KR102249666B1 - 시선 추적 기술을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 - Google Patents

시선 추적 기술을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치 Download PDF

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Abstract

시선 추적 기술을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 개시되는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 프로세서들, 및 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로서, 사용자 단말기로부터 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 시선 추적 정보를 수신하는 통신 모듈 및 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품을 재배치하는 상품 배치 모듈을 포함한다.

Description

시선 추적 기술을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템 및 이를 수행하기 위한 컴퓨팅 장치{SYSTEM FOR SERVICE SHOPPING MALL OF USING EYE TRACKING TECHNOLOGY AND COMPUTING DEVICE FOR EXECUTING THE SAME}
본 발명의 실시예는 시선 추적 기술을 이용한 쇼핑몰 서비스 기술과 관련된다.
시선 추적(Eye Tracking)은 사용자의 안구 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하는 기술로서, 영상 분석 방식, 콘택트렌즈 방식, 센서 부착 방식 등의 방법이 사용될 수 있다. 영상 분석 방식은 실시간 카메라 이미지의 분석을 통해 동공의 움직임을 검출하고, 각막에 반사된 고정 위치를 기준으로 시선의 방향을 계산한다. 콘택트렌즈 방식은 거울 내장 콘택트렌즈의 반사된 빛이나, 코일 내장 콘택트렌즈의 자기장 등을 이용하며, 편리성이 떨어지는 반면 정확도가 높다. 센서 부착 방식은 눈 주위에 센서를 부착하여 눈의 움직임에 따른 전기장의 변화를 이용하여 안구의 움직임을 감지하며, 눈을 감고 있는 경우(수면 등)에도 안구 움직임의 검출이 가능하다.
최근, 시선 추적 기술의 적용 대상 기기 및 적용 분야가 점차 확대되고 있으며, 이에 따라 사람들의 시선을 추적하여 선호하는 상품 또는 서비스와 같은 데이터를 수집하는데 있어 상기 시선 추적 기술을 활용하는 시도가 증가하고 있다.
한국등록특허공보 제10-1479471호(2015.01.13)
본 발명의 실시예는 시선 추적 기술을 이용한 쇼핑몰 서비스 기술과 관련한 새로운 기법을 제공하기 위한 것이다.
개시되는 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로서, 사용자 단말기로부터 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 시선 추적 정보를 수신하는 통신 모듈; 및 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품을 재배치하는 상품 배치 모듈을 포함한다.
상기 상품 배치 모듈은, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 각 상품들의 관심도를 산출하고, 상기 산출된 관심도에 따라 상기 쇼핑몰 페이지 내에서 각 상품들을 재배치할 수 있다.
상기 상품 배치 모듈은, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에서 각 상품 별로 사용자들의 시선이 머무른 총 시간 및 사용자들의 총 응시 횟수를 확인하고, 상기 사용자들의 시선이 머무른 총 시간 및 사용자들의 총 응시 횟수에 기반하여 각 상품 별 관심도를 산출할 수 있다.
상기 상품 배치 모듈은, 상기 쇼핑몰 페이지 중 랜딩 페이지에 표시된 상품들 중 기 설정된 기간 동안 상품의 관심도가 기 설정된 임계치 이하인 상품은 상기 랜딩 페이지에서 삭제할 수 있다.
상기 상품 배치 모듈은, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지의 각 영역 별 사용자들의 응시도를 산출하고, 상기 쇼핑몰 페이지의 각 영역 별 사용자들의 응시도 및 각 상품의 수익률에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지 내에서 각 상품들을 재배치할 수 있다.
상기 상품 배치 모듈은, 상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자들의 응시도가 높은 영역일수록 상품의 수익률이 높은 상품들을 배치할 수 있다.
상기 상품 배치 모듈은, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지 내 상기 사용자의 다음 시선 위치를 예측하고, 상기 예측된 다음 시선 위치에 기 설정된 상품을 배치할 수 있다.
