KR102320716B1 - 매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템에 관한 것으로서, 본 발명의 매장 대기시간 분석 시스템은, 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 예약 시간(방문시간)이 포함된 예약 정보를 접수하여 데이터베이스에 저장하되, 매장 내의 상품에 대한 예약된 상기 예약 시간과 매장에서의 주문 시간 사이의 대기 시간을 분석하여, 매장 운영에 대한 분석정보를 제공하는 예약 관리부, 매장의 QR 코드를 읽는 고객의 단말기에 상품 메뉴를 제공하고 선택된 상품에 대한 비대면 결제를 중계하여 해당 주문 정보를 제공하는 비대면 주문 결제부, 및 매장 내의 상품에 대한 예약, 주문 및 결제에 대한 상세 정보, 상기 예약, 주문 및 결제 각각에 대한 취소 정보, 및 노쇼 정보를 데이터베이스에 저장하되, 상기 상세 정보, 상기 취소 정보 및 상기 노쇼 정보를 분석하여, 고객 평가 정보를 제공하는 통합 고객 관리부를 포함하고, 상기 분석정보로서 고객의 특성별 상기 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보를 제공한다.

Description

매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템{Method, Apparatus and System for Analyzing Waiting Time of Sales}
본 발명은 POS(Point of Sales, 판매시점 정보관리) 시스템에 관한 것으로서, 특히, 음식점 등 가맹점에서의 예약, 주문, 통합 고객 관리를 연동하고 매장 대기시간을 분석해 가맹점 매출과 소비자 편익을 증대할 수 있는 클라우드 기반 POS 시스템을 위한 매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 POS 시스템은 매장에 설치된 단말기에서 주문 사항을 기록하고 카드 리더기와 연결해 결제하는 시스템으로 이루어진다. 이러한 기존의 POS 시스템은 그 기능이 단순하지만 가맹점들은 고비용을 지불하면서 임대하여 운영하고 있는 실정이다.
기존의 POS 시스템은 가맹점이나 소비자의 요구를 충족 시키지 못하고 있다. 또한, 가맹점에서는 예약이 수기로 이루어지거나 키오스크 설치 등의 별도 비용을 지출하면서 매장을 운영하게 된다. 나아가, 예약이나 음식 등의 주문, 또는 소비자의 포인트 등 고객 관리가 하나의 시스템에서 연동되지 않으며, 모두 별도로 이루어지므로, 가맹점은 이러한 비용을 추가로 지불해야하는 어려움이 있고, 소비자 역시 불편을 감수해야 하는 어려움이 있다.
따라서, 가맹점이나 소비자의 편의가 극대화될 수 있는 클라우드 기반의 스마트한 POS 시스템이 요구되고 있다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은, 음식점 등 가맹점에서의 예약, 주문, 통합 고객 관리를 연동하여 가맹점 매출과 소비자(고객) 편익을 증대할 수 있는 서비스를 제공하되, 고객으로부터의 예약 시간과 매장에서의 주문 시간 사이의 차이를 기반으로 고객의 대기시간을 관리하여 매장 대기시간 분석 정보를 제공하는, 클라우드 기반 POS 시스템을 위한 매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템을 제공하는 데 있다.
먼저, 본 발명의 특징을 요약하면, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 매장 대기시간 분석 시스템은, 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 예약 시간(방문시간)이 포함된 예약 정보를 접수하여 데이터베이스에 저장하되, 매장 내의 상품에 대한 예약된 상기 예약 시간과 매장에서의 주문 시간 사이의 대기 시간을 분석하여, 매장 운영에 대한 분석정보를 제공하는 예약 관리부; 매장의 QR 코드를 읽는 고객의 단말기에 상품 메뉴를 제공하고 선택된 상품에 대한 비대면 결제를 중계하여 해당 주문 정보를 제공하는 비대면 주문 결제부; 및 매장 내의 상품에 대한 예약, 주문 및 결제에 대한 상세 정보, 상기 예약, 주문 및 결제 각각에 대한 취소 정보, 및 노쇼 정보를 데이터베이스에 저장하되, 상기 상세 정보, 상기 취소 정보 및 상기 노쇼 정보를 분석하여, 고객 평가 정보를 제공하는 통합 고객 관리부를 포함하고, 상기 분석정보로서 고객의 특성별 상기 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보를 제공한다.
상기 예약 관리부는, 연령, 성별 또는 인원수를 포함하는 고객의 특성에 해당하는 상기 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보를 포함하는 상기 분석정보를 제공할 수 있다.
상기 예약 관리부는, 고객이 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 각각의 상기 예약 시간을 상기 데이터베이스에 관리하는 예약시간 수집부; 상기 예약 시간 이후에 고객이 매장에 방문하여 해당 상품에 대해 주문하는 주문 시간을 상기 데이터베이스에 관리하는 주문시간 수집부; 상기 대기 시간을 계산하는 대기시간 계산부; 및 고객의 특성별 상기 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보를 제공하는 대기시간 분석부를 포함한다.
