(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の嗜好に合わせた営業手法を提案する営業支援サーバであって、
前記営業支援サーバは、
営業に関する情報と、該情報を参照しながら動作するプログラムとを記憶する記憶部と、
前記プログラムと協働して、前記営業支援サーバの動作を制御するプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
前記記憶部に記憶している営業に関する情報のうち、営業履歴を示す営業履歴テーブルを参照して、営業が成功した案件に関する商品を抽出し、抽出した商品ごとに説明資料を分類し、抽出した商品と、分類した説明資料と、分類した説明資料を用いて商品説明を受けた顧客と、分類した説明資料を構成する複数のコンテンツと、営業員により入力された顧客の反応を示すコンテンツの評判が良く、コンテンツの利用回数が多いほど高く算出されるスコアとを関連付けた説明資料タグ付けテーブルを作成し、
営業対象の顧客と、該顧客の嗜好とを関連付けた顧客嗜好テーブルを作成し、
外部端末である営業支援端末からの顧客の情報を含む検索情報を入力した場合、前記検索情報に含まれる顧客の情報をもとに、前記顧客嗜好テーブルを参照して、前記顧客の嗜好を取得すると共に、前記説明資料タグ付けテーブルを参照して、スコアの高いものから所定の件数のコンテンツを取得し、取得した顧客の嗜好及びコンテンツを顧客の嗜好に合わせた営業手法として提案する
ことを特徴とする営業支援サーバ。
【請求項２】
前記プロセッサは、
前記記憶部に記憶している営業に関する情報のうち、営業案件の評判を示すフィードバックを参照して、評判の良い営業案件に関する顧客を抽出し、抽出した顧客ごとにコンテンツの内容と、該コンテンツの利用日時に基づいて算出した説明順番と、該コンテンツの利用時における説明時の音量、該コンテンツの向き及び該コンテンツのサイズとを関連付けて、前記顧客嗜好テーブルを作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の営業支援サーバ。
【請求項３】
前記プロセッサは、
前記検索情報を入力した場合、
前記顧客嗜好テーブルを参照して、前記検索情報に含まれる顧客が存在する場合には該顧客の嗜好を取得し、前記検索情報に含まれる顧客が存在しない場合には該顧客の属性に基づいて抽出した該顧客に類似の顧客の嗜好を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の営業支援サーバ。
【請求項４】
前記プロセッサは、
前記検索情報を入力した場合、
前記説明資料タグ付けテーブルを参照して、スコアが最も高いコンテンツを取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の営業支援サーバ。
【請求項５】
顧客の嗜好に合わせた営業手法を表示画面に表示する営業支援端末であって、
前記営業支援端末は、
商品及び顧客の情報を含む検索情報を生成するプロセッサを備え、
前記プロセッサは、前記検索情報を外部端末である営業支援サーバに送信し、
前記営業支援サーバは、
営業履歴を示す営業履歴テーブルを参照して、営業が成功した案件に関する商品を抽出し、抽出した商品ごとに説明資料を分類し、抽出した商品と、分類した説明資料と、分類した説明資料を用いて商品説明を受けた顧客と、分類した説明資料を構成する複数のコンテンツと、営業員により入力された顧客の反応を示すコンテンツの評判が良く、コンテンツの利用回数が多いほど高く算出されるスコアとを関連付けた説明資料タグ付けテーブルと、営業対象の顧客と、該顧客の嗜好とを関連付けた顧客嗜好テーブルとを有し、
前記検索情報を入力した場合、前記検索情報に含まれる顧客の情報をもとに、前記顧客嗜好テーブルを参照して、前記顧客の嗜好を取得すると共に、前記説明資料タグ付けテーブルを参照して、スコアの高いものから所定の件数のコンテンツを取得し、取得した顧客の嗜好及びコンテンツを顧客の嗜好に合わせた営業手法として提案し、
前記プロセッサは、提案された営業手法に含まれる顧客の嗜好とコンテンツとを表示画面に表示し、一方で前記コンテンツを営業員が利用した場合に、利用時の操作履歴と、該コンテンツの評判を示すフィードバックとを前記営業支援サーバに通知する
ことを特徴とする営業支援端末。
【請求項６】
顧客の嗜好に合わせた営業手法を提案する営業支援システムであって、
前記営業支援システムは、営業支援サーバ及び営業支援端末を備え、
前記営業支援サーバは、
営業履歴を示す営業履歴テーブルを参照して、営業が成功した案件に関する商品を抽出し、抽出した商品ごとに説明資料を分類し、抽出した商品と、分類した説明資料と、分類した説明資料を用いて商品説明を受けた顧客と、分類した説明資料を構成する複数のコンテンツと、営業員により入力された顧客の反応を示すコンテンツの評判が良く、コンテンツの利用回数が多いほど高く算出されるスコアとを関連付けた説明資料タグ付けテーブルを作成し、
営業対象の顧客と、該顧客の嗜好とを関連付けた顧客嗜好テーブルを作成し、
