KR102422410B1 - 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법 - Google Patents

클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명에 의한 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법은, 상품 정보를 포함한 클라이언트 정보와 판매 실적 정보를 포함한 인플루언서 정보를 수신하고, 클라이언트에 의해 판매 요청된 상품과 인플루언서가 판매했던 상품 간 유사도와 인플루언서 등급을 이용하여 상품과 인플루언서를 매칭시키고, 매칭된 인플루언서에 의한 SNS 포스팅 정보 및 이에 따르는 팔로잉 정보를 수집하고, 상기 판매 요청된 상품의 판매 실적 정보로부터 해당 상품과 인플루언서 간 연관성을 산출하여 상기 인플루언서 등급을 갱신하는 과정을 수행한다. 본 발명에 따르면, 클라이언트가 판매하고자 하는 상품과 인플루언서가 잘 판매할 수 있는 상품을 매칭시킴으로써 판매 실적을 향상시킬 수 있다.

Description

클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법{System and method for matching client and influencer}
본 발명은 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법에 관한 것이다. 더 구체적으로는 클라이언트가 판매하고자 하는 상품과 인플루언서를 매칭시키는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 스마트폰이나 타블렛 등의, 인터넷 접속이 가능한 단말기들은 과거 정보의 검색이나 열람에서 벗어나, 컨텐츠를 소비하기 위한 용도로 활용되고 있다고 해도 과언이 아니다. 또한, 컨텐츠의 유형도 단순한 이미지에서 동영상으로 옮겨가고 있는데, 과거에는 유튜브와 같은 플랫폼을 통해 녹화 영상 위주의 컨텐츠 배포가 일반적이었다면, 최근에는 인스타그램과 같은 플랫폼을 통한 실시간 개인 방송이 각광을 받기에 이르렀다.
이러한 추세에 힘입어, 스스로 컨텐츠를 생산하여 SNS를 통해 배포함으로써 대중적 영향력을 발휘하는 인플루언서(Influencer)들이 등장하고 있다.
인플루언서들은 자신만의 컨텐츠를 생산 및 제작하고 있으며, 소규모의 1인 또는 다인 방송국으로 변모하고 있다. SNS를 통해 배포되고 공유되는 컨텐츠를 통해 인플루언서들이 이용하는 상품, 즐기는 장소, 취미, 특기 등 인플루언서들과 관련되어 있는 모든 것들에 대한 대중적 관심도가 폭발적으로 증가하고 있다.
좁은 의미에서 인플루언서는 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter), 인스타그램(Instagram), 유튜브(Youtube), 인터넷 블로그(blog) 등을 포함하는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service ; 이하, “SNS”라 함)에서 많은 수의 팔로워(Follower)를 보유한 사람을 지칭하기도 한다. 이 때, 팔로워는 SNS에서 특정한 사람이나 업체 따위의 계정을 즐겨 찾고 따르는 사람을 지칭한다.
인플루언서는 그 사전적 의미(“영향력을 미치는 사람”)에서와 같이, 팔로워들에게 높은 인지도를 가지고 있으며, 팔로워들의 소비행위에 지대한 영향력을 행사한다. 이러한 까닭에, 인플루언서를 마케팅에 활용하는 기업이 증가하고 있다.
기업 입장에서는 영화배우나 스포츠스타와 같은 유명인을 통해 언론 매체를 통해 마케팅하는 것에 대비하여 인플루언서를 통해 마케팅하는 것이, 비용적인 측면에서 훨씬 유리하며, 타겟 마케팅이 가능하기 때문에 그 효과 또한 우수하다.
예를 들어, 화장품 리뷰 또는 화장 노하우와 관련된 콘텐츠를 업로드하는 인플루언서를 화장품 광고모델로 기용하면, 화장품에 관심이 많은 팔로워들에게 상품을 효과적으로 홍보할 수 있다. 또한, 어린이를 대상으로 한 방송 콘텐츠를 업로드하는 인플루언서를 장난감 광고모델로 기용하면, 저연령층의 팔로워들에게 상품을 효과적으로 홍보할 수 있다.
이에 일반적인 인플루언서 마케팅에 있어서, 광고대상상품의 판매자이자 광고모델을 기용하고자 하는 기업 등에서는 효과적인 광고를 위해 인플루언서가 업로드하는 콘텐츠의 종류를 고려하고, 인플루언서가 보유한 팔로워가 몇 명인지를 고려하여 광고계약을 체결할 인플루언서를 선정하게 된다. 즉, 해당 콘텐츠와 광고대상상품의 관련성이 높을수록 팔로워들에게 효과적인 홍보가 가능하므로, 광고가 몇 명의 사람들에게 영향을 미칠 수 있는지 판단하게 된다.
또한, 인플루언서들은 자신이 직접 공동구매, 경매 등을 진행하기도 한다. 즉, 인플루언서 자신이 사용할 계획이거나 사용하고 있는 상품을 홍보하거나 공동구매, 경매 등을 수행하는데 자신의 인지도를 이용하기도 한다.
그런데, 클라이언트가 인플루언서를 선택하거나 인플루언서가 상품을 선택하는데 있어, 상품의 종류를 고려한 객관적인 기준없이 선택이 이루어지는 문제가 있다. 즉, 특정 상품과 인플루언서의 연관성이 높지 않을 수 있다는 것이다. 이는 클라이언트가 단순히 팔로워가 많은 인플루언서를 선택하는데 기인한다. 이에, 인플루언서가 해당 상품을 반드시 잘 홍보 및 판매할 수 있다는 보장이 없는 것이다.
이와 같이, 동일 또는 유사한 부류의 상품일지라도 상품의 종류가 다양화 및 세분화됨에 따라 해당 상품에 대한 전문적인 지식이 요구되고 있다. 그러나, 인플루언서 1인이 모든 상품에 대한 전문성을 모두 갖추기에는 실질적인 한계가 있다. 이에, 클라이언트가 원하는 인플루언서를 매칭시키는 객과적인 기준이 필요하다할 것이다.
