KR101539182B1 - 셋톱박스의 id별 시청이력을 이용한 tv 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법 - Google Patents

셋톱박스의 id별 시청이력을 이용한 tv 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법에 관한 것이다.
본 발명의 방법은 동일 시점에서 표시되는 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 구성을 셋톱박스마다 상이하게 구성되도록 하는 것을 특징으로 한다. 이를 위해서 데이터방송 홈쇼핑 서비스를 제공하는 서비스 서버가 셋톱박스 ID별 시청이력 데이터를 수집하여 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스가 미리 구축된다. 또한, 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 접속할 때, 서비스 서버는 상기 셋톱박스의 ID를 식별하여 추천 콘텐츠 데이터베이스에서 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 추출하여 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역에 배치하며, 홈쇼핑 방송 콘텐츠를 상기 셋톱박스로 전송한다.

Description

셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법{PRODUCT RECOMMENDATION MATHOD FOR TV DATA BROADCASTING HOME SHOPPING BASED ON VIEWING HISTORY OF EACH SETTOP BOX IDENTIFIER}
본 발명은 셋톱박스와 연결되어 있는 텔레비전 장치에서의 쇼핑 데이터방송의 상품 추천에 관한 것이며, 특히 T-Commerce(T 커머스) 서비스의 상품 추천 방법에 관한 것이다.
전통적으로 홈쇼핑 방송은 텔레비전 방송을 통해 제공되어 왔다. 텔레비전 방송은 수상기 화면 전체를 사용한다. 방송 사업자가 제작한 방송프로그램 콘텐츠는 수상기 화면 전체를 통해서 방송되며, 마찬가지로 시청자는 텔레비전 화면 전체로 홈쇼핑 방송을 시청한다.
한편, 디지털 텔레비전 방송 기술은 텔레비전 화면을 통해서 방송 콘텐츠를 일방적으로 제공하기만 했던 종래의 방송기술을 개선하였다. 특히 사용자와 실시간으로 인터랙티브한 관계가 구성되는 환경을 조성했다. 특히 사용자의 구매 이벤트를 목적으로 하는 TV 데이터방송 홈쇼핑의 경우 사용자와의 인터랙티브한 관계가 더욱 중요한데, 일반적으로는 리모콘을 이용하여 노출된 트리거나 리스트를 선택하는 데 의존한다. 텔레비전 방송 또는 데이터방송 홈쇼핑의 종래의 사용자 인터페이스는 실시간 혹은 VOD로 재생되는 방송 콘텐츠를 전체 화면으로 표시함과 동시에, 일련의 정보를 제공하는 정보 영역과 리모콘을 통해 반응하도록 하는 트리거 영역이 포함되었다.
이러한 종래의 사용자 인터페이스에서는 정보 영역에 의해서 방송 영역이 침입되는 현상이 발생하고, 이로 말미암아 방송 콘텐츠의 완전성이 침해된다는 문제점(방송 화면이 가려지는 현상), 방송법이 명확히 구별하는 방송 산업의 두 축인 텔레비전 방송과 데이터방송을 시청자가 구별하기 어렵다는 문제점, 즉 텔레비전 방송 홈쇼핑과 데이터방송 홈쇼핑을 구별하기 어려운 문제점, 종래기술에서는 사용자들의 시청이력이나 구매이력 등 다양한 시청자의 고유한 특성을 사용자 인터페이스에 반영하기 어렵다는 기술적 한계, 1개의 방송 콘텐츠만이 화면을 통해서 방송되는 까닭에 방송 콘텐츠에 대한 관심도가 적은 시청자의 경우 채널에서 쉽게 이탈해버린다는 문제점 등이 있었다.
본 발명의 발명가들은 이러한 문제점을 기술적이고도 효율적으로 해결하기 위한 다양한 방법론을 모색하고 논의하였다. 더 많은 시청자들에게 매력적이며 더 많은 시청자들이 홈쇼핑 방송에서 이탈하지 않고 더 많은 시청자들의 구매 이벤트를 유인할 수 있는 방법에 대한 연구였다. 그와 같은 오랜 연구를 통해서 발명의 발명가들은 본 발명을 완성하게 되었다.
본 발명의 목적은 더 많은 시청자들이 데이터방송 홈쇼핑에서 이탈하지 않도록 하기 위한 새로운 사용자 경험을 제공하는 데 있다. 이러한 목적은 사용자의 구체적인 시청패턴이나 구매패턴이 반영된 사용자 인터페이스에 의해서 구체화된다.
본 발명의 다른 목적은 유사한 시청패턴이나 구매패턴을 갖는 사용자가 관심을 보이는 연관상품을 추천할 수 있는 새로운 데이터방송 홈쇼핑의 사용자 인터페이스를 제공함에 있다.
이러한 목적을 달성하기 위해서는 어떤 시청자가 어떤 시청패턴을 보이는지에 대한 데이터 분석이 구조화되어야 한다. 본 발명은 이러한 내용들을 구체화하여 T 커머스 데이터방송의 상품 추천을 보다 정교하게 발전시켰다.
한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.
위와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 (a) 데이터방송 홈쇼핑 서비스를 제공하는 서비스 서버가 셋톱박스 ID별 시청이력 데이터를 수집하여 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스를 구축하는 단계;
(b) 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 N(N은 1보다 큰 정수)회차 접속하는 단계;
(c) 상기 서비스 서버가 상기 셋톱박스의 ID를 식별하여 상기 추천 콘텐츠 데이터베이스에서 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 추출하여 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역에 배치하며, 홈쇼핑 방송 콘텐츠를 상기 셋톱박스로 전송하는 단계; 및
(d) 상기 셋톱박스와 연결되어 있는 디지털 TV가 상기 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스를 통해서 홈쇼핑 방송 콘텐츠와 함께 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 출력하는 단계를 포함하며,
동일 시점에서 표시되는 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 구성을 셋톱박스 ID마다 상이하게 구성되도록 하는 것을 특징으로 하는, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법은 상기 (a) 단계의 상기 셋톱박스 ID별 시청이력 데이터는 일정한 기간 동안 상기 셋톱박스 ID가 시청한 상품의 리스트를 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법은 상기 (a) 단계의 상기 셋톱박스 ID별 시청이력 데이터는 일정한 기간 동안 상기 제 1 셋톱박스 ID가 시청한 상품을 시청한 제 2 셋톱박스 ID가 시청한 다른 상품의 리스트를 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 또 다른 실시예에 따른 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법은 상기 (a) 단계의 상기 셋톱박스 ID별 시청이력 데이터는 상기 셋톱박스 ID의 동일 상품에 대한 연속된 시청 시간이 높거나 또는 시청 횟수가 높은 상품에 대해서 가중치를 부여할 수 있다.
