特許 7736369 見込み客に関する情報を提供する方法、プログラム及び情報処理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-09-01

(45)【発行日】2025-09-09

(54)【発明の名称】見込み客に関する情報を提供する方法、プログラム及び情報処理システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0201 20230101AFI20250902BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0201

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】P 2025092143

(22)【出願日】2025-06-02

【審査請求日】2025-06-03

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】517116038

【氏名又は名称】株式会社テクサー

(74)【代理人】

【識別番号】100108006

【弁理士】

【氏名又は名称】松下 昌弘

(72)【発明者】

【氏名】朱 強

【審査官】牧 裕子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２４－６２２７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０２２／０７５１９４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０２４／０４３０１２（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－１３８３５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－１１９７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１８５６１４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２４－３２４７０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報処理システムが、見込み客に関する情報を提供する方法であって、
イベントに来場する来場者に関する属性を来場者属性と呼び、
前記イベントに参加する参加者に関する属性を参加者属性と呼び、
前記来場者の行動を来場者行動と呼び、
一の前記参加者の前記見込み客として認められる所定の前記来場者行動を行った前記来場者を、当該一の参加者についての分析対象者と呼び、
前記来場者属性に基づいた前記分析対象者の分類であって、一の前記参加者についての前記分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する段階へ至ることの容易さ（以下、購入容易度と呼ぶ。）に関する分類を、第１見込み客分類と呼び、
前記来場者行動に基づいた前記分析対象者の分類であって、一の前記参加者についての前記分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する意欲（以下、購入意欲と呼ぶ。）に関する分類を、第２見込み客分類と呼び、
前記情報処理システムは、記憶装置にアクセス可能であり、
前記記憶装置は、
一の前記来場者に関連する１以上の前記来場者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の来場者属性情報と、
一の前記参加者に関連する１以上の前記参加者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の参加者属性情報と、
一の前記来場者の前記来場者行動に関する情報をそれぞれ含んだ複数の行動情報と
を記憶しており、
前記記憶装置に記憶される前記行動情報に基づいて、一の前記参加者の前記見込み客として認められる１以上の前記分析対象者を特定する分析対象者特定ステップと、
一の前記参加者について特定された１以上の前記分析対象者の前記第１見込み客分類をそれぞれ判定する第１見込み客分類判定ステップであって、
一の前記分析対象者の前記第１見込み客分類を判定することが、
当該一の参加者の前記参加者属性情報が示す前記参加者属性と当該一の分析対象者の前記来場者属性情報が示す前記来場者属性とに基づいて、当該一の分析対象者の前記購入容易度に関する第１指標を算出することと、
算出された前記第１指標に基づいて前記第１見込み客分類を判定することと
を含む第１見込み客分類判定ステップと、
一の前記参加者について特定された１以上の前記分析対象者の前記第２見込み客分類をそれぞれ判定する第２見込み客分類判定ステップであって、
一の前記分析対象者の前記第２見込み客分類を判定することが、
当該一の分析対象者によって当該一の参加者に関連する前記来場者行動が行われたことを示す前記行動情報に基づいて、当該一の分析対象者の前記購入意欲に関する第２指標を算出することと、
算出された前記第２指標に基づいて前記第２見込み客分類を判定することと
を含む第２見込み客分類判定ステップと、
前記第１見込み客分類の判定結果及び前記第２見込み客分類の判定結果に基づいて、前記分析対象者の前記見込み客としての特徴を示す情報を生成し、表示装置に表示させる処理を行う第１情報表示ステップと、
を有する方法。

【請求項2】

前記第１見込み客分類判定ステップにおいて、一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者の前記第１指標を算出することが、
当該一の参加者の前記参加者属性と当該一の分析対象者の前記来場者属性との関連性を判定することと、
当該関連性があると判定した場合は、当該関連性が無いと判定した場合に比べて前記購入容易度が増すように前記第１指標を算出することとを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者の前記第１指標を算出することにおいて、当該一の参加者の前記参加者属性と当該一の分析対象者の前記来場者属性との関連性を判定することが、
当該一の参加者の業種と当該一の分析対象者の業種及び／又は職種との関連性を判定することと、
当該一の参加者の商品と当該一の分析対象者の業種及び／又は職種との関連性を判定することとの少なくとも一方を含む、
請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記第１見込み客分類判定ステップにおいて、一の前記分析対象者の前記第１指標を算出することが、
当該一の分析対象者の前記来場者属性が、商品の購入の決定に関与する度合いの高い前記来場者属性であるほど前記購入容易度が増すように前記第１指標を算出することを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記参加者が前記見込み客として想定する前記来場者属性を想定来場者属性と呼び、
前記記憶装置は、一の前記参加者について設定された前記想定来場者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の想定来場者属性情報を記憶しており、
前記第１見込み客分類判定ステップにおいて、一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者の前記第１指標を算出することが、
当該一の参加者の前記想定来場者属性情報が示す前記想定来場者属性と、当該一の分析対象者の前記来場者属性情報が示す前記来場者属性との関連性を判定することと、
当該関連性があると判定された場合は、当該関連性が無いと判定された場合に比べて前記購入容易度が増すように前記第１指標を算出することとを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記参加者が前記見込み客として注目する組織を注目組織と呼び、
前記記憶装置は、一の前記参加者について設定された前記注目組織の情報をそれぞれ含んだ複数の注目組織情報を記憶しており、
前記第１見込み客分類判定ステップにおいて、一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者の前記第１指標を算出することが、
当該一の分析対象者の所属する組織が、当該一の参加者の前記注目組織情報が示す前記注目組織であるか判定することと、
当該所属する組織が前記注目組織である場合は、当該所属する組織が前記注目組織でない場合に比べて前記購入容易度が増すように前記第１指標を算出することとを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記第２見込み客分類判定ステップにおいて、一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者の前記第２指標を算出することが、
当該一の分析対象者により当該一の参加者に関連して行われた前記来場者行動の内容、回数、頻度、時間及び時期の少なくとも１つに基づいて前記第２指標を算出することを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記記憶装置は、一の前記参加者が扱う商品に関する情報をそれぞれ含んだ複数の参加者商品情報を記憶しており、
前記第２見込み客分類判定ステップにおいて、一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者の前記第２指標を算出することが、
前記記憶装置に記憶される前記行動情報と前記参加者商品情報とに基づいて、当該一の参加者が扱う商品に関連した商品を扱う他の前記参加者について当該一の分析対象者が行った所定の前記来場者行動の回数を取得することと、
取得された当該所定の来場者行動の回数が多いほど、前記購入意欲が高いことを示すように前記第２指標を算出することとを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記第１見込み客分類の判定結果及び前記第２見込み客分類の判定結果を、分類判定結果と呼び、
前記第１情報表示ステップは、１名又は複数名の前記分析対象者について得られた前記分類判定結果を表示することであって、
前記第１見込み客分類の判定結果を色で区別し、かつ、前記第２見込み客分類の判定結果を色の濃さで区別するように、前記分類判定結果を表示すること、
又は、
前記第１見込み客分類の判定結果を図形及び／又は記号で区別し、かつ、前記第２見込み客分類の判定結果を色及び／又は色の濃さで区別するように、前記分類判定結果を表示することを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記第１見込み客分類における一の分類と、前記第２見込み客分類における一の分類との組み合わせを、分類セットと呼び、
前記第１情報表示ステップは、一の前記参加者について特定された複数の前記分析対象者における、前記分類セットごとの前記分析対象者の人数を表した分布図であって、２次元平面における第１方向の位置が前記第１見込み客分類の判定結果に対応し、前記２次元平面における第２方向の位置が前記第２見込み客分類の判定結果に対応し、かつ、前記２次元平面に配置される２次元図形若しくは前記２次元平面から立ち上がる３次元図形の表示態様が前記分析対象者の人数に対応した、前記分布図を表示することを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項11】

一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者に対する前記第１見込み客分類の判定結果及び前記第２見込み客分類の判定結果に基づいて、当該一の分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する段階へ至るための営業活動のプランに関する情報を生成し、表示装置に表示させる処理を行う第２情報表示ステップを有する、
請求項１に記載の方法。

【請求項12】

前記第１見込み客分類における一の分類と、前記第２見込み客分類における一の分類との組み合わせを、分類セットと呼び、
前記記憶装置は、一の前記参加者について設定された前記営業活動のプランに関するプラン情報をそれぞれ含んだ複数の営業活動情報を記憶しており、
一の前記営業活動情報は、一の前記分類セットに関連付けられた一の前記プラン情報を含んでおり、
前記第２情報表示ステップは、
一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者に対する前記第１見込み客分類の判定結果と前記第２見込み客分類の判定結果との組み合わせに対応する前記分類セットに関連付けられた前記プラン情報を、当該一の前記参加者の前記営業活動情報から取得することと、
取得された前記プラン情報に基づいて、前記営業活動のプランに関する情報を生成することとを含む、
請求項１１に記載の方法。

【請求項13】

前記第１見込み客分類における一の分類と、前記第２見込み客分類における一の分類との組み合わせを、分類セットと呼び、
前記記憶装置は、一の前記参加者が見込み客に送信する電子メールの文章を作成するためのメールひな形をそれぞれ含んだ複数のメールひな形情報を記憶しており、
一の前記メールひな形情報は、一の前記分類セットに関連付けられた一の前記メールひな形を含んでおり、
前記見込み客に送信する前記電子メールの文章の案を生成し、表示装置に表示させる第３情報表示ステップを有し、
前記第３情報表示ステップは、
一の前記参加者について特定された一の前記分析対象者に対する前記第１見込み客分類の判定結果と前記第２見込み客分類の判定結果との組み合わせに対応する前記分類セットに関連付けられた前記メールひな形を、当該一の前記参加者の前記メールひな形情報から取得することと、
取得された前記メールひな形に基づいて、当該一の分析対象者に送信する前記電子メールの案を生成することとを含む、
請求項１に記載の方法。

【請求項14】

一の前記参加者について特定された１以上の前記分析対象者に対する前記第１見込み客分類の判定結果及び前記第２見込み客分類の判定結果に基づいて、前記イベントの成果を評価するため成果評価指標を算出し、表示装置に表示させる処理を行う第４情報表示ステップを有する、
請求項１に記載の方法。

【請求項15】

見込み客に関する情報を提供する処理を情報処理システムに行わせる命令を含んだプログラムであって、
イベントに来場する来場者に関する属性を来場者属性と呼び、
前記イベントに参加する参加者に関する属性を参加者属性と呼び、
前記来場者の行動を来場者行動と呼び、
一の前記参加者の前記見込み客として認められる所定の前記来場者行動を行った前記来場者を、当該一の参加者についての分析対象者と呼び、
前記来場者属性に基づいた前記分析対象者の分類であって、一の前記参加者についての前記分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する段階へ至ることの容易さ（以下、購入容易度と呼ぶ。）に関する分類を、第１見込み客分類と呼び、
前記来場者行動に基づいた前記分析対象者の分類であって、一の前記参加者についての前記分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する意欲（以下、購入意欲と呼ぶ。）に関する分類を、第２見込み客分類と呼び、
前記情報処理システムは、記憶装置にアクセス可能であり、
前記記憶装置は、
一の前記来場者に関連する１以上の前記来場者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の来場者属性情報と、
一の前記参加者に関連する１以上の前記参加者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の参加者属性情報と、
一の前記来場者の前記来場者行動に関する情報をそれぞれ含んだ複数の行動情報と
を記憶しており、
前記命令に従って前記情報処理システムが行う処理は、請求項１～請求項１４のいずれか一項に記載された方法の各ステップを含む、
プログラム。