문헌 1. 대한민국특허청 특허출원번호 제10-2016-0093557호, “광고주와 인플루언서의 매칭 관리 장치 및 방법” 문헌 2. 대한민국특허청 특허출원번호 제10-2019-0141025호, “인공지능을 이용한 제품과 인플루언서를 매칭하는 방법 및 장치”
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 클라이언트가 판매하고자 하는 상품과 인플루언서를 매칭시킬 수 있도록 하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템은, 바람직하게는 마이크로 프로세서; 및 상기 마이크로 프로세서에 의해 아래의 과정이 수행되도록 하는 명령어들의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체;를 포함하며,
상기 마이크로 프로세서는,
상품 정보를 포함한 클라이언트 정보와 판매 실적 정보를 포함한 인플루언서 정보를 수신하고,
클라이언트에 의해 판매 요청된 상품과 인플루언서가 판매했던 상품 간 유사도와 인플루언서 등급을 이용하여 상품과 인플루언서를 매칭시키고,
매칭된 인플루언서에 의한 SNS 포스팅 정보 및 이에 따르는 팔로잉 정보를 수집하고, 상기 판매 요청된 상품의 판매 실적 정보로부터 해당 상품과 인플루언서 간 연관성을 산출하여 상기 인플루언서 등급을 갱신하는 과정을 수행한다.
이 때, 상기 인플루언서 정보에는 판매 실적 정보가 포함되며,
상품 분류 카테고리를 세분화시켜 미리 구축한 상품 데이터베이스를 이용하여 상기 판매 실적 정보로부터 각 상품의 종류를 확인하고, 각 상품별로 인플루언서 등급을 결정하여 각 상품별 종류 정보와 인플루언서 등급을 매핑시켜 해당 인플루언서 계정에 저장한다.
여기서, 상기 인플루언서 등급은,
상기 판매 실적 정보와 미리 설정된 점수가 부여된 동영상, 조회, 팔로워, 구독자, 좋아요를 합산한 합산 점수의 조합에 의해 결정되며,
상기 조합은 상기 판매 실적 정보와 상기 합산 점수를 딥러닝 학습하는 것일 수 있다.
상기 상품과 인플루언서의 매칭은,
상기 유사도와 상기 인플루언서 등급을 입력값으로 하여 딥러닝 학습을 수행하고,
상기 딥러닝 학습을 통해 인플루언서를 등급순으로 하여 리스트 정보를 생성하고, 상기 리스트 정보를 클라이언트 단말로 전송하고,
클라이언트 단말로부터 선택 정보를 수신하고,
상기 선택 정보에 포함된 인플루언서 단말로 판매 요청 정보를 전송하고, 인플루언서 단말로부터의 허락 메시지에 대응하여 해당 상품과 인플루언서를 매칭시켜 저장하는 과정을 포함한다.
상기 인플루언서 등급을 갱신하는 과정은,
팔로워를 포함한 접속자들에 의해 생성되는 구독, 좋아요, 알림설정, 댓글을 포함한 팔로잉 정보를 수신하고,
미리 설정된 점수가 부여된 구독, 좋아요, 알림설정, 댓글의 합산 점수로부터 구매 가능성 지수를 산출하고,
상기 구매 가능성 지수가 설정값을 초과할 경우에, 해당 접속자에게 DM(Direct Message)을 발송하며,
상기 DM에 대응한 상품 판매 여부에 대응하여 인플루언서 등급을 갱신하는 과정을 포함한다.
한편, 본 발명의 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법은, 바람직하게는 마이크로 프로세서; 및 상기 마이크로 프로세서에 의해 다음의 단계가 수행되도록 하는 명령어들의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체;를 포함하며,
상기 단계는,
(a) 상품 정보를 포함한 클라이언트 정보와 판매 실적 정보를 포함한 인플루언서 정보를 수신하는 단계;
(b) 클라이언트에 의해 판매 요청된 상품과 인플루언서가 판매했던 상품 간 유사도와 인플루언서 등급을 이용하여 상품과 인플루언서를 매칭시키는 단계; 및
(c) 매칭된 인플루언서에 의한 SNS 포스팅 정보 및 이에 따르는 팔로잉 정보를 수집하고, 상기 판매 요청된 상품의 판매 실적 정보로부터 해당 상품과 인플루언서 간 연관성을 산출하여 상기 인플루언서 등급을 갱신하는 단계;를 포함한다.
상기 (a) 단계는,
상품 분류 카테고리를 세분화시켜 미리 구축한 상품 데이터베이스를 이용하여 상기 상품 정보로부터 상품 종류를 확인하는 단계;
상기 상품 종류에 대응하여 상품 코드를 등록하는 단계; 및
상기 등록과 동시에 해당 상품에 대한 판매 요청 정보를 생성하는 단계;를 포함한다.
상기 (a) 단계는,
상품 분류 카테고리를 세분화시켜 미리 구축한 상품 데이터베이스를 이용하여 상기 판매 실적 정보로부터 각 상품의 종류를 확인하는 단계;
각 상품별로 인플루언서 등급을 결정하는 단계; 및
각 상품별 종류 정보와 인플루언서 등급을 매핑시켜 해당 인플루언서 계정에 저장하는 단계;를 포함한다.
이 때, 상기 인플루언서 등급은,
상기 판매 실적 정보와 미리 설정된 점수가 부여된 동영상, 조회, 팔로워, 구독자, 좋아요를 합산한 합산 점수의 조합에 의해 결정되며,
상기 조합은 상기 판매 실적 정보와 상기 합산 점수를 딥러닝 학습하는 것일 수 있다.
상기 (b) 단계는,
상기 유사도와 상기 인플루언서 등급을 입력값으로 하여 딥러닝 학습을 수행하는 단계;
상기 딥러닝 학습을 통해 인플루언서를 등급순으로 하여 리스트 정보를 생성하고, 상기 리스트 정보를 클라이언트 단말로 전송하는 단계;
클라이언트 단말로부터 선택 정보를 수신하는 단계; 및
상기 선택 정보에 포함된 인플루언서 단말로 판매 요청 정보를 전송하고, 인플루언서 단말로부터의 허락 메시지에 대응하여 해당 상품과 인플루언서를 매칭시켜 저장하는 단계;를 포함한다.