본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법은 상기 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 N+1회차 접속하는 경우에, 상기 서비스 서버는 N회차에서 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스에 표시되는 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법에서 상기 서비스 서버는 상기 셋톱박스 ID별 구매이력을 이용하여 추천 상품을 추출하여 상기 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역에 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
위와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 (a) 셋톱박스가 데이터방송 홈쇼핑 서비스를 제공하는 서비스 서버에 N회차 접속하는 단계;
(b) 상기 서비스 서버가 상기 셋톱박스의 ID를 식별하여 미리 구축되어 있는 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스에서 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 추출하여 상기 셋톱박스와 연결되어 있는 디지털 TV로 홈쇼핑 방송 콘텐츠와 함께 전송하는 단계; 및
(c) 상기 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 N+1회차 접속하는 경우에, 상기 서비스 서버는 N회차에서 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스에 표시되는 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠와 다른 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 홈쇼핑 방송 콘텐츠와 함께 전송하는 단계를 포함하는, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 어느 실시예에 따른 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법은 리모콘이 상기 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스에 표시되는 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 선택하는 경우에, 미리 저장되어 있는 복수의 추천 콘텐츠 리스트를 포함한 추천상품 페이지를 표시할 수 있다.
위와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 (a) 데이터방송 홈쇼핑 서비스를 제공하는 서비스 서버가 셋톱박스 ID별 시청횟수가 높은 상품, 셋톱박스 ID별 다른 날짜에 반복해서 시청한 동일 상품, 동일상품을 시청한 다른 셋톱박스 ID가 시청한 다른 상품, 전체 사용자의 시청이력을 분석하여 연관된 상품 중 어느 하나 이상의 상품으로 추천 상품 리스트를 포함하는 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스를 구축하는 단계;
(b) 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 N(N은 1보다 큰 정수)회차 접속하는 단계;
(c) 상기 서비스 서버가 상기 셋톱박스의 ID를 식별하여 미리 구축되어 있는 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스에서 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 추출하여 상기 셋톱박스와 연결되어 있는 디지털 TV로 홈쇼핑 방송 콘텐츠와 함께 전송하는 단계; 및
(d) 상기 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 N+1회차 접속하는 경우에, 상기 서비스 서버는 N회차에서 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스에 표시되는 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠와 다른 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 홈쇼핑 방송 콘텐츠와 함께 전송하는 단계를 포함하는, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법을 제공한다.
본 발명은 사용자의 고유한 시청패턴을 셋톱박스 아이디별로 정교하게 분석하고 시스템의 메타 데이터를 이용하여 구매패턴을 정교하게 분석하였다. 그리고 이러한 분석 데이터를 이용하여 추천 상품이나 연관 상품을 추출할 수 있으며, 이러한 추천 콘텐츠를 VOD 방송 콘텐츠와는 독립적으로 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역에 표시할 수 있다는 장점이 있다. 이를 통해서 시청자들이 데이터방송 홈쇼핑에서 이탈하지 않도록 돕고, 구매 이벤트를 효과적으로 유도할 수 있다는 뛰어난 효과를 거둔다.
또한, 본 발명은 상품 추천시 가중치를 적용하여, 관심상품이 유사한 사용자가 시청한 상품 등을 사용자에게 먼저 추천하므로 더욱 큰 흥미를 유발할 수 있을 것이다. 이로써 데이터방송 홈쇼핑의 매출 향상을 도모할 수 있다.
한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.
도 1은 본 발명의 네트워크 시스템 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 T 커머스 데이터방송의 사용자 인터페이스가 디지털 TV의 화면을 통해 출력되는 시점을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 홈쇼핑 방송의 사용자 인터페이스(100)의 개략적인 구성 예를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 시스템 구성에 있어서 셋톱박스(10)와 서비스 서버(20) 사이의 작용 관계를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터방송 홈쇼핑의 시청이력 데이터를 이용한 상품 추천 로직의 플로우를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따라 추천 콘텐츠를 추천하기 위한 로직에 있어서 사용자 기반 필터링의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 상품 기반 필터링 및 가중치 적용을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 T 커머스 데이터방송에 의해 제공되는 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)의 구체적인 화면 시나리오의 예이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명한다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
본 발명의 명세서에서 “T 커머스”라는 표현은 디지털 TV를 통해서 상품정보 검색, 구매, 결제를 포함한 일련의 상거래를 할 수 있는 데이터방송 서비스로 정의된다. 본 발명에서는 특별한 언급이 없다면 “홈쇼핑 방송”이라는 표현은 T 커머스 데이터방송으로 제공되는 홈쇼핑 방송으로 특정된다.
본 명세서에서 “콘텐츠 영역”이라 함은 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)에서 TV 애플리케이션과 홈쇼핑 방송 콘텐츠가 표시되는 영역과 이벤트를 공지하는 영역을 포함하는 영역으로서 시청자에게 콘텐츠를 제공하는 영역을 의미한다. “스크린 영역”(110)은 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)에서 콘텐츠 영역이 아닌 영역으로서 콘텐츠 영역의 배경 스킨이 되는 영역을 지칭한다.
<데이터방송 홈쇼핑 서비스 시스템>
도 1은 본 발명의 네트워크 시스템 구성을 개략적으로 나타내었다. 이 네트워크 시스템은 T 커머스 데이터방송 서비스가 시스템적으로 어떻게 제공되는지를 개념적으로 설명하는 것에 국한되며, TV 방송에 관련한 모든 네트워크를 나타내는 것은 아니다.
디지털 TV(1)에는 셋톱박스(10)가 연결되며, 서비스 서버(20)와의 데이터 송수신은 이 셋톱박스(10)를 경유한다. 셋톱박스(10)에는 고유한 식별자(ID: SAID)가 부여되며, 디지털 TV(1)가 셋톱박스(10)를 통해 서비스 서버(20)에 접속할 때 서비스 서버(20)는 셋톱박스(10)의 ID를 입수하고, 외부 혹은 내부의 가입자 정보 관리 시스템에 문의하여 셋톱박스(10)의 ID에 대응하는 사용자 정보를 취득할 수 있다. 셋톱박스(10)는 보통 디지털 TV(1)와 케이블로 연결된다. 셋톱박스(10)와 서비스 서버(20)는 TV 방송 및 데이터방송을 실행하기 위한 네트워크 매개체를 통해 연결된다. 그것은 유선 및/또는 무선 네트워크를 포함한다. 바람직하게는 서비스 서버(20)와 연결되는 데이터 송수신을 위한 케이블이 댁내로 인입하여 상기 셋톱박스(10)에 연결될 수 있다. 리모콘(5)은 디지털 TV(1)를 조작하기 위한 제어 명령을 실행한다.
