KR102278749B1 - Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store - Google Patents

Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store Download PDF

Info

Publication number
KR102278749B1
KR102278749B1 KR1020180007335A KR20180007335A KR102278749B1 KR 102278749 B1 KR102278749 B1 KR 102278749B1 KR 1020180007335 A KR1020180007335 A KR 1020180007335A KR 20180007335 A KR20180007335 A KR 20180007335A KR 102278749 B1 KR102278749 B1 KR 102278749B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
store
situation
offline
marketing analysis
analyzing
Prior art date
Application number
KR1020180007335A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20190088813A (en
Inventor
최광순
김성동
박영충
Original Assignee
한국전자기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자기술연구원 filed Critical 한국전자기술연구원
Priority to KR1020180007335A priority Critical patent/KR102278749B1/en
Publication of KR20190088813A publication Critical patent/KR20190088813A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102278749B1 publication Critical patent/KR102278749B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼 및 방법이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 오프라인 매장 마케팅 분석 방법은, 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하여, 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하고, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하며, 분석된 매장 방문 고객에 연계하여 매장 상품 매출을 분석한다. 이에 의해, 오프라인 매장의 다양한 상황들을 분석하고, 분석한 상황들을 연계한 마케팅 분석을 자동으로 수행하여 그 결과를 제공할 수 있게 된다.A marketing analysis service platform and method for offline stores are provided. The offline store marketing analysis method according to an embodiment of the present invention analyzes the out-of-store situation, the in-store situation, the customer visiting the store, and the store product sales, and analyzes the store product sales in connection with the analyzed out-of-store situation, Analyze store product sales in connection with the in-store situation, and analyze store product sales in connection with the analyzed store-visiting customers. Accordingly, it is possible to analyze various situations of the offline store, automatically perform marketing analysis linking the analyzed situations, and provide the results.

Figure R1020180007335
Figure R1020180007335

Description

오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼 및 방법{Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store}Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store

본 발명은 마케팅 분석 서비스 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 오프라인 매장에 대한 마케팅 분석 서비스를 제공하는 플랫폼 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a marketing analysis service technology, and more particularly, to a platform and method for providing a marketing analysis service for an offline store.

데이터 분석을 통한 마케팅 분석을 위해서는, 데이터 마이닝·통계 분석·수리적 최적화 등 요소 기술에 대한 전문성과 마케팅 분야, 이를 테면, 마케팅 리서치 분야, 분야별 소비자 행동·욕구·환경 관련 지식·정보 유형에 대한 폭넓은 이해가 필요하다.For marketing analysis through data analysis, expertise in element technologies such as data mining, statistical analysis, and mathematical optimization, as well as a wide range of knowledge and information types related to consumer behavior, needs, and environment in each field, such as marketing research, understanding is needed

IoT 응용 제품·서비스의 급속한 확산으로 소비관련 데이터 생성은 크게 늘고 있으나, 정작 위에서 언급한 데이터의 과학적/효과적 분석 능력과 경험을 가진 전문가가 부족하다.Due to the rapid spread of IoT application products and services, the generation of consumption-related data is greatly increasing, but there is a shortage of experts with scientific/effective analysis ability and experience of the above-mentioned data.

이에 따라, 마케팅 전략을 위한 데이터 분석은 보통 키워드 빈도수 측정, 상품/서비스 후기, 여론, 연관 검색어 등의 자동 분석을 통한 온라인 마케팅 분석 수준에 머물러 있어, 분석의 정확도가 떨어지고 대부분의 데이터도 사장되고 있는 실정이며, 이종 데이터의 자동 융합과 감성 관련 빅데이터 분석까지는 아직도 갈 길이 멀다.Accordingly, data analysis for marketing strategy usually remains at the level of online marketing analysis through automatic analysis of keyword frequency measurement, product/service reviews, public opinion, and related search terms. In reality, there is still a long way to go until automatic convergence of heterogeneous data and analysis of emotion-related big data.

그나마도 마케팅 분석이 이루어지는 것은 온라인 마케팅 분야이며, 오프라인 마케팅에 대한 분석은 활성화되지 않았다.Nevertheless, it is the online marketing field where marketing analysis is performed, and the analysis of offline marketing has not been activated.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 오프라인 매장의 다양한 상황들을 분석하고, 분석한 상황들을 연계하여 마케팅을 자동으로 분석하여 주는 오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼 및 방법을 제공함에 있다.The present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to analyze various situations of an offline store and link the analyzed situations to automatically analyze marketing for an offline store marketing analysis service platform and to provide a method.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 오프라인 매장 마케팅 분석 방법은, 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하는 단계; 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계; 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계; 분석된 매장 방문 고객에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계;를 포함한다.According to an embodiment of the present invention for achieving the above object, an offline store marketing analysis method includes the steps of: analyzing an off-store situation, an in-store situation, a customer visiting a store, and sales of a store product; analyzing in-store product sales in connection with the analyzed out-of-store situation; analyzing in-store product sales in connection with the analyzed in-store situation; and analyzing store product sales in connection with the analyzed store-visiting customer.

그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 오프라인 매장 마케팅 분석 방법은, 매장 직원 상황을 분석하는 단계; 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In addition, the offline store marketing analysis method according to an embodiment of the present invention comprises the steps of analyzing a store employee situation; It may further include; analyzing the store product sales in connection with the analyzed store employee situation.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 오프라인 매장 마케팅 분석 방법은, 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하는 단계;를 더 포함할 수 있다.Also, the offline store marketing analysis method according to an embodiment of the present invention may further include: analyzing the in-store situation in connection with the analyzed store employee situation.