【請求項16】

見込み客に関する情報を提供する処理を行う情報処理システムであって、
イベントに来場する来場者に関する属性を来場者属性と呼び、
前記イベントに参加する参加者に関する属性を参加者属性と呼び、
前記来場者の行動を来場者行動と呼び、
一の前記参加者の前記見込み客として認められる所定の前記来場者行動を行った前記来場者を、当該一の参加者についての分析対象者と呼び、
前記来場者属性に基づいた前記分析対象者の分類であって、一の前記参加者についての前記分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する段階へ至ることの容易さ（以下、購入容易度と呼ぶ。）に関する分類を、第１見込み客分類と呼び、
前記来場者行動に基づいた前記分析対象者の分類であって、一の前記参加者についての前記分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する意欲（以下、購入意欲と呼ぶ。）に関する分類を、第２見込み客分類と呼び、
処理部と、
前記処理部に処理を行わせる命令を記憶した記憶部とを有し、
前記処理部は、記憶装置にアクセス可能であり、
前記記憶装置は、
一の前記来場者に関連する１以上の前記来場者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の来場者属性情報と、
一の前記参加者に関連する１以上の前記参加者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の参加者属性情報と、
一の前記来場者の前記来場者行動に関する情報をそれぞれ含んだ複数の行動情報と
を記憶しており、
前記処理部が前記命令に従って行う処理は、請求項１～請求項１４のいずれか一項に記載された方法の各ステップを含む、
情報処理システム。

【請求項17】

見込み客に関する情報を提供する処理を行う情報処理システムであって、
イベントに来場する来場者に関する属性を来場者属性と呼び、
前記イベントに参加する参加者に関する属性を参加者属性と呼び、
前記来場者の行動を来場者行動と呼び、
一の前記参加者の前記見込み客として認められる所定の前記来場者行動を行った前記来場者を、当該一の参加者についての分析対象者と呼び、
前記来場者属性に基づいた前記分析対象者の分類であって、一の前記参加者についての前記分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する段階へ至ることの容易さ（以下、購入容易度と呼ぶ。）に関する分類を、第１見込み客分類と呼び、
前記来場者行動に基づいた前記分析対象者の分類であって、一の前記参加者についての前記分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する意欲（以下、購入意欲と呼ぶ。）に関する分類を、第２見込み客分類と呼び、
前記情報処理システムは、記憶装置にアクセス可能であり、
前記記憶装置は、
一の前記来場者に関連する１以上の前記来場者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の来場者属性情報と、
一の前記参加者に関連する１以上の前記参加者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の参加者属性情報と、
一の前記来場者の前記来場者行動に関する情報をそれぞれ含んだ複数の行動情報と
を記憶しており、
請求項１～請求項１４のいずれか一項に記載された方法の各ステップを行う手段を有する、
情報処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、見込み客に関する情報を提供する方法、プログラム及び情報処理システムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

展示会などにおいて展示ブースに訪れた来場者の情報を自動的に収集して、来場者の来訪履歴のデータベースを作成するシステムが知られている（下記の特許文献を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００１－２４３５１６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述の特許文献のようなシステムを用いることによって、展示会における各来場者の行動に関する情報（どの展示ブースへ立ち寄ったか等）を得ることが可能である。展示会における来場者の行動に関する情報は、営業活動やマーケティング活動などへの活用が期待される。

【0005】

展示会においてコンタクトを取った来場者は、営業活動における見込み客となり得る。しかしながら、どの展示ブースへ立ち寄ったか等の情報のみでは、見込み客としての特徴を的確に把握できないため、適切な営業活動の方針を立てることが難しいという問題がある。

【0006】

本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、イベントの来場者が持つ見込み客としての特徴に関する情報を提供することができる方法、プログラム及び情報処理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】

【0007】

本発明の第１の態様に係る方法は、情報処理システムが、見込み客に関する情報を提供する方法であって、イベントに来場する来場者に関する属性を来場者属性と呼び、イベントに参加する参加者に関する属性を参加者属性と呼び、来場者の行動を来場者行動と呼び、一の参加者の見込み客として認められる所定の来場者行動を行った来場者を、当該一の参加者についての分析対象者と呼び、来場者属性に基づいた分析対象者の分類であって、一の参加者についての分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する段階へ至ることの容易さ（以下、購入容易度と呼ぶ。）に関する分類を、第１見込み客分類と呼び、来場者行動に基づいた分析対象者の分類であって、一の参加者についての分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する意欲（以下、購入意欲と呼ぶ。）に関する分類を、第２見込み客分類と呼び、情報処理システムは、記憶装置にアクセス可能であり、記憶装置は、一の来場者に関連する１以上の来場者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の来場者属性情報と、一の参加者に関連する１以上の参加者属性の情報をそれぞれ含んだ複数の参加者属性情報と、一の来場者の来場者行動に関する情報をそれぞれ含んだ複数の行動情報とを記憶しており、記憶装置に記憶される行動情報に基づいて、一の参加者の見込み客として認められる１以上の分析対象者を特定する分析対象者特定ステップと、一の参加者について特定された１以上の分析対象者の第１見込み客分類をそれぞれ判定する第１見込み客分類判定ステップであって、一の分析対象者の第１見込み客分類を判定することが、当該一の参加者の参加者属性情報が示す参加者属性と当該一の分析対象者の来場者属性情報が示す来場者属性とに基づいて、当該一の分析対象者の購入容易度に関する第１指標を算出することと、算出された第１指標に基づいて第１見込み客分類を判定することとを含む第１見込み客分類判定ステップと、一の参加者について特定された１以上の分析対象者の第２見込み客分類をそれぞれ判定する第２見込み客分類判定ステップであって、一の分析対象者の第２見込み客分類を判定することが、当該一の分析対象者によって当該一の参加者に関連する来場者行動が行われたことを示す行動情報に基づいて、当該一の分析対象者の購入意欲に関する第２指標を算出することと、算出された第２指標に基づいて第２見込み客分類を判定することとを含む第２見込み客分類判定ステップと、第１見込み客分類の判定結果及び第２見込み客分類の判定結果に基づいて、分析対象者の見込み客としての特徴を示す情報を生成し、表示装置に表示させる処理を行う第１情報表示ステップと、を有する方法である。

【0008】

本発明の第２の態様に係るプログラムは、見込み客に関する情報を提供する処理を情報処理システムに行わせる命令を含んだプログラムであって、命令に従って情報処理システムが行う処理は、上記第１の態様に係る方法の各ステップを含む、プログラムである。

【0009】

本発明の第３の態様に係る情報処理システムは、見込み客に関する情報を提供する処理を行う情報処理システムであって、処理部と、処理部に処理を行わせる命令を記憶した記憶部とを有し、処理部が命令に従って行う処理は、上記第１の態様に係る方法の各ステップを含む、情報処理システムである。

【0010】

本発明の第４の態様に係る情報処理システムは、見込み客に関する情報を提供する処理を行う情報処理システムであって、上記第１の態様に係る方法の各ステップを行う手段を有する、情報処理システムである。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、イベントの来場者が持つ見込み客としての特徴に関する情報を提供することができる方法、プログラム及び情報処理システムを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】図１は、本実施形態に係るシステムの構成の一例を示す図である。

【図2】図２は、情報処理装置の構成の一例を示す図である。

【図3】図３は、来場者の行動記録の収集に関わる処理の概略を説明するための図である。

【図4】図４は、来場者の行動記録を収集する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図5】図５は、見込み客分類を判定する処理、及び、見込み客分類の判定結果に基づく情報を表示する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図6】図６Ａは、各分析対象者の第１見込み客分類を判定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。図６Ｂは、第１指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図7】図７Ａは、各分析対象者の第２見込み客分類を判定する処理の一例を説明するためのフローチャートである。図７Ｂは、第２指標を算出する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図8】図８Ａは、分類セットを区別する方法の一例を示す図である。図８Ｂは、図８Ａに示す方法により分類セットが表された見込み客リストの一例を示す図である。

【図9】図９Ａは、分類セットを区別する方法の他の一例を示す図である。図９Ｂは、図９Ａに示す方法により分類セットが表された見込み客リストの一例を示す図である。

【図10】図１０Ａ及び図１０Ｂは、分類セットごとの分析対象者の人数を表した分布図の例を示す図である。

【図11】図１１は、営業活動のプランに関する情報を生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図12】図１２は、分類セットごとに設定された営業活動のプランの一例を示す図である。

【図13】図１３は、電子メール案を生成する処理の一例を説明するためのフローチャートである。

【図14】図１４は、電子メール案の一例を示す図である。

【図15】図１５は、成果評価指標のグラフの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

図１は、本実施形態に係るシステムの構成の一例を示す図である。図１の例に示すシステムは、インターネット等の通信ネットワーク９を介して互いに通信可能な情報処理装置１と、来場者端末装置４と、参加者端末装置５と、運営者端末装置６と、位置検出装置７を有する。
情報処理装置１と参加者端末装置５を含むシステムは、本発明の情報処理システムの一例である。

【0014】

図１に示すシステムは、イベント（展示会、セミナー等）に来場する来場者について収集された情報に基づいて、来場者の見込み客としての特徴を分析し、その分析結果をイベントに参加する参加者（展示会の出展者等）へ提供する処理を行う。

【0015】

［情報処理装置１］
情報処理装置１は、後述する記憶装置２に記憶される来場者の情報と参加者の情報に基づいて、来場者の見込み客としての特徴を分析し、見込み客に関する所定の分類において来場者に当てはまる分類を判定する。情報処理装置１は、来場者の分類の判定結果に基づいて、来場者の見込み客としての特徴に関する情報を生成する。また情報処理装置１は、来場者の分類の判定結果に基づいて、営業活動のプランに関する情報を生成する処理、来場者（見込み客）に送信する電子メール案を生成する処理、イベントの成果を評価する所定の指標を生成する処理を行う。

【0016】

例えば情報処理装置１は、１台若しくは複数台のコンピュータを含んで構成される。情報処理装置１は、例えば図２に示すように、通信部１１と、記憶部１２と、処理部１３を有する。

【0017】

通信部１１は、通信ネットワーク９を介して他の装置（来場者端末装置４、参加者端末装置５、運営者端末装置６、位置検出装置７）と通信を行う。通信部１１は、例えばイーサネット（登録商標）や無線ＬＡＮ等の所定の通信規格に準拠して通信を行う装置（ネットワークインターフェースカード等）を含む。

【0018】

記憶部１２は、処理部１３が実行する命令を含んだ１以上のプログラム１２１、処理部１３による処理の過程で一時的に保存されるデータ、処理部１３の処理に利用されるデータ、処理部１３の処理の結果として得られたデータ等を記憶する。記憶部１２は、例えば、主記憶装置（ＲＡＭ、ＲＯＭ等）と補助記憶装置（フラッシュメモリ、ＳＳＤ、ハードディスク、メモリカード、光ディスク等）を含んでよい。記憶部１２は、１つの記憶装置から構成されてもよいし、複数の記憶装置から構成されてもよい。記憶部１２が複数の記憶装置から構成される場合、各記憶装置は、コンピュータのバスや他の任意の通信手段を介して処理部１３と接続される。

【0019】

処理部１３は、情報処理装置１の全体的な動作を統括的に司り、所定の情報処理を行う。処理部１３は、例えば、記憶部１２に格納された１以上のプログラム１２１の命令に従って処理を行う１以上のプロセッサ（ＣＰＵ（central processing unit）、ＭＰＵ（micro-processing unit）、ＤＳＰ（digital signal processor）、ＧＰＵ（graphics processing unit）、ＮＰＵ（neural network processing unit）等）を含む。処理部１３は、記憶部１２に記憶される１以上のプログラム１２１の命令を１以上のプロセッサが実行することにより、１以上のコンピュータとして動作する。情報処理装置１は、複数のコンピュータを有していてもよく、本実施形態に係る処理の少なくとも一部を複数のコンピュータが連携して行ってもよい。

