KR102214610B1 - 마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템 - Google Patents

마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템 Download PDF

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KR102214610B1 KR1020200069523A KR20200069523A KR102214610B1 KR 102214610 B1 KR102214610 B1 KR 102214610B1 KR 1020200069523 A KR1020200069523 A KR 1020200069523A KR 20200069523 A KR20200069523 A KR 20200069523A KR 102214610 B1 KR102214610 B1 KR 102214610B1
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Abstract

웹페이지를 제공하는 웹서버와, 상기 웹서버로부터 웹페이지를 요청하는 사용자 단말기와, 상기 웹서버가 제공하는 웹페이지 상에 노출될 광고를 제공하는 광고대행 서버와 연결되어 상기 웹서버에 노출될 광고의 우선순위를 제공하는 서버에 있어서, 본 발명에 따른 마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템은 사용자별 광고 노출을 위한 우선순위관련 데이터가 저장되는 분석용 데이터베이스; 상기 웹서버 및 상기 사용자 단말기로부터 상기 사용자가 상기 웹서버에 생성한 사용자 ID를 포함하는 사용자 식별정보와 상기 사용자 단말기로부터 상기 웹서버로 제공되는 쿠키 정보를 수집하여 상기 사용자 별로 상기 분석용 데이터베이스에 사용자 정보와 구매관련 웹활동 정보를 저장하는 정보 수집부; 및 상기 정보수집부에서 수집한 사용자의 구매관련 웹활동 정보들과 상기 사용자 식별정보를 함께 분석하여 상기 사용자에 대한 광고의 노출 우선순위를 결정하는 정보분석부;를 포함한다.

Description

마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템{Big data analysis system for marketing}
본 발명은 마케팅용으로 활용하기 위한 빅데이터 분석 시스템에 관한 것이다.
빅데이터에 대한 수집과 분석에 대한 관심이 높아지면서 포털이나 대형 유통사 혹은 제조사와 같이 많은 회원을 보유하고 회원의 방대한 사용 로그 정보를 수집할 수 있는 업체들이 회원의 사용 로그를 분석하는 것으로 특정한 트랜드 정보를 산출하거나 타겟 그룹을 구분하는 등의 빅데이터 활용을 고려하고 있다.
기본적으로 빅데이터에 대한 처리는 방대한 정보를 효과적으로 처리하기 위하여 다양한 정형 및 비정형 데이터를 수집 및 연관 분석하는 기술, 목적 없이 얻어지는 정보들로부터 유의미한 정보를 산출하는 기술 등이 복합적으로 적용되고 있다.
이 중에서 웹 컨텐츠의 급증이나 회원 사용 로그의 급증에 대응하기 위한 대용량 데이터의 분산 저장과 분산 처리에 관해서는 상당한 기술적 진보와 활용이 이루어지고 있으나 아직 빅데이터로부터 유의미한 정보를 산출하는것에 관해서는 많은 연구가 필요한 실정이다.
특히, 이러한 빅데이터 분석에 대해서는 그 실질적인 활용을 위한 다양한 분석 방법이 연구중이기 때문에 현재 빅데이터 분석을 경영 활동에 활용하는 경우는 주로 자사 이용고객이 제공한 내부의 데이터를 분석하여 통계나트랜드 분석 등에 일부 활용하고 있는 정도이며, 아직까지 이러한 빅데이터 분석 결과를 전적으로 신뢰하고 있지는 못한 실정이다. 하지만, 다양한 모바일 기기의 방대한 활용, 다양한 소셜 네트워크의 활용, 다양한 네트워크 인프라의 확장에 의해서 추적 및 수집 가능한 다양한 사용자 이용 로그 정보들이 기하급수적으로 쌓이고 있는 실정이므로 이를 활용한 빅데이터 분석이 향후 산업 전반에 걸쳐 필수적인 마케팅 지원이나 경영 지원 정보가 될 것임은 누구도 부인하지 못하고 있다.
결국, 정형화되어 수집 및 활용이 용이한 자사 이용고객의 정보를 충분히 보유하지 못하거나 빅데이터 분석을 위한 시스템 비용을 감당하기 어려운 중소기업은 대형 포털이나 금융사, 대기업 등과 같이 빅데이터 분석을 통해 시장에 접근하는 업체들과의 경쟁에서 도태되거나 종속되는 상황으로 발전할 가능성이 높다.
일반적으로 업체가 제품이나 서비스의 개발을 통해 사업화에는 성공했지만 이후 자금 부족 등에 의해 도산하는 소위 '죽음의 계곡(Death valley)'을 통과하는 것은 상당히 어려워 일반적으로 수백 혹은 수천 분의 일이라는 확률로 이야기된다. 이러한 죽음의 계곡을 지나 제품이나 서비스를 시장에 출시했다 하더라도 초기시장과 주류시장으로 진입하기까지의 사이에는 일시적으로 수요가 정체되거나 후퇴하는 단절현상을 거치게 되는데 이를 캐즘(chasm)이라 하며, 이 단계를 넘어서야 기술범용화를 거쳐 일반대중에게 확산되고 시장 전체에 대한 파급효과가 나타난다. 이러한 죽음의 계곡이나 캐즘은 일반적인 중소기업의 2대 위기 상황으로 구분되며 이를 극복하기위해서는 시장의 트랜드나 제품 혹은 서비스의 확산을 위한 마케팅의 효과를 효율적으로 검증하여 마케팅 방향을 설정하는 적절한 경영 지원 정보가 필수적이다.
