KR102172045B1 - 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템 - Google Patents

빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템 Download PDF

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Abstract

빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템이 개시된다. 적어도 하나 이상의 쇼핑몰(shopping mall) 서버 및 SNS(social network service) 서버로부터 판매자의 상품 아이템(item)을 추천하기 위한 빅데이터(big data)를 수집하는 빅데이터 수집 모듈; 상기 빅데이터 수집 모듈에서 수집된 빅데이터가 저장되는 빅데이터 저장 모듈; 상기 빅데이터 저장 모듈에 저장된 빅데이터를 이용하여 판매자의 상품 아이템을 추천하기 위한 AI 분석을 수행하는 AI(artificial intelligence) 분석 모듈; 상기 AI 분석 모듈에서 수행된 AI 분석에 따라 상기 판매자가 판매할 상품 아이템을 판매자 단말로 추천하는 상품 아이템 AI 추천 모듈을 구성한다. 상술한 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템에 의하면, 빅데이터를 이용하여 판매가 잘 될 확률이 높은 상품 아이템을 분석하고 AI(artificial intelligence)를 이용하여 추천하도록 구성됨으로써, 판매자로 하여금 최적화된 상품 아이템을 적시에 제공하여 판매율을 높이는 효과가 있다. 그리고 오픈마켓 온라인 사이트와 연동하는 플랫폼을 구축하여 한 번의 상품 등록에 의해 여러 오픈마켓 온라인 사이트에 상품을 등록하고, 연동 플랫폼을 통해 여러 오픈마켓 온라인 사이트에 대해 상품 주문/배송 처리와 고객 응대도 한 번에 할 수 있도록 함으로써, 판매 절차 상의 복잡한 과정을 매우 빠르고 편리하게 처리할 수 있는 효과가 있다.

Description

빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템{BIG DATA-BASED OPEN MARKET-INTERLINKED SYSTEM}
본 발명은 오픈마켓(open market)과 연동하는 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템에 관한 것이며, 좀 더 구체적으로는 빅데이터에 기반하여 판매자에게 상품 아이템을 추천하고 연동된 오픈마켓에 상품을 등록하는 시스템에 관한 것이다.
온라인 쇼핑몰에서는 주로 드랍 쉬핑(drop shipping) 방식으로 판매가 이루어진다.
드랍 쉬핑이란 판매자가 상품 재고를 두지 않고 주문을 처리하는 유통 방식으로서, 재고를 쌓아두지 않고 배송도 위탁 처리하는 방식으로 이루어진다.
도 1은 드랍 쉬핑 방식을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 판매자가 먼저 온라인 상의 판매자 스토어(store)에 상품을 등록하면, 고객이 온라인 상에 게시된 상품을 보고 주문을 한다. 그리고 고객이 상품 비용과 배송료를 판매자에게 지불하면 드랍 쉬핑 서비스를 통해 리셀러 명의로 고객에게 배송을 한다. 드랍 쉬핑 온라인 판매 방식은 판매자가 마케팅(marketing)에 치중할 수 있는 여유를 가질 수 있다.
그러나, 도 2에서 보듯이 이와 같은 드랍 쉬핑 방식의 온라인 판매는 다른 여타 방식의 온라인 판매 방식처럼 상품 등록, 주문 처리, CS(customer satisfaction) 등 복잡한 절차를 거쳐야 하는 문제점이 있으며 무엇보다도 판매자가 판매가 잘 될 만한 상품을 찾아 헤매는 아이템 소싱(item sourcing) 과정에 많은 시간을 할애하게 된다.
온라인 판매 사이트를 여러 개 운영하거나 지마켓(Gmarket) 등의 여러 오픈마켓(open market)에 상품을 등록하는 경우에는 그 절차와 업무가 과하게 가중될 수밖에 없다. 판매자는 기계적인 업무 처리에 시간을 쏟게 되며, 아이템 소싱을 위한 과정이 상대적으로 줄어들 수밖에 없는 실정이다.