【0020】

処理部１３は、特定の機能を実現するように構成された１以上の専用のハードウェア（ＡＳＩＣ（application specific integrated circuit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等）を含んでもよい。処理部１３は、本実施形態において説明する全ての処理をコンピュータにおいて行ってもよいし、コンピュータと専用のハードウェアにおいてそれぞれ一部の処理を行ってもよいし、全ての処理を専用のハードウェアにおいて行ってもよい。

【0021】

プログラム１２１は、例えばコンピュータ読み取り可能な記録媒体（光ディスク、メモリカード、ＵＳＢメモリ、その他の非一時的な有形の媒体）に記録されていてもよい。処理部１３は、そのような記録媒体に記録された１以上のプログラム１２１の少なくとも一部を不図示の記録媒体読み取り装置（光ディスク装置等）やインターフェース装置（ＵＳＢインターフェース等）により読み込んで、記憶部１２に書き込んでもよい。あるいは処理部１３は、通信ネットワーク９に接続される他の装置から通信部１１により１以上のプログラム１２１の少なくとも一部をダウンロードして、記憶部１２に書き込んでもよい。１以上のプログラム１２１は、後述する本実施形態に係る処理の少なくとも一部を処理部１３において行わせる命令を含んでよい。

【0022】

［記憶装置２］
記憶装置２は、情報処理装置１の処理において使用される種々の情報を記憶する。情報処理装置１と記憶装置２は、任意の通信路（ＬＡＮ、専用回線網、インターネット等）を介して通信可能である。例えば記憶装置２は、複数の装置からのアクセスを受け付けるファイルサーバ、データベースサーバ、クラウドサーバ等に含まれていてもよいし、情報処理装置１のみアクセス可能な専用の記憶装置でもよい。あるいは記憶装置２は、コンピュータのバスを介して情報処理装置１の処理部１３に接続された記憶装置でもよい。

【0023】

図２の例において、記憶装置２は、来場者データベース２０１と、参加者データベース２０２と、参加者商品データベース２０３と、パネル管理データベース２０４と、コンテンツ管理データベース２０５と、行動記録データベース２０６と、分析対象者データベース２０７と、営業活動データベース２０８と、メールひな形データベース２０９とを記憶する。また記憶装置２は、参加者等によって来場者向けに準備された複数のコンテンツ２１０を記憶する。以下の説明では、データベースを「ＤＢ」と省略して記載する場合がある。

【0024】

来場者ＤＢ２０１は、複数の来場者に対応する複数の来場者情報を含む。一の来場者情報は、一の来場者に関する情報を含む。一の来場者情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・個々の来場者を識別する情報（来場者ＩＤ）
・来場者情報が登録された日時
・来場者に関連する属性

【0025】

来場者に関連する属性の情報として、来場者情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・来場者の年齢
・来場者の性別
・来場者の職種（職業の分野）
・来場者の役職
・来場者の所属する組織（会社、部署、部門等）
・来場者の所属する組織が関与するビジネス・業界の分野（業種）
・来場者が商品の購入の決定に関与する仕方（購入を決定する、商品を推薦する等）
・来場者が興味のあるビジネス・業界の分野
・来場者が興味のある技術分野
・来場者が興味のある商品・サービスのカテゴリ

【0026】

来場者に関連する属性のうち、後述の第１見込み客分類の判定に用いられる属性を、ここでは特に「来場者属性」と呼ぶ。１以上の来場者属性の情報を含んだ来場者情報は、本発明の来場者属性情報の一例である。

【0027】

参加者ＤＢ２０２は、イベントに参加する複数の参加者に対応した複数の参加者情報を含む。一の参加者情報は、一の参加者（展示会の出展者等）に関する情報を含む。一の参加者情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・個々の参加者を識別する情報（参加者ＩＤ）
・参加者情報が登録された日時
・参加者の名称（会社名等）
・参加者の連絡先（住所、電話番号、メールアドレス等）
・イベントの会場における参加者の所在場所（展示ブースの管理番号等）
・参加者に関連する属性

【0028】

参加者に関連する属性の情報として、参加者情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・参加者の業務が属するビジネス・業界の分野（業種）
・参加者の業務に関連する技術分野
・参加者が扱う商品・サービスのカテゴリ

【0029】

参加者に関連する属性のうち、後述の第１見込み客分類の判定に用いられる属性を、ここでは特に「参加者属性」と呼ぶ。１以上の参加者属性の情報を含んだ参加者情報は、本発明の参加者属性情報の一例である。

【0030】

また参加者情報は、以下の情報を含んでもよい。
・参加者が見込み客として想定する来場者属性（想定来場者属性）
（例）来場者の役職、職種、所属する会社の業種
・参加者が見込み客として注目する組織（注目組織）
（例）会社名、部署名

【0031】

想定来場者属性の情報を含んだ参加者情報は、本発明の想定来場者属性情報の一例である。
注目組織の情報を含んだ参加者情報は、本発明の注目組織情報の一例である。

【0032】

参加者商品ＤＢ２０３は、参加者が扱う商品に関する複数の参加者商品情報を含む。一の参加者商品情報は、一の参加者が扱う一の商品に関する情報を含む。一の参加者商品情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・個々の商品を識別する情報（商品ＩＤ）
・商品の名称（ブランド名、型名等）
・商品が属するカテゴリ（商品の用途、機能、効能、材料、産地、販売地、使用方法、生産方法等）
・商品を扱う参加者を示す参加者ＩＤ

【0033】

なお、本明細書に記載される「商品」は、売買の対象になるものを広く意味しており、物品（製品等）に限定されず、例えばサービス、権利（証券等）、情報、コンテンツ等も含む。

【0034】

パネル管理ＤＢ２０４は、来場者へ種々の情報や資料等を提供するためにイベントの会場に配置されるパネルに関する複数のパネル情報を含む。一のパネル情報は、一のパネルに関する情報を含む。一のパネル情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・個々のパネルを識別する情報（パネルＩＤ）
・パネルに関連する商品を示す１以上の商品ＩＤ
・パネルに関連するコンテンツを示す１以上のコンテンツＩＤ
・パネルの設置場所（展示ブースの管理番号等）

【0035】

パネルＩＤが示すパネルには、例えばＱＲコード（登録商標）やバーコード等の光学コードが印刷されており、この光学コードにパネルＩＤが含まれている。パネルの光学コードは、イベントの会場を訪れた来場者の来場者端末装置４により読み取られ、後述する行動情報の登録に使用される。

【0036】

コンテンツ管理ＤＢ２０５は、来場者へ提供されるコンテンツに関する複数のコンテンツ情報を含む。一のコンテンツ情報は、一のコンテンツに関する情報を含む。一のコンテンツ情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・個々のコンテンツを識別する情報（コンテンツＩＤ）
・コンテンツの内容に関する情報（コンテンツの名称、種別、データのサイズ等）
・コンテンツに関連する商品を示す１以上の商品ＩＤ
・コンテンツに関連する参加者（出展者等）を示す１以上の参加者ＩＤ
・コンテンツの格納場所

【0037】

ここで「コンテンツの格納場所」は、記憶装置２においてコンテンツ（図２のコンテンツ２１０）が格納される場所に関する情報であり、例えばコンテンツ２１０が格納されるディレクトリとファイル名を含む。コンテンツ２１０の格納場所は、記憶装置２に限らず、通信ネットワーク９に接続された他の装置（データサーバ等）でもよい。

【0038】

行動記録ＤＢ２０６は、複数の来場者に対応する複数の行動情報を含む。一の行動情報は、一の来場者が行った所定の行動に関する記録を含む。一の行動情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・所定の行動を行った一の来場者を示す来場者ＩＤ
・来場者が所定の行動を行った日時
・所定の行動の対象となった商品を示す１以上の商品ＩＤ
・所定の行動の対象となった商品に関連する参加者を示す参加者ＩＤ
・来場者が行った行動の種別
・来場者が行った行動の内容

【0039】

ここで「来場者が行った行動の種別」には、例えば以下のものが含まれる。
・イベント会場における参加者の所在場所（展示ブース等）で受付処理をされたこと
（例）
説明員等の参加者端末装置５により入場者証の光学コードが読み取られたこと
・参加者の所在場所において所定の機器（展示物のデモ機等）を操作したこと
・説明員等から説明を受けたこと
・説明員等と名刺を交換したこと
・参加者が主催するセミナー等に参加したこと
・参加者からコンテンツを取得したこと（閲覧、ダウンロード、メール転送等）
・商品等に対する評価やコメントを入力したこと
・アンケート回答用のウェブページにアクセスしたこと
・アンケートに回答したこと
・イベント会場における場所の移動と滞在

【0040】

また「来場者が行った行動の内容」は、「行動の種別」により示される所定の行動の内容であり、例えば以下のものが含まれる。
・参加者の所在場所（展示ブース等）において来場者が操作した機器
・来場者が名刺交換を行った場所
・来場者に提供されたコンテンツ
・来場者が参加したセミナー
・来場者が入力した評価、コメントの内容
・来場者がアンケートに回答した内容
（例）
商品等に対する関心度、商談に対する希望内容、商品等の導入予定時期
・イベント会場において来場者が滞在した場所とその滞在期間

【0041】

分析対象者ＤＢ２０７は、見込み客として分析の対象となった来場者である分析対象者に関する複数の分析対象者情報を含む。一の分析対象者情報は、一の分析対象者に関する情報を含む。

【0042】

一の参加者についての分析対象者は、当該一の参加者の見込み客として認められる所定の来場者行動を行った来場者である。一の参加者の見込み客として認められる所定の来場者行動としては、例えば、当該一の参加者の所在場所（展示ブース等）で所定の受付処理を受けること、来場者端末装置４を用いて当該一の参加者のウェブページにアクセスし、自身の情報を登録すること等が含まれる。見込み客として認められる来場者行動には、参加者が営業活動のために来場者の個人情報（来場者の氏名、会社名、所属部門名、役職名、職種等）を利用することへの同意も含まれる。

【0043】

一の分析対象者情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・分析対象者である来場者を示す来場者ＩＤ
・分析対象者を見込み客として認めた参加者を示す参加者ＩＤ
・見込み客の分類の判定を行った日時
・第１見込み客分類の判定結果
・第１見込み客分類の判定に用いられた第１指標の値
・第１指標の算出に用いられた複数の指標パラメータの値
・第２見込み客分類の判定結果
・第２見込み客分類の判定に用いられた第２指標の値
・第２指標の算出に用いられた複数の指標パラメータの値

【0044】

「第１見込み客分類」は、来場者属性に基づいた分析対象者の分類であって、一の参加者についての分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する段階へ至ることの容易さ（以下、「購入容易度」と呼ぶ。）に関する分類である。

【0045】

「第１指標」は、購入容易度を示す指標であり、来場者属性に基づいた複数の指標パラメータを用いて算出される。

【0046】

「第２見込み客分類」は、来場者行動に基づいた分析対象者の分類であって、一の参加者についての分析対象者が当該一の参加者の商品を購入する意欲（以下、購入意欲と呼ぶ。）に関する分類である。

【0047】

「第２指標」は、購入意欲を示す指標であり、来場者行動に基づいた複数の指標パラメータを用いて算出される。

【0048】

以下では、第１見込み客分類及び第２見込み客分類を区別せずに「見込み客分類」と呼び、見込み客分類の判定結果を単に「分類判定結果」と呼ぶ場合がある。また、第１見込み客分類における一の分類と、第２見込み客分類における一の分類との組み合わせを、「分類セット」と呼ぶ。情報処理装置１は、分析対象者に対する見込み客の特徴の分析結果として、分類セット（第１見込み客分類と第２見込み客分類の組み合わせ）を判定する。