앞서 언급했던 바와 같이 대형 포털이나 대기업 등은 자본이나 축적된 자사 이용고객들의 정보를 활용한 빅데이터 분석으로 이러한 경영 정보를 활용할 수 있거나 곧 활용할 수 있게 되겠지만 중소기업이나 벤처기업 등은 이러한 빅데이터 분석을 통한 경영 정보 활용이 어려운 일일 수밖에 없다.
한편, 대형 포털의 경우 자사가 보유하는 방대한 정보들을 활용할 수 있는 빅데이터 분석 도구를 무료로 제공하여 플랫폼 시장에 대한 선점을 원하는 경우가 있어 이를 통해서 자신이 보유한 여러 정보들을 분석해 볼 수 있는 기회가 있기는 하지만 아직 대용량 데이터에 대한 분산 저장과 알려져 있는 분석 방식을 통한 정적인 분석정도가 일반적일 뿐 중소기업이나 벤처기업이 이러한 시스템을 자사에 맞추어 커스터마이징하거나 시간에 따라 가변되는 시장 상황을 효과적으로 분석하기 위한 방법론 및 분석 프로세스를 직접 개발하여 적용하기는 여전히 어려운 상황이다.
한편, 기존 광고는 예를 들어 광고중계사가 각 웹 서버에서 제공하는 웹피이지의 일정 영역을 구매하여 타 광고주들의 광고를 게재하는 방식이며, 이에 해당 컴퓨터의 쿠키를 참조하여 적절한 광고주의 광고를 제공하게 된다.
그러나 이 경우 사람에 대하여 적합한 광고가 아니라 해당 컴퓨터에 남은 자료를 분석한 광고이기 때문에 각각의 이용자에 대하여 분석한 결과로 도출된 광고가 아니다.
복수의 사용자에 의하여 사용되는 컴퓨터의 경우 이러한 타겟형 광고가 효과가 없을 수 있으며, 한 사용자가 복수의 단말기를 이용하는 경우 각 단말기 마다 개별적으로 분석하는 것은 의미가 없거나 분석 결과가 정확하게 도출될 수 없다.
본 발명은 내부 고객 정보와 키워드를 기반으로 선택된 네트워크 상의 소스들(웹사이트)로부터의 정보를 탐색하여 그 결과를 정보 수집부에서 수집하고, 단편적인 정보의 수집이 아닌 연속적인 개인의 활동 특성을 분석할 수 있는 수단을 제공한다.
웹페이지를 제공하는 웹서버와, 상기 웹서버로부터 웹페이지를 요청하는 사용자 단말기와, 상기 웹서버가 제공하는 웹페이지 상에 노출될 광고를 제공하는 광고대행 서버와 연결되어 상기 웹서버에 노출될 광고의 우선순위를 제공하는 서버에 있어서, 본 발명에 따른 마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템은 사용자별 광고 노출을 위한 우선순위관련 데이터가 저장되는 분석용 데이터베이스; 상기 웹서버 및 상기 사용자 단말기로부터 상기 사용자가 상기 웹서버에 생성한 사용자 ID를 포함하는 사용자 식별정보와 상기 사용자 단말기로부터 상기 웹서버로 제공되는 쿠키 정보를 수집하여 상기 사용자 별로 상기 분석용 데이터베이스에 사용자 정보와 구매관련 웹활동 정보를 저장하는 정보 수집부; 및 상기 정보수집부에서 수집한 사용자의 구매관련 웹활동 정보들과 상기 사용자 식별정보를 함께 분석하여 상기 사용자에 대한 광고의 노출 우선순위를 결정하는 정보분석부;를 포함한다.
또한 암호화를 위한 공개키를 상기 웹서버로 전송하는 변환키 생성부;를 포함하고, 상기 정보 수집부는 상기 웹서버에서 상기 사용자의 주민번호 및 연락처 정보 중 적어도 어느 하나를 상기 공개키를 이용하여 암호화한 개인 귀속정보를 전송받아 상기 사용자 식별정보로서 이용할 수 있다.
또한 상기 정보 수집부는 상기 웹서버로부터 상기 웹페이지를 요청한 사용자의 단말기 식별정보를 더 수집하고, 상기 사용자 식별정보, 상기 단말기 식별정보 및 상기 쿠키 정보로부터 상기 사용자의 단말기 별로 구매관련 웹활동 정보를 저장할 수 있다.
