KR102465733B1 - 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템 - Google Patents

메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템은 점포의 환경 데이터를 수집하는 점포 환경 데이터 수집부와, 점포에서 발생되는 세일즈 데이터를 수집하는 세일즈 데이터 수집부와, 환경 데이터 및 세일즈 데이터를 분석하여 분석 결과를 제공하는 데이터 분석부 및 분석 결과를 이용하여 고객 추천 서비스를 제공하는 고객 추천 정보 생성부를 포함한다.

Description

메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템{A SYSTEM FOR PREDICTING STORE ENERGY CONSUMPTION AND PROVIDING CUSTOMER RECOMMENDATION SERVICE BASED ON UNIT ENERGY CONSUMPTION ANALYSIS BY MENU}
본 발명은 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템에 관한 것이다.
건물 에너지 관리 시스템(BEMS, Building Energy Management System)은 조명, 냉난방 설비, 콘센트 등 건물 내 에너지 사용 기기에 센서와 계측 장비를 설치하고, 통신망으로 연계하여 가장 효율적인 관리 방안으로 자동 제어하는 시스템이다. 건물 에너지 관리 시스템을 통해, 에너지를 얼마나 사용하고 있는지, 탄소는 어느정도 배출되는지를 관리하며 건물의 실내 환경과 설비 운전 현황을 관리하는 것이 가능하다.
건물에서 사용하는 에너지 총량 데이터와 각 점포별 에너지 사용 데이터는 고지서 및 전력량계 등을 통해 쉽게 파악할 수 있다. 입점 점포 유형별 에너지 피크타임 발생을 확인하고자 하는 경우, 실시간으로 에너지 사용량을 파악할 수 있을 뿐이고, 어떠한 환경 요인에 의해서 에너지 사용 변화 추이가 발생하는지 분석하고 에너지 피크 발생 원인을 동시에 파악하기 위해서는 실제 매장에서 발생하는 판매 및 조리 데이터를 확보하여야 에너지와의 관계를 정확히 파악할 수 있다.
종래 기술에 따르면, 에너지 소비율에 대한 정확한 분석 데이터를 생성하지 못하는 문제점이 있고, 해당 상점의 에너지 소비가 동종 유형 상점 대비 어느 정도의 위치에 해당하는지 상점 소유주가 모르기 때문에 계약전력에 따른 불필요한 기본 요금을 과도히 납부하게 되는 문제점이 있다. 즉, 매장의 계약 전력이 그 영업점의 특성에 부합하지 않고 턱없이 높게 설정된 경우, 매월 많은 기본요금을 불필요하게 납부하여야 한다. 예컨대, 계약전력과 월간 최대 사용 전력량에 따른 요금표를 참고하면, 계약전력 1kW당 약 6 천원으로 기본 요금이 책정되는데, 계약전력이 상대적으로 5kW만 높게 설정되어 있어도 월 약 3만원, 년 약 39만원의 불필요한 납부를 하는 문제가 발생한다. 상점 별 업종에 따른 계약전력 현황을 확인하여 보면, 조사 대상인 음식점 중 47.8%, 미용실 중 92.9%, 카페 중 78.5%가 계약전력에 대한 하향조정이 필요한 것으로 확인된 바 있다.
또한, 종래 기술에 따르면, 단순히 건물 에너지 관리 측면에서의 제어를 수행할 뿐, 각 상점에서 메뉴별 에너지 소비 분석 정보를 토대로 고객에게 적절한 서비스 추천을 수행하지 못하는 한계가 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 점포 환경 데이터 및 세일즈 데이터를 수집하고 분석하여, 메뉴별 단위 에너지 소비 분석을 수행하여 상점 에너지 사용량을 예측하고 이를 토대로 고객에게 적절한 서비스를 추천하는 것이 가능한 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템은 점포의 환경 데이터를 수집하는 점포 환경 데이터 수집부와, 점포에서 발생되는 세일즈 데이터를 수집하는 세일즈 데이터 수집부와, 환경 데이터 및 세일즈 데이터를 분석하여 분석 결과를 제공하는 데이터 분석부 및 분석 결과를 이용하여 고객 추천 서비스를 제공하는 고객 추천 정보 생성부를 포함한다.
