(57)【要約】【課題】顧客に関する情報を効率的に用いて分析し、「顧客維持」につなげることのできる顧客分析システム及び顧客分析方法を提供する。【解決手段】本実施の形態に係る顧客分析システムは、分析装置２、端末３、記憶装置４、出力装置５から構成される。記憶装置４には、顧客マスタ４１、顧客の購買履歴テーブル４２、顧客の声テーブル４３が格納されており、分析装置２は、顧客の声テーブル４３の情報をその内容に応じて複数のグループに分類してから、顧客マスタ４１及び顧客の購買履歴テーブル４２の情報と統合して統合テーブル６３を作成する。この統合テーブル６３の情報を集計して出力装置５に出力する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客からの要望、質問等の顧客から寄せられた声を顧客ごとに記憶しておく顧客の声記憶手段と、
顧客に関する顧客情報を顧客ごとに記憶しておく顧客情報記憶手段と、
前記顧客の声をその内容に応じて複数の群に分類する分類手段と、
前記顧客情報と前記分類された顧客の声とを編集、統合して統合情報を作成する統合手段と、
前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声の件数を集計する第１の集計手段と、
前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声を寄せた顧客の顧客情報を集計する第２の集計手段と、
前記顧客の声の件数の集計結果及び前記顧客情報の集計結果を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする顧客分析システム。
【請求項２】
前記統合情報は、販売期間を所定の期間で第１の販売期間及び第２の販売期間に区切り、前記第１の販売期間及び第２の販売期間における顧客の購買有無の情報を含み、
前記第２の集計手段は、前記複数の群ごとに、前記第１の販売期間において購買した顧客が第２の販売期間でも購買したか否かの情報を集計する手段を含むことを特徴とする請求項１記載の顧客分析システム。
【請求項３】
前記統合情報は、顧客の購買金額を含み、
前記第２の集計手段は、前記複数の群ごとに、平均購買金額を集計する手段を含むことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の顧客分析システム。
【請求項４】
前記統合情報は、顧客の購買回数を含み、
前記第２の集計手段は、前記購買回数別に集計する手段を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の顧客分析システム。
【請求項５】
前記統合情報は、顧客の年齢に関する情報を含み、
前記第２の集計手段は、年齢層別に集計する手段を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の顧客分析システム。
【請求項６】
前記統合情報は、顧客の初回購入日を含み、
前記第２の集計手段は、前記購買期間別に集計する手段を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の顧客分析システム。
【請求項７】
前記統合手段は、顧客の中から所定の条件を満たす顧客に関する情報のみを抽出して統合する手段を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の顧客分析システム。
【請求項８】
ユーザが操作する端末からの指示に従って、
記憶手段に格納されている顧客から寄せられた要望、質問等の顧客の声を、その内容に応じて複数の群に分類する分類工程と、
記憶手段に格納されている顧客に関する顧客情報と、前記分類された顧客の声とを編集、統合した統合情報を作成する統合工程と、
前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声の件数を集計する第１の集計工程と、
前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声を寄せた顧客の顧客情報を集計する第２の集計工程と、
前記第１及び第２の集計工程による集計結果を出力する出力工程と、を備えたことを特徴とする顧客分析方法。
【請求項９】
前記顧客情報には、販売期間を所定の期間で第１の販売期間及び第２の販売期間に区切り、前記第１の販売期間及び第２の販売期間における購買有無の情報を含み、
前記第２の集計工程は、前記複数の群ごとに、前記第１の販売期間において購買した顧客が第２の販売期間でも購買したか否かの情報を集計する工程であることを特徴とする請求項８記載の顧客分析方法。
【請求項１０】
記憶手段に格納されている顧客から寄せられた要望、質問等の顧客の声を、その内容に応じて複数の群に分類する分類ステップと、
記憶手段に格納されている顧客に関する顧客情報と、前記分類された顧客の声とを編集、統合した統合情報を作成する統合ステップと、
前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声の件数を集計する第１の集計ステップと、
前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声を寄せた顧客の顧客情報を集計する第２の集計ステップと、
