KR101795594B1 - 소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 최초 결정적 순간시 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템들 - Google Patents
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 최초 결정적 순간시 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템들 Download PDFInfo
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Abstract
여기에서, 쇼핑객들이 소매점 내에서 구매 결정하는 것을 고려하는 동안 쇼핑객들에 영향을 미치기 위한 시스템 또는 시스템들이 제공된다. 구체적으로, 방법은 최초 결정적 순간을 식별하고, 그리고 소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 쇼핑객의 최초 결정적 순간 동안 쇼핑객들에 영향을 미치기로 시도한다. 방법은 수용가능한 영향력 있는 메시지를 송신하고, 그리고 상기 메시지를 통신 네트워크를 통해 쇼핑객 추적 디바이스에 송신하며, 상기 쇼핑객 추적 디바이스는 소매점 전체에 걸쳐 쇼핑 이동 동안 쇼핑객에 아주 근접하게 있다.
Description
관련된 출원들에 대한 상호-참조
본 특허 출원은 미국 특허 출원 번호 12/609,224(2009년 10월 30일 출원) 그리고 미국 특허 출원 번호 12/609,246(2009년 10월 30일 출원)의 일부계속출원(continuation-in-part)이다. 본 특허 출원은 미국 비임시 특허 출원 번호 12/172,326(2008년 7월 14일 출원), 미국 비임시 특허 출원 번호 12/058,705(2008년 3월 29일 출원), 미국 비임시 특허 출원 번호 12/353,760(2009년 1월 14일 출원) 그리고 미국 비임시 특허 출원 번호 12/353,817(2009년 1월 14일 출원)을 상호-참조하고 그리고 인용에 의해 포함한다.
본 발명은, 소매점 내 또는 소매점 안 어디엔가(within or about a retail establishment) 쇼핑 동안 쇼핑객의 위치에 기초하여, 제품들을 구매하기 위한 쇼핑객의 결정을 식별하고 그리고 영향을 미치는 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 쇼핑객의 행위에 영향을 미치는 것은, 소매점 전체에 걸쳐서 쇼핑 이동 동안에 영향력 있는 메시지를 무선 통신 멀티-네트워크를 통해 쇼핑객에 아주 근접하게 유지되는 무선 단말 디바이스 또는 퍼스널 디바이스에 송신함으로써, 쇼핑객의 최초 결정적 순간(moment of truth)에 쇼핑객의 구매 결정들에 영향을 미치는 것을 포함한다.
본 특허 출원은 미국 특허 출원 번호 12/609,224(2009년 10월 30일 출원) 그리고 미국 특허 출원 번호 12/609,246(2009년 10월 30일 출원)의 일부계속출원(continuation-in-part)이다. 본 특허 출원은 미국 비임시 특허 출원 번호 12/172,326(2008년 7월 14일 출원), 미국 비임시 특허 출원 번호 12/058,705(2008년 3월 29일 출원), 미국 비임시 특허 출원 번호 12/353,760(2009년 1월 14일 출원) 그리고 미국 비임시 특허 출원 번호 12/353,817(2009년 1월 14일 출원)을 상호-참조하고 그리고 인용에 의해 포함한다.
본 발명은, 소매점 내 또는 소매점 안 어디엔가(within or about a retail establishment) 쇼핑 동안 쇼핑객의 위치에 기초하여, 제품들을 구매하기 위한 쇼핑객의 결정을 식별하고 그리고 영향을 미치는 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 쇼핑객의 행위에 영향을 미치는 것은, 소매점 전체에 걸쳐서 쇼핑 이동 동안에 영향력 있는 메시지를 무선 통신 멀티-네트워크를 통해 쇼핑객에 아주 근접하게 유지되는 무선 단말 디바이스 또는 퍼스널 디바이스에 송신함으로써, 쇼핑객의 최초 결정적 순간(moment of truth)에 쇼핑객의 구매 결정들에 영향을 미치는 것을 포함한다.
소매업자들은 높은 상품 가격들, 높은 운반비들, 높은 인건비들, 그리고 자신들의 소매 센터들 안팎에서의 높은 광고비로 압박을 받고 있다. 이제, 소매업자들은 더욱더, 자신들의 제어를 훨씬 넘어서 있는 이벤트들에 의해 약화되는 자신들의 이윤 폭들을 갖는다. 중요하게, 자신들의 소매점을 제어하는 소매업자들은 예리한 쇼핑객 이해를 포함하는 방식들로 상기 소매점의 사용을 최적화시킬 필요가 있다. 이러한 쇼핑객 이해는 얻기에 값비싸고 그리고 종종 불완전하다. 예컨대, 쇼핑객 구매 습관들의 수집은 세일(sale) 순간에 획득되는 것으로 알려져 있다. 이러한 데이터 수집은 광범위하고 그리고 쇼핑객의 행위에 관한 세세한(granular) 통찰, 즉 쇼핑객이 구매를 위해 특정한 제품을 선택하는 이유들을 제공하는데 실패한다. 오늘날, 소매업자들은 구매 결정하려는 순간에 쇼핑객 통찰들을 얻는 능력을 갖는 시스템을 갖지 않는다. 구매 결정하려는 순간에 쇼핑객의 통찰을 얻는 유일한 알려진 방법은, 포커스 그룹 테스팅을 수행할 때 하나 또는 그 초과의 숙달되고 훈련된 인원들을 고용하여, 자신들의 소매 가게 내에서 쇼핑객들의 뒤를 따라가게 하는 것이고, 이는, 시간과 인적 자원들 양쪽 모두에서 값비싸다.
식료품점들이 가장 큰 타격을 입는 가게들에 속하는데, 그 이유는 식료품점들의 이윤 폭들이 종종 가게의 총 판매액의 1% 또는 2%일 뿐이기 때문이다. 현재, 가게들은 부동산과 같은 가게 내에서 선반 공간을 판매함으로써 자신들의 이윤 폭들을 신장시킨다. 가게들 내의 선반 공간의 가격을 높이기 위해 그리고 가게들 내의 더욱 다양한 제품들을 조장하기 위해, 가게들은 자신들의 제품들을 가게의 쇼핑객들에게 판매할 더욱 효과적이고 영향력 있는 방식을 도매 제품들의 공급자들에게 제공할 필요가 있다. 가게들은, 쇼핑객이 처음으로 제품을 맞닥뜨리는 최초 결정적 순간에 쇼핑객들에게 영향을 미쳐, 공급자들 및 소매점들로 하여금 더 많은 제품들을 판매하도록 하기 위한 효과적인 시스템들 및 방법들을 공급자들에게 제공하는 방식을 필요로 한다. 공급자들은 이러한 시스템들 및 방법들을 사용하는 가게들에게 프리미엄들을 지불할 것이다.
쇼핑객들은, 역시, 원유, 옥수수 등과 같은 늘 증가하는 상품 가격들로 경제적으로 쪼들리고 있다. 그 결과, 쇼핑객들은 점점 더 값비싼 자신들의 매월 식비들을 알아채게 된다. 그러나, 오늘날의 최신 생활양식들은, 쿠폰들 또는 소매업자들에 의해 통상 제공되는 다른 절약 메커니즘들을 탐색하고 고르는데 소비할 사치스러운 시간을 쇼핑객들에게 제공하지 않는다. 그러므로, 쇼핑객들은 쇼핑을 더 쉽고, 더 신속하고 더 저렴하게 만들 방식을 필요로 한다.
현재 소매업자들은 쇼핑객의 제품 고려 이전에, 그 동안에 그리고 그 후에 쇼핑객의 관심을 붙잡고 제품 선택들에 영향을 미치기 위해 통로들에서 많은 정교한 가게-안 디스플레이들, 엔드 캡(end cap)들, 쇼핑 카트 그리고 선반들을 사용한다. 쇼핑객의 관심을 얻기 위한 이들 난해한 시도들은, 자신들의 휴대폰 또는 다른 퍼스널 핸드헬드 디바이스들을 통해 이야기하면서 쇼핑 작업을 완료하는, 가능한 한 빨리 가게 밖으로 나가길 종종 시도하는 쇼핑객들에 의해 종종 무시된다. 실제로, 타겟 위치들에서 쇼핑객의 관심을 얻기 위한 종래 기술 시도들은 값비싸고, 비효율적이고, 비효과적이며 그리고 짜증스럽다; 종종, 소매업자들의 이윤 폭이 감소하고 그리고 쇼핑객에게 전가되는 비용이 증가한다.
소매점들은, 소매 가게 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 쇼핑객의 제품 선택 및 의사결정에 응답하고 영향을 미치기 위한 저비용의 매우 효과적인 방법을 필요로 한다. 이러한 방법은, 만약에 있다면, 쇼핑객들로의 비용 전가가 거의 없이 그리고 가게의 이윤 폭에 대한 어떠한 부정적 영향도 거의 없이, 쇼핑객의 경험을 단순히 향상시키고 촉진시키는 것을 목표로 해야 한다. 소매업자들의 필요는 아래에 설명되는 하나 또는 그 초과의 실시예들에 의해 충족되었고 그리고 더욱 상세하게 그리고 특정하게 아래에서 설명될 것이다.
식료품점들이 가장 큰 타격을 입는 가게들에 속하는데, 그 이유는 식료품점들의 이윤 폭들이 종종 가게의 총 판매액의 1% 또는 2%일 뿐이기 때문이다. 현재, 가게들은 부동산과 같은 가게 내에서 선반 공간을 판매함으로써 자신들의 이윤 폭들을 신장시킨다. 가게들 내의 선반 공간의 가격을 높이기 위해 그리고 가게들 내의 더욱 다양한 제품들을 조장하기 위해, 가게들은 자신들의 제품들을 가게의 쇼핑객들에게 판매할 더욱 효과적이고 영향력 있는 방식을 도매 제품들의 공급자들에게 제공할 필요가 있다. 가게들은, 쇼핑객이 처음으로 제품을 맞닥뜨리는 최초 결정적 순간에 쇼핑객들에게 영향을 미쳐, 공급자들 및 소매점들로 하여금 더 많은 제품들을 판매하도록 하기 위한 효과적인 시스템들 및 방법들을 공급자들에게 제공하는 방식을 필요로 한다. 공급자들은 이러한 시스템들 및 방법들을 사용하는 가게들에게 프리미엄들을 지불할 것이다.
쇼핑객들은, 역시, 원유, 옥수수 등과 같은 늘 증가하는 상품 가격들로 경제적으로 쪼들리고 있다. 그 결과, 쇼핑객들은 점점 더 값비싼 자신들의 매월 식비들을 알아채게 된다. 그러나, 오늘날의 최신 생활양식들은, 쿠폰들 또는 소매업자들에 의해 통상 제공되는 다른 절약 메커니즘들을 탐색하고 고르는데 소비할 사치스러운 시간을 쇼핑객들에게 제공하지 않는다. 그러므로, 쇼핑객들은 쇼핑을 더 쉽고, 더 신속하고 더 저렴하게 만들 방식을 필요로 한다.
현재 소매업자들은 쇼핑객의 제품 고려 이전에, 그 동안에 그리고 그 후에 쇼핑객의 관심을 붙잡고 제품 선택들에 영향을 미치기 위해 통로들에서 많은 정교한 가게-안 디스플레이들, 엔드 캡(end cap)들, 쇼핑 카트 그리고 선반들을 사용한다. 쇼핑객의 관심을 얻기 위한 이들 난해한 시도들은, 자신들의 휴대폰 또는 다른 퍼스널 핸드헬드 디바이스들을 통해 이야기하면서 쇼핑 작업을 완료하는, 가능한 한 빨리 가게 밖으로 나가길 종종 시도하는 쇼핑객들에 의해 종종 무시된다. 실제로, 타겟 위치들에서 쇼핑객의 관심을 얻기 위한 종래 기술 시도들은 값비싸고, 비효율적이고, 비효과적이며 그리고 짜증스럽다; 종종, 소매업자들의 이윤 폭이 감소하고 그리고 쇼핑객에게 전가되는 비용이 증가한다.
소매점들은, 소매 가게 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 쇼핑객의 제품 선택 및 의사결정에 응답하고 영향을 미치기 위한 저비용의 매우 효과적인 방법을 필요로 한다. 이러한 방법은, 만약에 있다면, 쇼핑객들로의 비용 전가가 거의 없이 그리고 가게의 이윤 폭에 대한 어떠한 부정적 영향도 거의 없이, 쇼핑객의 경험을 단순히 향상시키고 촉진시키는 것을 목표로 해야 한다. 소매업자들의 필요는 아래에 설명되는 하나 또는 그 초과의 실시예들에 의해 충족되었고 그리고 더욱 상세하게 그리고 특정하게 아래에서 설명될 것이다.
따라서, 본 발명은 소매점 내에서 쇼핑객의 쇼핑 이동 동안에 쇼핑객의 위치에 기초하여 쇼핑객의 제품 선택을 식별하고 영향을 미치기 위한 시스템에 관한 것이다. 시스템은 (1) 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크 및 적어도 하나의 스타 통신 네트워크를 포함하는, 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 통신 멀티-네트워크; (2) 상기 통신 멀티-네트워크에 동작가능하게(operatively) 연결된 논리 엔진 ― 상기 논리 엔진은 상기 통신 멀티-네트워크를 관리함 ―; 및 (3) 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 쇼핑 추적 디바이스를 포함한다. 쇼핑객 추적 디바이스는 쇼핑객 위치 데이터를 생성하고, 그리고 통신 멀티-네트워크의 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크를 통해 논리 엔진에 의해 추적 통신되고 있다. 논리 엔진은 쇼핑객 위치 데이터에 기초하여 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 생성하고, 그리고 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 스타 통신 네트워크를 통해 쇼핑객에게 전달한다.
몇몇의 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝되는, 소매점에 의해 쇼핑객에게 제공된 무선 단말 디바이스의 형태이다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는 식료품 카트에 부착될 수 있거나, 또는 쇼핑객 또는 쇼핑객의 퍼스널 디바이스에 물리적으로 부착될 수 있거나, 또는 증가하는 개수의 스마트폰들 중 임의의 것과 같이 쇼핑객의 퍼스널 디바이스 내에 미리-설치된다. 기술분야의 당업자는, 추적 디바이스의 중요성이 추적 디바이스가 쇼핑객에 고정되는 방식이 아니라 추적 디바이스가 쇼핑객에 아주 근접하게 유지되는 것임을 쉽게 인지할 것이다. 중복성을 위해, 다수 개의 추적 디바이스들이 하나의 쇼핑객에게 할당될 수 있다.
몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은 소매점의 맵을 포함하고, 여기서 2-차원 X 및 Y 그리드가 소매점의 맵 위로 나란히 놓여, 소매점의 맵 상의 각각의 엘리먼트에 X 및 Y 포지션 좌표들의 세트를 제공한다. 이들 맵들은 성질상 디지털이고 그리고 여기에서 논리 엔진에 의해 저장되고 관리된다. 가게의 통신 멀티-네트워크 그리고 특히 여기에서 스타 통신 네트워크를 통해 가게에 의해 제공되든지 또는 퍼스널 디바이스에 의해 제공되든지 간에, 여기에서 맵의 전부 또는 일부분이 논리 엔진으로부터 쇼핑객의 핸드헬드 디바이스로 송신될 수 있다. 이러한 실시예에서, 쇼핑객에 의한 구매를 위해 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 제품들은 특정된 제품 위치들을 갖고, 상기 소매점은 상기 특정된 제품 위치들을 알고 있다. 몇몇의 실시예들에서, 제품 위치 맵이 제공되고, 여기서 논리 엔진은 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 제품들의 위치들 대부분을 알고 있다.
이러한 실행에서, 무선 단말 디바이스는 최초 결정적 순간 추적 시스템에 동작가능하게 연결되고, 상기 시스템은, 쇼핑객 위치 데이터를 생성하기 위해 논리 엔진에 의해 통신 멀티-네트워크를 통해 추적되는 쇼핑객 추적 디바이스를 포함한다. 또한, 무선 단말 디바이스는 제품 스캐닝 디바이스에 동작 가능하게 연결된다. 쇼핑객은 제품 선택 데이터를 생성하기 위해 제품 스캐닝 디바이스를 이용하여 구매를 위해 의도된 각각의 제품을 스캐닝한다. 추가로, 무선 단말 디바이스는 제품 선택 데이터를 논리 엔진에 송신하고, 상기 논리 엔진은 그런 다음에 쇼핑객에 의해 선택된 단일 제품에 대한 제품 선택 데이터를, 제품 선택 데이터가 수집된 시간에 수집된 쇼핑객 위치 데이터와 비교한다.
논리 엔진은 쇼핑객 대 제품 위치 비율, 제품 선택 위치 데이터 및 쇼핑객의 제품 선택 데이터를 검사하여, 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있는지 또는 겪었는지의 여부, 즉 쇼핑객이 제품을 선택하는 의사 결정 프로세스에 들어왔는지의 여부를 결정한다. 다음으로, 논리 엔진은 적절한 영향력 있는 메시지를 생성하고, 그리고 상기 메시지를 통신 멀티-네트워크를 통해, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 무선 단말 디바이스에 전달한다. 마지막으로, 적절한 영향력 있는 메시지는 최초 결정적 순간 직전에, 최초 결정적 순간에, 또는 최초 결정적 순간 가까이에 쇼핑객에 영향을 미친다.
본 발명의 추가의 실시예들, 뿐만 아니라, 본 발명의 이들 실시예들의 구조 및 동작이 첨부된 도면들을 참조하여 아래에서 상세히 설명된다.
몇몇의 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝되는, 소매점에 의해 쇼핑객에게 제공된 무선 단말 디바이스의 형태이다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는 식료품 카트에 부착될 수 있거나, 또는 쇼핑객 또는 쇼핑객의 퍼스널 디바이스에 물리적으로 부착될 수 있거나, 또는 증가하는 개수의 스마트폰들 중 임의의 것과 같이 쇼핑객의 퍼스널 디바이스 내에 미리-설치된다. 기술분야의 당업자는, 추적 디바이스의 중요성이 추적 디바이스가 쇼핑객에 고정되는 방식이 아니라 추적 디바이스가 쇼핑객에 아주 근접하게 유지되는 것임을 쉽게 인지할 것이다. 중복성을 위해, 다수 개의 추적 디바이스들이 하나의 쇼핑객에게 할당될 수 있다.
몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은 소매점의 맵을 포함하고, 여기서 2-차원 X 및 Y 그리드가 소매점의 맵 위로 나란히 놓여, 소매점의 맵 상의 각각의 엘리먼트에 X 및 Y 포지션 좌표들의 세트를 제공한다. 이들 맵들은 성질상 디지털이고 그리고 여기에서 논리 엔진에 의해 저장되고 관리된다. 가게의 통신 멀티-네트워크 그리고 특히 여기에서 스타 통신 네트워크를 통해 가게에 의해 제공되든지 또는 퍼스널 디바이스에 의해 제공되든지 간에, 여기에서 맵의 전부 또는 일부분이 논리 엔진으로부터 쇼핑객의 핸드헬드 디바이스로 송신될 수 있다. 이러한 실시예에서, 쇼핑객에 의한 구매를 위해 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 제품들은 특정된 제품 위치들을 갖고, 상기 소매점은 상기 특정된 제품 위치들을 알고 있다. 몇몇의 실시예들에서, 제품 위치 맵이 제공되고, 여기서 논리 엔진은 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 제품들의 위치들 대부분을 알고 있다.
이러한 실행에서, 무선 단말 디바이스는 최초 결정적 순간 추적 시스템에 동작가능하게 연결되고, 상기 시스템은, 쇼핑객 위치 데이터를 생성하기 위해 논리 엔진에 의해 통신 멀티-네트워크를 통해 추적되는 쇼핑객 추적 디바이스를 포함한다. 또한, 무선 단말 디바이스는 제품 스캐닝 디바이스에 동작 가능하게 연결된다. 쇼핑객은 제품 선택 데이터를 생성하기 위해 제품 스캐닝 디바이스를 이용하여 구매를 위해 의도된 각각의 제품을 스캐닝한다. 추가로, 무선 단말 디바이스는 제품 선택 데이터를 논리 엔진에 송신하고, 상기 논리 엔진은 그런 다음에 쇼핑객에 의해 선택된 단일 제품에 대한 제품 선택 데이터를, 제품 선택 데이터가 수집된 시간에 수집된 쇼핑객 위치 데이터와 비교한다.
논리 엔진은 쇼핑객 대 제품 위치 비율, 제품 선택 위치 데이터 및 쇼핑객의 제품 선택 데이터를 검사하여, 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있는지 또는 겪었는지의 여부, 즉 쇼핑객이 제품을 선택하는 의사 결정 프로세스에 들어왔는지의 여부를 결정한다. 다음으로, 논리 엔진은 적절한 영향력 있는 메시지를 생성하고, 그리고 상기 메시지를 통신 멀티-네트워크를 통해, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 무선 단말 디바이스에 전달한다. 마지막으로, 적절한 영향력 있는 메시지는 최초 결정적 순간 직전에, 최초 결정적 순간에, 또는 최초 결정적 순간 가까이에 쇼핑객에 영향을 미친다.
본 발명의 추가의 실시예들, 뿐만 아니라, 본 발명의 이들 실시예들의 구조 및 동작이 첨부된 도면들을 참조하여 아래에서 상세히 설명된다.
본 발명을 구체적으로 가리키고 그리고 명료하게 청구하는 청구항들에 의해 본 명세서가 결론지어지지만, 첨부된 도면들과 함께 아래의 설명으로부터 실시예들이 더욱 잘 이해될 것임이 믿어진다.
도 1은 통신을 위한 예시적 가게-기반 멀티-네트워크를 갖는 소매 환경(environment)의 개략적인 평면도이다.
도 2a 및 도 2b는 가게 안에서 유용한 예시적 메쉬 통신 네트워크의 개략적인 평면도이다.
도 3a 및 도 3b는 가게 안에서 유용한 예시적 스타 통신 네트워크의 개략적인 평면도이다.
도 4는 가게 안에서 유용한 하나의 스타 통신 네트워크 및 하나의 메쉬 통신 네트워크를 예시적 통신 멀티-네트워크에 제공하는 가게의 개략도를 제공한다.
도 5는 가게에 의해 쇼핑객의 추정된 위치의 위치를 계산하고, 저장하고 그리고 계속 추적하기 위한 시스템 및 방법의 실시예의 흐름도를 제공한다.
도 6은 가게에 의해 쇼핑객의 추정된 위치의 위치를 계산하고, 저장하고 그리고 계속 추적하기 위한 시스템 및 방법의 대안적인 실시예의 흐름도를 제공한다.
도 7은 관리자, 제휴자, 또는 쇼핑객에 의해 사용되는 무선 단말 디바이스의 개략적인 정면도를 제공한다.
도 8a-도 8d는 쇼핑객의 결정 순간 동안 가게 안의 엔드 캡으로부터 제품을 선택하는 쇼핑객의 묘사를 제공한다.
도 1은 통신을 위한 예시적 가게-기반 멀티-네트워크를 갖는 소매 환경(environment)의 개략적인 평면도이다.
도 2a 및 도 2b는 가게 안에서 유용한 예시적 메쉬 통신 네트워크의 개략적인 평면도이다.
도 3a 및 도 3b는 가게 안에서 유용한 예시적 스타 통신 네트워크의 개략적인 평면도이다.
도 4는 가게 안에서 유용한 하나의 스타 통신 네트워크 및 하나의 메쉬 통신 네트워크를 예시적 통신 멀티-네트워크에 제공하는 가게의 개략도를 제공한다.
도 5는 가게에 의해 쇼핑객의 추정된 위치의 위치를 계산하고, 저장하고 그리고 계속 추적하기 위한 시스템 및 방법의 실시예의 흐름도를 제공한다.
도 6은 가게에 의해 쇼핑객의 추정된 위치의 위치를 계산하고, 저장하고 그리고 계속 추적하기 위한 시스템 및 방법의 대안적인 실시예의 흐름도를 제공한다.
도 7은 관리자, 제휴자, 또는 쇼핑객에 의해 사용되는 무선 단말 디바이스의 개략적인 정면도를 제공한다.
도 8a-도 8d는 쇼핑객의 결정 순간 동안 가게 안의 엔드 캡으로부터 제품을 선택하는 쇼핑객의 묘사를 제공한다.
본 발명은 소매점 내에서 쇼핑객의 쇼핑 이동 동안에 쇼핑객의 위치에 기초하여 쇼핑객의 제품 선택을 식별하고 영향을 미치기 위한 시스템에 관한 것이다. 시스템은 (1) 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크 및 적어도 하나의 스타 통신 네트워크를 포함하는, 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 통신 멀티-네트워크; (2) 상기 통신 멀티-네트워크에 동작가능하게 연결된 논리 엔진 ― 상기 논리 엔진은 상기 통신 멀티-네트워크를 관리함 ―; 및 (3) 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 쇼핑 추적 디바이스를 포함한다. 쇼핑객 추적 디바이스는 쇼핑객 위치 데이터를 생성하고, 그리고 통신 멀티-네트워크의 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크를 통해 논리 엔진에 의해 추적 통신되고 있다.
논리 엔진은 쇼핑객 위치 데이터에 기초하여 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 생성하고, 그리고 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 스타 통신 네트워크를 통해 쇼핑객에게 전달한다. 몇몇의 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝되는, 소매점에 의해 쇼핑객에게 제공된 무선 단말 디바이스의 형태이다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는 식료품 카트에 부착될 수 있거나, 또는 쇼핑객 또는 쇼핑객의 퍼스널 디바이스에 물리적으로 부착될 수 있거나, 또는 증가하는 개수의 스마트폰들 중 임의의 것과 같이 쇼핑객의 퍼스널 디바이스 내에 미리-설치된다. 기술분야의 당업자는, 추적 디바이스의 중요성이 추적 디바이스가 쇼핑객에 고정되는 방식이 아니라 추적 디바이스가 쇼핑객에 아주 근접하게 유지되는 것임을 쉽게 인지할 것이다. 중복성을 위해, 다수 개의 추적 디바이스들이 하나의 쇼핑객에게 할당될 수 있다.
몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은 소매점의 맵을 포함하고, 여기서 2-차원 X 및 Y 그리드가 소매점의 맵 위로 나란히 놓여, 소매점의 맵 상의 각각의 엘리먼트에 X 및 Y 포지션 좌표들의 세트를 제공한다. 이들 맵들은 성질상 디지털이고 그리고 여기에서 논리 엔진에 의해 저장되고 관리된다. 가게의 통신 멀티-네트워크 그리고 특히 여기에서 스타 통신 네트워크를 통해 가게에 의해 제공되든지 또는 퍼스널 디바이스에 의해 제공되든지 간에, 여기에서 맵의 전부 또는 일부분이 논리 엔진으로부터 쇼핑객의 핸드헬드 디바이스로 송신될 수 있다. 이러한 실시예에서, 쇼핑객에 의한 구매를 위해 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 제품들은 특정된 제품 위치들을 갖고, 상기 소매점은 상기 특정된 제품 위치들을 알고 있다. 몇몇의 실시예들에서, 제품 위치 맵이 제공되고, 여기서 논리 엔진은 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 제품들의 위치들 대부분을 알고 있다.
이러한 실행에서, 무선 단말 디바이스는 최초 결정적 순간 추적 시스템에 동작가능하게 연결되고, 상기 시스템은, 쇼핑객 위치 데이터를 생성하기 위해 논리 엔진에 의해 통신 멀티-네트워크를 통해 추적되는 쇼핑객 추적 디바이스를 포함한다. 또한, 무선 단말 디바이스는 제품 스캐닝 디바이스에 동작 가능하게 연결된다. 쇼핑객은 제품 선택 데이터를 생성하기 위해 제품 스캐닝 디바이스를 이용하여 구매를 위해 의도된 각각의 제품을 스캐닝한다. 추가로, 무선 단말 디바이스는 제품 선택 데이터를 논리 엔진에 송신하고, 상기 논리 엔진은 그런 다음에 쇼핑객에 의해 선택된 단일 제품에 대한 제품 선택 데이터를, 제품 선택 데이터가 수집된 시간에 수집된 쇼핑객 위치 데이터와 비교한다. 이는, 쇼핑객 대 제품 위치 비율을 생성한다.
논리 엔진은 쇼핑객 대 제품 위치 비율, 제품 선택 위치 데이터 및 쇼핑객의 제품 선택 데이터를 검사하여, 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있는지 또는 겪었는지의 여부, 즉 쇼핑객이 제품을 선택하는 의사 결정 프로세스에 들어왔는지의 여부를 결정한다. 다음으로, 논리 엔진은 적절한 영향력 있는 메시지를 선택하거나 또는 생성하고, 그리고 상기 메시지를 통신 멀티-네트워크를 통해, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 무선 단말 디바이스에 전달한다. 마지막으로, 적절한 영향력 있는 메시지는 최초 결정적 순간 직전에, 최초 결정적 순간에, 또는 최초 결정적 순간 가까이에 쇼핑객에 영향을 미친다.
본 발명의 추가의 실시예들, 뿐만 아니라, 본 발명의 이들 실시예들의 구조 및 동작이 첨부된 도면들을 참조하여 아래에서 상세히 설명된다.
여기에서 정의된 바와 같은 용어 "최초 결정적 순간"은, 구매 결정 순간, 및/또는 구경하는 쇼핑객이 처음으로 제품을 맞닥뜨릴 때 시작되고, 구매를 위해 제품의 고려 프로세스를 계속하고, 그리고 맞닥뜨리고 고려된 제품을 구매하기로 선택하거나 또는 선택하지 않는 쇼핑객의 결정으로 결론지어지는 구매 결정을 쇼핑객이 하는데 요구되는 시간이다. 부가하여, 최초 결정적 순간의 키 컴포넌트들은 1) 선택을 위해 고려되는 제품, 2) 구매를 위해 선택된다면, 선택된 제품, 3) 쇼핑객이 선택을 위해 특정한 제품을 고려하는데 소비한 시간량, 4) 선택을 위해 제품의 고려시 제품 위치에 관련되어 가게 안의 쇼핑객의 추정된 위치(예컨대, 농산물에서, 디스플레이에서, 엔드-갭에서 등), 그리고 위에서 주의된 네 개의 키 엘리먼트들 중 임의의 하나의 한 개, 두 개, 세 개, 또는 네 개를 포함한다. 통상적으로, 최초 결정적 순간은 약 2초 내지 약 7초 사이의 시간 범위에 있고 때때로 더 길다. 기술분야의 당업자는, 최초 결정적 순간이 통상적인 임계치를 넘어 연장될 수 있다는 것과 이러한 연장이 최초 결정적 순간에 대해 여기에서의 정의의 일부로 남는다는 것을 쉽게 인지할 것이다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "최초 결정적 순간을 겪는다"는, 1) 잠재적 구매를 위해 제품을 고려하고, 그리고 2) 구매를 위해 제품을 선택하든지 또는 구매를 위해 제품을 선택하지 않기로 선택하든지 결정하는 프로세스의 전체를 포함한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어들 "의도된 구매" 및 "구매 의도"는, 잠재적 구매 뿐만 아니라 쇼핑객이 자신의 쇼핑 목록에 포함시켰던 제품들을 고려하여, 가게 선반, 키오스크(kiosk), 또는 디스플레이로부터의 쇼핑객의 제품 삭제를 의미한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "추적 통신"은, 무선 단말 디바이스들이 쇼핑객에 아주 근접하게 놓일 때 이러한 무선 단말 디바이스들을 추적하는 통신 멀티-네트워크의 능력을 의미한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "게이트웨이 서버"는, 스위치를 통해 가게의 통신 멀티-네트워크로부터 데이터를 수신하고 있는 서버를 의미하고, 상기 데이터는 상기 게이트웨이 서버에 의해 제휴자 작업 관리 서버, 컴퓨터 지원 주문 시스템 컴퓨터, 세일 서버의 포인트, 위치 추적 서버, ISP 서버, 또는 다른 가게 컴퓨터와 같은 다른 가게 서버들로 라우팅되고 있다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "컴퓨터 기능들"은, 소프트웨어, 메모리, 및 프로세서를 포함하는 컴퓨터 또는 컴퓨터-같은 디바이스에서 일어나는, 기술분야에 보통 알려져 있는 임의의 그리고 모든 마이크로프로세서 또는 마이크로제어기 기반 컴퓨터 작업들 또는 루틴들을 의미한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "컴퓨터 동작"은, 복잡한 마이크로제어기들 및/또는 중앙 프로세싱 유닛(CPU)들을 갖는 알려진 컴퓨터 및/또는 서버 타입들의 디바이스들과 연관된 그러한 타입들의 공통 계산들을 의미한다. 컴퓨터 동작을 수행하는 그러한 디바이스들은 통상적으로, 광범위한 소프트웨어를 지니기 위한 용량을 갖고 그리고 임의의 다양한 타입들의 루틴들 및 상기 루틴들 안의 서브-루틴들을 실행시킨다.
용어들 제품 선택에 "영향을 미친다" 또는 "영향을 미치는"은, (1) 잠재적 건강상의 위험들; (2) 덜 값비싼 대안적인 제품(들); (3) 더 나은 등급의(better rated) 대안적인 제품(들); (4) 곧 예정된(soon-to-be) 또는 선택된 제품(들)에 부가될 보완적 제품들; 및/또는 (5) 제품 정보를 쇼핑객이 알도록 하는 시스템의 능력을 의미한다. 여기에서, 쇼핑객의 행위가 쇼핑객의 통상적인 구매 패턴들, 통상적인 예산, 쇼핑 목록, 알려진 브랜드 선호도들, 세일들 및 프로모션들과 일치하거나 또는 불일치하거나 또는 소매점들 미리결정된 목표들에 따르도록, "영향을 미친다" 또는 "영향을 미치는"은 쇼핑객으로 하여금, 이상적으로, 쇼핑 이동 동안 쇼핑객에 대해 생성된 적절한 영향력 있는 메시지들에 대해 소매점들 미리결정된 목표들과 일치하게 행동하게 하도록 한다는 것이 주의되어야 한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "무선 단말 디바이스"는 전자식 디바이스, 그리고 이상적으로, 통신 멀티-네트워크를 통해 무선으로 동작하고 그리고 쇼핑객이 소매점 전체에 걸쳐서 이동할 때 쇼핑객에 아주 근접하게 사용되는 핸드헬드 전자식 디바이스를 의미한다. 각각의 무선 단말 디바이스는 통신 네트워크를 통과하는 블라인드 노드로서 동작된다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "블라인드 노드"는 시스템에 알려져 있지 않으나 추적 위치 서브시스템을 위한, 통신 멀티-네트워크의 그러한 노드들을 의미한다.
예시적 실시예에서, 무선 단말 디바이스는 "제품 스캐닝 디바이스"와 결합된다. 여기에서 사용되는 바와 같이, 용어 "제품 스캐닝 디바이스"는 판독가능 매체들을 스캐닝하기 위한 전자식 디바이스를 지칭하고 그리고 사진들을 찍도록 기능할 수 있으나 사진들을 찍는 것으로 제한되지는 않는다. 판독가능 매체는, 판독될 수 있고 그리고 전자식 디바이스에 의해 그리고 몇몇의 경우들에서 인간에 의해 이해될 수 있는, 소매점 내의 품목 또는 품목들의 분류를 위한 고유 식별자이다. 바 코드는, 이에 제한되지는 않으나, GTIN(Global Trade Identification Number), UPC, UPC-A, UPC-E, EAN13, EAN8, Databar(다중 버전들), GS1-128, 그리고 기술분야의 당업자들에게 알려진 임의의 다른 제품 식별 코드를 포함할 수 있는 판독가능 매체의 예이다.
몇몇의 예시적 실시예들에서, 무선 단말 디바이스는 "지능형 쇼핑 카트"에 일시적으로 결합된다. 여기에서 사용되는 바와 같은 "지능형 쇼핑 카트"는 종래의 쇼핑 카트와 외관상 유사하고, 여기서 "지능형 쇼핑 카트"는 쇼핑객에 아주 근접하게 위치되고 쇼핑객의 의도된 구매들을 유지하지만, "지능형 쇼핑 카트"는 소매 환경의 통신 멀티-네트워크와 연관되거나, 통신가능하게 결합되거나 그리고/또는 추적 통신된다. 지능형 쇼핑 카트는 더 쉬운 쇼핑 경험을 제공하기 위해 쇼핑 카트에 일시적으로 또는 영구적으로 결합될 수 있는 다양한 디바이스들을 포함할 수 있고, 상기 다양한 디바이스들은 이에 제한되지는 않지만, 위에 설명된 무선 단말 디바이스, 스크린, 이미저, 위에 설명된 제품 스캐닝 디바이스, 품목들을 수용하고 무게를 재기 위한 검량 디바이스 등을 포함한다.
쇼핑객이 무선 단말 디바이스를 이용하여 소매 환경 전체에 걸쳐서 쇼핑할 때 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치기 위한 다양한 방식들을 구현하기 위한 시스템들이 여기에서 제공된다. 예시적 실시예에서, 소매점은, 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을 생성하기 위해 사용되기 이전에 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터, 쇼핑객 위치 데이터의 총 합, 제품 선택 데이터 및 제품 선택 타이밍 데이터를 캡쳐한다. 이들 다양한 타입들 데이터가 차례로 정의될 것이다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "쇼핑객 위치 데이터"는 최초 결정적 순간 추적 시스템, 구체적으로 알려진 제품 위치들에 관련되어 무선 단말 디바이스와 연관된 쇼핑객 추적 디바이스를 통해 추적된 바와 같은 쇼핑객의 추정된 위치를 의미한다. 쇼핑객 위치 데이터는 추적 위치 서브시스템의 농산물로서 수집되고, 여기서 논리 엔진은 쇼핑객이 무선 단말 디바이스를 이용하여 소매점 전체에 걸쳐서 이동할 때 쇼핑객의 추정된 위치들을 추적한다. 쇼핑객 위치가 추정되는데, 그 이유는 소매점이 쇼핑객들에 아주 근접하게 유지되는 무선 단말 디바이스와 연관된 쇼핑객 추적 디바이스의 위치만을 추적하고 쇼핑객을 추적하지 않기 때문이다. 가끔, 쇼핑객들은 위치 추적 디바이스와 결합되는 자신들의 할당된 무선 단말 디바이스로부터 떨어져 걷는다. 이들 경우들시, 쇼핑객 위치 데이터는 부정확하다. 명확하게 하기 위해, 쇼핑객 위치 데이터는 미리결정된 에러 용인 범위 내에서 정확하다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "제품 선택 데이터"는 제품 스캐닝 디바이스가 쇼핑객에 의한 구매를 위해 선택된 제품들의 판독가능 매체들을 스캐닝할 때 수집되는 정보를 의미한다. 제품 선택 데이터는 각각의 제품의 아이덴티티(이름 및/또는 내부 코드에 의함), 가격, 제품의 제조업자의 아이덴티티, 소매 공급업자의 아이덴티티, 제품 무게 또는 몇몇의 유사한 측정 유닛(볼륨), 수집된 날짜 및 시간 스탬프 ― 각각의 제품 선택은 제품 스캐닝 디바이스에 의해 수집됨 ― 등을 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "제품 선택 타이밍 데이터"는 제품 선택의 각각의 시간 기간 동안 쇼핑객이 소비하는 시간량을 의미하고, 여기서 시간량은 논리 엔진에 의해 추적된다. 논리 엔진은, 쇼핑객 위치가 제품 위치 데이터에 필적하는 동시에, 쇼핑객이 가게 전체에 걸쳐서 자신의 이동 속도를 낮추기 시작하는 순간부터, 쇼핑객이 하나 또는 그 초과의 제품들의 판독가능 매체를 스캐닝하는 순간을 통과해 지나가는 시간량을 레코딩하기 시작함으로써 제품 선택 타이밍 데이터를 생성한다. 제품 선택 타이밍 데이터는 무선 단말 디바이스 내에 물리적으로 위치된 타이밍 디바이스에 의해 결정되고 추적되며, 타이밍 소프트웨어가 무선 단말 디바이스 상에 프로그래밍되어 있거나, 또는 하드웨어 또는 소프트웨어가 논리 엔진과 동작가능하게 연관된다. 예시적 실시예들에서, 아래에서 더욱 상세하게 다루어지는 바와 같이, 거짓 최초 결정적 순간이 검출될 때 제품 선택 타이밍 데이터는 삭제된다. 제품 선택 타이밍 데이터는 시스템에 알려지는데, 그 이유는 쇼핑객이 가게 전체에 걸쳐서 이동함에 따라 쇼핑객의 근사 포지션들이 알려지기 때문이고, 그리고 이러한 위치 추적 데이터는 매순간 실제 실시간으로 평가될 수 있다.
