(57)【要約】【課題】会員を解約の有無についてデータ項目に基づいて区分けし、区分けしたグループ毎に契約の解約に関して契約期間に係る検証を容易に実施することができる解約分析装置を提供する。【解決手段】  会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段１１ｄと、各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段１１ｅと、セグメンテーション手段に求められた複数分割された会員データの中から契約維持率と契約期間についての閾値条件を満たす分割された会員データを特定する手段１１ｇとを含む。【選択図】図１
2007179441.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、
各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、
セグメンテーション手段に求められた複数分割された会員データの中から契約維持率と契約期間についての閾値条件を満たす分割された会員データを特定する手段とを含む解約分析装置。
【請求項２】
閾値条件を満たす分割された会員データから特定される会員の一部にアクションを実施した後に、閾値条件を満たす分割された会員データから特定される会員のうちアクションを受けた会員とアクションを受けていない会員との契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求めるアクション有効判定手段を新たに含む
前記請求項１に記載の解約分析装置。
【請求項３】
解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、
各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、
分割された会員データ毎の契約維持率と契約期間についてのグラフを出力する手段とを含む解約分析装置。
【請求項４】
ふしとふしから分岐した枝からなる樹形構造図のふしに分割された会員データを割り当て、分岐した枝に分割に係る基準値を割り当て、樹形構造図を出力する手段とを含む
前記請求項３に記載の解約分析装置。
【請求項５】
解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、
各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、
分割された会員データ毎の契約維持率と契約期間についてのグラフを出力する手段としてコンピュータを機能させるための解約分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、会の構成員である会員が解約する状況を分析する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明に係る解析分析装置の背景技術として、特開２００２−３６６７３２号公報に開示される顧客維持支援システムがある。
この背景技術の顧客維持支援システムは、会員に対して所定のスクリプトを伝達して、利用契約の継続を促すものであり、顧客属性情報を含む会員制顧客の顧客情報を、複数の項目毎に収集し記憶する顧客データベースと、分析期間中に解約した会員制顧客の各顧客情報を、顧客データベースから抽出し、顧客情報の各項目を説明変数とする重回帰分析を行い、各項目の相関関係ルールを得るデータマイニング手段と、分析期間中に解約していない残りの会員制顧客の顧客情報を顧客データベースから抽出し、顧客情報の各項目データの関係と相関関係ルールとを比較し、その一致率を、会員制顧客の解約予想率ｐとする解約確率設定手段とを備え、分析期間中に解約していない残りの会員制顧客の中から、解約予想確立ｐが所定の解約境界値ｐＴを超える会員制顧客を抽出し、所定のスクリプトを伝達するものである。
【特許文献１】特開２００２−３６６７３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
前記背景技術の顧客維持支援システムは以上のように構成され、操作者の経験に依存することなく、解約する可能性の高い会員に対して所定のスクリプトを伝達することができるものの、解約に相関する要因となるデータ項目を大まかに把握するに留まっており、特に、契約期間について詳細な検証を行うことが困難であるという課題を有する。
【０００４】
本発明は前記課題を解決するためのもので、会員を解約の有無についてデータ項目に基づいて分割し、分割したグループ毎に契約維持率と契約期間に係る検証を容易に実施することができる解約分析装置を提供することを目的とする。また、検証してキャンペーン対象の会員に対してキャンペーンを実施した後に、キャンペーンの有効性を検証可能な解約分析装置を提供することも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（１）  本発明に係る解約分析装置は、解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、セグメンテーション手段に求められた複数分割された会員データの中から契約維持率と契約期間についての閾値条件を満たす分割された会員データを特定する手段とを含むものである。
