KR101716436B1 - 판매관리 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 판매관리 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일측면에 따르면, 포스 단말기와 카메라를 구비한 영업점 시스템과 네트워크 연동되는 본사 시스템에서 실행되는 제품 판매관리 방법으로서, 1) 적어도 하나 이상의 영업점 시스템에서 수득한 고객 안면(顔面) 정보와 제품 구매 정보, 영업점 식별 정보에 근거하여, 각각의 제품별 구매 고객 특성과 각각의 영업점별 구매 고객 특성을 수득하는 단계- 상기 고객 안면 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 카메라로 촬영된 개별 고객의 안면에 관한 정보이며, 상기 제품 구매 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 포스 단말기로 인식된 개별 고객의 제품 구매에 관한 정보이며, 상기 구매 고객 특성은 고객의 성별 및 연령 중 적어도 어느 하나이며 각각의 구매 고객 특성 별로 하나 이상의 유형으로 분류됨-; 및 2) 개별 영업점 시스템으로 발주 참고 정보를 제공하는 단계- 상기 발주 참고 정보는 각각의 제품별 구매 고객 특성 및 각각의 영업점별 구매 고객 특성 중의 적어도 하나에 근거하여 생성되며, 개별 영업점에서 구매가 예상되는 제품에 관한 정보임-;을 포함하여 구성된 판매관리 방법이 개시된다.
본 발명의 일측면에 따르면, 포스 단말기와 카메라를 구비한 영업점 시스템과 네트워크 연동되는 본사 시스템에서 실행되는 제품 판매관리 방법으로서, 1) 적어도 하나 이상의 영업점 시스템에서 수득한 고객 안면(顔面) 정보와 제품 구매 정보, 영업점 식별 정보에 근거하여, 각각의 제품별 구매 고객 특성과 각각의 영업점별 구매 고객 특성을 수득하는 단계- 상기 고객 안면 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 카메라로 촬영된 개별 고객의 안면에 관한 정보이며, 상기 제품 구매 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 포스 단말기로 인식된 개별 고객의 제품 구매에 관한 정보이며, 상기 구매 고객 특성은 고객의 성별 및 연령 중 적어도 어느 하나이며 각각의 구매 고객 특성 별로 하나 이상의 유형으로 분류됨-; 및 2) 개별 영업점 시스템으로 발주 참고 정보를 제공하는 단계- 상기 발주 참고 정보는 각각의 제품별 구매 고객 특성 및 각각의 영업점별 구매 고객 특성 중의 적어도 하나에 근거하여 생성되며, 개별 영업점에서 구매가 예상되는 제품에 관한 정보임-;을 포함하여 구성된 판매관리 방법이 개시된다.
Description
본 발명은 판매관리 방법에 관한 것으로서, 개별 영업점에 설치된 포스 단말기와 카메라를 이용하여 본사 시스템이 제품 구매 정보와 구매 고객 특성을 수득하여 분석하고, 분석 결과를 이용하여 개별 영업점의 제품 재고를 최소화할 수 있는 발주 참고 정보를 제공하도록 구성된 판매관리 방법에 관한 것이다.
제품의 유통 환경이 변화함에 따라, 개별 점포 단위로 제품 관리가 이뤄지던 기존의 소매점 방식의 유통 구조가 체인망 형태로 제품 관리가 이뤄지는 편의점 방식으로 변화되는 추세이다.
편의점은 각 지역별로 마련된 개별 영업점의 제품 주문을 본사에서 받고, 주문된 제품을 본사 유통망을 통해 개별 영업점으로 공급하는 구조를 갖고 있다.
최근에는 생활필수품을 판매하는 일반 편의점뿐만 아니라, 약국과 같은 특정 용도의 제품을 판매하는 영업점도 체인망 형태의 유통 구조로 변화하고 있다.
일반적으로, 영업점에서는 제품에 대한 발주, 입고, 검수, 진열, 판매, 반품과 같은 물류 관리가 매일 또는 며칠 단위로 이뤄진다. 제품 중에서 특히, 다품종 소량 보유 제품이나, 신선 식품 및 유제품과 같이 유통기한이 짧은 제품, 일간 또는 주간 신문과 같은 시사성 도서 제품은 다른 제품에 비해 빠른 회전이 이루어지므로 매일 단위로 물류 관리가 이뤄진다.
물류 관리 과정에서 일부 품목은 판매가 이루어지지 않아 유통기한 직전에 폐기하거나 본사로 반품되어 재고에서 차감된다.
그런데, 종래의 개별 영업점의 제품 발주 시에는 각각의 제품의 재고량을 단순 고려하거나, 해당 영업점을 운영하는 점주의 경험에 의해 발주 대상 제품이나 수량이 결정되는 것이 일반적이었다.
예를 들어, A 제품의 재고량이 얼마 남지 않은 경우 점주의 경험에 근거하여 신규 발주량을 결정하거나, 계절이나 날씨 등을 감안하여 점주가 추가로 필요하다고 판단되는 제품의 발주를 결정하는 것이 일반적이었다.
이를 보완하기 위해, 본사 시스템에서 개별 영업점의 과거의 제품 주문 및 반품 데이터를 분석하거나, 재고 데이터를 분석하여, 발주 추천 제품에 관한 정보를 제공하는 방식도 제안된 바 있지만, 제품의 단순 재고 분석 결과를 활용함으로써 실제 개별 영업점의 발주 참고 정보로 사용하기에는 많은 한계가 있었다.
이러한 한계점들로 인해, 개별 영업점, 특히 영업 경험이 짧은 점주가 운영하는 영업점에서는 과다한 제품 발주에 따른 재고 관리 부담이 가중되고, 오히려 고객이 구매할 가능성이 높은 제품에 대해서는 재고 부족으로 인한 매출 손실이 발생하는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로서, 개별 영업점에 설치된 포스 단말기와 카메라를 이용하여 본사 시스템이 제품 구매 정보와 구매 고객 특성을 수득하여 분석하고, 분석 결과를 이용하여 개별 영업점의 제품 재고를 최소화할 수 있는 발주 참고 정보를 제공하도록 구성된 판매관리 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따르면, 포스 단말기와 카메라를 구비한 영업점 시스템과 네트워크 연동되는 본사 시스템에서 실행되는 제품 판매관리 방법으로서, 1) 적어도 하나 이상의 영업점 시스템에서 수득한 고객 안면(顔面) 정보와 제품 구매 정보, 영업점 식별 정보에 근거하여, 각각의 제품별 구매 고객 특성과 각각의 영업점별 구매 고객 특성을 수득하는 단계- 상기 고객 안면 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 카메라로 촬영된 개별 고객의 안면에 관한 정보이며, 상기 제품 구매 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 포스 단말기로 인식된 개별 고객의 제품 구매에 관한 정보이며, 상기 구매 고객 특성은 고객의 성별 및 연령 중 적어도 어느 하나이며 각각의 구매 고객 특성 별로 하나 이상의 유형으로 분류됨-; 및 2) 개별 영업점 시스템으로 발주 참고 정보를 제공하는 단계- 상기 발주 참고 정보는 각각의 제품별 구매 고객 특성 및 각각의 영업점별 구매 고객 특성 중의 적어도 하나에 근거하여 생성되며, 개별 영업점에서 구매가 예상되는 제품에 관한 정보임-;을 포함하여 구성된 판매관리 방법이 개시된다.