【0049】

営業活動ＤＢ２０８は、分類判定結果に基づいて参加者が行う営業活動に関する複数の営業活動情報を含む。一の営業活動情報は、一の参加者が一の分類セットに当てはまる分析対象者に対して行う営業活動に関する情報を含む。一の営業活動情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・参加者を示す参加者ＩＤ
・営業活動の対象となる見込み客の分類セット
・営業活動のプランに関する情報（プラン情報）
（例）
営業活動の方針、最初のコンタクトから対応までの時間、営業アプローチの手段

【0050】

メールひな形ＤＢ２０９は、参加者が見込み客に送信する電子メールのひな形に関する複数のメールひな形情報を含む。一のメールひな形情報は、一の参加者が一の分類セットに当てはまる分析対象者（見込み客）に対して送信する電子メールの文章の作成に用いる一のひな形（メールひな形）を含む。一のメールひな形情報は、例えば以下の情報の少なくとも一部を含む。
・参加者を示す参加者ＩＤ
・電子メールを送る見込み客の分類セット
・メールひな形

【0051】

コンテンツ２１０は、参加者によって提供される来場者向けのコンテンツ（商品の説明、技術解説、ブランドの紹介、会社案内等）であり、例えば文書ファイル、画像ファイル、動画ファイル、コンテンツ用のＵＲＬ等を含む。個々のコンテンツ２１０には、コンテンツＩＤが割り当てられている。

【0052】

［来場者端末装置４］
来場者端末装置４は、イベントの来場者によって操作される装置であり、例えばスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等の情報通信機能を備えた装置である。図１に示すシステムは、複数の来場者に対応した複数の来場者端末装置４を有する。来場者端末装置４は、情報処理装置１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な処理部、記憶部、通信部を備えるとともに、ユーザの指示を処理部に入力する入力部（タッチパネル、マウス、キーボード、マイク等の入力装置）、情報を表示する表示部（液晶ディスプレイ等の表示装置）、音を出力するスピーカ等を備える。また来場者端末装置４は、ＱＲコード（登録商標）やバーコード等の光学コードを読み取ることが可能なカメラを備える。

【0053】

［参加者端末装置５］
参加者端末装置５は、イベントの参加者（参加者である企業のスタッフ等）によって操作される装置であり、例えばスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等の情報通信機能を備えた装置である。図１に示すシステムは、複数の参加者に対応した複数の参加者端末装置５を有する。参加者端末装置５は、情報処理装置１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な処理部、記憶部、通信部を備えるとともに、ユーザの指示を処理部に入力する入力部（タッチパネル、マウス、キーボード、マイク等の入力装置）、情報を表示する表示部（液晶ディスプレイ等の表示装置）、音を出力するスピーカ等を備える。また参加者端末装置５は、ＱＲコード（登録商標）やバーコード等の光学コードを読み取ることが可能なカメラを備える。

【0054】

［運営者端末装置６］
運営者端末装置６は、イベントの開催や運営に係わる運営者（イベントの主催者、運営スタッフ等）によって操作される装置であり、例えばスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等の情報通信機能を備えた装置である。運営者端末装置６は、情報処理装置１の通信部１１、記憶部１２、処理部１３と同様な処理部、記憶部、通信部を備えるとともに、ユーザの指示を処理部に入力する入力部（タッチパネル、マウス、キーボード、マイク等の入力装置）、情報を表示する表示部（液晶ディスプレイ等の表示装置）、音を出力するスピーカ等を備える。また運営者端末装置６は、ＱＲコード（登録商標）やバーコード等の光学コードを読み取ることが可能なカメラを備える。

【0055】

［位置検出装置７］
位置検出装置７は、イベント会場における各来場者の位置を検出して記録する処理を行う。例えば、イベント会場の各所にＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）のビーコン発信機が配置されており、各ビーコン発信機からは、イベント会場内におけるビーコン発信機の位置情報を含むビーコン信号が送出される。来場者端末装置４は、各ビーコン発信機から送出されるビーコン信号を受信し、その受信信号強度の情報を位置情報とともに所定の位置検出装置７へ送信する。位置検出装置７は、来場者端末装置４から受信した各ビーコン信号の受信信号強度と位置情報に基づいて、イベント会場内における各来場者の来場者端末装置４の位置（座標等）を算出して記録する。位置検出装置７は、各来場者について算出した位置の情報を情報処理装置１に提供する。

【0056】

なお位置検出装置７は、各来場者について算出した位置の情報の記録に基づいて、各来場者が所定時間以上滞在したイベント会場内の場所の情報（展示ブースの情報、展示ゾーンの情報等）を記録するとともに、その滞在の開始時間及び終了時間を記録してもよい。この場合、情報処理装置１は、位置検出装置７によって記録された各来場者の滞在場所、滞在開始時間、滞在終了時間の情報を任意のタイミングで（例えば一定時間ごとに）位置検出装置７から取得し、取得したこれらの情報に基づいて各来場者の行動情報を生成して、行動記録ＤＢ２０６に記録してもよい。

【0057】

イベント会場内における来場者の位置を検出する方法は、上述したビーコン信号を用いる方法に限らず、例えば、イベント会場内の各所に配置された無線ＬＡＮのアクセスポイントで受信される来場者端末装置４の無線信号に基づいて来場者端末装置４の位置を検出する方法や、他の無線信号に基づいて位置を検出する方法を用いてもよい。あるいは、イベント会場内の各所に設置されたカメラにより撮影される来場者の映像に基づいて来場者の位置を検出してもよい。

【0058】

ここで、上述した構成を有する図１に示すシステムの動作について説明する。図３は、来場者の行動記録の収集に関わる処理の概略を説明するための図である。

【0059】

イベントの運営者は、各来場者に配布される入場証Ｃ１を準備する。入場証Ｃ１には、予め個々の来場者に割り当てられた識別情報（来場者ＩＤ）を含む光学コード（ＱＲコード（登録商標）、バーコード等）が印刷される。入場証Ｃ１には、来場者の名前やイベントの名称、会場名、開催日等が印刷されてもよい。

【0060】

イベントの運営者は、例えばイベントの会場の入場口で来場者を受け付ける際、来場者に渡す入場証Ｃ１に印刷された光学コードを運営者端末装置６により読み取り、読み取った光学コードに含まれる来場者ＩＤを運営者端末装置６から情報処理装置１に送信する。情報処理装置１は、入場証Ｃ１から読み取った来場者ＩＤを含む行動情報を取得し、行動記録ＤＢ２０６に登録する。これにより、来場者がイベント会場へ入場したことが行動記録ＤＢ２０６に記録される。

【0061】

他方、イベントの参加者（出展者等）は、イベントにおいて印刷物の代わりに来場者へ提供するコンテンツ（ＰＤＦファイルの電子文書等）を参加者端末装置５により情報処理装置１にアップロードする。この場合、情報処理装置１は、参加者端末装置５からアップロードされたコンテンツ２１０を記憶装置２に格納する。また情報処理装置１は、参加者端末装置５からの指示に応じて、コンテンツ２１０と商品との関連付け、及び、コンテンツ２１０と参加者との関連付けを示すコンテンツ情報を取得し、コンテンツ管理ＤＢ２０５に登録する。

【0062】

参加者は、イベント会場において商品とともに掲示されるパネルＣ２を自分の展示ブース等に設置する。パネルＣ２には、参加者の展示ブース等を訪れた来場者が、そこで展示された商品等に関するコンテンツ（電子文書等）を取得する際に必要となる光学コードが印刷されている。参加者は、参加者端末装置５を用いて、パネルＣ２の識別情報（パネルＩＤ）、パネルＣ２に関連付けられる商品等の情報（商品ＩＤ等）、パネルＣ２に関連付けられるコンテンツの情報（コンテンツＩＤ等）、パネルＣ２の設置場所の情報等を情報処理装置１に送信する。この場合、情報処理装置１は、参加者端末装置５から受信したパネルＩＤと商品との関連付け、パネルＩＤとコンテンツとの関連付け、パネルＩＤとパネルＣ２の設置場所との関連付けを示すパネル情報を取得し、パネル管理ＤＢ２０４に登録する。

【0063】

また参加者は、展示ブース等で応対した来場者の入場証Ｃ１に印刷される光学コードを参加者端末装置５により読み取り、読み取った光学コードに含まれる来場者ＩＤを参加者端末装置５から情報処理装置１に送信する。情報処理装置１は、入場証Ｃ１から読み取った来場者ＩＤを含む行動情報を取得し、行動記録ＤＢ２０６に登録する。これにより、来場者が参加者の展示ブース等に訪れたことが行動記録ＤＢ２０６に記録される。

【0064】

この場合、参加者端末装置５は、指定したコンテンツのダウンロード等を来場者に対して許可する指示を情報処理装置１に送信し、情報処理装置１は、この指示により指定されたコンテンツのダウンロード等を来場者に対して許可する行動情報を取得して、行動記録ＤＢ２０６に登録してもよい。これにより、参加者が来場者の要望をヒアリングしながら、来場者に対して適切なコンテンツを提供することが可能になる。

【0065】

イベントが開催されている間、参加者は、展示ブース等への来場者の来訪状況に関する情報（来訪した来場者の数、コンテンツのダウンロード数等）を参加者端末装置５により情報処理装置１から随時取得して閲覧する。これにより、参加者は、自らの展示ブースや商品の展示場所等における来場者の来訪状況をリアルタイムに把握することができる。また参加者は、イベントの終了後、自らの展示ブース等に来訪した来場者の個人情報や、自らの商品等に関連するコンテンツをダウンロードした来場者の個人情報を、参加者端末装置５により運営者のサーバ等から取得することができる。

【0066】

来場者は、イベント会場において、来場者ＩＤを含む光学コードが印刷された入場証Ｃ１を携行する。来場者は、商品等に関するコンテンツを取得するための操作を行う場合、自身の入場証Ｃ１に印刷された光学コードを来場者端末装置４により読み取り、読み取った光学コードに含まれるアドレスの情報（ＵＲＩ等）に基づいて、情報処理装置１によるウェブアプリケーションサーバにアクセスする。情報処理装置１は、来場者端末装置４から取得した入場証Ｃ１の光学コードの情報（来場者ＩＤ等）に基づいて、来場者端末装置４を操作する来場者を認証し、来場者の専用の画面（ウェブアプリケーションの画面）を来場者端末装置４に表示させる。

【0067】

来場者は、イベントの会場で興味のある商品を見つけた場合、その展示場所の近くに設置されたパネルＣ２の光学コードを来場者端末装置４のウェブアプリケーションの画面から読み取り、読み取った光学コードに含まれるパネルＩＤを情報処理装置１に送信する。情報処理装置１は、来場者端末装置４のウェブアプリケーションの画面において読み取られたパネルＣ２のパネルＩＤを受信すると、来場者によりパネルＣ２の光学コードが読み取られたことを示す行動情報を取得し、行動記録ＤＢ２０６に登録する。情報処理装置１は、この行動情報が記録された来場者に対して、パネルＩＤに関連付けられたコンテンツのダウンロード、閲覧、メール転送等を許可する。例えば情報処理装置１は、来場者端末装置４のウェブアプリケーションの画面において、行動情報によりダウンロード等が許可されたコンテンツのリストを表示させる。