본 발명에 따른 클라우드 기반 POS 시스템을 위한 매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템에 따르면, 음식점 등 가맹점에서의 예약, 주문, 통합 고객 관리를 연동하여 가맹점 매출과 소비자(고객) 편익을 증대할 수 있는 서비스를 제공할 수 있으며, 나아가 고객으로부터의 예약 시간과 매장에서의 주문 시간 사이의 차이를 기반으로 고객의 대기시간을 관리하여, 고객의 특성별(예, 연령, 성별, 인원수, 회식, 송년회 등) 대기 시간에 대한 소비 금액 등의 매장 대기시간 분석 정보를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 클라우드 기반 POS 시스템을 위한 매장 대기시간 분석 방법, 장치 및 시스템에 따르면, 기간별 매출액들의 평균을 기초로 호황 기간 및 불황 기간을 분류하고, 호황 기간 및 불황 기간 각각의 기간별 매출액들의 평균을 기초로 신선도를 요구하는 식자재 그룹의 식자재 준비량을 추론함으로써 식자재의 낭비 없이 장사를 할 수 있도록 하고 이로 인해 식자재 가격을 효율적으로 아낄 수 있어 영업 이익을 향상시킬 수 있다.
본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는 첨부도면은, 본 발명에 대한 실시예를 제공하고 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 예약 관리부의 구체적인 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템에 온라인 또는 오프라인 접속하는 고객 단말기의 디스플레이에 나타난 상의 상품 카테고리별 메뉴 및 예약이나 주문 내역의 일례이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템에 비대면 주문 결제 접속하는 고객 단말기의 디스플레이에 나타난 QR 코드 및 상품 메뉴의 일례이다.
도 5a 및 도 5b는 각각 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템의 가맹점 디스플레이에 나타난 예약 및 주문 내역의 일례이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템에서 적용된 무선 카드 리더기를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템의 가맹점 디스플레이에 나타난 통합 고객 관리 정보의 예이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템의 가맹점 디스플레이에 나타난 결제 수단별 매출 분석정보의 예이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템의 가맹점 디스플레이에 나타난 캘린더에 월간 매출 분석정보를 표시한 예이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템에 접속하여 동기화한 가맹점주 단말기에 매출 분석정보를 표시한 예이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템의 구현 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 대해서 자세히 설명한다. 이때, 각각의 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타낸다. 또한, 이미 공지된 기능 및/또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 이하에 개시된 내용은, 다양한 실시 예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분을 중점적으로 설명하며, 그 설명의 요지를 흐릴 수 있는 요소들에 대한 설명은 생략한다. 또한 도면의 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시될 수 있다. 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니며, 따라서 각각의 도면에 그려진 구성요소들의 상대적인 크기나 간격에 의해 여기에 기재되는 내용들이 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시 예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)은, 예약 관리부(110), 비대면 주문 결제부(120), 통합 고객 관리부(130), 및 데이터베이스(DB)(140)을 포함한다. 이와 같은 매장 대기시간 분석 시스템(100)의 각부 또는 구성요소들은 각각의 장치 또는 모듈로 구현되어, 서로 연동하도록 결합되는 것이 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)은, 음식점, 카페 등 고객을 응대하고 상품(예, 음식 등)을 판매하기 위한 테이블을 구비하고 상품의 예약, 주문, 결제를 처리하는, 가맹점(또는 매장)에 설치되는 POS(Point of Sales, 판매시점 정보관리)를 위한 가맹점 단말기에 구현될 수 있다. 가맹점 단말기는, 매장 대기시간 분석 시스템(100)의 전반적인 제어를 위한 제어기(미도시) 및 매장 대기시간 분석 시스템(100)의 운용 상에서 필요한 정보를 표시하기 위한 디스플레이 장치(미도시)를 포함할 수 있다. 또한, 가맹점 단말기는, 신용카드, 체크카드, 기프트카드 등 상품에 대한 결제를 위한 카드리더기(도 6 참조)를 포함하며, 카드리더기(도 6 참조)는 근거리 무선 통신(예, 블루투스, 지그비 등)을 이용하여 매장 대기시간 분석 시스템(100)을 포함한 가맹점 단말기의 본체와 통신하도록 통신모듈(예, 모뎀 등)을 구비하는 것이 바람직하다(도 6 참조). 경우에 따라서는 카드리더기(도 6 참조)가 매장 대기시간 분석 시스템(100)을 포함한 가맹점 단말기의 본체와 유선으로 연결되어 결제가 이루어지도록 할 수 있다.
