KR102423179B1 - 인공지능에 기반한 고객 맞춤형 상품 판매 시스템 - Google Patents

인공지능에 기반한 고객 맞춤형 상품 판매 시스템 Download PDF

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Abstract

사용자 단말; 및 상기 사용자 단말에서 접속 가능한 상품 판매 온라인 쇼핑몰 웹 페이지를 제공하는 서버 장치;를 포함하는, 상품 판매 시스템을 개시한다.

Description

인공지능에 기반한 고객 맞춤형 상품 판매 시스템{PRODUCT SALES SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}
본 발명은 인공지능에 기반하여 고객 맞춤형 상품을 추천해 주는 상품 판매 시스템에 관한 것이다.
더 많은 사용자들로부터 주목을 받고 소비가 이뤄져야 결국 수익으로 연결될 수 있기 때문이다. 광고와 마찬가지로 더 많이 노출되고 구매가 이뤄져야 하는 쇼핑 영역의 경우 개인에 최적화된 상품 추천이 매우 중요하다.
그런데 검색 키워드나 구매 이력을 이용한 기존 개인화 추천은 정확도가 떨어지는 한계를 지닌다. 전통적인 개인화 추천 방법으로는 유사한 사용자들이 선호한 다른 아이템을 추천해주거나(Collaborative Filtering), 과거에 선호한 아이템과 내용이 유사한 다른 아이템을 추천해주는(Content-based Filtering) 방식 등이 주로 쓰였다.
그러나 이력이 없는 사용자나 소비된 적 없는 아이템은 추천이 불가능하고, 정확도가 낮은 한계를 지녔다. 또 이 둘을 결합한 하이브리드 방식도 사용됐지만, 이 역시 만족스런 결과를 가져오지 못했다.
그러다보니 영세한 소상공인들은 소비자와 접점을 찾지 못해 고민이 컸고, 플랫폼 사업자들은 ‘무늬만 개인화 추천’에 별 다른 성과를 거두지 못해 어려움을 겪었다.
공개특허 제10-2019-0016406호(소비자 구매 경험 기반의 개별화 커머스 서비스 모델)는 소비자의 관심 상품 또는 판매 요청 상품과 같은 거래 이전에 발생한 소비자 의견 데이터를 판매자가 수집 및 활용하여 개별 소비자군을 대상으로 각 소비자군에 특화된 One2One(원투원) 마케팅을 수행하고, 개인 소비자와 개별 상품의 정보 연계 또는 소비자 군(유사 성향을 가진 소비자 집단, 또는 상거래 촉진을 위한 소비자 분류 등)과 상품 군(유사 상품군 또는, 상거래 촉진을 위한 상품 분류 등)등을 연계하여 개별 소비자 혹은 소비자군 별 소규모 타겟 마케팅을 수행하는 것을 특징으로 한다.
그러나 공개특허 제10-2019-0016406호는 해당 쇼핑몰 사이트 내에 있는 소비자가 하는 모든 패턴을 분석하는 방식이 아니기 때문에 소비자가 사이트 내로 들어왔던 키워드(검색 값), 유입경로, 사이트에서 검색한 검색내역, 위시리스트, 장바구니 내역, 반품, 취소, 결제 중단 등이 진행될 때의 상품 목록 리스트, 고객의 활동 등에 대한 데이터를 매순간 수집하고 정리하고 분석하여 소비자 개인에 최적화된 맞춤형 상품 추천 서비스를 제공하는데 한계가 있어 소비자의 이탈을 방지하지 못하고, 매출 향상에 크게 도움이 되지 못하는 문제가 있다.
본 발명의 일측면은 인공지능에 기반하여 고객 맞춤형 상품을 추출하고, 추출한 상품을 상품 판매 웹페이지에 개시하는 상품 판매 시스템에 관한 것이다.
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 상품 판매 시스템은, 사용자 단말; 및
상기 사용자 단말에서 접속 가능한 상품 판매 온라인 쇼핑몰 웹 페이지를 제공하는 서버 장치;를 포함한다.