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품에서 상기 사용자의 관심 상품을 추출하고, 상기 관심 상품에 대해 이벤트를 진행하는 경우, 상기 사용자 단말기로 상기 관심 상품에 대한 이벤트 정보를 제공하는 이벤트 관리 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품에 대해 다른 형태의 정보를 제공하는 정보 제공 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 정보 제공 모듈은, 상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자의 시선이 기 설정된 기준 시간 이상 머무른 상품 또는 상기 사용자가 기 설정된 기준 횟수 이상 응시한 상품에 대해 상품 이미지를 2D에서 3D로 변경하여 표시할 수 있다.
상기 정보 제공 모듈은, 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품에서 상기 사용자의 관심 상품을 추출하고, 상기 관심 상품과 대응하는 관련 상품을 썸네일 이미지 또는 팝업 창 형태로 제공할 수 있다.
상기 정보 제공 모듈은, 상기 사용자의 상기 쇼핑몰 페이지 중 상품 상세 페이지 체류 시간을 확인하고, 상기 시선 추적 정보 및 상기 상품 상세 페이지 체류 시간을 기반으로 상기 상품 상세 페이지에 대한 사용자의 집중도를 산출할 수 있다.
상기 정보 제공 모듈은, 상기 상품 상세 페이지에 대한 사용자의 집중도가 기 설정된 기준 이상이나 상기 사용자가 해당 상품을 구매하지 않은 경우, 상기 사용자 단말기로 해당 상품에 대한 추가 구매 정보를 제공할 수 있다.
상기 정보 제공 모듈은, 상기 사용자에 대해 쇼핑몰 페이지 별로 페이지 체류 시간을 산출하고, 상기 페이지 체류 시간 및 상기 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지 별 사용자의 집중도를 산출하며, 쇼핑몰 페이지들 중 사용자의 집중도가 가장 높은 기 설정된 개수의 쇼핑몰 페이지를 북마크로 설정할 수 있다.
상기 컴퓨팅 장치는, 상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자의 시선이 머무른 상품의 가격 및 상기 사용자의 시선이 머무른 시간을 기반으로 상기 사용자의 관심 가격대를 산출하는 관심 가격대 산출 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 관심 가격대 산출 모듈은, 상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자의 시선이 머무른 시간이 기 설정된 제1 시간 미만인 상품의 가격 및 상기 사용자의 시선이 머무른 시간이 상기 제1 시간 보다 길게 설정된 제2 시간 이상인 상품의 가격을 기반으로 상기 사용자의 관심 가격대를 산출할 수 있다.
상기 통신 모듈은, 상기 사용자 단말기로부터 상기 쇼핑몰 페이지를 보고 있는 상기 사용자의 얼굴 촬영 영상을 수신하고, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 얼굴 촬영 영상을 기반으로 상기 쇼핑몰 페이지에 대한 상기 사용자의 감정을 분석하는 감정 분석 모듈을 더 포함할 수 있다.
개시되는 다른 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로서, 사용자 단말기로부터 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 시선 추적 정보를 수신하는 통신 모듈; 및 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품에 대해 다른 형태의 정보를 제공하는 정보 제공 모듈을 포함한다.
개시되는 또 다른 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 하나 이상의 프로세서들, 및 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로서, 사용자 단말기로부터 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 시선 추적 정보를 수신하는 통신 모듈; 및 상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자의 시선이 머무른 상품의 가격 및 상기 사용자의 시선이 머무른 시간을 기반으로 상기 사용자의 관심 가격대를 산출하는 관심 가격대 산출 모듈을 포함한다.
개시되는 일 실시예에 따른 시선 추적을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템은, 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 시선 추적 정보를 생성하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 상기 시선 추적 정보를 수신하고, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품을 재배치하는 쇼핑몰 관리 서버를 포함한다.
개시되는 실시예에 의하면, 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지 내 상품들을 배치를 재배치함으로써, 사용자의 관심도가 높은 상품들이 앞 부분에 배치되어 상품 판매량의 향상을 도모할 수 있게 된다.
또한, 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지 내 표시된 상품들 중 사용자의 관심 상품을 추출함으로써, 해당 상품에 대해 이벤트 발생 시 해당 상품을 관심 상품으로 하는 사용자들을 대상으로 맞춤형 마케팅을 진행할 수 있게 된다.