상기 (c) 단계는,
인플루언서 단말에서 SNS 서버로 판매 요청된 상품에 대해 적어도 하나 이상의 SNS 포스팅이 이루어지는 단계; 및
판매 요청된 동일 상품에 대한 SNS 포스팅을 그룹화시켜 관리하는 단계;를 포함한다.
상기 (c) 단계는,
팔로워를 포함한 접속자들에 의해 생성되는 구독, 좋아요, 알림설정, 댓글을 포함한 팔로잉 정보를 수신하는 단계;
미리 설정된 점수가 부여된 구독, 좋아요, 알림설정, 댓글의 합산 점수로부터 구매 가능성 지수를 산출하는 단계;
상기 구매 가능성 지수가 설정값을 초과할 경우에, 해당 접속자에게 DM(Direct Message)을 발송하는 단계; 및
상기 DM에 대응한 상품 판매 여부에 대응하여 인플루언서 등급을 갱신하는 단계;를 포함한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법에 따르면, 클라이언트가 판매하고자 하는 상품과 인플루언서가 잘 판매할 수 있는 상품을 매칭시킴으로써 판매 실적을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 매칭 서버의 구성도이다.
도 3은 클라이언트 단말, 매칭 서버, 인플루언서 단말, SNS 서버의 시스템 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법의 흐름도이다.
도 5 내지 도 10은 본 일 실시예로서, 클라이언트와 인플루언서의 매칭에 따른 앱(App) 화면들이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예로서, 상품 등록 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예로서, 인플루언서 등록 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예로서, 매칭 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예로서, SNS 포스팅 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예로서, 팔로잉 정보 관리 과정을 나타낸 흐름도이다.
이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예 및 첨부하는 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하되, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭함을 전제하여 설명하기로 한다.
발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에서 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 당해 구성요소만으로 이루어지는 것으로 한정되어 해석되지 아니하며, 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에서 “~수단”, “~부”, “~모듈”, “~블록”으로 명명된 구성요소들은 적어도 하나 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이들 각각은 소프트웨어 또는 하드웨어, 또는 이들의 결합에 의하여 구현될 수 있다.
이하에서는 본 발명의 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템 및 방법이 구현된 일 예를 특정한 실시예를 통해 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템은, 클라이언트 단말(1), 매칭 서버(2), 인플루언서 단말(3), SNS 서버(4)로 구성되어 있다.
이와 같이 구성된 본 발명의 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템은, 먼저, 매칭 서버(2)에서 클라이언트 정보(예를 들어, 회원 정보, 상품 정보)와 인플루언서 정보(예를 들어, 판매 실적 정보)의 저장이 이루어지게 된다.
클라이언트 단말(1)로부터 판매 요청이 있을 경우 또는 매칭 서버(2)에서 클라이언트 정보로부터 판매 요청 정보를 자체적으로 생성하는 경우에, 저장된 정보를 바탕으로 하여 판매 요청된 상품과 인플루언서가 판매했던 상품 간 유사도와 인플루언서 등급으로부터 상품과 인플루언서의 매칭이 이루어지게 된다.
매칭 결과는 클라이언트 단말(1)로 전송되고, 클라이언트의 선택에 대응하여 특정 상품이 특정 인플루언서에 매칭된다. 물론, 클라이언트가 특정 인플루언서의 선택없이, 매칭 결과만을 클라이언트에 통보할 수도 있다.
이후, 인플루언서는 자신의 SNS 계정에 해당 상품에 대한 정보를 포스팅한다.
이에, SNS 서버(4)에서는 해당 상품에 대한 정보를 팔로워를 포함한 접속자들에게 노출시키고 접속자들의 행위를 관리한다. 즉, 접속자들의 구독, 좋아요, 알림설정, 댓글 등의 팔로잉 정보를 저장 및 관리한다. 또한 팔로잉 정보를 매칭 서버(2)로 전송한다.
매칭 서버(2)에서는 팔로잉 정보로부터 상품과 인플루언서 간 연관성을 수치적으로 연산하여 실시간 갱신한다. 그리고, 해당 상품의 판매가 이루어지면, 판매 정보를 클라이언트 단말(1) 및 인플루언서 단말(3)로 전송한다.
매칭 서버(2)에서는 최종적으로 상품과 인플루언서 간 연관성을 수치적으로 연산하여 인플루언서 등급을 실시간 갱신하고, 갱신된 인플루언서 등급을 이후 매칭 작업에 이용한다.
도 2는 본 발명의 매칭 서버의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 매칭 서버(2)는, 상품 정보, 판매 요청 정보를 포함한 클라이언트 정보를 관리하는 클라이언트 관리부(21)와, 상품별 판매 실적 정보, 인플루언서 등급 정보 등을 포함한 인플루언서 정보를 갱신 및 관리하는 인플루언서 관리부(22)와, 판매 요청된 상품을 기준으로 하여 클라이언트와 인플루언서를 매칭시키는 매칭 처리부(23)와, 클라이언트 단말(1), 인플루언서 단말(3) 및 SNS 서버(4)와 통신하는 인터페이스부(24)와, 클라이언트 정보 및 인플루언서 정보를 저장하고, 매칭 정보와 이에 연계되는 판매 실적 정보를 저장하며, 판매 실적 정보과 관련한 인플루언서 등급 정보를 저장하는 데이터베이스부(25)를 포함한다.
여기서, 상기한 매칭 서버(2)의 구성은 기능상으로 구분된 것이며, 구체적으로는 시스템을 구성하는 프로세서(마이크로 프로세서)에 의해 구현되는 것이다. 이에 대한 하드웨어 구성은 도 3에서 설명하기로 한다.
