KR102420529B1 - 아이템 추천 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 항공권 예약 정보에 근거하여 구매자마다 다른 아이템을 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 일실시예에 의한 아이템 추천 방법은 컴퓨터 네트워크와 연결되어 아이템을 자동으로 추천하는 아이템 추천 장치의 추천 방법에 있어서, 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 생성하는 단계-상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블은 구매자의 PNR(Passenger name record) 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출할 수 있는 테이블임-; 상기 구매자의 PNR 정보를 수신하는 단계; 상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 참조하여 상기 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출하는 단계; 상기 산출된 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치에 근거하여 상기 복수 부가 아이템의 노출 순서 또는 위치를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 노출 순서 또는 위치에 따라 상기 복수 부가 아이템을 디스플레이 하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

아이템 추천 방법 및 장치{METHTD AND APPARATUS FOR RECOMMENDING ITEMS}
본 발명은 아이템 추천 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 항공권 예약 정보에 근거하여 구매자마다 다른 아이템을 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
근래 들어 저가 항공사의 등장 및 국제유가 하락에 따른 유류 할증 폐지로 발생한 항공권 가격의 인하로 인해 종래보다 많은 수의 사람들이 항공편을 이용하여 출장, 여행 등을 떠나고 있다.
이와 같은 항공편 이용을 위해서는 항공권 예매가 필수적인데, 종래의 항공권 예매는 전화나 팩스 등이 이용되었지만 인터넷의 눈부신 발달로 인해 인터넷을 통한 항공권 예매가 보편적으로 이용되고 있다. 관련된 선행문헌으로 대한민국 등록특허 제10-1735750호가 있다.
항공권은 온라인으로 예약되고 발권될 수 있다. 예를 들어, GDS(Global Distribution System)라는 글로벌 시스템을 통해, 그리고 OTA(OTA, Online Travel Agency)를 통해 예약되고 발권될 수 있다.
이러한 판매 프로세스에서 OTA 또는 항공사는 해당 항공권과 연계된 옵션 상품(예: 좌석지정, 좌석업그레이드, 기내식, 기내와이파이, 면세, 수화물 추가 등)도 함께 추천할 수 있다.
그러나 종래에는 오로지 관리자의 판단에 의해 옵션 추천 상품이 결정되고, 추천하는 방법도 획일적으로 이루어지기에, 인건비가 상승하고, 추천에 의해 상품 구매로 이어지는 구매 전환율이 저조하였다.
따라서 항공권 예약 정보에 근거하여 자동으로 옵션 상품을 추천하는 기술에 대한 연구가 필요한 실정이다.
본 발명의 목적은 항공권 예약 정보에 근거하여 부가 아이템을 자동으로 추천하는 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 목적은 항공권 예약 정보에 근거하여 구매자마다 다른 아이템을 추천하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 의하면, 컴퓨터 네트워크와 연결되어 아이템을 자동으로 추천하는 아이템 추천 장치의 추천 방법에 있어서, 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 생성하는 단계-상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블은 구매자의 PNR(Passenger name record) 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출할 수 있는 테이블임-; 상기 구매자의 PNR 정보를 수신하는 단계; 상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 참조하여 상기 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출하는 단계; 상기 산출된 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치에 근거하여 상기 복수 부가 아이템의 노출 순서 또는 위치를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 노출 순서 또는 위치에 따라 상기 복수 부가 아이템을 디스플레이 하는 단계를 포함하는 아이템 추천 방법이 개시된다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일실시예에 의하면, 컴퓨터 네트워크와 연결되어 아이템을 자동으로 추천하는 아이템 추천 장치의 추천 장치에 있어서, 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 생성하는 구매 가치 테이블 생성부-상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블은 구매자의 PNR(Passenger name record) 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출할 수 있는 테이블임-; 상기 구매자의 PNR 정보를 수신하는 수신부; 상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 참조하여 상기 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출하고, 상기 산출된 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치에 근거하여 상기 복수 부가 아이템의 노출 순서 또는 위치를 결정하는 아이템 추천부; 상기 결정된 노출 순서 또는 위치에 따라 상기 복수 부가 아이템을 디스플레이 하는 디스플레이부; 및 상기 구매 가치 테이블 생성부, 상기 수신부, 상기 아이템 추천부, 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부를 포함하는 아이템 추천 장치가 개시된다.