【０００６】
（２）  本発明に係る解約分析装置は必要に応じて、閾値条件を満たす分割された会員データから特定される会員の一部にアクションを実施した後に、閾値条件を満たす分割された会員データから特定される会員のうちアクションを受けた会員とアクションを受けていない会員との契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求めるアクション有効判定手段を新たに含むものである。
【０００７】
（３）  本発明に係る解約分析装置は、解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、分割された会員データ毎の契約維持率と契約期間についてのグラフを出力する手段とを含むものである。
【０００８】
（４）  本発明に係る解約分析装置は必要に応じて、ふしとふしから分岐した枝からなる樹形構造図のふしに分割された会員データを割り当て、分岐した枝に分割に係る基準値を割り当て、樹形構造図を出力する手段とを含むものである。
【０００９】
（５）  本発明に係る解約分析プログラムは、解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、分割された会員データ毎の契約維持率と契約期間についてのグラフを出力する手段としてコンピュータを機能させるためのものである。
これら前記の発明の概要は、本発明に必須となる特徴を列挙したものではなく、これら複数の特徴のサブコンビネーションも発明となり得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
（本発明の第１の実施形態）
ここで、本発明は多くの異なる形態で実施可能である。したがって、下記の実施形態の記載内容のみで解釈すべきではない。また、実施形態の全体を通して同じ要素には同じ符号を付けている。
実施形態では、主に装置について説明するが、所謂当業者であれば明らかな通り、本発明はコンピュータで使用可能なプログラム、システム、方法としても実施できる。また、本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、または、ソフトウェア及びハードウェアの実施形態で実施可能である。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、光記憶装置または磁気記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。さらに、プログラムはネットワークを介した他のコンピュータに記録することができる。
【００１１】
［１．装置概要説明］
図１は本実施形態に係る解約分析装置の概要説明図である。
商品、役務を提供する事業会社が主体となって組織する会に入会した会員に関して、会員は入会にあたり事業会社に対して自己の情報（氏名、生年月日、性別等）を提供する。提供された情報は利用者別プロフィールとして事業会社において登録される。会員が事業会社の提供する商品を購入したり、役務を受けたりすると事業会社において登録されている利用者別利用金額が更新される。会員が事業会社に対して苦情を出すと利用者別クレーム情報が事業会社において登録される。
【００１２】
事業会社に登録されている利用者別プロフィール、利用者別利用金額、利用者別クレーム情報等の会員データを解析し、データ項目間の相関関係やパターンなどを見つけ出す所謂データマイニングが実施され、出力される分析結果を事業会社の従業員が検討し、必要に応じて、入会会員キャンペーン、既存会員向けキャンペーン等のアクションを実施する。
【００１３】
本実施形態に係る解約分析装置では、ある時点の会員データに対して分析を行い、アクションを実施すべき会員をキャンペーン対象者として特定し、このキャンペーン対象者の一部の会員に対してキャンペーンを実施した後のキャンペーン対象者の会員データに対して分析を行う。
【００１４】
図２は本実施形態に係る分析結果出力の一例である。この図２では、分析結果はキャンペーン実施前の会員データを分析し、契約維持率についての樹形構造図と契約維持率と契約期間に関するグラフとして示した。この図２の分析結果出力を検証することで、使用者は容易にアクションを実施すべきか否かを判断する基準となるアクションポイントを見つけ出すことができる。例えば、図２にも記載してあるように、次のようなアクションポイントを見い出すことができる。
【００１５】
≪樹形構造図から分かるアクションポイント≫
・アクションポイント１：年齢が解約の重要な要因
・アクションポイント２：年齢５５歳以上で預金残高が４００万以上の会員は解約しにくい傾向にある