前記営業支援端末からの顧客の情報を含む検索情報を入力した場合、前記検索情報に含まれる顧客の情報をもとに、前記顧客嗜好テーブルを参照して、前記顧客の嗜好を取得すると共に、前記説明資料タグ付けテーブルを参照して、スコアの高いものから所定の件数のコンテンツを取得し、取得した顧客の嗜好及びコンテンツを顧客の嗜好に合わせた営業手法として提案し、
前記営業支援端末は、提案された営業手法に含まれる顧客の嗜好とコンテンツとを表示画面に表示し、一方で前記コンテンツを営業員が利用した場合に、利用時の操作履歴と、該コンテンツの評判を示すフィードバックとを前記営業支援サーバに通知する
ことを特徴とする営業支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、営業支援サーバ、営業支援端末及び営業支援システムに関し、特に営業に用いる説明資料を最適化する営業支援サーバ、営業支援端末及び営業支援システムに適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に営業員は、商品を顧客に販売する場合、予め用意した説明資料を用いて商品を説明する。このとき説明をスムーズに行うための技術として、適切な説明資料を営業員に教える技術がある（特許文献１）。具体的にはカメラで営業員の説明時の動作を記録し、説明資料間の順序関係と説明資料間以外の関係（補足関係や比較関係等）とを抽出し、他の営業員が説明する際には抽出した関係を用いて適切な説明資料を抽出する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２０１５−１１５０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし特許文献１に記載の技術では、商品を説明する営業員だけに着目しており、商品の説明を受ける顧客については一切着目していない。顧客によっては、聞きたい内容や説明の順番（総称して「コンテンツ嗜好」と呼ぶ）が異なり、また受け入れやすい説明の音量、資料の向き及び画面のサイズ（総称して「商談嗜好」と呼ぶ）が異なる場合がある。
【０００５】
経験やスキルが不十分な営業員は、制限された商談時間内に何のコンテンツを利用して、どういう順番で説明すればよいのか分からない。また説明時にどの程度の音量で説明すればよいのか、資料の向きは縦横の何れがよいのか、画面の大きさはどの程度がよいのか分からない。よって顧客一人ひとりの嗜好に合わせて最適な説明を行うことができないという課題がある。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたものであり、顧客の嗜好に合わせて最適な営業手法を提案し得る営業支援サーバ、営業支援端末及び営業支援システムを提案するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を解決するために、本発明においては、営業支援サーバは、前記記憶部に記憶している営業に関する情報のうち、営業履歴を示す営業履歴テーブルを参照して、営業が成功した案件に関する商品を抽出し、抽出した商品ごとに説明資料を分類し、抽出した商品と、分類した説明資料と、分類した説明資料を用いて商品説明を受けた顧客と、分類した説明資料を構成する複数のコンテンツと、営業員により入力された顧客の反応を示すコンテンツの評判が良く、コンテンツの利用回数が多いほど高く算出されるスコアとを関連付けた説明資料タグ付けテーブルを作成し、営業対象の顧客と、該顧客の嗜好とを関連付けた顧客嗜好テーブルを作成し、外部端末である営業支援端末からの顧客の情報を含む検索情報を入力した場合、前記検索情報に含まれる顧客の情報をもとに、前記顧客嗜好テーブルを参照して、前記顧客の嗜好を取得すると共に、前記説明資料タグ付けテーブルを参照して、スコアの高いものから所定の件数のコンテンツを取得し、取得した顧客の嗜好及びコンテンツを顧客の嗜好に合わせた営業手法として提案することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、顧客の嗜好に合わせて最適な営業手法を提案することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】営業支援システムの全体構成図である。
【図２】営業支援サーバによる前処理の概念図である。
【図３】顧客情報テーブルの内部構成図である。
【図４】商品情報テーブルの内部構成図である。
【図５】営業履歴テーブルの内部構成図である。
【図６】説明資料テーブルの内部構成図である。
【図７】コンテンツ操作履歴の内部構成図である。
【図８】フィードバックの内部構成図である。
【図９】説明資料タグ付けテーブル作成処理のフローチャートである。
【図１０】顧客嗜好テーブル作成処理のフローチャートである。
【図１１】説明資料タグ付けテーブルの内部構成図である。
【図１２】顧客嗜好テーブルの内部構成図である。
【図１３】営業支援サーバ及び営業支援端末によるコンテンツ推薦処理の概念図である。
【図１４】検索情報の内部構成図である。
【図１５】推薦情報の内部構成図である。
【図１６】顧客嗜好取得処理のフローチャートである。
【図１７】コンテンツ推薦処理のフローチャートである。
