KR102458320B1 - 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치 및 방법 - Google Patents

사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치는 메모리(memory) 및 상기 메모리와 연결된 프로세서(processor)를 포함하고, 상기 프로세서는, 플랫폼에 등록된 농축산물별 판매농가 및 판매관련 정보를 기반으로 해당 농축산물을 판매하는 판매농가의 판매전략정보를 생성하고, 구매자의 구매내역정보를 분석하여 추천농축산물 및 추천판매농가를 도출하고, 판매농가단말에 상기 판매전략정보를 송신하고, 구매자단말에 상기 추천농축산물, 상기 추천판매농가 및 판매가격을 송신할 수 있다.

Description

사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING USER-CUSTOMIZED LIVESTOCK PRODUCTS TRADING PLATFORM SERVICE}
본 발명은 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
종래 농축산물은 상품의 특성상 온라인 거래가 어렵다는 문제점이 있었으나, 최근 물류기술 및 물류네트워크 기술의 발달로 일반 상품과 동일하게 온라인 거래가 활발하게 이루어지고 있다.
다만, 농축산물은 일반 상품과는 다르게 사람들이 주기적으로 주문을 하게 된다는 점과 생산자에 따른 상품의 질 차이도 발생하여, 일반상품과는 다른 관점에서 처리될 필요가 있었다.
이에, 농축산물을 구매하는 구매자에게 적절한 상품을 추천하고, 농축산물의 생산자의 판매전략을 제공해줄 수 있는 기술을 제안하고자 한다.
한국등록특허 제10-1754827호 (2017.06.30)
본 발명의 일 실시예는 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치는 메모리(memory) 및 상기 메모리와 연결된 프로세서(processor)를 포함하고, 상기 프로세서는, 플랫폼에 등록된 농축산물별 판매농가 및 판매관련 정보를 기반으로 해당 농축산물을 판매하는 판매농가의 판매전략정보를 생성하고, 구매자의 구매내역정보를 분석하여 추천농축산물 및 추천판매농가를 도출하고, 판매농가단말에 상기 판매전략정보를 송신하고, 구매자단말에 상기 추천농축산물, 상기 추천판매농가 및 판매가격을 송신할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는, 제1 농축산물의 판매농가수와, 상기 제1 농축산물의 전체판매량을 기반으로 상기 판매전략정보를 생성하되, 상기 판매농가수가 기설정된 기준판매농가수를 초과하고, 상기 전체판매량이 기설정된 기준전체판매량을 초과하는 경우, 상기 제1 농축산물의 수확량의 추가에 대응하는 판매전략정보를 생성하고, 상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수를 초과하고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량 이하인 경우, 상기 제1 농축산물 외에 다른 농축산물의 수확 및 판매에 대응하는 판매전략정보를 생성하고, 상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수 이하이고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량을 초과하는 경우, 상기 제1 농축산물의 판매가격을 상기 기준전체판매량 및 상기 전체판매량을 기반으로 산출되는 조정값에 의하여 상향조정하는 판매전략정보를 생성하고, 상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수 이하이고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량 이하인 경우, 상기 제1 농축산물의 판매가격을 상기 조정값에 의하여 하향조정하는 판매전략정보를 생성할 수 있다.
상기 프로세서는, 판매량증진을 위한 추천키워드를 더 포함하여 상기 판매전략정보를 생성하되, 상기 플랫폼에 등록된 상기 농축산물의 판매페이지에 포함되는 전체 문자중에서 조사를 제외한 제1 키워드를 추출하고, 상기 제1 키워드가 포함되는 해당 농축산물의 판매농가수, 해당 농축산물의 전체판매량 및 상기 제1 키워드가 포함되는 판매페이지에 의하여 판매된 제1 판매량을 기반으로 키워드평가점수를 산출하고, 상기 제1 키워드 중에서 상기 키워드평가점수가 기설정된 기준평가점수를 초과하는 제2 키워드를 상기 추천키워드로 설정할 수 있다.
