(57)【要約】【課題】      顧客の購買意欲を考慮して顧客データベースの顧客を細分化すること。【解決手段】  購買意欲分類項目の共通項目が多い調査対象者を集めて購買意欲クラスタに分類する購買意欲分類手段（Ｃ１３）と、購買力分類項目の共通項目が多い前記調査対象者を集めた購買力クラスタに細分化する購買力分類手段（Ｃ１５）と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタと、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタと、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ及び購買力クラスタに属するかを判別する顧客細分化手段（Ｃ１９）とを有する顧客選別装置。【選択図】    図２
2005293171.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
下記の構成要件（Ａ01）〜（Ａ05）を備えたことを特徴とする顧客選別装置、
（Ａ01）顧客の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す顧客属性分類情報を記憶する顧客データ記憶手段、
（Ａ02）市場における調査対象者の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す調査属性分類情報と、
前記調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買意欲分類情報と、
前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買力分類情報と、
を記憶する調査データ記憶手段、
（Ａ03）前記複数の購買意欲分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタに分類する購買意欲分類手段、
（Ａ04）前記複数の購買力分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタに分類する購買力分類手段、
（Ａ05）前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタと、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタと、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ及び購買力クラスタに属するかを判別する顧客細分化手段。
【請求項２】
下記の構成要件（Ａ06）〜（Ａ08）を備えたことを特徴とする請求項１記載の顧客選別装置、
（Ａ06）前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタとに基づいて、前記購買意欲クラスタと前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数を演算する意欲判別関数演算手段、
（Ａ07）前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタとに基づいて、前記購買力クラスタと前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数を演算する購買力判別関数演算手段、
（Ａ08）前記購買意欲判別関数と、前記購買力判別関数と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ及び購買力クラスタに属するかを判別する前記顧客細分化手段。
【請求項３】
コンピュータを、
顧客の属性が複数の属性分類項目のいずれに分類されるかを示す顧客属性分類情報を記憶する顧客データ記憶手段、
市場における調査対象者の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す調査属性分類情報と、前記調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買意欲分類情報と、前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買力分類情報と、記憶する調査データ記憶手段、
前記複数の購買意欲分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタに分類する購買意欲分類手段、
前記複数の購買力分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタに分類する購買力分類手段、
前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタと、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタと、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ及び購買力クラスタに属するかを判別する顧客細分化手段、
として機能させるための顧客選別プログラム。
【請求項４】
前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタとに基づいて、前記購買意欲クラスタと前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数を演算する意欲判別関数演算手段、
前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタとに基づいて、前記購買力クラスタと前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数を演算する購買力判別関数演算手段、
前記購買意欲判別関数と、前記購買力判別関数と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ及び購買力クラスタに属するかを判別する前記顧客細分化手段、
として機能させるための請求項３記載の顧客選別プログラム。
【請求項５】
下記のステップ（Ｂ01）〜（Ｂ03）を実行することを特徴とする顧客選別方法、
（Ｂ01）市場における調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の中から選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタに分類する購買意欲分類ステップ、
（Ｂ02）前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の中から選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタに分類する購買力分類ステップ、
（Ｂ03）前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタと、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタと、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ及び購買力クラスタに属するかを判別する顧客細分化ステップ。
【請求項６】
下記のステップ（Ｂ04）〜（Ｂ06）を実行することを特徴とする請求項５記載の顧客選別方法、
（Ｂ04）前記購買意欲分類ステップの後に実行され且つ、前記各調査対象者が分類された属性を示す調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタとに基づいて、前記購買意欲クラスタと前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数を演算する意欲判別関数演算ステップ、
（Ｂ05）前記購買力分類ステップの後に実行され且つ、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタとに基づいて、前記購買力クラスタと前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数を演算する購買力判別関数演算ステップ、
（Ｂ06）前記意欲判別関数演算ステップ及び前記購買力判別関数演算ステップの後に実行され且つ、前記購買意欲判別関数と、前記購買力判別関数と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ及び購買力クラスタに属するかを判別する前記顧客細分化ステップ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、製品やサービスを販売する対象となる顧客を選別する顧客選別装置、顧客選別プログラム及び顧客選別方法に関し、特に、顧客データベースに登録された顧客データの中から購入してくれる可能性のある顧客を選別する顧客選別装置、顧客選別プログラム及び顧客選別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、企業が新たな商品やサービスを開発したり、販売する場合に、企業は、消費者（市場）を細分化し（セグメント化し）、細分化した消費者層のいずれかを商品開発、商品販売の対象として選択（ターゲティング）している。このようなセグメント化やターゲティングはマーケティングの分野において通常行われている（たとえば、非特許文献１参照）。
