KR101945008B1 - 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템은 판매자가 상품의 종류, 상세분류 및 가격과, 상품 최고할인율을 입력하여 상품을 등록하면, 상품별 예측 기초데이터를 참조하여 상품할인시점과 상품할인가격 등 상품할인정보를 산출, 제공함으로써 판매자에게는 상품판매활동을 지원하는 동시에, 구매자에게는 다양한 상품할인정보를 제공하는 것을 특징으로 한다.
이러한 본 발명에 의하면, 판매자와 구매자간 적정한 매매가격을 제시할 수 있고 할인정보 개시시점 파악 및 간편한 개시가 가능하며, 상품의 판매불가로 인한 폐기량을 줄일 수 있는 이점을 제공한다.

Description

상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATIC ESTIMATING OF PRODUCT DISCOUNT INFORMATION}

본 발명은 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 상품할인시점 및 할인가격예측 알고리즘을 통한 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

모든 식료품 및 음료와 같은 제품(상품)에는 유통기한을 표시하도록 법률에 의하여 강제하고 있다. 즉, 식료품 및 음료 등의 경우 유통과정에서 변질되거나 부패되는 등 인체에 유해를 줄 수 있는 가능성 때문에, 생산일로부터 유통기한이 명시되도록 의무화하고 있다. 이러한 제품은 유통과정에서 유통시간, 보관 온도 및 취급 상태에 따라 변질, 또는 부패될 수 있음에 따라 유통기한이 지난 제품은 생산, 판매자에 의하여 수거되어 폐기되어야 한다. 특히, 도시락류 및 유제품의 경우 유통기한이 상대적으로 짧음에 따라 생산, 판매자가 수거하여 폐기되는 제품의 양이 상당하다.

이와 같이 생산, 판매자는 유통기한이 지난 제품을 수거하고 나아가 폐기 하기 위하여 수거 비용 및 재고품 폐기에 따른 손실이 발생한다.

또한, 의류나 가전제품의 경우에도 상품의 판매개시일부터 다음 신규 상품이 출시되는 시점까지의 유행기간이 존재하고, 농, 수산물의 경우 계절별 생산되는 시점과 판매가 종료되는 시점까지의 판매기간이 존재한다.

통상적으로, 유통기간 내에 있는 상품들은 균일한 가격으로 판매, 유통되고 유통기한이 다가오는 상품들은 할인, 판매되고 있다. 그러나, 많은 상품들이 판매되지 못하고 유통기한을 넘기게 되어 폐기된다. 폐기 비용은 초기에는 유통자, 판매자가 부담하고, 후에 생산자, 공급자에게 전가되지만, 결국 마지막에는 이러한 모든 제반 비용이 원가에 포함되어 소비자들에게 전가될 수밖에 없다.

[특허문헌 0001] 대한민국특허청 출원번호 제10-2009-0008688호 [특허문헌 0002] 대한민국특허청 출원번호 제10-2009-7025705호

본 발명은 상기한 문제를 해결하기 위한 것으로, 상품별 예측 기초데이터를 참조하여 상품할인시점 및 할인가격예측 알고리즘을 통해 상품할인정보를 산출하여 판매자에게 제공함으로써 상품판매활동을 지원하는 동시에, 구매자에게 다양한 상품할인정보를 제공하는 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템을 제공하는데 목적이 있다.

기타, 본 발명의 다른 목적 및 특징들은 후술되는 발명의 구성 및 특허청구범위에서 설명될 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템은, 판매자가 최고할인율을 포함하여 상품등록정보를 입력하여 상품을 등록하는 판매자 단말기 및 상기 입력된 상품등록정보를 보관하고, 상품별 예측 기초데이터를 참조하여 상기 상품의 할인시점(할인이 개시되는 일자) 및 상품할인정보를 산출하여 상기 판매자 단말기에 제공하는 통합서버를 포함하여 구성될 수 있다.

이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템에 있어, 상기 통합서버는 상기 상품의 종류에 따른 상품별 종료일수를 예측하고, 상기 상품의 등록일과 상기 상품별 종료일수, 상기 상품의 할인시점에 기초하여 상기 최고할인율에 따라 판매일별로 적용할인율을 산출하여 상품가격에 반영하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 판매자가 상기 제공된 상품할인정보를 토대로 상품할인을 결정하면, 상기 상품의 할인시점에 상기 상품할인정보를 판매시스템에 개시하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 상품등록정보는, 상기 상품의 종류, 상세분류, 등록일, 상기 상품가격 및 상기 최고할인율을 포함하며, 상기 예측 기초데이터는 상기 상품별 종료일수를 포함할 수 있다.

상기 통합서버는, 상기 상품의 할인시점 이후의 판매일(할인예측시점)들에 대해 상기 상품의 최고할인율에 예측시점율을 곱하여 산출된 상기 적용할인율을 기초로 상기 상품가격을 산출할 수 있다.

이때, 상기 예측시점율은, 상품할인예측시점 일수(상기 상품의 등록일로부터 상기 할인예측시점까지의 일수)에 100을 곱하고, 총 유효일수(상기 상품의 등록일로부터 상기 상품별 종료일수를 기초로 산출된 상품별 종료일까지의 일수)로 나눈 값으로 산출될 수 있다.

이때, 상기 상품별 종료일수는, 상기 상품이 식, 음료인 경우 상기 상품을 판매할 수 있는 유효기간이고, 상기 상품이 의류, 가전인 경우 상기 상품의 판매개시 후 다음 신규 상품이 출시되는 일자까지이며, 상기 상품이 농, 수산물인 경우 상기 계절별 생산되는 시점 이후 판매가 종료되는 시점까지로 정해질 수 있다.

상기 통합서버는, 상기 상품별 상품등록정보와 예측 기초데이터, 상기 상품의 할인시점과 상기 상품할인정보를 제공받은 상기 판매자의 상세분류별, 지역별, 제시 시간별 승낙 자료 및 상기 적용할인율별 구매자의 계약체결 자료를 보관할 수 있다.

상기 판매자의 경쟁업체가 신제품을 출시하거나 상기 상품의 원자재 가격이 상승할 경우, 상기 산출된 적용할인율에 추가 할인을 적용할 수 있다.