상기 키워드평가점수는, 아래 수학식에 의하여 산출되되,
Figure 112022062582012-pat00001
KeyS(Keyword Score)는 상기 키워드평가점수를 의미하고, NSF(Number of Sales Farm)는 상기 판매농가수를 의미하고, TSA(Total Sales Amount)는 상기 전체판매량을 의미하고, 1SA(Sales Amount)는 상기 제1 판매량을 의미할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는, 구매자의 구매내역정보를 기반으로, 상기 구매자가 구매한 제2 농축산물의 전체구매량 및 특정 판매농가에서의 특정구매량의 단골판정비율을 산출하고, 상기 단골판정비율이 기설정된 기준비율을 초과하는 특정 판매농가를 단골농가로 설정하고, 상기 구매자단말로 상기 판매가격을 송신할 때, 상기 추천판매농가가 단골농가인 경우, 상기 판매가격에 기설정된 할인율을 적용하여 송신하고, 상기 추천판매농가가 단골농가가 아닌 경우, 상기 판매가격에 기설정된 가산율을 적용하여 송신할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는 상기 구매자가 기설정된 반복구매횟수를 초과하여 구매한 제3 농축산물을 추출하고, 상기 제3 농축산물 중에서 상기 구매자가 기설정된 임계구매주기 이하의 제1 구매주기로 구매한 제3 농축산물을 제4 농축산물로 설정하고, 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 1회 구입할 때의 평균구매가격을 산출하고, 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했던 마지막구매가격을 추출하고, 상기 제4 농축산물의 기설정된 기본단위당 평균판매가격 및 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했을 때의 상기 기본단위당 마지막판매가격을 추출하고, 상기 제1 구매주기, 상기 평균구매가격, 상기 마지막구매가격, 상기 평균판매가격 및 상기 마지막판매가격을 기반으로 제2 구매주기를 생성하고, 상기 구매자에게 농축산물을 추천하는 현재시점과 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했던 시점과의 시간차이가 상기 제2 구매주기를 초과하는 제4 농축산물을 추천농축산물로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 제2 구매주기는, 아래 수학식에 의하여 산출되되,
Figure 112022062582012-pat00002
PC(Purchase Cycle)2는 상기 제2 구매주기를 의미하고, PC1은 상기 제1 구매주기를 의미하고, LPP(Last Purchase Price)는 상기 마지막구매가격을 의미하고, APP(Average Perchase Price)는 상기 평균구매가격을 의미하고, LSP(Last Sale Price)는 상기 마지막판매가격을 의미하고, ASP(Average Sale Price)는 상기 평균판매가격을 의미할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서는 상기 추천농축산물을 판매하는 제1 판매농가 중 상기 구매자의 단골농가가 존재하는 경우, 상기 단골농가를 상기 추천판매농가로 설정하고, 상기 추천농축산물을 판매하는 제1 판매농가 중 상기 구매자의 단골농가가 존재하지 않은 경우, 상기 제1 판매농가에서 상기 추천농축산물의 기설정된 단위기간 동안의 제2 판매량이 기설정된 임계판매량을 초과하고, 상기 제1 판매농가에서 판매하는 농축산물의 종류가 기설정된 임계종류 이하인 경우, 상기 제1 판매농가를 추천등급을 제1 등급으로 설정하고, 상기 제1 판매농가에서 상기 추천농축산물의 상기 단위기간 동안의 상기 제2 판매량이 상기 임계판매량을 초과하고, 상기 제1 판매농가에서 판매하는 농축산물의 종류가 상기 임계종류를 초과하는 경우, 상기 제1 판매농가를 추천등급을 상기 제1 등급보다 낮게 설정된 제2 등급으로 설정하고, 상기 제1 판매농가에서 상기 추천농축산물의 상기 단위기간 동안의 상기 제2 판매량이 상기 임계판매량 이하이고, 상기 제1 판매농가에서 판매하는 농축산물의 종류가 상기 임계종류 이하인 경우, 상기 제1 판매농가를 추천등급을 상기 제2 등급보다 낮게 설정된 제3 등급으로 설정하고, 상기 제1 판매농가에서 상기 추천농축산물의 상기 단위기간 동안의 상기 제2 판매량이 상기 임계판매량 이하이고, 상기 제1 판매농가에서 판매하는 농축산물의 종류가 상기 임계종류를 초과하는 경우, 상기 제1 판매농가를 추천등급을 상기 제3 등급보다 낮게 설정된 제4 등급으로 설정하고, 상기 추천등급을 기반으로 나열하여 복수개의 제1 판매농가를 상기 추천판매농가로 설정할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 판매전략정보를 생성하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 키워드의 추출을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 단골농가에 따라 판매가격의 차등을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 구매자의 구매주기에 따른 추천농축산물 설정을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 방법의 흐름도이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 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.
이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치(100)의 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치(100)는 플랫폼에 등록된 농축산물의 정보를 기반으로 판매농가에 판매전략정보를 생성하여 전달할 수 있고, 구매자의 구매내역정보를 기반으로 구매자에게 농축산물 및 판매농가를 추천할 수 있다. 한편 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치(100)는 본 발명에서 '전자 장치(100)'로 호칭될 수도 있다.