消費者層の細分化及び選択を行うに当たって、ほとんどの企業は何らかの形（アンケート等）で市場調査を行う。このような市場調査により、市場における需要や好み、流行等のデータ（以下、定性的データと記載する。）と、消費者の職業、年齢、性別、収入（法人の場合は企業の規模）等のデータ（以下、定量的データと記載する。）とが得られる。商品開発を行う場合には、市場調査の結果から、定性的データ及び定量的データに基づいて市場を細分化し、ターゲティングを行って商品開発を実施している。
【０００３】
これに対し、商品等の販売を行う場合、企業は、以前その企業の商品を購入したことのある消費者、取引先を顧客として登録した顧客データベースを使用して販売活動（営業活動）を行うことが多い。顧客データベースには、通常、年齢や性別、職業等の定量的なデータしか登録されていない。その理由としては、各企業の顧客データベースに登録されている顧客数は多く、数十万人単位となることも珍しくない。したがって、顧客一人ごとに、好み等の定性的データを得て、登録することは困難であることが考えられる。また、好みといっても、デザイン、価格、品質、ブランド等多数の要素（因子）があるため、登録すべき要素が多すぎ、顧客毎に多数の要素を登録する実益が少ない上、顧客データベースのデータ量が大きくなりすぎ、管理しにくくなる問題も発生するからである。
【０００４】
商品等の販売を行う場合には、商品開発の場合と同様に、対象とする顧客を選択（ターゲティング）する時に、市場調査により得た定性的データ及び定量的データに基づいて、商品等に興味がある可能性が高い消費者層（顧客層）を分析できる。しかし、顧客データベースには、性別や年齢、職業、収入等の属性データや定量的データしか登録されていないので、従来は、商品に興味がある顧客層の定量的データのみを使用して顧客層を選択し、宣伝、広告等の営業活動（マーケティング活動）を行うこととなる。
例えば、市場調査を行い、商品に興味がある消費者が、「２０代、独身、女性、ＯＬ、一人住まい、ファッションに興味がある、イタリア製ブランド品が好き、週１回は友人とおしゃれなレストランで食事」で分類される消費者層であるとの結果を得たとすると、「２０代、独身、女性、ＯＬ、一人住まい」という属性データのみを使用して営業活動を行っている。即ち、市場調査の結果から、「２０代、独身、女性、ＯＬ、一人住まい」の顧客層が、商品に興味がある可能性が高いと近似して営業活動を行うことがあった。
【０００５】
また、商品の販売を行う場合に、前記市場調査に基づいたデータを使用せず、前記顧客データベースに登録された顧客の中から、例えば、定量的なデータである収入や企業規模等から顧客の購買力（購買ポテンシャル）を判断し、購買力の大きそうな高所得層や大企業に分類される顧客層を重要度の高い顧客層として選択（ターゲティング）して、営業活動（マーケティング活動）を行うこともある。
【０００６】
【非特許文献１】フィリップ・コトラー著、小坂恕・疋田聰・三村優美子訳、マーケティング・マネジメント、第７版、株式会社プレジデント社、１９９６年５月３０日、ｐ．２２０〜ｐ．２４０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前述のような定量的なデータのみを使用して営業活動を行う従来の顧客細分化、顧客選択方法では、顧客一人一人の好み等を反映していない営業活動が行われている。したがって、従来の方法では、購買意欲の高い顧客だけでなく、購買意欲がない顧客に対しても、同様の営業活動を行っており、営業活動の効率が悪かった。
営業活動の効率を高めるために、顧客データベースに登録された顧客を、市場調査で得られた好み等の定性的データにより細分化しようとしても、匿名で行われるアンケート等の市場調査の結果を、定性的データが登録されていない顧客データベースに直接反映させることはできない。また、顧客データベースに登録された顧客を、定性的データを使用して細分化することは、現在行われておらず、その手法もなかった。したがって、従来、顧客一人一人の好み等を把握する場合には、各顧客の応対をする営業の者が、顧客個人の好みを把握する必要があり、商品の販売は営業を行う者の力量に依存する部分が大きかった。
【０００８】
たとえば、前述した、市場調査により「２０代、独身、女性、ＯＬ、一人住まい、ファッションに興味がある、イタリア製ブランド品が好き、週１回は友人とおしゃれなレストランで食事」で分類される消費者であるとの結果が得られた場合を考える。顧客データベースには、「２０代、独身、女性、ＯＬ、一人住まい」という定量的データ（属性データ）しか登録されておらず、この顧客層に対して営業活動を行うが、購買意欲に大きな影響がある、「ファッションに興味がある、イタリア製ブランド品が好き、週１回は友人とおしゃれなレストランで食事」という購買意欲に関する定性的データは顧客データベースに存在しない。そして、購買意欲に関する定性的データを顧客データベースに直接反映することはできない。
この結果、従来の顧客選別方法では、顧客の購買意欲に関係ない営業活動が行われ、顧客の購買意欲に応じた、きめが細かく、効率の良い営業活動が困難であった。したがって、従来の顧客選別方法では、市場調査の結果を精確に活かすことが難しく、営業を行う者の力量に大きく依存し、営業活動の効率が悪いという問題があった。
【０００９】
本発明は、前述の事情に鑑み、次の記載内容（Ｏ01），（Ｏ02）を技術的課題とする。
（Ｏ01）顧客データベースの顧客を顧客の購買意欲及び購買力を反映させて細分化すること。
（Ｏ02）営業活動の効率を高めること。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
（本発明）
次に、前記課題を解決した本発明を説明するが、本発明の要素には、後述の実施の形態の具体例（実施例）の要素との対応を容易にするため、実施例の要素の符号をカッコで囲んだものを付記する。また、本発明を後述の実施例の符号と対応させて説明する理由は、本発明の理解を容易にするためであり、本発明の範囲を実施例に限定するためではない。
【００１１】
（第１発明）
前記技術的課題を解決するために、第１発明の顧客選別装置は、下記の構成要件（Ａ01）〜（Ａ05）を備えたことを特徴とする。
（Ａ01）顧客の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す顧客属性分類情報を記憶する顧客データ記憶手段（Ｃ０１）、
（Ａ02）市場における調査対象者の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す調査属性分類情報と、
前記調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買意欲分類情報と、
前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買力分類情報と、
を記憶する調査データ記憶手段（Ｃ１２）、
（Ａ03）前記複数の購買意欲分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に分類する購買意欲分類手段（Ｃ１３）、
（Ａ04）前記複数の購買力分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に分類する購買力分類手段（Ｃ１５）、
（Ａ05）前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する顧客細分化手段（Ｃ１９）。
【００１２】
（第１発明の作用）
前記構成要件（Ａ01）〜（Ａ05）を備えた第１発明の顧客選別装置では、顧客データ記憶手段（Ｃ０１）は、顧客の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す顧客属性分類情報を記憶する。調査データ記憶手段（Ｃ１２）は、市場における調査対象者の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す調査属性分類情報と、前記調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買意欲分類情報と、前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買力分類情報と、を記憶する。
【００１３】
購買意欲分類手段（Ｃ１３）は、前記複数の購買意欲分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に分類する。購買力分類手段（Ｃ１５）は、前記複数の購買力分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に分類する。顧客細分化手段（Ｃ１９）は、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。
【００１４】
したがって、第１発明の顧客選別装置では、市場における調査により得られた購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、顧客属性分類情報とに基づいて、顧客がどの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかの判別が行われる。即ち、顧客属性分類情報と、同様の情報である調査属性分類情報とを統計学的につなげることにより、顧客データ記憶手段（Ｃ０１）に記憶された顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかが判別される。また、購買力に関しても、市場調査から得られた購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、顧客属性分類情報とに基づいて、顧客が何れの購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。この結果、顧客の購買力と、顧客の購買意欲を考慮して、顧客を細分化することができる。したがって、購買意欲と購買力を考慮した営業活動を行うことができ、営業活動をきめ細かく効率的に行うことができる。
