KR102309373B1 - 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 다른 동종업체 쇼핑몰 또는 SNS 에 존재하는 데이터에 기반하여 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 생성하는 것을 특징으로 한다.

Description

기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템 및 그 방법{System for building the contents automatically for planning sales and method therefor}
본 발명은 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 다른 동종업체 쇼핑몰 또는 SNS 에 존재하는 데이터에 기반하여 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 생성하는 것을 특징으로 한다.
일반적으로, 인터넷 등의 통신망을 이용하여 전자상거래가 수행되는 온라인쇼핑몰의 판매용 컨텐츠는 해당 시기별, 상품의 카테고리별, 유행별로 소비자가 구매를 원하는 상품에 대하여 기획 판매용 컨텐츠를 구축하고, 쇼핑몰의 메인 화면에서 배너(banner) 형식으로 사용자의 선택에 의하여 해당 컨텐츠를 표시하도록 하고 있다.
상기와 같은 기획 판매용 컨텐츠는 인터넷을 통하여 웹상에서 표시되는 웹페이지로 생성되거나 사용자의 휴대폰과 같은 이동통신단말기에서 실행되는 어플리케이션 프로그램(소위 '앱'(app))으로 구현될 수 있다.
이러한 기획 판매용 컨텐츠는 대표적으로 의류 판매용 쇼핑몰에서 가장 효과적으로 사용되고 있는데, 예를 들어, 시기별로 '봄철 의류', '여름철 의류', '가을철 의류', '겨울철 의류', 'S/S(Spring/Summer) 상품전', 'F/W(Fall/Winter) 상품전', '간절기 의류' 등으로 배너가 제작되고, 카테고리별로 '아웃도어 상품전', '남성복 할인전', '여성복 할인전', '팬츠류 상품전' 등으로 배너가 제작되고, 유행별로는 '유행 스커트 기획전', 'ㅇㅇ 무늬 의류 할인전' 등으로 배너가 제작되어, 소비자가 쇼핑몰 메인 화면에서 해당 배너를 선택하게 되면 해당 기획 판매를 위한 컨텐츠가 표시되면서 소비자가 구매를 수행할 수 있도록 한다.
종래에는 이러한 기획 판매를 위하여, 쇼핑몰의 기획 판매를 위한 담당자가 해당 시기별, 카테고리별 또는 유행별로 인기있는 상품을 분석하고 조사하여 인기상품을 선정하고, 선정된 인기 상품의 이미지를 선택하고 가공하며, 이렇게 이미지 가공된 해당 상품을 기획 판매를 위한 컨텐츠에 인기순으로 진열하여 표시하고, 표시된 상품에 대한 구매가 이루어졌을 경우 구매 결과를 피드백하여 해당 상품의 분석 조사에 반영하고, 기획 판매를 계속 수행할지를 결정하게 된다.
그러나, 상술한 바와 같이 이루어지는 종래 기획 판매를 위한 수순은, 해당 인력이 일일히 수작업으로 상품 분석 및 조사를 수행하기 때문에, 반영되는 상품들의 갯수에 한계가 있고, 기획 판매의 아이디어와 이미지 제작 및 상품의 선택과 진열에 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었으며, 이로 인하여 쇼핑몰에서 기획 판매를 빈번하게 실시할 수 없었고 기획 판매의 구매 결과를 피드백하여 반영하는 과정이 느리게 이루어지는 문제점이 있었다.
한편, 상술한 바와 같이 인터넷상의 전자상거래를 위한 배너제작방법으로서, 대한민국 특허공개 제 10-2016-95662 호의 광고 배너 자동제작방법 및 광고배너 자동제작서버의 기술과, 대한민국특허공개 제 10-2000-7069 호의 무료 웹호스팅서비스와 연계된 홈페이지 자동셋업과 광고배너 생성방법 및 그에 관한 운용방식의 기술이 공지되어 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해소하기 위하여 창안된 것으로서, 종래 인력에 의하여 수작업으로 이루어졌던 기획 판매를 위한 컨텐츠의 구축을 시스템에 의하여 자동적으로 구축할 수 있는 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템 및 그 방법을 제공한다.
상기와 같은 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템 및 그 방법은, 다른 동종업체 쇼핑몰 또는 SNS 에 존재하는 데이터에 기반하여 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 구성을 가지는 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템 및 그 방법의 효과는, 기획 판매를 위하여 컨텐츠를 자동적으로 생성함으로써 종래 쇼핑몰의 담당자가 일일히 수작업으로 기획 판매를 위한 상품을 분석하고 선정하여 진열하는 과정이 생략되어 쇼핑몰 업체가 시기별, 카테고리별 또는 유행별로 기획 판매를 신속하게 수행할 수 있게 된 효과가 있다.
또한, 종래 쇼핑몰 담당자에 의하여 주관적으로 운용되었던 기획 판매가 다른 쇼핑몰이나 개인 SNS 에 기초한 데이터를 이용하여 정량화되어 기획 판매가 이루어지므로, 다수의 고객들을 만족시킬 수 있는 객관적인 기획 판매가 이루어질 수 있다.
