(57)【要約】      （修正有）【課題】見込み顧客と紹介者の関連性について、ネットワークのつながりを考慮して、中心となるキーパーソンを抽出する。【解決手段】顧客関係情報登録・管理装置、ヒューマンネットワーク分析装置、データ管理装置により、既存顧客の関係情報に基づき、紹介可能性の高い顧客モデルを構築する顧客モデル構築部１０と、構築した顧客モデルに基づいて拠点単位で紹介可能性の高い紹介者候補を、既存顧客の中からリストアップする紹介者リスト構築部２０、さらに該当する顧客訪問後の紹介結果を登録する訪問結果フィードバック部３０を有し、ヒューマンネットワーク情報から紹介者の重要度に応じて紹介者キーパーソン候補を抽出し、紹介者キーパーソン候補をカテゴライズして、顧客モデルを生成した上で、当該時点で未紹介者の顧客リストから、前記顧客モデルに該当する紹介者候補を抽出する。【選択図】図１
2015075849.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の紹介者を関係付けたネットワークから、紹介者の重要度に応じて紹介者キーパーソン候補を抽出し、紹介者キーパーソン候補をカテゴライズして、顧客モデルを生成した上で、当該時点で未紹介者の顧客リストから、前記顧客モデルに該当する紹介者候補を抽出する。
顧客関係情報登録・管理装置、ヒューマンネットワーク分析装置およびデータ管理装置から構成され、既存顧客から新規顧客を紹介する可能性のある紹介者候補を抽出する紹介者候補抽出システムであって、
前記ヒューマンネットワーク分析装置は、
前記顧客関係情報登録・管理装置を通じて、前記データ管理装置に格納された既存顧客の関係情報に基づき、紹介可能性の高い顧客モデルを構築する顧客モデル構築部と、
構築した顧客モデルに基づいて、拠点単位で顧客モデルと合致する紹介者候補を、既存顧客の中からリストアップする紹介者リスト構築部と、
前記リストアップされた紹介者リストに含まれる紹介者候補が紹介した顧客候補に対する訪問後の紹介結果を登録する訪問結果フィードバック部とを有し、
前記データ管理装置に格納されたヒューマンネットワーク情報から紹介者の重要度に応じて紹介者キーパーソン候補を抽出し、紹介者キーパーソン候補をカテゴライズして、顧客モデルを生成した上で、当該時点で未紹介者の顧客リストから、前記顧客モデルに該当する紹介者候補を抽出して出力することを特徴とする紹介者候補抽出システム。
【請求項２】
請求項１に記載の顧客候補抽出システムにおいて、
前記ヒューマンネットワーク分析装置は、自身で前記ヒューマンネットワーク情報を生成し、生成された当該ヒューマンネットワーク情報を、表示することを特徴とする紹介者候補抽出システム。
【請求項３】
請求項１または２のいずれかに記載の顧客候補抽出システムにおいて、
前記ヒューマンネットワーク分析装置は、自身で前記ヒューマンネットワーク情報を生成し、当該生成したヒューマンネットワークを時系列で前記データ管理装置に保管し、当該ヒューマンネットワーク情報の延び具合を可視化して、表示することを特徴とする紹介者候補抽出システム。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか１項に記載の紹介者候補抽出システムにおいて、
前記ヒューマンネットワーク分析装置は、
前記ヒューマンネットワーク情報について、紹介者を表すノード間の関係継続性、およびノード間の間柄バリエーションの２つ観点で紹介可能性のポイントを算出し、キーパーソン候補の順位付けを行うことを特徴とする紹介者候補抽出システム。
【請求項５】
請求項４に記載の紹介者候補抽出システムにおいて、
前記ノードの関係継続性から、紹介可能性のポイントを算出し、
設定されたしきい値以上のポイントを持つノードをキーパーソン候補として特定することを特徴とする紹介者候補抽出システム。
【請求項６】
請求項４に記載の紹介者候補抽出システムにおいて、
前記ノード間の間柄バリエーションの数に応じて紹介可能性のポイントを算出し、
