KR102459453B1 - 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버는 판매자 단말에게, 판매자가 판매하는 상품에 관련된 적어도 하나의 제1 키워드의 검색 순위 정보를 제공할 수 있다. 서버는 상기 상품의 판매 점수를 제공할 수 있다. 상기 판매 점수는 상기 상품에 관련된 리뷰 수, 상기 상품의 구매건수, 및 상기 상품의 배송기간에 관련된 정보를 기초로 산출될 수 있다. 서버는 상기 상품의 판매 점수를 기초로 상기 상품의 판매량의 증감에 대한 예상 정보를 계산할 수 있다.

Description

온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING ONLINE SHOPPING SALES SERVICE}
본 발명의 실시예들은 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버 및 그 동작 방법에 대한 것으로, 더욱 상세하게는 상품 등록자, 상기 상품 등록자가 등록하는 상품, 및 상기 등록된 상품을 판매하고자 하는 판매자에 대한 정보를 체계적으로 포함하는 데이터베이스를 구축하고, 상기 데이터베이스를 이용하여 온라인 쇼핑 판매 서비스와 관련된 일련의 과정이 수행되도록 하는 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.
인터넷이 널리 보급됨에 따라 상품 판매자들은 온라인 쇼핑몰이라는 온라인상의 가상시장을 구축하게 되었고, 인터넷 사용자들도 구입하고자 하는 특정 상품이나 재화들을 판매하는 대리점 등을 직접 방문하지 않고도 상기 가상시장을 통해 구매할 수 있게 되었다. 이러한 온라인 쇼핑몰의 등장으로 사용자의 직접 방문이나 예약 구매 등의 직접 구매 형태에 기인하는 시간과 비용을 절감할 수 있게 되었다. 이러한 온라인 쇼핑몰의 장점으로 인해 많은 사용자들이 온라인 쇼핑몰을 이용하게 되었고, 이에 힘입어 다양한 온라인 쇼핑몰이 등장하게 되었다.
온라인 쇼핑의 판매자들은 상품을 판매하기 위해 오픈마켓을 많이 이용하는데, 오픈마켓에서 상품을 판매하는 판매자들을 돕기 위한 서비스들(예를 들어, 상품의 검색 순위 등을 제공하는 서비스)이 제공되고 있다.
하지만 판매자들이 오픈마켓에서 치열한 경쟁을 뚫고 상품을 판매하는 것은 여전히 쉽지 않은 일이고, 특히 개인 판매자들이 늘어나면서 어떤 상품을 어떻게 팔아야 하는지에 대한 방향을 제시하는 방법이 필요할 수 있다.
삭제
한국 공개특허공보 제10-2010-0045116호(2010.05.03.) 한국 공개특허공보 제10-2017-0125003호(2017.11.13.)
본 발명의 실시예들은, 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.
실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
실시예들에 따르면, 적어도 하나의 서버에 의해 수행되는 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법에 있어서, 판매자 단말에게, 판매자가 판매하는 상품에 관련된 적어도 하나의 제1 키워드의 검색 순위 정보를 제공하는 단계; 상기 상품의 판매 점수를 제공하되, 상기 판매 점수는 상기 상품에 관련된 리뷰 수, 상기 상품의 구매건수, 및 상기 상품의 배송기간에 관련된 정보를 기초로 산출되는, 단계; 및 상기 상품의 판매 점수를 기초로 상기 상품의 판매량의 증감에 대한 예상 정보를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 검색 순위 정보는, 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위, 상기 제1 키워드의 월 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 주 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 일 별 검색 순위, 및 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위가 어제의 검색 순위, 지난 월 평균 검색 순위, 지난 주 평균 검색 순위 대비 변동된 수치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 판매 점수는, 상기 상품에 관련된 리뷰 수 변동 추이, 상기 상품에 관련된 구매건수 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 예상 정보는, 상기 판매 점수의 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 상기 판매자 단말에게, 판매량 증가가 예상되는 상품 중 상기 제1 키워드에 관련된 참조 상품에 관련된 제2 키워드를 제공하되, 상기 제2 키워드는 상기 판매자가 판매하는 상품에 관련되지 않은 키워드인, 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 상기 참조 상품의 최고점 리뷰를 배송 및 가격을 포함하는 복수의 카테고리로 분류하는 단계; 및 상기 판매자 단말에게, 상기 최고점 리뷰 중 가장 많은 수를 차지하는 카테고리에 관련된 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 온라인 쇼핑 판매 서비스를 제공하는 서버에 있어서, 프로세서(processor); 송수신기(transceiver); 및 메모리(memory); 를 포함하고, 상기 프로세서는: 판매자 단말에게, 판매자가 판매하는 상품에 관련된 적어도 하나의 제1 키워드의 검색 순위 정보를 제공하고; 상기 상품의 판매 점수를 제공하되, 상기 판매 점수는 상기 상품에 관련된 리뷰 수, 상기 상품의 구매건수, 그리고 상기 상품의 배송기간에 관련된 정보를 기초로 산출되고; 그리고 상기 상품의 판매 점수를 기초로 상기 상품의 판매량의 증감에 대한 예상 정보를 계산하도록 설정될 수 있다.
