KR102404247B1 - 고객 관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객에게 맞춤형 마케팅 방법을 제공하고, 온라인 마케팅 진행 과정에 따른 데이터를 주기적으로 고객측에게 전달할 수 있는 고객 관리 시스템에 관한 것이다.

Description

고객 관리 시스템 {Customer management system}

본 발명은 고객 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객에게 맞춤형 마케팅 방법을 제공하고, 온라인 마케팅 진행 과정에 따른 데이터를 주기적으로 고객측에게 전달할 수 있는 고객 관리 시스템에 관한 것이다.

기업에게 있어 홍보와 마케팅은 기업의 생사에 매우 중요한 요소로, 홍보와 마케팅 광고시장에서 기업에게는 오프라인 시장만큼 중요한 것이 온라인 시장이다.

인터넷을 통한 홍보, 마케팅의 중요성은 두말 할 것 없이 매우 중요하다. 하지만 중요성만큼 대중에게 인식을 시키고 재화의 구매를 유도하는 방법까지는 많은 문제점이 있다.

구체적으로, 홍보, 마케팅에서 광고효율의 분석을 통한 적정광고비의 산출의 어려움, 선발업체, 대기업들에 비하여 현저히 낮은 인지도, 경제적으로 많은 액수가 필요한 고액의 비용, 적절한 소비자의 표적마케팅(Target marketing)의 어려움, 소비자의 니즈(Needs)충족의 어려움 등이 있다.

또한, 홍보와 마케팅 광고시장에서 소비자에게는 오프라인 시장만큼 쉽게 광고에 노출되는 것이 온라인시장인데, 인터넷의 보편화로 원하는 목적을 이루기 위해 온라인의 세계에 들어서는 순간부터 매 순간마다 엄청난 양의 광고와 접촉을 하게 된다.

하지만 정보의 난해성으로 인하여 소비자의 욕구를 충족시키지 못하거나, 충분한 흥미 부여를 하지 못하거나, 지나치게 자극적이거나, 소비자의 니즈 충족 및 활용에 이득이 되지 않는 경우 등 다양한 요인들로 인해 모든 광고가 소비자에게 본연의 역할을 수행하지는 못하고 있다.

이처럼 기업의 입장에서는 소비자의 욕구를 충족시키지 못하는 경우, 홍보와 마케팅은 실패하게 된다. 또한 경제적인 지원, 인지도 등은 중소기업과 소규모의 업체에게 큰 걸림돌로 작용하게 된다는 문제점 있다.

이와 관련하여, 최근에는 고객으로부터 마케팅 의뢰를 받아 다양한 방법으로 온라인 마케팅을 대행하는 마케팅 대행업체가

한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

한국등록특허 제10-1911536호

본 발명의 일측면은 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객에게 맞춤형 마케팅 방법을 제공하고, 온라인 마케팅 진행 과정에 따른 데이터를 주기적으로 고객측에게 전달할 수 있는 고객 관리 시스템을 제공한다.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 고객 관리 시스템은 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객에게 맞춤형 마케팅 방법을 제공하고, 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 주기적으로 고객측에게 전달한다.

상기 고객 관리 시스템은,

온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객이 소지한 고객 단말기; 및

상기 고객 단말기로부터 요청되는 마케팅 대행에 따른 온라인 마케팅을 수행하고, 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하여 주기적으로 상기 고객 단말기로 전송하는 관리자 단말기를 포함한다.

상기 관리자 단말기는,

온라인 마케팅을 수행하기 위해, 상기 고객 단말기로부터 수신된 마케팅 요청정보에 따른 마케팅 사전 데이터를 수집하고, 상기 관리자 단말기에 의해 수행되는 온라인 마케팅 과정에서 발생되는 마케팅 진행 데이터를 수집하는 데이터 수집부;

상기 데이터 수집부에 의해 수집된 상기 마케팅 사전 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 종류를 결정하는 마케팅 추천부;

상기 마케팅 추천부에 의해 결정된 온라인 마케팅 수행에 따라 발생되는 상기 마케팅 진행 데이터에 기초하여 상기 분석 데이터를 생성하는 마케팅 분석부;

상기 분석 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 문제점을 도출하고, 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 도출된 문제점을 해결하기 위한 해결 방안을 제안하는 리스크 관리 데이터를 생성하는 리스크 관리부; 및

상기 분석 데이터 및 상기 리스크 관리 데이터를 상기 고객 단말기로 전송하는 보고서 관리부를 포함한다.