前記ノード間の関係継続性から算出したポイントに、該当するノードについて、前記間柄バリエーションのポイントを合算することを特徴とする紹介者候補抽出システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の紹介者候補抽出システムにおいて、
顧客訪問後の営業担当者が入力する顧客データから、新たに紹介者関係データを抽出し、繰り返しヒューマンネットワークを生成することを特徴とする紹介者候補抽出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の条件に沿った人を特定、抽出するための技術に関する。その中でも特に、保険などの既存顧客の中から見込み顧客を紹介してくれる可能性のある紹介者を既存顧客の中から抽出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、あるグループ(集合)の中から所定の条件・要望に沿った人を抽出することがなされている。例えば、保険などのサービス業界等での営業活動において、購入する可能性のある見込み顧客やその紹介者を抽出することがなされている。このような例の場合、新規顧客の獲得が必要になっている。新規顧客を獲得するためには、購入する可能性のある見込み顧客を特定することが必要である。また、見込み顧客を特定するには、何らかの手法で見込み顧客を探す必要がある。このための一手法として、見込み顧客を営業担当者に紹介してくれる紹介者を利用することがある。このような見込み顧客や紹介者の特定に関する背景技術として、特開２００９−２５２００８号公報（特許文献１）がある。この公報には、「見込客の情報に対し、該見込客と紹介者との関連性を示すカスタマツリー情報を更に付して顧客情報データベースで管理する」と記載されている。つまり、この関連性を示すカスタマツリー情報を用いて、見込み顧客等を探す技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２５２００８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前記特許文献１には、見込み顧客へつながる紹介者の情報をカスタマツリーとして可視化し、顧客情報データベースで管理することが記載されている。しかし、特許文献１では、見込み顧客と紹介者の関連性を、視覚的に結び付けたカスタマツリーがユーザ端末に表示されるだけであり、ネットワークのつながりを考慮して、中心となるキーパーソンを抽出するような仕組みがない。
【０００５】
そこで、本発明は、この課題を解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、過去の紹介者を関係付けたネットワークから、紹介者の重要度に応じて紹介者キーパーソン候補を抽出し、紹介者キーパーソン候補をカテゴライズして、顧客モデルを生成した上で、当該時点で未紹介者の顧客リストから、前記顧客モデルに該当する紹介者候補を抽出・出力する。より具体的な態様としては、例えば、以下の構成を採用する。本願は、顧客関係情報登録・管理装置６０、ヒューマンネットワーク分析装置７０、データ管理装置８０により、既存顧客の関係情報に基づき、紹介可能性の高い顧客モデルを構築する顧客モデル構築部１０と、構築した顧客モデルに基づいて拠点単位で紹介可能性の高い紹介者候補を、既存顧客の中からリストアップする紹介者リスト構築部２０、さらに該当する顧客訪問後の紹介結果を登録する訪問結果フィードバック部３０を有し、ヒューマンネットワーク情報から紹介者の重要度に応じて紹介者キーパーソン候補を抽出し、紹介者キーパーソン候補をカテゴライズして、顧客モデルを生成した上で、当該時点で未紹介者の顧客リストから、前記顧客モデルに該当する紹介者候補を抽出し、表示装置６３に出力する方法およびその装置を特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、過去の既存顧客によるヒューマンネットワークの中で、特にキーパーソンとなりそうな人を見つけ出した上で、そのキーパーソンに近しい未紹介の顧客へアプローチすることで、紹介してもらえる可能性を高めることができる。上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態におけるシステム全体構成の例である。