그리고, 매장 직원 상황은, 매장 직원 인원수 및 매장 직원 스트레스 지수를 포함할 수 있다.In addition, the store employee situation may include the number of store employees and a store employee stress index.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 오프라인 매장 마케팅 분석 방법은, 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In addition, the offline store marketing analysis method according to an embodiment of the present invention may further include; analyzing the in-store situation in connection with the analyzed out-of-store situation.

그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 오프라인 매장 마케팅 분석 방법은, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 방문 고객을 분석하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In addition, the offline store marketing analysis method according to an embodiment of the present invention may further include analyzing a customer visiting a store in connection with the analyzed in-store situation.

또한, 매장 내 상황은, 매장 방문 고객수, 매장 복잡도 및 매장 공석률을 포함하고,매장 외 상황은, 매장 주변의 유동 인구를 포함하며, 매장 매출 상황은, 상품 판매량을 포함할 수 있다.In addition, the in-store situation includes the number of customers visiting the store, store complexity, and store vacancy rate, the out-of-store situation includes floating population around the store, and the store sales situation may include product sales.

그리고, 매장 방문 고객은, 방문 고객 특성, 결제 고객 특성, 고객 동선, 매장 체류 시간 및 재방문율을 포함할 수 있다.In addition, the store-visiting customer may include visiting customer characteristics, payment customer characteristics, customer movement, store residence time, and revisit rate.

또한, 방문 고객 및 결제 고객은, 비개인 정보를 통해 식별될 수 있다.In addition, visiting customers and payment customers may be identified through non-personal information.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 오프라인 매장 마케팅 분석 시스템은, 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하는 제1 분석부; akc 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하고, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하며, 분석된 매장 방문 고객에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 제2 분석부;를 포함한다.On the other hand, the offline store marketing analysis system according to another embodiment of the present invention, the first analysis unit for analyzing the out-of-store situation, the in-store situation, the customer visiting the store, and the sales of in-store products; akc a second analysis unit that analyzes store product sales in connection with the analyzed out-of-store situation, analyzes store product sales in connection with the analyzed in-store situation, and analyzes store product sales in connection with the analyzed customer visiting the store; includes

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 오프라인 매장 마케팅 분석 방법은, 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하는 단계; 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하는 단계; 및 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 방문 고객을 분석하는 단계;를 포함한다.On the other hand, the offline store marketing analysis method according to another embodiment of the present invention comprises the steps of: analyzing an off-store situation, an in-store situation, a customer visiting a store, and sales of a store product; analyzing the in-store situation in connection with the analyzed out-of-store situation; and analyzing the store-visiting customer in connection with the analyzed in-store situation.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 오프라인 매장 마케팅 분석 시스템은, 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하는 제1 분석부; 및 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하고, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 방문 고객을 분석하는 제2 분석부;를 포함한다.On the other hand, the offline store marketing analysis system according to another embodiment of the present invention, the first analysis unit for analyzing the out-of-store situation, the in-store situation, the customer visiting the store, and the sales of in-store products; and a second analysis unit that analyzes the situation in the store in connection with the analyzed situation outside the store, and analyzes the customer visiting the store in connection with the analyzed situation in the store.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 오프라인 매장의 다양한 상황들을 분석하고, 분석한 상황들을 연계한 마케팅 분석을 자동으로 수행하여 그 결과를 제공할 수 있게 된다.As described above, according to embodiments of the present invention, it is possible to analyze various situations of an offline store, automatically perform marketing analysis in connection with the analyzed situations, and provide the results.

특히, 본 발명의 실시예들에 따르면, 오프라인 마케팅 서비스 플랫폼의 빅데이터 수집/처리/분석/정형화/가시화 기법을 통하여 실시간성과 지속성을 확보하고 이를 실제 서비스 환경에 적용 가능하다.In particular, according to embodiments of the present invention, real-time performance and continuity are secured through the big data collection/processing/analysis/standardization/visualization technique of the offline marketing service platform, and this can be applied to the actual service environment.

뿐만 아니라, 본 발명의 실시예들에 따르면, 다양한 빅데이터의 통합 분석을 통해 이종 데이터를 융복합적으로 분석하여 차별화된 경쟁 전략 및 서비스 향상 정보로 활용 가능하다.In addition, according to embodiments of the present invention, it is possible to converge and analyze heterogeneous data through integrated analysis of various big data, and utilize it as differentiated competitive strategy and service improvement information.

나아가, 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자에게 마케팅 서비스 솔루션을 구매/임대 방식으로 제공하여 설치/운용 가능하여, 합리적인 수준에서의 활용을 도모할 수 있게 된다.Furthermore, according to embodiments of the present invention, it is possible to install/operate by providing a marketing service solution to a user in a purchase/lease manner, thereby promoting utilization at a reasonable level.

