The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
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営業活動支援 た
商談情報推薦シス
Business operation recommender system for the business activity support
出雲
英剛
佐藤
政寛
Hidetaka Izumo Masahiro Sato
富士
ッ ス株式会社
研究技術開発本部
Research and Technology Group, Fuji Xerox Co., Ltd
To support sales representative and marketing staff, sales daily report analysis have been conducted. The sales daily reports include a lot of information about how to provide products which helps business negotiation efficiently. In this presentation, we propose opportunity information recommender system which extracts business information similar to sales representative have in charge of.
1.
め
営業活動支援 目的 し 社内 蓄積さ た営業関連 ータ 分析 近年積極的 行わ い こ 販売 商品情報や顧客情報 様々 ータベース 構 さ
商品 提供 過程 情報や過去 販売した商品 情報 営業活動 役立 情報 含 い 考え
こ ータベース群 営業担当者 受け持 案件 類 似 情報 抽出し 推薦 こ 営業活動 効率 く行うこ 推測さ し し 社内 情報 多様 情 報 構 さ い 特性上 元的 管理 行わ
ータベース間 情報 関連付け 行わ い い場 合 あ た 人手 ータ 入力 過程 入力 ス 発生し ータ間 紐付け情報 欠損し し う場合 存在
般的 ータベース間 紐付け 場合 双方 共通 情報やキー情報 結合 行う 紐付け情報 欠 損し い 場合 上記 手法 使うこ 分析 使 用 ータ 少 く し う [Codd 1970] た 情報 関連性 確率的 表現 手法 存在 計算コス 増大 いう問題 あ [Robertson 77]
そこ 々 営業担当者 用 商談情報 推薦 こ 目的 し 紐付 意 特定 い ータベース 間 い ータ 階層構造 紐付け 行う方法 提案
2.
提案手法
2.1 営業関連 ータ 構成
商品 提供 過程 情報や過去 販売した商品 情報 営業活動 役立 情報 抽出 た 営業日報 ータベース 商品販売 ータベース 利用した 営業日報 ータベース 営業担当者 日々入力 日報情報 顧 客課題 ヒア ン 結果 記載さ 商品販売 ータ ベース 顧客 商品 提供した結果 商品販売 売上 記載さ い 双方 ータベース 営業担当者 手 作業 情報 入力し 営業日報 商品販売情報 紐 付い い 場合 営業日報 ータベース キー情報 入 力 般的 複数 ータベース間 情報 双方 紐付
くこ 示 キー情報 結合処理 行い分析 [Codd 70] し し キー情報 欠損し い 場合 そ 個所 紐付
け 行わ ータ 効 利用 こ い し
し 営業担当者 用 情報 推薦 た 顧
客 対し う 営業活動 行 た 分析 必要 あ 双方 ータベース 横断し 分析 必要 あ こ
う 課題 対し ータ 階層構造 持 点 利用し 解決 図 た
2.2 ータ 階層構造
営業日報 商品販売 ータベース 作 した階層構 造 図1 示
こ う 階層構造 持 ータベース ータベー ス間 共通 情報 ータ 紐付 確率 算出 こ
可能 あ 上図 顧客 関連 情報 担当者 情 報 共通し 尚且 階層構造 持 い こ 構造 双方 ータベース 比較し 情報 致し い 場合 ータ 意 紐付い い 可能性 高い 言え
た 部分的 ータ 欠損し い 場合 そ 上位階層 致 ータ 検索 こ 紐付く可能性 あ ー タ 効率 く抽出 こ 可能 あ
営業日報DB
ータ入力日
顧客 会社名
顧客
事業所名 担当者名
担当営業 会社名
担当営業 事業所名
担当営業 部門名
担当営業 氏名
顧客課 課 記述ン
連絡先：出雲英剛，富士 ッ ス株式会社 研究技術開発本 部 ， 横 浜 市 西 区 い 6 目 1 番 ，
図
1 .
