KR102245986B1 - 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치 및 그 동작 방법 Download PDF

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Abstract

상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치 및 그 동작 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 전자 장치 및 그 동작 방법은 상품류들에 대한 다양한 판매요인에 기인한 상품류별 중요도를 연산하고, 상품 배치 구역들 각각에서의 고객 방문 기록을 기반으로 한 구역별 중요도를 연산하며, 상품류들 간의 연관성을 나타내는 근접 중요도를 연산한 후 상기 상품류별 중요도와 상기 구역별 중요도 및 상기 근접 중요도를 기초로 각 상품류에 대한 상품 배치 위치를 결정함으로써, 오프라인 매장의 운영자가 손쉽게 매출의 향상을 기대할 수 있는 방향으로 상품을 배치할 수 있도록 지원할 수 있다.

Description

상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치 및 그 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR DETERMINING A PRODUCT PLACEMENT METHOD IN CONSIDERATION OF A RELATIONSHIP BETWEEN A PRODUCT CATEGORY AND A PRODUCT PLACEMENT AREA AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 발명은 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법에 대한 것이다.
오프라인 매장에서의 상품의 배치는 고객들의 상품 구매 패턴에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 매장의 매출 증진에 매우 큰 요인으로 작용할 수 있다.
기존의 오프라인 매장에서는 매장 내 POS(Point-of-Sales) 시스템의 판매 데이터, 실제 고객들을 대상으로 한 상품 간 구매 필요성 인식 조사, 상품 간 시각적 유사성 인식 조사 자료를 수집하고 분석하여 상품의 판매량을 증가시킬 수 있는 방향으로 상품 배치를 수행하고 있었다.
이러한 기존의 상품 배치 방법의 경우, 고객들의 상품 구매 데이터와 상품에 대한 인식 조사 자료만 이용하여 상품을 배치하기 때문에 상품의 판매량에 영향을 미치는 다양한 상품 판매요인을 반영하지 못할 수 있다.
상품 판매량에 실질적으로 영향을 미치는 요인으로는 상품의 판매요인을 반영한 상품류별 중요도와 상품이 배치될 구역에 대한 구역별 중요도 및 서로 다른 상품류 간의 연관성이 고려될 수 있다.
이에, 상품 판매요인을 반영한 상품류별 중요도를 계산하고, 상품이 배치될 구역별 중요도와 상품류 간 연관성을 연산한 후 각 항목을 기초로 상품의 배치 방식을 자동으로 결정할 수 있는 상품 배치 결정 알고리즘에 대한 연구가 필요하다.
본 발명에 따른 전자 장치 및 그 동작 방법은 상품류들에 대한 다양한 판매요인에 기인한 상품류별 중요도를 연산하고, 상품 배치 구역들 각각에서의 고객 방문 기록을 기반으로 한 구역별 중요도를 연산하며, 상품류들 간의 연관성을 나타내는 근접 중요도를 연산한 후 상기 상품류별 중요도와 상기 구역별 중요도 및 상기 근접 중요도를 기초로 각 상품류에 대한 상품 배치 위치를 결정함으로써, 오프라인 매장의 운영자가 손쉽게 매출의 향상을 기대할 수 있는 방향으로 상품을 배치할 수 있도록 지원하고자 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치는 기설정된(predetermined) 기간 동안 일(day)단위로 수집된 일별 평균 기온과 서로 다른 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량 및 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 가격할인율이 기록되어 있는 판매 정보 테이블을 저장하여 유지하는 판매 정보 테이블 유지부, 상기 기설정된 기간 동안 수집된 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 구성하는 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 조회수 및 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 체류시간이 기록되어 있는 온라인 정보 테이블을 저장하여 유지하는 온라인 정보 테이블 유지부, 상기 기설정된 기간 동안 수집된 오프라인 매장을 구성하는 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간과 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수가 기록되어 있는 구역 정보 테이블을 저장하여 유지하는 구역 정보 테이블 유지부, 상기 기설정된 기간 동안 수집된 복수의 거래 정보들 - 상기 복수의 거래 정보들 각각은 상기 복수의 상품류들 중 1회 거래시마다 한 번에 판매된 적어도 하나의 상품류로 구성된 목록에 대한 정보를 의미함 - 이 기록되어 있는 거래 정보 테이블을 저장하여 유지하는 거래 정보 테이블 유지부, 상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 기온 구간에 속하는 일별 평균 기온을 갖는 제1 일자를 선택하고, 상기 선택된 제1 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 기온 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 기온에 따른 상품류별 판매율을 연산하는 제1 연산부, 상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 가격할인율 구간에 속하는 일별 가격할인율을 갖는 제2 일자를 선택하고, 상기 선택된 제2 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 가격할인율 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 가격할인율에 따른 상품류별 판매율을 연산하는 제2 연산부, 상기 온라인 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 비율인 상품류별 조회 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 비율인 상품류별 체류시간 비율을 연산한 후 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율을 기초로 온라인 상품류별 선호도를 연산하는 제3 연산부, 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도에 기설정된 가중치를 적용하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출하는 상품류별 중요도 산출부, 상기 구역 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 비율인 구역별 체류시간 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 비율인 구역별 고객 밀집도를 연산한 후 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출하는 구역별 중요도 산출부, 상기 거래 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대해, 어느 하나의 제1 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 다른 하나의 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(Q)을 상기 복수의 거래 정보들 중에서 상기 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(W)로 나눈 몫(Q/W)을 연산하는 과정을 수행함으로써, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출하는 근접 중요도 산출부 및 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 중 n(n은 자연수)개의 상품 배치 구역에 상기 복수의 상품류들 중에서 선택된 n개의 상품류를 배치하도록 결정하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 기초로 상기 n개의 상품 배치 구역 각각의 인접 배치 구역에 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정하는 상품류 배치 결정부를 포함한다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법은 기설정된 기간 동안 일단위로 수집된 일별 평균 기온과 서로 다른 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량 및 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 가격할인율이 기록되어 있는 판매 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계, 상기 기설정된 기간 동안 수집된 