(57)【要約】【課題】顧客に対してより効率的にアプローチし、商談を新規創出するとともに、顧客層の拡大を図ること。【解決手段】顧客の与信が所定値以上であるか否かを判断する与信判断部２０１と、顧客情報データベース２５１から所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、関連製品をすでに導入しているか否かを判断する関連製品導入判断部２０２と、受注情報データベース２５２から所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断する対象製品導入判断部２０３と、を備え、上記判断部によって判断された結果に基づいて、顧客を少なくとも４つの分類に振り分け、顧客に関して、振り分けられた分類ごとに顧客リストを作成する顧客リスト作成部２０４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】
所定の製品（以下「対象製品」という）を販売する顧客の分類の支援処理をコンピュータが実行する新規顧客分類支援方法であって、
顧客データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品以外の製品であって当該対象製品に関連する製品（以下「関連製品」）をすでに導入しているか否かを判断する第１の判断工程と、
受注データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断する第２の判断工程と、
前記第１及び第２の判断工程によって判断された結果に基づいて、前記顧客を少なくとも４つの分類に振り分ける振り分け工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする新規顧客分類支援方法。
【請求項２】
さらに、前記顧客に関して、前記振り分けられた分類ごとに顧客リストを作成する顧客リスト作成工程を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の新規顧客分類支援方法。
【請求項３】
前記第１の判断工程は、前記顧客の与信が所定値以上である場合に、前記顧客が前記関連製品をすでに導入しているか否かを判断することを特徴する請求項１または２に記載の新規顧客分類支援方法。
【請求項４】
所定の製品（以下「対象製品」という）を販売する顧客の分類の支援処理をコンピュータに実行させる新規顧客分類支援プログラムであって、
顧客データベースから所定の情報を読み出しさせて、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品以外の製品であって当該対象製品に関連する製品（以下「関連製品」）をすでに導入しているか否かを判断させる第２の判断工程と、
受注データベースから所定の情報を読み出させて、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断させる第３の判断工程と、
を前記コンピュータに実行させ、
前記第１〜第３の判断工程によって判断された結果に基づいて、前記顧客を少なくとも４つの分類に振り分けることを特徴とする新規顧客分類支援プログラム。
【請求項５】
所定の製品（以下「対象製品」という）を販売する顧客の分類の支援処理を実行する新規顧客分類支援装置であって、
顧客データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品以外の製品であって当該対象製品に関連する製品（以下「関連製品」）をすでに導入しているか否かを判断する第１の判断手段と、
受注データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断する２の判断手段と、
前記第１〜第３の判断手段によって判断された結果に基づいて、前記顧客を少なくとも４つの分類に振り分ける振り分け手段と、
を有することを特徴とする新規顧客分類支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、所定の製品（具体的には、たとえばストレージシステム）を販売する顧客の分類の支援処理をコンピュータを用いて実行する新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、営業活動において、顧客を特定する方法としては、収集してきた顧客情報に基づいて、営業担当者の勘と経験によってのみ抽出する方法がもっとも一般的である。
【０００３】
