(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
中央演算処理装置（ＣＰＵ）と、主記憶装置と、表示部と、入力部と、複数のデータベース及びテーブルを備える割引料金計算蓄積装置における各契約者が各種割引サービス商品を利用した場合の利用料金を計算して蓄積する割引料金計算蓄積方法であって、
中央処理装置（ＣＰＵ）は顧客データベースから契約者のデータを読み出し、該契約者のデータ中の未申込の割引サービス商品を含む複数の各割引サービス商品に対して料金計算の対象となるか否かを示す値を付した料金計算対象商品情報を取得し、
ＣＰＵは、該取得した料金計算対象商品情報内の未申込の割引サービス商品のうち料金計算の対象となるか否かを示す値が料金計算の対象であることを示す割引サービス商品を抽出し、利用状況データベースから利用状況データを読み出し、該利用状況データと前記抽出した割引サービス商品の情報に基づき当該割引サービス商品を利用した場合の料金計算を行い、結果の料金を料金計算データベースに格納し、
ＣＰＵは、各契約者毎に契約者の利用状況データを統計集約項目毎に毎月統計集約して作成された顧客プロファイル情報を格納した顧客プロファイルデータベースから当月と前月の各顧客プロファイル情報を読み出し、
ＣＰＵは読み出した当月と前月の顧客プロファイル情報を比較し、変化があったか否かの判定と、変化があった場合には変化の種類を判定し、
変化があった場合には、ＣＰＵは変化の種類と割引サービス商品情報とを関連付けた利用状況−サービス関連テーブルを読み出し、前記判定により得られた変化の種類に対応する割引サービス商品情報を該利用状況−サービス関連テーブルから抽出し、
ＣＰＵは顧客データベースから契約者のデータを読み出し、契約者のデータ中の料金計算対象商品情報において前記抽出した割引サービス商品情報に付された値を判定し、当該値が料金計算の対象でないことを示す場合には、当該値を料金計算の対象であることを示す値に変更することを特徴とする割引料金計算蓄積方法。
【請求項２】
請求項１記載の割引料金計算蓄積方法において、
ＣＰＵは、前記顧客プロファイルデータベースから各契約者の顧客プロファイル情報を読み出し、読み出した該顧客プロファイル情報間の類似度を求め、該類似度と予め設定したしきい値とにより各顧客プロファイル情報をグループ分けし、グループ内の顧客プロファイル情報を基に各グループ毎に標準プロファイル情報を抽出し、該抽出した標準プロファイル情報を標準プロファイル情報データベースに格納し、
ＣＰＵは、契約者の顧客プロファイル情報を前記顧客プロファイルデータベースから読み出すとともに、前記標準プロファイル情報データベースから標準プロファイル情報を読み出し、該読み出した契約者の顧客プロファイル情報と該読み出した標準プロファイル情報を比較し、該契約者の顧客プロファイル情報が所属する標準プロファイル情報のグループを抽出し、さらに前記顧客データベースから該契約者のデータを読み出し、該データ中のグループと前記抽出したグループを比較し、グループが変化しているか否か判定し、
ＣＰＵは、グループが変化していると判定した場合、グループ−サービス関連テーブルを読み出し、該テーブルを参照して変化後のグループに最適な割引サービス商品を抽出し、該抽出結果に基づき顧客データベース中の前記該契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更することを特徴とする割引料金計算蓄積方法。
【請求項３】
中央演算処理装置（ＣＰＵ）と、主記憶装置と、表示部と、入力部と、複数のデータベース及びテーブルを備える割引料金計算蓄積装置であって、
前記中央処理装置（ＣＰＵ）は、
顧客データベースから契約者のデータを読み出し、該契約者のデータ中の未申込の割引サービス商品を含む複数の各割引サービス商品に対して料金計算の対象となるか否かを示す値を付した料金計算対象商品情報を取得し、該取得した料金計算対象商品情報内の未申込の割引サービス商品のうち料金計算の対象となるか否かを示す値が料金計算の対象であることを示す割引サービス商品を抽出し、利用状況データベースから利用状況データを読み出し、該利用状況データと前記抽出した割引サービス商品の情報に基づき当該割引サービス商品を利用した場合の料金計算を行い、結果の料金を料金計算データベースに格納する料金計算制御処理手段と、
利用状況データベースから契約者の利用状況データを読み出し、顧客データベースから契約者の顧客データを読み出し、該利用状況データと該顧客データ中の料金計算対象商品情報とに基づき料金計算対象商品ごとに料金計算を行う料金計算処理手段と、
毎月、利用状況データベースから契約者のその月の利用状況データを読み出し、該利用状況データから統計集約する項目の内容を抽出し、抽出した項目の内容に基づき前記読み出した契約者のその月の顧客プロファイル情報を作成し、作成した契約者の顧客プロファイル情報を顧客プロファイルデータベースに格納する顧客プロファイル抽出処理手段と、
顧客プロファイルデータベースから当月と前月の契約者の顧客プロファイル情報を読み出し、顧客プロファイル情報の当月分と前月分とを比較し、変化があったか否かの判定と、変化があった場合には変化の種類を判定し、変化があった場合には、記憶装置から変化の種類と割引サービス商品情報とを関連付けた利用状況−サービス関連テーブルを読み出し、前記判定により得られた変化の種類に対応する割引サービス商品情報を該利用状況−サービス関連テーブルから抽出し、顧客データベースから契約者のデータを読み出し、契約者のデータ中の料金計算対象商品情報において前記抽出した割引サービス商品情報に付された値を判定し、当該値が料金計算の対象でないことを示す場合には、当該値を料金計算の対象であることを示す値に変更する顧客プロファイル比較処理手段と、を有することを特徴とする割引料金計算蓄積装置。
【請求項４】
請求項３記載の割引料金計算蓄積装置において、
前記中央演算処理装置（ＣＰＵ）は、
前記顧客プロファイルデータベースから各契約者の顧客プロファイル情報を読み出し、読み出した該顧客プロファイル情報間の類似度を求め、該類似度と予め設定したしきい値とにより各顧客プロファイル情報をグループ分けし、グループ内の顧客プロファイル情報を基に各グループ毎に標準プロファイル情報を抽出し、該抽出した標準プロファイル情報を標準プロファイル情報データベースに格納する標準プロファイル管理処理手段と、
契約者の顧客プロファイル情報を前記顧客プロファイルデータベースから読み出すとともに、前記標準プロファイル情報データベースから標準プロファイル情報を読み出し、該読み出した契約者の顧客プロファイル情報と該読み出した標準プロファイル情報を比較し、該契約者の顧客プロファイル情報が所属する標準プロファイル情報のグループを抽出し、さらに前記顧客データベースから該契約者のデータを読み出し、該データ中のグループと前記抽出したグループを比較し、グループが変化しているか否か判定し、グループが変化していると判定した場合、グループ−サービス関連テーブルを読み出し、該テーブルを参照して変化後のグループに最適な割引サービス商品を抽出し、該抽出結果に基づき顧客データベース中の前記契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更するプロファイル比較処理手段と、を有することを特徴とする割引料金計算蓄積装置。