데이터베이스(140)는 가맹점 단말기에 구비될 수 있다. 경우에 따라 데이터베이스(140)는 네트워크(유선 인터넷 통신이나 WiFi, WiBro 등 무선 인터넷 통신, WCDMA, LTE 등 이동통신 등 유무선 네트워크) 상의 클라우드 서버 형태로 구현될 수 있다. 이와 같은 데이터베이스(140)는, 상품 메뉴를 제공하기 위한 각 상품의 설명과 가격, 사진 정보 등의 상품 정보를 저장 관리하는 상품 DB, 상품에 대한 고객의 주문이 이루어진 내역(예, 주문된 상품 내역, 성별, 인원수, 회식/송년회 여부 등) 등의 주문 정보를 저장 관리하는 주문 DB, 가맹점 소개, 상품 종류, 예약, 주문, 결제 등 디스플레이 장치(미도시)에 표시될 카테고리 구성을 저장 관리하는 카테고리 DB, 개인 사업자 고객 리스트 각각의 예약, 주문, 결제 등의 내역을 저장 관리하는 개인 사업자 DB, 상품에 대한 고객의 결제 내역을 저장 관리하는 결제 DB, 매장에 구비된 테이블의 종류(예, 귀빈실(석), 20인실(석), 8인실(석), 4인실(석) 등)에 대한 고객이 현재 사용 중인지 여부에 대한 테이블 정보를 저장 관리하는 테이블 DB, 매장의 사진 정보, 블로그 등의 가맹점 소개 정보나 예약된 정보나 매장 입장을 위한 대기 정보(현재 대기 순번 등) 등의 매장 정보를 저장 관리하는 매장 DB, 상품에 대한 고객의 예약이 이루어진 내역(예, 예약된 상품 내역, 성별, 인원수, 회식/송년회 여부 등)을 저장 관리하는 예약관리 DB, 일반 개인 사용자 고객 리스트 각각의 예약, 주문, 결제 등의 내역을 저장 관리하는 일반 사용자 DB 등을 포함할 수 있다. 연동되는 디스플레이 장치(미도시), 카드리더기(도 6 참조), 스마트폰 등 가맹점주 단말기나 고객 단말기로부터의 데이터베이스(140)의 조회 정보의 요구나 저장 요청에 따라, 제어기(미도시)는, 데이터베이스(140)에 요청하여, 이와 같은 DB들로부터 필요한 정보를 읽어와 제공할 수 있으며, 이와 같은 DB들에 필요한 정보를 저장 관리할 수 있다.
본 발명의 매장 대기시간 분석 시스템(100) 또는 가맹점 단말기는, 전반적으로 제어기(미도시)의 제어를 받아 모든 구성요소들이 연동하도록 동작한다. 또한, 매장 대기시간 분석 시스템(100) 또는 가맹점 단말기는, 제어기(미도시)의 제어를 받아 통신모듈(예, 모뎀 등)을 통해 네트워크(유선 인터넷 통신이나 WiFi, WiBro 등 무선 인터넷 통신, WCDMA, LTE 등 이동통신 등 유무선 네트워크) 상의 스마트폰과 같은 가맹점주 단말기(예, 설치된 가맹점주용 어플리케이션) 및 고객 단말기(예, 설치된 고객용 어플리케이션)와 연동할 수 있다. 여기서, 가맹점주 단말기 및 고객 단말기는, 스마트폰 이외에도, 음성/영상 전화 통화 가능한 웨어러블 디바이스, 테블릿 PC, 노트북 PC, 등 무선 단말을 포함하며, 경우에 따라 데스크탑 PC 기타 통신 전용 단말기 등 유선 단말을 포함할 수 있다.
이와 같은 본 발명의 매장 대기시간 분석 시스템(100)에서, 예약 관리부(110)는 위와 같은 테이블 정보, 매장 정보 등을 관리하고, 위와 같이 DB들에 저장 관리되는 매장의 영업을 위한 전반적인 정보를 관리한다. 또한, 예약 관리부(110)는 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 예약 시간(또는 매장방문시간)이후 소정의 시간(예,30분) 내에 매장 방문이 없거나, 또는 매장에서 주문이 이루어지 않는 노쇼(No-Show)를 방지하기 위해, 상기 예약 시간(또는 매장방문시간) 이전에 1회 이상 주기적으로 예약 알림 메시지(예, 문자, 카톡 등 SNS)를 고객 단말기로 전송할 수 있다. 이후 노쇼 발생이 이루어진 경우, 그에 대응되는 고객의 정보(예, 이름, 연락처, 노쇼 횟수/빈도 등) 리스트(블랙리스트) 등의 노쇼 정보를 데이터베이스(140)(예, 개인사업자 DB , 일반사용자 DB 등)에 저장하고 관리하도록 통합 고객 관리부(130)로 통보할 수 있다.