【図２】本発明の一実施形態を実施するためのハードウエア構成の例である。
【図３】本発明の一実施形態で用いられる紹介者関係テーブルの例である。
【図４】本発明の一実施形態で用いられる紹介者テーブルの例である。
【図５】本発明の一実施形態で用いられる間柄テーブルの例である。
【図６】本発明の一実施形態で用いられる単体ポイントテーブルの例である。
【図７】本発明の一実施形態で用いられる間柄バリエーションポイントテーブルの例である。
【図８】本発明の一実施形態で用いられるキーパーソン候補順位付けテーブルの例である。
【図９】本発明の一実施形態で用いられる顧客モデルカテゴライズテーブルの例である。
【図１０】本発明の一実施形態で用いられる顧客モデル順位テーブルの例である。
【図１１】本発明の一実施形態で用いられる顧客モデル属性テーブルの例である。
【図１２】本発明の一実施形態で用いられる拠点顧客リストテーブルの例である。
【図１３】本発明の一実施形態で用いられる拠点顧客属性テーブルの例である。
【図１４】本発明の一実施形態での主な処理機能を説明するフローチャートの例である。
【図１５】本発明の一実施形態でのヒューマンネットワークを生成する処理を説明するフローチャートの例である。
【図１６ａ】本発明の一実施形態での紹介者可能性ポイントを算出する処理を説明するフローチャートの例（その１）である。
【図１６ｂ】本発明の一実施形態での紹介者可能性ポイントを算出する処理を説明するフローチャートの例（その２）である。
【図１７】本発明の一実施形態でのキーパーソン候補を順位付ける処理を説明するフローチャートの例である。
【図１８】本発明の一実施形態での顧客モデルを生成する処理を説明するフローチャートの例である。
【図１９】本発明の一実施形態におけるヒューマンネットワークの表示例である。
【図２０】本発明の一実施形態におけるノード間の関連する間柄の違いを表示した例である。
【図２１】本発明の一実施形態における拠点紹介者候補の画面例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本発明の一実施形態を図面を用いて説明する。本実施形態では、顧客関係情報からヒューマンネットワークを構築し、紹介者のキーパーソンとなる顧客モデルを構築する処理と、紹介者候補をリストアップし、訪問順序と営業担当者を設定する処理と、訪問後に入力された顧客情報をＤＢへ登録し、紹介者関係情報を抽出する処理について説明する。
【００１０】
図１は、本実施形態における処理システムの全体構成の例である。図１に示すように、本実施形態では、顧客モデル構築部１０、紹介者リスト構築部２０、訪問結果フィードバック部３０、ヒューマンネットワークＤＢ５１、顧客モデルＤＢ５２、顧客ＤＢ５３、成績管理ＤＢ５４、顧客関係情報ＤＢ５５から構成されている。
【００１１】
顧客モデル構築部１０は、紹介者関係情報からヒューマンネットワークを構築するヒューマンネットワーク構築１１と、ヒューマンネットワーク構築情報から顧客モデルを構築する顧客モデル構築１２から構成されている。構築したヒューマンネットワークは、ヒューマンネットワークＤＢ５１へ格納し、顧客モデル構築の際に読み込む。
【００１２】
紹介者リスト構築部２０は、顧客モデルＤＢ５２の情報を読み込んで、顧客モデル情報から紹介者候補をリストアップする紹介者候補リストアップ２１と、リストアップした紹介者候補から紹介者訪問順序を設定する紹介者訪問順序設定２２、紹介者毎に訪問する営業担当者を、成績管理ＤＢ５４から読み込んで設定する営業担当者設定２３から構成されている。
【００１３】
訪問結果フィードバック部３０は、該当顧客訪問後などに営業担当者により入力された顧客情報を顧客ＤＢ５３へ登録する顧客情報登録３１と、登録した顧客情報から紹介者関係の情報を抽出する紹介者関係情報抽出３２から構成されている。抽出した紹介者関係情報は、顧客関係情報ＤＢ５５へ格納する。