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 구성하는 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 조회수 및 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 체류시간이 기록되어 있는 온라인 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계, 상기 기설정된 기간 동안 수집된 오프라인 매장을 구성하는 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간과 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수가 기록되어 있는 구역 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계, 상기 기설정된 기간 동안 수집된 복수의 거래 정보들 - 상기 복수의 거래 정보들 각각은 상기 복수의 상품류들 중 1회 거래시마다 한 번에 판매된 적어도 하나의 상품류로 구성된 목록에 대한 정보를 의미함 - 이 기록되어 있는 거래 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계, 상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 기온 구간에 속하는 일별 평균 기온을 갖는 제1 일자를 선택하고, 상기 선택된 제1 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 기온 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 기온에 따른 상품류별 판매율을 연산하는 단계, 상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 가격할인율 구간에 속하는 일별 가격할인율을 갖는 제2 일자를 선택하고, 상기 선택된 제2 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 가격할인율 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 가격할인율에 따른 상품류별 판매율을 연산하는 단계, 상기 온라인 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 비율인 상품류별 조회 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 비율인 상품류별 체류시간 비율을 연산한 후 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율을 기초로 온라인 상품류별 선호도를 연산하는 단계, 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도에 기설정된 가중치를 적용하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출하는 단계, 상기 구역 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 비율인 구역별 체류시간 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 비율인 구역별 고객 밀집도를 연산한 후 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출하는 단계, 상기 거래 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대해, 어느 하나의 제1 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 다른 하나의 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(Q)을 상기 복수의 거래 정보들 중에서 상기 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(W)로 나눈 몫(Q/W)을 연산하는 과정을 수행함으로써, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출하는 단계 및 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 중 n(n은 자연수)개의 상품 배치 구역에 상기 복수의 상품류들 중에서 선택된 n개의 상품류를 배치하도록 결정하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 기초로 상기 n개의 상품 배치 구역 각각의 인접 배치 구역에 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 전자 장치 및 그 동작 방법은 상품류들에 대한 다양한 판매요인에 기인한 상품류별 중요도를 연산하고, 상품 배치 구역들 각각에서의 고객 방문 기록을 기반으로 한 구역별 중요도를 연산하며, 상품류들 간의 연관성을 나타내는 근접 중요도를 연산한 후 상기 상품류별 중요도와 상기 구역별 중요도 및 상기 근접 중요도를 기초로 각 상품류에 대한 상품 배치 위치를 결정함으로써, 오프라인 매장의 운영자가 손쉽게 매출의 향상을 기대할 수 있는 방향으로 상품을 배치할 수 있도록 지원할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 이러한 설명은 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 사용하였으며, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 본 명세서 상에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 사람에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
본 문서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예들에 있어서, 각 구성요소들, 기능 블록들 또는 수단들은 하나 또는 그 이상의 하부 구성요소로 구성될 수 있고, 각 구성요소들이 수행하는 전기, 전자, 기계적 기능들은 전자회로, 집적회로, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등 공지된 다양한 소자들 또는 기계적 요소들로 구현될 수 있으며, 각각 별개로 구현되거나 2 이상이 하나로 통합되어 구현될 수도 있다.
한편, 첨부된 블록도의 블록들이나 흐름도의 단계들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터, 휴대용 노트북 컴퓨터, 네트워크 컴퓨터 등 데이터 프로세싱이 가능한 장비의 프로세서나 메모리에 탑재되어 지정된 기능들을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령들(instructions)을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령들은 컴퓨터 장치에 구비된 메모리 또는 컴퓨터에서 판독 가능한 메모리에 저장될 수 있기 때문에, 블록도의 블록들 또는 흐름도의 단계들에서 설명된 기능들은 이를 수행하는 명령 수단을 내포하는 제조물로 생산될 수도 있다. 아울러, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 가능한 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 정해진 순서와 달리 실행되는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 실질적으로 동시에 수행되거나, 역순으로 수행될 수 있으며, 경우에 따라 일부 블록들 또는 단계들이 생략된 채로 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 구조를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 전자 장치(110)는 판매 정보 테이블 유지부(111), 온라인 정보 테이블 유지부(112), 구역 정보 테이블 유지부(113), 거래 정보 테이블 유지부(114), 제1 연산부(115), 제2 연산부(116), 제3 연산부(117), 상품류별 중요도 산출부(118), 구역별 중요도 산출부(119), 근접 중요도 산출부(120) 및 상품류 배치 결정부(121)를 포함한다.
판매 정보 테이블 유지부(111)는 기설정된(predetermined) 기간 동안 일(day)단위로 수집된 일별 평균 기온과 서로 다른 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량 및 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 가격할인율이 기록되어 있는 판매 정보 테이블을 저장하여 유지한다.
여기서, 상기 복수의 상품류들이란 소정의 상품 그룹을 의미하는 것으로, '과자류', '냉동식품류', '음료류' 등과 같이 슈퍼마켓이나 마트 등의 오프라인 매장에서 판매하는 상품 그룹을 의미한다.
그리고, 일별 가격할인율이란 상기 복수의 상품류들을 판매하였을 때 매장에서 매일 적용하였던 가격할인율을 의미한다.
예컨대, 상기 기설정된 기간을 '2018-01-01~2018-12-31'이라고 하는 경우, 상기 판매 정보 테이블에는 하기의 표 1과 같이 정보가 기록되어 있을 수 있다.
일자 일별 평균 기온 복수의 상품류들 일별 판매량 일별 가격할인율
2018-01-01 0℃ 과자류 65개 5%
냉동식품류 30개 6%
음료류 30개 0%
채소류 40개 10%
... ... ...