바람직하게, 상기 1) 단계는, 11) 적어도 하나 이상의 영업점 시스템으로부터 고객 안면(顔面) 정보와 제품 구매 정보, 영업점 식별 정보를 전송받는 단계; 및 12) 상기 고객 안면 정보와 제품 구매 정보에 근거하여 상기 제품별 구매 고객 특성을 수득하고, 상기 고객 안면 정보와 영업점 식별 정보에 근거하여 상기 영업점별 구매 고객 특성을 수득하는 단계;를 더욱 포함한다.
바람직하게, 상기 1) 단계는, 101) 적어도 하나 이상의 영업점 시스템으로부터 상기 제품별 구매 고객 특성과 영업점별 구매 고객 특성을 전송받아 수득하는 단계- 상기 제품별 구매 고객 특성은 상기 고객 안면 정보와 제품 구매 정보에 근거하여 상기 영업점 시스템이 수득하고, 상기 영업점별 구매 고객 특성은 상기 고객 안면 정보와 영업점 식별 정보에 근거하여 상기 영업점 시스템이 수득한 것임-;를 더욱 포함한다.
바람직하게, 상기 발주 참고 정보는, 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 영업점 중에서 미리 설정된 기준에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 영업점을 참고 영업점으로 선정하고, 상기 참고 영업점의 제품 구매 정보를 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 다른 영업점 시스템에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공하도록 구성된 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 발주 참고 정보는, 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 제품 중에서 미리 설정된 기준에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 제품을 참고 제품으로 선정하고, 상기 참고 제품에 관한 정보를 상기 참고 제품의 구매 고객 특성과 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 영업점 시스템에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공하도록 구성된 것을 특징으로 한다.
바람직하게 본 발명은, 상기 구매 고객 특성이 고객의 성별인 경우 상기 구매 고객 특성은 남성과 여성으로 유형 분류되며, 구매 고객 특성이 고객의 연령인 경우 상기 구매 고객 특성은 연령 구간에 따라 유형 분류되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 구매 고객 특성은, 성별 유형과 연령 유형을 조합한 복합 유형에 따라 유형 분류되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 본 발명은, 상기 1) 단계에서 상기 제품별 구매 고객 특성과 영업점별 구매 고객 특성의 수득은 미리 설정된 고객 특성 수득 주기에 따라 이뤄지며, 상기 2) 단계에서 상기 발주 참고 정보의 제공은 미리 설정된 참고 정보 제공 주기에 따라 이뤄지는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 고객 특성 수득 주기 및 참고 정보 제공 주기 중 적어도 하나는 미리 설정된 제품별로 별도의 주기로 관리되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 본사 시스템은 기상 정보를 제공하는 정보 제공 기관 시스템과 더욱 연동하며, 상기 1) 단계에서, 각각의 기상 상태별 구매 고객 특성을 더욱 수득하며, 상기 2) 단계에서, 상기 발주 참고 정보는 각각의 제품별 구매 고객 특성, 각각의 영업점별 구매 고객 특성 및 각각의 기상 상태별 구매 고객 특성 중의 적어도 하나에 근거하여 생성되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 발주 참고 정보는, 하나의 기상 상태에서 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 영업점 중에서 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 영업점을 참고 영업점으로 선정하고, 상기 참고 영업점의 제품 구매 정보를 해당 기상 상태에서 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 다른 영업점 시스템에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공하도록 구성된 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 발주 참고 정보는, 하나의 기상 상태에서 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 제품 중에서 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 제품을 참고 제품으로 선정하고, 상기 참고 제품에 관한 정보를 해당 기상 상태에서 상기 참고 제품의 구매 고객 특성과 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 영업점 시스템에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공하도록 구성된 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 본사 시스템은 개별 영업점에 대한 제품별 재고 정보를 더욱 관리하며, 상기 2) 단계에서, 개별 영업점 시스템에 제공하는 상기 발주 참고 정보에서 미리 설정된 기준 이상의 재고가 남아 있는 제품은 해당 영업점에 대한 발주 참고 정보에 포함시키지 않는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 본 발명은, 3) 개별 영업점 시스템으로부터 발주 정보를 전송받는 단계; 및 4) 상기 발주 정보에 포함된 제품 중 상기 발주 참고 정보에 포함된 제품에 대해서 미리 설정된 결제 우대 조건을 적용하는 단계;를 더욱 포함하여 구성된다.
본 발명의 또다른 일측면에 따르면, 포스 단말기와 카메라, 마이크를 구비한 영업점 시스템과 네트워크 연동되는 본사 시스템에서 실행되는 제품 판매관리 방법으로서, 1) 적어도 하나 이상의 영업점 시스템에서 수득한 고객 안면(顔面) 정보와 고객 음성 정보, 제품 구매 정보, 영업점 식별 정보에 근거하여, 각각의 제품별 구매 고객 특성과 각각의 영업점별 구매 고객 특성을 수득하는 단계- 상기 고객 안면 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 카메라로 촬영된 개별 고객의 안면에 관한 정보이며, 상기 고객 음성 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 마이크로 수득된 개별 고객의 음성에 관한 정보이며, 상기 제품 구매 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 포스 단말기로 인식된 개별 고객의 제품 구매에 관한 정보이며, 상기 구매 고객 특성은 고객의 성별 및 연령 중 적어도 어느 하나이며 각각의 구매 고객 특성 별로 하나 이상의 유형으로 분류됨-; 및 2) 개별 영업점 시스템으로 발주 참고 정보를 제공하는 단계- 상기 발주 참고 정보는 각각의 제품별 구매 고객 특성 및 각각의 영업점별 구매 고객 특성 중의 적어도 하나에 근거하여 생성되며, 개별 영업점에서 구매가 예상되는 제품에 관한 정보임-;을 포함하여 구성된 판매관리 방법이 개시된다.
본 발명의 또다른 일측면에 따르면, 하드웨어와 결합되어 상기 판매관리 방법을 실행시키기 위하여 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다.
본 발명의 또다른 일측면에 따르면, 상기 판매관리 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 개시된다.
이와 같은 본 발명은, 개별 영업점의 제품 구매 정보와 구매 고객 특성을 본사 시스템에서 분석하고, 분석 결과를 이용하여 개별 영업점의 제품 재고를 최소화할 수 있는 발주 참고 정보를 제공함으로써, 개별 영업점의 재고 관리 부담을 줄이고 매출 향상을 도모하는 장점을 제공한다.