・アクションポイント３：年齢３８歳未満でクレーム数が８件以上の契約者は解約しやすい傾向にある
【００１６】
≪契約維持率曲線から分かるアクションポイント≫
・アクションポイント４：契約後数週間で解約する会員は年齢が３８未満でクレーム数が８件以上の契約者である
・アクションポイント５：年齢５５歳以上で預金残高が４００万以上の優良契約者でも、契約後２年前後で６５［％］から４５［％］へと契約維持率が減少する
アクションポイントはアクションを実施すべき会員を特定するだけでなく、逆に、アクションを実施しなくてもよい会員を特定する。
【００１７】
これらのアクションポイントから使用者は例えば次のような検証結果を得ることができる。
・アクションポイント３及びアクションポイント４より年齢３８歳未満で早い時期にクレーム数が８件以上となった顧客に対しては解約防止の施策を実施する
・アクションポイント２及びアクションポイント５より年齢５５歳以上で且つ預金残高が４００万以上の顧客については契約期間２年程度で解約防止の施策を実施する
・アクションポイント１より年齢に応じて送付する宣伝情報や実施するキャンペーンを変更する
【００１８】
［２．ハードウェア構成］
図３は本実施形態に係るハードウェア構成図である。
コンピュータ１０は汎用的なコンピュータであり、ハードウェアの構成としてはＣＰＵ(Central Processing Unit)１１、ＤＲＡＭ(Dynamic Random Access Memory)１２等のメインメモリ、外部記憶装置であるＨＤ(hard disk)１３、表示装置であるディスプレイ１４、入力装置であるキーボード１５及びマウス１６、ネットワークに接続するための拡張カードであるＬＡＮカード１７、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１８等からなる。
【００１９】
例えば、ＣＤ−ＲＯＭに格納されている解約分析プログラムがＨＤ１３上に複製（インストール）され、必要に応じて解約分析プログラムがメインメモリ１２に読み出され、ＣＰＵ１１がかかるプログラムを実行することで解約分析装置を構成する。
【００２０】
［３．ブロック構成図］
図４は本実施形態に係る解約分析装置のブロック構成図である。
本実施形態に係る解約分析装置は、分析の対象の候補となる分析対象候補データを取り込む入力部１１ａと、取り込まれた分析対象候補データから実際に分析する分析対象データを取り出すデータ収集部１１ｂと、分析対象データ中のデータを検査するデータチェック部１１ｃと、チェック後分析対象データの属性の一つの属性について基準値を設けて２群にし、この２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める検定部１１ｄと、各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション部１１ｅと、このセグメンテーション部１１ｅに分割されたセグメンテーションデータをふしとして分割に係る基準値を分割条件として樹木構造図に割り当てて出力すると共にセグメンテーションデータを契約維持率と契約期間についてセグメント毎にグラフとして出力する分析結果出力部１１ｆと、予め設定される閾値条件に該当するか否かをセグメンテーションデータに対してセグメント毎に判定する閾値判定部１１ｇと、閾値条件に該当するセグメンテーションデータを対象抽出データとして抽出するアクション対象抽出部１１ｈと、対象抽出データとこの対象抽出データに該当する会員の一部にアクションを実施した後の分析対象データとを比較分析する効果分析部１１ｉと、効果分析結果を出力する効果分析結果出力部１１ｊとを備える構成である。
【００２１】
図５（ａ）が分析対象候補データとなる。ここでは、分析対象候補データは、会員を識別するための会員ＩＤ、会員が入会した入会日、会員が退会した退会日（退会していない会員はデータ値を有しない）、性別、生年月日、会員の預金している預金額、会員が入会している会（事業会社）から提供される製品、サービスに対して今まで支払った購入金額累計、会に対するこれまでの苦情の回数であるクレーム回数累計等からなる。ここで、示したデータ項目は一例であり、当然このデータ項目によって本発明の技術的範囲は制限されない。
データ収集部１１ｂは会員データの中から分析対象となるデータを収集する。
【００２２】
データチェック部１１ｃは不適切なデータ値を有する又は必要なデータ値を有しないデータを分析対象データから排除するデータクレンジング機能と、分析に支障をきたす程度の偏りのあるデータを分析対象データから取り除く平滑機能とを有する。
【００２３】
データクレンジング機能は、会員データの中のデータ項目のデータ値を調べ、欠測値がある場合には欠測値を含む会員データを分析対象から除く。また、入会日や退会日が未来の日付である場合のように不適切なデータ値を含む会員データを分析対象から除く。但し、データ値がない（ＮＵＬＬ）の場合であっても正常な会員データである場合もある。例えば、退会していない会員の会員データには退会日に値が入っていない。