본 발명의 일실시예에 의한 아이템 추천 방법 및 장치는 항공권 예약 정보에 근거하여 구매자마다 부가 아이템을 다르게 추천함으로써, 고객에게 보다 적합한 아이템을 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 항공권 예약 정보에 근거하여 부가 아이템을 자동으로 추천함으로써, 부가 아이템의 매출을 확대할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예와 관련된 아이템 추천 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 아이템 추천 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예와 관련된 아이템 추천 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예와 관련된 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 나타낸다.
도 5는 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR(Passenger name record) 정보의 예를 나타낸다.
도 6 내지 도 7은 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR 1과 PNR 2를 기반으로 구매 가치를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR 기반으로 부가 아이템의 추천 표현문구를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 내지 도 10은 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR(Passenger name record) 기반으로 부가 아이템의 노출 순서 또는 위치가 결정된 부가 아이템 추천 화면이 디스플레이된 상태를 나타낸다.
이하, 본 발명의 일실시예와 관련된 아이템 추천 방법 및 장치에 대해 도면을 참조하여 설명하도록 하겠다.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예와 관련된 아이템 추천 방법을 설명하기 위한 블록도이다.
아이템 추천 장치(200)는 컴퓨터 네트워크와 연결되어 자동으로 부가 아이템을 추천할 수 있다. 예를 들어, 아이템 추천 장치(200)는 공급사 서버(100) 및 판매사 서버(300)와 API(Application Programming Interface)를 통해 연결될 수 있다. 공급사 서버(100)는 항공권을 공급하는 서버로, 항공사 서버를 포함할 수 있다. 또한, 판매사 서버(300)는 공급된 항공권 판매하는 서버로, 항공사 서버 또는 여행사 서버를 포함할 수 있다.
도 1에서는 아이템 추천 장치(200)는 하나의 공급사 서버(100)와 하나의 판매사 서버(300)만이 연결된 것으로 도시되어 있지만, 아이템 추천 장치(200)는 복수의 항공사 서버 및 복수의 여행사 서버와 각각 연결될 수 있다.
본 명세서에서 부가 아이템이라 함은 항공권 예약 또는 구매가 이루어진 경우, 추가로 구매 또는 이용할 수 있는 유형 또는 무형의 상품을 포함할 수 있다. 예들 들어, 부가 아이템은 사전 좌석 지정, 좌석 업그레이드, 수화물 추가, 기내식 구매, 면세 이용, 공항 라운지 이용 서비스, 공항 렌터카, 목적지 숙박 등을 포함할 수 있다. 즉, 상기 부가 아이템은 PNR(Passenger name record)과 상관관계가 있는 아이템을 포함할 수 있다. PNR(Passenger name record)에 대해서는 후술하도록 하겠다.
한편, 구매자는 자신의 구매자 단말기(400)를 통해 상기 판매사 서버(300) 또는 공급사 서버(100)에 접속하여 항공권을 예매 또는 구매할 수 있다.
이하, 실시예에서는 구매자가 자신의 구매자 단말기(400)를 통해 상기 판매사 서버(300)에 접속하여 항공권을 예매 또는 구매하는 경우에 대해 설명하나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 상기 판매사 서버(300)에는 복수의 구매자 단말기(401, 402, ..., 40N)가 동시에 접속될 수 있다.
또한, 판매사 서버(300)에 접속된 복수의 구매자 단말기(401, 402, ..., 40N)는 상기 판매사 서버(300)를 통해 아이템 추천 장치(200)에 접속될 수 있다. 따라서 상기 판매사 서버(300)에 접속된 복수의 구매자 단말기(401, 402, ?, 40N)에는 구매 또는 예약된 항공권에 관련된 부가 아이템 추천 화면이 디스플레이 될 수 있다. 상기 부가 아이템 추천 화면은 상기 아이템 추천 장치(200)가 제공할 수 있다.