【図１８】画面構成例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下本実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。なお本実施の形態では、営業員がタブレット端末（以下「営業支援端末」と呼ぶ）を用いて営業活動を行う場合の営業支援端末及び営業支援サーバの構成について説明する。より具体的には医療機関においてＭＲ（医薬情報担当者）と呼ばれる営業員が医者と対面し、営業支援端末を用いて医者に薬品を説明する場合の営業支援端末及び営業支援サーバの構成について説明する。
【００１１】
営業支援端末は営業支援サーバと常時通信可能な状態である。また営業員は医者と商談する前に医者に関する情報、商談の時間制限（商談時間や説明時間等）を事前に把握しているものとする。営業員は、営業支援端末を医者に見せながら、医者の嗜好に合わせた説明資料を用いて商品の説明を行うことができるため、商談を効率良く進めることができる。
【００１２】
以下ではＭＲの営業を想定して本発明の一実施の形態について説明しているが、必ずしもこれに限らず、例えば保険の営業員が顧客に保険商品を説明する場面、金融機関の営業店で金融の営業員が顧客に金融商品を説明する場面、不動産営業の場面又は学校教育の場面等に本発明を適用することも可能である。
【００１３】
また営業支援端末はタブレット端末であるとしているが、必ずしもこれに限らず、例えば説明資料を表示及び操作可能なノードパソコンやスマートフォン等であってもよい。
【００１４】
図１は、本実施の形態における営業支援システム１の全体構成を示す。営業支援システム１は、営業支援サーバ１０、営業情報管理サーバ２０及び営業支援端末３０から構成される。またこれら営業支援サーバ１０、営業情報管理サーバ２０及び営業支援端末３０は、ネットワークＮ１を介して互いに通信可能に接続される。
【００１５】
営業支援サーバ１０は、記憶部１０１、入力部１０２、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０３、表示部１０４及び通信部１０５を備える。記憶部１０１は、営業データ及び処理プログラムを格納する。
【００１６】
具体的に営業データには、コンテンツ操作履歴１０１１、フィードバック１０１２、顧客情報テーブル１０１３、商品情報テーブル１０１４、営業履歴テーブル１０１５及び説明資料テーブル１０１６がある。また処理プログラムには、説明資料タグ付けプログラム１１０１、顧客嗜好抽出プログラム１１０２、コンテンツ推薦プログラム１１０３及び顧客嗜好取得プログラム１１０４がある。
【００１７】
また記憶部１０１は、営業支援サーバ１０が前処理（図２）を実行すると、実行結果として得られるデータについても格納する。具体的には説明資料タグ付けテーブル１２０１及び顧客嗜好テーブル１２０２を格納する。
【００１８】
入力部１０２は、管理者からの指示を受付けるインタフェースであり、例えばキーボードやマウスである。ＣＰＵ１０３は、営業データを参照する処理プログラムと協働して、営業支援サーバ１０の動作を統括的に制御するプロセッサである。
【００１９】
表示部１０４は、記憶部１０１に格納されている営業データ等を表示画面に表示する表示装置であり、例えばＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）である。通信部１０５は、ネットワークＮ１を介して外部機器とデータの送受信を行うインタフェースであり、例えばＮＩＣ（Network  Interface  Card）である。
【００２０】
営業情報管理サーバ２０は、一般的なサーバ装置であり、例えばＣＰＵやＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等の記憶媒体を備えて構成される。営業情報管理サーバ２０は、営業支援サーバ１０及び営業支援端末３０が処理プログラムを実行させるために必要な営業データを格納しており、この営業データを営業支援サーバ１０に適宜送信する。
【００２１】
営業データの送信タイミングは、管理者が任意に設定することができる。例えば営業情報管理サーバ２０は、営業データの更新操作が行われると、定期的（１日の営業終了時）に更新後の営業データを営業支援サーバ１０に送信する。なお営業支援端末３０は、営業支援サーバ１０が営業データを更新したタイミングで、営業支援サーバ１０から更新後の営業データを取得して自身の営業データを更新する。
【００２２】
営業支援端末３０は、可搬型のタブレット端末であり、記憶部３０１、通信部３０２、入力部３０３、ＣＰＵ３０４及び表示部３０５を備える。記憶部３０１は、営業員の操作記録を示す端末操作データと処理プログラムとを格納する。
【００２３】
具体的には、端末操作データは、コンテンツ操作履歴３０１１及びフィードバック３０１２である。これらは顧客への説明時に営業支援端末３０自身が取得するデータである。また処理プログラムは、商談状況検索プログラム３１０１、推薦コンテンツ調整プログラム３１０２、画面表示プログラム３１０３、評判収集プログラム３１０４及びコンテンツ操作履歴生成プログラム３１０５である。
【００２４】