도 1 은 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템의 블럭다이어그램,
도 2 및 도 3 은 본 발명 시스템의 쇼핑트렌드 검색어 추출 적중률 시험을 보여주는 웹 페이지 화면의 일례,
도 4 는 본 발명 시스템의 기획전 이미지 수집 적중률 시험을 보여주는 웹 페이지 화면의 일례,
도 5 는 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 방법의 순서도,
도 6 은 본 발명의 기획 판매를 위하여 생성된 기획전을 나타내는 일례의 화면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템 및 그 방법의 구성을 설명한다.
단, 개시된 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분하게 전달될 수 있도록 하기 위한 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 태양으로 구체화될 수도 있다.
또한, 본 발명 명세서에서 사용되는 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 1 은 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템의 블럭다이어그램이다.
본 발명 시스템(1)은, 특정 상품을 판매하는 온라인상의 쇼핑몰에서 인터넷 등과 같은 통신망을 통하여 다른 동종업체 쇼핑몰이나 개인 SNS 등에 존재하는 데이터를 기반으로 하여 생성되는 기획 판매를 위한 컨텐츠(이하, 본 발명 명세서에서 설명의 편의상 상기 기획판매를 위한 컨텐츠를 '기획전'으로 지칭한다)를 자동적으로 생성함으로써 신속하고 저렴한 비용으로 사용자의 소망에 부합되는 상품을 진열하고, 사용자 소망에 부합되는 상품에 대하여 소비자의 구매행위가 보다 더 적극적으로 이루어질 수 있게 됨으로써 쇼핑몰의 매출 신장과 홍보에 기여할 수 있게 된다.
상기와 같은 기획 판매용 컨텐츠는 인터넷을 통하여 웹상에서 표시되는 웹페이지로 생성되거나 또는 사용자의 휴대폰과 같은 이동통신단말기에서 실행되는 어플리케이션 프로그램(소위 '앱'(app))으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명의 기획전 구축 시스템은 종래 쇼핑몰의 담당자에 의하여 제작되는 기획전이 개인적이고 불규칙하게 상품이 선정되는 것에 비하여 객관적으로 균인한 이미지와 상품을 제공할 수 있게 된다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 시스템(1)을 개조식으로 상세하게 설명하기로 한다.
1) 트렌드 추출부(10)
트렌드 추출부(10)는 인터넷 등의 통신망(N)을 이용하여 동종업체 쇼핑몰 웹사이트나 개인이나 단체의 SNS(Social Network Service) 웹페이지에 접속하여 기획전을 통하여 판매하고자 하는 상품의 검색어(Keyword)를 추출한다.
이러한 상품의 검색어 추출을 위하여, 바람직하게는, 상기 트렌드 추출부(10)는 동종업체 쇼핑몰 웹사이트나 개인 또는 단체의 SNS 웹페이지를 그대로 가져와서 데이터를 추출하는 공지의 크롤링(crawling) 기법을 활용한다.
그리고, 이렇게 추출된 검색어를 가장 많은 횟수로 추출된 최다 검색어부터 가장 적은 횟수로 추출된 최저 검색어까지 순위를 정하여 정렬한다. 상기 순위의 갯수는 설정가능하다.
예를 들어, 도 2 에 도시된 바와 같이, 의류 쇼핑몰이나 의류와 관련된 개인이나 단체의 SNS 웹페이지를 크롤링 기법을 활용하여 검색어를 추출한 결과, 가장 많은 횟수로 추출된 단어를 내림차순으로 검색어 1위부터 10위까지가 롱원피스, 팬츠, 원피스, 가디건, 블라우스, 자켓, 스커트, 니트, 맨투맨, 티셔츠임을 나타내고 있다.
이때, 상기 트렌드 추출부(10)는 보다 정밀한 검색어 추출을 위하여 해당 상품에 관한 유의어들을 기재한 키워드 목록을 데이터베이스에 저장하고, 키워드에 해당하는 단어도 해당 상품을 가리키는 것으로 인식하게 할 수 있다.
예를 들어, 다음과 같이 스커트 상품에 대하여 국문, 영문, 국문 영문 혼합, 영문 약자, 한글 동의어 등의 형태로 다양한 키워드들을 설정할 수 있다.
* (상품명): (키워드 목록)
* 스커트: skirt, 치마, SK
* 프릴스커트: frillskirt, frillsk, 프릴sk, 프릴치마, 프릴skirt
* 니트스커트: knitskirt, knitsk, 니트sk, 니트치마, 니트skirt
* 롱스커트: longskirt, longsk, 롱sk, 롱치마, 롱skirt
* 미디스커트: midiskirt, midisk, 미디sk, 미디치마, 미디skirt
* 미니스커트: miniskirt, minisk, 미니sk, 미니치마, 미니skirt * 가죽스커트: leatherskirt, leathersk, 가죽sk, 가죽치마, 가죽skirt,
레더sk, 레더스커트, 레더치마, 레더skirt * 스트라이프스커트: stripeskirt, stripesk,스트라이프sk,스트라이프치마 단가라sk, 단가라치마,단가라스커트,단가라skirt
스트라이프skirt
* 코듀로이스커트: corduroyskirt,corduroysk,코듀로이sk ,코듀로이치마, 코듀로이skirt,골덴치마,골덴스커트,골덴sk,골덴skirt 2) 주제 선정부(20)
상기와 같이 트렌드 추출부(10)에 의하여 동종업체 쇼핑몰 웹사이트나 개인이나 단체의 SNS 웹페이지로부터 검색어가 추출되면, 주제 선정부(20)가 추출된 검색어 그룹으로부터 기획전을 할 키워드를 선정한다.