【００１４】
図２は、本実施形態における顧客関係情報登録・管理装置６０と、ヒューマンネットワーク分析装置７０、データ管理装置８０のハードウエア構成の例を示す図である。
図２に示すように、顧客関係情報登録・管理装置６０は、訪問結果フィードバック処理を行うＣＰＵ６１、入力装置６２、表示装置６３、および記憶装置６４から構成されている。なお、上述の処理システムを構成する各部の機能は、コンピュータの演算装置（ＣＰＵ６１）がプログラムに従った処理を実行することで実現される。
【００１５】
ヒューマンネットワーク分析装置７０も、顧客モデル構築処理を行うＣＰＵ７１など顧客関係情報登録・管理装置６０と同じハードウエアで構成されている。
データ管理装置８０は、紹介者リストを構築処理するＣＰＵ８１と、記憶装置８２から構成されている。
顧客関係情報登録・管理装置６０、ヒューマンネットワーク分析装置７０、データ管理装置８０は、各々ＣＰＵを介してネットワーク９０で接続している。
【００１６】
次に、図３から図１３は、図１で示した各処理部、およびＤＢのテーブル構成を示す。
図３は、顧客関係情報ＤＢ５５に紹介者関係データを格納した紹介者関係テーブル５５００のテーブル構成を示す。
図３に示すように、紹介者関係テーブル５５００は、紹介者関係データを一件毎に管理するための管理コードを格納する管理コード欄５５０１、紹介元の紹介元の顧客コードを格納する紹介元コード欄５５０２、紹介先の顧客コードを格納する紹介先コード欄５５０３、紹介元と紹介先顧客間の間柄コードを格納する間柄コード欄５５０４、および紹介先顧客が契約したかどうかの判別データを格納する紹介先契約有無欄５５０５から構成されている。
【００１７】
図４は、顧客ＤＢ５３に紹介者データを格納した紹介者テーブル５３００のテーブル構成を示す。
図４に示すように、紹介者テーブル５３００は、紹介者である顧客ＩＤを格納する顧客ＩＤ欄５３０１、既存顧客か新規顧客の区分データを格納する既存／新規欄５３０２、紹介者の氏名データを格納する氏名欄５３０３、紹介者の性別データを格納する性別欄５３０４、紹介者の年齢を格納する年齢欄５３０５、紹介者の住所データを格納する住所欄５３０６、および紹介者の家族構成データを格納する家族構成欄５３０７などから構成されている。
【００１８】
図５は、紹介者関係テーブル５５００の間柄コード欄５５０４に格納する間柄コードに対応する間柄内容、およびポイントを対応付けた間柄ポイントテーブル５５１０のテーブル構成を示す。
図５に示すように、間柄テーブル５５１０は、間柄コードを格納する間柄コード欄５５１１、間柄コードに対応した間柄内容データを格納する内容欄５５１２、間柄内容データに対応したポイントデータを格納するポイント欄５５１３から構成されている。
【００１９】
図６は、ヒューマンネットワークＤＢ５１に、各紹介者が持つ算出ポイントに関するデータを格納する単体ポイントテーブル５１００のテーブル構成を示す。
図６に示すように、単体ポイントテーブル５１００は、各紹介者の顧客ＩＤを格納する顧客ＩＤ欄５１０１、営業職員との最短の関係距離データを格納する距離欄５１０２、各紹介者の紹介可能性を表すポイントを格納する算出ポイント欄５１０３、算出ポイント順に順位データを格納する順位欄５１０４、および予め設定したしきい値以上の算出ポイントを持つ、キーパーソン候補かどうかの判定データを格納するキーパーソン候補欄５１０５から構成されている。
【００２０】
図７は、ヒューマンネットワークＤＢ５１に、各紹介者が他の紹介者と関係する間柄のバリエーションポイントに関するデータを格納する間柄バリエーションポイントテーブル５１１０のテーブル構成を示す。
図７に示すように、間柄バリエーションポイントテーブル５１１０は、各紹介者の顧客ＩＤを格納する顧客ＩＤ欄５１１１、紹介者毎に関係する他の紹介者との間柄のバリエーション数を格納するバリエーション数欄５１１２、バリエーション数に応じて、図６の単体ポイントテーブル５１００に格納した単体ポイントに追加する追加ポイントを算出し、そのデータを格納する追加ポイント欄５１１３、追加ポイント順に順位データを格納する順位欄５１１４から構成されている。
