特開 2022-30099 ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム、およびＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリング方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022030099

(43)【公開日】2022-02-18

(54)【発明の名称】ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム、およびＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリング方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/06 20120101AFI20220210BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/06 302

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020133871

(22)【出願日】2020-08-06

(71)【出願人】

【識別番号】502145368

【氏名又は名称】シンフォニーマーケティング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100105957

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100068755

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 博宣

(72)【発明者】

【氏名】庭山 一郎

(72)【発明者】

【氏名】櫻井 富美男

(72)【発明者】

【氏名】丸山 直子

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049AA08

(57)【要約】

【課題】ＢｔｏＢソリューションセールスを経験したことのない被験者であっても、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出することのできるＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムを提供する。
【解決手段】算出部１０を備えるＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムは、過去のセールスパーソンのアセスメント結果を記憶するアセスメント結果記憶部３１と、過去のセールスパーソンのバックボーンを記憶するバックボーン記憶部３２と、過去のセールスパーソンの実績データを記憶する実績データ記憶部３３と、被験者のアセスメント結果とバックボーンとを算出部に入力する入力部３Ａとをさらに備え、算出部１０は過去のセールスパーソンのアセスメント結果とバックボーンと実績データと、被験者のアセスメント結果とバックボーンと、から被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する算出部を備えるＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムであって、
過去のセールスパーソンのＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果を記憶するアセスメント結果記憶部と、
前記過去のセールスパーソンのバックボーンを記憶するバックボーン記憶部と、
前記過去のセールスパーソンが担当した営業案件の実績データを記憶する実績データ記憶部と、
被験者のＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果とバックボーンとを入力する入力部とをさらに備え、
前記算出部は、前記過去のセールスパーソンのアセスメント結果とバックボーンと実績データと、前記被験者のアセスメント結果とバックボーンと、から前記被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する
ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム。

【請求項2】

前記算出部は、
前記過去のセールスパーソンのＢｔｏＢソリューションセールススキルの前記アセスメント結果と前記バックボーンと前記実績データとを教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、前記被験者のアセスメント結果とバックボーンとから前記被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する
請求項１に記載のＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム。

【請求項3】

前記アセスメント結果は、被験者のアプローチ力、ヒアリング力、質問力、キャッチボール力、プレゼン力、提案力、クロージング力のうち少なくとも１つを含む
請求項１又は２に記載のＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム。

【請求項4】

前記バックボーンは、被験者の過去において、一つの会社に最も長く勤めた年数、営業職としての就業年数、学生時代において所属した団体の運営を行う役職に就いた頻度、地域活動で委員になった頻度、イベントで祝辞や乾杯を依頼される頻度、のうち少なくとも１つを含む
請求項１～３のいずれか一項に記載のＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム。

【請求項5】

前記実績データは、案件化率、受注率、受注金額、リードタイム、セールスパーソンの行動履歴とのうち少なくとも１つを含む
請求項１～４のいずれか一項に記載のＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム。

【請求項6】

前記実績データは、前記過去のセールスパーソンが担当した営業案件の商材特性をさらに含み、
前記入力部は、被験者に担当させる予定の営業案件の商材特性をさらに入力し、
前記過去のセールスパーソンの前記アセスメント結果と前記バックボーンと前記実績データとを教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、前記被験者のアセスメント結果とバックボーンと、前記被験者に担当させる予定の営業案件の商材特性とから前記被験者が営業案件を担当したときに成約に至る確率を算出する成約確率算出部をさらに備える
請求項５に記載のＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム。

【請求項7】

被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する算出手段を含むＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリング方法であって、
過去のセールスパーソンのＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果を記憶するアセスメント結果記憶手段と、
前記過去のセールスパーソンのバックボーンを記憶するバックボーン記憶手段と、
前記過去のセールスパーソンが担当した営業案件の実績データを記憶する実績データ記憶手段と、
被験者のＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果とバックボーンとを入力する入力手段とをさらに備え、
前記算出手段は、前記過去のセールスパーソンのアセスメント結果とバックボーンと実績データと、前記被験者のアセスメント結果とバックボーンと、から前記被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する
ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリング方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム、およびＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリング方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、社内において新しいプロジェクトを行うとき、過去のプロジェクトにおける社員の評価をもとに新しいプロジェクトチームのメンバー構成を提示するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００７－１２２１４４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