상기 관리자 단말기는,

수신된 상기 마케팅 사전 데이터 및 상기 마케팅 진행 데이터에 비정상 데이터가 포함되어 있는지를 판단하는 빅데이터 분석 기반의 비정상 데이터 도출부를 더 포함하고,

상기 비정상 데이터 도출부는,

수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈;

수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈;

데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및

형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 악성코드를 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함한다.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객에게 맞춤형 마케팅 방법을 제공하고, 온라인 마케팅 진행 과정에 따른 데이터를 주기적으로 고객측에게 전달할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리자 단말기의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3 내지 도 6은 도 2에 도시된 마케팅 분석부에 의해 생성된 보고서 데이터의 구체적인 예시들이 도시된 도면이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 개념도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 고객 관리 시스템은 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객에게 맞춤형 마케팅 방법을 제공하고, 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 주기적으로 고객측에게 전달함으로써, 고객은 자신이 홍보하고자 하는 기업 또는 제품의 홍보 효과를 주기적으로 확인할 수 있으며, 홍보 과정에서 발생된 문제점을 해결하기 위한 해결책을 자동화된 알고리즘으로 도출함으로써

구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 관리 시스템(1000)은 고객 단말기(100) 및 관리자 단말기(200)를 포함한다.

고객 단말기(100)는 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객이 소지한 전자장치로, 외부 기기와 유선 또는 무선으로 통신이 가능하며, 정보의 입출력 및 처리가 가능한 PC, 노트북, 태블릿 PC, 스마트폰 등과 같은 전자기기의 형태일 수 있다.

고객은 고객 단말기(100)를 이용하여 자신이 홍보하고자 하는 제품 또는 기업의 브랜드에 대한 정보를 관리자 단말기(200)로 전송할 수 있다. 예컨대, 고객은 고객 단말기(100)를 이용하여 자신이 홍보하고자 하는 대상(제품, 브랜드, 가게 등), 대상에 대한 상세 정보(특징, 기능, 장점, 사업장 위치 등), 홍보하고자 하는 기간, 희망하는 홍보대행 비용 등에 대한 정보를 관리자 단말기(200)로 전송할 수 있다.

이를 위해, 고객 단말기(100)에는 본 발명에 따른 고객 관리 시스템(1000)을 이용한 마케팅 서비스를 제공받기 위한 소프트웨어(애플리케이션)이 미리 설치될 수 있으며, 사용자(고객)는 고객 단말기(100)에 설치된 소프트웨어(애플리케이션)을 이용하여 관리자 단말기(200)로부터 제공되는 다양한 온라인 마케팅 관련 서비스를 제공받을 수 있다.

관리자 단말기(200)는 상기 고객 단말기로부터 요청되는 마케팅 대행에 따른 온라인 마케팅을 대행하는 마케팅 대행업체 또는 마케팅 대행인(이하 관리자)이 소지한 단말기이다.

관리자는 관리자 단말기(200)를 이용하여 고객 단말기(100)로부터 온라인 마케팅 대행 요청을 수신하고, 수신된 요청사항에 따라 최적화된 온라인 마케팅 방법에 따라 마케팅을 수행한다.

이 과정에서, 관리자 단말기(200)는 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하여 주기적으로 상기 고객 단말기로 전송함으로써 고객이 자신이 의뢰한 마케팅이 제대로 수행되고 있는지 여부에 대한 정보를 주기적으로 제공받을 수 있도록 한다. 이하에서는 이러한 관리자 단말기(200)의 구체적인 구성에 대하여 설명하기로 한다.

도 2는 도 1에 도시된 관리자 단말기의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.

도시된 바와 같이, 관리자 단말기(200)는 데이터 수집부(210), 마케팅 추천부(220), 마케팅 분석부(230), 리스크 관리부(240) 및 보고서 관리부(250)를 포함한다.

데이터 수집부(210)는 온라인 마케팅을 수행하기 위해, 상기 고객 단말기(100)로부터 수신된 마케팅 요청정보에 따른 마케팅 사전 데이터를 수집하고, 상기 관리자 단말기(200)에 의해 수행되는 온라인 마케팅 과정에서 발생되는 마케팅 진행 데이터를 수집한다.