【0068】

来場者は、来場者端末装置４のウェブアプリケーションの画面において、ダウンロード等が許可されたコンテンツのリストを閲覧し、リストの中から所望のコンテンツを選択する。来場者端末装置４は、来場者により選択された対象に関するコンテンツを情報処理装置１に要求する。この要求に応じた情報処理装置１は、来場者により要求されたコンテンツを記憶装置２から読み出して、要求元の来場者端末装置４に提供する処理を行う。すなわち情報処理装置１は、要求元の来場者端末装置４においてコンテンツを表示させる処理や、要求元の来場者端末装置４においてコンテンツをダウンロードさせる処理を行う。また、情報処理装置１は、来場者端末装置４により転送先の電子メールアドレスが指定された場合、記憶装置２から読み出したコンテンツ（若しくはそのダウンロード用のＵＲＬ等の情報）を指定された電子メールアドレスに転送する処理を行う。

【0069】

図４は、来場者の行動記録を収集する処理の一例を説明するフローチャートである。
運営者端末装置６は、イベント会場の入場口等において来場者に渡す入場証Ｃ１に印刷された光学コードを読み取り、読み取った光学コードに含まれる来場者ＩＤを情報処理装置１に送信する（ＳＴ１００）。情報処理装置１は、入場証Ｃ１から読み取られた来場者ＩＤを含む行動情報を取得し、行動記録ＤＢ２０６に登録する（ＳＴ１０５）。この行動情報により、来場者がイベント会場に入場したことが記録される。

【0070】

参加者端末装置５は、イベント会場における参加者の展示ブース等を訪れた来場者の入場証Ｃ１の光学コードを読み取り、読み取った光学コードに含まれる来場者ＩＤを情報処理装置１に送信する（ＳＴ１１０）。情報処理装置１は、入場証Ｃ１から読み取られた来場者ＩＤを含む行動情報を取得し、行動記録ＤＢ２０６に登録する（ＳＴ１１５）。この行動情報により、来場者が特定の参加者の展示ブース等に訪れたこと（来場者の受付処理を行ったこと）が記録される。

【0071】

展示ブース等で受付処理を行った参加者の説明員等は、来場者に対して商品の説明等を行い、その応対の結果として来場者に対する評価（商品に対する関心の度合い等）を参加者端末装置５に入力する。参加者端末装置５は、説明員等によって入力された来場者の評価を情報処理装置１に送信する（ＳＴ１２０）。情報処理装置１は、参加者端末装置５から受信した来場者の評価に基づいて行動情報を生成し、行動記録ＤＢ２０６に登録する（ＳＴ１２５）。

【0072】

来場者端末装置４は、来場者の入場証Ｃ１に印刷された光学コードを読み取り、読み取った光学コードに含まれるアドレスの情報に基づいて、情報処理装置１によるウェブアプリケーションサーバにアクセスする（ＳＴ１３０）。情報処理装置１は、来場者端末装置４から取得した入場証Ｃ１の光学コードの情報（来場者ＩＤ等）に基づいて、来場者端末装置４を操作する来場者を認証し、来場者の専用の画面（ウェブアプリケーションの画面）を来場者端末装置４に表示させる（ＳＴ１３５）。

【0073】

来場者端末装置４は、来場者が訪れた展示ブース等において商品とともに掲示されたパネルＣ２の光学コードを読み取り、光学コードに含まれるパネルＩＤを情報処理装置１に送信する（ＳＴ１４０）。情報処理装置１は、来場者端末装置４のウェブアプリケーションの画面において読み取られたパネルＣ２のパネルＩＤを受信すると、来場者によりパネルＣ２の光学コードが読み取られたことを示す行動情報を取得し、行動記録ＤＢ２０６に登録する（ＳＴ１４５）。情報処理装置１は、行動情報においてパネルＩＤに関連づけられたコンテンツＩＤに基づいて、このコンテンツＩＤに対応するコンテンツのダウンロード等を来場者に許可する。

【0074】

情報処理装置１は、来場者端末装置４のウェブアプリケーションの画面において、行動情報によりダウンロード等が許可されたコンテンツのリストを表示させる。来場者は、ウェブアプリケーションの画面に表示される利用可能なコンテンツの中から特定のコンテンツを選択し、指定した方法（閲覧、ダウンロード、メール転送等）でコンテンツを提供するように要求する指示を来場者端末装置４に入力する。来場者端末装置４は、この来場者の指示が入力されると、特定のコンテンツを指定した方法で提供するように情報処理装置１へ要求する（ＳＴ１５０）。情報処理装置１は、来場者端末装置４からの要求に応じて、選択された特定のコンテンツを指定された方法で来場者に提供するコンテンツ提供処理を実行する。例えば情報処理装置１は、来場者が操作する来場者端末装置４からの要求に応じて、コンテンツを来場者端末装置４に表示させる処理、コンテンツを来場者端末装置４にダウンロードさせる処理、コンテンツを電子メールにより任意のアドレスへ転送する処理等を行う。情報処理装置１は、来場者端末装置４からの要求に応じて来場者にコンテンツを提供する処理を行った場合、来場者がコンテンツの提供を受けたことを示す行動情報を取得して、行動記録ＤＢ２０６に登録する（ＳＴ１５５）。

【0075】

また来場者は、情報処理装置１によるウェブアプリケーションの画面において、任意の商品に対する評価を入力することができる。来場者端末装置４は、例えば「いいね」ボタンの押下等によって対象への評価が入力されると、その評価を情報処理装置１に送信する（ＳＴ１６０）。情報処理装置１は、一の来場者によって入力された一の対象への評価を受信した場合、当該来場者によって当該対象への評価が入力されたことを示す行動情報を取得し、行動記録ＤＢ２０６に登録する（ＳＴ１６５）。

【0076】

更に来場者は、情報処理装置１によるウェブアプリケーションの画面において、参加者やイベント主催者等によって作成されたアンケートに回答することができる。来場者端末装置４は、例えば特定の商品に対するアンケートへの回答が入力されると、そのアンケートへの回答を情報処理装置１に送信する（ＳＴ１７０）。情報処理装置１は、一の来場者によって入力された一のアンケートへの回答を受信した場合、当該来場者によって当該アンケートへの回答が入力されたことを示す行動情報を取得し、行動記録ＤＢ２０６に登録する（ＳＴ１７５）。

【0077】

図５は、見込み客分類を判定する処理、及び、見込み客分類の判定結果に基づく情報を表示する処理の一例を説明するためのフローチャートである。
ステップＳＴ２００は、本発明の分析対象者特定ステップの一例である。
ステップＳＴ２０５は、本発明の第１見込み客分類判定ステップの一例である。
ステップＳＴ２１０は、本発明の第２見込み客分類判定ステップの一例である。
ステップＳＴ２２０及びＳＴ２２５は、本発明の第１情報表示ステップの一例である。
ステップＳＴ２３５及びＳＴ２４０は、本発明の第２情報表示ステップの一例である。
ステップＳＴ２５０及びＳＴ２５５は、本発明の第３情報表示ステップの一例である。
ステップＳＴ２６５及びＳＴ２７０は、本発明の第４情報表示ステップの一例である。

【0078】

情報処理装置１は、記憶装置２の行動記録ＤＢ２０６に登録される行動情報に基づいて、一の参加者の見込み客として認められる１以上の分析対象者を特定する（ＳＴ２００）。すなわち情報処理装置１は、行動記録ＤＢ２０６に登録される一の参加者についての行動情報から、見込み客として認められる所定の来場者行動（展示ブースでの受付処理等）が行われたことを示す行動情報を抽出し、抽出した行動情報に含まれる来場者ＩＤに基づいて分析対象者を特定する。

【0079】

情報処理装置１は、ステップＳＴ２００において特定された１以上の分析対象者のそれぞれについて、第１見込み客分類を判定する（ＳＴ２０５）。一の分析対象者の第１見込み客分類を判定する場合、情報処理装置１は、当該一の参加者の参加者情報（参加者ＤＢ２０２）が示す参加者属性と当該一の分析対象者の来場者情報（来場者ＤＢ２０１）が示す来場者属性とに基づいて、当該一の分析対象者の購入容易度に関する第１指標を算出し、第１指標に基づいて第１見込み客分類を判定する。

【0080】

図６Ａは、各分析対象者の第１見込み客分類を判定する処理（ＳＴ２０５：図５）の一例を説明するためのフローチャートである。
情報処理装置１は、ステップＳＴ２００において特定された一の分析対象者を選択する（ＳＴ３００）。情報処理装置１は、選択した分析対象者の来場者情報に基づいて、購入容易度に関する第１指標を算出し（ＳＴ３０５）、第１指標に基づいて第１見込み客分類を判定する（ＳＴ３１０）。

【0081】

例えば情報処理装置１は、分析対象者の購入容易度の高さに応じた値を持つ第１指標を算出し（ＳＴ３０５）、第１指標が複数の所定範囲のいずれに含まれるかに応じて、購入容易度の高さを表す第１見込み客分類を判定する（ＳＴ３１０）。情報処理装置１は、ステップＳＴ３１０において判定された第１見込み客分類を、分析対象者ＤＢ２０７の分析対象者情報に登録する。

【0082】

なお情報処理装置１は、第１指標を算出するために用いられる後述の指標パラメータが所定の条件を満たす場合、第１指標の値に依らず、第１見込み客分類として所定の分類を判定してもよい。例えば、分析対象者の業種と参加者の業種が関連性を持たないことを示す指標パラメータが得られる場合や、分析対象者の職種と参加者の業種、商品が関連性を持たないことを示す指標パラメータが得られる場合、情報処理装置１は、第１見込み客分類として購入容易度が相対的に低い所定の分類を判定してもよい。

【0083】

一の分析対象者について第１見込み客分類を判定すると、情報処理装置１は、他に第１見込み客分類を判定すべき分析対象者があるならば（ＳＴ３１５のＹｅｓ）、その分析対象者を選択して（ＳＴ３２０）、上述と同様なステップＳＴ３０５、ＳＴ３１０の処理を行う。情報処理装置１は、ステップＳＴ２００において特定された全ての分析対象者の第１見込み客分類を判定するまで、ステップＳＴ３０５、ＳＴ３１０の処理を繰り返す。

【0084】

図６Ｂは、第１指標を算出する処理（ＳＴ３０５：図６Ａ）の一例を説明するためのフローチャートである。
図６Ｂの例において、情報処理装置１は、第１指標を算出するための複数の指標パラメータをそれぞれ取得し（ＳＴ３５０）、複数の指標パラメータに基づいて第１指標を算出する（ＳＴ３５５）。例えば情報処理装置１は、複数の指標パラメータを変数として所定の関数に適用し、関数の値を第１指標として算出する。情報処理装置１は、複数の指標パラメータの合計を第１指標として算出してもよい。情報処理装置１は、ステップＳＴ３５０において取得された各指標パラメータと、ステップＳＴ３５５において算出された第１指標を、分析対象者ＤＢ２０７の分析対象者情報に登録する。

【0085】

第１指標の指標パラメータは、それぞれ購入容易度の高さに応じた値を持ち、例えば、購入容易度が高いほど指標パラメータの値は大きくなる。第１指標が複数の指標パラメータの合計である場合、購入容易度の高い指標パラメータが得られるほど、購入容易度の高い第１指標が得られる。

【0086】

第１見込み客分類の指標パラメータは、例えば以下のパラメータＰＡ１～ＰＡ４の少なくとも一部を含む。

【0087】

＜パラメータＰＡ１：商品購入の決定に関与する度合いに基づくパラメータ＞

【0088】

パラメータＰＡ１は、商品購入の決定に関与する度合い（購入決定関与度）を示す来場者属性に基づいたパラメータである。

【0089】

例えば情報処理装置１は、来場者情報（来場者ＤＢ２０１）に含まれる分析対象者の役職（経営者／社長、役員、部長／次長、課長、係長／主任等）に基づいてパラメータＰＡ１を取得する。この場合、情報処理装置１は、上位の役職になるほど、購入決定関与度の高いパラメータＰＡ１を取得する。情報処理装置１は、パラメータＰＡ１が示す購入決定関与度が高いほど、購入容易度の高い第１指標を算出する。
（パラメータＰＡ１の値の例）
「経営者／社長」…３０点、「役員」…２５点、「部長／次長」…２０点
「課長」…１５点、「係長／主任」…１０点、「一般社員／職員」…５点