여기서, 상기 검색 순위 정보는, 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위, 상기 제1 키워드의 월 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 주 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 일 별 검색 순위, 및 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위가 어제의 검색 순위, 지난 월 평균 검색 순위, 지난 주 평균 검색 순위 대비 변동된 수치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 판매 점수는, 상기 상품에 관련된 리뷰 수 변동 추이, 상기 상품에 관련된 구매건수 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 예상 정보는, 상기 판매 점수의 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는, 상기 판매자 단말에게, 판매량 증가가 예상되는 상품 중 상기 제1 키워드에 관련된 참조 상품에 관련된 제2 키워드를 제공하도록 설정되고, 상기 제2 키워드는 상기 판매자가 판매하는 상품에 관련되지 않은 키워드일 수 있다.
여기서, 상기 프로세서는, 상기 참조 상품의 최고점 리뷰를 배송 및 가격을 포함하는 복수의 카테고리로 분류하고; 그리고 상기 판매자 단말에게, 상기 최고점 리뷰 중 가장 많은 수를 차지하는 카테고리에 관련된 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
실시예들에 따르면, 판매자는 자신의 상품의 과거, 현재 검색 순위를 파악할 수 있다. 또한, 상품에 관련된 정보를 기초로 판매 점수가 산출될 수 있고, 판매 점수를 기초로 앞으로 상품의 판매량의 증감 여부를 예측할 수 있다.
실시예들에 따르면, 판매자는 판매하는 상품의 관련 상품 중 판매량 증가가 예상되는 상품의 키워드 정보를 얻을 수 있고, 이를 기초로 판매하는 상품의 키워드를 재고할 수 있다.
실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.
실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버를 포함하는 시스템도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑 판매 서비스를 제공하는 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버 동작 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 4는 상품 검색 순위 정보의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 5는 상품 리뷰 및 구매건수 정보의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 6은 배송기간 정보의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 7은 판매량(즉, 구매건수) 정보의 일 실시예를 도시한 도면이다.
이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른　온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법은 PC(Personal Computer) 등과 같이 저장공간을 구비하고 인터넷에　연결될 수 있으며 휴대가 용이하지 않는 컴퓨팅 장치에서 수행되거나 스마트폰 등과 같이 휴대용 단말기에서 수행될 수 있다. 이때 상기　온라인 쇼핑 판매 서비스 제공　방법은 상기 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공　방법이 구현된 어플리케이션(application)이 앱스토어(App store)등에서 다운되어 상기 휴대용 단말기에 설치된 후 실행될 수 있다.
그리고 상기 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공　방법은 CD(Compact Disc) 또는 USB(Universal Serial Bus) 메모리 등과 같은 기록매체에 기록된 상태에서 PC 등과 같은 컴퓨팅 장치에 삽입되어 상기 컴퓨팅 장치의 액세스 동작을 통해서 수행되거나 상기 기록매체로부터 컴퓨팅 장치의 저장공간에 저장된 후 컴퓨팅 장치의 액세스 동작을 통해서 수행될 수도 있다.