또한, 영업점을 방문하는 고객 입장에서는 수요가 많은 제품이 품절되지 않고 여유 있는 재고 상태를 유지하므로, 제품 구매의 편의성이 향상되는 장점이 있다.
또한, 본사 입장에서는 본사 차원의 매출 향상을 도모할 수 있으며, 구매 고객 특성을 고려한 제품 기획과 재고 관리가 가능하다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 판매관리 방법이 실행되는 시스템 구성도,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 본사 시스템 구성도,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영업점 시스템 구성도,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 판매관리 방법의 흐름도,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 각각의 제품별 구매 고객 특성을 나타낸 데이터 테이블의 일예,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 각각의 영업점별 구매 고객 특성을 나타낸 데이터 테이블의 일예,
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 동일 유형의 구매 고객 특성을 설명하기 위한 데이터 테이블의 일예,
도 8은 본 발명의 또다른 일실시예에 따른 동일 유형의 구매 고객 특성을 설명하기 위한 데이터 테이블의 일예이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 본사 시스템 구성도,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영업점 시스템 구성도,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 판매관리 방법의 흐름도,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 각각의 제품별 구매 고객 특성을 나타낸 데이터 테이블의 일예,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 각각의 영업점별 구매 고객 특성을 나타낸 데이터 테이블의 일예,
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 동일 유형의 구매 고객 특성을 설명하기 위한 데이터 테이블의 일예,
도 8은 본 발명의 또다른 일실시예에 따른 동일 유형의 구매 고객 특성을 설명하기 위한 데이터 테이블의 일예이다.
본 발명은 그 기술적 사상 또는 주요한 특징으로부터 벗어남이 없이 다른 여러가지 형태로 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 모든 점에서 단순한 예시에 지나지 않으며 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구비하다", "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 판매관리 방법이 실행되는 시스템 구성도, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 본사 시스템 구성도, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영업점 시스템 구성도이다.
본 실시예의 본사 시스템(1000)은, 영업점 시스템(2000) 및 공급사 시스템(3000), 결제 기관 시스템(4000), 정보 제공 기관 시스템(5000)과 네트워크(10)를 통해 연결되며, 영업점에 대한 제품 공급, 공급사에 대한 제품 발주, 영업점 및 공급사에 대한 결제, 재고 관리, 반품 처리 등을 포함하는 제품 판매관리 방법의 전반을 실행한다.
일예로, 본 실시예의 '본사'는 각 지역별로 마련된 개별 편의점의 제품 주문을 받고, 주문된 제품을 본사 유통망을 통해 개별 편의점으로 공급하는 편의점 체인망의 본사로 이해될 수 있다.
다른예로, 본 실시예의 '본사'는 각 지역별로 마련된 개별 약국의 약품 주문을 받고, 주문된 약품을 본사 유통망을 통해 개별 약국으로 공급하는 약국 체인망의 본사로 이해될 수 있다. 이외에도 각 지역별로 마련된 소매점 형태의 영업점과 체인망으로 연결된 다양한 유통사가 본 실시예의 본사가 될 수 있다.
특히, 본 실시예의 본사 시스템(1000)은, 포스 단말기(240)와 카메라(260)를 구비한 영업점 시스템(2000)과 네트워크 연동되어, 제품 구매 정보와 구매 고객 특성을 수득하여 분석하고, 분석 결과를 이용하여 개별 영업점의 제품 재고를 최소화할 수 있는 발주 참고 정보를 각각의 영업점별로 제공하도록 구성된다.
상기 구매 고객 특성은, 고객의 성별, 연령과 같이 안면 인식을 통해 수득이 가능하면서, 제품 구매 선호도에 영향을 미치는 것으로 판단되는 고객의 생체 정보가 될 수 있다.
일예로, 고객의 성별(남성/여성)에 따라 각각의 제품에 대한 구매 선호도에 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 스낵류에 있어서 남성은 술안주에 적당한 포테이토칩과 같은 스낵류를 선호하지만, 여성은 칼로리가 높지 않은 크래커와 같은 스낵류를 선호할 수 있다.
다른예로, 고객의 연령(10대/20대/30대/40대/50대 이상)에 따라 각각의 제품에 대한 구매 선호도에 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 음료수에 있어서 10대는 청량감이 높은 에너지 음료를 선호하지만, 50대는 자극이 심하지 않은 차 음료를 선호할 수 있다.
또 다른예로, 고객의 성별 및 연령의 조합에 따라 각각의 제품에 대한 구매 선호도에 더욱 세부적인 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 스낵류에 있어서 10대 남성은 단맛이 강한 초콜렛 비스켓을 선호할 수 있지만 40대 남성은 술안주에 적당한 포테이토칩과 같은 스낵류를 선호할 수 있고, 20대 여성은 칼로리가 높지 않은 크래커와 같은 스낵류를 선호할 수 있지만 50대 여성은 자극이 심하지 않은 웨하스를 선호할 수 있다.
개별 영업점의 지역적, 환경적 요인에 따라 해당 영업점에서 제품을 구매하는 고객의 성별이나 연령에 차이가 있을 수 있다.
일예로, 학교 정문 인근의 편의점은 10대 학생들의 유동이 많으므로 10대 학생들이 선호하는 제품의 구매가 더욱 많이 이뤄질 수 있다. 이러한 구매 선호도는 학교가 남학교인지 여학교인지에 따라서도 더욱 차이가 있을 수 있다.
다른예로, 식당 및 주점이 많은 상가 인근의 편의점은 30~40대 남성들의 유동이 많으므로 30~40대 남성들이 선호하는 제품의 구매가 더욱 많이 이뤄질 수 있다.
그러므로, 이러한 개별 영업점별 구매 고객 특성을 정확하게 파악하면, 개별 영업점별로 수요가 많이 예상되는 제품을 미리 발주하고 충분한 재고를 확보하여 재고 부족에 따른 매출 하락을 방지하고 매출을 증대할 수 있게 되며, 수요가 많이 예상되지 않는 제품은 발주를 줄이거나 신규 발주를 중단하여 해당 영업점의 제품 재고를 최소화하여 재고 관리 및 반품의 부담을 줄일 수 있게 된다.
이를 위해 본 실시예의 본사 시스템(1000)은 개별 영업점의 제품 재고를 최소화할 수 있는 발주 참고 정보를 개별 영업점 시스템(2000)별로 별도 생성하여 제공하도록 구성된다.
영업점 시스템(2000)은, 개별 영업점에서 운영하는 제품 관리 시스템으로서, 제품을 구매한 고객의 결제 처리를 위한 포스 단말기(240)와 제품 인식을 위한 바코드 리더기(250)를 구비하며, 본사 시스템(1000) 및 결제 기관 시스템(4000)과 네트워크(10)를 통해 연결되어 제품 발주, 재고 관리, 고객 결제 처리, 본사 결제 처리, 반품 처리 등을 포함하는 영업점 제품 판매관리 기능의 전반을 실행한다.