【0090】

また情報処理装置１は、来場者情報に含まれるアンケートの回答に基づいてパラメータＰＡ１を取得してもよい。購入決定関与度に関連するアンケートの質問としては、例えば
「質問１：商品の購入を決定する （Ｙｅｓ／Ｎｏ）」
「質問２：購入対象の商品を推薦又は指定する （Ｙｅｓ／Ｎｏ）」
「質問３：購入された商品を販売する （Ｙｅｓ／Ｎｏ）」
「質問４：購入された商品を利用する （Ｙｅｓ／Ｎｏ）」
などが挙げられる。この例において「Ｙｅｓ」の回答が得られた場合のパラメータＰＡ１の購入決定関与度は、最初の質問１が最も高く、質問１～４の順に低下する。
（パラメータＰＡ１の値の例）
「質問１」…３０点、「質問２」…２０点、「質問３」…１０点、「質問４」…５点

【0091】

購入決定関与度に基づいたパラメータＰＡ１を用いて第１指標を算出することにより、購入決定関与度の影響が反映された精度のよい第１見込み客分類の判定を行うことができる。

【0092】

なお情報処理装置１は、役職に基づくパラメータＰＡ１と、アンケートの回答に基づくパラメータＰＡ１をそれぞれ取得してもよいし、いずれか一方を取得してもよい。

【0093】

＜パラメータＰＡ２：参加者属性と来場者属性との関連性に基づくパラメータ＞

【0094】

パラメータＰＡ２は、一の参加者の参加者属性と一の分析対象者の来場者属性との関連性（属性関連性）に基づくパラメータである。

【0095】

情報処理装置１は、参加者属性と来場者属性との属性関連性を判定し、属性関連性があると判定した場合は、属性関連性が無いと判定した場合に比べて第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ２を取得する。

【0096】

例えば情報処理装置１は、参加者情報（参加者ＤＢ２０２）が示す参加者の業種と、来場者情報（来場者ＤＢ２０１）が示す分析対象者の業種との関連性を判定し、その判定結果に基づいて、関連性がある場合に第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ２を取得する。例えば情報処理装置１は、参加者の業種と分析対象者の業種とが一致する場合、一方の業種が他方の業種を包含する場合等において、これらの業種に関連性があると判定してもよい。
（パラメータＰＡ２の値の例）
「参加者と分析対象者の業種に関連性がある」…２５点
「参加者と分析対象者の業種に関連性がない」…０点

【0097】

また情報処理装置１は、参加者情報（参加者ＤＢ２０２）が示す参加者の業種と、来場者情報（来場者ＤＢ２０１）が示す分析対象者の職種との関連性を判定し、その判定結果に基づいて、関連性がある場合に第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ２を取得する。例えば情報処理装置１は、参加者の業種について予め設定された１以上の関連する職種の中に来場者の職種と一致するものがある場合、一方の職種が他方の職種を包含する場合等において、参加者の業種と分析対象者の職種とに関連性があると判定してもよい。
（パラメータＰＡ２の値の例）
「参加者の業種と分析対象者の職種とに関連性がある」…２５点
「参加者の業種と分析対象者の職種とに関連性がない」…０点

【0098】

また情報処理装置１は、参加者商品情報（参加者商品ＤＢ２０３）が示す参加者の商品と、来場者情報（来場者ＤＢ２０１）が示す分析対象者の業種との関連性を判定し、その判定結果に基づいて、関連性がある場合に第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ２を取得する。例えば情報処理装置１は、参加者の商品について予め設定された１以上の関連する業種の中に来場者の業種と一致するものがある場合、一方の業種が他方の業種を包含する場合等において、参加者の商品と分析対象者の業種とに関連性があると判定してもよい。
（パラメータＰＡ２の値の例）
「参加者の商品と分析対象者の業種とに関連性がある」…２５点
「参加者の商品と分析対象者の業種とに関連性がない」…０点

【0099】

また情報処理装置１は、参加者商品情報（参加者商品ＤＢ２０３）が示す参加者の商品と、来場者情報（来場者ＤＢ２０１）が示す分析対象者の職種との関連性を判定し、その判定結果に基づいて、関連性がある場合に第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ２を取得する。例えば情報処理装置１は、参加者の商品について予め設定された１以上の関連する職種の中に来場者の職種と一致するものがある場合、一方の職種が他方の職種を包含する場合等において、参加者の商品と分析対象者の業種とに関連性があると判定してもよい。
（パラメータＰＡ２の値の例）
「参加者の商品と分析対象者の職種とに関連性がある」…２５点
「参加者の商品と分析対象者の職種とに関連性がない」…０点

【0100】

参加者属性と来場者属性との属性関連性に基づいたパラメータＰＡ２を用いて第１指標を算出することにより、属性関連性の影響が反映された精度のよい第１見込み客分類の判定を行うことができる。

【0101】

なお情報処理装置１は、上述した４種類のパラメータＰＡ２（参加者の業種と分析対象者の業種との関連性に基づくパラメータＰＡ２、参加者の業種と分析対象者の職種との関連性に基づくパラメータＰＡ２、参加者の商品と分析対象者の業種との関連性に基づくパラメータＰＡ２、参加者の商品と分析対象者の職種との関連性に基づくパラメータＰＡ２）をそれぞれ取得してもよいし、一部のパラメータＰＡ２を取得してもよい。

【0102】

情報処理装置１は、取得されたパラメータＰＡ２が所定の条件を満たす場合、ステップＳＴ３５５にいて算出される第１指標の値に依らず、第１見込み客分類として所定の分類を判定してもよい。
例えば、分析対象者の業種と参加者の業種、商品とが関連性を持たない場合、情報処理装置１は、第１見込み客分類として購入容易度が相対的に低い分類（後述のＮＬ）を判定してもよい。
また例えば、分析対象者の職種と参加者の業種、商品とが関連性を持たない場合も、情報処理装置１は、第１見込み客分類として購入容易度が相対的に低い分類（後述のＮＬ）を判定してもよい。
これにより、属性関連性がないことによる購入容易度の低さを重視した第１見込み客分類の判定を行うことができる。

【0103】

＜パラメータＰＡ３：想定来場者属性に基づくパラメータ＞

【0104】

パラメータＰＡ３は、一の参加者の参加者情報（参加者ＤＢ２０２）に設定された想定来場者属性（見込み客として想定する来場者の属性）と、一の分析対象者の来場者情報（来場者ＤＢ２０１）が示す来場者属性との関連性に基づくパラメータである。

【0105】

情報処理装置１は、想定来場者属性と来場者属性との属性関連性を判定し、属性関連性があると判定した場合は、属性関連性が無いと判定した場合に比べて第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ３を取得する。

【0106】

例えば情報処理装置１は、参加者情報の想定来場者属性に設定された役職と、来場者情報が示す分析対象者の役職とが一致する場合、一方の役職が他方の役職を包含する場合等において、想定来場者属性と来場者属性とに属性関連性があると判定し、第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ３を取得する。

【0107】

また情報処理装置１は、参加者情報の想定来場者属性に設定された職種と、来場者情報が示す分析対象者の職種とが一致する場合、一方の職種が他方の職種を包含する場合等において、想定来場者属性と来場者属性とに属性関連性があると判定し、第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ３を取得する。

【0108】

これにより、参加者が見込み客として想定する来場者属性と分析対象者の来場者属性との関連性が反映された第１見込み客分類の判定を行うことができる。

【0109】

＜パラメータＰＡ４：注目組織に基づくパラメータ＞

【0110】

パラメータＰＡ４は、一の参加者の参加者情報（参加者ＤＢ２０２）に設定された注目組織（参加者が注目する組織）と一の分析対象者の来場者情報（来場者ＤＢ２０１）が示す分析対象者の所属する組織との関係に基づいたパラメータである。

【0111】

情報処理装置１は、参加者情報に設定された注目組織と、来場者情報が示す分析対象者の所属する組織とが一致するか判定し、分析対象者の所属する組織が注目組織と一致する場合、これらが一致しない場合に比べて第１指標の購入容易度が高くなるパラメータＰＡ４を取得する。

【0112】

これにより、参加者の業種と分析対象者の業種との関連性のみでは購入容易度を正しく把握できない既知の組織（業種が適合しない場合でも商品を購入する傾向がある会社等）がある場合でも、その実態が反映された正確な第１見込み客分類の判定を行うことができる。

【0113】

図５に戻る。
情報処理装置１は、ステップＳＴ２００において特定された１以上の分析対象者のそれぞれについて、第２見込み客分類を判定する（ＳＴ２１０）。一の分析対象者の第２見込み客分類を判定する場合、情報処理装置１は、当該一の分析対象者によって当該一の参加者に関連する来場者行動が行われたことを示す行動情報（行動記録ＤＢ２０６）に基づいて、当該一の分析対象者の購入意欲に関する第２指標を算出し、第２指標に基づいて第２見込み客分類を判定する。

【0114】

図７Ａは、各分析対象者の第２見込み客分類を判定する処理（ＳＴ２１０：図５）の一例を説明するためのフローチャートである。
情報処理装置１は、ステップＳＴ２００において特定された一の分析対象者を選択する（ＳＴ４００）。情報処理装置１は、選択した分析対象者の行動情報に基づいて、購入意欲に関する第２指標を算出し（ＳＴ４０５）、第２指標に基づいて第２見込み客分類を判定する（ＳＴ４１０）。

【0115】

例えば情報処理装置１は、分析対象者の購入意欲の高さに応じた値を持つ第２指標を算出する（ＳＴ４０５）。すなわち情報処理装置１は、一の分析対象者により一の参加者に関連して行われた来場者行動の内容、回数、頻度、時間及び時期の少なくとも１つに基づいて第２指標を算出する。情報処理装置１は、算出された第２指標が複数の所定範囲のいずれに含まれるかに応じて、購入意欲の高さを表す第２見込み客分類を判定する（ＳＴ４１０）。情報処理装置１は、ステップＳＴ４１０において判定された第２見込み客分類を、分析対象者ＤＢ２０７の分析対象者情報に登録する。

【0116】

なお情報処理装置１は、第２指標を算出するために用いられる後述の指標パラメータが所定の条件を満たす場合、第２指標の値に依らず、第２見込み客分類として所定の分類を判定してもよい。

【0117】

一の分析対象者について第２見込み客分類を判定すると、情報処理装置１は、他に第２見込み客分類を判定すべき分析対象者があるならば（ＳＴ４１５のＹｅｓ）、その分析対象者を選択して（ＳＴ４２０）、上述と同様なステップＳＴ４０５、ＳＴ４１０の処理を行う。情報処理装置１は、ステップＳＴ２００において特定された全ての分析対象者の第２見込み客分類を判定するまで、ステップＳＴ４０５、ＳＴ４１０の処理を繰り返す。

【0118】

図７Ｂは、第２指標を算出する処理（ＳＴ４０５：図７Ａ）の一例を説明するためのフローチャートである。
図７Ｂの例において、情報処理装置１は、第２指標を算出するための複数の指標パラメータをそれぞれ取得し（ＳＴ４５０）、複数の指標パラメータに基づいて第２指標を算出する（ＳＴ４５５）。例えば情報処理装置１は、複数の指標パラメータを変数として所定の関数に適用し、関数の値を第２指標として算出する。情報処理装置１は、複数の指標パラメータの合計を第２指標として算出してもよい。情報処理装置１は、ステップＳＴ４５０において取得された各指標パラメータと、ステップＳＴ４５５において算出された第２指標を、分析対象者ＤＢ２０７の分析対象者情報に登録する。