상기 점포 환경 데이터 수집부는 상점 유형 정보, 규모 정보, 메뉴 정보, 메뉴 별 조리 방법 정보를 포함하는 상기 환경 데이터를 수집한다.
상기 세일즈 데이터 수집부는 주문 메뉴 정보, 수량 정보, 주문 유형 정보를 포함하는 상기 세일즈 데이터를 수집한다.
상기 데이터 분석부는 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 결과를 도출하여 상기 점포의 에너지 사용량을 예측한다.
상기 고객 추천 정보 생성부는 상기 분석 결과를 이용하여 고객에게 추천할 메뉴, 메뉴의 조합, 메뉴의 할인 정보, 추가 적립 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 상기 고객 추천 서비스를 제공한다.
상기 고객 추천 정보 생성부는 기설정 시점 이내의 업무 로드, 고객의 대기 예상 시간, 에너지 사용량 예측 정보를 이용하여 상기 고객 추천 서비스를 제공한다.
본 발명에 따르면, 매장에서의 정확한 관련 실시간 수치 데이터를 생성하고 활용함으로써, 에너지 사용에 대한 패턴 분석을 보다 정교하게 수행할 수 있고, 메뉴별 단위 에너지 소비 분석을 통해 상점 에너지 사용량을 예측하고, 고객에게 적절한 서비스를 추천하는 것이 가능한 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 세일즈 데이터를 이용한 건물 에너지 관리 시스템의 구성을 도시한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 매장별 세일즈 데이터 수집 및 활용과 관련한 구성을 도시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 세일즈 데이터를 이용한 건물 에너지 관리 방법을 도시한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템을 도시한다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 방법을 도시한다.
본 발명의 전술한 목적 및 그 이외의 목적과 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 수 있으며, 단지 이하의 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 목적, 구성 및 효과를 용이하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐으로서, 본 발명의 권리범위는 청구항의 기재에 의해 정의된다.
한편, 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 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가됨을 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 세일즈 데이터를 이용한 건물 에너지 관리 시스템의 구성을 도시한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상가내 입점 점포의 유형을 기준으로 상점정보 및 매출 데이터를 세분화하여 실시간 취합되는 데이터와 에너지 사용 데이터의 관계를 동기화하여 기초 데이터를 생성하고, 생성된 데이터 분석을 통해 냉/난방, 조리 등 소비되는 에너지의 절감 가능 모델을 도출하여 공공 데이터 모델을 생성하고 활용하는 것이 가능하다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상점의 유형 정보(중식, 한식, 일식 등), 규모 정보, 상권 정보(오피스, 주거, 번화가 등), 조리유형 정보에 따른 시간대별/요일별/일별/월별 평균 매출 데이터 및 조리유형 정보(전열, 화구 등) 를 포함하는 점포 환경 데이터를 기준으로 에너지 소비율에 대한 정확한 분석을 수행하는 효과가 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 건물 내 상점들의 세일즈 데이터와 기초데이터를 함께 수집/저장하고, 이를 민간사업자들에게 공유 데이터 방식으로 제공함으로써, 새로운 에너지 절감 솔루션, 서비스 등의 개발 활용을 지원한다.
점포 환경 데이터 수집부(110)는 상점 유형 정보, 규모 정보, 메뉴 별 조리 방법 정보, 기타 정보를 수집한다. 상점 유형 정보에는 한식, 일식, 중식, 분식, 기타가 포함될 수 있고, 규모 정보에는 5평 이내, 6-10평 이내, 11-20평 이내, 21-30평 이내, 31평 이상이 포함될 수 있고, 메뉴 별 조리 방법 정보에는 화구, 오븐, 튀김기, 일반 전열기가 포함될 수 있고, 기타 정보에는 직원 수, 상권 정보가 포함될 수 있다.