또한 상기 정보 수집부는 상품 조회관련 활동 시간 대, 주요 상품 결제 시간 대, 상품 검색에 사용된 단말기 종류와 누적 회수 및 상품 결제에 사용된 단말기 종류와 누적 회수를 산출하여 저장할 수 있다.
또한 상기 정보 수집부는 [자연환경 및 사회환경의 요인을 포함하는 일반적인 환경 기준], [상기 사용자의 성별, 연령, 지역을 포함하는 사용자 상태 기준] 및 [상기 사용자 식별정보와 상기 단말기 식별정보 별 구매관련 웹활동 정보를 포함하는 개인 활동 기준]을 토대로 상품 및 상품 카테고리 별 구매확률을 산출할 수 있다.
본 발명에 따르면, 기존 쿠키만을 이용하여 광고의 노출 우선순위를 결정하거나, 사용자의 가입 또는 사용자의 정보를 웹서버 등으로부터 전달받아 광고의 노출 우선순위를 결정하는 경우에 비하여 개인 정보의 유출 가능성을 줄이면서도 사용자 및 사용자의 이용 단말기에 따른 효율적인 광고의 우선순위 선정이 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 분석 및 마케팅 정보 제공 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 마케팅용 분석/정보제공 서버를 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 광고 노출 우선순위 결정 프로세스를 나타내는 순서도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명한다. 특별한 정의나 언급이 없는 경우에 본 설명에 사용하는 방향을 표시하는 용어는 도면에 표시된 상태를 기준으로 한다. 또한 각 실시예를 통하여 동일한 도면부호는 동일한 부재를 가리킨다. 한편, 도면상에서 표시되는 각 구성은 설명의 편의를 위하여 그 두께나 치수가 과장될 수 있으며, 실제로 해당 치수나 구성간의 비율로 구성되어야 함을 의미하지는 않는다.
도 1 및 도 2를 참조하여 일 실시예에 따른 마케팅을 위한 빅데이터 분석 및 마케팅 정보 제공 시스템을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 분석 및 마케팅 정보 제공 시스템을 나타내는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 마케팅용 분석/정보제공 서버를 나타내는 블록도이다.
웹서버(10)는 PC(20) 또는 모바일 단말기(30)들에 특정 상품의 정보를 제공할 수 있는 다양한 형태의 광고 미디어를 포함하는 웹페이지를 제공하는 서버로서, 광고를 포함하는 다양한 형태의 웹사이트를 제공하는 서버가 이에 해당할 수 있다.
PC(20)와 모바일 단말기(30)는 사용자들이 이용하는 단말기로서, 웹서버(10)에 접속하여 다양한 서비스를 제공받는 과정에서 웹서버(10)들이 제공하는 광고 미디어에 노출된다.
이 때 PC(20)와 모바일 단말기(30)는 각각 웹서버(10)들의 이용에 따른 쿠키를 생성하고, 다양한 웹서버(10)를 이용하면서 개인정보를 포함하는 ID를 웹서버(10)들에 생성한다. 다양한 웹서버(10)에 생성하는 사용자 ID 들은 사용자가 동일하더라도 웹서버(10)에 따라 상이할 수 있다.
쿠키는 웹서버(10)와 PC(20)/모바일 단말기(30)의 브라우저 간을 이동하는 요청 및 페이지에 포함된 작은 텍스트 비트이다. 쿠키에는 사용자가 사이트를 방문할 때마다 웹 응용 프로그램에서 읽을 수 있는 정보가 포함되어 있다. 예를 들어 사용자가 웹서버(10)에 페이지를 요청하면 웹서버(10)의 응용 프로그램에서는 페이지 뿐만 아니라 날짜, 시간을 포함하는 쿠키도 보내고, 사용자의 브라우저에서 페이지를 가져오면 사용자 하드 디스크의 폴더에 저장된 쿠키도 가져온다. 나중에 사용자가 다시 웹서버(10)에 특정 웹페이지를 요청하는 경우 브라우저는 로컬 하드 디스크에서 이 요청된 특정 웹페이지의 URL과 관련된 쿠키를 확인한다. 쿠키가 존재할 경우 브라우저에서는 페이지 요청과 함께 이 쿠키를 사이트에 보낸다. 그러면 응용 프로그램에서 사용자가 마지막으로 사이트를 방문한 날짜 및 시간을 확인할 수 있다. 사용자가 여러 사이트를 방문할 경우 각 사이트에서는 사용자의 브라우저에 쿠키를 보내고 브라우저에서는 모든 쿠키를 개별적으로 저장한다.