本実施の形態における営業支援サーバ１０により実行される処理は大きく２種類ある。ひとつは、前処理であり、説明資料タグ付けテーブル作成処理及び顧客嗜好テーブル作成処理から構成される。もうひとつは、営業員が営業支援端末３０に対して検索情報を入力した場合、営業支援端末３０からの検索条件に基づいて実行される処理であり、顧客嗜好取得処理及びコンテンツ推薦処理から構成される。
【００２５】
なお営業員が商品の説明時に用いる説明資料とは、商品の説明内容全体が含まれる電子データである。例えばパワーポイントファイルやＰＤＦ（Portable  Document  Format）ファイル等の形式で営業支援端末３０内に格納される。またコンテンツとは、説明資料の構成要素である。例えばパワーポイントの章単位の説明内容がコンテンツに該当する。
【００２６】
説明資料タグ付けテーブル作成処理及び顧客嗜好テーブル作成処理は、営業支援サーバ１０に営業データが揃った後に実行される。顧客嗜好取得処理及びコンテンツ推薦処理は、営業員が営業支援端末３０において検索情報を入力した後に実行される。この結果、推薦コンテンツ及び商談嗜好が営業支援端末３０の表示画面に表示される。
【００２７】
図２は、営業支援サーバ１０による前処理の流れを示す。営業支援サーバ１０は、各営業支援端末３０の記憶部３０１に格納されているコンテンツ操作履歴３０１１及びフィードバック３０１２を取得して、コンテンツ操作履歴１０１１及びフィードバック１０１２として記憶部１０１に格納する。
【００２８】
また営業支援サーバ１０は、営業情報管理サーバ２０の記憶部に格納されている顧客情報テーブル１０１３、商品情報テーブル１０１４、営業履歴テーブル１０１５及び説明資料テーブル１０１６を取得して、記憶部１０１に格納する。
【００２９】
営業支援サーバ１０は、これらの情報１０１１〜１０１６を参照して、説明資料タグ付けプログラム１１０１及び顧客嗜好抽出プログラム１１０２を実行する。そして説明資料タグ付けテーブル１２０１及び顧客嗜好テーブル１２０２を生成して、記憶部１０１に格納する。
【００３０】
図３は、顧客情報テーブル１０１３の内部構成を示す。顧客情報テーブル１０１３には、営業員が商談した顧客の情報が格納される。顧客情報テーブル１０１３は、顧客欄１０１３１、性別欄１０１３２、年代欄１０１３３、専門欄１０１３４、勤め先欄１０１３５、規模欄１０１３６及び住所欄１０１３７等から構成される。
【００３１】
各欄に格納される情報は、公開情報及び顧客に接した営業員が入力することにより取得され、営業情報管理サーバ２０に蓄積される。そして営業情報管理サーバ２０から営業支援サーバ１０に送信される。なお顧客の連絡先や顧客区分等の情報を格納する欄が更に追加されてもよい。
【００３２】
図４は、商品情報テーブル１０１４の内部構成を示す。商品情報テーブル１０１４には、商品に関する情報が格納される。商品情報テーブル１０１４は、商品欄１０１４１、商品分類欄１０１４２、用途欄１０１４３及び金額欄１０１４４等から構成される。
【００３３】
特に商品分類欄１０１４２は、目的により様々な分類が格納される。ここでは薬事法で定められている分類が格納されている。用途欄１０１４３には商品の使用目的が格納され、金額欄１０１４４には商品の販売価格が格納される。これらの情報は、営業情報管理サーバ２０により蓄積されて、営業支援サーバ１０に送信される。なお商品形態や消費期限等の情報を格納する欄が更に追加されてもよい。
【００３４】
図５は、営業履歴テーブル１０１５の内部構成を示す。営業履歴テーブル１０１５には、営業の履歴に関する情報が格納される。営業履歴テーブル１０１５は、案件ＩＤ欄１０１５１、顧客欄１０１５２、商品欄１０１５３、説明資料ＩＤ欄１０１５４及び結果欄１０１５５等から構成される。
【００３５】
案件ＩＤ欄１０１５１には、営業支援システム１において商談した案件を一意に特定するための案件番号が格納される。顧客欄１０１５２及び商品欄１０１５３には、商談した後に営業員が入力した営業履歴が格納される。説明資料ＩＤ欄１０１５４には、営業支援システム１において説明資料を一意に特定するための説明資料番号が格納される。
【００３６】
また結果欄１０１５５には、営業員が商談した後に入力した「成功」又は「失敗」を示す情報が格納される。ここでの商談結果は、受注を獲得したかどうかで判断される。受注を獲得した案件の結果は「成功」であり、受注を獲得しなかった案件の結果は「失敗」である。これらの情報は、営業情報管理サーバ２０により蓄積されて、営業支援サーバ１０に送信される。
【００３７】
図６は、説明資料テーブル１０１６の内部構成を示す。説明資料テーブル１０１６には、説明資料に関する情報が格納される。説明資料テーブル１０１６は、商品欄１０１６１、説明資料ＩＤ欄１０１６２、コンテンツ分類欄１０１６３、コンテンツＩＤ欄１０１６４及び格納場所欄１０１６５から構成される。
【００３８】
特に格納場所欄１０１６５には、営業情報管理サーバ２０においてコンテンツの格納場所を示す情報（例えばファイルパス）が格納される。コンテンツの格納場所に基づいて、営業支援サーバ１０は営業情報管理サーバ２０からコンテンツを取得することができる。これらの情報は、営業情報管理サーバ２０により蓄積されて、営業支援サーバ１０に送信される。
【００３９】