近年、コンピュータを用いた業務の自動化が進められた結果、自動化された業務をこれまで行っていた企業における余剰人員の発生が問題となっている。一方、コンピュータによる代替が難しい業務を行う人員の需要が高まっているため、企業内で発生した余剰人員を、コンピュータによる代替の難しい業務へと配置転換することが求められている。

【0005】

特にＢｔｏＢ（Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｔｏ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ）における取引において、顧客が事業を進める上で抱えている問題やニーズを把握してその解決策を提供するソリューションセールスの分野は、対人のコミュニケーションが重要であり、コンピュータによる代替が難しい。

【0006】

ところで、企業が余剰人員のＢｔｏＢソリューションセールスへの配置転換を検討するとき、当該余剰人員にＢｔｏＢソリューションセールスの経験がない場合であっても、当該余剰人員がＢｔｏＢソリューションセールスに適しているか否かを判断する必要がある。

【0007】

本発明の目的は、被験者がＢｔｏＢソリューションセールスを経験したことがない場合であっても、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出することのできるＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するためのＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムは被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する算出部を備えるＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムであって、過去のセールスパーソンのＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果を記憶するアセスメント結果記憶部と、前記過去のセールスパーソンのバックボーンを記憶するバックボーン記憶部と、前記過去のセールスパーソンが担当した営業案件の実績データを記憶する実績データ記憶部と、被験者のＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果とバックボーンとを入力する入力部とをさらに備え、前記算出部は、前記過去のセールスパーソンのアセスメント結果とバックボーンと実績データと、前記被験者のアセスメント結果とバックボーンと、から前記被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する。

【0009】

上記課題を解決するためのＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリング方法は、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する算出手段を含むＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリング方法であって、過去のセールスパーソンのＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果を記憶するアセスメント結果記憶手段と、前記過去のセールスパーソンのバックボーンを記憶するバックボーン記憶手段と、前記過去のセールスパーソンが担当した営業案件の実績データを記憶する実績データ記憶手段と、被験者のＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果とバックボーンとを入力する入力手段とをさらに備え、前記算出手段は、前記過去のセールスパーソンのアセスメント結果とバックボーンと実績データと、前記被験者のアセスメント結果とバックボーンと、から前記被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出する。

【0010】

上述した構成または方法によれば、被験者がＢｔｏＢソリューションセールスを経験したことがない場合であったとしても、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出することが可能となる。

【0011】

上記ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムにおいて、前記算出部は、過去のセールスパーソンにおけるＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果及びバックボーンと、前記過去のセールスパーソンにおける実営業活動の実績データとを教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、前記被験者のアセスメント結果とバックボーンとから前記被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を算出してもよい。

【0012】

上述した構成によれば、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を精度よく算出することが可能となる。
上記ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムにおいて、上記アセスメント結果は、被験者のアプローチ力、ヒアリング力、質問力、キャッチボール力、プレゼン力、提案力、クロージング力のうち少なくとも１つでもよい。

【0013】

上述した構成によれば、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに関するスキルの評価を基にして、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率をより正確に算出することも可能となる。

【0014】

上記ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムにおいて、上記バックボーンは、被験者の過去において、一つの会社に最も長く勤めた年数、営業職としての就業年数、学生時代において所属した団体の運営を行う役職に就いた頻度、地域活動で委員になった頻度、イベントで祝辞や乾杯を依頼される頻度、のうち少なくとも１つを含んでもよい。

【0015】

上述した構成によれば、被験者のバックボーンに関する具体的な情報を基にして、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率をより正確に算出することができる。

【0016】

上記ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムにおいて、前記実績データは、実績データは、案件化率、受注率、受注金額、リードタイム、セールスパーソンの行動履歴とのうち少なくとも１つを含んでもよい。

【0017】

上述した構成によれば、過去にセールスパーソンが担当した営業案件について具体的な情報を基にして被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出することができる。