예를 들어, 상술한 바와 같이, 검색어를 추출한 결과 가장 많이 등장하는 단어를 내림차순으로 검색어 1위부터 10위까지가 롱원피스, 팬츠, 원피스, 가디건, 블라우스, 자켓, 스커트, 니트, 맨투맨, 티셔츠일 경우, 주제선정부(20)가 이들중 기획전을 수행할 키워드로서 '롱원피스'를 선정할 수 있으며, 이후, 선정된 키워드에 의한 상품들을 판매하는 기획전이 구축되게 된다.
3) 기획전 이미지 분석부(30)
기획전이미지 분석부(30)는 상기 주제 선정부(20)에 의하여 선정된 키워드에 기초하여, 쇼핑몰의 메인 화면에서 기획전을 위한 배너(banner)에 표시될 이미지를 이미지데이터베이스(90)에서 검색하여 분석하는 부분이다.
바람직하게는, 상기 기획전이미지 분석부(30)는 인공지능에 기초한 기계 학습기법을 이용하여 수행되는 것이 바람직하며, 원 데이터(raw data)로부터 특징적 요소(feature)들을 추출하여 분류하는 분류기(classifier)를 반복 작동시켜 학습된(training) 결과에 기초하여 배너에 표시될 이미지를 검색 및 분석할 수 있다.
이때, 상기 기획전이미지 분석부(30)는 이미지데이터베이스(90)에서 적합한 이미지가 검색되지 아니할 경우, 통신망을 통하여 동종업계의 쇼핑몰 웹사이트 및 관련 SNS 웹페이지에서 이미지를 크롤링(crawling) 기법으로 수집하고 검색 및 분석할 수 있다.
예를 들어, 상기 주제선정부(10)에서 키워드로서 '롱원피스'가 선정될 경우, 기획전이미지분석부(30)는 롱원피스에 부합되는 이미지를 이미지데이터베이스(90) 와 동종업계의 쇼핑몰 웹사이트 및 관련 SNS 웹페이지에서 수집하여 검색 및 분석하게 된다.
4) 기획전 이미지 생성부(40)
기획전이미지 생성부(40)는 상기 기획전이미지 분석부(30)로부터 검색 및 분석된 배너에 표시될 이미지에 기획전에 적합한 문구를 병기하고, 문구가 병기된 배너이미지를 생성하는 부분이다.
예를 들어, 상기 기획전이미지분석부(30)에서 분석된 롱원피스에 부합되는 이미지에 롱원피스에 부합되는 문구를 병기하게 되며, 문구의 일례로는 '사려면 지금이야! 스타일 좋은, 매일매일 입고 싶은, 다들 하나쯤 가지고 있는 인싸템, 인기스토어, 이 정도면, 매일 뭐 입지?, 패션의 완성은, 데일리, 편하지만 분위기 있게, 매일 아침 코디고민?, 믿고 사는, 지금 당신이 필요한, 내일 입기 좋은, 화창한 주말에 입기 좋은, 지금 계절에 딱이야, 인생컷을 책임질께, 나만의 스타일, 예쁜옷만 모았다, 예뻐서 한번 편해서 한번 더, 옷사기전 필수체크, 핫아이템, 실제로 입어보고 싶은, 코디활용하기 좋은, 스타일링 쉽고 편한' 등을 들 수 있다.
5) 기획전 생성부(50)
기획전 생성부(50)는 상기 기획전이미지생성부(40)에서 생성된 배너이미지의 스타일, 계절, 지역, 코디 등과 같은 기획전의 성격을 정의하는 부분이다.
상기 기획전의 성격의 데이터는 기획전성격데이터베이스(91)에 저장되며, 기획전생성부(50)는 상기 기획전성격데이터베이스(91)에 저장된 성격 데이터를 활용하여 다양한 성격의 기획전을 다수 생성할 수 있다. 생성된 기획전은 기획전데이터베이스(92)에 저장된다.
예를 들어, 상기 기획전이미지생성부(40)에서 생성된 '롱원피스'의 배너이미지에 부합되는 스타일(라운드넥,V넥, 스웨어넥, 하이넥, 보트넥, 오프숄더, 터틀넥, 베이직칼라, 하이넥칼라 등), 계절(봄, 여름, 가을, 겨울, 간절기 등), 지역(산, 바다, 관광지, 놀이공원 등), 코디(캠퍼스, 결혼식, 데이트, 페스티벌, 홈웨어, 파티, 회사, 핫플레이스, 휴가 등)의 성격이 지정되게 된다.
6) 맞춤형 기획전 생성부(60)
상기 기획전데이터베이스(92)에 저장된 기획전으로부터 사용자에게 적합한 기획전 목록을 추출하고, 추출된 기획전의 성격에 부합되는 추천 상품들을 기획전에 등록하는 부분이다.
이때, 기획전템플레이트(93)에 저장된 다양한 템플레이트를 활용하여 다양한 형태로 사용자에게 기획전을 제공하여 줄 수 있다.