【請求項５】
少なくとも、処理装置と、記憶装置と、入出力装置を備え、複数のデータベース及びテーブルを接続されたコンピュータに、各契約者が各種割引サービス商品を利用した場合の利用料金を計算させ蓄積させる割引料金計算蓄積プログラムであって、前記コンピュータに、
顧客データベースから契約者のデータを読み出し、該契約者のデータ中の未申込の割引サービス商品を含む複数の各割引サービス商品に対して料金計算の対象となるか否かを示す値を付した料金計算対象商品情報を取得する手順と、
該取得した料金計算対象商品情報内の未申込の割引サービス商品のうち料金計算の対象となるか否かを示す値が料金計算の対象であることを示す割引サービス商品を抽出し、利用状況データベースから利用状況データを読み出し、該利用状況データと前記抽出した割引サービス商品の情報に基づき当該割引サービス商品を利用した場合の料金計算を行い、結果の料金を料金計算データベースに格納する手順と、
各契約者毎に契約者の利用状況データを統計集約項目毎に毎月統計集約して作成された顧客プロファイル情報を格納した顧客プロファイルデータベースから当月と前月の各顧客プロファイル情報を読み出す手順と、
読み出した当月と前月の顧客プロファイル情報を比較し、変化があったか否かの判定と、変化があった場合には変化の種類を判定する手順と、
変化があった場合には、変化の種類と割引サービス商品情報とを関連付けた利用状況−サービス関連テーブルを読み出し、前記判定により得られた変化の種類に対応する割引サービス商品情報を該利用状況−サービス関連テーブルから抽出する手順と、
顧客データベースから契約者のデータを読み出し、契約者のデータ中の料金計算対象商品情報において前記抽出した割引サービス商品情報に付された値を判定し、当該値が料金計算の対象でないことを示す場合には、当該値を料金計算の対象であることを示す値に変更する手順と、を実行させるための割引料金計算蓄積プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項６】
請求項５記載の割引料金計算蓄積プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
前記顧客プロファイルデータベースから各契約者の顧客プロファイル情報を読み出し、読み出した該顧客プロファイル情報間の類似度を求め、該類似度と予め設定したしきい値とにより各顧客プロファイル情報をグループ分けし、グループ内の顧客プロファイル情報を基に各グループ毎に標準プロファイル情報を抽出し、該抽出した標準プロファイル情報を標準プロファイル情報データベースに格納する手順と、
契約者の顧客プロファイル情報を前記顧客プロファイルデータベースから読み出すとともに、前記標準プロファイル情報データベースから標準プロファイル情報を読み出し、該読み出した契約者の顧客プロファイル情報と該読み出した標準プロファイル情報を比較し、該契約者の顧客プロファイル情報が所属する標準プロファイル情報のグループを抽出する手順と、
前記顧客データベースから該契約者のデータを読み出し、該データ中のグループと前記抽出したグループを比較し、グループが変化しているか否か判定する手順と、
グループが変化していると判定した場合、グループ−サービス関連テーブルを読み出し、該テーブルを参照して変化後のグループに最適な割引サービス商品を抽出し、該抽出結果に基づき顧客データベース中の前記該契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更する手順と、をさらに実行させるための割引料金計算蓄積プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は利用量に応じて料金が付加される各種商品の料金を計算する割引料金計算蓄積装置に関し、特に各種条件により商品の料金が割引になる割引サービス商品を提供している場合の販売業務を支援する割引料金計算蓄積装置に適用して有効な技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従量制商品契約者の利用状況データには、電気通信における通話量情報や電気、ガス、水道等における使用量情報等が考えられる。電気通信の分野を例にとると、料金競争の激化により、様々な割引サービス商品が登場している。
これらの割引サービス商品の提案に際しては、契約者の実際の利用状況に基づき、その割引サービス商品を適用した場合どの位請求料金が減るかを示すのが最も説得力がある。
その為に、個々の契約者の過去の利用状況を調査し、割引商品の条件に合わせて再度請求料金を計算している。
一方、個々の契約者に最適な割引サービス商品を見出す検討も行われており、契約者からのサービス要求に基づき、前記契約者の通信履歴情報から通信履歴の特徴を抽出するルールおよび抽出した特徴に最適な通信網と通信サービスを選択するサービス選択ルールから、前記契約者に最適なサービス商品を見出す方式が特開平６−２８４２０１号公報に記載されている。
また、契約者の利用状況を統計解析し、当該契約者の利用パターンに最も類似しているユーザモデルを決定することによりそのユーザモデルに対応した割引サービス商品を見出す方式が特開平７−３１１７９９号公報に記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従量制の各種割引サービス商品は、電気通信の分野を例にとると、料金が割引される条件が使用量や利用時間帯や通信先等、各種の要素が組み合わされ、かつ複数の割引サービス商品が提供される様になってきている。
このため、どの割引サービス商品を利用するのが最も有利かどうかの判断を契約者側で行うのが容易ではなく、サービス提供者側に問い合わせたりするので、サービス提供者側では問い合わせに応じて過去の利用状況を調査し、割引サービス商品を適用した場合の請求料金のシミュレーションを行う必要が生じている。
【０００４】
前記の特開平６−２８４２０１号公報に記載された方式によれば、契約者の利用状況に最適な割引サービス商品を見出すことはできるが、当該の割引サービス商品を過去の利用状況に適用した場合の請求料金は計算していない為、請求料金がいくらになるかについては別途計算する必要がある。
また、お客様に割引サービス商品を提案する際にも同様に、契約者の実際の利用状況を調査し、割引額の計算を行う必要が生じている。
契約者の側では短期間ではなく、過去６ヵ月や１年間の利用状況を基にしての調査を希望することが多いが、利用状況データはデータ量が多いことから過去分のデータは磁気テープ装置等に保管される場合が多く、オンラインで利用状況データを得ることが難しい為、当該契約者の利用状況を調査し割引額の計算を行うことが即時にはできない状況にある。