또한, 사용자의 관심 상품에 대해 다른 형태의 정보를 제공하거나 추가 정보를 제공함으로써, 사용자로 하여금 해당 상품에 대한 정보를 충분히 숙지하여 구매로 이루어지도록 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시선 추적을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템의 구성을 나타낸 도면
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 관리 서버의 구성을 나타낸 블록도
도 3은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다. 또한 본 명세서에 있어서, 2 이상의 데이터 또는 정보가 "관련"된다는 것은 하나의 데이터(또는 정보)를 획득하면, 그에 기초하여 다른 데이터(또는 정보)의 적어도 일부를 획득할 수 있음을 의미한다.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 시선 추적을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 시선 추적을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템(100)은 사용자 단말기(102) 및 쇼핑몰 관리 서버(104)를 포함할 수 있다. 사용자 단말기(102)는 통신 네트워크(150)를 통해 쇼핑몰 관리 서버(104)와 통신 가능하게 연결된다. 몇몇 실시예들에서, 통신 네트워크(150)는 인터넷, 하나 이상의 로컬 영역 네트워크(local area networks), 광역 네트워크(wide area networks), 셀룰러 네트워크, 모바일 네트워크, 그 밖에 다른 종류의 네트워크들, 또는 이러한 네트워크들의 조합을 포함할 수 있다.
사용자 단말기(102)는 온라인 쇼핑몰을 이용하는 (또는 이용하고자 하는) 사용자의 단말기일 수 있다. 예시적인 실시예에서, 사용자 단말기(102)는 스마트 폰, 태블릿 pc, 노트북, 데스크 탑 등이 포함될 수 있다. 사용자 단말기(102)는 쇼핑몰 관리 서버(104)에 접속하여 쇼핑몰 페이지를 제공받을 수 있다. 사용자 단말기(102)는 시선 추적 모듈(102a)을 포함할 수 있다.
여기서, 사용자 단말기(102)는 웹 브라우저를 통해 쇼핑몰 페이지를 제공받을 수도 있고, 사용자 단말기(102)에 설치된 쇼핑몰 어플리케이션(쇼핑몰 앱)을 통해 쇼핑몰 페이지를 제공받을 수도 있다.
시선 추적 모듈(102a)은 사용자 단말기(102)에 장착되고, 사용자 단말기(102)의 화면에서 사용자의 시선을 추적할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 사용자 단말기(102)의 화면에 쇼핑몰 페이지가 표시된 경우, 시선 추적 모듈(102a)은 쇼핑몰 페이지 상의 사용자의 시선을 추적하여 시선 추적 정보를 생성할 수 있다. 시선 추적 정보는 쇼핑몰 페이지 상에서 사용자의 시선의 위치, 사용자의 시선이 머무른 시간, 및 사용자의 시선 이동 정보 등을 포함할 수 있다. 사용자의 시선 추적 기술은 이미 공지된 기술이므로 이에 대한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
여기서, 시선 추적 정보는 사용자 단말기(102)의 화면에 표시되는 쇼핑몰 페이지 상에서 사용자의 시선을 추적하여 생성되는 것으로, 사용자 단말기(102)의 화면에 표시되는 쇼핑몰 페이지는 어떤 형태 또는 방식을 통해 제공되는 것이든 한정되지 않는다. 즉, 사용자 단말기(102)의 화면에 표시되는 쇼핑몰 페이지는 웹 브라우저를 통해 제공될 수도 있고, 쇼핑몰 앱을 통해 제공될 수도 있으며, 그 이외에 다양한 방식(예를 들어, 웹 브라우저와 쇼핑몰 앱이 혼합된 형태 등)을 통해 제공될 수 있다.
사용자 단말기(102)는 시선 추적 정보 및 사용자 식별 정보를 쇼핑몰 관리 서버(104)로 송신할 수 있다. 여기서, 사용자 식별 정보는 사용자 아이디 또는 사용자 단말기(102)의 식별 정보 등이 포함될 수 있다. 또한, 사용자 단말기(102)는 쇼핑몰 페이지를 보고 있는 사용자의 얼굴을 촬영한 영상(얼굴 촬영 영상)을 쇼핑몰 관리 서버(104)로 송신할 수 있다.