도 1은 본 발명이 적용가능한 매장 오프라인 매장용 마케팅 분석 시스템을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼의 상세 구성을 도시한 도면, 그리고,
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 오프라인 매장 마케팅 분석 방법의 설명에 제공되는 도면이다.1 is a view showing a marketing analysis system for a store offline store to which the present invention is applicable;
2 is a view showing a detailed configuration of a marketing analysis service platform for offline stores according to an embodiment of the present invention, and,
3 is a diagram provided to explain an offline store marketing analysis method according to another embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명이 적용가능한 오프라인 매장 마케팅 분석 시스템을 도시한 도면이다. 본 발명이 적용가능한 마케팅 분석 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 카메라들(11~14), MAC 수집기(20), POS(Point Of Sales) 단말(30), 스마트밴드(40), 스마트폰(50) 및 오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼(100)이 상호 통신 가능하도록 연결되어 구축된다.1 is a diagram illustrating an offline store marketing analysis system to which the present invention is applicable. Marketing analysis system to which the present invention is applicable, as shown in FIG. 1, cameras 11 to 14, MAC collector 20, POS (Point Of Sales) terminal 30, smart band 40, smart The phone 50 and the marketing analysis service platform 100 for offline stores are connected to each other so that communication is possible.

네트워크 카메라들(11~14)는 매장 내/외 상황, 매장 방문 고객 및 매장 직원과 관련한 데이터를 수집하기 위한 장비로, CCTV 등으로 구현가능하다.The network cameras 11 to 14 are equipment for collecting data related to the inside/outside of the store, customers visiting the store, and store employees, and can be implemented as CCTV or the like.

구체적으로, 네트워크 카메라-1(11)은 매장 바깥쪽을 촬영하여 매장 주변의 유동 인구 파악을 위한 영상 데이터를 생성하고, 네트워크 카메라-2(12)는 매장 출입구 쪽을 촬영하여 매장 방문 고객수와 방문 고객의 특성(성별/연령)을 파악하기 위한 영상 데이터를 생성한다.Specifically, the network camera-1 (11) captures the outside of the store to generate image data for identifying the floating population around the store, and the network camera-2 (12) captures the store entrance and the number of customers visiting the store. Generates image data to understand the characteristics (gender/age) of the visiting customer.

또한, 네트워크 카메라-3(13)은 매장의 계산대 쪽을 촬영하여 결제 고객의 특성(성별/연령)을 파악하기 위한 영상 데이터를 생성하며, 네트워크 카메라-4(14)는 매장의 안 쪽을 촬영하여 매장 복잡도, 매장 공석률, 고객의 동선, 매장 직원 인원수 등을 파악하기 위한 영상 데이터를 생성한다.In addition, the network camera-3 (13) creates image data for understanding the characteristics (gender/age) of the paying customer by photographing the checkout side of the store, and the network camera-4 (14) shoots the inside of the store This creates video data to understand store complexity, store vacancy rate, customer movement, and the number of store employees.

MAC 수집기(20)는 고객 스마트폰(50)의 이동통신 모뎀의 MAC 정보를 수집하여, 고객의 재방문률, 매장 체류 시간 및 동선 등을 파악하기 위한 데이터를 생성한다. MAC은 개인 정보가 아니므로, MAC 수집기(20)에 의한 데이터 수집은 고객의 비개인 정보에 의한 식별을 통해 데이터 수집이 가능하다.The MAC collector 20 collects MAC information of the mobile communication modem of the customer's smartphone 50 and generates data for identifying the customer's re-visit rate, store stay time, and movement route. Since MAC is not personal information, data collection by the MAC collector 20 is possible through identification by the customer's non-personal information.

POS 단말(30)는 상품 판매량을 파악하기 위한 데이터를 시간/일/주/월/년 단위로 생성한다.The POS terminal 30 generates data for identifying product sales in units of hours/days/weeks/months/years.

스마트밴드(40)는 결제 고객의 감성에 관한 데이터를 수집하고, 매장 직원의 스트레스 지수를 파악하기 위한 기기이다. ECG, PPG 등의 다양한 생체 신호를 생성할 수 있다.The smart band 40 is a device for collecting data on emotions of payment customers and identifying the stress index of store employees. Various biosignals such as ECG and PPG can be generated.

오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼(이하, '마케팅 분석 플랫폼'으로 약칭)(100)는 카메라들(11~14), MAC 수집기(20), POS 단말(30) 및 스마트밴드(40)에서 생성된 데이터를 수집하여, 매장 내/외 상황, 매장 방문 고객과 직원의 상황 및 상품 매출을 분석하고, 매장의 마케팅 정보를 분석한다.Marketing analysis service platform for offline stores (hereinafter, abbreviated as 'marketing analysis platform') 100 is generated by cameras 11 to 14, MAC collector 20, POS terminal 30 and smart band 40. By collecting data, it analyzes the situation inside and outside the store, the situation of customers and employees visiting the store, and product sales, and analyzes the marketing information of the store.

주로 오프라인 매장의 영업 시간 동안에는 데이터 수집/저장을 수행하고, 데이터를 통한 상황 분석과 마케팅 정보 분석은 오프라인 매장의 영업이 종료된 후에 수행하는 것이 바람직하다. 분석 결과는 다음 영업일에 가시화하여 점주가 확인/열람할 수 있도록 한다.It is desirable to perform data collection/storage mainly during the business hours of the offline store, and to perform situation analysis and marketing information analysis through data after the offline store sales are closed. The analysis result is visualized on the next business day so that the store owner can check/view it.

이하에서, 마케팅 분석 플랫폼(100)에 대해 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는, 도 1에 도시된 마케팅 분석 플랫폼(100)의 상세 구성을 도시한 도면이다.Hereinafter, the marketing analytics platform 100 will be described in detail with reference to FIG. 2 . FIG. 2 is a diagram illustrating a detailed configuration of the marketing analysis platform 100 shown in FIG. 1 .

