KR102075038B1 - 네크워크 상의 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법 및 이에 사용되는 관리 서버 - Google Patents

네크워크 상의 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법 및 이에 사용되는 관리 서버 Download PDF

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Abstract

네크워크 상의 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법 및 이에 사용되는 관리 서버가 개시된다. 본 발명은, 관리 서버가 복수의 온라인 쇼핑몰 운영 서버로부터 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 수신하고, 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보와 동일한 쇼핑 관련 활동 정보가 포함된 복수의 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하며, 검색된 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 쇼핑 관련 활동 정보에 기초하여 사용자를 위한 추천 상품 정보를 생성하는 과정을 통해 구현된다. 본 발명에 따르면, 쇼핑몰 이용자의 쇼핑 성향을 고려한 사용자 맞춤형 상품 추천이 가능하게 된다.

Description

네크워크 상의 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법 및 이에 사용되는 관리 서버{Goods Recommendation Method Conisdering User's Chracter Using User's Big Data in Network, and Managing Server Used Therein}
본 발명은 네크워크 상의 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법 및 이에 사용되는 관리 서버에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 쇼핑몰 이용자의 쇼핑 성향을 고려한 사용자 맞춤형 상품 추천을 가능토록 하는 네크워크 상의 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법 및 이에 사용되는 관리 서버에 관한 것이다.
일반적으로 온라인 쇼핑몰은 MD(Merchandiser)가 추천하는 상품들을 메인 페이지(main web page), 상품리스트 페이지 등에 게시하는 방식을 통해서 온라인 쇼핑몰 방문자들에게 추천 상품들을 노출한다.
그러나 이와 같은 종래 기술에 따른 온라인 쇼핑몰에서의 상품추천 방식은 오프라인 쇼핑몰에서의 상품 추천과는 달리 방문 고객의 특성을 고려하여 추천되는 것이 아니라, 고객의 관심과는 무관하게 MD가 추천하는 상품들이 일방적으로 추천된다.
즉, 종래 기술에 의하면 온라인 쇼핑몰 방문자의 쇼핑 성향 또는 관심과 무관한 상품들이 일방적으로 추천되기 때문에, 온라인 쇼핑몰 방문자의 상품 구매율은 1% ~ 1.5% 정도에 불과한 것으로 알려져 있다.
따라서, 본 발명의 목적은, 쇼핑몰 이용자의 쇼핑 성향을 고려한 사용자 맞춤형 상품 추천을 가능토록 하는 네크워크 상의 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법 및 이에 사용되는 관리 서버를 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법은, (a) 관리 서버가, 적어도 하나의 온라인 쇼핑몰 운영 서버로부터 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 수신하는 단계; (b) 상기 관리 서버가, 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보와 동일한 쇼핑 관련 활동 정보가 포함된 적어도 하나의 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하는 단계; 및 (c) 상기 관리 서버가, 검색된 상기 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 쇼핑 관련 활동 정보에 기초하여 상기 사용자를 위한 추천 상품 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 쇼핑몰 이용 정보에는 사용자 단말기의 고유번호 또는 사용자의 이메일 주소 정보가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 쇼핑 관련 활동 정보는, 상기 사용자의 검색 상품 정보, 구매 상품 정보, 접속 쇼핑몰 정보, 상품 검색 키워드 정보, 검색 상품의 카테고리 정보, 구매 대기 상품 정보, 및 상품 리뷰 정보 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명에 따른 관리 서버는, 적어도 하나의 온라인 쇼핑몰 운영 서버로부터 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 수신하는 수신부; 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보와 동일한 쇼핑 관련 활동 정보가 포함된 적어도 하나의 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하는 검색부; 및 상기 검색부가 검색한 상기 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 쇼핑 관련 활동 정보에 기초하여 상기 사용자를 위한 추천 상품 정보를 생성하는 생성부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 쇼핑몰 이용 정보에는 사용자 단말기의 고유번호 또는 사용자의 이메일 주소 정보가 포함되어 있는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 쇼핑 관련 활동 정보는, 상기 사용자의 검색 상품 정보, 구매 상품 정보, 접속 쇼핑몰 정보, 상품 검색 키워드 정보, 검색 상품의 카테고리 정보, 구매 대기 상품 정보, 및 상품 리뷰 정보 중 적어도 하나인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 쇼핑몰 이용자의 쇼핑 성향을 고려한 사용자 맞춤형 상품 추천이 가능하게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 시스템의 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법을 실행하는 관리 서버의 구조를 나타내는 기능 블록도, 및
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법의 실행 과정을 설명하는 절차 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 시스템의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 시스템은 사용자 단말기(50), 관리 서버(100), 및 복수의 쇼핑몰 운영 서버(200)를 포함한다.