한편, 이하 실시예에서는 복수의 구매자 단말기(401, 402, ..., 40N)는 판매사 서버(300)를 통해 아이템 추천 장치(200)에 접속되는 것을 실시예로 설명하지만, 복수의 구매자 단말기(401, 402, ..., 40N)는 상기 아이템 추천 장치(200)에 직접 접속되어 연결될 수도 있고, 공급사 서버(100)를 통해 접속되어 연결될 수도 있다.
도 2는 도 1에 도시된 아이템 추천 장치의 블록도이다.
도시된 바와 같이, 상기 아이템 추천 장치(200)는 구매 가치 테이블 생성부(210), 수신부(220), 아이템 추천부(230), 디스플레이부(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다.
상기 구매 가치 테이블 생성부(210)는 복수의 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 생성할 수 있다. 상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블은 구매자의 PNR(Passenger name record) 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출할 수 있는 테이블이다. 이에 대한 상세한 설명은 후술하기로 한다.
상기 수신부(210)는 여행사를 통해 항공권 구매 또는 예약이 이루어진 경우, 상기 공급사 서버(100) 또는 판매사 서버(300)로부터 PNR(Passenger name record) 정보를 수신할 수 있다. PNR(Passenger name record) 정보는 항공권 예약에 관한 정보로, 탑승객 이름, 동승자 이름, 성, 연령, 탑승객 연락처, 탑승객 여권 정보, 주민등록번호, 출국 정보(공항명, 출국시각, 항공편명 등), 귀국 정보(공항명, 귀국시각, 항공편명 등) 등을 포함할 수 있다.
상기 아이템 추천부(230)는 상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 참조하여 상기 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출할 수 있다. 상기 아이템 추천부(230)는 상기 산출된 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치에 근거하여 상기 복수 부가 아이템의 노출 순서 또는 위치를 결정할 수 있다.
상기 디스플레이부(240)는 상기 결정된 노출 순서 또는 위치에 따라 상기 복수 부가 아이템을 디스플레이 할 수 있다.
상기 제어부(230)는 구매 가치 테이블 생성부(210), 수신부(220), 아이템 추천부(230) 및 디스플레이부(240)를 전반적으로 제어할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예와 관련된 아이템 추천 방법을 나타내는 흐름도이다.
상기 구매 가치 테이블 생성부(210)는 부가 아이템의 구매 가치 산출을 위해 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 생성하고, 저장할 수 있다(S310). 구매 가치는 구매가가 부가 아이템을 구매할 수 있는 가능성을 수치적으로 표현한 것이다.
도 4는 본 발명의 일실시예와 관련된 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 나타낸다.
도시된 바와 같이, 구매 가치 테이블(L400)은 복수 개의 분석 항목으로 구성된 PNR 분석지표가 기재되어 있다. 상기 PNR 분석지표는 탑승객수, 탑승객 유형, 비행시간, 목적지, 체류시간, 탑승까지 남은시간 등의 복수 개의 분석 항목으로 구분될 수 있다. 상기 분석 항목의 개수 및 종류는 사전에 설정되어, 업데이트 될 수 있다. 또한, 각 분석항목에는 복수의 밸류(value)가 매핑되고, 각 밸류에는 가중치가 할당되어 있다. 예를 들어, '탑승객 수'라는 분석 항목에는 5개의 밸류('1명', '2명', '3명', '4명', '5명 이상')가 매핑될 수 있다. 5개의 밸류, '1명', '2명', '3명', '4명', '5명 이상'에는 가중치 값이 각각 0.05, 0.07, 0.04, 0.03, 0.02로 할당될 수 있다. 상기 가중치 값은 해당 밸류에서 해당 부가 아이템의 구매 확률(구매 전환율)에 근거하여 산출될 수 있다. 예를 들어, '3명'이 '좌석지정'이라는 부가 아이템의 구매 전환율이 4%일 경우, 가중치 값은 0.04로 할당될 수 있다. 그리고 가중치 값은 소정 주기로 업데이트 될 수 있다.
구매 전환율은 항공권 구매자 전체 중에 부가 아이템을 구매한 사람의 비율로 표현될 수도 있고, 상기 아이템 추천 장치(200)에 접속한 사람 중에서 실제 부가 아이템을 구매한 사람의 비율로 표현될 수도 있다.