특히, 본 실시예의 영업점 시스템(2000)은 카메라(260)를 구비하여 고객 안면(顔面) 정보를 수득할 수 있다. 고객 안면 정보는 예를 들어, 고객의 안면을 촬영한 영상 이미지 자체일 수 있으며, 안면 영상을 인식하여 생성된 고객의 성별 또는 나이 인식 정보가 고객 안면 정보가 될 수도 있다. 안면 영상 인식을 통해 사람의 성별 또는 나이를 추정하는 기술은 공지의 다양한 안면 인식 기술을 통해 알려져 있으므로, 이에 대한 상세 설명은 생략한다.
본 실시예의 영업점 시스템(2000)은 포스 단말기(240)와 바코드 리더기(250)를 이용하여 고객이 구매한 제품 내역에 관한 제품 구매 정보를 수득할 수 있다.
일예로, 제품 구매 정보는 결제 행위를 한 고객 단위로 어느 제품을 구매하였는지를 기록한 리스트의 형태로 수득될 수 있다. 이러한 개별 고객 단위의 제품 구매 정보가 일일 단위로 취합되면 해당 영업점의 일일 제품 구매 정보가 될 수 있으며, 일일 제품 구매 정보가 일주일 단위로 취합되면 해당 영업점의 주간 제품 구매 정보가 될 수 있다.
본 실시예의 공급사 시스템(3000)은, 본사 시스템(1000)의 발주를 받아 제품을 공급하는 제조사 또는 유통사의 시스템으로 이해될 수 있다.
본 실시예의 결제 기관 시스템(4000)은, 고객과 영업점 시스템(2000) 간의 구매 결제, 영업점 시스템(2000)과 본사 시스템(1000) 간의 제품 공급 결제, 본사 시스템(1000)과 공급사 시스템(3000) 간의 제품 공급 결제를 처리하는 신용카드 회사, 은행 등의 시스템으로 이해될 수 있다.
본 실시예의 정보 제공 기관 시스템(5000)은, 본사 시스템(1000)에서 개별 영업점에 대한 발주 참고 정보를 생성하는데 필요한 부가 정보(예, 기상 정보)를 제공하는 정보 제공 기관의 시스템으로 이해될 수 있다.
상기 부가 정보는, 상기 구매 고객 특성(성별, 연령)과 같이 제품 구매 선호도에 영향을 미치는 것으로 판단되는 외부 요인 정보가 될 수 있으며, 일예로, 기상 상태가 될 수 있다.
예를 들어, 기상 상태(맑음/흐림/비)에 따라 각각의 제품에 대한 구매 선호도에 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 맑은 날씨에는 햇빛을 가리기 위한 모자가 선호되지만, 흐린 날씨나 비 오는 날씨에는 우산이 선호될 수 있다.
다른예로, 기상 상태(더움/온화함/추움)에 따라 각각의 제품에 대한 구매 선호도에 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 더운 날씨에는 시원한 청량 음료가 선호되지만, 온화한 날씨나 추운 날씨에는 따뜻한 커피가 선호될 수 있다.
또 다른예로, 기상 상태(맑음/흐림/비)와 고객의 성별 및 연령의 조합에 따라 각각의 제품에 대한 구매 선호도에 더욱 세부적인 차이가 있을 수 있다. 예를 들어, 더운 날씨에 10대 남성은 시원한 청량 음료를 선호할 수 있지만 40대 남성은 캔맥주를 선호할 수 있고, 20대 여성은 칼로리가 높지 않은 다이어트 음료를 선호할 수 있지만 50대 여성은 일반 물을 선호할 수 있다.
이를 감안하여 본 실시예의 본사 시스템(1000)은 구매 고객 특성과 함께 기상 상태와 같은 부가 정보를 더욱 수득하여 분석하고, 분석 결과를 이용하여 개별 영업점의 제품 재고를 최소화할 수 있는 발주 참고 정보를 개별 영업점 시스템(2000)별로 별도 생성하여 제공하도록 구성된다.
본 실시예의 네트워크(10)는 인터넷 또는 인트라넷과 같은 통상의 통신 네트워크를 의미하여, 유무선의 네트워크를 모두 포괄하는 것으로 이해될 수 있다.
한편, 상기 설명에 있어서 '시스템'은 통상의 서버-클라이언트 환경에서 서버 또는 클라이언트 역할을 하는 논리적 개념의 시스템을 의미하는 것이며, 예를 들어, 웹 서비스 또는 앱 서비스를 이용할 수 있는 일반적인 컴퓨팅 수단(예, PC, 태블릿 PC, 스마트폰, 서버용 컴퓨터)을 통해 구현될 수 있다.
한편, 본 실시예의 본사 시스템(1000)은, 영업점에 대한 제품 공급 처리를 위한 영업점 발주 관리 모듈(102), 공급사에 대한 제품 발주 처리를 위한 공급사 발주 관리 모듈(104), 영업점 및 공급사에 대한 결제 처리를 위한 결제 관리 모듈(106), 재고 관리 및 반품 처리 등을 위한 제품 관리 모듈(108), 일반적인 시스템 환경 운용을 위한 운영 모듈(112)을 구비한다. 특히, 본 실시예의 본사 시스템(1000)은, 영업점 시스템(2000) 및 정보 제공 기관 시스템(5000)과 연동하여 발주 참고 정보를 생성하고 제공하기 위한 발주 참고 정보 관리 모듈(110)을 구비한다.
또한, 본 실시예의 본사 시스템(1000)은, 영업점 관련 정보를 관리하는 영업점 DB(120), 공급사 관련 정보를 관리하는 공급사 DB(130), 제품의 공급, 재고 및 반품 관련 정보를 관리하는 제품 DB(140)를 구비한다.
본 실시예의 영업점 시스템(2000)은, 제품을 구매한 고객의 결제 처리를 위한 포스 단말기(240)와, 제품 품목 인식을 위한 바코드 리더기(250)를 구비하며, 고객 안면(顔面) 정보를 수득하기 위한 카메라(260)를 구비한다. 카메라(260)는 포스 단말기(240)를 통한 고객 단위의 구매 결제 이벤트(예, 결제 승인, 영수증 발행)가 발생할 때마다 포스 단말기(240) 앞에서 결제 행위를 진행 중인 고객의 안면을 촬영하게 된다.