이 때, 구매자단말(200) 및 판매농가단말(300)은 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) 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치(100)의 블록도이다.
일 실시예에 따른 전자 장치(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함한다. 프로세서(110)는 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(120)는 상술한 방법과 관련된 정보를 저장하거나 상술한 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(120)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다. 메모리(120)는 '데이터베이스', '저장부' 등으로 호칭될 수 있다.
프로세서(110)는 프로그램을 실행하고, 전자 장치(100)를 제어할 수 있다. 프로세서(110)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(120)에 저장될 수 있다. 장치(100)는 입출력 장치(미도시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.
이 때, 상기 프로세서(110)는, 플랫폼에 등록된 농축산물별 판매농가 및 판매관련 정보를 기반으로 해당 농축산물을 판매하는 판매농가의 판매전략정보를 생성할 수 있다.
이 때, 상기 판매전략정보는, 판매농가의 매출증대 및 판매효율성을 향상시키기 위한 것으로써, 도 3을 참조하여 후술하도록 한다.
또한, 상기 프로세서(110)는 구매자의 구매내역정보를 분석하여 추천농축산물 및 추천판매농가를 도출할 수 있다. 이와 관련하여, 도 6을 참조하여 후술하도록 한다.
또한, 상기 프로세서(110)는 판매농가단말(300)에 상기 판매전략정보를 송신하고, 구매자단말(200)에 상기 추천농축산물, 상기 추천판매농가 및 판매가격을 송신할 수 있다. 이를 통하여, 판매농가에게는 판매효율성 향상을 이룰 수 있고, 구매자는 자신에게 가장 적합한 농축산물과 판매농가에 관한 정보를 얻을 수 있어, 구매에 도움이 될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 판매전략정보를 생성하는 흐름도이다.
판매농가는 판매하는 농축산물의 효율적인 판매를 통하여 이득을 극대화하는 것이 목적이다. 따라서, 판매효율성이 향상시킬 수 있는 판매전략이 필요하다.
만일, 동일한 플랫폼 내에서 동일한 농축산물을 판매하는 판매농가가 많고, 해당 농축산물의 판매량이 저조한 경우에는 해당 농축산물로 인한 이익을 보장받기 어려울 수 있다.
또한, 동일한 플랫폼 내에서 동일한 농축산물을 판매하는 판매농가가 적고, 해당 농축산물의 판매량이 많은 경우에는 해당 농축산물로 인한 이익이 높아 해당 농축산물의 판매가격을 조정하여 이득에 집중할 수 있는 기회일 수 있다.
이와 같이, 동일한 플랫폼 내에서 동일한 농축산물을 판매하는 판매농가의 수와 해당 농축산물의 전체판매량을 기반으로 적절한 판매전략을 도출할 수 있고, 이를 판매농가에 전달하여 효율적으로 농가를 운영하도록 보조할 수 있다.
이를 위하여, 상기 프로세서(110)는, 제1 농축산물의 판매농가수와, 상기 제1 농축산물의 전체판매량을 기반으로 상기 판매전략정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 판매농가수가 기설정된 기준판매농가수를 초과하고, 상기 전체판매량이 기설정된 기준전체판매량을 초과하는 경우, 상기 제1 농축산물의 수확량의 추가에 대응하는 판매전략정보를 생성할 수 있다. 이는 판매농가수가 많고 전체판매량이 많은 경우로써, 해당 제1 농축산물의 수확량을 증가하여 판매량을 증가시킴으로써 해당 제1 농축산물의 판매점유율을 확보하기 위한 전략일 수 있다.
이 때, 상기 기준판매농가수는 해당 플랫폼에 등록된 농축산물별로 등록된 판매농가수의 평균으로 설정될 수 있다.
이 때, 상기 기준전체판매량은 해당 플랫폼에 등록된 전체 농축산물의 판매량의 평균으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수를 초과하고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량 이하인 경우, 상기 제1 농축산물 외에 다른 농축산물의 수확 및 판매에 대응하는 판매전략정보를 생성할 수 있다. 이는 판매농가수가 많고 전체판매량이 적은 경우로써, 해당 제1 농축산물 시장을 레드오션으로 판단하여, 다른 농축산물의 판매를 권유하여 판매농가의 전체 수익을 확보하기 위한 전략일 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수 이하이고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량을 초과하는 경우, 상기 제1 농축산물의 판매가격을 상기 기준전체판매량 및 상기 전체판매량을 기반으로 산출되는 조정값에 의하여 상향조정하는 판매전략정보를 생성할 수 있다. 이는 판매농가수가 적고 전체판매량이 많은 경우로써, 해당 제1 농축산물 시장을 블루오션 및 품귀현상발생으로 판단하고, 해당 판매농가를 해당 제1 농축산물의 선두주자로 판단하여 판매가격을 일정수치 증가시켜 해당 판매농가의 수익을 증대시키기 위한 전략일 수 있다.