また、従来技術として、営業活動を展開するための相手先の絞り込みが容易でかつ相手先が必要としている製品まである程度推測がつき、相手先の要求に近い形で自社製品を提案しながら、顧客の発掘および拡大を効率的におこなうために、互いに異業種の製品（書籍とコンピュータ関連製品）を販売する書店とＩＴ／ＳＩベンダーが、物流会社の共同調達および共同配送サービスを利用可能な環境下で、ＩＴ／ＳＩベンダーは、自社製品（コンピュータ関連製品）とは異業種の関係にある製品の販売情報を物流会社から取得し、この取得した異業種製品販売情報から当該異業種の各顧客の顧客行動を分析し、該分析結果に基づき、各顧客ごとにその顧客行動に合った営業活動を展開する営業活動支援処理方法に関する技術が存在する（たとえば、下記特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８５３８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の方法では、大量の顧客リストの中から、アプローチする顧客のみを抽出するのは困難であった。また、営業担当者の勘と経験によってのみ抽出するのでは、営業担当者のスキルなどによって抽出の仕方にばらつきが生じるだけでなく、優良な顧客を見落としてしまい、当該顧客に対するアプローチのチャンスを見過ごしてしまう可能性が高くなるという問題点があった。
【０００６】
また、営業活動は一般的に製品ごとに担当が違う場合が多く、他の担当の状況を把握しづらいため、抽出された顧客がすでに他の担当によって自社の既存の顧客となっている場合などがあり、同一の顧客に対して重複した営業活動をおこなうことによって、多くの無駄な労力が生じてしまうという問題点があった。
【０００７】
さらに、営業担当の勘と経験に依存すると、営業しやすい顧客に対して多くのアプローチをかけてしまう傾向があり、顧客に対するアプローチにばらつきが生じてしまうという問題点があった。このように、従来の方法では、効率的な営業活動ができず、さらなる営業成果を上げることができないという問題点があった。
【０００８】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、顧客に対してより効率的にアプローチし、商談を新規創出するとともに、顧客層の拡大を図る新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、この発明にかかる新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置は、所定の製品（以下「対象製品」という）を販売する顧客の分類の支援処理をコンピュータを用いて実行するにあたり、顧客データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品以外の製品であって当該対象製品に関連する製品（以下「関連製品」）をすでに導入しているか否かを判断する第１の判断工程と、受注データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断する第２の判断工程と、を前記コンピュータに実行させ、前記第１〜第３の判断工程によって判断された結果に基づいて、前記顧客を少なくとも４つの分類に振り分けることを特徴とする。
【００１０】
また、この発明にかかる新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置は、さらに、前記顧客に関して、前記振り分けられた分類ごとに顧客リストを作成する顧客リスト作成工程を前記コンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１１】
また、この発明にかかる新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置は、前記第１の判断工程が、前記顧客の与信が所定値以上である場合に、前記顧客が前記関連製品をすでに導入しているか否かを判断するようにしてもよい。
【００１２】
また、この発明にかかる新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置は、前記第２の判断工程が、前記第１の判断工程によって判断された結果、前記顧客がすでに前記関連商品を導入している場合に、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、大量な顧客リストを効率的に振り分け（フィルタリング）することができ、それによって、効率的な営業活動を支援することができる新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置が得られるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照して、この発明による新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
（システム構成）
図１は、この発明の実施の形態にかかる新規顧客分類支援装置の外観の一例を示す説明図である。図１において、新規顧客分類支援装置は、コンピュータ本体１１０と、入力装置１２０と、出力装置１３０と、から構成されており、図示を省略するルータやモデムを介してＬＡＮ，ＷＡＮやインターネットなどのネットワーク１００に接続可能である。
【００１６】