2018-01-02 1℃ 과자류 45개 4%
냉동식품류 53개 6%
음료류 13개 4%
채소류 45개 3%
... ... ...
2018-01-03 -2℃ 과자류 12개 5%
냉동식품류 34개 3%
음료류 25개 6%
채소류 23개 2%
... ... ...
... ... ... ... ...
2018-12-31 5℃ 과자류 45개 5%
냉동식품류 23개 5%
음료류 34개 7%
채소류 25개 3%
... ... ...
온라인 정보 테이블 유지부(112)는 상기 기설정된 기간 동안 수집된 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 구성하는 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 조회수 및 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 체류시간이 기록되어 있는 온라인 정보 테이블을 저장하여 유지한다.
관련해서, 본 발명에서는 상기 복수의 상품류들을 판매하는 오프라인 매장이 소정의 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 보유하고 있고, 상기 온라인 쇼핑몰 웹사이트는 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 웹 페이지로 구성되어 있는 것으로 가정한다.
이때, 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 조회수란 상기 기설정된 기간 동안 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지를 방문자들이 조회한 총 횟수를 의미하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 체류시간이란 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에 방문자들이 한 번 방문한 후 이탈할 때까지의 시간을 상기 기설정된 기간 동안 합산한 값을 의미한다.
관련해서, 상기 온라인 정보 테이블에는 하기의 표 2와 같이 정보가 기록되어 있을 수 있다.
기간 복수의 상품류들 총 조회수 총 체류시간
2018-01-01~2018-12-31 과자류 300회 1032시간
냉동식품류 320회 987시간
음료류 320회 1212시간
채소류 250회 870시간
... ... ...
구역 정보 테이블 유지부(113)는 상기 기설정된 기간 동안 수집된 오프라인 매장을 구성하는 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간과 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수가 기록되어 있는 구역 정보 테이블을 저장하여 유지한다.
여기서, 상기 복수의 상품 배치 구역들이란 도 2에 도시된 그림과 같이, 오프라인 매장에서 상품들이 배치될 구역을 의미한다.
그리고, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간이란 도 2에 도시된 그림과 같은 각 구역에서 상기 기설정된 기간 동안 고객들이 체류한 시간을 합산한 총 시간을 의미하고, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수란 도 2에 도시된 그림과 같은 각 구역에서 상기 기설정된 기간 동안 방문한 고객의 총 인원수를 의미한다.
관련해서, 상기 구역 정보 테이블에는 하기의 표 3과 같이 정보가 기록되어 있을 수 있다.
기간 복수의 상품 배치 구역들 총 체류시간 총 인원수
2018-01-01~2018-12-31 구역 1 780시간 1025명
구역 2 689시간 2340명
구역 3 580시간 1235명
구역 4 604시간 2546명
... ... ...
상기 표 3과 같은 상기 복수의 상품 배치 구역들에서의 고객의 총 체류시간과 총 인원수는 상기 복수의 상품 배치 구역들마다 소정의 전자태그 인식기를 배치해 두고, 상품을 담을 수 있는 카트에 전자태그를 부착해 놓은 후 고객들이 카트를 이용하여 각 구역을 이동할 때마다 상기 전자태그 인식기를 통해 카트에 부착된 전자태그를 인식하는 방식을 이용함으로써, 수집할 수 있다.
거래 정보 테이블 유지부(114)는 상기 기설정된 기간 동안 수집된 복수의 거래 정보들이 기록되어 있는 거래 정보 테이블을 저장하여 유지한다.
여기서, 상기 복수의 거래 정보들 각각은 상기 복수의 상품류들 중 1회 거래시마다 한 번에 판매된 적어도 하나의 상품류로 구성된 목록에 대한 정보를 의미한다.
관련해서, 특정 고객이 오프라인 매장에서 쇼핑을 완료하여 매대에서 최종 상품 결제를 수행할 때, POS 단말기를 통해 결제 처리가 수행되는 1개의 결제 묶음을 1회 거래라고 하는 경우, 거래 정보란 1회 거래시에 포함되는 적어도 하나의 상품류로 구성된 목록을 의미한다.
예컨대, 특정 고객이 1회 거래에서 '과자류, 음료류, 채소류'를 구매하였다고 하는 경우, 해당 거래에 따른 거래 정보는 '과자류, 음료류, 채소류'라고 하는 상품류 목록이 될 수 있다.
이러한 점을 고려하면, 상기 거래 정보 테이블에는 하기의 표 4와 같이 정보가 기록되어 있을 수 있다.
기간 복수의 거래 정보들 상품류
2018-01-01~2018-12-31 거래 정보 1 과자류, 음료류, 채소류
거래 정보 2 과자류, 음료류
거래 정보 3 채소류
거래 정보 4 냉동식품류, 채소류, 음료류
... ...
제1 연산부(115)는 상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 기온 구간에 속하는 일별 평균 기온을 갖는 제1 일자를 선택하고, 상기 선택된 제1 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 기온 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 기온에 따른 상품류별 판매율을 연산한다.
예컨대, 상기 제1 기온 구간이 '-5℃~5℃'라고 하는 경우, 제1 연산부(115)는 상기 표 1과 같은 판매 정보 테이블을 참조하여 '-5℃~5℃'에 속하는 일별 평균 기온을 갖는 제1 일자를 선택하고, 상기 선택된 제1 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 '-5℃~5℃'라는 상기 제1 기온 구간에서의 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 기온에 따른 상품류별 판매율을 연산할 수 있다.
이때, 제1 연산부(115)는 하기의 수학식 1의 연산에 따라 상기 기온에 따른 상품류별 판매율을 연산할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00001
여기서, RTi는 i번째 상품류의 기온에 따른 상품류별 판매율로, VTa는 상기 제1 기온 구간에서의 상기 복수의 상품류들 전체 판매량, VTi는 상기 제1 기온 구간에서의 상기 i번째 상품류의 판매량을 의미한다.