예시적 실시예에서, 소매점은, 구체적으로 논리 엔진을 통해, 여기에서 제품 위치들로서 알려진, 각각의 제품 또는 제품들의 각각의 그룹의 위치를 아는데, 그 이유는 가게 직원들이 가게 안에 품목들을 진열할 때 가게 직원들이 제품들의 각각의 그룹의 위치들을 제품 데이터베이스 내에 레코딩했기 때문이다. 가게 맵 위에 포지셔닝되거나 또는 가게 맵 위로 나란히 놓이는 2-차원 X 및 Y 그리드 상의 좌표들이 가게의 거의 모든 다른 물리적 엘리먼트들에 할당되는 것과 마찬가지로, 제품 그룹들의 위치들에는 제품 위치 맵 상의 좌표들이 제공된다. 예시적 실시예에서, 소매점은, 논리 엔진을 통해, 소매점 내의 디스플레이 상에서 제품들의 약 80% 초과의 정확한 위치를 안다.
대안적인 실시예들에서, 소매점은 제품 위치들, 소매점 내의 디스플레이 상의 제품들의 정확한 위치들의 대다수를 안다. 따라서, 실시간으로 수집된 쇼핑객 위치 데이터를 통해 소매점 내의 각각의 무선 단말 디바이스의 추정된 위치의 지식을 이용하여 그리고 제품 위치들의 지식을 이용하여, 소매점은 쇼핑객 위치 데이터를 제품 위치들과 비교하여, 쇼핑객이 소매점 내의 디스플레이 상의 특정한 제품들에 아주 근접하게 있을 때를 결정할 수 있다.
실제로, 시스템이 쇼핑객의 속도가 그 쇼핑객의 평균 속도보다 사실상 더 느려짐을 검출할 때 그리고 가게 안에서의 쇼핑객의 추정된 위치가 가게 내의 제품 디스플레이 앞에 있을 때, 여기에서 시스템은 제품 선택에의 쇼핑객의 관여(engagement)를 검출한다. 이러한 검출의 일부는, 가게 전체에 걸쳐서 통상적인 쇼핑객의 통상적인 이동과 가능한 구매를 위한 제품 고려의 시간 사이의 두 개의 상대적인 속도들의 비교를 포함한다. 예시적 실시예들에서, 가게는 특정한 쇼핑객에 관한 상세 프로파일을 갖고, 여기서 상세 프로파일은 가게 안에서의 쇼핑객의 평균 속도를 포함하며, 그래서 논리 엔진의 최초 결정적 순간의 검출이 매우 정확하다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터"는 여기에서 사용되는 바와 같이 쇼핑객 신원확인 데이터, 위치 추적 데이터, 제품 스캐닝 데이터 및 제품 선택 타이밍 데이터의 총 합의 의미를 지칭한다. 이상적으로, 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터는 또한 쇼핑객의 퍼스널 및 인구통계 프로파일을 포함한다.
소매점의 논리 엔진은, 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터를 이용하여, 영향력 있는 메시지를 생성하고, 그리고 쇼핑객이 소매점 내에서 또는 소매점 안 어디엔가 쇼핑할 때 쇼핑객에 아주 근접하게 있는 무선 단말 디바이스에 상기 영향력 있는 메시지를 송신한다. 대안적인 실시예들에서, 소매점은 영향력 있는 메시지들을 생성하기 위해 제품 선택 타이밍 데이터 및 쇼핑객의 위치 추적 데이터만을 이용하고, 상기 영향력 있는 메시지들은 그런 다음에, 쇼핑객이 소매점 내에서 또는 소매점 안 어디엔가 쇼핑할 때 쇼핑객에 아주 근접하게 있는 무선 단말 디바이스에 송신된다.
논리 엔진은 "쇼핑 이동 타이밍 데이터"를 생성하고, 상기 "쇼핑 이동 타이밍 데이터"는 여기에서 각각의 쇼핑객이 자신의 전체 쇼핑 이동에 소비하는 전체 시간량으로서 지칭된다. 쇼핑객이 자신의 쇼핑 이동을 완료하지 않았다면, 그러면 쇼핑 이동 타이밍 데이터는 불완전하지만, 쇼핑객이 이슥토록(far) 자신의 현재 쇼핑 이동에 대해 소비한 시간량을 반영한다. 쇼핑 이동 타이밍 데이터를 생성하기 위해, 논리 엔진은 쇼핑객의 무선 단말 디바이스가 가게의 통신 멀티-네트워크와 연관되는 첫 순간으로부터 쇼핑객이 가게로부터 체크아웃하는 시간까지 쇼핑객이 가게 안에서 소비하는 전체 시간량을 레코딩한다.
명확하게 하기 위해, 여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "논리 엔진"은 스위치 및 서버를 포함하는 하나 또는 그 초과의 전자식 디바이스들을 의미한다. 논리 엔진은 하나 또는 그 초과의 서버-급 컴퓨터들과 같은 하드웨어를 포함하지만, 소프트웨어를 통해 특정한 컴퓨터 기능들을 수행할 능력을 또한 포함한다. 위치 계산들, 평가들, 행동 타이밍 등을 제공하기 위해 메커니즘이 논리 엔진으로 하여금 논리 기능들을 실현하도록 한다면, 소프트웨어 이외에 기술분야에 알려진 메커니즘들이 사용될 수 있다. 부가하여, 논리 엔진은, 스위치, 게이트웨이 서버 및 가게 컴퓨터들, 예컨대 제휴자 작업 관리 서버, 컴퓨터 지원 주문 시스템 컴퓨터, 가게 안 프로세서(ISP 서버), 위치 추적 서버, 상업 서버 또는 다른 가게 컴퓨터의 기능들을 수행할 수 있다.
추가로, 논리 엔진은 소매점의 메인 데이터베이스로서의 역할을 하며, 상기 메인 데이터베이스는, 이에 제한되지는 않지만, 제품 데이터베이스 및 쇼핑객 프로파일 데이터베이스를 포함한다. 기능적으로, 논리 엔진은, 통신 멀티-네트워크의 다른 멤버들로부터 수신된 데이터를 라우팅하고, 조직화하고, 관리하고, 그리고 저장한다. 예시적 실시예들에서, 논리 엔진은 광선 추적 계산들 및 블라인드 노드 위치 계산들을 수행하는 수단을 갖는다. 여기에서 설명된 실시예들이 "논리 엔진"을 참조하더라도, 통신 멀티-네트워크 내의 동일한 기능을 수행하기 위해 다수의 논리 엔진들이 사용될 수 있음이 고려된다.
여기에서 개시된 시스템들 및 방법들에서, 비록 모두는 아닐지라도, 대부분의 필요한, 쇼핑객들과 소매점 사이의 무선 전자 통신은, 소매점에 의해 제어되는 경계를 포함할 수 있는 소매점의 부동산(premise)들(예컨대, 가게 주차장)에 따라, 무선 전자 통신이 소매점 자체 내에서 일어날 때, 통신 멀티-네트워크를 통해 일어난다. 통신 멀티-네트워크가 활성화되는 실시예들에서, 반드시 의존적이지는 않지만, 쇼핑객들에 의해 사용되는 무선 단말 디바이스들의 위치를 추적하기 위해, 제품들의 위치를 추적하기 위해, 최초 결정적 순간들을 추적하기 위해 그리고 소매점 내에서 또는 소매점 안 어디엔가 있는 제품들 및 쇼핑객들의 아이덴티티들을 알기 위해, 두 개 또는 그 초과의 통신 네트워크들이 함께 동작한다. 통신 멀티-네트워크는: (1) 적어도 두 개의 메쉬 통신 네트워크들; (2) 적어도 두 개의 스타 통신 네트워크들; (3) 적어도 하나의 스타 통신 네트워크와 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크 ― 상기 네트워크를 통해, 쇼핑객 추적 디바이스가 동작함 ―; 또는 (4) 기술분야의 당업자들에게 알려진 두 개 또는 그 초과의 다른 타입들의 통신 네트워크들을 포함한다. 선택된 실시예들에서, 통신 멀티-네트워크는 구조적으로(archtecturally) 단일 네트워크이지만, 기능적으로 두 개 또는 그 초과의 상이하게 기능하는 네트워크들로서 동작한다. 예컨대, 동시에 스타 통신 네트워크 그리고 메쉬 통신 네트워크로서 기능하는 단일 네트워크가 있을 수 있다.
예시적 메쉬 통신 네트워크는 전기 전자 기술자 협회(IEEE) 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 동작하는 ZIGBEE 통신 네트워크이지만, 기술분야의 당업자는 상기 802.15.4 대신에 사용될 수 있는 대안적인 통신 프로토콜들을 인식할 것이다. 메쉬 통신 네트워크와 같은 ZIGBEE 통신 네트워크를 사용하는 이점들 중 몇몇은, ZIGBEE 통신 네트워크의 저전력 소모량, 저비용의 구현, 고밀도의 컴포넌트 사용(예컨대, 하나의 메쉬 통신 네트워크에 대해 멀티-네트워크 라우터들 및/또는 무선 단말 디바이스들의 수백 개가 아니라면 십여 개의 사용), 그리고 ZIGBEE 통신 네트워크의 단순한 통신 프로토콜이다. ZIGBEE 프로토콜들은 낮은 데이터 속도들 및 저전력 소모량을 요구하는 무선 통신 네트워크들에서의 사용을 위해 의도된다. 또한, ZIGBEE 통신 네트워크는 산업 제어, 내장된 감지, 의료 데이터 수집, 스모크 및 침입자 경고, 빌딩 자동화, 홈 오토메이션 그리고 많은 다른 것들을 위해 사용될 수 있는 저렴한 통신 멀티-네트워크를 제공한다. 결과적 네트워크는 매우 소량의 전력을 사용하고, 이는, 그러면, 개별 디바이스들로 하여금 원래 설치된 배터리들을 이용하여 최대 일 년 또는 그 초과를 운용하도록 할 수 있다.
ZIGBEE 프로토콜은 산업, 과학 그리고 의료(ISM) 라디오 대역들에서, 즉 유럽에서 868 ㎒, 미국에서 915 ㎒ 그리고 전 세계적으로 대부분의 다른 관할구역들에서 2.4 ㎓에서 동작한다. ZIGBEE 기술은 단순하고, 저렴하고 그리고 쉽게 유지가능하도록 의도된다. 일 실행에서, BLUETOOTH 실행이 또한 여기에서 고려되더라도, ZIGBEE 통신 네트워크 내의 대부분의 가능한 멀티-네트워크 라우터는 통상적인 BLUETOOTH 또는 다른 무선 인터넷 노드의 소프트웨어의 약 10%만을 요구한다. 다른 실행에서, 멀티-네트워크 라우터는 ZIGBEE 통신 네트워크(15) 내에서의 사용을 위해 통상적인 BLUETOOTH 또는 다른 무선 인터넷 노드의 소프트웨어의 약 2%만을 포함하고, 따라서 기술적 복잡성 및 잠재적 유지 비용들을 크게 감소시킨다.
또한, 고려되는 특정 애플리케이션에 따라 스타 통신 네트워크가 상이한 프로토콜 상에서 동작될 수 있더라도, 통신 멀티-네트워크의 스타 통신 네트워크는, IEEE 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 동작한다. 또한, 각각의 메쉬 통신 네트워크는 메쉬 네트워크 조직기를 포함한다. 통신 멀티-네트워크의 특정한 실시예들에서, 메쉬 네트워크 조직기는 멀티-네트워크 조직기로 불리는 디바이스 내의 데이터 통신 라디오 및 하나 또는 그 초과의 정보 라우터들에 의해 보관된다.
메쉬 네트워크 조직기, 즉 메쉬 통신 네트워크를 위한 라디오는, 메쉬 통신 네트워크의 멤버들 전부에 주소들을 할당한다. 메쉬 네트워크 조직기는 게이트웨이 서버로부터 메쉬 통신 네트워크로의 단일 진입점이다. 메쉬 네트워크 조직기는, 데이터의 패킷들로서 또한 알려진 정보를 정보 라우터들 및 중앙 가게 컴퓨터로 그리고 정보 라우터들 및 중앙 가게 컴퓨터로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 메쉬 네트워크 조직기는 위치 추적 데이터를 정보 라우터들 및 논리 엔진으로 그리고 정보 라우터들 및 논리 엔진으로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 메쉬 네트워크 조직기는, 메쉬 통신 네트워크에 부착된 다른 디바이스들과 메쉬 통신 네트워크를 통해 무선으로 통신하면서, 이더넷 케이블을 통해 논리 엔진과 통신한다.
메쉬 통신 네트워크에 부착된 다른 디바이스들은 정보 라우터들, 무선 단말 디바이스들, 지능형 쇼핑 카트들, HVAC 모니터들 그리고 제어들, 보안 시스템들, 트래픽 카운터들, 그리고 고려되는 특정 애플리케이션에 따른 다른 전자식 디바이스들을 포함할 수 있다. 정보 라우터들 사이의 통신과, 정보 라우터들 및 메쉬 네트워크 조직기 사이의 통신 둘 다는 유선이거나 또는 무선일 수 있다. 기능적으로, 메쉬 네트워크 조직기는 제휴자들 및 쇼핑객들 둘 다의 무선 단말 디바이스들의 위치 추적 데이터를 관리자들에게 라우팅한다. 메쉬 네트워크 조직기가 라디오를 통해 데이터를 송신하기 때문에, 메쉬 네트워크 조직기는 라디오파들을 메쉬 통신 네트워크의 다른 멤버들로 브로드캐스팅하거나 또는 방사한다.
고정 기준 노드들로서 또한 알려진 정보 라우터들은 메쉬 통신 네트워크의 엔드 노드들 및 고정된 멤버들이다. 각각의 고정 기준 노드는, 지능형 쇼핑 카트들, 무선 단말 디바이스들, 메쉬 네트워크 조직기, 다른 정보 라우터들, 그리고 메쉬 통신 네트워크에 통신가능하게 결합된 다른 네트워크 디바이스들로부터 정보를 수신하고 그리고 이들에게로 정보를 송신하기 위해 메쉬 통신 네트워크를 통해 동작한다. 각각의 정보 라우터는 수신 신호 강도 표시(RSSI), 정보 라우터의 포지션에 속하는 X 및 Y 좌표들, 그리고 최근접 데이터 통신 라디오의 주소를 임의의 요청하는 무선 단말 디바이스에 송신한다. 각각의 정보 라우터는 하나 또는 그 초과의 라디오들을 포함한다. 예들은, 이에 제한되지는 않지만, Texas Instruments 모델들 2430 및 2431을 포함한다.
하나 또는 그 초과의 스타 통신 네트워크들을 사용하는 이들 실시예들에서, 스타 통신 네트워크는 각각의 스타 통신 네트워크의 허브 노드들 또는 중앙 노드들로서 동작하는 데이터 통신 라디오들을 포함한다. 데이터 통신 라디오는, 데이터의 패킷들로서 또한 알려진 데이터 정보를 무선 단말 디바이스들 및 논리 엔진으로 그리고 무선 단말 디바이스들 및 논리 엔진으로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 데이터 통신 라디오는, 무선 단말 디바이스들, 지능형 쇼핑 카트들, 및/또는 다른 블라인드 노드들 그리고 스타 통신 네트워크에 부착된 전기 디바이스들과 스타 통신 네트워크를 통해 무선으로 동시에 통신하면서, 논리 엔진과 통신할 때, 와이어, 예컨대 이더넷 케이블을 통해 데이터를 송신한다. 기능적으로, 데이터 통신 라디오는 데이터, 예컨대 영향력 있는 메시지들을 논리 엔진으로부터 무선 단말 디바이스들로 라우팅한다. 데이터 통신 라디오는 엄격하게 직선들로 통신하는 대신에 스타 통신 네트워크의 다른 멤버들에 라디오파들을 브로드캐스팅하거나 또는 방사한다.
메쉬 통신 네트워크 및 스타 통신 네트워크를 포함하는 통신 멀티-네트워크의 예시적 실시예들에서, 메쉬 통신 네트워크의 정보 라우터와 스타 통신 네트워크의 데이터 통신 라디오는 멀티-네트워크 라우터로서 여기에서 지칭되는 디바이스 내에 함께 보관된다. 각각, 멀티-네트워크 라우터는 적어도 세 개의 마이크로제어기 유닛(MCU) 라디오들을 보관한다: 하나는, 메쉬 통신 네트워크를 위한 정보 라우터로서 기능하고, 그리고 적어도 두 개는 스타 통신 네트워크를 위한 데이터 통신 라디오들로서 기능한다. 세 개의 라디오들 중 두 개는 저전력 라디오들이고 ― 이에 제한되지는 않지만, Texas Instruments 모델들 2430 또는 2431을 포함함 ―, 반면에 제3 라디오는 243x 시리즈 위의 Texas Instruments 모델들과 같은 더 큰 전력을 이용하는 제어기이다. 기능적으로, 멀티-네트워크 라우터들은 무선으로 또는 와이어들을 통해 다른 멀티-네트워크 라우터들과 통신한다. 이상적으로, 멀티-네트워크 라우터들은 무선 단말 디바이스들, 지능형 쇼핑 카트들, 그리고 가게 내의 쇼핑객들, 제휴자들, 및 관리자들에 의해 사용되는 다른 전기 디바이스들과 무선으로 통신한다. 멀티-네트워크 라우터들은 중앙 컴퓨터, 또는 논리 엔진과 멀티-네트워크 조직기를 통해 통신한다.
예시적 실시예들에서, 쇼핑객들의 위치 추적은, 이러한 추적 기능을 스타 통신 네트워크를 경유해 동작시키는 것이 가능하더라도, 통신 멀티-네트워크의 메쉬 통신 네트워크를 경유해 수행된다. 무선 단말 디바이스는 통신 멀티-네트워크의 고정 라디오들(메쉬 통신 네트워크의 정보 라우터들, 스타 통신 네트워크의 데이터 통신 라디오들, 또는 통신 멀티-네트워크의 멀티-네트워크 라우터)과 통신한다. 쇼핑객이 소매점 전체에 걸쳐서 움직일 때, 고정 라디오들은 자신들의 포지션 좌표들의 X 및 Y 세트를, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 무선 단말 디바이스에 송신한다.
또한, 각각의 고정 라디오의 신호 강도는 무선 단말 디바이스, 논리 엔진에 의해서든 또는 위치 추적 서버와 같은 다른 가게 서버에 의해서든 측정된다. 무선 단말 디바이스의 포지션 좌표들의 X 및 Y 세트는 측정된 신호 강도 그리고 가장 가까운 고정 라우터들의 포지션 좌표들의 X 및 Y 세트에 기초하여 계산된다. 본 발명의 특정한 실시예들의 쇼핑객들의 위치를 추적하는 서브시스템은 미국 비임시 특허 출원 번호 12/353,817(2009년 1월 14일 출원), 및 미국 비임시 특허 출원 번호 12/353,760(2009년 1월 14일 출원)에서 더욱 완전히 설명되고, 이들은 이로써 인용에 의해 완전히 포함된다.
예시적 실시예에서, 논리 엔진은 가게 내의 제품들 및 쇼핑객들에 관한 위치 데이터를 저장한다. 쇼핑객들의 위치를 추적하는 예시적 서브시스템에서, 논리 엔진은 가게 안에서 쇼핑하면서 쇼핑객이 취하는 경로의 맵인 이력 경과(progression)을 생성한다. 논리 엔진은 특정한 쇼핑 이동 동안 취해진 이력 경과을, 상기 특정한 쇼핑 이동중에 쇼핑객에 의해 구매된 품목들의 목록과 매치시킨다.
명확하게 하기 위해, 선택된 실시예들에서, 논리 엔진에 의해 완료되는 임의의 계산 또는 저장은 위치 추적 서버로 불리는 특정 서버에 의해 수행될 수 있다. 따라서, 여기에서의 이러한 상황에서 논리 엔진이 사용될 때마다, 위치 추적 서버의 사용이 예측된다. 무선 단말 디바이스는 자신의 고유 식별자 주소를 논리 엔진에 계속 송신하여, 논리 엔진으로 하여금 쇼핑객 위치 데이터를 생성하도록 한다. 위에서 사용된 바와 같이, 여기에서 용어 "계속"은, 소프트웨어 엔지니어에 의해 결정되는 바와 같이, 미리결정된 시간 간격, 예컨대 매 5초 또는 매 10초를 의미한다. 또한, 무선 단말 디바이스가 무선 단말 디바이스의 소프트웨어 내에 프로그래밍된 미리결정된 시간 기간 동안 고정 상태일 때, 무선 단말 디바이스는 자동으로 파워 다운되거나 또는 턴 오프 되고, 그리고 무선 단말 디바이스의 고유 식별자 주소의 계속적인 송신이 중지된다. 임의의 시간 기간은 무선 단말 디바이스가 파워 다운되기 이전 미리결정된 시간 기간, 예컨대 10분 또는 30분이 되도록 셋팅될 수 있다. 자동으로 파워 다운되는 능력의 이점은, 감소된 에너지 소모량이다. 또한, 예시적 실시예들에서, 무선 단말 디바이스가 자신의 고정 포지션으로부터 움직임 상태로 돌아가면, 무선 단말 디바이스는 자동으로 파워 온 되어, 계속적인 송신 및 추적 특징들을 복구시킨다.
여기에서 시스템들 및 방법들의 예시적 실시예들에서, 소매점, 구체적으로 논리 엔진은, 영향력 있는 메시지가 쇼핑객의 무선 단말 디바이스에 전달되기 이전에 각각의 쇼핑객의 최초 결정적 순간을 검출한다. 몇몇의 실시예들에서, 소매점은, 쇼핑객 추적 디바이스가 제품 위치들 앞에서 미리결정된 시간 기간(예컨대, 3초) 동안 중지될 때 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 가정한다. 다른 실시예들에서, 소매점은, 디스플레이 상에서 제품들로부터 미리결정된 비율 내에 있을 때 쇼핑객 추적 디바이스가 가게 내에서 미리결정된 페이스(pace)로 느려질 때 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 가정한다. 여전히 다른 실시예들에서, 소매점은, 쇼핑객의 쇼핑 목록 및 쇼핑객의 쇼핑 목록에 있는 소매점 내 디스플레이 상에서의 제품들의 근접성과, 소매점 내에서의 쇼핑객의 속도 및 위치(또는 쇼핑객 위치 데이터)의 비교에 기초하여, 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 가정한다.
몇몇의 실시예들에서, 가정된 최초 결정적 순간이 실제로는 거짓 결정적 순간인지를 결정하기 위해 확증 방법이 사용된다. 명확하게 하기 위해, 쇼핑객이 구매를 위해 제품을 고려중인 것으로 보이지만 실제로는 선택을 위해 제품을 고려하고 있지 않을 때 논리 엔진은 거짓 최초 결정적 순간을 검출할 수 있다. 예컨대, 쇼핑객이 고기 판매부에 있고 그리고 속도가 느려지고 있음을 논리 엔진에 알려주는 쇼핑객의 위치 추적 데이터의 지식을 이용하여, 논리 엔진 상의 소프트웨어는 가능한 최초 결정적 순간을 트리거링하고, 이는, 영향력 있는 메시지들이 전달되어야 함을 시그널링한다. 그러나, 쇼핑객의 위치(예컨대, 고기 판매부)에서의 "클린 업"의 지식과 같은 부가 정보를 이용하여, 논리 엔진은 쇼핑객이 거짓 최초 결정적 순간을 겪을 것 같음을 결정한다. 논리 엔진이 가정된 최초 결정적 순간이 거짓이라고 결정할 때, 논리 엔진은 영향력 있는 메시지를 쇼핑객에 송신하지 않는다.
최초 결정적 순간의 확증은 다수의 방식들로 달성될 수 있다. 몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진 상의 소프트웨어는 제품 선택 데이터에 관련되어 쇼핑객 위치 데이터를 평가하여, 불일치하는 정보를 감소시키거나 또는 심지어 제거시키고 그리고 거짓 최초 결정적 순간에 영향력 있는 메시지들의 송신을 방지한다. 다른 실시예들에서, 논리 엔진은 쇼핑 이동 타이밍 데이터에 관련되어 쇼핑객 위치 데이터를 평가하여, 거짓 최초 결정적 순간을 식별한다. 다른 실시예에서, 논리 엔진은 쇼핑 이동 타이밍 데이터 및 쇼핑객의 이동 속력에 관련되어 쇼핑객 위치 데이터를 평가하여, 거짓 최초 결정적 순간이 존재하는지를 결정한다. 거짓 최초 결정적 순간이 검출되고, 그리고 특정 실시예들에서 확증된 이후, 논리 엔진 상의 소프트웨어는 쇼핑객의 행위에 영향을 미치기 위해 종종 제품 및 위치 특정적인 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을 자동으로 송신하도록 프로그래밍된다. 무선 단말 디바이스에 송신되는 적절한 영향력 있는 메시지의 형태는, 텍스트 메시지, 비디오, 전자 사진, 일러스트레이션, 하이퍼링크, 오디오 메시지, 진동 그리고 이들의 혼합들로 구성된 그룹으로부터 선택된 형태일 수 있다.
적절한 영향력 있는 메시지가 송신되기 이전, 상기 영향력 있는 메시지는 논리 엔진에 의해 생성된다. 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티가 알려질 때, 영향력 있는 메시지는 특정 쇼핑객의 관심사들 및 과거 쇼핑 행위에 맞춤화될 수 있다. 무선 단말 디바이스가 가게의 아주 근접한 곳에 있을 때마다, 무선 단말 디바이스는 신호를 논리 엔진에 송신함으로써 가게의 통신 멀티-네트워크와 연관되고, 쇼핑객이 자신의 무선 단말 디바이스를 이용하여 쇼핑할 때면 언제든지 소매점은 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티를 알게 된다. 많은 실시예들에서, 적절한 영향력 있는 메시지는 타겟 제품에 관한 정보를 포함한다. 여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "타겟 제품"은, 이에 제한되지는 않지만, 제품 위치 데이터, 제품 선택 데이터, 제품 선택 타이밍 데이터, 쇼핑객 위치 데이터, 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터, 쇼핑 이동 타이밍 데이터, 제품 위치 맵, 소매 가게 맵, 소매 가게 세일즈 데이터, 소매 가게 광고 데이터, 경쟁 가게 광고 데이터, 지역 신문 쿠폰들 및 이들의 혼합들을 포함하는 다양한 데이터로부터 논리 엔진에 의해 생성되는 적절한 영향력 있는 메시지의 대상인 제품 또는 제품(들)을 의미한다.
쇼핑객의 신원확인은 다양한 방식들로, 쇼핑객이 무선 단말 디바이스를 이용하기 시작하는 각각의 쇼핑 이동의 시작시 보통 일어난다. 몇몇의 실시예들에서, 쇼핑 이동의 시작시 무선 단말 디바이스가 쇼핑객에게 일시적으로 할당된다면, 쇼핑객이 예시적 쇼핑객의 카드의 판독가능 매체를 자신의 무선 단말 디바이스와 연관된 제품 스캐닝 디바이스에 스캐닝하는 순간에 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티가 소매점에 알려지게 된다.
다른 실시예들에서, 쇼핑객이 영구적 또는 반-영구적으로 자신에게 사전에 할당된 무선 단말 디바이스를 갖고 가게에 들어간다면, 또는 심지어 무선 단말 디바이스가 쇼핑객에 의해 구매되었다면, 무선 단말 디바이스가 소매점의 통신 멀티-네트워크와 연관되는 순간에 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티가 소매점에 알려지게 된다. 무선 단말 디바이스가 영구적 또는 반-영구적으로 쇼핑객에게 사전에 할당된 경우, 쇼핑객은 자신의 쇼핑객 카드의 판독가능 매체를 자신의 무선 단말 디바이스와 연관된 제품 스캐닝 디바이스에 사전에 스캐닝했고, 이로써 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티가 소매점과의 초기 연관시 식별되도록 한다.
쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티를 식별하기 위해 실제의 물리적 쇼핑객 카드가 필요하지는 않다. 쇼핑객 카드들이 가게에 의해 사용되지 않으면, 그러면 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보는 쇼핑객에 의해 제공될 수 있고 그리고 논리 엔진에 입력될 수 있다. 그런 다음에, 논리 엔진은 쇼핑객에 의해 사용될 무선 단말 디바이스의 고유한 식별 주소와 연관되는, 쇼핑객에 대한 전자 파일을 개방한다. 논리 엔진으로의 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보의 입력은 직접적으로 또는 간접적으로 일어날 수 있다. 상기 입력은 쇼핑객에 의해 직접적으로 일어날 수 있다. 상기 입력이 간접적으로 일어난다면, 그러면 제휴자 또는 관리자는 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보를 통신 멀티-네트워크에 통신가능하게 결합된 컴퓨터에 입력하고, 상기 컴퓨터는 그런 다음에 통신 멀티-네트워크를 통해 상기 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보를 논리 엔진에 송신한다.
예시적 실시예에서, 지능형 쇼핑 카트는 자신이 움직이고 있을 때 신호를 논리 엔진에 송신함으로써 통신 멀티-네트워크와 연관된다. 그런 다음에, 지능형 쇼핑 카트는 자신이 특정 시간 기간(예컨대, 10분 또는 15분) 동안 동일 위치에 머무를 때 자신의 통신 멀티-네트워크의 멤버들과의 통신을 자동으로 셧다운시킨다. 따라서, 지능형 쇼핑 카트는 상기 지능형 쇼핑 카트가 미리결정된 시간 길이 동안 움직이지 않았을 때 논리 엔진과 연관되지 않고 그리고 논리 엔진에 의해 추적 통신되지 않는다. 무선 단말 디바이스와 같이, 지능형 쇼핑 카트가 사용중이지 않을 때 자동 셧다운은 에너지를 절약한다. 지능형 쇼핑 카트 또는 논리 엔진 중 어느 한 쪽에 로딩되는 소프트웨어는 용인 범위가 셋팅되도록 허가하여, 가게로 하여금 전력이 감소되기 이전에 지능형 쇼핑 카트가 고정될 수 있는 시간량을 커스터마이징하도록 한다. 대안적인 실시예에서, 지능형 쇼핑 카트는 자신이 통신 멀티-네트워크에 아주 근접하게 머무르는 한 통신 멀티-네트워크와 계속 또는 거의 계속 통신한다.
쇼핑객들의 카테고리 ― 개별 쇼핑객은 상기 카테고리의 멤버임 ― 에 기초한 쇼핑객의 일반적인 선호도들의 지식을 이용하여, 그리고 쇼핑객의 정확한 실시간 위치의 지식을 이용하여, 논리 엔진은 (1) 쇼핑객의 추정된 또는 일반적인 선호도들, 그리고 (2) 가게 안 쇼핑객의 정확한 실시간 위치에 맞춤화된 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을 송신한다. 예컨대, 브랜드 로열 쇼핑객인 29세 전문직 아프리카계 미국인 여자인 마리아는 가게에 의해 자신에게 2년 전 할당된 무선 단말 디바이스를 이용하여 가게 내에서 쇼핑을 시작한다. 2년 전 마리아가 무선 단말 디바이스를 받았을 때 마리아는 자신의 선호되는 쇼핑객 카드의 판독가능 매체를 스캐닝했다. 마리아가 자신의 무선 단말 디바이스를 이용하여 가게 안에서 쇼핑을 시작할 때, 무선 단말 디바이스는 가게의 통신 멀티-네트워크와 연관되어, 가게가 가게 안에서 자신의 존재를 알게 한다. 소매점은 브랜드 충성도와 같은 유사한 쇼핑 행위 특성을 공유하는 쇼핑객들의 카테고리에 마리아를 놓는다. 몇몇의 실시예들에서, 소매점은 논리 엔진들을 통해, 쇼핑객들의 카테고리에 맞춤화되는 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을, 쇼핑객들의 각각의 소매점 안으로의 진입들시 쇼핑객들의 카테고리의 멤버들 전부에 송신한다. 예시적 실시예들에서, 최초 결정적 순간이 검출될 때, 논리 엔진은 쇼핑객들의 카테고리에 맞춤화된 영향력 있는 메시지들을 쇼핑객들의 카테고리의 멤버들 전부에 송신한다.
다른 실시예들에서, 소매점은 과거 쇼핑 행위가 아니라 인구 통계에 기초하여 쇼핑객들을 카테고리화한다. 여전히 다른 예시적 실시예들에서, 소매점들은 사전에 나타난 쇼핑객 행위 및 인구 통계 둘 다에 기초하여 쇼핑객들을 카테고리화한다. 이러한 실시예에서, 소매점은 브랜드 로열인 25세 내지 35세의 연령대에 있는 모든 전문직 아프리카계 미국인 여성들에 대해 영향력 있는 메시지를 맞춤화할 것이다. 이러한 경우, 마리아는 브랜드 로열인 25세 내지 35세의 연령대에 있는 전문직 아프리카계 미국인 여성들을 포함하는 쇼핑객들의 카테고리의 다른 알려진 멤버들 전부와 동일한 영향력 있는 메시지들을 수신할 것이다. 예컨대, 마리아는 타겟 제품, 즉 Pantene® Pro-V® Relaxed&Natural® 모이스처라이즈드 샴푸에 대한 소매점의 뷰티 케어 통로 안으로의 진입시 전자 쿠폰을 수신할 수 있는데, 그 이유는 마리아가 Pantene® Pro-V® 제품들을 구매하고 그리고 브랜드 로열인 25세 내지 35세의 연령대에 있는 다른 전문직 아프리카계 미국인 여성들도 또한 상기 제품을 구매하기 때문이다.
영향력 있는 메시지들은 쇼핑객이 특정 브랜드의 세제의 상이한 사이즈 또는 수량을 구매하는 제안들을 포함하고, 이에 따라, 소매점은 예컨대 더 높은 이윤을 만든다. 쇼핑객들에 영향을 미치기 위한 다른 잠재적 메시지들은 유사한 쇼핑객들의 카테고리의 다른 멤버들이 자주 구매하는 부가 제품들을 구매하기 위한 제안들을 포함한다. 예컨대, 마리아가 세탁 세제들을 디스플레이하고 있는 통로에 있는 동안, 마리아의 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보 및 가게 내의 마리아의 위치를 알고 있는 소매점은, 마리아가 16 온스 병이 아니라 32 온스 병의 섬유 유연제를 구매하는 것을 제안하거나 또는 마리아의 쇼핑 카트에 주름 이형제(wrinkle releasing agent)를 더하기 위한 영향력 있는 메시지들을 마리아의 무선 단말 디바이스에 송신한다.
다른 실시예들에서, 각각의 쇼핑객은 최초 결정적 순간에 자신의 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보에 특정하게 맞춤화된 영향력 있는 메시지들을 수신한다. 이러한 영향력 있는 메시지는, 쇼핑객들의 카테고리 ― 쇼핑객은 상기 카테고리의 멤버임 ― 에 맞춤화된 영향력 있는 메시지들에 부가하여 또는 그 대신에 있을 수 있다. 예컨대, 가게는 59세 백인인 스티브가 가게에서 매주 $100을 소비한다는 것과 스티브가 세탁 세제를 구매할 때 스티브는 상표 TIDE®(3389568; Procter and Gamble Company; 세탁 세제) 하에서 판매되고 있는 세탁 세제들만을 구매한다는 것을 알고 있다. 이러한 지식을 이용하여, 가게는, 스티브가 브랜드들을 바꾸도록 하기 위하여 타겟 제품, 즉 상표 CHEER®(2825038, Procter and Gamble Company; 세탁 세제) 하에서 판매되는 세탁 세제를 구매하기 위한, 구매 가격에서 5달러 할인과 같은 특별한 오퍼(offer)를 스티브에게 제공할 수 있다. 스티브는 이익을 얻는데, 그 이유는 스티브가 자신의 세제에 대해 할인을 받기 때문이다. 또한, 소매점은, 특정 공급자들을 유지시키거나 또는 끌어들이기 위한 특정한 세일즈 목표들을 충족시키거나 잠재적으로 더 높은 이윤 폭들을 충족시키는 것을 포함한 다수의 방식들로 이익을 얻는다. 예컨대, 소매점은 상기 소매점이 TIDE®에 대해 갖는 것보다 CHEER®에 대해 더 높은 이익을 가질 수 있고, 따라서 스티브가 CHEER®를 구매하고 그리고 잠재적으로 브랜드들을 바꿀 때, 소매점은 더 높은 이윤 폭들을 겪는다.
소매점은 다양한 방식들로 쇼핑객의 퍼스널 선호도들을 학습한다. 예컨대, 소매점은 가게 조건들, 선호된 제품들, 그리고 쇼핑 경험을 어떻게 개선시키는지에 관한 제안들에 관해 쇼핑객 기입 조사들을 가질 수 있다. 조사들은 소매점에서 또는 집에서 종이에 또는 전자적으로 중 어느 한 쪽으로 기입될 수 있다. 또한, 소매점은 소매점에 의한 각각의 쇼핑객의 쇼핑 히스토리를 리뷰하는 것으로부터 쇼핑객의 퍼스널 선호도들을 학습할 수 있다. 부가하여, 소매점들은 쇼핑객 생성된 쇼핑 목록들로의 액세스를 갖는데, 그 이유는 시스템이 다수의 방식들로 소매점들에 의해 생성되고 공유될 쇼핑 목록들을 제공하기 때문이다. 쇼핑객들이 자신들이 집에서 취했던 무선 단말 디바이스들과 연관된 제품 스캐닝 디바이스들을 이용하여 자신들의 집들에서 제품들을 다 써버림에 따라, 쇼핑객들은 제품의 판독가능 매체들을 스캐닝할 수 있다. 대안적으로, 쇼핑 목록은 소매점 소유된 또는 모니터링되는 웹사이트 상에서 쇼핑객에 의해 전자적으로 생성될 수 있고, 상기 웹사이트는 그런 다음에 쇼핑 목록을 쇼핑객이 쇼핑하는 소매점의 논리 엔진에 통신한다.