등록특허공보 10-0426348 공개특허공보 10-2015-0022064
본 발명의 목적은 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템은, 적어도 하나 이상의 쇼핑몰(shopping mall) 서버 및 SNS(social network service) 서버로부터 판매자의 상품 아이템(item)을 추천하기 위한 빅데이터(big data)를 수집하는 빅데이터 수집 모듈; 상기 빅데이터 수집 모듈에서 수집된 빅데이터가 저장되는 빅데이터 저장 모듈; 상기 빅데이터 저장 모듈에 저장된 빅데이터를 이용하여 판매자의 상품 아이템을 추천하기 위한 AI 분석을 수행하는 AI(artificial intelligence) 분석 모듈; 상기 AI 분석 모듈에서 수행된 AI 분석에 따라 상기 판매자가 판매할 상품 아이템을 판매자 단말로 추천하는 상품 아이템 AI 추천 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상기 판매자 단말로부터 해당 판매자가 판매하고자 하는 상품에 관한 상품 정보를 수신하는 상품 정보 수신 모듈; 상기 상품 정보 수신 모듈에서 수신된 상품 정보가 저장되는 상품 정보 데이터베이스; 상기 판매자 단말로부터 판매자 정보를 수신하여 등록하는 판매자 정보 등록 모듈; 상기 판매자 정보 등록 모듈에 의해 판매자 정보가 등록되어 저장되는 판매자 정보 데이터베이스; 상기 상품 정보 데이터베이스에 저장된 상품 정보 및 상기 판매자 정보 데이터베이스에 저장된 판매자 정보를 이용하여 미리 연동된 쇼핑몰 서버에 상품 등록을 하는 쇼핑몰 연동 상품 등록 모듈; 상기 상품 정보 데이터베이스에 저장된 상품 정보 및 상기 판매자 정보 데이터베이스에 저장된 판매자 정보를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버와 연동하여 고객의 주문/배송 처리를 수행하는 쇼핑몰 연동 주문/배송 처리 모듈; 상기 쇼핑몰 서버와 연동하여 고객 응대를 수행하는 쇼핑몰 연동 고객 응대 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 AI 분석 모듈은, 상기 빅데이터 저장 모듈에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버의 상품 판매량을 분석하는 상품 판매량 분석부; 상기 빅데이터 저장 모듈에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버의 상품 판매 추이를 분석하는 상품 판매 추이 분석부; 상기 빅데이터 저장 모듈에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버의 상품 가격을 분석하는 상품 가격 분석부; 상기 빅데이터 저장 모듈에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버의 소비자 통계를 산출하여 분석하는 소비자 통계 분석부; 상기 빅데이터 저장 모듈에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버의 소비자 후기를 분석하는 소비자 후기 분석부; 상기 SNS 서버의 SNS 데이터를 이용하여 분석하는 SNS 분석부를 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 상품 아이템 AI 추천 모듈은, 상기 판매자 정보 데이터베이스에 저장된 판매자 정보를 참조하여 판매자의 판매 상품 카테고리 및 상품 판매 이력에 따라 해당 판매자 단말로 상품 아이템을 추천하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 상품 아이템 AI 추천 모듈은, 상기 상품 판매량 분석부에서 분석된 상품 판매량, 상기 상품 판매 추이 분석부에서 분석된 상품 판매 추이 및 상기 상품 가격 분석부에서 분석된 상품 가격을 이용하여 판매 확률이 높은 상품 아이템을 해당 판매자 단말로 추천하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 상품 아이템 AI 추천 모듈은, 상기 소비자 통계 분석부에서 분석된 소비자 통계를 이용하여 상품 아이템의 쿠폰 발행 정보를 해당 판매자 단말로 추천하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 상품 아이템 AI 추천 모듈은, 상기 소비자 후기 분석부에서 분석된 소비자 후기를 이용하여 기존 상품 아이템의 개선 사항을 해당 판매자 단말로 추천하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 상품 아이템 AI 추천 모듈은, 상기 SNS 분석부에서 분석된 SNS 데이터를 이용하여 소비자들의 관심 사항에 따른 상품 아이템을 해당 판매자 단말로 추천하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 상품 아이템 AI 추천 모듈은, 상기 소비자 통계 분석부에서 분석된 결과에 따른 상품의 소비자층에게 해당 상품의 상품 판매 링크를 송신하고, 상기 소비자 후기 분석부에서 문제점을 지적한 소비자의 오픈마켓 계정으로 해당 문제점이 개선된 상품의 상품 판매 링크를 송신하고, 상기 SNS 분석부에서 분석된 결과에 따라 소정 상품에 대해 관심을 갖는 것으로 파악된 SNS 사용자의 SNS 계정으로 해당 상품의 상품 판매 링크를 송신하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템.
