KR102343474B1 - 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템 - Google Patents

Abstract

실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템이 제공되며, 적어도 하나의 상품을 구매한 후, 적어도 하나의 상품에 대한 후기 콘텐츠를 업로드하는 사용자 단말, 후기 콘텐츠를 선택하여 출력한 후 적어도 하나의 상품을 구매하는 구매자 단말 및 적어도 하나의 판매자 단말로부터 적어도 하나의 상품에 대한 상품 데이터를 수신받아 쇼핑몰 페이지에 업로드하는 업로드부, 사용자 단말에서 적어도 하나의 상품을 구매한 후, 후기 콘텐츠를 업로드하는 경우 사용자 단말의 사용자에게 셀러 자격을 부여하는 부여부, 후기 콘텐츠를 통하여 구매자 단말의 구매 이벤트가 발생한 경우, 구매자 단말에서 결제한 금액의 기 설정된 제 1 퍼센트에 대응하는 적립금을 사용자 단말로 적립해주는 보상부를 포함하는 쇼핑몰 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING ACTUAL PURCHASE BASED SHOPPING MALL SERVICE USIGN VIRAL MARKETING}

본 발명은 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 실제로 상품을 구매한 후 후기 데이터를 업로드하는 경우 셀러의 자격을 부여하여 구매자의 구매 이벤트에 따라 적립금을 제공하는 플랫폼을 제공한다.

최근 유명 유튜버들이 협찬, 광고를 받은 영상을 제작, 방영하면서 유료광고라고 밝히지 않은 일명 뒷광고 논란이 이어지며 유명 유튜버 뿐만 아니라 연예인들까지 논란 속에 속해 있어 진실성에 대한 대중들의 혼란을 주는 동시에 유튜브 광고 시장이 위축될 가능성이 높아졌다. 뒷광고란 인플루언서가 특정 업체로부터 협찬이나 금전적 대가를 받고 유튜브 등에 제품을 홍보하고도 유료광고임을 표기하지 않는 것을 말한다. 즉, 기업과 인플루언서가 경제적 대가를 주고받았지만, 그러한 경제적 이해관계를 명확하게 공개하지 않기 때문에 정보원의 메시지의 신뢰도를 판단하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이에, 공정거래위원회는 표시광고의 공정화에 관한 법률 제3조 및 같은 법 시행령 제3조의 규정에 의한 부당한 표시광고를 심사함에 있어 추천보증 등에 관한 표시광고 심사지침과 인터넷 광고에 관한 심사지침을 개정하였다. 또한 이 법률에는 광고주와 추천보증인과의 사이에 추천보증 등의 내용이나 신뢰도 등에 영향을 미칠 수 있는 경제적 이해관계가 존재하는 경우에는 광고주 또는 추천보증인은 이러한 경제적 이해관계를 공개하여야 한다고 명시하고 있다.