【００１５】
（第１発明の形態１）
第１発明の形態１の顧客選別装置は、第１発明において、下記の構成要件（Ａ06）〜（Ａ08）を備えたことを特徴とする。
（Ａ06）前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）とに基づいて、前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数（Ｃij）を演算する意欲判別関数演算手段（Ｃ１６）、
（Ａ07）前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）とに基づいて、前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数（Ｐij）を演算する購買力判別関数演算手段（Ｃ１７）、
（Ａ08）前記購買意欲判別関数（Ｃij）と、前記購買力判別関数（Ｐij）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する前記顧客細分化手段（Ｃ１９）。
【００１６】
（第１発明の形態１の作用）
前記構成要件（Ａ06）〜（Ａ08）を備えた第１発明の形態１の顧客選別装置では、意欲判別関数演算手段（Ｃ１６）は、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）とに基づいて、前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数（Ｃij）を演算する。購買力判別関数演算手段（Ｃ１７）は、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）とに基づいて、前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数（Ｐij）を演算する。そして、前記顧客細分化手段（Ｃ１９）は、前記購買意欲判別関数（Ｃij）と、前記購買力判別関数（Ｐij）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。
【００１７】
したがって、第１発明の形態１の顧客選別装置では、市場における調査により得られた購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、調査属性分類情報とから演算された購買意欲判別関数（Ｃij）を使用して、顧客がどの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかの判別が行われる。即ち、顧客属性分類情報と、同様の情報である調査属性分類情報とを統計学的につなげることにより、顧客データ記憶手段（Ｃ０１）に記憶された顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかが判別される。また、購買力に関しても、購買力判別関数（Ｐij）と顧客属性分類情報とに基づいて、顧客が何れの購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。この結果、判別関数（Ｃij，Ｐij）を使用して、容易且つ自動的に顧客を細分化することができる。
【００１８】
（第２発明）
前記技術的課題を解決するために第２発明の顧客選別プログラム（Ｐ０２）は、
コンピュータを、
顧客の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す顧客属性分類情報を記憶する顧客データ記憶手段（Ｃ０１）、
市場における調査対象者の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す調査属性分類情報と、前記調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買意欲分類情報と、前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買力分類情報と、記憶する調査データ記憶手段（Ｃ１２）、
前記複数の購買意欲分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に分類する購買意欲分類手段（Ｃ１３）、
前記複数の購買力分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に分類する購買力分類手段（Ｃ１５）、
前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する顧客細分化手段（Ｃ１９）、
として機能させることを特徴とする。
【００１９】
（第２発明の作用）
前記構成要件を備えた第２発明の顧客選別プログラム（Ｐ０２）では、顧客データ記憶手段（Ｃ０１）は、顧客の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す顧客属性分類情報を記憶する。調査データ記憶手段（Ｃ１２）は、市場における調査対象者の属性が複数の属性分類項目の何れに分類されるかを示す調査属性分類情報と、前記調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買意欲分類情報と、前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の何れの項目を選択したかを示す購買力分類情報と、を記憶する。
【００２０】
購買意欲分類手段（Ｃ１３）は、前記複数の購買意欲分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に分類する。購買力分類手段（Ｃ１５）は、前記複数の購買力分類項目の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に分類する。顧客細分化手段（Ｃ１９）は、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。
【００２１】
したがって、第２発明の顧客選別プログラムでは、市場における調査により得られた購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、顧客属性分類情報とに基づいて、顧客がどの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかの判別が行われる。即ち、顧客属性分類情報と、同様の情報である調査属性分類情報とを統計学的につなげることにより、顧客データ記憶手段（Ｃ０１）に記憶された顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかが判別される。また、購買力に関しても、市場調査から得られた購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、顧客属性分類情報とに基づいて、顧客が何れの購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。この結果、顧客の購買力と、顧客の購買意欲を考慮して、顧客を細分化することができる。したがって、購買意欲と購買力を考慮した営業活動を行うことができ、営業活動の効率を高めることができる。
【００２２】
（第２発明の形態１）
第２発明の形態１の顧客選別プログラムは、前記第２発明において、
コンピュータを、
前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）とに基づいて、前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数（Ｃij）を演算する意欲判別関数演算手段（Ｃ１６）、
前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）とに基づいて、前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数（Ｐij）を演算する購買力判別関数演算手段（Ｃ１７）、
前記購買意欲判別関数（Ｃij）と、前記購買力判別関数（Ｐij）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する前記顧客細分化手段（Ｃ１９）、
として機能させることを特徴とする。
【００２３】
（第２発明の形態１の作用）
前記構成要件を備えた第２発明の形態１の顧客選別プログラムでは、意欲判別関数演算手段（Ｃ１６）は、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）とに基づいて、前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数（Ｃij）を演算する。購買力判別関数演算手段（Ｃ１７）は、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）とに基づいて、前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数（Ｐij）を演算する。そして、顧客細分化手段（Ｃ１９）は、前記購買意欲判別関数（Ｃij）と、前記購買力判別関数（Ｐij）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。
【００２４】