여기서, 마케팅 사전 데이터는 상술한 고객 단말기(100)로부터 수신되는 마케팅 요청정보와, 고객 단말기(100)로부터 수신되는 마케팅 요청정보에 기초하여 홍보하고자 하는 대상과 동종 또는 유사한 대상(제품, 브랜드 등)에 대한 온라인 데이터를 포함할 수 있다.

예컨대, 데이터 수집부(210)는 고객 단말기(100)로부터 유산균 음료와 관련된 제품을 홍보하고자 이와 관련된 정보를 수신하는 경우, 유산균 음료가 주로 어떠한 경로(포털 사이트, 블로그, 지식 문의글, 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등)로 홍보되고 있는지에 대한 정보를 온라인 데이터로 수집할 수 있다.

마케팅 추천부(220)는 상기 데이터 수집부(210)에 의해 수집된 상기 마케팅 사전 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 종류를 결정한다.

구체적으로, 마케팅 추천부(220)는 홍보하고자 하는 대상의 종류, 대상을 관심있어 하는 주 타겟층, 주 타겟층이 주로 사용하는 미디어 수단, 대상과 관련된 유사제품군이 주로 홍보되는 온라인 홍보 방식 등에 대한 정보를 고려하여 가장 적합한 홍보 형태를 결정할 수 있다.

마케팅 분석부(230)는 상기 마케팅 추천부(220)에 의해 결정된 온라인 마케팅 방법에 따라 수행되는 온라인 마케팅 과정에 따라 발생되는 데이터(마케팅 진행 데이터)에 기초하여 분석 데이터를 생성한다.

도 3 내지 도 6은 도 2에 도시된 마케팅 분석부에 의해 생성된 보고서 데이터의 구체적인 예시들이 도시된 도면이다.

이를 위해, 도 3에 도시된 바와 같이, 마케팅 분석부(230)는 거래처별(고객별) 온라인 마케팅 수행에 따른 마케팅 진행 현황에 대한 정보가 포함된 제1 분석 데이터를 생성할 수 있다. 제1 분석 데이터에는 홍보하고자 할 대상과 관련된 핵심 키워드, 핵심 키워드별 일별 노출 횟수, 핵심 키워드별 일별 미노출 횟수 및 온라인 마케팅 대행 계약 과정에서 협의된 노출 보장 횟수(일수)와 관련된 세부 정보들이 표시된다.

또한, 도 4에 도시된 바와 같이, 마케팅 분석부(230)는 업체별로 전반적인 마케팅 진행 현황에 대한 정보가 포함된 제2 분석 데이터를 생성할 수 있다. 마케팅 분석부(230)는 제2 분석 데이터를 고객 단말기별로 전송할 때, 고객 단말기와 관련된 데이터만 필터링하여 전송할 수 있다.

여기서, 고객은 고객 단말기에 표시된 제2 분석 데이터 중 자신이 홍보하고자 하는 대상을 선택하면, 선택된 대상과 관련된 세부 노출율에 대한 정보를 제공받을 수 있다.

이를 위해, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 마케팅 분석부(230)는 대상의 요일별 노출율, 주간 누적 노출율, 요일별 노출 횟수 등에 대한 데이터가 포함된 제3 분석 데이터를 생성할 수 있다.

따라서, 마케팅 분석부에 의해 생성된 보고서 데이터는 제1 분석 데이터, 제2 분석 데이터 및 제3 분석 데이터를 포함한다.

리스크 관리부(240)는 마케팅 분석부(230)에 의해 생성된 분석 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 문제점을 도출하고, 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 도출된 문제점을 해결하기 위한 해결 방안을 제안한다.

예컨대, 리스크 관리부(240)는 사전에 협의된 목표 노출율과 누적 노출율을 비교하여, 목표 노출율보다 누적 노출율이 낮은 경우 온라인 마케팅 과정에서 리스크가 발생된 것으로 판단할 수 있다.

이러한 경우, 리스크 관리부(240)는 홍보 대상과 동종 또는 유사한 종류의 다른 대상에 대한 데이터를 데이터 수집부(210)가 수집하도록 제어하고, 데이터 수집부(210)에 의해 수집된 비교대상 데이터와 홍보대상 대이터의 차이값을 산출할 수 있다. 예컨대, 리스크 관리부(240)는 홍보대상인 A샴푸가 주간 10회 이상 노출되도록 협약되었으나 포털사이트에 주간 3회 노출된 경우, 주간 10회 이상 노출된 다른 샴푸제품 중 가장 많은 노출 횟수를 기록한 B샴푸에 대한 데이터를 수집하여 노출된 횟수간의 차이값이 7을 산출할 수 있다.