상기 수신부(210)는 여행사를 통해 항공권 구매 또는 예약이 이루어진 경우, 상기 판매사 서버(300)로부터 PNR(Passenger name record) 정보를 수신할 수 있다(S320). 예를 들어, 상기 수신부(210)는 상기 공급사 서버(100) 또는 상기 판매사 서버(300)로부터 각 구매자의 PNR(Passenger name record) 정보를 수신할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR(Passenger name record) 정보의 예를 나타낸다.
도 5는 서로 다른 구매자의 PNR을 나타낸다. PNR 정보에는 탑승객 수, 탑승자 이름, 탑승자 성별, 가는편 및 오는편 항공편 정보, 공항정보 등이 포함될 수 있다.
상기 아이템 추천부(230)는 수신한 구매자의 PNR 정보에 근거하여 상기 구매자의 PNR이 도 4의 부가 아이템의 구매 가치 테이블(L400)의 분석 항목 각각에서 어떤 밸류에 매칭되는지를 결정할 수 있다(S330).
예를 들어, 아이템 추천부(230)는 도 5의 PNR 1의 경우, 탑승객 수라는 분석 항목에서는 '3명' 밸류로 매칭되게 결정하고, PNR 2의 경우, 탑승객 수라는 분석 항목에서는 '2명' 밸류로 매칭되게 결정할 수 있다.
그리고 아이템 추천부(230)는 PNR과 매칭된 밸류를 결정한 후, 해당 밸류에 할당된 가중치 값을 추출할 수 있다. 그리고 추출된 가중치 값을 이용하여 부가 아이템의 구매 가치를 산출하고, 산출된 구매 가치에 근거하여 부가 아이템의 노출 위치 또는 순서를 결정할 수 있다(S340).
도 6 내지 도 7은 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR 1과 PNR 2를 기반으로 구매 가치를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6의 L600은 PNR 1에서 부가 아이템의 구매 가치를 산출하는 테이블을 나타내고, 도 7의 L700은 PNR 2에서 부가 아이템의 구매 가치를 산출하는 테이블을 나타낸다.
도 6 및 도 7에서 식별되게 표시된 밸류가 PNR과 매칭되는 밸류이고, 해당 밸류에 할당된 가중치 값을 이용하여 각 부가 아이템의 구매 가치를 산출할 수 있다.
상기 부가 아이템의 구매 가치는 하기 수학식 1에 의해 결정될 수 있다.
Figure 112021066068036-pat00001
Ai는 부가 아이템 i에 대한 구매 가치이다. FWk는 분석 항목 k의 밸류 중 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 밸류(밸류 중 식별되게 표시된 밸류)에 할당된 가중치 값이다.
한편, 도시하지는 않았지만, 본 발명의 다른 일실시예에 의하면, 상기 아이템 추천부(230)는 구매 가치 산출 시, 특정 부가 아이템에 대해서는 PNR 분석항목 외에 추가 인자(예: 시간 인자)를 더 고려할 수 있다. 예를 들어, 좌석지정 부가 아이템 대해서는 항공권 구매 경과시간이 1일 이내인 경우와 1일 초과한 경우로 구분하여, 항공권 구매 경과시간이 1일 초과한 경우보다 1일 이내인 경우에 대해 가중치를 더 부여할 수 있다. 또한, 수화물 추가 부가 아이템 대해서는 비행기 탑승시간까지 남은 기간을 고려하여, 탑승시간까지의 잔여시간이 짧을수록 가중치를 더 부여할 수 있다.
한편, 도시하지는 않았지만, 본 발명의 일실시예에 의하면, 상기 아이템 추천부(230)는 수신한 구매자의 PNR 정보에 근거하여 상기 구매자의 PNR이 기 설정된 복수의 밸류로 구성된 밸류 조합과 매칭되는 경우, 상기 밸류 조합에 할당된 가중치를 추출하여, 특정 부가 아이템의 구매 가치로 산출할 수 있다. 예를 들어, '분석 항목 1의 밸류 3 및 분석 항목 2의 밸류 2'라는 밸류 조합에 할당된 가중치 값이 0.5로 이미 할당되어 있다면, 수신된 PNR이 수화물 추가 부가 아이템에 대해 분석 항목 1의 밸류 3에도 속하고, 분석 항목 2의 밸류 2에도 속하는 경우, 수화물 추가의 구매 가치는 0.5로 산출될 수 있다.