이때, 소비자가 직접 참여하여 홍보 및 유통을 할 수 있고, 편집형 온라인 소호몰에서 구매자의 URL 공유 및 마케팅 참여에 따라 수익을 배분하거나 적립금을 주는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여 선행기술인 한국등록특허 제10-1994653호(2019년07월01일 공고) 및 한국공개특허 제2020-0006766호(2020년01월21일 공개)에는, 사용자 단말에서 물품 검색을 하는 경우, 웹크롤링(Web Crawling)을 통하여 검색된 물품에 대한 최저가 리스트와 생활 플랫폼 서비스 페이지의 물품원가 및 유통마진에 대응하는 적립금을 출력하고, 사용자 단말에서 물품을 구매하는 경우, 유통마진에 대응하는 적립금을 사용자 단말로 저장하며, 사용자 단말에서 생활 플랫폼 서비스 페이지를 공유한 후, 공유된 경로를 따라 유료가입된 회원이 존재하는 경우, 사용자 단말로 유료가입비의 기 설정된 퍼센트를 적립금으로 적립하는 구성과, 소호몰과 상품정보를 소셜미디어를 통하여 소비자 단말과 공유하고, 공유와 마케팅에 의해 상품이 판매되면 수익을 배분하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 상술한 구성 중 전자의 경우 유료회원가입에 적립금을 배분하는 다단계 네트워크 판매방식의 일종일 뿐, 피공유자가 직접 상품을 구매한 판매 결과에 대해 적립금을 배분하는 방식이 아니고, 후자의 경우에도 판매자가 직접 홍보를 한 후 소호몰 플랫폼과 수익을 배분하는 방식이어서 소비자가 주체적으로 홍보를 하는 개념이 아니다. 최근 뒷광고 논란으로 실제 협찬을 받았는지에 대해 유투브나 블로그에 명시를 하고는 있지만 실제 구매를 한 소비자가 사보고 좋아서 구전마케팅을 해주는 것인지 또는 협찬을 받았으니 좋다고 쓰는 것인지가 모호한 경우가 대부분이다. 이에, 실제로 구매를 한 소비자에 의해 셀러의 자격을 부여함으로써 홍보가 이루어지고, 이러한 홍보를 통하여 피공유자가 구매를 한 경우에만 최초 소비자에게 적립금을 배분하는 구성의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, 상품을 구매한 사용자가 상품을 착용한 사진이나 동영상을 포함한 콘텐츠를 쇼핑몰 페이지에 업로드하고, 업로드된 콘텐츠를 선택하여 구매자가 구매를 하는 경우, 사용자에게 기 설정된 퍼센트의 적립금을 제공하고, 사용자가 콘텐츠를 소셜미디어나 기타 공유 사이트에 게재를 한 후 쇼핑몰 페이지의 URL을 게재한 경우, 구매자가 URL을 경유하여 쇼핑몰 페이지에 유입되고 유입된 쇼핑몰 페이지에서 사용자가 업로드한 콘텐츠의 상품을 구매하거나 쇼핑몰 페이지에 업로드된 다른 콘텐츠의 상품을 구매하는 경우일지라도 사용자에게 기 설정된 퍼센트의 적립금을 지급하도록 함으로써, 판매자가 모델을 기용하여 판매를 하는 것 뿐만 아니라 사용자가 홍보의 주체가 되도록 함으로써 상품 리뷰에 대한 진정성과 진정한 내돈내산 후기만 공유될 수 있는, 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 적어도 하나의 상품을 구매한 후, 상기 적어도 하나의 상품에 대한 후기 콘텐츠를 업로드하는 사용자 단말; 상기 후기 콘텐츠를 선택하여 출력한 후 상기 적어도 하나의 상품을 구매하는 구매자 단말; 및 적어도 하나의 판매자 단말로부터 상기 적어도 하나의 상품에 대한 상품 데이터를 수신받아 쇼핑몰 페이지에 업로드하는 업로드부, 상기 사용자 단말에서 상기 적어도 하나의 상품을 구매한 후 상기 후기 콘텐츠를 업로드하는 경우에 상기 사용자 단말의 사용자에게 셀러 자격을 부여하는 부여부, 상기 후기 콘텐츠를 통하여 상기 구매자 단말의 구매 이벤트가 발생한 경우에 상기 구매자 단말에서 결제한 금액의 기 설정된 제 1 퍼센트에 대응하는 적립금을 상기 사용자 단말로 적립해주는 보상부, 상기 사용자 단말에서 상기 셀러 자격을 부여받은 후 적어도 하나의 공유 페이지에 상기 후기 콘텐츠 및 기 발급받은 URL을 업로드하고 상기 URL을 경유하여 적어도 하나의 피공유 단말이 상기 쇼핑몰 페이지로 유입되어 상기 후기 콘텐츠의 상품을 구매 또는 상기 쇼핑몰 페이지의 다른 상품을 구매한 경우에 상기 사용자 단말로 기 설정된 제 2 퍼센트 또는 제 3 퍼센트의 적립금을 적립해주는 공유촉진부를 포함하는 쇼핑몰 서비스 제공 서버;를 포함하되, 상기 쇼핑몰 페이지는, 메인 페이지; 상기 적어도 하나의 판매자 단말의 판매 페이지; 상기 URL에 대응하는 사용자 단말의 개인채널 페이지; 상기 사용자 단말의 개인관리 페이지; 상기 사용자 단말과 인적 네트워크를 가지는 친구의 친구 페이지; 및 모델, 사진작가, 스타일, 스타일리스트 및 의류 라인 중 적어도 하나 또는 적어도 하나의 조합을 보여주기 위하여 편집된 사진을 모아놓은 룩북(Look-Book) 페이지;를 포함하고, 상기 사용자 단말에 적립되는 적립금은, 바이럴 적립금, 즉시 적립금 및 원천세 적립금으로 이루어지며, 상기 바이럴 적립금은 날짜와 상관없이 우선적으로 지급되는 금액이고; 상기 즉시 적립금은 원천세 적용이 되지 않으며, 상기 바이럴 적립금이 소진되면 지급되는 금액이고; 상기 원천세 적립금은 당해년도 1월부터 12월 사이에 발생된 적립금으로 한정되며, 상기 사용자 단말에 적립되는 적립금이 기 설정 금액 이하이면 다음해 1월에 바이럴 적립금으로 합산되고, 상기 사용자 단말에 적립되는 적립금이 상기 기 설정 금액을 초과하면 원천세로 납부된 후 소멸 처리되는 금액인 것을 특징으로 하는 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 상품을 구매한 사용자가 상품을 착용한 사진이나 동영상을 포함한 콘텐츠를 쇼핑몰 페이지에 업로드하고, 업로드된 콘텐츠를 선택하여 구매자가 구매를 하는 경우, 사용자에게 기 설정된 퍼센트의 적립금을 제공하고, 사용자가 콘텐츠를 소셜미디어나 기타 공유 사이트에 게재를 한 후 쇼핑몰 페이지의 URL을 게재한 경우, 구매자가 URL을 경유하여 쇼핑몰 페이지에 유입되고 유입된 쇼핑몰 페이지에서 사용자가 업로드한 콘텐츠의 상품을 구매하거나 쇼핑몰 페이지에 업로드된 다른 콘텐츠의 상품을 구매하는 경우일지라도 사용자에게 기 설정된 퍼센트의 적립금을 지급하도록 함으로써, 판매자가 모델을 기용하여 판매를 하는 것 뿐만 아니라 사용자가 홍보의 주체가 되도록 함으로써 상품 리뷰에 대한 진정성과 진정한 내돈내산 후기만 공유될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 쇼핑몰 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 판매자 단말(400), 적어도 하나의 구매자 단말(500) 및 피공유 단말(600)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400), 적어도 하나의 구매자 단말(500) 및 피공유 단말(600)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 구매자 단말(500)은, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300) 및 적어도 하나의 판매자 단말(400)과 연결될 수 있다. 마지막으로, 피공유 단말(600)은, 네트워크(200)를 통하여 사용자 단말(100), 판매자 단말(400), 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 구매자 단말(500)와 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 상품을 구매한 사용자의 단말일 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서 구매를 하는 주체가 사용자 외에도 구매자 및 피공유자의 구매자 단말(500) 및 피공유 단말(600)이 존재하는데, 사용자의 최초 구매로 인하여 연쇄적으로 구매를 하게 된 사람들을 구매자 및 피공유자로 정의하며 최초 구매자인 사용자와는 분리되도록 설명한다. 결론적으로 모두 구매자이겠지만, 본 발명의 일 실시예에서는 최초 구매자인 사용자의 [사용자->쇼핑몰 페이지에 후기 공유->구매자 구매]의 실시예와, [사용자->공유 페이지에 후기 공유->피공유자 구매]의 실시예를 서로 구분하여 서로 다른 적립금을 부여하기 때문이다. 물론, 구매자 단말(500) 및 피공유 단말(600)도 타 단말과의 관계에서 사용자 단말(100)과 같이 최초 구매자의 역할을 수행할 수 있고, 그 역도 성립하지만, 본 발명의 일 실시예에서는 설명의 편의를 위하여 하나의 단말이 하나의 역할만을 수행한다는 가정에 따라 설명하기로 한다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)는, 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 판매자 단말(400)로부터 상품 데이터를 수신하여 쇼핑몰 페이지에 업로드하는 서버일 수 있다. 여기서, 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)에서 제공하는 쇼핑몰 페이지는 복수의 브랜드가 함께 입점해있는 편집샵 형태일 수 있지만 그 외의 형태인 것을 배제하지 않는다. 또한, 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 상품 데이터가 업로드된 판매 페이지에서 어느 하나의 상품을 선택한 후 구매를 하고, 구매한 상품을 착용하고 촬영한 사진이나 동영상 등 후기 콘텐츠를 사용자 단말(100)의 개인채널 페이지에 업로드하고, 개인채널 페이지의 상품을 선택하여 구매자 단말(500)에서 구매 이벤트가 발생한 경우, 사용자 단말(100)로 기 설정된 제 1 퍼센트의 적립금을 적립해주는 서버일 수 있다. 그리고, 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)에서 소셜미디어나 블로그, 까페 등과 같은 공유 페이지에 자신이 부여받은 자신의 개인채널 페이지의 URL을 후기 콘텐츠와 함께 업로드하여 공유한 후, 피공유 단말(600)이 쇼핑몰 페이지로 유입되며, 피공유 단말(600)에서 사용자가 구매했던 그 상품을 구매하거나 또는 다른 상품을 구매하는 경우 각각 서로 다른 제 2 퍼센트의 적립금 또는 제 3 퍼센트의 적립금을 적립해주는 서버일 수 있다. 후자의 경우에도 적립금을 주는 이유는 사용자 단말(100)의 사용자의 공유 행위로 인하여 피공유자가 본 발명의 페이지(쇼핑몰 페이지)로 유입되었으므로 그 노력에 대한 보상을 해주는 것이다.

여기서, 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 적어도 하나의 브랜드 또는 자체제작 개인의 상품을 판매하는 판매자의 단말일 수 있다. 이때, 판매자는 공급사, 제작사, 생산자 등일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 판매자 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

적어도 하나의 구매자 단말(500)은, 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 사용자 단말(100)에서 업로드한 후기 콘텐츠를 통하여 상품을 구매하는 구매자의 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 구매자 단말(500)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 구매자 단말(500)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 구매자 단말(500)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

피공유 단말(600)은, 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 사용자 단말(100)에서 공유 페이지에 업로드한 후기 콘텐츠를 공유받고, 후기 콘텐츠와 함께 있는 URL을 통하여 쇼핑몰 페이지에 유입되며, 쇼핑몰 페이지에서 후기 콘텐츠의 상품 또는 다른 상품을 구매하는 피공유자의 단말일 수 있다.

여기서, 피공유 단말(600)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 피공유 단말(600)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 피공유 단말(600)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 쇼핑몰 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)는, 업로드부(310), 부여부(320), 보상부(330), 공유촉진부(340), 관리부(350)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400), 적어도 하나의 구매자 단말(500) 및 적어도 하나의 피공유 단말(600)로 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400), 적어도 하나의 구매자 단말(500) 및 적어도 하나의 피공유 단말(600)은, 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 판매자 단말(400), 적어도 하나의 구매자 단말(500) 및 적어도 하나의 피공유 단말(600)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.