コンピュータ本体１１０は、ＣＰＵ，メモリ，インターフェースを有する。ＣＰＵは、新規顧客分類支援装置の全体の制御を司る。メモリは、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤ，光ディスク１１１，フラッシュメモリから構成される。メモリはＣＰＵのワークエリアとして使用される。
【００１７】
また、メモリには各種プログラムが格納されており、ＣＰＵからの命令に応じてロードされる。ＨＤおよび光ディスク１１１はディスクドライブによりデータのリード／ライトが制御される。また、光ディスク１１１およびフラッシュメモリはコンピュータ本体１１０に対し着脱自在である。インターフェースは、入力装置１２０からの入力、出力装置１３０への出力、ネットワーク１００に対する送受信の制御をおこなう。
【００１８】
また、入力装置１２０としては、キーボード１２１、マウス１２２、スキャナ１２３などがある。キーボード１２１は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式であってもよい。マウス１２２は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。スキャナ１２３は、画像を光学的に読み取る。読み取られた画像は画像データとして取り込まれ、コンピュータ本体１１０内のメモリに格納される。なお、スキャナ１２３にＯＣＲ機能を持たせてもよい。
【００１９】
また、出力装置１３０としては、ディスプレイ１３１、プリンタ１３２、スピーカ１３３などがある。ディスプレイ１３１は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。また、プリンタ１３２は、画像データや文書データを印刷する。またスピーカ１３３は、効果音や読み上げ音などの音声を出力する。
【００２０】
図２は、この発明の実施の形態にかかる新規顧客分類支援装置（特に顧客フィルタリング処理部）の機能的構成の一例を示すブロック図である。図２において、新規顧客分類支援装置（顧客フィルタリング処理部）は、与信判断部２０１と、関連製品導入判断部２０２と、対象製品導入判断部２０３と、顧客リスト作成部２０４と、顧客情報データベース（ＤＢ）２５１と、受注情報データベース（ＤＢ）２５２と、を含む構成となっている。
【００２１】
与信判断部２０１は、顧客の与信が所定値以上であるか否かを判断する。与信については、金融機関あるいは信用調査会社などが算出するデータを用いてもよく、独自に算出するようにしてもよい。与信判断部２０１は、具体的には、たとえば上記ＣＰＵが上記メモリに記憶されたプログラムを実行することにより、その機能を実現することができる。
【００２２】
関連製品導入判断部２０２は、顧客情報ＤＢ２５１から所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、顧客が対象製品以外の製品であって当該対象製品に関連する製品である関連製品をすでに導入しているか否かを判断する。関連製品とは、具体的には、たとえばパーソナルコンピュータやサーバ、パッケージソフトウエアなどである。関連製品導入判断部２０２は、与信判断部２０１によって判断された結果、顧客の与信が所定値以上である場合にのみ、前記顧客が前記関連製品をすでに導入しているか否かを判断するようにしてもよい。関連製品導入判断部２０２は、具体的には、たとえば上記ＣＰＵが上記メモリに記憶されたプログラムを実行することにより、その機能を実現することができる。
【００２３】
対象製品導入判断部２０３は、受注情報ＤＢ２５２から所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断する。対象製品とは、具体的には、たとえば、ストレージシステムなどである。対象製品導入判断部２０３は、関連製品導入判断部２０２によって判断された結果、顧客がすでに関連商品を導入している場合にのみ、顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断するようにしてもよい。対象製品導入判断部２０３は、具体的には、たとえば上記ＣＰＵが上記メモリに記憶されたプログラムを実行することにより、その機能を実現することができる。
【００２４】
顧客リスト作成部２０４は、上記与信判断部２０１、関連製品導入判断部２０２、対象製品導入判断部２０３によって判断された結果に基づいて、顧客を少なくとも４つの分類に振り分ける。そして、それらの顧客に関して、振り分けられた分類ごとに顧客リストを作成する。顧客リストの作成の手法については、図５において詳細に説明する。顧客リスト作成部２０４は、具体的には、たとえば上記ＣＰＵが上記メモリに記憶されたプログラムを実行することにより、その機能を実現することができる。
【００２５】
（ＢＤサイクル）
