(57)【要約】【課題】顧客データから、個々の顧客に固有な特徴を抽出する。【解決手段】顧客特殊性抽出システム１００は、顧客属性・行動集約装置１０２および顧客特殊性抽出装置１０３を有する。顧客属性・行動集約装置１０２は、顧客データの集約条件を設定する。そして、設定した集約条件に基づいて、入力された顧客データを集約する。また、顧客特殊性抽出装置１０３は、顧客属性・行動集約装置１０２が集約した顧客データをチェック項目に基づいて算出し、顧客特殊性を抽出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客データから、顧客の固有の情報である顧客特殊性を抽出する顧客特殊性記述システムであって、
前記顧客データを集約する条件を示す集約条件を設定し、設定した前記集約条件に基づいて、入力された顧客データを集約する設定集約部と、
前記設定集約部が集約した前記顧客データを抽出条件に基づいて算出し、顧客特殊性を抽出する顧客特殊性抽出部と、
を有する、顧客特殊性記述システム。
【請求項２】
請求項１記載の顧客特殊性記述システムにおいて、
前記顧客特殊性抽出部が用いる前記抽出条件は、前記顧客データの部分集合によって顧客特徴を抽出する制約条件および着目する顧客の特殊性を示す目的条件を有する、顧客特殊性記述システム。
【請求項３】
請求項２記載の顧客特殊性記述システムにおいて、
さらに、前記顧客特殊性抽出部は、顧客特殊性が抽出されなかった際に、前記顧客データに基づいて、新たな制約条件である追加検索条件を検索し、前記制約条件に前記追加検索条件を追加し、
前記設定集約部は、前記追加検索条件が追加された前記制約条件に基づいて、前記顧客データを集約する、顧客特殊性記述システム。
【請求項４】
請求項２記載の顧客特殊性記述システムにおいて、
前記目的条件は、ユニークな特殊性を抽出する条件または前記顧客データのうち、予め設定された数以下の顧客データのみが有する希少な特殊性を抽出する条件である、顧客特殊性記述システム。
【請求項５】
請求項１記載の顧客特殊性記述システムにおいて、
さらに、情報処理端末を有し、
前記顧客特殊性抽出部は、前記情報処理端末から顧客ＩＤが入力された際に、前記顧客ＩＤによって指定された顧客の顧客特殊性を出力し、
前記情報処理端末は、前記顧客特殊性抽出部から出力された前記顧客特殊性を表示する、顧客特殊性記述システム。
【請求項６】
顧客データを集約する設定集約部と、顧客特殊性を抽出する顧客特殊性抽出部と、を備えたコンピュータシステムによる顧客特殊性記述方法であって、
前記設定集約部において、顧客データを集約する条件を示す集約条件に基づいて、前記顧客データを集約するステップと、
前記顧客特殊性抽出部において、抽出条件に基づいて、集約した前記顧客データから、顧客特殊性を抽出するステップと、
を有する顧客特殊性記述方法。
【請求項７】
請求項６記載の顧客特殊性記述方法において、
前記抽出条件は、前記顧客データの部分集合によって顧客特徴を抽出する制約条件および着目する顧客の特殊性を示す目的条件を有する、顧客特殊性記述方法。
【請求項８】
請求項７記載の顧客特殊性記述方法において、
さらに、前記顧客特殊性を抽出するステップにて前記顧客特殊性が抽出されなかった際に、前記顧客特殊性抽出部が、前記制約条件に限定条件を追加するステップを有する、顧客特殊性記述方法。
【請求項９】
請求項７記載の顧客特殊性記述方法において、
前記目的条件は、ユニークな特殊性を抽出する条件または前記顧客データのうち、予め設定された数以下の顧客データのみが有する希少な特殊性を抽出する条件である、顧客特殊性記述方法。
【請求項１０】
顧客データを集約する設定集約部と、顧客特殊性を抽出する顧客特殊性抽出部と、を備えたコンピュータシステムに実行させるプログラムであって、
前記設定集約部において、顧客データを集約する条件を示す集約条件に基づいて、前記顧客データを集約するステップと、
前記顧客特殊性抽出部において、抽出条件に基づいて、集約した前記顧客データから、顧客特殊性を抽出するステップと、
を有するプログラム。
【請求項１１】
請求項１０記載のプログラムにおいて、
前記顧客特殊性を抽出するステップは、ユニークな特殊性を抽出または前記顧客データのうち、予め設定された数以下の顧客データのみが有する希少な特殊性を抽出する、プログラム。
【請求項１２】
請求項１０記載のプログラムにおいて、
さらに、前記顧客特殊性を抽出するステップにて前記顧客特殊性が抽出されなかった際に、前記顧客特殊性抽出部が、前記顧客特殊性が抽出されるように前記集約条件に限定条件を追加するステップを前記コンピュータシステムに実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客特殊性記述システム、顧客特殊性記述方法、およびプログラムに関し、特に、顧客における固有の特徴を抽出する技術に有効な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業の顧客管理においては、ＲＦＭ（Recency Frequency Monetary）分析のように、属性で顧客の特徴を記述する技術が広く知られている。このＲＦＭ分析は、非特許文献１にあるように、顧客の特性をいくつかの属性値で表すものである。ＲＦＭ分析の場合には、最新購買日（Ｒ）、累計購買回数（Ｆ）、累計購買金額（Ｍ）が用いられている。