세일즈 데이터 수집부(120)는 주문메뉴/수량 정보, 주문 유형 정보, 기타 변수 정보를 수집한다. 주문메뉴/수량 정보에는 조리 방법과 매칭되는 메뉴, 수량, 단가 정보가 포함될 수 있고, 주문 유형 정보에는 내점주문, 테이크아웃, 배달주문이 포함될 수 있고, 기타 변수 정보에는 매출유형, 카드사, 요일별(평일, 공휴일, 국경일 등) 사전준비 재료, GIS정보(날씨 등)가 포함될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 데이터 분석부(130)는 점포 환경 데이터와 세일즈 데이터를 분석하고, 분석 결과를 전송한다.
에너지 절감 모델 도출부(140)는 분석 결과(상점의 에너지 소비, 세일즈 데이터)를 이용하여 사용량을 예측하고, 냉난방기 자동 제어, 식자재 신선도 관리 등 에너지 가동 계획을 수립한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자 디바이스와 연동되어 건물 내 위치한 사용자의 선호도 정보, 선호하는 식사 시간대 정보, 선호하는 메뉴 정보(기존에 매장을 이용하였던 히스토리 정보)를 고려하고, 매장 이용 정보(현재 시간의 웨이팅 정보, 기설정 시간-30분, 1시간 이후 웨이팅 예상 정보, 매장 내 구역별 냉/난방 가동 정보, 사회적 거리두기를 고려한 매장 내 구획 별 고객 착석 가능 여부 등)를 고려하여 추천 정보를 사용자 디바이스로 제공하는 것이 가능하다. 예컨대, 특정 쇼핑몰을 방문하는 회수 대비 해당 쇼핑몰 내 A 매장에서 점심식사를 한 이력이 일정 회수 이상인 사용자에게, 해당 A 매장의 현재 웨이팅 정보, 추천 방문 시간 정보를 제공하는 것이 가능하다. 사용자 디바이스를 이용한 예약 기능을 제공하고, 이를 통해 에너지 사용 효율이 높은 시간대를 고려하여 고객 방문을 집중시키거나 분산시키는 것이 가능하다. 예컨대, 특정 추천 방문 시간에 방문 시 베네핏(할인 쿠폰 등)을 제공함으로써, 매장 운영의 효용성 및 에너지 관리의 효율성을 높이기 위한 매장 운영 및 추천 정보 제공이 가능한 효과가 있다.
본 발명의 실시예에 따른 에너지 분야에서의 세일즈 데이터 활용 방안으로는, 건물내 상점의 규모, 유형, 매출 기반 에너지 분석 및 표준 소비 모델(가이드라인) 제공 서비스, 서비스 형태별(홀/배달 등) 매출구성 분석 기반 상점 에너지 표준 소비 모델 제공 서비스, 건물 내 상점 매출분석 기반 거주자 패턴/성향 분석을 통한 에너지 예측 서비스, 지역별, 계절별 판매특성에 따른 건물 에너지 소비 분석 및 예측 서비스, 요일별, 시간대별 판매특성 기반 건물 에너지 소비 분석 및 예측 서비스, 메뉴별 단위(unit) 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 서비스, 프랜차이즈 점별 매장/매출 규모 기반 에너지 표준 소비 모델 제공 서비스, 상점별 매출기반 식자재 수요예측을 통한 매장 에너지 관리 솔루션 서비스의 제공이 가능하다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 매장별 세일즈 데이터 수집 및 활용과 관련한 구성을 도시한다.
주문/결제부(210)는 주문/결제 솔루션을 제공하는 프론트 엔드(front end)에 해당하며, POS, 키오스트, 배달 앱 등을 통한 모든 주문 경로에서 발생되는 데이터가 전송된다.
세일즈 데이터 수집 장치(220)는 주문영수증을 주문수신기기와 연결된 프린터 케이블을 브릿지하여 시리얼 데이터를 스크래핑하여 주문 데이터를 취합하고, 이를 전송하여 주방 모니터링부(240)로 전송한다.
주방 모니터링부(240)는 주문 정보를 디스플레이하고, 호출부(250)와 연결되어 DID 표시, 고객 호출, 알림 서비스 등을 제공한다.