도 2를 참조하면, 업로드부(310)는, 적어도 하나의 판매자 단말(400)로부터 적어도 하나의 상품에 대한 상품 데이터를 수신받아 쇼핑몰 페이지에 업로드할 수 있다. 이때, 판매자 단말(400)의 판매자는, 적어도 하나의 브랜드의 제조사 또는 공급사일 수 있고, 쇼핑몰 페이지는, 적어도 하나의 브랜드의 상품 데이터가 게재된 편집샵 형태로 구성될 수 있다.

부여부(320)는, 사용자 단말(100)에서 적어도 하나의 상품을 구매한 후, 후기 콘텐츠를 업로드하는 경우 사용자 단말(100)의 사용자에게 셀러 자격을 부여할 수 있다. 여기서, 부여부(320)는 사용자 단말(100)에서 상품을 실제로 구매한 경우 개인채널 페이지를 개설하고 고유 URL을 발급해줄 수 있다. 그리고, 부여부(320)는, 개인채널 페이지에 사용자 단말(100)에서 업로드한 후기 콘텐츠를 게재할 수 있도록 하고, 판매자의 판매 페이지가 아닌, 사용자의 개인채널 페이지를 통하여 구매자 단말(500)에서 구매를 하는 경우, 구매자 단말(500)의 결제금액의 기 설정된 퍼센트에 대응하는 적립금을 사용자 단말(100)로 부여해줄 수 있다. 사용자는 실제로 소비자인데, 판매자의 상품을 홍보해준 것과 마찬가지이므로, 사용자 단말(100)의 후기공유로 인하여 구매 이벤트가 발생하는 경우 그에 대한 보상을 해주는 것이다. 적립금은 한도가 없기 때문에 사용자의 개인채널 페이지를 통하여 다수의 구매자가 구매를 한 경우, 구매를 한 숫자에 비례하여 적립금이 누적될 수 있고, 그 수가 많으면 많을수록 사용자는 자신의 돈을 들이지 않고도 본 발명의 판매 페이지에서 상품을 구매할 수가 있게 된다.

최근 기하급수적인 인터넷 데이터의 증가로 딥러닝 등의 많은 분야가 발전하였지만 바이럴 마케팅(Viral Marketing)과 같은 상업적 목적의 광고가 발견되면서 정보증가의 부작용이 발생하고 있다. 이는 양질의 정보를 공유하고자 하는 인터넷의 본질을 훼손하고 있을 뿐만 아니라 사용자는 양질의 정보를 습득하기 위해 검색시간이 증가하는 문제가 야기된다. 이에 본 발명의 일 실시예에서는 광고(Ad: Advertisement) 글을 정보 전달의 본질을 흐리는 내용의 글이라 정의하고, 본 정의에 부합하는 정보로 필터링하는 모델을 더 부가할 수 있다. 이 모델은 광고 필터링 경로와 광고 필터링 성능 개선경로로 구성될 수 있고, 지속적으로 성능이 개선되도록 설계될 수 있다. 광고 글 필터링을 위해 데이터를 수집하고 KorBERT를 사용하여 문서분류를 학습할 수 있고. 모델의 성능을 검증하기 위해 실험을 진행함으로써 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision)를 측정하고, 광고의 비정형적 특성을 고려하더라도 높은 성능이 보이도록 학습을 진행할 수 있다. 본 모델을 통해 바이럴 마케팅으로 구성된 문서에서 광고 문단을 판단하고 필터링하여 사용자에게 양질의 정보를 효과적으로 전달하며 검색하는 과정에서 낭비되는 시간과 피로가 감소할 수 있도록 한다.

즉, 본 발명의 일 실시예는 실제로 소비자가 상품을 구매한 후 써보고 정말 좋아서 이를 타인에게 구전마케팅, 즉 바이럴 마케팅을 하는 경우인지, 또는 상술한 뒷광고와 같이 브랜드 판매자와 사용자가 공모한 후 셀러 자격을 얻기 위해 상품을 본 플랫폼에서 구매시키고, 이에 기하여 개인채널 페이지에 후기 콘텐츠를 업로드한 경우인지의 여부를 판단하는 구성을 더 부가할 수 있다. 이에 따라, 부여부(320)는, 일반적인 광고 필터링 시스템들의 방식과 달리 글의 문맥을 파악하고 광고 유무를 판단할 수 있는 모델을 이용하는데, 광고 유무를 판단할 수있도록 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 언어 모델을 이용하여 시스템을 구현할 수 있다. 본 시스템은 사용자의 검색 결과 중 바이럴 마케팅 형태의 광고 글이 제외되도록 문서를 가시화하는 것을 목적으로 한다.

구매자는 웹 브라우저를 통해 정보 검색을 하게 된다. 웹 브라우저에서 검색하면서 발생하는 웹페이지 데이터(Web page Data)는 HTML 데이터 분석 시스템(HTML Data Analysis System)을 통해 웹페이지 태그 분석 및 문서 추출을 진행한다. 추출된 문서정보의 내용에는 광고만으로 구성된 형태가 아닌 광고와 정상 정보가 같이 포함되어있는 특징이 있다. 이를 고려하여 문단 단위로 광고판단 시스템(Automatic AdvertisementJudgment System)으로 전송되어 자연어처리(NLP: Natural Language Processing, 이하 NLP)를 진행하게 된다. 본 자연어 처리에서는 단순하게 광고에서 많이 사용되는 특정 단어의 빈도 등을 분석하는 것이 아닌 임베딩 모델을 사용하며 문단 단위로 문맥을 파악하여 높은 정확도의 문서분류(Document Classification)를 진행한다. 광고 판단 시스템으로부터 반환된 광고 유무와 문단을 레이블링(Labeling)해 구별된 문서 셋(Classified Document Set)을 웹페이지 가시화 시스템(Web page Visualization System)에 전송한다. 웹 가시화 시스템에서는 웹페이지 내 광고 판단이 완료된 문단 정보의 가시적 효과를 위해 CSS를 수정하고 필터링된 문서(Filtered Document)를 웹 페이지에 반영한다. 구매자는 불필요한 광고 내용이 블라인드 처리된 웹 페이지를 브라우저를 통해 확인할 수 있다.

광고 필터링 경로(Ad Filtering Path)를 통한 처리 과정에서 광고 분류의 성능의 한계로 오분류된 경우가 발생할 수 있다. 이를 위해 필터링 개선경로(Ad Filtering Performance Improvement Path)를 더 부가할 수 있다. 해당 경로에서는 False Negative(FN), False Positive(FP) case와 같이 정상적으로 필터링 되지 않은 문서를 소비자가 신고하도록 유도할 수 있다. 구매자는 오분류된 문서와 광고 유무를 체크하여 신고하게 되면 학습 데이터 양식의 라벨(Label)에 맞게 데이터가 가공되며 이는 데이터베이스(Database)에 누적된다. 데이터베이스에 누적된 데이터 셋은 주기적으로 학습 서버(Training Server)에서의 학습을 진행하여 개선된 가중치(Improved Weight)를 광고 판단 시스템에 적용한다. 이 과정을 통해 광고 필터링 성능을 개선한다.

<광고 글 분류>

광고 글에 들어갈 수 있는 광고의 범위는 매우 다양해서 주제를 특정하기 어렵다. 정보검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치인 TF-IDF 방식을 적용하여 단어와 문서 단위의 빈도수를 파악해 광고 유무를 파악하는 방법의 경우 대량의 빅데이터를 수집 및 가공해야 높은 성능을 기대할 수 있고 가공하더라도 분석을 통한 공통 단어나 문단이 일관되지 않을 경우 높은 정확도를 기대하기어렵다. 또한, 최근 광고는 바이럴 마케팅 형태를 가지는 경우가 많아서 표면적으로 광고처럼 보이지 않지만 문맥을 고려하여 자세히 읽었을 경우 광고 특성을 보이는 경우가 많아 빈도수 기반의 분석 방법은 높은 성능을 기대하기에 한계가 있다. Word2Vec 또한 단어 수준의 임베딩을 수행하기 때문에 광고의 광범위한 특성을 고려하기 어렵다.