상술한 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템에 의하면, 빅데이터를 이용하여 판매가 잘 될 확률이 높은 상품 아이템을 분석하고 AI(artificial intelligence)를 이용하여 추천하도록 구성됨으로써, 판매자로 하여금 최적화된 상품 아이템을 적시에 제공하여 판매율을 높이는 효과가 있다. 즉, 상품 수요의 초기에 미리 상품 공급을 준비하여 제공하도록 구성됨으로써, 시장의 요구에 한 발 앞서 시장을 장악할 수 있는 효과가 있다.
그리고 오픈마켓 온라인 사이트와 연동하는 플랫폼을 구축하여 한 번의 상품 등록에 의해 여러 오픈마켓 온라인 사이트에 상품을 등록하고, 연동 플랫폼을 통해 여러 오픈마켓 온라인 사이트에 대해 상품 주문/배송 처리와 고객 응대도 한 번에 할 수 있도록 함으로써, 판매 절차 상의 복잡한 과정을 매우 빠르고 편리하게 처리할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 드랍 쉬핑(drop shippin) 온라인 판매 방식의 모식도이다.
도 2는 드랍 쉬핑 온라인 판매 방식의 문제점을 나타내는 모식도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템의 동작을 나타내는 모식도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템의 블록 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템의 동작을 나타내는 모식도이다.
도 3을 참조하면, 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템(100)은 빅데이터 분석을 통해 판매가 잘 될 만한 상품을 판매자들에게 AI(artificial intelligence) 알고리즘을 이용하여 추천하도록 구성된다. 기존에는 판매자들이 판매할 상품의 아이템 소싱(sourcing)을 위하여 상당한 시간을 할애하였지만, 본 발명에서는 빅데이터 분석에 의해 아이템 소싱을 하여 적시에 상품 아이템을 추천하기 때문에 아이템 소싱에 소요되는 시간과 노력이 절감될 수 있다.
아울러, 상품 아이템에 따른 상품을 등록하는 절차에 있어서 여러 오픈마켓 온라인 쇼핑몰(open market online shopping mall)에 연동되는 플랫폼(platform)을 통해 되어 상품 등록, 주문/배송 처리, 고객 응대 등을 한 번에 처리할 수 있도록 구성된다. 이에 의해 판매 절차가 간단해지고 판매 절차에 걸리는 시간도 줄어든다.
실제로 드랍 쉬핑(drop shippin) 방식에 의해 소요되는 판매 절차가 30분 정도임에 반하여, 본 발명에서는 판매 절차에 1분 정도의 시간으로 완료된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템의 블록 구성도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템(100)은 빅데이터 수집 모듈(101), 빅데이터 저장 모듈(102), AI(artificial intelligence) 분석 모듈(103), 상품 아이템 AI 추천 모듈(104), 상품 정보 수신 모듈(105), 상품 정보 데이터베이스(106), 판매자 정보 등록 모듈(107), 판매자 정보 데이터베이스(108), 쇼핑몰 연동 상품 등록 모듈(109), 쇼핑몰 연동 주문/배송 처리 모듈(110), 쇼핑몰 연동 고객 응대 모듈(111), 상품 판매 링크 송신 모듈(112)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
빅데이터 수집 모듈(101)은 적어도 하나 이상의 쇼핑몰(shopping mall) 서버(200) 및 SNS(social network service) 서버(300)로부터 판매자의 상품 아이템(item)을 추천하기 위한 빅데이터(big data)를 수집하도록 구성될 수 있다.
여기서, 쇼핑몰 서버(200)는 오픈마켓 온라인 쇼핑몰 서버는 물론 오픈마켓이 아닌 일반적인 온라인 쇼핑몰 서버도 모두 포함할 수 있다.
빅데이터 수집 모듈(101)은 기 연동되어 있는 쇼핑몰 서버(200)나 SNS 서버(300) 상에서 상품 아이템 소싱(item sourcing)을 위한 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
빅데이터 수집 모듈(101)은 상품별 판매량, 상품별 판매 시기, 소비자층의 속성, 상품에 대한 만족도, 상품 후기 등은 물론, SNS 상에서 이루어지는 상품에 대한 평가나 만족도 그리고 현재의 사회적인 이슈(issue)나 관심사 등을 모두 수집할 수 있다.