한편, 상기 서버 장치는, 상기 사용자 단말을 통한 온라인 쇼핑몰에서의 행동 기반 상품 정보를 수집하여 사용자 ID 별로 데이터베이스에 저장하는 쇼핑정보 수집부; 상기 데이터베이스에 저장된 사용자 별 행동 기반 상품 정보를 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자 별 선호 상품 특성 정보를 추출하는 쇼핑정보 분석부; 및 온라인 쇼핑몰에서 판매중인 상품들 중 사용자 별 선호 상품 특성 정보에 해당하는 특성을 갖는 상품을 추출하여 웹 페이지의 소정 위치에 출력하는 맞춤형 상품 추천부;를 포함하고,
상기 쇼핑정보 수집부는, 온라인 쇼핑몰에서의 검색 상품, 장바구니 추가 상품, 위시리스트 추가 상품 및 구매 상품을 포함하는 행동 기반 상품 정보를 수집하고,
상기 쇼핑정보 분석부는, 상기 데이터베이스에 저장된 행동 기반 상품 정보에 대한 딥러닝을 수행하고, 딥러닝의 결과로 사용자 별 선호 상품 특성 정보를 출력하는 선호 상품 특성 산출 뉴럴 네트워크를 포함하고, 상기 맞춤형 상품 추천부는, 온라인 쇼핑몰에 등록된 복수의 상품 각각의 상세 정보를 기재한 상세 페이지를 기반으로 딥러닝을 수행하고, 딥러닝의 결과로 온라인 쇼핑몰에 등록된 상품 별 특성 정보를 출력하는 온라인 쇼핑몰 등록 상품 특성 산출 뉴럴 네트워크를 포함하고, 사용자 별 선호 상품 특성 정보와 온라인 쇼핑몰에 등록된 상품 별 특성 정보를 비교하여 온라인 쇼핑몰에 등록된 복수의 상품 중 적어도 하나 이상의 맞춤형 상품을 추출할 수 있다.
또한, 상기 서버 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 상기 서버 장치로부터 이미지 파일을 수신하여 인쇄하는 출력 장치;를 더 포함하고,
상기 서버 장치는, 상기 맞춤형 상품 추천부에 의해 추출된 상품이 출력된 웹 페이지의 이미지 파일을 생성하여 상기 출력 장치로 전송하는 것을 더 포함하고,
상기 출력 장치는, 트레이 형태로 형성되고, 광고 이미지가 인쇄되는 전단지를 배출하는 배출 슬롯;을 포함할 수 있다.
또한, 상기 출력 장치는, 트레이 형태로 형성되고, 광고 이미지가 인쇄되는 전단지를 배출하는 배출 슬롯;을 포함하고,
상기 배출 슬롯은, 바닥면에 내장 설치되는 진동 발생부;를 포함하고,
상기 진동 발생부는, 상기 배출 슬롯의 바닥면으로부터 상부가 돌출되도록 형성되는 복수의 진동 기둥; 및 상기 진동 기둥을 수직 방향으로 설치하는 설치 블록;을 포함하고,
상기 진동 기둥은, 상기 배출 슬롯의 바닥면으로 배출되는 전단지 출력물과 맞닿도록 상단부에 형성되는 돌기; 상기 설치 블록에 삽입 설치될 수 있도록 하단부에 형성되는 설치봉; 및 상기 설치봉에 삽입된 상태로 상기 설치 블록에 삽입되는 스프링;을 포함하고,
상기 설치 블록은, 상판; 상기 상판을 지지하는 다리부; 상기 설치봉의 삽입을 위해 상기 상판에 형성되는 설치 홀; 및 상기 상판 및 상기 다리부에 의해 형성되는 내부 공간에 내장되고, 단부가 뾰족한 침 형태로 형성되어 상기 설치 홀에 삽입된 상기 설치봉의 단부에 삽입되며, 상기 출력 장치의 잉크 인쇄 작동에 의해 발생하는 진동을 상기 진동 기둥으로 인가하는 압축 스프링;을 포함할 수 있다.