【０００３】
この種の顧客情報の管理技術としては、ＲＦＭ分析にデシル分析を組み合わせ、顧客リストがどのグループに入るかの属性をつけて表示するもの（例えば特許文献１参照)がある。ここで、デシルとは、１／１０の意味であり、顧客を１０等分したグループにする分析技術である。
【０００４】
その他には、ＲＦＭ分析での最新購買日と累計購買回数について、元々７段階評価であったものを３段階に変換し、３段階×３段階の９個のグループを作り、それぞれのグループに関して、累計購買金額の７段階の出現頻度を表示するもの（例えば特許文献２参照）などが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１３９４５５号公報
【特許文献２】特開２００２−２５９６６７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「ＲＦＭ分析」、日本郵便Ｗｅｂホームページ（http://www.post.japanpost.jp/dmfactory/knowledge/practice07.html）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
属性で顧客を記述する場合、例えば、非特許文献１によるＲＦＭ分析であると、顧客の来店頻度や来店日時などを知ることができるが、他の顧客と比べて何が違うのかということまでわからない。
【０００８】
言葉を替えれば、同様な特徴を持つ顧客がいるのかどうかがわからず、その特徴が他の顧客と比べたときに特殊であると言えるのかどうかがわからない。そのため、顧客にセールスや応対を行う際にも、その顧客特有で顧客の琴線に響くアプローチが難しい。また、顧客がどの程度自社にとって特別な顧客かをわからないで接客してしまう恐れがあり、ビジネス機会を逸している可能性がある。
【０００９】
また、特許文献１による技術の場合、その顧客がどのようなグループに入っているかはわかるが、それはグループであるがゆえにユニークではない。例えば、顧客が１０万人いれば、デシルは１万人となる。そのグループに入っていることの情報提供にとどまってしまい、上述のＲＦＭ分析と同様な課題が生じることになる。
【００１０】
特許文献２に開示されている技術の場合には、その顧客がどのようなグループに入っているかはわかるが、それはグループであるがゆえにユニークではない。よって、特許文献１や非特許文献１と同様の課題を有することになる。
【００１１】
本発明の目的は、顧客データから、個々の顧客に固有な特徴を抽出する技術を提供することにある。
【００１２】
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴については、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
【００１４】
すなわち、代表的なものの概要は、顧客特殊性記述システムに適用され、以下のような特徴を有するものである。
【００１５】
顧客特殊性記述システムは、顧客データから、顧客の固有の情報である顧客特殊性を抽出する。顧客特殊性記述システムは、設定集約部および顧客特殊性抽出部を有する。設定集約部は、顧客データの集約条件を設定し、設定した集約条件に基づいて、入力された顧客データを集約する。顧客特殊性抽出部は、設定集約部が集約した顧客データを抽出条件に基づいて算出し、顧客特殊性を抽出する。
【００１６】
また、本発明は、顧客データから顧客特殊性を抽出するシステムによる方法や、前記システムとしてコンピュータシステムを機能させるプログラムにも適用することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１８】
個々の顧客に対して、それぞれの特徴を考慮したきめ細かい対応を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施の形態１による顧客特殊性抽出システムにおける構成の一例を示す説明図である。
【図２】図１の顧客特殊性抽出システムにおける処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】マスタデータベースに格納されるデータの一例を示す説明図である。
【図４】顧客行動ログファイルのデータの一例を示す説明図である。
【図５】図１の集約条件記憶部に格納されている集約条件のデータ構成の一例を示す説明図である。
【図６】図１の顧客属性・行動集約データベースに格納されるデータ構成の一例を示す説明図である。
【図７】顧客特殊性データベースに格納されるデータの一例を示す説明図である。
【図８】図２のステップＳ１０８の処理によるデータ出力の一例を示す説明図である。
【図９】図２のステップＳ１０５の処理である顧客特殊性抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１のチェック項目記憶部に格納されているチェック項目の一例を示す説明図である。
【図１１】本実施の形態２による銀行営業店顧客応対システムの構成の一例を示す説明図である。