【００２１】
図８は、図６の単体ポイントテーブル５１００に格納した単体ポイント、および図７の間柄バリエーションポイントテーブル５１１０に格納した追加ポイントを合算して、算出したポイント順に該当する紹介者（キーパーソン候補）データを格納するキーパーソン候補順位付けテーブル５１２０のテーブル構成を示す。
図８に示すように、キーパーソン候補順位付けテーブル５１２０は、合算ポイント順に順位データを格納する順位欄５１２１、合算ポイント算出にあたって対象とした単体か、単体およびバリエーションかのポイントの種別データを格納するポイント種別欄５１２２、単体、およびバリエーションに関するポイントデータを格納する合算ポイント欄５１２３、および該当する紹介者の顧客ＩＤを格納する顧客ＩＤ欄５１２４から構成されている。
【００２２】
図９は、顧客モデルＤＢ５２に、同じ顧客モデルに対応する紹介者（キーパーソン候補）をカテゴライズしたデータを格納する顧客モデルカテゴライズテーブル５２００のテーブル構成を示す。
図９に示すように、顧客モデルカテゴライズテーブル５２００は、顧客モデル構築処理によりキーパーソン候補をカテゴライズして、顧客モデルを生成時の顧客モデルコードを格納する顧客モデルコード欄５２０１、および各顧客モデルに対応する紹介者（キーパーソン候補）の顧客ＩＤを格納する顧客ＩＤ欄５２０２から構成されている。
【００２３】
図１０は、図８のキーパーソン候補順位付けテーブル５１２０に基づき、顧客モデルを順位付けしたデータを格納する顧客モデル順位テーブル５２１０のテーブル構成を示す。
図１０に示すように、顧客モデル順位テーブル５２１０は、顧客モデルの順位データを格納するモデル順位欄５２１１、および各順位に該当する顧客モデルコードを格納する顧客モデルコード欄５２１２から構成されている。
【００２４】
図１１は、顧客モデル毎の属性内容を格納する顧客モデル属性テーブル５２２０のテーブル構成を示す。
図１１に示すように、顧客モデルの属性項目データを格納する項目欄５２２１、各項目に対応する属性の具体的なデータを格納する内容欄５２２２から構成されている。
【００２５】
図１２は、顧客ＤＢ５３に、拠点別のキーパーソンを含む顧客リストを表示するためのデータを格納する拠点顧客リストテーブル５３１０のテーブル構成を示す。
図１２に示すように、拠点顧客リストテーブル５３１０は、拠点別のコードデータを格納する拠点コード欄５３１１、顧客ＩＤを格納する顧客ＩＤ欄５３１２、顧客モデルコードの順位から、紹介可能性レベルのデータを格納する紹介可能性レベル欄５３１３、該当する顧客モデルコードを格納する顧客モデルコード欄５３１４、およびキーパーソン（紹介可能性の高い顧客）であるかどうかの判定データを格納するキーパーソン判定欄５３１５から構成されている。
【００２６】
図１３は、顧客ＤＢ５３に、拠点における顧客毎の属性データを格納する拠点顧客属性テーブル５３２０のテーブル構成を示す。
図１３に示すように、拠点顧客属性テーブル５３２０は、属する拠点コードを格納する拠点コード欄５３２１、顧客ＩＤを格納する顧客ＩＤ欄５３２２、該当顧客の氏名データを格納する氏名欄５３２３、該当顧客の年齢データを格納する年齢欄５３２４、該当顧客の住所データを格納する住所欄５３２５などから構成されている。
【００２７】
次に、本実施形態の主な処理機能を説明するフローチャートの例を、図１４に示す。
ステップ１００では、顧客関係情報ＤＢ５５に格納されている紹介者データ、および紹介者関係データの入力を受付ける。
ステップ２００では、前記入力した紹介者関係データから、紹介者間の順序関係を設定し、紹介者をノードとして結んだグラフ構造のヒューマンネットワークを生成する。
【００２８】
ステップ２００の詳細については、図１５を用いて後述する。
【００２９】