제2 연산부(116)는 상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 가격할인율 구간에 속하는 일별 가격할인율을 갖는 제2 일자를 선택하고, 상기 선택된 제2 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 가격할인율 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 가격할인율에 따른 상품류별 판매율을 연산한다.
예컨대, 상기 제1 가격할인율 구간이 '1%~5%'라고 하는 경우, 제2 연산부(116)는 상기 표 1과 같은 판매 정보 테이블을 참조하여 '1%~5%'에 속하는 일별 가격할인율을 갖는 제2 일자를 선택하고, 상기 선택된 제2 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 '1%~5%'라는 상기 제1 가격할인율 구간에서의 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 가격할인율에 따른 상품류별 판매율을 연산할 수 있다.
이때, 제2 연산부(116)는 하기의 수학식 2의 연산에 따라 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율을 연산할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00002
여기서, RDi는 i번째 상품류의 가격할인율에 따른 상품류별 판매율로, VDa는 상기 제1 가격할인율 구간에서의 상기 복수의 상품류들 전체 판매량, VDi는 상기 제1 가격할인율 구간에서의 상기 i번째 상품류의 판매량을 의미한다.
제3 연산부(117)는 상기 온라인 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 비율인 상품류별 조회 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 비율인 상품류별 체류시간 비율을 연산한 후 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율을 기초로 온라인 상품류별 선호도를 연산한다.
관련해서, 제3 연산부(117)는 하기의 수학식 3의 연산에 따라 상기 상품류별 조회 비율을 연산할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00003
여기서, RHPi는 i번째 상품류의 상품류별 조회 비율로, HPa는 상기 표 2와 같은 온라인 정보 테이블에서 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 합계, HPi는 상기 표 2와 같은 온라인 정보 테이블에서 상기 i번째 상품류의 웹 페이지에서의 총 조회수를 의미한다.
그리고, 제3 연산부(117)는 하기의 수학식 4의 연산에 따라 상기 상품류별 체류시간 비율을 연산할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00004
여기서, RSPi는 i번째 상품류의 상품류별 체류시간 비율로, SPa는 상기 표 2와 같은 온라인 정보 테이블에서 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 합계, SPi는 상기 표 2와 같은 온라인 정보 테이블에서 상기 i번째 상품류의 웹 페이지에서의 총 체류시간을 의미한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 제3 연산부(117)는 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율에 대해 서로 다른 기설정된 제1 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 상기 온라인 상품류별 선호도를 연산할 수 있다.
관련해서, 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율에 각각 적용될 상기 제1 가중치를 n1, n2라고 하는 경우, 제3 연산부(117)는 하기의 수학식 5의 연산에 따라 상기 온라인 상품류별 선호도를 연산할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00005
여기서, PNi는 i번째 상품류의 온라인 상품류별 선호도로, RHPi는 상기 수학식 3에서 연산된 i번째 상품류의 상품류별 조회 비율, RSPi는 상기 수학식 4에서 연산된 상기 i번째 상품류의 상품류별 체류시간 비율을 의미한다. 그리고, n1과 n2의 합은 1이다.
상품류별 중요도 산출부(118)는 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도에 기설정된 가중치를 적용하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상품류별 중요도 산출부(118)는 행렬 생성부(122) 및 행렬 연산부(123)를 포함할 수 있다.
행렬 생성부(122)는 상기 복수의 상품류들 각각에 대해서 연산된 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도를 성분으로 갖는 제1 행렬을 생성한다.
관련해서, 행렬 생성부(122)는 상기 수학식 1에 따라 연산된 상기 기온에 따른 상품류별 판매율인 RTi와 상기 수학식 2에 따라 연산된 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매률인 RDi 및 상기 수학식 5에 따라 연산된 상기 온라인 상품류별 선호도인 PNi를 열에 배치하고, 행에 상기 복수의 상품류들에 따른 RTi, RDi, PNi의 각 값이 배치되도록 함으로써, 하기의 수학식 6과 같은 형태의 상기 제1 행렬을 생성할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00006
여기서, P가 상기 제1 행렬을 의미한다.
그리고, 행렬 연산부(123)는 상기 제1 행렬에 대해, 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도 각각에 대한 서로 다른 기설정된 제3 가중치를 성분으로 갖는 가중치 행렬을 곱하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출할 수 있다.
관련해서, 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도 각각에 대한 상기 제3 가중치를 w1, w2, w3이라고 하는 경우, 상기 가중치 행렬은 하기의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00007
여기서, W가 상기 가중치 행렬을 의미한다.
이때, 행렬 연산부(123)는 하기의 수학식 8의 연산을 통해 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00008
여기서, PI로 연산되는 행렬의 열을 구성하는 각 성분이 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 의미한다.
구역별 중요도 산출부(119)는 상기 구역 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 비율인 구역별 체류시간 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 비율인 구역별 고객 밀집도를 연산한 후 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출한다.
관련해서, 구역별 중요도 산출부(119)는 하기의 수학식 9의 연산에 따라 상기 구역별 체류시간 비율을 연산할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00009
여기서, RSZz는 z번째 상품 배치 구역의 구역별 체류시간 비율로, SZa는 상기 표 3과 같은 구역 정보 테이블에서 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각의 총 체류시간의 합계, SZz는 상기 표 3와 같은 구역 정보 테이블에서 상기 z번째 상품 배치 구역의 총 체류시간을 의미한다.