쇼핑몰 관리 서버(104)는 온라인 쇼핑몰 운영을 위한 관리 서버일 수 있다. 쇼핑몰 관리 서버(104)는 사용자 단말기(102)의 접속에 따라 쇼핑몰 페이지를 사용자 단말기(102)로 제공할 수 있다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 관리 서버의 구성을 나타낸 블록도이다
도 2를 참조하면, 쇼핑몰 관리 서버(104)는 통신 모듈(111), 이벤트 관리 모듈(113), 상품 배치 모듈(115), 정보 제공 모듈(117), 관심 가격대 산출 모듈(119), 및 감정 분석 모듈(121)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 통신 모듈(111), 이벤트 관리 모듈(113), 상품 배치 모듈(115), 정보 제공 모듈(117), 관심 가격대 산출 모듈(119), 및 감정 분석 모듈(121)은 물리적으로 구분된 하나 이상의 장치를 이용하여 구현되거나, 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 프로세서 및 소프트웨어의 결합에 의해 구현될 수 있으며, 도시된 예와 달리 구체적 동작에 있어 명확히 구분되지 않을 수 있다.
통신 모듈(111)은 사용자 단말기(102)와 통신을 수행할 수 있다. 통신 모듈(111)은 사용자 단말기(102)로부터 사용자의 시선 추적 정보 및 사용자 식별 정보를 수신할 수 있다. 통신 모듈(111)은 사용자 단말기(102)로부터 얼굴 촬영 영상을 수신할 수 있다.
이벤트 관리 모듈(113)은 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 해당 사용자의 관심 상품을 추출할 수 있다. 즉, 이벤트 관리 모듈(113)은 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 해당 사용자가 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품들 중 어느 상품에 관심을 두고 있는지 여부를 추출할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 관리 모듈(113)은 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품들 중에서 사용자의 시선이 기 설정된 기준 시간 이상으로 머무른 상품 또는 사용자가 기 설정된 기준 횟수 이상으로 응시한 상품을 사용자의 관심 상품으로 추출할 수 있다.
이벤트 관리 모듈(113)은 해당 관심 상품을 해당 사용자와 매칭하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 이벤트 관리 모듈(113)은 해당 관심 상품을 해당 사용자의 사용자 식별 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 사용자 식별 정보는 쇼핑몰 관리 서버(104)에서 해당 사용자의 연락 정보(예를 들어, 이메일, SNS(Social Network Service) 등)와 매칭되어 저장되어 있을 수 있다.
이벤트 관리 모듈(113)은 소정 상품에 대해 이벤트를 진행하는 경우, 해당 상품을 관심 상품으로 하는 사용자들을 추출할 수 있다. 이벤트 관리 모듈(113)은 추출한 사용자들의 사용자 단말기(102)로 해당 상품에 대한 이벤트 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 이벤트 정보는 해당 상품에 대한 할인 쿠폰 등이 포함될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 이벤트 관리 모듈(113)은 해당 상품에 대한 이벤트 정보를 푸쉬 알림을 통해 사용자 단말기(102)로 송신할 수 있다. 또한, 이벤트 관리 모듈(113)은 해당 상품에 대한 이벤트 정보를 해당 사용자의 이메일 또는 SNS 등으로 알림 전송할 수 있다.
상품 배치 모듈(115)은 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지 내에 표시된 각 상품들의 관심도(또는 시선 집중도)를 산출할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 상품 배치 모듈(115)은 기 설정된 기간 동안 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지 내 각 상품들의 관심도를 산출하고, 산출된 관심도에 따라 쇼핑몰 페이지 내에서 각 상품들을 재배치할 수 있다.
상품 배치 모듈(115)은 쇼핑몰 페이지에서 각 상품 별로 사용자들의 시선이 머무른 총 시간 및 사용자들의 총 응시 횟수를 확인하고, 이를 기반으로 각 상품 별 관심도를 산출할 수 있다. 상품 배치 모듈(115)은 쇼핑몰 페이지 내에서 상품의 관심도가 높은 순서대로 상품들을 재배치할 수 있다.