したがって、第２発明の形態１の顧客選別プログラムでは、市場における調査により得られた購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、調査属性分類情報とから演算された購買意欲判別関数（Ｃij）を使用して、顧客がどの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかの判別が行われる。即ち、顧客属性分類情報と、同様の情報である調査属性分類情報とを統計学的につなげることにより、顧客データ記憶手段（Ｃ０１）に記憶された顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかが判別される。また、購買力に関しても、購買力判別関数（Ｐij）と顧客属性分類情報とに基づいて、顧客が何れの購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。この結果、判別関数（Ｃij，Ｐij）を使用して、容易且つ自動的に顧客を細分化することができる。
【００２５】
（第３発明）
前記技術的課題を解決するために第３発明の顧客選別方法は、下記のステップ（Ｂ01）〜（Ｂ03）を実行することを特徴とする。
（Ｂ01）市場における調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の中から選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に分類する購買意欲分類ステップ、
（Ｂ02）前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の中から選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に分類する購買力分類ステップ、
（Ｂ03）前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する顧客細分化ステップ。
【００２６】
（用語の説明）
前記購買意欲分類ステップと、購買力分類ステップは、いずれか一方のステップを先に実行することも可能であり、両ステップを並行して実行することも可能である。
【００２７】
（第３発明の作用）
前記ステップ（Ｂ01）〜（Ｂ03）を実行することを特徴とする第３発明の顧客選別方法では、購買意欲分類ステップにおいて、市場における調査対象者が購買意欲判別用の複数の購買意欲分類項目の中から選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に分類する。購買力分類ステップにおいて、前記調査対象者が購買力判別用の複数の購買力分類項目の中から選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に分類する。顧客細分化ステップにおいて、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。
【００２８】
したがって、第３発明の顧客選別方法により、市場における調査により得られた購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、顧客属性分類情報とに基づいて、顧客がどの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかの判別が行われる。即ち、顧客属性分類情報と、同様の情報である調査属性分類情報とを統計学的につなげることにより、顧客データ記憶手段（Ｃ０１）に記憶された顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかが判別される。また、購買力に関しても、市場調査から得られた購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と、顧客属性分類情報とに基づいて、顧客が何れの購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。この結果、顧客の購買力と、顧客の購買意欲を考慮して、顧客を細分化することができる。したがって、購買意欲と購買力を考慮した営業活動を行うことができ、営業活動の効率を高めることができる。
【００２９】
（第３発明の形態１）
第３発明の形態１の顧客選別方法は、前記第３発明において、下記のステップ（Ｂ04）〜（Ｂ06）を実行することを特徴とする。
（Ｂ04）前記購買意欲分類ステップの後に実行され且つ、前記各調査対象者が分類された属性を示す調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）とに基づいて、前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数（Ｃij）を演算する意欲判別関数演算ステップ、
（Ｂ05）前記購買力分類ステップの後に実行され且つ、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）とに基づいて、前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数（Ｐij）を演算する購買力判別関数演算ステップ、
（Ｂ06）前記意欲判別関数演算ステップ及び前記購買力判別関数演算ステップの後に実行され且つ、前記購買意欲判別関数（Ｃij）と、前記購買力判別関数（Ｐij）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する前記顧客細分化ステップ。
【００３０】
なお、前記意欲判別関数演算ステップと購買力判別関数演算ステップも、いずれか一方のステップを先に実行することも可能であり、両ステップを並行して実行することも可能である。
【００３１】
（第３発明の形態１の作用）
前記ステップ（Ｂ04）〜（Ｂ06）を実行する第３発明の形態１の顧客選別方法では、前記購買意欲分類ステップの後に実行される意欲判別関数演算ステップにおいて、前記各調査対象者が分類された属性を示す調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）とに基づいて、前記購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買意欲判別関数（Ｃij）が演算される。前記購買力分類ステップの後に実行される購買力判別関数演算ステップにおいて、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）とに基づいて、前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）と前記調査属性分類情報とを関連付ける購買力判別関数（Ｐij）を演算する。そして、前記顧客細分化ステップにおいて、前記意欲判別関数演算ステップ及び前記購買力判別関数演算ステップの後に実行され且つ、前記購買意欲判別関数（Ｃij）と、前記購買力判別関数（Ｐij）と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）及び購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。
【００３２】
したがって、第３発明の形態１の顧客選別方法では、市場における調査により得られた購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）と、調査属性分類情報とから演算された購買意欲判別関数（Ｃij）を使用して、顧客がどの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかの判別が行われる。即ち、顧客属性分類情報と、同様の情報である調査属性分類情報とを統計学的につなげることにより、顧客データ記憶手段（Ｃ０１）に記憶された顧客が何れの購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に属するかが判別される。また、購買力に関しても、購買力判別関数（Ｐij）と顧客属性分類情報とに基づいて、顧客が何れの購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に属するかを判別する。この結果、判別関数（Ｃij，Ｐij）を使用して、容易且つ自動的に顧客を細分化することができる。
【発明の効果】
【００３３】
前述の本発明は、下記の効果（Ｅ01），（Ｅ02）を奏する。
（Ｅ01）顧客データベースの顧客を顧客の購買意欲及び購買力を反映させて細分化することができる。
（Ｅ02）営業活動の効率を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
次に図面を参照しながら、本発明の実施の形態の具体例（実施例）を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
なお、以後の説明の理解を容易にするために、図面において、前後方向をＸ軸方向、左右方向をＹ軸方向、上下方向をＺ軸方向とし、矢印Ｘ，−Ｘ，Ｙ，−Ｙ，Ｚ，−Ｚで示す方向または示す側をそれぞれ、前方、後方、右方、左方、上方、下方、または、前側、後側、右側、左側、上側、下側とする。
また、図中、「○」の中に「・」が記載されたものは紙面の裏から表に向かう矢印を意味し、「○」の中に「×」が記載されたものは紙面の表から裏に向かう矢印を意味するものとする。
【実施例１】
【００３５】
図１は本発明の実施例１の顧客選別装置の説明図である。
図１において、顧客選別装置としての顧客データベース装置ＫＤＢは、コンピュータ本体Ｈ１、ディスプレイＨ２、キーボード（入力装置）Ｈ３、マウス（入力装置）Ｈ４、図示しないＨＤドライブ（ハードディスクドライブ）、ＣＤドライブ（コンパクトディスクドライブ）、およびＦＤドライブ（フレキシブルディスクドライブ）等により構成されている。
【００３６】
（顧客データベース装置ＫＤＢの機能の説明）
図２は前記図１に示す顧客選別装置の機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
