Ｂ０１およびＢ０２である。従って、この例において製品グループ作成部１４３は、製品シリーズＢ０１およびＢ０２に属するす全ての製品を製品グループに少なくとも含めてよい。
【００２９】
顧客グループ抽出部１４４は、製品グループ作成部１４３により作成された製品グループ内の製品の統計情報に基づいて、顧客グループの中から所定の数の顧客グループを抽出する。「統計情報」とは、例えば、製品グループに含まれる製品の平均価格、または製品グループに含まれる製品の利益額もしくは利益率の平均値等を含んでよい。また、さらなる例では、製品グループに含まれる製品の合計価格または合計の利益額等の各製品関連付けられる定量的な値の合計値を顧客グループに含まれる顧客の数で割った値を統計情報として用いてもよい。一般には、対応する顧客グループに対して営業を行った場合に、より効率的な営業活動、またはより大きな売り上げもしくは利益に繋がる要因を統計情報として採用することができる。
【００３０】
具体的に、顧客グループ抽出部１４４は、まず、製品グループ作成部１４３により作成された製品グループに含まれる製品の統計情報を算出してよい。次に顧客グループ抽出部１４４は、算出した統計情報が所望の統計情報の条件に一致する製品グループを特定してよい。統計情報として製品グループに含まれる製品の平均価格を用いる例では、顧客グループ抽出部１４４は、製品グループに含まれる製品の一製品当たりの価格の平均値に基づき、製品グループをスコアリングすることが可能である。顧客グループ抽出部１４４は、当該スコアリングに基づき、例えば、スコアの最も高いものから順に所定の数の製品グループを特定する、または所定の閾値以上のスコアを有する製品グループを特定してよい。次に、顧客グループ抽出部１４４は、特定された製品グループの生成に用いた顧客グループを抽出する。抽出された顧客グループは、アプローチすべき顧客群としてユーザに示されてよい。
【００３１】
（処理フロー）
図６は、顧客グループ抽出装置１００により実行される処理フローを示す図である。当該処理フローについて、図６〜１１を参照しながら順に追って説明する。
【００３２】
Ｓ１０１にて、顧客識別情報を取得する。
【００３３】
顧客グループ抽出装置１００の表示部１２には、例えば図７に例示されるように、ユーザが指定し得る顧客の選択肢が表示されてよい。ユーザは、操作入力部１１を介して、いずれかの顧客を指定し得る。図７の例では、ユーザは、左に表示される選択ボタンをクリックすることにより、その右側に表示される顧客を指定することが可能である。顧客グループ抽出装置１００は、ユーザにより指定された顧客に対応する顧客識別情報を、操作入力部１１を介して取得する。
【００３４】
Ｓ１０２にて、Ｓ１０１で取得した顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成する。
【００３５】
図８は、Ｓ１０２で実行される顧客グループ作成のより具体的な処理フローを例示する。以下、図８に示される処理フローについて説明を行う。
Ｓ２１にて、類似度の閾値のリストtj(j=1…m)を取得するとともに、j=1を設定する。ここで、mは、事前設定した閾値の数を示す。
Ｓ２２にて、ユーザが指定した顧客に対応する顧客識別情報K0を取得する。
Ｓ２３にて、顧客情報格納部１３２に格納される顧客情報に含まれる全顧客の顧客識別情報Ki(i=1…n)を取得する。ここで、nは顧客情報に含まれる顧客数を示す。その後、i=1を設定する。
Ｓ２４にて、顧客情報格納部１３２から顧客識別情報がK0およびKiそれぞれに該当する顧客情報を抽出し、両者の類似度Ｓiを算出する。
Ｓ２５にて、類似度Ｓiが閾値tj以上である場合に、Kiを顧客グループＣjに追加する。
図８に示されるように、Ｓ２５の実行後に、iの値を1つインクリメントするとともにＳ２４およびＳ２５をループ実行する。当該ループ処理（図８における内側のループ処理）は、「iがnより大きい」という条件がYESになるまで継続し、つまり、顧客情報に含まれる全ての顧客について、顧客グループへの追加処理が行われる。