또한, 상기의 추천 상품은 후술할 상품추천부(70)로부터 추천받게 된다.
7) 상품 추천부(70)
상품 추천부(70)는 맞춤형 기획전에 등록될 상품을 상품데이터베이스(94)에서 검색하여 상기 맞춤형 기획전 생성부(60)에 제공하는 부분이다.
바람직하게는, 상기 상품추천부(70)는 인공지능에 기초한 기계 학습기법을 이용하여 수행되는 것이 바람직하며, 원 데이터(raw data)로부터 특징적 요소(feature)들을 추출하여 분류하는 분류기(classifier)를 반복 작동시켜 학습된(training) 결과에 기초하여 상품을 제공한다.
이때, 상기 상품추천부(70)는 상품데이터베이스(94)에서 적합한 상품이 검색되지 아니할 경우, 통신망을 통하여 동종업계의 쇼핑몰 웹사이트 및 관련 SNS 웹페이지에서 이미지를 크롤링(crawling) 기법으로 상품을 수집하여 상품을 제공할 수 있다.
8) 사용자 경험 수집부(80)
상기 사용자경험 수집부(80)는 휴대폰과 같은 사용자단말기(100)로부터 데이터를 전달받아 사용자의 경험정보(로그인, 좋아요, 장바구니, 구매, 상품 추천이력정보)를 수집하여 연동되는 데이터베이스(미도시)에 저장하는 부분이다.
또한, 상기 맞춤형 기획전 생성부(60)는 상기 사용자경험수집부(80)에 저장된 사용자 경험정보를 이용할 수 있는데, 이를 통하여 사용자에게 보다 정확한 맞품형 상품을 기획전을 통하여 제공하여 줄 수 있게 된다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템을 한국정보통신기술협회 소프트웨어시험인증연구소에 의뢰하여 쇼핑트렌드 검색어 추출 적중률, 기획전 이미지 수집 적중률 및 기획전 생성속도를 시험하였으며, 그 결과는 하기와 같다.
1. 쇼핑트렌드 검색어 추출 적중률
쇼핑 트랜드에 해당하는 검색어 추출 적중률을 확인하였다. 이때, 검색어추출 적중률은 다음의 수식 1 로 산정하였다.
(수식 1)
검색어추출적중률(%)={Σ성공횟수측정횟수(10회)×100}/측정횟수(10회)
* 시험 방법
1) 크롬(Chrome) 웹 브라우저로 시험대상제품 URL(본 발명 시스템이 적용된 웹사이트)에 접속함.
2) 테스트 계정으로 로그인함.
3) 화면 메뉴중 '자동기획전', '자동기획전등록' 메뉴를 선택하여 '자동기획전 등록' 페이지로 이동함.
4) '자동기획전 등록' 컨텐츠의 페이지의 '검색어 추출' 버튼을 클릭함.
5) 검색어 추출을 위해 수집한 업체 상품 목록에서 '추출 키워드'의 빈도수로 내림차순 정렬하여 상위 10 개 '추출 키워드' 집합을 확인함.
6) 시험절차 5)에서 확인된 상위 10 개 '추출 키워드' 집합과, 검색어 목록(셀렉트 박스)에 표시된 목록이 일치하면 검색어 추출 성공으로 판단함.
7) 시험절차 4)-6) 번을 10 회 반복 수행.
8) '검색어 추출 적중률(%)'을 계산함.
* 시험 결과
- 쇼핑 트렌드 검색어 추출 적중률: 100%
* 시험 결과 상세
1) 추출키워드 상세 조회 결과: 도 3 에 표시
:검색어 추출을 위해 수집한 업체 상품 목록에서 '추출 키워드'의 빈도수로 내림차순 정렬하여 상위 10 개 '추출 키워드' 집합을 확인함.
도 3 에는 1위 내지 54위까지만 표시하였으며 출현빈도 순으로 상위 10 개 추출 키워드가 '롱원피스', '팬츠', '원피스', '가디건', '블라우스', '자켓', '스커트', '니트', '맨투맨', '티셔츠'로 표시됨.
2) 실험결과화면: 도 4 에 표시
: 시험절차 5)에서 확인된 상위 10 개 '추출 키워드' 집합과, 도 4 에서 보는 바와 같이 검색어 목록(셀렉트 박스)에 표시된 목록('롱원피스', '팬츠', '원피스', '가디건', '블라우스', '자켓', '스커트', '니트', '맨투맨', '티셔츠')이 상호 일치하고 이를 검색어 추출 성공으로 판단.
이하, 도시되지는 않았으나, 위 시험 절차 4)-8) 번을 9 회 반복 수행한 결과 시험절차 5)에서 확인된 상위 10 개 '추출 키워드' 집합과 검색어 목록(셀렉트 박스)에 표시된 목록이 상호 일치함.
2. 기획전 이미지 수집 적중률
기획전 이미지 생성 기능 수행시, 검색어에 맞는 이미지 수집 적중률을 확인하였다. 이때, 이미지 수집 적중률은 다음의 수식 2 로 산정하였다.
(수식 2)
이미지수집적중률(%)={Σ성공횟수측정횟수(10회)×100}/측정횟수(10회)
* 시험 방법
1) 크롬(Chrome) 웹 브라우저로 시험대상제품 URL(본 발명 시스템이 적용된 웹사이트)에 접속함.
