KR102483909B1 - 상품 가격 결정 방법 및 이를 수행하는 서버 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 상품 가격 결정 방법으로서, 상기 방법은, 상품의 구매가 및 판매가를 획득하는 단계, 상기 구매가 및 판매가를 이용하여 상기 상품의 상품 피처에 따른 현재 시세 데이터를 결정하는 단계, 상품 피처와 현재 시세 데이터를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 가격 결정 모델에 상기 상품 피처를 입력하여 상기 상품의 미래 시세 데이터를 출력하는 단계 및 상기 상품을 판매하는 판매자 단말에 미리 설정된 가격 산출 시나리오, 및 상기 현재 시세 데이터 중 적어도 하나 및 상기 미래 시세 데이터를 기초로 상기 상품의 판매 예정가를 결정하는 단계를 포함하도록 구성된다.

Description

상품 가격 결정 방법 및 이를 수행하는 서버{METHOD FOR DETERMINING THE PRICE OF COMMODITY AND SERVER PERFORMING THE SAME}
본 발명은 상품 가격 결정 방법 및 이를 수행하는 서버에 관한 것이다.
통상 시기별, 요일 별 수요 변화가 큰 무형의 상품의 경우, 일자/시간에 따른 가격이 급변하게 된다. 대표적인 예로, 스포츠 레저 상품의 경우, 주말에 수요가 급증함에 따라 가격이 급변하게 되며, 더욱 상세하게는 새벽 시간보다 오전, 오후 시간의 수요가 상대적으로 크기 때문에, 시간대 별로 가격 편차가 존재한다.
판매자가 이용 일자나 시간을 고려하지 않고, 균일가를 적용하게 되면, 이용객이 선호하는 일자/시간에 예약이 집중되므로, 대부분의 이용객은 원하는 일자/시간의 상품을 구매할 없게 된다. 이러한 현상은 이용객들 간에 예약 경쟁을 일으킬 수 있으며, 일부 이용객들이 미리 불필요한 상품의 구매를 선점하거나, 상품을 다시 웃돈을 주고 되파는 등의 문제점이 존재한다.
그에 따라, 수요에 따라 가격이 급변하는 상품은 대부분 차등 요금제를 적용하지만, 판매자는 시기/일자/시간 별 요금을 설정하는데 있어, 적정 가격 책정에 어려움을 겪고 있으며, 이용객도 마찬가지로 비합리적 가격에 따른 불만이 발생하게 된다.
발명의 배경이 되는 기술은 본 발명에 대한 이해를 보다 용이하게 하기 위해 작성되었다. 발명의 배경이 되는 기술에 기재된 사항들이 선행기술로 존재한다고 인정하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
한국등록특허 제10-2172045호(2020.10.30.) '빅데이터 기반의 오픈마켓 연동 시스템'
이러한 상황을 고려하여, 종래 이용객들에게 상품의 가격을 비교해주는 서비스들이 제공되었으나, 판매자들은 가격 경쟁력을 높이기 위해 매일/매시간 가격을 업데이트하는 비용 및 시간을 소모해야 하는 문제점이 있다.
또한 다른 판매자와 경쟁하면서 현재 시세만 고려하여 가격을 결정하기 때문에 가격 결정이 적절하지 못한 경우도 발생한다. 예를 들어 미래에 가격이 올라가는 상품을 헐값에 내놓아 판매되거나, 미래에 가격이 떨어지는 상품을 높은 값에 내놓아 팔리지 않는 일이 발생한다.
이에, 상품의 수요-공급 상황에 따른 상품의 현재 및 미래 시세를 고려하여 상품의 가격을 적절한 수준에서 책정할 수 있는 새로운 방법이 요구된다.
그 결과, 본 발명의 발명자들은, 빅데이터를 활용하여 시즌/일자/시간 별로 가격 변동이 큰 상품에 대해 상품의 합리적인 가격을 책정할 수 있는 방법 및 이를 수행하는 서버를 개발하고자 하였다.
특히, 본 발명의 발명자들은, 판매자가 직접 상품의 가격을 변경하지 않아도 현재의 수요-공급 상황에 따른 상품의 현재 시세를 고려하고, 미래 시세를 예측하여 주기적으로 상품의 가격을 변경시킬 수 있는 방법 및 이를 수행하는 서버를 개발하기에 이르렀다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 가격 결정 방법이 제공된다. 상기 방법은, 상품의 구매가 및 판매가를 획득하는 단계, 상기 구매가 및 판매가를 이용하여 상기 상품의 상품 피처에 따른 현재 시세 데이터를 결정하는 단계, 상품 피처를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 가격 결정 모델에 상기 상품 피처를 입력하여 상기 상품의 미래 시세 데이터를 출력하는 단계 및 상기 상품을 판매하는 판매자 단말에 미리 설정된 가격 산출 시나리오, 및 상기 현재 시세 데이터 중 적어도 하나 및 상기 미래 시세 데이터를 기초로 상기 상품의 판매 예정가를 결정하는 단계를 포함하도록 구성된다.