【００２４】
平滑機能は、例えば、性別のような属性（カテゴリ）データの場合は、各属性ごとに数を集計して男性／女性の人数に極端な偏りがある場合は分析から除いたり、一方の人数を減らしたり、他方の人数を増やしたりして偏りをなくすようにする。
【００２５】
［３．１  分析］
図６は本実施形態に係る解約分析装置の分析説明図である。図６（ａ）は樹形構造図の原理図を示しており、樹形構造図を形成するためには２分岐条件とふしが必要となる。ルートのふしＡはチェック後分析対象データであり、このルートのふしを２分岐条件で区分してふしＡ１とＡ２となり、さらにそれぞれのふしを２分岐条件で区分けすることでＡ１１及びＡ１２とＡ２１及びＡ２２になる。
分岐のための基準値算出方法としては各手法毎に用意されているが、本実施形態では生存時間ＣＡＲＴのログランク検定を用いることとする（図６（ｂ）参照）。
【００２６】
図７は本実施形態に係る解約分析装置の２分岐アルゴリズムの説明図である。あるデータ項目について昇順（又は降順）に並び替える。並び替えたデータ値を参考にそのデータ項目についての基準値を設けこの基準値でデータを区分けして２群とした場合に、この群間の契約維持率の相違の程度を示すｐ値をログランク検定で検定部１１ｄが検定する。基準値を変えてそれぞれの群に含まれるデータを変え、同様にｐ値を求める。
【００２７】
さらに、他のデータ項目を対象としてｐ値を求める。求めた全てのｐ値の中から最小のｐ値となった基準値によってセグメンテーション部１１ｅが２分割してそれぞれをふしに割り当てられるセグメンテーションデータとする。２分岐終了条件に該当するまで求めたセグメンテーションデータに関して基準値およびセグメンテーションデータを求める。
【００２８】
図５（ａ）の分析対象候補データを一例として、より具体的に説明すると次のようになる。
≪１≫性別、年齢、預金額、購入金額累計、クレーム回数累計の要因となり得るデータ項目のデータ値をデータ値に基づき昇順に並びかえる。性別であれば図７（ａ）のように「男  女」といった順に、年齢であれば図７（ｂ）のように「２１  ２２  ２２  ２３  ・・・・」といった順になる。
≪２≫あるデータ項目のすべてのデータ値の境目（境界）で２群の会員データとし、２群の契約維持率の間に差があるかどうかをログランク検定で検定して検定のｐ値を算出する。同様に全てのデータ項目について検定のｐ値を算出する。性別であればデータ値は２つしかないため必然的に境目は１つしかない。年齢であれば先頭のデータ値のみを内包するような群とそれ以外のデータ値を内包する群にするために２１歳を基準値とすることを手始めに、基準値を２２歳、２３歳、２４歳、２５歳、２６歳、２８歳・・・・と変更しつつ、それぞれのｐ値を求める。なお、図７中の縦の棒線は境目を示す。
≪３≫算出したｐ値の中から最小のｐ値に係る境目で会員データを２分割して「ふし」に割り当てられるセグメンテーションデータとする。
≪４≫新たなセグメンテーションデータである会員データを対象として前記≪１≫ないし≪３≫を実行し、以降再帰的にふしを形成する。
【００２９】
ただし、２分岐終了条件に該当する場合にはふしを形成することを中止する。
・ｐ値がすべて所定ｐ値より大きい
・ふし内のデータ数（会員数）が所定データ数（会員数）より少ない
・ふし数が所定ふし数と等しい又はそれより大きい
【００３０】
［３．２  分析結果出力］
図８は本実施形態に係る解約分析装置の樹形構造図である。ふし中１番上に位置する（ふし１、ふし２、ふし３、・・・）はふしを識別するためのもので、２番目に位置する（８３（５３）、４４（３０）、３９（２３）、・・・）はふし内のデータ数（解約数）、３番目に位置する（３５、６７、１０、・・・）は基準値のデータ項目の中央値である。ルートのふしに当初の会員データを割り当て、順次求めたセグメンテーションデータを順次分岐した枝にぶら下がるふしに割り当てる。ここで、会員データ、セグメンテーションデータとしたが、これらデータの一部、これらデータを識別する情報であってもよい。
【００３１】
図９は本実施形態に係る解約分析装置の契約維持率曲線である。縦軸を契約維持率［％］とし横軸を契約期間［週］としたふし毎の契約維持率のグラフである。このようなグラフとして表示させることで、樹形構造図だけによる分析結果の検証に比べ、ふし毎に契約維持率の変化を検証することができ、より適切にアクションを実施すべきグループを特定することが可能となる。
【００３２】
この樹形構造図、契約維持率曲線は同一ディスプレイに同時に表示することが好ましい。特に、どちらか一方の表示のふしを使用者が選択した場合に他方の表示上の対応するふしを顕示する構成であれば、使用者の検証が容易となる。
【００３３】
［３．３  閾値判定］
樹形構造図、契約維持率曲線によれば使用者は容易にアクションが必要な会員を特定することができるが、さらに、予め設定している（評価用）閾値に該当するか否かを判定し、該当するふしを特定する。