본 실시예의 영업점 시스템(2000)은, 고객 결제 처리 및 본사 결제 처리를 위한 결제 관리 모듈(202), 재고 제품 내역 관리를 위한 재고 관리 모듈(204), 본사에 대한 제품 발주 및 반품 처리를 위한 발주 관리 모듈(206), 카메라를 통해 수득된 고객 안면 정보를 포함하는 고객 정보를 수득 및 관리하기 위한 고객 관리 모듈(208), 일반적인 시스템 환경 운용을 위한 운영 모듈(210)을 구비한다. 상기 발주 관리 모듈(206)은 본사 시스템(1000)에서 생성 제공하는 발주 참고 정보를 영업점 시스템(2000) 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 실시예의 영업점 시스템(2000)은, 제품 관련 정보를 관리하는 제품 DB(220), 고객 관련 정보를 관리하는 고객 DB(230)를 구비한다.
상술한 각각의 시스템의 모듈 구성은 기능 상의 개념이며, 일부 모듈은 하나의 모듈로 통합 구성되거나 세부 기능으로 분리 구성될 수도 있음은 물론이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 판매관리 방법의 흐름도이다.
도 4의 흐름도는, 포스 단말기(240)와 카메라(260)를 구비한 영업점 시스템(2000)과 네트워크(10) 연동되는 본사 시스템(1000)에서 실행된다.
S1 단계에서는, 적어도 하나 이상의 영업점 시스템(2000)에서 수득한 고객 안면(顔面) 정보와 제품 구매 정보, 영업점 식별 정보에 근거하여, 각각의 제품별 구매 고객 특성과 각각의 영업점별 구매 고객 특성을 수득한다.
제품별 구매 고객 특성은, 특정 제품에 대해 어떤 특성을 갖는 고객이 어느 정도로 구매했는지를 매칭한 정보로 이해될 수 있다. 예를 들어, A 제품에 대해 남성은 어느 정도 구매하고 여성은 어느 정도 구매했는지, 또는 10대 고객은 어느 정도 구매하고 20대 고객은 어느 정도 구매했는지를 알 수 있는 고객 특성 정보이다. 제품별 구매 고객 특성은 특정 영업점에 대해 수득될 수 있으며, 미리 설정된 시간 조건 또는 주기 조건에 따라 수득될 수 있다.
영업점별 구매 고객 특성은, 특정 영업점에 대해 어떤 특성을 갖는 고객이 어느 정도로 구매했는지를 매칭한 정보로 이해될 수 있다. 예를 들어, 'ㄱ' 영업점에서 남성은 어느 정도 구매하고 여성은 어느 정도 구매했는지, 또는 10대 고객은 어느 정도 구매하고 20대 고객은 어느 정도 구매했는지를 알 수 있는 고객 특성 정보이다. 영업점별 구매 고객 특성은 특정 제품에 대해 더욱 세부적으로 수득될 수도 있으며, 미리 설정된 시간 조건 또는 주기 조건에 따라 수득될 수 있다.
상기 고객 안면 정보는 각각의 영업점 시스템(2000)에 구비된 카메라(260)로 촬영된 개별 고객의 안면에 관한 정보이다.
상기 제품 구매 정보는 각각의 영업점 시스템(2000)에 구비된 포스 단말기(240)로 인식된 개별 고객의 제품 구매에 관한 정보이다. 개별 고객의 제품 구매에 관한 정보가 취합되어 일일 제품 구매 정보, 주간 제품 구매 정보가 생성될 수 있으며, 이들도 본 실시예의 제품 구매 정보로 볼 수 있다.
상기 구매 고객 특성은 고객의 성별 및 연령 중 적어도 어느 하나이며 각각의 구매 고객 특성 별로 하나 이상의 유형으로 분류된다.
일예로, 상기 구매 고객 특성이 고객의 성별인 경우 상기 구매 고객 특성은 남성과 여성으로 유형 분류된다.
다른예로, 구매 고객 특성이 고객의 연령인 경우 상기 구매 고객 특성은 연령 구간에 따라 유형 분류된다.
한편, 상기 구매 고객 특성은, 성별 유형과 연령 유형을 조합한 복합 유형에 따라 유형 분류될 수도 있다.
상기 영업점 식별 정보는 본사 시스템(2000)에서 각각의 영업점 시스템(1000)을 식별하기 위해 부여한 고유 코드이며, 상기 구매 고객 특성은 고객의 성별 또는 연령이 될 수 있다.
제품 구매 정보와 구매 고객 특성에 대해 더욱 상세하게 예시 설명한다.
일예로, 제품 구매 정보는 제품 품목별 매출액(단위: 원)으로 산출될 수도 있고, 제품 품목별 판매 수량(단위: 개)으로 산출될 수도 있으며, 이들 산출 기준을 제품별로 선택 적용하여 산출될 수도 있다.
다른예로, 제품 구매 정보는 개별 제품 코드(예, ABC 콜라 캔 250 mm, 가나다 우유 초코우유 팩 200 mm) 단위로 산출될 수도 있고, 개별 제품 품목(예, 콜라, 사이다, 초코 우유, 딸기 우유) 단위로 산출될 수도 있으며, 포괄 제품 품목(예, 청량음료, 우유 제품) 단위로 산출될 수도 있으며, 이들 산출 기준을 제품 특성에 따라 선택 적용하여 산출될 수도 있다.
각각의 제품별 구매 고객 특성은 예를 들어, 도 5의 데이터 테이블과 같이 생성될 수 있다. 구매 고객 특성은 성별 유형(남,여)과 연령 유형(연령 구간)을 조합한 복합 유형에 따라 분류된 경우를 예시한다. 연령 구간은 10년 단위로 구간을 구분하였지만, 더 크거나 작게 연령 구간을 설정하는 것도 가능하다.
도 5의 (a)는 제품 구매 정보가 개별 제품 코드(예, ABC 콜라 캔 250 mm) 단위로 산출되면서 개별 제품 코드별 판매 수량(단위: 개)으로 산출된 경우를 예시한다. 도 5의 (b)는 제품 구매 정보가 개별 제품 품목(예, 콜라) 단위로 산출되면서 개별 제품 품목별 매출액(단위: 원)으로 산출된 경우를 예시한다.
각각의 영업점별 구매 고객 특성은 예를 들어, 도 6의 데이터 테이블과 같이 생성될 수 있다.
도 6의 (a)는 A 영업점에 대한 제품 구매 정보가 매출액(단위: 원)으로 산출된 경우를 예시한다. 도 6의 (b)는 B 영업점에 대한 제품 구매 정보가 매출액(단위: 원)으로 산출된 경우를 예시한다. 각각의 영업점별 구매 고객 특성은 구매가 이뤄진 전체 제품에 대해 수득될 수도 있고, 특정 제품(개별 제품 코드, 품목, 포괄 품목)에 대해서 수득될 수도 있다. 각각의 영업점별 구매 고객 특성이 특정 제품(개별 제품 코드, 품목, 포괄 품목)에 대해서 수득되는 경우, 도 5와 동일한 내역의 구매 고객 특성이 수득될 수 있다.