【0018】

上記ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムにおいて、前記実績データは、前記過去のセールスパーソンが担当した営業案件の商材特性をさらに含み、前記入力部は、被験者に担当させる予定の営業案件の商材特性をさらに入力し、前記過去のセールスパーソンの前記アセスメント結果と前記バックボーンと前記実績データとを教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、前記被験者のアセスメント結果とバックボーンと、前記被験者に担当させる予定の営業案件の商材特性とから前記被験者が営業案件を担当したときに成約に至る確率を算出する成約確率算出部をさらに備えてもよい。

【0019】

上述した構成によれば、被験者に対して成約する確率の高い営業案件を優先して割り当てることができる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムの一実施形態における構成を示すブロック図。

【図2】ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムの同実施形態において行われる情報処理の流れを示すフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下、図１および図２を参照して、ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム、およびＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリング方法の一実施形態について説明する。

【0022】

図１に示すように、ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム１はシステムサーバ２を備える。システムサーバ２、使用者端末３、および複数の営業者端末４はネットワーク５を介して接続されている。

【0023】

使用者端末３は、例えば、ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム１の使用者によって利用されるデスクトップ型、ノート型またはタブレット型のコンピュータ端末であり、入力部３Ａや出力部３Ｂを備える。入力部３Ａは各種情報を入力するための手段であり、キーボードやポインティングデバイス、通信インターフェースなどにより構成される。また、出力部３Ｂは各種情報を出力するための手段であり、ディスプレイ、プリンタなどにより構成される。使用者端末３は、システムサーバ２や他のサーバ上に保存されて共有設定されたファイルなどを閲覧することができる。または、使用者端末３は当該ファイルをダウンロードして保存することができる。

【0024】

使用者は、ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム１を使用して、現在ＢｔｏＢソリューションセールスに就業していない被験者がＢｔｏＢソリューションセールスに適合しているか否かを判断する。被験者は、企業内でＢｔｏＢソリューションセールス以外の職種に就業している者であってもよく、企業外で当該企業での就業を希望している者であってもよい。使用者は、例えば、企業の人事担当者、または、営業部門の管理者である。使用者は、使用者端末３を通じて、システムサーバ２に被験者のＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果とバックボーンとを入力する。

【0025】

営業者端末４は、例えば、ＢｔｏＢソリューションセールスに従事するセールスパーソンによって利用されるデスクトップ型、ノート型またはタブレット型のコンピュータ端末であり、入力部４Ａや出力部４Ｂを備える。入力部４Ａは各種情報を入力するための手段であり、キーボードやポインティングデバイス、通信インターフェースなどにより構成される。また、出力部４Ｂは各種情報を出力するための手段であり、ディスプレイ、プリンタなどにより構成される。営業者端末４は、システムサーバ２や他のサーバ上に保存されて共有設定されたファイルなどを閲覧することができる。または、営業者端末４は当該ファイルをダウンロードして保存することができる。

【0026】

セールスパーソンは、営業者端末４を通じてシステムサーバ２に営業活動の進捗を入力する。入力される進捗は、定められたルールの通りに行動したか否かといった情報や、行動した結果として得られた顧客からの反応などである。顧客からの反応は、例えば、商談に出席した人数、出席した人の部署や役職、見積りの依頼を受けたか否か、受注に達したか否かなどである。

【0027】

システムサーバ２は、クラウドコンピューティングに使用されるクラウドサーバである。このシステムサーバ２は、算出部１０、判断部２０、および記憶部３０を備える。
記憶部３０は、アセスメント結果記憶部３１、バックボーン記憶部３２、および実績データ記憶部３３を備える。アセスメント結果記憶部３１は、被験者、およびセールスパーソンに対して行ったＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果が記憶される。バックボーン記憶部３２は、被験者およびセールスパーソンから聞き取った来歴が記憶される。実績データ記憶部３３は、セールスパーソンが入力した各営業案件の実績データが記憶される。算出部１０は、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出する。判断部２０は、算出部１０が算出したＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率をもとに、被験者をＢｔｏＢソリューションセールスに就業させるか否かを判断する。