특히, 본 발명에서, 예약 관리부(110)는 실시간 예약 엔진을 구동하여, 매장 회전율 분석 및 대기 시간 분석을 수행할 수 있다. 예약 관리부(110)는 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 예약 시간(또는 매장방문시간)이 포함된 예약 정보를 접수하여 데이터베이스(140)에 저장하되, 매장 내의 상품에 대한 매장에서의 주문 시간과 해당 결제 후의 매장 퇴장 시간 사이의 매장 회전율 및 예약된 해당 예약 시간과 해당 주문 시간 사이의 대기 시간을 분석하여, 매장 운영에 대한 분석정보를 디스플레이 장치(미도시)에 표시되도록 제공할 수 있다. 예약이나 주문은, 매장에서 오프라인으로 이루어질 수도 있고, 개인사업자, 일반사용자 등의 고객은 고객 단말기를 이용하여 온라인(예, 네트워크 접속 이용)으로 예약이나 주문을 신청할 수 있으며, 또는 매장의 입구나 테이블 등에 배치한 매장의 QR(Quick Response)를 고객 단말기를 이용하여 이용함으로써 매장의 예약이나 주문이 이루어질 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)에 온라인 또는 오프라인 접속하는 고객 단말기의 디스플레이에 나타난 상의 상품 카테고리별 메뉴 및 예약이나 주문 내역의 일례이다.
비대면 주문 결제부(120)는 데이터베이스(140)의 상품 DB의 상품 메뉴를 제공하기 위한 각 상품의 설명과 가격, 사진 정보 등을 저장 관리하고, 데이터베이스(140)의 카테고리 DB의 가맹점 소개, 상품 종류, 예약, 주문, 결제 등 디스플레이 장치(미도시)에 표시될 카테고리 구성을 저장 관리한다.
이를 통해, 비대면 주문 결제부(120)는 매장의 입구나 테이블 등에 배치한 매장의 QR 코드를 읽는 고객의 단말기(예, 설치된 고객용 어플리케이션)에 상품 메뉴를 제공하고 선택된 상품에 대한 비대면 결제를 중계하여 해당 주문 정보를 데이터베이스(140)에 저장하고 디스플레이 장치(미도시)에 표시되도록 제공할 수 있다. 비대면 주문 결제부(120)는, 개인별 메뉴추천 엔진을 구동할 수 있으며, 이를 통해, 고객의 단말기에서 QR 코드를 읽으면 고객의 단말기에 탑재된 어플리케이션의 구동과 함께(미리 로그인된 것으로 가정함), 데이터베이스(140)(예, 개인사업자 DB, 일반사용자 DB 등)를 참조하여, 기존에 주문하였던 상품에 대한 메타데이터를 추출하고 인공지능(신경망 학습) 알고리즘을 이용하여, 고객의 특성(예, 연령, 성별 등)이나 고객이 자주 주문하는 선호 상품을 파악해 상기 상품 메뉴에 추천 상품으로 하이라이트되는 표시로 제공할 수도 있다. 또한, 비대면 주문 결제부(120)는 비대면 결제를 위하여 고객의 단말기에 입력한 휴대폰 정보, 신용카드 등 결제카드의 정보 등에 대한 인증을 수행하고 결제가 이루어지도록 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)에 비대면 주문 결제 접속하는 고객 단말기의 디스플레이에 나타난 QR 코드 및 상품 메뉴의 일례이다.
도 5a 및 도 5b에는 각각 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)의 디스플레이 장치(미도시), 즉, 가맹점 디스플레이에 나타난 예약 및 주문 내역의 일례가 도시되어 있다.
도 5a와 같이 각각의 고객별 인원수, 예약상품의 종류, 및 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 예약 시간(예, 날짜, 시각 등)을 통해 가맹점주는 재료의 준비 등을 원활히 수행할 수 있으며, 도 5b와 같이 각각의 매장 테이블별로 주문된 상품 목록을 일목 요연하게 표시할 수 있고, 이는 주방의 디스플레이 장치와 연동 가능하여 주방에서 주문 상품에 대한 빠르고 원활한 준비가 이루어지도록 할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)에서 적용된 무선 카드 리더기를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 고객이 매장 이용(예, 식사, 음주 등)을 마치고 결제하는 경우, 도 6의 오른쪽 카드리더기가 매장 대기시간 분석 시스템(100)을 포함한 가맹점 단말기의 본체와 유선으로 연결되어 결제가 이루어지도록 할 수도 있지만, 카드리더기(미도시)는 근거리 무선 통신(예, 블루투스, 지그비 등)을 이용하여 매장 대기시간 분석 시스템(100)을 포함한 가맹점 단말기의 본체와 통신하도록 통신모듈(예, 모뎀 등)을 구비하는 것이 바람직하다(도 6 참조). 이에 따라 가맹점주는 가맹점 단말기의 본체와 떨어져 매장 내에 카드리더기를 들고다니면서 편리하게 결제가 가능하다.