상기 판매시스템에 개시된 상기 상품할인정보는 할인정보란을 통해 구매자의 단말기에 표시될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법은, 판매자가 최고할인율을 포함하여 상품등록정보를 판매자 단말기에 입력하여 상품을 등록하는 단계, 상기 판매자 단말기에 입력된 상기 상품등록정보를 통합서버에 보관하는 단계, 상기 통합서버를 통해 상기 상품의 종류에 따른 상품별 종료일수를 예측하고, 상기 상품의 등록일과 상기 상품별 종료일수, 상기 상품의 할인시점에 기초하여 상기 최고할인율에 따라 판매일별로 적용할인율을 산출하여 상품가격에 반영하고, 이를 포함하는 상품할인정보를 상기 판매자 단말기에 제공하는 단계 및 상기 판매자가 상기 제공된 상품할인정보를 토대로 상품할인을 결정하면, 상기 상품의 할인시점에 상기 상품할인정보를 판매시스템에 개시하는 단계를 포함할 수 있다.

이때, 상기 판매자의 경쟁업체가 신제품을 출시하거나 상기 상품의 원자재 가격이 상승할 경우, 상기 산출된 적용할인율에 추가 할인을 적용하여 상기 상품가격을 재산출하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템은 판매자의 할인정보 개시시점 파악 및 간편한 개시가 가능하며, 판매자와 구매자간 적정한 매매가격을 제시할 수 있고, 상품의 판매불가로 인한 폐기량을 줄일 수 있는 이점이 있다. 이에 판매자의 경우 수익을 창출할 수 있고 추가 고객의 유입을 도모할 수 있으며, 구매자의 경우 최적의 할인가격으로 상품을 구매할 수 있어 비용을 절감할 수 있는 효과를 제공한다.

나아가 재고 관리 비용이 절감되고, 사회적으로 제품의 폐기에 따른 사회적 비용이 절감될 수 있다.

도 1과 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템을 예시적으로 보여주는 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법을 간략하게 설명하기 위한 도면.
도 4는 도 2에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템에 있어, 통합서버를 상세하게 설명하기 위한 블록도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템에 있어, 결제 단말기를 예로 들어 설명하기 위한 블록도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템을 통해 생성된 상품할인정보를 제공하는 방법을 예로 들어 보여주는 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법을 순서대로 보여주는 흐름도.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 예측시점율의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 적용 할인율의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 판매가격의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프.
도 11은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 예측시점율의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프.
도 12는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 적용 할인율의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프.
도 13은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 판매가격의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템의 바람직한 실시예를 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 따라서 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprise)" 및/또는 "포함하는(comprising)"라는 기재는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

도 1과 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템을 예시적으로 보여주는 블록도이다.

이때, 도 1은 한 명이 판매자와 다수의 구매자간 상품의 매매를 예로 들어 설명하기 위한 도면이며, 도 2는 다수의 판매자와 다수의 구매자간 상품의 매매를 예로 들어 설명하기 위한 도면이다.

그리고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법을 간략하게 설명하기 위한 도면이다.

본 발명은 상품할인시점예측 및 할인가격예측 알고리즘을 통한 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템은, 판매자가 최고할인율을 포함하여 상품등록정보를 입력하여 상품을 등록하는 판매자 단말기(100) 및 상기 입력된 상품등록정보를 보관하고, 상품별 예측 기초데이터를 참조하여 상기 상품의 할인시점(할인이 개시되는 일자) 및 상품할인정보를 산출하여 상기 판매자 단말기(100)에 제공하는 통합서버(300)를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템은, 상기 판매자 단말기(100)에 개시된 상기 상품할인정보를 구매자 단말기(200)에 표시할 수 있다.

이때, 정보의 요청자인 구매자 단말기(200)와 정보의 공급자인 통합 서버(300)(또는, 판매자 단말기(100)) 사이에는 정보통신망(미도시)을 통해 유, 무선으로 인터페이스 될 수 있다.

구매자 단말기(200)는 통신 가능한 컴퓨터 장치로서 웹 내용을 디스플레이 할 수 있는 인터넷 브라우저를 가지고 있고, 데스크 탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 등과 같은 개인용 컴퓨터뿐만 아니라 문선 인터넷 통신이 가능한 이동전화, PDA(Personal Digital Assistant) 등을 포함할 수 있다.

단말기는 이동 가능 여부에 따라 이동 단말기(mobile/portable terminal) 및 고정 단말기(stationary terminal)으로 나뉠 수 있다. 그리고, 다시 이동 단말기는 판매/구매자의 직접 휴대 가능 여부에 따라 휴대(형) 단말기 (handheld terminal) 및 거치형 단말기(vehicle mounted terminal)로 나뉠 수 있다. 여기서는 단말기의 예로 이동 단말기를 들어 설명하고자 하나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.

명세서에서 설명되는 이동 단말기에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기(smartwatch), 글래스형 단말기(smart glass), HMD(Head Mounted Display)) 등이 포함될 수 있다.

그러나, 본 명세서에 기재된 실시예에 따른 구성은 이동 단말기에만 적용 가능한 경우를 제외하면, 디지털 TV, 데스크톱 컴퓨터, 디지털 사이니지 등과 같은 고정 단말기에도 적용될 수도 있음을 본 기술분야의 당업자라면 쉽게 알 수 있을 것이다.

상기 정보통신망은 유선으로 접속할 수 있는 TCP/IP 프로토콜과 무선으로 접속할 수 있는 WAP 프로토콜 등을 사용한 인터넷 망, 내부 네트워크 등을 포함할 수 있다.

일 예로, 통합 서버(300)는 중앙처리장치, 램(RAM), 롬(ROM), 네트워크 인터페이스, 데이터 기억장치 등을 포함하는 컴퓨터 시스템일 수 있다. 일정수준 이상의 메모리와 처리능력을 갖춘 개인 컴퓨터나 워크스테이션 등이 서버 컴퓨터로 사용될 수 있다. 다만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.

상기 상품등록정보는, 상기 상품의 종류, 상세분류, 등록일, 상기 상품가격 및 상기 최고할인율을 포함할 수 있다.

상기 예측 기초데이터는 상기 상품별 종료일수를 포함할 수 있다.

이때, 상품할인시점 및 할인가격은 후술하는 알고리즘을 이용하여 판매자 단말기(100)나 통합 서버(300)에서 산출, 보관될 수 있다.