이와 같은 방법으로, 리스크 관리부(240)는 광고 효과가 저조한 홍보대상과, 광고 효과가 가장 좋은 경쟁대상에 대한 데이터를 비교한 차이값을 산출한다. 여기서 차이값들은 주간 노출 횟수의 차이값, 경쟁상품 전체에 대한 노출율 차이값(비교값), 홍보 매체(포털사이트, 지식 문의글, SNS, 블로그 등)별 노출 횟수의 차이값, 홍보 컨셉에 따른 노출 횟수 차이값, 홍보 모델에 따른 노출 횟수 차이값 등을 포함한다.

리스크 관리부(240)는 이와 같이 산출된 복수의 차이값들을 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 홍보 효과를 향상시킬 해결 방안을 도출한다.

예컨대, 리스크 관리부(240)는 홍보하고자 하는 대상과 광고 효율이 높은 경쟁대상을 인공 신경망을 이용하여 비교한 결과, 홍보 매체의 차이에 따라 노출 횟수가 가장 차이가 있는 것으로 확인되면 홍보 매체를 변경할 것을 제안하는 리스크 관리 데이터를 생성한다.

몇몇 다른 실시예에서, 리스크 관리부(240)는 홍보대상에 대한 평가 데이터에 기초하여 리스크를 항목별(홍보수단, 가격, 타겟층 선정 등)로 수치화하여 도출할 수 있다.

예를 들어, 리스크 관리부(240)는 홍보대상인 A샴푸에 대한 사용자 후기 데이터를 수집하여 후기 데이터(평가 데이터)가 갖는 의미를 벡터화하고, 벡터화된 입력값을 인공 신경망에 입력하여 이에 대한 출력값에 기초하여 홍보대상이 어떠한 부분에서 홍보 상의 문제가 있는지를 판단할 수 있다.

이후, 리스크 관리부(250)는 도출된 문제점을 해결하기 위한 방안이 포함된 리스크 관리 데이터를 생성할 수 있다.

보고서 관리부(230)는 마케팅 분석부(230)에 의해 생성된 분석 데이터 및 상기 리스크 관리부(240)에 의해 생성된 리스크 관리 데이터를 상기 고객 단말기로 전송한다. 보고서 관리부(230)는 생성된 분석 데이터 및 리스크 관리 데이터를 주기적으로 전송함으로써 고객은 자신이 홍보하고자 하는 기업 또는 제품의 홍보 효과를 주기적으로 확인할 수 있도록 한다.

몇몇 다른 실시예에서, 관리자 단말기(200)는 수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 악성코드를 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는 빅데이터 분석 기반의 비정상 데이터 도출 시스템(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)을 이용하여 수신된 데이터에 악의적으로 목적으로 생성된 데이터가 포함되어 있는지를 자동으로 판단할 수 있다.

여기서, 데이터 수집부는 수신된 평가 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템; 상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부를 포함할 수 있다.

그리고, 상기 통계 분석부는, 상기 통계 분석부는 상기 연도별 출현건수(instance frequencies) 및 단어-단어간 동시 발생건수에 기초하여 단어 별 발생건수 증가율을 산출할 수 있다.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies)를 연도별 문서수로 나누어 문서당 상기 단어들의 연도별 출현 빈도수를 표준화하여 상기 단어들에 대한 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율을 산 출할 수 있다.

또한, 상기 통계 분석부는, 상기 단어-단어간 동시발생건수 매트릭스를 이용하여 단어 별 연결 정도 중심성 증가율을 산출하고, 상기 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율 및 상기 연결 정도 중심성 증가율이 상위 일정 부분 이상인 단어 또는 하위 일정 부분 이하인 단어를 악성코드로 도출할 수 있다.

한편, 상기 데이터 수집 모듈은, 이미지, 동영상, 음성, 센서, GPS, GIS, M2M 데이터 중 적어도 어느 하나의 비정형 데이터를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.

이에 따라, 관리자 단말기(200)는 상술한 바와 같은 구성을 포함하는 비정상 데이터 도출 시스템을 통한 빅데이터 분석을 통해 악의적인 목적으로 작성된 데이터를 사전에 필터링함으로써 분석의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

몇몇 다른 실시예에서, 관리자 단말기(200)는 온라인 마케팅에 활용될 홍보 콘텐츠를 생성하는 홍보 콘텐츠 생성부(미도시)를 더 포함할 수 있다.