서비스 서버(20)는 데이터방송 홈쇼핑의 콘텐츠를 디지털 TV(1)로 전송한다. 서비스 서버(20)는 데이터방송 콘텐츠와 자원을 관리함에 있어 다양한 데이터베이스를 가질 수 있다. 데이터베이스(21)는 VOD 콘텐츠 데이터베이스일 수 있다. 데이터베이스(23)는 상품정보 데이터베이스일 수 있다. 데이터베이스(25)는 사용자 정보 데이터베이스일 수 있다. 또한 데이터베이스(27)는 추천 콘텐츠 데이터베이스, 데이터베이스(29)는 스크린 콘텐츠 데이터베이스일 수 있다. 비록 도면에는 표시되어 있지 않으나, 로그를 기록하는 데이터베이스, 과금 및 결제 정보를 기록하는 데이터베이스 등이 더 포함될 수 있다. 이들 데이터베이스들은 서비스 서버(20)가 관리하는 시스템 내부에 위치할 수 있으며, 혹은 외부 서버가 관리하는 저장소에 위치할 수도 있다.
또한, 서비스 서버(20)는 저장수단들과, 데이터를 관리하고 처리하며 송수신하기 위한 수단들과 외부 디바이스나 외부 시스템과의 통신을 처리하는 수단들과 인증과 보안을 위한 수단들을 더 포함하며, 여기에는 다양한 하드웨어 장비, 서버 장치, 소프트웨어들이 포함될 수 있다. 셋톱박스의 ID와 매칭되는 가입자의 정보를 인증하기 위한 프로세스, 추천 콘텐츠를 결정하기 위한 프로세스, 외부의 금융기관과 연계하여 결제처리를 하는 프로세스 등의 일련의 절차의 경우, 만일 데이터 자원이 외부에 상주하거나 외부로 전송해야 한다면, 외부 서버 및 장치들과의 통신을 통해서 실행될 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 T 커머스 데이터방송의 사용자 인터페이스가 디지털 TV의 화면을 통해 출력되는 시점을 개념적으로 나타낸다. 일반적으로 텔레비전 장치를 켤 때에는 통상 텔레비전 방송 화면(1a)이 켜질 것이다. 그것은 지상파텔레비전방송의 채널일 수도 있으며, 유선방송 혹은 위성방송의 채널일 수도 있다. 사용자, 곧 시청자는 리모콘(5)을 조작하여 데이터방송 화면(1b)으로 전환되도록 제어명령을 전송할 수 있다. 본 발명에서는 데이터방송으로 TV 홈쇼핑 VOD를 요청하는 것, 즉 T 커머스 데이터방송을 사용자가 선택하게 된다. 이로써 본 발명의 사용자 인터페이스가 디지털 TV 화면을 통해 출력된다.
<T 커머스 홈쇼핑 방송의 사용자 인터페이스(100)>
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 홈쇼핑 방송의 사용자 인터페이스(100)의 개략적인 구성 예를 나타낸다. 도면에서 빗금으로 표시한 부분은 스크린 영역(110)이다. 그리고 스크린 영역(110)이 둘러싼 영역이 콘텐츠 영역이 된다. 콘텐츠 영역은 홈쇼핑 방송 콘텐츠가 재생되는 VOD 영역(120)뿐만 아니라, 복수의 독립된 기능 및 독립된 영역을 갖는 TV 애플리케이션 영역(130, 140, 150) 및 이벤트 영역(160)이 포함될 수 있다. 또한 콘텐츠 영역에는 단순히 텍스트 및/또는 이미지로 정보만을 제공하는 일반 표지(미도시)가 포함될 수 있다. 일반 표지로는 웹 사이트의 주소, 주문전화번호, 상담전화번호, 가격정보, 상품정보, 리모콘 트리거 안내정보, 날씨정보, 데이터방송 홈쇼핑 채널임을 알리는 문구, 기타 안내 문구나 이미지가 포함될 수 있다. 이에 대해서는 도 8 및 도 9의 시나리오를 통해서 예시적으로 알 수 있을 것이다.
일반적인 텔레비전 홈쇼핑 방송의 경우에는 방송 콘텐츠가 전체 화면을 차지하면서 TV를 통해 재생된다. 그러나 본 발명의 홈쇼핑 방송에 있어 방송 콘텐츠가 재생되는 VOD 영역(120)은 바람직한 어느 실시예에서는 TV의 전체 화면의 30~50%의 크기를 갖는 것이 좋다. 이와 같은 실시예처럼 VOD 영역(120)을 50% 이하로 구성함으로써 시청자가 본 발명의 데이터방송 홈쇼핑과 일반적인 텔레비전 방송 홈쇼핑의 차이를 직관적으로 구별할 수 있는 환경이 조성될 수 있다. VOD 영역(120)이 30%보다 작으면 방송의 가시성이 떨어지는 부작용을 경험할 수 있다.
이러한 실시예에서 서비스 서버에 접속할 때 TV 화면의 30 내지 50%의 범위의 VOD 영역(120)을 갖는 사용자 인터페이스(100)가 디폴트로 표시되도록 할 수 있다. 그렇게 사용자 인터페이스(100)가 표시된 다음에, 리모콘 버튼을 이용하는 등의 방법으로 전체 화면 보기를 명령할 수 있음은 물론이다.
도 3에 도시된 것처럼, 본 발명의 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)에는 독립된 기능 및 독립된 영역을 갖는 복수의 TV 애플리케이션 영역이 포함될 수 있다.
제 1 TV 애플리케이션 영역(130)은 홈쇼핑 방송의 실시간 순위 리스트일 수 있다. 예컨대 데이터방송 홈쇼핑을 통해 해서 가장 많이 팔린 오늘의 상품 판매 순위를 나타낼 수 있다. 바람직한 어떤 실시예에서는 이 리스트에 포함되어 있는 상품을 선택하는 경우에 새로운 사용자 인터페이스로서 전체 화면으로 선택된 상품의 VOD 콘텐츠가 재생될 수도 있다. 이 경우 리스트는 데이터방송의 홈쇼핑 채널 기능을 하게 된다. 바람직한 다른 실시예에서는 이 리스트에 포함되어 있는 상품을 리모콘으로 선택하는 경우에 미리 정해진 다른 사용자 인터페이스로 변경되도록 할 수 있다. 변경되는 사용자 인터페이스는 선택된 상품에 대한 좀더 상세한 정보를 제공하는 사용자 인터페이스일 수 있다.