閾値は契約維持率及び契約期間に関して設定することができる。たとえば、次のように設定することができる。
・契約維持率５０［％］以下となる期間が１０［週］以下（かような条件を満たす契約維持率曲線に係る会員データを図５（ｂ）に示す。至急にアクションが必要な会員である。）
・契約維持率単位期間内効果率５［％／週］以上（かような条件を満たす契約維持率曲線に係る会員データを図５（ｃ）に示す。間もなくアクションが必要な会員である。）
【００３４】
［３．４  効果分析］
図１０は本実施形態に係るアクション実施後の会員データ及び効果分析の中間データの一例である。樹形構造図、契約維持率曲線を使用者が見てアクションを実施すべき会員を特定し、または、閾値判定によりアクションを実施すべき会員を特定した後に、使用者は特定した会員の一部を除きアクションを実施する。会員の一部にアクションを実施しないのはアクションの有効性を分析するためである。図１０（ａ）に示すようにアクション実施後のアクションを実施すべき会員の会員データについてアクションを実施したか否かを示すフラグをデータ項目として新たに追加している。
【００３５】
このアクション実施後のアクションを実施すべき会員の会員データについて、アクション実施グループとアクション未実施グループに分け、それぞれグループの会員の解約の有無に対してカイ２乗検定を実施して、ｐ値を求める（図１０（ｂ）参照）。このｐ値が所定値（基本的にはこの値は有意水準である）より小さい場合には実施したアクションは有効であったと判断可能であり、逆にｐ値が所定値以上の場合には実施したアクションは有効でなかったと判断することができる。例えば、ｐ値は一般的に用いる０．０５に設定することができる。
【００３６】
［４．動作］
図１１は本実施形態に係る解約分析装置の動作フローチャートである。
［４．１  アクション実施前］
ＣＰＵ１１（入力部１１ａ）は会員データである分析対象候補データを取り込む。
ＣＰＵ１１（データ収集部１１ｂ）は取り込まれた分析対象候補データから分析対象となるデータを取り出す（ステップ１００）。
ＣＰＵ１１（データチェック部１１ｃ）は分析対象となる分析対象データをチェックする（ステップ２００）。
ＣＰＵ１１（検定部１１ｄ）はある基準値による２群間の差についてのｐ値を求める（ステップ３００）。ＣＰＵ１１が次の基準値があるか否かを判断し（ステップ３０１）、あればステップ３００に戻り、なければ次のステップ３０２に進む。ＣＰＵ１１が次の属性があるか否かを判断し（ステップ３０２）、あればステップ３００に戻り、なければ次のステップ４００に進む。
【００３７】
ＣＰＵ１１（セグメンテーション部１１ｅ）は最小のｐ値に基づき現在対象となっているデータを分割する（ステップ４００）。
ＣＰＵ１１が２分岐終了条件に該当する否かを判断し（ステップ４０１）、２分岐終了条件でなければステップ３００に戻り、２分岐終了条件であればステップ５００に進む。
ＣＰＵ１１（分析結果出力部１１ｆ）はセグメンテーションデータを樹形構造図及び契約維持率曲線の形式でディスプレイ１４に出力する（ステップ５００）。
ＣＰＵ１１（閾値判定部１１ｇ）は閾値に該当するふしを特定する（ステップ６００）。
【００３８】
ＣＰＵ１１（アクション対象自動抽出部１１ｈ）は特定されたふしに係る会員データを対象抽出データとして会員データから抽出する（ステップ６０１）。抽出した会員データはすぐに比較できない場合には、所定の場所の記憶手段に格納することが望ましい。特定されるふしがなければ原則としてステップ６０１に進まない。なお、ステップ６００で特定されたふし以外にも使用者が任意に選択することもできる。
【００３９】
［４．２  アクション実施後］
ＣＰＵ１１（効果分析部１１ｉ）はアクション実施後の会員データのうち特定された会員データに係る会員を対象としてアクションを受けた会員とアクションを受けていない会員について契約維持率に関する検定を行う（ステップ８００）。このステップ８００の前にＣＰＵ１１がアクション実施後の全ての会員データの中からアクションを実施した会員とアクションを実施しなかった特定の会員について退会日のデータのみを抽出する（ステップ７００）。
【００４０】
ＣＰＵ１１（効果分析結果出力部１１ｊ）は効果分析結果をディスプレイ１４に出力する（ステップ９００）。例えば、アクションが有効の有無を「アクションは有効」「アクションは有効でない」の択一的な表示を行うこともできるし、ｐ値に応じてアクションの有効性をパーセント表示することもできるし、ｐ値そのものを表示することもできる。既に説示したが、基本的にアクションが有効か否かはｐ値が有意水準以下か否かにより判定する。
【００４１】
［５．本実施形態の効果］
このように本実施形態に係る解約分析装置によれば、２分岐アルゴリズムにより解約に相関性の高い基準値で会員を区分けすることができ、この区分けを樹形構造図で示すことで使用者が円滑に検証可能となる。また、契約維持率曲線により単に相関性が高い基準値を示すだけでなくその相関性が高い基準値についてどの契約期間の時点で解約が大きくなるかを視覚的に把握することができる。