웹서버(10)에서는 쿠키를 사용하여 방문자에 대한 정보를 저장한다. 일반적으로 쿠키는 웹 응용 프로그램에서 연속성을 유지 관리하는 방법, 즉 상태 관리를 수행하는 방법 중 하나이다. 실제로 정보를 교환하는 짧은 시간을 제외하면 브라우저와 웹 서버는 연결이 끊어져 있다. 그러나 대부분의 경우 사용자가 페이지를 요청할 때 웹 서버(10)에서 사용자를 인식하면 유용하다. 예를 들어 쇼핑 사이트의 웹 서버는 각 쇼핑객을 추적하므로 사이트에서 장바구니 및 기타 사용자별 정보를 관리할 수 있다. 따라서 쿠키는 일종의 명함으로 사용되어 응용 프로그램에서 진행 방법을 알 수 있도록 관련된 식별 정보를 제공한다. 쿠키는 다양한 용도로 사용되는데 모두 웹 사이트에서 사용자를 기억하도록 하기 위한 것이다. 예를 들어 사용자가 로그온 해야 하는 사이트에서는 사용자가 자격 증명을 계속 입력할 필요가 없도록 쿠키를 사용하여 해당 사용자가 이미 로그온 했음을 나타낼 수 있다.
정보를 수집하는 웹서버(10)는 예를 들어 구글, 네이버, 다음, 빙, 네이트, 야후, 바이두 등의 다양한 포털일 수있고 이로부터 특정한 검색 결과나 회원 식별자를 이용한 정보들을 수집할 수 있고, 각 포털에서 결과로 제공하는 웹페이지, 뉴스, 블로그, 문서 등을 정보 수집 대상으로 할 수 있다. 이러한 포털에서는 검색 뿐만 아니라 해당 포털에서 제공하는 각종 서비스에 대한 검색과 정보 수집이 가능하도록 하는 오픈 API(ApplicationProgram Interface)를 제공하기도 한다. 이러한 정보를 수집하는 웹사이트는 예를 들어 페이스북, 트위터, 유튜브, 핀터레스트, 싸이월드, 라인, 인스타그램, 미투데이, 텀블러, 리슨미, 라스트 에프엠 등의 다양한 소셜 네트워크일 수 있다. 이러한 소셜 네트워크는 대부분 외부에서 해당 소셜 네트워크의 내부 정보를 검색하거나 수집할 수 있도록 하는 오픈 API를 제공하는 경우가 많다.
그 외에도 다양한 클라우드 서비스 사이트, 모바일 서비스 사이트 등 다양한 웹사이트들로부터 정보를 수집할수 있으며 이러한 사이트들 역시 오픈 API를 제공하는 경우가 많다. 따라서, 로봇을 이용한 정보의 수집이 가능하므로 원하는 기준(키워드, 시간, 인기도, 필터링 조건 등)에 따른 방대한 정보를 수집할 수 있다.
그러나 이렇게 다양한 웹상의 정보를 단순하게 수집한다고 하여 이를 직접 빅데이터 분석에 활용할 수 있는 것은 아니며, 이렇게 수집된 데이터를 분산 처리 방식을 통한 분석 스크립트로 분석한다고 하여 마케팅에 적합한정보를 생성할 수 있는 것은 아니다.
광고대행 서버(200)는 다양한 광고를 의뢰하는 광고주 서버(300)들로부터 각종 광고를 접수하여 웹서버(10)들에 광고를 게재하는 광고대행을 수행하게 된다.
이 때 광고대행 서버(200)는 마케팅용 분석/정보제공 서버(100)로부터 사용자 식별정보, PC(20) 및/또는 모바일 단말기(30) 장치에 대한 정보를 참조하여 각 단말기에 사용자에 적합한 광고를 분석 도출하여 웹서버(10)를 통하여 각 PC(20)와 모바일 단말기(30) 장치에 광고를 노출하게 된다.
마케팅용 분석/정보제공 서버(100), 즉 마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템을 설명한다.
이하에서 설명하는 정보수집부(110), 분석용 데이터베이스(150) 및 정보분석부(160) 등은 각각 하나의 마케팅용 분석/정보제공 서버(100)의 일 구성부로 예를 들어 설명하였으나, 이는 설명의 편의를 위한 것으로서 이에 제한되지는 않는다. 즉, 정보수집부(110)와 정보분석부(160)는 각각 별개의 서버로 형성되는 것도 가능하며, 분석용 데이터베이스(150)는 별도의 저장서버로서 구축하거나, 분석 저장방식의 저장소들을 이용하는 것도 가능하다. 즉, 이러한 구성부들의 명칭 및 구분은 기능면에서의 구분일 뿐 물리적인 구현방식을 한정하는 것은 아니다.
정보수집부(110)는 특정 사이트에서의 사용자의 회원정보, 특정 사이트에 대한 사용자의 로그정보, 특정 사이트에서의 사용자에 의한 상품 구매 활동내역 등의 정보를 수집한다. 이를 위하여 정보수집부(110)는 사용자 ID, 개인귀속 정보 및 쿠키 정보 등을 수집하여 이를 광고를 위한 분석에 이용될 수 있도록 한다.
이에 비하여 기존에는 단순히 쿠키 정보를 수집하여 해당 컴퓨터에서 최근 검색한 상품에 대한 정보를 수집하여 이를 해당 컴퓨터에서 노출되는 광고를 선정하는 방식을 사용하였으나, 이러한 경우 사용자의 식별과 상품 구매 활동내역 등이 반영되지 않기 때문에 단편적인 정보 활용에 그치고 있다.
일 실시예로서 정보수집부(110)는 특정 사이트, 즉 특정 웹서버에서의 사용자의 회원정보와 관련하여 사용자 ID를 수집할 수 있다.
사용자 ID를 수집함으로써 특정 사이트, 즉 웹서버에서의 사용자의 동일성을 판단할 수 있으며, 사용자 ID와 쿠키 정보를 결합하여 수집하여 하나의 컴퓨터 장치에서 수집한 정보라도 사용자를 식별하여 각 개인별로 데이터의 수집 및 분석이 가능하도록 하고, 하나의 웹사이트에 다양한 장치를 이용하여 접속하는 경우라도 사용자 ID를 이용하여 식별함으로써 동일한 사용자임을 확인할 수 있다.
한편, 복수의 웹사이트에서 통용될 수 있는 사용자의 정보의 수집을 위하여 개인귀속 정보를 활용할 수 있다. 여기서 개인귀속 정보라 함은 예를 들어 연락처나 주민등록번호 등 사용자에게만 전적으로 귀속되는 데이터의 전부 또는 일부 정보를 비가역적인 변환을 통하여 원 데이터와의 상이하면서 가역적으로 원 데이터로의 변환을 실질적으로 가능하지 않도록 한 상태에서 활용하는 데이터를 의미한다. 예를 들어 공개키 또는 개인키를 이용하여 암호화된 연락처 정보를 수집하는 방식으로 개인귀속 정보를 수집할 수 있으며, 이와 같은 개인귀속 정보를 수집함으로써 이후 개인정보의 유출 없이 각각의 웹사이트에서 수집되는 개인정보간의 동일성을 판단하는 수단으로 이용이 가능하다.
예를 들어 변환키 생성부(170)가 분석용 데이터베이스(150)에 특정 사용자에 대한 공개키를 생성하여 저장시킨 후 마케팅용 분석/정보제공 서버(100)는 각 웹서버(10)에 특정 사용자에 대하여 할당된 공개키를 전송하면, 웹서버(10)는 특정 사용자에 대한 개인귀속 정보를 전송된 공개키를 이용하여 암호화한 후 사용자 ID 및 쿠키 정보 등 기타 수집 정보와 함께 마케팅용 분석/정보제공 서버(100)로 전송한다.
이러한 과정을 통하여 복수의 웹서버들로부터 다양한 정보가 수집되는 경우라도 상술한 공개키로 암호화된 개인귀속 정보를 비교하여 수집된 정보가 어느 사용자에게 속하는 정보인지 확인할 수 있다. 이러한 과정을 통하여 한 명의 사용자가 다양한 웹서버에서 복수의 아이디를 이용하여 활동하는 경우라도 연락처나 개인정보 등 타인과 구별되는 정보를 이용하여 개인 식별데이터로서 이용할 수 있으며, 이 과정에서 개인 정보의 유출을 방지할 수도 있다.
이와 같이 쿠키만을 이용하는 경우 유효기간 내의 쿠키로부터 최근 검색한 상품에 대한 정보만을 획득한다는 점에서 제한적이었으며, 한 명의 사용자가 다양한 단말기를 이용하여 검색 활동을 한 경우 이러한 단말기 간에 연계가 되지 않고 각 단말기 별로 단순히 최근 검색한 웹페이지의 정보만을 이용할 수 있을 뿐이었다. 또한 하나의 단말기를 복수의 사용자가 이용하는 경우 자신과 관련이 없는 광고 정보가 노출되는 경우도 발생할 수 있었다.
본 실시예에 따른 정보수집 방법은 웹서버로부터 전달된 사용자 ID와 웹서버(10) 및 사용자 단말기로부터 수집된 쿠키 정보를 매칭시켜 단말기의 종류에 상관없이 다양한 웹서버(10)들로부터 구매활동을 하는 특정 사용자의 연속적인 데이터의 수집 및 분석이 가능하다는 차이가 있으며, 사용자 ID 대신 또는 사용자 ID와 함께 개인귀속정보를 활용하여 복수의 단말기 간 및 복수의 웹서버 상에서의 연계 또한 보장될 수 있다.
본 실시예에 따른 변환키 생성부(170)에서 생성하는 암호키의 경우 복호화를 목적으로 생성된 것이 아니므로, 데이터의 수집 시 개인귀속 정보인지 여부를 확인하는 용도로만 사용할 수 있다.
한편, 정보 수집부(110)는 웹서버(10)로부터 해당 웹사이트에 접속한 사용자의 국제 이동단말기 식별번호(IMEI)나 범용 단일 식별자(UUID)와 같은 단말기 식별정보를 더 수집할 수 있다. 이와 같이 수집된 단말기 식별정보는 앞서 설명한 개인귀속 정보로도 활용이 가능하다. 이 경우 장치의 종류에 있어서 연계가 되지 않고 단말기가 교체되는 경우 연속성이 단절된다는 단점이 있으나 개인정보를 이용하지 않는다는 점에서 유리한 면이 있다.
또한 정보 수집부(110)는 광고 노출 대상인 상품이나 카테고리의 우선순위의 결정에 이용될 수 있도록 상품 조회관련 활동 시간 대, 주요 상품 결제 시간 대, 상품 검색에 사용된 단말기 종류와 누적 회수 및 상품 결제에 주로 사용된 단말기 종류와 누적 회수 등의 데이터를 수집 및 저장할 수 있다. 정보수집부(110)는 수집된 단말기 식별정보를 통하여 특정 사용자가 사용하여 웹활동을 수행한 단말기의 종류를 분류하여 분석용 데이터베이스(150)에 저장한다. 특정 사용자가 사용하는 단말기의 종류로는 제1 PC, 제2 PC, 제1 모바일 단말기, 제2 모바일 단말기 등과 같이 저장될 수 있다. 이러한 사용 중인 단말기의 분류 및 저장을 통하여 특정 사용자의 이용 단말기를 저장할 수 있다. 이 때 일정 시간 이상 사용이 중지된 단말기의 경우에는 분석용 데이터베이스(150)로부터 제외시킬 수 있다. 이때 정보수집부(110)는 특정 사용자가 웹서버(10) 등을 통하여 상품의 조회를 수행한 단말기 종류 및 시간, 결제를 진행한 단말기 종류 및 시간 등의 정보를 수집하고 해당 웹활동이 수행된 횟수 등을 해당 웹활동의 대상인 상품이나 카테고리 등과 함께 누적 집계할 수 있다.
정보분석부(160)는 정보수집부(110)에서 수집한 다양한 사용자의 구매관련 웹활동 정보들을 분석하여 마케팅을 위한 데이터로서 활용할 수 있도록 노출 우선순위 제공부(180)를 통하여 광고대행 서버(200)에 제공하거나, 추후 제공하기 위하여 분석용 데이터베이스(150)에 저장한다.
정보분석부(160)는 특정 사용자를 대상으로 노출을 우선할 상품이나 카테고리 등의 우선순위 등을 분석을 통하여 결정하고 이를 제공한다. 정보분석부(160)는 일반적인 환경 기준, 개인 상태 기준, 개인 행동 기준에 따라 우선순위를 포함하는 우선순위 선정 기초데이터를 설정하고 이를 이용하여 특정 사용자에 대한 광고의 노출 우선순위를 결정한다.
여기서 일반적인 환경 기준이라 함은 계절, 날씨, 일반적인 유행 대상 여부 등 자연환경이나 사회적인 환경에 따른 일반적인 우선순위를 의미한다. 개인 상태 기준은 성별, 연령, 지역 등 사용자의 현재 상태에 따른 우선순위를 의미하며, 개인 행동 기준은 개인의 웹활동에 따라 수집된 다양한 정보를 의미한다. 예를 들어 개인 행동 기준은 상품의 과거 구매 내역, 특정 상품, 카테고리의 검색 누적 회수 등을 의미한다. 본 실시예에 따른 마케팅용 분석/정보제공 서버(100)는 다양한 웹서버(10)와 사용자 단말기 등을 이용하는 경우에도 특정 사용자에 대한 웹활동 데이터를 연계하여 수집할 수 있기 때문에 특정 사용자가 PC(20)를 통하여 2회 특정 상품에 대하여 검색하고, 모바일 단말기(30)를 통하여 3회 해당 상품에 대하여 검색하였을 경우에도 이를 누적하여 해당 상품에 대하여 5회 검색한 것으로 집계하여 구매확률이 상승할 것으로 판단하고 우선순위의 결정에 있어서 가중치를 부여할 수 있다.
이러한 가중치는 특정 웹활동 종류, 웹활동의 시기, 사용된 단말기 종류 등의 요인에 따른 구매 확률을 의미할 수 있으며, 이러한 요인들에 따라 구경만 하는 경우와 구매를 위하여 검색하는 확률을 산출하여 추천에 반영하도록 함으로써, 노출 우선순위 제공부(180)가 구매 확률이 높은 시간대와 단말기 종류에 따라 개인 행동 기준에 따른 높은 우선 순위의 상품을 광고할 수 있도록 추천할 수 있도록 한다.
정보 분석부(160)을 통해 분석된 결과는 노출 우선순위 제공부(180)를 통하여 광고대행 서버(200)에 제공할 수 있다. 또한 정보 분석부(160)가 분석한 결과들을 기준으로 필요한 분석을 재실시하도록, 또는 쿼리에 따라 분석 결과를 검색하여 결과를 제공하며, 재활용할 수 있는 검색 결과 정보는 그 종류에 따라 분석용 데이터베이스(150)에 저장한다.
이와 같은 구성들은 정형화된 내부 정보를 수집하여 이를 분석하는 기존 방식이 아니라 모바일 서비스, 포털, 소셜 네트워크 서비스, 클라우드 서비스 등을 포함하는 다양한 서비스를 제공하는 웹사이트에서 발생되는 다양한 정보들을 장치 및 사용자별 식별가능하도록 수집하여 이들로부터 원하는 마케팅이나 경영 지원을 위한 정보 분석을 실시하여 활용 가능하도록 제공한다.
이 과정에서 마케팅용 분석/정보제공서버(100)는 개인의 식별을 위한 별도의 가입절차나 불법적인 개인정보의 유출이 문제될 염려가 없다.
노출 우선순위 제공부(180)는 광고대행 서버(200)의 요청에 따라 특정 사용자에 대하여 우선적으로 노출된 광고의 순위를 제공하거나 추천할 수 있다.
광고 노출 대상인 상품이나 카테고리의 우선순위를 결정함에 있어서 상품 조회관련 활동 시간 대, 주요 상품 결제 시간 대 및 상품 결제에 주로 사용된 단말기 종류 등을 반영할 수 있다. 예를 들어 결제에 주로 사용된 단말기의 경우 누적 조회 횟수가 많은 상품을 우선적으로 노출할 수 있도록 우선순위를 제공할 수 있으며, 상품의 결제 회수에 비하여 상품의 조회 이력이 많은 단말기의 경우 상대적으로 보다 많은 카테고리나 상품이 노출될 수 있도록 우선순위를 제공할 수 있다. 즉, 결제 누적회수가 많은 단말기에서 웹서버(10)에 대하여 웹페이지의 요청을 하는 경우 마케팅용 분석/정보제공 서버(100)는 개인 활동 기준, 즉 구매확률이 높은 특정 사용자의 웹활동의 분석에 따른 우선순위 결과에 따라 광고의 노출을 결정하고, 결제 회수에 비하여 상품 조회 등의 비율이 높은 사용자 단말기의 경우 일반적인 환경 기준, 개인 상태 기준에 따른 가중치를 높여 노출의 회수를 상대적으로 늘리도록 할 수 있다.
즉, 구매 확률이 높은 시간대나 결제 누적 횟수가 일정 기준 이상으로 많은 단말기에서 특정 웹페이지를 요청한 경우 개인 활동 기준에 따른 가중치를 높게 부여하여 광고를 우선 노출할 수 있도록 함으로써 직접적으로 구매로 이어질 확률을 높일 수 있도록 하고, 구매 확률이 낮은 시간대나 단말기의 종류를 이용하여 특정 웹페이지를 요청한 경우 개인 상태 기준과 일반 환경 기준에 따른 요소들에 가중치를 높게 부여하여 광고를 우선 노출할 수 있도록 해당 광고물을 추천하거나 확률을 산출하여 제공함으로써 차순위로 구매로 이어질 수 있는 상품들에 대한 노출 비중을 높일 수 있다.
또한 노출 우선순위 제공부(180)는 특정 개인만이 사용하는 전용 단말 장치인지 또는 복수의 사용자가 사용하는 단말 장치인지의 여부를 판단하여 노출 대상인 광고의 카테고리를 선정하거나 특정 카테고리를 제외시킬 수 있다.
노출 우선순위 제공부(180)는 다음과 같은 프로세스를 통하여 노출을 우선할 상품이나 카테고리를 추천할 수 있다. 도 3을 참조하여 일 실시예에 따른 광고 노출 우선순위 제공 프로세스를 설명한다. 도 3은 일 실시예에 따른 광고 노출 우선순위 결정 프로세스를 나타내는 순서도이다.
먼저, 노출 우선순위 제공부(180)는 광고가 노출될 웹페이지의 요청에 이용된 단말기를 확인하고 웹서버(10)로부터 사용자 식별정보를 확인한다(S100). 노출 우선순위 제공부(180)는 웹서버(10)로부터 광고가 노출될 수 있는 특정 페이지를 요청한 사용자의 식별정보(사용자 ID 또는 개인귀속정보)와 단말기 식별정보에 대한 정보를 전달받는다.
다음으로 광고 노출의 우선순위를 결정할 특정 사용자에 대하여 사용자 식별이 되었는지를 판단한다(S200). 사용자 ID나 앞서 설명한 개인귀속 정보를 이용하여 사용자의 식별이 가능한 경우에는 해당 사용자에 대한 데이터를 분석용 데이터베이스로부터 조회하여 광고의 노출 우선순위를 결정하는데 이용하고, 사용자의 식별이 안된 상태인 경우에는 일반 환경 기준에 따른 노출 우선순위를 결정하게 된다(S250).