ステップ３００では、前記生成したヒューマンネットワークの各紹介者（ノード）に対して、紹介可能性に関するポイントを紹介元、紹介先のつながりと、間柄のバリエーションから紹介可能性のポイントを算出する。
ステップ３００の詳細については、図１６a、図１６bを用いて後述する。
【００３０】
ステップ４００では、ステップ３００で算出した紹介可能性のポイント順に、キーパーソン候補を順位付ける。
ステップ４００の詳細については、図１７を用いて後述する。
ステップ５００では、キーパーソン候補を同じような属性データを持つキーパーソンでグルーピングし、顧客モデルを生成する。
ステップ５００の詳細については、図１８を用いて後述する。
ステップ６００では、顧客ＤＢ５３に格納されている拠点単位の顧客データを入力する。
ステップ７００では、ステップ５００で生成した顧客モデルと合致する顧客を、ステップ６００で入力した顧客データから選択する。
【００３１】
ステップ８００では、ステップ７００で選択した顧客データの一覧を、顧客関係情報登録・管理装置６０の表示装置６３に出力する。
ステップ９００では、ステップ６００で選択した顧客データに基づいて、顧客訪問順序を設定する。
ステップ１０００では、成績管理ＤＢ５４に格納されている営業担当者のデータを読み込んで、各顧客に対する顧客訪問する営業担当者を設定する。
ステップ１１００では、該当顧客訪問後に、営業担当者により入力された顧客データを顧客ＤＢ５３へ登録する。
ステップ１２００では、ステップ１１００で登録した顧客データから、紹介に関係する紹介者関係データを抽出する。
ステップ１３００では、新たな紹介者関係データがあるかどうかの判定を行う。判定の結果、紹介者関係データがある場合は、ステップ１００へ戻り、繰り返しヒューマンネットワークを生成する。一方、紹介者関係データがない場合は、本処理を終える。
以上で、本実施形態の主な処理機能（全体機能）を説明するフローチャートの例の説明を終える。
【００３２】
次に、図１４で示したステップ２００の処理の詳細について、図１５を用いて説明する。
図１５に示すように、ステップ２１０では、営業担当者を基点とした紹介者関係テーブル５５００に格納されている紹介元、および紹介先データに基づいて、紹介者にノードを対応させ、紹介者（ノード）間の関係方向性を設定する。
【００３３】
ステップ２２０では、紹介者関係テーブル５５００に格納されている契約有無データを読み込んで、紹介者に該当するヒューマンネットワークのノードの種別を設定する。
ステップ２３０では、紹介者関係テーブル５５００に格納されている間柄コードを読み込んで、該当するノード間のリンクの種別を設定する。
【００３４】
ステップ２４０では、ステップ２２０、ステップ２３０で設定したノード、およびリンクデータに基づいて、グラフ構造でヒューマンネットワークを生成する。生成したヒューマンネットワークのイメージは、図１９を用いて後述する。
ステップ２５０では、生成したヒューマンネットワークを、図２のヒューマンネットワーク分析装置７０の表示装置７３にて表示するかどうかの判定を行う。判定の結果、表示する場合は、ステップ２６０へ行く。一方、表示しない場合は、本処理を終える。
ステップ２６０では、図２の表示装置７３にて、ステップ２４０で生成したヒューマンネットワークを表示する。
以上で、ステップ２００の詳細な処理の説明を終える。
【００３５】
次に、図１４で示したステップ３００の処理の詳細について、図１６a、図１６bを用いて説明する。
図１６aに示すように、ステップ３１０では、単体ポイントテーブル５１００の算出ポイントを算出するために、ノード間の関係継続性に関するポイント算出を行うか、間柄バリエーションポイントテーブル５１１０のバリエーション数を算出するためにポイント算出を行うかの判定を行う。判定の結果、ノード間の関係継続性に関するポイント算出を行う場合は、ステップ３１１へ行く。一方、ノード間の間柄バリエーションに関するポイント算出を行う場合は、図１６bのステップ３３１へ行く。
【００３６】
ステップ３１１では、営業担当者が最初に営業した顧客のノードを基点として、紹介先のノードに昇順に番号を付与する。