【００４２】
また、閾値判定で閾値に該当するふしを顕示することで、使用者がアクションを必要とする会員を容易に見い出すことができる。
さらに、アクション対象者の会員を絞ることができると共に、どの時点でアクションを実施すべきかを視覚的に把握することができる。そうすることで、経済的で且つタイムリーなアクションを実施可能となる。
【００４３】
（その他の実施形態）
［アクション実施前後の分析］
前記第１の実施形態においては、ある時点の会員データについて分析を施しアクションを実施すべき会員を特定し、特定した会員の一部にアクションを実施した後にアクションの有効性を分析したが、アクション前の分析とアクション後の分析を同時に実施することも可能である。すなわち、アクション前の会員データとアクション後の会員データがあれば同様な分析が同時に可能となる。アクションを受けていない会員データは意図的にアクションを受けさせないように事業会社がしなくともアクションの告知を行ったにも拘らず会員が手続きしなかったことによりアクションが実施することができない場合も多くあり、このような場合には過去の遡ってアクションの有効性を検証することができるために非常に有効となる。
【００４４】
［複数のアクション］
前記第１の実施形態においては、特定した会員についてアクションを受ける会員とアクションを受けない会員とに分けて分析を実施したが、次のケースについても本発明の解約分析装置を用いることができる。
・アクションＡを受ける会員とアクションＢを受ける会員
・アクションＡを受ける会員とアクションＢを受ける会員とアクションを受けない会員
・アクションＡ及びアクションＢを受ける会員、アクションＡをうける会員、アクションＢを受ける会員、アクションを受けない会員
【００４５】
２つ以上のグループになった場合には、例えば３つのグループに関しては、１番目のグループと２番目のグループの相違と、２番目のグループと３番目のグループの相違、３番目のグループと１番目のグループの相違をｐ値として求め、評価することができる。相対的にどのアクションが最も有効であったかを把握することができる。
【００４６】
以上の前記各実施形態により本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は実施形態に記載の範囲には限定されず、これら各実施形態に多様な変更又は改良を加えることが可能である。そして、かような変更又は改良を加えた実施の形態も本発明の技術的範囲に含まれる。このことは、特許請求の範囲及び課題を解決する手段からも明らかなことである。
【００４７】
［付記］  上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、セグメンテーション手段に求められた複数分割された会員データの中から契約維持率と契約期間についての閾値条件を満たす分割された会員データを特定する手段とを含む解約分析装置。
【００４８】
このように付記１においては、属性のうち解約の有無に関係ある属性にて当該属性の情報と解約の有無に関する情報を基準値で２群にし、２群間の差についてｐ値を求め、同様に、同一属性で他の基準値をとって別の２群となってｐ値を順次求め、さらに、属性毎に求め、その中でも最も差の程度が大きいｐ値に係る基準値で会員データを２分割することで、解約の有無に関係ある属性の基準値によって分割された会員データの中から予め設定される契約維持率と契約期間についての閾値条件を満たす会員データを特定するので、解約の有無に関係がある会員データをまとまりのある状態で契約維持率と契約期間に関する条件を満たした会員データとして求めることができる。会員データに会員を識別する情報が包含されている場合には直接会員を特定することができるが、会員を識別する情報が包含されていない場合であっても分割に係る基準値が条件となって条件を満たす会員を特定することができる。
【００４９】
（付記２）  閾値条件を満たす分割された会員データから特定される会員の一部にアクションを実施した後に、閾値条件を満たす分割された会員データから特定される会員のうちアクションを受けた会員とアクションを受けていない会員との契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求めるアクション有効判定手段を新たに含む前記付記１に記載の解約分析装置。
このように付記２においては、同一に分類された会員の一部のみに対してアクションを実施した後に、この会員の中でアクション実施を受けた者とアクション実施を受けていない者との契約維持率の差を検定で求め、アクションの有効性について分析することができる。ここで、契約維持率の差が大きい程アクションの有効性が高いということになる。
【００５０】
（付記３）  アクション有効判定手段にて求めたｐ値と有意水準を比較判定する手段と、比較判定結果を出力する手段とを新たに含む前記付記２に記載の解約分析装置。