제 2 TV 애플리케이션 영역(140)은 콘텐츠 영역에 표시되는 추천 콘텐츠일 수 있다. 제 1 TV 애플리케이션 영역(130)의 경우에는 리스트가 표시될 수 있음에 비해서, 제 2 TV 애플리케이션 영역(140)의 추천 콘텐츠는 본 발명의 다양한 실시예의 추천 로직에 의한 추천하는 상품 정보를 텍스트 및/또는 이미지로 구성하여 나타낼 수 있다. 바람직하게는 셋톱박스의 ID에 의해 특정되는 사용자 정보를 사용할 수 있으며, 이는 자세히 후술될 것이다.
제 2 TV 애플리케이션 영역(140)에 표시된 추천 상품을 리모콘으로 선택하는 경우에, 바람직하게는 복수의 추천 콘텐츠 리스트를 디지털 TV의 다른 사용자 인터페이스로 표시할 수 있다.
제 3 TV 애플리케이션 영역(150)은 서비스 서버에 의해 미리 정해진 상품 기획 콘텐츠가 표시될 수 있다. 혹은 다른 방식으로 미리 정해진 추천 상품 정보 일 수 있다.
도 3에서 나타내는 TV 앱의 유형과 배치는 다양하게 변형될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에 있어서 특히 중요한 것은 홈쇼핑 사용자 인터페이스(100)의 콘텐츠 영역 중 적어도 한 개의 TV 애플리케이션 영역에 서비스 서버가 추천 로직에 의해서 특정 추천 상품 정보를 구성한다는 점이다.
도 4는 그와 같은 개념적인 원리의 일 예를 좀더 구체적으로 나타낸다. 시청자가 리모콘으로 홈쇼핑 방송을 요청하는 경우, 방송 리퀘스트는 셋톱박스(10)를 경유하여 서비스 서버(20)로 전송되며, 이때 셋톱박스(10)의 ID가 서비스 서버(20)로 전달될 수 있다.
서비스 서버(20)는 셋톱박스(10)의 ID를 서비스 시스템 외부 혹은 내부에 상주하는 사용자 정보 데이터베이스에 문의하여 사용자의 정보를 얻을 수 있다. 시청자의 리퀘스트를 수신한 서비스 서버(20)는 VOD 방송 콘텐츠 데이터베이스(210)에서 VOD 방송 콘텐츠를 추출할 수 있다. 또한 데이터베이스(230, 270) 등에서 전술한 복수의 TV 애플리케이션을 추출할 수 있다. 바람직하게는 데이터베이스(270)에서 본 발명의 추천 로직에 의해 추출되는 추천 상품 정보를 추출할 수 있다. 또한, 스크린 콘텐츠 데이터베이스(290)에서 스크린 콘텐츠를 추출할 수 있다. 그리고 이들 방송 콘텐츠, TV 애플리케이션, 스크린 콘텐츠 각각은 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)에 의해 할당된 위치로 포지셔닝하여 디지털 TV로 전송된다.
<추천 데이터를 생성하는 다양한 실시예 >
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터방송 홈쇼핑의 시청이력 데이터를 이용한 상품 추천 로직의 플로우를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 5의 실시예에 있어서, 본 발명에 따른 상품 추천 방법은 우선 서비스 서버는 데이터방송 홈쇼핑의 이력로그에서 상기 셋톱박스의 ID별 이력 로그를 수집한다(S1100). 바람직하게는 상기 이력로그는 셋톱박스에서 송출된 T 커머스 데이터방송의 시청이력에 관한 것이다. 요컨대 셋톱박스 ID별 시청이력 로그 데이터를 수집한다.
셋톱박스 ID별 시청이력은 셋톱박스에서 데이터방송 홈쇼핑을 통해 시청한 상품정보, 상품카테고리정보, 기획전정보, 시청시간정보, 시청빈도정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상품정보는 상품가격(판매가, 매입가, 시중가, 할인가), 상품분류, 브랜드, 제조업체, 가격인하 이력, 검색어 정보를 포함할 수 있다. 상품카테고리정보는 영역상품, 배너상품, 상품평가, 판매수량, 우선순위 정보를 포함할 수 있다. 기획전정보는 기획전그룹, 기획전구분, 기획전상품, 전시우선순위, 관리자 아이디, 조회수 정보를 포함할 수 있다.
한편, 사용자가 리모콘으로 특정 메뉴를 선택하지 않고 방송되는 화면만 시청한 경우, 사용자가 어떤 상품을 시청했는지에 대한 데이터를 수집하고 판별하는 것이 중요하다. 이런 경우의 시청 데이터를 판별하기 위해서 디지털 TV의 셋톱박스가 서비스 서버에 접속하여 홈쇼핑 방송을 시청한 시간대, 즉 데이터방송 서비스의 메인 페이지에 진입한 시간대를 분석하고, 편성표 자료를 매칭하여 해당 시간대에 방송된 상품코드를 시청이력에 포함시킬 수 있다.
다음으로 서비스 서버는 셋톱박스 ID별 시청데이터 이력로그를 사용자 기반 필터링(user based filtering) 및 상품 기반 필터링(item based filtering) 중 적어도 하나의 필터링 프로세스를 이용하여 분석(profiling)함으로써 상품 추천 데이터를 생성한다(S1210, S1230). 바람직하게는 두 프로세스를 각각 진행할 수 있다.
본 발명의 바람직한 어느 실시예에 있어서, 사용자 기반 필터링에 대해서 설명하면, 미리 정해진 기간 동안 상기 사용자(셋톱박스 ID에 의해 식별되기 때문에 그 주체를 셋톱박스 ID로 표현해도 좋다, 이하 같다)가 시청한 기준상품을 시청한 다른 사용자가 시청한 상품의 리스트 추출하여 사용자 기반 필터링 결과를 생성하는 것일 수 있다. 요컨대 제 1 셋톱박스 ID가 시청한 상품을 시청한 제 2 셋톱박스 ID의 시청이력에 기초하여 상품들을 필터링할 수 있다. 사용자 기반 필터링 결과는 제 1 데이터베이스에 저장할 수 있다.