통합 고객 관리부(130)는 매장 내의 상품에 대한 예약, 주문 및 결제에 대한 상세 정보, 상기 예약, 주문 및 결제 각각에 대한 취소 정보, 및 위에서 기술한 바와 같은 노쇼 정보를 데이터베이스(140)에 저장 관리하되, 상기 상세 정보, 상기 취소 정보 및 상기 노쇼 정보를 분석하여, 해당 고객 평가 정보를 디스플레이 장치(미도시)에 표시되도록 제공할 수 있다. 이를 통해 통합 고객 관리부(130)는 이와 같은 예약, 주문 및 결제나 그 취소 여부, 노쇼 정보 등의 다양한 채널을 통한 정보의 분석으로 고객 관리를 수행하며, 도 7과 같이 예약, 주문 및 결제나 그 취소 여부, 노쇼 정보 등의 고객 관련 데이터를 통합하여 고객 평가 정보로서 디스플레이 장치(미도시), 가맹점주 단말기, 고객 단말기 등에 제공할 수 있다. 또한, 통합 고객 관리부(130)는, 주문이나 결제 횟수와 금액 등에 대한 분석(재방문 고객 분석)을 통한 재방문 가능한 고객에 대한 우선 순위 정보나, 노쇼 정보(예, 고객이름, 연락처, 노쇼 횟수/빈도 등)나 예약이나 주문 취소의 분석을 통한 블랙리스트 표시를 포함하는 리스크 관리 정보, 또는 단골 강화 서비스로서 주문이나 결제 횟수나 금액에 대한 상응하는 쿠폰이나 포인트 지급의 내역 등의 정보를 상기 고객 관련 데이터에 통합하여 고객 평가 정보로서 제공되도록 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)은, 예약 관리부(110)에서 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 예약 시간(또는 매장방문시간)이 포함된 예약 정보를 접수하여 데이터베이스(140)에 저장하되, 매장 내의 상품에 대한 매장에서의 주문 시간과 해당 결제 후의 매장 퇴장 시간 사이의 매장 회전율 및 예약된 해당 예약 시간과 해당 주문 시간 사이의 대기 시간을 분석하여, 매장 운영에 대한 분석정보를 디스플레이 장치(미도시)에 표시되도록 제공할 수 있다.
특히, 예약 관리부(110)는 상기 분석정보로서 상기 매장 회전율에 따른 소정의 기간(예, 일, 주, 월, 년 등)에 대한 매출과 연관된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 예약 관리부(110)는, 상기 소정의 기간에 대한 매장 회전율(예, 일별, 주별, 월별 등), 음식 재료 준비량, 평균 매출액, 테이블별 평균 객단가, 유사 업종별 회전율, 또는 유사 업종별 매출액 등의 상기 분석정보를 제공할 수 있다. 또한, 예약 관리부(110)는 상기 분석정보로서 고객의 특성별(예, 연령, 성별, 인원수, 회식, 송년회 등) 상기 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 예약 관리부(110)는, 연령, 성별 또는 인원수를 포함하는 고객의 특성에 해당하는 상기 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보 등의 상기 분석정보를 제공할 수 있다.
도 2는 도 1의 예약 관리부(110)의 구체적인 구성도이다.
도 2를 참조하면, 예약 관리부(110)는, 예약시간 수집부(111), 주문시간 수집부(112), 대기시간 계산부(113), 대기시간 분석부(114)를 포함한다.
예약시간 수집부(111)는, 고객이 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 각각의 예약 시간을 일반 사용자 고객 또는 로그인된 고객 등 해당 고객에 대응되도록 데이터베이스(140)에 저장 관리한다.
주문시간 수집부(112)는 상기 예약 시간 이후에 고객이 매장에 방문하여 해당 상품에 대해 주문하는 주문 시간을 해당 고객에 대응되도록 데이터베이스(140)에 저장 관리한다. 주문 시간은 가맹점주가 입력할 수도 있다.
대기시간 계산부(113)는 각 매장 이용 고객에 대하여, 상기 주문 시간과 상기 예약 시간 사이의 차이를 대기시간으로 계산한다.
대기시간 분석부(114)는 고객의 특성별(예, 연령, 성별, 인원수, 회식, 송년회 등) 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보를 제공할 수 있다. 이를 통해, 가맹점주가 소비금액을 증대시키기 위하여 대기시간을 줄이거나 적절히 조절하기 위한 계획이나 설계를 용이하게 하도록 보조할 수 있다.
특히, 대기시간 분석부(114)는 신선도를 요구하는 식자재 관리에 이용될 수 있다. 이를 위해, 대기시간 분석부(114)는 사용자(예: 식당 운영자)의 입력을 통해 식당에서 사용하는 식재료들의 정보를 획득할 수 있다. 대기시간 분석부(114)는 미리 정의된 분류 기준 또는 미리 학습된 인공지능을 통해 입력된 식재료들을 "신선도를 요구하는 식자재 그룹"과 "신선도를 요구하지 않는 식자재 그룹"으로 분류할 수 있다.