顧客識別情報の全ての顧客についてＳ２４およびＳ２５をループ実行した後に、Ｓ２７にて、作成された顧客グループを、出力する顧客グループのリストの１要素に入れる。
その後、jをインクリメントして、異なる閾値tjを用いてさらに全ての顧客について顧客グループへの追加処理が実行される。当該ループ処理（図８における外側のループ処理）は、「jがmより大きい」という条件がYESになるまで継続し、つまり、用意された閾値の数mだけ実行される。図８に示される処理が終わると、用意した閾値の数mだけ、対応する顧客グループＣjが作成される。
【００３６】
Ｓ１０３にて、Ｓ１０２において作成された顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを顧客グループそれぞれについて作成する。
【００３７】
図９は、Ｓ１０３で実行される製品グループ作成のより具体的な処理フローを例示する。以下、図９に示される処理フローについて説明を行う。
Ｓ３１にて、顧客グループに含まれる顧客識別情報のリストを購買履歴情報から抽出する。
Ｓ３２にて、Ｓ３１で抽出した顧客識別情報に対応する顧客が購買した商品の製品ＩＤのリストを抽出する。
Ｓ３３にて、Ｓ３２で抽出した製品ＩＤのリストを製品グループとして出力する。
上記Ｓ３１からＳ３３を各顧客グループに対して実行することで、図８の処理フローで作成されたｍ個の顧客グループＣjに対して、m個の製品グループＰjが作成される。
【００３８】
Ｓ１０４にて、Ｓ１０３で作成された製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた顧客グループを抽出する。
【００３９】
図１０は、Ｓ１０４で実行される顧客グループ抽出のより具体的な処理フローを例示する。以下、図１０に示される処理フローについて説明を行う。
Ｓ４１にて、各顧客グループに対応する製品グループについて、製品情報を参照し、その製品グループに属する製品の一製品当たりの価格の平均値を算出する。本例示では、一製品当たりの価格の平均値が、製品の統計情報に相当する。
Ｓ４２にて、Ｓ４１において算出した一製品当たりの価格の平均値に基づき、複数の製品グループのうちから製品グループを特定する。例えば、一製品当たりの価格の平均値が最も大きい製品グループから所定の順位までの製品グループを特定してよい。また、他の実施形態では、一製品当たりの価格の平均値が、所定の閾値を超えた製品グループを特定してもよい。
Ｓ４３にて、Ｓ４２で特定された製品グループの生成に用いた顧客グループを抽出する。
【００４０】
図１１は、上記Ｓ１０１〜Ｓ１０４の処理により抽出された顧客グループの例を示す。当該例示では、製品グループを所定の統計情報で順位付けして、順位の最も高い製品グループに対応する顧客グループを抽出する。抽出された顧客グループが表示部１２を介してユーザに提示されている。ユーザは、抽出された顧客グループを参照することで、顧客グループに含まれた顧客に対して営業を行うことが可能である。
【００４１】
（作用・効果）
上述の構成を採用することにより第１の実施形態に係る顧客グループ抽出装置は、1つまたは複数の顧客グループの中から営業のターゲットとなる顧客群を決定することが可能である。顧客グループ抽出装置１００は、売れる確度の高い製品の組み合わせを製品グループとし、製品グループの統計情報の規模に応じてターゲットとなる顧客群を決めることができる。従って、より効果的に売り上げに繋がる顧客選定が、人の判断を入れることなく実施可能になる。
また、各顧客グループは、企業属性に基づく類似度によりグループ化されているため、抽出された顧客グループの各々の顧客には類似の営業アプローチを採用することが可能であり、より効率的な販売活動が可能となる。
【００４２】
＜第２の実施形態＞
本発明の第２の実施形態では、上記第１の実施形態における異なる顧客グループ作成方法を提供する。具体的に第２の実施形態では、製品グループを作成する際に同じ伝票で買われた実績のある製品群を製品グループとして採用する。第２の実施形態においても、顧客グループの作成方法以外については、第１の実施形態と同じ構成を採用可能である。以下、本実施形態の顧客グループ作成方法について説明する。
【００４３】