또한, 상품 기반 필터링에 대해서 설명하면, 미리 정해진 기간 동안 사용자가 시청한 상품의 리스트를 추출하여 상품 기반 필터링 결과를 생성하는 것일 수 있다. 예컨대 1주일 동안 사용자가 시청했던 적이 있는 상품 리스트가 선별될 수 있다. 상품 기반 필터링 결과는 제 2 데이터베이스에 저장할 수 있다.
이렇게 생성된 사용자 기반 필터링 결과 및 상기 상품 기반 필터링 결과는 서로 합산하여 상품 추천 데이터로 저장될 수 있다. 이와 같이 필터링을 하게 되면 복수의 추천 상품 풀이 만들어짐으로써 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)의 콘텐츠 영역에 표시될 추천 콘텐츠 데이터베이스가 구축될 수 있다. 추천 상품의 개수가 많아지면 사용자에게 다양한 추천 상품정보를 푸시할 수 있으며, 개수가 적어서 추천 상품을 충분히 확보하지 못하는 경우라면 동일한 추천 상품정보가 반복될 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에서는 추천 상품의 기준 개수를 설정할 수 있다. 예컨대 기준 개수는 8개일 수 있다. 물론 기준 개수는 10개일 수도 있으며 6개일 수도 있다. 이러한 기준 개수의 설정은 다음과 같은 경우에 유의미성을 갖는다.
본 발명의 S1210, S1230 구성은 사용자 기반이든 상품 기반이든 셋톱박스 ID에 의해서 식별되는 “사용자의 시청”이라는 이력정보에 기초하게 되는데, 신규 가입자의 경우나 데이터방송 홈쇼핑을 별로 시청하지 않아서 시청이력이 적은 경우에는 필터링과 분석에 의해서 유의미한 데이터를 얻지 못할 수도 있다. 또한 이런 경우에 소수의 상품만이 반복적으로 추천될 수 있는 문제가 있다. 이를 위하여 본 발명의 바람직한 실시예에 있어서, 상품 추천 데이터가 사전에 설정된 추천 상품의 기준 개수 이하인 경우에는, 모든 사용자가 미리 정해진 기간 동안 시청한 상품 중에서 시청횟수가 많은 상품의 리스트를 추출하여 제 3 데이터베이스에 저장하고, 이를 상품 추천 데이터에 합산할 수 있다. 이렇게 하면 제 1 데이터베이스 및 제 2 데이터베이스만으로 추천 상품을 충분히 확보하지 못한 경우에도 충분한 상품 추천 데이터를 확보할 수 있다.
한편, 시청이력이 없는 사용자를 위해 전체 사용자의 통계데이터 등을 활용한 디폴트 추천상품 데이터를 준비할 수 있음은 물론이다.
이를 다시 예시적으로 요약하자면 다음과 같다. 본 발명의 서비스 서버에 구축된 시청이력 추천 로직은 개인별 추천 상품으로서 3가지 데이터를 추출하게 된다. 첫째 특정 기간 동안 사용자(제 1 셋톱박스 ID)가 시청했던 적이 있는 상품 리스트, 둘째 특정 기간 동안 사용자(제 1 셋톱박스 ID)가 시청한 상품을 시청한 다른 사용자(제 2 셋톱박스 ID)가 시청한 상품 리스트, 셋째 특정 기간 동안 시청한 사용자(N개의 셋톱박스 ID)가 가장 많은 상품 리스트가 추천 데이터로 추출된다. 그리고 이 중 첫 번째와 두 번째 추출 데이터를 합쳐서 추천상품 풀을 생성한다. 추천상품의 풀에 속한 추천상품의 개수가 미리 설정한 기준 개수, 예컨대 8개 미만인 경우에는 세 번째 추출 데이터를 추가하여 추천상품 풀을 생성할 수 있다. 그런 다음에 사용자 인터페이스(100)에 노출되는 추천 상품을 사용자가 서비스 서버에 접속할 때마다 매번 변경하고, 또한 아래에서 다시 설명하는 것처럼, 사용자가 추천 상품 페이지에 진입할 때마다 8개씩 추천상품을 노출되도록 관리할 수 있다.
상기 S1210, S1230 단계 다음으로, 상품 추천 데이터에 포함된 상품에 가중치를 부여하여 우선적으로 추천하도록 할 수 있다(S1310, S1330).
상기 S1310 단계의 사용자 기반 가중치는 기준 상품을 일정 횟수 이상 시청한 다른 사용자가 시청한 상품에 부여된 가중치일 수 있다. 가중치가 부여된 상품은 상기 기준 상품을 일정 횟수 미만 시청한 다른 사용자가 시청한 상품보다 우선하여 추천될 수 있다. 이에 대한 구체적인 실시예는 도 7과 함께 후술한다.
또한 사용자 기반 가중치는 기준 상품을 연속하여 일정 시간 이상 시청한 다른 사용자가 시청한 상품에 부여된 가중치일 수 있다. 가중치가 부여된 상품은 상기 기준 상품을 연속하여 일정 시간 미만 시청한 다른 사용자가 시청한 상품보다 우선하여 추천될 수 있다. 이와 같은 가중치에 따르면 사용자별로 상품 시청시간이 등급화될 수 있다.
상기 S1330 단계의 상품 기반 가중치는 미리 정해진 기간 동안 사용자가 시청한 횟수가 높은 상품 또는 동일한 카테고리의 상품이라거나, 또는 다른 날짜에 반복하여 시청한 횟수가 높은 상품 또는 동일한 카테고리의 상품에 부여된 가중치일 수 있다. 그런 상품을 기준으로 사용자가 그룹핑될 수 있다. 가중치가 부여된 상품은 다른 상품보다 우선하여 추천될 수 있다. 이와 같이 함으로써 동일 그룹의 제 2 사용자가 시청한 상품 중 제 1 사용자가 시청하지 않은 상품을 제 1 사용자에게 효과적으로 추천할 수 있다.
이와 같은 프로세스를 거친 다음에 서비스 서버는 셋톱박스 ID별 상품추천 풀을 구축할 수 있다(S1400). 그리고 디지털 TV의 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역에 포함되는 추천 콘텐츠를 결정하여 상품을 추천한다.
이와 같은 프로세스로 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)의 콘텐츠 영역 중 어느 한 영역(예컨대 도 4의 영역 140, 다른 콘텐츠 영역일 수도 있다)에 특정 상품을 추천하는 추천 콘텐츠가 사용자마다 달라질 수 있다. 요컨대 동일 시점에서 동일한 홈쇼핑 방송을 시청하는 시청자마다 TV 화면이 상이해지는 것이다.