예시적 실시예들에서, 논리 엔진은, 이에 제한되지는 않지만, (1) 쇼핑객들이 선호되는 쇼핑 카드들을 얻을 때 쇼핑객들로부터 수집되는 인구 통계정보; (2) 예시적 쇼핑 카드들과 연관된 구매 히스토리; (3) 이력 경과; ; (4) 쇼핑객 조사들로부터 수집된 정보; 그리고 (5) 쇼핑객들의 퍼스널 컴퓨터들 또는 무선 단말 디바이스를 통해 비-가게 위치들(예컨대, 쇼핑객들의 집들)에서 쇼핑객들에 의해 생성된 쇼핑 목록들 및/또는 재고 목록들을 포함하는 다양한 정보를 알고 있다. 소매점에 의해 알려진 쇼핑객 정보의 상당량은 비-가게 위치들에서 쇼핑객에 의해 생성된다. 이러한 쇼핑객 정보 중 많은 것은, 영구적 또는 반-영구적으로 쇼핑객에 할당된 무선 단말 디바이스를 통해 또는 인터넷을 통해 쇼핑객이 집에 있는 동안에 쇼핑객에 의해 기여된다. 비-가게 위치들에서 생성된 이런 과잉의 쇼핑객 정보로 액세스를 갖는 소매점들은, 쇼핑객들의 다음 차례의 쇼핑 이동 동안 쇼핑객들에 대해 사용하기 위해 적절한 미리-만들어진 영향력 있는 메시지들을 선택함으로써 또는 영향력 있는 메시지들을 맞춤화함으로써 쇼핑객들에 영향을 미치기 위해 쇼핑객 정보를 이용한다.
소매점들이 쇼핑객들의 쇼핑 목록들로의 액세스를 갖는 것이 소매점들 및 쇼핑객들 둘 다에 유리한데, 그 이유는 소매점들이 구매될 부가적인 품목들을 제안할 수 있고, 이는 (1) 완전한 메뉴를 제공하기 위한 쇼핑객의 쇼핑 목록을 보완하거나 또는 (2) 레시피를 완전하게 하거나 중 어느 한 쪽이다. 예컨대, 쇼핑객이 자신의 쇼핑 목록에 핫도그들과 번들을 갖는 경우, 쇼핑객이 조미료 통로에 있을 때, 소매점은, 쇼핑객이 케첩, 머스터드, 및 렐리시(relish)를 구매하기를 고려하는 것을 제안하는 영향력 있는 메시지를, 쇼핑객에 의해 사용되는 무선 단말 디바이스들에 송신한다. 대안적으로, 소매점은 쇼핑객이 단지 몇 개의 부가적인 성분들의 구매에 의해 생성될 수 있는 레시피를 사용하는 것을 제안할 수 있다. 예컨대, 쇼핑객이 자신의 쇼핑 목록에 칩들과 살사를 가짐을 소매점이 알고 있을 때, 소매점은 나초들을 만들기 위해 쇼핑객이 치즈를 부가적으로 구매한다는 것을 제안하는 영향력 있는 메시지를 송신할 수 있다.
쇼핑객이 소매점의 특정 판매부에 있다는 지식과 함께 쇼핑객의 재고 목록의 지식을 이용하여, 소매점은 쇼핑객이 상기 판매부를 떠나기 시작하기 직전에 또는 떠나기 시작할 때 쇼핑객에게 영향력 있는 메시지를 송신할 수 있다. 따라서, 몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은 적절한 영향력 있는 메시지를 생성할 수 있고, 상기 적절한 영향력 있는 메시지는 논리 엔진에 의해 수집된 쇼핑객 위치 데이터에 근접하거나 또는 떨어져 있는 통로에 위치되는 타겟 제품에 관한 타겟 제품 정보를 포함한다. 이러한 적절한 영향력 있는 메시지는 이전의 제품 선택 데이터에 기초할 수 있다. 따라서, 몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은 적절한 영향력 있는 메시지를 생성할 수 있고, 상기 적절한 영향력 있는 메시지는 쇼핑객의 제품 선택 위치 데이터로부터 생성되는 타겟 제품에 관한 타겟 제품 정보를 포함하고, 여기서 타겟 제품은 논리 엔진에 의해 수집된 쇼핑객 위치 데이터에 근접한 통로에 위치된다. 예컨대, 소매점은 쇼핑객 재고 목록에 있지 않는 그러한 특정한 판매부에서 세일중인 특정 제품들을 잊지 않도록 쇼핑객에게 리마인더를 송신할 수 있다.
한 명의 쇼핑객으로부터 다른 쇼핑객으로, 쇼핑객들이 바뀌자마자, 영향력 있는 메시지들의 콘텐트가 역시 그렇게 바뀐다. 영향력 있는 메시지들의 콘텐트는, 아래에 제한되지는 않지만 아래를 포함한다: 수신 제안들의 형태; 쇼핑객의 쇼핑 목록에 대한 제안된 엔트리들; e-쿠폰들; 쿠폰과 유사하지만 소매 환경과 그 고객 사이의 공급 및 수요 관계를 더욱 잘 반영할 수 있는, 품목의 타겟 가격; 쇼핑객이 자신의 쇼핑 목록에 있는 제품을 지나칠 때 경고하기; 할인들; 제품 리뷰들; 경쟁적 제품 오퍼들; 향상된 절약 기회들(예컨대, 잠재적 시스템 경고가 아래일 수 있다: "우리는 당신이 2리터의 소프트 트링크들 5개 선택한 것을 알고 있습니다, $2 할인된 가격으로 다섯 개를 초과해 구매해 받으세요"); 공동-브랜딩 기회들(예컨대, "우리는 당신이 소프트 드링크들에 대해 Coca-Cola Company로 상표 등록된 COCA COLA®를 선택한 것을 알고 있습니다, 당신의 COCA COLA®와 함께, 포테이토 칩들에 대해 Recot, Inc.로 상표 등록된 몇몇의 LAY'S®을 시도해 보는 건 어떠세요?"); 제품 선택의 이력 경과에 대한 응답들; 일반적인 제품 경고들(예컨대, "이 제품은 철을 함유하고 있습니다" 또는 "이것은 일일 제품입니다."); 쇼핑객 프로파일에 맞춤화된 제품 경고들(예컨대, 쇼핑객의 프로파일이 쇼핑객의 가족 중 어떤 사람이 땅콩들에 알레르기성이라는 알레르겐 데이터를 포함하고, 따라서 영향력 있는 메시지는 "당신이 막 선택한 제품은 땅콩들을 다루는 공장에서 생산되었습니다."일 수 있다); 제품 경고들의 조합(예컨대, "우리는 당신이 오늘 픽업하기로 주문한 처방약과 상충할 수 있는 처방약을 당신이 지난주에 구매한 것을 알고 있습니다, 두 개의 처방약들을 복용하기 전에 당신의 내과의와 상의하세요."); 염분함량 또는 지방함량과 같은 특정 제품 정보를 제공하는 건강 의식 경고들; 제품 및 가게 조사들; 소매점 내에서 제품들을 어떻게 찾을지에 관한 내부 맵들; 그리고 기술분야에 알려진 다른 영향력 있는 메시지들. 또한, 영향력 있는 메시지들은 텍스트 메시지들, 전자 사진들, 일러스트레이션들, 비디오들, 오디오, 하이퍼링크들, 그리고 대화형 메시지들과 같이 사용된 미디어의 타입에 있어서 가변될 수 있다.
영향력 있는 메시지들을 쇼핑객의 제품 고려사항에 맞춤화시키는 이들 방법들 이외에, 논리 엔진은 아래에 제한되지는 않지만 아래를 포함하는 정보를 이용하여 영향력 있는 메시지들을 맞춤화한다 : (1) 쇼핑객이 소매점 내에 있는 시간 및 날짜; (2) 소매점에 이미 알려진 쇼핑객의 일반적인 선호도들; (3) 소매점에 이미 알려진 쇼핑객의 퍼스널 선호도들; (4) 쇼핑객의 이전 구매들; (5) 제품 스캐닝 데이터 및 쇼핑객 위치 데이터의 논리 엔진에 의한 조직화를 통해 가게에 알려진, 쇼핑객의 실시간 의도된 구매들; (6) 쇼핑객의 쇼핑 목록; (7) 쇼핑객의 홈 재고 목록; (8) 쇼핑객이 특정한 제품 또는 특정한 제품들 부류를 구매할지를 고려하는데 소비하는 실제 시간 기간; (9) 하나 또는 그 초과의 품목들에 대해 쇼핑객의 입력된 예산에 따라 임의의 하나 또는 여러 개의 품목들에 쇼핑객이 소비하기로 선택한 돈의 액수; (10) 소매점 내의 현재 프로모션 가격들(광고된 또는 그 반대이든); (11) 쇼핑객의 이전 단계의 전자 쿠폰들 또는 이전에 스캐닝된 종이 쿠폰들; (12) 쇼핑객 프로파일에 있는 "건강 경고들"(예:알레르겐들)에 대한 쇼핑객의 요청들; 그리고 (13) 쇼핑객들이 구매하기로 의도하는 카테고리들에 대해 근접한 만료 날짜들로 인해 가격 인하된 개별 패키지들에 대한 경고들에 대한 쇼핑객의 요청. 위의 목록은 결코 완전한 목록이 아니며 상기 목록에 추가된 것들이 쉽게 만들어질 수 있다.
이상적으로, 시스템은 적절한 영향력 있는 메시지를 제공하고, 상기 영향력 있는 메시지는 그런 다음에 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치고 그리고 쇼핑객은 타겟 제품들의 구매로 그 뒤를 잇는다.
이러한 영향을 미치는 것은, 이에 제한되지는 않지만, 더 많은 제품들을 이렇게 선택되거나 또는 고려되게 추가시키는 것, 선택된 또는 고려된 제품을 시스템에 의해 제안된 것과 교환시키는 것, 그리고/또는 쇼핑객 또는 쇼핑객의 가족 멤버들에 의한 몇몇의 알려진 알레르기성 또는 화학적 반응으로 인해, 선택된 제품을 삭제시키는 것을 포함한다. 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터가 알려질 때 반응들 각각이 논리 엔진들에 의해 측정될 수 있다. 그러나, 영향력 있는 메시지들이 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치지 않더라도, 소매점은, 쇼핑객의 결정이 소매점의 제안을 따르지 않음을 알게 되고 그리고 추후의 분석을 위해 쇼핑객에 특정된 그러한 정보 그리고 왜 제품이 선택되지 않았는지에 관한 이유들의 리뷰를 보유할 수 있다. 소매점은 어느 타입들의 영향력 있는 메시지들이 가장 효과적인지 그리고 심지어 소매점 내의 어떤 디스플레이들이 쇼핑객이 제품들을 선택하거나 또는 선택하지 않는데 영향을 미쳤거나 또는 영향을 미치지 않았는지를 분석할 수 있다. 이러한 정보는, 미래의 영향력 있는 메시지들을 영향력 있는 메시지들의 다른 타입들 전부에 대해 우세하도록 맞춤화할 기회를 소매점들에 제공한다.
대조적으로, 영향력 있는 메시지들이 논리 엔진에 의해 개인에 맞춤화되는 것이 아니라, 대신에 다양한 이미 준비된 영향력 있는 메시지들로부터 선택되는 실시예들이 존재한다. 이러한 경우, 시스템은, 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터에 기초하여, 이미 준비된 영향력 있는 메시지들 중 가장 영향력 있는 것을 선택한다. 다른 실시예들은 맞춤화된 영향력 있는 메시지와 미리-만들어진 영향력 있는 메시지 둘 다의 혼합을 사용한다.
예시적 실시예에서, 쇼핑객들은 자신들이 받길 원하는 영향력 있는 메시지들의 타입들에 대해 "옵트 인(opt in)"한다. 예컨대, 몇몇의 쇼핑객들이 건강 의식 경고들을 원할 것인 반면에, 다른 쇼핑객들은 그보다는 제품 가격에 관한 더 많은 정보를 받아, 기회들, 프로모션들 등을 절약할 것이다. 영향력 있는 메시지들의 타입들의 예가 차례로 아래에 설명된다.
위에서 간략히 논의된 바와 같이, 몇몇의 실시예들에서, 소매점은 쇼핑객이 특정한 레시피들을 만들도록 제안함으로써 쇼핑객 행위에 영향을 미친다. 소매점이 레시피를 완료시키기 위해 특정한 품목의 구매를 제안할 때, 소매점은 쇼핑객의 쇼핑 목록, 쇼핑객의 홈 재고 목록, 또는 쇼핑 이동 동안 구매를 위해 쇼핑객의 이미 스캐닝된 선택된 품목들과 같은 특정한 쇼핑객 정보를 알게 된다. 여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "레시피"는 프로젝트들을 포함하고, 상기 프로젝트들은, 레시피와 매우 흡사하게, 원하는 결과를 달성하기 위해 품목들이 몇몇의 방식으로 구매되고 그리고 조립될 것을 요구한다. 예컨대, 예시적 실시예에서, 하드웨어 가게가 쇼핑객이 하우스 페인트 및 브러쉬들을 구매하고 있음을 알게 될 때, 하드웨어 가게는 쇼핑객이 바다 스폰지들 및 글레이즈를 구매하여, 쇼핑객이 포피니쉬(faux finish) 페인팅 프로젝트를 완료할 수 있도록 하는 것을 영향력 있는 메시지로 제안한다.
다른 실시예에서, 쇼핑객의 알려진 쇼핑 목록을 이용하여, 영향력 있는 메시지는 소매점 내에서의 쇼핑 동안 이동할 최선 경로들을 쇼핑객들에게 제공한다. 소매점은 쇼핑객의 쇼핑 목록 상의 품목들 전부를 찾기 위해 맵들 또는 지시들 중 어느 쪽이든 제공할 것이다. 따라서, 몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은, 통로에 위치되는 타겟 제품에 관한 타겟 제품 정보 또는 논리 엔진에 의해 수집된 쇼핑객 위치 데이터에 대해 떨어져 있는 위치를 포함하는 적절한 영향력 있는 메시지를 생성할 수 있다. 예시적 실시예들은 소매점 내의 실시간 이벤트들에 맞춤화된 쇼핑 경로들을 쇼핑객들에게 제공한다. 또한, 다른 예시적 실시예들에서, 적절한 영향력 있는 메시지는 높은 트래픽 구역으로부터 멀어져, 가게를 위해 더 높은 이윤 폭을 얻는 타겟 제품, 예컨대 계절 품목으로 쇼핑객을 리드할 수 있다.
이들 실시예들은, 가게들로 하여금, 위치, 시간, 및 각각의 쇼핑객의 퍼스널 정보를 사용하여, 쇼핑객이 구매하기를 고려하고 있는 제품에 대해 영향력 있는 메시지들을 맞춤화하도록 한다. 또한, 쇼핑객이 구매를 위해 제품을 선택하기를 실제로 고려하고 있는 시간에, 영향력 있는 메시지들은 통신 멀티-네트워크를 통해 무선 단말 디바이스에 송신된다. 이는, 최초 결정적 순간에, 최초 결정적 순간 동안에, 또는 최초 결정적 순간 직전에 이루어질 수 있다.
도 1은 소매점(5)의 개략적인 평면도를 제공한다. 특히, 통신 멀티-네트워크(10)의 멤버들 사이의 무선 통신을 위해 쇼핑객(7), 제휴자(8), 및 관리자(9)가 통신 멀티-네트워크(10) 내에서 포지셔닝되고 그리고 연관되는 소매점(5)의 섹션의 평면도가 도시된다. 통신 멀티-네트워크(10)는 소매점(5) 및 가게의 부동산들(예컨대, 가게의 주차장 및 다른 외부 구역들--미도시) 내에 그리고 안 어디엔가 포지셔닝된다.
도 1의 통신 멀티-네트워크(10)는 메쉬 통신 네트워크(14)와 스타 통신 네트워크(16)를 포함한다. 그러나, 통신 멀티-네트워크의 구성은 고려된 특정 애플리케이션에 따라 가변된다. 몇몇의 실시예들에서, 통신 멀티-네트워크(10)는 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크와 적어도 하나의 스타 통신 네트워크를 포함한다. 무선 단말 디바이스를 통해, 쇼핑객(7)은, 머신 판독가능 메시지들 및 위치 정보를 포함하는 데이터를 통신 멀티-네트워크를 통해 논리 엔진에 통신한다. 예시적 실시예들에서, 인간 판독가능 메시지들과, 바코드들과 같은 머신 판독가능 정보는 통신 멀티-네트워크(10)의 스타 통신 네트워크(16)를 통해 통신되고, 반면에 오퍼레이터의 X 및 Y 포지션 좌표들은 통신 멀티-네트워크(10)의 메쉬 통신 네트워크(14)를 통해 추적된다.
쇼핑객(7), 제휴자(8), 및 관리자(9)는 각각 멀티-네트워크 통신 라인들(6) 및 멀티-네트워크 라우터(11)를 통해 통신 멀티-네트워크(10)의 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16) 둘 다에 연결된다. 도 1은 멀티-네트워크 라우터들(11)이 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16) 둘 다를 위해 동작하는 실시예를 도시한다. 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 통한 데이터의 송신을 위한 컴포넌트들을 포함하여, 상기 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)로 하여금 메쉬 통신 네트워크(14) 또는 스타 통신 네트워크(16)를 위한 라디오로서 동작하도록 한다.
선택된 실시예들에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 소매점(5) 내에서 쇼핑중이거나 또는 작업중인 사람들의 손이 닿지 않는 위치에 놓인다. 예컨대, 도 1에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 소매점(5)의 천장에 근접하거나 또는 천장에 있다. 몇몇의 실시예들에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 적어도 세 개의 라디오들을 보관할 수 있다: 첫 번째 라디오는 메쉬 통신 네트워크(14)의 정보 라우터로서 기능하고, 그리고 적어도 두 개 초과의 라디오들은 스타 통신 네트워크(16)의 데이터 통신 라디오로서 기능한다. 예시적 실시예들에서, 세 개의 라디오들 이외에, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 자신의 고유 IEEE 주소가 갖추어진 컴퓨터 컴포넌트를 포함한다; 컴퓨터 컴포넌트는 라디오들 중 임의의 것에 의해 수집된 정보가 시스템 통신 라인들(19)로서 여기에서 도시된 케이블 와이어들을 통해 논리 엔진(23)에 송신되도록 한다.
통신 멀티-네트워크(10)를 사용하는 실시예들에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16) 둘 다를 위해 동작하기 위한 모든 필요한 컴포넌트들을 포함한다. 멀티-네트워크 라우터(11)는 적어도 세 개의 마이크로제어기 유닛(MCU)들을 포함한다. 하나의 MCU는 메쉬 통신 네트워크(14)를 위해 사용되고, 그리고 적어도 두 개는 스타 통신 네트워크(16)를 위해 사용된다. 각각의 MCU는 시스템-온-칩 타입의 MCU일 수 있고, 그리고 제어 유닛, 하나 또는 그 초과의 레지스터들, 상당한 양의 ROM, 상당한 양의 RAM, 그리고 산술 논리 유닛(ALU)을 포함한다.
규정된 데이터 송신 속도들로 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 통해 쉽게 데이터를 송신하는 그 능력 때문에, Texas Instruments CC MCU가 메쉬 통신 네트워크(14)를 위한 라디오들 중 하나의 라디오로서 사용되기 위한 그리고 스타 통신 네트워크(16) 상에서 사용되는 적어도 두 개의 라디오들 중 하나의 라디오를 위한 예시적 MCU이다. 또한, Texas Instruments CC MCU는 여기에서 통신 멀티-네트워크(10) 내의 위치 검출 기능들을 제공할 수 있다. 대안적으로, Texas Instruments CC MCU는 메쉬 통신 네트워크(14)를 위한 라디오들 중 하나의 라디오로서 사용되기 위한 그리고 스타 통신 네트워크(16) 상에서 사용되는 두 개의 라디오들 중 하나의 라디오를 위한 예시적 MCU이다. 멀티-네트워크 라우터(11)의 적어도 세 개의 라디오들 중 세 번째 라디오는 Texas Instruments CC243x 시리즈의 라디오들보다 더욱 강력한 라디오여야 한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 멀티-네트워크 조직기(21)는 스타 통신 네트워크(16)를 위한 허브 그리고 메쉬 통신 네트워크(14)를 위한 메쉬 네트워크 조직기 둘 다로서 동작한다. 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 위한 라디오들이 여기에서 동일한 디바이스 내에 보관되는 것으로서 도시되지만, 상기 라디오들은 고려된 특정 애플리케이션에 따라 별도의 유닛들 내에 보관될 수 있다. 모든 각각의 메쉬 통신 네트워크(14)는 메쉬 네트워크 조직기를 필요로 한다. 도 1에 도시된 실시예에서, 메쉬 네트워크 조직기는 멀티-네트워크 조직기(21)로서 지칭되는데, 그 이유는 메쉬 네트워크 조직기가 데이터 통신 라디오와 함께 보관되기 때문이다. 다른 실시예들에서, 메쉬 네트워크 조직기는 데이터 통신 라디오가 없는 자립형 유닛 내에 있을 수 있다.
도 1을 참조하면, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)를 논리 엔진(23)에 연결시키는 시스템 통신 라인들(19)이 도시된다. 시스템 통신 라인들(19)은 무선 또는 유선 중 어느 한 쪽일 수 있고, 그리고 도 1, 도 2b, 도 3a, 및 도 4에서 시스템 통신 라인들(19)이 유선임을 표시하기 위해 실선들로서 도시된다. 이더넷 케이블은 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)와 논리 엔진(23) 사이의 예시적 유선 연결 디바이스이다. 도면들에 도시된 시스템 통신 라인들(19)은 단지 예시적인데, 그 이유는 시스템 통신 라인들(19)이 모든 각각의 멀티-네트워크 라우터(11) 및 멀티-네트워크 조직기(21)로부터 논리 엔진(23)으로 연결되기 때문이다. 예시적 실시예들에서, 시스템 통신 라인들(19)은 멀티-네트워크 라우터들(11)을 서로 연결시킨다.
또한, 메쉬 통신 네트워크(14) 내의 멀티-네트워크 라우터들(11) 사이의 송신 존들에 대응하는 멀티-네트워크 통신 라인들(6)이 도 1에 도시된다. 실제로, 예시를 위해 직선들로서 표현되었지만, 멀티-네트워크 통신 라인들(6)은 반드시 직선들일 필요는 없으며, 더욱 정확하게, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)로부터 나오는 원형의 송신 존들이다. 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)의 이러한 존들을 통해, 데이터가 송신되고 수신된다.
실제로, 메쉬 통신 네트워크(14) 내에서의 데이터 송신 속도는 적어도 초당 125 킬로바이트(KB/s)가 되도록 구성될 수 있다. 스타 통신 네트워크(16) 내에서의 데이터 송신 속도는 적어도 250 KB/s가 되도록 구성될 수 있다. 쇼핑객(7)과 통신 멀티-네트워크(10) 사이의 인터페이스는 무선이고, 그리고 아래 중 어느 한 쪽 또는 둘 다를 통해 쇼핑객(7)에 의해 액세스된다: (도 7에 도시된 바와 같은) 무선 단말 디바이스(40), 그리고 멀티-네트워크 통신 라인들(6)을 통한 (도 8에 도시된 바와 같은) 지능형 쇼핑 카트(50).
이제 도 2a를 참조하면, 예시적 메쉬 통신 네트워크(14)의 개략도가 제공된다. 다수의 멀티-네트워크 라우터들(11)은 멀티-네트워크 통신 라인들(6)을 통해 메쉬 통신 네트워크(14)의 멤버들과 무선 통신하고 있다. 메쉬 통신 네트워크(14)의 멤버들은, 무선 단말 디바이스들(40), 지능형 쇼핑 카트들(50), 그리고 메쉬 네트워크 조직기(데이터 통신 라디오와 함께 보관된 것으로 도시됨)로서 동작하는 멀티-네트워크 조직기(21)를 포함할 수 있다. 메쉬 통신 네트워크(14)와 다른 컴포넌트들(예컨대, 무선 단말 디바이스들(40) 및 멀티-네트워크 조직기(21))을 형성하는 정보 라우터들 사이의 통신의 무선 라인들의 방향 및 존재를 나타내기 위하여 점선들로서 도시된다. 메쉬 통신 네트워크(14)는 저전력 소모량, 저 운영 비용, 정의된 공간 내의 효율적 통신 그리고 저 유지 비용을 포함하는 많은 이점들을 제공한다.
도 2a에 도시된 바와 같이, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 메쉬 통신 네트워크(14) 내에서 다른 멀티-네트워크 라우터들(11) 중 적어도 몇몇과 통신할 능력을 갖는다. 몇몇의 실시예들에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 모든 각각의 다른 멀티-네트워크 라우터(11), 멀티-네트워크 조직기(21), 또는 메쉬 통신 네트워크(14)와 연관된 무선 단말 디바이스(40)와 통신할 수 있다.
메쉬 통신 네트워크(14)는 두 개의 연결 어레인지먼트들 중 하나를 사용하는 로컬 영역 네트워크(LAN)이다. 하나의 어레인지먼트는 풀 메쉬 토폴로지이고, 여기서 멀티-네트워크 라우터들(11) 전부는 무선으로 서로 연결되고 그리고 메쉬 내에서 모든 각각의 다른 멀티-네트워크 라우터(11)에 대해 정보를 송신할 수 있고 수신할 수 있다. 다른 예시적 어레인지먼트는 부분적 메쉬 토폴로지이다. 부분적 메쉬 토폴로지에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 메쉬 내에서 이용가능한 멀티-네트워크 라우터들(11) 중 몇몇 ― 그러나 전부는 아님 ― 에 무선으로 연결된다. 도 2a에 도시된 메쉬 통신 네트워크(14)는 풀 메쉬 토폴로지 타입이다.
몇몇의 실시예들에서, 메쉬 통신 네트워크(14)를 통해 전달되는 데이터는 쇼핑객들(7), 제휴자들(8), 그리고 관리자들(9) 사이의 X 및 Y 포지션 좌표들과 같은 데이터의 작은 패킷들로 제한되지 않는다. 몇몇의 실시예들에서, 위치 추적 서브시스템은 메쉬 통신 네트워크(14)를 경유해 수행된다. 이러한 실시예에서, 위치 추적 서브시스템의 기능은 멀티-네트워크 라우터(11)의 정보 라우터 컴포넌트를 사용한다. 이러한 실시예에서, 정보 라우터들이 반드시 서로 통신하는 것은 아니며, 대신에 X 및 Y 포지션 좌표들을 각각의 블라인드 노드에 제공하고, 상기 각각의 블라인드 노드는 무선 단말 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)일 수 있다. 선택된 예시적 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는 무선 단말 디바이스(40) 상에 로딩된 삼각측량 소프트웨어를 통해 자신의 고유 X 및 Y 포지션을 계산한다. 무선 단말 디바이스들(40)은, 무선 단말 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)의 포지션을 삼각측량하기 위하여, 멀티-네트워크 라우터(11) 내에 포함된 바와 같은, 도 2a에 도시된 정보 라우터들 중 적어도 세 개로부터 신호들을 수신한다. 멀티-네트워크 라우터들(11)은 각각 자신들의 X 및 Y 포지션 좌표들을 알게 되는데, 그 이유는 논리 엔진이 각자의 X 및 Y 포지션 좌표들을 각각의 멀티-네트워크 라우터에 제공하기 때문이다. 멀티-네트워크 라우터들(11)은 멀티-네트워크 조직기(21)로서 도시된 메쉬 네트워크 조직기에 연결되고, 상기 멀티-네트워크 조직기(21)는 이더넷 케이블(도 1, 도 2b, 도 3a, 및 도 4에서 시스템 통신 라인(19))을 통해 논리 엔진(23)(도 1, 도 2b, 및 도 3a에 도시됨)에 연결된다.
몇몇의 실시예들에서, 메쉬 통신 네트워크(14)는 ZIGBEE 통신 네트워크이다. ZIGBEE는 무선 퍼스널 영역 네트워크(WPAN)들을 위한 IEEE 802.15.4 표준에 기초한 소형 저전력 디지털 라디오들을 이용하여 하이 레벨 통신 프로토콜들의 슈트에 대한 사양명이다. ZIGBEE는 낮은 데이터 속도, 긴 배터리 수명 그리고 안전한 네트워킹을 요구하는 라디오 주파수(RF) 애플리케이션들을 타겟으로 한다.
도 2a를 역으로 참조하면, 메쉬 통신 네트워크(14)는, 자신의 가장 단순한 형태에서, 하나 또는 그 초과의 멀티-네트워크 라우터들(11), 적어도 하나의 멀티-네트워크 조직기(21), 그리고 무선 단말 디바이스들(40)을 포함한다. 멀티-네트워크 조직기(21)는 메쉬 통신 네트워크(14) 내에서 멀티-네트워크 라우터들(11) 중 하나 또는 그 초과를 통해 데이터를 라우팅하는 디바이스이다. 멀티-네트워크 조직기(21)는 시스템 통신 라인(19)을 통해 논리 엔진(23)에 연결된다. 메쉬 통신 네트워크(14)는 비콘(beacon) 또는 넌-비콘 타입 중 어느 한 쪽이다. 비콘 네트워크들에서, 전력 사용이 추가로 최소화되는데, 그 이유는 멀티-네트워크 라우터(11)는 비콘이 송신되고 있는 동안에만 활성일 필요가 있기 때문이다. 넌-비콘 타입 네트워크들에서의 전력 소모량은 더 높을 수 있는데, 그 이유는 통신 멀티-네트워크(10) 내의 멀티-네트워크 라우터들(11) 중 적어도 몇몇이 항상 활성이고, 반면에 몇몇의 다른 멀티-네트워크 라우터들(11)은 비활성일 수 있기 때문이다. 그러나, 통신 멀티-네트워크(10) 내의 모든 또는 사실상 모든 멀티-네트워크 라우터들(11)이 계속 활성이도록 하는 것이 가능하다.
메쉬 통신 네트워크(14)가 비콘 네트워크인 실시예들에서, 멀티-네트워크 라우터들(11)(그리고 더욱 상세하게, 정보 라우터들로 불리는, 메쉬 통신 네트워크를 위한 라디오들)은 초당 수차례 X 및 Y 포지션 좌표들을 밖으로 블라인드 노드들에 자동으로 브로드캐스팅한다. 블라인드 노드들은 무선 단말 디바이스들(40) 및 지능형 쇼핑 카트들(50)로 구성된 그룹으로부터 선택된다. 이러한 실시예에서, 블라인드 노드들은 각자의 좌표들을 찾는 멀티-네트워크 라우터들(11)에 신호들을 송신할 필요가 없다.
다른 실시예들은 넌-비콘 타입 메쉬 통신 네트워크(14)를 사용한다. 넌-비콘 인에이블링 네트워크(즉, 비콘 오더가 15인 네트워크들)에서, 멀티-네트워크 라우터들(11)은 계속 활성일 수 있는 데이터 수신기들을 갖는다. 이들 실시예들에서, 무선 단말 디바이스들(40)에 의해 요청될 때, 메쉬 네트워크 조직기는 하나 또는 그 초과의 멀티-네트워크 라우터들(11)을 통해 역으로 블라인드 노드들에 신호를 송신한다. 멀티-네트워크 조직기(21)는 멀티-네트워크 라우터들(11)을 관리하고, 메쉬 통신 네트워크(14)로의 무선 단말 디바이스들(40)의 연관을 유발시키고, 멀티-네트워크 라우터들(11)로부터 수신된 정보를 저장하고, 그리고 멀티-네트워크 라우터들(11)과 무선 단말 디바이스들(40) 또는 50과 같은 지능형 쇼핑 카트들 사이에 메시지들을 라우팅한다. 부가하여, 메쉬 통신 네트워크(14)의 넌-비콘 타입의 사용은 다수의 디바이스 타입들의 이종 네트워크들을 허용하고, 상기 이종 네트워크들에서는, 몇몇의 디바이스들은 계속 수신하고 반면에 다른 디바이스들은 외부 자극이 검출될 때에만 송신한다.
이종 네트워크 내의 엘리먼트의 일 예는 무선 광 스위치를 갖는 램프이다. 램프에 있는 노드가 끊임없이 수신하는데, 그 이유는 배터리-전력공급되는 광 스위치가 움직여질 때까지 상기 배터리-전력공급되는 광 스위치가 "수면" 또는 비활성으로 머무르는 동안 상기 노드가 램프의 전원에 연결되기 때문이다. 그런 다음에, 광 스위치가 활성화되고, 커맨드를 램프에 송신하고, 확인응답을 수신하고, 그리고 비활성화의 상태로 돌아간다. 비콘 타입 네트워크에서, 메쉬 통신 네트워크(14) 내의 멀티-네트워크 라우터들(11)은 주기적 비콘들을 송신하여, 각자의 존재를 다른 네트워크 노드들에 확인시킨다. 이러한 노드들은 비콘들 사이에 수면하여, 따라서 각자의 듀티 사이클을 낮추고 그리고 각자의 배터리 수명을 연장시킨다.
논리 엔진(23), 또는 대안적인 실시예들에서, 위치 추적 서버(31)는, 메쉬 통신 네트워크(14) 내의 여러 중요 기능들을 제공한다. 논리 엔진(23)에 의해 제공되는 중요 기능들은 계산, 정보 저장, 조직화, 응답, 네트워크 통지, 데이터 우선순위화, 이벤트 우선순위화, 광선 추적 계산들, 이력 경과들의 생성, 열 맵들의 생성 등등의 기능들이다. 논리 엔진은 미리결정된 시간 기간 내에 무선 단말 디바이스로부터 수집된 쇼핑객 위치 데이터를 이용하여 제품 선택 데이터를 조직화하여, 제품 선택 위치 데이터를 생성한다. 또한, 논리 엔진은 단일 쇼핑 이동으로부터의 모든 제품 선택 위치 데이터를 조직화하여, 집합적 제품 선택 위치 데이터를 생성하여, 각각의 쇼핑객의 집합적 제품 선택 위치 데이터를 쇼핑객의 전자 프로파일 내에 저장시킨다. 이러한 쇼핑객의 전자 프로파일은, 논리 엔진을 이용하여 소매점이 트렌드들을 추가로 분석하여, 개별적으로 또는 카테고리별로 중 어느 한 쪽으로, 쇼핑객에 대한 이력 경과들을 생성하는 것을 가능케 한다. 적어도 하나의 서버-급 컴퓨터 또는 서버가 선호된다. 서버는, 서버의 대단한 계산 및 저장 용량들 때문에, 여기에서 통신 멀티-네트워크(10) 내에서 특히 유용하다.
이제 도 2b를 참조하면, 예시적 메쉬 통신 네트워크(14)의 기능의 개략적인 표현이 제공된다. 메쉬 통신 네트워크(14)는 멀티-네트워크 라우터들(11) 및 무선 단말 디바이스들(40)과 같은 메쉬 통신 네트워크(14)의 멤버들과, 논리 엔진(23) 사이에서, 메쉬 통신 라인들(6)을 통해 데이터를 전달한다. 도 2b는 논리 엔진(23)과 무선 단말 디바이스들(40) 사이 그리고 논리 엔진(23)과 지능형 쇼핑 카트들(50) 사이의 데이터흐름이 존재함을 도시한다.
도 3a는 스타 통신 네트워크(16)의 예시적 표현을 제공한다. 도 3a에서, 데이터 통신 라디오들(도 3a 및 도 3b에서 멀티-네트워크 라우터들(11)과 함께 보관됨)은, 시스템 통신 라인들(19)을 따라서 논리 엔진(23)과 직접 통신한다. 시스템 통신 라인들(19)은 멀티-네트워크 라우터들(11)을 논리 엔진(23)에 연결시키는 유선 라인들일 수 있다. 스타 통신 네트워크(16)의 기능을 설명하기 위해, 멀티-네트워크 통신 라인들(6)은 멀티-네트워크 라우터들(11)과 무선 단말 디바이스들(40) 사이의 통신의 무선 라인들이고, 그리고 따라서 점선들로서 도시된다. 몇몇의 실시예들에서, 시스템 통신 라인들(19)은 음성 및 다른 대량의 데이터의 디지털 송신을 고품질로 그리고 고속으로 전달할 수 있다.
스타 통신 네트워크(16)는 통신 멀티-네트워크(10)에 특히 유용하고 중요하다. 250 KB/s 또는 그 초과의 스타 통신 네트워크(16)의 데이터 송신 속도에 의해, 스타 통신 네트워크(16)는 속도 및 효율성에 대해 더 높은 데이터 송신 속도들을 요구하는 데이터 스트림들을 운반한다. 예컨대, 음성 데이터, 픽처들, 비디오, 그리고 재정 트랜잭션 데이터가 더 높은(예컨대, 250 KB/s 또는 그 초과) 송신 속도에서의 송신에 가장 잘 맞는 데이터 타입들이다. 이들 타입들의 정보 또는 데이터가 메쉬 통신 네트워크(14)를 통해 송신될 수 있는 동안, 스타 통신 네트워크(16)는, 메쉬 통신 네트워크(14) 대신에 또는 메쉬 통신 네트워크(14)에 부가하여 중 어느 쪽이든, 사용될 수 있다.
여기에서 예시적 스타 통신 네트워크(16)는 IEEE 802 통신 프로토콜 내에서 동작한다. IEEE 802는, 로컬 영역 네트워크들 및 메트로폴리탄 영역 네트워크들을 다루는 IEEE 표준들의 패밀리를 지칭한다. 더욱 구체적으로, IEEE 802 표준들은 가변-크기 데이터 패킷들을 운반하는 네트워크들로 제약된다. 대조적으로, 셀-기반 네트워크들에서, 데이터는 예컨대 셀 폰들 내에서의 사용을 위해 셀들로 불리는 짧고, 균일하게 크기가 정해진 유닛들로 송신된다. 이에 제한되지는 않지만, BLUETOOTH®(Bluetooth Sig, Inc.에 등록된 IEEE 802.15.1 및 802.15.2의 프로토콜을 위한 원격통신 장비), WIMEDIA®(WiMedia Alliance Corporation에 등록된, IEEE 802.15.3 프로토콜로서 일반적으로 알려진 무선 멀티미디어 디바이스들의 연결을 위한 사양들), Wi-Fi(IEEE 802.11b), Wi-Fi5(IEEE 802.11a/HL2), 그리고 위에서 주의된 바와 같은 프로토콜 802.15.4와 유사한 다른 무선 프로토콜들을 포함하는 다수의 통신 프로토콜들 내에서 스타 통신 네트워크들(16)이 동작함이 확인응답된다.
예시적 실시예에서, IEEE 802 내에서, 스타 통신 네트워크(16)는 IEEE 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 데이터를 송신한다. IEEE 802.15.4 프로토콜은 무선 퍼스널 영역 네트워크(WPAN)들을 통해 송신되는 송신들을 제어한다. WPAN들은 BLUETOOTH 기술의 사용을 포함할 수 있다. IEEE 802.15.4 통신 프로토콜은 낮은 데이터 속도(예컨대, 약 125 KB/s)를 갖고 그리고 또한 멀티-네트워크 라우터들(11) 내에서 긴 배터리 수명(예컨대 수개월 또는 심지어 수년 동안의 배터리 수명)을 허용하고 그리고 자신의 매우 낮은 기술적 복잡성 및 저전력 요건들에 대해 알려져 있다.