前記の特開平７−３１１７９９号公報に記載された方式によれば、ある特定の契約者の当月の利用状況に最適な割引サービス商品を見出すことはできるが、過去６ヶ月や１年間の利用状況を考慮した最適な割引サービス商品は見出すことができず、別途計算する必要がある。
【０００５】
営業担当者がついている契約者に対しては、営業担当者が当該契約者の利用状況を基に、割引サービス商品が適合するかどうかを事前に調べ、必要に応じて当該契約者にとって有利となる割引サービス商品を提案したりするが、営業担当者がついていない契約者では、この様な人的なフォローは行われておらず、有利な商品の提案が行われていない為、いつの間にか他社が提供する商品に乗り換えられているという問題が生じている。
更に、契約者によっては他社が提供する商品よりも有利となっていることの証明を求める場合もあり、その際には当該契約者の利用状況を基に他社商品の条件により請求料金のシミュレーションを行う必要があるが、他社の商品を利用した場合の請求料金のシミュレーションが行われていない為、他社の商品よりも有利になっていることを示すことができないという問題がある。
また、他社の商品の方が有利となる契約者が多くなっている場合には、それらの契約者が当該他社の商品に移られる可能性があり、商品開発者にとってはその状況を調べ対抗の割引サービス商品を開発する必要があるが、他社の商品の方が有利となる契約者数が明らかとなっていない為、対抗する商品の開発が困難であるという問題がある。
本発明の目的は上記問題を解決し、契約者からの問い合わせや割引サービス商品の提案の際に契約者の利用状況を調査することなく迅速に対応することが可能な技術を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、
各契約者が各種商品を利用した場合の利用料金を計算して蓄積する料金計算蓄積方法であり、
契約者の顧客データに設定された未申込の商品を含む複数の商品の内で料金計算の対象となる商品を示す料金計算対象商品情報を取得し、該取得した料金計算対象商品情報の値が料金計算の対象であることを示している商品について、当該商品を利用した場合の料金の問い合わせを契約者から受ける前に当該商品を利用した場合の料金計算を行い、未申込の商品についての計算結果を料金シミュレーション結果として料金計算データベースに格納し、各契約者毎に契約者の利用状況データを統計集約項目毎に統計集約した顧客プロファイル情報を作成し、契約者の顧客プロファイル情報の当月分と前月分とを比較し、顧客プロファイル情報に変化があった場合に、変化の種類と商品を対応付けたテーブルより前記変化に対応する当月の利用状況に最適な商品を抽出し、該抽出結果に基づき該契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更するようにしている。
【０００７】
さらに、各契約者の顧客プロファイル情報間で比較を行い類似度を求め、該類似度としきい値により各顧客プロファイル情報をグループ分けし、グループ内の顧客プロファイル情報を基に各グループ毎に標準プロファイル情報を抽出し、標準プロファイル情報データベースに格納し、契約者の顧客プロファイル情報と該標準プロファイル情報データベース内の標準プロファイル情報を比較し、該契約者の顧客プロファイル情報の属するグループが前回属していたグループから変化した場合に、グループと商品を対応付けたテーブルより変化後のグループに最適な商品を抽出し、該抽出結果に基づき該契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更するようにしている。
【０００８】
また、各契約者が各種商品を利用した場合の利用料金を計算して蓄積する料金計算蓄積装置であり、
契約者の顧客データに設定された未申込の商品を含む複数の商品の内で料金計算の対象となる商品を示す料金計算対象商品情報を取得し、該取得した料金計算対象商品情報の値が料金計算の対象であることを示している商品について、当該商品を利用した場合の料金の問い合わせを契約者から受ける前に当該商品を利用した場合の料金計算を行い、未申込の商品についての計算結果を料金シミュレーション結果として料金計算データベースに格納する料金計算制御処理部と、
前記料金計算制御処理部からの指示に従って当該契約者の利用状況データを用いた料金計算を行う料金計算処理部と、
各契約者毎に契約者の利用状況データを統計集約項目毎に統計集約した顧客プロファイル情報を作成する顧客プロファイル抽出処理部と、
契約者の顧客プロファイル情報の当月分と前月分とを比較し、顧客プロファイル情報に変化があった場合に、変化の種類と商品を対応付けたテーブルより前記変化に対応する当月の利用状況に最適な商品を抽出し、該抽出結果に基づき該契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更する顧客プロファイル比較処理部を備えるようにしている。
【０００９】
さらに、各契約者の顧客プロファイル情報間で比較を行い類似度を求め、該類似度としきい値により各顧客プロファイル情報をグループ分けし、グループ内の顧客プロファイル情報を基に各グループ毎に標準プロファイル情報を抽出し、標準プロファイル情報データベースに格納する標準プロファイル管理処理部と、
契約者の顧客プロファイル情報と該標準プロファイル情報データベース内の標準プロファイル情報を比較し、該契約者の顧客プロファイル情報の属するグループが前回属していたグループから変化した場合に、グループと商品を対応付けたテーブルより変化後のグループに最適な商品を抽出し、該抽出結果に基づき該契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更するプロファイル比較処理部を備えるようにしている。
【００１０】
また、割引料金計算蓄積プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、
割引料金計算蓄積プログラムは、契約者の顧客データに設定された未申込の商品を含む複数の商品の内で料金計算の対象となる商品を示す料金計算対象商品情報を取得する手順と、
該取得した料金計算対象商品情報の値が料金計算の対象であることを示している商品について、当該商品を利用した場合の料金の問い合わせを契約者から受ける前に当該商品を利用した場合の料金計算を行う手順と、
未申込の商品についての計算結果を料金シミュレーション結果として料金計算データベースに格納する手順と、
各契約者毎に契約者の利用状況データを統計集約項目毎に統計集約した顧客プロファイル情報を作成する手順と、
契約者の顧客プロファイル情報の当月分と前月分とを比較し、顧客プロファイル情報に変化があった場合に、変化の種類と商品を対応付けたテーブルより前記変化に対応する当月の利用状況に最適な商品を抽出する手順と、
該抽出結果に基づき該契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更する手順を有するようにしている。