【図１２】本実施の形態３による銀行チャネルシステムにおける顧客特殊性表示システムの一例を示す説明図である。
【図１３】チャネルシステム出力装置による出力例を示した説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下の実施の形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明等の関係にある。
【００２１】
また、以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。
【００２２】
さらに、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。
【００２３】
同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは特に明示した場合および原理的に明らかにそうではないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数値および範囲についても同様である。
【００２４】
また、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、図面をわかりやすくするために平面図であってもハッチングを付す場合がある。
【００２５】
（実施の形態１）
以下、実施の形態を詳細に説明する。
【００２６】
〈顧客特殊性抽出システムの構成〉
図１は、本実施の形態１による顧客特殊性抽出システム１００における構成の一例を示す説明図である。
【００２７】
顧客特殊性抽出システム１００は、図示するように、管理装置１０１、顧客属性・行動集約装置１０２、顧客特殊性抽出装置１０３、出力装置１０４、マスタデータベース１０５、顧客行動ログファイル１０６、集約条件記憶部１０７、顧客属性・行動集約データベース１０８、チェック項目記憶部１０９、および顧客特殊性データベース１１０を有している。これらは、バス１１１を介して相互接続されている。
【００２８】
管理装置１０１は、顧客特殊性抽出システム１００における制御を司る。設定集約部となる顧客属性・行動集約装置１０２は、入力部１１２、集約条件設定部１１３、および集約部１１４を有しており、集約条件に基づいて顧客データを集約する。
【００２９】
顧客特殊性抽出装置１０３は、入力部１１５、記号値処理部１１６、数値処理部１１７、および条件修正部１１８を有しており、集約された顧客データに基づいて顧客特殊性の検索を行う。出力装置１０４は、例えば情報処理端末などからなる。
【００３０】
マスタデータベース１０５は、後述する図３にて説明する顧客マスタおよび商品マスタなどのデータを格納する。顧客行動ログファイル１０６は、後述する図４にて説明する顧客行動ログファイルを格納する。
【００３１】
集約条件記憶部１０７は、後述する図５にて説明する集約条件を格納する。顧客属性・行動集約データベース１０８は、後述する図６にて説明する顧客属性・行動集約装置１０２が実行した集約処理の結果を格納する。
【００３２】
チェック項目記憶部１０９は、抽出条件であるチェック項目が格納されている。顧客特殊性データベース１１０は、顧客特殊性抽出装置１０３が検索した検索結果を格納する。
【００３３】
なお、以下に説明する顧客属性・行動集約装置１０２および顧客特殊性抽出装置１０３における処理機能は、例えば顧客特殊性抽出システム１００に設けられたプログラム格納メモリ（図示せず）などに記憶されているプログラム形式のソフトウェアを、該顧客特殊性抽出システム１００の図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）などが実行することにより実現する。
【００３４】
〈顧客特殊性抽出システムの処理例〉
続いて、顧客特殊性抽出システム１００における処理について説明する。
【００３５】
図２は、図１の顧客特殊性抽出システム１００における処理の一例を示すフローチャートである。
【００３６】
まず、管理装置１０１は、入力部１１２がマスタデータベース１０５と顧客行動ログファイル１０６のデータを顧客属性・行動集約装置１０２に読み込むように指示を行う（ステップＳ１０１）。
【００３７】
〈マスタデータベースのデータ例〉
ここで、マスタデータベース１０５に格納されるデータについて説明する。図３は、マスタデータベース１０５に格納されるデータの一例を示す説明図である。図３（ａ）は、顧客マスタにおけるデータの一例を示したものであり、図３（ｂ）は、商品マスタにおけるデータの一例を示したものである。
【００３８】
図３（ａ）において、顧客データである顧客マスタの項目としては、例えば顧客ＩＤ、氏名、性別、年齢、および都道府県などがあり、各行に各顧客のデータが格納されている。また、図３（ｂ）において、商品マスタの項目としては、例えば商品ＩＤ、品名、メーカー、価格、および発売年などがあり、各行に各商品のデータが格納されている。
【００３９】
〈顧客行動ログファイルのデータ例〉
続いて、顧客行動ログファイル１０６のデータ例について説明する。図４は、顧客行動ログファイル１０６のデータの一例を示す説明図である。
【００４０】