이제 도 3b를 참조하면, 스타 통신 네트워크(16)의 예시적 표현이 제공된다. 이러한 실시예에서, 무선 단말 디바이스들(40) 및 지능형 쇼핑 카트들(50)을 갖는 모든 실질적 통신은 스타 통신 라인들(여기에, 멀티-네트워크 통신 라인들(6)로서 도시됨), 멀티-네트워크 라우터(11) 내에 보관된 데이터 통신 라디오, 스위치(25) 그리고 게이트웨이 서버(27), 그리고 위치 추적 서버(31)와 같은 적절한 가게 서버를 통해 수행된다. 멀티-네트워크 라우터(11)와 스위치(25) 사이의 통신은, 고려된 특정 애플리케이션에 따라, 유선 또는 무선 중 어느 한 쪽인 시스템 통신 라인들(19)을 통해 이루어진다. 시스템의 몇몇의 실시예들에서, 시스템 통신 라인들(19)은 유선이고 반면에 멀티-네트워크 통신 라인들(6)은 무선이다. 대안적인 실시예들에서, 스위치(25), 게이트웨이 서버(27), 그리고 가게 서버들(29) 및 위치 추적 서버(31)는 논리 엔진(23)(도 3b에 미도시)으로 대체된다.
도 4는 통신 멀티-네트워크(10)의 예시적 표현을 제공한다. 도 4에서, 멀티-네트워크 라우터들(11)은 신호를 무선 단말 디바이스(40)에 제공한다. 예시적 실시예에서, 멀티-네트워크 라우터들(11)은 멀티-네트워크 정보 라우터들(11)의 X 및 Y 포지션 좌표들을 무선 단말 디바이스(40)에 제공한다. 무선 단말 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)는, X 및 Y 포지션 좌표들에 있어서 자신의 고유 위치를 제공하는데 필요한 계산들을 수행하거나, 또는 신호를 밖으로 스타 통신 네트워크(16)를 통해 위치 추적 서버(31)에 송신하거나 중 어느 한 쪽이다. 위치 추적 서버(31)는 몇몇의 실시예들에서 광선 추적 및 위치 추적 계산들을 수행한다. 예시적 실시예들에서, 논리 엔진(23)은 위치 추적 계산들을 수행한다. 위에 설명된 실시예들 중 임의의 실시예 하에서, 각각의 무선 단말 디바이스(40) 및 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치는, 메쉬 통신 네트워크(14)의 멀티-네트워크 라우터(11)의 정보 라우터의 라디오와 무선 단말 디바이스(40) 사이에 교환되는 데이터를 통해 가게에 알려진다.
무선 단말 디바이스(40)가 감소된 기능 디바이스이고 그리고 논리 엔진(23) 또는 위치 추적 서버(31) 중 어느 한 쪽이 위치 추적 계산들을 수행하는 실시예들에서, 가장 가까운 멀티-네트워크 라우터(11) 내의 정보 라우터의 라디오는 자신의 고유 X 및 Y 포지션 좌표들을 무선 단말 디바이스(40)에 제공한다. 무선 단말 디바이스(40)에 가장 가까운 멀티-네트워크 라우터(11) 내의 정보 라우터의 라디오는, 멀티 네트워크 조직기(21)로부터 무선 단말 디바이스(40)의 X 및 Y 포지션 좌표들을 수신하고, 상기 멀티-네트워크 조직기(21)는 위치 추적 서버(31)로부터 X 및 Y 포지션 좌표들을 수신한다. 임의의 경우, 소매점(5)(도 1에 도시됨)의 맵 상에서의 무선 단말 디바이스(40)의 위치는 통신 멀티-네트워크(10)의 메쉬 통신 네트워크(14)를 통해 무선 단말 디바이스(40)와, 위치 추적 서버(31) 또는 논리 엔진(23) 중 어느 한 쪽 둘 다에 알려진다.
예시적 실시예들에서, 알려진 각각의 무선 단말 디바이스(40)의 위치를 이용하여, 쇼핑객(7)에 의해 유지되는 무선 단말 디바이스(40)는 스타 통신 네트워크(16)를 통해 정보를 가게 제휴자들(8) 및 관리자들(9)에 송신하고 그리고 가게 제휴자들(8) 및 관리자들(9)로부터 정보를 수신한다. 특정한 실시예들에서, 각각의 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치가 알려지고, 그리고 쇼핑객(7)에 의해 사용되는 지능형 쇼핑 카트(50)는 스타 통신 네트워크(16)를 통해 정보를 제휴자들(8), 관리자들(9) 또는 논리 엔진(23)에 송신하고 그리고 제휴자들(8), 관리자들(9) 또는 논리 엔진(23)으로부터 정보를 수신한다. 몇몇의 실시예들에서, 쇼핑객(7)과, 제휴자들(8), 관리자들(9) 및 지능형 쇼핑 카트(50)로 구성된 그룹의 적어도 하나 사이의 모든 통신은 멀티-네트워크 라우터(11), 스위치(25) 및 게이트웨이 서버(27), 그리고 위치 추적 서버(31)와 같은 적절한 가게 서버를 통해 수행되어야 한다.
도 5에서, 최초 결정적 순간에 쇼핑객(7)에 영향을 미치기 위한 시스템 및 방법의 예시적 실시예의 흐름도가 제공된다. 일반적으로, 쇼핑객은, 소매점(5) 내의 통신 멀티-네트워크(10)를 통해 쇼핑객(7)의 무선 단말 디바이스(40)에 송신된 메시지들에 의해 영향받는다. 도 5의 단계(100)에서, 쇼핑객(7)은 무선 단말 디바이스(40)를 이용하여 쇼핑을 시작한다. 대부분의 실시예들에서, 쇼핑객(7)이 무선 단말 디바이스(40)를 이용하여 쇼핑을 시작할 때, 쇼핑객(7)은 무선 단말 디바이스(40)가 쇼핑객(7)에 할당될 때 자신의 선호되는 쇼핑 카드를 스캐닝하여, 소매점(5)이 쇼핑객(7)의 아이덴티티를 즉시 알도록 한다. 단계(105)에서, 쇼핑객이 쇼핑할 때 쇼핑객(7)에 아주 근접하게 유지되는 무선 단말 디바이스(40)는 위치 데이터를 계속 계산하고 논리 엔진(23)에 송신한다. 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 무선 단말 디바이스(40)로부터 위치 데이터를 수신한다. 무선 단말 디바이스(40)가 감소된 기능 디바이스인 실시예들에서, 가장 근접한 멀티-네트워크 라우터들(11)의 좌표들은 무선 단말 디바이스(40)로부터 논리 엔진(23)으로 송신될 것이고, 여기서 위치 데이터는 논리 엔진(23)에 의해 계산될 것이다.
단계(110)는 쇼핑객(7)에 아주 근접하게 유지되는 무선 단말 디바이스(40)의 위치를 계속 추적한다. 여기에서 사용되는 바와 같은 단어 "계속"의 사용은 소프트웨어 오퍼레이터에 의해 결정된 증가로서 정의된다. 예컨대, 시간 간격은, 이에 제한되지는 않지만, 매 3초, 매 5초, 또는 매 10초일 수 있다. 상기 간격은 고려된 특정 애플리케이션에 따라 가변할 것이다.
그런 다음에, 단계(115)에 도시된 바와 같이, 쇼핑객(7)은 가게를 통과해 제품들 앞에서 느리게 이동하거나 또는 이동하는 것을 멈추고, 그리고 최초 결정적 순간을 겪는다. 논리 엔진(23)은, 쇼핑객의 속도가 특정 속도로 느려질 때 또는 쇼핑객(7)이 디스플레이 앞에서 특정 시간 기간, 예컨대 3초 동안 멈출 때 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있을 때를 인지하는 소프트웨어에 의해 프로그래밍된다. 단계(120)에서, 쇼핑객(7)이 소매점(5)을 통과하는 자신의 이동을 제품들 앞에서 느리게 하거나 또는 멈출 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 느려지거나 또는 멈춘 시간량, 느려짐 또는 멈춤 위치, 그리고 소매점(5) 전체에 걸친 이동의 느려짐 또는 멈춤 기간 동안 쇼핑객에 의해 선택된(설령 있더라도, 선택된) 제품들의 아이덴티티를 추적한다.
단계(125)에서, 논리 엔진(23)은 단계(120) 동안 수집된 정보를 평가하여, 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있는지의 여부를 결정한다. 최초 결정적 순간을 결정하기 위해, 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 추적된 위치(쇼핑객 위치 데이터로서 또한 알려짐)를 제품 위치 맵과 비교하여, 쇼핑객 대 제품 위치 비율을 생성한다. 제품 대 위치 비율이 약 5 피트 내에 있을 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 제품에 아주 근접하게 있는 시간량을 타이밍하는 것을 시작한다. 쇼핑객(7)이 제품을 선택하고 그리고 자신의 무선 스캐닝 디바이스를 이용하여 상기 제품을 스캐닝하여, 제품 선택 데이터를 생성할 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객이 제품을 선택한 하루중 시각과 제품 위치 비율이 약 5 피트 아래였던 첫 순간 사이의 차이를 이용하여 타이밍하는 것을 멈춘다. 논리 엔진(23)은 쇼핑객의 의도된 제품 구매, 쇼핑객 대 제품 위치 비율, 그리고 제품 선택 타이밍 데이터를 평가하여, 평가 데이터를 생성한다. 논리 엔진은 평가 데이터가 최초 결정적 순간을 표시하는지를 결정한다.
단계(130)에서, 평가 데이터에 기초하여 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 결정된다면, 그러면 논리 엔진(23)은 최초 결정적 순간 평가에 기초한 적절한 영향력 있는 메시지를 쇼핑객(7)의 무선 단말 디바이스(40)를 통해 쇼핑객(7)에게 송신한다. 단계(135)에서, 쇼핑객(7)은 자신의 무선 단말 디바이스(40) 상에서 영향력 있는 메시지를 수신한다. 이상적으로, 최초 결정적 순간을 겪고 있는 동안, 쇼핑객(7)은 단계(140)에 도시된 바와 같이 자신의 무선 단말 디바이스(40) 상에서 영향력 있는 메시지를 읽는다. 비-이상적으로, 쇼핑객(7)은 최초 결정적 순간을 겪고 있지 않을 때 이러한 무선 단말 디바이스(40) 상에서 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을 읽을 수 있다.
이 시점에, 단계(145)에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지의 리딩을 따를지 또는 따르지 않을지 중 어느 한 쪽을 결정한다. 예컨대, 영향력 있는 메시지가 쇼핑객에 의해 스캐닝된 제품에 대해 대체 제품을 권고할 때, 단계(145)에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지가 권고한 품목을 구매할지를 결정한다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지에 의해 영향받아, 쇼핑객(7)이 자신의 최초 결정적 순간에 원래 고려했던 것과 상이한 수량의 품목들을 구매한다. 여전히 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 선택되고 스캐닝된 제품과 상이한 제품을 구매하기로 결정하여, 원래 제품을 선반에 돌려놓고 그리고 제안된 제품을 스캐닝한다. 단계(145)에서의 쇼핑객의 결정 이후, 쇼핑객(7)은 계속 쇼핑하거나(단계(100)로 돌아감) 또는 이미 선택된 품목들을 지불하는 것으로 진행하거나(단계(150)) 중 어느 한 쪽이다.
도 6은 소매점(5) 내의 통신 멀티-네트워크(10)를 통해 쇼핑객(7)의 지능형 쇼핑 카트(50)에 메시지들을 송신함으로써 최초 결정적 순간에 쇼핑객(7)에 영향을 미치기 위한 시스템 및 방법의 일 실시예의 흐름도를 제공한다. 도 6의 단계(200)에서, 쇼핑객(7)은 지능형 쇼핑 카트(50)를 이용하여 쇼핑을 시작한다. 대부분의 실시예들에서, 쇼핑객(7)이 지능형 쇼핑 카트(50)를 이용하여 쇼핑을 시작할 때, 쇼핑객(7)은 지능형 쇼핑 카트(50)(그리고 무선 단말 디바이스를 포함함)가 쇼핑객(7)에 할당될 때 자신의 선호되는 쇼핑 카드를 스캐닝하여, 소매점(5)이 쇼핑객(7)의 아이덴티티를 즉시 알도록 한다. 단계(205)에서, 쇼핑객이 쇼핑할 때 쇼핑객(7)에 아주 근접하게 있는 지능형 쇼핑 카트(50)는 위치 데이터를 계속 계산하고 논리 엔진(23)에 송신한다. 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 지능형 쇼핑 카트(50)로부터 위치 데이터를 수신한다. 지능형 쇼핑 카트(50)가 감소된 기능 디바이스인 무선 단말 디바이스를 포함하는 실시예들에서, 가장 근접한 멀티-네트워크 라우터들(11)의 좌표들은 지능형 쇼핑 카트(50)로부터 논리 엔진(23)으로 송신될 것이고, 여기서 위치 데이터는 논리 엔진(23)에 의해 계산될 것이다.
단계(210)는 쇼핑객(7)에 아주 근접하게 있는 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치를 계속 추적한다. 여기에서 사용되는 바와 같은 단어 "계속"의 사용은 소프트웨어 오퍼레이터에 의해 결정된 증가로서 정의된다. 예컨대, 시간 간격은, 이에 제한되지는 않지만, 매 3초, 매 5초, 또는 매 10초일 수 있다. 상기 간격은 고려된 특정 애플리케이션에 따라 가변할 수 있다.
그런 다음에, 단계(215)에 도시된 바와 같이, 쇼핑객(7)은 가게를 통과해 제품들 앞에서 느리게 이동하거나 또는 이동하는 것을 멈추고, 그리고 최초 결정적 순간을 겪는다. 논리 엔진(23)은, 쇼핑객의 속도가 특정 속도로 느려질 때 또는 쇼핑객이 디스플레이 앞에서 특정 시간 기간, 예컨대 3초 동안 멈출 때 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있을 때를 인지하는 소프트웨어에 의해 프로그래밍된다. 단계(220)에서, 쇼핑객(7)이 제품들 앞에서 느려지거나 또는 멈출 때, 논리 엔진(23)은 느려짐 또는 멈춤 시간량, 느려짐 또는 멈춤 위치, 그리고 소매점(5) 전체에 걸친 이동의 느려짐 또는 멈춤 기간 동안 쇼핑객에 의해 선택된(설령 있더라도, 선택된) 제품들의 아이덴티티를 추적한다. 단계(225)에서, 논리 엔진(23)은 단계(220) 동안 수집된 정보를 평가하여, 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있는지의 여부를 결정한다.
최초 결정적 순간을 결정하기 위해, 논리 엔진(23)은 쇼핑객 위치 데이터를 제품 위치 맵과 비교하여, 쇼핑객 대 제품 위치 비율을 생성한다. 제품 대 위치 비율이 약 5 피트 아래에 있을 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 제품에 아주 근접하게 있는 시간량을 타이밍하는 것을 시작한다. 쇼핑객(7)이 제품을 선택하고 그리고 자신의 무선 스캐닝 디바이스를 이용하여 상기 제품을 스캐닝하여, 이로써 제품 선택 데이터를 생성할 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객이 제품을 선택한 하루중 시각과 제품 위치 비율이 약 5 피트 아래였던 첫 순간 사이의 차이를 이용하여 타이밍하는 것을 멈춘다. 논리 엔진(23)은 쇼핑객의 의도된 제품 구매, 쇼핑객 대 제품 위치 비율, 그리고 제품 선택 타이밍 데이터를 평가하여, 평가 데이터를 생성한다. 논리 엔진은 평가 데이터가 최초 결정적 순간을 표시하는지를 결정한다.
단계(230)에서, 평가 데이터에 기초하여 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 결정된다면, 논리 엔진(23)은 최초 결정적 순간 평가에 기초한 적절한 영향력 있는 메시지를 쇼핑객(7)의 지능형 쇼핑 카트(50)를 통해 쇼핑객(7)에게 송신한다. 단계(235)에서, 쇼핑객(7)은 자신의 지능형 쇼핑 카트(50) 상에서 영향력 있는 메시지를 수신한다. 이상적으로, 최초 결정적 순간을 겪고 있는 동안, 쇼핑객(7)은 단계(240)에 도시된 바와 같이 자신의 지능형 쇼핑 카트(50) 상에서 영향력 있는 메시지를 읽는다.
이 시점에, 단계(245)에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지의 리딩을 따를지 또는 따르지 않을지 중 어느 한 쪽을 결정한다. 예컨대, 영향력 있는 메시지가 쇼핑객에 의해 스캐닝된 제품에 대해 대체 제품을 권고할 때, 단계(245)에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지가 권고한 품목을 구매할지를 결정한다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지에 의해 영향받아, 쇼핑객(7)이 자신의 최초 결정적 순간에 원래 고려했던 것과 상이한 수량의 품목들을 구매한다. 여전히 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 선택되고 스캐닝된 제품과 상이한 제품을 구매하기로 결정하여, 원래 제품을 선반에 돌려놓고 그리고 제안된 제품을 스캐닝한다. 단계(245)에서의 쇼핑객의 결정 이후, 쇼핑객(7)은 계속 쇼핑하거나(단계(200)로 돌아감) 또는 이미 선택된 품목들을 지불하는 것으로 진행하거나(단계(250)) 중 어느 한 쪽이다.
도 7은 다수의 인터페이스 키들(42)을 갖는 무선 단말 디바이스(40)의 전면도를 제공한다. 무선 단말 디바이스들(40)은 아래 중 적어도 하나에 의해 사용된다: 관리자, 가게 제휴자, 그리고 쇼핑객. 몇몇의 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는 각각의 무선 단말 디바이스(40) 내에 보관된다. 무선 단말 디바이스(40)는 배터리 전력공급되고 그리고 재-충전가능할 수 있다. 무선 단말 디바이스(40)는 자신을 찾아내고 그리고 여기에서 기존 통신 멀티-네트워크(10)에 연관시키는(즉, 자신을 기존 통신 멀티-네트워크(10)에 무선으로 부착시키는) 능력을 갖는다. 여기에서 무선 단말 디바이스(40)는 감소된 기능 디바이스 또는 완전(full) 기능 디바이스 중 어느 한 쪽이지만, 감소된 기능 디바이스가 자신의 더 낮은 전력 소모량을 위해 선택될 수 있다. 몇몇의 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는 스캐닝된 품목들의 쇼핑 카트(지능형(50) 또는 넌-지능형; 미도시) 안으로의 놓음을 위해 그리고 사진들을 찍기 위해 쇼핑객(7)에 의해 품목들을 스캐닝하기에 유용한 제품 스캐닝 디바이스(미도시) 및 이미저를 포함한다.
무선 단말 디바이스(40)는 정보를 통신 멀티-네트워크(10)로부터 수신하고 그리고 정보를 통신 멀티-네트워크(10)에 송신하는 디바이스로서의 역할을 실질적으로 한다. 도 7에서, 인터페이스 키들(42)을 포함하는 무선 단말 디바이스(40)가 도시된다. 각각의 다수의 인터페이스 키(42)가 발생하는 기능을 표시하는 반면에, 다수의 인터페이스 키들(42) 중 대부분은, 무선 단말 디바이스(40)가 계산 기능들을 수행하는 것을 요구하는 것이 아니라, 통신 멀티 네트워크(10)(미도시)에 부착된 다른 디바이스에 대해 또는 상기 다른 디바이스로부터 요청된 송신을 실제로 제공한다. 몇몇의 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는, 계산을 위해, 멀티-네트워크(10)에 부착된 다른 디바이스들, 예컨대 논리 엔진(23) 또는 계산 기능들을 수행할 수 있는 다른 디바이스들에 정보를 송신한다.
계산 기능들은, 이에 제한되지는 않지만, 광선 추적 계산들, 가격 계산들, 그리고 예산 계산들을 포함한다. 그러므로, 도 7의 무선 단말 디바이스(40) 상에 도시된 인터페이스 키들(42)은, 통신 멀티-네트워크(10)로부터의 정보의 수신 또는 송신 이외에 무선 단말 디바이스(40) 내의 기능의 작동을 암시하는 것으로 의미되지 않고, 그리고 무선 단말 디바이스(40) 상에서 사용되는 키 타입들이 무엇이든 매우 적은 계산을 야기시키거나 또는 심지어 계산을 야기시키지 않는데, 그 이유는 논리 엔진(23) 또는 위치 추적 서버(31)가 광선 추적 계산들을 수행하기 때문이다. 인터페이스 키들(42)의 이러한 사용에 의해, 가게 그리드 상의 그 X 및 Y 포지션 좌표들의 계산과 같은 계산 기능들을 위한 필요한 하드웨어가 완화된다.
예컨대, 무선 단말 디바이스(40) 자체는, 사전에 스캐닝되고 그리고 지능형 쇼핑 카트(50) 안에 놓인 품목들의 비용의 누계를 사실상 계산하거나 또는 유지하지 않는다. 대신에, 눌릴 때, 카트 키(44)는, 품목이 스캐닝된 이후 쇼핑 카트(50)에 놓일 품목을 무선 단말 디바이스(40)가 스캐닝할 준비가 되어 있음을 통신 멀티-네트워크(10)에 시그널링한다. 스캐닝된 품목에 관한 정보가 통신 멀티-네트워크(10)를 통해 무선으로 송신되고, 그리고 궁극적으로, 저장 및/또는 추가의 프로세싱을 위해 논리 엔진(23) 또는 위치 추적 서버(31)에 라우팅된다.
여기에서, 도 7이 예시적인 것과 도시된 버튼들의 타입들, 구성들, 그리고 방위가 본 발명의 일부를 형성하지 않음이 주의되어야 한다. 무수한 키 타입들, 크기들, 형상들, 구성들, 심볼들, 그래픽들 등이 고려되는 특정 애플리케이션에 따라 무선 단말 디바이스(40)의 범위 및 목적 내에서 맞도록 생성될 수 있다.
무선 단말 디바이스(40)가 계산을 거의 하지 않거나 또는 계산을 하지 않도록 구성될 때, 무선 단말 디바이스(40)는 만들고 그리고 사용하기에 극도로 경제적이다. 낮아진 가격의 컴포넌트들이 사용되므로(즉, 고속 프로세서 및 메모리), 무선 단말 디바이스(40)는 도난을 덜 당하게 된다. 또한, 무선 단말 디바이스(40)의 도난이 발생하더라도, 무선 단말 디바이스(40)의 대체 비용이 더욱 복잡한 디바이스들의 유닛당 비용들보다 훨씬 적다. 무선 단말 디바이스(40)에 고속 프로세서 및 메모리가 없을 때, 무선 단말 디바이스(40)는 또한 고속 프로세서들 및 대형의 정교한 메모리 타입들에 따라 좌우되는 다른 디바이스들의 소프트웨어의 상당한 양이 없다. 부가하여, 무선 단말 디바이스(40)의 낮은 유닛당 비용 때문에, 소매점(5)의 더 많은 수의 쇼핑객들에 대해 더 많은 유닛들이 사용될 수 있다. 또한, 각각의 가게가 무선 단말 디바이스(40)에 의해 사용가능한 호환가능 통신 멀티-네트워크(10)를 소유하는 한, 무선 단말 디바이스(40)는 다수의 식료품점들 내에서 사용될 수 있다.
다른 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는 적어도 부분적으로 상기 무선 단말 디바이스(40)의 회로, 즉 상기 무선 단말 디바이스(40)의 마이크로제어기들 내에서 특정한 복잡한 계산 기능들을 수행한다. 예컨대, 무선 단말 디바이스(40)는 광선 추적 계산들을 수행하여, 가게의 맵 상에 중첩된 2차원 그리드 상에서 자신의 고유 위치를 결정한다. 이러한 실시예에서, 논리 엔진(23) 또는 적절한 가게 서버, 예컨대 위치 추적 서버(31)는 무선 단말 디바이스(40) 내의 계산 또는 다른 타입의 정전의 경우 완전 기능 무선 단말 디바이스(40)에 대한 백업으로서 동작한다.
무선 단말 디바이스(40)는 자신이 계산적 능력들을 갖든지 또는 갖지 않든지, 적어도 하나의 MCU를 포함한다. 몇몇의 실시예들에서, 여기에서 MCU는 시스템-온-칩 타입의 MCU이다. 여기에서 MCU는 제어 유닛, 하나 또는 그 초과의 레지스터들, 상당한 양의 읽기 전용 메모리(ROM), 상당한 양의 랜덤 액세스 메모리(RAM), 그리고 산술 논리 유닛(ALU)을 포함한다. 무선 단말 디바이스(40)가 계산 작업 전부를 수행하지 않는 실시예들에서, ALU는, 있다면, 무선 단말 디바이스(40) 내의 임의의 계산들을 위해 거의 액세스되지 않을 것이다. 디바이스 자체가 계산 작업의 대부분을 수행하는 무선 단말 디바이스(40)의 실시예들에서, ALU는 계산들을 위해 액세스될 것이고 그러므로 사용될 것이다.
몇몇의 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는 적어도 두 개의 MCU들을 포함한다. 하나의 MCU는 무선 단말 디바이스(40)로부터 메쉬 통신 네트워크(14)로 정보를 송수신한다. 다른 MCU는 무선 단말 디바이스(40)로부터 스타 통신 네트워크(16)로 정보를 송수신한다. Texas Instruments CC 2431 MCU는 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16) 둘 다에 대해 데이터를 송신하는 그 능력 때문에 여기에서 선호된다. 또한, CC 2431 MCU는 여기에서 통신 멀티-네트워크(10) 내의 위치 검출 기능들을 제공한다. 이러한 위치 검출은 중요하고 선호되는 기능인데, 그 이유는 위치 검출이 상기 위치 검출이 갖추어진 임의의 디바이스(무선 단말 디바이스들(40)이든, 지능형 쇼핑 카트(50)이든, 또는 멀티-네트워크 라우터들(11)이든지 간에)로 하여금 통신 멀티-네트워크(10) 내의 임의의 곳에서 발견되고 그리고 위치되도록 하기 때문이다.
CC2431 MCU에 대한 기술적 사양들은 아래이다: 32 ㎒ 단일-사이클 저전력 8051 MCU; 2.4 ㎓ IEEE 802.15.4 컴플라이언트 RF 트랜시버; 128 KB 인-시스템 프로그램어블 플래쉬; 울트라 저전력 요건들; ZIGBEE 프로토콜 스택(Z-STACK) 오퍼러블; 그리고 모든 전력 모드들에서 데이터가 보유되는 8 Kbyte SRAM, 4Kbyte. CC2431은 무선 센서 네트워킹 ZIGBEE/IEEE 802.15.4 솔루션들에 대한 진정한 시스템-온-칩(SOC)이다. CC2431은 통신 멀티-네트워크(10) 내에 무선 단말 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50) 중 어느 한 쪽을 위치시키기 위해 사용될 수 있는 위치 검출 하드웨어 모듈을 포함한다. 이에 기초하여, 위치 엔진은 통신 멀티-네트워크(10) 내에서 알려지지 않은 무선 단말 디바이스(40)의 포지션 또는 지능형 쇼핑 카트(50)의 포지션의 추정치를 계산한다.
메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 따라서 정보 흐름 및 관리를 위해 사용되는 MCU들 이외에, 적어도 하나의 지도 MCU가 무선 단말 디바이스(40) 내에서 사용된다. 이러한 지도 MCU는 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 따라서 정보를 송수신하도록 구성된 다른 MCU들을 지도하고, 평가하고, 메시지들을 상기 다른 MCU들에 송신하고, 정보를 상기 다른 MCU들로부터 수신하고, 상기 다른 MCU들을 관리한다. Texas Instruments에 의해 만들어진 MSP430은 지도 MCU를 위해 선호되는 모델이다. MSP430은 저비용 및 저전력 소모량 내장된 애플리케이션들을 위해 설계되는 16-비트 프로세서 주변에 만들어진 마이크로제어기이다. 상기 MSP430은 무선 라디오 주파수(RF) 또는 배터리 전력공급되는 애플리케이션들에 특히 잘 맞는다. 유휴 모드에서 인출되는 전류는 1 마이크로암페어보다 더 적을 수 있다. 상기 MSP430의 상위 프로세서 속도는 16 ㎒이다. 상기 MSP430는 저전력 소모량을 위해 감속될 수 있다. 상기 MSP430는 외부 메모리 버스를 갖지 않는다. 그러므로, 상기 MSP430는 온-칩 메모리로 제한되고 그리고 바람직하게 최대 128 KB 플래쉬 메모리 및 10 KB RAM을 포함한다.
통신 멀티-네트워크(10)가 다수의 스타 통신 네트워크들(16)을 포함하는 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)의 내부 하드웨어의 예시적 구성은 통신 멀티-네트워크(10)와의 통신을 담당하는 두 개의 MCU들 그리고 무선 단말 디바이스(40) 내에서 모든 다른 필요한 기능들을 지도하는 지도 MCU를 포함한다. 이러한 구성에서, 두 개의 MCU들 중 하나는 통신 멀티-네트워크(10)와 항상 연관되고 그리고 통신 멀티-네트워크(10)에 무선으로 연결된다. 다른 MCU는, 상기 다른 MCU가 통신 멀티-네트워크(10)에 무선으로 연결되지 않을 때, 통신 멀티-네트워크(10)에 의해 송신되는 가장 강한 라디오 신호를 탐색하여, 통신 멀티-네트워크(10)에 연결한다. 비-연관된 MCU에 의해 감지된 신호가 현재 연관된 스타 통신 네트워크(16)에 의해 송신되는 신호보다 더 강하게 된다면, 비-연관된 MCU가 연관된 상태로 변환될 것이고 그리고 이전에 연관된 MCU는 비-연관된 상태로 변환될 것이고 그리고 그런 다음에 통신 멀티-네트워크(10)로부터 이용가능한 가장 강한 라디오 신호를 찾기를 시작할 것이다. MCU들 사이의 연관 및 비-연관의 이러한 프로세스는 쇼핑객(7)이 가게 근처에서 이동함에 따라 그리고 하나의 스타 통신 네트워크(16)로부터 소매점(5) 내에 위치된 다른 스타 통신 네트워크(16)로 이동함에 따라 계속 발생한다.
통신 멀티-네트워크(10)가 다수의 스타 통신 네트워크들(16)을 포함하고 그리고 메쉬 통신 네트워크들(14)을 포함하지 않는 대안적인 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)로부터의 정보의 동시적 송수신을 담당하는 두 개의 MCU들(바람직하게, Texas Instruments CC2431)은 둘 다 통신 멀티-네트워크(10)와 연관된다. 이러한 듀얼 연관은 무선 단말 디바이스(40)로부터 또는 무선 단말 디바이스(40)로 데이터의 더 큰 패킷들의 송신을 가능케 한다. 데이터의 이들 더 큰 패킷들은 음성 데이터, 비디오, 그리고 다른 데이터 타입들을 포함할 수 있고, 이들의 무선 송신(즉, 무선 단말 디바이스(40)와 통신 멀티-네트워크(10) 사이)은 256 KB/s 송신 속도 또는 그 초과에 의해 가장 용이하게 된다.
도 8a 내지 도 8d는 가게 안에서 쇼핑객의 최초 결정적 순간 동안 엔드 캡(22)으로부터 구매를 위해 품목들에 대한 쇼핑객(7)의 제품 선택 프로세스를 도시한다. 이들 도면들이 엔드 캡을 도시하지만, 상기 프로세스는 키오스크, 디스플레이, 또는 하나 또는 그 초과의 표준 가게 선반들 상에 놓이지 않은 제품들의 임의의 다른 그룹핑을 위해 사용될 수 있다. 도 8a-도 8d는 가게 안에서 최초 결정적 순간에 있는 쇼핑객이 갖는 경험(30)을 그림으로 캡쳐하는 것으로 의미된다. 도 9a는 쇼핑객이 가게(5) 안의 엔드 캡(22)에 접근하자마자 쇼핑객을 도시한다. 도 8a, 도 8b, 도 8c 및 도 8d에서의 쇼핑객(7)은 최초 결정적 순간 디바이스(50)(즉, 무선 단말 디바이스(40) 또는 퍼스널 디바이스(45)(미도시))를 소유(35)하는 것으로 도시된다.
쇼핑 동안, 쇼핑객의 추정된 위치들은 쇼핑객이 최초 결정적 순간 디바이스(50)를 갖고 가게 전체에 걸쳐 움직임에 따라 추적된다. 도 8a에서, 쇼핑객(7)은 자신이 자신의 구매 옵션들을 고려하는 동안 엔드 캡(22)에 멈춘 것으로 도시된다. 여기에서 일 예에서, 쇼핑객(7)은 예컨대 세탁 세제 옵션들의 커다란 어레이 앞에 선다. 도 8b에서, 쇼핑객(7)은 엔드 캡(22)으로부터 제품(35)을 선택했다. 도 8c에서, 쇼핑객(7)은 선택된 제품(35) 상의 판독가능 매체(미도시)를 스캐닝한다. 제품(35)의 이러한 스캐닝시, 여러 중요한 기능들이 발생하고, 상기 기능들 각각이 차례로 설명될 것이다.
첫째, 스캐닝된 제품(35)의 아이덴티티가 FMOT 디바이스(50)에 의해 가게 통신 네트워크(10)를 통해 송신되고, 이러한 송신들은 하나 또는 그 초과의 정보 라우터들(12)을 통해 수신되고 그리고 궁극적으로 논리 엔진(23)에 전달된다. 둘째, 쇼핑객의 제품 선택의 시간상 순간이 또한 논리 엔진(23)에 의해 레코딩되고 그리고 저장된다. 쇼핑객(7)이 자신의 제품 선택 초이스를 숙고하는데 소비하는 시간량이 또한 알려지는데, 그 이유는 가게를 통한 상기 쇼핑객(7)의 이동이 매 순간 실제 실시간으로 평가될 수 있기 때문이다.
이 시간은 FMOT 디바이스(50) 내의 타이밍 디바이스 또는 데이터 수집 디바이스(23) 중 어느 한 쪽에 의해 추적될 수 있다. 이러한 추적된 시간은 여기에서 제품 선택 타이밍 데이터로서 지칭된다. 셋째, 가게(5) 안의 쇼핑객(7)의 포지션이 실제 실시간으로 알려지므로, 이러한 포지션은 선택된 제품(35)의 아이덴티티에 부착된다. 마지막으로, 트랜잭션이 완료되고, 그리고 선택된 제품이 선택되며, 제품(35)이 구매를 위해 실제로 선택되었고 그리고 구매를 위해 단지 고려되기만 한 것은 아니라는 표시로서 쇼핑객(7)은 선택된 제품(35)을 쇼핑 카트 안에 놓는 것으로 도시된다.
아래의 예들은 세 개의 가능한 상황들을 제공하는 것으로 의미되고, 여기서 쇼핑객의 현실 세계 제품 선택 프로세스들을 이용한 본 발명의 기술적 엘리먼트들의 조합이 예시된다. 예들은 모든 것을 포함하는 것으로 의미되지 않는다. 여기에서 시스템의 사용을 이용한 더욱 많은 예들이 사용될 수 있음과 여기에서 제공되는 예들이 제한하지 않음을 당업자가 쉽게 인지할 것이다.
예 Ⅰ
쇼핑객은 여기에서 상세히 설명된 타입의 소매점에 들어간다. 쇼핑객에게는 소매점에 의해 무선 단말 디바이스가 제공되고, 그리고 쇼핑객은 자신의 쇼핑 이동을 진행하기를 시작한다. 세탁 세제의 엔드 캡 디스플레이로 가면, 쇼핑객은 유명 브랜드를 집고, 디스플레이 상에서 상기 유명 브랜드의 바 코드를 스캐닝하기를 의도한다. 세탁 세제의 브랜드는 쇼핑객에게 친숙하고 쇼핑객이 종종 사용한 브랜드이다. 쇼핑객은 세탁 세제의 제품 패키지 상의 바 코드를 스캐닝하고 그리고 세제를 자신의 쇼핑 카트 안에 놓는다. 엔드 캡을 보고 그리고 상기 엔드 캡의 선택 거리 내에서의 끌어당기는 쇼핑객의 결정 시간은 약 2초 내지 약 5초 사이에 있는 것으로 추정된다.
예 Ⅱ
쇼핑객은 여기에서 상세히 설명된 타입의 소매점에 들어간다. 쇼핑객은 자신의 고유한 퍼스널 무선 디바이스(예컨대, 스마트폰)를 갖고, 상기 무선 디바이스는 소매점의 통신 멀티-네트워크에 연결되도록 구성된다. 양조주에 대한 쇼핑객의 습관적 선택을 포함하는 소매점 내의 통로에의 도달시, 쇼핑객에게는 논리 엔진으로부터 통신 멀티-네트워크를 통해 유인책이 송신된다. 이러한 유인책은 경쟁적 제품에 대한 오퍼를 포함한다. 유인책은 경쟁적 상품이 덜 값비싸게 구매하게 하는 쿠폰일 수 있다. 유인책에 대한 반응시, 쇼핑객은 자신의 습관적 제품을 선택하는 것에 실패하고 그리고 대신에 새로운 오퍼를 선택한다. 여기에서, 대상 제품 통로가 습관으로 접근될 때 또는 쇼핑객의 최초 결정적 순간 경험 동안 유인책이 쇼핑객의 퍼스널 무선 디바이스에 도달됨을 주의하는 것이 중요하다.
예 Ⅲ
쇼핑객은 여기에서 상세히 설명된 타입의 소매점에 들어간다. 쇼핑객에게는 소매점에 의해 무선 단말 디바이스가 제공되고, 그리고 쇼핑객은 자신의 쇼핑 이동을 진행하기를 시작한다. 쇼핑객은 농산물(produce) 선택에 들어가고, 미리-결정된 과일 또는 채소를 선택하기를 준비한다. 다른 과일 또는 채소 오퍼에 대한 상이한 선택을 만들기 위한 유인책, 또는 쇼핑객이 구매하기로 원래 의도했던 것보다 쇼핑객이 더 많이 구매하도록 영향을 미치기 위한 유인책을 쇼핑객은 논리 엔진으로부터 수신한다. 쇼핑객은 유인책에 의해 오퍼된 선택을 거절하고 그리고 대신에 과일 또는 채소에 대한 자신의 미리-결정된 선택을 하는 것으로 진행한다. 논리 엔진은 쇼핑객의 선택, 쇼핑객 선택 시간, 유인책의 거절 그리고 유인책 자체의 고려 시간을 레코딩한다. 또한, 논리 엔진은 쇼핑객에게 왜 유인책이 실패했는지에 관해 상기 쇼핑객에게 질의하는 것을 덧붙일 수 있다. 이러한 응답은, 제공되든지 또는 제공되지 않든지 간에, 논리 엔진에 의해 또한 레코딩된다.
본 발명의 다양한 실시예들이 위에서 설명되었지만, 실시예들이 예로서 제시된 것이고 그리고 제한이 아님이 이해되어야 한다. 관련 기술분야(들)의 당업자에게는, 본 발명의 범위로부터 벗어남 없이, 형태 및 세부사항에 있어서 다양한 변경들이 이곳에서 이루어질 수 있음이 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 위에 설명된 예시적 실시예들 중 임의의 것에 의해 제한되어서는 안되며, 아래의 청구항들 및 그 대등물들에 따라서만 정의되어야 한다.