한편 상기 컴퓨팅 장치 또는 휴대용 단말기가 인터넷에　연결된 서버에 접속가능한 경우, 상기　온라인 쇼핑 판매 서비스 제공　방법은 상기 컴퓨팅 장치 또는 휴대용 단말기의 요청에 따라 서버에서도 실행될 수 있다.
이하에서 상기　온라인 쇼핑 판매 서비스 제공　방법이 실행되는 컴퓨팅 장치, 휴대용 단말기 또는 서버 등을 통칭하여 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 장치라고 칭할 수 있다.
상기　온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 장치는 도 2에 예시된　온라인 쇼핑 판매 서비스 제공　장치와 동일한 구성을 가질 수 있으며, 상기　온라인 쇼핑 판매 서비스 제공　장치는 도 1에 도시된　온라인 쇼핑 판매 서비스 제공　장치에 국한되지 않을 수 있다.
일 실시예에 따른 시스템은 판매자 단말(100, 110, 120, 130), 및 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버(200)(이하, 서버(200))를 포함할 수 있다. 네트워크는 인터넷 포털 사이트 서버, SNS 서버, 블로그를 운영하는 서버 등을 포함할 수 있다.
판매자 단말(100, 110, 120, 130)은, 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 판매자 단말(100, 110, 120, 130)은 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 웨어러블 디바이스일 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않는다.
서버(200)는 판매자 단말(100, 110, 120, 130)과, 네트워크를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.
일례로, 서버(200)는 네트워크를 통해 접속한 판매자 단말(100, 110, 120, 130)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 판매자 단말(100, 110, 120, 130)은 서버(200)로부터 제공된 파일을 이용하여 어플리케이션을 설치할 수 있다.
또한, 판매자 단말(100, 110, 120, 130)은 운영체제(Operating System, OS) 및 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 서버(200)에 접속하여, 서버(200)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 제공받을 수 있다.
다른 예로, 서버(200)는 데이터 송수신을 위한 통신 세션을 설정하고, 설정된 통신 세션을 통해 판매자 단말(100, 110, 120, 130) 간의 데이터 송수신을 라우팅할 수도 있다.
판매자 단말(100, 110, 120, 130) 및 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버(200)는 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 쇼핑 판매 서비스를 제공하는 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 온라인 쇼핑 판매 서비스를 제공하는 서버(200)(이하, 서버(200))는 통신부(210), 프로세서(220) 및 DB(230)를 포함할 수 있다. 도 2의 서버(200)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.
통신부(210)는 단말들 간 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)는, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일례로, DB(230)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신부(210)의 제어에 따라 네트워크를 통해 단말로 전달될 수 있다. 역으로, 단말의 프로세서의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 네트워크를 거쳐 통신부(210)을 통해 서버(200)로 수신될 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)를 통해 수신된 서버(200)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠 및 파일 등은 프로세서(220)로 전달되거나 DB(230)로 전달되어 저장될 수 있다.
DB(230)는 서버(200) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(220)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다.
DB(230)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다. DB(230)는 메모리라고 나타낼 수도 있다.
프로세서(220)는 서버(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 DB(230)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 통신부(210), DB(230) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(220)는, DB(230)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 외부 서버(200)의 동작을 제어할 수 있다.
통신부(210)는, 서버(200)가 다른 장치(미도시) 및 서버(미도시)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 다른 장치(미도시)는 서버(200)와 같은 컴퓨팅 장치이거나, 센싱 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 통신부(210)는 네트워크를 통해, 다른 전자 장치로부터의 사용자 입력을 수신하거나, 외부 장치로부터 외부 장치에 저장된 데이터를 수신할 수 있다.
DB(230)는, 프로세서(220)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다. 예를 들어, DB(230)는 서비스 제공을 위한 인스트럭션(instruction)을 저장할 수 있다. 또한 DB(230)는 프로세서(220)에서 생성된 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, DB(230)는 프로세서(220)가 제공하는 온라인 쇼핑 판매 서비스와 관련된 정보를 저장할 수 있다. DB(230)는 서버(200)로 입력되거나 서버(200)로부터 출력되는 정보를 저장할 수도 있다.