図２において、顧客データベース装置ＫＤＢのコンピュータ本体Ｈ１は、外部との信号の入出力および入出力信号レベルの調節等を行うＩ／Ｏ（入出力インターフェース）、必要な処理を行うためのプログラムおよびデータ等が記憶されたＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、必要なデータを一時的に記憶するためのＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ハードディスクやＲＯＭ等に記憶されたプログラムに応じた処理を行うＣＰＵ（中央演算処理装置）、ならびにクロック発振器等を有している。
【００３７】
前記構成の顧客データベース装置ＫＤＢは、前記ハードディスクやＲＯＭ等に記憶されたプログラムを実行することにより種々の機能を実現することができる。
前記顧客データベース装置ＫＤＢの前記ハードディスクドライブには、顧客データの管理を行う顧客データベースプログラムＰ０１や、市場調査データの分析や顧客データの細分化等を行う顧客選別プログラムＰ０２等のプログラムが記憶されている。前記顧客データベースプログラムＰ０１及び顧客選別プログラムＰ０２は、次の各機能実現手段（プログラムモジュール）を有している。
【００３８】
（顧客データベースプログラムＰ０１の機能）
Ｃ０１：顧客データ記憶手段
顧客データ記憶手段Ｃ０１は、顧客の属性が複数の属性分類項目のいずれに分類されるかを示す顧客属性分類情報を記憶する。実施例１の顧客データ記憶手段Ｃ０１は、顧客毎に、顧客ＩＤ、氏名、住所とからなる顧客識別情報と、顧客の職業、性別、年齢、居住地域からなる顧客属性分類情報とを有する顧客データ（顧客情報）を記憶している。なお、実施例１では、属性分類項目としての前記職業は、「会社経営者」、「医師」、「弁護士」、「公認会計士」、「税理士」、「会社役員」、「会社経営者」、「会社員」、「自営業」、「その他」が使用される。また、属性分類項目としての性別は「男性」と「女性」、属性分類項目としての年齢は、「２０歳代」、「３０歳代」、「４０歳代」、「５０歳代」、「６０歳代」、「７０歳以上」が使用される。さらに、属性分類項目としての居住地域は「北海道・東北」、「関東」、「中部」、「関西」「中国・四国」、「九州」が使用されている。なお、前記属性分類項目は、上記項目に限定されず、項目を増減することも可能であるし、さらに細かい分類（例えば、居住地域を都道府県単位にする等）や、もっと粗い分類（例えば、年齢を「３０歳以下」、「３０歳〜６０歳」、「６０歳以上」とする等）や、異なる分類項目（例えば、職業において「サービス業」、「製造業」等）とすることも可能である。
【００３９】
Ｃ０２：顧客データ更新手段
顧客データ更新手段Ｃ０２は、入力装置（キーボードＨ３やマウスＨ４）からの入力に応じて、前記顧客データ記憶手段Ｃ０１に記憶された顧客データを更新（追加、削除または変更）する。
【００４０】
（顧客選別プログラムＰ０２の機能）
図３は実施例１の市場調査を行う際の調査票の説明図である。
図４は実施例１の市場調査を行う際の調査票の説明図であり、図３の続きの図である。
Ｃ１１：調査データ登録手段
調査データ登録手段Ｃ１１は、市場調査により回答のあった調査データを、顧客細分化用の調査データとして登録する。実施例１の顧客選別方法では、図３、図４に示す調査票を使用したアンケートにより市場調査を行う。図３、図４に示す調査票による市場調査は、２つの自動車の車種（ブランドＡ及びブランドＢ）に関する調査である。そして、前記市場調査はインターネットを通じて行い、調査対象者を１万人、有効回答数が２７２５人の場合を考える。
【００４１】
図３、図４において、調査票には、Ｑ１〜Ｑ８、Ｆ１〜Ｆ４の質問事項が記載されている。なお、質問事項は以下の内容である（なお、回答欄については、図３、図４を参照）。
Ｑ１．下記の乗用車のうち，ご存知のブランドを教えてください。
ご存知のものをチェックしてください。（複数回答可）
（１）ブランドＡ
（２）ブランドＢ
Ｑ２．下記の乗用車の特徴について，各ブランドに当てはまると思う項目をすべ
てお知らせ
ください。（複数回答可）
（１）デザインが落ち着いている。
（２）デザインがスポーティーである。
（３）デザインが個性的である。
（４）室内にゆとりがある。
（５）乗り心地が良い。
（６）走りが安定している。
（７）地球環境に配慮されている。
（８）燃費が経済的である。
（９）安心感がある。
（１０）会社が信頼できる。
Ｑ３．あなたは下記の乗用車の特徴を何からお知りになられましたか。（複数回
答可）
（１）テレビコマーシャル
（２）新聞広告
（３）雑誌広告
（４）ホームページ
（５）パンフレット
（６）販売代理店の営業マン
（７）友人・知人
Ｑ４．あなたが使用している乗用車のブランドを教えてください。（複数回答可
）
（１）ブランドＡ
（２）ブランドＢ
（３）ブランドＡおよびＢ以外
Ｑ５．あなたが使用している乗用車の使用理由を教えてください。（複数回答可
）
（１）デザインが良いので。
（２）室内の広さが気に入ったので。
（３）性能が優れているので。
（４）燃費が良いので。
（５）地球環境に優しいので。
（６）販売代理店の営業マンが熱心なので。
（７）家族が気に入ったので。
（８）友人・知人の勧めで。
（９）会社が気に入っているので。
（１０）特に理由なし。
Ｑ６．あなたは乗用車を買い換える際に，下記のブランドを買いたいと思います
か。
買いたいブランドをチェックしてください。
（１）ブランドＡ
（２）ブランドＢ
Ｑ７．あなたはここ半年以内に，下記の乗用車の販売代理店を訪問したか，また
は販売代理店の
営業マンの訪問を受けたことがありますか。（複数回答可）
（１）ブランドＡ
（２）ブランドＢ
Ｑ８．あなたの年収を教えてください。
（１）５００万円未満
（２）５００万円〜１０００万円未満
（３）１０００万円以上〜１５００万円未満
（４）１５００万円以上〜２０００万円未満
（５）２０００万円以上
Ｆ１．あなたの職業を教えてください。
１．会社経営者    ２．医師    ３．弁護士    ４．公認会計士    ５．
税理士    ６．会社役員
７．会社管理者    ８．会社員    ９．自営業    １０．その他
Ｆ２．あなたの性別を教えてください。
１．男性      ２．女性
Ｆ３．あなたの年齢を教えてください。
１．２０歳代    ２．３０歳台代  ３．４０歳代    ４．５０歳代    ５
．６０歳台    ６．７０歳以上
Ｆ４．あなたの居住地域を教えてください。
１．北海道・東北    ２．関東    ３．中部    ４．関西    ５．中国・
四国    ６．九州
【００４２】
図３、図４に示す調査票には、Ｑ２、Ｑ５の購買意欲に関する質問と、Ｑ８に示す購買力に関する質問と、Ｆ１〜Ｆ４に示す調査対象者の属性に関する質問とが含まれている。即ち、Ｑ２の（１）〜（１０）及びＱ５の（１）〜（１０）の各質問事項が、購買意欲分類項目であり、Ｑ８の（１）〜（５）の質問事項が購買力分類項目、Ｆ１〜Ｆ４が属性分類項目である。
【００４３】
図５は、実施例１のブランドＡに対する購買意欲について登録された調査データの説明図である。
そして、実施例１の調査データ登録手段Ｃ１１は、前記調査票の回答に応じて、回答者に回答者番号（回答者ＩＤ）を付して、顧客細分化用の調査データとして登録する（図５参照）。即ち、図５において、回答者がＱ２の（１）において、ブランドＡにチェックを入れた場合には、調査データの「Ｑ２−１」に「１」を登録し、ブランドＡにチェックを入れなかった場合には、「Ｑ２−１」に「０」を登録する。即ち、Ｑ２の（１）の購買意欲分類項目において、回答者毎に、興味があるか（「１」が登録されたか）、興味がないか（「０」が登録されたか）、を分類し、登録する。同様に、Ｑ２の（２）〜（１０）、Ｑ５の（１）〜（１０）についても、チェックを入れた項目（「Ｑ２−２」〜「Ｑ２−１０」、「Ｑ５−１」〜「Ｑ５−１０」）には「１」を登録し、チェックを入れなかった項目には「０」を登録する（図５参照）。
【００４４】
ブランドＡの購買力（Ｑ８）については、ある回答者がＱ８の（２）にチェックを入れた場合、「Ｑ８−２」のみ「１」と登録し、「Ｑ８−１」、「Ｑ８−３」〜「Ｑ８−５」には「０」を登録する。
また、回答者（調査対象者）の属性Ｆ１〜Ｆ４については、例えば、ある回答者が「会社役員、男性、４０歳代、関西在住」である場合、会社役員なので「Ｆ１−６」のみ「１」を登録し、「Ｆ１−１」〜「Ｆ１−５」、「Ｆ１−７」〜「Ｆ１−１０」には「０」を登録する。また、男性なので「Ｆ２−１」に「１」を登録し、「Ｆ２−２」に「０」を登録する。さらに、４０歳代なので「Ｆ３−３」のみ「１」を登録し、「Ｆ３−１」、「Ｆ３−２」、「Ｆ３−４」〜「Ｆ３−６」には「０」を登録する。また、関西在住なので「Ｆ４−４」のみ「１」を登録し、「Ｆ４−１」〜「Ｆ４−３」、「Ｆ４−５」、「Ｆ４−６」には「０」を登録する。
ブランドＢについても同様に、購買意欲（Ｑ２，Ｑ５）、購買力（Ｑ８）及び回答者の属性（Ｆ１〜Ｆ４）について登録を行う。
【００４５】
Ｃ１２：調査データ記憶手段
調査データ記憶手段Ｃ１２は、前記調査データ登録手段Ｃ１１で登録された調査データを記憶する。実施例１の調査データ記憶手段Ｃ１２は、前記購買意欲分類項目の登録データ（購買意欲分類情報）と、購買力分類項目の登録データ（購買力分類情報）と、属性分類項目の登録データ（調査属性分類情報）とを記憶する。
【００４６】
図６は実施例１のクラスタ分析により作成される樹形図の説明図である。
Ｃ１３：購買意欲分類手段
購買意欲分類手段Ｃ１３は、前記複数の購買意欲分類項目（Ｑ２−１〜Ｑ２−１０、Ｑ５−１〜Ｑ５−１０）の中から前記調査対象者が選択した項目の中で共通項目が多い前記調査対象者を集めて、全調査対象者を複数の購買意欲クラスタ（Ｃ１〜Ｃ３）に分類する。実施例１の購買意欲分類手段Ｃ１３は、次の（１３−１）〜（１３−４）の手順により、購買意欲クラスタを作成して、分類（細分化）する。