前記第１及び第２の集計工程による集計結果を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする顧客分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、マーケティング等のために顧客の情報を分析する顧客分析システムに関し、特に、要望や質問等の顧客の声を用いた顧客分析システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
通信販売などのダイレクトマーケティング業界においては、景気後退の影響などで新規の顧客の獲得が難しくなり、新規顧客を獲得するよりも、既存顧客からの売上げを拡大する「顧客獲得」から「顧客維持」への方針転換が行われている。
【０００３】
これは、従来の一つの商品をできるだけ多く売る「市場シェア」重視の考え方から、一人の顧客の消費をできるだけ多く自社に取り込もうとする「顧客シェア」重視の考え方への変更である（例えば、下記特許文献１参照）。
インターネットやコールセンターなどの新しいビジネス形態の普及にともない、顧客の問い合わせ、要望、苦情等の顧客の声が、紙ではなくデジタル化された文書として蓄積されている。ダイレクトマーケティングを行う企業ではこれらの顧客の声を商品の企画やマーケティングへ反映しようとしている。
【０００４】
このために一般には、顧客の声の情報に対してデータマイニングによる分類（例えば、非特許文献１参照）や判別（例えば、非特許文献２参照）を行うと共に、それぞれの顧客の声の件数を利用して分析を行っている。
そして、分析にあたっては、分類された各グループの顧客の声の件数や、判別された各カテゴリの顧客の声の件数を対比し、件数の多いグループ又はカテゴリについて、優先して対応する等していた。
【０００５】
【特許文献１】
特開２０００−３３９４号公報
【０００６】
【非特許文献１】
西田英郎監訳、「クラスター分析とその応用」、株式会社内田老鶴圃、１９９５年１２月、７章  非階層的クラスター分析法
【０００７】
【非特許文献２】
田中豊、脇本和昌、「多変量統計解析法」、現代数学社、１９８３年５月、第１章回帰分析法
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のように、顧客の声の件数により優先度の決定をするだけでは、何度も購入する優良顧客の声も、単に意見だけ言って購入しない人の声も、同等に扱われることとなり、「顧客維持」につながるような有効な顧客分析が行われているとはいえない。
【０００９】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、顧客に関する情報を効率的に用いて分析し、「顧客維持」につなげることのできる顧客分析システム及び顧客分析方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る顧客分析システムは、顧客からの要望、質問等の顧客から寄せられた声を顧客ごとに記憶しておく顧客の声記憶手段と、顧客に関する顧客情報を顧客ごとに記憶しておく顧客情報記憶手段と、前記顧客の声をその内容に応じて複数の群に分類する分類手段と、前記顧客情報と前記分類された顧客の声とを編集、統合して統合情報を作成する統合手段と、前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声の件数を集計する第１の集計手段と、前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声を寄せた顧客の顧客情報を集計する第２の集計手段と、前記顧客の声の件数の集計結果及び前記顧客情報の集計結果を出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、上記課題を解決するために、本発明に係る顧客分析方法は、ユーザが操作する端末からの指示に従って、記憶手段に格納されている顧客から寄せられた要望、質問等の顧客の声を、その内容に応じて複数の群に分類する分類工程と、記憶手段に格納されている顧客に関する顧客情報と、前記分類された顧客の声とを編集、統合した統合情報を作成する統合工程と、前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声の件数を集計する第１の集計工程と、前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声を寄せた顧客の顧客情報を集計する第２の集計工程と、前記第１及び第２の集計工程による集計結果を出力する出力工程と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、上記課題を解決するために、本発明に係る顧客分析プログラムは、記憶手段に格納されている顧客から寄せられた要望、質問等の顧客の声を、その内容に応じて複数の群に分類する分類ステップと、記憶手段に格納されている顧客に関する顧客情報と、前記分類された顧客の声とを編集、統合した統合情報を作成する統合ステップと、前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声の件数を集計する第１の集計ステップと、前記統合情報から、前記複数の群ごとに、その群に属する顧客の声を寄せた顧客の顧客情報を集計する第２の集計ステップと、前記第１及び第２の集計工程による集計結果を出力する出力ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本実施の形態に係る顧客分析システム１の概略構成を示す図である。