쇼핑몰 운영 서버(200)는 온라인 쇼핑몰을 운영하는 운영자가 설치 및 관리하는 서버로서, 해당 쇼핑몰의 방문 고객인 사용자의 쇼핑몰 이용 정보가 저장되어 있다.
본 발명을 실시함에 있어서, 쇼핑몰 운영 서버(200)에 저장되어 있는 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에는 사용자의 식별 정보로서 사용자 단말기(50)의 고유번호 및/또는 사용자의 이메일 주소 정보가 포함되어 있고, 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에는 또한 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보가 포함되어 있음이 바람직할 것이다.
한편, 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보에는 사용자의 검색 상품 정보(예를 들어, 내가 본 상품 정보 또는 최근 본 상품 정보), 사용자의 구매 상품 정보(예를 들어, 사용자의 최근 상품 구매 내역), 사용자의 접속 쇼핑몰 정보(예를 들어, 해당 쇼핑몰 운영 서버(200)의 URL 정보), 사용자의 상품 검색 키워드 정보, 사용자 검색 상품의 카테고리 정보, 사용자의 구매 대기 상품 정보(예를 들어, 장바구니에 담아놓은 상품), 및 사용자의 상품 리뷰 정보(예를 들어, 사용자가 쇼핑몰 운영 서버(200)에 접속하여 기록한 구매 상품에 대한 상품평 내용)이 포함됨이 바람직할 것이다.
즉, 도 1에서의 복수의 쇼핑몰 운영 서버(200)는 각각 자신이 운영하는 온라인 쇼핑몰의 고객인 사용자들에 대해 상기와 같은 사용자 쇼핑몰 이용 정보를 저장하게 된다.
한편, 관리 서버(100)는, 온라인 쇼핑몰을 이용하기 위하여 쇼핑몰 운영 서버(200)에 접속하는 스마트 폰, PC 등의 사용자 단말기(50)에 설치되는 어플리케이션 프로그램을 제작하여 각 쇼핑몰 운영자에게 공급하는 어플리케이션 프로그램 제작자가 설치 및 운영하는 서버이다.
이와 같은 관리 서버(100)는 쇼핑몰 운영 서버(200)의 운영자들과의 협약을 통해 각 쇼핑몰 운영 서버(200)로부터 주기적으로 해당 쇼핑몰 사용자들의 쇼핑몰 이용 정보를 수신하고, 이를 기초로 하여 빅 데이터 분석을 통해 사용자별 맞춤형 상품을 추천하는 기능을 수행한다.
구체적으로, 관리 서버(100)는 특정 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 해당 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보와 동일한 쇼핑 관련 활동 정보가 포함되어 있는 다른 사용자들의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하며, 검색된 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑 관련 활동 정보에 기초하여 해당 사용자를 위한 추천 상품 정보를 생성한다.
사용자 단말기(50)는 사용자가 온라인 쇼핑몰을 이용하기 위해 사용하는 스마트 폰, PC 등의 통신 단말기로서 관리 서버(100)가 생성한 사용자 맞춤형 추천 상품 정보를 관리 서버(100)로부터 수신하게 된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법을 실행하는 관리 서버(100)의 구조를 나타내는 기능 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법을 실행하는 관리 서버(100)는 수신부(110), 저장부(130), 검색부(150), 생성부(170), 및 송신부(190)를 포함한다.
관리 서버(100)의 수신부(110)는 복수의 온라인 쇼핑몰 운영 서버(200)로부터 주기적으로 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 수신하며, 저장부(130)는 주기적으로 수신된 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 수신 주기별로 구분하여 저장한다.
한편, 관리 서버(100)의 검색부(150)는 특정 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보와 동일한 쇼핑 관련 활동 정보가 포함된 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하며, 생성부(170)는 검색부(150)가 검색한 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑 관련 활동 정보에 기초하여 해당 사용자를 위한 추천 상품 정보를 생성한다.
한편, 관리 서버(100)의 송신부(190)는 해당 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 사용자 단말기(50)의 고유번호 또는 사용자의 이메일 주소 정보를 기초로 하여, 사용자별 맞춤형 추천 상품 정보를 사용자 단말기(50)로 송신하는 기능을 수행한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자의 빅데이터를 이용한 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법의 실행 과정을 설명하는 절차 흐름도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 3을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법의 실행 과정을 설명하기로 한다.