図３は、この発明の実施の形態にかかる新規顧客分類支援方法の概要を示す説明図である。図３において、ビジネス・デベロップメント・サイクル（ＢＤサイクル）は、「ターゲットＭＩＸ」工程（Ｓ３０１）、「顧客フィルタリング」工程（Ｓ３０２）、「アポイント・訪問」工程（Ｓ３０３）、「情報提供」工程（Ｓ３０４）の４つの工程（アクション）からなる。「ターゲットＭＩＸ」工程（Ｓ３０１）から始まり、順に「顧客フィルタリング」工程（Ｓ３０２）→「アポイント・訪問」工程（Ｓ３０３）→「情報提供」工程（Ｓ３０４）と進んでいき、その後、再度、「ターゲットＭＩＸ」工程（Ｓ３０１）へ移行し、この巡回を繰り返しおこなうことがＢＤサイクルである。上記４つの工程（アクション）について、以下に詳細に説明する。
【００２６】
（ターゲットＭＩＸ）
ターゲットＭＩＸ（Ｓ３０１）におけるアクションでは、様々な手法を組み合わせることにより顧客情報を収集する。図４は、ターゲットＭＩＸ工程におけるターゲット一覧の一例を示す説明図である。図４において、ターゲッティング・アクションには、たとえば、「イベント出展」、「セミナー開催」、「上位２００社の選別」、「従業員１０００名以上の企業抽出」などが挙げられる。また、各ターゲットアクションに対して、その目的、方法、メリット、デメリットに関する情報を収集する。その後、顧客フィルタリング（Ｓ３０２）へ移行する。
【００２７】
（顧客フィルタリング）
顧客フィルタリング（Ｓ３０１）におけるアクションでは、ターゲットＭＩＸ（Ｓ３０１）において収集された顧客情報に対して、イベント来場者、セミナー来場者のリストからフィルタをかけ、訪問企業、担当者をスクリーニングする。
【００２８】
具体的には、たとえば、既存顧客のうち、アカウント担当営業がいる、またはストレージシステム導入済企業を除くようなフィルタをかける。また、今まで実績のない新規顧客を選別するようなフィルタをかける。また、ストレージシステムが導入されていない企業を選別するようなフィルタをかける。このように顧客フィルタリングをかけることで、アプローチリストを完成させる。
【００２９】
また、別の検討としてストレージシステムが導入できるレベルの大企業のみをリスト化した場合、中小以下の企業はそのセグメントでリストを作成し、ディーラもしくはパートナに利用してもらうかを模索するようにしてもよい。
【００３０】
図５は、顧客フィルタリング工程における振り分けの一例を示す説明図である。図５において、ターゲットＭＩＸ（Ｓ３０１）によって収集した顧客情報であるフィルタリング対象候補リスト（顧客マスタ）２５３を入力データとして、当該入力データをフィルタリング処理することによって、（１）新規顧客リスト、（２）半既存顧客リスト、（３）既存顧客リスト、（４）６ヶ月後のフィルタリングリストの４つのリストを作成して、その４つのリストを出力データとする。図２に示した顧客リスト作成部２０４によって、この４つのリストを作成することができる。
【００３１】
ここで、（１）新規顧客リスト（アプローチリスト）は、自社のサーバを今まで導入していない、もしくは他社の製品を使用しているユーザリストである。ＰＣユーザでもサーバを使っていなければ新規とする。また、（２）半既存顧客リスト（アプローチリスト）は、自社製品のサーバを導入しているユーザで、かつストレージシステムを導入していないユーザリストである。（３）既存顧客リスト（担当営業ありのリスト）は、（２）半既存顧客リストのユーザでかつストレージシステムを導入しているユーザリストである。（４）６ヵ月後の再フィルタリングリストは、評点５０点以下のユーザであり、自社が取引できないユーザリストである。そして、（４）のリストは半年後に再度フローを回し、評点の変化を見る。
【００３２】
図６は、振り分け条件の一例を示す説明図である。図６において、「○」は該当し、「×」は該当しないものである。新規顧客の場合は、評点５１点以上が「○」なので該当し、サーバ導入が「×」なので該当しない。また、ストレージ（システム）導入が「×」なので該当しない。このような振り分け条件を満たす者を新規顧客として「（１）新規顧客リスト」に入れることができる。同様に、半既存顧客の場合は、評点５１点以上が「○」、サーバ導入も「○」なので該当する。また、ストレージ（システム）導入が「×」なので該当しない。このような振り分け条件を満たす者を半既存顧客として「（２）半既存顧客リスト」に入れることができる。
【００３３】
また同様に、既存顧客の場合は、評点５１点以上が「○」なので該当し、サーバ導入は「○」「×」なので該当する該当しないのいずれでもよく、かつ、ストレージ（システム）導入が「○」なので該当する。このような振り分け条件を満たす者を既存顧客として「（３）既存顧客リスト」に入れることができる。さらに６ヶ月後フィルタ顧客の場合は、評点５１点以上が「×」なので該当しない者を対象とし、サーバ導入、ストレージ（システム）導入については判断しない。このような振り分け条件を満たす者を既存顧客として「（４）６ヶ月後の再フィルタリングリスト」に入れることができる。そして、サーバ導入、ストレージ（システム）導入については、６ヶ月後に再度判断する。