이와 같이 구성된 본 발명의 매칭 서버(2)는, 클라이언트 단말(1) 및 인플루언서 단말(3)로부터 전달된 정보를 저장하고, 특정 상품에 대한 판매 요청 정보가 전달되면, 해당 상품에 맞는 인플루언서를 매칭시키는 작업을 진행한다. 매칭 작업을 통해 추출된 인플루언서 중에서 특정 인플루언서가 선택되면, 해당 인플루언서의 허락에 대응하여 상품과 인플루언서의 매칭 작업이 완료된다. 이후, 인플루언서에 의해 실행되는 SNS 포스팅 및 이에 따른 판매 실적 정보를 저장, 갱신 및 관리하며, 최종 판매 실적 정보에 대응하여 인플루언서 등급 정보를 실시간 갱신한다.
상기한 클라이언트 단말(1), 매칭 서버(2), 인플루언서 단말(3), SNS 서버(4)는 공통적으로 다음과 같은 시스템을 갖추고 있다.
도 3은 클라이언트 단말, 매칭 서버, 인플루언서 단말, SNS 서버의 시스템 구성도이다.
도 3을 참조하면, 시스템은 컴퓨팅 자원을 제공하고 컴퓨터를 제어하는 중앙 처리 장치(Central Process Unit)(101)를 포함한다. 중앙 처리 장치(101)는 마이크로 프로세서 등으로 구현될 수 있고, 수학적 계산을 위한 그래픽 프로세서 및/또는 부동 소수점 코프로세서를 포함할 수 있다. 또한 시스템은 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory) 및 읽기 전용 메모리(Read Only Memory)의 형태일 수 있는 시스템 메모리(102)를 포함할 수 있다.
시스템은 다수의 컨트롤러와 이에 대응하는 주변 장치를 포함한다. 입력 컨트롤러(103)는 키보드, 마우스 또는 스타일러스와 같은 다양한 입력 장치(104)에 대한 인터페이스를 수행한다. 또한, 스캐너(105)와 통신하는 스캐너 컨트롤러(106)를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예를 구현하는 프로그램을 포함하는 운영 체제, 유틸리티 및 애플리케이션에 대한 명령 프로그램을 기록하는 데 사용될 수 있는 광학 매체, 자기 테이프, 디스크와 같은 저장 매체를 포함하는 하나 이상의 저장 장치(107)와 저장 장치(107)에 대해 인터페이스를 수행하는 저장 컨트롤러(108)를 포함할 수 있다. 여기서, 저장 장치(107)는 본 발명에서 처리된 데이터 또는 처리될 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있다. 또한, 음극선관, 박막 트랜지스터 디스플레이, 또는 다른 유형의 디스플레이일 수 있는 디스플레이 장치(109)에 인터페이스를 제공하기 위한 디스플레이 컨트롤러(110)를 포함할 수 있다. 또한, 프린터(111)와 통신하기 위한 프린터 컨트롤러(112)를 포함할 수 있다. 그리고, 통신 컨트롤러(113)는 인터넷, 이더넷 클라우드, FCoE/DCB 클라우드, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), SAN(Storage Area Network)를 포함하는 하나 이상의 통신 장치(114)와 적외선 신호를 포함한 적절한 전자기 캐리어 신호를 통해 인터페이스할 수 있도록 한다.
예시된 시스템에서, 모든 주요 시스템 구성요소는 하나 이상의 물리적 버스를 나타낼 수 있는 버스(115)에 연결할 수 있다. 그러나 다양한 시스템 구성요소는 물리적으로 서로 근접해 있을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 예를 들어, 입력 데이터 및/또는 출력 데이터는 한 물리적 위치에서 다른 물리적 위치로 원격으로 전송될 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예를 구현하는 프로그램은 네트워크를 통해 원격 위치(예를 들어, 서버)로부터 액세스될 수 있다. 이러한 데이터 및/또는 프로그램은, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 홀로그램 장치와 같은 광학 매체, 자기 광학 매체, ASIC(주문형 집적 회로), PLD(프로그래밍 가능 논리 장치), 플래시 메모리 장치, ROM 및 RAM 장치와 같은 구성된 하드웨어 장치에 프로그램 코드를 저장하거나 저장 및 실행할 수 있도록 구성된다.
본 발명의 실시예는 단계가 수행되도록 하는 하나 이상의 프로세서 또는 처리 유닛에 대한 명령으로 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 인코딩될 수 있다. 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 하드웨어 구현 또는 소프트웨어/하드웨어 구현을 포함하는 대안적인 구현이 가능하다는 점에 유의해야 한다. 하드웨어 구현 기능은 ASIC(들), 프로그래밍 가능한 어레이, 디지털 신호 처리 회로 등을 사용하여 실현될 수 있다. 따라서 모든 실시예에서 “수단”이라는 용어는 소프트웨어 및 하드웨어 구현을 모두 포함한다. 유사하게, 본 실시예에서 사용되는 명칭인 “컴퓨터 판독 가능 매체 또는 매체”는 그 위에 구현된 명령어 프로그램을 갖는 소프트웨어 및/또는 하드웨어, 또는 이들의 조합을 포함한다. 이러한 구현 대안을 염두에 두고 도면 및 첨부된 설명은 당업자가 프로그램 코드(즉, 소프트웨어)를 작성하고/하거나 회로(즉, 하드웨어)를 필요한 처리를 수행한다.
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터 구현 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 코드를 포함하는 비일시적 유형의 컴퓨터 판독 가능 매체를 갖는 컴퓨터 제품에 더 관련될 수 있음을 주목해야 한다. 미디어 및 컴퓨터 코드는 특별히 설계된 것일 수 있다.
그러면, 여기서 상기와 같이 구성된 시스템을 이용한 본 발명의 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법의 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 먼저, 클라이언트 단말(1)과 인플루언서 단말(3)로부터 각각 클라이언트 정보(예를 들어, 회원 정보, 상품 정보)와 인플루언서 정보(예를 들어, 판매 실적 정보)를 수집하여 저장한다(S11). 이는 초기 회원 등록 과정을 통해 이루어질 수 있으며, 회원 등록 이후에는 각 정보는 실시간으로 갱신되어 저장된다. 이는 매칭 서버(2)에서 제공되는 앱(App)을 통해 등록이 이루어질 수 있으며, 예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 클라이언트는 “구인 프로젝트”를 통해 원하는 판매 상품 및 원하는 인플루언서에 대한 정보를 등록할 수 있다. 이에 “구인 프로젝트 등록”이 완료되게 된다. 한편, 도 6에 도시된 바와 같이, 등록된 “구인 프로젝트”는 공개되며, 클라이언트는 인플루언서에게 직접 상품에 대한 판매를 요청할 수도 있다. 즉, 도 7에 도시된 바와 같이, 채팅 형태로 메시지 주고 받을 수도 있다.