【0028】

次に、記憶部３０の詳細について説明する。
アセスメント結果記憶部３１は、過去にＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果が記憶される。アセスメント結果は、ＢｔｏＢソリューションセールスに関する技能を評価するためのアセスメントの結果である。アセスメントにおいては面談とロールプレイングとが実施され、ＢｔｏＢソリューションセールススキルが評価される。アセスメントは、安定性評価と、変転性評価とを含む。安定性評価は、例えば、ヒアリング力、キャッチボール力を評価して点数化する。安定性評価は、顧客との間に構築した関係を保つために必要な能力である。変転性評価は、例えば、アプローチ力、質問力、提案力クロージング力を評価して点数化する。変転性評価は、顧客との関係を深め、顧客の抱える課題を解決に進めるために必要な能力である。例えば、すでに関係が構築された顧客との安定した取引を行う場合には、安定性評価が重視される。一方、新規の顧客との間で関係を深めて商談を成立させたい場合には、変転性評価が重視される。

【0029】

アプローチ力は、自社の商材への興味を顧客に持たせ、商談を開始するのに要する力である。ヒアリング力は、顧客が抱えている課題を聞き出す力である。質問力は、顧客から引き出した課題を受けて、課題の原因を探るための質問を的確に行う力である。提案力は、顧客が抱える課題とその原因を受けて、課題を解決する手段を提案する力である。キャッチボール力は、顧客の発言に対して的確な返答を行う力である。クロージング力は、商材の価格や納期について、商談を通して自社と顧客の希望をすり合わせて取引を成立させる力である。

【0030】

アセスメント結果は、被験者ごと、またはセールスパーソンごとに割り当てられた識別子に関連付けて記憶される。アセスメント結果は、使用者が使用者端末３からネットワーク５を介して入力する。

【0031】

バックボーン記憶部３２は、過去にセールスパーソンから聞き取った来歴が記憶される。来歴は、例えば、職務履歴、学歴、職務や学業以外で取り組んだ活動の履歴、交友関係等を含む。職務履歴は、例えば、１つの会社で最も長く務めた年数や、営業職に就いていた年数を含む。学歴は、例えば、卒業した高等学校、大学、大学院の学校名や、各学校において所属していた学部名などである。職務や学業以外で取り組んだ活動の履歴は、例えば、学生時代において学生団体の運営を行う役職に就いた頻度や、地域活動で委員になった頻度を含む。交友関係は、例えば、イベントや祝辞において乾杯等を依頼される頻度を含む。

【0032】

実績データ記憶部３３は、過去にセールスパーソンが担当した各営業案件の実績データが記憶される。営業案件の実績データは、動的データと、静的データを含む。動的データは、例えば、案件化率、受注率、リードタイムである。動的データは、時間経過に基づくデータの変化が基準を上回るかどうかを評価するためのデータである。静的データは、例えば、受注金額、セールスパーソンの行動履歴である。静的データは、データの絶対値が基準を上回るかどうかを評価するためのデータである。動的データは、各セールスパーソンの置かれた環境の違い、例えば、扱う商材特性の違い、顧客の違いといったものを考慮して実績を定量化することができる。また、静的データは、各セールスパーソンが有する能力の差を直接反映して定量化することができる。

【0033】

案件化率は、接触を開始した見込み客のうち、商談をするに至った割合である。受注率は、商談を行った顧客のうち、実際に商材の受注に至った割合である。リードタイムは、商談を開始してから商材の受注に至るまでに経過した時間である。行動履歴は、セールスパーソンが営業活動において定められたルール通りに行動したか否かの記録である。実績データは、セールスパーソンごとに割り当てられた識別子と、営業案件ごとに割り当てられた識別子とに関連付けて記憶される。実績データは、セールスパーソンが営業者端末４からネットワーク５を介して入力する。

【0034】

続いて、図２を参照して、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出する際に行う処理について説明する。
使用者は、ＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出する対象である被験者について、ＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメントを行う（ステップＳ１）。使用者は、使用者端末３を通じて被験者のＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果を入力する（ステップＳ２）。また、使用者は、使用者端末３を通じて被験者から聞き取ったバックボーンを入力する（ステップＳ３）。

【0035】

算出部１０は、アセスメント結果記憶部３１から取得した被験者のアセスメント結果、バックボーン記憶部３２から取得した被験者のバックボーンとから、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出する（ステップＳ４）。