【００３４】
図７は、顧客情報ＤＢの内容の一例を示す説明図である。図７において、顧客情報ＤＢ２５１には、顧客の信用（与信）に関する情報が蓄積されている。この顧客情報ＤＢ２５１において、たとえば、「１８  信用調査会社評点」を抽出して、それを与信値とすることができる。また、この評点に独自の算出式を用いた値を与信値としてもよい。
【００３５】
図８は、受注情報ＤＢの内容の一例を示す説明図である。図８において、受注情報ＤＢ２５２には、自社の受注に関する情報が蓄積されている。この受注情報ＤＢ２５２において、たとえば、「１０  機種シリーズ」、「１１  台数」、「１２  主な機種」などのデータを抽出して、抽出されたデータに基づいて、自社の関連商品（パーソナルコンピュータ、サーバなど）が導入されているか否かを判断することができる。
【００３６】
図９は、顧客マスタの内容の一例を示す説明図である。図９の顧客マスタ２５３において、「７（評点５１年以上）」＝「○」、「８（サーバ導入）」＝「○」、「９（ストレージ導入）」＝「○」「１０（営業死筋情報）」＝「×」であれば、「既存リスト」に振り分けられる。同様に、「７」＝「○」、「８」＝「○」、「９」＝「×」、「１０」＝「×」であれば、「半既存リスト」に振り分けられる。「７」＝「○」、「８」＝「×」、「９」＝「×」、「１０」＝「×」であれば、「新規リスト」に振り分けられる。また、「７」＝「×」、「８」＝「−（どちらでもよい）」、「９」＝「−」、「１０」＝「○」であれば、「死筋リスト」に、「７」＝「×」、「８」＝「×」、「９」＝「×」、「１０」＝「×」であれば「６ヶ月後のフィルタリングリスト」にそれぞれ振り分けられる。
【００３７】
このようにして、顧客マスタにそれぞれの属性がついたものを「既存リスト」、「半既存リスト」、「新規リスト」、「死筋リスト」、「６ヶ月後のフィルタリングリスト」にすることができる。また、これらの顧客情報ＤＢ２５１、受注情報ＤＢ、顧客リストのマスタを再構築することで、図５に示した各顧客リスト（１）〜（４）を再構築するようにしてもよい。
【００３８】
図１０は、顧客フィルタリング工程の処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１０のフローチャートにおいて、フィルタリング対象候補リストを入力し、そのリストがいわゆる「死筋リスト」か否かを判断する（ステップＳ１００１）。具体的には、営業担当者が死筋フラグを付けているか否かによって判断するようにしてもよい。また、営業活動の上で、外したい顧客（見込みのない）を事前にフラグを立てておき、死筋リストに入れておいた顧客か否かの判断をおこなうようにしてもよい。
【００３９】
ステップＳ１００１において、死筋リストである場合（ステップＳ１００１：Ｙｅｓ）は、何もせずに、ステップＳ１０１０へ移行する。一方、死筋リストでない場合（ステップＳ１００１：Ｎｏ）は、つぎに、与信評点が５１以上であるか否かを判断する（ステップＳ１００２）。ここでは、与信評点が変わっている場合（５０以下や５１以上の変化）を判断し、５１以上の顧客対応をするためのデータ抽出をするとよい。
【００４０】
ステップＳ１００２において、与信評点が５０点以下である場合（ステップＳ１００２：Ｎｏ）は、何もせずに、ステップＳ１０１０へ移行する。一方、与信評点が５１点以上である場合（ステップＳ１００２：Ｙｅｓ）は、つぎに、顧客情報ＤＢ２５１を利用して、フィルタリング対象候補リストと、顧客情報ＤＢとのマッチングを実行する（ステップＳ１００３）。
【００４１】
そして、稼動資産があるか否か、すなわち、関連製品が導入されているか否かを判断する（ステップＳ１００４）。サーバ（パーソナルコンピュータなど）があるか否かは顧客情報ＤＢ２５１内の稼動資産情報から引き出し、サーバの有無で判断することができる。ここで、稼動資産がない場合（ステップＳ１００４：Ｎｏ）は、「（１）新規顧客リスト（アプローチリスト）」に振り分け（ステップＳ１００５）、一連の処理を終了する。すなわち、稼動資産なしの場合、サーバ未導入のため、新規顧客として扱い、リストに振り分けるようにする。
【００４２】
一方、ステップＳ１００４において、稼動資産がある場合（ステップＳ１００４：Ｙｅｓ）は、つぎに、受注情報ＤＢ２５２を利用して、フィルタリング対象候補リストと、受注情報ＤＢ２５２とのマッチングを実行する（ステップＳ１００６）。すなわち、稼動資産ありの場合は、既存顧客もしくは半既存顧客の場合があるのでつぎの検索に渡すようにする。そして、対象商品であるストレージシステムが導入済みであるか否かを判断する（ステップＳ１００７）。すなわち、サーバがあるユーザに対して、ストレージシステムの有無をマッチングし、ストレージシステムがあれば、既存顧客リストに振り分け、ストレージシステムがない場合、半既存顧客リストに振り分ける。ここで、ストレージシステムが導入されていない場合（ステップＳ１００７：Ｎｏ）は、「（２）半既存顧客リスト（アプローチリスト）」に振り分けられ（ステップＳ１００８）、一連の処理を終了する。