그리고, 구역별 중요도 산출부(119)는 하기의 수학식 10의 연산에 따라 상기 구역별 고객 밀집도를 연산할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00010
여기서, DZz는 z번째 상품 배치 구역의 구역별 고객 밀집도로, NVZa는 상기 표 3과 같은 구역 정보 테이블에서 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각의 총 인원수의 합계, NVZz는 상기 표 3와 같은 구역 정보 테이블에서 상기 z번째 상품 배치 구역의 총 인원수를 의미한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 구역별 중요도 산출부(119)는 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도에 대해 서로 다른 기설정된 제2 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출할 수 있다.
관련해서, 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도에 각각 적용될 상기 제2 가중치를 a1, a2라고 하는 경우, 구역별 중요도 산출부(119)는 하기의 수학식 11의 연산에 따라 상기 구역별 중요도를 연산할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00011
여기서, IZz는 z번째 상품 배치 구역의 구역별 중요도로, RSZz는 상기 수학식 9에서 연산된 상기 z번째 상품 배치 구역의 구역별 체류시간 비율, DZz는 상기 수학식 10에서 연산된 상기 z번째 상품 배치 구역의 구역별 고객 밀집도를 의미한다. 그리고, a1과 a2의 합은 1이다.
근접 중요도 산출부(120)는 상기 거래 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대해, 어느 하나의 제1 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 다른 하나의 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(Q)을 상기 복수의 거래 정보들 중에서 상기 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(W)로 나눈 몫(Q/W)을 연산하는 과정을 수행함으로써, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 근접 중요도 산출부(120)는 하기의 수학식 12의 연산에 기초하여 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출할 수 있다.
Figure 112019047431957-pat00012
여기서,
Figure 112019047431957-pat00013
는 A 상품류의 B 상품류와의 근접 중요도로,
Figure 112019047431957-pat00014
는 A 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 B 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율,
Figure 112019047431957-pat00015
는 상기 복수의 거래 정보들 중 B 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율을 의미한다.
예컨대, 상기 거래 정보 테이블에 상기 표 4에서 나타낸 '거래 정보 1, 2, 3, 4'만 기록되어 있다고 하였을 때, 근접 중요도 산출부(120)가 '과자류'의 '채소류'와의 근접 중요도를 산출하는 과정을 설명하면 다음과 같다.
우선, '거래 정보 1, 2, 3, 4'에서 '과자류'가 포함된 전체 거래 정보는 '거래 정보 1, 2'이고, '거래 정보 1, 2'에서 '채소류'가 포함된 거래 정보는 '거래 정보 1'이기 때문에, '과자류'가 포함된 전체 거래 정보에서 '채소류'가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율인
Figure 112019047431957-pat00016
는 '0.5'가 된다.
그리고, '거래 정보 1, 2, 3, 4' 중 '채소류'가 포함된 거래 정보는 '거래 정보 1, 3, 4'이므로, '거래 정보 1, 2, 3, 4' 중 '채소류'가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율인
Figure 112019047431957-pat00017
는 '0.75'가 된다.
따라서, 근접 중요도 산출부(120)는 상기 수학식 12에 따라 '0.5/0.75'라는 연산을 수행함으로써, '과자류'의 '채소류'와의 근접 중요도를 '0.667'로 산출할 수 있다.
이러한 방식으로, 근접 중요도 산출부(120)는 상기 복수의 상품류들 각각에 대해 다른 상품류들 각각과의 근접 중요도를 모두 산출할 수 있다.
이렇게, 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도 및 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도의 산출이 모두 완료되면, 상품류 배치 결정부(121)는 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 중 n(n은 자연수)개의 상품 배치 구역에 상기 복수의 상품류들 중에서 선택된 n개의 상품류를 배치하도록 결정하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 기초로 상기 n개의 상품 배치 구역 각각의 인접 배치 구역에 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 상품류 배치 결정부(121)는 상품류 선택부(124), 상품 배치 구역 선택부(125), 상품 배치 결정부(126), 인접 배치 구역 결정부(127) 및 추가 상품 배치 결정부(128)를 포함할 수 있다.
상품류 선택부(124)는 상기 복수의 상품류들 중 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도가 큰 순서로 상기 n개의 상품류를 선택한다.
상품 배치 구역 선택부(125)는 상기 복수의 상품 배치 구역들 중 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도가 큰 순서로 상기 n개의 상품 배치 구역을 선택한다.
상품 배치 결정부(126)는 상기 n개의 상품 배치 구역에 상기 n개의 상품류를 상기 n개의 상품류 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 대한 구역별 중요도가 큰 순서에 따라 서로 매칭시켜 배치하도록 결정한다.
예컨대, 상품류 선택부(124)에서 '과자류', '음료류', '채소류'가 선택되었고, '과자류', '음료류', '채소류' 순으로 상품류별 중요도가 크다고 하며, 상품 배치 구역 선택부(125)에서 도 2에 도시된 복수의 상품 배치 구역들 중 '구역 7', '구역 14', '구역 12'가 선택되었고, '구역 7', '구역 14', '구역 12' 순으로 구역별 중요도가 크다고 하는 경우, 상품 배치 결정부(126)는 상품류별 중요도와 구역별 중요도가 큰 순서로 상품류와 구역을 매칭시켜서, '과자류'를 '구역 7'에, '음료류'를 '구역 14'에, '채소류'를 '구역 12'에 배치하도록 결정할 수 있다.
인접 배치 구역 결정부(127)는 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 대해, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 참조하여 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 존재하는 인접 배치 구역들 중 각 인접 배치 구역에 대한 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역을 결정한다.
예컨대, 앞서 설명한 바와 같이, 상기 n개의 상품 배치 구역 중 하나가 '구역 7'이라고 하는 경우, 인접 배치 구역 결정부(127)는 '구역 7'의 인접 배치 구역인 '구역 2', '구역 6', '구역 12', '구역 8' 중 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역을 결정할 수 있다.