2) 테스트 계정으로 로그인함.
3) 화면 메뉴중 '자동기획전', '자동기획전등록' 메뉴를 선택하여 '자동기획전 등록' 페이지로 이동함.
4) '자동기획전 등록' 컨텐츠의 페이지의 '검색어 추출' 버튼을 클릭함.
5) 검색어 목록에서 검색어('롱원피스') 항목을 선택하고, '배너생성' 버튼을 클릭함.
6) 연동 데이터베이스 서버에서 수집해 온 이미지 중 검색어에 해당하는 이미지가 생성됨을 확인함.
7) 생성된 이미지 하단의 '관련상품 링크' 버튼을 클릭함.
8) 생성된 이미지 하단의 '관련상품 링크' 버튼을 클릭 후 이동하는 페이지에서 최상단 상품명에 검색어('롱원피스')가 포함되면 이미지 수집 적중 성공으로 판단함.
9) 시험절차 4)-8) 번을 10 회 반복 수행.
10) '이미지 수집 적중률(%)'을 계산함.
* 시험 결과
- 기획전 이미지 수집 적중률: 100%
* 시험 결과 상세
1) 실험 결과 화면: 도 5 에 표시
: 도 5 에서 보는 바와 같이, 이미지 하단의 '관련상품 링크' 버튼을 클릭하여 나타난 컨텐츠에서 최상단 상품명에 검색어인 '롱원피스'의 문구('카라멜 멜빵 롱원피스'의 문구)가 포함된 이미지가 수집되어 이를 이미지 수집 성공으로 판단.
이하, 도시되지는 않았으나 위 시험 절차 4)-8) 번을 9 회반복 수행한 결과 '관련상품 링크' 화면에서 '레이스 레이어드 벤딩 봄 롱원피스', '쉬폰 뷰티 플라워롱원피스', '플라워쉬폰 롱원피스', '플로라 뷔스티에 롱원피스', '플라워 프릴 물결넥 롱원피스', '플리츠 엘라 롱원피스', '브이넥 쉬폰 프릴 도트 롱원피스', '(중략)...나시 주름 롱원피스', ' 라비 스트렙 니트롱원피스' 와 같이 롱원피스의 문구가 포함된 이미지가 수집됨.
3. 기획전 생성 속도
* 시험 방법
상품 정보 불러오기 및 기획전 화면 생성 소요시간을 측정. 이때, 이미지 수집 적중률은 다음의 수식 3 으로 산정하였다.
(수식 3)
평균소요시간=Σ소요시간/측정횟수(10회)
- 소요시간(상품정보 불러오기) = 상품 목록 표시 완료시간 (-) 상품 불러오기 시작시간
- 소요시간(기획전 화면 생성) = 기획전 화면표시 완료시간 (-) 기획전 생성 시작시간
- 시험 환경
1) 시험대상제품: 본 발명 시스템이 적용된 웹사이트
2) 반복시험 횟수: 1-0 회
3) 자동기획전 등록정보
- 이벤트시작: 2019-02-01
- 이벤트 끝: 2019-02-28
- 제목: 살려면 지금이야! 롱 원피스
- 내용: 인싸템 롱원피스편
- 검색어: 롱원피스
* 시험 절차
1) 크롬(Chrome) 웹 브라우저로 시험대상제품 URL(본 발명 시스템이 적용된 웹사이트)에 접속함.
2) 테스트 계정으로 로그인함.
3) 화면 메뉴중 '자동기획전', '자동기획전등록' 메뉴를 선택하여 '자동기획전 등록' 페이지로 이동함.
4) 자동기획전 등록정보(이벤트 시작, 이벤트끝, 제목, 내용, 검색어)를 입력함.
5) '자동기획전 등록' 컨텐츠의 '검색어 추출' 버튼을 클림함.
6) 검색어 목록에서 검색어('롱원피스') 항목을 선택하고, '상품 불러오기' 버튼을 클릭하여, 소요시간(상품정보 불러오기)를 측정함.
7) 검색어('롱원피스') 항목을 선택한 후, '배너 생성' 버튼을 클릭함.
8) '기획전 생성' 버튼을 클릭하여 소요시간(기획전 화면 생성)을 측정함.
9) 시험 절차 6)-8)번을 10 회 반복 수행함,
10) 평균 소요 시간(상품정보 불러오기)과 평균 소요시간(기획전 화면 생성)을 계산함.
* 시험 결과
- 평균 소요시간(상품정보 불러오기): 74.72 초
- 평균 소요시간(기획전 화면 생성): 3.92 초
: 상기 시험결과에서 보는 바와 같이 본 발명의 시스템은 상품정보 불러오기의 수행속도가 74.72 초로서 매우 신속하고, 이를 토대로하는 기획전 화면 생성 속도가 3.92 초로 매우 신속함을 알 수 있다.
* 비고: 상기 기획전 생성 속도에 이용된 본 발명 시스템이 적용된 서버 및 클라이언트 컴퓨터의 하드웨어 사양은 다음과 같다.