마케팅 분석 플랫폼(100)은, 도 2에 도시된 바와 같이, 데이터 수집부(110), 데이터 처리부(120), 데이터 분석부(130), 마케팅 분석부(140) 및 가시화부(150)를 포함하여 구축되는 시스템이다.The marketing analysis platform 100 includes a data collection unit 110 , a data processing unit 120 , a data analysis unit 130 , a marketing analysis unit 140 , and a visualization unit 150 as shown in FIG. 2 . It is a system built by

데이터 수집부(110)는 전술한 카메라들(11~14), MAC 수집기(20), POS 단말(30) 및 스마트밴드(40)로부터 그들이 생성한 정형 또는 비정형의 데이터들을 수집/저장한다.The data collection unit 110 collects/stores the structured or unstructured data they generate from the aforementioned cameras 11 to 14 , the MAC collector 20 , the POS terminal 30 and the smart band 40 .

데이터 처리부(120)는 데이터 수집부(110)에 의해 수집/저장된 데이터들에 대한 전처리(pre-processing), 이를 테면, A/D 변환, 노이즈 제거, 샘플링, 패킷 처리, 데이터 파싱, 영상 처리 등을 수행한다.The data processing unit 120 performs pre-processing on the data collected/stored by the data collection unit 110, such as A/D conversion, noise removal, sampling, packet processing, data parsing, image processing, etc. carry out

데이터 분석부(130)는 데이터 처리부(120)에서 전처리된 데이터들로부터 영상 분석, 얼굴/표정 분석, 움직임 분석, 경로 추적, 데이터 분석, 생체 신호 분석 등을 통해 오프라인 매장과 관련한 다양한 상황 정보들을 추출한다.The data analysis unit 130 extracts various situational information related to the offline store from the data preprocessed by the data processing unit 120 through image analysis, face/expression analysis, motion analysis, path tracking, data analysis, biosignal analysis, and the like. do.

구체적으로, 데이터 분석부(130)는 매장 주변의 유동 인구수를 분석하여 매장 외 상황을 파악하고, 매장 방문 고객수(시간/일/요일별), 매장 복잡도, 매장 공석률 등을 분석하여 매장 내 상황을 파악한다.Specifically, the data analysis unit 130 analyzes the number of floating population around the store to understand the situation outside the store, and analyzes the number of customers visiting the store (by hour/day/day), store complexity, store vacancy rate, etc. to analyze the in-store situation figure out

또한, 데이터 분석부(130)는 방문 고객 특성(성별/연령), 결제 고객 특성(성별/연령/감성), 고객 동선, 매장 체류 시간, 재방문율 등을 분석하여 매장 방문 고객에 관한 정보를 파악한다.In addition, the data analysis unit 130 analyzes visiting customer characteristics (gender/age), payment customer characteristics (gender/age/sentiment), customer movement, store stay time, re-visit rate, etc. to identify information about customers visiting the store do.

나아가, 데이터 분석부(130)는 상품 판매량(시간/일/주/월/년/요일별)을 분석하여 매장 매출 상황을 파악하고, 매장 직원 인원수, 매장 직원 스트레스 지수 등을 파악하여 매장 직원 상황을 파악한다.Furthermore, the data analysis unit 130 analyzes the product sales volume (by hour / day / week / month / year / day) to determine the store sales situation, the number of store employees, the store employee stress index, etc. to determine the store employee situation figure out

마케팅 분석부(140)는 데이터 분석부(130)에 의해 파악된 상황들을 상호 연계하여 정보 융복합에 의한 마케팅 분석을 수행한다.The marketing analysis unit 140 performs marketing analysis by information convergence by linking the situations identified by the data analysis unit 130 to each other.

구체적으로, 마케팅 분석부(140)는 데이터 분석부(130)에 의해 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석한다. 예를 들어, 매장 주변의 유동 인구의 변화에 따른 상품 판매량의 변화를 분석할 수 있다.Specifically, the marketing analysis unit 140 analyzes the store product sales in connection with the out-of-store situation analyzed by the data analysis unit 130 . For example, it is possible to analyze a change in product sales according to a change in a floating population around a store.

또한, 마케팅 분석부(140)는 데이터 분석부(130)에 의해 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석한다. 예를 들어, 매장 방문 고객수와 매장 복잡도에 따른 상품 판매량의 상관 관계를 분석할 수 있다.In addition, the marketing analysis unit 140 analyzes the store product sales in connection with the in-store situation analyzed by the data analysis unit 130 . For example, the correlation between the number of customers visiting a store and product sales according to store complexity may be analyzed.

그리고, 마케팅 분석부(140)는 데이터 분석부(130)에 의해 분석된 매장 방문 고객에 연계하여 매장 상품 매출을 분석한다. 예를 들어, 매장 상품 매출이 가장 높은 방문 고객 성별, 연령을 분석하거나, 방문 고객의 감성에 따른 상품 구매율을 분석하거나, 결제 고객의 감성 상태에 따른 재방문율을 분석할 수 있다.Then, the marketing analysis unit 140 analyzes the store product sales in connection with the store-visiting customer analyzed by the data analysis unit 130 . For example, the sex and age of the visiting customer with the highest sales of store products may be analyzed, the product purchase rate according to the emotion of the visiting customer may be analyzed, or the re-visit rate according to the emotional state of the paying customer may be analyzed.

아울러, 마케팅 분석부(140)는 데이터 분석부(130)에 의해 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석한다. 예를 들어, 매장 직원의 인원수와 스트레스 지수가 매장 상품 매출에 미치는 영향을 분석할 수 있다.In addition, the marketing analysis unit 140 analyzes the store product sales in connection with the store employee situation analyzed by the data analysis unit 130 . For example, you can analyze the effect of the number of store employees and the stress index on the sales of store products.