논리 엔진은 쇼핑객 위치 데이터에 기초하여 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 생성하고, 그리고 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 스타 통신 네트워크를 통해 쇼핑객에게 전달한다. 몇몇의 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝되는, 소매점에 의해 쇼핑객에게 제공된 무선 단말 디바이스의 형태이다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는 식료품 카트에 부착될 수 있거나, 또는 쇼핑객 또는 쇼핑객의 퍼스널 디바이스에 물리적으로 부착될 수 있거나, 또는 증가하는 개수의 스마트폰들 중 임의의 것과 같이 쇼핑객의 퍼스널 디바이스 내에 미리-설치된다. 기술분야의 당업자는, 추적 디바이스의 중요성이 추적 디바이스가 쇼핑객에 고정되는 방식이 아니라 추적 디바이스가 쇼핑객에 아주 근접하게 유지되는 것임을 쉽게 인지할 것이다. 중복성을 위해, 다수 개의 추적 디바이스들이 하나의 쇼핑객에게 할당될 수 있다.
몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은 소매점의 맵을 포함하고, 여기서 2-차원 X 및 Y 그리드가 소매점의 맵 위로 나란히 놓여, 소매점의 맵 상의 각각의 엘리먼트에 X 및 Y 포지션 좌표들의 세트를 제공한다. 이들 맵들은 성질상 디지털이고 그리고 여기에서 논리 엔진에 의해 저장되고 관리된다. 가게의 통신 멀티-네트워크 그리고 특히 여기에서 스타 통신 네트워크를 통해 가게에 의해 제공되든지 또는 퍼스널 디바이스에 의해 제공되든지 간에, 여기에서 맵의 전부 또는 일부분이 논리 엔진으로부터 쇼핑객의 핸드헬드 디바이스로 송신될 수 있다. 이러한 실시예에서, 쇼핑객에 의한 구매를 위해 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 제품들은 특정된 제품 위치들을 갖고, 상기 소매점은 상기 특정된 제품 위치들을 알고 있다. 몇몇의 실시예들에서, 제품 위치 맵이 제공되고, 여기서 논리 엔진은 소매점 안 어디엔가 포지셔닝된 제품들의 위치들 대부분을 알고 있다.
이러한 실행에서, 무선 단말 디바이스는 최초 결정적 순간 추적 시스템에 동작가능하게 연결되고, 상기 시스템은, 쇼핑객 위치 데이터를 생성하기 위해 논리 엔진에 의해 통신 멀티-네트워크를 통해 추적되는 쇼핑객 추적 디바이스를 포함한다. 또한, 무선 단말 디바이스는 제품 스캐닝 디바이스에 동작 가능하게 연결된다. 쇼핑객은 제품 선택 데이터를 생성하기 위해 제품 스캐닝 디바이스를 이용하여 구매를 위해 의도된 각각의 제품을 스캐닝한다. 추가로, 무선 단말 디바이스는 제품 선택 데이터를 논리 엔진에 송신하고, 상기 논리 엔진은 그런 다음에 쇼핑객에 의해 선택된 단일 제품에 대한 제품 선택 데이터를, 제품 선택 데이터가 수집된 시간에 수집된 쇼핑객 위치 데이터와 비교한다. 이는, 쇼핑객 대 제품 위치 비율을 생성한다.
논리 엔진은 쇼핑객 대 제품 위치 비율, 제품 선택 위치 데이터 및 쇼핑객의 제품 선택 데이터를 검사하여, 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있는지 또는 겪었는지의 여부, 즉 쇼핑객이 제품을 선택하는 의사 결정 프로세스에 들어왔는지의 여부를 결정한다. 다음으로, 논리 엔진은 적절한 영향력 있는 메시지를 선택하거나 또는 생성하고, 그리고 상기 메시지를 통신 멀티-네트워크를 통해, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 무선 단말 디바이스에 전달한다. 마지막으로, 적절한 영향력 있는 메시지는 최초 결정적 순간 직전에, 최초 결정적 순간에, 또는 최초 결정적 순간 가까이에 쇼핑객에 영향을 미친다.
본 발명의 추가의 실시예들, 뿐만 아니라, 본 발명의 이들 실시예들의 구조 및 동작이 첨부된 도면들을 참조하여 아래에서 상세히 설명된다.
여기에서 정의된 바와 같은 용어 "최초 결정적 순간"은, 구매 결정 순간, 및/또는 구경하는 쇼핑객이 처음으로 제품을 맞닥뜨릴 때 시작되고, 구매를 위해 제품의 고려 프로세스를 계속하고, 그리고 맞닥뜨리고 고려된 제품을 구매하기로 선택하거나 또는 선택하지 않는 쇼핑객의 결정으로 결론지어지는 구매 결정을 쇼핑객이 하는데 요구되는 시간이다. 부가하여, 최초 결정적 순간의 키 컴포넌트들은 1) 선택을 위해 고려되는 제품, 2) 구매를 위해 선택된다면, 선택된 제품, 3) 쇼핑객이 선택을 위해 특정한 제품을 고려하는데 소비한 시간량, 4) 선택을 위해 제품의 고려시 제품 위치에 관련되어 가게 안의 쇼핑객의 추정된 위치(예컨대, 농산물에서, 디스플레이에서, 엔드-갭에서 등), 그리고 위에서 주의된 네 개의 키 엘리먼트들 중 임의의 하나의 한 개, 두 개, 세 개, 또는 네 개를 포함한다. 통상적으로, 최초 결정적 순간은 약 2초 내지 약 7초 사이의 시간 범위에 있고 때때로 더 길다. 기술분야의 당업자는, 최초 결정적 순간이 통상적인 임계치를 넘어 연장될 수 있다는 것과 이러한 연장이 최초 결정적 순간에 대해 여기에서의 정의의 일부로 남는다는 것을 쉽게 인지할 것이다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "최초 결정적 순간을 겪는다"는, 1) 잠재적 구매를 위해 제품을 고려하고, 그리고 2) 구매를 위해 제품을 선택하든지 또는 구매를 위해 제품을 선택하지 않기로 선택하든지 결정하는 프로세스의 전체를 포함한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어들 "의도된 구매" 및 "구매 의도"는, 잠재적 구매 뿐만 아니라 쇼핑객이 자신의 쇼핑 목록에 포함시켰던 제품들을 고려하여, 가게 선반, 키오스크(kiosk), 또는 디스플레이로부터의 쇼핑객의 제품 삭제를 의미한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "추적 통신"은, 무선 단말 디바이스들이 쇼핑객에 아주 근접하게 놓일 때 이러한 무선 단말 디바이스들을 추적하는 통신 멀티-네트워크의 능력을 의미한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "게이트웨이 서버"는, 스위치를 통해 가게의 통신 멀티-네트워크로부터 데이터를 수신하고 있는 서버를 의미하고, 상기 데이터는 상기 게이트웨이 서버에 의해 제휴자 작업 관리 서버, 컴퓨터 지원 주문 시스템 컴퓨터, 세일 서버의 포인트, 위치 추적 서버, ISP 서버, 또는 다른 가게 컴퓨터와 같은 다른 가게 서버들로 라우팅되고 있다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "컴퓨터 기능들"은, 소프트웨어, 메모리, 및 프로세서를 포함하는 컴퓨터 또는 컴퓨터-같은 디바이스에서 일어나는, 기술분야에 보통 알려져 있는 임의의 그리고 모든 마이크로프로세서 또는 마이크로제어기 기반 컴퓨터 작업들 또는 루틴들을 의미한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "컴퓨터 동작"은, 복잡한 마이크로제어기들 및/또는 중앙 프로세싱 유닛(CPU)들을 갖는 알려진 컴퓨터 및/또는 서버 타입들의 디바이스들과 연관된 그러한 타입들의 공통 계산들을 의미한다. 컴퓨터 동작을 수행하는 그러한 디바이스들은 통상적으로, 광범위한 소프트웨어를 지니기 위한 용량을 갖고 그리고 임의의 다양한 타입들의 루틴들 및 상기 루틴들 안의 서브-루틴들을 실행시킨다.
용어들 제품 선택에 "영향을 미친다" 또는 "영향을 미치는"은, (1) 잠재적 건강상의 위험들; (2) 덜 값비싼 대안적인 제품(들); (3) 더 나은 등급의(better rated) 대안적인 제품(들); (4) 곧 예정된(soon-to-be) 또는 선택된 제품(들)에 부가될 보완적 제품들; 및/또는 (5) 제품 정보를 쇼핑객이 알도록 하는 시스템의 능력을 의미한다. 여기에서, 쇼핑객의 행위가 쇼핑객의 통상적인 구매 패턴들, 통상적인 예산, 쇼핑 목록, 알려진 브랜드 선호도들, 세일들 및 프로모션들과 일치하거나 또는 불일치하거나 또는 소매점들 미리결정된 목표들에 따르도록, "영향을 미친다" 또는 "영향을 미치는"은 쇼핑객으로 하여금, 이상적으로, 쇼핑 이동 동안 쇼핑객에 대해 생성된 적절한 영향력 있는 메시지들에 대해 소매점들 미리결정된 목표들과 일치하게 행동하게 하도록 한다는 것이 주의되어야 한다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "무선 단말 디바이스"는 전자식 디바이스, 그리고 이상적으로, 통신 멀티-네트워크를 통해 무선으로 동작하고 그리고 쇼핑객이 소매점 전체에 걸쳐서 이동할 때 쇼핑객에 아주 근접하게 사용되는 핸드헬드 전자식 디바이스를 의미한다. 각각의 무선 단말 디바이스는 통신 네트워크를 통과하는 블라인드 노드로서 동작된다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "블라인드 노드"는 시스템에 알려져 있지 않으나 추적 위치 서브시스템을 위한, 통신 멀티-네트워크의 그러한 노드들을 의미한다.
예시적 실시예에서, 무선 단말 디바이스는 "제품 스캐닝 디바이스"와 결합된다. 여기에서 사용되는 바와 같이, 용어 "제품 스캐닝 디바이스"는 판독가능 매체들을 스캐닝하기 위한 전자식 디바이스를 지칭하고 그리고 사진들을 찍도록 기능할 수 있으나 사진들을 찍는 것으로 제한되지는 않는다. 판독가능 매체는, 판독될 수 있고 그리고 전자식 디바이스에 의해 그리고 몇몇의 경우들에서 인간에 의해 이해될 수 있는, 소매점 내의 품목 또는 품목들의 분류를 위한 고유 식별자이다. 바 코드는, 이에 제한되지는 않으나, GTIN(Global Trade Identification Number), UPC, UPC-A, UPC-E, EAN13, EAN8, Databar(다중 버전들), GS1-128, 그리고 기술분야의 당업자들에게 알려진 임의의 다른 제품 식별 코드를 포함할 수 있는 판독가능 매체의 예이다.
몇몇의 예시적 실시예들에서, 무선 단말 디바이스는 "지능형 쇼핑 카트"에 일시적으로 결합된다. 여기에서 사용되는 바와 같은 "지능형 쇼핑 카트"는 종래의 쇼핑 카트와 외관상 유사하고, 여기서 "지능형 쇼핑 카트"는 쇼핑객에 아주 근접하게 위치되고 쇼핑객의 의도된 구매들을 유지하지만, "지능형 쇼핑 카트"는 소매 환경의 통신 멀티-네트워크와 연관되거나, 통신가능하게 결합되거나 그리고/또는 추적 통신된다. 지능형 쇼핑 카트는 더 쉬운 쇼핑 경험을 제공하기 위해 쇼핑 카트에 일시적으로 또는 영구적으로 결합될 수 있는 다양한 디바이스들을 포함할 수 있고, 상기 다양한 디바이스들은 이에 제한되지는 않지만, 위에 설명된 무선 단말 디바이스, 스크린, 이미저, 위에 설명된 제품 스캐닝 디바이스, 품목들을 수용하고 무게를 재기 위한 검량 디바이스 등을 포함한다.
쇼핑객이 무선 단말 디바이스를 이용하여 소매 환경 전체에 걸쳐서 쇼핑할 때 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치기 위한 다양한 방식들을 구현하기 위한 시스템들이 여기에서 제공된다. 예시적 실시예에서, 소매점은, 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을 생성하기 위해 사용되기 이전에 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터, 쇼핑객 위치 데이터의 총 합, 제품 선택 데이터 및 제품 선택 타이밍 데이터를 캡쳐한다. 이들 다양한 타입들 데이터가 차례로 정의될 것이다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "쇼핑객 위치 데이터"는 최초 결정적 순간 추적 시스템, 구체적으로 알려진 제품 위치들에 관련되어 무선 단말 디바이스와 연관된 쇼핑객 추적 디바이스를 통해 추적된 바와 같은 쇼핑객의 추정된 위치를 의미한다. 쇼핑객 위치 데이터는 추적 위치 서브시스템의 농산물로서 수집되고, 여기서 논리 엔진은 쇼핑객이 무선 단말 디바이스를 이용하여 소매점 전체에 걸쳐서 이동할 때 쇼핑객의 추정된 위치들을 추적한다. 쇼핑객 위치가 추정되는데, 그 이유는 소매점이 쇼핑객들에 아주 근접하게 유지되는 무선 단말 디바이스와 연관된 쇼핑객 추적 디바이스의 위치만을 추적하고 쇼핑객을 추적하지 않기 때문이다. 가끔, 쇼핑객들은 위치 추적 디바이스와 결합되는 자신들의 할당된 무선 단말 디바이스로부터 떨어져 걷는다. 이들 경우들시, 쇼핑객 위치 데이터는 부정확하다. 명확하게 하기 위해, 쇼핑객 위치 데이터는 미리결정된 에러 용인 범위 내에서 정확하다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "제품 선택 데이터"는 제품 스캐닝 디바이스가 쇼핑객에 의한 구매를 위해 선택된 제품들의 판독가능 매체들을 스캐닝할 때 수집되는 정보를 의미한다. 제품 선택 데이터는 각각의 제품의 아이덴티티(이름 및/또는 내부 코드에 의함), 가격, 제품의 제조업자의 아이덴티티, 소매 공급업자의 아이덴티티, 제품 무게 또는 몇몇의 유사한 측정 유닛(볼륨), 수집된 날짜 및 시간 스탬프 ― 각각의 제품 선택은 제품 스캐닝 디바이스에 의해 수집됨 ― 등을 포함하지만, 이에 제한되지는 않는다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "제품 선택 타이밍 데이터"는 제품 선택의 각각의 시간 기간 동안 쇼핑객이 소비하는 시간량을 의미하고, 여기서 시간량은 논리 엔진에 의해 추적된다. 논리 엔진은, 쇼핑객 위치가 제품 위치 데이터에 필적하는 동시에, 쇼핑객이 가게 전체에 걸쳐서 자신의 이동 속도를 낮추기 시작하는 순간부터, 쇼핑객이 하나 또는 그 초과의 제품들의 판독가능 매체를 스캐닝하는 순간을 통과해 지나가는 시간량을 레코딩하기 시작함으로써 제품 선택 타이밍 데이터를 생성한다. 제품 선택 타이밍 데이터는 무선 단말 디바이스 내에 물리적으로 위치된 타이밍 디바이스에 의해 결정되고 추적되며, 타이밍 소프트웨어가 무선 단말 디바이스 상에 프로그래밍되어 있거나, 또는 하드웨어 또는 소프트웨어가 논리 엔진과 동작가능하게 연관된다. 예시적 실시예들에서, 아래에서 더욱 상세하게 다루어지는 바와 같이, 거짓 최초 결정적 순간이 검출될 때 제품 선택 타이밍 데이터는 삭제된다. 제품 선택 타이밍 데이터는 시스템에 알려지는데, 그 이유는 쇼핑객이 가게 전체에 걸쳐서 이동함에 따라 쇼핑객의 근사 포지션들이 알려지기 때문이고, 그리고 이러한 위치 추적 데이터는 매순간 실제 실시간으로 평가될 수 있다.
예시적 실시예에서, 소매점은, 구체적으로 논리 엔진을 통해, 여기에서 제품 위치들로서 알려진, 각각의 제품 또는 제품들의 각각의 그룹의 위치를 아는데, 그 이유는 가게 직원들이 가게 안에 품목들을 진열할 때 가게 직원들이 제품들의 각각의 그룹의 위치들을 제품 데이터베이스 내에 레코딩했기 때문이다. 가게 맵 위에 포지셔닝되거나 또는 가게 맵 위로 나란히 놓이는 2-차원 X 및 Y 그리드 상의 좌표들이 가게의 거의 모든 다른 물리적 엘리먼트들에 할당되는 것과 마찬가지로, 제품 그룹들의 위치들에는 제품 위치 맵 상의 좌표들이 제공된다. 예시적 실시예에서, 소매점은, 논리 엔진을 통해, 소매점 내의 디스플레이 상에서 제품들의 약 80% 초과의 정확한 위치를 안다.
대안적인 실시예들에서, 소매점은 제품 위치들, 소매점 내의 디스플레이 상의 제품들의 정확한 위치들의 대다수를 안다. 따라서, 실시간으로 수집된 쇼핑객 위치 데이터를 통해 소매점 내의 각각의 무선 단말 디바이스의 추정된 위치의 지식을 이용하여 그리고 제품 위치들의 지식을 이용하여, 소매점은 쇼핑객 위치 데이터를 제품 위치들과 비교하여, 쇼핑객이 소매점 내의 디스플레이 상의 특정한 제품들에 아주 근접하게 있을 때를 결정할 수 있다.
실제로, 시스템이 쇼핑객의 속도가 그 쇼핑객의 평균 속도보다 사실상 더 느려짐을 검출할 때 그리고 가게 안에서의 쇼핑객의 추정된 위치가 가게 내의 제품 디스플레이 앞에 있을 때, 여기에서 시스템은 제품 선택에의 쇼핑객의 관여(engagement)를 검출한다. 이러한 검출의 일부는, 가게 전체에 걸쳐서 통상적인 쇼핑객의 통상적인 이동과 가능한 구매를 위한 제품 고려의 시간 사이의 두 개의 상대적인 속도들의 비교를 포함한다. 예시적 실시예들에서, 가게는 특정한 쇼핑객에 관한 상세 프로파일을 갖고, 여기서 상세 프로파일은 가게 안에서의 쇼핑객의 평균 속도를 포함하며, 그래서 논리 엔진의 최초 결정적 순간의 검출이 매우 정확하다.
여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터"는 여기에서 사용되는 바와 같이 쇼핑객 신원확인 데이터, 위치 추적 데이터, 제품 스캐닝 데이터 및 제품 선택 타이밍 데이터의 총 합의 의미를 지칭한다. 이상적으로, 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터는 또한 쇼핑객의 퍼스널 및 인구통계 프로파일을 포함한다.
소매점의 논리 엔진은, 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터를 이용하여, 영향력 있는 메시지를 생성하고, 그리고 쇼핑객이 소매점 내에서 또는 소매점 안 어디엔가 쇼핑할 때 쇼핑객에 아주 근접하게 있는 무선 단말 디바이스에 상기 영향력 있는 메시지를 송신한다. 대안적인 실시예들에서, 소매점은 영향력 있는 메시지들을 생성하기 위해 제품 선택 타이밍 데이터 및 쇼핑객의 위치 추적 데이터만을 이용하고, 상기 영향력 있는 메시지들은 그런 다음에, 쇼핑객이 소매점 내에서 또는 소매점 안 어디엔가 쇼핑할 때 쇼핑객에 아주 근접하게 있는 무선 단말 디바이스에 송신된다.
논리 엔진은 "쇼핑 이동 타이밍 데이터"를 생성하고, 상기 "쇼핑 이동 타이밍 데이터"는 여기에서 각각의 쇼핑객이 자신의 전체 쇼핑 이동에 소비하는 전체 시간량으로서 지칭된다. 쇼핑객이 자신의 쇼핑 이동을 완료하지 않았다면, 그러면 쇼핑 이동 타이밍 데이터는 불완전하지만, 쇼핑객이 이슥토록(far) 자신의 현재 쇼핑 이동에 대해 소비한 시간량을 반영한다. 쇼핑 이동 타이밍 데이터를 생성하기 위해, 논리 엔진은 쇼핑객의 무선 단말 디바이스가 가게의 통신 멀티-네트워크와 연관되는 첫 순간으로부터 쇼핑객이 가게로부터 체크아웃하는 시간까지 쇼핑객이 가게 안에서 소비하는 전체 시간량을 레코딩한다.
명확하게 하기 위해, 여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "논리 엔진"은 스위치 및 서버를 포함하는 하나 또는 그 초과의 전자식 디바이스들을 의미한다. 논리 엔진은 하나 또는 그 초과의 서버-급 컴퓨터들과 같은 하드웨어를 포함하지만, 소프트웨어를 통해 특정한 컴퓨터 기능들을 수행할 능력을 또한 포함한다. 위치 계산들, 평가들, 행동 타이밍 등을 제공하기 위해 메커니즘이 논리 엔진으로 하여금 논리 기능들을 실현하도록 한다면, 소프트웨어 이외에 기술분야에 알려진 메커니즘들이 사용될 수 있다. 부가하여, 논리 엔진은, 스위치, 게이트웨이 서버 및 가게 컴퓨터들, 예컨대 제휴자 작업 관리 서버, 컴퓨터 지원 주문 시스템 컴퓨터, 가게 안 프로세서(ISP 서버), 위치 추적 서버, 상업 서버 또는 다른 가게 컴퓨터의 기능들을 수행할 수 있다.
추가로, 논리 엔진은 소매점의 메인 데이터베이스로서의 역할을 하며, 상기 메인 데이터베이스는, 이에 제한되지는 않지만, 제품 데이터베이스 및 쇼핑객 프로파일 데이터베이스를 포함한다. 기능적으로, 논리 엔진은, 통신 멀티-네트워크의 다른 멤버들로부터 수신된 데이터를 라우팅하고, 조직화하고, 관리하고, 그리고 저장한다. 예시적 실시예들에서, 논리 엔진은 광선 추적 계산들 및 블라인드 노드 위치 계산들을 수행하는 수단을 갖는다. 여기에서 설명된 실시예들이 "논리 엔진"을 참조하더라도, 통신 멀티-네트워크 내의 동일한 기능을 수행하기 위해 다수의 논리 엔진들이 사용될 수 있음이 고려된다.
여기에서 개시된 시스템들 및 방법들에서, 비록 모두는 아닐지라도, 대부분의 필요한, 쇼핑객들과 소매점 사이의 무선 전자 통신은, 소매점에 의해 제어되는 경계를 포함할 수 있는 소매점의 부동산(premise)들(예컨대, 가게 주차장)에 따라, 무선 전자 통신이 소매점 자체 내에서 일어날 때, 통신 멀티-네트워크를 통해 일어난다. 통신 멀티-네트워크가 활성화되는 실시예들에서, 반드시 의존적이지는 않지만, 쇼핑객들에 의해 사용되는 무선 단말 디바이스들의 위치를 추적하기 위해, 제품들의 위치를 추적하기 위해, 최초 결정적 순간들을 추적하기 위해 그리고 소매점 내에서 또는 소매점 안 어디엔가 있는 제품들 및 쇼핑객들의 아이덴티티들을 알기 위해, 두 개 또는 그 초과의 통신 네트워크들이 함께 동작한다. 통신 멀티-네트워크는: (1) 적어도 두 개의 메쉬 통신 네트워크들; (2) 적어도 두 개의 스타 통신 네트워크들; (3) 적어도 하나의 스타 통신 네트워크와 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크 ― 상기 네트워크를 통해, 쇼핑객 추적 디바이스가 동작함 ―; 또는 (4) 기술분야의 당업자들에게 알려진 두 개 또는 그 초과의 다른 타입들의 통신 네트워크들을 포함한다. 선택된 실시예들에서, 통신 멀티-네트워크는 구조적으로(archtecturally) 단일 네트워크이지만, 기능적으로 두 개 또는 그 초과의 상이하게 기능하는 네트워크들로서 동작한다. 예컨대, 동시에 스타 통신 네트워크 그리고 메쉬 통신 네트워크로서 기능하는 단일 네트워크가 있을 수 있다.
예시적 메쉬 통신 네트워크는 전기 전자 기술자 협회(IEEE) 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 동작하는 ZIGBEE 통신 네트워크이지만, 기술분야의 당업자는 상기 802.15.4 대신에 사용될 수 있는 대안적인 통신 프로토콜들을 인식할 것이다. 메쉬 통신 네트워크와 같은 ZIGBEE 통신 네트워크를 사용하는 이점들 중 몇몇은, ZIGBEE 통신 네트워크의 저전력 소모량, 저비용의 구현, 고밀도의 컴포넌트 사용(예컨대, 하나의 메쉬 통신 네트워크에 대해 멀티-네트워크 라우터들 및/또는 무선 단말 디바이스들의 수백 개가 아니라면 십여 개의 사용), 그리고 ZIGBEE 통신 네트워크의 단순한 통신 프로토콜이다. ZIGBEE 프로토콜들은 낮은 데이터 속도들 및 저전력 소모량을 요구하는 무선 통신 네트워크들에서의 사용을 위해 의도된다. 또한, ZIGBEE 통신 네트워크는 산업 제어, 내장된 감지, 의료 데이터 수집, 스모크 및 침입자 경고, 빌딩 자동화, 홈 오토메이션 그리고 많은 다른 것들을 위해 사용될 수 있는 저렴한 통신 멀티-네트워크를 제공한다. 결과적 네트워크는 매우 소량의 전력을 사용하고, 이는, 그러면, 개별 디바이스들로 하여금 원래 설치된 배터리들을 이용하여 최대 일 년 또는 그 초과를 운용하도록 할 수 있다.
ZIGBEE 프로토콜은 산업, 과학 그리고 의료(ISM) 라디오 대역들에서, 즉 유럽에서 868 ㎒, 미국에서 915 ㎒ 그리고 전 세계적으로 대부분의 다른 관할구역들에서 2.4 ㎓에서 동작한다. ZIGBEE 기술은 단순하고, 저렴하고 그리고 쉽게 유지가능하도록 의도된다. 일 실행에서, BLUETOOTH 실행이 또한 여기에서 고려되더라도, ZIGBEE 통신 네트워크 내의 대부분의 가능한 멀티-네트워크 라우터는 통상적인 BLUETOOTH 또는 다른 무선 인터넷 노드의 소프트웨어의 약 10%만을 요구한다. 다른 실행에서, 멀티-네트워크 라우터는 ZIGBEE 통신 네트워크(15) 내에서의 사용을 위해 통상적인 BLUETOOTH 또는 다른 무선 인터넷 노드의 소프트웨어의 약 2%만을 포함하고, 따라서 기술적 복잡성 및 잠재적 유지 비용들을 크게 감소시킨다.
또한, 고려되는 특정 애플리케이션에 따라 스타 통신 네트워크가 상이한 프로토콜 상에서 동작될 수 있더라도, 통신 멀티-네트워크의 스타 통신 네트워크는, IEEE 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 동작한다. 또한, 각각의 메쉬 통신 네트워크는 메쉬 네트워크 조직기를 포함한다. 통신 멀티-네트워크의 특정한 실시예들에서, 메쉬 네트워크 조직기는 멀티-네트워크 조직기로 불리는 디바이스 내의 데이터 통신 라디오 및 하나 또는 그 초과의 정보 라우터들에 의해 보관된다.
메쉬 네트워크 조직기, 즉 메쉬 통신 네트워크를 위한 라디오는, 메쉬 통신 네트워크의 멤버들 전부에 주소들을 할당한다. 메쉬 네트워크 조직기는 게이트웨이 서버로부터 메쉬 통신 네트워크로의 단일 진입점이다. 메쉬 네트워크 조직기는, 데이터의 패킷들로서 또한 알려진 정보를 정보 라우터들 및 중앙 가게 컴퓨터로 그리고 정보 라우터들 및 중앙 가게 컴퓨터로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 메쉬 네트워크 조직기는 위치 추적 데이터를 정보 라우터들 및 논리 엔진으로 그리고 정보 라우터들 및 논리 엔진으로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 메쉬 네트워크 조직기는, 메쉬 통신 네트워크에 부착된 다른 디바이스들과 메쉬 통신 네트워크를 통해 무선으로 통신하면서, 이더넷 케이블을 통해 논리 엔진과 통신한다.
메쉬 통신 네트워크에 부착된 다른 디바이스들은 정보 라우터들, 무선 단말 디바이스들, 지능형 쇼핑 카트들, HVAC 모니터들 그리고 제어들, 보안 시스템들, 트래픽 카운터들, 그리고 고려되는 특정 애플리케이션에 따른 다른 전자식 디바이스들을 포함할 수 있다. 정보 라우터들 사이의 통신과, 정보 라우터들 및 메쉬 네트워크 조직기 사이의 통신 둘 다는 유선이거나 또는 무선일 수 있다. 기능적으로, 메쉬 네트워크 조직기는 제휴자들 및 쇼핑객들 둘 다의 무선 단말 디바이스들의 위치 추적 데이터를 관리자들에게 라우팅한다. 메쉬 네트워크 조직기가 라디오를 통해 데이터를 송신하기 때문에, 메쉬 네트워크 조직기는 라디오파들을 메쉬 통신 네트워크의 다른 멤버들로 브로드캐스팅하거나 또는 방사한다.
고정 기준 노드들로서 또한 알려진 정보 라우터들은 메쉬 통신 네트워크의 엔드 노드들 및 고정된 멤버들이다. 각각의 고정 기준 노드는, 지능형 쇼핑 카트들, 무선 단말 디바이스들, 메쉬 네트워크 조직기, 다른 정보 라우터들, 그리고 메쉬 통신 네트워크에 통신가능하게 결합된 다른 네트워크 디바이스들로부터 정보를 수신하고 그리고 이들에게로 정보를 송신하기 위해 메쉬 통신 네트워크를 통해 동작한다. 각각의 정보 라우터는 수신 신호 강도 표시(RSSI), 정보 라우터의 포지션에 속하는 X 및 Y 좌표들, 그리고 최근접 데이터 통신 라디오의 주소를 임의의 요청하는 무선 단말 디바이스에 송신한다. 각각의 정보 라우터는 하나 또는 그 초과의 라디오들을 포함한다. 예들은, 이에 제한되지는 않지만, Texas Instruments 모델들 2430 및 2431을 포함한다.
하나 또는 그 초과의 스타 통신 네트워크들을 사용하는 이들 실시예들에서, 스타 통신 네트워크는 각각의 스타 통신 네트워크의 허브 노드들 또는 중앙 노드들로서 동작하는 데이터 통신 라디오들을 포함한다. 데이터 통신 라디오는, 데이터의 패킷들로서 또한 알려진 데이터 정보를 무선 단말 디바이스들 및 논리 엔진으로 그리고 무선 단말 디바이스들 및 논리 엔진으로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 데이터 통신 라디오는, 무선 단말 디바이스들, 지능형 쇼핑 카트들, 및/또는 다른 블라인드 노드들 그리고 스타 통신 네트워크에 부착된 전기 디바이스들과 스타 통신 네트워크를 통해 무선으로 동시에 통신하면서, 논리 엔진과 통신할 때, 와이어, 예컨대 이더넷 케이블을 통해 데이터를 송신한다. 기능적으로, 데이터 통신 라디오는 데이터, 예컨대 영향력 있는 메시지들을 논리 엔진으로부터 무선 단말 디바이스들로 라우팅한다. 데이터 통신 라디오는 엄격하게 직선들로 통신하는 대신에 스타 통신 네트워크의 다른 멤버들에 라디오파들을 브로드캐스팅하거나 또는 방사한다.
메쉬 통신 네트워크 및 스타 통신 네트워크를 포함하는 통신 멀티-네트워크의 예시적 실시예들에서, 메쉬 통신 네트워크의 정보 라우터와 스타 통신 네트워크의 데이터 통신 라디오는 멀티-네트워크 라우터로서 여기에서 지칭되는 디바이스 내에 함께 보관된다. 각각, 멀티-네트워크 라우터는 적어도 세 개의 마이크로제어기 유닛(MCU) 라디오들을 보관한다: 하나는, 메쉬 통신 네트워크를 위한 정보 라우터로서 기능하고, 그리고 적어도 두 개는 스타 통신 네트워크를 위한 데이터 통신 라디오들로서 기능한다. 세 개의 라디오들 중 두 개는 저전력 라디오들이고 ― 이에 제한되지는 않지만, Texas Instruments 모델들 2430 또는 2431을 포함함 ―, 반면에 제3 라디오는 243x 시리즈 위의 Texas Instruments 모델들과 같은 더 큰 전력을 이용하는 제어기이다. 기능적으로, 멀티-네트워크 라우터들은 무선으로 또는 와이어들을 통해 다른 멀티-네트워크 라우터들과 통신한다. 이상적으로, 멀티-네트워크 라우터들은 무선 단말 디바이스들, 지능형 쇼핑 카트들, 그리고 가게 내의 쇼핑객들, 제휴자들, 및 관리자들에 의해 사용되는 다른 전기 디바이스들과 무선으로 통신한다. 멀티-네트워크 라우터들은 중앙 컴퓨터, 또는 논리 엔진과 멀티-네트워크 조직기를 통해 통신한다.
예시적 실시예들에서, 쇼핑객들의 위치 추적은, 이러한 추적 기능을 스타 통신 네트워크를 경유해 동작시키는 것이 가능하더라도, 통신 멀티-네트워크의 메쉬 통신 네트워크를 경유해 수행된다. 무선 단말 디바이스는 통신 멀티-네트워크의 고정 라디오들(메쉬 통신 네트워크의 정보 라우터들, 스타 통신 네트워크의 데이터 통신 라디오들, 또는 통신 멀티-네트워크의 멀티-네트워크 라우터)과 통신한다. 쇼핑객이 소매점 전체에 걸쳐서 움직일 때, 고정 라디오들은 자신들의 포지션 좌표들의 X 및 Y 세트를, 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 무선 단말 디바이스에 송신한다.
또한, 각각의 고정 라디오의 신호 강도는 무선 단말 디바이스, 논리 엔진에 의해서든 또는 위치 추적 서버와 같은 다른 가게 서버에 의해서든 측정된다. 무선 단말 디바이스의 포지션 좌표들의 X 및 Y 세트는 측정된 신호 강도 그리고 가장 가까운 고정 라우터들의 포지션 좌표들의 X 및 Y 세트에 기초하여 계산된다. 본 발명의 특정한 실시예들의 쇼핑객들의 위치를 추적하는 서브시스템은 미국 비임시 특허 출원 번호 12/353,817(2009년 1월 14일 출원), 및 미국 비임시 특허 출원 번호 12/353,760(2009년 1월 14일 출원)에서 더욱 완전히 설명되고, 이들은 이로써 인용에 의해 완전히 포함된다.
예시적 실시예에서, 논리 엔진은 가게 내의 제품들 및 쇼핑객들에 관한 위치 데이터를 저장한다. 쇼핑객들의 위치를 추적하는 예시적 서브시스템에서, 논리 엔진은 가게 안에서 쇼핑하면서 쇼핑객이 취하는 경로의 맵인 이력 경과(progression)을 생성한다. 논리 엔진은 특정한 쇼핑 이동 동안 취해진 이력 경과을, 상기 특정한 쇼핑 이동중에 쇼핑객에 의해 구매된 품목들의 목록과 매치시킨다.
명확하게 하기 위해, 선택된 실시예들에서, 논리 엔진에 의해 완료되는 임의의 계산 또는 저장은 위치 추적 서버로 불리는 특정 서버에 의해 수행될 수 있다. 따라서, 여기에서의 이러한 상황에서 논리 엔진이 사용될 때마다, 위치 추적 서버의 사용이 예측된다. 무선 단말 디바이스는 자신의 고유 식별자 주소를 논리 엔진에 계속 송신하여, 논리 엔진으로 하여금 쇼핑객 위치 데이터를 생성하도록 한다. 위에서 사용된 바와 같이, 여기에서 용어 "계속"은, 소프트웨어 엔지니어에 의해 결정되는 바와 같이, 미리결정된 시간 간격, 예컨대 매 5초 또는 매 10초를 의미한다. 또한, 무선 단말 디바이스가 무선 단말 디바이스의 소프트웨어 내에 프로그래밍된 미리결정된 시간 기간 동안 고정 상태일 때, 무선 단말 디바이스는 자동으로 파워 다운되거나 또는 턴 오프 되고, 그리고 무선 단말 디바이스의 고유 식별자 주소의 계속적인 송신이 중지된다. 임의의 시간 기간은 무선 단말 디바이스가 파워 다운되기 이전 미리결정된 시간 기간, 예컨대 10분 또는 30분이 되도록 셋팅될 수 있다. 자동으로 파워 다운되는 능력의 이점은, 감소된 에너지 소모량이다. 또한, 예시적 실시예들에서, 무선 단말 디바이스가 자신의 고정 포지션으로부터 움직임 상태로 돌아가면, 무선 단말 디바이스는 자동으로 파워 온 되어, 계속적인 송신 및 추적 특징들을 복구시킨다.
여기에서 시스템들 및 방법들의 예시적 실시예들에서, 소매점, 구체적으로 논리 엔진은, 영향력 있는 메시지가 쇼핑객의 무선 단말 디바이스에 전달되기 이전에 각각의 쇼핑객의 최초 결정적 순간을 검출한다. 몇몇의 실시예들에서, 소매점은, 쇼핑객 추적 디바이스가 제품 위치들 앞에서 미리결정된 시간 기간(예컨대, 3초) 동안 중지될 때 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 가정한다. 다른 실시예들에서, 소매점은, 디스플레이 상에서 제품들로부터 미리결정된 비율 내에 있을 때 쇼핑객 추적 디바이스가 가게 내에서 미리결정된 페이스(pace)로 느려질 때 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 가정한다. 여전히 다른 실시예들에서, 소매점은, 쇼핑객의 쇼핑 목록 및 쇼핑객의 쇼핑 목록에 있는 소매점 내 디스플레이 상에서의 제품들의 근접성과, 소매점 내에서의 쇼핑객의 속도 및 위치(또는 쇼핑객 위치 데이터)의 비교에 기초하여, 쇼핑객이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 가정한다.
몇몇의 실시예들에서, 가정된 최초 결정적 순간이 실제로는 거짓 결정적 순간인지를 결정하기 위해 확증 방법이 사용된다. 명확하게 하기 위해, 쇼핑객이 구매를 위해 제품을 고려중인 것으로 보이지만 실제로는 선택을 위해 제품을 고려하고 있지 않을 때 논리 엔진은 거짓 최초 결정적 순간을 검출할 수 있다. 예컨대, 쇼핑객이 고기 판매부에 있고 그리고 속도가 느려지고 있음을 논리 엔진에 알려주는 쇼핑객의 위치 추적 데이터의 지식을 이용하여, 논리 엔진 상의 소프트웨어는 가능한 최초 결정적 순간을 트리거링하고, 이는, 영향력 있는 메시지들이 전달되어야 함을 시그널링한다. 그러나, 쇼핑객의 위치(예컨대, 고기 판매부)에서의 "클린 업"의 지식과 같은 부가 정보를 이용하여, 논리 엔진은 쇼핑객이 거짓 최초 결정적 순간을 겪을 것 같음을 결정한다. 논리 엔진이 가정된 최초 결정적 순간이 거짓이라고 결정할 때, 논리 엔진은 영향력 있는 메시지를 쇼핑객에 송신하지 않는다.