프로세서(220)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
DB(230)는 프로세서(220)를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하고 있을 수 있다. 적어도 하나의 명령은 판매자 단말에게, 판매자가 판매하는 상품에 관련된 적어도 하나의 제1 키워드의 검색 순위 정보를 제공하고; 상기 상품의 판매 점수를 제공하되, 상기 판매 점수는 상기 상품에 관련된 리뷰 수, 상기 상품의 구매건수, 및 상기 상품의 배송기간에 관련된 정보를 기초로 산출되고; 그리고 상기 상품의 판매 점수를 기초로 상기 상품의 판매량의 증감에 대한 예상 정보를 계산하도록 설정될 수 있다.
여기서, 상기 검색 순위 정보는, 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위, 상기 제1 키워드의 월 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 주 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 일 별 검색 순위, 및 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위가 어제의 검색 순위, 지난 월 평균 검색 순위, 지난 주 평균 검색 순위 대비 변동된 수치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 판매 점수는, 상기 상품에 관련된 리뷰 수 변동 추이, 상기 상품에 관련된 구매건수 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 예상 정보는, 상기 판매 점수의 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은, 상기 판매자 단말에게, 판매량 증가가 예상되는 상품 중 상기 제1 키워드에 관련된 참조 상품에 관련된 제2 키워드를 제공하도록 설정되고, 상기 제2 키워드는 상기 판매자가 판매하는 상품에 관련되지 않은 키워드일 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은, 상기 참조 상품의 최고점 리뷰를 배송 및 가격을 포함하는 복수의 카테고리로 분류하고; 그리고 상기 판매자 단말에게, 상기 최고점 리뷰 중 가장 많은 수를 차지하는 카테고리에 관련된 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
이하에서는 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법이 설명된다.
도 3은 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버 동작 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 서버(이하, 서버)는 검색량 순위 정보를 제공할 수 있다(S300). 예를 들어, 서버는 판매자 단말에게, 판매자가 판매하는 상품에 관련된 적어도 하나의 제1 키워드의 검색 순위 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 상품 별로 여러 개의 키워드를 가질 수 있다. 예를 들어, 키워드는 판매자들이 판매하는 상품에 관련될 수 있다. 예를 들어, 구매자들이 해당 상품에 관련된 키워드를 검색하면, 검색 결과로 해당 상품이 노출될 수 있다. 즉, 상품이 검색 결과로 노출되는 경우는, 해당 상품이 직접 검색되었을 때 및 해당 상품에 관련된 키워드가 검색되었을 때가 있다. 하나의 상품에 복수개의 키워드가 관련될 수 있다.
예를 들어, 상기 검색 순위 정보는, 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위, 상기 제1 키워드의 월 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 주 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 일 별 검색 순위, 및 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위가 어제의 검색 순위, 지난 월 평균 검색 순위, 지난 주 평균 검색 순위 대비 변동된 수치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
도 4는 상품 검색 순위 정보의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 상품 검색 순위 정보는 주요 상품 군 키워드별 쇼핑 검색 순위 정보, 업체별 리뷰 수 및 구매건수 정보, 업체별 리뷰 수 및 구매건수 집계 데이터를 통한 주문건수 정보, 일정 시간대 업체별 방문자수 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 검색 순위 정보는 키워드의 검색 순위(현재) 및 키워드의 현재 검색 순위와 하루 전, 지난주, 지난달 순위의 비교 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 검색 순위 정보는 판매자가 판매하는 상품에 관련된 키워드를 검색했을 때 노출되는 업체들의 리뷰 수 및 구매건수 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검색 순위 정보는 업체들의 당일의 리뷰 수 및 구매건수 정보와 하루 전, 지난주, 지난달 리뷰 수 및 구매건수의 비교 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 검색 순위 정보는 판매자가 판매하는 상품에 관련된 키워드를 검색했을 때 노출되는 업체들의 주문건수 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검색 순위 정보는 업체들의 당일 주문건수 정보와 하루 전, 지난주, 지난달 주문건수의 비교 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 검색 순위 정보는 판매자가 판매하는 상품에 관련된 키워드를 검색했을 때 노출되는 업체들(즉, 업체들의 인터넷 사이트, 스마트 스토어 사이트 등)의 시간대별 방문자수 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 검색 순위 정보는 시간대별 방문자수 정보와 하루 전, 지난주, 지난달 시간대별 방문자수의 비교 정보를 포함할 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 서버는 판매 점수를 제공할 수 있다(S310). 예를 들어, 서버는 상기 상품의 판매 점수를 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 판매 점수는 상기 상품에 관련된 리뷰 수, 상기 상품의 구매건수, 및 상기 상품의 배송기간에 관련된 정보를 기초로 산출될 수 있다.