또한, 본 발명의 상품을 추천하는 단계(S1400)는 머신 러닝(machine learning) 기반으로 채널 진입시마다 새로운 상품을 추천할 수 있다. 이로써 상이한 시점에 동일한 시청자여도 콘텐츠 영역에 표시되는 추천 콘텐츠가 상이해지도록 사용자 인터페이스를 구성할 수 있게 된다.
도 6은 본 발명에 따라 추천 콘텐츠를 추천하기 위한 추천 로직에 있어서 사용자 기반 필터링의 일 예를 나타낸다. 도 6을 통해 사용자가 시청한 기준상품을 시청한 다른 사용자가 시청한 상품을 어떻게 추천하는지를 알 수 있을 것이다.
Robert가 상품 A, B, C, D를 시청하였고, Kim이 상품 B를 시청하였고, Lee가 상품 B, C, E를 각각 시청하였다고 가정하자. 서비스 서버는 이력로그를 통해서 이 사실을 인지할 수 있다.
우선, 본 발명의 서비스 서버가 상품 기반 필터링을 통해서 Robert에게 어떤 상품을 추천하는지 살펴본다. Robert, Kim, Lee 모두가 공통으로 시청한 상품이 B이므로 상품 B를 기준상품이 될 수 있다.
기준상품 B를 시청한 다른 사용자로서 Kim과 Lee가 검색된다. Kim은 기준상품 B외에 시청한 다른 상품이 없다. Lee는 기준상품 B 외도 상품 C 및 E를 시청하였다. 그러므로, Robert가 시청한 기준상품을 시청한 다른 사용자가 시청한 상품은 C 및 E가 되고, Kim과 Lee가 시청한 상품 중에서 Robert가 시청하지 않은 상품은 E가 된다. 서비스 서버는 Robert가 시청한 기준상품을 시청한 다른 사용자가 시청한 상품인 C 및 E를 Robert에게 추천할 수도 있고, Kim과 Lee가 시청한 상품 중에서 Robert가 시청하지 않은 상품인 E를 Robert에게 추천할 수 있다. 다만, 도 6의 예에서는 보다 쉽게 설명하기 위해서 다른 사용자가 시청한 상품 중에서 자신이 시청하지 않은 상품을 추천하는 것으로 도시하였다.
Kim을 기준으로 설명하면, Kim이 시청한 기준상품 B를 시청한 다른 사용자로 Robert와 Lee가 검색된다. Robert는 상품 A, B, C, D를 시청하였고, Lee는 상품 B, C, E를 시청하였다. 따라서, Kim이 시청한 기준상품 B를 시청한 다른 사용자가 시청한 상품은 A, C, D, E가 되고, 본 발명은 Kim에게 상품 A, C, D, E를 추천할 수 있다.
Lee를 기준으로 설명하면, Lee가 시청한 기준상품 B를 시청한 다른 사용자로 Robert와 Kim이 검색된다. Robert는 상품 A, B, C, D를 시청하였고, Kim은 상품 B 를 시청하였다. 따라서, Lee가 시청한 기준상품 B를 시청한 다른 사용자가 시청한 상품은 A, C, D가 된다. Lee가 시청하지 않은 상품을 추천한다고 가정하면, 본 발명은 Kim에게 상품 A, D를 추천할 수 있다.
다만, 본 발명의 상품 추천 방법이 상품 기반 필터링만을 사용하여 상품을 추천하는 것은 아니므로 도 6에서 추천상품을 기재한 것이 본 발명을 한정하는 것은 아니다.
한편, Robert와 Lee는 기준상품 B 이외에도 상품 C도 함께 시청한 이력이 있음을 알 수 있다. 즉, Robert와 Lee는 관심상품이 유사한 연관 사용자로 분류할 수 있다. 이런 경우, 본 발명의 상품 추천 방법은 시청한 상품의 개수가 많은 사용자를 연관 사용자로 취급하고, 상품 추천시 연관 사용자가 시청한 상품에 가중치를 적용할 수 있다. 이 가중치를 적용하여, 관심상품이 유사한 Robert가 시청한 상품을 Lee에게 먼저 추천하는 것은 Lee에게 큰 흥미를 유발할 수 있으며, 이로써 데이터방송의 매출향상을 시스템적으로 도모할 수 있다.
도 7은 본 발명의 상품 기반 필터링 및 가중치 적용을 예시적으로 나타낸다. 두 가지 케이스를 나타내었다.
먼저 기준상품 AAA에 대한 좌측 케이스의 추천 로직을 먼저 설명한다. 기준상품 AAA을 시청한 사용자로 검색된 유저1 및 유저2가 시청한 상품과 해당 상품의 시청수를 개시하고 있다. N1은 유저가 기준상품을 시청한 시청수를 의미하고, N2는 해당 상품을 시청한 시청수를 의미한다. 예를 들면 유저1은 기준상품 AAA를 2회 시청했으며, CCCC를 79회 시청했다. 기준상품 AAA를 시청한 유저1이 시청한 상품(cccc 내지 iiii)은 동일한 기준상품 AAA를 시청한 유저2에게 추천될 수 있다.
이때 가중치를 적용하는 다른 실시예에 있어서 본 발명에 따른 상품 추천 방법은, 유저1이 시청한 상품 중에서 유저1이 시청한 시청수가 높은 상품(예를 들면 79회 시청한 cccc)을 다른 상품에 비하여 유저2에게 우선적으로 추천할 수 있다.
다음으로 기준상품 BBB에 대한 우측 케이스의 추천 로직을 설명한다. 기준상품 BBB를 시청한 사용자로 유저1 내지 5가 있다고 가정하자. 도시되어 있는 것처럼, 유저1은 기준상품을 시청한 횟수가 36회임을 알 수 있다. 이 경우 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상품 추천 방법은, 다른 사용자에 비하여 기준상품을 시청한 횟수가 많은 유저1이 시청한 상품(oooo)를 다른 사용자가 시청한 상품보다 우선적으로 추천할 수 있다.
<화면 시나리오>
도 8 및 도 9는 본 발명에 따른 T 커머스 데이터방송에 의해 제공되는 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)의 구체적인 화면 시나리오의 예이다. 이와 같이 본 발명의 사용자 인터페이스(100)는 다양하게 구성되고 변형될 수 있다. 도 8의 사용자 화면 시나리오는 설명의 이해를 도와주기 위한 것으로 다소 과장되게 표현되어 있다. 그러므로 그 화면의 크기, 비율, 텍스트의 내용, 이미지 등은 실제 다양하게 변형되고 최적화될 것이다.