【0119】

第２指標の指標パラメータは、それぞれ購入意欲の高さに応じた値を持ち、例えば、購入意欲が高いほど指標パラメータの値は大きくなる。第２指標が複数の指標パラメータの合計である場合、購入意欲の高い指標パラメータが得られるほど、購入意欲の高い第２指標が得られる。

【0120】

第２見込み客分類の指標パラメータは、例えば以下のパラメータＰＢ１～ＰＢ１０の少なくとも一部を含む。

【0121】

＜パラメータＰＢ１：アンケートに回答した関心度に基づくパラメータ＞

【0122】

パラメータＰＢ１は、行動情報（行動記録ＤＢ２０６）においてアンケートの回答に含まれる商品への関心度に基づいたパラメータである。

【0123】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報において一の参加者のアンケートに回答に含まれる、当該一の参加者の商品に対する関心度に基づいて、パラメータＰＢ１を取得する。情報処理装置１は、アンケートの回答において関心度が高いほど、第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ１を取得する。

【0124】

これにより、商品への関心度が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0125】

＜パラメータＰＢ２：アンケートに回答した商談の希望内容に基づくパラメータ＞

【0126】

パラメータＰＢ２は、行動情報においてアンケートの回答に含まれる商談への希望内容に基づいたパラメータである。

【0127】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報において一の参加者のアンケートに回答に含まれる、当該一の参加者との商談への希望内容に基づいて、パラメータＰＢ２を取得する。情報処理装置１は、アンケートの回答において商談への前向きな傾向が強いほど、第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ２を取得する。
（パラメータＰＢ２の値の例）
「商談に興味あり」…２０点、「後日の連絡を希望」…１０点
「資料のみ希望」…５点、 「無回答／希望なし」…０点

【0128】

これにより、商談への希望内容が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0129】

＜パラメータＰＢ３：アンケートに回答した商品の導入予定時期に基づくパラメータ＞

【0130】

パラメータＰＢ３は、行動情報においてアンケートの回答に含まれる商品の導入予定時期に基づいたパラメータである。

【0131】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報において一の参加者のアンケートに回答に含まれる、当該一の参加者が商品を導入する予定の時期に基づいて、パラメータＰＢ３を取得する。情報処理装置１は、アンケートの回答において商品の導入予定時期が早いほど、第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ３を取得する。
（パラメータＰＢ３の値の例）
「３カ月以内」…２０点、「半年以内」…１０点、
「１年以上」…５点、 「未定」…０点

【0132】

これにより、商品の導入予定時期が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0133】

＜パラメータＰＢ４：アンケートの回答の提出に基づくパラメータ＞

【0134】

パラメータＰＢ４は、行動情報に含まれるアンケートの提出状況を示す情報に基づいたパラメータである。

【0135】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報において一の参加者のアンケートに回答したことを示す情報、及び、当該一の参加者のアンケート回答用ウェブページにアクセスしたことを示す情報に基づいて、アンケートの回答に協力的な傾向が強いほど第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ４を取得する。
（パラメータＰＢ４の値の例）
「アンケート回答済み」…１０点、「未回答だがウェブへのアクセスあり」…５点
「未回答かつウェブアクセスなし」…０点

【0136】

これにより、アンケートの提出状況が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0137】

＜パラメータＰＢ５：参加者からのコンテンツの取得に基づくパラメータ＞

【0138】

パラメータＰＢ５は、行動情報に含まれる参加者からのコンテンツの取得履歴に関する情報に基づいたパラメータである。

【0139】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報に含まれる、一の参加者からコンテンツを取得した履歴を示す情報に基づいて、コンテンツの取得が行われた場合に第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ５を取得する。
（パラメータＰＢ５の値の例）
「資料のダウンロード」…５点、「資料のメール転送」…５点
「コンテンツの取得なし」…０点

【0140】

これにより、参加者から提供されるコンテンツの取得の履歴が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0141】

＜パラメータＰＢ６：展示ブースにおける行動に基づくパラメータ＞

【0142】

パラメータＰＢ６は、行動情報に含まれる展示ブース等での来場者行動の情報に基づいたパラメータである。

【0143】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報に含まれる、一の参加者の展示ブース等で行われた来場者行動の情報（デモ機器を操作する、説明員から説明を受ける等）に基づいて、商品への関心を表す行動があった場合に第２指標が高くなるパラメータＰＢ６を取得する。
（パラメータＰＢ６の値の例）
「デモ機器を操作する」…１５点、「説明員から説明を受ける」…１０点
「資料だけ受け取る」…５点、「無反応」…０点

【0144】

これにより、展示ブースにおける行動が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0145】

＜パラメータＰＢ７：名刺の交換に基づくパラメータ＞

【0146】

パラメータＰＢ７は、行動情報に含まれる名刺交換に関する情報に基づいたパラメータである。

【0147】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報に含まれる、一の参加者との名刺交換に関する情報（名刺交換の有無、名刺交換の場所）に基づいて、説明員等とコンタクトを図る意思が見られる名刺交換を行った場合に第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ７を取得する。
（パラメータＰＢ７の値の例）
「ブース内での名刺交換」…５点、「ブースの入り口での名刺交換」…３点
「ブース外での名刺交換」…０点

【0148】

これにより、名刺交換の状況が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0149】

＜パラメータＰＢ８：再訪問の回数に基づくパラメータ＞

【0150】

パラメータＰＢ８は、行動情報に含まれるイベント会場内の訪問場所（滞在場所）の情報に基づいたパラメータである。

【0151】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報であって、一の参加者の展示ブース等に滞在したことを示す行動情報を行動記録ＤＢ２０６から抽出し、抽出した行動情報に基づいて、当該一の分析対象者が当該一の参加者の展示ブース等に再訪問した回数を計数する。情報処理装置１は、計数された再訪問の回数が多いほど、第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ８を取得する。
（パラメータＰＢ８の値の例）
「再訪問２回以上」…１０点、「再訪問１回」…５点、「再訪問０回」…０点、

【0152】

これにより、展示ブース等への再訪問の回数が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0153】

＜パラメータＰＢ９：滞在時間に基づくパラメータ＞
パラメータＰＢ９は、行動情報に含まれるイベント会場内の滞在場所及び滞在時間の情報に基づいたパラメータである。

【0154】

情報処理装置１は、一の分析対象者の行動情報であって、一の参加者の展示ブース等に滞在したことを示す行動情報を行動記録ＤＢ２０６から抽出し、抽出した行動情報に基づいて、当該一の分析対象者が当該一の参加者の展示ブース等に滞在した最長の時間を取得する。情報処理装置１は、取得された滞在時間が長いほど、第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ９を取得する。
（パラメータＰＢ８の値の例）
「３分以上」…１０点、「３０秒以上３分未満」…５点、「３０秒未満」…０点、

【0155】

これにより、展示ブース等での滞在時間が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0156】

＜パラメータＰＢ１０：他の参加者についての来場者行動に基づくパラメータ＞

【0157】

パラメータＰＢ１０は、関連した商品を扱う他の参加者（同じカテゴリの商品を扱う別の会社等）について行われた来場者行動に基づくパラメータである。

【0158】

情報処理装置１は、記憶装置２に記憶される行動情報（行動記録ＤＢ２０６）と参加者商品情報（参加者商品ＤＢ２０３）とに基づいて、一の参加者が扱う商品に関連した商品を扱う他の参加者について一の分析対象者が行った所定の来場者行動（展示ブースへの訪問、セミナーへの参加等）の回数を取得する。例えば情報処理装置１は、一の参加者が扱う商品に関連した商品を扱う他の参加者を、参加者商品ＤＢ２０３に登録される各参加者の参加者商品情報に基づいて特定する。情報処理装置１は、特定した他の参加者についての行動情報の中から、当該一の分析対象者により所定の来場者行動が行われたことを示す行動情報を抽出し、抽出した行動情報に基づいて、当該一の分析対象者により行われた所定の来場者行動の回数を取得する。情報処理装置１は、関連する商品を扱う他の参加者によって所定の来場者行動が行われた回数が多いほど、第２指標の購入意欲が高くなるパラメータＰＢ１０を取得する。

【0159】

（パラメータＰＢ１０の値の例１）
「関連する商品を扱う３以上の参加者の展示ブースを連続して訪問」…５点
「関連する商品を扱う２つの参加者の展示ブースを連続して訪問」…３点

【0160】

（パラメータＰＢ１０の値の例２）
「一の参加者のセミナーに参加」…１０点
「関連する商品を扱う他の参加者のセミナーに参加」…５点

【0161】

これにより、関連した商品を扱う他の参加者について行われた来場者行動（商品の比較・検討時に見られる行動）が表す分析対象者の購入意欲が反映された精度のよい第２見込み客分類の判定を行うことができる。

【0162】

再び図５に戻る。
ステップＳＴ２１５～ＳＴ２７０は、分類セット（第１見込み客分類の判定結果と第２見込み客分類の判定結果との組み合わせ）に基づいて生成した情報を参加者端末装置５の表示装置に表示させる４つの処理（見込み客の特徴の表示、営業活動プランの表示、電子メール案の表示、イベントの成果評価指標の表示）を示す。以下、この４つの処理についてそれぞれ説明する。

【0163】

＜見込み客の特徴の表示＞
参加者端末装置５は、情報処理装置１にアクセスして、各分析対象者の見込み客としての特徴を示す情報を含んだ画面（ウェブページ等）の表示を要求する（ＳＴ２１５）。この要求を受けた情報処理装置１は、ステップＳＴ２０５、ＳＴ２１０において判定された各分析対象者の分類セットに基づいて、各分析対象者の見込み客としての特徴を示した情報を生成し、参加者端末装置５に送信する（ＳＴ２２０）。参加者端末装置５は、情報処理装置１から受信した情報をもとに、各分析対象者の見込み客としての特徴を示した情報を含む画面を表示装置に表示させる（ＳＴ２２５）。

【0164】

図８Ａは、分類セットを区別する方法の一例を示す図である。図８Ｂは、図８Ａに示す方法により分類セットが表された見込み客リストの一例を示す図であり、ステップＳＴ２２５において参加者端末装置５の表示装置に表示される情報の例を示す。

【0165】

図８Ａ及び図８Ｂの例において、情報処理装置１は、第１見込み客分類として３つの分類「ＳＱＬ」、「ＭＱＬ」、「ＮＬ」を判定し、第２見込み客分類として３つの分類「ホット」、「ウォーム」、「コールド」を判定する。分類セットは、３つの第１見込み客分類（ＳＱＬ、ＭＱＬ、ＮＬ）と３つの第２見込み客分類（ホット、ウォーム、コールド）との組み合わせであり、全部で９つの分類セットが存在する。

【0166】

分類ＳＱＬ（Sales Qualified Lead）は購入容易度が最も高く、分類ＮＬ（Nurturing Lead）は購入容易度が最も低く、分類ＭＱＬ（Marketing Qualified Lead）は分類ＳＱＬ及びＮＬに対して中間の購入容易度を持つ。

【0167】

分類ホット（Hot）は購入意欲が最も高く、分類コールド（Cold）は購入意欲が最も低く、分類ウォーム（Warm）は分類ホット及びコールドに対して中間の購入意欲を持つ。