먼저, 관리 서버(100)는 복수의 쇼핑몰 운영 서버(200)로부터 주기적으로 해당 쇼핑몰 사용자들의 쇼핑몰 이용 정보를 수신하며, 수신된 쇼핑몰 이용 정보를 각 쇼핑몰별로 저장부(130)에 저장하되, 쇼핑몰 이용 정보의 수신 주기별로 구분하여 저장함이 바람직할 것이다(S310).
한편, 관리 서버(100)의 저장부(130)에 상기와 같이 저장되는 복수의 쇼핑몰에서의 사용자들의 쇼핑몰 이용 정보인 빅 데이터 분석을 통해 특정 사용자를 위한 맞춤형 상품을 추천하기 위해서, 관리 서버(100)의 검색부(150)는 해당 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑 관련 활동 정보와 동일한 쇼핑 관련 활동 정보가 포함되어 있는 다른 사용자들의 쇼핑몰 이용 정보를 저장부(130)를 통해 검색한다(S330).
이후, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 검색된 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑 관련 활동 정보에 기초하여 상기 특정 사용자를 위한 추천 상품 정보를 생성한다(S350).
한편, 전술한 S330 단계 및 S350 단계를 보다 구체적으로 설명하면, 먼저 쇼핑 관련 활동 정보가 사용자의 검색 상품 정보(예를 들어, 내가 본 상품 정보 또는 최근 본 상품 정보)인 경우에는 관리 서버(100)의 검색부(150)는 동일한 검색 상품 정보가 포함되어 있는 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하며, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 검색된 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑 관련 활동 정보에서의 다른 검색 상품 정보(즉, 동일한 쇼핑 성향을 갖고 있는 다른 사용자의 검색 상품정보)를 상기 특정 사용자를 위한 맞춤형 추천 상품 정보로서 생성한다.
또한, 쇼핑 관련 활동 정보가 사용자의 구매 대기 상품 정보(예를 들어, 장바구니에 담아놓은 상품)인 경우에는 관리 서버(100)의 검색부(150)는 동일한 구매 대기 상품 정보가 포함되어 있는 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하며, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 검색된 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑 관련 활동 정보에서의 다른 구매 대기 상품 정보(즉, 동일한 쇼핑 성향을 갖고 있는 다른 사용자의 구매 대기 상품 정보)를 상기 특정 사용자를 위한 맞춤형 추천 상품 정보로서 생성한다.
아울러, 쇼핑 관련 활동 정보가 사용자의 상품 검색 키워드 정보인 경우에는 관리 서버(100)의 검색부(150)는 동일한 상품 검색 키워드 정보가 포함되어 있는 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하고, 검색된 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑 관련 활동 정보에서의 다른 검색 키워드 정보(즉, 동일한 쇼핑 성향을 갖고 있는 다른 사용자의 검색 키워드 정보)를 기초로 하여 상품 정보를 검색하며, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 상기 다른 검색 키워드 정보를 기초로 검색된 상품 정보를 상기 특정 사용자를 위한 맞춤형 추천 상품 정보로서 생성한다.
또한, 쇼핑 관련 활동 정보가 사용자의 검색 상품의 카테고리 정보(예를 들어, 가방)인 경우에는 관리 서버(100)의 검색부(150)는 동일한 검색 상품 카테고리 정보(예를 들어, 가방)가 포함되어 있는 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하며, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 검색된 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑 관련 활동 정보에서의 다른 검색 상품의 카테고리 정보(예를 들어, 구두)에 포함되는 상품 정보를 상기 특정 사용자를 위한 맞춤형 추천 상품 정보로서 생성한다.
아울러, 쇼핑 관련 활동 정보가 사용자의 접속 쇼핑몰 정보(예를 들어, 해당 쇼핑몰 운영 서버(200)의 URL 정보)인 경우에는 관리 서버(100)의 검색부(150)는 동일한 접속 쇼핑몰 정보가 포함되어 있는 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 1차적으로 검색하며, 1차 검색된 상기 다른 사용자의 식별 정보(예를 들어, 사용자 단말기의 고유번호)가 포함되어 있는 쇼핑몰 이용 정보(즉, 다른 쇼핑몰 이용 정보)를 2차적으로 검색한다.