추가 상품 배치 결정부(128)는 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에서 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역의 결정이 완료되면, 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에서 결정된 인접 배치 구역에 대해, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 참조하여 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정한다.
예컨대, 상품 배치 결정부(126)에 의해 '구역 7'에 '과자류'가 배치되도록 결정되었고, 인접 배치 구역 결정부(127)에 의해 '구역 7'의 인접 배치 구역으로 '구역 8'이 결정되었다고 하는 경우, 추가 상품 배치 결정부(128)는 '구역 8'에 대해 '과자류'와의 근접 중요도가 최대인 다른 상품류를 추가로 배치하도록 결정할 수 있다.
이러한 방식으로, 상품류 배치 결정부(121)는 도 2에 도시된 그림과 같은 상기 복수의 상품 배치 구역들에 상기 복수의 상품류들에 대한 배치 방식을 결정할 수 있고, 빈 구역이 남는 경우, 추가 상품 배치 결정부(128)를 통해서 인접 배치 구역의 상품류와의 근접 중요도가 최대인 다른 상품류를 추가로 배치하는 방식을 수행함으로써, 상기 복수의 상품 배치 구역들 전부에 대해 상품류의 배치 방식을 결정할 수 있다.
결국, 본 발명에 따른 전자 장치(110)는 상품류들에 대한 다양한 판매요인에 기인한 상품류별 중요도를 연산하고, 상품 배치 구역들 각각에서의 고객 방문 기록을 기반으로 한 구역별 중요도를 연산하며, 상품류들 간의 연관성을 나타내는 근접 중요도를 연산한 후 상기 상품류별 중요도와 상기 구역별 중요도 및 상기 근접 중요도를 기초로 각 상품류에 대한 상품 배치 위치를 결정함으로써, 오프라인 매장의 운영자가 손쉽게 매출의 향상을 기대할 수 있는 방향으로 상품을 배치할 수 있도록 지원할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법을 도시한 순서도이다.
단계(S301)에서는 기설정된 기간 동안 일단위로 수집된 일별 평균 기온과 서로 다른 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량 및 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 가격할인율이 기록되어 있는 판매 정보 테이블을 저장하여 유지한다.
단계(S302)에서는 상기 기설정된 기간 동안 수집된 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 구성하는 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 조회수 및 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 체류시간이 기록되어 있는 온라인 정보 테이블을 저장하여 유지한다.
단계(S303)에서는 상기 기설정된 기간 동안 수집된 오프라인 매장을 구성하는 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간과 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수가 기록되어 있는 구역 정보 테이블을 저장하여 유지한다.
단계(S304)에서는 상기 기설정된 기간 동안 수집된 복수의 거래 정보들(상기 복수의 거래 정보들 각각은 상기 복수의 상품류들 중 1회 거래시마다 한 번에 판매된 적어도 하나의 상품류로 구성된 목록에 대한 정보를 의미함)이 기록되어 있는 거래 정보 테이블을 저장하여 유지한다.
단계(S305)에서는 상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 기온 구간에 속하는 일별 평균 기온을 갖는 제1 일자를 선택하고, 상기 선택된 제1 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 기온 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 기온에 따른 상품류별 판매율을 연산한다.
단계(S306)에서는 상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 가격할인율 구간에 속하는 일별 가격할인율을 갖는 제2 일자를 선택하고, 상기 선택된 제2 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 가격할인율 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 가격할인율에 따른 상품류별 판매율을 연산한다.
단계(S307)에서는 상기 온라인 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 비율인 상품류별 조회 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 비율인 상품류별 체류시간 비율을 연산한 후 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율을 기초로 온라인 상품류별 선호도를 연산한다.
단계(S308)에서는 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도에 기설정된 가중치를 적용하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출한다.
단계(S309)에서는 상기 구역 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 비율인 구역별 체류시간 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 비율인 구역별 고객 밀집도를 연산한 후 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출한다.
단계(S310)에서는 상기 거래 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대해, 어느 하나의 제1 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 다른 하나의 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(Q)을 상기 복수의 거래 정보들 중에서 상기 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(W)로 나눈 몫(Q/W)을 연산하는 과정을 수행함으로써, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출한다.
단계(S311)에서는 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 중 n(n은 자연수)개의 상품 배치 구역에 상기 복수의 상품류들 중에서 선택된 n개의 상품류를 배치하도록 결정하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 기초로 상기 n개의 상품 배치 구역 각각의 인접 배치 구역에 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정한다.
이때, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S307)에서는 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율에 대해 서로 다른 기설정된 제1 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 상기 온라인 상품류별 선호도를 연산할 수 있다.