홍보 콘텐츠 생성부는 맞춤형 홍보 콘텐츠를 생성하기 위해, 고객이 홍보하고자 하는 대상과 관련된 텍스트 데이터를 수집한다. 홍보 콘텐츠 생성부는 홍보하고자 할 대상과 관련된 뉴스, 광고, 홍보물, 댓글, 소셜미디어 자료 등에 포함된 텍스트 데이터를 자동으로 수집한다.

홍보 콘텐츠 생성부는 포털사이트, 언론사 홈페이지, 방송국 홈페이지, 커뮤니티 사이트 등과 같이 온라인 매체를 통해 등록된 뉴스 데이터, 광고 데이터, 홍보물 데이터, 댓글 데이터, 게시글 데이터를 수집하고, 수집된 뉴스 데이터, 광고 데이터, 홍보물 데이터, 댓글 데이터, 게시글 데이터에 포함된 텍스트 데이터를 추출한다.

홍보 콘텐츠 생성부는 수집된 텍스트 데이터를 소정 기준에 따라 분류한다.

예컨대, 홍보 콘텐츠 생성부는 텍스트 데이터를 홍보 타겟층, 경쟁강도, 동종 또는 유사제품을 판매하는 타사, 매출 등과 같은 대분류 기준에 의해 1차적으로 분류하고, 1차 분류된 데이터를 세부 기준에 따라 2차로 분류할 수 있다. 예를 들어, 타겟층으로 분류된 텍스트 데이터는 연령별/성별에 따라 2차적으로 분류되고, 경쟁강도로 분류된 텍스트 데이터는 키워드 검색량, 블로그/카페/SNS 게시물에 따라 2차적으로 분류되고, 타사제품으로 분류된 텍스트 데이터는 평균가격, 세부 카테고리(제품의 종류) 등에 따라 2차적으로 분류되며, 매출로 분류된 텍스트 데이터는 시즌(계절)별, 연도별, 날짜별 등에 따라 2차적으로 분류될 수 있다.

이러한 홍보 콘텐츠 생성부에 의해 수행되는 텍스트 데이터의 파싱은 이미 공지된 다양한 분류 알고리즘 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 분류한다.

홍보 콘텐츠 생성부는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP), 회귀분석(Regression Analysis), 상관분석(Correlation Analysis) 등과 같은 데이터 처리 기술을 이용하여 홍보 콘텐츠 제작을 위한 자료를 제공한다.

예컨대, 홍보 콘텐츠 생성부는 자연어 처리 기술을 이용하여 포털, 커뮤니티의 제품 언급도 등을 자연어 처리하여 점수화 및 판매량 예측 등과 같은 분야에 사용하고, 회귀분석 기술을 이용하여 종속변수에 대한 독립변수의 영향을 추정하여 매출, 광고 노출순위 등과 같은 직접적인 인과관계를 파악하며, 상관분석 기술을 이용하여 변수간 패턴의 유사성(증감형태)을 비교하여 종속변수에 대한 간접적 영향관계를 분석한다.

특히, 홍보 콘텐츠 생성부는 분류된 텍스트 데이터를 분석하여 상기 홍보 콘텐츠에 포함되는 핵심 키워드를 도출하는 것을 특징으로 한다.

이를 위해, 홍보 콘텐츠 생성부는 미리 저장되거나 학습된 키워드 목록과 텍스트 데이터를 비교하여 텍스트 데이터 중 키워드 목록에 포함된 단어를 추출하여 핵심 키워드 후보군 목록에 포함시킨다.

홍보 콘텐츠 생성부는 핵심 키워드 후보군 목록에 포함된 단어들이 갖는 의미를 분석하기 위해, 핵심 키워드 후보군 목록에 포함된 각각의 단어를 벡터화하고, 벡터화된 각각의 단어를 미리 학습된 인공 신경망의 입력층에 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력층으로부터 출력된 출력값에 기초하여 핵심 키워드를 설정한다.

여기서, 인공 신경망은 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성된 심층 신경망이다. 심층 신경망을 이용하여 데이터가 갖는 의미를 추정하는 기술은 이미 잘 알려진 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다. 또한, 홍보 콘텐츠 생성부에서 사용하는 인공 신경망과, 리스크 관리부에서 사용하는 인공 신경망은 서로 다른 알고리즘이 학습된 심층 신경망인 것으로 가정한다. 즉, 리스크 관리부에서 사용하는 인공 신경망은 제1 인공 신경망이고, 홍보 콘텐츠 생성부에서 사용하는 인공 신경망은 제2 인공 신경망이다.