図７は、コンテンツ操作履歴１０１１の内部構成を示す。コンテンツ操作履歴１０１１には、コンテンツの操作履歴に関する情報が格納される。コンテンツ操作履歴１０１１は、案件ＩＤ欄１０１１１、端末ＩＤ欄１０１１２、ログオンユーザ名欄１０１１３、商品欄１０１１４、顧客欄１０１１５を含む。
【００４０】
また更には、説明資料ＩＤ欄１０１１６、利用日時欄１０１１７、コンテンツ分類欄１０１１８、コンテンツＩＤ欄１０１１９、音量欄１０１１９１及び向き欄１０１１９２を含む。これらの情報は、営業支援端末３０により取得されて、営業支援サーバ１０に送信される。
【００４１】
図８は、フィードバック１０１２の内部構成を示す。フィードバック１０１２には、営業員が営業支援端末３０を操作した際のフィードバックが格納される。フィードバック１０１２は、案件ＩＤ欄１０１２１、商品欄１０１２２、顧客欄１０１２３、説明資料ＩＤ欄１０１２４、コンテンツ分類欄１０１２５、コンテンツＩＤ欄１０１２６及び評判欄１０１２７から構成される。
【００４２】
営業員は、コンテンツを用いて商品を説明する際、顧客のコンテンツに対する反応（良い／悪い）を判断し，判断結果を営業支援端末３０において入力する。ここで入力した判断結果が営業支援サーバ１０において評判として保持される。なおフィードバックを記録する方法はこれに限らず、例えば営業員が説明しながら医者自らが入力するとしてもよいし、商談が終わった後に医者がアンケートを記入するとしてもよい。
【００４３】
図９は、説明資料タグ付けテーブル作成処理のフローチャートを示す。説明資料タグ付けテーブル作成処理は、営業支援サーバ１０の説明資料タグ付けプログラム１１０１により実行される。まず説明資料タグ付けプログラム１１０１は、営業履歴テーブル１０１５を参照して、結果が「成功」である案件を選別し、成功した案件に関する顧客情報、商品情報、コンテンツ操作履歴、フィードバックを抽出する（ＳＰ１）。
【００４４】
例えば説明資料タグ付けプログラム１１０１は、営業履歴テーブル１０１５の結果欄１０１５４に「成功」が格納されている行の顧客をキーにして、顧客情報テーブル１０１３内を検索することにより顧客情報を抽出する。
【００４５】
また説明資料タグ付けプログラム１１０１は、営業履歴テーブル１０１５の結果欄１０１５４に「成功」が格納されている行の商品をキーにして、商品情報テーブル１０１４内を検索することにより商品情報を抽出する。
【００４６】
また説明資料タグ付けプログラム１１０１は、営業履歴テーブル１０１５の結果欄１０１５４に「成功」が格納されている行の案件ＩＤをキーにして、コンテンツ操作履歴１０１１内を検索することによりコンテンツ操作履歴を抽出する。
【００４７】
また説明資料タグ付けプログラム１１０１は、営業履歴テーブル１０１５の結果欄１０１５４に「成功」が格納されている案件ＩＤをキーにして、フィードバック１０１２内を検索することによりフィードバックを抽出する。
【００４８】
次いで説明資料タグ付けプログラム１１０１は、商品ごとに説明資料を分類し、説明資料タグ付けテーブル１２０１に格納する（ＳＰ２）。一般にひとつの商品に対して複数の営業員がそれぞれ異なる説明資料を作成する。
【００４９】
次いで説明資料タグ付けプログラム１１０１は、説明資料を用いて商品説明を受けた顧客を抽出し、説明資料タグ付けテーブル１２０１に格納する（ＳＰ３）。一般にひとつの説明資料に対して複数の異なる顧客が説明を受ける。
【００５０】
次いで説明資料タグ付けプログラム１１０１は、フィードバック１０１２を参照して、コンテンツの評判及び利用回数に基づいてコンテンツのスコアを算出する。そして算出したスコアを説明資料タグ付けテーブル１２０１に格納する（ＳＰ４）。コンテンツの利用回数は、説明資料タグ付けテーブル１２０１にコンテンツＩＤが現れた回数で集計する。
【００５１】
スコアの算出手法として、コンテンツの評判（良い／悪い）でスコアを加算する。例えばコンテンツＩＤ「Ａ００１０」が１回現れたときの評判が「良い」なら、このコンテンツのスコアに０．１を加算する。２回現れたときの評判が「良い」なら、このコンテンツのスコアは０．２になる。３回目評判が「悪い」なら、−０．１を加算してスコアは０．１になる。
【００５２】
次いで説明資料タグ付けプログラム１１０１は、コンテンツ操作履歴１０１１を参照して、コンテンツの平均利用時間を算出する。そして算出した平均利用時間を説明資料タグ付けテーブル１２０１に格納して（ＳＰ５）、本処理を終了する。
【００５３】
平均利用時間の算出手法として、コンテンツ操作履歴１０１１からコンテンツの利用日時及びコンテンツＩＤを抽出し、各コンテンツの利用日時の差分及び利用回数に基づいて、各コンテンツの利用時間の平均値を計算する。
【００５４】
図１０は、顧客嗜好テーブル作成処理のフローチャートを示す。この処理は、営業支援サーバ１０の顧客嗜好抽出プログラム１１０２により実行される。まず顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、フィードバック１０１２を参照して、評判の良いコンテンツＩＤを選別し、評判の良いコンテンツに関する顧客、コンテンツ分類、コンテンツの説明順番、音量、向き、端末ＩＤを抽出する（ＳＰ１１）。
【００５５】