나아가, 마케팅 분석부(140)는 데이터 분석부(130)에 의해 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석한다. 예를 들어, 매장 직원의 인원수에 따른 매장 복잡도의 변화를 분석할 수 있다.Furthermore, the marketing analysis unit 140 analyzes the in-store situation in connection with the store employee situation analyzed by the data analysis unit 130 . For example, a change in store complexity according to the number of store employees may be analyzed.

한편, 마케팅 분석부(140)는 데이터 분석부(130)에 의해 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석한다. 예를 들어, 매장 주변의 유동 인구와 매장 방문 고객수의 상관 관계를 분석할 수 있다.Meanwhile, the marketing analysis unit 140 analyzes the in-store situation in connection with the out-of-store situation analyzed by the data analysis unit 130 . For example, the correlation between the floating population around the store and the number of customers visiting the store may be analyzed.

그리고, 마케팅 분석부(140)는 데이터 분석부(130)에 의해 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 방문 고객을 분석한다. 예를 들어, 매장 복잡도가 방문 고객의 고객 동선과 매장 체류 시간에 미치는 영향을 분석할 수 있다.Then, the marketing analysis unit 140 analyzes the customer visiting the store in connection with the in-store situation analyzed by the data analysis unit 130 . For example, you can analyze the effect of store complexity on customer flow and length of stay in a store.

더 나아가, 마케팅 분석부(140)는 자신에 의해 분석된 마케팅 정보를 다른 마케팅 정보와 연계하여 또 다른 분석을 수행하는 것이 가능하다.Furthermore, it is possible for the marketing analysis unit 140 to perform another analysis by linking the marketing information analyzed by itself with other marketing information.

가시화부(150)는 데이터 분석부(130)에 의한 데이터 분석 결과와 마케팅 분석부(140)에 의해 수행된 마케팅 분석 결과를 오프라인 매장의 점주에게 리포팅한다.The visualization unit 150 reports the data analysis result by the data analysis unit 130 and the marketing analysis result performed by the marketing analysis unit 140 to the store owner of the offline store.

가시화부(150)에 의해 데이터 분석 결과가 각종의 표, 그래프 등의 통계 정보로 제공되고, 마케팅 분석 결과가 보고서 형태로 제공될 수 있으며, 이들은 엑셀, PDF 등의 파일 형태로도 저장가능하다.The data analysis result is provided as statistical information such as various tables and graphs by the visualization unit 150 , and the marketing analysis result can be provided in the form of a report, which can also be stored in the form of a file such as Excel or PDF.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 오프라인 매장 마케팅 분석 방법의 설명에 제공되는 도면이다.3 is a diagram provided to explain an offline store marketing analysis method according to another embodiment of the present invention.

오프라인 매장 마케팅 분석을 위해, 먼저, 마케팅 분석 플랫폼(100)의 데이터 수집부(110)가 전술한 네트워크 카메라들(11~14), MAC 수집기(20), POS기(30) 및 스마트밴드(40)로부터 그들이 생성한 데이터들을 수집/저장한다(S210).For offline store marketing analysis, first, the data collection unit 110 of the marketing analysis platform 100 includes the aforementioned network cameras 11 to 14 , the MAC collector 20 , the POS device 30 and the smart band 40 . ) to collect / store the data they generate (S210).

그리고, 데이터 처리부(120)는 S210단계에서 수집/저장된 데이터들에 대한 전처리(pre-processing)를 수행한다(S220).Then, the data processing unit 120 performs pre-processing on the data collected/stored in step S210 (S220).

그러면, 데이터 분석부(130)가 S220단계에서 전처리된 데이터들로부터 다양한 분석을 통해 오프라인 매장과 관련한 다양한 상황 정보들을 추출한다(S230).Then, the data analysis unit 130 extracts various situational information related to the offline store through various analyzes from the data preprocessed in step S220 ( S230 ).

다음, 마케팅 분석부(140)는 S230단계에서 파악된 상황들을 상호 연계하여 정보 융복합에 의한 마케팅 분석을 수행한다(S240).Next, the marketing analysis unit 140 performs marketing analysis by information convergence by linking the situations identified in step S230 to each other (S240).

이후, 가시화부(150)는 S230단계에서의 데이터 분석 결과와 S240단계에서의 마케팅 분석 결과를 가시화하여, 오프라인 매장의 점주에게 리포팅한다(S250).Thereafter, the visualization unit 150 visualizes the data analysis result in step S230 and the marketing analysis result in step S240, and reports it to the store owner of the offline store (S250).

지금까지, 오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼 및 방법에 대해 바람직한 실시예들을 들어 상세히 설명하였다.So far, preferred embodiments of the marketing analysis service platform and method for offline stores have been described in detail.

본 발명의 실시예에 따른 오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼은, 사용자들의 필요에 따라 솔루션을 구매하거나 임대하여 사용할 수 있다. 솔루션 구매 또는 임대 시 사업자의 니즈에 따라 수집/분석할 데이터 유형과 측정 지표를 선택하여 customizing 할 수 있다. 데이터 유형과 측정 지표에 따른 수집 장비를 설치하고 운용한다.The marketing analysis service platform for offline stores according to an embodiment of the present invention may purchase or lease a solution according to the needs of users. When purchasing or leasing a solution, you can customize it by selecting the data types and metrics to collect/analyze according to the needs of operators. Install and operate collection equipment according to data types and metrics.