이하에서는 설명의 편의상 통합 서버(300)에서 상술한 상품할인시점예측 및 할인가격예측이 이루어지는 경우를 예로 들어 설명하나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 전술한 바와 같이 판매자 단말기(100)를 통해 상품할인시점예측 및 할인가격예측이 이루어질 수 있다.

또한, 여기서 설명하는 판매자 단말기(100)는 POS(Point of Sales) 단말기일 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.

통합 서버(300)는 다수의 판매자 단말기(100)로부터 보유 제품(상품)에 대한 제품 정보를 제공받을 수 있다. 일 예로, 판매자들은 각각 내부에 바코드 리더와 같은 가맹점 POS를 구비할 수 있다. 상기 가맹점 POS는 가맹점 내에 제품 입고 시 입고된 제품의 바코드를 읽어 제품 정보를 얻을 수 있다. 상기 제품 정보의 예로는 물품 공급 회사, 해당 제품 명칭, 입고 수량, 정상 판매가격, 잔여 유통기한 등을 포함할 수 있다. 다만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 바코드 이외의 방법으로는 비접촉식 IC카드, 무선태그(RF-ID Tag), 및 기타 유사한 정산 및 처리방법을 사용할 수가 있다.

이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템의 상기 통합서버(300)는, 상기 상품의 종류에 따른 상품별 종료일수를 예측하고, 상기 상품의 등록일과 상기 상품별 종료일수, 상기 상품의 할인시점에 기초하여 상기 최고할인율에 따라 판매일별로 적용할인율을 산출하여 상품가격에 반영하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템은, 상기 판매자가 상기 제공된 상품할인정보를 토대로 상품할인을 결정하면, 상기 상품의 할인시점에 상기 상품할인정보를 판매시스템에 개시하는 것을 특징으로 한다. 이때, 판매시스템에 개시된 상기 상품할인정보는, 일 예로 상기 구매자 단말기(200)의 앱(application)상에 이벤트(event)란과 같은 할인정보란을 통해 표시될 수 있다. 다만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.

이때, 판매관련 웹 페이지에는 판매대상인 상품정보, 상품의 판매가격, 판매가격에 적용될 현재시점의 할인율, 판매수량, 재고수량 및 구매자 정보(예를 들면, 이메일주소, 아이디 등)등이 표시되는데, 구매가 요청되지 않은 상태에서는 재고수량 및 구매자 정보가 표시되지 않고, 구매가 요청된 이후부터는 재고수량 및 구매자 정보가 함께 표시될 수 있다.

도 3을 참조하면, 상품종류별 상품할인시점예측은 상품종류별 상품종료일수 예측을 통해 이루어질 수 있다.

우선, 식, 음료와 같이 상품을 판매할 수 있는 유효기간이 있는 상품은 상기 유효기간으로 종료일수를 예측하고, 의류나 가전제품의 경우 상품의 판매개시부터 다음 신규 상품이 출시되는 시점까지의 유행기간으로 종료일수를 예측할 수 있다.

또한, 농, 수산물은 계절별 생산되는 시점 이후 판매가 종료되는 시점까지의 일수를 통해 종료일수를 예측할 수 있다.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품별 할인가격 예측은 정상 매매가 대비 할인율을 예측하여 이를 상품 가격에 반영하는 것으로, 다음의 수학식 1에 의해 산출된 적용할인율을 이용하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 1]

적용할인율(%) = 예측시점율 * 최고할인율

그리고, 상기 통합 서버(300)(또는, 판매자 단말기(100))는 상품의 할인시점 이후의 판매일(즉, 할인예측시점)들에 대해 상품의 최고할인율에 예측시점율(X)을 곱하여 산출된 상기 적용할인율을 기초로 상품가격을 산출할 수 있다.

이때, 상품의 할인시점은 할인이 개시되는 일자를 의미한다.

또한, 상품의 최고할인율은 판매자가 등록한 할인가능 최고율을 의미한다.

여기서, 일 예로 판매자의 경쟁업체가 신제품을 출시하거나 상품의 원자재 가격이 상승하는 경우 등에 있어, 상기 산출된 적용할인율에 추가 할인을 적용할 수 있다.

이때, 판매자는 제공된 상품할인정보를 토대로 상품할인을 결정하면, 상기 상품의 할인시점에 상기 상품가격을 포함하는 상품할인정보를 판매시스템에 개시할 수 있다.

그리고, 상기 판매시스템에 개시된 상기 상품할인정보는 상기 구매자 단말기(200)의 앱(application)상에 이벤트란과 같은 할인정보란을 통해 표시될 수 있다.

이때, 상기 예측시점율(X)은 다음의 수학식 2-5에 의해 산출될 수 있다.

[수학식 2]

총 유효일수 : 100 = 상품할인예측시점 일수 : X

즉, 상기 예측시점율(X)은, 상품할인예측시점 일수에 100을 곱하고, 이를 총 유효일수로 나눈 값으로 산출될 수 있다.

이때, 총 유효일수는 상기 상품의 등록일로부터 상기 상품별 종료일수를 기초로 산출된 상품별 종료일까지의 일수이다.

상품할인예측시점 일수는 상품의 등록일로부터 상기 상품의 할인시점 이후의 판매일, 즉 할인예측시점까지의 일수이다.

[수학식 3]

상품할인예측시점 일수 = 할인시점 일자 - 상품의 등록일

[수학식 4]

총 유효일수 = 상품별 종료일 - 상품의 등록일

[수학식 5]

상품별 종료일 = 상품의 등록일 + 상품별 종료일수

이와 같이 상기 통합 서버(300)(또는, 판매자 단말기(100))는 상기 상품의 종류에 따른 상품별 종료일수를 예측하고, 상기 상품의 등록일과 상기 상품별 종료일수, 상기 상품의 할인시점에 기초하여 상기 최고할인율에 따라 판매일별로 적용할인율을 산출하여 상품가격에 반영할 수 있다.

상품별 종류일수를 포함하는 상품별 예측 기초데이터는 통합 서버(300)(또는, 판매자 단말기(100))에 보관(저장)될 수 있다.

통합 서버(300)(또는, 판매자 단말기(100))는 사기 상품별 상품등록정보와 예측 기초데이터, 상기 상품의 할인시점과 상기 상품할인정보를 제공받은 상기 판매자의 상세분류별, 지역별, 제시 시간별 승낙 자료 및 상기 적용할인율별 구매자의 계약체결 자료를 보관할 수 있다.