이 때, 상기 조정값은 상기 기준전체판매량 및 상기 전체판매량을 기반으로 산출될 수 있다. 예를 들면, 조정값은 전체판매량/기준전체판매량으로 산출될 수 있다.
이 때, 조정값이 적용된 판매가격은 기존 판매가격과 상기 조정값의 곱으로 산출될 수 있다. 예를 들어, 상기 전체판매량이 110이고, 상기 기준전체판매량이 100인경우, 상기 조정값은 1.1이 될 수 있고, 조정값이 적용된 판매가격은 1.1 x 판매가격(기존)으로 산출될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는 상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수 이하이고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량 이하인 경우, 상기 제1 농축산물의 판매가격을 상기 조정값에 의하여 하향조정하는 판매전략정보를 생성할 수 있다.
이 때도, 마찬가지로 조정값이 적용된 판매가격은 기존 판매가격과 상기 조정값의 곱으로 산출될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 키워드의 추출을 나타내는 도면이다.
상기 프로세서(110)는, 판매량증진을 위한 추천키워드를 더 포함하여 상기 판매전략정보를 생성할 수 있다.
키워드는 상품검색에 사용되고 구매자가 유입될 수 있는 요소이다. 따라서, 키워드는 마케팅의 기능을 수행하면서 판매량에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요소이다.
따라서, 동일한 농축산물이라 하더라도 어떤 키워드를 사용했느냐에 따라 판매량이 달라질 수 있으므로, 판매농가로 하여금 판매량에 영향을 미칠 수 있는 키워드를 사용하여 플랫폼에 해당 농축산물을 등록하도록 추천하는 것이 바람직하다.
이를 위하여 상기 프로세서(110)는, 상기 플랫폼에 등록된 상기 농축산물의 판매페이지에 포함되는 전체 문자중에서 조사를 제외한 제1 키워드를 추출할 수 있다. 이는 판매와 관계없는 노이즈를 제거하기 위함이다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 키워드가 포함되는 해당 농축산물의 판매농가수, 해당 농축산물의 전체판매량 및 상기 제1 키워드가 포함되는 판매페이지에 의하여 판매된 제1 판매량을 기반으로 키워드평가점수를 산출할 수 있다.
이 때, 상기 키워드평가점수는, 아래 수학식 1에 의하여 산출될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112022062582012-pat00003
이 때, KeyS(Keyword Score)는 상기 키워드평가점수를 의미하고, NSF(Number of Sales Farm)는 상기 판매농가수를 의미하고, TSA(Total Sales Amount)는 상기 전체판매량을 의미하고, 1SA(Sales Amount)는 상기 제1 판매량을 의미할 수 있다.
이를 통해, 해당 키워드에 의한 판매량이 높을수록 키워드평가점수도 높게 설정될 수 있고, 해당 농축산물의 판매농가수가 많을수록 해당 키워드에 의한 제1 판매량의 가치 또한 높게 평가되는 것으로써, 상기 판매농가수가 많을수록 해당 키워드에 대한 키워드평가점수가 높게 설정될 수 있다.
이 때, 상기 프로세서(110)는 상기 제1 키워드 중에서 상기 키워드평가점수가 기설정된 기준평가점수를 초과하는 제2 키워드를 상기 추천키워드로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 기준평가점수는 플랫폼 운영자가 임의로 설정할 수도 있고, 상기 제1 키워드의 키워드평가점수의 평균으로 설정될 수도 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 단골농가에 따라 판매가격의 차등을 나타내는 도면이다.
일반적으로 구매금액이 많은 고객은 VIP로써, 구매금액이나 기타 혜택을 받는 경우가 있다. 충성고객에 대하여 이익을 공유함으로써, 지속적인 구매를 유도하기 위함이다.