상술한 본 발명에 따르면 소비자 맞춤형 상품을 온라인 판매 페이지에 개시함으로써 매출 향상 효과를 기대할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 판매 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 서버 장치의 개념도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 다른 상품 판매 시스템의 개념도이다
도 4는 도 3에 도시된 출력 장치의 일 예를 보여주는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 판매 시스템의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 판매 시스템(1)은 사용자 단말(10) 및 서버 장치(20)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(10)은 통신이 가능하고 정보의 입출력이 가능한 장치로, 예를 들면, 개인용 컴퓨터, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터 등 중의 어느 하나일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
사용자 단말(10)은 사용자 인터페이스를 구비할 수 있으며, 예를 들면, 사용자 인터페이스는 터치 디스플레이, 키보드, 마우스, 터치 펜 또는 스틸러스, 마이크로폰, 동작 인식 센서 등 중의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
서버 장치(20)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 다른 장치와 통신할 수 있는 컴퓨팅 장치로, CPU(central processing unit), GPU(graphic processing unit), DSP(digital signal processor) 등 중의 어느 하나를 이용하여 연산 동작을 수행할 수 있는 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
사용자 단말(10)은 상품을 구매하고자 하는 사용자가 사용하는 단말이고, 서버 장치(20)는 사용자 단말(10)과 통신하여 상품 판매 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들면, 서버 장치(20)는 상품 판매를 위한 온라인 쇼핑몰 웹 페이지를 제공할 수 있다. 사용자 단말(10)은 통신망을 통해 서버 장치(20)에서 제공하는 온라인 쇼핑몰에 접속하여 상품을 구매할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 서버 장치의 개념도이다.
도 2를 참조하면, 서버 장치(20)는 쇼핑정보 수집부(21), 쇼핑정보 분석부(22) 및 맞춤형 상품 추천부(23)를 포함할 수 있다.
쇼핑정보 수집부(21)는 사용자 단말(10)을 통한 온라인 쇼핑몰에서의 행동 기반 상품 정보를 수집하여 사용자 ID 별로 데이터베이스에 저장할 수 있다.
예를 들면, 온라인 쇼핑몰에서의 행동 기반 상품 정보는 검색 상품, 장바구니 추가 상품, 위시리스트 추가 상품 및 구매 상품 등을 포함할 수 있다.
쇼핑정보 분석부(22)는 데이터베이스에 저장된 사용자 별 행동 기반 상품 정보를 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자 별 선호 상품 특성 정보를 추출할 수 있다.
예를 들면, 쇼핑정보 분석부(22)는 데이터베이스에 저장된 데이터를 기반으로 하여 도출하고자 하는 데이터의 속성에 적합한 딥러닝을 수행해 딥러닝 뉴럴 네트워크 기반의 선호 상품 정보 추출 서비스가 원활하게 동작하도록 한다.
쇼핑정보 분석부(22)는 선호 상품 특성 산출 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다. 선호 상품 특성 산출 뉴럴 네트워크는 데이터베이스에 저장된 행동 기반 상품 정보에 대한 딥러닝을 수행할 수 있고, 딥러닝의 결과로 사용자 별 선호 상품 특성 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 상품 특성 정보는 상품 카테고리, 색상, 기능, 가격대 등을 포함할 수 있다.
맞춤형 상품 추천부(23)는 온라인 쇼핑몰에서 판매중인 상품들 중 사용자 별 선호 상품 특성 정보에 해당하는 특성을 갖는 상품을 추출하여 웹 페이지의 소정 위치에 출력할 수 있다.
예를 들면, 맞춤형 상품 추천부(23)는 온라인 쇼핑몰 등록 상품 특성 산출 뉴럴 네트워크를 포함할 수 있다. 온라인 쇼핑몰 등록 상품 특성 산출 뉴럴 네트워크는 온라인 쇼핑몰에 등록된 복수의 상품 각각의 상세 정보를 기재한 상세 페이지를 기반으로 딥러닝을 수행할 수 있고, 딥러닝의 결과로 온라인 쇼핑몰에 등록된 상품 별 특성 정보를 출력할 수 있다.