【００４３】
一方、ステップＳ１００７において、ストレージシステムが導入済みである場合（ステップＳ１００７：Ｙｅｓ）は、「（３）既存顧客リスト」に振り分けられ（ステップＳ１００９）、一連の処理を終了する。また、ステップＳ１０１０においては、「（４）６ヶ月後のフィルタリングリスト」振り分けられ（ステップＳ１０１０）、一連の処理を終了する。
【００４４】
このように、顧客フィルタリングを実行することができる。その後、アポイント・訪問（Ｓ３０３）へ移行する。
【００４５】
（アポイント・訪問）
つぎに、アポイント・訪問（Ｓ３０３）について説明する。アポイントの電話の際、顧客への情報の均一性の保持のために、対応シナリオを作成する。たとえば、お礼→ストレージへの興味→困っている課題→アポイントなどの流れの対応シナリオとなる。また、導入権限のない顧客、もしくは部署の際は、権限の有る担当者、部署をご紹介してもらい、再度電話連絡をおこない訪問につなげるようにするとよい。また、紹介してもらった顧客は今後も情報提供者として重要顧客と位置付け、リストに入れるようにするとよい。
【００４６】
また、訪問に際し、担当営業がいる際には調整し、同行するか訪問の了承を得る。訪問時においてポテンシャルが出た企業に関しては、セールスフェーズに入り営業に引き継ぐようにするとよい。
【００４７】
図１１は、アポイント・訪問工程の概要を示す説明図である。図１１において、まず、アプローチリスト１１００をスクリーニングして顧客１１０２を選定する。そして、自社（の担当者）１１０１から顧客１１０２へ連絡をする。その際、電話をした方が担当者でない場合は、他の担当者を紹介してもらい、再度電話をする。また、紹介してもらった方は重要顧客にする。そして、アプローチリスト１１００を更新する。また、断られた場合は、断られた理由１１０６を管理し、再アプローチの可能性を保持する。
【００４８】
顧客に対してアポイントがＯＫとなった場合は、営業担当者１１０３の同行もしくは訪問の了承を打ち合わせる。そして、アポイントがＯＫとなった顧客１１０４を訪問し、商談化へのパイプラインとする。
【００４９】
図１２は、アポイント・訪問工程の後工程の処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１２のフローチャートにおいて、まず、打ち合わせ状況を入力するとともに、顧客情報ＤＢ２５１、受注情報ＤＢ２５２に情報（予算、導入時期等）を追加する（ステップＳ１２０１）。
【００５０】
つぎに、営業評価を３段階で入力する（ステップＳ１２０２）。ここで、評価が「Ａ．良い」（ステップＳ１２０３）の場合は、「Ａ．アプローチリスト」に再訪問フラグを追加して（ステップＳ１２０４）、一連の処理を終了する。
【００５１】
ステップＳ１２０２において、評価が「Ｃ．悪い」（ステップＳ１２０５）の場合は、「Ｂ．死筋リスト」に追加して（ステップＳ１２０６）、一連の処理を終了する。
【００５２】
ステップＳ１２０２において、評価が「Ｂ．普通」（ステップＳ１２０７）の場合は、後述する図１３に示すように、アンケート入力で５段階評価をおこなう（ステップＳ１２０８）。ここで、「５：スコア８０以上」（ステップＳ１２０９）または「４：スコア６０以上」（ステップＳ１２１０）は、「Ａ．アプローチリスト」に再訪問フラグを追加して（ステップＳ１２０４）、一連の処理を終了する。
【００５３】
一方、ステップＳ１２０８において、「３：スコア５９以下」（ステップＳ１２１１）または「２：スコア３９以下」（ステップＳ１２１２）または「１：スコア１９以下」（ステップＳ１２１３）は、それぞれ「Ｂ．死筋リスト」に追加して（ステップＳ１２０６）、一連の処理を終了する。
【００５４】
このように、アポイント・訪問後のフローとしては、新規顧客リスト（アプローチリスト）および半既存顧客リスト（アプローチリスト）を入力データとし、アプローチリスト（継続しつづけるリスト）および死筋リスト（将来の検索可能性はあり）を出力データとする。なお、死筋リストは、継続して案件を追いかけないが、将来変化のあった際に再度アプローチができるように管理する。
【００５５】
訪問後において、営業マンの判断で良い、悪い判断し、上記データの入力をおこなう。判断のできない場合、普通を選びその後、具体的には、たとえば図１３に示すような、アンケート形式で５段階に振り分け、スコア別にアプローチリストと死筋リストに分ける。図１３は、訪問後のアンケートの一例を示す説明図である。
【００５６】
訪問後の良い、普通、悪いの評価をおこない、普通の場合のアンケートをおこない、アプローチリストにするか、死筋にするかを確定させるための計算式のある設問を用意し、このシステムをＷＥＢ化させ、自動計算させることができる。
【００５７】