도 5는 상품 리뷰 및 구매건수 정보의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 서버는 집계 날짜 기준 상품의 구매건수 및 리뷰 수를 집계하고, 지난주 데이터와 이번주 데이터를 대비해 평균 증가 수를 구할 수 있다. 예를 들어, 서버는 판매자 단말에게 상품의 구매건수 및 리뷰 수에 대한 정보를 제공할 수 있다. 구매건수 및 리뷰 수 데이터는 상품별로 제공될 수 있다. 예를 들어, 상품 A의 경우 2021년6월23일 기준으로 239건의 구매건수가 발생했으므로, 2021년6월22일 대비 1건 구매건수가 증가했음을 알 수 있다. 예를 들어, 상품 A의 경우, 2021년6월23일 기준으로 3371건의 리뷰가 있고, 2021년6월22일 대비 리뷰가 증가하지는 않았음을 알 수 있다.
예를 들어, 구매건수와 리뷰 수는 누적 구매건수와 누적 리뷰 수일 수도 있고, 당일 발생한 신규 구매건수와 신규 리뷰 수일수도 있다.
도 6은 배송기간 정보의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 서버는 판매자 단말에게 상품의 배송기간 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 서버는 상품별 평균 배송기간, 배송기간별 주문건수 및 비율에 대한 정보를 판매자 단말에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 배송기간 정보는 날짜별, 배송기간별로 분류될 수 있다.
도 7은 판매량(즉, 구매건수) 정보의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 서버는 일별 판매량 및 일주일 간 평균 판매량(예를 들어, 판매액) 정보를 판매자 단말에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 판매량 정보는 그래프 형태로 도식화되어 제공될 수 있다.
도 4 내지 도 7은 온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 예시일 뿐, 실제 온라인 쇼핑 판매 서비스가 도 4 내지 도 7과 같은 형태로 제한되는 것은 아니다.
다시 도 3을 참조하면, 예를 들어, 상기 판매 점수는, 상기 상품에 관련된 리뷰 수 변동 추이, 상기 상품에 관련된 구매건수 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 판매 점수는 다음 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112021125747182-pat00001
S는 상기 판매 점수, K는 3일 이내 배송완료된 비율, R1은 이번 주 리뷰 수, R2는 지난주 리뷰 수, R3은 이번 달 리뷰 수, R4는 지난 전 리뷰 수, R5는 오늘 리뷰 수, R6은 어제 리뷰 수, B1은 이번 주 구매건수, B2는 지난주 구매건수, B3은 이번 달 구매건수, B4는 지난달 구매건수, B5는 오늘 구매건수, B6은 어제 구매건수일 수 있다.
여기서, 상기 수학식 1은 일 실시예일 뿐, 상기 판매 점수는 상기 수학식 1의 방식이 아니라 다른 방식을 통해 계산될 수도 있다. 예를 들어, 수학식 1에서 일부 항목이 추가되거나 삭제될 수 있고, 일부 또는 전부 항들의 순서가 바뀔 수 있고, 일부 또는 전부 항들의 가중치가 변동될 수 있다. 또는, 예를 들어, 수학식 1이 아닌 완전히 다른 새로운 수식을 기초로 상기 판매 점수가 결정될 수도 있다.