이를 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 상기 프로세서(110)는, 구매자의 구매내역정보를 기반으로, 상기 구매자가 구매한 제2 농축산물의 전체구매량 및 특정 판매농가에서의 특정구매량의 단골판정비율을 산출하고, 상기 단골판정비율이 기설정된 기준비율을 초과하는 특정 판매농가를 단골농가로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 기준비율은 플랫폼의 운영자가 임의로 설정할 수 있다. 예를 들어, 10%, 30%, 50% 등으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 구매자단말(200)로 상기 판매가격을 송신할 때, 상기 추천판매농가가 단골농가인 경우, 상기 판매가격에 기설정된 할인율을 적용하여 송신할 수 있다.
이 때, 상기 할인율은 플랫폼의 운영자 또는 상기 판매농가가 임의로 설정할 수 있다. 예를 들어, -5%, -10%, -20% 등으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는 상기 추천판매농가가 단골농가가 아닌 경우, 상기 판매가격에 기설정된 가산율을 적용하여 송신할 수 있다.
이 때, 상기 가산율은 플랫폼의 운영자 또는 상기 판매농가가 임의로 설정할 수 있다. 예를 들어, +5%, +10%, +20% 등으로 설정될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 구매자의 구매주기에 따른 추천농축산물 설정을 나타내는 도면이다.
구매자에게 필요한 농축산물을 파악하기 위해서 구매자의 기존구매내역을 분석하여 구매자의 구매패턴을 파악하고, 상기 구매패턴에 의하여 현재 구매자에게 필요한 농축산물인지 파악할 수 있다. 기존에 주기적으로 구매한 농축산물이 있다면 일정 주기 이후에 해당 농축산물이 다시 필요할 것이기 때문이다.
도 6을 참조하면, 상기 프로세서(110)는 상기 구매자가 기설정된 반복구매횟수를 초과하여 구매한 제3 농축산물을 추출할 수 있다. 이는 기존에 구매한적이 있는 농축산물이 현재에도 구매자에게 필요할 가능성이 있기 때문이다.
이 때, 상기 반복구매횟수는 플랫폼의 운영자에 의하여 임의로 설정될 수 있다. 예를 들어, 3회, 5회, 10회 등으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제3 농축산물 중에서 상기 구매자가 기설정된 임계구매주기 이하의 제1 구매주기로 구매한 제3 농축산물을 제4 농축산물로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 임계구매주기는 플랫폼의 운영자에 의하여 임의로 설정될 수 있고, 전체 구매자가 기설정된 반복구매횟수를 초과하여 구매한 제3 농축산물의 평균구매주기로 설정될 수도 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 1회 구입할 때의 평균구매가격을 산출할 수 있다. 이는 구매자가 1회 구입할 때, 상기 제4 농축산물을 어느 정도의 양으로 구매하는지 파악하기 위함이며, 이를 통해 구매주기의 변동을 예측할 수 있기 때문이다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했던 마지막구매가격을 추출할 수 있다. 이 또한, 이를 통해 구매주기의 변동을 예측하기 위함이다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제4 농축산물의 기설정된 기본단위당 평균판매가격 및 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했을 때의 상기 기본단위당 마지막판매가격을 추출할 수 있다. 이는 마지막에 평소보다 더 많이 구매한 경우, 구매주기가 늘어날 수 있고, 마지막에 평소보다 더 적게 구매한 경우에는 구매주기가 줄어들 수도 있으나, 해당 농축산물의 가격이 변동되는 경우, 가격의 변동도 반영하는 것이 구매주기를 보다 정확하게 파악할 수 있기 때문이다.
이 대, 기본단위는 농축산물에 따라 변경될 수 있으며, 예를 들어, 돼지고기 또는 소고기의 경우, 100그램, 1돈 등으로 설정될 수 있고, 파의 경우 한단, 양파의 경우 한 망 등으로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는 상기 제1 구매주기, 상기 평균구매가격, 상기 마지막구매가격, 상기 평균판매가격 및 상기 마지막판매가격을 기반으로 제2 구매주기를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 제2 구매주기는 상술한 바와 같이 구매자가 현재 해당 농축산물이 필요한지 파악하기 위한 것일 수 있다.
이 때, 상기 제2 구매주기는, 아래 수학식 2에 의하여 산출될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112022062582012-pat00004
이 때, PC(Purchase Cycle)2는 상기 제2 구매주기를 의미하고, PC1은 상기 제1 구매주기를 의미하고, LPP(Last Purchase Price)는 상기 마지막구매가격을 의미하고, APP(Average Perchase Price)는 상기 평균구매가격을 의미하고, LSP(Last Sale Price)는 상기 마지막판매가격을 의미하고, ASP(Average Sale Price)는 상기 평균판매가격을 의미할 수 있다.