상품 배치 모듈(115)은 상품들 중 관심도가 가장 높은 기 설정된 개수의 상품을 온라인 쇼핑몰의 랜딩 페이지(메인 페이지) 또는 이벤트 페이지에 노출시킬 수 있다. 예를 들어, 상품 배치 모듈(115)은 관심도가 가장 높은 기 설정된 개수의 상품을 온라인 쇼핑몰의 랜딩 페이지 또는 이벤트 페이지에 순차적으로 노출시킬 수 있다. 여기서, 이벤트 관리 모듈(113)은 랜딩 페이지 또는 이벤트 페이지에 노출된 상품에 대해 할인 쿠폰 등의 이벤트를 진행할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 상품 배치 모듈(115)은 온라인 쇼핑몰의 랜딩 페이지에 표시된 상품들 중 기 설정된 기간 동안 상품의 관심도가 기 설정된 임계치 이하인 상품은 랜딩 페이지에서 삭제할 수 있다.
또한, 상품 배치 모듈(115)은 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지(예를 들어, 랜딩 페이지 등)의 각 영역 별 사용자들의 응시도를 산출할 수 있다. 여기서, 사용자들의 응시도는 사용자들의 시선이 머무른 시간 및 사용자들의 응시 횟수 등을 기반으로 산출할 수 있다. 또한, 상품 배치 모듈(115)은 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 각 상품들의 수익률을 저장할 수 있다.
상품 배치 모듈(115)은 쇼핑몰 페이지의 각 영역 별 사용자들의 응시도 및 각 상품의 수익률에 기반하여 상품들을 배치할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 상품 배치 모듈(115)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자들의 응시도가 높은 영역일수록 수익률이 높은 상품들을 배치할 수 있다. 예를 들어, 상품 배치 모듈(115)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자들의 응시도가 가장 높은 영역에 수익률이 가장 높은 상품을 배치하고, 사용자들의 응시도가 2번째 높은 영역에 수익률이 2번째 높은 상품을 배치할 수 있다.
또한, 상품 배치 모듈(115)은 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 사용자의 다음 시선 위치를 예측할 수 있다. 상품 배치 모듈(115)은 사용자의 시선 추적 정보 중 사용자의 시선 이동 정보에 기반하여 사용자의 시선 궤적을 분석하고, 사용자의 시선 궤적에 따라 사용자의 다음 시선 위치를 예측할 수 있다. 이러한, 사용자의 다음 시선 위치 예측은 기계 학습(Machine Learning) 기법에 의해 수행될 수 있다.
즉, 상품 배치 모듈(115)은 사용자의 다음 시선 위치 예측을 위한 기계 학습 모델을 포함할 수 있다. 기계 학습 모델은 사용자의 시선 이동 정보가 입력되는 경우, 사용자의 다음 시선 위치를 출력하도록 기계 학습된 모델일 수 있다.
상품 배치 모듈(115)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 예측된 다음 시선 위치에 기 설정된 상품을 배치할 수 있다. 예를 들어, 상품 배치 모듈(115)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 예측된 다음 시선 위치에 수익률이 기 설정된 기준 이상의 상품을 배치할 수 있다. 또한, 상품 배치 모듈(115)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 예측된 다음 시선 위치에 해당 사용자의 관심 상품 중 수익률이 가장 높은 상품을 배치할 수 있다.
정보 제공 모듈(117)은 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 해당 상품에 대해 다른 형태의 정보를 제공할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 정보 제공 모듈(117)은 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지에서 2D 이미지의 상품을 3D 이미지로 변형하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 정보 제공 모듈(117)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 시선이 기 설정된 기준 시간 이상 머무른 상품 또는 사용자가 기 설정된 기준 횟수 이상으로 응시한 상품에 대해 상품 이미지를 2D에서 3D로 변경하여 표시할 수 있다.
정보 제공 모듈(117)은 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 각 상품의 2D 이미지에 대해 3D 이미지를 매칭하여 저장할 수 있다. 여기서, 3D 상품 이미지는 사용자의 입력에 따라 방향이 변경되도록 마련될 수 있다. 이 경우, 사용자는 여러 방향에서 3D 상품 이미지를 볼 수 있으므로, 해당 상품에 대한 시각적 정보를 충분히 얻을 수 있게 된다.