【００１１】
さらに、割引料金計算蓄積プログラムは、各契約者の顧客プロファイル情報間で比較を行い類似度を求め、該類似度としきい値により各顧客プロファイル情報をグループ分けする手順と、
グループ内の顧客プロファイル情報を基に各グループ毎に標準プロファイル情報を抽出し、標準プロファイル情報データベースに格納する手順と、
契約者の顧客プロファイル情報と該標準プロファイル情報データベース内の標準プロファイル情報を比較し、該契約者の顧客プロファイル情報の属するグループが前回属していたグループから変化した場合に、グループと商品を対応付けたテーブルより変化後のグループに最適な商品を抽出する手順と、
該抽出結果に基づき該契約者の顧客データに設定された料金計算対象商品情報の値を変更する手順を有するようにしている。
【００１２】
【発明の実施の形態】
まず、本発明の原理について説明する。
本発明の実施形態は、大きく分けて次の４つの原理から成り立っている。
（１）各契約者毎の顧客プロファイル情報を管理する。
顧客プロファイル情報とは、各契約者毎の利用状況を統計集約した情報のことである。
統計集約した情報とは、例えば通話時間帯別の利用時間や利用回数、通話曜日別の利用時間や利用回数、通話相手先別の利用時間や利用回数のことである。
顧客プロファイル情報の管理とは、各契約者毎の利用状況に基づき、あらかじめ決められた統計集約する項目を抽出して蓄積していく処理のことである。
（２）各契約者毎の料金計算蓄積処理を行う。
料金計算蓄積処理とは、各契約者毎にあらかじめ決められた申込済み商品と未申込み商品に対して料金計算を行う処理のことである。
料金計算を行う商品は、契約者毎の顧客プロファイル情報に基づき、最適と思われる商品がそれぞれ選択されている。
最適と思われる商品は、上記１つ目の原理で述べた顧客プロファイル情報から抽出されたり、料金計算結果に応じて削除されたりして各契約者毎に設定される。（３）各契約者毎の顧客プロファイル情報から見た標準のプロファイル情報を管理する。
標準のプロファイル情報とは、上記１つ目の原理で述べた顧客プロファイル情報に基づき、利用状況の類似度からグループ分けを行い、それぞれのグループの標準値を算出したものである。
（４）各契約者毎の顧客プロファイル情報に基づき、所属するグループに変更がないかどうかを管理する。
所属するグループとは、上記３つ目の原理で述べたグループの標準値に基づき、各  契約者の顧客プロファイル情報がどの標準値に類似しているかで各契約者毎にグループを割り振ったものである。
グループには、あらかじめ最適と思われる商品が設定されており、グループに変更があると判断された契約者は、そのグループに該当する商品での料金計算が行われるようになる。
【００１３】
以下に、ある契約者が未申込商品を含む各種商品を利用した場合の利用料金を予め計算して蓄積しておく一実施形態の割引料金計算蓄積装置について説明する。
図１は本実施形態の割引料金計算蓄積装置の概略構成を示す図である。
図１に示す様に本実施形態の割引料金計算蓄積装置は、顧客プロファイル抽出処理部２０１と、料金計算制御処理部２０２と、顧客プロファイル比較処理部２０３と、料金計算処理部２０４と、比較判定処理部２０５と、顧客データベース管理処理部２０６と、標準プロファイル管理処理部２０７と、プロファイル比較処理部２０８を有している。
【００１４】
顧客プロファイル抽出処理部２０１は、利用状況データベース１１５から契約者の利用状況データを随時あるいは定期的に取得し、顧客プロファイル情報として顧客プロファイルデータベース１１７に格納する処理部である。
料金計算制御処理部２０２は、各契約者の利用状況の変化を調べるように指示し、未申込の商品を含む複数の商品の内で料金計算の対象となる商品を示す料金計算対象商品情報を顧客データベース１１６から取得し、前記取得した料金計算対象商品情報が料金計算の対象であることを示している商品について、当該商品を利用した場合の料金の問い合わせを契約者から受ける前に当該商品を利用した場合の料金計算を指示し、契約者が実際に申込をしている商品についての計算結果を請求料金として請求料金データベース１１９に格納し、未申込の商品についての計算結果を料金シミュレーション結果として料金計算データベース１２０に格納する処理部である。
顧客プロファイル比較処理部２０３は、料金計算制御処理部２０２からの指示に従って当該契約者の当月の顧客プロファイル情報と前月の顧客プロファイル情報とを比較し、比較結果に応じて未申込の商品の料金計算を行う設定に料金計算対象商品情報の値を変更する処理部である。
料金計算処理部２０４は、料金計算制御処理部２０２からの指示に従って当該契約者の利用状況データを用いた料金計算を行う処理部である。
比較判定処理部２０５は、契約者が申込をしている商品の請求料金と未申込の商品の料金シミュレーション結果との比較結果に応じて未申込の当該商品の料金計算を次回以降行わない設定に料金計算対象商品情報の値（この値については後述する）を変更する処理部である。
顧客データベース管理処理部２０６は、顧客データベース１１６を管理する処理部である。
【００１５】
標準プロファイル管理処理部２０７は、定期的に顧客プロファイルデータベース１１７から全契約者あるいは任意の契約者の顧客プロファイル情報を取得し、前記取得した顧客プロファイル情報の類似度に基づいたグループ分けを行い、各グループの標準プロファイル情報を抽出して標準プロファイルデータベース１２１に格納する処理部である。
プロファイル比較処理部２０８は、定期的あるいは任意のタイミングで、標準プロファイルデータベース１２１から標準プロファイル情報を取得し、前記取得した標準プロファイル情報と顧客プロファイルデータベース１１７の中にある契約者のプロファイル情報とを比較し、比較結果に応じて未申込の商品の料金計算を行う設定に当該契約者の料金計算対象商品情報の値を変更する処理部である。
割引料金計算蓄積装置を顧客プロファイル抽出処理部２０１、料金計算制御処理部２０２、顧客プロファイル比較処理部２０３、料金計算処理部２０４、比較判定処理部２０５、顧客データベース管理処理部２０６、標準プロファイル管理処理部２０７、及びプロファイル比較処理部２０８として機能させる為のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録され、磁気ディスク等に格納された後、メモリにロードされて実行されるものとする。
なお前記プログラムを記録する媒体はＣＤ−ＲＯＭ以外の他の媒体でも良い。
【００１６】
本システムは、各種処理プログラム及びワークエリアを格納する主メモリ１１１と、
契約者毎の顧客プロファイル情報や契約者毎の料金計算結果や申込済み商品及び未申込商品の料金計算対象商品情報等を表示する表示部１１２と、
契約者毎の顧客プロファイル情報や契約者毎の料金計算結果や申込み商品及び未申込商品の料金計算対象商品情報を検索する為の検索キーの入力や、未申込商品の料金計算対象商品情報の追加や削除指示を行う入力部１１３と、
演算処理を行う中央演算処理装置であるＣＰＵ１１４と、