このように付記３においては、有意水準とｐ値を比較し、実質的にアクションが有効であったか否かを判定することができる。
【００５１】
（付記４）  解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、分割された会員データ毎の契約維持率と契約期間についてのグラフを出力する手段とを含む解約分析装置。
【００５２】
このように付記４においては、分割された会員データ毎にグラフ出力することで、分割された会員データ相互間の比較が容易であると共に、契約期間を追って契約維持率の変化を分割された会員データ毎にグラフ上で使用者が見ることができる。どのような属性の会員がいつ頃解約するかを視覚的に把握することができる。どのような属性の会員の契約維持率がどのタイミングで大きく変化するかを視覚的に把握することができる。
【００５３】
（付記５）  ふしとふしから分岐した枝からなる樹形構造図のふしに分割された会員データを割り当て、分岐した枝に分割に係る基準値を割り当て、樹形構造図を出力する手段とを含む前記付記４に記載の解約分析装置。
このように付記５においては、分割された会員データがどのような基準値で分割されているのかを樹形構造図で示すために、分割された会員データ自体及び分割された会員データ間の関係を視覚的に把握し易い。
【００５４】
特に、会員データ毎の契約維持率と契約期間についてのグラフと共に表示可能とすることで、解約する分割された会員データを迅速に把握することができ、且つ着目した分割された会員データ自体を迅速に把握することができる。
特に、会員データ毎の契約維持率と契約期間についてのグラフと、樹形構造図のふしとの対応関係が明示されることでより両者を把握し易い。
特に、前記閾値条件に該当する分割された会員データに対応するグラフ及びふしを顕示することで使用者に把握し易くすることができる。
【００５５】
（付記６）  解約の有無に関する情報、契約期間及び会員の属性に関する会員属性情報を少なくとも含む会員データに関して会員属性情報の属性の一つの属性について基準値を設けて少なくとも当該属性の情報と解約の有無に関する情報を２群にし、当該２群の契約維持率の差について検定を実施してｐ値を求める手段と、各属性につき検定にて求めた複数基準値について求めたｐ値のうち最も契約維持率の差の程度が大きいｐ値に係る基準値によって会員データを２分割するセグメンテーション手段と、分割された会員データ毎の契約維持率と契約期間についてのグラフを出力する手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。前記解約分析装置は、プログラムとしても把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る解約分析装置の概要説明図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る分析結果出力の一例である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係るハードウェア構成図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る解約分析装置のブロック構成図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る会員データの一例である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る解約分析装置の分析説明図である。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る解約分析装置の２分岐アルゴリズムの説明図である。
【図８】本発明の第１の実施形態に係る解約分析装置の樹形構造図である。
【図９】本発明の第１の実施形態に係る解約分析装置の契約維持率曲線である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係るアクション実施後の会員データ及び効果分析の中間データの一例である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る解約分析装置の動作フローチャートである。
【符号の説明】
【００５７】
１０  コンピュータ
１１  ＣＰＵ
１１ａ  入力部
１１ｂ  データ収集部
１１ｃ  データチェック部
１１ｄ  検定部
１１ｅ  セグメンテーション部
１１ｆ  分析結果出力部
１１ｇ  閾値判定部
１１ｈ  アクション対象抽出部
１１ｉ  効果分析部
１１ｊ  効果分析結果出力部
１２  メインメモリ
１３  ＨＤ
１４  ディスプレイ
１５  キーボード
１６  マウス
１７  ＬＡＮカード
１８  ＣＤ−ＲＯＭドライブ
【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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