計算例としては、たとえば、訪問Ａは、１：１  ２：３  ３：３  ４：３  ５：３  ６：２  ７：１  ８：２  ＝（２０＋６０＋５０＋３０＋５０＋２０＋１０＋２０）÷８＝３２．５となり、死筋リストに追加することができる。また、訪問Ｂは、１：１  ２：３  ３：３  ４：５  ５：５  ６：３  ７：３  ８：３  ＝（２０＋６０＋５０＋１００＋１００＋５０＋５０＋５０）÷８＝６０となり、アプローチリストに再訪問フラグを追加することができる。
【００５８】
このように、アポイント・訪問（アクション）を実行することができる。その後、情報提供（Ｓ３０４）へ移行する。
【００５９】
（情報提供）
情報提供（Ｓ３０４）のアクションとしては、たとえば、定期的な顧客訪問がある。アポイントが取れ、訪問できた顧客で商談に至らなかった顧客に対し、２ヶ月に一度の機会で訪問し、最新の技術同行や、業界の動きを情報提供する。また、情報提供とともに、顧客の状況をフォローし顧客のシステム導入の時期にあわせ、すぐに提案できるような１０００社以上の顧客動向をウォッチできるようにする。
【００６０】
また、ＤＭ、メール送付がある。おこなうイベントやセミナーにあわせて、集客したい顧客のスクリーニングをおこない案内状を送付する。また、上記フィルタリングでおこなったアップデート後の顧客リストを使用して、常に最新の見込み顧客リストとして保存するようにする。これらによって、ＢＤサイクルを回すことによりプロジェクトのミッションレベルが上がり、プリセールスフェーズのレベルを底上することができる。
【００６１】
図１４および図１５は、情報提供工程の処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１４のフローチャートにおいて、まず、訪問時期かを判断する（ステップＳ１４０１）。そして、訪問時期になった場合（ステップＳ１４０１：Ｙｅｓ）は、「Ａ．訪問」メッセージを発信する（ステップＳ１４０２）。具体的には、対応する顧客マスタ２５３から対応時期になると、自動的に訪問フラグが立ち、訪問メッセージが発信できるようにする。すなわち、予算時期、訪問フラグ、アポイント日時などでタイマーが作動するようにする。
【００６２】
引き続き、図１５のフローチャートにおいて、与信評点が５１以上であった場合（ステップＳ１５０１：Ｙｅｓ）は、何らのメッセージも発信しないで継続するが、与信評点が５０以下であった場合（ステップＳ１５０１：Ｎｏ）は、「Ｂ：評点不可」メッセージを発信する（ステップＳ１５０２）。このように、出力データとして、アプローチリストの訪問データのお知らせおよびアプローチリストの評点結果を出力データとすることによって、訪問時に入力した顧客の情報を元に、タイマーで条件を起動し、検索条件にヒットしたものをメッセージで知らせることができる。
【００６３】
このように、情報提供（アクション）を実行することができる。その後、再び、ターゲットＭＩＸ（Ｓ３０１）へ移行し、このＢＤサイクルを繰り返すことができる。
【００６４】
以上説明したように、本実施の形態では、対象製品を販売する顧客の分類の支援処理をコンピュータを用いて実行するにあたり、顧客の与信が所定値以上であるか否かを判断し、顧客データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、顧客が関連製品をすでに導入しているか否かを判断し、受注データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断し、判断された結果に基づいて、前記顧客を少なくとも４つの分類に振り分け、顧客に関して、振り分けられた分類ごとに顧客リストを作成するため、大量な顧客リストを効率的に振り分け（フィルタリング）することができ、それによって、効率的な営業活動を支援することができる。
【００６５】
なお、本実施の形態で説明した新規顧客分類支援方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【００６６】
（付記１）所定の製品（以下「対象製品」という）を販売する顧客の分類の支援処理をコンピュータが実行する新規顧客分類支援方法であって、
顧客データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品以外の製品であって当該対象製品に関連する製品（以下「関連製品」）をすでに導入しているか否かを判断する第１の判断工程と、
受注データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断する第２の判断工程と、
前記第１及び第２の判断工程によって判断された結果に基づいて、前記顧客を少なくとも４つの分類に振り分ける振り分け工程と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とする新規顧客分類支援方法。
【００６７】
（付記２）さらに、前記顧客に関して、前記振り分けられた分類ごとに顧客リストを作成する顧客リスト作成工程を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の新規顧客分類支援方法。