한편, 등록된 상세 페이지는 도 8과 같이 생성되며, 즉 도 8은 프로젝트 자체가 생성된 화면이다. 그리고, 도 9는 인플루언서가 지원한 프로젝트 목록이 표시된 화면이다. 해당 화면에서 “문의하기”를 클릭하면, 채팅창이 활성화되어 클라이언트와 채팅이 가능하게 된다.
이후, 특정 상품에 대한 판매 요청 정보가 수신된 경우에, 수집된 클라이언트 정보와 인플루언서 정보를 바탕으로 하여 매칭 작업을 수행한다(S12). 매칭 작업에 있어, 먼저 카테고리별로 분류된 상품 데이터베이스로부터 판매 요청된 상품의 종류를 확인한다. 그리고, 해당 상품의 판매 실적에 대응한 인플루언서 등급 정보를 확인한다. 이와 같이, 판매 요청된 상품과 인플루언서가 판매했던 상품 간 유사도와 인플루언서 등급으로부터 상품과 인플루언서의 매칭이 이루어지게 된다. 인플루언서 등급 정보는 클라이언트의 선택을 위해 클라이언트 단말(1)로 제공될 수 있다. 도 10은 인플루언서를 추천하는 화면이다.
클라이언트의 선택 또는 매칭 작업에 의해 선택된 인플루언서는 SNS 포스팅을 통해 해당 상품의 홍보 및 판매가 이루어지게 된다(S13). SNS 포스팅으로 통해 노출된 링크 정보를 이용하여 접속자들이 해당 상품을 확인할 수 있으며, 이에 따라 발생하는 팔로잉 정보 및 판매 정보는 클라이언트 단말(1) 및 인플루언서 단말(3)로 전송된다. 그리고, 최종적으로 상품과 인플루언서 간 연관성을 수치적으로 연산하여 인플루언서 등급이 실시간 갱신되고, 갱신된 인플루언서 등급은 이후 매칭 작업에 이용된다.
도 11은 본 발명의 일 실시예로서, 상품 등록 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 먼저, 매칭 서버(2)는 상품 분류 카테고리를 세분화시켜 상품 데이터베이스를 미리 구축하고 있다.
클라이언트 단말(1)로부터 상품 정보가 전달되면, 미리 저장된 상품 데이터베이스를 이용하여 해당 상품의 카테고리를 확인한다(S21). 이 때, 해당 상품의 카테고리 확인은 제공된 상품 데이터베이스를 통한 클라이언트의 선택에 의하거나, 입력된 정보의 텍스트 분석을 통해 이루어지거나, 이미지 분석을 통해 이루어질 수 있다.
이어서, 해당 상품의 카테고리에 대응하는 상품 코드를 등록한다(S22).
이후, 상품 코드 등록과 동시에 해당 상품에 대한 판매 요청 정보가 생성될 수 있다(S23).
도 12는 본 발명의 일 실시예로서, 인플루언서 등록 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 12를 참조하면, 매칭 서버(2)는 인플루언서 단말(3)로부터 인플루언서 정보가 전달되면, 인플루언서의 판매 실적 정보, SNS 계정 정보, 팔로잉 정보(구독, 좋아요, 알림설정, 댓글 등), 전화번호 정보, 이메일 정보 등을 저장하고, 판매 실적 정보로부터 각 상품의 종류를 확인한다(S31). 이 때, 각 상품의 종류는 상품 데이터베이스를 이용하여 확인할 수 있다.
이어서, 각 상품의 판매 실적에 대응하여 상품별로 인플루언서 등급을 결정한다(S32). 이 때, 인플루언서 등급은 타 인플루언서 등급과의 비교를 용이하게 하기 위해 정규화되는 것이 바람직하다.
그러면, 여기서 인플루언서 등급을 결정하는 과정에 대해 간략하게 설명하기로 한다.
인플루언서 등급은 기존 판매 실적에 근거하며, 여기에 누적된 동영상, 조회, 팔로워, 구독자, 좋아요 등의 팔로잉 정보가 조합되어 결정될 수 있다.
일례로서, 매칭 서버(2)에서는 인플루언서가 특정 상품에 대한 판매 실적 정보를 데이터베이스화시키고, 이어서 동일하거나 유사한 상품을 계속 판매할 경우에 가산점을 부여하여 판매 실적 정보를 누적 및 갱신시킨다. 갱신된 판매 실적 정보를 단계별로 구분하여 1차적으로 등급을 결정한다.
또한, 동영상, 조회, 팔로워, 구독자, 좋아요 등에는 미리 설정된 점수를 부여하고, 이들 점수를 합산한 합산 점수를 갱신된 판매 실적 정보에 조합시킨다. 여기서, 판매 실적 정보와 합산 점수의 조합 비율은 9 : 1 내지 6 : 4 범위 내에서 설정되는 것이 바람직하다.
한편, 판매 실적 정보와 합산 점수의 조합시킴에 있어, 딥러닝 학습을 수행할 수 있다. 즉, 팔로잉 정보는 팔로워를 포함한 접속자들이 해당 상품에 대한 관심도, 시기, 궁금점 등에 대한 정보가 텍스트 형태로 저장되어 있다. 이에, 텍스트를 입력값으로 하고, 또한 텍스트와 함께 판매 실적 정보를 입력값으로 하여 딥러닝 학습을 수행하면, 신뢰도가 높은 인플루언서 등급을 산출할 수 있다. 즉, 상품에 대한 관심도, 시기, 궁금점 등을 포함한 다양한 텍스트 정보와 판매 실적 정보를 입력값으로 하여 딥러닝 학습을 수행하면 미래의 상품 판매 확률을 수치적으로 산출할 수 있으며, 상품 판매 확률 수치가 높을수록 현재 시점에서 상품을 가장 잘 홍보 및 판매할 수 있다는 것을 의미한다. 이에, 상품 판매 확률 수치를 근거로 하여 인플루언서 등급을 결정할 수 있다.