예를 들어, 판매 점수는 3일이내 배송 완료된 비율(K)과 이번 주 리뷰 수(R1), 이번 주 구매건수(B1)를 기초로 산출될 수 있다. 예를 들어, 이번 주 리뷰 수에는 최근 리뷰 수가 우상향하고 있는지 여부에 대한 가중치가 곱해질 수 있다. 예를 들어, 이번 주 구매건수에는 최근 구매건수가 우상향하고 있는지 여부에 대한 가중치가 곱해질 수 있다. 가중치는 음수가 될 수도 있다. 가중치는 이번 주 리뷰수/구매건수에서 지난주 리뷰수/구매건수 차이값을 7로 나눈 값에 이번 달 리뷰수/구매건수에서 지난달 리뷰수/구매건수 차이값을 30으로 나눈 값에 오늘 리뷰수/구매건수에서 어제 리뷰수/구매건수 차이값을 더한 값이 될 수 있다. 가중치에서 오늘 리뷰수/구매건수 팩터는 3번이 중복해서 들어가고, 이번주 리뷰수/구매건수 팩터는 2번이 중복해서 들어가게 된다. 따라서, 더 최근 시일에 더 많은 가중치가 부여됨을 알 수 있다.
예를 들어, 상기 이번 주 리뷰 수 및 상기 이번 주 구매건수는 상기 판매 점수 계산 시점으로부터 지난 7일동안 게시된 리뷰 수 및 구매된 상품 수이고, 상기 이번 달 리뷰 수 및 상기 이번 달 구매건수는 상기 판매 점수 계산 시점으로부터 지난 30일동안 게시된 리뷰 수 및 구매된 상품 수일 수 있다.
서버는 판매량 증감 예상 정보를 계산할 수 있다(S320). 예를 들어, 서버는 상기 상품의 판매 점수를 기초로 상기 상품의 판매량의 증감에 대한 예상 정보를 계산할 수 있다.
예를 들어, 상기 예상 정보는, 상기 판매 점수의 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
예를 들어, 상기 예상 정보는 A 값이, 제1 임계값보다 크거나 같음을 기초로 판매량 증가 예상에 관련된 정보를 포함하고, 상기 제1 임계값보다 작고 제2 임계값보다 크거나 같음을 기초로 판매량 유지 예상에 관련된 정보를 포함하고, 상기 제2 임계값보다 작음을 기초로 판매랑 하락 예상에 관련된 정보를 포함하고, 상기 A 값은 다음 수학식 2와 같이 계산될 수 있다.
Figure 112021125747182-pat00002
E1은 이번 주 판매 점수, E2는 지난 주 판매 점수, E3은 2주 전 판매 점수, E4는 3주 전 판매 점수일 수 있다.
여기서, 상기 수학식 2는 일 실시예일 뿐, A는 상기 수학식 2의 방식이 아니라 다른 방식을 통해 계산될 수도 있다. 예를 들어, 수학식 2에서 일부 항목이 추가되거나 삭제될 수 있고, 일부 또는 전부 항들의 순서가 바뀔 수 있고, 일부 또는 전부 항들의 가중치가 변동될 수 있다. 또는, 예를 들어, 수학식 2가 아닌 완전히 다른 새로운 수식을 기초로 A 값이 결정될 수도 있다.
이번 주와 지난 주의 판매 점수 차이에 가장 큰 가중치(즉, 3)이 부여되고, 이번 주와 2주 전 판매 점수 차이에는 중간 가중치(즉, 2)가 부여되고 이번 주와 3주 전 판매 점수 차이는 가중치가 부여되지 않을 수 있다. 따라서, 더 최근 시일에 더 많은 가중치가 부여됨을 알 수 있다.
서버는 관련상품 키워드를 제공할 수 있다(S330). 예를 들어, 서버는 상기 판매자 단말에게, 판매량 증가가 예상되는 상품 중 상기 제1 키워드에 관련된 참조 상품에 관련된 제2 키워드를 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 제2 키워드는 상기 판매자가 판매하는 상품에 관련되지 않은 키워드일 수 있다.