대기시간 분석부(114)는 제 1 기간(예, 일별, 주별, 월별 등)의 고객별 평균 매장 대기 시간을 연산할 수 있다. 또한, 대기시간 분석부(114)는 제 1 기간(예, 일별, 주별, 월별 등)의 고객별 평균 매출액을 연산할 수 있다. 대기시간 분석부(114)는 제 1 기간별 (매장 대기 시간, 매출액) 순서쌍을 미리 정의된 제 2 기간(예, 분기, 반기, 년 등)만큼 수집할 수 있다. 제 2 기간은 제 1 기간보다 시간 간격이 길 수 있다.
대기시간 분석부(114)는 제 2 기간 동안의 제 1 기간별 (매장 대기 시간, 매출액) 순서쌍을 기초로, 제 2 기간을 "호황 기간"과 "불황 기간"으로 분류할 수 있다. 대기시간 분석부(114)는 호황 기간의 제 1 기간 매출액들의 평균을 기초로, 호황 기간의 제 1 기간마다 "신선도를 요구하는 식자재 그룹"의 식자재를 얼마만큼 준비해 놓아야 할지 추론할 수 있다. 또한, 대기시간 분석부(114)는 불황 기간의 제 1 기간 매출액들의 평균을 기초로, 불황 기간의 제 1 기간마다 "신선도를 요구하는 식자재 그룹"의 식자재를 얼마만큼 준비해 놓아야 할지 추론할 수 있다. 추론은 미리 학습된 인공지능 또는 미리 데이터베이스화된 비교 테이블 등을 통해 이루어질 수 있다.
사용자는 대기시간 분석부(114)의 추론을 통해, 상대적으로 장사가 잘 되는 "호황 기간" 및 상대적으로 장사가 잘 되지 않는 "불황 기간"에 신선도를 요구하는 재료를 각각 얼마만큼 준비해야 낭비 없이 장사할 수 있는지 가늠할 수 있다. 신선도를 요구하는 재료는 신선도를 요구하지 않는 재료보다 대체로 가격이 비싸므로, 사용자는 대기시간 분석부(114)를 통해 고객 회전율을 분석하여 식자재 가격을 효율적으로 아낄 수 있다.
또한, 대기시간 분석부(114)는 이와 같은 대기 시간에 대하여 기존의 입장 시간을 누적한 정보(예, 오전, 점심, 오후 시간 등으로 구분한 입장 시간 누적 정보 가능)에 대해 인공지능(신경망 학습) 알고리즘을 이용하여 고객의 매장으로의 입장 가능 예정 시간을 예측하여 디스플레이 장치(미도시) 또는 고객 단말기 등으로 제공할 수도 있다. 대기시간 분석부(114)는, 이와 같이 수집되는 대기 시간에 대하여 유사 업종(예, 갈비집, 호프집, 커피숍 등)의 매장이나 테이블 수가 같거나 유사한(예, 2개 이내의 차이 등) 매장에 대한 학습을 통한 좀 더 정확한 분석(협업적 필터링; Collabarative Filtering 등)으로 입장 가능 예정 시간을 계산하여 디스플레이 장치(미도시) 또는 고객 단말기 등으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 줄 서서 먹어야 하는 맛집에 가서 예약을 했을 때(예, 대기 순서 5번), 입장 가능 예정 시간을 제공함으로써(입장 예정 시간이 30분인지 1시간 인지 등) 고객 입장에서 기다려야 하는 시간이 정확히 어떻게 되는지 알고 싶은 상황을 해결해 줄 수 있게 된다.
이와 같이 고객의 특성별로 대기 시간에 대한 소비 금액을 인공지능(신경망 학습) 알고리즘을 이용하여 분석함으로써, 일정한 고객 특성(예, 2명의 30대 여성 등)을 가지는 고객의 매장 이용 대기 시간이 길어질 경우 또는 짧아질 경우 (예, 대기 명단 작성 후 5분 내 입장 또는 1시간 후 입장 등), 매장에 머무는 시간 및/또는 소비하는 금액이 어떻게 변하는지 등에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 이를 통해 가맹점주가 소비금액을 증대시키기 위하여 대기시간을 줄이거나 적절히 조절하기 위한 계획이나 설계를 용이하게 하도록 보조할 수 있고, 또한, 입장 가능 예정 시간을 제공하여 고객의 편의를 증대시킬 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)에 연결된 디스플레이 장치(미도시)의 가맹점 디스플레이에 나타난 결제 수단별 매출 분석정보의 예이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)에 연결된 디스플레이 장치(미도시)의 가맹점 디스플레이에 나타난 캘린더에 월간 매출 분석정보를 표시한 예이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)에 접속하여 동기화한 스마트폰 등의 가맹점주 단말기에 매출 분석정보를 표시한 예이다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)에서는, 예약 관리부(110)가, 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 예약 시간(또는 매장방문시간), 매장 내의 상품에 대한 매장에서의 주문 시간과 해당 결제 후의 매장 퇴장 시간 등을 데이터베이스(140)에 저장 관리함으로써, 매장 내의 상품에 대한 매장에서의 주문 시간과 해당 결제 후의 매장 퇴장 시간 사이의 매장 회전율 및 예약된 해당 예약 시간과 해당 주문 시간 사이의 대기 시간을 분석함으로써, 도 8, 도9, 도 10과 같은 매장 운영에 대한 분석정보를 디스플레이 장치(미도시)에 표시되도록 제공할 수 있다.