운영/분석부(230)는 세일즈 데이터 수집 장치(220)로부터 데이터를 수신하여 빅데이터, AI 기반의 분석 솔루션을 제공한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 세일즈 데이터를 이용한 건물 에너지 관리 방법을 도시한다.
본 발명의 실시예에 따른 세일즈 데이터를 이용한 건물 에너지 관리 방법은 점포 환경 데이터를 수집하는 단계(S310)와, 세일즈 데이터를 수집하는 단계(S320) 및 데이터를 분석하고 에너지 절감 모델을 도출하는 단계(S330)를 포함한다.
S310 단계는 상점 유형 정보, 규모 정보, 메뉴 별 조리 방법 정보, 기타 정보(직원 수, 상권)를 수집한다.
S320 단계는 주문메뉴 및 수량 정보, 주문 유형 정보, 기타 변수 정보(매출 유형, 카드사, 요일별 사전 준비 재료, 날씨 정보)를 수집한다.
S330 단계는 점포 환경 데이터와 세일즈 데이터를 분석하여, 냉난방기 자동 제어, 식자재 신선도 관리를 포함하는 에너지 가동 계획을 수립한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템을 도시한다.
점포 환경 데이터 수집부(410)는 상점 유형 정보, 규모 정보, 메뉴 정보, 메뉴 별 조리 방법 정보 및 기타 정보를 수집한다. 전술한 바와 같이, 상점 유형 정보에는 한식, 일식, 중식, 분식, 기타가 포함될 수 있고, 규모 정보에는 5평 이내, 6-10평 이내, 11-20평 이내, 21-30평 이내, 31평이상이 포함될 수 있고, 메뉴 정보는 각 상점에서 취급하는 메뉴에 대한 정보가 포함되고, 메뉴 별 조리 방법 정보에는 화구, 오븐, 튀김기, 일반 전열기가 포함될 수 있고, 기타 정보에는 직원 수, 상권 정보가 포함될 수 있다. 또한, 점포 환경 데이터 수집부(410)는 각 메뉴 별 조리 정보, 해당 메뉴에 대한 조리 시 예상되는 에너지 정보, 실제 조리 시 사용된 에너지 정보를 수집한다.
세일즈 데이터 수집부(420)는 주문메뉴/수량 정보, 주문 유형 정보, 기타 변수 정보를 수집한다. 주문메뉴/수량 정보에는 조리 방법과 매칭되는 메뉴, 수량, 단가 정보가 포함되고, 주문 유형 정보에는 내점주문, 테이크아웃, 배달주문이 포함되고, 기타 변수 정보에는 매출유형, 카드사, 요일별(평일, 공휴일, 국경일 등) 사전준비 재료, GIS정보(날씨 등)가 포함된다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 분석부(430)는 점포 환경 데이터 수집부(410)로부터 수신한 점포 환경 데이터와, 세일즈 데이터 수집부(420)로부터 수신한 세일즈 데이터를 이용하여 분석을 수행하고, 분석 결과를 고객 추천 정보 생성부(440)로 전송한다.
데이터 분석부(430)는 점포 환경 데이터 및 세일즈 데이터를 이용하여 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 결과를 도출하고, 이를 토대로 해당 상점의 에너지 사용량을 예측한다.
고객 추천 정보 생성부(440)는 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반으로 예측된 상점 에너지 사용량 정보를 이용하여, 고객 추천 정보를 생성한다. 이 때, 고객 추천 정보 생성부(440)는 데이터 분석부(430)의 분석 결과를 토대로, 현재 시점 또는 현재 시점으로부터 일정 시간(예: 25분) 이내의 매장 내 점원의 업무 로드, 고객의 대기 예상 시간, 배달 예상 시간, 에너지 사용량 예측 정보를 참고하여, 각 시점에 따라 고객에게 추천할 메뉴, 메뉴의 조합, 메뉴의 할인 정보(또는 추가 적립 정보)를 생성한다. 예컨대, A메뉴와 B 메뉴에 대한 단위 에너지 소비량은 1이고, C 메뉴와 D 메뉴에 대한 단위 에너지 소비량은 0.5임을 가정한다. 고객 추천 정보 생성부(440)는 한달 간 에너지 사용량의 히스토리 정보, 각 메뉴별 단위 에너지 소비량, 에너지 소비량에 따른 비용 발생 예상 정보, 각 메뉴별 예상 마진 등을 고려하여 C 메뉴와 D 메뉴에 대한 할인 상품을 추천하여 제공하거나, A 메뉴와 C 메뉴를 조합하는 경우 제공되는 할인 서비스를 추천하는 것이 가능하다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 방법을 도시한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 방법은 점포 환경 데이터를 수집하는 단계(S510)와, 세일즈 데이터를 수집하는 단계(S520) 및 데이터를 분석하고 고객 추천 정보를 도출하는 단계(S530)를 포함한다.