한편, 각 상품별 종류 정보와 인플루언서 등급은 매핑되어 인플루언서 계정에 저장된다(S33).
도 13은 본 발명의 일 실시예로서, 매칭 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 상품 판매 요청 정보가 접수되면, 먼저 해당 상품의 종류를 확인한다(S41).
이어서, 해당 상품의 유사도에 근거하여 해당 상품과 동일하거나 유사한 상품을 판매한 인플루언서들을 추출한다(S42).
그리고, 판매 요청된 상품과 인플루언서가 판매했던 상품 간 유사도와 인플루언서 등급으로부터 인플루언서를 추출한다. 이 때, 유사도와 인플루언서 등급을 입력값으로 하여 딥러닝 학습을 수행할 수도 있다.
한편, 추출된 인플루언서의 인플루언서 등급 정보를 확인하여 등급순으로 리스트 정보를 생성한다(S43). 즉, 인플루언스 등급에 대응하여 리스트 정보를 생성한다.
생성된 리스트 정보를 클라이언트 단말(1)로 전송한다(S44).
클라이언트 단말(1)로부터 특정 인플루언서에 대한 선택 정보가 수신되면, 해당 인플루언서 단말(3)로 상품 판매 요청 메시지를 전송한다(S45).
이에 인플루언서 단말(3)로부터 허락 메시지가 수신되면, 이를 클라이언트 단말(1)로 통보하고 해당 상품과 인플루언서를 매칭시켜 저장한다(S46).
본 실시예에서는 인플루언서 등급에 기반하여 클라이언트가 직접 선택하는 경우에 대해 설명하고 있으나, 상기한 상품 판매 확률 수치가 가장 높은 인플루언서로 매칭할 수도 있다.
이후, 인플루언서에 의한 SNS 포스팅 과정, SNS 서버(4)에서의 팔로잉 정보 관리 과정에 대해 설명하기로 한다.
도 14는 본 발명의 일 실시예로서, SNS 포스팅 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 인플루언서는 종래와 마찬가지로 인플루언서 단말(3)을 통해 SNS 서버(4)에 접속하여 각종 포스팅을 할 수도 있다.
예컨대, 판매 요청된 상품을 받은 다음 상품과 관련한 다양한 포스팅을 할 수 있다. 즉, 구입(지원), 개봉기, 사용후기 등을 각각 구분하여 포스팅할 수 있다(S51).
이 때, 매칭 서버(2)는 인플루언서 자신을 위한 가상의 팔로워 계정을 해당 SNS 서버(4)가 운영하는 소셜 네트워크 서비스 상에 보유할 수 있다. 인플루언서는 매칭 서버(2)에 자신의 SNS 계정을 등록하고, 자신의 가상 팔로워 계정에 자신이 SNS 서버(4)를 통해 생산하는 컨텐츠에 접근할 수 있는 권한을 부여할 수 있다.
이와 같이 함으로써, 매칭 서버(2)는 주기적으로 인플루언서의 SNS 계정에 새롭게 업로드된 포스팅에 접근하여 이를 파싱하여 필요한 정보를 인출하거나 별도로 저장할 수 있다.
이러한 과정을 거쳐 SNS 서버(4)에 업로드된 포스팅 정보(즉, 해당 포스팅에 포함된 텍스트, 영상, 이미지 정보)는 매칭 서버(2)에 의해 파싱되어 저장된다(S52).
한편, 인플루언서는 매칭 서버(2)에 미리 몇 개의 그룹을 생성할 수 있다. 예컨대, “C브랜드 핸드백”, “O브랜드 화장품”과 같이 그룹을 미리 생성하고, 각 그룹과 관련된 해시태그나 키워드를 미리 저장할 수 있다(S53).
매칭 서버(2)는 포스팅 정보를 파싱하여 키워드를 추출하고, 추출한 키워드를 이용하여 해당 포스팅이 기 생성된 그룹에 속하는 것인지 판단한다. 기 생생된 그룹에 속하지 않는 포스팅 - 예컨대, 단순한 신변잡기적인 포스팅 - 인 경우에는 그룹에 저장하지 않는다.
반면, 파싱을 통해 추출한 키워드 또는 해당 포스팅에 들어 있는 해시태그가 기 생성된 그룹 가운데 어느 하나에 해당하는 경우, 해당 그룹에 새로운 레코드를 생성하여 저장한다.
한편, 인플루언서는 “C브랜드 핸드백”을 판매하면서 단순 신변잡기적인 포스팅이나 ‘ O브랜드 화장품’에 대한 포스팅을 할 수도 있으며, 매칭 서버(2)는 각각의 포스팅 가운데 특정 그룹에 속하는 것들을 따로 모아서 시간순으로 레코드를 생성할 수 있다.
그리고, 일정 간격으로 해당 포스팅에 대한 팔로워들과의 인터랙션을 추적한다. 댓글의 수, 해당 포스팅을 올린 이후 팔로워의 증가정도, 해당 포스팅의 조회수 또는 좋아요 수 등이 그것이다.
SNS 서버(4)를 통해 다양한 주제에 관한 여러 개의 포스팅이 서로 무관계하게 업로드되어 공유되거나 배포되지만, 매칭 서버(2)에 의한 파싱과 저장 과정을 통해 인플루언서의 포스팅은 주제별로 분류되며, 시간순으로 배치되고, 팔로워들과의 인터랙션이 주기적으로 추적된다.
다시 말해 본 실시예에서는 “C브랜드 핸드백”의 판매에 이르는 일련의 포스팅을 시계열적으로 나열하고 팔로워들과의 인터랙션을 추적하는 것이 가능해진다.