최초 결정적 순간의 확증은 다수의 방식들로 달성될 수 있다. 몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진 상의 소프트웨어는 제품 선택 데이터에 관련되어 쇼핑객 위치 데이터를 평가하여, 불일치하는 정보를 감소시키거나 또는 심지어 제거시키고 그리고 거짓 최초 결정적 순간에 영향력 있는 메시지들의 송신을 방지한다. 다른 실시예들에서, 논리 엔진은 쇼핑 이동 타이밍 데이터에 관련되어 쇼핑객 위치 데이터를 평가하여, 거짓 최초 결정적 순간을 식별한다. 다른 실시예에서, 논리 엔진은 쇼핑 이동 타이밍 데이터 및 쇼핑객의 이동 속력에 관련되어 쇼핑객 위치 데이터를 평가하여, 거짓 최초 결정적 순간이 존재하는지를 결정한다. 거짓 최초 결정적 순간이 검출되고, 그리고 특정 실시예들에서 확증된 이후, 논리 엔진 상의 소프트웨어는 쇼핑객의 행위에 영향을 미치기 위해 종종 제품 및 위치 특정적인 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을 자동으로 송신하도록 프로그래밍된다. 무선 단말 디바이스에 송신되는 적절한 영향력 있는 메시지의 형태는, 텍스트 메시지, 비디오, 전자 사진, 일러스트레이션, 하이퍼링크, 오디오 메시지, 진동 그리고 이들의 혼합들로 구성된 그룹으로부터 선택된 형태일 수 있다.
적절한 영향력 있는 메시지가 송신되기 이전, 상기 영향력 있는 메시지는 논리 엔진에 의해 생성된다. 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티가 알려질 때, 영향력 있는 메시지는 특정 쇼핑객의 관심사들 및 과거 쇼핑 행위에 맞춤화될 수 있다. 무선 단말 디바이스가 가게의 아주 근접한 곳에 있을 때마다, 무선 단말 디바이스는 신호를 논리 엔진에 송신함으로써 가게의 통신 멀티-네트워크와 연관되고, 쇼핑객이 자신의 무선 단말 디바이스를 이용하여 쇼핑할 때면 언제든지 소매점은 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티를 알게 된다. 많은 실시예들에서, 적절한 영향력 있는 메시지는 타겟 제품에 관한 정보를 포함한다. 여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "타겟 제품"은, 이에 제한되지는 않지만, 제품 위치 데이터, 제품 선택 데이터, 제품 선택 타이밍 데이터, 쇼핑객 위치 데이터, 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터, 쇼핑 이동 타이밍 데이터, 제품 위치 맵, 소매 가게 맵, 소매 가게 세일즈 데이터, 소매 가게 광고 데이터, 경쟁 가게 광고 데이터, 지역 신문 쿠폰들 및 이들의 혼합들을 포함하는 다양한 데이터로부터 논리 엔진에 의해 생성되는 적절한 영향력 있는 메시지의 대상인 제품 또는 제품(들)을 의미한다.
쇼핑객의 신원확인은 다양한 방식들로, 쇼핑객이 무선 단말 디바이스를 이용하기 시작하는 각각의 쇼핑 이동의 시작시 보통 일어난다. 몇몇의 실시예들에서, 쇼핑 이동의 시작시 무선 단말 디바이스가 쇼핑객에게 일시적으로 할당된다면, 쇼핑객이 예시적 쇼핑객의 카드의 판독가능 매체를 자신의 무선 단말 디바이스와 연관된 제품 스캐닝 디바이스에 스캐닝하는 순간에 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티가 소매점에 알려지게 된다.
다른 실시예들에서, 쇼핑객이 영구적 또는 반-영구적으로 자신에게 사전에 할당된 무선 단말 디바이스를 갖고 가게에 들어간다면, 또는 심지어 무선 단말 디바이스가 쇼핑객에 의해 구매되었다면, 무선 단말 디바이스가 소매점의 통신 멀티-네트워크와 연관되는 순간에 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티가 소매점에 알려지게 된다. 무선 단말 디바이스가 영구적 또는 반-영구적으로 쇼핑객에게 사전에 할당된 경우, 쇼핑객은 자신의 쇼핑객 카드의 판독가능 매체를 자신의 무선 단말 디바이스와 연관된 제품 스캐닝 디바이스에 사전에 스캐닝했고, 이로써 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티가 소매점과의 초기 연관시 식별되도록 한다.
쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티를 식별하기 위해 실제의 물리적 쇼핑객 카드가 필요하지는 않다. 쇼핑객 카드들이 가게에 의해 사용되지 않으면, 그러면 쇼핑객의 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보는 쇼핑객에 의해 제공될 수 있고 그리고 논리 엔진에 입력될 수 있다. 그런 다음에, 논리 엔진은 쇼핑객에 의해 사용될 무선 단말 디바이스의 고유한 식별 주소와 연관되는, 쇼핑객에 대한 전자 파일을 개방한다. 논리 엔진으로의 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보의 입력은 직접적으로 또는 간접적으로 일어날 수 있다. 상기 입력은 쇼핑객에 의해 직접적으로 일어날 수 있다. 상기 입력이 간접적으로 일어난다면, 그러면 제휴자 또는 관리자는 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보를 통신 멀티-네트워크에 통신가능하게 결합된 컴퓨터에 입력하고, 상기 컴퓨터는 그런 다음에 통신 멀티-네트워크를 통해 상기 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보를 논리 엔진에 송신한다.
예시적 실시예에서, 지능형 쇼핑 카트는 자신이 움직이고 있을 때 신호를 논리 엔진에 송신함으로써 통신 멀티-네트워크와 연관된다. 그런 다음에, 지능형 쇼핑 카트는 자신이 특정 시간 기간(예컨대, 10분 또는 15분) 동안 동일 위치에 머무를 때 자신의 통신 멀티-네트워크의 멤버들과의 통신을 자동으로 셧다운시킨다. 따라서, 지능형 쇼핑 카트는 상기 지능형 쇼핑 카트가 미리결정된 시간 길이 동안 움직이지 않았을 때 논리 엔진과 연관되지 않고 그리고 논리 엔진에 의해 추적 통신되지 않는다. 무선 단말 디바이스와 같이, 지능형 쇼핑 카트가 사용중이지 않을 때 자동 셧다운은 에너지를 절약한다. 지능형 쇼핑 카트 또는 논리 엔진 중 어느 한 쪽에 로딩되는 소프트웨어는 용인 범위가 셋팅되도록 허가하여, 가게로 하여금 전력이 감소되기 이전에 지능형 쇼핑 카트가 고정될 수 있는 시간량을 커스터마이징하도록 한다. 대안적인 실시예에서, 지능형 쇼핑 카트는 자신이 통신 멀티-네트워크에 아주 근접하게 머무르는 한 통신 멀티-네트워크와 계속 또는 거의 계속 통신한다.
쇼핑객들의 카테고리 ― 개별 쇼핑객은 상기 카테고리의 멤버임 ― 에 기초한 쇼핑객의 일반적인 선호도들의 지식을 이용하여, 그리고 쇼핑객의 정확한 실시간 위치의 지식을 이용하여, 논리 엔진은 (1) 쇼핑객의 추정된 또는 일반적인 선호도들, 그리고 (2) 가게 안 쇼핑객의 정확한 실시간 위치에 맞춤화된 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을 송신한다. 예컨대, 브랜드 로열 쇼핑객인 29세 전문직 아프리카계 미국인 여자인 마리아는 가게에 의해 자신에게 2년 전 할당된 무선 단말 디바이스를 이용하여 가게 내에서 쇼핑을 시작한다. 2년 전 마리아가 무선 단말 디바이스를 받았을 때 마리아는 자신의 선호되는 쇼핑객 카드의 판독가능 매체를 스캐닝했다. 마리아가 자신의 무선 단말 디바이스를 이용하여 가게 안에서 쇼핑을 시작할 때, 무선 단말 디바이스는 가게의 통신 멀티-네트워크와 연관되어, 가게가 가게 안에서 자신의 존재를 알게 한다. 소매점은 브랜드 충성도와 같은 유사한 쇼핑 행위 특성을 공유하는 쇼핑객들의 카테고리에 마리아를 놓는다. 몇몇의 실시예들에서, 소매점은 논리 엔진들을 통해, 쇼핑객들의 카테고리에 맞춤화되는 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을, 쇼핑객들의 각각의 소매점 안으로의 진입들시 쇼핑객들의 카테고리의 멤버들 전부에 송신한다. 예시적 실시예들에서, 최초 결정적 순간이 검출될 때, 논리 엔진은 쇼핑객들의 카테고리에 맞춤화된 영향력 있는 메시지들을 쇼핑객들의 카테고리의 멤버들 전부에 송신한다.
다른 실시예들에서, 소매점은 과거 쇼핑 행위가 아니라 인구 통계에 기초하여 쇼핑객들을 카테고리화한다. 여전히 다른 예시적 실시예들에서, 소매점들은 사전에 나타난 쇼핑객 행위 및 인구 통계 둘 다에 기초하여 쇼핑객들을 카테고리화한다. 이러한 실시예에서, 소매점은 브랜드 로열인 25세 내지 35세의 연령대에 있는 모든 전문직 아프리카계 미국인 여성들에 대해 영향력 있는 메시지를 맞춤화할 것이다. 이러한 경우, 마리아는 브랜드 로열인 25세 내지 35세의 연령대에 있는 전문직 아프리카계 미국인 여성들을 포함하는 쇼핑객들의 카테고리의 다른 알려진 멤버들 전부와 동일한 영향력 있는 메시지들을 수신할 것이다. 예컨대, 마리아는 타겟 제품, 즉 Pantene® Pro-V® Relaxed&Natural® 모이스처라이즈드 샴푸에 대한 소매점의 뷰티 케어 통로 안으로의 진입시 전자 쿠폰을 수신할 수 있는데, 그 이유는 마리아가 Pantene® Pro-V® 제품들을 구매하고 그리고 브랜드 로열인 25세 내지 35세의 연령대에 있는 다른 전문직 아프리카계 미국인 여성들도 또한 상기 제품을 구매하기 때문이다.
영향력 있는 메시지들은 쇼핑객이 특정 브랜드의 세제의 상이한 사이즈 또는 수량을 구매하는 제안들을 포함하고, 이에 따라, 소매점은 예컨대 더 높은 이윤을 만든다. 쇼핑객들에 영향을 미치기 위한 다른 잠재적 메시지들은 유사한 쇼핑객들의 카테고리의 다른 멤버들이 자주 구매하는 부가 제품들을 구매하기 위한 제안들을 포함한다. 예컨대, 마리아가 세탁 세제들을 디스플레이하고 있는 통로에 있는 동안, 마리아의 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보 및 가게 내의 마리아의 위치를 알고 있는 소매점은, 마리아가 16 온스 병이 아니라 32 온스 병의 섬유 유연제를 구매하는 것을 제안하거나 또는 마리아의 쇼핑 카트에 주름 이형제(wrinkle releasing agent)를 더하기 위한 영향력 있는 메시지들을 마리아의 무선 단말 디바이스에 송신한다.
다른 실시예들에서, 각각의 쇼핑객은 최초 결정적 순간에 자신의 고유한 퍼스널 아이덴티티 정보에 특정하게 맞춤화된 영향력 있는 메시지들을 수신한다. 이러한 영향력 있는 메시지는, 쇼핑객들의 카테고리 ― 쇼핑객은 상기 카테고리의 멤버임 ― 에 맞춤화된 영향력 있는 메시지들에 부가하여 또는 그 대신에 있을 수 있다. 예컨대, 가게는 59세 백인인 스티브가 가게에서 매주 $100을 소비한다는 것과 스티브가 세탁 세제를 구매할 때 스티브는 상표 TIDE®(3389568; Procter and Gamble Company; 세탁 세제) 하에서 판매되고 있는 세탁 세제들만을 구매한다는 것을 알고 있다. 이러한 지식을 이용하여, 가게는, 스티브가 브랜드들을 바꾸도록 하기 위하여 타겟 제품, 즉 상표 CHEER®(2825038, Procter and Gamble Company; 세탁 세제) 하에서 판매되는 세탁 세제를 구매하기 위한, 구매 가격에서 5달러 할인과 같은 특별한 오퍼(offer)를 스티브에게 제공할 수 있다. 스티브는 이익을 얻는데, 그 이유는 스티브가 자신의 세제에 대해 할인을 받기 때문이다. 또한, 소매점은, 특정 공급자들을 유지시키거나 또는 끌어들이기 위한 특정한 세일즈 목표들을 충족시키거나 잠재적으로 더 높은 이윤 폭들을 충족시키는 것을 포함한 다수의 방식들로 이익을 얻는다. 예컨대, 소매점은 상기 소매점이 TIDE®에 대해 갖는 것보다 CHEER®에 대해 더 높은 이익을 가질 수 있고, 따라서 스티브가 CHEER®를 구매하고 그리고 잠재적으로 브랜드들을 바꿀 때, 소매점은 더 높은 이윤 폭들을 겪는다.
소매점은 다양한 방식들로 쇼핑객의 퍼스널 선호도들을 학습한다. 예컨대, 소매점은 가게 조건들, 선호된 제품들, 그리고 쇼핑 경험을 어떻게 개선시키는지에 관한 제안들에 관해 쇼핑객 기입 조사들을 가질 수 있다. 조사들은 소매점에서 또는 집에서 종이에 또는 전자적으로 중 어느 한 쪽으로 기입될 수 있다. 또한, 소매점은 소매점에 의한 각각의 쇼핑객의 쇼핑 히스토리를 리뷰하는 것으로부터 쇼핑객의 퍼스널 선호도들을 학습할 수 있다. 부가하여, 소매점들은 쇼핑객 생성된 쇼핑 목록들로의 액세스를 갖는데, 그 이유는 시스템이 다수의 방식들로 소매점들에 의해 생성되고 공유될 쇼핑 목록들을 제공하기 때문이다. 쇼핑객들이 자신들이 집에서 취했던 무선 단말 디바이스들과 연관된 제품 스캐닝 디바이스들을 이용하여 자신들의 집들에서 제품들을 다 써버림에 따라, 쇼핑객들은 제품의 판독가능 매체들을 스캐닝할 수 있다. 대안적으로, 쇼핑 목록은 소매점 소유된 또는 모니터링되는 웹사이트 상에서 쇼핑객에 의해 전자적으로 생성될 수 있고, 상기 웹사이트는 그런 다음에 쇼핑 목록을 쇼핑객이 쇼핑하는 소매점의 논리 엔진에 통신한다.
예시적 실시예들에서, 논리 엔진은, 이에 제한되지는 않지만, (1) 쇼핑객들이 선호되는 쇼핑 카드들을 얻을 때 쇼핑객들로부터 수집되는 인구 통계정보; (2) 예시적 쇼핑 카드들과 연관된 구매 히스토리; (3) 이력 경과; ; (4) 쇼핑객 조사들로부터 수집된 정보; 그리고 (5) 쇼핑객들의 퍼스널 컴퓨터들 또는 무선 단말 디바이스를 통해 비-가게 위치들(예컨대, 쇼핑객들의 집들)에서 쇼핑객들에 의해 생성된 쇼핑 목록들 및/또는 재고 목록들을 포함하는 다양한 정보를 알고 있다. 소매점에 의해 알려진 쇼핑객 정보의 상당량은 비-가게 위치들에서 쇼핑객에 의해 생성된다. 이러한 쇼핑객 정보 중 많은 것은, 영구적 또는 반-영구적으로 쇼핑객에 할당된 무선 단말 디바이스를 통해 또는 인터넷을 통해 쇼핑객이 집에 있는 동안에 쇼핑객에 의해 기여된다. 비-가게 위치들에서 생성된 이런 과잉의 쇼핑객 정보로 액세스를 갖는 소매점들은, 쇼핑객들의 다음 차례의 쇼핑 이동 동안 쇼핑객들에 대해 사용하기 위해 적절한 미리-만들어진 영향력 있는 메시지들을 선택함으로써 또는 영향력 있는 메시지들을 맞춤화함으로써 쇼핑객들에 영향을 미치기 위해 쇼핑객 정보를 이용한다.
소매점들이 쇼핑객들의 쇼핑 목록들로의 액세스를 갖는 것이 소매점들 및 쇼핑객들 둘 다에 유리한데, 그 이유는 소매점들이 구매될 부가적인 품목들을 제안할 수 있고, 이는 (1) 완전한 메뉴를 제공하기 위한 쇼핑객의 쇼핑 목록을 보완하거나 또는 (2) 레시피를 완전하게 하거나 중 어느 한 쪽이다. 예컨대, 쇼핑객이 자신의 쇼핑 목록에 핫도그들과 번들을 갖는 경우, 쇼핑객이 조미료 통로에 있을 때, 소매점은, 쇼핑객이 케첩, 머스터드, 및 렐리시(relish)를 구매하기를 고려하는 것을 제안하는 영향력 있는 메시지를, 쇼핑객에 의해 사용되는 무선 단말 디바이스들에 송신한다. 대안적으로, 소매점은 쇼핑객이 단지 몇 개의 부가적인 성분들의 구매에 의해 생성될 수 있는 레시피를 사용하는 것을 제안할 수 있다. 예컨대, 쇼핑객이 자신의 쇼핑 목록에 칩들과 살사를 가짐을 소매점이 알고 있을 때, 소매점은 나초들을 만들기 위해 쇼핑객이 치즈를 부가적으로 구매한다는 것을 제안하는 영향력 있는 메시지를 송신할 수 있다.
쇼핑객이 소매점의 특정 판매부에 있다는 지식과 함께 쇼핑객의 재고 목록의 지식을 이용하여, 소매점은 쇼핑객이 상기 판매부를 떠나기 시작하기 직전에 또는 떠나기 시작할 때 쇼핑객에게 영향력 있는 메시지를 송신할 수 있다. 따라서, 몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은 적절한 영향력 있는 메시지를 생성할 수 있고, 상기 적절한 영향력 있는 메시지는 논리 엔진에 의해 수집된 쇼핑객 위치 데이터에 근접하거나 또는 떨어져 있는 통로에 위치되는 타겟 제품에 관한 타겟 제품 정보를 포함한다. 이러한 적절한 영향력 있는 메시지는 이전의 제품 선택 데이터에 기초할 수 있다. 따라서, 몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은 적절한 영향력 있는 메시지를 생성할 수 있고, 상기 적절한 영향력 있는 메시지는 쇼핑객의 제품 선택 위치 데이터로부터 생성되는 타겟 제품에 관한 타겟 제품 정보를 포함하고, 여기서 타겟 제품은 논리 엔진에 의해 수집된 쇼핑객 위치 데이터에 근접한 통로에 위치된다. 예컨대, 소매점은 쇼핑객 재고 목록에 있지 않는 그러한 특정한 판매부에서 세일중인 특정 제품들을 잊지 않도록 쇼핑객에게 리마인더를 송신할 수 있다.
한 명의 쇼핑객으로부터 다른 쇼핑객으로, 쇼핑객들이 바뀌자마자, 영향력 있는 메시지들의 콘텐트가 역시 그렇게 바뀐다. 영향력 있는 메시지들의 콘텐트는, 아래에 제한되지는 않지만 아래를 포함한다: 수신 제안들의 형태; 쇼핑객의 쇼핑 목록에 대한 제안된 엔트리들; e-쿠폰들; 쿠폰과 유사하지만 소매 환경과 그 고객 사이의 공급 및 수요 관계를 더욱 잘 반영할 수 있는, 품목의 타겟 가격; 쇼핑객이 자신의 쇼핑 목록에 있는 제품을 지나칠 때 경고하기; 할인들; 제품 리뷰들; 경쟁적 제품 오퍼들; 향상된 절약 기회들(예컨대, 잠재적 시스템 경고가 아래일 수 있다: "우리는 당신이 2리터의 소프트 트링크들 5개 선택한 것을 알고 있습니다, $2 할인된 가격으로 다섯 개를 초과해 구매해 받으세요"); 공동-브랜딩 기회들(예컨대, "우리는 당신이 소프트 드링크들에 대해 Coca-Cola Company로 상표 등록된 COCA COLA®를 선택한 것을 알고 있습니다, 당신의 COCA COLA®와 함께, 포테이토 칩들에 대해 Recot, Inc.로 상표 등록된 몇몇의 LAY'S®을 시도해 보는 건 어떠세요?"); 제품 선택의 이력 경과에 대한 응답들; 일반적인 제품 경고들(예컨대, "이 제품은 철을 함유하고 있습니다" 또는 "이것은 일일 제품입니다."); 쇼핑객 프로파일에 맞춤화된 제품 경고들(예컨대, 쇼핑객의 프로파일이 쇼핑객의 가족 중 어떤 사람이 땅콩들에 알레르기성이라는 알레르겐 데이터를 포함하고, 따라서 영향력 있는 메시지는 "당신이 막 선택한 제품은 땅콩들을 다루는 공장에서 생산되었습니다."일 수 있다); 제품 경고들의 조합(예컨대, "우리는 당신이 오늘 픽업하기로 주문한 처방약과 상충할 수 있는 처방약을 당신이 지난주에 구매한 것을 알고 있습니다, 두 개의 처방약들을 복용하기 전에 당신의 내과의와 상의하세요."); 염분함량 또는 지방함량과 같은 특정 제품 정보를 제공하는 건강 의식 경고들; 제품 및 가게 조사들; 소매점 내에서 제품들을 어떻게 찾을지에 관한 내부 맵들; 그리고 기술분야에 알려진 다른 영향력 있는 메시지들. 또한, 영향력 있는 메시지들은 텍스트 메시지들, 전자 사진들, 일러스트레이션들, 비디오들, 오디오, 하이퍼링크들, 그리고 대화형 메시지들과 같이 사용된 미디어의 타입에 있어서 가변될 수 있다.
영향력 있는 메시지들을 쇼핑객의 제품 고려사항에 맞춤화시키는 이들 방법들 이외에, 논리 엔진은 아래에 제한되지는 않지만 아래를 포함하는 정보를 이용하여 영향력 있는 메시지들을 맞춤화한다 : (1) 쇼핑객이 소매점 내에 있는 시간 및 날짜; (2) 소매점에 이미 알려진 쇼핑객의 일반적인 선호도들; (3) 소매점에 이미 알려진 쇼핑객의 퍼스널 선호도들; (4) 쇼핑객의 이전 구매들; (5) 제품 스캐닝 데이터 및 쇼핑객 위치 데이터의 논리 엔진에 의한 조직화를 통해 가게에 알려진, 쇼핑객의 실시간 의도된 구매들; (6) 쇼핑객의 쇼핑 목록; (7) 쇼핑객의 홈 재고 목록; (8) 쇼핑객이 특정한 제품 또는 특정한 제품들 부류를 구매할지를 고려하는데 소비하는 실제 시간 기간; (9) 하나 또는 그 초과의 품목들에 대해 쇼핑객의 입력된 예산에 따라 임의의 하나 또는 여러 개의 품목들에 쇼핑객이 소비하기로 선택한 돈의 액수; (10) 소매점 내의 현재 프로모션 가격들(광고된 또는 그 반대이든); (11) 쇼핑객의 이전 단계의 전자 쿠폰들 또는 이전에 스캐닝된 종이 쿠폰들; (12) 쇼핑객 프로파일에 있는 "건강 경고들"(예:알레르겐들)에 대한 쇼핑객의 요청들; 그리고 (13) 쇼핑객들이 구매하기로 의도하는 카테고리들에 대해 근접한 만료 날짜들로 인해 가격 인하된 개별 패키지들에 대한 경고들에 대한 쇼핑객의 요청. 위의 목록은 결코 완전한 목록이 아니며 상기 목록에 추가된 것들이 쉽게 만들어질 수 있다.
이상적으로, 시스템은 적절한 영향력 있는 메시지를 제공하고, 상기 영향력 있는 메시지는 그런 다음에 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치고 그리고 쇼핑객은 타겟 제품들의 구매로 그 뒤를 잇는다.
이러한 영향을 미치는 것은, 이에 제한되지는 않지만, 더 많은 제품들을 이렇게 선택되거나 또는 고려되게 추가시키는 것, 선택된 또는 고려된 제품을 시스템에 의해 제안된 것과 교환시키는 것, 그리고/또는 쇼핑객 또는 쇼핑객의 가족 멤버들에 의한 몇몇의 알려진 알레르기성 또는 화학적 반응으로 인해, 선택된 제품을 삭제시키는 것을 포함한다. 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터가 알려질 때 반응들 각각이 논리 엔진들에 의해 측정될 수 있다. 그러나, 영향력 있는 메시지들이 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치지 않더라도, 소매점은, 쇼핑객의 결정이 소매점의 제안을 따르지 않음을 알게 되고 그리고 추후의 분석을 위해 쇼핑객에 특정된 그러한 정보 그리고 왜 제품이 선택되지 않았는지에 관한 이유들의 리뷰를 보유할 수 있다. 소매점은 어느 타입들의 영향력 있는 메시지들이 가장 효과적인지 그리고 심지어 소매점 내의 어떤 디스플레이들이 쇼핑객이 제품들을 선택하거나 또는 선택하지 않는데 영향을 미쳤거나 또는 영향을 미치지 않았는지를 분석할 수 있다. 이러한 정보는, 미래의 영향력 있는 메시지들을 영향력 있는 메시지들의 다른 타입들 전부에 대해 우세하도록 맞춤화할 기회를 소매점들에 제공한다.
대조적으로, 영향력 있는 메시지들이 논리 엔진에 의해 개인에 맞춤화되는 것이 아니라, 대신에 다양한 이미 준비된 영향력 있는 메시지들로부터 선택되는 실시예들이 존재한다. 이러한 경우, 시스템은, 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터에 기초하여, 이미 준비된 영향력 있는 메시지들 중 가장 영향력 있는 것을 선택한다. 다른 실시예들은 맞춤화된 영향력 있는 메시지와 미리-만들어진 영향력 있는 메시지 둘 다의 혼합을 사용한다.
예시적 실시예에서, 쇼핑객들은 자신들이 받길 원하는 영향력 있는 메시지들의 타입들에 대해 "옵트 인(opt in)"한다. 예컨대, 몇몇의 쇼핑객들이 건강 의식 경고들을 원할 것인 반면에, 다른 쇼핑객들은 그보다는 제품 가격에 관한 더 많은 정보를 받아, 기회들, 프로모션들 등을 절약할 것이다. 영향력 있는 메시지들의 타입들의 예가 차례로 아래에 설명된다.
위에서 간략히 논의된 바와 같이, 몇몇의 실시예들에서, 소매점은 쇼핑객이 특정한 레시피들을 만들도록 제안함으로써 쇼핑객 행위에 영향을 미친다. 소매점이 레시피를 완료시키기 위해 특정한 품목의 구매를 제안할 때, 소매점은 쇼핑객의 쇼핑 목록, 쇼핑객의 홈 재고 목록, 또는 쇼핑 이동 동안 구매를 위해 쇼핑객의 이미 스캐닝된 선택된 품목들과 같은 특정한 쇼핑객 정보를 알게 된다. 여기에서 사용되는 바와 같은 용어 "레시피"는 프로젝트들을 포함하고, 상기 프로젝트들은, 레시피와 매우 흡사하게, 원하는 결과를 달성하기 위해 품목들이 몇몇의 방식으로 구매되고 그리고 조립될 것을 요구한다. 예컨대, 예시적 실시예에서, 하드웨어 가게가 쇼핑객이 하우스 페인트 및 브러쉬들을 구매하고 있음을 알게 될 때, 하드웨어 가게는 쇼핑객이 바다 스폰지들 및 글레이즈를 구매하여, 쇼핑객이 포피니쉬(faux finish) 페인팅 프로젝트를 완료할 수 있도록 하는 것을 영향력 있는 메시지로 제안한다.
다른 실시예에서, 쇼핑객의 알려진 쇼핑 목록을 이용하여, 영향력 있는 메시지는 소매점 내에서의 쇼핑 동안 이동할 최선 경로들을 쇼핑객들에게 제공한다. 소매점은 쇼핑객의 쇼핑 목록 상의 품목들 전부를 찾기 위해 맵들 또는 지시들 중 어느 쪽이든 제공할 것이다. 따라서, 몇몇의 실시예들에서, 논리 엔진은, 통로에 위치되는 타겟 제품에 관한 타겟 제품 정보 또는 논리 엔진에 의해 수집된 쇼핑객 위치 데이터에 대해 떨어져 있는 위치를 포함하는 적절한 영향력 있는 메시지를 생성할 수 있다. 예시적 실시예들은 소매점 내의 실시간 이벤트들에 맞춤화된 쇼핑 경로들을 쇼핑객들에게 제공한다. 또한, 다른 예시적 실시예들에서, 적절한 영향력 있는 메시지는 높은 트래픽 구역으로부터 멀어져, 가게를 위해 더 높은 이윤 폭을 얻는 타겟 제품, 예컨대 계절 품목으로 쇼핑객을 리드할 수 있다.
이들 실시예들은, 가게들로 하여금, 위치, 시간, 및 각각의 쇼핑객의 퍼스널 정보를 사용하여, 쇼핑객이 구매하기를 고려하고 있는 제품에 대해 영향력 있는 메시지들을 맞춤화하도록 한다. 또한, 쇼핑객이 구매를 위해 제품을 선택하기를 실제로 고려하고 있는 시간에, 영향력 있는 메시지들은 통신 멀티-네트워크를 통해 무선 단말 디바이스에 송신된다. 이는, 최초 결정적 순간에, 최초 결정적 순간 동안에, 또는 최초 결정적 순간 직전에 이루어질 수 있다.
도 1은 소매점(5)의 개략적인 평면도를 제공한다. 특히, 통신 멀티-네트워크(10)의 멤버들 사이의 무선 통신을 위해 쇼핑객(7), 제휴자(8), 및 관리자(9)가 통신 멀티-네트워크(10) 내에서 포지셔닝되고 그리고 연관되는 소매점(5)의 섹션의 평면도가 도시된다. 통신 멀티-네트워크(10)는 소매점(5) 및 가게의 부동산들(예컨대, 가게의 주차장 및 다른 외부 구역들--미도시) 내에 그리고 안 어디엔가 포지셔닝된다.
도 1의 통신 멀티-네트워크(10)는 메쉬 통신 네트워크(14)와 스타 통신 네트워크(16)를 포함한다. 그러나, 통신 멀티-네트워크의 구성은 고려된 특정 애플리케이션에 따라 가변된다. 몇몇의 실시예들에서, 통신 멀티-네트워크(10)는 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크와 적어도 하나의 스타 통신 네트워크를 포함한다. 무선 단말 디바이스를 통해, 쇼핑객(7)은, 머신 판독가능 메시지들 및 위치 정보를 포함하는 데이터를 통신 멀티-네트워크를 통해 논리 엔진에 통신한다. 예시적 실시예들에서, 인간 판독가능 메시지들과, 바코드들과 같은 머신 판독가능 정보는 통신 멀티-네트워크(10)의 스타 통신 네트워크(16)를 통해 통신되고, 반면에 오퍼레이터의 X 및 Y 포지션 좌표들은 통신 멀티-네트워크(10)의 메쉬 통신 네트워크(14)를 통해 추적된다.
쇼핑객(7), 제휴자(8), 및 관리자(9)는 각각 멀티-네트워크 통신 라인들(6) 및 멀티-네트워크 라우터(11)를 통해 통신 멀티-네트워크(10)의 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16) 둘 다에 연결된다. 도 1은 멀티-네트워크 라우터들(11)이 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16) 둘 다를 위해 동작하는 실시예를 도시한다. 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 통한 데이터의 송신을 위한 컴포넌트들을 포함하여, 상기 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)로 하여금 메쉬 통신 네트워크(14) 또는 스타 통신 네트워크(16)를 위한 라디오로서 동작하도록 한다.
선택된 실시예들에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 소매점(5) 내에서 쇼핑중이거나 또는 작업중인 사람들의 손이 닿지 않는 위치에 놓인다. 예컨대, 도 1에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 소매점(5)의 천장에 근접하거나 또는 천장에 있다. 몇몇의 실시예들에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 적어도 세 개의 라디오들을 보관할 수 있다: 첫 번째 라디오는 메쉬 통신 네트워크(14)의 정보 라우터로서 기능하고, 그리고 적어도 두 개 초과의 라디오들은 스타 통신 네트워크(16)의 데이터 통신 라디오로서 기능한다. 예시적 실시예들에서, 세 개의 라디오들 이외에, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 자신의 고유 IEEE 주소가 갖추어진 컴퓨터 컴포넌트를 포함한다; 컴퓨터 컴포넌트는 라디오들 중 임의의 것에 의해 수집된 정보가 시스템 통신 라인들(19)로서 여기에서 도시된 케이블 와이어들을 통해 논리 엔진(23)에 송신되도록 한다.
통신 멀티-네트워크(10)를 사용하는 실시예들에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16) 둘 다를 위해 동작하기 위한 모든 필요한 컴포넌트들을 포함한다. 멀티-네트워크 라우터(11)는 적어도 세 개의 마이크로제어기 유닛(MCU)들을 포함한다. 하나의 MCU는 메쉬 통신 네트워크(14)를 위해 사용되고, 그리고 적어도 두 개는 스타 통신 네트워크(16)를 위해 사용된다. 각각의 MCU는 시스템-온-칩 타입의 MCU일 수 있고, 그리고 제어 유닛, 하나 또는 그 초과의 레지스터들, 상당한 양의 ROM, 상당한 양의 RAM, 그리고 산술 논리 유닛(ALU)을 포함한다.
규정된 데이터 송신 속도들로 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 통해 쉽게 데이터를 송신하는 그 능력 때문에, Texas Instruments CC MCU가 메쉬 통신 네트워크(14)를 위한 라디오들 중 하나의 라디오로서 사용되기 위한 그리고 스타 통신 네트워크(16) 상에서 사용되는 적어도 두 개의 라디오들 중 하나의 라디오를 위한 예시적 MCU이다. 또한, Texas Instruments CC MCU는 여기에서 통신 멀티-네트워크(10) 내의 위치 검출 기능들을 제공할 수 있다. 대안적으로, Texas Instruments CC MCU는 메쉬 통신 네트워크(14)를 위한 라디오들 중 하나의 라디오로서 사용되기 위한 그리고 스타 통신 네트워크(16) 상에서 사용되는 두 개의 라디오들 중 하나의 라디오를 위한 예시적 MCU이다. 멀티-네트워크 라우터(11)의 적어도 세 개의 라디오들 중 세 번째 라디오는 Texas Instruments CC243x 시리즈의 라디오들보다 더욱 강력한 라디오여야 한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 멀티-네트워크 조직기(21)는 스타 통신 네트워크(16)를 위한 허브 그리고 메쉬 통신 네트워크(14)를 위한 메쉬 네트워크 조직기 둘 다로서 동작한다. 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 위한 라디오들이 여기에서 동일한 디바이스 내에 보관되는 것으로서 도시되지만, 상기 라디오들은 고려된 특정 애플리케이션에 따라 별도의 유닛들 내에 보관될 수 있다. 모든 각각의 메쉬 통신 네트워크(14)는 메쉬 네트워크 조직기를 필요로 한다. 도 1에 도시된 실시예에서, 메쉬 네트워크 조직기는 멀티-네트워크 조직기(21)로서 지칭되는데, 그 이유는 메쉬 네트워크 조직기가 데이터 통신 라디오와 함께 보관되기 때문이다. 다른 실시예들에서, 메쉬 네트워크 조직기는 데이터 통신 라디오가 없는 자립형 유닛 내에 있을 수 있다.
도 1을 참조하면, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)를 논리 엔진(23)에 연결시키는 시스템 통신 라인들(19)이 도시된다. 시스템 통신 라인들(19)은 무선 또는 유선 중 어느 한 쪽일 수 있고, 그리고 도 1, 도 2b, 도 3a, 및 도 4에서 시스템 통신 라인들(19)이 유선임을 표시하기 위해 실선들로서 도시된다. 이더넷 케이블은 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)와 논리 엔진(23) 사이의 예시적 유선 연결 디바이스이다. 도면들에 도시된 시스템 통신 라인들(19)은 단지 예시적인데, 그 이유는 시스템 통신 라인들(19)이 모든 각각의 멀티-네트워크 라우터(11) 및 멀티-네트워크 조직기(21)로부터 논리 엔진(23)으로 연결되기 때문이다. 예시적 실시예들에서, 시스템 통신 라인들(19)은 멀티-네트워크 라우터들(11)을 서로 연결시킨다.
또한, 메쉬 통신 네트워크(14) 내의 멀티-네트워크 라우터들(11) 사이의 송신 존들에 대응하는 멀티-네트워크 통신 라인들(6)이 도 1에 도시된다. 실제로, 예시를 위해 직선들로서 표현되었지만, 멀티-네트워크 통신 라인들(6)은 반드시 직선들일 필요는 없으며, 더욱 정확하게, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)로부터 나오는 원형의 송신 존들이다. 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)의 이러한 존들을 통해, 데이터가 송신되고 수신된다.
실제로, 메쉬 통신 네트워크(14) 내에서의 데이터 송신 속도는 적어도 초당 125 킬로바이트(KB/s)가 되도록 구성될 수 있다. 스타 통신 네트워크(16) 내에서의 데이터 송신 속도는 적어도 250 KB/s가 되도록 구성될 수 있다. 쇼핑객(7)과 통신 멀티-네트워크(10) 사이의 인터페이스는 무선이고, 그리고 아래 중 어느 한 쪽 또는 둘 다를 통해 쇼핑객(7)에 의해 액세스된다: (도 7에 도시된 바와 같은) 무선 단말 디바이스(40), 그리고 멀티-네트워크 통신 라인들(6)을 통한 (도 8에 도시된 바와 같은) 지능형 쇼핑 카트(50).
이제 도 2a를 참조하면, 예시적 메쉬 통신 네트워크(14)의 개략도가 제공된다. 다수의 멀티-네트워크 라우터들(11)은 멀티-네트워크 통신 라인들(6)을 통해 메쉬 통신 네트워크(14)의 멤버들과 무선 통신하고 있다. 메쉬 통신 네트워크(14)의 멤버들은, 무선 단말 디바이스들(40), 지능형 쇼핑 카트들(50), 그리고 메쉬 네트워크 조직기(데이터 통신 라디오와 함께 보관된 것으로 도시됨)로서 동작하는 멀티-네트워크 조직기(21)를 포함할 수 있다. 메쉬 통신 네트워크(14)와 다른 컴포넌트들(예컨대, 무선 단말 디바이스들(40) 및 멀티-네트워크 조직기(21))을 형성하는 정보 라우터들 사이의 통신의 무선 라인들의 방향 및 존재를 나타내기 위하여 점선들로서 도시된다. 메쉬 통신 네트워크(14)는 저전력 소모량, 저 운영 비용, 정의된 공간 내의 효율적 통신 그리고 저 유지 비용을 포함하는 많은 이점들을 제공한다.
도 2a에 도시된 바와 같이, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 메쉬 통신 네트워크(14) 내에서 다른 멀티-네트워크 라우터들(11) 중 적어도 몇몇과 통신할 능력을 갖는다. 몇몇의 실시예들에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 모든 각각의 다른 멀티-네트워크 라우터(11), 멀티-네트워크 조직기(21), 또는 메쉬 통신 네트워크(14)와 연관된 무선 단말 디바이스(40)와 통신할 수 있다.