도 8과 같이, 소정의 기간에 대한 카드, 현금, 각종 페이 등 결제 수단별 매출 분석정보가, 텍스트, 그래프, 다이어그램 등 확인이 용이하도록 제공될 수 있다. 이외에도, 도면에 도시하지 않았으나, 매장 대기시간 분석 시스템(100)에 연결된 디스플레이 장치(미도시) 등의 표시된, 고객의 특성별, 예를 들어, 결제한 고객의 연령, 성별, 인원수, 회식, 송년회 등 고객에 대한 하나 이상의 특성을 조합한 특성을 선택해, 소정의 기간 동안의 해당 대기 시간별 상기 소비 금액의 정보를 클릭 등으로 요청함으로써, 텍스트, 그래프, 다이어그램 등으로 용이하게 확인이 가능하도록 제공될 수 있다.
또한, 도 9와 같이, 소정의 기간에 대한 매출 분석정보가 월별 캘린더에 각각의 날짜별 매출액과 누적액이 표시되도록 제공될 수 있으며, 각 날짜의 매출액 또는 각 날짜까지의 누적액을 클릭하여 선택하면 카드, 현금, 각종 페이 등 결제 수단별 매출 분석정보가 도 8과 같이 표시되도록 할 수도 있다.
그리고, 도 10과 같이, 가맹점주는 매장 밖의 외부에서도 스마트폰 등의 가맹점주 단말기(어플리케이션)을 이용하여, 매장 대기시간 분석 시스템(100)에 접속함으로써, 매장 대기시간 분석 시스템(100)과 동기화하여, 매장 대기시간 분석 시스템(100)에 저장 관리되는 위와 같은 매장 운영에 대한 분석정보, 예를 들어, 소정의 기간에 대한 카드, 현금, 각종 페이 등 결제 수단별 매출 분석정보를, 텍스트, 그래프, 다이어그램 등으로 언제 어디서든 확인할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)의 구현 방법의 일례를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 매장 대기시간 분석 시스템(100)은, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 결합으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 매장 대기시간 분석 시스템(100)은 위와 같은 기능/단계/과정들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서를 갖는 도 11과 같은 컴퓨팅 시스템(1000) 또는 인터넷 상의 서버 형태로 구현될 수 있다.
컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다. 프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory)(1310) 및 RAM(Random Access Memory)(1320)을 포함할 수 있다.
또한, 네트워크 인터페이스(1700)는 스마트폰, 노트북 PC, 데스크탑 PC 등 사용자 단말에서의 유선 인터넷 통신이나 WiFi, WiBro 등 무선 인터넷 통신, WCDMA, LTE 등 이동통신을 지원하는 모뎀 등의 통신 모듈이나, 근거리 무선 통신 방식(예, 블루투스, 지그비, 와이파이 등)의 통신을 지원하는 모뎀 등의 통신모듈을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같이 컴퓨터 등 장치로 판독 가능한 저장/기록 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보(코드)를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보(코드)를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 클라우드 기반 매장 대기시간 분석 시스템(100)은, 음식점 등 가맹점에서의 예약, 주문, 통합 고객 관리를 연동하여 가맹점 매출과 소비자(고객) 편익을 증대할 수 있는 서비스를 제공할 수 있으며, 나아가 고객으로부터의 예약 시간과 매장에서의 주문 시간 사이의 차이를 기반으로 고객의 대기시간을 관리하여, 고객의 특성별(예, 성별, 인원수, 회식, 송년회 등) 대기 시간에 대한 소비 금액 등의 매장 대기시간 분석 정보를 제공할 수 있다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
예약 관리부(110)
비대면 주문 결제부(120)
통합 고객 관리부(130)
데이터베이스(140)

Claims (3)