그 다음, 관리 서버(100)는 2차 검색된 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 쇼핑몰 접속 정보(즉, 다른 사용자가 접속한 다른 쇼핑몰로의 접속 정보)를 통해 다른 쇼핑몰에 접속한 다음, 상기 특정 사용자(상품을 추천하려고 하는 사용자)의 쇼핑 관련 활동 정보에 포함되어 있는 검색 키워드를 통해 상기 다른 쇼핑몰에서의 판매 상품을 3차적으로 검색한다.
이에 관리 서버(100)의 생성부(170)는 상기 2차 검색된 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 해당 쇼핑몰의 접속 쇼핑몰 정보(즉, 다른 쇼핑몰의 접속 정보)와 상기 3차 검색된 다른 쇼핑몰에서의 판매 상품 정보를 결합한 정보를 상기 특정 사용자를 위한 맞춤형 추천 상품 정보로서 생성한다.
아울러, 쇼핑 관련 활동 정보가 사용자의 상품 리뷰 정보(예를 들어, 사용자가 쇼핑몰 운영 서버(200)에 접속하여 기록한, 구매 상품에 대한 사이즈 정보 및 상품평["나이키 운동화를 7사이즈로 구매했는데 제게 잘 맞더라구요." 또는 "나이키 운동화 8사이즈로 구매했는데 약간 작아서 반품했어요."])인 경우에는, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 해당 사용자가 기록한 상품평 내용에 대한 텍스트 분석 결과를 추가적으로 반영하여 사용자를 위한 맞춤형 추천 상품 정보를 생성할 수도 있을 것이다.
구체적으로 설명하면, 먼저 관리 서버(100)의 생성부(170)는 상기 예시와 같은 상품평에 대한 텍스트 분석을 통해 해당 사용자를 위한 최적 사이즈 정보를 산출한다.
예를 들어, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 특정 사이즈 정보(7사이즈)와 긍정적 키워드 정보(맞아요, 편해요 등)가 함께 기록된 경우에는 해당 사이즈 정보(7사이즈)는 적합한 사이즈 정보(최적 사이즈 정보)인 것으로 판단하며, 특정 사이즈 정보(8사이즈)와 부정적 키워드 정보(불편해요, 작아요, 커요, 아파요 등)이 함께 기록된 경우에는 해당 사이즈 정보(8사이즈)는 부적합한 것으로 판단한다.
이후, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 상술한 방법들에 의해 생성된 구매 추천 상품 정보(예를 들어, 운동화)와 해당 사용자의 상기 상품 리뷰 정보에 포함되어 있는 사용자의 구매 상품 정보(예를 들어, 운동화)가 일치하는지 여부를 판단하며, 양자가 일치하는 경우에 관리 서버(100)의 생성부(170)는 해당 사용자의 상품평 텍스트 분석을 통해 산출한 최적 사이즈 정보를 추천 상품 정보(예를 들어, 운동화)에 결합함으로써 추천 상품 정보를 갱신하여 생성한다.
한편, 운동화 등의 신발 제품은 동일한 사이즈(예를 들면, 7)의 제품인 경우라도 브랜드의 종류별로 실제 크기가 상이한 경우가 있기 때문에, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 이와 같은 제품 브랜드의 특성까지 고려하여 해당 사용자를 위한 최적 사이즈 정보를 산출함이 바람직할 것이다.
이를 위해서 관리 서버(100)의 저장부(130)에는 하기 표 1에서와 같이 제품의 실제 크기별 사이즈 번호를 제품 브랜드 종류에 따라 정리한 맵핑 테이블 정보가 저장됨이 바람직할 것이다.
CM 나이키 아디다스 뉴밸런스
24 6 5.5 6.5
25 7 6.5 7.5
26 8 7.5 8.5
27 9 8.5 9.5
한편, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 상술한 방법들에 의해 생성된 구매 추천 상품 정보에 포함되어 있는 브랜드 정보(예를 들면, 아디다스)가 해당 사용자의 상품 리뷰 정보에 포함되어 있는 브랜드 정보(예를 들면, 나이키)와 상이한 경우에는 최초 산출된 최적 사이즈 정보(예를 들어, 7)를 상기 표 1에 기초하여 구매 추천 브랜드를 고려한 맞춤형 최적 사이즈 정보(예를 들어, 6.5)로 수정하게 된다.
관리 서버(100)의 생성부(170)는 상기와 같이 수정 산출된 최적 사이즈 정보를 기 생성된 추천 상품 정보에 결합함으로써 추천 상품 정보를 갱신하여 생성한다.