맞춤형 상품 추천부(23)는 사용자 별 선호 상품 특성 정보와 온라인 쇼핑몰에 등록된 상품 별 특성 정보를 비교하여 온라인 쇼핑몰에 등록된 복수의 상품 중 적어도 하나 이상의 맞춤형 상품을 추출할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 상품 판매 시스템의 개념도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 상품 판매 시스템(1')은 도 1에 도시된 사용자 단말(10) 및 서버 장치(20)의 구성에 더하여 출력 장치(40)를 더 포함할 수 있다.
본 실시예에 따른 서버 장치(20)는 소정 위치에 맞춤형 상품이 출력된 웹 페이지의 캡쳐 화면을 지면으로 출력할 수 있도록 출력 장치(40)로 전송할 수 있다. 출력 장치(40)는 서버 장치(20)로부터 수신하는 웹 페이지의 이미지 파일을 출력할 수 있다. 이러한 출력물은 사용자 맞춤형 광고지로 활용될 것이다.
출력 장치(40)는 통상의 프린터로 적용될 수 있다.
도 4는 도 3에 도시된 출력 장치의 일 예를 보여주는 도면이다.
도 4를 참조하면, 출력 장치(40)는 배출 슬롯(45)을 포함할 수 있다. 배출 슬롯(45)은 트레이 형태로 형성될 수 있으며, 웹 페이지의 캡쳐 화면이 인쇄되는 광고지를 배출할 수 있다.
배출 슬롯(45)은 진동 발생부(400)를 포함할 수 있다.
진동 발생부(400)는 출력 장치(40)의 프린트 작동에 의해 발생하는 자체 진동을 이용하여 배출 슬롯(45)에 진동을 인가함으로써, 배출 슬롯(45)으로 배출되는 전단지 출력물의 인쇄 잉크가 빠르게 마를 수 있도록 한다.
진동 발생부(450)는 배출 슬롯(45)의 바닥면으로부터 상부가 돌출되도록 형성되는 복수의 진동 기둥(456) 및 배출 슬롯(45)의 바닥면에 내장되며 진동 기둥(456)이 수직 방향으로 설치되는 설치 블록(451)을 포함할 수 있다.
진동 기둥(456)은 상단부에 돌기(457)를 형성할 수 있다. 이러한 돌기(457)는 배출 슬롯(45)의 바닥면으로 배출되는 전단지 출력물과 맞닿을 수 있다.
진동 기둥(456)은 하단부에 설치봉을 형성할 수 있으며, 이러한 설치봉이 설치 블록(451)에 삽입되어 설치될 수 있다.
설치 블록(451)은 상판 및 상판을 지지하는 다리부(452)로 형성될 수 있다.
설치 블록(451)은 상판에 진동 기둥(456)의 하부에 형성되는 설치봉의 삽입을 위한 설치 홀(452)을 형성할 수 있다. 이때, 설치봉은 스프링(453)이 삽입된 상태로 설치 홀(452)에 삽입될 수 있다.
설치 블록(451)은 압축 스프링(455)을 내장할 수 있으며, 이러한 압축 스프링(455)의 단부는 뾰족한 침 형태로 형성되어 설치봉에 삽입될 수 있다.