이하에서는 상술한 통합 서버의 기능적 구성을 상세히 설명한다.

도 4는 도 2에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템에 있어, 통합서버를 상세하게 설명하기 위한 블록도이다. 이때, 도 4는 통합서버의 기능적 구성을 예로 들어 설명하고 있으나, 판매자 단말기가 상기 통합서버의 역할을 대신할 수도 있으며, 이 경우 일부 구성이 변동되거나 삭제, 추가될 수 있다.

도 4를 참조하면, 통합 서버(300)는 판매상품 관리모듈(310), 경과기간 산출모듈(320), 할인율 검출모듈(330), 판매가격 결정모듈(340), 구매자정보 관리 및 결제지원모듈(350), 마일리지 관리모듈(360) 및 재고상품 관리모듈(370)을 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 판매상품 데이터베이스(315), 할인정보 데이터베이스(335), 마일리지 데이터베이스(365) 및 재고상품 데이터베이스(375) 등을 더 포함할 수 있다.

이때, 사용자(판매자)의 회원가입요청에 따라 회원등록절차가 완료된 후 로그인 과정을 거치는 회원이나 로그인 과정을 거치지 않는 비회원이라 하더라도 본 서비스를 이용할 수 있음을 명시한다.

상기 판매상품 관리모듈(310)은, 상기 정보통신망을 통해 통신접속을 이룬 판매자 단말기로부터 판매대상인 상품에 대한 등록요청신호가 입력되면 판매상품을 등록할 수 있는 웹 페이지를 전송한 후 상기 전송된 웹 페이지를 통해 상기 판매자 단말기로부터 판매할 판매상품정보를 입력 받으면 입력(등록) 받은 판매상품정보, 즉 상품등록정보를 판매상품 데이터베이스(315)에 저장 및 관리할 수 있다.

이때, 상기 판매자 단말기를 통해 입력 받는 상품등록정보는 판매대상인 상품의 종류, 상품의 상세분류, 판매가격, 판매수량 및 판매지정기간(즉, 상품별 종료일수) 등을 포함할 수 있다.

본 일 실시예에서는 통합 서버(300)로부터 판매하고자 하는 상품등록정보를 입력 받는 것으로 설명하고 있으나, 서버 관리자에 의해서도 상품등록정보를 입력 받을 수 있다.

상기 판매상품 관리모듈(310)은 상품할인 관련정보인 상품 최고할인율을 할인정보 데이터베이스(DB)(315)에 저장 및 관리할 수 있다.

상기 경과기간 산출모듈(320)은 상기 정보통신망을 통해 통신접속을 이룬 판매자 단말기로 전송된 판매관련 웹 페이지를 통하여 판매중인 상품에 대한 구매요청신호를 수신한 경우, 상기 구매 요청된 상품을 판매한 판매시작일, 즉 상품 등록일로부터 구매요청일자까지의 경과기간을 산출할 수 있다. 상기 판매관련 웹 페이지에는 판매중인 상품의 상세정보, 판매수량, 재고수량 및 상품할인정보 등이 게재될 수 있다.

또한, 상기 경과기간 산출모듈(320)은 상품의 할인시점 이후의 판매일인 할인예측시점, 상기 상품의 등록일로부터 상기 할인예측시점까지의 일수인 상품할인예측시점 일수, 상품의 등록일로부터 상기 상품별 종료일수를 기초로 산출된 상품별 종료일까지의 일수인 총 유효일수 등이 게재될 수 있다.

상기 할인율 검출모듈(330)은 상기 경과기간 산출모듈(320)을 통해 산출된 기간들에 의해 산출된 적용할인율을 할인정보 데이터베이스(335)로부터 검출할 수 있다. 상기 할인정보 데이터베이스(335)에는 상품의 할인시점 이후의 판매일들에 대해 산출된 적용할인율이 저장될 수 있다. 이러한 적용할인율은 시간의 경과에 따라 점차적으로 증가될 수 있다.

상기 판매가격 결정모듈(340)은 상기 할인율 검출모듈(330)을 통해 검출된 적용할인율에 의해 할인금액을 산출하고 산출된 할인금액을 결제액에 반영할 것인지 마일리지 적립을 통해 반영할 것인지를 선택 받아 최종 상품가격을 결정할 수 있다. 이때, 결정되는 최종 상품가격은 할인금액을 차감한 금액이거나, 할인금액을 적용 받지 않는 금액이 될 수 있으며, 할인금액을 적용 받지 않을 경우는 그 할인금액을 마일리지로 지급받을 수 있다.

일 예로, 판매가격이 1000원이고 검출된 적용할인율이 10%일 경우 최종 상품가격에 반영할 경우는 1000원에서 할인금액인 100원을 차감한 900원에 대한 결제가 이루어지지만, 마일리지로 반영할 경우는 1000원에 대한 결제가 이루어지고 100원의 마일리지를 지급받을 수 있다.

상기 구매자정보 관리 및 결제지원모듈(350)은 결제정보, 배송지 정보를 포함하는 결제요청정보를 입력할 수 있는 결제관련 웹 페이지를 구매자 단말기로 전송하고 상기 전송된 웹 페이지를 통해 입력 받은 결제정보, 배송지정보를 포함하는 결제요청정보를 기초로 결제처리가 이루어지도록 지원할 수 있다. 이때, 상기 구매자 단말기로부터 입력 받은 결제정보에 대한 인증여부는 인증기관에 의뢰하여 그 결제정보의 인증여부에 따라 구매자에게 상품인도여부를 결정할 수 있다.

여기서, 상기 결제정보는 상기 판매가격 결정모듈(340)을 통해 결정된 최종 상품가격, 결제방식(예를 들면, 계좌이체, 신용카드결제, 휴대폰 결제 등)의 선택, 선택된 결제방식에 따른 개인정보, 판매금액 지불방식(예를 들면, 일시불, 3개월 할부, 6개월 할부 등)의 선택 등을 포함할 수 있다.

또한, 상기 구매자정보관리 및 결제지원모듈(350)은 로그인 과정을 수행한 회원인 경우의 회원정보 중 일부(예를 들면, 아이디, 이메일 주소, 구매자의 동의 하에 공개되는 전화번호 등)를 이용하여 생성되는 구매자 정보를 실시간으로 상기 판매관련 웹 페이지에 게재되도록 지원할 수 있다. 이때, 판매상품의 결제요청에 대한 처리가 이루어지면 바로 구매자 정보를 구매자리스트에 추가시킬 수 있다. 이때, 상기 구매자 정보는 구매자의 동의 하에 공개되는 이메일주소, 아이디, 전화번호 등을 포함할 수 있다.