이러한 문제점을 고려하기 위해 문단 단위로 학습할 필요가 있으며 문단 수준의 임베딩을 수행하는 모델은 GPT, ELMo 등이 있다. 본 발명의 일 실시예에서는 이 중 가장 높은 정확도를 보이는 BERT 언어 모델을 사용할 수 있다. BERT 언어모델은 어휘의 양방향 문맥 정보와 문장 간 선후관계를 학습하여 단어와 문맥을 반영한 벡터로 표현한다. 이를 본 시스템에 적용하여 광고성 글에 대한 문맥을 파악하고 분류하여 광고성 글로 판단되는 문단만을 비가시화시켜 구매자에게 필요한 내용을 효과적으로 전달할 수 있다. Google에서 공개한 다국어 BERT는 Fine-tuning만으로도 여러 응용이 가능하고 높은 성능을 보여주었으나 한국어에 특화되지 않았다. 2019년 ETRI에서 공개한 한국어 기반 언어모델인 KorBERT는 Google의 다국어 언어모델보다 한국어 분석 단위에 특화되었고 더 좋은 성능을 보였다. 이러한 성능 차이로 인해 본 시스템에는 한국어로 사전 학습된 KorBERT 언어모델을 사용할 수 있다.

<광고 글 필터링 학습>

기 정의한 광고 글과 정상적인 정보를 포함하는 글을 분류하기 위해 데이터 셋을 구성해 학습을 진행할 수 있다. 광고 글로 판단되지 않은 문장은 Label을 0으로, 광고 글로 판단된 문장은 Label을 1로 설정해 학습을 진행할 수 있다. 광고는 주제가 다양하고 광범위하기 때문에 각 주제별로 학습하여 결과를 확인하고 최종적으로 데이터를 통합하여 학습할 수 있다.

<광고 비가시화>

필터링 모델을 적용함에 있어 시스템적 판단뿐만 아니라 구매자가 직접 보고 사용할 수 있는 가시화 시스템이 필요하다. 이를 위해 HTML 문서의 CSS 수정을 통해 정보와 광고의 가시적 차이를 통해 차이를 한눈에 확인할 수 있는 비가시화 시스템을 이용할 수 있다. 검색 및 필터링, 비가시화 과정의 진행은 Selenium 브라우저를 이용해 진행할 수 있다. 정보검색 과정에서 구매자가 검색한 글에 대한 답변 내용 중 광고 여부 판단이 필요할 경우 광고 여부 판단 기능을 실행하여 답변 내용을 크롤링해 수집한다. 수집된 답변 내용 중 구매자의 정보 검색 목적에 부합하는 정보와 광고가 공존하여 실질적인 광고를 분류하기 위해서는 문단 단위 필터링 시스템 적용이 필요하다. 이를 위해 글을 문단 및 어절 단위로 분류하고 인덱스를 추가하며 분류된 결과 값에 따라 광고글 필터링 시스템을 적용한다. 시스템 적용 후 광고라고 판단된 문단의 단어 및 부여된 인덱스를 이용해 광고성 문단에 존재하는 단어들의 위치로 접근한다.

접근한 단어들에 대해 태그단위 CSS 스타일 추가를 통해 광고 글을 원문과 다르게 블라인드 처리하여 정보 글과 광고 글에 차이를 둔다. 결과적으로 사용자의 검색 결과 중 실질적인 정보에만 접근할 수 있도록 가공하여 가시적인 문서를 제공한다. 이후 필터링된 내용의 확인이 필요한 경우를 대비하여 해당 글 위에 마우스 커서를 올리거나 적용된 CSS를 제거하는 원문보기 기능을 활용하여 본문 내용의 확인이 가능하다. 이러한 기능들은 PyQt5 모듈을 사용하여 GUI(Graphical User Interface)로 구현할 수 있다.

<광고 필터링 향상>

현재 사용되는 광고 필터링 시스템들은 웹페이지 상에서 사용자에게 자율적으로 광고에 해당하는 태그를 차단할 수 있는 기능과 광고 영상에 해당하는 링크를 신고할 수 있도록 지원하고 있다. 이 필터링 시스템에서도 신고 기능을 지원하여 광고 필터링 기술을 보완할 수 있도록 설계할 수 있다. 구매자가 광고 판단 기능을 사용하였을 시, 학습 모델이 완전하지 못하여 광고를 제대로 처리하지 못하는 경우가 생길 수 있다. 이런 경우 구매자 또는 관리자가 해당 문단을 입력하여 광고유무를 선택 후 신고할 수 있도록 할 수 있고, 신고 데이터는 데이터베이스에 축적되도록 하고 주기적으로 데이터베이스의 신고 데이터를 통해 모델의 재학습과정을 거쳐 업데이트하는 방식으로 보완시켜 필터링 시스템의 성능향상을 도울 수 있다. 물론, 상술한 방법 이외에도 다양한 방법이 적용될 수 있으며 상술한 방법에만 한정되는 것은 아님은 자명하다 할 것이다.

보상부(330)는, 후기 콘텐츠를 통하여 구매자 단말(500)의 구매 이벤트가 발생한 경우, 구매자 단말(500)에서 결제한 금액의 기 설정된 제 1 퍼센트에 대응하는 적립금을 사용자 단말(100)로 적립해줄 수 있다. 사용자 단말(100)은, 적어도 하나의 상품을 구매한 후, 적어도 하나의 상품에 대한 후기 콘텐츠를 업로드할 수 있다. 구매자 단말(500)은, 후기 콘텐츠를 선택하여 출력한 후 적어도 하나의 상품을 구매할 수 있다. 이때, 제 1 퍼센트는 5%일 수 있으나 이에 고정된 것은 아니고 실시예에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 사용자 A가 상품 B를 산 후, B를 착용한 사진이나 동영상을 사용자 A의 개인채널 페이지에 업로드했고, 판매자의 판매 페이지가 아니라, 사용자 A의 개인채널 페이지에 구매자 C가 방문하여 상품 B를 산 경우에는, 상품 B의 가격인 Y의 5%, 즉 5Y/100의 금액이 적립금으로 적립된다. 만약, 구매자가 300명이라면, (5Y/100)X300=15Y로, 자신이 산 상품 B의 15배의 금액이 적립될 수 있다.

공유촉진부(340)는, 사용자 단말(100)에서 셀러 자격을 부여받은 후, 적어도 하나의 공유 페이지에 후기 콘텐츠 및 기 발급받은 URL을 업로드하고, URL을 경유하여 적어도 하나의 피공유 단말(600)이 쇼핑몰 페이지로 유입되어 후기 콘텐츠의 상품을 구매 또는 쇼핑몰 페이지의 다른 상품을 구매한 경우, 사용자 단말(100)로 기 설정된 제 2 퍼센트 또는 제 3 퍼센트의 적립금을 적립해줄 수 있다. 이때, 기 설정된 제 1 퍼센트는, 기 설정된 제 2 퍼센트와 같고, 기 설정된 제 3 퍼센트는, 상기 제 1 퍼센트 또는 제 2 퍼센트보다 낮은 숫자일 수 있다. 예를 들어, 전자의 경우에는 사용자 A가 공유 페이지인 B 페이지에 상품 C의 후기 콘텐츠를 올리면서 URL을 함께 올려서 구매자 D가 본 발명의 쇼핑몰 페이지로 유입되어 구매까지 일으킨 경우이므로, 제 1 퍼센트와 동일한 퍼센트로 설정한다. 후자의 경우에는, 구매자 D가 공유 페이지인 B 페이지에 상품 C의 후기 콘텐츠를 보고 본 발명의 쇼핑몰 페이지로 유입은 되었으므로, 상품 C를 사지 않고 상품 F를 산다고 할지라도 본 발명의 플랫폼 자체의 매출이 발생한 것이고, 이에 따른 기여도를 보상금으로 설정하여 예를 들어 제 3 퍼센트를 2%로, 상품 F를 게재한 다른 사용자에게는 3%를 지급하는 것이다. 결과적으로, 플랫폼에서 지출하는 금액은 5%로 동일하고 그 기여도에 따라 서로 분배되는 것으로 정리될 수 있다.