【0036】

算出部１０は、アセスメント結果の各項目、バックボーンの各項目について予め決められた基準に応じて点数付けを行う。算出部１０は、各項目の点数に応じてＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出する。アセスメント結果の各項目とバックボーンの各項目について点数付けのために定められた基準は、アセスメント結果記憶部に記憶された過去のセールスパーソンのアセスメント結果と、バックボーン記憶部に記憶された過去のセールスパーソンのバックボーンと、実績データ記憶部に記憶された実績データとからアセスメント結果の各項目とバックボーンの各項目とが営業案件の実績に与える影響の相関性を分析した上で、アセスメント結果の各項目とバックボーンの各項目とに重みづけされることで設定される。

【0037】

判断部２０は、算出部１０において算出されたＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を基に、被験者をＢｔｏＢソリューションセールスに就業させるか否かを判断する（ステップＳ５）。システムサーバ２は、判断の結果を使用者端末３に送信する。使用者端末３は、システムサーバ２から受信した判断の結果を出力部３Ｂによって出力する。

【0038】

使用者は、判断部２０が被験者をＢｔｏＢソリューションセールスに就業させると判断したとき（ステップＳ５：ＹＥＳ）、被験者に営業案件を割り当てて（ステップＳ６）、ＢｔｏＢソリューションセールスに就業させる。また、使用者は、判断部２０が被験者をＢｔｏＢソリューションセールスに就業させないと判断したとき（ステップＳ５：ＮＯ）、被験者をＢｔｏＢソリューションセールス以外の他の職種へ就業させることを検討する（ステップＳ７）。

【0039】

以上、上述した実施形態によれば、以下の効果を得ることができる。
（１）算出部１０は、被験者のＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果とバックボーンとに基づいて、ＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出する。そのため、被験者がこれまで営業職に就業したことがなかったとしても、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出することが可能となる。

【0040】

（２）算出部１０がＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率の算出に用いる被験者のアセスメント結果は、被験者のアプローチ力、ヒアリング力、質問力、キャッチボール力、プレゼン力、クロージング力である。そのため、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに関するスキルの評価を基にして、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率をより正確に算出することが可能ともなる。

【0041】

（３）算出部１０がＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率の算出に用いるバックボーンは、被験者の過去において、一つの会社に最も長く務めた年数、営業職としての就業年数、学生時代において所属した団体の運営を行う役職に就いた頻度、地域活動で委員になった頻度、およびイベントで祝辞や乾杯を依頼される頻度である。そのため、被験者のバックボーンに関する具体的な情報を基にして、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率をより正確に算出することができる。

【0042】

（４）算出部１０がＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率の算出に用いる実績データは、案件化率、受注率、受注金額、リードタイム、セールスパーソンの行動履歴である。そのため、過去のセールスパーソンが担当した営業案件における具体的な情報を基にして、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率をより正確に算出することができる。

【0043】

上記実施形態は、以下のように変更して実施することもできる。
・算出部１０は、過去のセールスパーソンにおけるＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果及びバックボーンと、過去にセールパーソンが行った営業活動の実績データとを教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、被験者のアセスメント結果とバックボーンとから被験者のＢｔｏＢソリューションセールスへの適合率を予測することで算出してもよい。

【0044】

このとき、算出部１０は、被験者のアセスメント結果とバックボーンとを予測モデルに入力することで被験者が達成するであろう営業活動の成約確率を予測した上で、過去のセールスパーソンの営業活動における成約確率と比較して、被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出する。

【0045】

上述した構成によれば、ＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を精度よく算出することが可能となる。
・システムサーバ２は、被験者が各営業案件を担当した場合に成約に至る確率を算出する成約確率算出部をさらに備えてもよい。成約確率算出部は、被験者のＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果およびバックボーンと、各営業案件の商材特性とを入力することで、被験者が各営業案件を担当した場合に成約に至る確率を算出する。商材特性は、例えば、リードタイム、ポジショニング、競合と比較した優位性、カスタマイズ性、営業の価格提示の容易さ、初年度取引金額、決裁者のポジション、承認プロセス、ターゲットの明確性などである。