홍보 콘텐츠 생성부는 설정된 핵심 키워드에 대한 포털사이트 검색 결과에 기초하여 홍보 콘텐츠에 포함될 이미지, 문장, 글꼴, 크기 및 색상을 설정한다.

구체적으로, 홍보 콘텐츠 생성부는 핵심 키워드에 대한 포털사이트 검색 결과로 표시되는 이미지 데이터 및 홍보 데이터를 크롤링(crawling)하여 핵심 키워드와 관련된 이미지 데이터 및 홍보 데이터를 수집한다.

홍보 콘텐츠 생성부는 수집된 이미지 데이터 및 홍보 데이터에 포함된 이미지 각각으로부터 이미지를 구성하는 색상값들의 분포 및 빈도를 나타내는 정보인 히스토그램(histogram)을 생성한다. 히스토그램을 생성하는 구체적인 방법은 기 공지된 기술이므로, 더 이상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

홍보 콘텐츠 생성부는 어느 하나의 이미지로부터 생성된 히스토그램을 이용하여 가장 높은 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치를 부여하고, 차순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치보다 낮은 제2 가중치를 부여하며, 3순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제2 가중치보다 낮은 제3 가중치를 부여한다. 예를 들어, 홍보 콘텐츠 생성부는 어느 하나의 이미지에 대한 히스토그램을 분석하여 빨간색이 가장 많이 사용된 것으로 확인되면 빨간색=1(카운팅)*제1 가중치(예컨대 1.5)를 부여하여 빨간색:1.5라는 카운팅 결과값을 산출, 파란색이 차순위로 많이 사용된 것으로 확인되면 파란색:1(카운팅)*제2 가중치(예컨대 1.3)를 부여하여 파란색:1.3이라는 카운팅 결과값을 산출한다. 홍보 콘텐츠 생성부는 이러한 방법을 이용하여, 크롤링된 모든 이미지에 대하여 동일한 작업을 수행한다.

홍보 콘텐츠 생성부는 모든 이미지에 대한 카운팅 및 가중치가 부여되면, 색상별 카운팅 결과값을 합산하여 합산 카운팅 결과값을 산출한다. 홍보 콘텐츠 생성부는 산출된 색상별 합산 카운팅 결과값을 비교하여, 가장 높은 카운팅 결과값을 가진 색상으로부터 가장 낮은 카운팅 결과값을 가진 색상 순으로 정렬한다.

이후, 홍보 콘텐츠 생성부는 관리자 단말기 또는 고객 단말기로부터 수신된 샘플용 홍보 콘텐츠를 분석하여 홍보 콘텐츠에 포함된 객체를 구분하고, 구분된 객체를 종류별로 레이블링한다.

이를 위해, 홍보 콘텐츠 생성부는 수신된 샘플용 홍보 콘텐츠를 이미지 데이터로 변환하고, 컨벌루션 필터를 이용하여 이미지 데이터를 풀링(pooling)하며, 풀링 연산을 통해 생성된 특징 벡터를 미리 학습된 인공 신경망(제3 인공 신경망)에 입력하여 인공 신경망의 결과값을 이용하여 샘플용 홍보 콘텐츠에 포함된 객체를 구분한다. 이러한 객체 탐지 기술은 이미 널리 알려진 기술이므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.

홍보 콘텐츠 생성부는 객체 구분 결과에 기초하여 샘플용 홍보 콘텐츠를 서로 다른 객체 영역으로 레이블링 하고, 레이블링된 각각의 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 차지하는 비율을 산출한다.

이후, 홍보 콘텐츠 생성부는 샘플용 홍보 콘텐츠에서 가장 높은 비중을 차지하는 객체에 가장 높은 카운팅 결과값을 가진 색상을 적용하고, 차순위 비중을 차지하는 객체에 2순위 카운팅 결과값을 가진 색상을 적용할 수 있다.

예를 들어, 홍보 콘텐츠 생성부는 글자 영역이 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 차지하는 비율이 가장 높은 것으로 확인되면, 가장 높은 카운팅 결과값을 가진 색상을 추천할 수 있다. 또한, 홍보 콘텐츠 생성부는 제1 캐릭터 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 2순위 비율을 차지하는 것으로 확인되면, 차순위 카운팅 결과값을 가진 색상을 추천할 수 있다.