S510 단계는 상점 유형 정보, 규모 정보, 메뉴 정보, 메뉴 별 조리 방법 정보, 기타 정보(직원 수, 상권)를 수집한다.
S520 단계는 주문메뉴 및 수량 정보, 주문 유형 정보, 기타 변수 정보(매출 유형, 카드사, 요일별 사전 준비 재료, 날씨 정보)를 수집한다.
S530 단계는 점포 환경 데이터와 세일즈 데이터를 분석하여, 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반의 상점 에너지 사용량 정보를 예측하고, 고객에게 추천할 메뉴 정보를 생성한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 컴퓨터 시스템에서 구현되거나, 또는 기록매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 적어도 하나 이상의 프로세서와, 메모리와, 사용자 입력 장치와, 데이터 통신 버스와, 사용자 출력 장치와, 저장소를 포함할 수 있다. 전술한 각각의 구성 요소는 데이터 통신 버스를 통해 데이터 통신을 한다.
컴퓨터 시스템은 네트워크에 커플링된 네트워크 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 프로세서는 중앙처리 장치(central processing unit (CPU))이거나, 혹은 메모리 및/또는 저장소에 저장된 명령어를 처리하는 반도체 장치일 수 있다.
메모리 및 저장소는 다양한 형태의 휘발성 혹은 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다. 예컨대, 메모리는 ROM 및 RAM을 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행 가능한 방법으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 본 발명의 실시예에 따른 방법이 컴퓨터 장치에서 수행될 때, 컴퓨터로 판독 가능한 명령어들이 본 발명에 따른 방법을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예에 따른 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 건물 에너지 관리 정보를 생성하고, 고객 추천 정보를 제공하며, 고객 디바이스로부터 수신되는 주문을 처리하기 위한 주문 메뉴 정보 관리를 수행한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 주문 메뉴 정보 관리 서버는 주문 메뉴 정보를 수신하는 입력부와, 주문 메뉴 정보를 이용하여 전자주문서 정보를 생성하는 프로그램이 저장된 메모리 및 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함하되, 프로세서는 전자주문서 정보를 고객 단말로 전송하고, 전자주문서 정보에 대해 고객 단말에 의해 작성된 리뷰 컨텐츠를 수신하여 관리하는 것을 특징으로 한다.
입력부는 주문 메뉴 및 수량 정보를 포함하는 주문 메뉴 정보를 수신한다. 프로세서는 주문 메뉴 정보를 이용하여 메뉴 이미지 정보, 메뉴 가격 정보, 메뉴 설명 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 전자주문서 정보를 생성한다. 프로세서는 주문 메뉴 정보와 데이터베이스 내 기저장된 메뉴 정보를 매핑하여 메뉴 이미지 정보, 메뉴 가격 정보 및 메뉴 설명 정보 중 적어도 어느 하나를 추출한다. 프로세서는 기설정된 태그 정보를 포함하는 전자주문서 정보를 생성한다. 프로세서는 리뷰 컨텐츠를 포털 서비스 제공 서버와 공유한다. 프로세서는 리뷰 컨텐츠를 이용하여, 개인별 성향 정보를 생성하고, 개인별 성향 정보를 이용하여 위치 기반 추천 정보를 생성한다. 프로세서는 리뷰 컨텐츠를 수신하는 경우, 해당 고객 계정으로 리워드를 지급하거나, 가맹점 단말로 리워드 지급에 대한 알림을 제공한다. 프로세서는 리뷰 컨텐츠를 분석하여, 분석 결과에 따라 해당 음식점 계정에 대해 차등적으로 리워드를 지급한다.