또한, 상기 구매자정보 관리 및 결제지원모듈(350)은 상기 기간별 차등 할인율뿐만 아니라 판매금액의 지불방식(예를 들면, 일시불, 3개월 할부, 6개월 할부, 12개월 할부 등)을 어떻게 했는지에 따라 판매가격에 할인혜택을 더 적용되도록 지원할 수도 있다.

이와 같이 구매자정보 관리 및 결제지원모듈(350)을 통해 최종 상품가격에 대한 결제처리가 완료되면, 상기 마일리지 관리모듈(360)은 구매시점의 할인율에 상응하게 산출된 할인금액을 마일리지 데이터베이스(365)에 저장 및 관리할 수 있다.

이때, 마일리지 데이터베이스(365)는 회원정보에 대응시켜 마일리지가 저장되지만, 회원이 아닐 경우에는 비회원의 정보(예를 들면, 이름, 구매자의 동의 하에 공개되는 전화번호 등)에 대응시켜 마일리지가 저장될 수 있다.

본 일 실시예에서는 구매시점의 적용할인율에 상응하게 산출된 마일리지를 제공하는 것으로 설명하고 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 적용할인율에 상응하게 산출된 포인트(point), 사이버 머니(cyber money) 등도 포함할 수 있다.

상기 마일리지 관리모듈(360)은 구매 요청한 구매자의 회원정보 또는 비회원 정보와 함께 해당 마일리지가 마일리지 데이터베이스(365)에 저장 및 관리되어, 상기 마일리지 데이터베이스(365)에 저장된 마일리지를 재구매의 결제수단으로 사용될 수 있도록 할 수 있다.

또한, 상기 마일리지 관리모듈(360)은 상기 마일리지 데이터베이스(365)에 저장된 마일리지가 기준치(예를 들면, 1000점, 10000점, 30000점 등)를 초과하게 되면, 상기 기준치를 초과한 마일리지에 상응하는 상품 또는 현금 중 어느 하나로 지급되도록 할 수 있다.

상기 재고상품 관리모듈(370)은 구매자정보 관리 및 결제지원모듈(350)을 통해 결정된 최종 상품가격에 대한 결제처리가 이루어지면 판매 중인 상품수량에서 구매 요청한 상품개수만큼 차감한 재고수량을 파악하여 파악된 재고수량을 재고상품 데이터베이스(375)에 저장 및 관리할 수 있다. 상기 파악된 재고수량은 상기 구매자리스트와 함께 판매 중인 상품을 게재하고 있는 판매관련 웹 페이지에 즉시 반영될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템에 있어, 결제 단말기를 예로 들어 설명하기 위한 블록도이다.

결제 단말기로서, 판매자 단말기는 POS(Point Of Sales) 단말기를 의미할 수도 있다.

이때, 도 5를 참조하면, 판매자 단말기(100)는 제어부(151), 통신부(152), 결제부(153), 저장부(154), 디스플레이부(155)을 포함하여 구성될 수 있다.

제어부(151)는 판매자 단말기(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.

제어부(151)는 구매자 단말기에 상품할인정보를 포함하는 상품정보, 고유 결제 정보 중 하나 이상을 통신부(152)를 통해 전송할 수 있다.

제어부(151)는 통신부(152)나 결제부(153)를 통해 구매자 단말기로부터 결제 정보를 수신할 수 있다.

제어부(151)는 수신된 결제 정보를 기초로 상품, 또는 서비스에 대한 결제를 수행할 수 있다. 제어부(151)는 수행된 결제에 따른 승인 정보를 통신부(152)를 통해 구매자 단말기에 전송할 수 있다.

통신부(152)는 구매자 단말기와 통신할 수 있다.

통신부(152)는 블루투스(bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 중 하나 이상을 통해 구매자 단말기와 통신할 수 있다. 또한, 통신부(152)는 마그네틱(magnetic) 신호를 송/수신할 수도 있다. 또한, 통신부(152)는 다양한 신호를 고주파 형태로 전송할 수도 있다. 다만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 앱 등을 포함하여 온라인을 이용할 경우 결제관련 웹 페이지를 구매자 단말기로 전송하고 상기 전송된 웹 페이지를 통해 입력 받은 결제정보, 배송지정보를 포함하는 결제요청정보를 기초로 결제처리가 이루어지도록 할 수 있다.

결제부(153)는 실물 카드로부터 결제 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 결제부(153)는 실물 카드의 마그네틱(Magnetic Stripe), IC칩(Integrated Circuit Chip)으로부터 결제 정보를 획득할 수 있다. 다만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 결정 정보는 온라인상에서 획득할 수도 있다.

저장부(154)는 상품정보, 고유 결제 정보 중 하나 이상에 대해 저장할 수 있다. 또한, 저장부(154)는 수행된 결제에 따른 승인 정보를 저장할 수도 있다.

디스플레이부(155)는 결제와 관련된 다양한 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이부(155)는 통신부(152), 또는 결제부(153)를 통해 획득된 결제 정보 및 수행된 결제에 따른 승인 정보를 표시할 수 있다.

이하, 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템을 이용한 상품할인정보 자동예측 방법을 도면을 이용하여 상세히 설명한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법을 순서대로 보여주는 흐름도이다.

그리고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 시스템을 통해 생성된 상품할인정보를 제공하는 방법을 예로 들어 보여주는 도면이다.

도 6을 참조하면, 판매자는 최고할인율을 포함하여 상품등록정보를 판매자 단말기를 통해 입력하여 상품을 등록한다(S110).

즉, 판매자는 판매시스템 화면에서 상품등록정보인 상품의 종류, 상품의 상세분류, 등록일, 상품가격 및 상품할인 관련정보인 상품 최고할인율을 입력하여 상품을 등록할 수 있다.

이렇게 판매시스템에 입력된 상품등록정보는, 일 예로 통합서버에 보관될 수 있다(S120). 이때, 상품등록정보는 상품종류별, 상세분류별, 및/또는 판매자별로 보관될 수 있다.