시청자의 리모콘이 홈쇼핑 방송을 요청하면 도 8의 시나리오처럼 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)가 TV 화면으로 표출될 수 있다. 빗금으로 표시한 부분이 스크린 영역(110)이며, 그 밖의 부분은 콘텐츠 영역이다. 스크린 영역(110)은 사용자 인터페이스(100)의 나머지 콘텐츠 영역을 둘러싸는 것이 좋고, 이들 나머지 사용자 인터페이스 영역의 조합은 전체적으로 직사각 형태를 가지는 것이 좋다. 물론 스크린 영역(110)이 나머지 영역을 둘러싸는 형태가 직사각 형태로만 제한되는 것은 아니다.
전술한 것처럼 VOD 영역(120)은 TV의 전체 화면의 30~50%의 비율의 크기의 영역을 가지며 시청자의 시청 시야에서 가장 잘 보이는 위치에서 방송콘텐츠를 재생한다. VOD 영역(120) 위의 상단 영역(101)에는 이 방송이 텔레비전 방송으로서의 홈쇼핑이 아닌 데이터방송으로서의 홈쇼핑임을 시청자에게 알려주는 안내 텍스트가 표시될 수 있다. 또한, VOD 영역(120)의 좌측 영역(125)에는 바람직하게는 수직하게 기립한 형태로 상하가 라운드 된 형태를 가지면서 방송 중인 상품에 대한 제 1 부가 정보를 표시해 줄 수 있으며, 하측 영역(127)에는 제 2 부가 정보를 표시할 수 있다. 또한 리모콘의 “확인” 버튼을 누름으로써 전체 화면으로 전환할 수 있음을 안내하는 트리거 영역(129)이 포함될 수 있다.
VOD 영역(120)의 우측에는 제 1 TV 애플리케이션 영역(130)이 T 커머스 데이터방송의 실시간 순위 리스트를 표시해 줄 수 있다. 제 1 TV 애플리케이션 영역(130)의 아래쪽 좌측에 구성되는 제 2 TV 애플리케이션 영역(140)에는 전술한 추천 로직에 의해 추천된 상품에 관한 추천 콘텐츠가 표시될 수 있으며, 우측에 인접한 제 3 TV 애플리케이션 영역(150)에는 서비스 서버에 의해 미리 정해진 상품 기획 콘텐츠가 표시될 수 있다. 또한, VOD 영역(120)의 아래쪽에는 이벤트 영역(161, 162, 163)이 구성될 수 있으며, 이벤트 영역은 리모콘으로 이벤트를 실행하도록 안내하거나 리모콘의 선택명령에 따라 정해진 이벤트를 실행하는 버튼이 포함될 수 있다.
사용자 인터페이스(100)의 하단 영역(180)에는 서비스 서버의 웹 사이트 주소, 주문 전화 번호, 퀵 메뉴 버튼 등이 포함될 수 있다. 사용자 인터페이스(100)의 상단 우측 영역(190)에는 셋톱박스의 ID에 의해 특정되는 지역, 날씨 아이콘, 기온 정보를 표시할 수 있다.
도 8의 사용자 화면에서, 사용자가 리모콘을 이용하여 추천 상품이 표시되는 제 2 TV 애플리케이션 영역(140)의 추천 콘텐츠를 선택하면 도 9의 추천상품 페이지(149)에 진입할 수 있다. 추천상품 페이지(149)는 추천상품의 카테고리를 나타내는 추천상품 카테고리(142) 및 개별 추천상품을 표시하는 추천상품 리스트(144)를 포함할 수 있다.
[추가적인 설명과 다양한 변형 예]
1. 본 발명에 따르면 셋톱박스 ID별 시청이력을 이용하여 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역의 표시를 셋톱박스 ID마다, 즉 사용자마다 상이하게 구성할 수 있다. 이를 위해서는 셋톱박스 ID에 대한 로그를 효과적으로 기록해야 한다.
셋톱박스가 서비스 서버에 접속하고 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)를 통해서 TV 애플리케이션 실행 시에 해당 SAID를 기록한다. 애플리케이션 내 시청한 상품 로그 파일과 홈쇼핑 편성 정보, 상품 정보, 구매정보를 포함한 데이터베이스를 통해서 SAID별 시청 이력 로그를 생성한다. 생성된 각 로그를 데이터 콜렉터가 수집해서 분산파일 시스템에 저장한다. 그리고 SAID별 시청 이력을 프로파일링 한 후에 SAID별 상품 추천 데이터를 생성하게 되며, 상품 추천 결과를 API로 서비스에 제공하게 된다. 정형 데이터와 비정형 데이터를 수집하고, 로그와 메타데이터를 저장하고 분석하는 일련의 관리 시스템은 DAISY 시스템을 사용할 수 있다.
2. 위에서 설명한 본 발명의 DAISY의 추천 로직은 SAID별 시청이력 기반으로 구성되어 있다. 구매이력 기반의 상품 추천 프로세스를 더할 수 있음은 물론이다.
본 발명의 다른 국면에 있어서 시청이력을 이용한 추천 알고리즘과 구매이력 기반의 추천 알고리즘을 이용하여 SAID별 상품추천 풀을 강화할 수 있다. 이를 테면 서비스 서버는 시청이력 기반의 로우 데이터를 이용하여 SAID별 시청이력을 추출하고, 연관 사용자를 분석하며 거기에 가중치를 부여함으로써 SAID별 추천 상품 풀을 구축하는 것은 이미 설명한 바와 같다. 여기에 서비스 서버의 상품과 상품의 카테고리를 포함한 메타 데이터를 사용하여 개인별 구매이력을 추출할 수 있으며, 구매 상품 연관도 분석을 하여 특정 상품에 대응하여 구매 이력의 연관상품으로 SAID별 상품 추천 풀을 확대하거나 강화할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 있어서, VOD 영역(120)에서 방송되는 상품이 있다고 가정하고, 이 상품을 구매한 사용자들이 구매한 다른 상품을 추출하여 구매빈도가 높은 순으로 추천하는 것도 가능하다. 어떤 경우의 실시예에서는 상기 구매 이력은 영역 140에서 추천 콘텐츠로 표시할 추천 상품의 풀을 구축함에 있어 가중치로 활용될 수 있다. 다른 경우의 실시예에서는 상기 구매 이력을 이용하여 영역 150에서 표시되는 콘텐츠를 추출할 수도 있다. 이와 같은 변형예를 통해서 VOD 영역(120)에서 방송되는 상품에 대해서 연관성 상품을 표시할 수도 있으며, 또한 영역 140에서 표시되는 추천 상품과 연관성을 갖는 상품을 표시할 수도 있다.