상술한 방법에 의해 생성된 사용자 맞춤형 추천 상품 정보는 관리 서버(100)의 저장부(130)에 저장되며, 관리 서버(100)의 송신부(190)는 해당 사용자의 식별 정보인 사용자 단말기(50)의 고유번호(전화번호, 기기번호 등) 또는 사용자의 이메일 주소 정보에 기초하여 사용자 단말기(50)로 상기 추천 상품 정보를 송신한다(S370).
한편, 본 발명을 실시함에 있어서, 관리 서버(100)의 생성부(170)는 사용자 맞춤형 추천 상품 정보를 생성함에 있어서, 상술한 바와 같은 다양한 쇼핑 관련 활동 정보를 동시에 반영하여 추천 상품 정보를 생성할 수도 있을 것이다.
본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예 및 응용예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예 및 응용예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
50: 사용자 단말기, 100: 관리 서버,
200: 쇼핑몰 운영 서버.

Claims (2)

  1. (a) 관리 서버가, 적어도 하나의 온라인 쇼핑몰 운영 서버로부터 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 수신하는 단계;
    (b) 상기 관리 서버가, 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보와 동일한 쇼핑 관련 활동 정보가 포함된 적어도 하나의 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하는 단계; 및
    (c) 상기 관리 서버가, 검색된 상기 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 쇼핑 관련 활동 정보에 기초하여 상기 사용자를 위한 추천 상품 정보를 생성하는 단계
    를 포함하며,
    상기 쇼핑 관련 활동 정보에는 사용자의 접속 쇼핑몰 정보가 포함되고,
    상기 (b) 단계는,
    (b1) 상기 관리 서버가, 상기 사용자의 접속 쇼핑몰 정보와 동일한 접속 쇼핑몰 정보가 쇼핑 관련 활동 정보에 포함되어 있는 다른 사용자를 1차 검색하는 단계;
    (b2) 상기 관리 서버가, 1차 검색된 상기 다른 사용자의 다른 쇼핑몰 이용 정보를 2차 검색하는 단계;
    (b3) 상기 관리 서버가, 2차 검색된 상기 다른 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 상기 다른 쇼핑몰로의 접속 정보에 기초하여, 상기 다른 쇼핑몰에 접속하는 단계; 및
    (b4) 상기 관리 서버가, 상기 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보에 포함되어 있는 검색 키워드를 통해 상기 다른 쇼핑몰에서의 판매 상품을 3차 검색하는 단계
    를 포함하고,
    상기 (c) 단계는,
    상기 관리 서버가, 상기 2차 검색된 상기 다른 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 상기 다른 쇼핑몰로의 접속 정보와, 상기 3차 검색된 다른 쇼핑몰에서의 판매 상품 정보를 결합한 정보를 상기 사용자를 위한 추천 상품 정보로서 생성하는 단계를 포함하는 것인 사용자별 맞춤형 상품 추천 방법.
  2. 관리 서버에 있어서,
    적어도 하나의 온라인 쇼핑몰 운영 서버로부터 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 수신하는 수신부;
    사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보와 동일한 쇼핑 관련 활동 정보가 포함된 적어도 하나의 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보를 검색하는 검색부; 및
    상기 검색부가 검색한 상기 다른 사용자의 쇼핑몰 이용 정보에 포함된 쇼핑 관련 활동 정보에 기초하여 상기 사용자를 위한 추천 상품 정보를 생성하는 생성부
    를 포함하며,
    상기 쇼핑 관련 활동 정보에는 사용자의 접속 쇼핑몰 정보가 포함되고,
    상기 검색부는, 상기 사용자의 접속 쇼핑몰 정보와 동일한 접속 쇼핑몰 정보가 쇼핑 관련 활동 정보에 포함되어 있는 다른 사용자를 1차 검색하고, 1차 검색된 상기 다른 사용자의 다른 쇼핑몰 이용 정보를 2차 검색하며,
    상기 관리 서버는, 2차 검색된 상기 다른 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 상기 다른 쇼핑몰로의 접속 정보에 기초하여, 상기 다른 쇼핑몰에 접속하고,
    상기 검색부는, 상기 사용자의 쇼핑 관련 활동 정보에 포함되어 있는 검색 키워드를 통해 상기 다른 쇼핑몰에서의 판매 상품을 3차 검색하며,
    상기 생성부는, 상기 2차 검색된 상기 다른 쇼핑몰 이용 정보에 포함되어 있는 상기 다른 쇼핑몰로의 접속 정보와, 상기 3차 검색된 다른 쇼핑몰에서의 판매 상품 정보를 결합한 정보를 상기 사용자를 위한 추천 상품 정보로서 생성하는 것인 관리 서버.
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