契約者の利用状況データを蓄積した利用状況データベース１１５と、
申込済み商品及び未申込商品の料金計算対象商品情報と利用状況の所属グループとを格納しておく顧客データベース１１６と、
契約者毎のプロファイル情報を格納しておく顧客プロファイルデータベース１１７と、
利用状況の変化に基づき変化した利用状況に最適な割引サービス商品を抽出するための利用状況の変化の種類と割引サービス商品の関連付けを格納しておく利用状況−サービス関連テーブル１１８と、
契約者への実際の料金請求情報である請求料金データを格納しておく請求料金データベース１１９と、
契約者が未申込の商品による料金シミュレーション結果を格納しておく料金計算データベース１２０と、
グループ化された標準のプロファイル情報を格納しておく標準プロファイルデータベース１２１と、
所属するグループの変化に基づき変化したグループに最適な割引サービス商品を抽出するためのグループと割引サービス商品の関連付けを格納しておくグループ−サービス関連テーブル１２２とを有している。
【００１７】
主メモリ１１１は、利用状況データベース１１５から契約者の利用状況データを取得し、顧客プロファイル情報として顧客プロファイルデータベース１１７に格納する顧客プロファイル抽出処理部２０１と、
顧客プロファイルデータベース１１７から顧客プロファイル情報を取得し、取得した顧客プロファイル情報の比較処理を実行させ、実行結果に基づき顧客データベース１１６から各契約者毎の計算対象商品情報を、利用状況データベース１１５から当該契約者の利用状況をそれぞれ抽出し、抽出された計算対象商品情報に対応する料金計算を実行させ、料金計算結果の出力先の選定を行う料金計算制御処理部２０２と、
各契約者毎の顧客プロファイル情報の比較処理を行う顧客プロファイル比較処理部２０３と、
各商品毎の料金計算仕様に基づき料金計算を行う料金計算処理部２０４と、
各契約者毎に請求料金データと料金シミュレーション結果とを比較することにより当該契約者の次回以降の料金シミュレーション用サービス商品の選定を行う比較判定処理部２０５と、
顧客プロファイル比較処理部２０３及び比較判定処理部２０５により選定された各契約者毎の未申込商品の料金計算対象商品情報を顧客データベース１１６に登録または変更処理を行う顧客データベース管理処理部２０６と、
顧客プロファイルデータベース１１７から顧客プロファイル情報を取得し、取得した顧客プロファイル情報の類似度に基づいたグループ分けを行い、各グループの標準プロファイル情報を抽出して標準プロファイルデータベース１２１に格納する標準プロファイル管理処理部２０７と、
前記標準プロファイル情報と契約者毎の顧客プロファイル情報とを比較し、比較結果に応じて未申込の商品の料金計算を行う設定に料金計算対象商品情報の値を変更するプロファイル比較処理部２０８と、
各種処理の結果や入力された情報等を一時的に保管しておくワークエリア２０９とを有している。
【００１８】
図２は本実施形態の利用状況データベース１１５の一例を示す図である。
図２に示す様に利用状況データベース１１５には、従量制商品契約者の利用内訳に関する情報等が格納されている。
例えば、本実施形態で、利用状況データベース１１５には、利用内訳を一意に識別可能とする顧客電番２１と、契約者の発信電番２２と、相手先の着信電番２３と、利用を開始した開始年月日２４と、利用を開始した開始時間２５と、利用を終了した終了年月日２６と、利用を終了した終了時間２７が格納されている。
【００１９】
図３は本実施形態の顧客データベース１１６の一例を示す図である。
図３に示す様に顧客データベース１１６には、各契約者毎の料金計算対象商品を判断する情報が格納されている。
例えば、本実施形態で、顧客データベース１１６には、顧客氏名欄３２に登録された各契約者毎にその契約者を一意に識別可能とする顧客番号欄３１と、料金計算のキーとなる顧客電番欄３３と、自社の料金計算対象商品情報が格納されている自社料金計算対象商品欄３４と、他社の料金計算対象商品情報が格納されている他社料金計算対象商品欄３５と、各契約者が標準プロファイルデータベース１２１の中の標準プロファイル情報のどのグループに所属するかを識別するコードが格納されているグループＩＤ欄３６が設けられている。
自社料金計算対象商品欄３４と他社料金計算対象商品欄３５には、例えば、各商品（商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃ、商品Ｄ、商品ａ、商品ｂ）毎に、実際の請求金額を計算する必要がある申込済み商品には「○」、料金シミュレーション計算を行う未申込商品には「△」、料金シミュレーション計算を行わなくていい未申込商品には「−」という様に区分された情報が格納されている。
上記「○」、「△」、「−」のそれぞれを料金計算対象商品情報の値という。
どの商品に対して料金シミュレーション計算を行うかの判断は、契約者からの問い合わせや営業上の判断により、オンライン画面等から容易に情報の追加や削除ができる。
【００２０】
図４は本実施形態の割引料金計算蓄積装置における顧客プロファイル抽出処理の手順を示すフローチャートである。
図４の流れ図に沿って本実施形態の顧客プロファイル抽出処理について説明する。
まず、利用状況データベース１１５の１レコードを読み込み（ステップ４０１）、読み込んだ利用状況データに基づき、統計集約する項目（通話時間帯別の利用時間や利用回数、通話曜日別の利用時間や利用回数、通話相手先別の利用時間や利用回数）を抽出する（ステップ４０２）。
次に、抽出した前記項目に基づき、顧客電番をキーにして顧客プロファイルデータベース１１７の顧客プロファイル情報を更新する（ステップ４０３）。
そして、利用状況データベース１１５の中のレコードで、統計集約していない利用状況データが残っているかどうかを判断する（ステップ４０４）。
統計集約していない利用状況データがなくなるまで、ステップ４０１からステップ４０３までの処理を繰り返す。
統計集約していない利用状況データがなくなったら全ての処理を終了する。
統計集約するタイミングについては、利用状況データが発生したタイミングでリアルタイムに行ってもいいし、日次や月次などの定期的なタイミングで行ってもよい。
【００２１】
図５は本実施形態の顧客プロファイルデータベース１１７の一例を示す図である。
図５に示す様に顧客プロファイルデータベース１１７には、各契約者毎の利用状況を統計集約した情報が格納される。
利用状況を統計集約した情報とは、例えば、本実施形態で、通話時間帯別に利用時間や利用回数を集計した情報（図５（ａ））や、通話曜日別に利用時間や利用回数を集計した情報（図５（ｂ））や、通話相手先別に利用時間や利用回数を集計した情報（図５（ｃ））のことである。
顧客プロファイルデータベース１１７には、顧客氏名欄５２に登録された各契約者毎にその契約者を一意に識別可能とする顧客番号欄５１と、統計集約のキーとなる顧客電番欄５３と、通話時間帯別の利用時間や利用回数が格納される通話時間帯別利用時間／回数欄５４と、通話曜日別の利用時間や利用回数が格納される通話曜日別利用時間／回数欄５５と、通話相手先別に利用時間や利用回数が格納される通話相手先別利用時間／回数欄５６が設けられている。