例えば顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、フィードバック１０１２の評判欄１０１２７に「良い」が格納されている行の顧客及びコンテンツ分類を抽出する。また顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、フィードバック１０１２の評判欄１０１２７に「良い」が格納されている行の案件ＩＤ及びコンテンツＩＤをキーにして、コンテンツ操作履歴１０１１内を検索する。
【００５６】
そして顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、検索結果として得られた行の利用日時の前後の順番に基づいて評判の良いコンテンツの説明順番を抽出し、またこのコンテンツを利用した際の音量及び向きを抽出し、更にはこのコンテンツを利用した端末ＩＤを抽出する。
【００５７】
本実施の形態における顧客嗜好は、顧客のコンテンツ嗜好と商談嗜好の２つの種類がある。コンテンツ嗜好は、顧客の説明資料に対する嗜好であり、聞きたい内容及び説明の順番から構成される。商談嗜好は、顧客の商談スタイルに対する嗜好であり、説明の音量、端末の向き（説明資料の向き）、画面のサイズから構成される。
【００５８】
ステップＳＰ１２及びＳＰ１３は、顧客のコンテンツ嗜好の抽出処理であり、ステップＳＰ１４〜ＳＰ１６は、顧客の商談嗜好の抽出処理である。まずステップＳＰ１２において顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、顧客ごとに嗜好因子を分類する（ＳＰ１２）。
【００５９】
次いで顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、顧客の内容嗜好を抽出し、顧客嗜好テーブル１２０２に格納する（ＳＰ１３）。具体的には顧客ごとに各コンテンツ分類の利用回数を集計し、コンテンツ分類の利用頻度を計算し、頻度が高いコンテンツ分類を顧客の内容嗜好として抽出する。例えば利用頻度が上位３位以内のコンテンツ分類は顧客の内容嗜好として抽出する。
【００６０】
次いで顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、顧客の説明順番嗜好を抽出し、顧客嗜好テーブル１２０２に格納する（ＳＰ１４）。具体的にはコンテンツの説明の順番のパターンを集計し、出現率の高いパターンを顧客の説明順番嗜好として顧客嗜好テーブル１２０２に格納する。
【００６１】
次いで顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、顧客の音量嗜好を抽出し、顧客嗜好テーブル１２０２に格納する（ＳＰ１５）。具体的には顧客ごとに評判の良いコンテンツの説明時の音量の平均値を算出し、これを音量嗜好として抽出し、顧客嗜好テーブル１２０２に格納する。
【００６２】
次いで顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、顧客の向き嗜好を抽出し、顧客嗜好テーブル１２０２に格納する（ＳＰ１６）。具体的には顧客ごとに評判の良いコンテンツの説明時の向きの頻度を算出し、頻度の高い向きを顧客の向き嗜好として抽出し、顧客嗜好テーブル１２０２に格納する。なおここでは営業支援端末３０の向きは横向きと縦向き２つのみであり、比率が高いという判断基準は、向き比率が５１％を超えたか否かに基づいて判断される。
【００６３】
次いで顧客嗜好抽出プログラム１１０２は、顧客の画面サイズ嗜好を抽出し、顧客嗜好テーブル１２０２に格納して（ＳＰ１７）、本処理を終了する。具体的には顧客ごとに評判の良いコンテンツの説明時に利用した端末の画面サイズを取得する。そして画面サイズの利用頻度を算出し、頻度の高い画面サイズを画面サイズ嗜好として抽出し、顧客嗜好テーブル１２０２に格納する。
【００６４】
図１１は、説明資料タグ付けテーブル１２０１の内部構成を示す。説明資料タグ付けテーブル１２０１には、説明資料タグ付けテーブル作成処理（図９）の処理結果が格納される。説明資料タグ付けテーブル１２０１は、商品欄１２０１１、説明資料ＩＤ欄１２０１２、顧客欄１２０１３、総所要時間欄１２０１４、コンテンツ分類欄１２０１５、コンテンツＩＤ欄１２０１６、スコア欄１２０１７及びコンテンツ時間欄１２０１８から構成される。
【００６５】
特に総所要時間欄１２０１４には、説明資料の各コンテンツの平均時間を加算した説明資料の総所要時間が格納される。スコア欄１２０１７には、説明資料タグ付けテーブル作成処理（図９）のステップＳＰ４で算出された各コンテンツのスコアが格納される。またコンテンツ時間欄１２０１８には、説明資料タグ付けテーブル作成処理のステップＳＰ５で算出された各コンテンツの平均利用時間が格納される。
【００６６】
図１２は、顧客嗜好テーブル１２０２の内部構成を示す。顧客嗜好テーブル１２０２には、顧客嗜好テーブル作成処理（図１０）の処理結果が格納される。顧客嗜好テーブル１２０２は、顧客欄１２０２１、コンテンツ嗜好欄１２０２２及び商談嗜好欄１２０２３から構成される。
【００６７】
顧客嗜好は、この顧客嗜好テーブル１２０２に示されるようにコンテンツ嗜好及び商談嗜好の２種類がある。顧客の内容嗜好は、コンテンツ嗜好欄１２０２２内の内容欄に格納され、説明順番嗜好は、コンテンツ嗜好欄１２０２２内の説明順番欄に格納される。また顧客の音量嗜好、向き嗜好及び画面サイズ嗜好は、それぞれ商談嗜好欄１２０２３内の音量欄、向き欄及び画面サイズ欄に格納される。