【００６８】
（付記３）前記第１の判断工程は、前記第１の判断工程によって判断された結果、前記顧客の与信が所定値以上である場合に、前記顧客が前記関連製品をすでに導入しているか否かを判断することを特徴する付記１または２に記載の新規顧客分類支援方法。
【００６９】
（付記４）前記第２の判断工程は、前記第１の判断工程によって判断された結果、前記顧客がすでに前記関連商品を導入している場合に、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断することを特徴する付記１〜３のいずれか一つに記載の新規顧客分類支援方法。
【００７０】
（付記５）所定の製品（以下「対象製品」という）を販売する顧客の分類の支援処理をコンピュータに実行させる新規顧客分類支援プログラムであって、
顧客データベースから所定の情報を読み出しさせて、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品以外の製品であって当該対象製品に関連する製品（以下「関連製品」）をすでに導入しているか否かを判断させる第２の判断工程と、
受注データベースから所定の情報を読み出させて、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断させる第３の判断工程と、
を前記コンピュータに実行させ、
前記第１〜第３の判断工程によって判断された結果に基づいて、前記顧客を少なくとも４つの分類に振り分けることを特徴とする新規顧客分類支援プログラム。
【００７１】
（付記６）所定の製品（以下「対象製品」という）を販売する顧客の分類の支援処理を実行する新規顧客分類支援装置であって、
顧客データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品以外の製品であって当該対象製品に関連する製品（以下「関連製品」）をすでに導入しているか否かを判断する第１の判断手段と、
受注データベースから所定の情報を読み出して、読み出された情報に基づいて、前記顧客が前記対象製品をすでに導入しているか否かを判断する２の判断手段と、
前記第１〜第３の判断手段によって判断された結果に基づいて、前記顧客を少なくとも４つの分類に振り分ける振り分け手段と、
を有することを特徴とする新規顧客分類支援装置。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
以上のように、本発明にかかる新規顧客分類支援方法、新規顧客分類支援プログラムおよび新規顧客分類支援装置は、所定の製品を販売する顧客の分類の支援処理をコンピュータを用いて実行するのに有用であり、特に、ストレージシステムなどのシステムを販売する顧客分類に適している。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】この発明の実施の形態にかかる新規顧客分類支援装置の外観の一例を示す説明図である。
【図２】この発明の実施の形態にかかる新規顧客分類支援装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図３】この発明の実施の形態にかかる新規顧客分類支援方法の概要を示す説明図である。
【図４】ターゲットＭＩＸ工程におけるターゲット一覧の一例を示す説明図である。
【図５】顧客フィルタリング工程における振り分けの一例を示す説明図である。
【図６】振り分け条件の一例を示す説明図である。
【図７】顧客情報ＤＢの内容の一例を示す説明図である。
【図８】受注情報ＤＢの内容の一例を示す説明図である。
【図９】各リスト情報（顧客マスタ）の内容の一例を示す説明図である。
【図１０】顧客フィルタリング工程の処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】アポイント・訪問工程の概要を示す説明図である。
【図１２】アポイント・訪問工程の後工程の処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】訪問後のアンケートの一例を示す説明図である。
【図１４】情報提供工程の処理の手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１５】情報提供工程の処理の手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【符号の説明】
【００７４】
２０１  与信判断部
２０２  関連製品導入判断部
２０３  対象製品導入判断部
２０４  顧客リスト作成部
２５１  顧客情報データベース（ＤＢ）
２５２  受注情報データベース（ＤＢ）
２５３  顧客リスト
【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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