이때, 쇼핑몰 페이지는, 메인 페이지, 적어도 하나의 판매자 단말(400)의 판매 페이지, URL에 대응하는 사용자 단말(100)의 개인채널 페이지, 사용자 단말(100)의 개인관리 페이지, 사용자 단말(100)과 인적 네트워크를 가지는 친구의 친구 페이지, 모델, 사진작가, 스타일, 스타일리스트 및 의류 라인 중 적어도 하나 또는 적어도 하나의 조합을 보여주기 위하여 편집된 사진을 모아놓은 룩북(Look-Book) 페이지를 포함할 수 있다. 여기서, 공유촉진부(340)는, 본 발명의 바이럴 마케팅이 어떠한 노드와 차수를 가지고 퍼져나가는지에 대한 네트워크 분석을 더 수행할 수도 있다. 다양한 종류의 많은 시스템들이 링크(Link)로 연결된 노드(Node)들로 이루어지는 구조를 갖는 복잡계 네트워크(Complex Network) 모델로 표현 될 수 있다. WWW(World Wide Web)는 웹 사이트들의 노드들로 구성되는 네트워크고 인터넷은 라우터나 ISP(Internet Service Provider)들이 노드로 구성되는 네트워크다. 무엇보다 최근 들어서 가장 중요한 네트워크는 온라인 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)다. 소셜 네트워크에서는 개인이나 조직과 같은 행위자들이 노드들이며 행위자들 사이에 유대 관계가 링크로 표시되는 네트워크다. 이외에도 공급 사슬(Supply Chain) 네트워크, 금융, 그리고 전력공급네트워크 등 다양한 종류의 시스템이 네트워크 모델로 표현 될 수 있다.

이와 같이 다양한 종류의 시스템들이 네트워크로 표현됨에 따라 네트워크의 동적인 행태(Dynamical Behavior)가 중요한 문제로 부각되었다. 컴퓨터 바이러스(Virus) 가 인터넷을 통해 어떻게 전파되어 나가는지 질병이 사회 관계망 속에서 어떻게 전파 되어 나가는지 그리고 전력 공급 네트워크나 세계적인 금융 네트워크에서 한 곳의 고장이나 부실이 어떻게 전파되어 나가는지 등의 문제가 중요한 관심사가 되었다. 현재 우리의 일상 속에 깊이 파고든 온라인 소셜 네트워크 서비스는 매우 짧은 역사에도 불구하고 인류의 절반 이상이 사용할 정도로 그 효과성과 편의성을 인정받고 있다. 이에 따른 소셜 네트워크 서비스의 파급력이 가공할 수준이라는 것이 여러 사례와 연구로 나타났고, 이를 비즈니스에 활용하기 위해 여러 다양한 산업 분야에서 소셜 네트워크 서비스를 주목하고 있다. 특히 마케팅 분야에서의 적용 의지가 대단한데, TV나 라디오, 신문 같은 기존의 미디어 대신 소셜 네트워크를 활용한 마케팅이 효율성 면에서 높은 이점을 보이기 때문이다.

그 중에서도 입소문 마케팅이라 불리는 바이럴 마케팅(Viral Marketing)의 효과성이 크게 주목 받고 있다. 소수의 사용자만 알고 있던 정보가 사용자가 속한 네트워크에서 별다른 비용 없이 빠르게 전파되면서 정보가 확산되는 방식을 잘 활용하면 비즈니스 상에서 막대한 이익을 창출할 수 있음이 밝혀졌기 때문이다. 이러한 바이럴 마케팅의 효과적인 시행을 위해서는 대상이 되는 온라인 소셜 네트워크의 정보 전달이나 파급 관련에 대한 이해와 분석이 매우 중요한 선결 과제다. 이때, 네트워크의 정보 전달이나 파급 등 네트워크의 동적인 행태는 네트워크의 구조적인 위상 특성(Topological Characteristics)에 따라 다양한 형태를 보인다. 예로 매우 큰 슈퍼 허브노드(Hub Node)들이 존재하고 노드들 사이에 군집화 경향이 강한 소셜네트워크에서 정보 전달이나 파급은 랜덤(Random) 네트워크나 정형적인 격자(Lattice) 네트워크의 정보전달이나 파급과 매우 다른 양상을 보인다. 따라서 네트워크의 어떤 구조적인 위상 특성이 네트워크의 동적인 정보 흐름이나 전파를 촉진 시키는지 아니면 방해 하는지를 알 필요가 있다.

이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따라 네트워크의 구조적인 특성과 또 다양한 위상 특성치 들이 네트워크의 동적인 정보 흐름이나 전파에 어떻게 영향을 미치는지를 시뮬레이션을 통해 분석해 볼 수 있다. 이를 위해 본 발명의 일 실시예에서는 먼저 네트워크의 구조적 유형으로 랜덤 네트워크, Small World 네트워크, 그리고 Scale-Free 네트워크를 설정하고, 이들 네트워크의 위상적 특성을 나타내주는 측도로 평균 노드 최단거리(Average Shortest Path Length)와 군집화 계수(Clustering Coefficient) 그리고 노드 차수 분포(Node Degree Distribution)로부터 파악되는 Power-Law 성질을 도출할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는, 네트워크의 구조적인 특성과 위상 특성치 값들이 네트워크의 동적인 정보 흐름이나 전파에 어떻게 영향을 미치는지를 시뮬레이션을 통해 분석하고, 이를 위해서 먼저 네트워크의 생성 모델을 구축한다. 이 네트워크 생성 모델은 두개의 파라미터를 갖고 있는데 이들의 적절한 조절을 통해 다양한 구조적 특성(Small-World 성질이나 Scale-Free 성질 혹은 랜덤 네트워크)과 다양한 위상 특성치 값들을 갖는 네트워크를 생성할 수 있다. 인위적으로 생성된 네트워크상에서 정보 전송 모델로는 가장 광범위하게 사용되는 선형 역치 모델(Linear Threshold Model)을 사용할 수 있다.

<네트워크 구조적 유형>

과거 수 십년 동안 가장 광범위하게 일반적으로 사용 되어온 네트워크 유형은 Erdos와 Renyi에 의해 제안된 랜덤 네트워크다. 하지만 대부분 현실 세계의 네트워크들은 완전한 랜덤 네트워크가 아니고 그렇다고 정형적인 격자(Lattice)형 네트워크도 아닌 두 양극 사이 어딘가에 존재한다. 따라서 최근 과거 십 수 년에 걸쳐 다양한 종류의 복잡계 네트워크에 존재하는 구조적 성질에 대해 많은 연구가 있었다. 그 결과 두 가지 중요한 발견이 있었는데 하나는 복잡계 네트워크에 존재하는 Small-World 성질과 Scale-Free 성질이다. 최근 과거 수년에 걸쳐 대표적인 복잡계 네트워크인 온라인 소셜 네트워크에서 Small-World 성질과 Scale-Free 성질이 존재 한다는 것을 밝힌 여러 연구가 있었다.