3. 본 발명의 시스템에서는 셋톱박스 ID별 시청 이력과 구매이력이 수집되고 분석될 수 있다. 분석 결과 사용자들의 레벨이 정해질 수 있다. 사용자의 레벨에 따라 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 스크린 영역(110)에 표시되는 스크린 콘텐츠를 변경할 수 있다. 동일 시점의 홈쇼핑 방송이더라도, 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)의 스크린 영역(110)에 표시되는 배경 스킨이 셋톱박스 ID에 부여되는 레벨에 따라 달라지도록 구성할 수 있다. 이와 같은 실시예에서는 셋톱박스 ID별 시청이력에 따라서 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스(100)의 시각성과 콘텐츠 모두 상이하게 구성된다. 이로써 사용자에게 더욱 밀착되며 더욱 매력적인 홈쇼핑 방송이 가능해진다.
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

Claims (9)

  1. 데이터방송 홈쇼핑 서비스에 가입한 셋톱박스에 고유하게 부여되는 ID별 시청이력 데이터를 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법으로서:
    (a) 데이터방송 홈쇼핑 서비스를 제공하는 서비스 서버가 복수의 셋톱박스로부터 셋톱박스 ID별 시청이력 데이터를 수집하여 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스를 구축하는 단계;
    (b) 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 N(N은 1보다 큰 정수)회차 접속하는 단계;
    (c) 상기 서비스 서버가 상기 셋톱박스의 ID를 식별하여 상기 추천 콘텐츠 데이터베이스에서 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 추출하여 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역에 배치하며, 홈쇼핑 방송 콘텐츠를 상기 셋톱박스로 전송하는 단계; 및
    (d) 상기 셋톱박스와 연결되어 있는 디지털 TV가 상기 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스를 통해서 홈쇼핑 방송 콘텐츠와 함께 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 출력하는 단계를 포함하며,
    동일 시점에서 표시되는 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 구성을 셋톱박스 ID마다 상이하게 구성되도록 하고,
    상기 (a) 단계는 일정한 기간 동안 제1 셋톱박스 ID가 시청한 기준 상품을 시청한 복수의 제2 셋톱박스 ID 중에서, 상기 기준 상품을 시청한 횟수 또는 시청한 시간이 많은 제2 셋톱박스 ID가 시청한 다른 상품의 리스트에 제1 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (c) 단계는 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스에 포함된 복수의 추천 상품 중에서 가중치가 부여된 상품을 우선하여 추천 콘텐츠로 추출하는 것을 특징으로 하는, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
  2. 데이터방송 홈쇼핑 서비스에 가입한 셋톱박스에 고유하게 부여되는 ID별 시청이력 데이터를 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법으로서:
    (a) 데이터방송 홈쇼핑 서비스를 제공하는 서비스 서버가 복수의 셋톱박스로부터 셋톱박스 ID별 시청이력 데이터를 수집하여 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스를 구축하는 단계;
    (b) 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 N(N은 1보다 큰 정수)회차 접속하는 단계;
    (c) 상기 서비스 서버가 상기 셋톱박스의 ID를 식별하여 상기 추천 콘텐츠 데이터베이스에서 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 추출하여 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역에 배치하며, 홈쇼핑 방송 콘텐츠를 상기 셋톱박스로 전송하는 단계; 및
    (d) 상기 셋톱박스와 연결되어 있는 디지털 TV가 상기 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스를 통해서 홈쇼핑 방송 콘텐츠와 함께 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 출력하는 단계를 포함하며,
    동일 시점에서 표시되는 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 구성을 셋톱박스 ID마다 상이하게 구성되도록 하고,
    상기 (a) 단계는 일정한 기간 동안 제1 셋톱박스 ID가 시청한 기준 상품을 시청한 제2 셋톱박스 ID가 시청한 다른 상품의 리스트 중에서, 상기 제2 셋톱박스 ID가 시청한 횟수 또는 시청한 시간이 많은 상품에 제2 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하고,
    상기 (c) 단계는 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스에 포함된 복수의 추천 상품 중에서 가중치가 부여된 상품을 우선하여 추천 콘텐츠로 추출하는 것을 특징으로 하는, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 (a) 단계는 상기 서비스 서버가:
    상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스에 저장된 상품 리스트의 개수가 사전에 설정된 기준 개수 이하인 경우, 모든 셋톱박스 ID가 미리 정해진 기간 동안 시청한 상품 중에서 시청횟수가 많은 순서로 상품의 리스트를 추출하여 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스에 합산하는 단계를 더 포함하는 것인, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 (a) 단계는 상기 서비스 서버가 상품과 상품의 카테고리를 포함한 메타 데이터를 사용하여 개인별 구매이력을 추출하여, 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠 데이터베이스에 포함된 복수의 추천 상품에 포함된 상품과 중복되는 상품에 대해서 제3 가중치를 부여하는 단계를 더 포함하는 것인, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 셋톱박스가 상기 서비스 서버에 N+1회차 접속하는 경우에, 상기 서비스 서버는 N회차에서 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스에 표시되는 상기 셋톱박스 ID별 추천 콘텐츠를 변경하는 단계를 더 포함하는, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 서비스 서버는 상기 셋톱박스 ID별 구매이력을 이용하여 추천 상품을 추출하여 상기 홈쇼핑 방송 사용자 인터페이스의 콘텐츠 영역에 표시하는 단계를 더 포함하는, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 (d) 단계 이후에, 상기 제1 추천 콘텐츠에 포함되어 있는 상품을 리모콘으로 선택하는 경우 선택된 상품에 대한 상세한 정보를 VOD 영역을 통해서 출력하는 단계를 더 포함하는 것인, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
  8. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 상기 서비스 서버는 스크린 콘텐츠 데이터베이스에서 추출되어 상기 스크린 영역에 표시되는 스크린 콘텐츠를 셋톱박스 ID에 따라 상이하게 구성하여 상기 셋톱박스에 전송함으로서, 셋톱박스 ID 마다 상기 스크린 영역의 시각성을 상이하게 구성되도록 하는 것인, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서 상기 서비스 서버는 셋톱박스 ID별 레벨을 결정하고, 상기 셋톱박스 ID별 레벨에 따라 스크린 콘텐츠를 상이하게 구성하여 상기 셋톱박스에 전송함으로서, 셋톱박스 ID 마다 스크린 영역의 시각성을 상이하게 구성되도록 하는 것인, 셋톱박스의 ID별 시청이력을 이용한 TV 데이터방송 홈쇼핑에서의 상품 추천 방법.
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