고객이 주문을 완료함에 따라, 주문 메뉴 정보가 가맹점 단말로부터 서버로 전달된다. 이 때, 가맹점 단말은 통신 기능을 구비한 주문 접수 단말이고, 주문 접수 단말은 주문 메뉴 정보를 주방 단말로 전송하고, 또한 주문 메뉴 정보를 서버로 전송한다. 서버는 주문 메뉴 정보를 이용하여 전자주문서 정보를 생성하고, 이를 고객 단말로 전송한다. 전자주문서 정보 전송 시, 가맹점에서 고객에게 제공하는 편의서비스와 관련된 정보가 추가적으로 전송될 수 있으며, 편의서비스와 관련된 정보로는 매장 내 무선인터넷 비밀번호, 화장실 잠금 장치의 비밀번호 등 가맹점 환경에 관한 정보가 포함될 수 있다. 또한, 전자주문서 정보 전송 시, 가맹점에서 기설정한 이벤트 정보, 캠페인 정보 등이 추가적으로 전송될 수 있다. 전자주문서 정보는 모바일 웹페이지의 형태로 제공되는 것이 바람직하며, 애플리케이션을 통해 제공되는 것 역시 가능하다. 고객의 주문 시, 전자주문서 정보를 수신할 고객 단말의 전화번호를 수신하고, 전화번호를 포함한 주문 메뉴 정보가 서버로 전송된다. 이 때, 고객은 단일 또는 복수의 전화번호를 전달하여, 같은 테이블의 일행에게도 전자주문서 정보를 공유하는 것이 가능하다. 서버는 고객 단말의 위치 정보를 이용하여, 해당 전화번호가 실제 고객의 전화번호에 해당하는지 여부를 판별한다. 예컨대, 서버는 주문 메뉴 정보에 포함된 전화번호 중, 제1 전화번호와 제2 전화번호를 확인하고, 각 전화번호에 해당하는 고객 단말의 위치 정보를 확인하여, 해당 전화번호에 해당하는 고객 단말(이 주문 메뉴 정보에 해당하는 음식점, 까페, 푸드 코트 등의 위치에 존재하는지 여부를 확인한다. 서버는 주문 메뉴 정보에 포함된 전화번호라고 하더라도, 주문 메뉴 정보에 해당하는 장소에 고객 단말(200)이 위치하고 있지 않은 것으로 확인하면, 전자주문서 정보를 전송하지 않음으로써, 전화번호 오입력 등으로 인한 스팸성 메시지(스팸성 전자주문서 정보)의 발송을 방지한다. 또는, 고객의 전화번호 전달 시, 전화번호 입력 방식이 아닌 고객 단말에서 생성된QR 코드를 리딩하는 등, 고객 단말로부터 고객 단말 정보를 수신하여, 해당되는 고객 단말로 전자주문서를 전송하는 것이 가능하다.
서버는 주문 메뉴 정보를 수신하면, 데이터베이스에 기저장된 정보와 매칭하여, 메뉴 이미지 정보, 메뉴 가격 정보, 메뉴 설명 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 전자주문서 정보를 생성하고, 이를 고객 단말(200)로 전송한다. 또한, 서버는 기설정된 태그 정보를 포함하는 전자주문서 정보를 생성하고, 이를 고객 단말로 전송한다. 즉, 서버는 기설정된 해쉬태그 정보를 포함하는 전자주문서 정보를 생성하여 고객 단말로 전송함으로써, 고객으로 하여금 고객 단말에 직접 리워드(예: 음료 서비스)를 받기 위해 해당 지점에서 지정한 해쉬태그 문구를 직접 작성하여 입력할 필요 없이, 자동으로 입력된 해쉬태그 정보를 포함하는 리뷰 컨텐츠를 생성하여 전송/공유할 수 있도록 한다. 고객 단말은 전자주문서 정보에 기반하여 리뷰 컨텐츠를 생성한다. 전자주문서에는 해당 메뉴별 리뷰 작성란이 포함되고, 고객 단말은 해당 메뉴별 리뷰가 입력되면, 이에 기초하여 리뷰 컨텐츠를 생성한다. 고객 단말로부터 리뷰 컨텐츠가 생성되면, 서버는 리뷰 컨텐츠를 수신하여 저장한다. 고객은 웹 페이지 기반으로 작성된 리뷰 컨텐츠에 대해, 자신의 SNS로 이를 게시할 수 있는데, 애플리케이션을 통해 리뷰 컨텐츠를 작성하는 것 역시 가능하다.