상기 아이템 추천부(230)는 PNR 정보에 근거하여 부가 아이템마다 최적의 추천 문구를 선택할 수 있다(S350).
도 8은 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR 기반으로 부가 아이템의 추천 표현문구를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
참조부호 800은 추천 문구를 선택하고자 하는 부가 아이템을 나타낸다.
도시된 바와 같이, 부가 아이템 A는 복수의 추천 문구(80A-1, 80A-2, ..., 80A-N)로 구성된 추천 문구 그룹(80A)과 매핑될 수 있다. 상기 아이템 추천부(230)는 부가 아이템 A와 매핑된 복수의 추천 문구(80A-1, 80A-2, ..., 80A-N) 중 가중치 값이 제일 높은 표현문구를(80A-2)를 최적의 추천 문구로 선택할 수 있다. 표현문구에 할당된 가중치는 부가 아이템의 구매 확률(구매 전환율)에 근거하여 산출될 수 있다.
상기 디스플레이부(240)는 노출 위치 또는 순위가 결정된 부가 아이템에 매칭된 최적의 추천문구가 결합된 부가 아이템 추천 화면을 디스플레이 할 수 있다(S360).
도 9 내지 도 10은 본 발명의 일실시예와 관련된 PNR(Passenger name record) 기반으로 부가 아이템의 노출 순서 또는 위치가 결정된 부가 아이템 추천 화면이 디스플레이된 상태를 나타낸다.
도 9는 PNR 1에 근거한 부가 아이템 추천 화면이고, 도 10은 PNR 2에 근거한 부가 아이템 추천 화면이다.
도 9 추천 화면에는 좌석지정, 기내식, 수화물추가, 면세 순서로 부가 아이템이 디스플레이되고, 도 10 추천 화면에는 수화물추가, 좌석지정, 면세 , 기내식 순서로 부가 아이템이 디스플레이된다. 또한, 부가 아이템과 결합된 추천문구 도 9와 도 10이 다르게 표시된다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 의한 아이템 추천 방법 및 장치는 항공권 예약 정보에 근거하여 구매자마다 부가 아이템을 다르게 추천함으로써, 고객에게 보다 적합한 아이템을 추천할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 항공권 예약 정보에 근거하여 부가 아이템을 자동으로 추천함으로써, 부가 아이템의 매출을 확대할 수 있다.
상술한 아이템의 아이템 추천 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 이때, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 한편, 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지된 것일 수도 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-RTM, DVD와 같은 광기록 매체(Tptical Media), 플롭티컬 디스크(FlTptical Disk)와 같은 자기-광 매체(MagnetT-Tptical Media), 및 롬(RTM), 램(RAM), 플래시 메모리, SSD (STlid State Drive)와 같은 메모리 저장장치 등 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
한편, 이러한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다.