以下説明のために図３に示される購買履歴情報を参照する。同じ伝票で買われた実績のある製品群とは、同じ購買で同時に購入された製品群を示してよく、図３では、少なくとも購買履歴情報が、購買Ｋ０００１、購買Ｋ０００２、および購買Ｋ０００３の３つの購買を含む。上述のように、同じ購買ＩＤを有する購買履歴は、同じ購買に関連付けられる情報を含む。従って購買履歴情報における同じ購買ＩＤに対応する製品は、同じ伝票で買われた実績があることを意味してよい。
【００４４】
本実施形態において、顧客グループ抽出装置１００は、検索された購買履歴を参照し、同じ購買ＩＤを有する１つまたは複数の製品を含めて製品群を作成する。これにより購買ＩＤに対応する製品群が作成される。顧客グループ抽出装置１００は、作成された製品群の中から、製品群の統計情報に基づき、一つの製品群を特定することができる。顧客グループ抽出装置１００は、特定された製品群を、上記第１の実施形態における製品グループとして採用してよい。製品群の統計情報としては、製品群に含まれる製品の合計金額や、検索された購買ＩＤに対応する製品群のうちで、含まれる製品が同じものの数を用いてよい。例えば、製品群に含まれる製品の合計金額が統計情報として用いられる場合、作成された製品群のうち最も合計金額の大きい製品群を１つ特定してよい。以下では、当該例示について、理解のためにより具体的な例を用いて説明する。
【００４５】
顧客グループに、図４に示される顧客Ａ００００１、顧客Ａ００００２、および顧客Ａ００００３が含まれる例を考える。顧客グループ抽出装置１００は、購買履歴情報から、これらの顧客ＩＤを有する購入履歴を検索する。図3の例示では、全ての行が顧客Ａ００００１、顧客Ａ００００２、および顧客Ａ００００３のいずれかの購入履歴に該当するため、図３の全ての行が検索結果となる。次に、顧客グループ抽出装置１００は、検索結果のうちから同じ購買ＩＤを有する製品群を作成する。当該例示では、３つの購買が存在し、購買Ｋ０００１に対応する製品Ｃ０００１および製品Ｃ０００２を含む製品群Ａと、購買Ｋ０００２に対応する製品Ｃ０００１を含む製品群Ｂと、購買Ｋ０００３に対応する製品Ｃ０００２および製品Ｃ０００３を含む製品群Ｃが作成される。次に、顧客グループ抽出装置１００は、例えば、製品群Ａ，Ｂ，Ｃに含まれる製品の合計を、図５に例示される製品情報を参照して算出する。製品Ｃ０００１および製品Ｃ０００２を含む製品群Ａが最も高額の合計金額を有するため、顧客グループ抽出装置１００は、製品群Ａを製品グループとして採用してよい。
【００４６】
（作用・効果）
上記のように、顧客グループに対して抽出する製品グループを、同じ伝票で買われた実績のある製品グループに限定することにより、顧客グループが抽出された際には、その顧客グループの顧客に対して売るべき製品グループも明らかになる。さらには、過去にその製品グループを売った際の提案資料等を活用することなどにより効率的な販売活動が可能となる。
【００４７】
＜第３の実施形態＞
上述の第１の実施形態では顧客グループに対応する製品グループの統計情報に基づき、顧客グループを抽出するが、本発明の第３の実施形態では、逆に顧客グループの統計情報に基づき製品グループを決定する。
【００４８】
第３の実施形態に係る顧客グループ抽出装置３００は、第１の実施形態に係る顧客グループ抽出装置１００の機能構成に加えて、処理部１４の中に製品グループ抽出部１４５を備えてよい。また、他の実施形態では、顧客グループ抽出装置３００は、第１の実施形態に係る処理部１４内の顧客グループ抽出部１４４に代えて、製品グループ抽出部１４５を備えてもよい。
製品グループ抽出部１４５は、顧客グループ作成部１４２により作成された顧客グループの統計情報に基づき、顧客グループに含まれる顧客の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す顧客グループを特定する。続いて製品グループ抽出部１４５は、その顧客グループに対応する製品グループを抽出する。
【００４９】
第３の実施形態においても、第１の実施形態の製品グループ作成までの処理（つまり、図６のＳ１０１〜Ｓ１０３）は同じであってよく、第３の実施形態では、第１の実施形態の顧客グループの抽出処理（図６のＳ１０４）が異なる。