서버는 리뷰 컨텐츠를 포털 서비스 제공 서버에 전송하여, 해당 지점의 실제 사용자 리뷰로 등록할 수 있도록 한다. 서버는 주문 메뉴 정보에 기초하여 전자주문서 정보를 생성하고, 전자주문서 정보에 기초하여 작성된 리뷰 컨텐츠를 공유함으로써, 고객은 별도의 영수증 인증 과정 없이 실제 사용자 리뷰로 해당 리뷰를 등록할 수 있다. 서버는 개인정보 활용 동의 하에, 고객의 정보(나이, 성별, 지역 등)를 관리하고, 리뷰 컨텐츠를 분석하여 고객의 선호도 정보를 생성/관리한다. 이를 통해, 해당 고객의 선호도 정보를 고려하여, 고객이 새로운 장소에 방문한 경우, 주변 지역의 음식점 중 고객이 선호할 만한 음식점 정보 및 메뉴 정보를 추천 정보로 생성하고, 이를 고객 단말로 전송할 수 있다.
또한, 서버는 고객의 정보 및 리뷰 컨텐츠 작성 히스토리 정보를 이용하여 복수의 고객을 카테고리 별로 분류하고, 분류된 고객에 대해 선호할 만한 음식점 정보 및 메뉴 정보를 포함하는 추천 정보를 생성하고, 이를 고객 단말로 전송할 수 있다. 서버는 리뷰 컨텐츠 수신이 완료되면, 해당 리뷰 컨텐츠를 작성한 고객 계정으로 리워드(예: 포인트)를 지급한다. 서버는 공유된 해당 리뷰 컨텐츠에 대해, "해당 리뷰가 도움이 되었어요"에 대한 타 사용자의 동의 정보가 기설정 횟수 이상이 되면, 기설정된 방식에 따라 추가 리워드를 해당 리뷰 컨텐츠를 남긴 고객의 계정으로 부여하며, 이를 통해, 리뷰 컨텐츠의 질적 향상 효과가 있다. 또한, 서버는 리뷰 컨텐츠 수신이 완료되면, 리뷰 컨텐츠 수신 완료 사항을 가맹점 단말로 전송한다. 이에 따라, 고객은 리뷰 작성 사항에 대해 직접 가맹점 점원에게 SNS 리뷰 게시글을 보여주지 않고도, 기약정된 리워드(예: 음료 서비스 제공)를 받을 수 있다. 서버는 리뷰 컨텐츠를 분석하여, 평가 점수에 기초하여 가맹점으로 리워드를 지급한다. 예컨대, 리뷰 컨텐츠 내에서 평가 점수(별점)가 5점 만점인 경우, 5포인트를 가맹점 리워드로 지급하고, 평가 점수(별점)가 4점인 경우, 4포인트를 가맹점 리워드로 지급한다. 즉, 서버는 리뷰 컨텐츠에 포함된 평가 점수에 기초하여, 차등적으로 가맹점에 리워드를 지급한다.
가맹점은 서버로부터 수신한 리워드(포인트)를 이용하여 검색 시 상단에 해당 가맹점 정보가 조회되도록 하거나, 광고 게시 시에 해당 포인트를 사용할 수 있다.