【００２２】
図６は本実施形態の割引料金計算蓄積装置における料金計算蓄積処理の手順を示すフローチャートである。
図６の流れ図に沿って本実施形態の料金計算蓄積処理について説明する。
まず、顧客プロファイルデータベース１１７の当月の１顧客プロファイル情報を取得する（ステップ６０１）。
同様にして、前記取得した顧客プロファイル情報と同じ契約者の前月の顧客プロファイル情報を顧客プロファイルデータベース１１７より取得する（ステップ６０２）。
取得した当月と前月の顧客プロファイル情報を比較し（ステップ６０３）、変化があったかどうかを判断する（ステップ６０４）。
顧客プロファイル情報に変化があったかどうかは、比較する２つの利用状況がどれくらい似ているか（＝類似度）を計算し、しきい値を設定することによって判断できる。
類似度は、比較する２つの利用状況を分布図として表し、その面積差を計算することによって求められる。
しきい値は、どの程度の類似度までを同じグループのプロファイル情報として扱うかを判断するものであり、しきい値は任意に設定可能である。
【００２３】
変化があったと判断された場合は、変化に該当する割引サービス商品情報を抽出する（ステップ６０５）。
抽出の方法は、例えば、変化の種類（通話時間帯に関する変化、通話曜日に関する変化、通話相手先に関する変化等）と割引サービス商品情報を関連付けた利用状況−サービス関連テーブル１１８を用意することによって、変化の種類に応じた料金シミュレーションを行うべき割引サービス商品情報を迅速に抽出することができる。
抽出した割引サービス商品情報と顧客プロファイル情報に変化があったと判断された契約者の顧客データベース１１６の料金計算対象商品情報を比較し（ステップ６０６）、抽出した割引サービス商品情報が料金計算を行うように設定されているかどうか調べる（ステップ６０７）。
料金計算を行うように顧客データベース１１６の値が設定されていない場合は、顧客データベース管理処理部２０６は、前記割引サービス商品情報にて事前料金シミュレーションが行われるように顧客データベース１１６の商品情報の値を「−」から「△」に変更する（ステップ６０８）。
顧客プロファイルデータベース１１７の中の顧客プロファイル情報について、顧客プロファイル情報が変化したかどうかを調べる対象があるかどうかを調べ（ステップ６０９）、調べる対象がなくなるまでステップ６０１からステップ６０８の処理を繰り返す。
【００２４】
次に、顧客データベース１１６のレコード数を取得し、カウンタＮに格納する（ステップ６１０）。
そして、Ｎの値が「０」かどうかの判断をする（ステップ６１１）。
これは、顧客データベース１１６の中のレコードがなくなるまで以下の処理（ステップ６１２からステップ６２１までの処理）を繰り返し行う必要があるためである。
Ｎの値が「０」でない場合は、契約者毎の料金計算対象商品情報が登録されている顧客データベース１１６から契約者単位の１レコードを読み込む（ステップ６１２）。
読み込んだレコードの中から、当該契約者に対して料金計算を行う必要がある料金計算対象商品情報を取得する（ステップ６１３）。
料金計算を行う必要があるものには、実際に契約者が申込をしている商品だけでなく、契約者からの問合せや営業上の判断等から、料金シミュレーション計算を行う設定をした商品も含まれる。
但し、実際に契約者が申込をしている商品と料金シミュレーション用の商品は先に述べた様に顧客データベース１１６の中の料金計算対象商品情報で区分されており、料金計算制御処理部２０２はそれに従って区別して取り扱う。
また、料金シミュレーション対象となる商品は１つとは限らず、複数でも可能であり、他社商品との料金比較の為に他社商品が対象となることもありえる。
【００２５】
更に、読み込んだレコードに該当する契約者に対する利用状況データを利用状況データベース１１５から読み込み（ステップ６１４）、ステップ６１３で取得した料金計算対象商品情報に対しての料金計算処理を行う（ステップ６１５）。
料金計算処理部２０４は、商品毎に独立して作られることが多くなってきており、この際には、計算機に並列計算能力があれば複数の計算処理、例えば商品Ａの計算処理と商品Ｂの計算処理を同時に行うことが可能である。
料金計算制御処理部２０２により、契約者が実際に申込をしている商品についての計算処理結果は、請求料金データベース１１９に格納され（ステップ６１６）、契約者が未申込の料金シミュレーション用商品についての計算処理結果は、料金計算データベース１２０に格納される（ステップ６１７）。
【００２６】
図７は本実施形態の利用状況−サービス関連テーブル１１８の一例を示す図である。
図７に示す様に利用状況−サービス関連テーブル１１８には利用状況の変化の種類毎に、前記変化の種類に対応した割引サービス商品情報が格納されている。
例えば、本実施形態で、利用状況−サービス関連テーブル１１８には、変化の種類欄７２に登録された各変化の種類毎にその変化の種類を一意に識別可能とする変化コードが登録される変化コード欄７１と、変化の種類別に該当割引サービス商品情報が登録される変化種類別該当割引サービス商品欄７３が設けられている。
変化種類別該当割引サービス商品欄７３には、例えば、各商品（商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃ、商品Ｄ、商品ａ）毎に、料金シミュレーション計算を行った方がいい割引サービス商品には「○」、料金シミュレーション計算を行わなくていい割引サービス商品には「スペース」というように様に区分された情報が格納されている。
どの商品に対して料金シミュレーション計算を行うかの判断は、営業上の判断等により、オンライン画面等から容易に情報の追加や削除ができる。
【００２７】
図８は本実施形態の請求料金データベース１１９の一例を示す図である。
図８に示す様に請求料金データベース１１９には各契約者毎に料金請求の内訳等に関する情報が格納される。
例えば、本実施形態で、請求料金データベース１１９には、顧客氏名欄８２に登録された各契約者毎にその契約者を一意に識別可能とする顧客番号が登録される顧客番号欄８１と、顧客電話番号が登録される顧客電番欄８３と、請求年月が登録される請求年月欄８４と、料金請求情報が格納される料金請求情報欄８５が設けられている。
料金請求情報欄８５には、例えば、商品名とその商品についての請求の内訳（内訳１、内訳２、内訳３）とそれらの合計の請求額が格納される。
これらの情報は、実際に契約者に請求書を発行する時等に利用可能である。
【００２８】
図９は本実施形態の料金計算データベース１２０の一例を示す図である。
図９に示す様に料金計算データベース１２０には、各契約者毎に料金シミュレーション計算を行った結果の情報が格納される。