本実施形態では、図６のＳ１０３の後に、顧客グループ抽出装置３００は、各顧客グループに含まれる顧客について所定の統計情報を評価する。ここにおいて「顧客グループの統計情報」は、顧客に関連付けられる任意の定量的な値の平均値を含んでよい。例えば、顧客グループの統計情報は、顧客の従業員数の平均値、または顧客の売上高もしくは利益の平均値等であってよい。より一般には、対象となる顧客グループに営業を行った場合に、より効率的な営業が可能となる、またはより大きな売り上げもしくは利益に繋がる要因を統計情報として採用することができる。
次に、顧客グループ抽出装置３００は、評価した統計情報について所望の条件に一致する顧客グループを特定し、特定された顧客グループに対応する製品グループを販売に注力すべき製品グループとして抽出する。例えば、顧客グループ抽出装置３００は、従業員数の平均が最も大きい顧客グループから所定の順位までの顧客グループを特定してよい。他の実施形態では、従業員数の平均が、所定の閾値を超えた顧客グループを特定してもよい。顧客グループ抽出装置３００は、特定された顧客グループに対応する製品グループを抽出し、ユーザに提示することができる。
【００５０】
（作用・効果）
第３の実施形態に係る顧客グループ抽出装置３００は、顧客グループの規模に基づいた製品グループを抽出可能である。従って、本実施形態の顧客グループ抽出装置３００によれば、ユーザは、販売に注力すべき製品グループを客観的に判断することが可能となる。
【００５１】
また、第３の実施形態においても、第１の実施形態の変形である第２の実施形態の製品グループ作成方法を採用可能である。このような構成を採用することにより、販売に注力すべき製品グループを判断できるだけでなく、その製品グループがどのように組み合わされて利用されているかを追跡することにより、製品グループの価値がより明確になる。
【００５２】
＜第４の実施形態＞
図１２は本実施形態による顧客グループ抽出装置１００の最小構成を示す図である。
本実施形態による顧客グループ抽出装置１００は少なくとも
顧客識別情報を取得する顧客識別情報取得部１４１と、
顧客識別情報の示す顧客の企業属性情報と、予め記憶する複数の顧客それぞれの企業属性情報との類似度に基づいて、複数の顧客グループを作成する顧客グループ作成部１４２と、
顧客グループそれぞれの顧客の購買履歴情報に基づいて、顧客グループ内の顧客が購入した製品を少なくとも含む製品グループを顧客グループそれぞれについて作成する製品グループ作成部１４３と、
製品グループに含まれる製品の統計情報の中から所望の統計情報の条件に一致する統計情報を示す製品グループを特定し、その製品グループの生成に用いた顧客グループを抽出する顧客グループ抽出部１４４と
を備えればよい。
【００５３】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【００５４】
１・・・顧客グループ抽出部
１１・・・操作入力部
１２・・・表示部
１３・・・記憶部
１４・・・処理部
１００・・・顧客グループ抽出装置
１０１・・・ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１０２・・・ＲＯＭ（Read Only Memory）
１０３・・・ＲＡＭ（Random Access Memory）
１０４・・・ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
１０５・・・入出力装置
１０６・・・ディスプレイ
１３１・・・購買履歴情報格納部
１３２・・・顧客情報格納部
１３３・・・製品情報格納部
１４１・・・顧客識別情報取得部
１４２・・・顧客グループ作成部
１４３・・・製品グループ作成部
１４４・・・顧客グループ抽出部
１４５・・・製品グループ抽出部
【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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