그리고, 단계(S309)에서는 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도에 대해 서로 다른 기설정된 제2 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S308)에서는 상기 복수의 상품류들 각각에 대해서 연산된 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도를 성분으로 갖는 제1 행렬을 생성하는 단계 및 상기 제1 행렬에 대해, 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도 각각에 대한 서로 다른 기설정된 제3 가중치를 성분으로 갖는 가중치 행렬을 곱하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S310)에서는 상기 수학식 12의 연산에 기초하여 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 단계(S311)에서는 상기 복수의 상품류들 중 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도가 큰 순서로 상기 n개의 상품류를 선택하는 단계, 상기 복수의 상품 배치 구역들 중 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도가 큰 순서로 상기 n개의 상품 배치 구역을 선택하는 단계, 상기 n개의 상품 배치 구역에 상기 n개의 상품류를 상기 n개의 상품류 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 대한 구역별 중요도가 큰 순서에 따라 서로 매칭시켜 배치하도록 결정하는 단계, 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 대해, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 참조하여 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 존재하는 인접 배치 구역들 중 각 인접 배치 구역에 대한 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역을 결정하는 단계 및 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에서 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역의 결정이 완료되면, 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에서 결정된 인접 배치 구역에 대해, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 참조하여 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
이상, 도 3을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법에 대해 설명하였다. 여기서, 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법은 도 1과 도 2를 이용하여 설명한 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치(110)의 동작에 대한 구성과 대응될 수 있으므로, 이에 대한 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법은 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치
111: 판매 정보 테이블 유지부 112: 온라인 정보 테이블 유지부
113: 구역 정보 테이블 유지부 114: 거래 정보 테이블 유지부
115: 제1 연산부 116: 제2 연산부
117: 제3 연산부 118: 상품류별 중요도 산출부
119: 구역별 중요도 산출부 120: 근접 중요도 산출부
121: 상품류 배치 결정부 122: 행렬 생성부
123: 행렬 연산부 124: 상품류 선택부
125: 상품 배치 구역 선택부 126: 상품 배치 결정부
127: 인접 배치 구역 결정부 128: 추가 상품 배치 결정부

Claims (12)

  1. 기설정된(predetermined) 기간 동안 일(day)단위로 수집된 일별 평균 기온과 서로 다른 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량 및 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 가격할인율이 기록되어 있는 판매 정보 테이블을 저장하여 유지하는 판매 정보 테이블 유지부;
    상기 기설정된 기간 동안 수집된 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 구성하는 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 조회수 및 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 체류시간이 기록되어 있는 온라인 정보 테이블을 저장하여 유지하는 온라인 정보 테이블 유지부;
    상기 기설정된 기간 동안 수집된 오프라인 매장을 구성하는 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간과 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수가 기록되어 있는 구역 정보 테이블을 저장하여 유지하는 구역 정보 테이블 유지부;
    상기 기설정된 기간 동안 수집된 복수의 거래 정보들 - 상기 복수의 거래 정보들 각각은 상기 복수의 상품류들 중 1회 거래시마다 한 번에 판매된 적어도 하나의 상품류로 구성된 목록에 대한 정보를 의미함 - 이 기록되어 있는 거래 정보 테이블을 저장하여 유지하는 거래 정보 테이블 유지부;
    상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 기온 구간에 속하는 일별 평균 기온을 갖는 제1 일자를 선택하고, 상기 선택된 제1 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 기온 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 기온에 따른 상품류별 판매율을 연산하는 제1 연산부;
    상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 가격할인율 구간에 속하는 일별 가격할인율을 갖는 제2 일자를 선택하고, 상기 선택된 제2 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 가격할인율 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 가격할인율에 따른 상품류별 판매율을 연산하는 제2 연산부;
    상기 온라인 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 비율인 상품류별 조회 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 비율인 상품류별 체류시간 비율을 연산한 후 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율을 기초로 온라인 상품류별 선호도를 연산하는 제3 연산부;
    상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도에 기설정된 가중치를 적용하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출하는 상품류별 중요도 산출부;
    상기 구역 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 비율인 구역별 체류시간 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 비율인 구역별 고객 밀집도를 연산한 후 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출하는 구역별 중요도 산출부;
    상기 거래 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대해, 어느 하나의 제1 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 다른 하나의 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(Q)을 상기 복수의 거래 정보들 중에서 상기 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(W)로 나눈 몫(Q/W)을 연산하는 과정을 수행함으로써, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출하는 근접 중요도 산출부; 및
    상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 중 n(n은 자연수)개의 상품 배치 구역에 상기 복수의 상품류들 중에서 선택된 n개의 상품류를 배치하도록 결정하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 기초로 상기 n개의 상품 배치 구역 각각의 인접 배치 구역에 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정하는 상품류 배치 결정부
    를 포함하고,
    상기 상품류 배치 결정부는
    상기 복수의 상품류들 중 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도가 큰 순서로 상기 n개의 상품류를 선택하는 상품류 선택부;
    상기 복수의 상품 배치 구역들 중 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도가 큰 순서로 상기 n개의 상품 배치 구역을 선택하는 상품 배치 구역 선택부;
    상기 n개의 상품 배치 구역에 상기 n개의 상품류를 상기 n개의 상품류 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 대한 구역별 중요도가 큰 순서에 따라 서로 매칭시켜 배치하도록 결정하는 상품 배치 결정부;
    상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 대해, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 참조하여 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 존재하는 인접 배치 구역들 중 각 인접 배치 구역에 대한 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역을 결정하는 인접 배치 구역 결정부; 및
    상기 n개의 상품 배치 구역 각각에서 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역의 결정이 완료되면, 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에서 결정된 인접 배치 구역에 대해, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 참조하여 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정하는 추가 상품 배치 결정부
    를 포함하는 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제3 연산부는
    상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율에 대해 서로 다른 기설정된 제1 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 상기 온라인 상품류별 선호도를 연산하고,
    상기 구역별 중요도 산출부는
    상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도에 대해 서로 다른 기설정된 제2 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출하는 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상품류별 중요도 산출부는
    상기 복수의 상품류들 각각에 대해서 연산된 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도를 성분으로 갖는 제1 행렬을 생성하는 행렬 생성부; 및
    상기 제1 행렬에 대해, 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도 각각에 대한 서로 다른 기설정된 제3 가중치를 성분으로 갖는 가중치 행렬을 곱하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출하는 행렬 연산부
    를 포함하는 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 근접 중요도 산출부는
    하기의 수학식 1의 연산에 기초하여 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출하는 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112019047431957-pat00018

    여기서,
    Figure 112019047431957-pat00019
    는 A 상품류의 B 상품류와의 근접 중요도로,
    Figure 112019047431957-pat00020
    는 A 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 B 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율,
    Figure 112019047431957-pat00021
    는 상기 복수의 거래 정보들 중 B 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율을 의미함.