顧客行動ログファイル１０６の項目としては、日時、顧客ＩＤ、行動、内容種別、および場所があり、各行に顧客の行動ごとのデータが格納されている。ここで、行動の項目には、商品購入やコールセンタ連絡などのあらかじめ定められた分類の値が入る。
【００４１】
内容種別の項目には、行動が商品購入のときには、購入した商品の品名が入り、行動がコールセンタ連絡の場合には、それがクレームだったか質問であったかという分類の値が入る。場所の項目には、行動が商品購入のときには購入した店舗名が入り、行動がコールセンタ連絡の場合には、電話という値が入る。
【００４２】
続いて、集約条件設定部１１３は、管理装置１０１の指示に基づいて、集約条件記憶部１０７から集約条件を読み込む（ステップＳ１０２）。
【００４３】
〈集約条件記憶部のデータ例〉
図５は、図１の集約条件記憶部１０７に格納されている集約条件のデータ構成の一例を示す説明図である。
【００４４】
集約条件の項目としては、図示するように、属性名、種類、元データ範囲、および集約条件がある。各行が１つの行動属性を表しており、それぞれが顧客属性・行動集約データベースの項目になる。
【００４５】
ここで、種類には、その行動属性の結果的な値が数値となるか記号値となるかが記載される。元データ範囲には、顧客行動ログファイル１０６のログの日時の制約が記載される。例えば、値として、「2012/1/1〜2012/12/31」と記載されている場合には、ログの日時がこの期間にあたる行だけを入力としてその行動属性の計算を行う。
【００４６】
集約条件には、顧客行動ログをどのように集約計算をして行動属性の値とするかが記載されている。ここには、関数形での記載がなされる。予め、count()、Name_of_max()、set()などの関数を定義しておく。
【００４７】
例えば、count()は、引数の中身を満たす行数をカウントする。したがって、図５に示すcount(行動＝“商品購入”)という記載によって、ログの中から、商品購入を行った回数が返される。
【００４８】
set()は、第１引数の条件を満たす行を集めて集合とし、第２引数にある内容種別ごとに分類し、それぞれに対して第３引数にある関数を実行して内容種別の値と関数の戻り値を組にして返す。
【００４９】
例えば、図５に示したset(行動＝“商品購入”、内容種別、count())の場合は、ログの中から、行動の欄が商品購入になっている行を抜出し、内容種別の欄の値ごとにその行数を数えて、内容種別の値と行数を組にして返す。
【００５０】
Name_of_max()は、名前と数値の組を引数とし、数値が最大の名前を返す。したがって、Name_of_max(set(行動＝“商品購入”、内容種別、count()))という記載によって、ログの中から最も購入回数の多い商品名が返される。
【００５１】
そして、図２において、顧客属性・行動集約装置１０２は、すべての顧客を走査したかどうかの判定を行い（ステップＳ１０３）、すべての顧客を走査していれば、ステップＳ１０５の処理に移り、まだすべての顧客を走査していなければ、ステップＳ１０４の処理に移る。
【００５２】
ステップＳ１０３の処理において、すべての顧客を走査していない場合、集約部１１４は、まだ走査していない顧客を１名選び、その顧客に対して集約処理を行い（ステップＳ１０４）、その結果を顧客属性・行動集約データベース１０８に格納する。
【００５３】
〈顧客属性・行動集約データベースのデータ例〉
図６は、図１の顧客属性・行動集約データベース１０８に格納されるデータ構成の一例を示す説明図である。
【００５４】
顧客属性・行動集約データベース１０８に格納されるデータの項目としては、図示するように、顧客ＩＤ、性別、年齢、都道府県、行動属性１、行動属性２、および行動属性３がある。
【００５５】
ここで、顧客ＩＤから都道府県までの項目は、顧客マスタの値がそのままコピーされる。行動属性１以降の項目は、集約条件で設定された項目であり、この値を集約処理によって生成して格納する。この集約処理では、選んだ顧客にさらに絞った計算を行うため、その顧客に絞ったログデータを入力として、集約条件に適用する。したがって、例えば、先の図５にある行動属性１でcount(行動＝“商品購入”)という計算は、その顧客の元データ範囲内の商品購入回数を表す値となる。
【００５６】
また、図２のステップＳ１０３の処理において、すべての顧客を走査している場合、後述の図９において詳述する顧客の特殊性を抽出する処理である顧客特殊性抽出処理を実行する（ステップＳ１０５）。
【００５７】
ステップＳ１０５の処理が終了すると、条件修正部１１８は、チェック項目を修正するかどうかを判定する（ステップＳ１０６）。ここでは、すべての顧客について、ユニークな顧客特殊性が抽出されたか否かを判定する。後述する図７にある顧客特殊性データベース１１０に格納されているデータを参照して、顧客ＩＤ欄にすべての顧客が少なくとも１度出現するか否かをチェックする。少なくとも１度は出現する場合には、修正しないと判定し、１度も出現しない場合には修正すると判定する。
【００５８】
そして、条件修正部１１８は、チェック項目記憶部１０９のチェック項目を修正する（ステップＳ１０７）。この処理は、例えば、既にあるチェック項目で制約条件が性別＝男性というものがあった場合、その他の目的関数はそのままにして、制約条件を性別＝男性＆都道府県＝東京としたチェック項目を生成する。これらの処理は、マスタデータがあれば自動的に実施できる。