바람직하게, 상기 S1 단계에서 상기 제품별 구매 고객 특성과 영업점별 구매 고객 특성의 수득은 미리 설정된 고객 특성 수득 주기에 따라 이뤄진다.
예를 들어, 상기 제품별 구매 고객 특성과 영업점별 구매 고객 특성은 일일 단위, 주간 단위, 월간 단위로 수득될 수 있다. 다른 예로, 상기 제품별 구매 고객 특성과 영업점별 구매 고객 특성은 시간 단위(분, 시)로 이뤄지거나, 달력 상의 일시 구분과 달리 미리 설정된 시작 시점을 기준으로 일정한 시간 단위(분, 시, 일) 또는 시간 구간에 대해 이뤄질 수도 있다.
더욱 바람직하게, 상기 고객 특성 수득 주기는 미리 설정된 제품별로 별도의 주기로 관리될 수 있다.
일예로, 다품종 소량 보유 제품이나, 신선 식품 및 유제품과 같이 유통기한이 짧은 제품, 일간 또는 주간 신문과 같은 시사성 도서 제품은 다른 제품에 비해 빠른 회전이 이루어지므로 일일 단위로 고객 특성 수득 주기가 설정 관리된다. 다른예로, 서적이나 스타킹과 같이 유통기한이 없거나 긴 제품은 주간 단위 또는 월간 단위로 고객 특성 수득 주기가 관리될 수 있다.
이렇게 고객 특성 수득 주기가 여러 개로 관리되는 경우에는, 동일한 주기로 관리되는 제품별로 묶어서 발주 관리를 할 수도 있다.
상기 S1 단계는 다음과 같은 방식으로 구성될 수 있다.
S11 단계에서는, 적어도 하나 이상의 영업점 시스템(2000)으로부터 본사 시스템(2000)이 고객 안면(顔面) 정보와 제품 구매 정보, 영업점 식별 정보를 전송받는다.
S12 단계에서는, 본사 시스템(2000)이 상기 고객 안면 정보와 제품 구매 정보에 근거하여 상기 제품별 구매 고객 특성을 수득하고, 상기 고객 안면 정보와 영업점 식별 정보에 근거하여 상기 영업점별 구매 고객 특성을 수득한다.
즉, 상기 방식은 안면 인식 모듈(또는 안면 인식 엔진)이 본사 시스템(2000)에 구비되는 방식이다.
이러한 방식을 취하는 경우, 영업점 시스템(2000)에는 고객 안면 이미지 저장을 위한 저장공간만 확보되면 되며, 개별 시스템별로 안면 인식 엔진을 설치할 필요가 없다는 장점이 있다.
다른예로, 상기 S1 단계는 다음과 같은 방식으로도 구성될 수 있다.
S101 단계에서는, 적어도 하나 이상의 영업점 시스템(2000)으로부터 본사 시스템(2000)이 상기 제품별 구매 고객 특성과 영업점별 구매 고객 특성을 전송받아 수득한다.
즉, 상기 방식은 안면 인식 모듈(또는 안면 인식 엔진)이 영업점 시스템(2000)에 구비되는 방식이다.
이러한 방식을 취하는 경우, 상기 제품별 구매 고객 특성은 상기 고객 안면 정보와 제품 구매 정보에 근거하여 상기 영업점 시스템(2000)이 수득하고, 상기 영업점별 구매 고객 특성도 상기 고객 안면 정보와 영업점 식별 정보에 근거하여 상기 영업점 시스템(2000)이 수득한다.
이러한 방식을 취하는 경우, 영업점 시스템(2000)별로 안면 인식 엔진을 설치해야 하지만, 본사 시스템(1000)으로 대용량의 이미지 파일을 전송할 필요 없이 안면 인식 처리된 분석 결과만 전송하면 된다는 장점이 있다.
S2 단계에서는, 개별 영업점 시스템(2000)으로 발주 참고 정보를 제공한다.
상기 발주 참고 정보는 각각의 제품별 구매 고객 특성 및 각각의 영업점별 구매 고객 특성 중의 적어도 하나에 근거하여 생성되며, 개별 영업점에서 구매가 예상되는 제품에 관한 정보이다.
일예로, 상기 발주 참고 정보는 다음과 같은 방식으로 생성 제공될 수 있다.
먼저, 본사 시스템(1000)은, 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 영업점 중에서 미리 설정된 기준에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 영업점을 참고 영업점으로 선정한다.
동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는지 여부는 미리 설정된 기준에 의해 판단될 수 있다. 예를 들어, 각각의 영업점별로 미리 설정된 주기 동안 영업점별 총 매출액(단위: 원)과 구매 고객 특성별 매출액을 수득하고, 가장 매출액이 높은 4개의 구매 고객 특성이 동일한 영업점들을 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 영업점으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 7을 참조하면, A 영업점은 미리 설정된 주기(예, 일일 또는 주간) 동안 가장 매출액이 높은 4개의 구매 고객 특성이, '남성'이면서 연령 구간이 '11~20', '21~30', '31~40', '41~50'인 경우가 되며, 이러한 특징은 B 영업점도 동일하다,
그러므로, A 영업점과 B 영업점은 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 것으로 판단할 수 있다. 즉, A 영업점과 B 영업점은 구매 행위를 하는 주 고객층이 동일한 영업점으로 볼 수 있다.
그러므로, A 영업점과 B 영업점 중 매출 실적이 더욱 우수한 영업점에서 구매가 이뤄지는 제품들에 대한 정보를 다른 영업점에 발주 참고 정보로 제공하고 이를 다른 영업점에서 향후 발주 내역에 반영하는 경우 해당 영업점에서도 매출 증가를 기대할 수 있게 된다.
그러나, C 영업점은 미리 설정된 주기(예, 일일 또는 주간) 동안 가장 매출액이 높은 4개의 구매 고객 특성이, '남성'이면서 연령 구간이 '31~40', '41~50'인 경우와, '여성'이면서 연령 구간이 '11~20', '21~30'인 경우가 되므로, A 영업점과 C 영업점은 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 것으로 판단할 수 없다. 즉, 주 고객층이 동일한 영업점으로 볼 수 없다.
동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는지 여부의 판단 기준은 상술한 매출액 상위 기준 특성들의 동일성 여부로 판단할 수 있으며, 몇 개의 특성이 동일해야 하는지, 또는 성별-연령 특성의 순서까지 동일해야 하는지 아니면 개수만 동일하면 되는지 등은 설정에 의해 변경 구성될 수 있다.
도 7의 경우, 본사 시스템(1000)은, 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 A 영업점과 B 영업점 중에서 미리 설정된 기준(예, 총 매출액)에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 영업점을 참고 영업점으로 선정한다. 총 매출액을 기준으로 한다면 A 영업점은 2,880,000원이고 B 영업점은 3,630,000원이므로, B 영업점을 참고 영업점으로 선정하게 된다. 미리 설정된 기준은 총 매출액, 또는 4개 특성의 합계 매출액 등으로 변경 설정될 수 있다.