또한, 정보 제공 모듈(117)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 관심 상품에 대응하는 관련 상품을 썸네일 이미지 또는 팝업 창 형태로 제공할 수 있다. 정보 제공 모듈(117)은 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품들 중에서 사용자의 시선이 기 설정된 기준 시간 이상으로 머무른 상품 또는 사용자가 기 설정된 기준 횟수 이상으로 응시한 상품을 사용자의 관심 상품으로 추출할 수 있다.
예를 들어, 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 관심 상품이 여성 상의 블라우스인 경우, 정보 제공 모듈(117)은 해당 관심 상품(여성 상의 블라우스)과 매칭되는 여성 하의(예를 들어, 치마 또는 바지 등)를 썸네일 이미지 또는 팝업 창 형태로 제공할 수 있다.
또한, 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 관심 상품이 1테라 바이트(1TB) 용량의 SSD(Solid State Drive)인 경우, 정보 제공 모듈(117)은 해당 관심 상품(1TB SSD)과 유사한 가격의 2테라 바이트 용량의 HDD(Hard Disk Drive)를 썸네일 이미지 또는 팝업 창 형태로 제공할 수 있다.
또한, 정보 제공 모듈(117)은 사용자 별로 쇼핑몰 페이지 중 상품 상세 페이지에 머무른 시간(즉, 상품 상세 페이지 체류 시간)을 확인할 수 있다. 정보 제공 모듈(117)은 사용자의 시선 추적 정보 및 상품 상세 페이지 체류 시간을 기반으로 상품 상세 페이지에 대한 사용자의 집중도를 확인할 수 있다. 즉, 정보 제공 모듈(117)은 상품 상세 페이지 체류 시간 대비 사용자의 시선 위치가 상품 상세 페이지에 머무른 시간을 통해 상품 상세 페이지에 대한 사용자의 집중도를 확인할 수 있다.
정보 제공 모듈(117)은 상품 상세 페이지에 대한 사용자의 집중도가 기 설정된 기준 이상이나, 해당 사용자가 해당 상품을 구매하지 않은 경우, 해당 사용자의 사용자 단말기(102)로 해당 상품에 대한 추가 구매 정보(예를 들어, 해당 상품에 대한 할인 쿠폰, 해당 상품의 리뷰에 대한 정보(리뷰 영상 링크 등) 등)를 제공할 수 있다.
즉, 사용자가 상품 상세 페이지에 대한 집중도는 높았으나 해당 상품을 구매하지 않은 경우는, 해당 상품에 대한 구매 의사는 있으나 해당 상품에 대해 더 많은 정보를 원하는 경우가 많으므로, 해당 상품에 대한 추가 구매 정보를 제공하여 해당 상품을 구매하도록 유도할 수 있다.
또한, 정보 제공 모듈(117)은 사용자에 대해 쇼핑몰 페이지 별로 사용자의 집중도를 산출할 수 있다. 즉, 정보 제공 모듈(117)은 사용자에 대해 쇼핑몰 페이지 별로 페이지 체류 시간을 산출하고, 페이지 체류 시간 대비 사용자의 시선 위치가 해당 페이지에 머무른 시간을 통해 사용자의 집중도를 산출할 수 있다. 정보 제공 모듈(117)은 쇼핑몰 페이지들 중 사용자의 집중도가 가장 높은 기 설정된 개수의 쇼핑몰 페이지를 북마크로 자동 설정할 수 있다.
관심 가격대 산출 모듈(119)은 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 사용자의 관심 가격대를 산출할 수 있다. 관심 가격대 산출 모듈(119)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 시선이 머무른 상품의 가격 및 사용자의 시선이 머무른 시간을 기반으로 사용자의 관심 가격대를 산출할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 관심 가격대 산출 모듈(119)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 시선이 머무른 시간이 기 설정된 제1 시간 미만인 상품의 가격을 확인하고, 해당 상품의 가격대는 사용자의 관심이 적은 것으로 판단할 수 있다. 관심 가격대 산출 모듈(119)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 시선이 머무른 시간이 제1 시간보다 길게 설정된 제2 시간 이상인 상품의 가격을 확인하고, 해당 상품의 가격대는 사용자의 관심이 많은 것으로 판단할 수 있다.