메쉬 통신 네트워크(14)는 두 개의 연결 어레인지먼트들 중 하나를 사용하는 로컬 영역 네트워크(LAN)이다. 하나의 어레인지먼트는 풀 메쉬 토폴로지이고, 여기서 멀티-네트워크 라우터들(11) 전부는 무선으로 서로 연결되고 그리고 메쉬 내에서 모든 각각의 다른 멀티-네트워크 라우터(11)에 대해 정보를 송신할 수 있고 수신할 수 있다. 다른 예시적 어레인지먼트는 부분적 메쉬 토폴로지이다. 부분적 메쉬 토폴로지에서, 각각의 멀티-네트워크 라우터(11)는 메쉬 내에서 이용가능한 멀티-네트워크 라우터들(11) 중 몇몇 ― 그러나 전부는 아님 ― 에 무선으로 연결된다. 도 2a에 도시된 메쉬 통신 네트워크(14)는 풀 메쉬 토폴로지 타입이다.
몇몇의 실시예들에서, 메쉬 통신 네트워크(14)를 통해 전달되는 데이터는 쇼핑객들(7), 제휴자들(8), 그리고 관리자들(9) 사이의 X 및 Y 포지션 좌표들과 같은 데이터의 작은 패킷들로 제한되지 않는다. 몇몇의 실시예들에서, 위치 추적 서브시스템은 메쉬 통신 네트워크(14)를 경유해 수행된다. 이러한 실시예에서, 위치 추적 서브시스템의 기능은 멀티-네트워크 라우터(11)의 정보 라우터 컴포넌트를 사용한다. 이러한 실시예에서, 정보 라우터들이 반드시 서로 통신하는 것은 아니며, 대신에 X 및 Y 포지션 좌표들을 각각의 블라인드 노드에 제공하고, 상기 각각의 블라인드 노드는 무선 단말 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)일 수 있다. 선택된 예시적 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는 무선 단말 디바이스(40) 상에 로딩된 삼각측량 소프트웨어를 통해 자신의 고유 X 및 Y 포지션을 계산한다. 무선 단말 디바이스들(40)은, 무선 단말 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)의 포지션을 삼각측량하기 위하여, 멀티-네트워크 라우터(11) 내에 포함된 바와 같은, 도 2a에 도시된 정보 라우터들 중 적어도 세 개로부터 신호들을 수신한다. 멀티-네트워크 라우터들(11)은 각각 자신들의 X 및 Y 포지션 좌표들을 알게 되는데, 그 이유는 논리 엔진이 각자의 X 및 Y 포지션 좌표들을 각각의 멀티-네트워크 라우터에 제공하기 때문이다. 멀티-네트워크 라우터들(11)은 멀티-네트워크 조직기(21)로서 도시된 메쉬 네트워크 조직기에 연결되고, 상기 멀티-네트워크 조직기(21)는 이더넷 케이블(도 1, 도 2b, 도 3a, 및 도 4에서 시스템 통신 라인(19))을 통해 논리 엔진(23)(도 1, 도 2b, 및 도 3a에 도시됨)에 연결된다.
몇몇의 실시예들에서, 메쉬 통신 네트워크(14)는 ZIGBEE 통신 네트워크이다. ZIGBEE는 무선 퍼스널 영역 네트워크(WPAN)들을 위한 IEEE 802.15.4 표준에 기초한 소형 저전력 디지털 라디오들을 이용하여 하이 레벨 통신 프로토콜들의 슈트에 대한 사양명이다. ZIGBEE는 낮은 데이터 속도, 긴 배터리 수명 그리고 안전한 네트워킹을 요구하는 라디오 주파수(RF) 애플리케이션들을 타겟으로 한다.
도 2a를 역으로 참조하면, 메쉬 통신 네트워크(14)는, 자신의 가장 단순한 형태에서, 하나 또는 그 초과의 멀티-네트워크 라우터들(11), 적어도 하나의 멀티-네트워크 조직기(21), 그리고 무선 단말 디바이스들(40)을 포함한다. 멀티-네트워크 조직기(21)는 메쉬 통신 네트워크(14) 내에서 멀티-네트워크 라우터들(11) 중 하나 또는 그 초과를 통해 데이터를 라우팅하는 디바이스이다. 멀티-네트워크 조직기(21)는 시스템 통신 라인(19)을 통해 논리 엔진(23)에 연결된다. 메쉬 통신 네트워크(14)는 비콘(beacon) 또는 넌-비콘 타입 중 어느 한 쪽이다. 비콘 네트워크들에서, 전력 사용이 추가로 최소화되는데, 그 이유는 멀티-네트워크 라우터(11)는 비콘이 송신되고 있는 동안에만 활성일 필요가 있기 때문이다. 넌-비콘 타입 네트워크들에서의 전력 소모량은 더 높을 수 있는데, 그 이유는 통신 멀티-네트워크(10) 내의 멀티-네트워크 라우터들(11) 중 적어도 몇몇이 항상 활성이고, 반면에 몇몇의 다른 멀티-네트워크 라우터들(11)은 비활성일 수 있기 때문이다. 그러나, 통신 멀티-네트워크(10) 내의 모든 또는 사실상 모든 멀티-네트워크 라우터들(11)이 계속 활성이도록 하는 것이 가능하다.
메쉬 통신 네트워크(14)가 비콘 네트워크인 실시예들에서, 멀티-네트워크 라우터들(11)(그리고 더욱 상세하게, 정보 라우터들로 불리는, 메쉬 통신 네트워크를 위한 라디오들)은 초당 수차례 X 및 Y 포지션 좌표들을 밖으로 블라인드 노드들에 자동으로 브로드캐스팅한다. 블라인드 노드들은 무선 단말 디바이스들(40) 및 지능형 쇼핑 카트들(50)로 구성된 그룹으로부터 선택된다. 이러한 실시예에서, 블라인드 노드들은 각자의 좌표들을 찾는 멀티-네트워크 라우터들(11)에 신호들을 송신할 필요가 없다.
다른 실시예들은 넌-비콘 타입 메쉬 통신 네트워크(14)를 사용한다. 넌-비콘 인에이블링 네트워크(즉, 비콘 오더가 15인 네트워크들)에서, 멀티-네트워크 라우터들(11)은 계속 활성일 수 있는 데이터 수신기들을 갖는다. 이들 실시예들에서, 무선 단말 디바이스들(40)에 의해 요청될 때, 메쉬 네트워크 조직기는 하나 또는 그 초과의 멀티-네트워크 라우터들(11)을 통해 역으로 블라인드 노드들에 신호를 송신한다. 멀티-네트워크 조직기(21)는 멀티-네트워크 라우터들(11)을 관리하고, 메쉬 통신 네트워크(14)로의 무선 단말 디바이스들(40)의 연관을 유발시키고, 멀티-네트워크 라우터들(11)로부터 수신된 정보를 저장하고, 그리고 멀티-네트워크 라우터들(11)과 무선 단말 디바이스들(40) 또는 50과 같은 지능형 쇼핑 카트들 사이에 메시지들을 라우팅한다. 부가하여, 메쉬 통신 네트워크(14)의 넌-비콘 타입의 사용은 다수의 디바이스 타입들의 이종 네트워크들을 허용하고, 상기 이종 네트워크들에서는, 몇몇의 디바이스들은 계속 수신하고 반면에 다른 디바이스들은 외부 자극이 검출될 때에만 송신한다.
이종 네트워크 내의 엘리먼트의 일 예는 무선 광 스위치를 갖는 램프이다. 램프에 있는 노드가 끊임없이 수신하는데, 그 이유는 배터리-전력공급되는 광 스위치가 움직여질 때까지 상기 배터리-전력공급되는 광 스위치가 "수면" 또는 비활성으로 머무르는 동안 상기 노드가 램프의 전원에 연결되기 때문이다. 그런 다음에, 광 스위치가 활성화되고, 커맨드를 램프에 송신하고, 확인응답을 수신하고, 그리고 비활성화의 상태로 돌아간다. 비콘 타입 네트워크에서, 메쉬 통신 네트워크(14) 내의 멀티-네트워크 라우터들(11)은 주기적 비콘들을 송신하여, 각자의 존재를 다른 네트워크 노드들에 확인시킨다. 이러한 노드들은 비콘들 사이에 수면하여, 따라서 각자의 듀티 사이클을 낮추고 그리고 각자의 배터리 수명을 연장시킨다.
논리 엔진(23), 또는 대안적인 실시예들에서, 위치 추적 서버(31)는, 메쉬 통신 네트워크(14) 내의 여러 중요 기능들을 제공한다. 논리 엔진(23)에 의해 제공되는 중요 기능들은 계산, 정보 저장, 조직화, 응답, 네트워크 통지, 데이터 우선순위화, 이벤트 우선순위화, 광선 추적 계산들, 이력 경과들의 생성, 열 맵들의 생성 등등의 기능들이다. 논리 엔진은 미리결정된 시간 기간 내에 무선 단말 디바이스로부터 수집된 쇼핑객 위치 데이터를 이용하여 제품 선택 데이터를 조직화하여, 제품 선택 위치 데이터를 생성한다. 또한, 논리 엔진은 단일 쇼핑 이동으로부터의 모든 제품 선택 위치 데이터를 조직화하여, 집합적 제품 선택 위치 데이터를 생성하여, 각각의 쇼핑객의 집합적 제품 선택 위치 데이터를 쇼핑객의 전자 프로파일 내에 저장시킨다. 이러한 쇼핑객의 전자 프로파일은, 논리 엔진을 이용하여 소매점이 트렌드들을 추가로 분석하여, 개별적으로 또는 카테고리별로 중 어느 한 쪽으로, 쇼핑객에 대한 이력 경과들을 생성하는 것을 가능케 한다. 적어도 하나의 서버-급 컴퓨터 또는 서버가 선호된다. 서버는, 서버의 대단한 계산 및 저장 용량들 때문에, 여기에서 통신 멀티-네트워크(10) 내에서 특히 유용하다.
이제 도 2b를 참조하면, 예시적 메쉬 통신 네트워크(14)의 기능의 개략적인 표현이 제공된다. 메쉬 통신 네트워크(14)는 멀티-네트워크 라우터들(11) 및 무선 단말 디바이스들(40)과 같은 메쉬 통신 네트워크(14)의 멤버들과, 논리 엔진(23) 사이에서, 메쉬 통신 라인들(6)을 통해 데이터를 전달한다. 도 2b는 논리 엔진(23)과 무선 단말 디바이스들(40) 사이 그리고 논리 엔진(23)과 지능형 쇼핑 카트들(50) 사이의 데이터흐름이 존재함을 도시한다.
도 3a는 스타 통신 네트워크(16)의 예시적 표현을 제공한다. 도 3a에서, 데이터 통신 라디오들(도 3a 및 도 3b에서 멀티-네트워크 라우터들(11)과 함께 보관됨)은, 시스템 통신 라인들(19)을 따라서 논리 엔진(23)과 직접 통신한다. 시스템 통신 라인들(19)은 멀티-네트워크 라우터들(11)을 논리 엔진(23)에 연결시키는 유선 라인들일 수 있다. 스타 통신 네트워크(16)의 기능을 설명하기 위해, 멀티-네트워크 통신 라인들(6)은 멀티-네트워크 라우터들(11)과 무선 단말 디바이스들(40) 사이의 통신의 무선 라인들이고, 그리고 따라서 점선들로서 도시된다. 몇몇의 실시예들에서, 시스템 통신 라인들(19)은 음성 및 다른 대량의 데이터의 디지털 송신을 고품질로 그리고 고속으로 전달할 수 있다.
스타 통신 네트워크(16)는 통신 멀티-네트워크(10)에 특히 유용하고 중요하다. 250 KB/s 또는 그 초과의 스타 통신 네트워크(16)의 데이터 송신 속도에 의해, 스타 통신 네트워크(16)는 속도 및 효율성에 대해 더 높은 데이터 송신 속도들을 요구하는 데이터 스트림들을 운반한다. 예컨대, 음성 데이터, 픽처들, 비디오, 그리고 재정 트랜잭션 데이터가 더 높은(예컨대, 250 KB/s 또는 그 초과) 송신 속도에서의 송신에 가장 잘 맞는 데이터 타입들이다. 이들 타입들의 정보 또는 데이터가 메쉬 통신 네트워크(14)를 통해 송신될 수 있는 동안, 스타 통신 네트워크(16)는, 메쉬 통신 네트워크(14) 대신에 또는 메쉬 통신 네트워크(14)에 부가하여 중 어느 쪽이든, 사용될 수 있다.
여기에서 예시적 스타 통신 네트워크(16)는 IEEE 802 통신 프로토콜 내에서 동작한다. IEEE 802는, 로컬 영역 네트워크들 및 메트로폴리탄 영역 네트워크들을 다루는 IEEE 표준들의 패밀리를 지칭한다. 더욱 구체적으로, IEEE 802 표준들은 가변-크기 데이터 패킷들을 운반하는 네트워크들로 제약된다. 대조적으로, 셀-기반 네트워크들에서, 데이터는 예컨대 셀 폰들 내에서의 사용을 위해 셀들로 불리는 짧고, 균일하게 크기가 정해진 유닛들로 송신된다. 이에 제한되지는 않지만, BLUETOOTH®(Bluetooth Sig, Inc.에 등록된 IEEE 802.15.1 및 802.15.2의 프로토콜을 위한 원격통신 장비), WIMEDIA®(WiMedia Alliance Corporation에 등록된, IEEE 802.15.3 프로토콜로서 일반적으로 알려진 무선 멀티미디어 디바이스들의 연결을 위한 사양들), Wi-Fi(IEEE 802.11b), Wi-Fi5(IEEE 802.11a/HL2), 그리고 위에서 주의된 바와 같은 프로토콜 802.15.4와 유사한 다른 무선 프로토콜들을 포함하는 다수의 통신 프로토콜들 내에서 스타 통신 네트워크들(16)이 동작함이 확인응답된다.
예시적 실시예에서, IEEE 802 내에서, 스타 통신 네트워크(16)는 IEEE 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 데이터를 송신한다. IEEE 802.15.4 프로토콜은 무선 퍼스널 영역 네트워크(WPAN)들을 통해 송신되는 송신들을 제어한다. WPAN들은 BLUETOOTH 기술의 사용을 포함할 수 있다. IEEE 802.15.4 통신 프로토콜은 낮은 데이터 속도(예컨대, 약 125 KB/s)를 갖고 그리고 또한 멀티-네트워크 라우터들(11) 내에서 긴 배터리 수명(예컨대 수개월 또는 심지어 수년 동안의 배터리 수명)을 허용하고 그리고 자신의 매우 낮은 기술적 복잡성 및 저전력 요건들에 대해 알려져 있다.
이제 도 3b를 참조하면, 스타 통신 네트워크(16)의 예시적 표현이 제공된다. 이러한 실시예에서, 무선 단말 디바이스들(40) 및 지능형 쇼핑 카트들(50)을 갖는 모든 실질적 통신은 스타 통신 라인들(여기에, 멀티-네트워크 통신 라인들(6)로서 도시됨), 멀티-네트워크 라우터(11) 내에 보관된 데이터 통신 라디오, 스위치(25) 그리고 게이트웨이 서버(27), 그리고 위치 추적 서버(31)와 같은 적절한 가게 서버를 통해 수행된다. 멀티-네트워크 라우터(11)와 스위치(25) 사이의 통신은, 고려된 특정 애플리케이션에 따라, 유선 또는 무선 중 어느 한 쪽인 시스템 통신 라인들(19)을 통해 이루어진다. 시스템의 몇몇의 실시예들에서, 시스템 통신 라인들(19)은 유선이고 반면에 멀티-네트워크 통신 라인들(6)은 무선이다. 대안적인 실시예들에서, 스위치(25), 게이트웨이 서버(27), 그리고 가게 서버들(29) 및 위치 추적 서버(31)는 논리 엔진(23)(도 3b에 미도시)으로 대체된다.
도 4는 통신 멀티-네트워크(10)의 예시적 표현을 제공한다. 도 4에서, 멀티-네트워크 라우터들(11)은 신호를 무선 단말 디바이스(40)에 제공한다. 예시적 실시예에서, 멀티-네트워크 라우터들(11)은 멀티-네트워크 정보 라우터들(11)의 X 및 Y 포지션 좌표들을 무선 단말 디바이스(40)에 제공한다. 무선 단말 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)는, X 및 Y 포지션 좌표들에 있어서 자신의 고유 위치를 제공하는데 필요한 계산들을 수행하거나, 또는 신호를 밖으로 스타 통신 네트워크(16)를 통해 위치 추적 서버(31)에 송신하거나 중 어느 한 쪽이다. 위치 추적 서버(31)는 몇몇의 실시예들에서 광선 추적 및 위치 추적 계산들을 수행한다. 예시적 실시예들에서, 논리 엔진(23)은 위치 추적 계산들을 수행한다. 위에 설명된 실시예들 중 임의의 실시예 하에서, 각각의 무선 단말 디바이스(40) 및 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치는, 메쉬 통신 네트워크(14)의 멀티-네트워크 라우터(11)의 정보 라우터의 라디오와 무선 단말 디바이스(40) 사이에 교환되는 데이터를 통해 가게에 알려진다.
무선 단말 디바이스(40)가 감소된 기능 디바이스이고 그리고 논리 엔진(23) 또는 위치 추적 서버(31) 중 어느 한 쪽이 위치 추적 계산들을 수행하는 실시예들에서, 가장 가까운 멀티-네트워크 라우터(11) 내의 정보 라우터의 라디오는 자신의 고유 X 및 Y 포지션 좌표들을 무선 단말 디바이스(40)에 제공한다. 무선 단말 디바이스(40)에 가장 가까운 멀티-네트워크 라우터(11) 내의 정보 라우터의 라디오는, 멀티 네트워크 조직기(21)로부터 무선 단말 디바이스(40)의 X 및 Y 포지션 좌표들을 수신하고, 상기 멀티-네트워크 조직기(21)는 위치 추적 서버(31)로부터 X 및 Y 포지션 좌표들을 수신한다. 임의의 경우, 소매점(5)(도 1에 도시됨)의 맵 상에서의 무선 단말 디바이스(40)의 위치는 통신 멀티-네트워크(10)의 메쉬 통신 네트워크(14)를 통해 무선 단말 디바이스(40)와, 위치 추적 서버(31) 또는 논리 엔진(23) 중 어느 한 쪽 둘 다에 알려진다.
예시적 실시예들에서, 알려진 각각의 무선 단말 디바이스(40)의 위치를 이용하여, 쇼핑객(7)에 의해 유지되는 무선 단말 디바이스(40)는 스타 통신 네트워크(16)를 통해 정보를 가게 제휴자들(8) 및 관리자들(9)에 송신하고 그리고 가게 제휴자들(8) 및 관리자들(9)로부터 정보를 수신한다. 특정한 실시예들에서, 각각의 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치가 알려지고, 그리고 쇼핑객(7)에 의해 사용되는 지능형 쇼핑 카트(50)는 스타 통신 네트워크(16)를 통해 정보를 제휴자들(8), 관리자들(9) 또는 논리 엔진(23)에 송신하고 그리고 제휴자들(8), 관리자들(9) 또는 논리 엔진(23)으로부터 정보를 수신한다. 몇몇의 실시예들에서, 쇼핑객(7)과, 제휴자들(8), 관리자들(9) 및 지능형 쇼핑 카트(50)로 구성된 그룹의 적어도 하나 사이의 모든 통신은 멀티-네트워크 라우터(11), 스위치(25) 및 게이트웨이 서버(27), 그리고 위치 추적 서버(31)와 같은 적절한 가게 서버를 통해 수행되어야 한다.
도 5에서, 최초 결정적 순간에 쇼핑객(7)에 영향을 미치기 위한 시스템 및 방법의 예시적 실시예의 흐름도가 제공된다. 일반적으로, 쇼핑객은, 소매점(5) 내의 통신 멀티-네트워크(10)를 통해 쇼핑객(7)의 무선 단말 디바이스(40)에 송신된 메시지들에 의해 영향받는다. 도 5의 단계(100)에서, 쇼핑객(7)은 무선 단말 디바이스(40)를 이용하여 쇼핑을 시작한다. 대부분의 실시예들에서, 쇼핑객(7)이 무선 단말 디바이스(40)를 이용하여 쇼핑을 시작할 때, 쇼핑객(7)은 무선 단말 디바이스(40)가 쇼핑객(7)에 할당될 때 자신의 선호되는 쇼핑 카드를 스캐닝하여, 소매점(5)이 쇼핑객(7)의 아이덴티티를 즉시 알도록 한다. 단계(105)에서, 쇼핑객이 쇼핑할 때 쇼핑객(7)에 아주 근접하게 유지되는 무선 단말 디바이스(40)는 위치 데이터를 계속 계산하고 논리 엔진(23)에 송신한다. 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 무선 단말 디바이스(40)로부터 위치 데이터를 수신한다. 무선 단말 디바이스(40)가 감소된 기능 디바이스인 실시예들에서, 가장 근접한 멀티-네트워크 라우터들(11)의 좌표들은 무선 단말 디바이스(40)로부터 논리 엔진(23)으로 송신될 것이고, 여기서 위치 데이터는 논리 엔진(23)에 의해 계산될 것이다.
단계(110)는 쇼핑객(7)에 아주 근접하게 유지되는 무선 단말 디바이스(40)의 위치를 계속 추적한다. 여기에서 사용되는 바와 같은 단어 "계속"의 사용은 소프트웨어 오퍼레이터에 의해 결정된 증가로서 정의된다. 예컨대, 시간 간격은, 이에 제한되지는 않지만, 매 3초, 매 5초, 또는 매 10초일 수 있다. 상기 간격은 고려된 특정 애플리케이션에 따라 가변할 것이다.
그런 다음에, 단계(115)에 도시된 바와 같이, 쇼핑객(7)은 가게를 통과해 제품들 앞에서 느리게 이동하거나 또는 이동하는 것을 멈추고, 그리고 최초 결정적 순간을 겪는다. 논리 엔진(23)은, 쇼핑객의 속도가 특정 속도로 느려질 때 또는 쇼핑객(7)이 디스플레이 앞에서 특정 시간 기간, 예컨대 3초 동안 멈출 때 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있을 때를 인지하는 소프트웨어에 의해 프로그래밍된다. 단계(120)에서, 쇼핑객(7)이 소매점(5)을 통과하는 자신의 이동을 제품들 앞에서 느리게 하거나 또는 멈출 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 느려지거나 또는 멈춘 시간량, 느려짐 또는 멈춤 위치, 그리고 소매점(5) 전체에 걸친 이동의 느려짐 또는 멈춤 기간 동안 쇼핑객에 의해 선택된(설령 있더라도, 선택된) 제품들의 아이덴티티를 추적한다.
단계(125)에서, 논리 엔진(23)은 단계(120) 동안 수집된 정보를 평가하여, 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있는지의 여부를 결정한다. 최초 결정적 순간을 결정하기 위해, 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 추적된 위치(쇼핑객 위치 데이터로서 또한 알려짐)를 제품 위치 맵과 비교하여, 쇼핑객 대 제품 위치 비율을 생성한다. 제품 대 위치 비율이 약 5 피트 내에 있을 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 제품에 아주 근접하게 있는 시간량을 타이밍하는 것을 시작한다. 쇼핑객(7)이 제품을 선택하고 그리고 자신의 무선 스캐닝 디바이스를 이용하여 상기 제품을 스캐닝하여, 제품 선택 데이터를 생성할 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객이 제품을 선택한 하루중 시각과 제품 위치 비율이 약 5 피트 아래였던 첫 순간 사이의 차이를 이용하여 타이밍하는 것을 멈춘다. 논리 엔진(23)은 쇼핑객의 의도된 제품 구매, 쇼핑객 대 제품 위치 비율, 그리고 제품 선택 타이밍 데이터를 평가하여, 평가 데이터를 생성한다. 논리 엔진은 평가 데이터가 최초 결정적 순간을 표시하는지를 결정한다.
단계(130)에서, 평가 데이터에 기초하여 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 결정된다면, 그러면 논리 엔진(23)은 최초 결정적 순간 평가에 기초한 적절한 영향력 있는 메시지를 쇼핑객(7)의 무선 단말 디바이스(40)를 통해 쇼핑객(7)에게 송신한다. 단계(135)에서, 쇼핑객(7)은 자신의 무선 단말 디바이스(40) 상에서 영향력 있는 메시지를 수신한다. 이상적으로, 최초 결정적 순간을 겪고 있는 동안, 쇼핑객(7)은 단계(140)에 도시된 바와 같이 자신의 무선 단말 디바이스(40) 상에서 영향력 있는 메시지를 읽는다. 비-이상적으로, 쇼핑객(7)은 최초 결정적 순간을 겪고 있지 않을 때 이러한 무선 단말 디바이스(40) 상에서 하나 또는 그 초과의 영향력 있는 메시지들을 읽을 수 있다.
이 시점에, 단계(145)에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지의 리딩을 따를지 또는 따르지 않을지 중 어느 한 쪽을 결정한다. 예컨대, 영향력 있는 메시지가 쇼핑객에 의해 스캐닝된 제품에 대해 대체 제품을 권고할 때, 단계(145)에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지가 권고한 품목을 구매할지를 결정한다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지에 의해 영향받아, 쇼핑객(7)이 자신의 최초 결정적 순간에 원래 고려했던 것과 상이한 수량의 품목들을 구매한다. 여전히 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 선택되고 스캐닝된 제품과 상이한 제품을 구매하기로 결정하여, 원래 제품을 선반에 돌려놓고 그리고 제안된 제품을 스캐닝한다. 단계(145)에서의 쇼핑객의 결정 이후, 쇼핑객(7)은 계속 쇼핑하거나(단계(100)로 돌아감) 또는 이미 선택된 품목들을 지불하는 것으로 진행하거나(단계(150)) 중 어느 한 쪽이다.
도 6은 소매점(5) 내의 통신 멀티-네트워크(10)를 통해 쇼핑객(7)의 지능형 쇼핑 카트(50)에 메시지들을 송신함으로써 최초 결정적 순간에 쇼핑객(7)에 영향을 미치기 위한 시스템 및 방법의 일 실시예의 흐름도를 제공한다. 도 6의 단계(200)에서, 쇼핑객(7)은 지능형 쇼핑 카트(50)를 이용하여 쇼핑을 시작한다. 대부분의 실시예들에서, 쇼핑객(7)이 지능형 쇼핑 카트(50)를 이용하여 쇼핑을 시작할 때, 쇼핑객(7)은 지능형 쇼핑 카트(50)(그리고 무선 단말 디바이스를 포함함)가 쇼핑객(7)에 할당될 때 자신의 선호되는 쇼핑 카드를 스캐닝하여, 소매점(5)이 쇼핑객(7)의 아이덴티티를 즉시 알도록 한다. 단계(205)에서, 쇼핑객이 쇼핑할 때 쇼핑객(7)에 아주 근접하게 있는 지능형 쇼핑 카트(50)는 위치 데이터를 계속 계산하고 논리 엔진(23)에 송신한다. 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 지능형 쇼핑 카트(50)로부터 위치 데이터를 수신한다. 지능형 쇼핑 카트(50)가 감소된 기능 디바이스인 무선 단말 디바이스를 포함하는 실시예들에서, 가장 근접한 멀티-네트워크 라우터들(11)의 좌표들은 지능형 쇼핑 카트(50)로부터 논리 엔진(23)으로 송신될 것이고, 여기서 위치 데이터는 논리 엔진(23)에 의해 계산될 것이다.
단계(210)는 쇼핑객(7)에 아주 근접하게 있는 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치를 계속 추적한다. 여기에서 사용되는 바와 같은 단어 "계속"의 사용은 소프트웨어 오퍼레이터에 의해 결정된 증가로서 정의된다. 예컨대, 시간 간격은, 이에 제한되지는 않지만, 매 3초, 매 5초, 또는 매 10초일 수 있다. 상기 간격은 고려된 특정 애플리케이션에 따라 가변할 수 있다.
그런 다음에, 단계(215)에 도시된 바와 같이, 쇼핑객(7)은 가게를 통과해 제품들 앞에서 느리게 이동하거나 또는 이동하는 것을 멈추고, 그리고 최초 결정적 순간을 겪는다. 논리 엔진(23)은, 쇼핑객의 속도가 특정 속도로 느려질 때 또는 쇼핑객이 디스플레이 앞에서 특정 시간 기간, 예컨대 3초 동안 멈출 때 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있을 때를 인지하는 소프트웨어에 의해 프로그래밍된다. 단계(220)에서, 쇼핑객(7)이 제품들 앞에서 느려지거나 또는 멈출 때, 논리 엔진(23)은 느려짐 또는 멈춤 시간량, 느려짐 또는 멈춤 위치, 그리고 소매점(5) 전체에 걸친 이동의 느려짐 또는 멈춤 기간 동안 쇼핑객에 의해 선택된(설령 있더라도, 선택된) 제품들의 아이덴티티를 추적한다. 단계(225)에서, 논리 엔진(23)은 단계(220) 동안 수집된 정보를 평가하여, 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있는지의 여부를 결정한다.
최초 결정적 순간을 결정하기 위해, 논리 엔진(23)은 쇼핑객 위치 데이터를 제품 위치 맵과 비교하여, 쇼핑객 대 제품 위치 비율을 생성한다. 제품 대 위치 비율이 약 5 피트 아래에 있을 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 제품에 아주 근접하게 있는 시간량을 타이밍하는 것을 시작한다. 쇼핑객(7)이 제품을 선택하고 그리고 자신의 무선 스캐닝 디바이스를 이용하여 상기 제품을 스캐닝하여, 이로써 제품 선택 데이터를 생성할 때, 논리 엔진(23)은 쇼핑객이 제품을 선택한 하루중 시각과 제품 위치 비율이 약 5 피트 아래였던 첫 순간 사이의 차이를 이용하여 타이밍하는 것을 멈춘다. 논리 엔진(23)은 쇼핑객의 의도된 제품 구매, 쇼핑객 대 제품 위치 비율, 그리고 제품 선택 타이밍 데이터를 평가하여, 평가 데이터를 생성한다. 논리 엔진은 평가 데이터가 최초 결정적 순간을 표시하는지를 결정한다.
단계(230)에서, 평가 데이터에 기초하여 쇼핑객(7)이 최초 결정적 순간을 겪고 있다고 결정된다면, 논리 엔진(23)은 최초 결정적 순간 평가에 기초한 적절한 영향력 있는 메시지를 쇼핑객(7)의 지능형 쇼핑 카트(50)를 통해 쇼핑객(7)에게 송신한다. 단계(235)에서, 쇼핑객(7)은 자신의 지능형 쇼핑 카트(50) 상에서 영향력 있는 메시지를 수신한다. 이상적으로, 최초 결정적 순간을 겪고 있는 동안, 쇼핑객(7)은 단계(240)에 도시된 바와 같이 자신의 지능형 쇼핑 카트(50) 상에서 영향력 있는 메시지를 읽는다.
이 시점에, 단계(245)에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지의 리딩을 따를지 또는 따르지 않을지 중 어느 한 쪽을 결정한다. 예컨대, 영향력 있는 메시지가 쇼핑객에 의해 스캐닝된 제품에 대해 대체 제품을 권고할 때, 단계(245)에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지가 권고한 품목을 구매할지를 결정한다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 영향력 있는 메시지에 의해 영향받아, 쇼핑객(7)이 자신의 최초 결정적 순간에 원래 고려했던 것과 상이한 수량의 품목들을 구매한다. 여전히 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 선택되고 스캐닝된 제품과 상이한 제품을 구매하기로 결정하여, 원래 제품을 선반에 돌려놓고 그리고 제안된 제품을 스캐닝한다. 단계(245)에서의 쇼핑객의 결정 이후, 쇼핑객(7)은 계속 쇼핑하거나(단계(200)로 돌아감) 또는 이미 선택된 품목들을 지불하는 것으로 진행하거나(단계(250)) 중 어느 한 쪽이다.
도 7은 다수의 인터페이스 키들(42)을 갖는 무선 단말 디바이스(40)의 전면도를 제공한다. 무선 단말 디바이스들(40)은 아래 중 적어도 하나에 의해 사용된다: 관리자, 가게 제휴자, 그리고 쇼핑객. 몇몇의 실시예들에서, 쇼핑객 추적 디바이스는 각각의 무선 단말 디바이스(40) 내에 보관된다. 무선 단말 디바이스(40)는 배터리 전력공급되고 그리고 재-충전가능할 수 있다. 무선 단말 디바이스(40)는 자신을 찾아내고 그리고 여기에서 기존 통신 멀티-네트워크(10)에 연관시키는(즉, 자신을 기존 통신 멀티-네트워크(10)에 무선으로 부착시키는) 능력을 갖는다. 여기에서 무선 단말 디바이스(40)는 감소된 기능 디바이스 또는 완전(full) 기능 디바이스 중 어느 한 쪽이지만, 감소된 기능 디바이스가 자신의 더 낮은 전력 소모량을 위해 선택될 수 있다. 몇몇의 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는 스캐닝된 품목들의 쇼핑 카트(지능형(50) 또는 넌-지능형; 미도시) 안으로의 놓음을 위해 그리고 사진들을 찍기 위해 쇼핑객(7)에 의해 품목들을 스캐닝하기에 유용한 제품 스캐닝 디바이스(미도시) 및 이미저를 포함한다.
무선 단말 디바이스(40)는 정보를 통신 멀티-네트워크(10)로부터 수신하고 그리고 정보를 통신 멀티-네트워크(10)에 송신하는 디바이스로서의 역할을 실질적으로 한다. 도 7에서, 인터페이스 키들(42)을 포함하는 무선 단말 디바이스(40)가 도시된다. 각각의 다수의 인터페이스 키(42)가 발생하는 기능을 표시하는 반면에, 다수의 인터페이스 키들(42) 중 대부분은, 무선 단말 디바이스(40)가 계산 기능들을 수행하는 것을 요구하는 것이 아니라, 통신 멀티 네트워크(10)(미도시)에 부착된 다른 디바이스에 대해 또는 상기 다른 디바이스로부터 요청된 송신을 실제로 제공한다. 몇몇의 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는, 계산을 위해, 멀티-네트워크(10)에 부착된 다른 디바이스들, 예컨대 논리 엔진(23) 또는 계산 기능들을 수행할 수 있는 다른 디바이스들에 정보를 송신한다.
계산 기능들은, 이에 제한되지는 않지만, 광선 추적 계산들, 가격 계산들, 그리고 예산 계산들을 포함한다. 그러므로, 도 7의 무선 단말 디바이스(40) 상에 도시된 인터페이스 키들(42)은, 통신 멀티-네트워크(10)로부터의 정보의 수신 또는 송신 이외에 무선 단말 디바이스(40) 내의 기능의 작동을 암시하는 것으로 의미되지 않고, 그리고 무선 단말 디바이스(40) 상에서 사용되는 키 타입들이 무엇이든 매우 적은 계산을 야기시키거나 또는 심지어 계산을 야기시키지 않는데, 그 이유는 논리 엔진(23) 또는 위치 추적 서버(31)가 광선 추적 계산들을 수행하기 때문이다. 인터페이스 키들(42)의 이러한 사용에 의해, 가게 그리드 상의 그 X 및 Y 포지션 좌표들의 계산과 같은 계산 기능들을 위한 필요한 하드웨어가 완화된다.
예컨대, 무선 단말 디바이스(40) 자체는, 사전에 스캐닝되고 그리고 지능형 쇼핑 카트(50) 안에 놓인 품목들의 비용의 누계를 사실상 계산하거나 또는 유지하지 않는다. 대신에, 눌릴 때, 카트 키(44)는, 품목이 스캐닝된 이후 쇼핑 카트(50)에 놓일 품목을 무선 단말 디바이스(40)가 스캐닝할 준비가 되어 있음을 통신 멀티-네트워크(10)에 시그널링한다. 스캐닝된 품목에 관한 정보가 통신 멀티-네트워크(10)를 통해 무선으로 송신되고, 그리고 궁극적으로, 저장 및/또는 추가의 프로세싱을 위해 논리 엔진(23) 또는 위치 추적 서버(31)에 라우팅된다.
여기에서, 도 7이 예시적인 것과 도시된 버튼들의 타입들, 구성들, 그리고 방위가 본 발명의 일부를 형성하지 않음이 주의되어야 한다. 무수한 키 타입들, 크기들, 형상들, 구성들, 심볼들, 그래픽들 등이 고려되는 특정 애플리케이션에 따라 무선 단말 디바이스(40)의 범위 및 목적 내에서 맞도록 생성될 수 있다.
무선 단말 디바이스(40)가 계산을 거의 하지 않거나 또는 계산을 하지 않도록 구성될 때, 무선 단말 디바이스(40)는 만들고 그리고 사용하기에 극도로 경제적이다. 낮아진 가격의 컴포넌트들이 사용되므로(즉, 고속 프로세서 및 메모리), 무선 단말 디바이스(40)는 도난을 덜 당하게 된다. 또한, 무선 단말 디바이스(40)의 도난이 발생하더라도, 무선 단말 디바이스(40)의 대체 비용이 더욱 복잡한 디바이스들의 유닛당 비용들보다 훨씬 적다. 무선 단말 디바이스(40)에 고속 프로세서 및 메모리가 없을 때, 무선 단말 디바이스(40)는 또한 고속 프로세서들 및 대형의 정교한 메모리 타입들에 따라 좌우되는 다른 디바이스들의 소프트웨어의 상당한 양이 없다. 부가하여, 무선 단말 디바이스(40)의 낮은 유닛당 비용 때문에, 소매점(5)의 더 많은 수의 쇼핑객들에 대해 더 많은 유닛들이 사용될 수 있다. 또한, 각각의 가게가 무선 단말 디바이스(40)에 의해 사용가능한 호환가능 통신 멀티-네트워크(10)를 소유하는 한, 무선 단말 디바이스(40)는 다수의 식료품점들 내에서 사용될 수 있다.
다른 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는 적어도 부분적으로 상기 무선 단말 디바이스(40)의 회로, 즉 상기 무선 단말 디바이스(40)의 마이크로제어기들 내에서 특정한 복잡한 계산 기능들을 수행한다. 예컨대, 무선 단말 디바이스(40)는 광선 추적 계산들을 수행하여, 가게의 맵 상에 중첩된 2차원 그리드 상에서 자신의 고유 위치를 결정한다. 이러한 실시예에서, 논리 엔진(23) 또는 적절한 가게 서버, 예컨대 위치 추적 서버(31)는 무선 단말 디바이스(40) 내의 계산 또는 다른 타입의 정전의 경우 완전 기능 무선 단말 디바이스(40)에 대한 백업으로서 동작한다.
무선 단말 디바이스(40)는 자신이 계산적 능력들을 갖든지 또는 갖지 않든지, 적어도 하나의 MCU를 포함한다. 몇몇의 실시예들에서, 여기에서 MCU는 시스템-온-칩 타입의 MCU이다. 여기에서 MCU는 제어 유닛, 하나 또는 그 초과의 레지스터들, 상당한 양의 읽기 전용 메모리(ROM), 상당한 양의 랜덤 액세스 메모리(RAM), 그리고 산술 논리 유닛(ALU)을 포함한다. 무선 단말 디바이스(40)가 계산 작업 전부를 수행하지 않는 실시예들에서, ALU는, 있다면, 무선 단말 디바이스(40) 내의 임의의 계산들을 위해 거의 액세스되지 않을 것이다. 디바이스 자체가 계산 작업의 대부분을 수행하는 무선 단말 디바이스(40)의 실시예들에서, ALU는 계산들을 위해 액세스될 것이고 그러므로 사용될 것이다.