그리고, 판매시스템에서 상품별 예측 기초데이터를 참조한 일별 일괄실행 작업을 수행하여, 상품의 할인시점예측과 상품가격예측정보인 상품할인예측정보를 산출하여 판매자별로 보관한다(S130).

이때, 상기 상품의 할인시점은 할인이 개시되는 일자를 의미한다.

상기 예측 기초데이터는 상기 상품별 종료일수를 포함할 수 있다.

이때, 상품할인시점 및 할인가격은 상술한 알고리즘을 이용하여 판매자 단말기나 통합 서버에서 산출, 보관될 수 있다.

먼저, 상품종류별 상품종료일수 예측을 통해 상품종류별 상품할인시점을 예측한다(S130-1).

전술한 바와 같이 식, 음료와 같이 상품을 판매할 수 있는 유효기간이 있는 상품은 상기 유효기간으로 종료일수를 예측하고, 의류나 가전제품의 경우 상품의 판매개시부터 다음 신규 상품이 출시되는 시점까지의 유행기간으로 종료일수를 예측할 수 있다.

또한, 농, 수산물은 계절별 생산되는 시점 이후 판매가 종료되는 시점까지의 일수를 통해 종료일수를 예측할 수 있다.

그리고, 상기 수학식 1 내지 수학식 5를 참조하여, 상품의 할인시점 이후의 판매일(즉, 할인예측시점)들에 대해 상품의 최고할인율에 예측시점율을 곱하여 산출된 적용할인율을 기초로 상품가격을 산출한다(S130-2).

이때, 상품의 할인시점은 할인이 개시되는 일자를 의미한다.

또한, 상품의 최고할인율은 판매자가 등록한 할인가능 최고율을 의미한다.

이때, 상기 예측시점율은, 상품할인예측시점 일수에 100을 곱하고, 이를 총 유효일수로 나눈 값으로 산출될 수 있다.

그리고, 총 유효일수는 상기 상품의 등록일로부터 상기 상품별 종료일수를 기초로 산출된 상품별 종료일까지의 일수이다.

상품할인예측시점 일수는 상품의 등록일로부터 상기 상품의 할인시점 이후의 판매일, 즉 할인예측시점까지의 일수이다.

여기서, 일 예로 판매자의 경쟁업체가 신제품을 출시하거나 상품의 원자재 가격이 상승하는 경우 등에 있어, 상기 산출된 적용할인율에 추가 할인을 적용할 수 있다.

이와 같이 상기 통합 서버(또는, 판매자 단말기)는 상기 상품의 종류에 따른 상품별 종료일수를 예측하고, 상기 상품의 등록일과 상기 상품별 종료일수, 상기 상품의 할인시점에 기초하여 상기 최고할인율에 따라 판매일별로 적용할인율을 산출하여 상품가격에 반영할 수 있다.

이렇게 산출된 상품할인정보는 상품종류별, 상세분류별, 및/또는 판매자별로 통합 서버에 보관될 수 있다(S130-3).

또한, 이렇게 산출된 상품의 할인시점 및 상품할인정보는 판매자 단말기에 제공(화면 조회 및 푸시(push)기능 이용)될 수 있다(S140).

이때, 판매자는 제공된 상품할인정보를 토대로 상품할인을 결정하면, 상기 상품의 할인시점에 상기 상품가격을 포함하는 상품할인정보를 판매시스템에 개시할 수 있다(S150).

그리고, 일 예로 앱을 통한 온라인 구매의 경우에는, 도 7을 참조하면, 판매시스템에 개시된 상품할인정보는 구매자 단말기(250)의 디스플레이(251)상 앱에 이벤트란과 같은 할인정보란(255)을 통해 표시될 수 있다. 이때, 일 예로 앱에는 할인정보란(255) 이외에 정상가격에 판매하는 가격정보란(254) 및 판매자 정보란(252)이 구비될 수 있다. 또한, 상기의 정보를 재수신 하기 위한 정보 재수신 버튼(253)이 구비될 수 있다.

이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템은 판매자의 할인정보 개시시점 파악 및 간편한 개시가 가능하며, 판매자와 구매자간 적정한 매매가격을 제시할 수 있고, 상품의 판매불가로 인한 폐기량을 줄일 수 있는 이점이 있다. 이에 판매자의 경우 수익을 창출할 수 있고 추가 고객의 유입을 도모할 수 있으며, 구매자의 경우 최적의 할인가격으로 상품을 구매할 수 있어 비용을 절감할 수 있는 효과를 제공한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 예측시점율의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프이다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 적용 할인율의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프이다.

그리고, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 판매가격의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프이다.

이때, 도 8 내지 도 10은 일 예로, A라는 상품이 1일 입고/등록되고, 199일의 종료일수를 가져 200일의 총 유효일수를 가지며, 상품이 할인시점 및 최고할인율이 각각 190일 및 20%인 경우의 날짜에 따른 예측시점율과, 적용할인율 및 판매가격의 변화를 각각 보여주고 있다.

이때, A라는 상품은 초기 판매가격이 100,000원인 경우를 예로 들고 있다.

이때, 비교예는 구매시점에 관계없이 할인이 적용되지 않는 경우를 나타내며, 실시예는 상품의 할인시점 이후의 구매시점에 따라 적용할인율이 달라지는 본 발명의 일 실시예를 나타낸다.

도 8을 참조하면, 구매시점에 관계없이 할인이 적용되지 않는 비교예의 경우 날짜의 변화에 관계없이 예측시점율이 0%인 것을 알 수 있다.

반면, 본 발명의 일 실시예의 경우 할인이 개시되는 일자인 상품의 할인시점, 즉 190일 이후에는 구매시점에 따라 예측시점율이 달라지는 것을 알 수 있다.

이때, 예측시점율은 전술한 수학식 2에 따라, 상품할인예측시점 일수에 100을 곱하고, 이를 총 유효일수로 나눈 값으로 산출될 수 있다.

즉, 190일 이전에는 예측시점율이 0%이나, 상품의 할인시점인 190일 이후는 구매시점에 따라 예측시점율이 증가하는 것을 알 수 있다. 일 예로, 190일의 경우 예측시점율은 95%이며, 191일, 192일, 193일, 194일, 195일, 196일, 197일, 198일, 199일, 200일의 경우 예측시점율은 각각 95.5%, 96%, 96.5%, 97%, 97.5%, 98%, 98.5%, 99%, 99.5%, 100%로 증가하는 것을 알 수 있다.