【００５９】
以上により、ユニークな顧客特殊性を見いだせなかった場合にも、修正を繰り返すことで、より条件を限定した処理を行うことにより顧客がユニークである可能性が高まり、顧客特殊性を見出すことができるようになる。
【００６０】
続いて、出力装置１０４は、顧客特殊性データベース１１０に格納されているデータを出力する（ステップＳ１０８）。
【００６１】
〈出力装置の出力例〉
図８は、図２のステップＳ１０８の処理によるデータ出力の一例を示す説明図である。
【００６２】
出力装置１０４は、スマートデバイスなどに例示される情報処理端末であり、お客様の情報を出力する装置である。出力装置１０４のモニタには、図示するように、お客様ＩＤ入力窓１００２、顧客マスタ情報表示欄１００３、および顧客特殊性表示欄１００４などが表示される。
【００６３】
お客様ＩＤ入力窓１００２は、顧客ＩＤを入力するウィンドウであり、顧客マスタ情報表示欄１００３は、お客様ＩＤ入力窓１００２に入力された顧客ＩＤに該当する顧客マスタの情報が表示される欄である。顧客特殊性表示欄１００４は、お客様ＩＤ入力窓１００２に入力された顧客ＩＤに該当する顧客特殊性が表示される欄である。
【００６４】
お客様ＩＤ入力窓１００２に、該当する顧客の顧客ＩＤを入力すると、それに対応するマスタデータベース１０５の顧客マスタの当該顧客の属性値および顧客特殊性データベース１１０の当該顧客の顧客特殊性が検索されて表示される。
【００６５】
〈顧客特殊性抽出処理の処理例〉
次に、図２のステップＳ１０５の処理について、図９を用いて詳細に説明する。
【００６６】
図９は、図２のステップＳ１０５の処理である顧客特殊性抽出処理の一例を示すフローチャートである。
【００６７】
まず、顧客特殊性抽出装置１０３の入力部１１５は、顧客属性・行動集約データベース１０８を読み出し（ステップＳ２０１）、続いて入力部１１５は、チェック項目記憶部１０９を読み出す（ステップＳ２０２）。
【００６８】
〈チェック項目記憶部のデータ例〉
ここで、チェック項目記憶部１０９に格納されているチェック項目の例について説明する。図１０は、図１のチェック項目記憶部１０９に格納されているチェック項目の一例を示す説明図である。
【００６９】
チェック項目記憶部１０９に格納されているチェック項目としては、図示するように、チェック項目ＩＤ、制約条件、および目的条件となる目的関数がある。各行が１つのチェック項目を表している。
【００７０】
制約条件は、計算の対象となるデータの条件が記述され、目的関数は、そのチェック項目で、どのような顧客の特殊性に着目するかを仕様として記述される。制約条件には、顧客属性・行動集約データベース１０８の任意の項目を用いた条件文を書くことができる。
【００７１】
例えば、記号値であれば記号値がある値と等しいとか、等しくないとか、ある集合の要素に含まれるとかが考えられる。数値であれば、数値がある値と等しいとか、等しくないとか、ある値より大きいとか、ある値より小さいとかが考えられる。
【００７２】
この制約条件を課すことで、顧客全体ではなく、男性顧客とか、女性で２０代のように、顧客の部分集合で、顧客特徴を抽出することができる。
【００７３】
顧客全体で考える際には、制約条件は、何のデータも含まれない状態、すなわちＮＵＬＬにしておく。目的関数には、例えば、顧客属性・行動集約データベース１０８の任意の数値項目を記載することもできるし、記号値項目については、Combination()関数を用いて記述することで、引数の記号値項目のすべての組み合わせが当該の顧客と同じ値を持つ人の数を出力することもできる。
【００７４】
例えば、図１０において、チェック項目ＩＤ’２’では、制約条件が、性別＝女性＆行動属性７＞３とあるので、すべての顧客の中から、性別が女性で、かつ、行動属性７が３より大きい顧客を絞る。そして、その中で、Combination(行動属性２, 都道府県)という記載により、行動属性２と都道府県が当該の顧客と同一の人が何人いるかを出力するという仕様を意味する。
【００７５】
一方、図１０のチェック項目ＩＤ’１’では、制約条件が、性別＝男性＆都道府県＝東京であることから、東京の男性にまずは絞られる。次に、目的関数が行動属性１であることから、図５の行動属性１の集約条件にしたがって商品購入のログの数、すなわち、商品購入回数を出力するという仕様を意味する。
【００７６】
続いて、図９に戻り、入力部１１５は、すべての顧客に対して計算が終了したかどうかをチェックする（ステップＳ２０３）。計算が終わっている場合には処理が終了となる。また、ステップＳ２０３の処理において、計算が終わっていない場合、計算が終わっていない１人の顧客を選び、その顧客に関してすべてのチェック項目での目的関数の計算が終わっているかどうかをチェックする（ステップＳ２０４）。計算が終わっている場合には、ステップＳ２０３の処理に戻り、計算が終わっていない場合には、ステップＳ２０５の処理を実行する。
【００７７】
ステップＳ２０４の処理において、計算が終わっていない場合、入力部１１５は、計算の終わっていないチェック項目を１つ選び、その項目が数値か記号値かの判定を行う（ステップＳ２０５）。