ステップ３１２では、ステップ３１１で付与した番号のうち、ノードに付与した最小の番号を設定する。
ステップ３１３では、担当営業者とノードとの距離ｎを、ｎ＝１とし、ノードの算出ポイント＝０と設定する。ここで言う距離とは、担当営業者とノードを、他のノードを介して最短で結んだリンクの数を表している。
【００３７】
ステップ３１４では、ステップ３１１で付与したノードの番号に該当するノードをポイント算出ノードとして設定する。
ステップ３１５では、ステップ３１４で設定したポイント算出ノードに対して、直接つながる各ノードの間柄のポイントを、図５の間柄テーブル５５１０に格納されているポイントを読み込んで合算し、距離ｎで割る。その計算結果を、暫定ポイントとして設定する。
ステップ３１６では、算出ポイントに、暫定ポイントを加算して新たに算出ポイントとして設定する。
ステップ３１７では、距離ｎ＝ｎ＋１を計算し、ｎを1カウントアップする。
ステップ３１８では、距離ｎ≦最大距離であるかの判定を行う。判定の結果、ｎ≦最大距離である場合は、ステップ３１４へ行く。一方ｎ＞最大距離である場合は、ステップ３１９へ行く。
ステップ３１９では、ノードに付与した番号に１を足す。
ステップ３２０では、ポイント算出ノードが他に存在するかの判定を行う。判定の結果、ポイント算出ノードが存在する場合は、ステップ３１３へ行く。一方、ポイント算出ノードが存在しない場合は、ステップ３２１へ行く。
ステップ３２１では、算出ポイントを単体ポイントテーブル５１００に格納する。
【００３８】
次に、図１６ｂに示すように、ステップ３３１では、営業担当者が最初に営業した顧客のノードを基点として、紹介先のノードに昇順に番号を付与する。
ステップ３３２では、ノードの追加ポイント＝０と設定する。
ステップ３３３では、ノードに付与した番号に該当するノードを、ポイント算出ノードとして設定する。
ステップ３３４では、ステップ３３３で設定したポイント算出ノードと直接つながるノードとの間柄のバリエーション数を設定し、追加ポイントとする。
ステップ３３５では、追加ポイントを間柄バリエーションポイントテーブル５１１０に格納する。
ステップ３３６では、ポイント算出ノードが他に存在するかの判定を行う。判定の結果、ポイント算出ノードが存在する場合は、ステップ３３３へ行く。一方、ポイント算出ノードが存在しない場合は、本処理を終える。
以上で、ステップ３００の詳細な処理の説明を終える。
【００３９】
次に、図１４で示したステップ４００の処理の詳細について、図１７を用いて説明する。
図１７に示すように、ステップ４１０では、該当ノードが間柄バリエーションポイントテーブル５１１０に格納されている追加ポイントを持っているかの判定を行う。判定の結果、追加ポイントを持っている場合は、ステップ４２０へ行く。一方、追加ポイントを持っていない場合は、ステップ４３０へ行く。
ステップ４２０では、間柄バリエーションポイントテーブル５１１０の追加ポイント順に、該当ノードを順位付ける。
ステップ４３０では、ノード間の関係継続性ポイント算出により設定した各ノードのポイント順に、ノードを順位付ける。
ステップ４４０では、ステップ４４０で順位付けたノードのうち、紹介可能性の高いキーパーソン候補を設定するために、しきい値を設定する。
ステップ４５０では、各ノードで設定した算出ポイントのうち、設定されたしきい値以上の算出ポイントを持つノードを、キーパーソン候補とし、単体ポイントテーブル５１００に設定する。
【００４０】
ステップ４６０では、設定したキーパーソン候補に、間柄バリエーションの追加ポイントがあるかの判定を行う。判定の結果、追加ポイントがある場合は、ステップ４７０へ行く。一方、追加ポイントがない場合は、ステップ４８０へ行く。
【００４１】
ステップ４７０では、間柄バリエーションの追加ポイントと算出ポイントを合算する。
ステップ４８０では、算出したポイントに基づいて、キーパーソン候補を順位付け、キーパーソン候補順位付けテーブル５１２０へ格納する。
以上で、ステップ４００の詳細な処理の説明を終える。
【００４２】