例えば、本実施形態で、料金計算データベース１２０には、顧客氏名欄９２に登録された各契約者毎にその契約者を一意に識別可能とする顧客番号が登録される顧客番号欄９１と、顧客電話番号が登録される顧客電番欄９３と、請求年月が登録される請求年月欄９４と、自社商品で料金シミュレーション計算を行った結果が格納される自社商品シミュレーション結果欄９５と、他社商品で料金シミュレーション計算を行った結果が格納される他社商品結果欄９６が設けられている。
【００２９】
請求料金データベース１１９と料金計算データベース１２０から、請求料金データと他社の割引サービス商品を含む料金シミュレーション計算結果を、顧客番号等をキーにして瞬時に同時に照会することができる。
１レコードの料金計算処理が終了すると、比較判定処理部２０５は、契約者が申込をしている商品の請求料金データと、未申込の料金シミュレーション用商品についての料金計算結果を比較する（ステップ６１８）。
比較するタイミングについては、全レコードの計算処理が終了してから行っても構わない。
契約者が申込をしている商品の請求料金よりも、ある商品についての料金シミュレーション計算結果の方が明らかに大きい、すなわち当該の割引サービス商品はその契約者にとって有効ではないと判断できるかどうかを調べ（ステップ６１９）、有効ではないと判断できる割引サービス商品については、次回以降も料金計算処理をすることは無駄であると判断し、顧客データベース管理処理部２０６は、次回以降料金計算処理をしない様に顧客データベース１１６の商品情報の値を「△」から「−」に変更する（ステップ６２０）。
判断する根拠については、例えば、料金シミュレーション計算結果が実際の請求料金よりも少しでも高い場合、１０％高い場合、２０％高い場合等自由に設定可能とする。
変更対象外の商品については、次回以降も料金シミュレーションを行うこととし、顧客データベース１１６の中の値は変更しない。
１レコードの変更処理が終了したら、カウンタＮの値を「１」減らし（ステップ６２１）、Ｎの値が「０」かどうかの判断をする処理（ステップ６１１）に移る。
以降、ステップ６１２からステップ６２１の処理を繰り返し、顧客データベース１１６の中のレコードがなくなる、つまりＮが「０」になったら全ての処理を終了する。
【００３０】
図１０は、本実施形態の割引料金計算蓄積装置における標準プロファイル管理処理の手順を示すフローチャートである。
図１０の流れ図に沿って本実施形態の標準プロファイル管理処理について説明する。
まず、顧客プロファイルデータベース１１７の顧客プロファイル情報を取得する（ステップ１００１）。
取得する顧客プロファイル情報は、全契約者でも任意の契約者でも構わない。前記取得した顧客プロファイル情報において、それぞれの顧客プロファイル情報間の類似度を計算する（ステップ１００２）。
前記計算した類似度に基づき、類似度のしきい値を設定して顧客プロファイル情報のグループ分けを行う（ステップ１００３）。
【００３１】
グループ分けとは、似たような顧客プロファイル情報を持つ契約者を同一グループとすることを意味している。
グループの分け方は簡単に言えば、例えば、通話時間帯別で見ると、昼間の時間帯に通話量が集中しているグループや夜間の時間帯に通話量が集中しているグループなどが考えられる。
また、通話曜日別で見ると、平日に通話量が集中しているグループや土日に通話量が集中しているグループなどが考えられる。
実際は、どのような顧客プロファイル情報で類似度を計算するか、また、しきい値をどのように設定するかで様々なグループ分けが可能である。
【００３２】
次にグループ分けされた各契約者の顧客プロファイル情報から、各グループ毎の標準プロファイル情報を抽出する（ステップ１００４）。
標準プロファイル情報は、各グループ毎の顧客プロファイル情報の平均値を計算することで求めることができる。
前記抽出した標準プロファイル情報を標準プロファイルデータベース１２１に格納し（ステップ１００５）、全ての処理を終了する。
【００３３】
図１１は本実施形態の標準プロファイルデータベース１２１の一例を示す図である。
図１１に示す様に標準プロファイルデータベース１２１には、契約者の顧客プロファイル情報をグループ分けし、そのグループ毎の標準のプロファイル情報が格納される。
例えば、本実施形態で、標準プロファイルデータベース１２１には、グループ名欄１１０２に登録された各グループ毎に、そのグループを一意に識別可能とするグループＩＤ欄１１０１と、通話時間帯別の利用時間から見たグループ毎の標準の利用時間が登録される通話時間帯別標準利用時間欄１１０３と、通話曜日別の利用時間から見たグループ毎の標準の利用時間が登録される通話曜日別標準利用時間欄１１０４と、グループの組合せから見たグループ毎の標準の利用時間が登録される組合せ標準利用時間欄１１０５が設けられている。
グループについては、通話相手先別の利用時間から見たグループや、利用回数から見たグループや、それらの組合せから見たグループなど様々なグループが設定可能である。
グループの設定については、新サービス商品の追加時や営業上の判断により、オンライン画面等から容易に情報の追加や変更もできる。
【００３４】
図１２は、本実施形態の割引料金計算蓄積装置における標準プロファイル情報と顧客プロファイル情報との比較処理の手順を示すフローチャートである。
図１２の流れ図に沿って本実施形態のプロファイル比較処理について説明する。
まず、標準プロファイルデータベース１２１の標準プロファイル情報を取得し（ステップ１２０１）、同様にして顧客プロファイルデータベース１１７の１顧客プロファイル情報を取得する（ステップ１２０２）。
前記取得した標準プロファイル情報と顧客プロファイル情報を比較し（ステップ１２０３）、前記顧客プロファイル情報がどの標準プロファイル情報のグループに所属するのかを抽出する（ステップ１２０４）。
どのグループに所属するかは、前記顧客プロファイル情報と標準プロファイル情報との類似度を計算し、しきい値を設定することによって求めることができる。
【００３５】
しきい値によって、一つのグループも抽出されない場合もあれば複数個のグループが抽出される場合もあるが、所属するグループの数はいくつでも構わない。
前記取得した顧客プロファイル情報の契約者の前回までの所属グループ情報を顧客データベース１１６から取得し、取得した前回の所属グループ情報と今回抽出した所属グループ情報とを比較し（ステップ１２０５）、所属グループが異なっているかどうか判断する（ステップ１２０６）。
異なっていると判断された場合は、顧客データベース１１６の当該契約者の所属グループ情報の値を今回抽出した所属グループ情報の値に変更する（ステップ１２０７）。
次に、前記抽出した新しい所属グループに適した割引サービス商品情報を抽出する（ステップ１２０８）。
抽出の方法は、例えば、グループ情報と割引サービス商品情報を関連付けたグループ−サービス関連テーブル１２２を用意することによって、グループに応じた料金シミュレーションを行うべき割引サービス商品情報を迅速に抽出することができる。
【００３６】
抽出した新しい所属グループにおける割引サービス商品情報と顧客データベース１１６に設定されている当該契約者の料金計算対象商品情報を比較し（ステップ１２０９）、前記新しい所属グループにおける割引サービス商品情報にて料金シミュレーションを実施するように設定されているかどうか判断する（ステップ１２１０）。