【００７８】
ここで、図１０にあるチェック項目の当該のチェック項目の行を参照し、その目的関数が行動属性そのままである場合、図５にある集約条件の当該の行動属性の種類の値により、それが数値か記号値かの判定を行う。
【００７９】
また、チェック項目の目的関数が、Combination()関数である場合には、条件が同じ顧客の数であるため、数値と判定する。
【００８０】
記号値と判定した場合、記号値処理部１１６が記号値処理を行い（ステップＳ２０６）、数値と判定した場合には、数値処理部１１７が数値処理を行う（ステップＳ２０７）。記号値になる場合は、記号値の行動属性が目的関数になっている場合のみである。このステップＳ２０６の処理では、その行動属性で、当該の顧客の値と同じ値を持つ顧客が何人いるかを計数する。
【００８１】
また、数値になる場合は、数値の行動属性が目的関数になっているか、目的関数がCombination()関数であるかのいずれかの場合である。よって、ステップＳ２０７の処理では、以下のようなチェックを網羅的に行う。
【００８２】
（１）その数値がすべての顧客の中で１位かどうか、（２）その数値がすべての顧客の中で最下位かどうか、（３）その数値が１かどうか、（４）その数値がキリ番（１００、２００、３００、・・）かどうか、である。
【００８３】
続いて、入力部１１５は、ユニークかどうかの判定を行う（ステップＳ２０８）。当該の属性が記号値の場合は、出力が１か否かを判定する。１であればユニークであり、２以上であればユニークではない。
【００８４】
当該の属性が数値の場合は、上記ステップＳ２０７の処理における上述した（１）〜（４）のチェックがＹＥＳかＮＯかの判定をそれぞれ行う。ＹＥＳであればユニークであり、ＮＯであればユニークではない。
【００８５】
ステップＳ２０８の処理において、ユニークでない場合には、ステップＳ２０４の処理に戻る。また、ユニークな場合、入力部１１５は、ユニークであった項目を顧客特殊性データベース１１０に出力する（ステップＳ２０９）。
【００８６】
図７は、顧客特殊性データベース１１０に格納されるデータの一例を示す説明図である。
【００８７】
図７において、例えば、顧客ＩＤが’１’の日立太郎の処理中、店舗ａでの商品購入のログの行数、すなわち購買回数がすべての顧客の中で１位であった場合、「店舗ａでの購買回数＝１位」と記載される。このデータファイルは、顧客およびチェック項目で出力がなされるごとに１行を追記していく。これにより、顧客特殊性抽出処理が終了となる。
【００８８】
以上によって、顧客に相対して接客する場面や、コールセンタなどで顧客と会話をする場面などにおいて、当該の顧客がどのような観点で他の顧客と違って特別な顧客なのかを出力することができる。
【００８９】
〈数値処理の他の処理例〉
また、上記した実施の形態は、以下のように変更して実施することも可能である。
【００９０】
図９のステップＳ２０７の処理である数値処理において、１位や最下位ではなく、もう少し幅を許容したチェックを行うことに変更することも可能である。例えば、上位１位ではなく、顧客の上位５％など許容が可能である。これにより、顧客の特殊性の条件を緩めることができ、より容易に顧客の特殊性を抽出することが可能となる。
【００９１】
〈記号値処理の他の処理例〉
さらに、図９のステップＳ２０８の処理の判定において、記号値処理の場合に、出力が１か２以上かの厳密な判定ではなく、１０などの予め定めておいたある数を基に、その値以下かその値を超えるかという判定でユニークかどうかを判定することに変更も可能である。
【００９２】
例えば、最も購入回数の多い商品が商品Ａである顧客の数が１人ではなく、３人であったとしても、これが３人しかいないことを希少で特殊な特徴ととらえて、顧客特殊性として出力することができる。これにより、顧客の特殊性の条件を緩めることができ、より容易に顧客の特殊性を抽出することが可能となる。
【００９３】
〈チェック項目の他の判定例〉
また、図２のステップＳ１０６の処理でのチェック項目を修正するかどうかの判定において、すべての顧客について、ユニークな顧客特殊性が抽出されたか否かを判定するのではなく、予め定めておいたしきい値に従い、例えば、すべての顧客の７０％程度でユニークな顧客特殊性が抽出されたか否かを判定することに変更することもできる。これにより、終了判定条件が緩くなり、より容易に全体処理を終えることができる。
【００９４】
〈出力装置の他の出力例〉
さらに、スマートデバイスなどの出力装置１０４への出力に際して、図８のお客様ＩＤ入力窓１００２は必須ではなく、図１の管理装置１０１が指示する顧客ＩＤをバス１１１を介して出力装置１０４に送信するようにしてもよい。
【００９５】
これによって、当該顧客の顧客ＩＤをお客様ＩＤ入力窓１００２から入力することなく、顧客マスタの情報や顧客特殊性の情報を出力することも可能である。それにより、多忙な窓口や接客の場面において、顧客ＩＤをユーザが入力する手間を省くことができる。
【００９６】
以上により、顧客に相対して接客する場面や、コールセンタなどで顧客と会話をする場面などにおいて、目の前の顧客がどのような観点で他の顧客と違って特別な顧客なのかを知ったうえでセールスや応対などを可能とすることができる。