Small-World 성질은 이름이 말하듯이 네트워크의 구성 노드들 간의 평균 최단 거리가 네트워크의 크기와 무관하게 작다는 것이다. 사회 과학자 Milgra에 의해 제안된 Six Degree of Separation은 네트워크에서 임의의 한 노드는 평균적으로 6 개의 노드를 거치면 모든 노드에 도착 할 수 있다는 것을 의미한다. Watts와 Strogatz는 많은 현실 세계 네트워크들이 노드 간 평균 최단 거리가 네트워크 크기와 무관하게 작으며 군집화 계수는 랜덤 네트워크에 비해 상당히 크다는 것을 보여 주었다. 즉, Small-World 네트워크는 네트워크의 크기와 무관하게 비교적 작은 노드 간 평균 최단 거리와 높은 군집화 계수에 의해 특성화 된다.

네트워크의 구조적 특성을 결정하는 중요한 요소 중 다른 하나는 노드 차수, 즉 노드가 갖고 있는 링크 개수의 분포다. 일부 대규모 복잡계 네트워크에서는 특정 노드의 차수가 평균 노드 차수에 비해 매우 큰 현상을 볼 수 있다. 즉, 노드 차수 분포가 균일 하지 않고 매우 불균일한 Power-Law를 따르는데 노드 차수가 특정 크기에 국한 되지 않기 때문에 이와 같은 네트워크를 Scale-Free 네트워크라고 한다. Scale-Free 네트워크에서는 대부분의 노드들은 매우 적은 노드 차수를 갖으며 매우 큰 노드 차수를 갖는 소수의 슈퍼 허브 노드가 존재한다. Scale-Free 네트워크는 이러한 슈퍼 허브 노드들의 존재로 인해 노드 간 평균 최단거리가 짧다.

임의의 두 노드가 일정 확률로 연결되는 랜덤 네트워크의 경우 노드 차수는 대부분 비슷하고 평균 노드 차수와 비슷한 값을 갖는다. 따라서 랜덤 네트워크의 경우 노드 차수 분포는 평균 노드 차수를 평균으로 갖는 포아손 분포로 잘 나타 낼 수 있다. 인접 노드 간 연결 밀도는 낮을 수밖에 없어 군집화 계수는 매우 낮고 노드 간 평균 최단거리도 큰 값을 갖는다. 본 발명의 일 실시예에서는, 상술한 바와 같이 네트워크의 구조적 유형을 크게 랜덤, Small-World, 그리고 Scale-Free 네트워크 세 가지로 하고 이들 유형과 정보 확산에 대한 연계성을 분석할 수 있다.

<네트워크 위상 측도>

네트워크의 위상적 특성을 나타내는 측도는 여러 개 존재한다. 본 발명의 일 실시예에서는 이 중 이하의 3 개의 측도를 이용할 수 있다. 첫 번째로 군집화 계수인데, 군집화 계수는 노드들 사이에 연결의 밀도를 나타내는 측도다. 군집화 계수 계산은 노드의 세 개 쌍(Triplet)을 토대로 계산한다. 예로 노드 v 와 직접 연결된 노드의 개수를 k 개라고 할 때 모두 kC2 개의 세 개 쌍을 생성 할 수 있다. 이 중 일부는 세 개가 모두 연결된 닫힌 세 개 쌍이고 나머지는 연결이 안 된 열린 세 개 쌍이다. 군집화 계수는 네트워크에 존재하는 모든 세 개 쌍의 개수 중 닫힌 세 개 쌍개수의 비율로 정의 된다. 기본적으로 이 값은 0과 1 사이의 값을 갖는데 1에 가까울수록 특정 노드와 인접한 노드들끼리도 서로 연결될 확률이 높다. 소셜 네트워크에서 보면 한 사람의 친구들은 그들 사이에 서로 친분이 있을 가능성이 매우 높아 군집화 계수가 높은 값을 갖는다. 일반적으로 Small-World 성질을 나타내는 네트워크는 노드들 사이의 연결 밀도가 높기 때문에 군집화 계수가 높은 것으로 나타난다.

두 번째로는 평균 최단 거리인데, 평균 최단 거리는 네트워크의 모든 노드들 간 최단 거리들의 평균으로 정의된다. 평균 최단 거리는 군집화 계수와 더불어 Small-World 네트워크의 특성을 나타내는데 사용된다. 일반적으로 Small-World 네트워크는 동일한 노드 수를 갖는 여타 망에 비해 앞에서 서술한대로 노드들 간의 연결 밀도가 높기 때문에 비교적 높은 군집화 계수 값을 갖는데 이로 인해 노드들 간의 평균 최단거리도 비교적 작은 값을 갖는다.

세 번째로는 노드 차수 분포(Node Degree Distribution)인데, 네트워크에서 노드의 차수, 즉 노드에 연결된 링크 개수의 분포를 살펴봄으로서 네트워크의 구조적 특성을 파악 할 수 있다. 일반적으로 랜덤 네트워크에서는 노드 차수가 비교적 균일(Homogeneous)하게 분포되어 있는 반면에 일부 네트워크에서는 노드의 차수 분포가 y = x -α 형태의 Power-Law 분포를 따르는 다수의 네트워크들이 발견되었다. 이 Power-Law 분포의 특징은 지수 분포보다 훨씬 점진적으로 감소하기 때문에 노드 차수가 평균 노드 차수에 비해 매우 큰 값을 갖을 수 있고 이로 인해 매우 편향된(Skewed) 분포를 나타낸다. Scale-Free 네트워크의 경우 노드 차수가 Power-Law 분포를 따르기 때문에 대부분의 노드는 차수가 비교적 작은 값을 갖고 소수 개의 노드는 차수가 매우 큰 슈퍼 허브노드다. 노드 차수 분포가 Power-Law를 따르는지 여부를 판단하는 방법은 노드 차수 분포를 Log-Log Scale로 나타난 후 분포가 기울기 -α를 갖는 직선 식을 따르는지 보이는 것이다. 일반적으로 α는 1과 3 사이의 값을 갖는다

<네트워크 생성 모델>

망 생성을 위해서는 그 용도에 따라 다양한 모델이 연구되어 왔다. 생화학 망을 위한 모델, 사회 연결망 생성을 위한 모델, 그리고 인터넷 ISP 도메인 네트워크 생성 모델 등 다양한 모델이 연구되어 왔다. 그런데 이들 모델은 단편적으로 특정 네트워크를 생성해 줄 뿐 다양한 네트워크의 위상 측도값들을 변화 시키지는 못한다. 이때, 네트워크의 구조적인 위상 특성과 특성치 값들이 네트워크의 동적인 정보 흐름이나 전파에 어떻게 영향을 미치는지를 시뮬레이션을 통해 분석해보고자, 다양한 값의 군집화 계수, 노드 간 평균 최단거리, 그리고 다양한 종류의 노드 차수 분포 등을 생성해 줄 수 있는 네트워크 생성 모델이 필요하다. 이를 위해 최근 제안된 두 개의 파라메터를 갖으며 반복적인 두 개의 과정, 즉 Preferential Attachment와 Triad Formation으로 이루어진 네트워크 생성 모델을 사용할 수 있다.

Preferential Attachment 과정은 기본적으로 Barabasi-Albert 모델과 유사한데 다만 Preferential Attachment의 강도를 조정해 주는 파라미터 K가 추가된 것이 다르다. 새롭게 추가된 노드 i 는 네트워크에 존재하는 기존의 노드 j 에 연결되는데 노드 j 에 연결될 확률은 이하 수학식 1과 같이 주어진다.

