アウトバウンド型ビジネスにおける営業員特徴抽出

○加藤 惇雄¹⁾

1) 株式会社大和総研

Abstract

リテール金融などのアウトバウンド型ビジネスでは、顧客の意思決定においてセールスの影響が強く、購買データは顧客の特徴よりも営業員の特徴を強く保持していると考えられる。すなわち、購買データから顧客を分析するには、まず営業員の分析が必要になる。
従来、このような”ヒト”の特徴分析は、デモグラフィック情報や、行動のサマリ情報などから作成した特徴量を用いてクラスタリングを行う、という手法が多く行われてきたが、この方法には恣意性が強く残るという問題があった。本研究では、営業員のKPIの分布という客観的なデータに基づいた分析により、営業員特徴、顧客特性、営業成果の相互関連を分析した事例について報告する。

In outbound business such as retail finance, salesperson strongly influences customer's decision making, and it is considered that purchasing data may strongly reflects the features of salesperson rather than customer's features. In other words, in order to analyze customers from purchasing data, it is necessary to analyze sales personnel first.
Conventionally, in the feature analysis of "human" like this, techniques of performing clustering using feature quantities created from demographic information, summary information of actions, etc. have been carried out many times, however this method can be highly arbitrary. In this research, we are going to report an analysis of correlation among sales person features, customer characteristics, and sales results by analysis based on objective data such as distribution of salesperson's KPI.

Keywords

リテール金融，セールス，特徴抽出

retail finance，salesperson，feature engineering