【0168】

図８Ａの例では、３つの第１見込み客分類（ＳＱＬ、ＭＱＬ、ＮＬ）を３つの色（赤、黄、緑）で区別し、３つの第２見込み客分類（ホット、ウォーム、コールド）を色の濃さ（濃い、普通、薄い）で区別している。ただし、図面上では色を表現できないため、色を塗る代わりに文字を記載している。
図８Ｂに示す見込み客リスト（分析対象者のリスト）の例では、左端の列において各見込み客の分類セットを「色」と「色の濃さ」により表している。
このように、分類セットを「色」と「色の濃さ」で表すことにより、各見込み客の特徴（購入容易度、購入意欲）を一目で簡単に把握することができる。

【0169】

図９Ａは、分類セットを区別する方法の他の一例を示す図である。図９Ｂは、図９Ａに示す方法により分類セットが表された見込み客リストの一例を示す図である。

【0170】

図９Ａの例では、３つの第１見込み客分類（ＳＱＬ、ＭＱＬ、ＮＬ）を３つの図形（★、●、▲）で区別し、３つの第２見込み客分類（ホット、ウォーム、コールド）を色の濃さ（濃い、普通、薄い）で区別している。図９Ｂに示す見込み客リスト（分析対象者のリスト）の例では、左端の列において各見込み客の分類セットを「図形」と「色の濃さ」により表している。
このように、分類セットを「図形」と「色の濃さ」で表す方法でも、各見込み客の特徴（購入容易度、購入意欲）を一目で簡単に把握することができる。

【0171】

なお、図９Ａ及び図９Ｂの例では、３つの第１見込み客分類（ＳＱＬ、ＭＱＬ、ＮＬ）を図形で区別しているが、図形に限定されない任意の記号で第１見込み客分類を区別してもよいし、任意の図形と任意の記号の組み合わせによって第１見込み客分類を区別してもよい。
また、図９Ａ及び図９Ｂの例では、第２見込み客分類（ホット、ウォーム、コールド）を色の濃さで区別しているが、これらを色で区別してもよいし、色と色の濃さとの組み合わせによってこれらを区別してもよい。

【0172】

図１０Ａ及び図１０Ｂは、分類セットごとの分析対象者の人数を表した分布図の例を示す図であり、ステップＳＴ２２５において参加者端末装置５の表示装置に表示される情報の例をそれぞれ示す。

【0173】

図１０Ａ及び図１０Ｂに示す分布図は、一の参加者について特定された複数の分析対象者における、分類セットごとの分析対象者の人数を表している。
図１０Ａに示す分布図では、２次元平面における第１方向（図面の縦方向）の位置が３つの第１見込み客分類（ＳＱＬ、ＭＱＬ、ＮＬ）に対応し、２次元平面における第２方向（図面の横方向）の位置が３つの第２見込み客分類（ホット、ウォーム、コールド）に対応し、かつ、２次元平面に配置される２次元図形の表示態様（円の大きさ）が分析対象者の人数に対応する。
図１０Ｂに示す分布図では、２次元平面における第１方向（図面の横方向）の位置が３つの第１見込み客分類（ＳＱＬ、ＭＱＬ、ＮＬ）に対応し、２次元平面における第２方向（図面の奥行方向）の位置が３つの第２見込み客分類（ホット、ウォーム、コールド）に対応し、かつ、２次元平面から立ち上がる３次元図形の表示態様（直方体の縦方向の長さ）が分析対象者の人数に対応する。

【0174】

図１０Ａ及び図１０Ｂに示す分布図によれば、多数の見込み客における各分類セットの人数の傾向を一目で簡単に把握することができる。

【0175】

このように、本実施形態によれば、イベントの来場者が持つ見込み客としての特徴に関する情報を参加者に提供できる。参加者はこの情報を参考にして的確な営業活動の方針を立てることが可能となり、成約の確率を高めることができる。

【0176】

＜営業活動プランの表示＞
再び図５に戻る。
参加者端末装置５は、情報処理装置１にアクセスして、分析対象者（見込み客）に対する営業活動のプランに関する情報を含んだ画面（ウェブページ等）の表示を要求する（ＳＴ２３０）。この要求を受けた情報処理装置１は、ステップＳＴ２０５、ＳＴ２１０において判定された分析対象者の分類セットに基づいて、分析対象者が参加者の商品を購入する段階へ至るための営業活動のプランに関する情報を生成し、参加者端末装置５に送信する（ＳＴ２３５）。参加者端末装置５は、情報処理装置１から受信した情報をもとに、営業活動のプランに関する情報を含む画面を表示装置に表示させる（ＳＴ２４０）。

【0177】

図１１は、営業活動のプランに関する情報を生成する処理（ＳＴ２３５：図５）の一例を説明するためのフローチャートである。
情報処理装置１は、一の参加者について特定された一の分析対象者の分析対象者情報（分析対象者ＤＢ２０７）から、当該一の分析対象者について判定された分類セットを取得する（ＳＴ５００）。更に情報処理装置１は、当該一の参加者の営業活動情報であって、ステップＳＴ５００において取得された分類セットに関連付けられた営業活動情報を営業活動ＤＢ２０８から読み出し、この営業活動情報に含まれたプラン情報（営業活動のプランに関する情報）を取得する（ＳＴ５１０）。そして情報処理装置１は、取得されたプラン情報に基づいて、当該一の分析対象者に対する営業活動のプランに関する情報を生成する（ＳＴ５１５）。

【0178】

図１２は、９つの分類セットにそれぞれ設定された営業活動のプランを示す図である。図１２に示す例において、各分類セットの営業活動のプランには、営業活動の方針、最初のコンタクトから営業対応を実施するまでの時間、見込み客に対するアプローチの手段がそれぞれ含まれている。

【0179】

このように、各見込み客に対して分類セットに対応した明確な営業活動のプランが提示されるため、属人的な判断に依存せず、一貫性のある見込み客への営業活動を実施することが可能となる。

【0180】

また、分類セットに応じた営業活動を実施することにより、営業人員のリソースを効率的に活用しつつ、全体の成約率を高めることができる。

【0181】

＜電子メール案の表示＞
再び図５に戻る。
参加者端末装置５は、情報処理装置１にアクセスして、分析対象者（見込み客）に送信する電子メールの案を含んだ画面（ウェブページ等）の表示を要求する（ＳＴ２４５）。この要求を受けた情報処理装置１は、ステップＳＴ２０５、ＳＴ２１０において判定された分析対象者の分類セットに基づいて、分類セットに関連付けられたメールひな形をメールひな形情報（メールひな形ＤＢ２０９）から取得する。情報処理装置１は、取得されたメールひな形に基づいて電子メールの文章の案を生成し、参加者端末装置５に送信する（ＳＴ２５０）。参加者端末装置５は、情報処理装置１から受信した電子メールの文章の案を含む画面を表示装置に表示させる（ＳＴ２５５）。

【0182】

図１３は、電子メールの案を生成する処理（ＳＴ２５０：図５）の一例を説明するためのフローチャートである。
情報処理装置１は、一の参加者について特定された一の分析対象者の分析対象者情報（分析対象者ＤＢ２０７）から、当該一の分析対象者について判定された分類セットを取得する（ＳＴ６００）。更に情報処理装置１は、当該一の参加者のメールひな形情報であって、ステップＳＴ６００において取得された分類セットに関連付けられたメールひな形情報をメールひな形ＤＢ２０９から読み出し、このメールひな形情報に含まれたメールひな形を取得する（ＳＴ６０５）。そして情報処理装置１は、取得されたメールひな形に基づいて、当該一の分析対象者に送信する電子メールの案を生成する（ＳＴ６１５）。図１４は、メールひな形に基づいて生成された電子メールの案の一例を示す図である。

【0183】

このように、分類セットに合わせて準備されたメールひな形を用いて、見込み客の特徴に適合した適切な電子メールを簡単に作成することが可能になる。これにより、営業担当者の業務負担を軽減して営業活動の効率化を図りつつ、成約の確率を高めることができる。

【0184】

＜イベントの成果評価指標の表示＞
再び図５に戻る。
参加者端末装置５は、情報処理装置１にアクセスして、イベントの成果を評価するための指標（成果評価指標）を含んだ画面（ウェブページ等）の表示を要求する（ＳＴ２６０）。この要求を受けた情報処理装置１は、ステップＳＴ２０５、ＳＴ２１０において判定された分析対象者の分類セットに基づいて成果評価指標（見込み客数、分類ＳＱＬの人数等）を算出し、参加者端末装置５に送信する（ＳＴ２６５）。参加者端末装置５は、情報処理装置１から受信した成果評価指標を含む画面を表示装置に表示させる（ＳＴ２７０）。

【0185】

図１５は、成果評価指標のグラフの一例を示す図である。図１５の例では、主要な４つの成果評価指標（見込み客数、ＳＱＬ数、商談数、成約数）の達成率（事前に設定された目標の数値に対する割合）が棒グラフにより表されている。目標の数値は、例えば、過去の同様なイベントにおいて得られた成果評価指標に基づいて設定される。見込み客数は、一の参加者について特定された分析対象者の人数であり、ＳＱＬ数は分類ＳＱＬの分析対象者の人数である。商談数、成約数は、イベント後の営業活動により得られる成果であり、随時更新される。

【0186】

このように、各分析対象者について判定した分類セットに基づく成果評価指標を可視化できるため、イベントによる成果を明確に把握することが可能となる。これにより、イベントを利用した営業の成果を定量的に管理し易くなり、営業活動の改善を図り易くなる。

【0187】

なお、本発明は上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、種々のバリエーションを含んでいる。

【0188】

上述した実施形態における情報処理装置１の処理の一部は、他の装置（参加者端末装置５等）において実行されてもよい。例えば、情報処理装置１の上述した処理の一部が参加者端末装置５において実行されている場合、情報処理装置１のコンピュータと参加者端末装置５のコンピュータとを含んだコンピュータシステムが構成されており、このコンピュータシステムにおける複数のコンピュータの連携によって本実施形態に係る処理が実行されていると言える。

【0189】

上述した実施形態におけるデータベース（２０１～２０９）の構成は一例であり、本実施形態はこの例に限定されない。すなわち、上述したデータベースの一部は、１以上の別のデータベースに置き換えられてもよい。また、本実施形態の処理で扱われる情報（来場者情報、参加者情報、行動情報等）は、必ずしも１つのデータベースのレコードに含まれていなくてもよく、例えば、２以上のデータベースのレコードに分散されていてもよい。

【符号の説明】

【0190】

１…情報処理装置、１１…通信部、１２…記憶部、１２１…プログラム、１３…処理部、２…記憶装置、２０１…来場者ＤＢ、２０２…参加者ＤＢ、２０３…参加者商品ＤＢ、２０４…パネル管理ＤＢ、２０５…コンテンツ管理ＤＢ、２０６…行動記録ＤＢ、２０７…分析対象者ＤＢ、２０８…営業活動ＤＢ、２０９…メールひな形ＤＢ、２１０…コンテンツ、４…来場者端末装置、５…参加者端末装置、６…運営者端末装置、７…位置検出装置、９…通信ネットワーク

【要約】

【課題】イベントの来場者が持つ見込み客としての特徴に関する情報を提供することができる方法、プログラム及び情報処理システムを提供する。
【解決手段】見込み客として所定の行動をした来場者は、分析対象者として特定される。分析対象者の第１見込み客分類は、分析対象者の属性に基づいて判定され、分析対象者の第２見込み客分類は、分析対象者の行動に基づいて判定される。第１見込み客分類の判定では、分析対象者と参加者の属性に基づいて、購入容易度に関する第１指標が算出され、第１指標に基づいて第１見込み客分類が判定される。第２見込み客分類の判定では、分析対象者の行動に基づいて、分析対象者の購入意欲に関する第２指標が算出され、第２指標に基づいて第２見込み客分類が判定される。第１見込み客分類及び第２見込み客分類の判定結果に基づいて、分析対象者の見込み客としての特徴を示す情報が生成される。
【選択図】図５

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】