CCTV 설치 사업자의 경우에는, 단순 보안용 녹화 CCTV 설치 사업 외에 별도의 부가 서비스 제공이 가능하다. In the case of a CCTV installation company, it is possible to provide additional additional services in addition to the simple security recording CCTV installation business.

본 발명의 실시예를 통해, 사업자는 오프라인에서 생성되는 빅데이터를 체계적으로 수집하고 분석하여 시장과 고객의 니즈를 분석할 수 있다. 또한, 이종 데이터의 융복합적 분석을 통해 보다 정확한 마케팅 서비스를 제공받아 차별화된 마케팅 경쟁 전략으로 활용할 수 있다.Through an embodiment of the present invention, a business operator can systematically collect and analyze big data generated offline to analyze the market and customer needs. In addition, it can be used as a differentiated marketing competition strategy by receiving more accurate marketing services through convergence analysis of heterogeneous data.

효과적인 마케팅 분석을 위해서는 데이터 마이닝 기반 통계분석, 수리-과학적 분석, 감성 분석 등의 다각도 분석과 그 결과의 지속적인 업데이트가 요구된다. 본 발명의 실시예에 따른 오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼은, 오프라인에서 생성되는 정보에서 산업/시장/소비자 동향 및 니즈를 읽어내어 차별화된 경쟁전략을 수립할 수 있도록 체계적인 데이터의 수집/처리/분석/정형화/가시화 단계를 거쳐 서비스를 지원한다.For effective marketing analysis, multi-angle analysis such as data mining-based statistical analysis, mathematical-scientific analysis, and sentiment analysis and continuous update of the results are required. The marketing analysis service platform for offline stores according to an embodiment of the present invention collects/processes/analyzes systematic data to establish a differentiated competitive strategy by reading industry/market/consumer trends and needs from offline generated information. The service is supported through the /standardization/visualization stage.

본 발명의 실시예들에 따르면, 오프라인 마케팅 서비스 플랫폼의 빅데이터 수집/처리/분석/정형화/가시화 기법을 통하여 실시간성과 지속성을 확보하고 이를 실제 서비스 환경에 적용 가능하고, 다양한 빅데이터의 통합 분석을 통해 이종 데이터를 융복합적으로 분석하여 차별화된 경쟁 전략 및 서비스 향상 정보로 활용 가능하며, 사용자에게 마케팅 서비스 솔루션을 구매/임대 방식으로 제공하여 설치/운용 가능하여, 합리적인 수준에서의 활용을 도모할 수 있게 된다.According to embodiments of the present invention, real-time performance and continuity are secured through the big data collection/processing/analysis/standardization/visualization technique of the offline marketing service platform, and this can be applied to the actual service environment, and integrated analysis of various big data Through convergence analysis of heterogeneous data, it can be used as differentiated competitive strategy and service improvement information, and it can be installed/operated by providing marketing service solutions to users in a purchase/lease method, so that it can be utilized at a reasonable level. there will be

한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.On the other hand, it goes without saying that the technical idea of the present invention can also be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment. In addition, the technical ideas according to various embodiments of the present invention may be implemented in the form of computer-readable codes recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may be any data storage device readable by the computer and capable of storing data. For example, the computer-readable recording medium may be a ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, hard disk drive, or the like. In addition, the computer-readable code or program stored in the computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between computers.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 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.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention belongs without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims Various modifications are possible by those of ordinary skill in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or prospect of the present invention.

11~14 : 네트워크 카메라
20 : MAC 수집기
30 : POS(Point Of Sales)
40 : 스마트밴드
50 : 스마트폰
100 : 오프라인 매장용 마케팅 분석 서비스 플랫폼11~14: network camera
20: MAC Collector
30: Point Of Sales (POS)
40: smart band
50: smartphone
100: Marketing analysis service platform for offline stores

Claims (12)