이때 dj 는 노드 j의 차수 즉 링크의 개수를 나타내며 S는 현재 네트워크에 존재하는 노드들의 집합이며 ｜S｜는 노드들의 총 개수를 나타낸다. 수학식 1에서 파라미터 K를 통해 Power-Law 성질의 크기를 조절해 나갈 수 있다. K = 0 이면 기존의 BA 모델을 나타낸다. 노드 i 가 노드 j 에 연결될 확률은 노드 j 의 차수에 비례하기 때문에 링크 수가 많은 노드에 연결될 확률이 높고, 이는 Rich node becomes richer 라는 Preferential Attachment 과정을 따른다. K 가 증가하게 되면 차수가 많은 노드에 연결될 확률이 점차 줄어들어 K = ∞ 가 되면 노드 i 가 네트워크 내의 노드 j 에 연결될 확률은 노드 차수와 무관하게 일정하게 된다. 즉, 이를 통해 생성된 망은 Power-Law 성질이 존재하지 않는 랜덤 네트워크에 가깝게 된다.

두 번째는 Triad Formation 과정인데 이 과정은 확률 PTF 로 수행되며 확률 1-PTF로 Preferential Attachment 과정이 반복된다. Triad Formation 과정은 노드 i 가 PA 과정을 통해 노드 j 에 연결되면 노드 i 를 노드 j 의 이웃과 연결시키는 과정이다. 이는 한 노드가 다른 임의의 노드보다 친구의 친구 노드에 연결될 확률이 높다는 사실에 기인하는데 네트워크 생성 과정이 현실세계에 존재하는 네트워크 성장 과정과 유사하게 된다. 한편 Triad Formation 과정을 통하면 네트워크의 노드 밀도가 커질 것으로 기대된다. 따라서 확률 PTF를 조정해 나가면서 어느 정도 군집화 계수 값을 조정해 나갈 수 있게 된다.

예를 들어, K = 0, PTF = 0으로 하여 생성한 네트워크는 Triad Formation 과정 없이 계속 Preferential Attachment 과정만 수행하기 때문에 군집화 계수는 낮지만 강력한 허브노드들이 존재하는 Scale-Free 네트워크가 된다. 반면에 K =∞ , PTF = 1로 하여 생성한 네트워크는 Preferential Attachment가 일어나지 않아 노드 차수가 Power-Law 성질을 갖고 있지 않지만 인접한 노드 간 연결 밀도는 높아져 높은 군집화 계수 값을 갖는다. K = 10, PTF = 0.5로 하여 생성한 망은 어느 정도 Scale-Free 성질과 Small-World 성질을 모두 갖고 있게 된다. 또, 네트워크의 구조적 유형에 따른 정보 확산 비교를 위해 랜덤 네트워크도 생성할 수 있는데, 이를 위해 Erdos와 Renyi의 ER 모델을 사용할 수 있다. 연결된(Connected) 네트워크를 생성하기 위해 초기에 노드들을 일렬로 연결 한 후 랜덤 네트워크를 생성할 수 있다.

<네트워크 정보 확산 모델>

네트워크상에서 한 노드가 정보를 갖고 있을 때 그 주변의 어떤 노드에 해당 정보가 전파되는지, 즉 네트워크상에서 정보가 확산되는 모형에 대한 많은 연구가 있었다. 본 발명의 일 실시예에서는 네트워크 생성 모델을 이용하여 구축한 네트워크상에서 정보 확산 시뮬레이션을 위해 사용할 모델로 선형 역치 모델을 이용할 수 있다. 이 모델은 각 노드마다 일정한 역치(Threshold)가 주어지고, 인접한 모든 노드 중에서 정보를 갖지 못한 노드와 정보를 가진 노드들의 비율과, 각 노드가 가진 역치 값을 비교해 해당 노드와 인접한 모든 노드 중에서 정보를 가진 노드들의 비율이 더 클 경우 해당 노드가 정보를 수용하는 방식의 정보 확산 모델이다. 예를 들어, 모든 노드의 역치가 0.5인 네트워크의 확산되는 경우 초기에 Step 0에 서 노드 8, 9가 정보를 갖고 있다고 하자. 노드 5의 인접 노드는 모두 4개인데 이중 2 개가 정보를 갖고 있어서 그 비율 0.5(=2/4)가 역치 0.5 이상이어서 노드 5는 Step 1에서 정보를 수용한다.

관리부(350)는, 사용자 단말(100)에서 상품 콘텐츠를 쇼핑몰 페이지 또는 공유 페이지에 업로드 또는 공유하는 경우 사용자 단말(100)로 재판매 권한을 부여할 수 있다.

이하, 상술한 도 2의 쇼핑몰 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3a 및 도 3b를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 플랫폼은 소위 내돈내산(내 돈내고 내가 산) 리얼 후기를 업로드함으로써 판매자의 판매 페이지 외에도, 구매자의 개인채널 페이지를 통하여 구매가 일어날 수 있도록 한다.

	브랜드수수료	소비자할인율	셀러적립금
0%~49%	26%	즉시할인10% or 즉시적립11% 선택	적립최대4.56%
50%~59%	23%	즉시할인5% or 즉시적립6% 선택	적립최대4.56%
60%~69%	20%	즉시할인X 즉시적립X	적립최대4.56%
70%~	10%	즉시할인X 즉시적립X	적립X

도 4a 내지 도 4d를 참조하면, 사용자의 적립금은 바이럴적립금과 즉시적립금 두가지를 합산해서 보여줄 수 있다. 관리자에서는 적립금이 4 가지 항목으로 나눠서 보여질 수 있다. 첫 번째로, 바이럴적립금은, 원천세 문제로 적립된 날짜와 상관없이 바이럴적립금이 우선적으로 적립되어야 하고, 즉시적립금(11%or 6%)은, 이벤트성 적립금으로 원천세가 붙지 않는다. 바이럴적립금 소진 시 적용될 수 있다. 세 번째는 원천세적립금이다. 원천세적립금은 적립금 사용이 114,000원 이하인 경우 다음 해 1월에 바이럴적립금으로 지급할 수 있다. 적립금 사용금액이 114,000원이 넘을경우 다음 해 1 월 1 일부터 원천세를 납부하여야 하며 원천세적립금은 소멸될 수 있다. 원천세적립금 기준은 당해년도 1월 부터 12월 사이에 발생된 적립금으로 한정할 수 있다. 적립금사용이 114,000원을 넘지 않는 경우 다음해 1 월 1 일자로 원천세적립금이 바이럴적립금으로 자동합산될 수 있다. 적립금이 114,000원 넘는 경우 다음 해 1 월 1 일자로 원천세적립금 자동소멸될 수 있으나, 소멸되는 원천세적립금 총 금액을 알아야 한다.

사용자가 적립금을 받는 경우의 수는, 첫 번째 셀러가 오시마나(본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 페이지의 명칭)에 업로드하고 SNS 사진 및 URL 공유하는 경우이다. 이때, 구매자가 셀러의 사진을 보고 URL 타고 들어와서 해당 상품 구매 후 상품을 받고 구매확정 버튼 누르거나 2 주가 지나서 자동구매 확정될 경우, 4.56% 적립한다. 이때, 0.44%는 플랫폼에서 보유하고 있다가 다음 해년도 1 월에 적립금으로 다시돌려주거나 원천세로 납부한다. 두 번째는, 구매자가 셀러 사진을 보고 URL 타고 들어와서 다른 상품 구매 후 상품을 받고 구매확정 버튼을 누르거나 2 주가 지나서 자동구매 확정될 경우이다. 최초 SNS에 URL을 공유한 사람에게 1.824% 적립한다. 이때에도 마찬가지로 0.176%는 플랫폼에서 보유하고 있다가 다음해년도 1 월에 적립금으로 다시 돌려주거나 원천세납부한다. 오시마나 홈페이지에 구매 상품을 업로드한 사람에게 2.736% 적립해주고 0.264%는 플랫폼에서 가지고 있다가 다음해년도 1 월에 적립금으로 다시 돌려주거나 원천세납부한다.