図１に示すように、顧客分析システム１は、分析装置２、端末３、記憶装置４、出力装置５から構成される。分析装置２は、端末３からの入力にしたがって、記憶装置４内に格納されている顧客に関するデータを読み込んで処理を行う。この処理結果、例えば、数値やグラフ等は、出力装置５に出力される。出力装置５は、例えば、ディスプレイやプリンタであり、上記処理結果を人間の視覚に提示するためのものである。
【００１４】
この顧客分析システム１は、顧客から寄せられた声（顧客の声）を分類すると共に、顧客の年齢層、購買金額等の顧客に関する情報と統合し、マーケティング担当者等に、その統合された情報を集計して提示するものである。
【００１５】
図２は、記憶装置４に格納されている情報の概略を示す図である。図２に示すように、記憶装置４には、顧客マスタ４１、顧客の購買履歴テーブル４２、顧客の声テーブル４３の各情報が格納されている。また、後述する分類結果テーブル６１、判別結果テーブル６２及び統合テーブル６３も記憶装置４に格納される。顧客マスタ４１には、顧客の住所、年齢等の顧客の属性情報が記憶されている。顧客の購買履歴テーブル４２には、顧客が過去に購入した商品、購入日等に関する情報が格納されている。顧客の声テーブル４３には、顧客からの問い合わせ、要望、苦情等に関する顧客の声が記憶されている。
【００１６】
図３乃至図５は、顧客マスタ４１、顧客の購買履歴テーブル４２、顧客の声テーブル４３に記憶されている情報の内容を詳細に表した図である。
図３に示すように、顧客マスタ４１には、顧客ごとに、顧客番号、年齢、性別、住所（都道府県）の情報が格納されている。例えば、図３の最上段のレコードのように、顧客番号「Ａ０００１」の顧客に関して、年齢「３０」、性別「女」、住所「東京」といった情報が格納されている。
【００１７】
図４に示すように、顧客の購買履歴テーブル４２には、顧客が購入した商品ごとに、顧客番号、購入日、商品グループ、単価、数量、購買金額が格納されている。例えば、図４の最上段のレコードのように、顧客番号「Ａ０００１」の顧客が、商品グループ「化粧品」に属する商品「脂取り紙」を、購入日「２００２／０７／０１」に、単価「２００円」で数量「３個」を、購買金額「６００円」で購入したというデータが格納されている。
【００１８】
図５に示すように、顧客の声テーブル４３には、顧客の声ごとに、顧客番号、声受取日及び顧客の声の内容の情報が格納されている。例えば、図５の最上段のレコードのように、顧客番号「Ａ０００１」が、声受取日「２０００／０６／０１」に、顧客の声の内容「容器が無駄なので詰め替え用をつくってください。」を寄せたという情報が格納されている。
【００１９】
続いて、この顧客分析システム１により顧客情報を集計・分析する処理について説明する。図６は、本実施の形態に係る顧客分析システムの処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、ステップＳ１（以下、「Ｓ１」とする）において、端末３から入力された命令に従い、顧客の声テーブル４３に格納されている「顧客の声」をクラスター分析により分類し、グループ分けを行う。この文書分類の処理は分析装置２が実行する。
【００２０】
具体的に説明すると、まず、「顧客の声」を意味のある複数の文に分解してから、形態素解析を用いて更に単語に分解する。解析結果から利用単語を抜き出し、抽出された利用単語から分類ルールを作成する。そして、この利用単語及び分類ルールを使用して、顧客の声４３を複数のグループにグループ化して分類する。詳細は、本発明に先立って本出願人が出願した特願２００１−２６１９９１号に開示されている。また、クラスター分析に関しては、上記非特許文献１に詳細に開示されている。
【００２１】
本実施の形態においては、（０１）当社支持、（０２）肌にあう、（０３）肌の悩み、（０４）ニキビ、（０５）スキンケア、（０６）ファンデーション、（０７）サンスクリーン、（０８）口紅・ネイルカラー、（０９）アイメイク、（１０）ヘアケア／ヘアカラー、（１１）詰め替え用、（１２）容器・ケース、（１３）各種要望、（１４）製品不良、（１５）返品・交換、の１５のグループに「顧客の声」を分類している。
【００２２】
そして、顧客ごとに、各グループに属する声を幾つ寄せているのかを集計する。図７は、Ｓ１による分類結果が格納される分類結果テーブル６１を概略的に示す図である。なお、分類結果テーブル６１には、顧客の声テーブル４３に含まれる顧客の声を特定して指し示す情報（顧客の声を識別する記号やポインタなど）を保持している（図示せず）。この分類結果テーブル６１は、顧客マスタ４１等と一緒に、記憶装置４に格納される。
【００２３】
次に、Ｓ２において、回帰分析により顧客の声テーブル４３に格納されている「顧客の声」を判別し、カテゴリ分けを行う。この文書判別の処理も分析装置２が実行する。