관심 가격대 산출 모듈(119)은 쇼핑몰 페이지에서 사용자의 시선이 머무른 시간이 기 설정된 제1 시간 미만인 상품의 가격 및 사용자의 시선이 머무른 시간이 기 설정된 제2 시간 이상인 상품의 가격을 기반으로 사용자의 관심 가격대를 산출할 수 있다. 여기서, 상품 배치 모듈(115)은 사용자의 관심 가격대를 기반으로 쇼핑몰 페이지에서 각 상품들을 사용자의 관심 가격대에 해당하는 상품들로 재배치할 수 있다.
감정 분석 모듈(121)은 사용자의 얼굴 촬영 영상을 기반으로 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 감정을 분석할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 감정 분석 모듈(121)은 사용자의 얼굴 촬영 영상에서 사용자의 표정을 추출하고, 이를 기반으로 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 감정을 분석할 수 있다. 감정 분석 모듈(121)은 각 쇼핑몰 페이지에 대해 각 사용자들의 감정을 분석하여 각 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자 반응을 모니터링 할 수 있다.
본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 "모듈"은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다.
도 3은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경(10)을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 실시예에서, 각 컴포넌트들은 이하에 기술된 것 이외에 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술된 것 이외에도 추가적인 컴포넌트를 포함할 수 있다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 사용자 단말기(102)일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(12)는 쇼핑몰 관리 서버(104)일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100 : 시선 추적을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템
102 : 사용자 단말기
102a : 시선 추적 모듈
104 : 쇼핑몰 관리 서버
111 : 통신 모듈
113 : 이벤트 관리 모듈
115 : 상품 배치 모듈
117 : 정보 제공 모듈
119 : 관심 가격대 산출 모듈
121 : 감정 분석 모듈

Claims (20)

  1. 하나 이상의 프로세서들, 및
    상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치로서,
    사용자 단말기로부터 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 시선 추적 정보를 수신하는 통신 모듈;
    상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품을 재배치하는 상품 배치 모듈; 및
    상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자의 시선이 머무른 상품의 가격 및 상기 사용자의 시선이 머무른 시간을 기반으로 상기 사용자의 관심 가격대를 산출하는 관심 가격대 산출 모듈을 포함하고,
    상기 상품 배치 모듈은, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 각 상품들의 관심도를 산출하고, 상기 쇼핑몰 페이지 중 랜딩 페이지에 표시된 상품들 중 기 설정된 기간 동안 상품의 관심도가 기 설정된 임계치 이하인 상품은 상기 랜딩 페이지에서 삭제하며,
    상기 관심 가격대 산출 모듈은, 상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자의 시선이 머무른 시간이 기 설정된 제1 시간 미만인 상품의 가격 및 상기 사용자의 시선이 머무른 시간이 상기 제1 시간 보다 길게 설정된 제2 시간 이상인 상품의 가격을 기반으로 상기 사용자의 관심 가격대를 산출하는, 컴퓨팅 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 상품 배치 모듈은,
    상기 산출된 관심도에 따라 상기 쇼핑몰 페이지 내에서 각 상품들을 재배치하는, 컴퓨팅 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 상품 배치 모듈은,
    상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에서 각 상품 별로 사용자들의 시선이 머무른 총 시간 및 사용자들의 총 응시 횟수를 확인하고, 상기 사용자들의 시선이 머무른 총 시간 및 사용자들의 총 응시 횟수에 기반하여 각 상품 별 관심도를 산출하는, 컴퓨팅 장치.