오프라인 매장 마케팅 분석 방법에 있어서,
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 방문 고객에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계;를 포함하고,
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 매장 직원 상황을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하는 단계;를 더 포함하며,
매장 직원 상황은,
매장 직원 인원수 및 매장 직원 스트레스 지수를 포함하고,
오프라인 매장 마케팅 분석 방법은,
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 매장 방문 고객수와 매장 복잡도에 따른 상품 판매량의 상관 관계를 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 결제 고객의 감성 상태에 따른 재방문율을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 매장 복잡도가 방문 고객의 고객 동선과 매장 체류 시간에 미치는 영향을 분석하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 방법.
In the offline store marketing analysis method,
Analyzing, by the offline store marketing analysis system, the situation outside the store, the situation in the store, the customer visiting the store, and the sales of the store product;
analyzing, by the offline store marketing analysis system, in-store product sales in connection with the analyzed situation outside the store;
analyzing, by the offline store marketing analysis system, in-store product sales in connection with the analyzed in-store situation;
Including, by the offline store marketing analysis system, analyzing store product sales in connection with the analyzed store visiting customers;
Off-line store marketing analysis system, analyzing the store staff situation;
Analyzing, by the offline store marketing analysis system, store product sales in connection with the analyzed store employee situation;
The offline store marketing analysis system further includes; analyzing the in-store situation in connection with the analyzed store employee situation;
The store staff situation
including the number of store employees and the store employee stress index;
Offline store marketing analysis method,
Analyzing, by the offline store marketing analysis system, a correlation between the number of shoppers and product sales according to store complexity;
Analyzing, by the offline store marketing analysis system, a re-visit rate according to the emotional state of the paying customer;
Offline store marketing analysis method, characterized in that it further comprises; analyzing, by the offline store marketing analysis system, the effect of the store complexity on the customer movement and the store stay time of the visiting customer.
 삭제delete 삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서,
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 방법.
The method according to claim 1,
The offline store marketing analysis system, analyzing the in-store situation in connection with the analyzed out-of-store situation; Offline store marketing analysis method further comprising a.
 청구항 1에 있어서,
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 방문 고객을 분석하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 방법.
The method according to claim 1,
Offline store marketing analysis method further comprising; analyzing, by the offline store marketing analysis system, a customer visiting a store in connection with the analyzed in-store situation.
 청구항 1에 있어서,
매장 내 상황은,
매장 방문 고객수, 매장 복잡도 및 매장 공석률을 포함하고,
매장 외 상황은,
매장 주변의 유동 인구를 포함하며,
매장 매출 상황은,
상품 판매량을 포함하는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 방법.
The method according to claim 1,
The situation in the store is
including the number of customers visiting the store, store complexity and store vacancy rate;
Outside the store,
including the floating population around the store;
Store sales are
Offline store marketing analysis method, characterized in that it includes product sales.
 청구항 1에 있어서,
매장 방문 고객은,
방문 고객 특성, 결제 고객 특성, 고객 동선, 매장 체류 시간 및 재방문율을 포함하는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 방법.
The method according to claim 1,
Customers visiting the store,
Offline store marketing analysis method, characterized in that it includes visiting customer characteristics, payment customer characteristics, customer movement, store stay time, and revisit rate.
 청구항 8에 있어서,
방문 고객 및 결제 고객은,
비개인 정보를 통해 식별되는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 방법.
9. The method of claim 8,
Visiting customers and paying customers,
Offline store marketing analysis method, characterized in that it is identified through non-personal information.
 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하는 제1 분석부;
분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하고, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하며, 분석된 매장 방문 고객에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 제2 분석부;를 포함하고,
제1 분석부는,
매장 직원 상황을 분석하며,
제2 분석부는,
분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하고, 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하며,
매장 직원 상황은,
매장 직원 인원수 및 매장 직원 스트레스 지수를 포함하고,
제2 분석부는,
매장 방문 고객수와 매장 복잡도에 따른 상품 판매량의 상관 관계를 분석하며,
결제 고객의 감성 상태에 따른 재방문율을 분석하고,
매장 복잡도가 방문 고객의 고객 동선과 매장 체류 시간에 미치는 영향을 분석하는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 시스템.
a first analysis unit for analyzing out-of-store situation, in-store situation, customer visiting the store, and store product sales;
a second analysis unit that analyzes store product sales in connection with the analyzed out-of-store situation, analyzes store product sales in connection with the analyzed in-store situation, and analyzes store product sales in connection with the analyzed customer visiting the store; including,
The first analysis unit,
Analyze the store staff situation,
The second analysis unit,
Analyze store product sales in connection with the analyzed store employee situation, analyze the in-store situation in connection with the analyzed store employee situation,
The store staff situation
including the number of store employees and the store employee stress index;
The second analysis unit,
Analyzing the correlation between the number of shoppers and product sales according to store complexity,
Analyze the re-visit rate according to the emotional state of the paying customers,
Offline store marketing analysis system, characterized in that it analyzes the effect of store complexity on customer movement and store stay time of visiting customers.
 오프라인 매장 마케팅 분석 방법에 있어서,
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하는 단계; 및
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 방문 고객을 분석하는 단계;를 포함하고,
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 매장 직원 상황을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하는 단계;를 더 포함하며,
매장 직원 상황은,
매장 직원 인원수 및 매장 직원 스트레스 지수를 포함하고,
오프라인 매장 마케팅 분석 방법은,
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 매장 방문 고객수와 매장 복잡도에 따른 상품 판매량의 상관 관계를 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 결제 고객의 감성 상태에 따른 재방문율을 분석하는 단계;
오프라인 매장 마케팅 분석 시스템이, 매장 복잡도가 방문 고객의 고객 동선과 매장 체류 시간에 미치는 영향을 분석하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 방법.
In the offline store marketing analysis method,
Analyzing, by the offline store marketing analysis system, the situation outside the store, the situation in the store, the customer visiting the store, and the sales of the store product;
analyzing, by the offline store marketing analysis system, the in-store situation in connection with the analyzed out-of-store situation; and
Including, by the offline store marketing analysis system, analyzing the store-visiting customer in connection with the analyzed in-store situation;
Off-line store marketing analysis system, analyzing the store staff situation;
Analyzing, by the offline store marketing analysis system, store product sales in connection with the analyzed store employee situation;
The offline store marketing analysis system further includes; analyzing the in-store situation in connection with the analyzed store employee situation;
The store staff situation
including the number of store employees and the store employee stress index;
Offline store marketing analysis method,
Analyzing, by the offline store marketing analysis system, a correlation between the number of shoppers and product sales according to store complexity;
Analyzing, by the offline store marketing analysis system, a re-visit rate according to the emotional state of the paying customer;
Offline store marketing analysis method, characterized in that it further comprises; analyzing, by the offline store marketing analysis system, the effect of the store complexity on the customer movement and the store stay time of the visiting customer.
 매장 외 상황, 매장 내 상황, 매장 방문 고객 및 매장 상품 매출을 분석하는 제1 분석부; 및
분석된 매장 외 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하고, 분석된 매장 내 상황에 연계하여 매장 방문 고객을 분석하는 제2 분석부;를 포함하고,
제1 분석부는,
매장 직원 상황을 분석하며,
제2 분석부는,
분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 상품 매출을 분석하고, 분석된 매장 직원 상황에 연계하여 매장 내 상황을 분석하며,
매장 직원 상황은,
매장 직원 인원수 및 매장 직원 스트레스 지수를 포함하고,
제2 분석부는,
매장 방문 고객수와 매장 복잡도에 따른 상품 판매량의 상관 관계를 분석하며,
결제 고객의 감성 상태에 따른 재방문율을 분석하고,
매장 복잡도가 방문 고객의 고객 동선과 매장 체류 시간에 미치는 영향을 분석하는 것을 특징으로 하는 오프라인 매장 마케팅 분석 시스템.
a first analysis unit that analyzes out-of-store situation, in-store situation, customer visiting the store, and store product sales; and
a second analysis unit that analyzes the in-store situation in connection with the analyzed situation outside the store, and analyzes the customer visiting the store in connection with the analyzed in-store situation;
The first analysis unit,
Analyze the store staff situation,
The second analysis unit,
Analyze store product sales in connection with the analyzed store employee situation, analyze the in-store situation in connection with the analyzed store employee situation,
The store staff situation
including the number of store employees and the store employee stress index;
The second analysis unit,
Analyzing the correlation between the number of shoppers and product sales according to store complexity,
Analyze the re-visit rate according to the emotional state of the paying customers,
Offline store marketing analysis system, characterized in that it analyzes the effect of store complexity on customer movement and store stay time of visiting customers.
KR1020180007335A 2018-01-19 2018-01-19 Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store KR102278749B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180007335A KR102278749B1 (en) 2018-01-19 2018-01-19 Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180007335A KR102278749B1 (en) 2018-01-19 2018-01-19 Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190088813A KR20190088813A (en) 2019-07-29
KR102278749B1 true KR102278749B1 (en) 2021-07-19