이를 통하여, 평균구매가격보다 마지막구매가격이 높은 경우, 제2 구매주기가 늘어날 수 있으며, 해당 농축산물의 평균판매가격보다 마지막판매가격이 높은 경우에는, 해당 농축산물을 평소보다 더 많이 구매한 게 아닐 수 있으므로, 이를 반영하여 제2 구매주기를 산출할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는 상기 구매자에게 농축산물을 추천하는 현재시점과 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했던 시점과의 시간차이가 상기 제2 구매주기를 초과하는 제4 농축산물을 추천농축산물로 설정할 수 있다.
이는 마지막구매시점으로부터 현재시점이 제2 구매주기가 초과하지 않은 경우에는 해당 농축산물이 아직 구매자에게 남아있을 가능성이 높은 것으로써, 해당 농축산물을 추천하지 않고, 제2 구매주기가 초과한 이후에는 해당 농축산물이 구매자에게 남아있을 가능성이 낮은 것으로써, 해당 농축산물을 추천하기 위함이다.
또한, 상기 프로세서(110)는 상기 추천농축산물을 판매하는 제1 판매농가 중 상기 구매자의 단골농가가 존재하는 경우, 상기 단골농가를 상기 추천판매농가로 설정할 수 있다. 이는 단골농가에서 구매하는 것이 구매자의 입장에서도 저렴한 가격에 구매할 수 있으며, 판매농가의 입장에서도 충성고객의 확보 측면에서 긍정적이기 때문이다.
또한, 상기 프로세서(110)는 상기 추천농축산물을 판매하는 제1 판매농가 중 상기 구매자의 단골농가가 존재하지 않은 경우, 상기 제1 판매농가에서 상기 추천농축산물의 기설정된 단위기간 동안의 제2 판매량이 기설정된 임계판매량을 초과하고, 상기 제1 판매농가에서 판매하는 농축산물의 종류가 기설정된 임계종류 이하인 경우, 상기 제1 판매농가를 추천등급을 제1 등급으로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 단위기간은 플랫폼의 운영자가 임의로 설정할 수 있으며, 예를 들면 1개월, 3개월, 6개월 등으로 설정될 수 있다.
이 때, 상기 임계종류는 플랫폼의 운영자가 임의로 설정되거나, 플랫폼에 등록된 전체 판매농가가 판매하고 있는 농축산물의 평균종류수로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는 상기 제1 판매농가에서 상기 추천농축산물의 상기 단위기간 동안의 상기 제2 판매량이 상기 임계판매량을 초과하고, 상기 제1 판매농가에서 판매하는 농축산물의 종류가 상기 임계종류를 초과하는 경우, 상기 제1 판매농가를 추천등급을 상기 제1 등급보다 낮게 설정된 제2 등급으로 설정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는 상기 제1 판매농가에서 상기 추천농축산물의 상기 단위기간 동안의 상기 제2 판매량이 상기 임계판매량 이하이고, 상기 제1 판매농가에서 판매하는 농축산물의 종류가 상기 임계종류 이하인 경우, 상기 제1 판매농가를 추천등급을 상기 제2 등급보다 낮게 설정된 제3 등급으로 설정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 제1 판매농가에서 상기 추천농축산물의 상기 단위기간 동안의 상기 제2 판매량이 상기 임계판매량 이하이고, 상기 제1 판매농가에서 판매하는 농축산물의 종류가 상기 임계종류를 초과하는 경우, 상기 제1 판매농가를 추천등급을 상기 제3 등급보다 낮게 설정된 제4 등급으로 설정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 추천등급을 기반으로 나열하여 복수개의 제1 판매농가를 상기 추천판매농가로 설정할 수 있다.
이 때, 상기 추천등급은 제1 등급이 가장 높고, 제2 등급, 제3 등급 및 제4 등급 순으로 낮아질 수 있다.
이는 판매량이 높은데, 판매종류가 낮은 판매농가는 해당 농축산물에 특화된 판매농가일 가능성이 높으므로, 구매자에게 우선적으로 추천하고, 판매량이 높은데, 판매종류가 낮은 판매농가는 해당 농축산물에 특화되진 않았지만 많은양을 판매하고 있어 제품의 신선도를 간접적으로 확인할 수 있어 2차적으로 추천하고, 판매량이 높지 않고, 판매종류가 낮은 판매농가는 신생 판매농가일 수 있어, 3차적으로 추천하고, 판매량이 높지 않고, 판매종류가 높은 경우, 전문성이 보장되기 어려운 것으로 판단하여 4차적으로 추천하기 위함이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 방법의 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 방법은 플랫폼에 등록된 농축산물별 판매농가 및 판매관련 정보를 기반으로 해당 농축산물을 판매하는 판매농가의 판매전략정보를 생성할 수 있다(S101).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 방법은 구매자의 구매내역정보를 분석하여 추천농축산물 및 추천판매농가를 도출할 수 있다(S103).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 방법은 판매농가단말(300)에 상기 판매전략정보를 송신하고, 구매자단말(200)에 상기 추천농축산물, 상기 추천판매농가 및 판매가격을 송신할 수 있다(S105).