営業関連
ータベースの構造
3M3-2
商品販売DB
受注月度
顧客 会社名
顧客
事業所名 担当者名
担当営業 会 社名
担当営業 事 業所名
担当営業 部 門名
担当営業 氏 名
製品
カ リ 製品名
The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
- 2 - 2.3 提案シス 構成
担当営業 用 商談情報 推薦 た フ ーチ ー 図2 示
商談情報 推薦 た 複数存在 ータ
ベース間 紐付け ータ 分析可能 状態 ータ 意 紐付け 情報 存在し い場合 あ ータベー
ス内 コー い 紐付く確率
算出 紐付く確率 営業担当者 名前や会社名 顧
客名 致 ータ件数 決定さ
図3 営業日報 ータベース う 担当営業 氏名 欠損し い 場合 担当営業氏名 上位階層 あ 部門 名 商品販売 ータベース 部門名 致 ータ 抽 出 上位階層 ータ件数 10件 紐付く確率 1/10=0.1
階層的 紐付けた ータ 本来紐付く い情報
含 た 紐付く確率 値 利用し 統計 重
付け 類似商談 抽出 行う
3.
実験
3.1 対象 ータ
営業関連 ータ 内 営業日報 ータベース 商品販売 ータベース い 2013年4 2013年9 作 さ た ータ 抽出した た 営業日報 ータベース 入 力さ い 商品販売 紐付け情報 利用し 1 商 品販売 ータ 営業日報 15個以上紐付い い ータ
抽出し 実験 正解 ータ 作 した
こ ータ ッ うち 営業日報 ータ 営業担当者氏 名 0%～80% 割合 欠損さ 実験 行 た
4.
実験結果
営業担当者氏名 80%欠損さ 紐付けた結果 図4 示
階層的 紐付け 行うこ 階層構造 利用 紐付けた場合 比較し 約 3 万件 ータ 紐付け い 階層的 紐付け 行 た ータ 対し F値 算出し 紐付け 正確さ 評価した結果 図5 示
階層構造 利用した紐付け 場合 利用し い場合 比 F値 高いこ 分 特 欠損割合 高く
利用し い場合 F値 差 大 く い
5.
考察
今回 実験 ータ 階層構造 営業担当者 所属 情報 顧客 事業所名 絞 紐付け 行 た こ 場合 い 階層構造 利用した場合 F値 シス 優 位性 確認 た し し 上位階層 ータ 利用した場 合 本来紐付くこ い ータ 混入し し う問題 あ
今後 顧客課題や ータ入力期間 ータ毎 性 質 表 属性 階層構造 利用し 紐付け 精度向上 行
た上 統計 作 重 付け 行い 用 商談 推薦 シス 構築 目指
参考文献
[Codd 70] E. F. Codd : A relational model of data for large shared data banks , Communications of the ACM Vol.13 Iss:6, pp377-387,1970
[Robertson 77] S.E. Robertson: The Probability Ranking Principle in IR,
Journal of Documentation,Vol.33 Iss:4, pp.294 – 304,1977
図
2 .
商談推薦シス
ムのフローチ
ー
ータベース間の情報が
紐付く確率の算出
統計 ルの作成
と重みづけ
類似商談の抽出
図
4 .
紐付けされた
ータの件数
図
5 .
紐付け結果の評価
0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80
0 20% 40% 60% 80%
F
値
ータ欠損割合
実線：階層構造を利用した紐付け
破線：階層構造を利用しない紐付け
商品販売
DB
○○社 ▼▼事業所 様
◆◆社 事業所 △△部門 Aさ
営業日報
DB
○○社 ▼▼事業所 様
◆◆社 事業所 △△部門 (欠損)
紐付け 不可 上位
階層で 紐付け
1 . 0 10 / 1
p
10件
50件
500件
図
3 .
紐付けの例
0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000
階層構造 利用 た紐付け
階層構造 利用 い紐付け
ー
タ
件