【0046】

リードタイムは、顧客と過去に行った商談において、アプローチを開始してから取引が成立するまでに要した時間である。ポジショニングは、顧客から見た、競合する商材の中での自社の商材の評価、位置づけである。競合と比較した優位性は、商材が有する、競合する商材と比較したときに客観的に勝っている性質の有無、または、当該性質が競合する商材と比べて勝っている程度である。カスタマイズ性は、商材が有する、顧客の詳細なニーズに従って商材の内容の変更できる程度である。営業の価格提示の容易さは、自社と顧客とが合意できる商材の価格を容易に提示できることである。価格提示の容易さは、競合する商材の有無、商材を購入することで顧客が得られる利益を定量的に説明できるか否かなどによって決定される。初年度取引金額は、顧客とかつて初めて取引を行った年度における取引金額である。決裁者のポジションは、顧客の社内において取引の承認を担当する人の部署や役職である。承認プロセスは、アプローチを開始してから、最終的に決裁者が取引を承認するまでに顧客が社内で必要とする手続である。ターゲットの明確性は、商材の購入を希望すると予測される顧客の属性が明らかになっている程度である。

【0047】

成約確率算出部は、過去のセールスパーソンにおけるＢｔｏＢソリューションセールススキルのアセスメント結果およびバックボーンと、過去にセールパーソンが行った営業案件の実績データおよび商材特性とを教師データとして機械学習された予測モデルを用いて、被験者のアセスメント結果とバックボーンとから被験者が各営業案件を担当した際に成約に至る確率を予測することで成約確率を算出する。

【0048】

上述した構成によれば、被験者に対して成約する確率の高い営業案件を優先して割り当てることができる。
また、システムサーバ２は、成約確率算出部によって算出した成約確率に基づいて、複数の被験者のうちどの被験者にどの営業案件を担当させるかを判断する営業案件割当部をさらに備えてもよい。

【0049】

・算出部１０がＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率の算出に用いる被験者のアセスメント結果は、被験者のアプローチ力、ヒアリング力、質問力、キャッチボール力、プレゼン力、クロージング力とのうち少なくとも１つを含む構成であれば、上記（２）に準じた効果を得ることは出来る。

【0050】

・算出部１０がＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率の算出に用いるバックボーンは、被験者の過去において、一つの会社に最も長く務めた年数、営業職としての就業年数、学生時代において所属した団体の運営を行う役職に就いた頻度、地域活動で委員になった頻度、およびイベントで祝辞や乾杯を依頼される頻度とのうち少なくとも１つを含む構成であれば、上記（３）に準じた効果を得ることはできる。

【0051】

・算出部１０がＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率の算出に用いる実績データは、案件化率、受注率、受注金額、リードタイム、セールスパーソンの行動履歴のうち少なくとも１つを含めばよい。上述した構成であったとしても上記（４）に準じた効果を得ることはできる。

【0052】

・システムサーバ２は、判断部２０を備えなくともよい。すなわち、システムサーバ２は被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を算出して使用者端末３に出力する。使用者端末３は、システムサーバ２から受信した被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率を出力する。使用者は、出力された適合率をもとに被験者をＢｔｏＢソリューションセールスに就業させるか否かを判断する。

【0053】

・システムサーバ２は、クラウドサーバとする構成に限らず、ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステムの使用者によって管理されるサーバであってもよい。
・システムサーバ２は、入力されたセールスパーソンの実績データの変化に基づいて、実績データの変化に対応するセールスパーソンのＢｔｏＢソリューションセールススキルの評価を更新する更新部をさらに備えてもよい。

【0054】

例えば、一定期間ごとのセールスパーソンの案件化率を比較したとき、セールスパーソンの案件化率が上昇していた場合、更新部は、セールスパーソンのアプローチ力が高まっていると判断する。そして、更新部は、アセスメント結果記憶部３１に記憶されたアセスメント結果のうち、当該セールスパーソンのアプローチ力の評価を更新する。

【0055】

上述した構成によれば、セールスパーソンのアセスメント結果の評価を常に更新することで、アセスメント結果が営業案件の実績に与える影響をより正確に分析することができる。結果として、ＢｔｏＢソリューション被験者のＢｔｏＢソリューションセールスに対する適合率をより正確に算出することが可能ともなる。

【符号の説明】

【0056】

１…ＢｔｏＢソリューションセールス用スコアリングシステム
２…システムサーバ
３…使用者端末
４…営業者端末
５…ネットワーク
１０…算出部
２０…判断部
３０…記憶部
３１…アセスメント結果記憶部
３２…バックボーン記憶部
３３…実績データ記憶部

【図1】

【図2】