도 9를 참조하면, 비교예의 경우 날짜의 변화에 관계없이 적용할인율이 0%인 것을 알 수 있다.

반면, 본 발명의 일 실시예의 경우 상품의 할인시점, 즉 190일 이후에는 구매시점에 따라 적용할인율이 달라지는 것을 알 수 있다.

이때, 적용할인율은 전술한 수학식 1에 따라, 상기에서 산출된 예측시점율과 최고할인율을 곱한 값으로 산출될 수 있다.

즉, 190일 이전에는 적용할인율이 0%이나, 상품의 할인시점인 190일 이후는 구매시점에 따라 적용할인율이 19%에서 20%로 증가하는 것을 알 수 있다. 일 예로, 190일의 경우 적용할인율은 19%이며, 191일, 192일, 193일, 194일, 195일, 196일, 197일, 198일, 199일, 200일의 경우 적용할인율은 각각 19.1%, 19.2%, 19.3%, 19.4%, 19.5%, 19.6%, 19.7%, 19.8%, 19.9%, 20%로 증가하는 것을 알 수 있다.

이와 같이 적용할인율이 증가한다는 것은 할인이 되는 비율이 증가한다는 것을 의미하며, 상품종료일에는 적용할인율이 최고할인율에 도달하게 된다.

다음으로, 도 10을 참조하면, 비교예의 경우 날짜의 변화에 관계없이 적용할인율이 0%이기 때문에 상품의 판매가격은 100,000원으로 변동이 없는 것을 알 수 있다.

반면, 본 발명의 일 실시예의 경우 상품의 할인시점, 즉 190일 이후에는 구매시점에 따라 적용할인율이 달라지기 때문에 상품의 판매가격 또한, 달라지는 것을 알 수 있다.

즉, 190일 이전에는 상품의 판매가격이 최초의 100,000원으로 변동이 없으나, 상품의 할인시점인 190일 이후는 구매시점에 따라 적용할인율이 19%에서 20%로 증가함에 따라 상품의 판매가격 또한, 81,000원에서 80,000원으로 감소하는 것을 알 수 있다. 일 예로, 190일의 경우 상품의 판매가격은 81,000원이며, 191일, 192일, 193일, 194일, 195일, 196일, 197일, 198일, 199일, 200일의 경우 상품의 판매가격은 각각 80,900원, 80,800원, 80,700원, 80,600원, 80,500원, 80,400원, 80,300원, 80,200원, 80,100원, 80,000원으로 감소하는 것을 알 수 있다.

도 11은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 예측시점율의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프이다.

도 12는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 적용 할인율의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프이다.

그리고, 도 13은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 상품할인정보 자동예측 방법에 있어, 날짜에 따른 판매가격의 변화를 예로 들어 보여주는 그래프이다.

이때, 도 11 내지 도 13은 일 예로, B라는 상품이 1일 입고/등록되고, 19일의 종료일수를 가져 20일의 총 유효일수를 가지며, 상품이 할인시점 및 최고할인율이 각각 15일 및 90%인 경우의 날짜에 따른 예측시점율과, 적용할인율 및 판매가격의 변화를 각각 보여주고 있다.

이때, B라는 상품은 초기 판매가격이 100,000원인 경우를 예로 들고 있다.

또한, 도 11 내지 도 13은 상품의 종료일이 가까워질수록 상품가치가 급격히 감소하는 경향을 가지는 상품을 예로 들고 있다.

이때, 비교예는 구매시점에 관계없이 할인이 적용되지 않는 경우를 나타내며, 실시예는 상품의 할인시점 이후의 구매시점에 따라 적용할인율이 달라지는 본 발명의 다른 일 실시예를 나타낸다.

도 11을 참조하면, 전술한 바와 같이 구매시점에 관계없이 할인이 적용되지 않는 비교예의 경우 날짜의 변화에 관계없이 예측시점율이 0%인 것을 알 수 있다.

반면, 본 발명의 다른 일 실시예의 경우 할인이 개시되는 일자인 상품의 할인시점, 즉 15일 이후에는 구매시점에 따라 예측시점율이 달라지는 것을 알 수 있다.

즉, 15일 이전에는 예측시점율이 0%이나, 상품의 할인시점인 15일 이후는 구매시점에 따라 예측시점율이 증가하는 것을 알 수 있다. 일 예로, 15일의 경우 예측시점율은 75%이며, 16일, 17일, 18일, 19일, 20일의 경우 예측시점율은 각각 80%, 85%, 90%, 95%, 100%로 증가하는 것을 알 수 있다.

도 12를 참조하면, 비교예의 경우 날짜의 변화에 관계없이 적용할인율이 0%인 것을 알 수 있다.

반면, 본 발명의 다른 일 실시예의 경우 상품의 할인시점, 즉 15일 이후에는 구매시점에 따라 적용할인율이 달라지는 것을 알 수 있다.

즉, 15일 이전에는 적용할인율이 0%이나, 상품의 할인시점인 15일 이후는 구매시점에 따라 적용할인율이 67.5%에서 90%로 증가하는 것을 알 수 있다. 일 예로, 15일의 경우 적용할인율은 67.5%이며, 16일, 17일, 18일, 19일, 20일의 경우 적용할인율은 각각 72%, 76.5%, 81%, 85.5%, 90%로 증가하는 것을 알 수 있다.

이어서, 도 13을 참조하면, 비교예의 경우 날짜의 변화에 관계없이 적용할인율이 0%이기 때문에 상품의 판매가격은 100,000원으로 변동이 없는 것을 알 수 있다.

반면, 본 발명의 다른 일 실시예의 경우 상품의 할인시점, 즉 15일 이후에는 구매시점에 따라 적용할인율이 달라지기 때문에 상품의 판매가격 또한, 달라지는 것을 알 수 있다.

즉, 15일 이전에는 상품의 판매가격이 최초의 100,000원으로 변동이 없으나, 상품의 할인시점인 15일 이후는 구매시점에 따라 적용할인율이 67.5%에서 90%로 증가함에 따라 상품의 판매가격 또한, 32,500원에서 10,000원으로 감소하는 것을 알 수 있다. 일 예로, 15일의 경우 상품의 판매가격은 32,500원이며, 16일, 17일, 18일, 19일, 20일의 경우 상품의 판매가격은 각각 28,000원, 23,500원, 19,000원, 14,500원, 10,000원으로 감소하는 것을 알 수 있다.