Family

ID=67480644

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180007335A KR102278749B1 (en) 2018-01-19 2018-01-19 Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102278749B1 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102398576B1 (en) * 2019-11-01 2022-05-13 주식회사 국민은행 Cloud-based payment platform system and mehtod capable of using a brand of small traders and enterposers
KR102633434B1 (en) * 2023-10-18 2024-02-06 주식회사 넥스트페이먼츠 Methods and systems for planning franchise marketing using offline store data and ai deep learning algorithms

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5926819B2 (en) * 2012-11-29 2016-05-25 株式会社日立製作所 Store operation information system and business system operation information system
KR101752094B1 (en) * 2016-04-07 2017-07-11 주식회사 조이코퍼레이션 Apparatus and method for analyzing store operations

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160007986A (en) * 2014-07-10 2016-01-21 주식회사 케이티 Sales improvement support system using mobile terminals and method for the same
KR20160026739A (en) * 2014-08-27 2016-03-09 주식회사 도브투래빗 Smart shop platform service method and system based on estimating location linkage with shopper and merchant
KR101810169B1 (en) * 2016-05-17 2017-12-19 김명락 Method and device for predicting future number of customers coming into the store based on pattern information of floating population

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5926819B2 (en) * 2012-11-29 2016-05-25 株式会社日立製作所 Store operation information system and business system operation information system
KR101752094B1 (en) * 2016-04-07 2017-07-11 주식회사 조이코퍼레이션 Apparatus and method for analyzing store operations

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190088813A (en) 2019-07-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109145707B (en) Image processing method and device, electronic equipment and storage medium
US11164089B2 (en) Transaction data analysis
JP5942278B2 (en) System and method for improving field work by detecting anomalies
JP5958723B2 (en) System and method for queue management
CN109118296A (en) Movable method for pushing, device and electronic equipment
KR102286415B1 (en) Online and offline information analysis service system by lifecycle according to product life cycle
Mena et al. Churn prediction with sequential data and deep neural networks. a comparative analysis
CN108335317A (en) Shopping guide method and device under a kind of line
KR102278749B1 (en) Marketing Analysis Service Platform and method for Offline Store
CN113780329A (en) Method, apparatus, server and medium for identifying data anomalies
JP2023507043A (en) DATA PROCESSING METHOD, DEVICE, DEVICE, STORAGE MEDIUM AND COMPUTER PROGRAM
CN116127184A (en) Product recommendation method and device, nonvolatile storage medium and electronic equipment
US11282092B2 (en) System and method for universal data modeling
CN112287111B (en) Text processing method and related device
CN110942348A (en) Face recognition system based on big data analysis
CN112328899A (en) Information processing method, information processing apparatus, storage medium, and electronic device
CN110634044A (en) Park user behavior analysis method and device, computer equipment and storage medium
CN116629639B (en) Evaluation information determining method and device, medium and electronic equipment
US20170220648A1 (en) Method for managing device replacements
CN112948691B (en) Method and device for calculating experience index of entity place
Livera et al. Naive Bayes Based Approach on Telecommunication Churn Prediction Using Financial Data
CN114372821A (en) User behavior data processing method, system and medium in local production sales
KR20220104100A (en) Analysis method and system for customized search based on artificial intelligence
Jayadi et al. Predicting the Number of Passengers of MRT Jakarta Based on the Use of the QR-Code Payment Method during the Covid-19 Pandemic Using Long Short-Term Memory
CN117611224A (en) Client grouping method, device, equipment, medium and program product

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant