KR102448842B1 - 고객 맞춤형 침낭 판매 관리 방법 - Google Patents

고객 맞춤형 침낭 판매 관리 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 업체별로 상이한 정보를 분류하여 같은 공실들 별로 분류하는 호텔 예약 시스템을 제공할 수 있다.
일 실시예에 의한 서버에 의해 수행되는 침낭 판매 관리 방법은, 사용자 단말로부터 사용자가 구매한 침낭에 대응하는 구매 정보를 획득하는 단계; 상기 구매 정보에 기초하여 상기 사용자의 선호 정보를 획득하는 단계; 상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 맞춤 침낭을 결정하는 단계; 상기 사용자 단말에 마케팅 추천 알람 동의 정보를 제공하는 단계; 및 상기 사용자의 단말로부터 상기 마케팅 추천 알람 동의 여부에 대한 동의 정보를 획득하면 상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자의 단말에 상기 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

고객 맞춤형 침낭 판매 관리 방법{A method of managing bag sales customized to customer}
본 발명은 고객에게 맞춤형으로 침낭을 추천 및 제공하는 침낭 판매 관리 방법에 관한 발명이다.
최근 국내에서 주 52시간 근무제 실시에 따른 여가시간의 증가는 사회경제적 여건을 개선시켜 폭발적인 속도로 여가활동의 다양화가 진행되고 있음은 더 이상 논의할 여지가 없어 보인다. 특히 이러한 다양한 여가활동 중에 근래에 접어들면서 주목을 받고 있는 것은 바로 캠핑이라 할 수 있다. 이렇듯 캠핑에 대한 놀라운 인기와 캠핑 시장의 급속한 성장에 대해 딱딱한 콘크리트 속 도시생활로 인한 다양한 문제를 극복하려고 하고 있다.
최근 캠핑이나 야외 활동이 활발해지면서 이와 관련된 물품에 대한 수요도 급증하고 있다. 특히나 침낭 같은 경우 야외에서 취침 하기 위해 반드시 필요한 물품으로서 사용자의 만족도가 중요한 물품에 해당한다. 특히 숙면과 관련해서 개개인의 성향이나 신체에 맞게 침낭을 공급할 필요가 있기에 이에 대한 연구를 필요로 하고 있는 실정이다.
여가 활동으로서 캠핑에 대한 인기를 증명하듯, 캠핑 인구는 물론 캠핑과 관련된 산업도 실로 괄목할 만한 수준으로 성장했다. 캠핑 인구의 증가율을 보면, 2012년 130 만, 2016년 3백만 명에서 2017년에는 500백만 명을 넘어서면서 빠른 속도로 늘어났다.
본 발명은 업체별로 상이한 정보를 분류하여 같은 공실들 별로 분류하는 호텔 예약 시스템을 제공할 수 있다.
일 실시예에 의한 서버에 의해 수행되는 침낭 판매 관리 방법은, 사용자 단말로부터 사용자가 구매한 침낭에 대응하는 구매 정보를 획득하는 단계; 상기 구매 정보에 기초하여 상기 사용자의 선호 정보를 획득하는 단계; 상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 맞춤 침낭을 결정하는 단계; 상기 사용자 단말에 마케팅 추천 알람 동의 정보를 제공하는 단계; 및 상기 사용자의 단말로부터 상기 마케팅 추천 알람 동의 여부에 대한 동의 정보를 획득하면 상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자의 단말에 상기 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 침낭 판매 관리 방법의 상기 구매 정보에는 상기 침낭의 종류 정보, 상기 침낭의 가격 정보 및 상기 사용자의 성별 정보가 포함되고, 상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 맞춤 침낭을 결정하는 단계는, 상기 침낭의 종류 정보, 상기 침낭의 가격 정보 및 상기 사용자의 성별 정보를 미리 정해진 방법으로 수치화 하여 제1 임계 값 이상이면 상기 맞춤 침낭으로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 미리 정해진 방법으로 수치화한 값은 다음의 수학식을 기반으로 산출되고,
Figure 112021074191830-pat00001
, 상기 S는 미리 정해진 방법으로 수치화한 값을 나타낼 수 있고, 상기 b는 구매 정보에 포함된 정보의 개수를 나타낼 수 있고, 상기 Ha는 a번째 변수에 대응하는 미리 정해진 가중치를 나타낼 수 있고, 상기 Ga는 a번째 변수에 대응하는 변수의 값을 나타낼 수 있다.
상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 맞춤 침낭을 결정하는 단계는, 상기 사용자가 상기 침낭의 종류 정보를 기반으로 상기 침낭과 미리 정해진 유사 범위 내의 적어도 하나의 제1 침낭 후보를 도출하는 단계; 상기 침낭의 가격 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 제1 침낭 후보 중 상기 침낭과 미리 정해진 금액 차이 범위 내의 적어도 하나의 제2 침낭 후보를 도출하는 단계; 상기 사용자의 성별 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 제2 침낭 후보를 구매한 성별 중 과반수가 사용자의 성별에 대응되는 상기 적어도 하나의 제3 침낭 후보를 상기 적어도 하나의 제2 침낭 후보로부터 도출하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 제3 침낭 후보를 상기 맞춤 침낭으로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 침낭 판매 관리 방법은, 상기 구매 정보에 대응하는 상기 침낭과 같은 종류의 침낭인 동종 침낭의 판매량이 판매 임계치 이상인 날짜 정보를 획득하는 단계; 및 상기 날짜 정보에 대응되는 상기 동종 침낭의 판매 이력 정보를 획득하는 단계;를 더 포함하고, 상기 판매 이력 정보는 상기 동종 침낭을 구매한 사용자의 연령 정보, 상기 동종 침낭을 구매한 사용자의 성별 정보를 포함하고, 상기 날짜 정보를 기반으로 상기 동종 침낭의 제1 판매 계절 정보를 도출하는 단계; 상기 동종 침낭을 구매한 사용자의 연령 정보를 기반으로 상기 동종 침낭을 가장 많이 구매한 제1 연령층 정보를 도출하는 단계; 상기 돔종 침낭을 구매한 사용자의 성별 정보를 기반으로 상기 동종 침낭을 상대적으로 많이 구매한 제1 성별 정보를 도출하는 단계; 및 상기 제1 판매 계절 정보, 상기 제1 연령층 정보 및 상기 제1 성별 정보를 포함하는 특징 정보를 기반으로 상기 맞춤 침낭을 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 침낭 판매 관리 방법은, 제2 외부 서버로부터 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보는 상기 복수의 캠핑 용품들 각각에 대한 가장 높은 판매량을 기록한 날짜의 계절에 대한 제2 판매 계절 정보, 가장 많이 구매한 제2 연령층 정보 및 상대적으로 많이 구매한 제2 성별 정보를 포함하고, 상기 제1 판매 계절 정보, 상기 제1 연령층 정보 및 제1 상기 성별 정보를 포함하는 제2 특징 정보를 기반으로 상기 맞춤 침낭을 결정하는 단계는, 상기 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보 및 상기 특징 정보를 기반으로 상기 복수의 캠핑 용품들 중 상기 사용자에게 추천할 적어도 하나의 캠핑 용품을 도출하는 단계를 포함하고, 상기 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공하는 단계;는, 상기 맞춤 침낭에 대한 광고 및 상기 적어도 하나의 캠핑 용품에 대한 광고를 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명은 사용자의 선호도를 파악하여 맞춤형 침낭을 제공함으로서 사용자의 만족감을 향상시킬 수 있다.
본 발명은 기존 고객들의 구매 이력에 기초하여 사용자에게 필요한 침낭을 제공함으로서 사용자의 만족감을 향상시킬 수 있다.
다양한 실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 의한 프로세서의 동작을 예시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 서버의 동작을 예시한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 사용자의 단말에 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공하는 동작을 예시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 제1, 제2, 제3 침낭 후보를 도출하여 맞춤 침낭을 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 제1 성별 정보 및 특징 정보를 기반으로 맞춤 침낭을 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 맞춤 침낭에 대한 광고 및 적어도 하나의 캠핑 용품에 대한 광고를 제공하는 동작을 예시한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 계절 정보에 기초하여 맞춤 침낭을 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 겨울 전용 맞춤 침낭을 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. “및/또는”이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 일 실시예에 의한 서버에 속한 프로세서의 동작을 예시한 도면이다. 도 1을 구체적으로 살펴보면 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 서버(100)는, 서버에 포함될 수 있으며, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 서버(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 서버(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
이때 딥 러닝 모델을 이용할 수 있으며 머신 러닝 모델을 이용하여 수행할 수 있다. 이때 학습 데이터 셋은 다양한 음성 정보 및 단어 정보를 학습 데이터 셋으로 포함할 수 있으며, 지도 학습 방식이 이용될 수 있다. 이때, 딥 러닝 모델 모듈은 DNN(deep neural network) 알고리즘을 이용할 수 있다. 기재된 바에 국한되지 않고, 합성곱 신경망(CNN, Convoultional Neural Network), 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine),　심층 신뢰 신경망(DBN, Deep Belief Network) 알고리즘들이 이용될 수 있으며, 각각의 알고리즘들은 주지의 기술이므로 설명은 생략한다.
사용자 단말의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 서버의 동작을 예시한 도면이다.
도 2를 구체적으로 살펴보면, 서버(1)는 사용자 단말(3)로부터 사용자가 구매한 침낭에 대응하는 구매 정보를 획득할 수 있다. 후술하듯, 구매 정보에는 침낭의 종류 정보, 침낭의 가격 정보 및 사용자의 성별 정보가 포함될 수 있다. 침낭의 종류 정보에는 comfort zone, limit comfort zone, extreme zone이 있을 수 있으며, 이외에도 보편적으로 구분되는 침낭의 종류들을 포함할 수 있다. 이는 침낭의 적정온도를 기준으로 나눌 수 있다. 침낭의 가격 정보는 침낭에 대응하는 가격을 포함하는 정보를 의미할 수 있다. 사용자의 성별 정보는 침낭을 구매한 구매자의 성별에 대한 정보를 의미할 수 있다.
서버(1)는 구매 정보에 기초하여 사용자의 선호 정보를 획득할 수 있다. 선호 정보에 기초하여 맞춤 침낭을 결정할 수 있다. 후술 하듯 구매 정보에 기초하여 선호 정보를 수치화 하여 맞춤 침낭을 결정할 수 있다. 서버(1)는 사용자 단말(3)에 마케팅 추천 알람 동의 정보를 제공할 수 있으며, 사용자의 단말로부터 상기 마케팅 추천 알람 동의 여부에 대한 동의 정보를 획득하면 상기 사용자의 단말에 상기 맞춤 침낭에 대한 광고(4)를 제공할 수 있다. 또한 서버(1)는 제2 외부 서버(2)로부터 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보를 획득할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 사용자의 단말에 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공하는 동작을 예시한 도면이다.
도 3을 구체적으로 살펴보면, 서버는 사용자 단말로부터 사용자가 구매한 침낭에 대응하는 구매 정보를 획득할 수 있다. 서버는 구매 정보에 기초하여 사용자의 선호 정보를 획득할 수 있고, 선호 정보에 기초하여 맞춤 침낭을 결정할 수 있다. 서버는 사용자 단말에 마케팅 추천 알람 동의 정보를 제공할 수 있으며, 사용자의 단말로부터 상기 마케팅 추천 알람 동의 여부에 대한 동의 정보를 획득하면 상기 사용자의 단말에 상기 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공할 수 있다. 이때 침낭의 종류 정보, 침낭의 가격 정보 및 사용자의 성별 정보를 미리 정해진 방법으로 수치화 하여 제1 임계 값 이상이면 맞춤 침낭으로 결정할 수 있다.
이때 미리 정해진 방법으로 수치화 하는 방법은 다음과 같은 수학식 1에 의할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112021074191830-pat00002
S는 미리 정해진 방법으로 수치화한 값을 의미할 수 있다. b는 구매 정보에 포함된 정보의 개수를 의미할 수 있다. 즉, 일 실시예로 침낭의 종류 정보, 침낭의 가격 정보 및 사용자의 성별 정보 3개를 의미할 수 있다. Ha는 a번째 변수에 대응하는 미리 정해진 가중치를 의미할 수 있다. 즉, 침낭의 종류, 침낭의 가격, 사용자의 성별 중 비중이 높게 가중치를 설정하고 싶은 변수를 높게 설정할 수 있다. Ga는 a번째 변수에 대응하는 변수의 값을 의미할 수 있다. 일 실시예로 a=1이 가격 정보인 경우 G1은 해당 침낭에 해당하는 가격에 반비례하도록 설정될 수 있다. 즉 가격이 높을수록 수치화되는 값이 낮아지도록 설정할 수 있다. 성별 종류와 같은 경우도 일반적으로 성별에 따라 선호하는 침낭이 다를 수 있기에 해당 값이 미리 테이블링 되어 있을 수 있다. 침낭의 종류 또한 종류에 따라 미리 테이블링 된 값이 적용될 수 있다.
즉 이를 정리하면 서버는 사용자 단말로부터 구매 정보를 획득(301)할 수 있고, 사용자의 선호 정보를 획득(302)할 수 있으며, 사용자에 대응하는 맞춤 침낭 결정 및 사용자 단말에 마케팅 추천 알람 동의 정보를 제공(303)할 수 있으며, 동의 정보를 획득하면 사용자의 단말에 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공(304)할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 제1, 제2, 제3 침낭 후보를 도출하여 맞춤 침낭을 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 4를 구체적으로 살펴보면, 사용자가 침낭의 종류 정보를 기반으로 침낭과 미리 정해진 유사 범위 내의 적어도 하나의 제1 침낭 후보를 도출할 수 있다. 이때 미리 정해진 유사 범위는 침낭의 종류에 따라서 복수의 그룹으로 미리 테이블링 되어있을 수 있으며, 후술하듯 수학식 2를 통해 유사치를 결정할 수도 있다. 같은 그룹에 속하는 경우 미리 정해진 유사 범위 내의 침낭으로 설정할 수 있다. 또한 서버는 침낭의 가격 정보를 기반으로 적어도 하나의 제1 침낭 후보 중 침낭과 미리 정해진 금액 차이 범위 내의 적어도 하나의 제2 침낭 후보를 도출할 수 있다. 미리 정해진 금액은 사용자의 설정에 의할 수 있다. 사용자의 성별 정보를 기반으로 적어도 하나의 제2 침낭 후보를 구매한 성별 중 과반수가 사용자의 성별에 대응되는 적어도 하나의 제3 침낭 후보를 적어도 하나의 제2 침낭 후보로부터 도출할 수 있고 적어도 하나의 제3 침낭 후보를 맞춤 침낭으로 결정할 수 있다. 일 실시예로 사용자가 여성이고, 제2 침낭 후보 중 여성이 많이 구입한 침낭을 제3 침낭 후보로 설정할 수 있다. 이때 과반수 뿐만 아니라 사용자의 설정에 의해 그 수치를 설정할 수 있다. 일 실시예로 제2 침낭 후보 중 80% 이상의 사용자에 대응하는 성별이 산 침낭이 제3 침낭 후보가 되도록 설정할 수도 있다.
또한, 침낭의 종류 정보는 상기 침낭의 소재 정보, 상기 침낭의 무게 정보, 상기 침낭의 크기 정보 및 상기 침낭의 제1 특징 정보를 포함할 수 있고, 상기 침낭의 소재 정보, 상기 침낭의 무게 정보, 상기 침낭의 크기 정보 및 상기 침낭의 제1 특징 정보를 변수로 한 [수학식 2]를 통해 미리 정해진 범위 내에 속하는지 여부를 판단하기 위한 유사치를 결정할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112021074191830-pat00003
K는 침낭의 소재 정보, 침낭의 무게 정보, 침낭의 크기 정보 및 침낭의 제1 특징 정보를 포함하는 침낭의 종류 정보를 변수로 하여 구매 정보에 대응하는 침낭과의 비교를 위해 유사치를 수치화한 값인 유사치를 의미할 수 있다. d는 종류 정보에 포함되는 침낭의 소재 정보 등의 하부 정보들의 개수를 의미할 수 있다. 이때 해부 정보들의 개수는 일 실시예로 침낭의 소재 정보, 침낭의 무게 정보, 침낭의 크기 정보를 포함하는 3이 될 수 있으며, 침낭의 제1 특징 정보를 포함하여 4가 될 수도 있다. Zc는 c번째 하부 정보에 대응하는 가중치를 의미할 수 있으며, Xc는 하부 정보에 대응하는 값에서 구매 정보에 대응하는 침낭과 비교하고자 하는 침낭의 차이 값을 의미할 수 있다.
일 실시예로 침낭의 무게 정보가 c=1에 해당한다고 하고, 구매 정보에 대응하는 침낭이 1kg, 비교대상이 되는 침낭이 0.5kg이라고 하면 X1은 그 차이값인 0.5kg 또는 0.5kg에 사용자가 설정한 임의의 배율이 곱해진 수치가 대입될 수 있다. 이때 침낭의 소재 정보가 변수로 대입되는 경우, 소재 각각에 대응하여 미리 테이블링 된 수치가 할당될 수 있다. 즉, 소재마다 수치 값이 미리 테이블링 되어 있어 수치 값의 차이가 대입될 수 있다. 일 실시예로 솜으로 된 소재는 2, 가죽으로 된 소재는 5의 수치가 대입 되는 등 사용자의 설정에 의해 미리 각각의 소재에 수치가 산정되어 있을 수 있다. 침낭의 특징 정보는 침낭이 방수인지 여부, 침낭에 대응하는 기능성 유무, 침낭의 후기 정보, 침낭의 판매 수량 정보 등이 포함될 수 있으며, 침낭의 특징 정보에 포함되는 다양한 정보들은 각각에 해당하는 수치가 미리 테이블링 되어 있을 수 있다.
수학식 2의 방식으로 유사치를 결정한 후, 유사치가 임계치 이상이면, 상기 침낭의 종류 정보와 미리 정해진 유사 범위 내로 유사한 침낭으로 결정할 수 있다.
서버는 제1 침낭 후보를 도출(401)할 수 있고, 제2 침낭 후보를 도출(402)할 수 있으며, 제3 침낭 후보 도출 및 제3 침낭 후보를 맞춤 침낭으로 결정(404)할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 특징 정보를 기반으로 맞춤 침낭을 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 5를 구체적으로 살펴보면, 서버는, 구매 정보에 대응하는 침낭과 같은 종류의 침낭인 동종 침낭의 판매량이 판매 임계치 이상인 날짜 정보를 획득할 수 있다. 동종 침낭은 구매 정보에 대응되는 침당과 같은 모델의 침낭을 의미할 수 있다. 판매 임계치는 사용자가 설정한 일정 수준 이상의 판매량 수치를 의미할 수 있다. 날짜 정보에 대응되는 동종 침낭의 판매 이력 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예로 날짜 정보는 2021년 6월 3일~30일날 침낭이 판매 임계치 이상 많이 팔렸다면 2021년 6월 3일~30일이 될 수 있고 사용자의 설정에 따라서 다른 날짜도 포함될 수 있다. 판매 이력 정보는 2021년 6월 3일~30일동안 구매했던 구매 이력의 정보들을 포함할 수 있다. 즉, 3만 명이 2021년 6월 3일~30일기간 동안 구매했다면 3만 명의 구매 이력이 포함될 수 있다.
판매 이력 정보는 동종 침낭을 구매한 사용자의 연령 정보, 동종 침낭을 구매한 사용자의 성별 정보를 포함할 수 있다.
날짜 정보를 기반으로 동종 침낭의 제1 판매 계절 정보를 도출할 수 있다.
일 실시예로 제1 판매 계절 정보는 2021년 6월 3일~30일이라고 하면 여름이라는 정보를 제1 판매 계절 정보로 도출할 수 있다. 동종 침낭을 구매한 사용자의 연령 정보를 기반으로 동종 침낭을 가장 많이 구매한 제1 연령층 정보를 도출할 수 있다. 이때 제1 연령층 정보는 십대, 이십대, 삼십대, 사십대 등 10년 단위로 분류될 수 있다.
동종 침낭을 구매한 사용자의 성별 정보를 기반으로 동종 침낭을 상대적으로 많이 구매한 제1 성별 정보를 도출할 수 있다. 상대적으로 많이 구매한 것은 절반 초과를 의미할 수 있으며 사용자의 설정에 따라 과반수나 다른 수치를 의미할 수도 있다. 제1 판매 계절 정보, 제1 연령층 정보 및 제1 성별 정보를 포함하는 제2 특징 정보를 기반으로 맞춤 침낭을 결정할 수 있다.
일 실시예로 여름에 많이 팔리고, 30대가 많이 사며, 여성들이 많이 사는 제품이라고 한다면, 여름 시기 또는 사용자가 설정한 여름으로부터 일정 기간 이전 시기부터 30대 여성의 고객들에게 해당 제품을 맞춤 침낭으로 광고를 보낼 수 있다.
서버는 동종 침낭의 판매량이 판매 임계치 이상인 날짜 정보를 획득(501)할 수 있고, 동종 침낭의 판매 이력 정보를 획득(502)할 수 있으며, 제1 판매 계절 정보 및 제1 연령층 정보를 도출(503)할 수 있고, 제1 성별 정보 도출 및 특징 정보를 기반으로 맞춤 침낭을 결정(504)할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 맞춤 침낭에 대한 광고 및 적어도 하나의 캠핑 용품에 대한 광고를 제공하는 동작을 예시한 도면이다.
도 6을 구체적으로 살펴보면, 제2 외부 서버로부터 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있고, 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보는 복수의 캠핑 용품들 각각에 대한 가장 높은 판매량을 기록한 날짜의 계절에 대한 제2 판매 계절 정보, 가장 많이 구매한 제2 연령층 정보 및 상대적으로 많이 구매한 제2 성별 정보를 포함할 수 있다. 제2 외부 서버는 복수의 캠핑 용품들을 판매하는 서버를 의미할 수 있다. 복수의 캠핑 용품들 각각에 대해 제2 판매 계절 정보, 제2 연령층 정보 및 제2 성별 정보를 획득할 수 있으며, 도 5 에서 언급한 바와 같이 가장 높은 판매량의 계절인 제2 판매 계절 정보나 가장 많이 구매한 제2 연령층 또는 상대적으로 많이 구매한 제2 성별 정보는 사용자의 설정에 의해 다른 방식 또는 수치로 설정될 수 있다.
서버는 제1 판매 계절 정보, 제1 연령층 정보 및 제1 성별 정보를 포함하는 제2 특징 정보를 기반으로 맞춤 침낭을 결정하는데 있어서, 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보와 제2 특징 정보를 기반으로 하여 복수의 캠핑 용품들 중 사용자에게 추천할 적어도 하나의 캠핑 용품을 도출할 수 있다.
이후 서버는 맞춤 침낭에 대한 광고 및 적어도 하나의 캠핑 용품에 대한 광고를 제공할 수 있다. 맞춤 침낭에 대한 광고 및 적어도 하나의 캠핑 용품에 대한 광고를 전송할 때 일 실시예로 맞춤 침낭과 적어도 하나의 캠핑 용품을 표시하고 있는 광고화면의 비율은 미리 설정될 수 있다.
일 실시예로 맞춤 침낭에 대한 광고 화면 사이즈와 캠핑 용품들을 표시하는 광고 화면 사이즈가 4:1 비율이 되도록 설정할 수 있으며, 캠핑 용품이 차지하는 광고 화면 사이즈 내에서 캠핑 용품의 개수에 비례하게 분할되어 각각의 캠핑 용품이 각각의 분할된 영역에 포함되어 표시되도록 표시될 수 있다.
또한 일 실시예로 광고 화면 사이즈와 캠핑 용품들의 화면 표시 비율이 4:1을 메인 화면으로 하면서, 캠피 용품들의 개수에 비례하여 캠핑 용품들을 표시한 광고 화면의 비율을 높일 수도 있다. 일 실시예로 맞춤 침낭 1개 추천하는 캠핑 용품 1개라면 기존의 4:1 비율로 광고가 표시되도록 할 수 있으며, 침낭 1개 캠핑 용품이 2개라면 8:3의 비율(4:1.5)의 비율로 표시되도록 설정할 수도 있다.