1) 서버
- OS: CentOS 6.9 (64bit)
- CPU: Intel Core i7-4770K (3.50 GHz)
- Memory: 8GB
- Storage: 1TB
- Pre-Requisite: Apache Tomcat 7.0.65, MariaDB 10.1.26
2) 클라이언트 컴퓨터
- OS: Apple macOS Sierra 10.12.5 (64bit)
- CPU: Intel Core i7-8750H (2.20 GHz)
- Memory: 16GB
- Storage: 250GB
- Pre-Requisite: Google Chrome 72.0.3626.96
따라서, 상기와 같은 시험 결과에 따르면 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 시스템은, 동종업계 쇼핑몰 웹사이트나 SNS 웹페이지에서 추출된 트렌드에 따른 기획전을 매우 신속하고 정확하게 생성할 수 있음을 보여주고 있다.
다음으로, 상기와 같은 시험 결과에 따르면 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 방법을 설명한다. 도 5 는 본 발명의 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 방법의 순서도이며, 이하, 각 단계별로 개조식으로 설명하되, 전술한 본 발명 시스템에서 설명한 부분과 동일한 구성 부분의 설명은 생략한다.
1) 트렌드 추출단계(S1)
상기 트렌드 추출단계(S1)는 인터넷 등의 통신망(N)을 이용하여 동종업체 쇼핑몰 웹사이트나 개인이나 단체의 SNS(Social Network Service) 웹페이지에 접속하여 기획전을 통하여 판매하고자 하는 상품의 검색어(Keyword)를 추출하는 수순이다.
이때, 검색어 추출시 동종업체 쇼핑몰 웹사이트나 개인이나 단체의 SNS 웹페이지를 그대로 가져와서 데이터를 추출하는 공지의 크롤링(crawling) 기법을 활용하는 것이 바람직하며, 이렇게 추출된 검색어를 가장 많은 횟수로 추출된 최다 검색어부터 가장 적은 횟수로 추출된 최저 검색어까지 순위를 정하여 정렬하고, 상기 순위의 갯수가 설정가능함은 전술한 트렌드 추출부(10)에서 설명한 바와 같으므로 상세 예시는 생략한다.
2) 주제 선정단계(S2)
상기 트렌드 추출단계에서 동종업체 쇼핑몰 웹사이트나 개인이나 단체의 SNS 컨텐츠로부터 검색어가 추출되면, 추출된 검색어 그룹으로부터 기획전을 할 키워드를 선정하는 단계이다.
상기 주제 선정단계(S2)의 예시는 전술한 주제선정부(20)에서 설명한 바와 같으므로 상세 예시는 생략한다.
3) 기획전 이미지 분석단계(S3)
상기 주제 선정단계(S2)에서 선정된 키워드에 기초하여, 쇼핑몰의 메인 화면에서 기획전을 위한 배너(banner)에 표시될 이미지를 이미지데이터베이스에서 검색하여 분석하는 단계이다.
이때, 상기 이미지의 검색 및 분석은 인공지능에 기초한 기계 학습기법을 이용하여 수행되는 것이 바람직하며, 원 데이터(raw data)로부터 특징적 요소(feature)들을 추출하여 분류하는 분류기(classifier)를 반복 작동시켜 학습된(training) 결과에 기초하여 배너에 표시될 이미지를 검색 및 분석하게 된다.
이때, 이미지데이터베이스에서 적합한 이미지가 검색되지 아니할 경우에는 통신망을 통하여 동종업계의 쇼핑몰 웹사이트 및 관련 SNS 웹페이지에서 이미지를 크롤링(crawling) 기법으로 수집하고 검색 및 분석할 수 있다.
상기 기획전 이미지 분석단계의 예시는 전술한 기획전 이미지 분석부(30)에서 설명한 바와 같으므로 상세 예시는 설명한다.
4) 기획전 이미지 생성단계(S4)
상기 기획전이미지 분석단계(S3)로부터 검색 및 분석된 배너에 표시될 이미지에 기획전에 적합한 문구를 병기하고, 문구가 병기된 배너이미지를 생성하는 단계이다.
상기 기획전 이미지 생성단계의 예시는 전술한 기획전이미지생성부(40)에서 설명한 바와 같으므로 상세 예시는 생략한다.
5) 기획전 생성단계(S5)
상기 기획전이미지생성단계(S4)에서 생성된 배너이미지의 스타일, 계절, 지역, 코디 등과 같은 기획전의 성격을 정의하는 단계이다.
상기 기획전의 성격의 데이터는 기획전성격데이터베이스에 저장되며, 저장된 성격 데이터를 활용하여 다양한 성격의 기획전을 다수 생성할 수 있다. 생성된 기획전은 기획전데이터베이스에 저장된다.
상기 기획전 생성단계(S5)의 예시는 전술한 기획전 생성부(50)에서 설명한 바와 같으므로 상세 예시는 생략한다.
6) 맞춤형 기획전 생성단계(S6)
상기 기획전이미지생성단계(S5)에서 기획전데이터베이스에 저장된 기획전으로부터 사용자에게 적합한 기획전 목록을 추출하고, 추출된 기획전의 성격에 부합되는 추천 상품들을 기획전에 등록하는 단계이다.
이때, 기획전템플레이트에 저장된 다양한 템플레이트를 활용하여 다양한 형태로 사용자에게 기획전을 제공하여 줄 수 있다.
또한, 상기 추천 상품은 상품데이터베이스에서 검색하여 제공된다.