【００６８】
例えば「Ａ先生」のコンテンツ嗜好のうち、内容嗜好は薬品の「特徴」、「効能」及び「価格」という内容であり、説明順番嗜好は「特徴→効能→価格」である。また「Ａ先生」の商談嗜好のうち、音量嗜好は「５０ｄＢ」であり、向き嗜好は「横向き」であり、画面サイズ嗜好は「１０インチ」である。なお顧客嗜好は、これらの内容に限らず、例えば説明資料の色、コンテンツのスタイル（映像や音声）等の嗜好を含めるとしてもよい。
【００６９】
図１３は、営業支援サーバ１０及び営業支援端末３０によるコンテンツ推薦処理の概要を示す。本処理は、営業員が商談日程を明確した後に営業支援システム１を利用する際に実行される。まず営業支援サーバ１０は、営業員の検索クエリを受取ると、顧客嗜好取得プログラム１１０４を実行して、顧客のコンテンツ嗜好及び商談嗜好１３０１１を抽出する。
【００７０】
次いで営業支援サーバ１０は、抽出した顧客のコンテンツ嗜好を受取り、コンテンツ推薦プログラム１１０３を実行する。コンテンツ推薦プログラム１１０３は、説明資料タグ付けテーブル１２０１を参照して、コンテンツ嗜好に合わせるスコアの高いコンテンツを抽出し、顧客の説明順番嗜好に合わせるコンテンツ順番を決定し、推薦コンテンツ１３０１２を生成する。
【００７１】
営業支援サーバ１０は、商談嗜好１３０１１及び推薦コンテンツ１３０１２を生成すると、これらを推薦情報１３０１として営業支援端末３０に送信する。営業支援端末３０は、営業支援サーバ１０からの推薦情報１３０１を取得すると、画面表示プログラム３１０３により、推薦情報１３０１を表示部３０５の表示画面に表示し、営業員からの推薦コンテンツ１３０１２に対する調整を受け付ける。
【００７２】
例えば営業員は、説明資料の日付が正しいか、コンテンツに漏れがあるか、説明時間が足りるかをチェックし、チェック結果に対して説明資料の日付の修正、コンテンツの追加又は削除等の調整を行う。
【００７３】
営業支援端末３０は、営業員からの調整を受け付けた場合、推薦コンテンツ調整プログラム３１０２を実行して、推薦コンテンツ１３０１２を調整する。そして画面表示プログラム３１０３により、調整した推薦コンテンツ１３０１２を表示画面に表示する。
【００７４】
このとき営業員は、商談嗜好１３０１１と調整した推薦コンテンツ１３０１２とを見て、顧客への対応を検討することができる。例えば顧客が好きな画面サイズのタブレット端末を用意し、説明時間の制限を守って、商談時の説明の音量や端末の向きを考慮して説明の練習を行うことができる。
【００７５】
商談が始まる際には、営業員は調整した推薦コンテンツを含む説明資料を営業支援端末３０に表示し、顧客の商談嗜好に合わせて顧客に説明する。営業員が説明する際は、コンテンツ操作履歴生成プログラム３１０５は、営業支援端末３０への操作履歴（利用したコンテンツや利用日時）と、説明の仕方（音量、向き、端末ＩＤ）とを生成する。
【００７６】
また営業員は、説明する際に顧客の反応を見ながら、端末の画面上の評判ボタンを押下する。この評価ボタンの押下に基づいて、評判収集プログラム３１０４はコンテンツに対するフィードバックを収集する。営業支援端末３０は、収集したコンテンツ操作履歴３０１１とフィードバック３０１２とを記憶部３０１に格納するとともに、ネットワークＮ１を介して定期的に営業支援サーバ１０に送信する。
【００７７】
なお営業支援端末３０において収集することのできる情報はコンテンツ操作履歴３０１１及びフィードバック３０１２だけに限らず、例えば営業員が説明する際に利用したウェブページの情報や医者の声の情報等も収集するとしてもよい。
【００７８】
図１４は、検索情報３０３１の内部構成を示す。検索情報３０３１には、営業員が営業支援システム１を利用する際に営業支援端末３０の入力部３０３を介して入力される情報が格納される。検索情報は営業員が商談する前に既に把握した情報である。検索情報３０３１は、商品欄３０３１１、顧客欄３０３１２、専門欄３０３１３、勤め先欄３０３１４、規模欄３０３１５、住所欄３０３１６及び説明時間欄３０３１７から構成される。
【００７９】
図１５は、推薦情報１３０１の内部構成を示す。推薦情報１３０１には、コンテンツ推薦処理（図１３）の処理結果が格納される。推薦情報１３０１は、商談嗜好欄１３０１１、推薦コンテンツ欄１３０１２、スコア欄１３０１３及び総所要時間欄１３０１４から構成される。
【００８０】
商談嗜好欄１３０１１に格納されている音量、端末の向き及び画面サイズは、営業支援端末３０の表示画面に表示される。また推薦コンテンツ欄１３０１２に格納されている推薦コンテンツ及び各推薦コンテンツの説明の所要時間、スコア欄１３０１３に格納されているスコア及び総所要時間欄１３０１４に格納されている時間についても表示画面に表示される。
【００８１】
図１６は、顧客嗜好取得処理のフローチャートを示す。この顧客嗜好取得処理は、営業支援サーバ１０の顧客嗜好取得プログラム１１０４により実行される。前提として営業員は、商談予定が確定した後、営業支援端末３０の入力部３０３を介して検索情報３０３１を入力する。そして営業支援端末３０は、この検索情報３０３１を営業支援サーバ１０に送信する。