가맹점에 지급되는 리워드는 리뷰 컨텐츠에 포함된 평가 점수가 그대로 반영될 수도 있고, 리뷰 작성자의 신뢰도 정보에 기초하여 해당 평가 점수에 가중치가 부여되어 반영되는 것이 가능하다. 예컨대, 리뷰 컨텐츠를 작성한 모든 매장에 대해 최하점의 평가점수를 작성한 리뷰 작성자의 경우, 블랙 컨슈머로 판단하여, 평가 점수에 기설정된 가중치 a가 반영되어, 평가 점수 1점 x 가중치 a, 즉 보정된 평가 점수 a에 해당하는 가맹점 리워드가 지급된다. 또한, 리뷰 컨텐츠를 작성한 모든 매장에 대해 최고점의 평가점수를 작성한 리뷰 작성자의 경우, 평가 점수에 기설정된 가중치 b가 반영되어, 평가점수 5점 x 가중치 b, 즉 보정된 평가점수 5b에 해당하는 가맹점 리워드가 지급된다. 이를 통해, 리뷰 컨텐츠를 작성한 소비자의 평가 점수 패턴(신뢰도 정보)을 고려하여, 가맹점 리워드를 부여하는 것이 가능하다. 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면 실제 사용자 리뷰에 포함되는 평가 항목에 따라 가맹점에게도 리워드를 부여하여, 고객의 긍정적인 평가에 따라 가맹점이 리워드를 받을 수 있도록 하여, 서비스 품질을 향상시키는 효과가 있다.

Claims (6)

  1. 점포의 환경 데이터를 수집하는 점포 환경 데이터 수집부;
    상기 점포에서 발생되는 세일즈 데이터를 수집하는 세일즈 데이터 수집부;
    상기 환경 데이터 및 세일즈 데이터를 분석하여 분석 결과를 제공하는 데이터 분석부;
    상기 분석 결과를 이용하여 고객 추천 서비스를 제공하는 고객 추천 정보 생성부; 및
    고객 디바이스로부터 수신되는 주문을 처리하는 프로세서를 포함하고,
    상기 데이터 분석부는 에너지 사용 데이터를 수신하고, 이를 상기 환경 데이터 및 세일즈 데이터와 동기화시켜 기초 데이터를 생성하고, 상기 기초 데이터에 대한 분석을 수행하고,
    상기 고객 추천 정보 생성부는 현재 시점 및 현재 시점으로부터 일정 시간 이내의 매장 내 점원의 업무 로드 정보, 고객의 대기 예상 시간 정보, 에너지 사용량 예측 정보 정보, 각 메뉴별 단위 에너지 소비량 정보, 에너지 소비량에 따른 비용 발생 예상 정보, 각 메뉴별 예상 마진 정보를 고려하여 각 시점에 따라 고객에게 추천하는 메뉴, 메뉴의 조합, 메뉴의 할인 정보, 추가 적립 정보를 생성하고,
    상기 프로세서는 리뷰 컨텐츠를 수신하는 경우 해당 고객 계정으로 리워드를 지급하고, 가맹점 단말로 리워드 지급에 대한 알림을 제공하되, 기설정된 해쉬태그 정보를 포함하는 전자주문서 정보를 고객 단말로 전송하고, 상기 해쉬태그 정보를 포함하는 상기 전자주문서 정보에 대해 상기 고객 단말에 의해 작성된 리뷰 컨텐츠와 관련하여, 리뷰 컨텐츠 수신 완료 사항을 상기 가맹점 단말로 전송하고, 상기 리뷰 컨텐츠에 대한 타 사용자의 동의 정보가 기설정 횟수 이상인 경우 추가 리워드를 상기 리뷰 컨텐츠를 작성한 상기 해당 고객 계정으로 부여하는 것
    인 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 점포 환경 데이터 수집부는 상점 유형 정보, 규모 정보, 메뉴 정보, 메뉴 별 조리 방법 정보를 포함하는 상기 환경 데이터를 수집하는 것
    인 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 세일즈 데이터 수집부는 주문 메뉴 정보, 수량 정보, 주문 유형 정보를 포함하는 상기 세일즈 데이터를 수집하는 것
    인 메뉴별 단위 에너지 소비 분석 기반 상점 에너지 사용량 예측 및 고객 추천 서비스 제공 시스템.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
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