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技術 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

出願人 富士通株式会社
発明者 大木茂
出願日 2006年12月28日 (13年6ヶ月経過) 出願番号 2006-355478
公開日 2008年7月17日 (11年11ヶ月経過) 公開番号 2008-165564
状態 特許登録済
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード 既存リスト 訪問データ 営業成果 フィルタリング対象 振り分け条件 見込み顧客 共同配送 顧客分類
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2008年7月17日)のものです。
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図面 (16)

課題

顧客に対してより効率的にアプローチし、商談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。

概要

背景

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。

また、従来技術として、営業活動を展開するための相手先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、物流会社共同調達および共同配送サービス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。)。

特開2003−85386号公報

概要

顧客に対してより効率的にアプローチし、商談新規創出するとともに、顧客層の拡大をること。顧客の与信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。

目的

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。

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

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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支援処理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。

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支援処理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、物流会社共同調達および共同配送サービス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

特開2003−85386号公報

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モデムを介してLAN,WAN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。

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

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。
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。
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。
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。
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。
振り分け条件の一例を示す説明図である。
顧客情報DBの内容の一例を示す説明図である。
受注情報DBの内容の一例を示す説明図である。
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。
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。
アポイント・訪問工程の概要を示す説明図である。
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。
訪問後のアンケートの一例を示す説明図である。
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。
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

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