【００９７】
これにより、顧客のことをよく理解していて大事にしていることを顧客に伝えることができ、顧客に高い満足度や経験価値を与えることができる。また、それぞれの顧客に対してどの程度注力して営業すべきかの指針が得られる。
【００９８】
（実施の形態２）
本実施の形態２では、前記実施の形態１の図１に示した顧客特殊性抽出システム１００を銀行営業のシステムに適用した場合について説明する。
【００９９】
〈行営業店顧客応対システムの構成および動作〉
図１１は、本実施の形態２による銀行営業店顧客応対システム１１００の構成の一例を示す説明図である。
【０１００】
銀行営業店顧客応対システム１１００は、図示するように、顧客特殊性抽出システム１００、更新管理装置１１０１、銀行勘定系システム１１０２、ＡＴＭシステム１１０３、ＣＲＭ（Customer Relationship Management）システム１１０４、インタネットバンキングシステム１１０５、および営業店受け付け入力装置１１０６を有している。
【０１０１】
ここで、顧客特殊性抽出システム１００の構成については、前記実施の形態１の図１と同様であるので説明は省略する。更新管理装置１１０１は、顧客特殊性抽出システム１００が有するバス１１１に接続されている。
【０１０２】
また、更新管理装置１１０１、銀行勘定系システム１１０２、ＡＴＭシステム１１０３、ＣＲＭシステム１１０４、インタネットバンキングシステム１１０５、および営業店受け付け入力装置１１０６は、銀行内ネットワーク１１０７を介して相互に接続されている。
【０１０３】
銀行勘定系システム１１０２は、顧客の預金に関わる元データを管理し、入出力にわたるトランザクションを処理し、最新のデータにこれを保持し、必要に応じてそのデータを別システムと共有することができる銀行の根幹にかかわる基幹となるシステムである。銀行勘定系システム１１０２は、データベースや演算装置や入力装置や出力装置などを有している。
【０１０４】
ＡＴＭシステム１１０３は、全国あるいは全世界の自行に関連するＡＴＭ（現金自動預け払い機）、該ＡＴＭを管理するＡＴＭ管理装置、およびＡＴＭやＡＴＭ管理装置を結ぶネットワークを有する。
【０１０５】
このＡＴＭシステム１１０３は、顧客がＡＴＭから現金の引き出しを行ったり、残高照会を行ったり、預け入れを行ったりすることを可能とするシステムであり、ジャーナルと呼ばれる取引ログを保管するデータベースまたはそれに類する機構を有する。
【０１０６】
ＣＲＭシステム１１０４は、銀行の顧客に関する情報を管理し、活用するためのシステムである。このＣＲＭシステム１１０４は、データベース、演算装置、および入出力装置などを有する。
【０１０７】
インタネットバンキングシステム１１０５は、インタネットのＷＷＷ（World Wide Web）を介して遠隔にあるコンピュータやスマートデバイスなどから、顧客が振り込みや振り替えをしたり、定期預金や外貨預金などの金融商品を購入したり解約したりすることを可能とするシステムである。このインタネットバンキングシステム１１０５は、インタネットバンキングに関わるデータを管理するデータベースや演算装置などを有する。
【０１０８】
更新管理装置１１０１は、銀行勘定系システム１１０２、ＡＴＭシステム１１０３、ＣＲＭシステム１１０４、およびインタネットバンキングシステム１１０５にあるデータベースやそれに類する機構を監視する。そして、差分が生じた場合、それを検知してマスタデータベース１０５および顧客行動ログファイル１０６を更新する。
【０１０９】
検知する方法は、予め決められた時間周期やタイミングで各システムのデータベースをチェックして更新部分を発見してもよいし、各システムのデータベースが更新されるたびにその連絡を受け取って更新してもよい。
【０１１０】
以上により、銀行における顧客に関する情報や取引に関する情報が、マスタデータベース１０５および顧客行動ログファイル１０６に速やかに反映されて利用できるようになる。
【０１１１】
営業店受け付け入力装置１１０６は、典型的にはキーボードのような入力装置で実現できる。営業店受け付け入力装置１１０６は、営業店に来店した顧客の氏名、口座番号などを入力する。
【０１１２】
営業店受け付け入力装置１１０６によって入力された顧客の氏名および口座番号は、管理装置１０１に送られ、該管理装置１０１から対応する顧客ＩＤが出力装置１０４に送られる。
【０１１３】
この出力装置１０４は、営業店の店員が例えば見ることができ、前記実施の形態１の図８のように、顧客マスタ情報表示欄１００３および顧客特殊性表示欄１００４に出力される情報を見ることができるようになる。
【０１１４】
以上によれば、銀行の営業店において、顧客が来店した場合、その顧客のマスタ情報と顧客特殊性を銀行内部の各システムのデータを利用して出力、表示することができ、銀行の営業店に来店した顧客に対して、顧客の情報を知って接遇することができる。
【０１１５】
（実施の形態３）
本実施の形態３においては、前記実施の形態１の図１に示した顧客特殊性抽出システム１００を顧客特殊性表示システム１２００に適用した例について説明する。
【０１１６】
〈顧客特殊性表示システムの構成および動作〉