예를 들어, 판매자가 판매하는 상품에 설정된 키워드가 A, B이고, 판매량 증가가 예상되는 상품에 설정된 키워드가 A, C인 경우, 서버는 판매자 단말에게 키워드 C를 제공할 수 있다. 즉, 판매량 증가가 예상되는 상품과 판매자의 상품은 A를 공통 키워드로 갖고 있고, C는 판매자가 판매하는 상품에 설정되지 않은 키워드이기 때문에 C가 판매자 단말에 제공될 수 있다. 이를 통해, 판매자는 동일 키워드에 관련된 상품이고 판매량 증가가 예상되는 상품에 설정된 키워드를 파악할 수 있고, 예를 들어, C를 새로 판매하는 상품의 키워드로 등록하는 등의 조치를 취할 수 있게 된다.
서버는 관련상품 리뷰 정보를 제공할 수 있다(S340). 예를 들어, 서버는 상기 참조 상품의 최고점 리뷰를 배송 및 가격을 포함하는 복수의 카테고리로 분류할 수 있다. 예를 들어, 서버는 상기 판매자 단말에게, 상기 최고점 리뷰 중 가장 많은 수를 차지하는 카테고리에 관련된 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 상품 리뷰에 관련된 카테고리는 상품 리뷰에 포함된 단어들에 따라 분류될 수 있다. 예를 들어, '배송', '날짜', '빨리' 등의 단어가 포함된 리뷰가 배송 카테고리 리뷰로 분류될 수 있다.
예를 들어, 복수의 카테고리는 배송, 가격 등의 카테고리를 포함할 수 있다. 판매자는 서버로부터 판매량이 증가하는 참조 상품의 최고점 리뷰 카테고리중 가장 많은 비중을 차지하는 카테고리 정보를 획득할 수 있고, 따라서 어떤 부분에 더 노력을 기울여야 좋은 리뷰를 많이 받을 수 있는지에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이를 기초로 판매자는 상품에 대해 더 좋은 평가를 받을 수 있는지에 대한 정보를 획득할 수 있다. 따라서 판매자는 상품의 판매량을 더 늘릴 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
도 3의 일례에 표시된 세부 단계 중 일부는 필수 단계가 아닐 수 있고, 생략될 수 있다. 도 3에 도시된 단계 외에 다른 단계가 추가될 수 있고, 상기 단계들의 순서는 달라질 수 있다. 상기 단계들 중 일부 단계가 독자적 기술적 의미를 가질 수 있다.
적어도 하나의 서버에 의해 수행되는 온라인 쇼핑 판매 서비스를 제공하는 방법에 있어서, 판매자 단말에게, 판매자가 판매하는 상품에 관련된 적어도 하나의 제1 키워드의 검색 순위 정보를 제공하는 단계; 상기 상품의 판매 점수를 제공하되, 상기 판매 점수는 상기 상품에 관련된 리뷰 수, 상기 상품의 구매건수, 및 상기 상품의 배송기간에 관련된 정보를 기초로 산출되는, 단계; 및 상기 상품의 판매 점수를 기초로 상기 상품의 판매량의 증감에 대한 예상 정보를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 검색 순위 정보는, 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위, 상기 제1 키워드의 월 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 주 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 일 별 검색 순위, 및 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위가 어제의 검색 순위, 지난 월 평균 검색 순위, 지난 주 평균 검색 순위 대비 변동된 수치에 대한 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 판매 점수는, 상기 상품에 관련된 리뷰 수 변동 추이, 상기 상품에 관련된 구매건수 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 예상 정보는, 상기 판매 점수의 변동 추이를 기초로 계산될 수 있다.
여기서, 상기 판매 점수는 다음과 같이 계산되고,
Figure 112021125747182-pat00003
S는 상기 판매 점수, K는 3일 이내 배송완료된 비율, R1은 이번 주 리뷰 수, R2는 지난주 리뷰 수, R3은 이번 달 리뷰 수, R4는 지난 전 리뷰 수, R5는 오늘 리뷰 수, R6은 어제 리뷰 수, B1은 이번 주 구매건수, B2는 지난주 구매건수, B3은 이번 달 구매건수, B4는 지난달 구매건수, B5는 오늘 구매건수, B6은 어제 구매건수일 수 있다.