바람직하게는, 상기 추천 상품은 인공지능에 기초한 기계 학습기법을 이용하여 수행되는 것이 바람직하며, 원 데이터(raw data)로부터 특징적 요소(feature)들을 추출하여 분류하는 분류기(classifier)를 반복 작동시켜 학습된(training) 결과에 기초하여 상품을 제공한다.
이때, 상품데이터베이스에서 적합한 상품이 검색되지 아니할 경우, 통신망을 통하여 동종업계의 쇼핑몰 웹사이트 및 관련 SNS 웹페이지에서 이미지를 크롤링(crawling) 기법으로 상품을 수집하여 상품을 제공할 수 있다.
또한, 휴대폰과 같은 사용자단말기로부터 데이터를 전달받아 사용자의 경험정보(로그인, 좋아요, 장바구니, 구매, 상품 추천이력정보)를 수집하여 연동되는 데이터베이스(미도시)에 저장하고, 상기 맞춤형 기획전 생성단계(S6)에서 상기 사저장된 사용자 경험정보를 이용할 수 있는데, 이를 통하여 사용자에게 보다 정확한 맞품형 상품을 기획전을 통하여 제공하여 줄 수 있게 된다.
도 6 은 본 발명의 기획 판매를 위하여 생성된 기획전을 나타내는 일례의 화면으로서, 본 발명의 시스템 및 방법에 의하여 '오피스룩'에 관한 기획전이 자동적으로 생성된 것을 나타낸다.
한편, 상기와 같이 이루어지는 본 발명의 방법은, 생성된 기획전에서 진열된 상품에 대하여 소비자가 상품을 클릭시할 때마다 상품의 판매자가 정하여진 광고료를 지불하게 할 수 있으며, 광고료는 해당 기획전에 소요될 광고금액을 최소금액 내지 최대금액을 책정하고 책정된 금액만큼 광고료로 소진시키고 해당 광고금액이 모두 소진되거나 광고금액이 없는 상품은 기획전에 진열되지 않도록 함으로써 본 발명의 시스템 운영자에게 광고 수익을 제공할 수 있다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
10; 트렌드 추출부
20; 주제 선정부
30; 이미지 분석부
40; 이미지 생성부
50; 기획전 생성부
60; 맞춤형 기획전 생성부
70; 상품 추천부
80; 사용자 경험 수집부
90; 이미지 데이터베이스
91; 규칙 데이터베이스
92; 기획전 데이터베이스
93; 템플릿 데이터베이스
100; 사용자단말기

Claims (13)

  1. 통신망을 이용하여 동종업체 쇼핑몰 웹사이트나 SNS 웹페이지에 접속하여 판매하고자 하는 상품의 검색어를 추출하는 트렌드 추출부(10);
    상기 트렌드 추출부(10)에 의하여 검색어가 추출되면, 추출된 검색어 그룹으로부터 기획전을 할 키워드를 선정하는 주제 선정부(20);
    상기 주제 선정부(20)에 의하여 선정된 키워드에 기초하여 기획전을 위한 배너에 표시될 이미지를 이미지데이터베이스(90)에서 검색하여 분석하는 기획전이미지 분석부(30);
    상기 기획전이미지 분석부(30)로부터 검색 및 분석된 배너에 표시될 이미지에 기획전에 적합한 문구를 병기하고, 문구가 병기된 배너이미지를 생성하는 기획전 이미지 생성부(40);
    상기 기획전이미지생성부(40)에서 생성된 배너이미지에 기초하는 기획전의 성격을 정의하여 기획전데이터베이스(92)에 저장하는 기획전 생성부(50);
    상기 기획전데이터베이스(92)에 저장된 기획전으로부터 기획전 목록을 추출하고, 추출된 기획전의 성격에 부합되는 추천 상품들을 기획전에 등록하는 맞춤형 기획전 생성부(60);
    상품데이터베이스(94)에서 상품을 검색하여 상기 맞춤형 기획전 생성부(60)에 의하여 생성될 기획전에 제공하는 상품 추천부(70);
    사용자단말기(100)로부터 데이터를 전달받아 사용자의 경험정보를 수집하여 연동되는 데이터베이스에 저장하고, 저장된 사용자의 경험정보를 상기 맞춤형 기획전 생성부(60)에 제공하는 사용자경험 수집부(80); 를 포함하여 구성되고,
    상기 트렌드 추출부(10)는, 크롤링(crawling) 기법을 이용하여 검색어를 추출하고, 해당 상품에 관한 유의어들을 기재한 키워드 목록을 데이터베이스에 저장하고, 키워드에 해당하는 단어도 해당 상품을 가리키는 것으로 인식하고,
    상기 맞춤형 기획전 생성부(60)는 상기 사용자경험수집부(80)에 저장된 사용자 경험정보를 이용하여 사용자에게 정확한 맞품형 상품을 제공하여 주고,
    상기 기획전이미지 분석부(30)는, 인공지능에 기초한 기계 학습기법을 이용하여 수행되며, 이미지데이터베이스(90)에서 적합한 이미지가 검색되지 않을 경우, 통신망을 통하여 동종업계의 쇼핑몰 웹사이트 및 관련 SNS 웹페이지에서 이미지를 수집하고,
    상품 추천부(70)는, 인공지능에 기초한 기계 학습기법을 이용하여 수행되고, 상품데이터베이스(94)에서 적합한 상품이 검색되지 않을 경우, 통신망을 통하여 동종업계의 쇼핑몰 웹사이트 및 관련 SNS 웹페이지에서 이미지를 수집하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 트렌드 추출부(10), 주제 선정부(20), 기획전이미지 분석부(30), 기획전 이미지 생성부(40), 기획전 생성부(50), 맞춤형 기획전 생성부(60)를 포함하는 시스템에 의하여 수행되는 기획 판매를 위한 컨텐츠를 자동적으로 구축하는 방법에 있어서,