（１３−１）回答者間の購買意欲分類項目の似ている（共通項目が多い）程度を一般化された距離（マハラノビスの距離）で定義し、前記距離の計算を行う。
（１３−２）回答者間の距離の小さい者どうしを「クラスタ」として集める。
（１３−３）前記距離の近さを階層的に表現した樹形図（図６参照）を作る。
（１３−４）樹形図を利用して、３つのクラスタに細分化する。
【００４７】
図７は、回答者を購買意欲クラスタに細分化した結果を示す図である。
そして、実施例１の購買意欲分類手段Ｃ１３は、図７に示すように、前記手順（１３−１）〜（１３−４）により分類された各回答者毎の購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３の情報と、前記調査データ記憶手段に記憶された購買意欲分類情報とを、購買意欲細分化結果情報として記憶する。
なお、前記（１３−１）〜（１３−４）に記載されたクラスタ分析による細分化方法は、公知であり、例えば、「奥野忠一・久米均・芳賀敏郎・吉澤正著、多変量解析法、改訂版、株式会社日科技連出版社、１９８１年４月１０日、ｐ．３９１〜ｐ．４１０」に詳細に記載されているので、詳細な説明は省略する。
【００４８】
Ｃ１４：購買意欲因子分析手段
購買意欲因子分析手段Ｃ１４は、前記購買意欲分類手段Ｃ１３で作成された複数（３つ）の購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３が作成される上で基準となった因子の分析を行う。購買意欲因子分析手段Ｃ１４は、次の手順（１４−１）〜（１４−６）により因子の分析を行う。
（１４−１）全回答者の前記購買意欲分類項目Ｑ２−１，Ｑ２−２，…，Ｑ５−１０をダミー変数（１または０）に置き換えたデータを用いて固有値分解を行い、第１因子〜第５因子を算出する。
（１４−２）各変数に対する因子負荷量を計算する。
（１４−３）購買意欲分類項目（質問事項）と因子負荷量との関係を示す一覧表（後述する図８参照）を作成する。
（１４−４）（１４−２）で計算された因子負荷量と、（１４−１）の固有値分解の結果を使用して、各回答者に対する因子負荷量を計算する。
（１４−５）各回答者の因子負荷量と、各回答者の購買意欲クラスタとに基づいて、購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３毎に、第１因子〜第５因子の因子負荷量の平均値を計算する。
（１４−６）各購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３と前記各因子の因子負荷量の平均値との関係を示す図（後述する図１０参照）を作成し、（１４−３）で作成された一覧表とともにディスプレイＨ２に表示する。
なお、前記（１４−１）〜（１４−６）に記載された因子分析方法は、公知であり、例えば、「奥野忠一・久米均・芳賀敏郎・吉澤正著、多変量解析法、改訂版、株式会社日科技連出版社、１９８１年４月１０日、ｐ．３２３〜ｐ．３７２」に詳細に記載されているので、詳細な説明は省略する。
【００４９】
図８は因子分析により得られたブランドＡの購買意欲に関する因子負荷量の一覧表の説明図である。
図８において、実施例１の購買意欲因子分析手段Ｃ１４では、手順（１４−３）で作成され、手順（１４−６）でディスプレイＨ２に表示された各質問事項と第１因子〜第５因子の因子負荷量との関係を示す一覧表（図８参照）から、各因子の意味を作業者が判断することができる。なお、図８において、因子負荷量は最大値が１であり、因子と質問事項（ダミー関数）との関係が深くなると１に近づき、関係がない場合に−１に近づく。
【００５０】
例えば、図８において、第１因子は、Ｑ２−１〜Ｑ２−３に対する因子負荷量が大きい。即ち、Ｑ２−１〜Ｑ２−３と第１因子との相関関係が高い。そして、Ｑ２−１〜Ｑ２−３の質問事項の内容は、「デザイン」に関係する質問事項なので、第１因子は「デザイン」であり、「デザイン」に興味がある回答者がＱ２−１〜Ｑ２−３にチェックを入れ且つ「デザイン」に興味がない回答者がＱ２−１〜Ｑ２−３にチェックを入れなかった可能性が高いと判断できる。同様にして、第５因子はＱ２−５，Ｑ２−６に対する因子負荷量が大きい。そして、Ｑ２−５〜Ｑ２−６の質問事項の内容は、「性能」に関係する質問事項なので、第５因子は「性能」と判断できる。図８における図示は省略しているが、同様にして、第２因子〜第４因子の判別も行うと、第２因子はＱ５−６に対する因子負荷量が大きく「販売代理店」と判別できる。また、第３因子はＱ２−９、Ｑ２−１０、Ｑ５−９に対する因子負荷量が大きく「ブランド」と判別でき、第４因子はＱ２−７、Ｑ２−８、Ｑ５−４に対する因子負荷量が大きく「経済性」と判別できる。
【００５１】
図９は各回答者に対する因子負荷量の一覧表の図である。
図１０は購買意欲クラスタに対する第１因子〜第５因子の平均値を示す説明図である。
また、実施例１の購買意欲因子分析手段Ｃ１４では、前記手順（１４−４）において、図９に示すように、各回答者に対して、第１因子〜第５因子の因子負荷量が計算され、図９に示す情報が作成される（具体的な数値は図示略）。そして、手順（１４−５）では、手順（１４−４）で作成された情報に基づいて、先ず、購買意欲クラスタＣ１に属する回答者の因子負荷量が因子毎に計算され、同様にして、購買意欲クラスタＣ２，Ｃ３についても計算が行われる。そして、図１０に示すような、各購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３に対する各因子の因子負荷量の平均値がディスプレイＨ２に表示（出力）される。したがって、図１０に示す表を見た作業者は、購買意欲クラスタＣ１に分類された回答者は、各因子の平均値が何れもマイナスであるので、ブランドＡに興味がなく、購買意欲が低いと判断できる。即ち、購買意欲クラスタＣ１は、低購買意欲クラスタＣ１であると判断できる。同様にして、購買意欲クラスタＣ３の各因子の平均は全てプラスであるので、購買意欲クラスタＣ３は、ブランドＡに興味があり購買意欲が高い高購買意欲クラスタＣ３であると判断できる。そして、購買意欲クラスタＣ２の各因子の因子負荷量の平均は、第５因子がマイナスであり、その他の因子についても高購買意欲クラスタＣ３よりも平均値が低い。したがって、購買意欲クラスタＣ２は、ブランドＡに多少興味がある中購買意欲クラスタＣ２であると判断できる。
【００５２】
Ｃ１５：購買力分類手段
購買力分類手段Ｃ１５（図２参照）は、複数の購買力分類項目（Ｑ８−１〜Ｑ８５）の中から前記調査対象者（回答者）が選択した項目の中で共通項目が多い前記回答者を集めて、全回答者を複数の前記購買力クラスタ（Ｐ１〜Ｐ３）に分類する。実施例１の購買力分類手段Ｃ１５は、年収が５００万円未満（購買力因子）を購買力クラスタＰ１とし、５００万円〜１５００万円（購買力因子）を購買力クラスタＰ２とし、１５００万円以上（購買力因子）を購買力クラスタＰ３とする。したがって、前記質問事項Ｑ８において、Ｑ８の（１）にチェックを入れた回答者を購買力クラスタＰ１に分類し、Ｑ８の（２）、（３）にチェックを入れた回答者を購買力クラスタＰ２に分類し、Ｑ８の（４）、（５）にチェックを入れた回答者を購買力クラスタＰ３に分類する。したがって、購買力クラスタＰ１が、年収が少なく、購買力（購買ポテンシャル）が小さい低購買ポテンシャルクラスタＰ１と判断できる。同様にして、購買力クラスタＰ２が中購買ポテンシャルクラスタＰ２と判断でき、購買力クラスタＰ３が高購買ポテンシャルクラスタＰ３と判断できる。
【００５３】
図１１は回答者の属性分類情報と、購買意欲クラスタと、購買ポテンシャルクラスタとの関係を示す説明図である。
Ｃ１６：意欲判別関数演算手段
意欲判別関数演算手段Ｃ１６は、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報Ｆ１〜Ｆ４と、前記各調査対象者が属する前記購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３とに基づいて、前記購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３と前記調査属性分類情報Ｆ１〜Ｆ４とを関連付ける購買意欲判別関数Ｃijを演算する。実施例１の意欲判別関数演算手段Ｃ１６は、図１１に示すように、調査データ記憶手段Ｃ１２に記憶された各回答者の属性分類項目の登録データ（調査属性分類情報）Ｆ１〜Ｆ４（Ｆ１−１〜Ｆ４−６）をダミー変数ｘj（j＝１〜２４）とする。そして、ダミー変数ｘjのみを使用して購買意欲クラスタＣi（i＝１〜３）を最も精度良く関連付ける購買意欲判別関数Ｃijを判別分析により算出する。なお、前記判別分析は、従来公知であり、例えば「奥野忠一・久米均・芳賀敏郎・吉澤正著、多変量解析法、改訂版、株式会社日科技連出版社、１９８１年４月１０日、ｐ．２５７〜ｐ．３２１」に詳細に記載されているので、詳細な説明は省略する。
【００５４】
図１２は意欲判別関数演算手段で演算された購買意欲判別関数の説明図であり、図１２Ａは購買意欲判別関数の各成分の一覧図、図１２Ｂは購買意欲判別関数を使用して顧客の属する購買意欲クラスタを演算する過程の式の説明図である。
したがって、実施例１の意欲判別関数演算手段Ｃ１６により、図１２Ａに示す購買意欲判別関数Ｃijが演算される。なお、前記図１２Ａにおいて、実施例１の購買意欲判別関数Ｃijは、定数項を有している。したがって、ダミー変数ｘjは、j＝１〜２５の２５個の成分を有している。
例えば、「会社役員、男性、４０歳代、関西」の顧客がいずれの購買意欲クラスタＣi（i＝１〜３）に属するかを図１２Ａ記載の購買意欲判別関数Ｃijを使用して判別する場合を考える。顧客の属性分類情報が、会社役員、男性、４０歳代、関西であるため、ダミー変数ｘjは、定数項と、Ｆ１−７と、Ｆ２−１と、Ｆ３−３と、Ｆ４−４とが「１」であり、その他は「０」となる。したがって、図１２Ｂに示すように、Ｃi＝Ｃij・ｘjを計算すると、Ｃi＝（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３）は以下の様に計算される。
Ｃ１＝−２４６．１８＋１９６．８１＋１９５．７４＋１０６．１３＋２０２．９４＋０．６１＝２５９．２４、
Ｃ２＝−２４８．２７＋１９９．２８＋１９７．６３＋１０７．７２＋２００．３０＋２．９０＝２６０．２８、
Ｃ３＝−２４９．４１＋１９８．２７＋１９６．８６＋１０８．０２＋２０１．０１＋４．３３＝２６０．８１
したがって、この顧客は、Ｃ１〜Ｃ３の中で最大値をとる高購買意欲クラスタＣ３に、高い精度で属すると推定できる。
【００５５】
Ｃ１７：購買力判別関数演算手段
購買力判別関数演算手段Ｃ１７は、前記各調査対象者の前記調査属性分類情報Ｆ１〜Ｆ４と、前記各調査対象者が属する前記購買力クラスタＰ１〜Ｐ３とに基づいて、前記購買力クラスタＰ１〜Ｐ３と前記調査属性分類情報Ｆ１〜Ｆ４とを関連付ける購買力判別関数Ｐijを演算する。実施例１の購買力判別関数演算手段Ｃ１７は、前記意欲判別関数演算手段Ｃ１６と同様に、判別分析によりダミー変数ｘjだけを使用して購買力クラスタＰi（i＝１〜３）を最も精度良く関連付ける購買力判別関数Ｐijを算出する。
【００５６】
図１３は購買力判別関数演算手段で演算された購買力判別関数の説明図であり、図１３Ａは購買力判別関数の各成分の一覧図、図１３Ｂは購買力判別関数を使用して顧客の属する購買力クラスタを演算する過程の式の説明図である。
図１３において、実施例１の購買力判別関数演算手段Ｃ１７により、図１３Ａに示す購買力判別関数Ｐijが演算される。なお、前記図１３Ａにおいて、実施例１の購買力判別関数Ｐijも、前記購買意欲判別関数Ｃijと同様に、定数項を有している。
図１２Ｂの場合と同様に、「会社役員、男性、４０歳代、関西」の顧客がいずれの購買力クラスタＰi（i＝１〜３）に属するかを購買力判別関数Ｐijを使用して判別する。この場合、図１２Ｂの場合と同様に、Ｐi＝Ｐij・ｘjを計算すると、図１３Ｂに示すように、Ｐi＝（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）＝（１６５．７９、１６９．０２、１６８．９６）となる。したがって、この顧客は、Ｐ１〜Ｐ３の中で最大値をとる中購買力クラスタＰ２に高い精度で属すると推定できる。
【００５７】
図１４は実施例１の顧客情報の説明図であり、図１４Ａは顧客データ記憶手段に記憶された顧客情報の説明図、図１４Ｂは細分化用顧客データ記憶手段に記憶された顧客情報の説明図である。
Ｃ１８：細分化用顧客データ記憶手段
細分化用顧客データ記憶手段Ｃ１８は、顧客を細分化するために必要な細分化用顧客属性分類情報を記憶する。実施例１の細分化用顧客データ記憶手段Ｃ１８は、前記細分化用顧客属性分類情報として、顧客データ記憶手段Ｃ０１に記憶された顧客属性分類情報（図１４Ａ参照）が、前記ダミー変数ｘjに置き換えられたデータ（細分化用顧客属性分類情報、図１４Ｂ参照）を記憶している。なお、実施例１の顧客データ記憶手段Ｃ０１及び細分化用顧客データ記憶手段Ｃ１８には１０万人分の顧客が記憶されている（図１４参照）。
【００５８】
図１５は実施例１の顧客細分化手段により細分化された顧客データの説明図である。
Ｃ１９：顧客細分化手段
顧客細分化手段Ｃ１９は、前記各回答者（調査対象者）が属する前記購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３と、前記各回答者（調査対象者）が属する前記購買力クラスタＰ１〜Ｐ３と、前記顧客属性分類情報とに基づいて、前記顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３及び購買力クラスタＰ１〜Ｐ３に属するかを判別する。実施例１の顧客細分化手段Ｃ１９は、前記購買意欲判別関数Ｃijと、前記購買力判別関数Ｐijと、前記顧客属性分類情報とに基づいて、顧客属性分類情報により特定される顧客が何れの購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３及び購買力クラスタＰ１〜Ｐ３に属するかを判別する。そして、実施例１の顧客細分化手段Ｃ１９は、前記細分化用顧客データ記憶手段Ｃ１８に記憶された細分化用顧客情報ｘjと、判別関数Ｃij、Ｐijとを使用して、顧客ＩＤで管理される各顧客が、何れの購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３及び購買力クラスタＰ１〜Ｐ３に属するかを判別する。即ち、図１２Ｂ及び図１３Ｂの場合と同様に、各顧客の細分化用顧客情報ｘjと判別関数Ｃij、Ｐijとを使用して計算し、最大値をとるクラスタＣｉ，Ｐｉをその顧客が属するクラスタと判別する。そして、図１５に示すように、顧客情報と、顧客が属するクラスタＣｉ，Ｐｉとを細分化結果情報として記録する。
【００５９】
（実施例１のフローチャートの説明）
（顧客選別処理のメインフローチャートの説明）
図１６は実施例１の顧客選別処理のフローチャートである。
図１６のフローチャートの各ＳＴ（ステップ）の処理は、顧客データベース装置ＫＤＢのＲＯＭやハードディスク等に記憶されたプログラムＰ０１，Ｐ０２に従って行われる。また、この処理は顧客データベース装置ＫＤＢの他の各種処理と並行してマルチタスクで実行される。
図１６に示す顧客選別処理フローは顧客選別プログラムＰ０２の実行により開始される。
【００６０】
図１６のＳＴ１（購買意欲分類ステップ）において、Ｑ２，Ｑ５のデータに基づいて回答者（調査対象者）を３つの購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３に細分化する。なお、前記回答者を３つの購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３に細分化する処理は、前記購買意欲分類手段Ｃ１３の説明で述べたとおりである。そして、ＳＴ２に移る。
ＳＴ２（購買意欲因子分析ステップ）において、Ｑ２，Ｑ５のデータに基づいて、購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３が作成される上で基準となった第１因子〜第５因子の分析を行う。なお、前記第１因子〜第５因子の分析を行う処理は、前記購買意欲因子分析手段Ｃ１４の説明で述べたとおりである。そして、ＳＴ３に移る。
【００６１】
ＳＴ３（意欲判別関数演算ステップ）において、購買意欲判別関数Ｃijを演算する。なお、前記購買意欲判別関数Ｃijを演算する処理は、前記意欲判別関数演算手段Ｃ１６の説明で述べたとおりである。そして、ＳＴ４に移る。
ＳＴ４（購買力分類ステップ）において、Ｑ８のデータに基づいて回答者（調査対象者）を３つの購買力クラスタＰ１〜Ｐ３に細分化する。なお、前記回答者を３つの購買力クラスタＰ１〜Ｐ３に細分化する処理は、前記購買力分類手段Ｃ１５の説明で述べたとおりである。そして、ＳＴ５に移る。
ＳＴ５（購買力判別関数演算ステップ）において、購買力判別関数Ｐijを演算する。なお、前記購買力判別関数Ｐijを演算する処理は、前記購買力判別関数演算手段Ｃ１７の説明で述べたとおりである。そして、ＳＴ６に移る。
【００６２】
ＳＴ６（顧客細分化ステップ）において、判別関数Ｃij，Ｐijを使用して、顧客データベース（顧客データ記憶手段Ｃ０１）に登録された顧客を購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３及び購買力クラスタＰ１〜Ｐ３に細分化する。なお、前記顧客データベースの顧客を細分化する処理は、前記顧客細分化手段Ｃ１９の説明で述べたとおりである。そして、ＳＴ７に移る。
ＳＴ７（顧客細分化結果出力ステップ）において、細分化結果情報の画像（図１５参照）をディスプレイＨ２に表示（出力）する。そして、図１６に示す顧客選別処理を終了する。
【００６３】
（実施例１の作用）
前記構成を備えた実施例１の顧客選別プログラムＰ０２が組み込まれた顧客選別装置としての顧客データベース装置ＫＤＢでは、購買意欲分類手段Ｃ１３により、デザインや性能等の定性的な（質的な）因子に基づいて細分化（クラスタ分け）が行われる。そして、市場調査の回答者の調査属性分類情報（Ｆ１〜Ｆ４）と、購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３とを高い精度で関連付ける購買意欲判別関数Ｃijが意欲判別関数演算手段Ｃ１６により、演算される。そして、調査属性分類情報と同様の情報である顧客属性分類情報と、前記購買意欲判別関数Ｃijとを使用して、定性的な因子に基づいて顧客を購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３に細分化している。
同様に、購買力（購買ポテンシャル）という定量的な（量的な）因子に基づいて顧客も細分化している。
【００６４】
したがって、実施例１の顧客データベース装置ＫＤＢでは、収入という定量的データだけでなく、デザインや性能等の顧客の好み等に関する定性的データに基づいて細分化される。この結果、顧客の購買力（購買ポテンシャル）だけでなく、顧客の購買意欲をも考慮して、顧客を細分化することができる。したがって、統計的に購買意欲が高い顧客に対して営業を行うことができ、営業活動の効率を高めることができる。
【００６５】
図１７は実施例１の顧客選別方法による細分化結果と営業活動を行う重要度との関連を説明する図である。
図１７において、市場調査のブランドＡに対する回答から演算された判別関数Ｃij，Ｐijを使用して分類することにより、顧客は、図１７に示す９個のセグメントの内いずれかのセグメントに分類される。即ち、購買意欲が低く、購買力（購買ポテンシャル）の低いＣ１・Ｐ１セグメント、低購買意欲・中購買力のＣ１・Ｐ２セグメント、低購買意欲・高購買力のＣ１・Ｐ３セグメント、中購買意欲・低購買力のＣ２・Ｐ１セグメント、中購買意欲・中購買力のＣ２・Ｐ２セグメント、中購買意欲・高購買力のＣ２・Ｐ３セグメント、高購買意欲・低購買力のＣ３・Ｐ１セグメント、高購買意欲・中購買力のＣ３・Ｐ２セグメント、高購買意欲・高購買力のＣ３・Ｐ３セグメント、の９つのセグメントに分類される。
【００６６】
したがって、顧客に対する営業活動を行う場合には、購買意欲の低いＣ１・Ｐ１、Ｃ１・Ｐ２、Ｃ１・Ｐ３のセグメントに属する顧客よりも、購買意欲が高く、購買力も比較的大きなＣ３・Ｐ２、Ｃ３・Ｐ３セグメントや購買意欲は中程度で購買力が大きなＣ２・Ｐ３セグメントの顧客を重要視して（ターゲティングして）、重点的に営業活動を行えば、商品を購入してもらえる確率が高くなる。したがって、図１７に示すように、購買意欲及び購買力を考慮して、商品を購入してもらえる確率に対応させて重要度を設定することができる。
購買力のみで顧客のターゲティングしていた従来の場合では、Ｃ１・Ｐ３、Ｃ２・Ｐ３、Ｃ３・Ｐ３のセグメントを対象にしており、購買意欲の低いＣ１・Ｐ３セグメントの顧客にも営業活動の資源（人的資源及び金銭的資源）を割いていた。したがって、なかなか購入してもらえないＣ１・Ｐ３セグメントの顧客に対する営業活動を、Ｃ２・Ｐ３、Ｃ３・Ｐ３セグメントの顧客と同様に、重点的に行っていたので、効率が悪かった。
【００６７】
これに対して、実施例１の顧客選別方法では、購買意欲を考慮した細分化（セグメント化）がされているので、図１７に示すように、商品に興味があり、購入してもらえる（商品を販売できる）可能性が高いセグメントから順に重要度を設定できる。したがって、従来対象にされていなかったＣ３・Ｐ２セグメントの顧客に営業活動の資源を多く割り当てることにより、Ｃ３・Ｐ２セグメントの顧客は購買意欲が高いので、商品を比較的購入してもらい易い。また、購買意欲が高いので、Ｃ１・Ｐ３セグメント等の購買意欲が低い顧客に比べ、購入してくれるまでの期間も短縮されることが期待できる。即ち、早期に営業成績を向上させることができる。したがって、購買意欲、即ち、商品に対する興味があり、購入してもらいやすい顧客にターゲティングすることができ、営業活動の効率を高めることができる。
【００６８】
また、購買意欲判別関数Ｃij及び購買力判別関数Ｐijを使用することにより、顧客を容易且つ自動的にセグメントに分類できる（細分化できる）。また、購買意欲判別関数Ｃij及び購買力判別関数Ｐijにより、市場調査と顧客情報から顧客の購買意欲や購買力を高い精度で推定することができるので、従来営業活動を行う者の力量に依存する部分が大きかった個人の好み等を自動的に推定できる。したがって、営業活動を行う者の力量に依存する部分を軽減でき、営業活動の力量を高めるために必要だった人的な営業コストも低減できる。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
（変更例）
以上、本発明の実施例を詳述したが、本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内で、種々の変更を行うことが可能である。本発明の変更例（Ｈ01）〜（Ｈ08）を下記に例示する。
（Ｈ01）前記実施例１において、ＳＴ１〜ＳＴ３とＳＴ４、ＳＴ５とは並行して実行することもできるし、ＳＴ４，ＳＴ５の処理を行った後にＳＴ１〜ＳＴ３の処理を実行することも可能である。
（Ｈ02）実施例１において、顧客選別プログラムＰ０２を顧客データベース装置ＫＤＢに組み込んだが、ＣＤ（コンパクトディスク）やＤＶＤ（デジタル多用途ディスク）、ＦＤ（フレキシブルディスク）、ＭＯディスク（光磁気ディスク）等のユーザが携帯可能且つコンピュータが読取可能な記録媒体に顧客選別プログラムＰ０２を記憶させた状態で実行するように構成することも可能である。
【００７０】
（Ｈ03）実施例１において、前記顧客選別プログラムＰ０２は、顧客データ記憶手段Ｃ０１を有する顧客データベース装置ＫＤＢにおいて使用したが、例えば、顧客データベース装置ＫＤＢとは別のコンピュータ（顧客選別装置）に顧客選別プログラムＰ０２を組み込み、顧客情報を記録した記録媒体を顧客選別装置で読取って顧客選別処理を実行することも可能である。また、公衆通信回線（インターネット等）を介して顧客データベース装置ＫＤＢと顧客選別プログラムＰ０２が組み込まれた顧客選別装置とを接続し、顧客データベース装置ＫＤＢから顧客選別装置に顧客情報を送信し、顧客選別装置で顧客を細分化し、その結果を顧客選別装置から顧客データベース装置に送信するように構成することも可能である。
【００７１】
（Ｈ04）前記実施例１において、あらかじめ、購買意欲因子が決まっている場合には、購買意欲因子分析手段Ｃ１４を省略することができる。
（Ｈ05）前記実施例１において、Ｃ３・Ｐ３と、Ｃ２・Ｐ３と、Ｃ３・Ｐ２を重要度が高いセグメントと位置づけたが、これに限定されず、商品等や顧客層に応じて変更可能である。例えば、Ｃ３・Ｐ３と、Ｃ３・Ｐ２を重要度の高いセグメントとしたり、Ｃ３・Ｐ３と、Ｃ２・Ｐ３と、Ｃ３・Ｐ２と、Ｃ２・Ｐ２を重要度の高いセグメントとすることも可能である。
【００７２】
（Ｈ06）前記実施例１において、購買意欲クラスタＣ１〜Ｃ３及び購買力クラスタＰ１〜Ｐ３をそれぞれ３つのクラスタに細分化したが、クラスタの数は、これに限定されず、２以上の複数とすることができる。なお、購買意欲クラスタと購買力クラスタの数は、実施例１のように一致させてもよいし、異なる（例えば、定性的クラスタが４つで定量的クラスタが３つ等）ようにしても良い。
（Ｈ07）本発明は、自然人の顧客に対する場合に限定されず、法人の顧客に対しても適用可能である。
（Ｈ08）前記実施例１において、調査票の質問項目や、属性判別情報等は、上記に限定されず、顧客の細分化を行う企業の業種や規模等に応じて任意に変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】図１は本発明の実施例１の顧客選別装置の説明図である。
【図２】図２は前記図１に示す顧客選別装置の機能をブロック図（機能ブロック図）で示した図である。
【図３】図３は実施例１の市場調査を行う際の調査票の説明図である。
【図４】図４は実施例１の市場調査を行う際の調査票の説明図であり、図３の続きの図である。
【図５】図５は、実施例１のブランドＡに対する購買意欲について登録された調査データの説明図である。
【図６】図６は実施例１のクラスタ分析により作成される樹形図の説明図である。
【図７】図７は、回答者を購買意欲クラスタに細分化した結果を示す図である。
【図８】図８は因子分析により得られたブランドＡの購買意欲に関する因子負荷量の一覧表の説明図である。
【図９】図９は各回答者に対する因子負荷量の一覧表の図である。
【図１０】図１０は購買意欲クラスタに対する第１因子〜第５因子の平均値を示す説明図である。
【図１１】図１１は回答者の属性分類情報と、購買意欲クラスタと、購買ポテンシャルクラスタとの関係を示す説明図である。
【図１２】図１２は意欲判別関数演算手段で演算された購買意欲判別関数の説明図であり、図１２Ａは購買意欲判別関数の各成分の一覧図、図１２Ｂは購買意欲判別関数を使用して顧客の属する購買意欲クラスタを演算する過程の式の説明図である。
【図１３】図１３は購買力判別関数演算手段で演算された購買力判別関数の説明図であり、図１３Ａは購買力判別関数の各成分の一覧図、図１３Ｂは購買力判別関数を使用して顧客の属する購買力クラスタを演算する過程の式の説明図である。
【図１４】図１４は実施例１の顧客情報の説明図であり、図１４Ａは顧客データ記憶手段に記憶された顧客情報の説明図、図１４Ｂは細分化用顧客データ記憶手段に記憶された顧客情報の説明図である。
【図１５】図１５は実施例１の顧客細分化手段により細分化された顧客データの説明図である。
【図１６】図１６は実施例１の顧客選別処理のフローチャートである。
【図１７】図１７は実施例１の顧客選別方法による細分化結果と営業活動を行う重要度との関連を説明する図である。
【符号の説明】
【００７４】
Ｃ０１…顧客データ記憶手段、
Ｃ１〜Ｃ３…購買意欲クラスタ、
Ｃ１２…調査データ記憶手段、
Ｃ１３…購買意欲分類手段、
Ｃ１５…購買力分類手段、
Ｃ１６…意欲判別関数演算手段、
Ｃ１７…購買力判別関数演算手段、
Ｃ１９…顧客細分化手段、
Ｃij…購買意欲判別関数、
Ｐ０２…顧客選別プログラム、
Ｐ１〜Ｐ３…購買力クラスタ、
Ｐij…購買力判別関数。
【図１】
2005293171.tif 000003
【図２】
2005293171.tif 000004
【図３】
2005293171.tif 000005
【図４】
2005293171.tif 000006
【図５】
2005293171.tif 000007
【図６】
2005293171.tif 000008
【図７】
2005293171.tif 000009
【図８】
2005293171.tif 000010
【図９】
2005293171.tif 000011
【図１０】
2005293171.tif 000012
【図１１】
2005293171.tif 000013
【図１２】
2005293171.tif 000014
【図１３】
2005293171.tif 000015
【図１４】
2005293171.tif 000016
【図１５】
2005293171.tif 000017
【図１６】
2005293171.tif 000018
【図１７】
2005293171.tif 000019