여기서, 상기 이번 주 리뷰 수 및 상기 이번 주 구매건수는 상기 판매 점수 계산 시점으로부터 지난 7일동안 게시된 리뷰 수 및 구매된 상품 수이고, 상기 이번 달 리뷰 수 및 상기 이번 달 구매건수는 상기 판매 점수 계산 시점으로부터 지난 30일동안 게시된 리뷰 수 및 구매된 상품 수일 수 있다.
여기서, 상기 예상 정보는 A 값이, 제1 임계값보다 크거나 같음을 기초로 판매량 증가 예상에 관련된 정보를 포함하고, 상기 제1 임계값보다 작고 제2 임계값보다 크거나 같음을 기초로 판매량 유지 예상에 관련된 정보를 포함하고, 상기 제2 임계값보다 작음을 기초로 판매랑 하락 예상에 관련된 정보를 포함하고, 상기 A 값은 다음과 같이 계산되고,
Figure 112021125747182-pat00004
E1은 이번 주 판매 점수, E2는 지난 주 판매 점수, E3은 2주 전 판매 점수, E4는 3주 전 판매 점수일 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 상기 판매자 단말에게, 판매량 증가가 예상되는 상품 중 상기 제1 키워드에 관련된 참조 상품에 관련된 제2 키워드를 제공하되, 상기 제2 키워드는 상기 판매자가 판매하는 상품에 관련되지 않은 키워드인, 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 상기 참조 상품의 최고점 리뷰를 배송 및 가격을 포함하는 복수의 카테고리로 분류하는 단계; 및 상기 판매자 단말에게, 상기 최고점 리뷰 중 가장 많은 수를 차지하는 카테고리에 관련된 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 명세서의 실시예에 따른 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 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.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
상술한 다양한 실시예들은 그 기술적 아이디어 및 필수적 특징을 벗어나지 않는 범위에서 다른 특정한 형태로 구체화될 수 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 다양한 실시예들의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 다양한 실시예들의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 다양한 실시예들의 범위에 포함된다. 또한, 특허청구범위에서 명시적인 인용 관계가 있지 않은 청구항들을 결합하여 실시예를 구성하거나 출원 후의 보정에 의해 새로운 청구항으로 포함할 수 있다.

Claims (6)

  1. 적어도 하나의 서버에 의해 수행되는 온라인 쇼핑 판매 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
    판매자 단말에게, 판매자가 판매하는 상품에 관련된 적어도 하나의 제1 키워드의 검색 순위 정보를 제공하는 단계;
    상기 상품의 판매 점수를 제공하되, 상기 판매 점수는 상기 상품에 관련된 리뷰 수, 상기 상품의 구매건수, 및 상기 상품의 배송기간에 관련된 정보를 기초로 산출되는, 단계; 및
    상기 상품의 판매 점수를 기초로 상기 상품의 판매량의 증감에 대한 예상 정보를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 검색 순위 정보는 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위, 상기 제1 키워드의 월 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 주 별 평균 검색 순위, 상기 제1 키워드의 일 별 검색 순위, 및 상기 제1 키워드의 현재 검색 순위가 어제의 검색 순위, 지난 월 평균 검색 순위, 지난 주 평균 검색 순위 대비 변동된 수치에 대한 정보를 포함하고,
    상기 판매 점수는 상기 상품에 관련된 리뷰 수 변동 추이, 상기 상품에 관련된 구매건수 변동 추이를 기초로 계산되고,
    상기 예상 정보는 상기 판매 점수의 변동 추이를 기초로 계산되고,
    상기 판매자 단말에게, 판매량 증가가 예상되는 상품 중 상기 제1 키워드에 관련된 참조 상품에 관련된 제2 키워드를 제공하되, 상기 제2 키워드는 상기 판매자가 판매하는 상품에 관련되지 않은 키워드인, 단계를 더 포함하는,
    온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 서버가,
    상기 참조 상품의 최고점 리뷰를 배송 및 가격을 포함하는 복수의 카테고리로 분류하는 단계; 및
    상기 판매자 단말에게, 상기 최고점 리뷰 중 가장 많은 수를 차지하는 카테고리에 관련된 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는,
    온라인 쇼핑 판매 서비스 제공 방법.
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