서버는 사용자에게 추천할 적어도 하나의 캠핑 용품을 도출(601)할 수 있고, 맞춤 침낭에 대한 광고 및 적어도 하나의 캠핑 용품에 대한 광고를 제공(602)할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 여름 전용 맞춤 침낭을 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 겨울 전용 맞춤 침낭을 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 7 및 도 8을 구체적으로 살펴보면, 여름에는 캠핑장에서 취침을 위해 침낭을 사용하는 경우 무더운 날씨로 더울 수 있기 때문에 시원한 소재의 맞춤 침낭(4a)이 필요할 수 있다. 겨울에는 캠핑장에서 침낭을 사용하는 경우 추운 날씨로 인해 따뜻한 소재의 맞춤 침낭(4b)이 필요할 수 있다. 따라서 상술한 바와 같이 계절을 고려하여 맞춤 침낭을 제공할 필요가 있다.
이는 또한 성별과도 관계가 있을 수 있다. 사용자가 더위를 많이 느끼는 남성(5a)이라면 시원한 소재의 맞춤 침낭(4a)이 필요할 수 있고, 사용자가 추위를 많이 느끼는 여성(5b)이라면 따뜻한 소재의 맞춤 침낭(4b)이 필요할 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1: 서버
2: 제2 외부 서버
3: 사용자 단말
4: 맞춤 침낭에 대한 광고

Claims (6)

  1. 서버에 의해 수행되는 침낭 판매 관리 방법에 있어서,
    사용자 단말로부터 사용자가 이전에 구매한 구매 침낭에 대응하는 구매 정보를 획득하는 단계;
    상기 구매 정보에 기초하여 상기 사용자의 선호 정보를 획득하는 단계;
    상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 맞춤 침낭을 결정하는 단계;
    상기 사용자 단말에 마케팅 추천 알람 동의 정보를 제공하는 단계; 및
    상기 사용자의 단말로부터 상기 마케팅 추천 알람 동의 여부에 대한 동의 정보를 획득하면 상기 사용자의 단말에 상기 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공하는 단계;를 포함하고,
    상기 구매 정보에는 상기 구매 침낭의 종류 정보, 상기 구매 침낭의 가격 정보 및 상기 사용자의 제1 성별 정보가 포함되고,
    상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 맞춤 침낭을 결정하는 단계는,
    판매 중인 복수의 침낭들 각각에 대하여 상기 구매 침낭의 종류 정보, 상기 구매 침낭의 가격 정보 및 상기 사용자의 제1 성별 정보를 미리 정해진 방법으로 수치화하고, 상기 판매 중인 복수의 침낭들 중 수치화한 값이 제1 임계 값 이상인 침낭을 제1 맞춤 침낭으로 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 복수의 침낭들 중 제1 특정 침낭의 수치화한 값은 다음의 수학식을 기반으로 산출되고,
    Figure 112022502033012-pat00013
    ,
    상기 S는 상기 제1 특정 침낭의 수치화한 값을 나타내고, 상기 b는 상기 구매 정보에 포함된 정보의 개수를 나타내고, 상기 Ha는 상기 구매 정보에 포함된 정보 중 a번째 정보에 대응하는 미리 정해진 가중치를 나타내고, 상기 Ga는 상기 구매 정보에 포함된 정보 중 상기 a번째 정보에 대응하는 값을 나타내고,
    상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 맞춤 침낭을 결정하는 단계는,
    상기 판매 중인 복수의 침낭들 중 상기 구매 침낭의 종류 정보를 기반으로 상기 구매 침낭과 미리 정해진 유사 범위 내의 적어도 하나의 제1 침낭 후보를 도출하는 단계;
    상기 구매 침낭의 가격 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 제1 침낭 후보 중 상기 구매 침낭과 미리 정해진 금액 차이 범위 내의 적어도 하나의 제2 침낭 후보를 도출하는 단계;