    상기 트랜드추출부(10)가 통신망을 이용하여 동종업체 쇼핑몰 웹사이트나 SNS 웹페이지에 접속하여 판매하고자 하는 상품의 검색어를 추출하는 트렌드 추출단계(S1);
    상기 트렌드 추출단계(S1)에서 검색어가 추출되면, 상기 주제선정부(20)가 추출된 검색어 그룹으로부터 기획전을 할 키워드를 선정하는 주제 선정단계(S2);
    상기 기획전이미지분석부(30)가 상기 주제 선정단계(S2)에서 선정된 키워드에 기초하여 기획전을 위한 배너에 표시될 이미지를 이미지데이터베이스에서 검색하여 분석하는 기획전이미지 분석단계(S3);
    상기 기획전이미지생성부(40)가 상기 기획전이미지 분석단계(S3)에서 검색 및 분석된 배너에 표시될 이미지에 기획전에 적합한 문구를 병기하고, 문구가 병기된 배너이미지를 생성하는 기획전 이미지 생성단계(S4);
    상기 기획전생성부(50)가 상기 기획전이미지생성단계(S4)에서 생성된 배너이미지에 기초하는 기획전의 성격을 정의하여 기획전데이터베이스에 저장하는 기획전 생성단계(S5);
    맞춤형 기획전생성부(60)가 상기 기획전데이터베이스에 저장된 기획전으로부터 기획전 목록을 추출하고, 추출된 기획전의 성격에 부합되는 추천 상품들을 기획전에 등록하는 맞춤형 기획전 생성단계(S6); 를 포함하여 구성되고,
    상기 트렌드 추출단계(S1)는, 크롤링(crawling) 기법을 이용하여 검색어를 추출하고,
    상기 기획전 이미지 분석단계(S3)는, 상기 이미지의 검색 및 분석은 인공지능에 기초한 기계 학습기법을 이용하여 수행되고,
    상기 맞춤형 기획전 생성단계(S6)는, 인공지능에 기초한 기계 학습기법을 이용하여 추천 상품을 선정하고,
    상기 맞춤형 기획전 생성단계(S6)에서 사용자단말기로부터 데이터를 전달받아 사용자의 경험정보를 수집하여 맞춤형 기획전생성부(60)에 제공하고, 맞춤형 기획전 생성부(60)는 제공된 사용자 경험정보를 이용하여 사용자에게 정확한 맞품형 상품을 제공하여 주는 구성을 특징으로 하는 방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 기획전에서 진열된 상품에 대하여 상품의 판매자가 광고료를 지불하도록 하는 것을 특징으로 하는 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102659929B1 (ko) * 2023-12-22 2024-04-23 우리온테크(주) 온라인 판매 시스템

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102615815B1 (ko) * 2021-06-04 2023-12-20 네이버 주식회사 검색 질의의 사용자 의도에 기초한 상품 기획전 생성 방법 및 시스템
KR102648300B1 (ko) * 2021-06-09 2024-03-14 네이버 주식회사 검색 질의의 사용자 의도에 기초한 상품군 생성 방법 및 시스템
WO2023008617A1 (ko) * 2021-07-29 2023-02-02 주식회사 아이클레이브 인터넷상의 쇼핑몰을 위한 배너 광고의 자동 작성 시스템 및 그 방법
KR102538248B1 (ko) * 2023-01-16 2023-06-01 샵온트리주식회사 복수의 오픈 마켓들을 통해 제공되는 기획전을 관리하기 위한 장치 및 방법
KR102644865B1 (ko) * 2023-08-24 2024-03-07 주식회사 더블유더블유디코리아 기업 홍보용 기사 생성을 위한 인공지능 모델 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101841522B1 (ko) * 2016-11-07 2018-03-23 오드컨셉 주식회사 쇼핑 정보를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090103457A (ko) * 2008-03-28 2009-10-01 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 쇼핑 트렌드를 이용한 광고 수행 시스템 및 방법
KR20170141910A (ko) * 2016-06-16 2017-12-27 박성호 광고 자동 제작 시스템 및 방법
KR20190018369A (ko) * 2017-08-14 2019-02-22 주식회사 카벤토리 상품기획서버를 이용한 상품 기획 시스템 및 방법.
KR102026956B1 (ko) * 2017-10-17 2019-09-30 (주)아이와즈 디지털 저작물 유통 모니터링 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101841522B1 (ko) * 2016-11-07 2018-03-23 오드컨셉 주식회사 쇼핑 정보를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102659929B1 (ko) * 2023-12-22 2024-04-23 우리온테크(주) 온라인 판매 시스템

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