다음으로 사용자의 식별이 가능한 경우 웹페이지 요청에 이용된 사용자 단말기의 이용상태를 확인한다(S300). 모바일 단말기가 아니면서 복수의 사용자 이용하는 PC 등의 단말기인 경우 개인 전용 단말기인 경우와는 카테고리를 달리 구분하여 광고를 노출(예를 들어 가족들이 모두 이용하는 단말기의 경우 개인 위주의 취미, 레저 카테고리 등의 광고의 노출을 줄이고, 가정용 또는 공공적인 카테고리의 노출을 우선적으로 노출하는 등 일반 환경 기준에 따른 우선적인 광고 노출을 한다(S350). 다만, 모바일 단말기이거나 복수의 사용자가 이용하는 PC라 하더라도 사용자 ID 및 쿠키 정보를 통하여 웹서버에 로그인을 한 상태와 같이 사용자 단말기의 현재 웹페이지를 요청한 사용자의 구별이 가능한 경우라면 다음 단계(S400)로 진행한다.
다음으로 구매확률이 높은 단말기인지 즉, 실제 결제에 이를 확률이 높은 단말기인지의 여부를 조회(S500)한다. 상품 구매/결제 누적 회수가 상대적으로 적은 경우와 같이 단순히 상품의 검색 등에 이용될 확률이 높은 단말기인 경우 개인 상태 기준과 일반 환경 기준에 따른 가중치 비율을 다소 높여 노출 우선순위를 높인다(S450). 반면, 상품 결제 등 상품 구매가 직접적으로 높은 단말기이거나 동시에 구매가 자주 발생하는 시간대인 경우 개인 활동 기준에 따른 가중치의 비중을 높여 노출될 광고의 우선순위를 결정할 수 있다(S500).
과거에는 단순히 특정 단말장치의 쿠키를 이용하여 최근 검색을 수행한 광고를 조회하여 이를 통하여 조회 이력이 있는 광고를 노출하는 방식이 이용되어 한 명의 사용자가 복수의 단말기를 이용하거나 사용자 ID가 상이한 복수의 웹서버를 이용하는 경우에는 연계가 불가능한 문제가 있었으나 본 실시예에 따르면 이러한 웹활동의 연계가 가능한 효과를 얻을 수 있다.
이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 기술적 사상이 상술한 바람직한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 특허청구범위에 구체화된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주에서 다양하게 구현될 수 있다.
100: 마케팅용 분석/정보제공 서버
110: 정보 수집부
150: 분석용 데이터베이스
160: 정보분석부
170: 변환키 생성부

Claims (5)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 웹페이지를 제공하는 웹서버와, 상기 웹서버로부터 웹페이지를 요청하는 사용자 단말기와, 상기 웹서버가 제공하는 웹페이지 상에 노출될 광고를 제공하는 광고대행 서버와 연결되어 상기 웹서버에 노출될 광고의 우선순위를 제공하는 서버에 있어서,
    사용자별 광고 노출을 위한 우선순위관련 데이터가 저장되는 분석용 데이터베이스;
    상기 웹서버 및 상기 사용자 단말기로부터 상기 사용자가 상기 웹서버에 생성한 사용자 ID를 포함하는 사용자 식별정보와 상기 사용자 단말기로부터 상기 웹서버로 제공되는 쿠키 정보를 수집하여 상기 사용자 별로 상기 분석용 데이터베이스에 사용자 정보와 구매관련 웹활동 정보를 저장하는 정보 수집부;
    상기 정보수집부에서 수집한 사용자의 구매관련 웹활동 정보들과 상기 사용자 식별정보를 함께 분석하여 상기 사용자에 대한 광고의 노출 우선순위를 결정하는 정보분석부; 및
    암호화를 위한 공개키를 상기 웹서버로 전송하는 변환키 생성부;를 포함하고,
    상기 정보 수집부는 상기 웹서버에서 상기 사용자의 주민번호 및 연락처 정보 중 적어도 어느 하나를 상기 공개키를 이용하여 암호화한 개인 귀속정보를 전송받아 상기 사용자 식별정보로서 이용하며,
    상기 정보 수집부는 상기 웹서버로부터 상기 웹페이지를 요청한 사용자의 단말기 식별정보를 더 수집하고, 상기 사용자 식별정보, 상기 단말기 식별정보 및 상기 쿠키 정보로부터 상기 사용자의 단말기 별로 구매관련 웹활동 정보를 저장하는 마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 정보 수집부는 상품 조회관련 활동 시간 대, 주요 상품 결제 시간 대, 상품 검색에 사용된 단말기 종류와 누적 회수 및 상품 결제에 사용된 단말기 종류와 누적 회수를 산출하여 저장하는 마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 정보 수집부는 [자연환경 및 사회환경의 요인을 포함하는 일반적인 환경 기준], [상기 사용자의 성별, 연령, 지역을 포함하는 사용자 상태 기준] 및 [상기 사용자 식별정보와 상기 단말기 식별정보 별 구매관련 웹활동 정보를 포함하는 개인 활동 기준]을 토대로 상품 및 상품 카테고리 별 구매확률을 산출하는 마케팅을 위한 빅데이터 분석 시스템.
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