이에 따라 출력 장치(40)의 잉크 인쇄 작동에 의해 진동이 발생하는 경우, 압축 스프링(455) 및 스프링(453)을 통해 진동 기둥(456)으로 진동이 인가될 수 있으며, 진동 기둥(456)의 상단부는 배출 슬롯(45)으로 배출되는 전단지 출력물에 맞닿아 전단지 출력물로 진동을 인가함으로써, 전단지 출력물의 인쇄 잉크가 빠르게 마를 수 있도록 한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
1: 상품 판매 시스템
10: 사용자 단말
20: 서버 장치

Claims (3)

  1. 사용자 단말; 및
    상기 사용자 단말에서 접속 가능한 상품 판매 온라인 쇼핑몰 웹 페이지를 제공하는 서버 장치;를 포함하고,
    상기 서버 장치는,
    상기 사용자 단말을 통한 온라인 쇼핑몰에서의 행동 기반 상품 정보를 수집하여 사용자 ID 별로 데이터베이스에 저장하는 쇼핑정보 수집부;
    상기 데이터베이스에 저장된 사용자 별 행동 기반 상품 정보를 딥러닝 기반의 분석엔진으로 분석하여 사용자 별 선호 상품 특성 정보를 추출하는 쇼핑정보 분석부; 및
    온라인 쇼핑몰에서 판매중인 상품들 중 사용자 별 선호 상품 특성 정보에 해당하는 특성을 갖는 상품을 추출하여 웹 페이지의 소정 위치에 출력하는 맞춤형 상품 추천부;를 포함하고,
    상기 쇼핑정보 수집부는,
    온라인 쇼핑몰에서의 검색 상품, 장바구니 추가 상품, 위시리스트 추가 상품 및 구매 상품을 포함하는 행동 기반 상품 정보를 수집하고,
    상기 쇼핑정보 분석부는,
    상기 데이터베이스에 저장된 행동 기반 상품 정보에 대한 딥러닝을 수행하고, 딥러닝의 결과로 사용자 별 선호 상품 특성 정보를 출력하는 선호 상품 특성 산출 뉴럴 네트워크를 포함하고,
    상기 맞춤형 상품 추천부는,
    온라인 쇼핑몰에 등록된 복수의 상품 각각의 상세 정보를 기재한 상세 페이지를 기반으로 딥러닝을 수행하고, 딥러닝의 결과로 온라인 쇼핑몰에 등록된 상품 별 특성 정보를 출력하는 온라인 쇼핑몰 등록 상품 특성 산출 뉴럴 네트워크를 포함하고, 사용자 별 선호 상품 특성 정보와 온라인 쇼핑몰에 등록된 상품 별 특성 정보를 비교하여 온라인 쇼핑몰에 등록된 복수의 상품 중 적어도 하나 이상의 맞춤형 상품을 추출하고,
    상기 서버 장치와 유선 또는 무선으로 연결되어 상기 서버 장치로부터 이미지 파일을 수신하여 인쇄하는 출력 장치;를 더 포함하고,
    상기 서버 장치는,
    상기 맞춤형 상품 추천부에 의해 추출된 상품이 출력된 웹 페이지의 이미지 파일을 생성하여 상기 출력 장치로 전송하는 것을 더 포함하고,
    상기 출력 장치는,
    트레이 형태로 형성되고, 이미지 파일이 인쇄되는 전단지를 배출하는 배출 슬롯; 및
    상기 배출 슬롯에 진동을 인가하는 진동 발생부;를 포함하고,
    상기 진동 발생부는,
    상기 배출 슬롯의 바닥면으로부터 상부가 돌출되도록 형성되는 복수의 진동 기둥; 및
    상기 배출 슬롯의 바닥면에 내장되며, 상기 복수의 진동 기둥이 수직 방향으로 설치되는 설치 블록;을 포함하고,
    상기 복수의 진동 기둥은,
    상기 배출 슬롯의 바닥면으로 배출되는 전단지 출력물과 맞닿을 수 있도록 상단부에 돌기를 형성하고, 하단부에 상기 설치 블록에 삽입되는 설치봉을 형성하며,
    상기 설치 블록은,
    상기 설치봉이 삽입 설치되는 상판;
    상기 상판을 지지하는 다리부; 및
    단부가 뾰족한 침 형태로 형성되고, 상기 진동 기둥에 삽입되어, 상기 출력 장치의 잉크 인쇄 작동에 의해 발생하는 진동을 상기 진동 기둥을 통해 전단지 출력물로 인가하는 압축 스프링;을 포함하는, 상품 판매 시스템.
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