    상기 사용자의 제1 성별 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 제2 침낭 후보를 구매한 성별 중 과반수가 사용자의 성별에 대응되는 적어도 하나의 제3 침낭 후보를 상기 적어도 하나의 제2 침낭 후보로부터 도출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 제3 침낭 후보를 제2 맞춤 침낭으로 결정하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 구매 침낭의 종류 정보는 상기 구매 침낭의 소재 정보, 상기 구매 침낭의 무게 정보, 상기 구매 침낭의 크기 정보 및 상기 구매 침낭의 제1 특징 정보를 포함하고,
    상기 판매 중인 복수의 침낭들 중 제2 특정 침낭의 상기 구매 침낭의 유사치는 다음의 수학식을 기반으로 산출되고,
    Figure 112022502033012-pat00014
    ,
    상기 K는 상기 제2 특정 침낭의 유사치를 나타내고, 상기 d는 상기 종류 정보에 포함된 정보의 개수를 나타내고, 상기 Zc는 상기 종류 정보에 포함된 정보 중 c번째 정보에 대응하는 미리 정해진 가중치를 나타내고, 상기 Xc는 상기 종류 정보에 포함된 정보 중 상기 c번째 정보에 대응하는 값을 나타내고,
    상기 판매 중인 복수의 침낭들 중 상기 구매 침낭의 종류 정보를 기반으로 상기 구매 침낭과 미리 정해진 유사 범위 내의 적어도 하나의 제1 침낭 후보를 도출하는 단계는,
    상기 판매 중인 복수의 침낭들 중 유사치가 상기 미리 정해진 유사 범위 내에 포함되는 침낭을 상기 적어도 하나의 제1 침낭 후보로 도출하는 단계를 포함하고,
    상기 선호 정보에 기초하여 상기 사용자에 대응하는 맞춤 침낭을 결정하는 단계는,
    상기 구매 정보에 대응하는 상기 구매 침낭과 동일한 모델인 동종 침낭의 판매량이 판매 임계치 이상인 날짜 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 날짜 정보에 대응되는 상기 동종 침낭의 판매 이력 정보를 획득하되, 상기 판매 이력 정보는 상기 동종 침낭을 구매한 다른 사용자의 제1 연령 정보 및 상기 동종 침낭을 구매한 다른 사용자의 제2 성별 정보를 포함하는, 단계;
    상기 날짜 정보를 기반으로 상기 동종 침낭의 제1 판매 계절 정보를 도출하는 단계;
    상기 동종 침낭을 구매한 다른 사용자의 제1 연령 정보를 기반으로 상기 동종 침낭을 가장 많이 구매한 제1 연령층 정보를 도출하는 단계;
    상기 동종 침낭을 구매한 다른 사용자의 제2 성별 정보를 기반으로 상기 동종 침낭을 상대적으로 많이 구매한 제3 성별 정보를 도출하는 단계; 및
    판매 중인 복수의 침낭들 중 현재 날짜 정보, 상기 제1 판매 계절 정보, 상기 제1 연령층 정보 및 상기 제3 성별 정보를 기반으로 제3 맞춤 침낭을 결정하는 단계;를 더 포함하고,
    외부 서버로부터 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보를 획득하는 단계를 더 포함하고,
    상기 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보는 상기 복수의 캠핑 용품들 각각에 대한 가장 높은 판매량을 기록한 날짜의 계절에 대한 제2 판매 계절 정보, 가장 많이 구매한 제2 연령층 정보 및 상대적으로 많이 구매한 제4 성별 정보를 포함하고,
    상기 복수의 캠핑 용품들에 대한 정보, 상기 제1 판매 계절 정보, 상기 제1 연령층 정보 및 사기 제3 성별 정보를 기반으로 상기 복수의 캠핑 용품들 중 상기 사용자에게 추천할 적어도 하나의 캠핑 용품을 도출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 맞춤 침낭에 대한 광고를 제공하는 단계는,
    상기 맞춤 침낭에 대한 광고 및 상기 적어도 하나의 캠핑 용품에 대한 광고를 상기 사용자 단말에게 제공하는 단계를 포함하는,
    침낭 판매 관리 방법.
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