設定されていない場合は、事前料金シミュレーションが実施されるように顧客データベース１１６に設定されている当該契約者の料金計算対象商品情報の値を「−」から「△」に変更する（ステップ１２１１）。
顧客プロファイルデータベース１１７の中の顧客プロファイル情報について、標準プロファイル情報との比較を実施する対象があるかどうかを調べ（ステップ１２１２）、対象がなくなるまでステップ１２０２からステップ１２１１の処理を繰り返す。
比較を実施する対象がなくなったら全ての処理を終了する。
【００３７】
図１３は本実施形態のグループ−サービス関連テーブル１２２の一例を示す図である。
図１３に示す様にグループ−サービス関連テーブル１２２には標準プロファイル情報のグループ毎に、前記グループに対応した割引サービス商品情報が格納されている。
例えば、本実施形態で、グループ−サービス関連テーブル１２２には、グループ名欄１３０２に登録された各グループ毎にそのグループを一意に識別可能とするグループＩＤが登録されるグループＩＤ欄１３０１と、グループ別に該当割引サービス商品情報が登録されるグループ別該当割引サービス商品欄１３０３が設けられている。
グループ別該当割引サービス商品欄１３０３には、例えば、各商品（商品Ａ、商品Ｂ、商品Ｃ、商品Ｄ、商品ａ）毎に、料金シミュレーション計算を行った方がいい割引サービス商品には「○」、料金シミュレーション計算を行わなくていい割引サービス商品には「スペース」というように様に区分された情報が格納されている。
どの商品に対して料金シミュレーション計算を行うかの判断は、新しいサービス追加時や営業上の判断等により、オンライン画面等から容易に情報の追加や削除ができる。
【００３８】
図１４は、本実施形態の料金計算結果を表示する画面の一例である。
表示したい契約者の顧客データベース（１１６）に設定されている申込済みの商品と未申込の商品に対する料金計算結果が表示され、申込済みの商品が該当契約者にとって最適であるかどうかが一目で分かるようになっている。
また、最近の料金計算結果だけでなく、過去分の料金計算結果も表示すれば、申込済みの商品が最適かどうかを長期的に見ることができる。
【００３９】
上述した様に本実施形態によれば、従量制商品における各種割引サービス商品の料金計算において、実際の請求金額を算出する為の申込済み商品による料金請求計算と同時に、幾つかの割引サービス商品に対する料金シミュレーションを実施することができ、契約者からの問い合わせや割引サービス商品を提案する際に、再度契約者の使用状況を調査することなく、迅速に対応できる様になる為、顧客サービスの向上がはかれると共に、業務効率の向上が図れる。
また本実施形態によれば、契約者を特定することなく、割引サービス商品が適合するかどうかを事前に調べておくことができるので、ある割引サービス商品が適合する契約者を抽出し、かつ当該契約者がその割引サービスを利用した場合、過去の利用状況で請求金額がいくらになったかを即時に得ることができる為、割引サービス商品の販売に役立てることができる。
更に本実施形態によれば、契約者が他社の商品を利用した場合の料金シミュレーションも同時に行うことにより、他社商品の方が有利となる契約者を見つけ出すこともできるので、当該他社商品に対抗する割引サービス商品の開発等に利用することもできる。
以上説明した様に本実施形態の割引料金計算蓄積装置によれば、未申込の商品を利用した場合の料金を予め計算しておくので、契約者からの問い合わせや割引サービス商品の提案の際に契約者の利用状況を調査することなく迅速に対応することが可能である。
【００４０】
【発明の効果】
本発明によれば未申込の商品を利用した場合の料金を予め計算しておくので、契約者からの問い合わせや割引サービス商品の提案の際に契約者の利用状況を調査することなく迅速に対応することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の割引料金計算蓄積装置の概略構成を示す図である。
【図２】本実施形態の利用状況データベース１１５の一例を示す図である。
【図３】本実施形態の顧客データベース１１６の一例を示す図である。
【図４】本実施形態の割引料金計算蓄積装置における顧客プロファイル抽出処理のフローチャートを示す図である。
【図５】本実施形態の顧客プロファイルデータベース１１７の一例を示す図である。
【図６】本実施形態の割引料金計算蓄積装置における料金計算蓄積処理のフローチャートを示す図である。
【図７】本実施形態の利用状況−サービス関連テーブル１１８の一例を示す図である。
【図８】本実施形態の請求料金データベース１１９の一例を示す図である。
【図９】本実施形態の料金計算データベース１２０の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態の割引料金計算蓄積装置における標準プロファイル管理処理のフローチャートを示すである。
【図１１】本実施形態の標準プロファイルデータベース１２１の一例を示す図である。
【図１２】本実施形態の割引料金計算蓄積装置におけるプロファイル比較処理のフローチャートを示す図である。
【図１３】本実施形態のグループ−サービス関連テーブル１２２の一例を示す図である。
【図１４】本実施形態の料金計算結果を表示する画面の一例を示す図である。
【符号の説明】
１１１  主メモリ
１１２  表示部
１１３  入力部
１１４  ＣＰＵ
１１５  利用状況データベース
１１６  顧客データベース
１１７  顧客プロファイルデータベース
１１８  利用状況―サービス関連テーブル
１１９  請求料金データベース
１２０  料金計算データベース
１２１  標準プロファイルデータベース
１２２  グループーサービス関連テーブル
２０１  顧客プロファイル抽出処理部
２０２  料金計算制御処理部
２０３  顧客プロファイル比較処理部
２０４  料金計算処理部
２０５  比較判定処理部
２０６  顧客データベース管理処理部
２０７  標準プロファイル管理処理部
２０８  プロファイル比較処理部
２０９  ワークエリア
【図１】
0003865977.tif 000002
【図２】
0003865977.tif 000003
【図３】
0003865977.tif 000004
【図４】
0003865977.tif 000005
【図５】
0003865977.tif 000006
【図６】
0003865977.tif 000007
【図７】
0003865977.tif 000008
【図８】
0003865977.tif 000009
【図９】
0003865977.tif 000010
【図１０】
0003865977.tif 000011
【図１１】
0003865977.tif 000012
【図１２】
0003865977.tif 000013
【図１３】
0003865977.tif 000014
【図１４】
0003865977.tif 000015