빅데이터 저장 모듈(102)은 빅데이터 수집 모듈(101)에서 수집된 빅데이터가 저장되도록 구성될 수 있다.
AI 분석 모듈(103)은 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 판매자의 상품 아이템을 추천하기 위한 AI 분석을 수행하도록 구성될 수 있다.
AI 분석 모듈(103)은 상품 판매량 분석부(103a), 상품 판매 추이 분석부(103b), 상품 가격 분석부(103c), 소비자 통계 분석부(103d), 소비자 후기 분석부(103e), SNS 분석부(103f)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
상품 판매량 분석부(103a)는 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 쇼핑몰 서버(200)의 상품 판매량을 분석하도록 구성될 수 있다.
상품 판매량 분석부(103a)는 상품별로 판매량을 분석하며, 동일 상품에 대해서도 세부 항목 별로 판매량을 분석할 수 있다. 예를 들어, 상품이 수영복인 경우 남자 수영복, 여자 수영복, 비키니(vikini), 원피스, 래시가드(rash guard), 수영복 색상 등의 상품별 세부 항목별 판매량을 분석할 수 있다.
상품 판매 추이 분석부(103b)는 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 쇼핑몰 서버(200)의 상품 판매 추이를 분석하도록 구성될 수 있다.
이때, 계절별 또는 월별, 요일별, 하루 중 시간대별로 상품이 잘 팔리는 시기나 시간을 분석하고 상품 별로 기간에 따른 상품의 판매 추이를 분석하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 수영복이 판매되는 시기가 몇 월에서 몇 월인지 그리고 각 월별 판매 추이 그리고 일반 수영복이 많이 팔리는지 아니면 래쉬 가드가 많이 팔리는지 등의 판매 추이를 분석할 수 있다. 실제 판매 추이 분석에서 일반 수영복의 판매 추이가 하강하고 래쉬 가드의 판매 추이가 상승하는 것으로 분석될 수 있다.
상품 가격 분석부(103c)는 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 쇼핑몰 서버(200)의 상품 가격을 분석하도록 구성될 수 있다.
이때, 각 상품별 그리고 세부 항목별로 상품의 가격대를 분석하고 시기별로도 가격을 분석하고 가격 추이도 분석할 수 있다. 예를 들어, 수영복의 경우 초여름부터는 높은 가격대를 형성할 수 있으나, 여름 후반이나 초가을에는 가격대가 낮아질 수 있다. 그리고 해마다 가격 추이를 볼 때 해마다 가격이 점진적으로 하강하거나 비슷한 가격대를 유지할 수도 있다.
소비자 통계 분석부(103d)는 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 쇼핑몰 서버(200)의 소비자 통계를 산출하여 분석하도록 구성될 수 있다.
여기서, 각 상품별로 그리고 세부 항목별로 소비자의 나이, 성별, 지역 등을 통계 산출하여 상품별 소비자 특성을 분석하도록 구성될 수 있다.
소비자 후기 분석부(103e)는 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 쇼핑몰 서버(200)의 소비자 후기를 분석하도록 구성될 수 있다.
여기서, 상품별 소비자 후기를 통해 상품별 만족도를 분석하고 상품별 문제점이나 불편 사항을 분석하도록 구성될 수 있다.
SNS 분석부(103f)는 SNS 서버(300)의 SNS 데이터를 이용하여 분석하도록 구성될 수 있다.
상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은 AI 분석 모듈(103)에서 수행된 AI 분석에 따라 판매자가 판매할 상품 아이템을 판매자 단말(400)로 추천하도록 구성될 수 있다.
상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은 판매자 정보 데이터베이스(108)에 저장된 판매자 정보를 참조하여 판매자의 판매 상품 카테고리 및 상품 판매 이력에 따라 해당 판매자 단말(400)로 상품 아이템을 추천하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 판매자가 의류 판매를 하는지 장난감 완구 판매를 하는지 등의 판매 상품 카테고리 및 상품 판매 이력을 고려하여 판매자 별로 상품 아이템을 추천할 수 있다.
상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은 상품 판매량 분석부(103a)에서 분석된 상품 판매량, 상품 판매 추이 분석부(103b)에서 분석된 상품 판매 추이 및 상품 가격 분석부(103c)에서 분석된 상품 가격을 이용하여 판매 확률이 높은 상품 아이템을 해당 판매자 단말(400)로 추천하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 특정 상품 아이템에 대해 상품 판매 추이에 따라서 상품의 재고를 늘릴 수도 있고 가격을 조정할 수 있으며, 위 분석된 상품 가격을 이용하여 상품의 가격을 시의적절하게 조절하면서 높은 판매율을 유지하면서 수익을 내도록 구성될 수 있다.
상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은 소비자 통계 분석부(103d)에서 분석된 소비자 통계를 이용하여 상품 아이템의 쿠폰 발행 정보를 해당 판매자 단말(400)로 추천하도록 구성될 수 있다.
즉, 추천하고자 하는 상품 아이템을 소비할 소비자층이나 소비자 그룹에 대해 쿠폰 발행을 할 수 있도록 쿠폰 발행 정보를 제공할 수 있다. 해당 상품 아이템에 대해 기존에 구매 이력이 있거나 주로 구매하는 소비자 그룹을 타게팅(targeting)하여 쿠폰 발행 정보를 제공할 수 있다.
상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은 소비자 후기 분석부(103e)에서 분석된 소비자 후기를 이용하여 기존 상품 아이템의 개선 사항을 해당 판매자 단말(400)로 추천하도록 구성될 수 있다.
즉, 상품별로 소비자 후기를 분석하여 만족도를 파악하고, 상품별 문제점이나 개선할 점에 대해 파악하여 해당 판매자 단말(400)로 제공하며, 이를 통해 판매자는 문제점이 개선된 상품을 제조하거나 그러한 상품을 선별하여 판매할 수 있다. 그리고 만족도가 높은 상품에 대해서는 지속적으로 판매를 계속할 수 있다.
상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은 SNS 분석부(103f)에서 분석된 SNS 데이터를 이용하여 소비자들의 관심 사항에 따른 상품 아이템을 해당 판매자 단말(400)로 추천하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, SNS 분석에 따라 소비자들이 최근의 봄날씨에 그늘막 텐트에 대한 관심이 높아진다고 분석이 되면, 적시에 그늘막 텐트에 대한 상품 아이템을 추천하도록 구성될 수 있다.
또한, 최근의 사회적인 이슈 등을 분석하고 파악하여 이에 따른 상품 아이템을 추천할 수도 있다. 예를 들어, 코로나와 같은 전염병이 늘어가고 마스크(mask) 착용이 권고되는 추세가 되면, 즉시 마스크(mask)에 대한 상품 아이템을 추천할 수 있다.
상품 정보 수신 모듈(105)은 판매자 단말(400)로부터 해당 판매자가 판매하고자 하는 상품에 관한 상품 정보를 수신하도록 구성될 수 있다. 상품 정보는 상품 분류, 상품명, 상품 스펙(specification), 상품 수량, 상품 사이즈, 상품 색상 등의 다양한 정보를 포함할 수 있다.
상품 정보 데이터베이스(106)에는 상품 정보 수신 모듈(105)에서 수신된 상품 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
판매자 정보 등록 모듈(107)은 판매자 단말(400)로부터 판매자 정보를 수신하여 등록하도록 구성될 수 있다. 판매자 정보는 판매자 업체명, 판매자 사업자 번호, 판매자 연락처, 판매자 주소 등의 정보를 포함할 수 있다.
판매자 정보 데이터베이스(108)에는 판매자 정보 등록 모듈(107)에 의해 판매자 정보가 등록되어 저장되도록 구성될 수 있다.
쇼핑몰 연동 상품 등록 모듈(109)은 상품 정보 데이터베이스(106)에 저장된 상품 정보 및 판매자 정보 데이터베이스(108)에 저장된 판매자 정보를 이용하여 미리 연동된 쇼핑몰 서버(200)에 상품 등록을 하도록 구성될 수 있다.
즉, 판매자 정보의 명의로 상품 정보에 따른 상품을 등록할 수 있는데, 지마켓(Gmarket)이나 옥션(Auction)과 같은 여러 오픈마켓의 쇼핑몰 서버(200)에 상품을 일시에 일괄 등록하도록 구성될 수 있다. 이러한 쇼핑몰 서버(200)와는 미리 상품 등록 프로세스에 관해 연동되어 있어야 한다.
한편, 쇼핑몰 연동 상품 등록 모듈(109)은 단순히 일회성 상품 판매뿐만 아니라 상품 구독 서비스를 등록하도록 구성될 수도 있다.
쇼핑몰 연동 주문/배송 처리 모듈(110)은 상품 정보 데이터베이스(106)에 저장된 상품 정보 및 판매자 정보 데이터베이스(108)에 저장된 판매자 정보를 이용하여 쇼핑몰 서버(200)와 연동하여 고객의 주문/배송 처리를 수행하도록 구성될 수 있다.
즉, 판매자 정보에 따른 판매자 명의로 여러 오픈마켓의 쇼핑몰 서버(200)에 판매 등록된 상품의 주문/배송 처리를 일괄하여 일시에 처리하도록 구성될 수 있다. 마찬가지로 이러한 쇼핑몰 서버(200)와는 미리 상품 주문/배송 처리 프로세스에 관해 연동되어 있어야 한다.
쇼핑몰 연동 고객 응대 모듈(111)은 쇼핑몰 서버(200)와 연동하여 고객 응대를 수행하도록 구성될 수 있다.
여러 오픈마켓의 쇼핑몰 서버(200)에 등록된 질문이라든가 요청 사항을 모두 쇼핑몰 연동 고객 응대 모듈(111)을 통해 확인 가능하며 대응도 가능하도록 구성될 수 있다. 쇼핑몰 연동 고객 응대 모듈(111) 역시 고객 응대 프로세스에 관해 여러 오픈마켓의 쇼핑몰 서버(200)와 각각 연동되어 있어야 한다.
상품 판매 링크 송신 모듈(112)은 상품 등록된 상품의 상품 판매 링크를 특정 소비자에게 송신하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 소비자 통계 분석부(103d)에서 해당 상품의 주요 소비자층이나 소비자 그룹에 속하는 것으로 분석된 소비자 또는 소비자 후기 분석부(103e)의 분석에서 해당 상품의 문제점이나 개선점을 지적한 소비자의 오픈마켓 계정으로 해당 상품의 상품 판매 링크를 송신하도록 구성될 수 있다. 이때, 해당 상품은 소비자 후기 분석에서 지적된 문제점이나 개선점이 개선된 상품이어야 한다.
그리고 SNS 분석부(103f)에서 특정 상품에 대한 높은 관심을 보인 SNS 사용자의 SNS 계정으로 해당 상품의 상품 판매 링크를 송신하도록 구성될 수 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
101: 빅데이터 수집 모듈 102: 빅데이터 저장 모듈
103: AI(artificial intelligence) 분석 모듈
103a: 상품 판매량 분석부 103b: 상품 판매 추이 분석부
103c: 상품 가격 분석부 103d: 소비자 통계 분석부
103e: 소비자 후기 분석부 103f: SNS 분석부
104: 상품 아이템 AI 추천 모듈 105: 상품 정보 수신 모듈
106: 상품 정보 데이터베이스 107: 판매자 정보 등록 모듈
108: 판매자 정보 데이터베이스 109: 쇼핑몰 연동 상품 등록 모듈
110: 쇼핑몰 연동 주문/배송 처리 모듈
111: 쇼핑몰 연동 고객 응대 모듈 112: 상품 판매 링크 송신 모듈

Claims (9)

  1. 적어도 하나 이상의 쇼핑몰(shopping mall) 서버(200) 및 SNS(social network service) 서버(300)로부터 판매자의 상품 아이템(item)을 추천하기 위한 빅데이터(big data)를 수집하는 빅데이터 수집 모듈(101);
    상기 빅데이터 수집 모듈(101)에서 수집된 빅데이터가 저장되는 빅데이터 저장 모듈(102);
    상기 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 판매자의 상품 아이템을 추천하기 위한 AI 분석을 수행하는 AI(artificial intelligence) 분석 모듈(103);
    상기 AI 분석 모듈(103)에서 수행된 AI 분석에 따라 상기 판매자가 판매할 상품 아이템을 판매자 단말(400)로 추천하는 상품 아이템 AI 추천 모듈(104)을 포함하고,
    상기 판매자 단말(400)로부터 해당 판매자가 판매하고자 하는 상품에 관한 상품 정보를 수신하는 상품 정보 수신 모듈(105);
    상기 상품 정보 수신 모듈(105)에서 수신된 상품 정보가 저장되는 상품 정보 데이터베이스(106);
    상기 판매자 단말(400)로부터 판매자 정보를 수신하여 등록하는 판매자 정보 등록 모듈(107);
    상기 판매자 정보 등록 모듈(107)에 의해 판매자 정보가 등록되어 저장되는 판매자 정보 데이터베이스(108);
    상기 상품 정보 데이터베이스(106)에 저장된 상품 정보 및 상기 판매자 정보 데이터베이스(108)에 저장된 판매자 정보를 이용하여 미리 연동된 쇼핑몰 서버(200)에 상품 등록을 하는 쇼핑몰 연동 상품 등록 모듈(109);
    상기 상품 정보 데이터베이스(106)에 저장된 상품 정보 및 상기 판매자 정보 데이터베이스(108)에 저장된 판매자 정보를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버(200)와 연동하여 고객의 주문/배송 처리를 수행하는 쇼핑몰 연동 주문/배송 처리 모듈(110);
    상기 쇼핑몰 서버(200)와 연동하여 고객 응대를 수행하는 쇼핑몰 연동 고객 응대 모듈(111)을 더 포함하며,
    상기 AI 분석 모듈(103)은,
    상기 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버(200)의 상품 판매량을 분석하는 상품 판매량 분석부(103a);
    상기 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버(200)의 상품 판매 추이를 분석하는 상품 판매 추이 분석부(103b);
    상기 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버(200)의 상품 가격을 분석하는 상품 가격 분석부(103c);
    상기 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버(200)의 소비자 통계를 산출하여 분석하는 소비자 통계 분석부(103d);
    상기 빅데이터 저장 모듈(102)에 저장된 빅데이터를 이용하여 상기 쇼핑몰 서버(200)의 소비자 후기를 분석하는 소비자 후기 분석부(103e);
    상기 SNS 서버(300)의 SNS 데이터를 이용하여 분석하는 SNS 분석부(103f)를 포함하고,
    상기 상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은,
    상기 판매자 정보 데이터베이스(108)에 저장된 판매자 정보를 참조하여 판매자의 판매 상품 카테고리 및 상품 판매 이력에 따라 해당 판매자 단말(400)로 상품 아이템을 추천하며,
    상기 상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은,
    상기 상품 판매량 분석부(103a)에서 분석된 상품 판매량, 상기 상품 판매 추이 분석부(103b)에서 분석된 상품 판매 추이 및 상기 상품 가격 분석부(103c)에서 분석된 상품 가격을 이용하여 판매 확률이 높은 상품 아이템을 해당 판매자 단말(400)로 추천하고,
    상기 상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은,
    상기 소비자 통계 분석부(103d)에서 분석된 소비자 통계를 이용하여 상품 아이템의 쿠폰 발행 정보를 해당 판매자 단말(400)로 추천하며,
    상기 상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은,
    상기 소비자 후기 분석부(103e)에서 분석된 소비자 후기를 이용하여 기존 상품 아이템의 개선 사항을 해당 판매자 단말(400)로 추천하고,
    상기 상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은,
    상기 소비자 통계 분석부(103d)에서 분석된 결과에 따른 상품의 소비자층에게 해당 상품의 상품 판매 링크를 송신하고, 상기 소비자 후기 분석부(103e)에서 문제점을 지적한 소비자의 오픈마켓 계정으로 해당 문제점이 개선된 상품의 상품 판매 링크를 송신하고, 상기 SNS 분석부(103f)에서 분석된 결과에 따라 소정 상품에 대해 관심을 갖는 것으로 파악된 SNS 사용자의 SNS 계정으로 해당 상품의 상품 판매 링크를 송신하도록 구성되며,
    상기 상품 판매 추이 분석부(103b)는 계절별 또는 월별, 요일별, 하루 중 시간대별로 상품이 잘 팔리는 시기나 시간을 분석하고 상품 별로 기간에 따른 상품의 판매 추이를 분석하고,
    상기 상품 가격 분석부(103c)는 각 상품별 그리고 각 상품의 세부 항목별로 상품의 가격대를 분석하고 시기별 상품의 가격과 가격 추이를 분석하는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템.
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  8. 제1항에 있어서,
    상기 상품 아이템 AI 추천 모듈(104)은,
    상기 SNS 분석부(103f)에서 분석된 SNS 데이터를 이용하여 소비자들의 관심 사항에 따른 상품 아이템을 해당 판매자 단말(400)로 추천하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템.
  9. 삭제
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