도 15는 본 발명의 일 실시예로서, 팔로잉 정보 관리 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 15를 참조하면, SNS 서버(4)는 인플루언서 계정에 업로드된 적어도 하나 이상의 포스팅 정보를 관리한다. 이 때, 동일한 상품과 관련한 포스팅은 상기에서 살펴본 과정을 통해 그룹화하여 관리한다(S61).
한편, SNS 서버(4)에서는 팔로워를 포함한 접속자들에 의해 생성되는 팔로잉 정보를 관리한다. 즉, 접속자들에 의해 생성되는 구독, 좋아요, 알림설정, 댓글 등의 팔로잉 정보를 저장 및 관리한다.
이 때, SNS 서버(4)는 팔로잉 정보를 생성하는 접속자들에 대한 정보도 함께 저장 및 관리한다(S62).
한편, 매칭 서버(2)에서는 팔로잉 정보 및 접속자 정보를 수신하여 저장하고, 팔로잉 정보로부터 산출되는 구매 가능성 지수를 체크한다. 즉, 각 포스팅에 대한 팔로워들과의 인터랙션을 소정의 알고리즘에 의해 점수화한 후 이를 합산함으로써 구매 가능성 지수를 산출할 수 있다(S63).
이 때, 단순 합산이 아니라 포스팅이 이루어진 시점과 현재 시점 사이의 시간차가 작을수록 가중치를 곱한 다음, 이를 합산하는 것이 바람직하다.
이와 같이 함으로써 해당 그룹의 포스팅에 대한 팔로워들의 관심이 충분히 높아졌는지를 확인할 수 있다. 단순히 합산하는 것으로는 팔로워들의 관심이 증가하는 추세인지 낮아지는 추세인지를 반영하지 못하는 한계가 있기 때문이다.
매칭 서버(2)에서는 구매 가능성 지수가 설정값을 초과할 경우에, 구매 가능성 메시지를 해당 상품을 포스팅한 인플루언서 단말(3)로 전송한다(S34).
구매 가능성 지수는 다음 수식에 의해 계산될 수 있다.
[수학식 1]
x = ∑(c - yn) / (Dt - Dn + 1)
(이때, x는 구매 가능성 지수, c는 계수, Dt는 마지막 포스팅 시각, Dn은 n번째 포스팅 시각, yn은 n번째 포스팅에 대한 팔로워들과의 인터랙션의 점수값)
yn은 단순히 산술적으로 좋아요의 개수, 댓글의 개수, 댓글에 대한 인플루언서의 댓글 여부 등을 각각 합산하여 계산할 수 있다.
Dt - Dn 값은 현재시각과의 시간차이가 계속 증가하기 때문에 매번 계산시마다 다른 값이 된다. 뿐만 아니라, 위 수식에서 시간이 경과함에 따라 c/(Dt - Dn)값은 로그 그래프를 따라 빠른 속도로 작아지기 때문에 주기적으로 포스팅을 하다가 포스팅을 한동안 멈추게 되면 구매 가능성 지수가 다시 낮아질 수 있다.
따라서, 상품 판매 직전에는 관련된 포스팅을 가급적 연이어 진행하여 팔로워들의 관심에서 멀어지지 않도록 유도하는 것이 중요하다.
더 나아가, 관심도가 낮아지는 추세인 경우 이를 인플루언서 단말(3)로 더 전송할 수 있다.
수학식 1을 응용하여,
(c - yn) / (Dn - Dn-1 + 1) - (c - yn-1) / (Dn-1 - Dn-2 + 1) < (c - yn-1) / (Dn-1 - Dn-2 + 1) - (c - yn-2) / (Dn-1- Dn-2 + 1) 의 조건을 만족하는 경우 최근 포스팅이 직전 포스팅보다 팔로워들의 관심에서 멀어진 것으로 판정할 수 있으며,
직전 두 번 이상의 포스팅에 대해 각각 위의 조건을 동시에 만족하는 경우 관심도가 낮아지는 추세로 보아 이를 인플루언서 단말(3)로 전송함으로써 상품 판매 진행에 앞서 관련 포스팅을 조금 더 적극적으로 할 수 있도록 유도할 수 있다.
한편, 인플루언서 단말(3) 또는 매칭 서버(2)에서는 구매 가능성 지수가 설정값을 초과할 경우에, 해당 접속자에게 DM(Direct Message)을 발송한다(S64).
그리고, DM 발송에 따라 해당 상품이 판매될 경우에 인플루언서 등급을 갱신한다(S65).
본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.
1 : 클라이언트 단말
2 : 매칭 서버
21 : 클라이언트 관리부
22 : 인플루언서 관리부
23 : 매칭 처리부
24 : 인터페이스부
25 : 데이터베이스부
3 : 인플루언서 단말
4 : SNS 서버

Claims (12)

  1. 마이크로 프로세서; 및
    상기 마이크로 프로세서에 의해 아래의 과정이 수행되도록 하는 명령어들의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체;를 포함하며,
    상기 마이크로 프로세서는,
    상품 정보를 포함한 클라이언트 정보와 판매 실적 정보를 포함한 인플루언서 정보를 수신하고,
    클라이언트에 의해 판매 요청된 상품과 인플루언서가 판매했던 상품 간 유사도와 인플루언서 등급을 이용하여 상품과 인플루언서를 매칭시키고,
    매칭된 인플루언서에 의한 SNS 포스팅 정보 및 이에 따르는 팔로잉 정보를 수집하고, 상기 판매 요청된 상품의 판매 실적 정보로부터 해당 상품과 인플루언서 간 연관성을 산출하여 상기 인플루언서 등급을 갱신하는 과정을 수행하며,
    상기 인플루언서 등급을 갱신하는 과정에는 상기 팔로잉 정보를 수집하여 관리하는 과정을 더 포함하며,
    상기 인플루언서 등급을 갱신하기 위해, 상기 팔로잉 정보로부터 산출되는 구매 가능성 지수를 체크하며,
    상기 구매 가능성 지수는 미리 설정된 점수가 부여된 구독, 좋아요, 알림설정, 댓글의 합산 점수에 의해 결정되되, SNS 포스팅이 이루어진 시점과 현재 시점의 시간차에 반비례하는 가중치를 곱하는 아래의 [수학식]으로 구하며,
    상기 구매 가능성 지수가 설정값을 초과할 경우에, 접속자에게 DM(Direct Message)을 발송하며,
    상기 DM에 대응한 상품 판매 여부에 대응하여 상기 인플루언서 등급을 갱신하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템.