이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 상품할인정보 자동예측 방법 및 그 시스템을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.

100 : 판매자 단말기 151 : 제어부
152 : 통신부 153 : 결제부
154 : 저장부 155 : 디스플레이부
200,250 : 구매자 단말기 251 : 디스플레이
252 : 판매자 정보란 253 : 정보 재수신 버튼
254 : 가격정보란 255 : 할인정보란
300 : 통합 서버 310 : 판매상품 관리모듈
315 : 판매상품 데이터베이스 320 : 경과기간 산출모듈
330 : 할인율 산출모듈 335 : 할인정보 데이터베이스
340 : 판매가격 결정모듈 350 : 구매자정보 관리 및 결제지원모듈
360 : 마일리지 관리모듈 365 : 마일리지 데이터베이스
370 : 재고상품 관리모듈 375 : 재고상품 데이터베이스

Claims (10)

1. 판매자가 최고할인율을 포함하여 상품등록정보를 입력하여 상품을 등록하는 판매자 단말기; 및
   상기 입력된 상품등록정보를 보관하고, 상품별 예측 기초데이터를 참조하여 상기 상품의 할인시점(할인이 개시되는 일자) 및 상품할인정보를 산출하여 상기 판매자 단말기에 제공하는 통합서버를 포함하며,
   상기 통합서버는 상기 상품의 종류에 따른 상품별 종료일수를 예측하고, 상기 상품의 등록일과 상기 상품별 종료일수, 상기 상품의 할인시점에 기초하여 상기 최고할인율에 따라 판매일별로 적용할인율을 산출하여 상품가격에 반영하고,
   상기 판매자가 상기 제공된 상품할인정보를 토대로 상품할인을 결정하면, 상기 상품의 할인시점에 상기 상품할인정보를 판매시스템에 개시하고,
   상기 통합서버는,
   상기 상품의 할인시점 이후의 판매일(할인예측시점)들에 대해 상기 상품의 최고할인율에 예측시점율을 곱하여 산출된 상기 적용할인율을 기초로 상기 상품가격을 산출하고,
   상기 상품별 상품등록정보와 예측 기초데이터, 상기 상품의 할인시점과 상기 상품할인정보를 제공받은 상기 판매자의 상세분류별, 지역별, 제시 시간별 승낙 자료 및 상기 적용할인율별 구매자의 계약체결 자료를 보관하고,
   상기 예측시점율은,
   상품할인예측시점 일수(상기 상품의 등록일로부터 상기 할인예측시점까지의 일수)에 100을 곱하고, 총 유효일수(상기 상품의 등록일로부터 상기 상품별 종료일수를 기초로 산출된 상품별 종료일까지의 일수)로 나눈 값으로 산출하고,
   상기 상품별 종료일수는,
   상기 상품이 식, 음료인 경우 상기 상품을 판매할 수 있는 유효기간이고,
   상기 상품이 의류, 가전인 경우 상기 상품의 판매개시 후 다음 신규 상품이 출시되는 일자까지이며,
   상기 상품이 농, 수산물인 경우 계절별 생산되는 시점 이후 판매가 종료되는 시점까지로 정해지는 상품할인정보 자동예측 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 상품등록정보는, 상기 상품의 종류, 상세분류, 등록일, 상기 상품가격 및 상기 최고할인율을 포함하며,
   상기 예측 기초데이터는 상기 상품별 종료일수를 포함하는 상품할인정보 자동예측 시스템.
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 판매자의 경쟁업체가 신제품을 출시하거나 상기 상품의 원자재 가격이 상승할 경우, 상기 산출된 적용할인율에 추가 할인을 적용하는 상품할인정보 자동예측 시스템.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 판매시스템에 개시된 상기 상품할인정보는 할인정보란을 통해 구매자의 단말기에 표시되는 상품할인정보 자동예측 시스템.
9. 판매자가 최고할인율을 포함하여 상품등록정보를 판매자 단말기에 입력하여 상품을 등록하는 단계;
   상기 판매자 단말기에 입력된 상기 상품등록정보를 통합서버에 보관하는 단계;
   상기 통합서버를 통해 상기 상품의 종류에 따른 상품별 종료일수를 예측하고, 상기 상품의 등록일과 상기 상품별 종료일수, 상기 상품의 할인시점에 기초하여 상기 최고할인율에 따라 판매일별로 적용할인율을 산출하여 상품가격에 반영하고, 이를 포함하는 상품할인정보를 상기 판매자 단말기에 제공하는 단계; 및
   상기 판매자가 상기 제공된 상품할인정보를 토대로 상품할인을 결정하면, 상기 상품의 할인시점에 상기 상품할인정보를 판매시스템에 개시하는 단계를 포함하고,
   상기 통합서버는,
   상기 상품의 할인시점 이후의 판매일(할인예측시점)들에 대해 상기 상품의 최고할인율에 예측시점율을 곱하여 산출된 상기 적용할인율을 기초로 상기 상품가격을 산출하고,
   상기 상품별 상품등록정보와 예측 기초데이터, 상기 상품의 할인시점과 상기 상품할인정보를 제공받은 상기 판매자의 상세분류별, 지역별, 제시 시간별 승낙 자료 및 상기 적용할인율별 구매자의 계약체결 자료를 보관하고,
   상기 예측시점율은,
   상품할인예측시점 일수(상기 상품의 등록일로부터 상기 할인예측시점까지의 일수)에 100을 곱하고, 총 유효일수(상기 상품의 등록일로부터 상기 상품별 종료일수를 기초로 산출된 상품별 종료일까지의 일수)로 나눈 값으로 산출하고,
   상기 상품별 종료일수는,
   상기 상품이 식, 음료인 경우 상기 상품을 판매할 수 있는 유효기간이고,
   상기 상품이 의류, 가전인 경우 상기 상품의 판매개시 후 다음 신규 상품이 출시되는 일자까지이며,
   상기 상품이 농, 수산물인 경우 계절별 생산되는 시점 이후 판매가 종료되는 시점까지로 정해지는 상품할인정보 자동예측 방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 판매자의 경쟁업체가 신제품을 출시하거나 상기 상품의 원자재 가격이 상승할 경우, 상기 산출된 적용할인율에 추가 할인을 적용하여 상기 상품가격을 재산출하는 단계를 추가로 포함하는 상품할인정보 자동예측 방법.

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