  4. 삭제
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 상품 배치 모듈은,
    상기 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지의 각 영역 별 사용자들의 응시도를 산출하고, 상기 쇼핑몰 페이지의 각 영역 별 사용자들의 응시도 및 각 상품의 수익률에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지 내에서 각 상품들을 재배치하는, 컴퓨팅 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 상품 배치 모듈은,
    상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자들의 응시도가 높은 영역일수록 상품의 수익률이 높은 상품들을 배치하는, 컴퓨팅 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 상품 배치 모듈은,
    상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지 내 상기 사용자의 다음 시선 위치를 예측하고, 상기 예측된 다음 시선 위치에 기 설정된 상품을 배치하는, 컴퓨팅 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치는,
    상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품에서 상기 사용자의 관심 상품을 추출하고, 상기 관심 상품에 대해 이벤트를 진행하는 경우, 상기 사용자 단말기로 상기 관심 상품에 대한 이벤트 정보를 제공하는 이벤트 관리 모듈을 더 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치는,
    상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품에 대해 다른 형태의 정보를 제공하는 정보 제공 모듈을 더 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 정보 제공 모듈은,
    상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자의 시선이 기 설정된 기준 시간 이상 머무른 상품 또는 상기 사용자가 기 설정된 기준 횟수 이상 응시한 상품에 대해 상품 이미지를 2D에서 3D로 변경하여 표시하는, 컴퓨팅 장치.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 정보 제공 모듈은,
    상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품에서 상기 사용자의 관심 상품을 추출하고, 상기 관심 상품과 대응하는 관련 상품을 썸네일 이미지 또는 팝업 창 형태로 제공하는, 컴퓨팅 장치.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 정보 제공 모듈은,
    상기 사용자의 상기 쇼핑몰 페이지 중 상품 상세 페이지 체류 시간을 확인하고, 상기 시선 추적 정보 및 상기 상품 상세 페이지 체류 시간을 기반으로 상기 상품 상세 페이지에 대한 사용자의 집중도를 산출하는, 컴퓨팅 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 정보 제공 모듈은,
    상기 상품 상세 페이지에 대한 사용자의 집중도가 기 설정된 기준 이상이나 상기 사용자가 해당 상품을 구매하지 않은 경우, 상기 사용자 단말기로 해당 상품에 대한 추가 구매 정보를 제공하는, 컴퓨팅 장치.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 정보 제공 모듈은,
    상기 사용자에 대해 쇼핑몰 페이지 별로 페이지 체류 시간을 산출하고, 상기 페이지 체류 시간 및 상기 시선 추적 정보에 기반하여 쇼핑몰 페이지 별 사용자의 집중도를 산출하며, 쇼핑몰 페이지들 중 사용자의 집중도가 가장 높은 기 설정된 개수의 쇼핑몰 페이지를 북마크로 설정하는, 컴퓨팅 장치.
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 청구항 1에 있어서,
    상기 통신 모듈은, 상기 사용자 단말기로부터 상기 쇼핑몰 페이지를 보고 있는 상기 사용자의 얼굴 촬영 영상을 수신하고,
    상기 컴퓨팅 장치는,
    상기 얼굴 촬영 영상을 기반으로 상기 쇼핑몰 페이지에 대한 상기 사용자의 감정을 분석하는 감정 분석 모듈을 더 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 쇼핑몰 페이지에 대한 사용자의 시선 추적 정보를 생성하는 사용자 단말기; 및
    상기 사용자 단말기로부터 상기 시선 추적 정보를 수신하고, 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 상품을 재배치하는 쇼핑몰 관리 서버를 포함하고,
    상기 쇼핑몰 관리 서버는,
    상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 쇼핑몰 페이지에 표시된 각 상품들의 관심도를 산출하고, 상기 쇼핑몰 페이지 중 랜딩 페이지에 표시된 상품들 중 기 설정된 기간 동안 상품의 관심도가 기 설정된 임계치 이하인 상품은 상기 랜딩 페이지에서 삭제하며,
    상기 쇼핑몰 페이지에서 상기 사용자의 시선이 머무른 시간이 기 설정된 제1 시간 미만인 상품의 가격 및 상기 사용자의 시선이 머무른 시간이 상기 제1 시간 보다 길게 설정된 제2 시간 이상인 상품의 가격을 기반으로 상기 사용자의 관심 가격대를 산출하는, 시선 추적을 이용한 쇼핑몰 서비스 시스템.
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