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 방법은 도 1 내지 도 6에 개시된 사용자 맞춤형 농축산물 매매 플랫폼 서비스 제공 장치(100)와 동일하게 구성될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
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 실시예를 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. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

  1. 전자 장치에 있어서,
    메모리(memory); 및 상기 메모리와 연결된 프로세서(processor); 를 포함하고,
    상기 프로세서는:
    플랫폼에 등록된 농축산물별 판매농가 및 판매관련 정보를 기반으로 해당 농축산물을 판매하는 판매농가의 판매전략정보를 생성하고,
    구매자의 구매내역정보를 분석하여 추천농축산물 및 추천판매농가를 도출하고,
    판매농가단말에 상기 판매전략정보를 송신하고, 구매자단말에 상기 추천농축산물, 상기 추천판매농가 및 판매가격을 송신하고,
    상기 프로세서는:
    제1 농축산물의 판매농가수와, 상기 제1 농축산물의 전체판매량을 기반으로 상기 판매전략정보를 생성하되,
    상기 판매농가수가 기설정된 기준판매농가수를 초과하고, 상기 전체판매량이 기설정된 기준전체판매량을 초과하는 경우, 상기 제1 농축산물의 수확량의 추가에 대응하는 판매전략정보를 생성하고,
    상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수를 초과하고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량 이하인 경우, 상기 제1 농축산물 외에 다른 농축산물의 수확 및 판매에 대응하는 판매전략정보를 생성하고,
    상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수 이하이고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량을 초과하는 경우, 상기 제1 농축산물의 판매가격을 상기 기준전체판매량 및 상기 전체판매량을 기반으로 산출되는 조정값에 의하여 상향조정하는 판매전략정보를 생성하고,
    상기 판매농가수가 상기 기준판매농가수 이하이고, 상기 전체판매량이 상기 기준전체판매량 이하인 경우, 상기 제1 농축산물의 판매가격을 상기 조정값에 의하여 하향조정하는 판매전략정보를 생성하고,
    상기 프로세서는:
    판매량증진을 위한 추천키워드를 더 포함하여 상기 판매전략정보를 생성하되,
    상기 플랫폼에 등록된 상기 농축산물의 판매페이지에 포함되는 전체 문자중에서 조사를 제외한 제1 키워드를 추출하고,
    상기 제1 키워드가 포함되는 해당 농축산물의 판매농가수, 해당 농축산물의 전체판매량 및 상기 제1 키워드가 포함되는 판매페이지에 의하여 판매된 제1 판매량을 아래의 수학식 1에 적용하여 키워드평가점수를 산출하고,
    상기 제1 키워드 중에서 상기 키워드평가점수가 기설정된 기준평가점수를 초과하는 제2 키워드를 상기 추천키워드로 설정하되,
    [수학식 1]
    Figure 112022095536534-pat00012

    KeyS(Keyword Score)는 상기 키워드평가점수를 의미하고, NSF(Number of Sales Farm)는 상기 판매농가수를 의미하고, TSA(Total Sales Amount)는 상기 전체판매량을 의미하고, 1SA(Sales Amount)는 상기 제1 판매량을 의미하고,
    상기 프로세서는:
    구매자의 구매내역정보를 기반으로, 상기 구매자가 구매한 제2 농축산물의 전체구매량 및 특정 판매농가에서의 특정구매량의 단골판정비율을 산출하고, 상기 단골판정비율이 기설정된 기준비율을 초과하는 특정 판매농가를 단골농가로 설정하고,
    상기 구매자단말로 상기 판매가격을 송신할 때, 상기 추천판매농가가 단골농가인 경우, 상기 판매가격에 기설정된 할인율을 적용하여 송신하고,
    상기 추천판매농가가 단골농가가 아닌 경우, 상기 판매가격에 기설정된 가산율을 적용하여 송신하고,
    상기 프로세서는:
    상기 구매자가 기설정된 반복구매횟수를 초과하여 구매한 제3 농축산물을 추출하고,
    상기 제3 농축산물 중에서 상기 구매자가 기설정된 임계구매주기 이하의 제1 구매주기로 구매한 제3 농축산물을 제4 농축산물로 설정하고,
    상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 1회 구입할 때의 평균구매가격을 산출하고,
    상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했던 마지막구매가격을 추출하고,
    상기 제4 농축산물의 기설정된 기본단위당 평균판매가격 및 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했을 때의 상기 기본단위당 마지막판매가격을 추출하고,
    상기 제1 구매주기, 상기 평균구매가격, 상기 마지막구매가격, 상기 평균판매가격 및 상기 마지막판매가격을 아래의 수학식 2에 적용하여 제2 구매주기를 생성하고,
    상기 구매자에게 농축산물을 추천하는 현재시점과 상기 구매자가 상기 제4 농축산물을 마지막으로 구매했던 시점과의 시간차이가 상기 제2 구매주기를 초과하는 제4 농축산물을 추천농축산물로 설정하되,
    [수학식 2]
    Figure 112022095536534-pat00013

    PC(Purchase Cycle)2는 상기 제2 구매주기를 의미하고, PC1은 상기 제1 구매주기를 의미하고, LPP(Last Purchase Price)는 상기 마지막구매가격을 의미하고, APP(Average Purchase Price)는 상기 평균구매가격을 의미하고, LSP(Last Sale Price)는 상기 마지막판매가격을 의미하고, ASP(Average Sale Price)는 상기 평균판매가격을 의미하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102587038B1 (ko) * 2022-11-04 2023-10-10 주식회사 백년친구 인공지능 기반 온라인 커머스 상 경쟁사 판매 제품 가격 모니터링 및 판매 유망 제품 발굴 방법, 장치 및 시스템
KR102606311B1 (ko) * 2023-07-20 2023-11-24 서경무 사용자 선호도 기반 캡슐 자판기 정보 제공 장치 및방법
KR102610697B1 (ko) * 2023-08-22 2023-12-07 주식회사 앱포스터 워치페이스의 거래를 관리하기 위한 장치 및 방법

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080041899A (ko) * 2006-11-08 2008-05-14 엔에이치엔(주) 확장 광고 키워드를 추천하는 방법 및 그 시스템
KR20110132792A (ko) * 2010-06-03 2011-12-09 에스케이플래닛 주식회사 단골 고객 관리 시스템, 어플리케이션 판매 장치 및 상기 어플리케이션 판매 장치의 단골 고객 관리 방법
KR101754827B1 (ko) 2016-04-04 2017-07-06 박노창 농산물 판매 시스템
KR20180117803A (ko) * 2017-04-20 2018-10-30 (주)더모음 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법
KR102254772B1 (ko) * 2020-07-21 2021-05-20 장세훈 농산물 매매가격 제시 방법 및 시스템
KR102264512B1 (ko) * 2020-11-24 2021-06-14 주식회사 마이샵클라우드 건어물 판매 지원 시스템

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080041899A (ko) * 2006-11-08 2008-05-14 엔에이치엔(주) 확장 광고 키워드를 추천하는 방법 및 그 시스템
KR20110132792A (ko) * 2010-06-03 2011-12-09 에스케이플래닛 주식회사 단골 고객 관리 시스템, 어플리케이션 판매 장치 및 상기 어플리케이션 판매 장치의 단골 고객 관리 방법
KR101754827B1 (ko) 2016-04-04 2017-07-06 박노창 농산물 판매 시스템
KR20180117803A (ko) * 2017-04-20 2018-10-30 (주)더모음 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법
KR102254772B1 (ko) * 2020-07-21 2021-05-20 장세훈 농산물 매매가격 제시 방법 및 시스템
KR102264512B1 (ko) * 2020-11-24 2021-06-14 주식회사 마이샵클라우드 건어물 판매 지원 시스템

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102587038B1 (ko) * 2022-11-04 2023-10-10 주식회사 백년친구 인공지능 기반 온라인 커머스 상 경쟁사 판매 제품 가격 모니터링 및 판매 유망 제품 발굴 방법, 장치 및 시스템
KR102606311B1 (ko) * 2023-07-20 2023-11-24 서경무 사용자 선호도 기반 캡슐 자판기 정보 제공 장치 및방법
KR102610697B1 (ko) * 2023-08-22 2023-12-07 주식회사 앱포스터 워치페이스의 거래를 관리하기 위한 장치 및 방법

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