셀러가 오시마나 홈페이지에 사진을 업로드하지 않고 상품 URL만 SNS 등으로 공유 시에는, 옷을 구매하지 않은 사람은 SNS에 상품 URL을 공유해도 적립이 없다. 구매자가 URL을 타고 들어와서 해당 상품 구매 후 상품을 받고 구매 확정 버튼을 누르거나 2 주가 지나서 자동구매 확정될 경우에만 1.824%적립하고, 0.176%는 플랫폼에서 보유하고 있다가 다음해년도 1 월에 적립금으로 다시 돌려주거나 원천세를 납부한다. 오시마나 사이트 또는 SNS 공유한 URL 상품이 판매가 안돼고 다른상품이 판매가 되면 적립이 없을 수 있다.

즉시적립금은, 11% 또는 6%로, 즉시 접립금은 원천세 납부의무가 없기 때문에 100% 적립될 수 있다. 브랜드 적립은, 브랜드에서도 상품 광고를 위해 자체적으로 오시마나 사이트에서 상품 구매후 직원들이 상품을 입고 사진을 올리거나 상품 URL 만 공유할 수 있는데, 이 경우에도 셀러의 경우와 마찬가지로 동일하게 진행된다. 다만, 브랜드의 경우는 매월 정산이 되기에 세금공제를 하지않고 5%, 2%, 3%로 계산될 수 있다. 앱 가입 후 혜택은, 앱 가입 후 첫 구매시에만 11%할인, 이때 홈페이지 보다 1% 할인을 더 적용할 수 있다. 셀러는 리세일이 이루어질 때마다 제한없이 최대 4.65% 적립받을 수 있다. 다만, 브랜드 할인율에 따라 즉시할인 및 즉시 적립금액은 자동 변동되며, 스타일 수량이 소진시 리세일 적립은 제한되지만 예약구매가 가능할경우 상품을 배송 받은후 구매확정 버튼 누르거나 2 주가 지나서 자동구매 확정될경우에는 기존 적립 시스템과 똑같이 처리할 수 있다. 그리고, 적립금 유효기간은 적립받은 날로부터 5년으로 설정할 수 있다. 최종결제페이지에는 적립금 항목에 ? 아이콘을 클릭하게 되면 11만 4천원이 초과되는 경우 원천세가 발생된다는 멘트가 출력될 수 있다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 5를 참조하면, 쇼핑몰 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 판매자 단말로부터 적어도 하나의 상품에 대한 상품 데이터를 수신받아 쇼핑몰 페이지에 업로드한다(S5100).

그리고, 쇼핑몰 서비스 제공 서버는, 사용자 단말에서 적어도 하나의 상품을 구매한 후, 후기 콘텐츠를 업로드하는 경우 사용자 단말의 사용자에게 셀러 자격을 부여하고(S5200), 후기 콘텐츠를 통하여 구매자 단말의 구매 이벤트가 발생한 경우, 구매자 단말에서 결제한 금액의 기 설정된 제 1 퍼센트에 대응하는 적립금을 사용자 단말로 적립한다(S5300).

상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (6)

1. 적어도 하나의 상품을 구매한 후, 상기 적어도 하나의 상품에 대한 후기 콘텐츠를 업로드하는 사용자 단말;
   상기 후기 콘텐츠를 선택하여 출력한 후 상기 적어도 하나의 상품을 구매하는 구매자 단말; 및
   적어도 하나의 판매자 단말로부터 상기 적어도 하나의 상품에 대한 상품 데이터를 수신받아 쇼핑몰 페이지에 업로드하는 업로드부, 상기 사용자 단말에서 상기 적어도 하나의 상품을 구매한 후 상기 후기 콘텐츠를 업로드하는 경우에 상기 사용자 단말의 사용자에게 셀러 자격을 부여하는 부여부, 상기 후기 콘텐츠를 통하여 상기 구매자 단말의 구매 이벤트가 발생한 경우에 상기 구매자 단말에서 결제한 금액의 기 설정된 제 1 퍼센트에 대응하는 적립금을 상기 사용자 단말로 적립해주는 보상부, 상기 사용자 단말에서 상기 셀러 자격을 부여받은 후 적어도 하나의 공유 페이지에 상기 후기 콘텐츠 및 기 발급받은 URL을 업로드하고 상기 URL을 경유하여 적어도 하나의 피공유 단말이 상기 쇼핑몰 페이지로 유입되어 상기 쇼핑몰 페이지의 다른 상품을 구매한 경우에 상기 사용자 단말로 기 설정된 제 2 퍼센트 또는 제 3 퍼센트의 적립금을 적립해주는 공유촉진부를 포함하는 쇼핑몰 서비스 제공 서버;를 포함하되,
   상기 쇼핑몰 페이지는,
   메인 페이지;
   상기 적어도 하나의 판매자 단말의 판매 페이지;
   상기 URL에 대응하는 사용자 단말의 개인채널 페이지;
   상기 사용자 단말의 개인관리 페이지;
   상기 사용자 단말과 인적 네트워크를 가지는 친구의 친구 페이지; 및
   모델, 사진작가, 스타일, 스타일리스트 및 의류 라인 중 적어도 하나 또는 적어도 하나의 조합을 보여주기 위하여 편집된 사진을 모아놓은 룩북(Look-Book) 페이지;를 포함하고,
   상기 사용자 단말에 적립되는 적립금은, 바이럴 적립금, 즉시 적립금 및 원천세 적립금으로 이루어지며,
   상기 바이럴 적립금은 날짜와 상관없이 우선적으로 지급되는 금액이고;
   상기 즉시 적립금은 원천세 적용이 되지 않으며, 상기 바이럴 적립금이 소진되면 지급되는 금액이고;
   상기 원천세 적립금은 당해년도 1월부터 12월 사이에 발생된 적립금으로 한정되며, 상기 사용자 단말에 적립되는 적립금이 기 설정 금액 이하이면 다음해 1월에 바이럴 적립금으로 합산되고, 상기 사용자 단말에 적립되는 적립금이 상기 기 설정 금액을 초과하면 원천세로 납부된 후 소멸 처리되는 금액인 것을 특징으로 하는 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 부여부는,
   BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 언어 모델을 이용하여, 업로드되는 상기 후기 콘텐츠의 글의 문맥을 파악하여 광고 유무를 판단하고,
   상기 구매자 단말은,
   HTML 데이터 분석 시스템(HTML Data Analysis System)을 통해 웹페이지 태그 분석 및 문서 추출을 진행하고, 자연어처리(Natural Language Processing)를 진행하며, 필터링된 문서(Filtered Document)를 웹 페이지에 반영함으로써, 광고 내용이 블라인드 처리된 웹 페이지가 브라우저를 통해 제공되도록 하는 것을 특징으로 하는 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 기 설정된 제 1 퍼센트는, 상기 기 설정된 제 2 퍼센트와 같고,
   상기 기 설정된 제 3 퍼센트는, 상기 제 1 퍼센트 또는 제 2 퍼센트보다 낮은 숫자인 것을 특징으로 하는 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템.
   
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 판매자 단말의 판매자는, 적어도 하나의 브랜드의 제조사 또는 공급사이고,
   상기 쇼핑몰 페이지는, 상기 적어도 하나의 브랜드의 상품 데이터가 게재된 편집샵 형태로 구성되는 것을 특징으로 하는 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 쇼핑몰 서비스 제공 서버는,
   상기 사용자 단말에서 상기 상품 콘텐츠를 상기 쇼핑몰 페이지 또는 공유 페이지에 업로드 또는 공유하는 경우 상기 사용자 단말로 재판매 권한을 부여하는 관리부;
   를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실구매에 기반한 바이럴 마케팅을 이용한 쇼핑몰 서비스 제공 시스템.

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