次に、図１４で示したステップ５００の処理の詳細について、図１８を用いて説明する。
図１８に示すように、ステップ５１０では、ステップ４００で設定したキーパーソン候補を読み込む。
ステップ５２０では、各キーパーソン候補の属性データを紹介者テーブル５３００から読み込む。
ステップ５３０では、キーパーソン候補の属性データを要素として、カテゴライズ（グループ化）の設定を行う。
ステップ５４０では、ステップ５３０で設定したカテゴライズに当てはまるキーパーソン候補を検索する。
ステップ５５０では、カテゴライズに当てはまらないキーパーソン候補が、他にあるかの判定を行う。判定の結果、他にある場合にはステップ５３０へ行く。一方、当てはまらないキーパーソン候補がない場合は、本処理を終える。
以上で、ステップ５００の詳細な処理の説明を終える。
【００４３】
次に、顧客を表すノードをリンクで結び、グラフ構造で表したヒューマンネットワークの例を、図１９に示す。
図１９に示すように、ヒューマンネットワーク２０００は、既存契約者２０１０、未契約者２０２０を含むノードと、ノード間を結ぶ紹介元から紹介先への方向性を持ったリンク２０３０、および営業担当者を基点とした最短のリンク数で表す距離２０４０で構成されている。図１９のヒューマンネットワークは、ノード、およびリンクに関連するデータが、新たに追加、変更された場合は、都度定期的にヒューマンネットワーク構造を変更する。前記構造変更の経緯は、時系列で保管し、ネットワークのリンクの延び具合などを、図１５のステップ２６０で差異を含めて可視化することができる。
【００４４】
次に、ノード間を結ぶリンクの間柄バリエーションによる区別を表した例を、図２０に示す。
図２０に示すように、間柄バリエーション３０００は、あるノード３０１０に対して、複数の異なる間柄（リンク３０２０）でつながったノードであることを表している。
次に、顧客関係情報登録・管理装置６０の表示装置６３を用いて、表示する拠点向け紹介者顧客リスト画面例（１００００）を、図２１に示す。顧客リスト一覧は、担当者欄１００１０、顧客ＩＤ欄１００２０、氏名欄１００３０、年齢欄１００４０、住所欄１００５０などから構成されている。紹介可能性の高い顧客については、１００６０で示す通り、欄の色を変えて表示する。
リスト(画面例１００００に示すもの)は、1画面に入りきれない場合は、横スクロールバー１２０１０、および縦スクロールバー１２０１０でスクロールして表示する。
【００４５】
リストに表示されたデータは、顧客単位でカーソル１１０００を用いて選択することができる。
カーソル１１０００にて、ある顧客を選択した場合、該当顧客の詳細データをポップアップ画面１３０００で表示する。さらに、紹介可能性の高い顧客に対しては、該当する顧客モデルを見るための「顧客モデル」ボタン１３０１０を設定しており、前記ボタンを、カーソル１１０００にてクリックすることにより、カテゴライズした顧客モデル（紹介者像）１３０２０を表示する。
以上で、本発明の一実施形態についての説明を終える。
【符号の説明】
【００４６】
１０  顧客モデル構築部
２０  紹介者リスト構築部
３０  訪問結果フィードバック部
５１  ヒューマンネットワークＤＢ
５２  顧客モデルＤＢ
５３  顧客ＤＢ
５４  成績管理ＤＢ
５５  顧客関係情報ＤＢ
６０  顧客関係情報登録・管理装置
７０  ヒューマンネットワーク分析装置
８０  データ管理装置
【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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【図１６ａ】
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【図１６ｂ】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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