【００８２】
まず営業支援サーバ１０の顧客嗜好取得プログラム１１０４は、顧客嗜好テーブル１２０２を参照して、検索対象の顧客が存在するか否かを判断する（ＳＰ２１）。この判断で否定結果を得ると（ＳＰ２１：Ｎ）、顧客嗜好取得プログラム１１０４は、検索対象の顧客に似たような顧客が顧客嗜好テーブル１２０２に存在するか否かを判断する（ＳＰ２２）。
【００８３】
この判断で否定結果を得ると（ＳＰ２２：Ｎ）、顧客嗜好取得プログラム１１０４は本処理を終了する。これに対し、ステップＳＰ２１及びＳＰ２２で肯定結果を得ると（ＳＰ２１：Ｙ及びＳＰ２２：Ｙ）、顧客嗜好取得プログラム１１０４は顧客嗜好を取得して（ＳＰ２３）、本処理を終了する。
【００８４】
なおステップＳＰ２２で顧客嗜好取得プログラム１１０４は、検索対象の顧客に似たような顧客を検索するとしているが、検索対象の顧客に似たような顧客は、以下の計算により抽出する。例えば検索情報３０３１から検索対象の顧客及び他の顧客の専門、勤め先、勤め先の規模、住所等の情報を顧客属性としてそれぞれ取得し、検索対象の顧客の顧客属性との類似度を計算する。顧客間の類似度は、顧客属性全体の類似度の平均値である。顧客属性が数値であれば、属性のコサイン類似度を計算する。
【００８５】
顧客属性が非数値であれば、属性の類似度の計算方法を以下のように定義する。顧客の属性が同じである場合に、その属性の類似度を１にする。顧客の属性が違う場合、その属性の類似度を０にする。類似度の計算結果が１に最も近い顧客を抽出し、その顧客の嗜好を検索対象の顧客の嗜好として取得する。
【００８６】
図１７は、コンテンツ推薦処理のフローチャートを示す。このコンテンツ推薦処理は、顧客嗜好取得処理（図１６）が完了した後、営業支援サーバ１０のコンテンツ推薦プログラム１１０３により実行される。まずコンテンツ推薦プログラム１１０３は、検索対象の商品についての説明資料が営業支援サーバ１０内に存在するか否かを判断する（ＳＰ３１）。
【００８７】
この判断で否定結果を得ると（ＳＰ３１：Ｎ）、コンテンツ推薦プログラム１１０３は、営業支援端末３０に対して「該当商品の情報なし」を示す情報を送信して、本処理を終了する。これに対し肯定結果を得ると（ＳＰ３１：Ｙ）、コンテンツ推薦プログラム１１０３は、スコアの高い複数のコンテンツ候補を抽出する（ＳＰ３２）。例えば各分類のコンテンツを５件ずつ抽出する。
【００８８】
次いでコンテンツ推薦プログラム１１０３は、顧客嗜好テーブル１２０２を参照して、顧客が好きな内容に合わせてその内容に関するスコアが最も高いコンテンツ候補を推薦コンテンツ１３０１２として抽出する（ＳＰ３３）。なお他のスコアの高いコンテンツ候補も抽出して営業支援端末３０に送信するとしてもよい。この場合、営業支援端末３０は、複数のコンテンツ候補を受信することになるが、適当な説明資料を営業員に選ばせる。
【００８９】
次いでコンテンツ推薦プログラム１１０３は、顧客のコンテンツ嗜好の説明順番に合わせて推薦コンテンツ１３０１２の順番を並べて（ＳＰ３４）、本処理を終了する。なおコンテンツ推薦プログラム１１０３は、この後、顧客の嗜好に合ったこの推薦コンテンツ１３０１２を営業支援端末３０に送信する。
【００９０】
図１８は、営業支援端末３０の表示画面に表示される画面構成例を示す。営業支援端末３０は、傾きセンサ及び音量センサが搭載されており、営業員が説明する際に音声の音量と端末の向きの操作を記録することができる。
【００９１】
処理結果表示領域３０５１には、営業支援サーバ１０により実行された顧客嗜好取得処理及びコンテンツ推薦処理の処理結果が表示される。具体的には商談嗜好及び推薦コンテンツのアウトラインが表示される。商談嗜好としては、営業員が説明する際の最適音量、端末の向き及び端末の画面サイズがある。
【００９２】
また推薦コンテンツのアウトラインとしては、推薦コンテンツのスコア、総所要時間及び推薦コンテンツのアウトラインがある。プレビュー領域３０５２には、推薦コンテンツのプレビューが表示される。営業員はこの表示画面に表示される情報を利用して、コンテンツを説明する練習とタブレット操作の練習を事前に行うことができる。
【００９３】
また評判収集領域３０５３には、コンテンツへの評判を収集するために評判ボタンが押下可能に表示される。営業員が顧客と商談する際、推薦コンテンツを説明しながら顧客の反応を見て評判ボタンを押すことができる。評判ボタンは、顧客への説明画面にも表示してもよいし、加工して顧客が気付かないようにしてもよい。また顧客が直接評判ボタンを押してもよい。
【符号の説明】
【００９４】
１    営業支援システム
１０  営業支援サーバ
２０  営業情報管理サーバ
３０  営業支援端末
【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１６】
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【図１７】
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【図１８】
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