이와 같은 방법으로, 홍보 콘텐츠 생성부는 샘플용 홍보 콘텐츠를 구성하는 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠에 차지하는 비중에 따라 서로 다른 색상을 자동으로 적용할 수 있다.

홍보 콘텐츠 생성부는 색상이 적용된 샘플용 홍보 콘텐츠를 관리자 단말 또는 고객 단말로 전송하고, 관리자 단말 또는 고객 단말로부터 승인 메시지를 수신하면 해당 샘플용 홍보 콘텐츠를 최종적인 홍보 콘텐츠로 설정할 수 있다.

이와 같은, 고객 관리 시스템을 제공하는 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.

상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.

프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100: 고객 단말기
200: 관리자 단말기

Claims (4)

1. 온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객에게 맞춤형 마케팅 방법을 제공하고, 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 주기적으로 고객측에게 전달하는, 고객 관리 시스템에 있어서,
   상기 고객 관리 시스템은,
   온라인 마케팅을 진행하고자 하는 고객이 소지한 고객 단말기; 및
   상기 고객 단말기로부터 요청되는 마케팅 대행에 따른 온라인 마케팅을 수행하고, 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 데이터를 분석한 분석 데이터를 생성하여 주기적으로 상기 고객 단말기로 전송하는 관리자 단말기를 포함하고,
   상기 관리자 단말기는,
   온라인 마케팅을 수행하기 위해, 상기 고객 단말기로부터 수신된 마케팅 요청정보에 따른 마케팅 사전 데이터를 수집하고, 상기 관리자 단말기에 의해 수행되는 온라인 마케팅 과정에서 발생되는 마케팅 진행 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
   상기 데이터 수집부에 의해 수집된 상기 마케팅 사전 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 종류를 결정하는 마케팅 추천부;
   상기 마케팅 추천부에 의해 결정된 온라인 마케팅 수행에 따라 발생되는 상기 마케팅 진행 데이터에 기초하여 상기 분석 데이터를 생성하는 마케팅 분석부;
   상기 분석 데이터에 기초하여 온라인 마케팅 진행 과정에서 발생되는 문제점을 도출하고, 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 도출된 문제점을 해결하기 위한 해결 방안을 제안하는 리스크 관리 데이터를 생성하는 리스크 관리부;
   상기 분석 데이터 및 상기 리스크 관리 데이터를 상기 고객 단말기로 전송하는 보고서 관리부; 및
   온라인 마케팅에 활용될 홍보 콘텐츠를 생성하는 홍보 콘텐츠 생성부;를 포함하고,
   상기 홍보 콘텐츠 생성부는,
   온라인 매체를 통해 홍보하고자 할 대상과 관련된 뉴스 데이터, 광고 데이터, 홍보물 데이터, 댓글 데이터 및 게시글 데이터를 수집하고, 수집된 뉴스 데이터, 광고 데이터, 홍보물 데이터, 댓글 데이터 및 게시글 데이터에 포함된 텍스트 데이터를 추출하고, 추출된 텍스트 데이터를 미리 설정된 분류 기준에 따라 분류하고, 분류된 텍스트 데이터를 분석하여 핵심 키워드를 도출하고, 핵심 키워드와 관련된 이미지 데이터를 검색하고, 검색된 이미지 데이터 각각에 대한 히스토그램을 생성하고, 생성된 히스토그램에 기초하여 색상별 카운팅 결과값을 산출하고,
   관리자 단말기 또는 고객 단말기로부터 수신된 샘플용 홍보 콘텐츠를 분석하여 홍보 콘텐츠에 포함된 객체를 구분하여 레이블링하고, 레이블링된 각각의 객체가 샘플용 홍보 콘텐츠의 전체 영역에서 차지하는 비율을 산출하여 산출된 비율의 크기가 높을수록 높은 카운팅 결과값을 갖는 색상을 적용하는 것을 특징으로 하되,
   상기 카운팅 결과값은
   어느 하나의 이미지로부터 생성된 히스토그램을 이용하여 가장 높은 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치를 부여하고, 차순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제1 가중치보다 낮은 제2 가중치를 부여하며, 3순위 빈도로 사용된 색상을 카운팅한 후 제2 가중치보다 낮은 제3 가중치를 부여하여 산출되는 것을 특징으로 하는, 고객 관리 시스템.
   
   
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