그 다음, 본사 시스템(1000)은 상기 참고 영업점의 제품 구매 정보를 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 다른 영업점 시스템(2000)에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공한다.
예를 들어, 도 7의 경우, B 영업점에서 매출 실적이 우수한 제품들의 리스트를 A 영업점에 발주 참고 정보로 제공할 수 있다. 이를 통해 A 영업점은 주 고객층이 유사하면서도 매출 실적이 더 좋은 B 영업점에서 어떤 제품들이 매출 실적이 우수한지를 파악하고 이를 향후 발주에 활용할 수 있게 된다.
다른예로, 상기 발주 참고 정보는 다음과 같은 방식으로도 생성 제공될 수 있다.
먼저, 본사 시스템(1000)은, 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 제품 중에서 미리 설정된 기준에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 제품을 참고 제품으로 선정한다.
동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는지 여부는 미리 설정된 기준에 의해 판단될 수 있다. 예를 들어, 특정 영업점에서 판매된 각각의 제품별로 미리 설정된 주기 동안 제품별 총 매출액(단위: 원)과 구매 고객 특성별 매출액을 수득하고, 가장 매출액이 높은 4개의 구매 고객 특성이 동일한 제품들을 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 제품으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 도 8을 참조하면, '콜라'는 미리 설정된 주기(예, 일일 또는 주간) 동안 가장 매출액이 높은 4개의 구매 고객 특성이, '남성'이면서 연령 구간이 '11~20', '21~30', '31~40', '41~50'인 경우가 되며, 이러한 특징은 '에너지 음료'도 동일하다,
그러므로, 콜라와 에너지 음료는 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 콜라와 에너지 음료는 구매 행위를 하는 주 고객층이 동일한 제품으로 볼 수 있다.
그러므로, 콜라와 에너지 음료 중 매출 실적이 더욱 우수한 제품에 대한 정보를 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 영업점에 발주 참고 정보로 제공하고 이를 해당 영업점에서 향후 발주 내역에 반영하는 경우 해당 영업점에서는 매출 실적이 우수한 제품에 대한 재고를 더욱 증가시켜 관리할 수 있게 된다.
한편, '우유'는 미리 설정된 주기(예, 일일 또는 주간) 동안 가장 매출액이 높은 4개의 구매 고객 특성이, '남성'이면서 연령 구간이 '31~40', '41~50'인 경우와, '여성'이면서 연령 구간이 '11~20', '21~30'인 경우가 되므로, 콜라 또는 에너지 음료와 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 것으로 판단할 수 없다.
동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는지 여부의 판단 기준은 상술한 매출액 상위 기준 특성들의 동일성 여부로 판단할 수 있으며, 몇 개의 특성이 동일해야 하는지, 또는 성별-연령 특성의 순서까지 동일해야 하는지 아니면 개수만 동일하면 되는지 등은 설정에 의해 변경 구성될 수 있다.
도 8의 경우, 본사 시스템(1000)은, 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 콜라와 에너지 음료 중에서 미리 설정된 기준(예, 총 매출액)에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 제품을 참고 제품으로 선정한다. 총 매출액을 기준으로 한다면 콜라는 2,880,000원이고 에너지 음료는 3,630,000원이므로, 에너지 음료를 참고 제품으로 선정하게 된다. 미리 설정된 기준은 총 매출액, 또는 4개 특성의 합계 매출액 등으로 변경 설정될 수 있다.
그 다음, 본사 시스템(1000)은 상기 참고 제품에 관한 정보를 상기 참고 제품의 구매 고객 특성과 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 영업점 시스템(2000)에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공한다.
예를 들어, 도 8에서 예시된 에너지 음료와 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 영업점(도 7의 A 영업점, B 영업점)에 에너지 음료를 발주 참고 정보로 제공할 수 있다. A 영업점, B 영업점은 에너지 음료를 많이 찾는 주 고객층을 해당 영업점의 주 고객층으로 갖고 있으므로, 에너지 음료의 재고를 많이 준비할수록 매출 향상에 유리하게 된다.
바람직하게, 상기 S2 단계에서 상기 발주 참고 정보의 제공은 미리 설정된 참고 정보 제공 주기에 따라 이뤄진다.
예를 들어, 상기 발주 참고 정보의 제공은 일일 단위, 주간 단위, 월간 단위로 이뤄질 수 있다. 다른 예로, 상기 발주 참고 정보의 제공은 시간 단위(분, 시)로 이뤄지거나, 달력 상의 일시 구분과 달리 미리 설정된 시작 시점을 기준으로 일정한 시간 단위(분, 시, 일) 또는 시간 구간에 대해 이뤄질 수도 있다.
더욱 바람직하게, 상기 참고 정보 제공 주기는 미리 설정된 제품별로 별도의 주기로 관리될 수 있다.
일예로, 다품종 소량 보유 제품이나, 신선 식품 및 유제품과 같이 유통기한이 짧은 제품, 일간 또는 주간 신문과 같은 시사성 도서 제품은 다른 제품에 비해 빠른 회전이 이루어지므로 일일 단위로 참고 정보 제공 주기가 설정 관리된다. 다른예로, 서적이나 스타킹과 같이 유통기한이 없거나 긴 제품은 주간 단위 또는 월간 단위로 참고 정보 제공 주기가 관리될 수 있다.
한편, 상기 본사 시스템(1000)은 개별 영업점에 대한 제품별 재고 정보를 관리한다. 일예로, 재고 정보는 일반적인 편의점 체인망의 재고 정보 관리와 유사한 방식으로 관리될 수 있다.
바람직하게, 상기 S2 단계에서, 개별 영업점 시스템(2000)에 제공하는 상기 발주 참고 정보에서 미리 설정된 기준 이상의 재고가 영업점에 남아 있는 제품은 해당 영업점에 대한 발주 참고 정보에 포함시키지 않는다.
S3 단계에서는, 개별 영업점 시스템(2000)으로부터 발주 정보를 전송받는다.
S4 단계에서는, 상기 발주 정보에 포함된 제품 중 상기 발주 참고 정보에 포함된 제품에 대해서 미리 설정된 결제 우대 조건을 적용한다. 결제 우대 조건은 미리 설정된 조건에 의해 본사의 제품 공급가에 우대 기준을 적용하는 방식, 이벤트 제품이나 행사를 해당 영업점에 제공하는 방식 등이 될 수 있다.
이러한 결제 우대 조건을 통해, 본사는 발주 참고 정보를 개별 영업점에서 적극적으로 활용하도록 더욱 유도하는 효과를 얻을 수 있다.