  1. 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 예약 시간(매장방문시간)이 포함된 예약 정보를 접수하여 데이터베이스에 저장하되, 매장 내의 상품에 대한 예약된 상기 예약 시간과 매장에서의 주문 시간 사이의 대기 시간을 분석하여, 매장 운영에 대한 분석정보를 제공하는 예약 관리부;
    매장의 QR 코드를 읽는 고객의 단말기에 상품 메뉴를 제공하고 선택된 상품에 대한 비대면 결제를 중계하여 해당 주문 정보를 제공하는 비대면 주문 결제부; 및
    매장 내의 상품에 대한 예약, 주문 및 결제에 대한 상세 정보, 상기 예약, 주문 및 결제 각각에 대한 취소 정보 및 노쇼 정보를 데이터베이스에 저장하되, 상기 상세 정보, 상기 취소 정보 및 상기 노쇼 정보를 분석하여, 주문이나 결제 횟수 또는 결제 금액에 대해 상응하는 쿠폰 또는 포인트의 지급 내역 정보, 주문이나 결제에 대한 횟수가 많을수록 재방문률이 높은 고객으로 판단하여 상기 주문이나 결제에 대한 횟수에 따른 재방문 가능 고객의 우선 순위 정보 및 상기 노쇼 정보나 예약이나 주문 취소에 따른 블랙리스트 표시를 포함하는 리스크 관리 정보를 각각 고객 평가 정보로서 제공하는 통합 고객 관리부를 포함하고,
    상기 분석정보는 연령, 성별 또는 인원수를 포함하는 고객의 특성에 해당하는 상기 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보를 포함하고,
    상기 예약 관리부는, 고객이 해당 상품을 매장에서 주문하기로 예정한 각각의 상기 예약 시간을 상기 데이터베이스에 저장 및 관리하는 예약시간 수집부;
    상기 예약 시간 이후에 고객이 매장에 방문하여 해당 상품에 대해 주문하는 주문 시간을 상기 데이터베이스에 저장 및 관리하는 주문시간 수집부;
    매장 이용 고객에 대하여 상기 예약 시간과 상기 예약 시간 이후에 고객이 매장에 방문하여 해당 상품에 대해 주문하는 주문 시간 사이의 차이를 상기 대기 시간으로 계산하는 대기시간 계산부; 및
    소비 금액이 증대되도록 대기 시간을 조절하기 위해, 고객의 특성별로 대기 시간에 대한 소비 금액을 신경망 학습에 따른 인공지능 알고리즘을 이용하여 분석하여, 일정한 고객 특성을 가지는 고객의 대기 시간이 길어지거나 짧아질 경우 소비 금액이 어떻게 변하는지에 대한 정보를 분석정보로서 제공하되, 결제한 고객에 대해 상기 연령, 성별 또는 인원수를 포함하는 고객의 특성 중 적어도 하나 이상의 특성을 조합한 특성을 선택하여 소정 기간 동안 수집된 대기 시간에 대한 소비 금액의 정보를 텍스트, 그래프 및 다이어그램 중 적어도 하나로 표시되도록 제공하는 대기시간 분석부;를 포함하며,
    상기 대기시간 분석부는, 수집되는 대기 시간에 대한 고객의 입장 시간을 오전, 점심 및 오후로 구분하여 누적한 입장 시간 누적 정보에 기반하여 미리 학습된 인공지능 알고리즘을 이용해 고객의 매장으로의 입장 가능 예정 시간을 계산하여 고객 단말기로 제공하고, 또한, 수집되는 대기 시간에 대하여 유사 업종의 매장이나 테이블 수가 같거나 테이블 수가 2개 이내의 차이를 갖는 유사한 매장에 대한 협업필터링(Collabarative Filtering)을 통해 입장 가능 예정 시간을 계산하여 고객 단말기로 제공하며,
    입력된 식재료들을 미리 정의된 분류 기준 또는 미리 학습된 인공지능을 통해 신선도를 요구하는 식자재 그룹과 신선도를 요구하지 않는 식자재 그룹으로 분류하고, 제 1 기간의 고객별 평균 매장 대기 시간 및 고객별 평균 매출액을 연산하고, 연산된 제 1 기간별 (매장 대기 시간, 매출액) 순서쌍을 설정된 제 2 기간만큼 수집하고, 상기 제 2 기간 동안의 제 1 기간별 (매장 대기 시간, 매출액) 순서쌍을 기초로 상기 제 2 기간을 호황 기간과 불황 기간으로 분류하고, 상기 호황 기간의 제 1 기간 매출액들의 평균을 기초로 상기 호황 기간의 제 1 기간마다 신선도를 요구하는 식자재 그룹의 식자재 준비량을 추론하고, 상기 불황 기간의 제 1 기간 매출액들의 평균을 기초로 상기 불황 기간의 제 1 기간마다 신선도를 요구하는 식자재 그룹의 식자재 준비량을 추론함으로써 신선도를 요구하는 식자재 관리를 수행하고,
    상기 제 2 기간은 상기 제 1 기간보다 시간 간격이 더 길며,
    상기 추론은 미리 학습된 인공지능 또는 미리 데이터베이스화된 비교 테이블을 통해 이루어지는 매장 대기시간 분석 시스템.
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