このＳ２の判別も、「顧客の声」をその内容に応じて複数の群に分類するものであり、この点でＳ１と同じように分類処理である。ただし、本実施の形態では、Ｓ１の分類と区別するために、カテゴリに分類するＳ２の処理を判別と称している。
【００２４】
Ｓ２の処理を具体的に説明すると、まず、単語形式の連結辞書を採用して判別関数を作成する。この判別関数として、本実施の形態での４つのカテゴリ（「要望」、「質問」、「苦情」、「感想」）に対応する判別関数をそれぞれ作成する。そして、これら判別関数により、顧客の声テーブル４３に記憶されているそれぞれの声がどのカテゴリに属するかを、各カテゴリへの帰属度の確率として求める。求めた確率がある閾値以上、例えば５０％以上であれば、そのカテゴリに属すると判別され、５０％未満であれば、そのカテゴリには属さないと判断される。よって、１つの「顧客の声」が、「要望」及び「苦情」の２つのカテゴリに属すると判別される場合もある。
【００２５】
詳細は、本発明に先立って本出願人が出願した特願２００２−０４６２３３号に開示されている。また、回帰分析については、上記非特許文献２に詳細に開示されている。
【００２６】
そして、顧客ごとに、各カテゴリに属する声を幾つ寄せているのかを集計する。図８は、Ｓ２による判別結果が格納される判別結果テーブル６２を概略的に示す図である。なお、判別結果テーブル６２には、顧客の声テーブル４２に含まれる顧客の声を特定して指し示す情報（顧客の声を識別する記号やポイントなど）を保持している（図示せず）。この判別結果テーブル６２は、顧客マスタ４１等と一緒に、記憶装置４に格納される。
【００２７】
次に、Ｓ３において、分析装置２は、顧客マスタ４１、顧客の購買履歴テーブル４２、分類結果テーブル６１及び判別結果テーブル６２から顧客分析に必要な情報を抽出して編集、統合し、統合テーブル６３を作成する。この抽出は、例えば、本実施の形態では、半年単位で販売期間を区切り、前期・今期の期間を定めておき、前期に購買した顧客のうち顧客の声を寄せた顧客のみを抽出するようにする。このように抽出を行うことで、Ｓ４以降の処理を軽減することができる。もちろん、この抽出条件は適宜変更可能であり、例えば、後述する累積購買金額が一定額以上の顧客を抽出するようにしても良い。また、区切る期間も適宜変更可能である。
【００２８】
そして、分析装置２は、ユーザが操作する端末３からの期間指定に従って、顧客の購買履歴４２のデータから、顧客ごとの「初回購入日」、「最新購入日」、「今期購買回数」、「今期購買金額」、「累積購買回数」、「累積購買金額」を算出して、統合テーブル６３を作成する。上述したように、本実施の形態に係る統合テーブル６３には、顧客の声を寄せ、かつ前期に購買した顧客の情報を含むが、それ以外の顧客の情報は含まない。
【００２９】
図９は、統合テーブル６３を概略的に示す図である。図９に示すように、顧客ごとに、「年齢層」、「初回購入日」、「最新購入日」、「今期購買回数」、「今期購買金額」、「累積購買回数」、「累積購買金額」、分類結果、判別結果の情報が統合された統合テーブル６３が作成されている。この統合テーブル６３は、顧客マスタ４１等と一緒に、記憶装置４に格納される。
【００３０】
次に、Ｓ４において、分析装置２は、統合テーブル６３のデータをもとにして、分類結果又は判別結果について、離脱率、購買回数、購買金額、年齢層等の観点からみて集計する。具体的な集計の例については、後述する。
ここで、上記離脱率は、前期購買有りの顧客のうち今期購買無しの顧客の割合を示すものであり、以下のようにして求めることができる。
離脱率＝１００−維持率
維持率＝（顧客の声を寄せた今期購買客数／顧客の声を寄せた前期購買客数）×１００
【００３１】
次に、Ｓ５において、Ｓ４で求めた集計結果を出力装置５に出力する。商品企画やマーケティング担当者が、このようにして出力された集計結果を参考にすることで、戦略的な観点の下に顧客への柔軟な対応を行うことができる。
続いて、上述したＳ４における集計結果の例及び各集計結果に基づいて得られる顧客維持のための対応策について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３２】
ここで、対比のため、図１０に、分類結果テーブル６１を顧客の声の件数のみに着目して集計した集計結果を示す。図１０（ａ）は、各グループに属する顧客の声の件数を示す表であり、図１０（ｂ）は、この集計結果を棒グラフで示す図である。
【００３３】
（１）分類結果と離脱率
図１１は、分類結果について離脱率の観点から集計した結果を示している。図１１（ａ）は、各グループに属する顧客の声の件数と、各グループに属する声を寄せた顧客の離脱率の数値を示す表であり、図１１（ｂ）は、この離脱率についての集計結果を棒グラフで示した図である。なお、本集計結果において、顧客の離脱率の代わりに、その維持率を用いても良いことはいうまでもなく、後述する他の集計結果においても同様である。
【００３４】
例えば、図１０に示す顧客の声の件数のみに着目すると、（０１）当社支持の声の件数が第３位であるため、顧客から寄せられた賞賛の声として心地良く受け取り、一見とくに対策を取らなくて良いように思われる。しかし、図１１に示すように離脱率に着目すると、（０１）当社支持の声を寄せた顧客の離脱率が第１位であることが分かる。よって、（０１）当社支持に分類される顧客の声を優先的に分析し、商品開発に反映させる等の離脱防止対策をとる必要があることが判明する。