상술한 실시예의 변형예로서, 상기 본사 시스템(1000)은 기상 정보를 제공하는 정보 제공 기관 시스템과 더욱 연동할 수도 있다.
이 경우, 본사 시스템(1000)은 상기 S1 단계에서, 각각의 기상 상태별 구매 고객 특성을 더욱 수득한다.
일예로, 상기 기상 상태는 맑음/흐림/비/눈과 같이 상태가 구분되거나, 더움/온화함/추움과 같이 상태가 구분될 수 있다.
또한, 상기 S2 단계에서, 상기 발주 참고 정보는 각각의 제품별 구매 고객 특성, 각각의 영업점별 구매 고객 특성 및 각각의 기상 상태별 구매 고객 특성 중의 적어도 하나에 근거하여 생성된다.
본 실시예의 경우, 상기 발주 참고 정보는 일예로 다음과 같은 방식으로 생성 제공될 수 있다.
먼저, 본사 시스템(1000)은, 하나의 기상 상태(예, 더움)에서 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 영업점 중에서 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 영업점을 참고 영업점으로 선정한다.
그 다음, 본사 시스템(1000)은 상기 참고 영업점의 제품 구매 정보를 해당 기상 상태에서 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 다른 영업점 시스템(2000)에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공한다.
다른예로, 상기 발주 참고 정보는 다음과 같은 방식으로도 생성 제공될 수 있다.
먼저, 본사 시스템(1000)은, 하나의 기상 상태(예, 비)에서 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 제품 중에서 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 제품을 참고 제품으로 선정한다.
그 다음, 본사 시스템(1000)은 상기 참고 제품에 관한 정보를 해당 기상 상태에서 상기 참고 제품의 구매 고객 특성과 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 영업점 시스템(2000)에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공한다.
기상 상태를 반영한 발주 참고 정보의 제공은, 기상 상태를 구매 고객 특성 판단의 고려 조건으로 더욱 반영하였다는 점 이외에 상술한 도 7 및 도 8을 통한 실시예의 내용과 유사하므로, 상세한 중복 설명은 생략한다.
한편, 상기 실시예에서는 구매 고객 특성을 고객의 안면 인식을 통해 수득하고, 이를 위해 카메라를 고객 안면(顔面) 정보를 수득하기 위한 수단으로 제안하였는데, 카메라를 통한 안면 인식 이외에 고객의 성별, 연령을 포함하는 고객 생체 정보를 수득할 수 있는 수단이라면 구매 고객 특성의 생성에 함께 이용될 수 있다.
예를 들어, 고객의 음성 분석을 통해 성별 및 연령 인식이 이뤄질 수도 있으며, 이 경우 마이크를 고객 음성 정보를 수득하기 위한 수단으로 사용하고, 음성의 파형 특성을 이용한 음성 분석 엔진이 구매 고객 특성의 생성에 함께 이용될 수도 있다.
이러한 경우, 상기 구매 고객 특성의 수득은, 일예로, 고객 안면 정보에 근거한 특정 고객의 성별 및 연령과 고객 음성 정보에 근거한 해당 고객의 성별 및 연령이 일치하는 경우에는, 해당 성별 및 연령을 상기 고객의 성별 및 연령으로 파악할 수 있으며, 다른 예로, 안면 인식과 음성 인식의 인식율을 고려하여 두 가지 인식 결과를 가중 평균(인식율이 높은 인식 결과를 가중하여 평균)하여 성별 및 연령을 판단할 수도 있다. 안면 인식과 음성 인식의 인식율은 안면 인식 엔진 또는 음성 인식 엔진에서 제공하는 인식율값이 이용될 수 있다.
즉, 본 실시예에 있어서, 음성 인식 모듈(또는 음성 인식 엔진)은 안면 인식 모듈(또는 안면 인식 엔진)과 유사한 형태로, 본사 시스템(2000)에 구비되거나 영업점 시스템(2000)에 구비될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예 들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령과 이를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD, USB 드라이브와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
1000: 본사 시스템
2000: 영업점 시스템
3000: 공급사 시스템
4000: 결제 기관 시스템
5000: 정보 제공 기관 시스템
2000: 영업점 시스템
3000: 공급사 시스템
4000: 결제 기관 시스템
5000: 정보 제공 기관 시스템
Claims (17)
- 포스 단말기와 카메라를 구비한 영업점 시스템과 네트워크 연동되는 본사 시스템에서 실행되는 제품 판매관리 방법으로서,
1) 본사 시스템이 적어도 하나 이상의 영업점 시스템에서 수득한 고객 안면(顔面) 정보와 제품 구매 정보, 영업점 식별 정보에 근거하여, 각각의 제품별 구매 고객 특성과 각각의 영업점별 구매 고객 특성을 수득하는 단계- 상기 고객 안면 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 카메라로 촬영된 개별 고객의 안면에 관한 정보이며, 상기 제품 구매 정보는 각각의 영업점 시스템에 구비된 포스 단말기로 인식된 개별 고객의 제품 구매에 관한 정보이며, 상기 구매 고객 특성은 고객의 성별 및 연령 중 적어도 어느 하나이며 각각의 구매 고객 특성 별로 하나 이상의 유형으로 분류됨-; 및
2) 본사 시스템이 개별 영업점 시스템으로 발주 참고 정보를 제공하는 단계- 상기 발주 참고 정보는 각각의 제품별 구매 고객 특성 및 각각의 영업점별 구매 고객 특성 중의 적어도 하나에 근거하여 생성되되, 미리 설정된 기준에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 영업점의 제품 구매 정보 또는 미리 설정된 기준에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 제품에 관한 정보에 근거하여 생성되며, 개별 영업점에서 구매가 예상되는 제품에 관한 정보임-;을 포함하여 구성되며,
상기 발주 참고 정보는,
동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 복수의 영업점 중에서 미리 설정된 기준에 따라 매출 실적이 높은 것으로 분류되는 영업점을 참고 영업점으로 선정하고,
상기 참고 영업점의 제품 구매 정보를 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 다른 영업점 시스템에 대한 발주 참고 정보로 생성하여 제공하되,
동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는지 여부는, 각각의 영업점별로 미리 설정된 주기 동안 영업점별 총 매출액과 구매 고객 특성별 매출액을 수득하고, 가장 매출액이 높은 소정 개수의 구매 고객 특성이 동일한 영업점들을 동일 유형의 구매 고객 특성을 갖는 영업점으로 판단하며- 상기 소정 개수는 본사 시스템에 설정 구성된 것임-,
상기 본사 시스템은 개별 영업점에 대한 제품별 재고 정보를 더욱 관리하며, 상기 2) 단계에서, 개별 영업점 시스템에 제공하는 상기 발주 참고 정보에서 미리 설정된 기준 이상의 재고가 남아 있는 제품은 해당 영업점에 대한 발주 참고 정보에 포함시키지 않는 것을 특징으로 하는 판매관리 방법.
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