図１２は、本実施の形態３による銀行チャネルシステムにおける顧客特殊性表示システム１２００の一例を示す説明図である。
【０１１７】
銀行チャネルシステムの顧客特殊性表示システム１２００は、図示するように、更新管理装置１１０１、銀行勘定系システム１１０２、ＣＲＭシステム１１０４、およびチャネルシステム１２０１を有している。
【０１１８】
これら更新管理装置１１０１、銀行勘定系システム１１０２、ＣＲＭシステム１１０４、およびチャネルシステム１２０１は、銀行内ネットワーク１１０７を介して相互接続されている。また、更新管理装置１１０１およびチャネルシステム１２０１は、バス１１１にもそれぞれ接続されている。
【０１１９】
ここで、チャネルシステム１２０１は、前記実施の形態２の図１１に示すＡＴＭシステム１１０３またはインタネットバンキングシステム１１０５のことを指す。チャネルシステム１２０１は、チャネルシステム入力装置１２０２およびチャネルシステム出力装置１２０３を有する。
【０１２０】
更新管理装置１１０１は、図１１と同様に、銀行勘定系システム１１０２、ＡＴＭシステム１１０３、ＣＲＭシステム１１０４、インタネットバンキングシステム１１０５にあるデータベースやそれに類する機構を監視し、差分が生じた場合、それを検知してマスタデータベース１０５、顧客行動ログファイル１０６を更新する。
【０１２１】
チャネルシステム１２０１がＡＴＭの場合、チャネルシステム入力装置１２０２は、カードや通帳の挿入口およびＡＴＭのテンキーなどの入力装置である。チャネルシステム１２０１がインタネットバンキングの場合には、パーソナルコンピュータのキーボートとマウスになる。チャネルシステム入力装置１２０２の入力装置を介してチャネルシステム１２０１は、顧客を特定することができ、その情報を管理装置１０１に送信する。
【０１２２】
チャネルシステム１２０１がＡＴＭの場合、チャネルシステム出力装置１２０３は、ＡＴＭのディスプレイ画面であり、インタネットバンキングの場合には、パーソナルコンピュータのディスプレイ画面になる。
【０１２３】
管理装置１０１は、顧客ＩＤを指定して出力装置１０４に送信する。出力装置１０４は当該顧客の顧客マスタ情報および顧客特殊性情報をチャネルシステム１２０１に送信し、チャネルシステム出力装置１２０３が顧客マスタ情報および顧客特殊性情報を出力する。
【０１２４】
〈チャネル出力装置の出力例〉
図１３は、チャネルシステム出力装置１２０３による出力例を示した説明図である。
【０１２５】
図１３にあるように、チャネルシステム出力装置１２０３において、上方には、顧客マスタ情報１３０１が表示され、その下方には、顧客特殊性１３０２が表示される。
【０１２６】
以上によれば、ＡＴＭやインタネットバンキングの場面において顧客自身が、自分がすべての顧客の中でいかに特別な顧客かを知ることができる。
【０１２７】
なお、前記実施の形態２および本実施の形態３では、銀行における顧客特殊性を表示する例について示したが、顧客を持つあらゆる業種において、顧客の特殊性を自社企業内に出力、あるいは顧客自身に出力することが可能である。
【０１２８】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【０１２９】
なお、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【０１３０】
また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることが可能である。
【符号の説明】
【０１３１】
１００  顧客特殊性抽出システム
１０１  管理装置
１０２  顧客属性・行動集約装置
１０３  顧客特殊性抽出装置
１０４  出力装置
１０５  マスタデータベース
１０６  顧客行動ログファイル
１０７  集約条件記憶部
１０８  顧客属性・行動集約データベース
１０９  チェック項目記憶部
１１０  顧客特殊性データベース
１１１  バス
１１２  入力部
１１３  集約条件設定部
１１４  集約部
１１５  入力部
１１６  記号値処理部
１１７  数値処理部
１１８  条件修正部
１００２  お客様ＩＤ入力窓
１００３  顧客マスタ情報表示欄
１００４  顧客特殊性表示欄
１１００  銀行営業店顧客応対システム
１１０１  更新管理装置
１１０２  銀行勘定系システム
１１０３  ＡＴＭシステム
１１０４  ＣＲＭシステム
１１０５  インタネットバンキングシステム
１１０６  営業店受け付け入力装置
１１０７  銀行内ネットワーク
１２００  顧客特殊性表示システム
１２０１  チャネルシステム
１２０２  チャネルシステム入力装置
１２０３  チャネルシステム出力装置
１３０１  顧客マスタ情報
１３０２  顧客特殊性
【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】
2015043137.tif 000011
【図１０】
2015043137.tif 000012
【図１１】
2015043137.tif 000013
【図１２】
2015043137.tif 000014
【図１３】
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