  5. 삭제
  6. 기설정된(predetermined) 기간 동안 일(day)단위로 수집된 일별 평균 기온과 서로 다른 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량 및 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 가격할인율이 기록되어 있는 판매 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계;
    상기 기설정된 기간 동안 수집된 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 구성하는 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 조회수 및 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 방문자의 총 체류시간이 기록되어 있는 온라인 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계;
    상기 기설정된 기간 동안 수집된 오프라인 매장을 구성하는 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간과 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수가 기록되어 있는 구역 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계;
    상기 기설정된 기간 동안 수집된 복수의 거래 정보들 - 상기 복수의 거래 정보들 각각은 상기 복수의 상품류들 중 1회 거래시마다 한 번에 판매된 적어도 하나의 상품류로 구성된 목록에 대한 정보를 의미함 - 이 기록되어 있는 거래 정보 테이블을 저장하여 유지하는 단계;
    상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 기온 구간에 속하는 일별 평균 기온을 갖는 제1 일자를 선택하고, 상기 선택된 제1 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 기온 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 기온에 따른 상품류별 판매율을 연산하는 단계;
    상기 판매 정보 테이블을 참조하여 제1 가격할인율 구간에 속하는 일별 가격할인율을 갖는 제2 일자를 선택하고, 상기 선택된 제2 일자에 따른 상기 복수의 상품류들 각각의 일별 판매량을 확인한 후 상기 제1 가격할인율 구간에서 상기 복수의 상품류들 전체 판매량에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 판매량에 대한 비율인 가격할인율에 따른 상품류별 판매율을 연산하는 단계;
    상기 온라인 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 조회수의 비율인 상품류별 조회 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품류들 각각의 웹 페이지에서의 총 체류시간의 비율인 상품류별 체류시간 비율을 연산한 후 상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율을 기초로 온라인 상품류별 선호도를 연산하는 단계;
    상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도에 기설정된 가중치를 적용하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출하는 단계;
    상기 구역 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에서의 고객의 총 체류시간의 비율인 구역별 체류시간 비율을 연산하고, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 합계에 대한 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 방문한 고객의 총 인원수의 비율인 구역별 고객 밀집도를 연산한 후 상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출하는 단계;
    상기 거래 정보 테이블을 참조하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대해, 어느 하나의 제1 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 다른 하나의 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(Q)을 상기 복수의 거래 정보들 중에서 상기 제2 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율(W)로 나눈 몫(Q/W)을 연산하는 과정을 수행함으로써, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출하는 단계; 및
    상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 기초로 상기 복수의 상품 배치 구역들 중 n(n은 자연수)개의 상품 배치 구역에 상기 복수의 상품류들 중에서 선택된 n개의 상품류를 배치하도록 결정하고, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 기초로 상기 n개의 상품 배치 구역 각각의 인접 배치 구역에 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 배치하도록 결정하는 단계는
    상기 복수의 상품류들 중 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도가 큰 순서로 상기 n개의 상품류를 선택하는 단계;
    상기 복수의 상품 배치 구역들 중 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도가 큰 순서로 상기 n개의 상품 배치 구역을 선택하는 단계;
    상기 n개의 상품 배치 구역에 상기 n개의 상품류를 상기 n개의 상품류 각각에 대한 상품류별 중요도와 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 대한 구역별 중요도가 큰 순서에 따라 서로 매칭시켜 배치하도록 결정하는 단계;
    상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 대해, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 참조하여 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에 존재하는 인접 배치 구역들 중 각 인접 배치 구역에 대한 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역을 결정하는 단계; 및
    상기 n개의 상품 배치 구역 각각에서 구역별 중요도가 최대인 인접 배치 구역의 결정이 완료되면, 상기 n개의 상품 배치 구역 각각에서 결정된 인접 배치 구역에 대해, 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 참조하여 상기 n개의 상품류 각각과의 근접 중요도가 최대인 상품류를 추가로 배치하도록 결정하는 단계
    를 포함하는 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 온라인 상품류별 선호도를 연산하는 단계는
    상기 상품류별 조회 비율과 상기 상품류별 체류시간 비율에 대해 서로 다른 기설정된 제1 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 상기 온라인 상품류별 선호도를 연산하고,
    상기 구역별 중요도를 산출하는 단계는
    상기 구역별 체류시간 비율과 상기 구역별 고객 밀집도에 대해 서로 다른 기설정된 제2 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 상기 복수의 상품 배치 구역들 각각에 대한 구역별 중요도를 산출하는 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 상품류별 중요도를 산출하는 단계는
    상기 복수의 상품류들 각각에 대해서 연산된 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도를 성분으로 갖는 제1 행렬을 생성하는 단계; 및
    상기 제1 행렬에 대해, 상기 기온에 따른 상품류별 판매율, 상기 가격할인율에 따른 상품류별 판매율 및 상기 온라인 상품류별 선호도 각각에 대한 서로 다른 기설정된 제3 가중치를 성분으로 갖는 가중치 행렬을 곱하여 상기 복수의 상품류들 각각에 대한 상품류별 중요도를 산출하는 단계
    를 포함하는 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 근접 중요도를 산출하는 단계는
    하기의 수학식 2의 연산에 기초하여 상기 복수의 상품류들 각각의 다른 상품류들과의 근접 중요도를 산출하는 상품류와 상품 배치 구역 간의 관계를 고려하여 상품 배치 방식을 결정하는 전자 장치의 동작 방법.
    [수학식 2]
    Figure 112019047431957-pat00022

    여기서,
    Figure 112019047431957-pat00023
    는 A 상품류의 B 상품류와의 근접 중요도로,
    Figure 112019047431957-pat00024
    는 A 상품류가 포함된 전체 거래 정보에서 B 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율,
    Figure 112019047431957-pat00025
    는 상기 복수의 거래 정보들 중 B 상품류가 포함된 거래 정보가 존재하는 비율을 의미함.
  10. 삭제
  11. 제6항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
  12. 제6항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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