【００３５】
（２）分類結果と平均今期購買金額
図１２は、分類結果について平均購買金額の観点から集計した結果である。図１２（ａ）は、各グループに属する顧客の声の件数と、各グループに属する声を寄せた顧客の今期購買金額の平均を示す表であり、図１２（ｂ）は、この平均今期購買金額についての集計結果を示す棒グラフである。
【００３６】
例えば、図１０に示す顧客の声の件数のみに着目すると、（１１）詰め替え用は最下位に位置しており、特に対策を取らなくても良いように思われる。しかし、図１２の平均購買金額を見ると、（１１）詰め替え用の声を寄せた顧客の平均購買金額は、第２位になっており、優良顧客であることが分かる。よって、顧客維持の観点からは、（１１）詰め替え用の声を寄せた顧客の声に対して、優先度を上げて対応する必要があることが判明する。
【００３７】
また、図１１を見ると、（１１）詰め替え用の離脱率が下から第２位となっており、この観点からも、（１１）詰め替え用に分類される声を寄せた顧客は優良顧客であることが分かる。
なお、本集計結果例では、今期購買金額の平均としたが、統合テーブル６３の累積購買金額の平均としても同様の作用・効果が得られる。
【００３８】
（３）分類結果と累積購買回数別離脱率
本集計結果例は、図１１に示す分類結果と離脱率の集計結果に付加することで、より効率的に顧客情報を分析することができる付加的集計結果である。
図１３は、離脱率を、顧客の累積購買回数別に集計した結果を示す図である。図１３（ａ）は、累積購買回数を「２・３回」、「４・５回」、「６回以上」、の３つの顧客に分けて、それぞれ各グループの離脱率を示す表であり、図１３（ｂ）は、この累積購買回数別離脱率を示す棒グラフである。なお、前述したとおり、離脱率の算出対象者は、前期購買ありの顧客であるので、累積購買回数が１回の顧客については、離脱率がすべて１００％となるため、図１３の集計結果から除いている。
【００３９】
図１１に示す（１４）製品不良に属する顧客の離脱率は１０．３％の第１３位であるが、図１３の累積購買回数２・３回の顧客について見ると、６２．５％で第２位の高い離脱率を示している。このように、購買回数の少ない顧客（累積購買回数２・３回）と高い顧客（累積購買回数４回以上）とでは、離脱率が大きく異なることが分かる。よって、本集計結果により、累積購買回数に応じて、顧客の声に対する対応を変える必要があることが分かる。例えば、累積購買回数の少ない顧客へ送付するカタログには、商品そのものについての説明を重点的に載せるなどして、顧客への商品理解を深めてもらうといった対応が必要となる。
【００４０】
（４）分類結果と年齢層別離脱率
本集計結果例も、図１１に示す分類結果と離脱率の集計結果に付加することで、より効率的に顧客情報を分析することができる付加的集計結果である。
図１４は、離脱率を、年齢層別に集計した結果を示す図である。図１４（ａ）は、年齢層を、「年齢層不明」、「１０−２０代」、「３０−４０代」、「５０歳以上」の４つに分けて、それぞれ各グループの離脱率を示す表であり、図１４（ｂ）は、この年齢層別離脱率を示す棒グラフである。
【００４１】
図１１に示す（１２）容器・ケースに属する顧客の離脱率は、９．１％と最も低く、また、図１４に示す「年齢不明層」では９．７％、「１０−２０代」では８．５％、「３０−４０代」では８．５％、と同じように低い。しかし、「５０歳以上」では、１３．２％と高くなっている。よって、本集計結果により、５０歳以上の顧客に対しては、（１２）容器・ケースに関して優先度を上げて対応する必要があることが判明し、容器の改良は、全製品について行うのではなく、５０歳以上の顧客をターゲットとした商品について行うのが効果的であることも判明する。
【００４２】
（５）分類結果と購買期間別離脱率
本集計結果例も、図１１に示す分類結果と離脱率の集計結果に付加することで、より効率的に顧客情報を分析することができる付加的集計結果である。
図１５は、離脱率を、初回購入からの経過期間である購買期間別に集計した結果を示す図である。図１５（ａ）は、購買期間が１年以内と１年以上の２つに分けて、それぞれ各グループの離脱率を示す表であり、図１５（ｂ）は、この購買期間別離脱率を示す棒グラフである。
【００４３】
図１１に示す（１５）返品・交換に属する声を寄せた顧客の離脱率は１４．６％であるが、図１５に示す購買期間が１年以内の顧客について見ると、（１５）返品・交換の声を寄せた顧客の離脱率は２７．５％と非常に高い離脱率を示している。このことから、購買期間が短い顧客に対しては、多少のコストがかかっても少ない日数で届く輸送手段に変更する等して、返品・交換の対応を素早くする必要があることが判明する。
【００４４】
（６）判別結果と維持率
図１６は、判別結果について維持率の観点から集計した結果を示している。図１６（ａ）は、各カテゴリに属する顧客の声の件数と、各カテゴリに属する声を寄せた顧客の維持率を示す表であり、図１６（ｂ）は、この顧客の声の件数を示す棒グラフであり、図１６（ｃ）は、この維持率についての集計結果を示す棒グラフである。
【００４５】