    [수학식]
    x = ∑(c * yn) / (Dt - Dn + 1)
    여기서, x는 구매 가능성 지수, c는 계수, Dt는 마지막 포스팅 시각, Dn은 n번째 포스팅 시각, yn은 n번째 포스팅에 대한 팔로워들과의 인터랙션 점수값을 각각 의미한다.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 인플루언서 정보에는 판매 실적 정보가 포함되며,
    상품 분류 카테고리를 세분화시켜 미리 구축한 상품 데이터베이스를 이용하여 상기 판매 실적 정보로부터 각 상품의 종류를 확인하고, 각 상품별로 인플루언서 등급을 결정하여 각 상품별 종류 정보와 인플루언서 등급을 매핑시켜 해당 인플루언서 계정에 저장하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 상품과 인플루언서의 매칭은,
    상기 유사도와 상기 인플루언서 등급을 입력값으로 하여 딥러닝 학습을 수행하고,
    상기 딥러닝 학습을 통해 인플루언서를 등급순으로 하여 리스트 정보를 생성하고, 상기 리스트 정보를 클라이언트 단말로 전송하고,
    클라이언트 단말로부터 선택 정보를 수신하고,
    상기 선택 정보에 포함된 인플루언서 단말로 판매 요청 정보를 전송하고, 인플루언서 단말로부터의 허락 메시지에 대응하여 해당 상품과 인플루언서를 매칭시켜 저장하는 과정을 포함하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 시스템.
  5. 삭제
  6. 마이크로 프로세서; 및
    상기 마이크로 프로세서에 의해 다음의 단계가 수행되도록 하는 명령어들의 하나 이상의 시퀀스를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체;를 포함하며,
    상기 단계는,
    (a) 상품 정보를 포함한 클라이언트 정보와 판매 실적 정보를 포함한 인플루언서 정보를 수신하는 단계;
    (b) 클라이언트에 의해 판매 요청된 상품과 인플루언서가 판매했던 상품 간 유사도와 인플루언서 등급을 이용하여 상품과 인플루언서를 매칭시키는 단계; 및
    (c) 매칭된 인플루언서에 의한 SNS 포스팅 정보 및 이에 따르는 팔로잉 정보를 수집하고, 상기 판매 요청된 상품의 판매 실적 정보로부터 해당 상품과 인플루언서 간 연관성을 산출하여 상기 인플루언서 등급을 갱신하는 단계;를 포함하며,
    상기 (c) 단계에서,
    상기 인플루언서 등급을 갱신하는 과정에는 상기 팔로잉 정보를 수집하여 관리하는 과정을 더 포함하며,
    상기 인플루언서 등급을 갱신하기 위해, 상기 팔로잉 정보로부터 산출되는 구매 가능성 지수를 체크하며,
    상기 구매 가능성 지수는 미리 설정된 점수가 부여된 구독, 좋아요, 알림설정, 댓글의 합산 점수에 의해 결정되되, SNS 포스팅이 이루어진 시점과 현재 시점의 시간차에 반비례하는 가중치를 곱하는 아래의 [수학식]으로 구하며,
    상기 구매 가능성 지수가 설정값을 초과할 경우에, 접속자에게 DM(Direct Message)을 발송하며,
    상기 DM에 대응한 상품 판매 여부에 대응하여 상기 인플루언서 등급을 갱신하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법.
    [수학식]
    x = ∑(c * yn) / (Dt - Dn + 1)
    여기서, x는 구매 가능성 지수, c는 계수, Dt는 마지막 포스팅 시각, Dn은 n번째 포스팅 시각, yn은 n번째 포스팅에 대한 팔로워들과의 인터랙션 점수값을 각각 의미한다.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    상품 분류 카테고리를 세분화시켜 미리 구축한 상품 데이터베이스를 이용하여 상기 상품 정보로부터 상품 종류를 확인하는 단계;
    상기 상품 종류에 대응하여 상품 코드를 등록하는 단계; 및
    상기 등록과 동시에 해당 상품에 대한 판매 요청 정보를 생성하는 단계;를 포함하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    상품 분류 카테고리를 세분화시켜 미리 구축한 상품 데이터베이스를 이용하여 상기 판매 실적 정보로부터 각 상품의 종류를 확인하는 단계;
    각 상품별로 인플루언서 등급을 결정하는 단계; 및
    각 상품별 종류 정보와 인플루언서 등급을 매핑시켜 해당 인플루언서 계정에 저장하는 단계;를 포함하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법.
  9. 삭제
  10. 제6항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 유사도와 상기 인플루언서 등급을 입력값으로 하여 딥러닝 학습을 수행하는 단계;
    상기 딥러닝 학습을 통해 인플루언서를 등급순으로 하여 리스트 정보를 생성하고, 상기 리스트 정보를 클라이언트 단말로 전송하는 단계;
    클라이언트 단말로부터 선택 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 선택 정보에 포함된 인플루언서 단말로 판매 요청 정보를 전송하고, 인플루언서 단말로부터의 허락 메시지에 대응하여 해당 상품과 인플루언서를 매칭시켜 저장하는 단계;를 포함하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법.
  11. 제6항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    인플루언서 단말에서 SNS 서버로 판매 요청된 상품에 대해 적어도 하나 이상의 SNS 포스팅이 이루어지는 단계; 및
    판매 요청된 동일 상품에 대한 SNS 포스팅을 그룹화시켜 관리하는 단계;를 포함하는 클라이언트와 인플루언서의 매칭 방법.
  12. 삭제
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