몇몇의 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)는 적어도 두 개의 MCU들을 포함한다. 하나의 MCU는 무선 단말 디바이스(40)로부터 메쉬 통신 네트워크(14)로 정보를 송수신한다. 다른 MCU는 무선 단말 디바이스(40)로부터 스타 통신 네트워크(16)로 정보를 송수신한다. Texas Instruments CC 2431 MCU는 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16) 둘 다에 대해 데이터를 송신하는 그 능력 때문에 여기에서 선호된다. 또한, CC 2431 MCU는 여기에서 통신 멀티-네트워크(10) 내의 위치 검출 기능들을 제공한다. 이러한 위치 검출은 중요하고 선호되는 기능인데, 그 이유는 위치 검출이 상기 위치 검출이 갖추어진 임의의 디바이스(무선 단말 디바이스들(40)이든, 지능형 쇼핑 카트(50)이든, 또는 멀티-네트워크 라우터들(11)이든지 간에)로 하여금 통신 멀티-네트워크(10) 내의 임의의 곳에서 발견되고 그리고 위치되도록 하기 때문이다.
CC2431 MCU에 대한 기술적 사양들은 아래이다: 32 ㎒ 단일-사이클 저전력 8051 MCU; 2.4 ㎓ IEEE 802.15.4 컴플라이언트 RF 트랜시버; 128 KB 인-시스템 프로그램어블 플래쉬; 울트라 저전력 요건들; ZIGBEE 프로토콜 스택(Z-STACK) 오퍼러블; 그리고 모든 전력 모드들에서 데이터가 보유되는 8 Kbyte SRAM, 4Kbyte. CC2431은 무선 센서 네트워킹 ZIGBEE/IEEE 802.15.4 솔루션들에 대한 진정한 시스템-온-칩(SOC)이다. CC2431은 통신 멀티-네트워크(10) 내에 무선 단말 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50) 중 어느 한 쪽을 위치시키기 위해 사용될 수 있는 위치 검출 하드웨어 모듈을 포함한다. 이에 기초하여, 위치 엔진은 통신 멀티-네트워크(10) 내에서 알려지지 않은 무선 단말 디바이스(40)의 포지션 또는 지능형 쇼핑 카트(50)의 포지션의 추정치를 계산한다.
메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 따라서 정보 흐름 및 관리를 위해 사용되는 MCU들 이외에, 적어도 하나의 지도 MCU가 무선 단말 디바이스(40) 내에서 사용된다. 이러한 지도 MCU는 메쉬 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 따라서 정보를 송수신하도록 구성된 다른 MCU들을 지도하고, 평가하고, 메시지들을 상기 다른 MCU들에 송신하고, 정보를 상기 다른 MCU들로부터 수신하고, 상기 다른 MCU들을 관리한다. Texas Instruments에 의해 만들어진 MSP430은 지도 MCU를 위해 선호되는 모델이다. MSP430은 저비용 및 저전력 소모량 내장된 애플리케이션들을 위해 설계되는 16-비트 프로세서 주변에 만들어진 마이크로제어기이다. 상기 MSP430은 무선 라디오 주파수(RF) 또는 배터리 전력공급되는 애플리케이션들에 특히 잘 맞는다. 유휴 모드에서 인출되는 전류는 1 마이크로암페어보다 더 적을 수 있다. 상기 MSP430의 상위 프로세서 속도는 16 ㎒이다. 상기 MSP430는 저전력 소모량을 위해 감속될 수 있다. 상기 MSP430는 외부 메모리 버스를 갖지 않는다. 그러므로, 상기 MSP430는 온-칩 메모리로 제한되고 그리고 바람직하게 최대 128 KB 플래쉬 메모리 및 10 KB RAM을 포함한다.
통신 멀티-네트워크(10)가 다수의 스타 통신 네트워크들(16)을 포함하는 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)의 내부 하드웨어의 예시적 구성은 통신 멀티-네트워크(10)와의 통신을 담당하는 두 개의 MCU들 그리고 무선 단말 디바이스(40) 내에서 모든 다른 필요한 기능들을 지도하는 지도 MCU를 포함한다. 이러한 구성에서, 두 개의 MCU들 중 하나는 통신 멀티-네트워크(10)와 항상 연관되고 그리고 통신 멀티-네트워크(10)에 무선으로 연결된다. 다른 MCU는, 상기 다른 MCU가 통신 멀티-네트워크(10)에 무선으로 연결되지 않을 때, 통신 멀티-네트워크(10)에 의해 송신되는 가장 강한 라디오 신호를 탐색하여, 통신 멀티-네트워크(10)에 연결한다. 비-연관된 MCU에 의해 감지된 신호가 현재 연관된 스타 통신 네트워크(16)에 의해 송신되는 신호보다 더 강하게 된다면, 비-연관된 MCU가 연관된 상태로 변환될 것이고 그리고 이전에 연관된 MCU는 비-연관된 상태로 변환될 것이고 그리고 그런 다음에 통신 멀티-네트워크(10)로부터 이용가능한 가장 강한 라디오 신호를 찾기를 시작할 것이다. MCU들 사이의 연관 및 비-연관의 이러한 프로세스는 쇼핑객(7)이 가게 근처에서 이동함에 따라 그리고 하나의 스타 통신 네트워크(16)로부터 소매점(5) 내에 위치된 다른 스타 통신 네트워크(16)로 이동함에 따라 계속 발생한다.
통신 멀티-네트워크(10)가 다수의 스타 통신 네트워크들(16)을 포함하고 그리고 메쉬 통신 네트워크들(14)을 포함하지 않는 대안적인 실시예들에서, 무선 단말 디바이스(40)로부터의 정보의 동시적 송수신을 담당하는 두 개의 MCU들(바람직하게, Texas Instruments CC2431)은 둘 다 통신 멀티-네트워크(10)와 연관된다. 이러한 듀얼 연관은 무선 단말 디바이스(40)로부터 또는 무선 단말 디바이스(40)로 데이터의 더 큰 패킷들의 송신을 가능케 한다. 데이터의 이들 더 큰 패킷들은 음성 데이터, 비디오, 그리고 다른 데이터 타입들을 포함할 수 있고, 이들의 무선 송신(즉, 무선 단말 디바이스(40)와 통신 멀티-네트워크(10) 사이)은 256 KB/s 송신 속도 또는 그 초과에 의해 가장 용이하게 된다.
도 8a 내지 도 8d는 가게 안에서 쇼핑객의 최초 결정적 순간 동안 엔드 캡(22)으로부터 구매를 위해 품목들에 대한 쇼핑객(7)의 제품 선택 프로세스를 도시한다. 이들 도면들이 엔드 캡을 도시하지만, 상기 프로세스는 키오스크, 디스플레이, 또는 하나 또는 그 초과의 표준 가게 선반들 상에 놓이지 않은 제품들의 임의의 다른 그룹핑을 위해 사용될 수 있다. 도 8a-도 8d는 가게 안에서 최초 결정적 순간에 있는 쇼핑객이 갖는 경험(30)을 그림으로 캡쳐하는 것으로 의미된다. 도 9a는 쇼핑객이 가게(5) 안의 엔드 캡(22)에 접근하자마자 쇼핑객을 도시한다. 도 8a, 도 8b, 도 8c 및 도 8d에서의 쇼핑객(7)은 최초 결정적 순간 디바이스(50)(즉, 무선 단말 디바이스(40) 또는 퍼스널 디바이스(45)(미도시))를 소유(35)하는 것으로 도시된다.
쇼핑 동안, 쇼핑객의 추정된 위치들은 쇼핑객이 최초 결정적 순간 디바이스(50)를 갖고 가게 전체에 걸쳐 움직임에 따라 추적된다. 도 8a에서, 쇼핑객(7)은 자신이 자신의 구매 옵션들을 고려하는 동안 엔드 캡(22)에 멈춘 것으로 도시된다. 여기에서 일 예에서, 쇼핑객(7)은 예컨대 세탁 세제 옵션들의 커다란 어레이 앞에 선다. 도 8b에서, 쇼핑객(7)은 엔드 캡(22)으로부터 제품(35)을 선택했다. 도 8c에서, 쇼핑객(7)은 선택된 제품(35) 상의 판독가능 매체(미도시)를 스캐닝한다. 제품(35)의 이러한 스캐닝시, 여러 중요한 기능들이 발생하고, 상기 기능들 각각이 차례로 설명될 것이다.
첫째, 스캐닝된 제품(35)의 아이덴티티가 FMOT 디바이스(50)에 의해 가게 통신 네트워크(10)를 통해 송신되고, 이러한 송신들은 하나 또는 그 초과의 정보 라우터들(12)을 통해 수신되고 그리고 궁극적으로 논리 엔진(23)에 전달된다. 둘째, 쇼핑객의 제품 선택의 시간상 순간이 또한 논리 엔진(23)에 의해 레코딩되고 그리고 저장된다. 쇼핑객(7)이 자신의 제품 선택 초이스를 숙고하는데 소비하는 시간량이 또한 알려지는데, 그 이유는 가게를 통한 상기 쇼핑객(7)의 이동이 매 순간 실제 실시간으로 평가될 수 있기 때문이다.
이 시간은 FMOT 디바이스(50) 내의 타이밍 디바이스 또는 데이터 수집 디바이스(23) 중 어느 한 쪽에 의해 추적될 수 있다. 이러한 추적된 시간은 여기에서 제품 선택 타이밍 데이터로서 지칭된다. 셋째, 가게(5) 안의 쇼핑객(7)의 포지션이 실제 실시간으로 알려지므로, 이러한 포지션은 선택된 제품(35)의 아이덴티티에 부착된다. 마지막으로, 트랜잭션이 완료되고, 그리고 선택된 제품이 선택되며, 제품(35)이 구매를 위해 실제로 선택되었고 그리고 구매를 위해 단지 고려되기만 한 것은 아니라는 표시로서 쇼핑객(7)은 선택된 제품(35)을 쇼핑 카트 안에 놓는 것으로 도시된다.
아래의 예들은 세 개의 가능한 상황들을 제공하는 것으로 의미되고, 여기서 쇼핑객의 현실 세계 제품 선택 프로세스들을 이용한 본 발명의 기술적 엘리먼트들의 조합이 예시된다. 예들은 모든 것을 포함하는 것으로 의미되지 않는다. 여기에서 시스템의 사용을 이용한 더욱 많은 예들이 사용될 수 있음과 여기에서 제공되는 예들이 제한하지 않음을 당업자가 쉽게 인지할 것이다.
예 Ⅰ
쇼핑객은 여기에서 상세히 설명된 타입의 소매점에 들어간다. 쇼핑객에게는 소매점에 의해 무선 단말 디바이스가 제공되고, 그리고 쇼핑객은 자신의 쇼핑 이동을 진행하기를 시작한다. 세탁 세제의 엔드 캡 디스플레이로 가면, 쇼핑객은 유명 브랜드를 집고, 디스플레이 상에서 상기 유명 브랜드의 바 코드를 스캐닝하기를 의도한다. 세탁 세제의 브랜드는 쇼핑객에게 친숙하고 쇼핑객이 종종 사용한 브랜드이다. 쇼핑객은 세탁 세제의 제품 패키지 상의 바 코드를 스캐닝하고 그리고 세제를 자신의 쇼핑 카트 안에 놓는다. 엔드 캡을 보고 그리고 상기 엔드 캡의 선택 거리 내에서의 끌어당기는 쇼핑객의 결정 시간은 약 2초 내지 약 5초 사이에 있는 것으로 추정된다.
예 Ⅱ
쇼핑객은 여기에서 상세히 설명된 타입의 소매점에 들어간다. 쇼핑객은 자신의 고유한 퍼스널 무선 디바이스(예컨대, 스마트폰)를 갖고, 상기 무선 디바이스는 소매점의 통신 멀티-네트워크에 연결되도록 구성된다. 양조주에 대한 쇼핑객의 습관적 선택을 포함하는 소매점 내의 통로에의 도달시, 쇼핑객에게는 논리 엔진으로부터 통신 멀티-네트워크를 통해 유인책이 송신된다. 이러한 유인책은 경쟁적 제품에 대한 오퍼를 포함한다. 유인책은 경쟁적 상품이 덜 값비싸게 구매하게 하는 쿠폰일 수 있다. 유인책에 대한 반응시, 쇼핑객은 자신의 습관적 제품을 선택하는 것에 실패하고 그리고 대신에 새로운 오퍼를 선택한다. 여기에서, 대상 제품 통로가 습관으로 접근될 때 또는 쇼핑객의 최초 결정적 순간 경험 동안 유인책이 쇼핑객의 퍼스널 무선 디바이스에 도달됨을 주의하는 것이 중요하다.
예 Ⅲ
쇼핑객은 여기에서 상세히 설명된 타입의 소매점에 들어간다. 쇼핑객에게는 소매점에 의해 무선 단말 디바이스가 제공되고, 그리고 쇼핑객은 자신의 쇼핑 이동을 진행하기를 시작한다. 쇼핑객은 농산물(produce) 선택에 들어가고, 미리-결정된 과일 또는 채소를 선택하기를 준비한다. 다른 과일 또는 채소 오퍼에 대한 상이한 선택을 만들기 위한 유인책, 또는 쇼핑객이 구매하기로 원래 의도했던 것보다 쇼핑객이 더 많이 구매하도록 영향을 미치기 위한 유인책을 쇼핑객은 논리 엔진으로부터 수신한다. 쇼핑객은 유인책에 의해 오퍼된 선택을 거절하고 그리고 대신에 과일 또는 채소에 대한 자신의 미리-결정된 선택을 하는 것으로 진행한다. 논리 엔진은 쇼핑객의 선택, 쇼핑객 선택 시간, 유인책의 거절 그리고 유인책 자체의 고려 시간을 레코딩한다. 또한, 논리 엔진은 쇼핑객에게 왜 유인책이 실패했는지에 관해 상기 쇼핑객에게 질의하는 것을 덧붙일 수 있다. 이러한 응답은, 제공되든지 또는 제공되지 않든지 간에, 논리 엔진에 의해 또한 레코딩된다.
본 발명의 다양한 실시예들이 위에서 설명되었지만, 실시예들이 예로서 제시된 것이고 그리고 제한이 아님이 이해되어야 한다. 관련 기술분야(들)의 당업자에게는, 본 발명의 범위로부터 벗어남 없이, 형태 및 세부사항에 있어서 다양한 변경들이 이곳에서 이루어질 수 있음이 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 위에 설명된 예시적 실시예들 중 임의의 것에 의해 제한되어서는 안되며, 아래의 청구항들 및 그 대등물들에 따라서만 정의되어야 한다.
Claims (20)
- 소매점(retail establishment) 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템으로서,
ⅰ) 상기 소매점 주위에 포지셔닝된 통신 멀티-네트워크 ― 상기 통신 멀티-네트워크는 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크와 적어도 하나의 스타 통신 네트워크를 포함함 ―;
ⅱ) 상기 통신 멀티-네트워크에 동작 가능하게 연결된 논리 엔진 ― 상기 논리 엔진은 상기 통신 멀티-네트워크를 관리함 ―; 및
ⅲ) 상기 쇼핑객에 아주 근접하게 포지셔닝된 쇼핑객 추적 디바이스 ― 이에 의해 상기 쇼핑객 추적 디바이스는 쇼핑객 위치 데이터를 생성하고, 상기 쇼핑객 추적 디바이스는 상기 통신 멀티-네트워크의 상기 적어도 하나의 메쉬 통신 네트워크를 통해 상기 논리 엔진과 추적 통신됨 ―
를 포함하고,
이에 의해 상기 논리 엔진은 쇼핑객 행위 데이터 및 상기 쇼핑객 위치 데이터에 기초하여 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 생성하고, 상기 스타 통신 네트워크를 통해 상기 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 상기 쇼핑객에게 전달하며, 각각의 상기 영향력 있는 메시지는 상기 논리 엔진에 의해 수집된 상기 쇼핑객 위치 데이터에 가장 근접한 통로 또는 상기 쇼핑객 위치 데이터로부터 가장 먼 통로에 위치되는 타겟 제품에 관한 타겟 제품 정보를 포함하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 소매점의 각각의 물리적 엘리먼트를 도시하는, 상기 소매점의 맵을 더 포함하고, 2-차원 X 및 Y 그리드가 상기 소매점의 상기 맵 위로 나란히 놓여, 상기 소매점의 상기 맵 상의 각각의 물리적 엘리먼트에 X 및 Y 포지션 좌표들의 세트가 할당되는 것을 제공하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
제품 위치 맵이 제공되는 것을 더 포함하고, 상기 논리 엔진은 상기 소매점 주위에 포지셔닝된 제품들의 제품 위치 데이터를 저장하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 3 항에 있어서,
상기 논리 엔진은 상기 쇼핑객 위치 데이터를 상기 제품 위치 데이터와 비교하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 쇼핑객에 무선 단말 디바이스가 제공되고, 상기 무선 단말 디바이스는 상기 쇼핑객 추적 디바이스를 포함하고, 이에 의해 상기 논리 엔진은 상기 적어도 하나의 영향력 있는 메시지를 상기 스타 통신 네트워크를 통해 상기 무선 단말 디바이스에 송신하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 5 항에 있어서,
상기 무선 단말 디바이스는 상기 쇼핑객에 사전에 할당되는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 5 항에 있어서,
상기 무선 단말 디바이스는 지능형 쇼핑 카트에 통신 가능하게 결합되고, 상기 지능형 쇼핑 카트는 상기 통신 멀티-네트워크와 전자적으로 연관되는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 시스템은 상기 소매점 내의 상기 쇼핑객의 위치 지속기간에 의해 상기 쇼핑객의 최초 결정적 순간(moment of truth)을 추적하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 시스템은 상기 쇼핑객 추적 디바이스로부터 수집된 상기 제품 선택 데이터에 의해 상기 쇼핑객의 최초 결정적 순간을 추적하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
각각의 상기 영향력 있는 메시지는 상기 쇼핑객의 제품 선택 이전에 송신되는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
각각의 상기 영향력 있는 메시지는 상기 쇼핑객의 제품 선택 동안 송신되는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
각각의 상기 영향력 있는 메시지는 상기 쇼핑객의 제품 선택 이후 송신되는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
각각의 상기 영향력 있는 메시지의 형태는 텍스트 메시지, 비디오, 전자 사진, 일러스트레이션, 하이퍼링크, 오디오 메시지, 진동 그리고 이들의 혼합들로 구성된 그룹으로부터 선택되는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
각각의 상기 영향력 있는 메시지는 경쟁력 있는 절약 기회, 공동-브랜딩 기회, 제품 경고, 제품 조합 경고, 제품 리뷰, 이력 경과에 대한 응답, 레시피, 쇼핑객의 쇼핑 목록에 대한 보완적 품목, 건강 의식 경고, 제품 성분 정보, 내부 가게 맵들 및 전자 쿠폰으로 구성된 그룹으로부터 선택되는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 쇼핑객 행위 데이터는 상기 쇼핑객에 의해 생성된 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터를 포함하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 18 항에 있어서,
상기 논리 엔진은 상기 실제 실시간 쇼핑객 행위 데이터를 상기 쇼핑객의 전자 프로파일로 조직화하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템. - 제 19 항에 있어서,
상기 논리 엔진은 상기 전자 프로파일을 사용하여, 제품 선택 이전, 상기 제품 선택 동안, 그리고 실질적으로 상기 제품 선택 직후로 구성된 그룹으로부터 선택된 시간에 상기 영향력 있는 메시지를 상기 쇼핑객 추적 디바이스에 전달하는,
소매점 내의 쇼핑객의 위치에 기초하여 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
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| US20140257889A1 (en) * | 2013-03-06 | 2014-09-11 | Wirelesswerx International, Inc. | Controlling queuing in a defined location |
| JP2012256176A (ja) * | 2011-06-08 | 2012-12-27 | Hitachi Solutions Ltd | 情報提示装置 |
| WO2013032613A1 (en) * | 2011-08-30 | 2013-03-07 | Gregory Dorso | Systems and methods for fast mobile payment |
| US9367770B2 (en) | 2011-08-30 | 2016-06-14 | Digimarc Corporation | Methods and arrangements for identifying objects |
| US11288472B2 (en) | 2011-08-30 | 2022-03-29 | Digimarc Corporation | Cart-based shopping arrangements employing probabilistic item identification |
| US10474858B2 (en) | 2011-08-30 | 2019-11-12 | Digimarc Corporation | Methods of identifying barcoded items by evaluating multiple identification hypotheses, based on data from sensors including inventory sensors and ceiling-mounted cameras |
| US9513127B2 (en) | 2011-12-22 | 2016-12-06 | AppLabz, LLC | Systems, methods, and apparatus for providing indoor navigation |
| US9243918B2 (en) | 2011-12-22 | 2016-01-26 | AppLabz, LLC | Systems, methods, and apparatus for providing indoor navigation using magnetic sensors |
| US9702707B2 (en) | 2011-12-22 | 2017-07-11 | AppLabz, LLC | Systems, methods, and apparatus for providing indoor navigation using optical floor sensors |
| US10419907B2 (en) | 2012-02-22 | 2019-09-17 | Qualcomm Incorporated | Proximity application discovery and provisioning |
| US9544075B2 (en) | 2012-02-22 | 2017-01-10 | Qualcomm Incorporated | Platform for wireless identity transmitter and system using short range wireless broadcast |
| US9741045B1 (en) | 2012-03-16 | 2017-08-22 | Square, Inc. | Ranking of merchants for cardless payment transactions |
| US10360593B2 (en) | 2012-04-24 | 2019-07-23 | Qualcomm Incorporated | Retail proximity marketing |
| GB2502320A (en) * | 2012-05-24 | 2013-11-27 | Intellex Systems Ltd | Targeting media content including use of subject reaction |
| US20140052562A1 (en) * | 2012-08-17 | 2014-02-20 | Ebay Inc. | System and method for interactive and social shopping |
| US9224184B2 (en) | 2012-10-21 | 2015-12-29 | Digimarc Corporation | Methods and arrangements for identifying objects |
| US11449854B1 (en) | 2012-10-29 | 2022-09-20 | Block, Inc. | Establishing consent for cardless transactions using short-range transmission |
| US9264850B1 (en) | 2012-11-20 | 2016-02-16 | Square, Inc. | Multiple merchants in cardless payment transactions and multiple customers in cardless payment transactions |
| US9378520B2 (en) | 2012-12-05 | 2016-06-28 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Method, medium, and system for obtaining ratings using a rating service |
| US9652791B1 (en) | 2013-02-08 | 2017-05-16 | Square, Inc. | Updating merchant location for cardless payment transactions |
| US20140229224A1 (en) * | 2013-02-12 | 2014-08-14 | International Business Machines Corporation | Scheduling based on customer tracking |
| US11348147B2 (en) * | 2020-04-17 | 2022-05-31 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Facilitation of value-based sorting of objects |
| US9924322B2 (en) | 2013-07-23 | 2018-03-20 | Square, Inc. | Computing distances of devices |
| US10332162B1 (en) | 2013-09-30 | 2019-06-25 | Square, Inc. | Using wireless beacons for transit systems |
| CA2866586A1 (en) | 2013-10-09 | 2015-04-09 | Michael E. Globe | Systems and methods for identifying product recommendations based on investment portfolio data |
| US10163148B1 (en) * | 2013-11-13 | 2018-12-25 | Square, Inc. | Wireless beacon shopping experience |
| US10579958B2 (en) | 2013-11-20 | 2020-03-03 | Kohl's Department Stores, Inc. | Dispenser and associated tracking application |
| US20150154675A1 (en) * | 2013-12-02 | 2015-06-04 | Ebay Inc. | Customer shopping help system |
| CN105793880A (zh) | 2013-12-20 | 2016-07-20 | 英特尔公司 | 物理市场交互平台 |
| US10796320B2 (en) * | 2013-12-23 | 2020-10-06 | Mastercard International Incorporated | Systems and methods for passively determining a ratio of purchasers and prospective purchasers in a merchant location |
| JP5830706B2 (ja) | 2014-01-29 | 2015-12-09 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 店員作業管理装置、店員作業管理システムおよび店員作業管理方法 |
| US10083409B2 (en) | 2014-02-14 | 2018-09-25 | Bby Solutions, Inc. | Wireless customer and labor management optimization in retail settings |
| WO2015153352A1 (en) * | 2014-03-31 | 2015-10-08 | Yext, Inc. | Beacon device for enhancing measurements of the effecitiveness of mobile notifications |
| CN104285456B (zh) | 2014-04-01 | 2018-10-19 | 华为技术有限公司 | 一种移动业务信息显示方法、装置、服务器、终端及系统 |
| KR101501032B1 (ko) * | 2014-06-16 | 2015-03-13 | 변상현 | 비콘을 이용한 서비스 제공 시스템 및 이를 이용한 서비스 제공 방법 |
| US9510191B2 (en) * | 2014-06-20 | 2016-11-29 | Facebook, Inc. | Authorization of network address tracking |
| US9622046B2 (en) | 2014-06-25 | 2017-04-11 | Target Brands, Inc. | Method and system for automatically developing a content-based floor map |
| US10242384B2 (en) | 2014-06-25 | 2019-03-26 | Target Brands, Inc. | Method and system for location-based product recommendation |
| US9797731B2 (en) * | 2014-07-31 | 2017-10-24 | Wal-Mart Stores, Inc. | Consolidating and transforming object-descriptive input data to distributed rendered location data |
| US8990556B1 (en) | 2014-08-13 | 2015-03-24 | Gimbal, Inc. | Sharing beacons |
| US10235706B2 (en) * | 2014-10-30 | 2019-03-19 | Walmart Apollo, Llc | Methods and systems for providing reminders for products in proximity |
| US9661552B2 (en) | 2014-11-06 | 2017-05-23 | Facebook, Inc. | Association in line-of-sight communication networks |
| US9806809B2 (en) | 2014-11-06 | 2017-10-31 | Facebook, Inc. | Deploying line-of-sight communication networks |
| US9793988B2 (en) | 2014-11-06 | 2017-10-17 | Facebook, Inc. | Alignment in line-of-sight communication networks |
| US11182738B2 (en) | 2014-11-12 | 2021-11-23 | Rtc Industries, Inc. | System for inventory management |
| US11109692B2 (en) | 2014-11-12 | 2021-09-07 | Rtc Industries, Inc. | Systems and methods for merchandizing electronic displays |
| US9961486B2 (en) | 2014-11-20 | 2018-05-01 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Smart machine to machine behavior tracking |
| US10134049B2 (en) | 2014-11-20 | 2018-11-20 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Customer service based upon in-store field-of-view and analytics |
| US9729643B2 (en) * | 2014-12-09 | 2017-08-08 | Facebook, Inc. | Customizing third-party content using beacons on online social networks |
| US9729667B2 (en) | 2014-12-09 | 2017-08-08 | Facebook, Inc. | Generating user notifications using beacons on online social networks |
| US9897459B2 (en) * | 2014-12-24 | 2018-02-20 | Zoll Medical Corporation | Systems and methods of determining locations of medical devices relative to wearable devices |
| CN104540112A (zh) * | 2014-12-29 | 2015-04-22 | 天津北方网新媒体集团股份有限公司 | 一种基于iBeacon技术的旅游指导系统 |
| US9107152B1 (en) | 2015-03-11 | 2015-08-11 | Gimbal, Inc. | Beacon protocol advertising bi-directional communication availability window |
| US10438245B2 (en) | 2015-09-30 | 2019-10-08 | International Business Machines Corporation | Personalized marketing incentives based on historical information and mobility monitoring |
| US10275821B2 (en) * | 2015-12-24 | 2019-04-30 | Walmart Apollo, Llc | Smart shopping cart and method of use |
| US10552491B2 (en) * | 2016-04-01 | 2020-02-04 | Walmart Apollo, Llc | Systems, devices, and methods for computing geographical relationships between objects |
| US10387896B1 (en) | 2016-04-27 | 2019-08-20 | Videomining Corporation | At-shelf brand strength tracking and decision analytics |
| US10354262B1 (en) | 2016-06-02 | 2019-07-16 | Videomining Corporation | Brand-switching analysis using longitudinal tracking of at-shelf shopper behavior |
| US10356340B2 (en) | 2016-09-02 | 2019-07-16 | Recruit Media, Inc. | Video rendering with teleprompter overlay |
| US11157953B2 (en) | 2017-08-08 | 2021-10-26 | Digiprint Ip Llc | Method and apparatus for linking to an upsell system via a tag |
| US10580026B2 (en) * | 2017-08-07 | 2020-03-03 | Digiprint Ip Llc | In store upselling |
| US10789079B2 (en) * | 2017-03-27 | 2020-09-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Triggering user aid based on user actions at independent locations |
| CN107507017A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-12-22 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种线下导购方法和装置 |
| US12118510B2 (en) | 2017-08-10 | 2024-10-15 | Cooler Screens Inc. | Intelligent marketing and advertising platform |
| US11698219B2 (en) | 2017-08-10 | 2023-07-11 | Cooler Screens Inc. | Smart movable closure system for cooling cabinet |
| JP7038543B2 (ja) * | 2017-12-19 | 2022-03-18 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、システム、情報処理装置の制御方法、及び、プログラム |
| CN108256961B (zh) * | 2017-12-28 | 2021-11-16 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种购物清单生成的方法、系统及存储装置 |
| US10938890B2 (en) * | 2018-03-26 | 2021-03-02 | Toshiba Global Commerce Solutions Holdings Corporation | Systems and methods for managing the processing of information acquired by sensors within an environment |
| US11100302B2 (en) | 2018-08-13 | 2021-08-24 | Sunrise R&D Holdings, Llc | System and method for verification of displayed shelf tags using hand-held device |
| US10956884B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-03-23 | Sunrise R&D Holdings, Llc | System and method for product display |
| RU2707248C1 (ru) * | 2018-11-12 | 2019-11-25 | Григорий Игоревич Громов | Способ продажи товаров в магазинах розничной торговли с помощью смартфона |
| US11126861B1 (en) | 2018-12-14 | 2021-09-21 | Digimarc Corporation | Ambient inventorying arrangements |
| US11010775B2 (en) * | 2019-07-29 | 2021-05-18 | Capital One Services, Llc | Determining shopping duration based on a movement of a user device and transaction data |
| US11044572B2 (en) | 2019-08-29 | 2021-06-22 | Digital Factory Technologies, Inc. | System and method for clustering end users to select and deliver a notification to mobile device |
| US20210090741A1 (en) * | 2019-09-23 | 2021-03-25 | Digital Factory, Inc. | System and method for tracking end user behaviors for healthcare applications |
| JP7508220B2 (ja) * | 2019-12-17 | 2024-07-01 | 東芝テック株式会社 | 販促システム |
| US11810595B2 (en) | 2020-04-16 | 2023-11-07 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Identification of life events for virtual reality data and content collection |
| US11568987B2 (en) | 2020-04-17 | 2023-01-31 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Facilitation of conditional do not resuscitate orders |
| CN113256384A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 明品云(北京)数据科技有限公司 | 商品自动售卖方法、装置、计算机可读存储介质及设备 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008059334A (ja) * | 2006-08-31 | 2008-03-13 | Fujitsu Ltd | 買物支援プログラム、ショッピングカート、および買物支援方法 |
| US20100057541A1 (en) * | 2007-09-21 | 2010-03-04 | Sunrise R&D Holdings, Llc | Systems of Influencing Shoppers at the First Moment of Truth in a Retail Establishment |
Family Cites Families (36)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5572653A (en) | 1989-05-16 | 1996-11-05 | Rest Manufacturing, Inc. | Remote electronic information display system for retail facility |
| US5361871A (en) | 1991-08-20 | 1994-11-08 | Digicomp Research Corporation | Product information system for shoppers |
| CA2201423C (en) | 1997-04-01 | 2007-06-26 | Michael Coveley | Cashierless shopping store and components for use therein |
| US6382357B1 (en) | 1998-12-14 | 2002-05-07 | Ncr Corporation | Retail system for allowing a customer to perform a retail transaction and associated method |
| US7390264B2 (en) | 2000-05-17 | 2008-06-24 | Walker Digital, Llc | Method and system to incorporate game play into product transactions |
| JP2002041761A (ja) * | 2000-07-28 | 2002-02-08 | Toshiba Corp | 商品情報管理装置、商品情報入出力装置、および商品情報管理方法 |
| US6659344B2 (en) | 2000-12-06 | 2003-12-09 | Ncr Corporation | Automated monitoring of activity of shoppers in a market |
| US7555444B1 (en) | 2001-02-12 | 2009-06-30 | James D. Wilson | Dynamic time-of-purchasing-decision incentive system and method |
| US7933797B2 (en) | 2001-05-15 | 2011-04-26 | Shopper Scientist, Llc | Purchase selection behavior analysis system and method |
| RU2004125583A (ru) * | 2002-01-23 | 2005-07-10 | Мидвествако Корпорейшн (Us) | Система управления товарно-материальным запасом |
| US7092943B2 (en) | 2002-03-01 | 2006-08-15 | Enterasys Networks, Inc. | Location based data |
| FI113409B (fi) | 2002-05-31 | 2004-04-15 | Ekahau Oy | Sekvenssiperusteinen paikannustekniikka |
| AU2003278817A1 (en) | 2002-09-20 | 2004-04-08 | Sorensen Associates Inc. | Shopping environment analysis system and method with normalization |
| JP4330478B2 (ja) * | 2004-03-31 | 2009-09-16 | 富士通株式会社 | 商品情報提供方法および商品情報提供装置 |
| US20050256786A1 (en) | 2004-05-17 | 2005-11-17 | Ian Michael Sands | System and method for communicating product information |
| US7460872B2 (en) | 2004-07-06 | 2008-12-02 | International Business Machines Corporation | Method and application for automatic tracking of mobile devices for computer network processor systems |
| RU2284542C2 (ru) * | 2004-08-30 | 2006-09-27 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Рубин" (ОАО "НПП "Рубин") | Способ определения координат подвижного объекта в закрытых помещениях |
| US20060149628A1 (en) | 2005-01-04 | 2006-07-06 | International Business Machines Corporation | Method and system for implementing a customer incentive program |
| US20060193262A1 (en) | 2005-02-25 | 2006-08-31 | Mcsheffrey Brendan T | Collecting and managing data at a construction site |
| JP2006266859A (ja) * | 2005-03-24 | 2006-10-05 | Oki Electric Ind Co Ltd | 位置測定システムおよび位置測定方法 |
| US7660747B2 (en) | 2005-06-28 | 2010-02-09 | Media Cart Holdings, Inc. | Media enabled shopping cart system with point of sale identification and method |
| WO2007041597A2 (en) | 2005-10-03 | 2007-04-12 | Teletech Holdings, Inc. | Virtual retail assistant |
| JP2007109058A (ja) * | 2005-10-14 | 2007-04-26 | Seiko Epson Corp | 商品選択情報提供装置 |
| US20070118429A1 (en) | 2005-11-16 | 2007-05-24 | Guido Subotovsky | System and method for product tracking and mapping |
| US7167799B1 (en) | 2006-03-23 | 2007-01-23 | Toyota Technical Center Usa, Inc. | System and method of collision avoidance using intelligent navigation |
| US7825792B2 (en) * | 2006-06-02 | 2010-11-02 | Sensormatic Electronics Llc | Systems and methods for distributed monitoring of remote sites |
| US7671728B2 (en) * | 2006-06-02 | 2010-03-02 | Sensormatic Electronics, LLC | Systems and methods for distributed monitoring of remote sites |
| US8175613B2 (en) | 2006-08-04 | 2012-05-08 | Misonimo Chi Acquisitions L.L.C. | Systems and methods for determining location of devices within a wireless network |
| US20080040219A1 (en) | 2006-08-09 | 2008-02-14 | Jeff Kim | Proximity-based wireless advertising system |
| US9495682B2 (en) | 2006-08-31 | 2016-11-15 | Accenture Global Services Limited | Converged marketing architecture and related research and targeting methods utilizing such architectures |
| US8149849B2 (en) | 2006-08-31 | 2012-04-03 | Sony Ericsson Mobile Communications Ab | Zigbee/IP gateway |
| US20080170580A1 (en) | 2007-01-17 | 2008-07-17 | Goldman Stuart O | Star network control with mesh network payload delivery |
| US20080189170A1 (en) | 2007-02-01 | 2008-08-07 | Infosys Technologies Ltd. | Sensor network-based context-aware content delivery system |
| US20080249865A1 (en) | 2007-04-03 | 2008-10-09 | Robert Lee Angell | Recipe and project based marketing and guided selling in a retail store environment |
| US7742952B2 (en) * | 2008-03-21 | 2010-06-22 | Sunrise R&D Holdings, Llc | Systems and methods of acquiring actual real-time shopper behavior data approximate to a moment of decision by a shopper |
| JP4607226B2 (ja) * | 2008-07-14 | 2011-01-05 | サンライズ アール アンド ディー ホールディングス，エルエルシー | ストアにおける買い物のためのシステム |
-
2010
- 2010-07-15 US US12/837,465 patent/US8050984B2/en active Active
-
2011
- 2011-07-14 WO PCT/US2011/044000 patent/WO2012009532A2/en active Application Filing
- 2011-07-14 JP JP2013519826A patent/JP6016791B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2011-07-14 BR BR112013000983A patent/BR112013000983A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2011-07-14 CN CN201180044684.XA patent/CN103534720A/zh active Pending
- 2011-07-14 KR KR1020137003793A patent/KR101795594B1/ko active IP Right Grant
- 2011-07-14 AU AU2011279131A patent/AU2011279131A1/en not_active Abandoned
- 2011-07-14 EP EP11735949.7A patent/EP2593915A4/en not_active Ceased
- 2011-07-14 RU RU2013102372/12A patent/RU2586814C2/ru active
- 2011-07-14 CA CA2805190A patent/CA2805190C/en not_active Expired - Fee Related
-
2017
- 2017-05-29 AU AU2017203595A patent/AU2017203595A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008059334A (ja) * | 2006-08-31 | 2008-03-13 | Fujitsu Ltd | 買物支援プログラム、ショッピングカート、および買物支援方法 |
| US20100057541A1 (en) * | 2007-09-21 | 2010-03-04 | Sunrise R&D Holdings, Llc | Systems of Influencing Shoppers at the First Moment of Truth in a Retail Establishment |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2014507690A (ja) | 2014-03-27 |
| RU2586814C2 (ru) | 2016-06-10 |
| EP2593915A2 (en) | 2013-05-22 |
| EP2593915A4 (en) | 2015-01-21 |
| BR112013000983A2 (pt) | 2017-10-24 |
| US8050984B2 (en) | 2011-11-01 |
| JP6016791B2 (ja) | 2016-10-26 |
| KR20130043192A (ko) | 2013-04-29 |
| AU2017203595A1 (en) | 2017-06-15 |
| CA2805190C (en) | 2021-06-01 |
| WO2012009532A3 (en) | 2013-08-08 |
| CA2805190A1 (en) | 2012-01-19 |
| RU2013102372A (ru) | 2014-08-20 |
| WO2012009532A2 (en) | 2012-01-19 |
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