또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기와 같이 설명된 아이템 추천 방법 및 장치는 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
100: 공급사 서버
200: 아이템 추천 장치
210: 구매 가치 테이블 생성부
220: 수신부
230: 아이템 추천부
240: 디스플레이부
250: 제어부
300: 판매사 서버
400: 구매자 단말기

Claims (12)

  1. 컴퓨터 네트워크와 연결되어 아이템을 자동으로 추천하는 아이템 추천 장치의 추천 방법에 있어서,
    부가 아이템의 구매 가치 테이블을 생성하는 단계-상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블은 구매자의 PNR(Passenger name record) 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출할 수 있는 테이블임-;
    상기 구매자의 PNR 정보를 수신하는 단계;
    상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 참조하여 상기 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출하는 단계;
    상기 산출된 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치에 근거하여 상기 복수 부가 아이템의 노출 순서 또는 위치를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 노출 순서 또는 위치에 따라 상기 복수 부가 아이템을 디스플레이 하는 단계를 포함하되,
    상기 구매 가치 테이블은 탑승객 수 및 탑승객 유형을 포함하는 복수 개의 분석 항목으로 구성된 PNR 분석지표가 기재되어 있고,
    각 분석 항목에는 복수의 밸류(value)가 매핑되고, 각각의 밸류마다 다른 가중치가 할당되어 있고,
    상기 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치 산출 단계는
    상기 수신한 구매자의 PNR 정보에 근거하여 상기 구매자의 PNR이 상기 복수 개의 분석 항목 각각에서 어떤 밸류에 매칭되는지 결정하는 단계;
    상기 매칭된 밸류에 할당된 가중치 값의 합을 이용하여 상기 각 부가 아이템의 구매 가치를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 부가 아이템의 구매 가치에 근거하여 복수 부가 아이템의 구매 가치 랭킹을 결정하는 단계를 포함하되,
    상기 부가 아이템의 구매 가치는 하기 수학식 1에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112022067216987-pat00014

    (Ai는 부가 아이템 i에 대한 구매 가치이다. FWk는 분석 항목 k의 밸류 중 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 밸류에 할당된 가중치 값이다.)
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치 산출 단계는
    상기 수신한 구매자의 PNR 정보에 근거하여 상기 구매자의 PNR이 상기 복수 개의 분석 항목 각각에서 어떤 밸류에 매칭되는지 결정하는 단계; 및
    적어도 2개 이상의 매칭된 밸류로 구성된 매칭 밸류 조합에 할당된 가중치를 추출하여 특정 부가 아이템의 구매 가치로 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 방법.
  7. 컴퓨터 네트워크와 연결되어 아이템을 자동으로 추천하는 아이템 추천 장치에 있어서,
    부가 아이템의 구매 가치 테이블을 생성하는 구매 가치 테이블 생성부-상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블은 구매자의 PNR(Passenger name record) 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출할 수 있는 테이블임-;
    상기 구매자의 PNR 정보를 수신하는 수신부;
    상기 부가 아이템의 구매 가치 테이블을 참조하여 상기 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치를 산출하고, 상기 산출된 복수 부가 아이템 각각에 대한 구매 가치에 근거하여 상기 복수 부가 아이템의 노출 순서 또는 위치를 결정하는 아이템 추천부;
    상기 결정된 노출 순서 또는 위치에 따라 상기 복수 부가 아이템을 디스플레이 하는 디스플레이부; 및
    상기 구매 가치 테이블 생성부, 상기 수신부, 상기 아이템 추천부, 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부를 포함하되,
    상기 구매 가치 테이블은 탑승객 수 및 탑승객 유형을 포함하는 복수 개의 분석 항목으로 구성된 PNR 분석지표가 기재되어 있고,
    각 분석 항목에는 복수의 밸류(value)가 매핑되고, 각각의 밸류마다 다른 가중치가 할당되어 있고,
    상기 아이템 추천부는
    상기 수신한 구매자의 PNR 정보에 근거하여 상기 구매자의 PNR이 상기 복수 개의 분석 항목 각각에서 어떤 밸류에 매칭되는지 결정하고, 상기 매칭된 밸류에 할당된 가중치 값의 합을 이용하여 상기 각 부가 아이템의 구매 가치를 산출하고, 상기 산출된 부가 아이템의 구매 가치에 근거하여 복수 부가 아이템의 구매 가치 랭킹을 결정하되,
    상기 부가 아이템의 구매 가치는 하기 수학식 1에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112022067216987-pat00015

    (Ai는 부가 아이템 i에 대한 구매 가치이다. FWk는 분석 항목 k의 밸류 중 구매자의 PNR 정보와 매칭되는 밸류에 할당된 가중치 값이다.)
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 제7항에 있어서, 상기 아이템 추천부는
    상기 수신한 구매자의 PNR 정보에 근거하여 상기 구매자의 PNR이 상기 복수 개의 분석 항목 각각에서 어떤 밸류에 매칭되는지 결정하고, 적어도 2개 이상의 매칭된 밸류로 구성된 매칭 밸류 조합에 할당된 가중치를 추출하여 특정 부가 아이템의 구매 가치로 산출하는 것을 특징으로 하는 아이템 추천 장치.
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