図１６に示す集計結果をみると、「要望」や「苦情」の具体的要求を寄せる顧客は維持率が高いことから、具体的要求を寄せる顧客の声に対して重点的に対応する必要があることが判明する。また、具体的要求を寄せる顧客の維持率が高いことから、要望、苦情に対するアフターケア（回答、詫び状や代替品の送付）が効果的に行われていると考えられる。
【００４６】
以上、本実施の形態について詳細に説明したように、顧客の声４３の分類結果テーブル６１又は判別結果テーブル６２と、顧客マスタ４１や顧客の購買履歴テーブル４２から得られる情報とを集計して、数値、グラフとして出力することにより、商品企画、マーケティング、サポート部門担当者による、企業戦略の観点からの顧客対応を効率的に支援することが可能になる。
【００４７】
なお、上述した図１０乃至図１６の何れにおいても、ユーザが表又はグラフの特定の行を選択指定すると、分析装置２は、その特定の行に属する顧客の声の内容を一覧表示するようにしても良い。
【００４８】
また、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、本実施の形態では、集計結果として６つの例を挙げたが、これに限らず、例えば、統合テーブル６３に格納されている「今期購買回数」、「今期購買金額」等を、分類結果テーブル６１や判別結果テーブル６２の情報と組み合わせた集計結果としても、同様の効果を得ることができる。また、本実施の形態に係る集計結果を組み合わせて出力しても良く、組み合わせることでより効率的できめ細かな顧客対応が可能になる。
【００４９】
また、本実施の形態に係る顧客分析システムの対象商品として化粧品を例に挙げているが、化粧品に限らず、食料品、ＯＡ商品等、周期的に顧客が購買する商品であれば適用可能である。
【００５０】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、顧客に関する情報を効率的に用いて分析し、「顧客維持」につなげることのできる顧客分析システム及び顧客分析方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る顧客分析システムの概略構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る記憶装置に格納される情報の概略を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る顧客マスタの内容を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る顧客の購買履歴テーブルの内容を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る顧客の声テーブルの内容を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る顧客分析システムの処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る分類結果テーブルの内容を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る判別結果テーブルの内容を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態に係る統合テーブルの内容を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る分類結果を顧客の声の件数の観点から集計した集計結果を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る分類結果を離脱率の観点から集計した集計結果を示す図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る分類結果を平均今期購買金額の観点から集計した集計結果を示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係る離脱率を累積購買回数別に集計した集計結果を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態に係る離脱率を年齢層別に集計した集計結果を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態に係る離脱率を購買期間別に集計した集計結果を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態に係る判別結果を維持率の観点から集計した集計結果を示す図である。
【符号の説明】
１      顧客分析システム
２      分析装置
３      端末
４      記憶装置
５      出力装置
４１    顧客マスタ
４２    顧客の購買履歴テーブル
４３    顧客の声テーブル
６１    分類結果テーブル
６２    判別結果テーブル
６３    統合テーブル
【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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