본 발명의 특징에 따르면, 상기 가격 산출 시나리오는, 상기 판매자 단말에 의해 선택된 어느 하나의 가격 예측 카테고리에 따라 상이한 시나리오를 가질 수 있다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 상기 판매자 단말로 상기 가격 산출 시나리오를 결정하기 위한 판매자 인터페이스 화면을 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상기 판매자 인터페이스 화면은, 상기 판매 예정가 결정 주기 설정 영역과 함께 상기 가격 예측 카테고리 선택 영역, 상기 상품의 원가 입력 영역 및 상기 상품을 통한 마진율 입력 영역 중 적어도 하나의 영역을 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상품의 카테고리 및 상품의 기간 별 수요량에 따라 복수의 상품 피처를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상기 판매 예정가를 결정하는 단계는, 상기 상품의 판매 일자 이전에 상기 현재 시세 데이터의 변동 폭이 기 설정된 비율 이상인지 판단하는 단계와 상기 현재 시세 데이터의 변동 폭이 기 설정된 비율 이상인 경우, 상기 가격 결정 모델에 입력될 상기 복수의 상품 피처의 가중치를 자동 조정하여, 상기 미래 시세 데이터를 다시 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상품 피처와 현재 시세 데이터를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 다른 가격 결정 모델에 상기 상품 피처 및 상기 현재 시세 데이터를 입력하여 상기 상품의 다른 미래 시세 데이터를 출력하는 단계와 상기 미래 시세 데이터를 기초로 상기 상품의 판매 예정가를 자동 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상기 미래 시세 데이터는, 날짜, 요일 및 시간 중 적어도 하나의 항목을 기준으로 하는 미래 시세 데이터일 수 있다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 상품 가격 결정 서버가 제공된다. 상기 서버는, 통신 인터페이스, 메모리 및 상기 통신 인터페이스, 상기 메모리와 동작 가능하게 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상품의 구매가 및 판매가를 획득하고, 상기 구매가 및 판매가를 이용하여 상기 상품의 상품 피처에 따른 현재 시세 데이터를 결정하고, 상품 피처를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 가격 결정 모델에 상기 상품 피처를 입력하여 상기 상품의 미래 시세 데이터를 출력하고, 상기 상품을 판매하는 판매자 단말에 미리 설정된 가격 산출 시나리오, 및 상기 현재 시세 데이터 중 적어도 하나 및 상기 미래 시세 데이터를 기초로 상기 상품의 판매 예정가를 결정하도록 구성된다.
기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명은 상품의 구매가 및 판매가를 분석하여, 판매자로 하여금 시즌/일자/시간 별로 가격 변동이 큰 상품의 가격을 적절한 수준에서 판매할 수 있다. 특히, 판매자는 가격 결정 및 고지에 불필요하게 소모되는 판매 업체의 비용을 줄일 수 있으며, 판매 상품의 품질 및 판매 서비스 제공에 집중할 수 있다.
또한, 본 발명은 판매자가 직접 상품의 가격을 변경하지 않아도 현재의 수요-공급 상황에 따른 현재 시세를 고려하고, 미래 시세를 예측하여 주기적으로 상품의 가격을 변경시킬 수 있다.
또한, 본 발명은 시즌/일자 별로 가격 변동 폭이 큰 여행 상품, 스포츠 레저 상품이나, 공급 규모를 조절하는 농수산물 상품들의 가격을 예측하고, 합리적인 가격을 책정함으로써, 상품의 공급을 안정적으로 유지시킬 수 있다. 특히, 판매자들은 합리적인 가격의 자동 제시를 통해 지나친 가격 경쟁을 통한 손해를 예방할 수 있다.
또한, 본 발명은 상품의 현재 수요-공급량에 따른 현재 시세의 분석을 통한 합리적인 미래 가격의 책정으로, 상품 판매 시장에 대한 소비자의 신뢰를 높이고, 구매를 촉진시킬 수 있으며, 그에 따라 거래 시장을 활성화시킬 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 발명 내에 포함되어 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 상품 가격 결정 시스템의 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 판매자 단말의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 가격 결정 서버의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 가격 결정 방법에 대한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가격 결정 모델을 설명하기 위한 개략도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 판매자 단말로 제공되는 판매자 인터페이스 화면을 예시적으로 설명하기 위한 개략도이다.
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. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는(3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째," 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~ 를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된)프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
본 명세서의 해석의 명확함을 위해, 이하에서는 본 명세서에서 사용되는 용어들을 정의하기로 한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 상품 가격 결정 시스템의 개략도이다.
도 1을 참조하면, 상품 가격 결정 시스템(10)은 판매자 단말(100), 구매자 단말(200), 상품 가격 결정 서버(300) 및 상품 판매 서버(400)를 포함할 수 있다.
상품 가격 결정 시스템(10)은 시즌/날짜/시간 별로 가격 변동이 큰 상품에 대해서 판매자와 구매자 모두 합리적인 가격에 거래를 수행할 수 있도록 미래의 판매 가격을 예측 및 결정할 수 있다. 구체적으로, 상품 가격 결정 시스템(10)은 상품 가격 결정 서버(300)를 통해 상품에 대한 미래의 판매 가격을 예측할 수 있으며, 판매자 단말(100) 및 구매자 단말(200)로 상품을 판매하거나 구매할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.
판매자 단말(100) 및 구매자 단말(200)은 상품을 판매하는 판매자, 상품을 구매하는 구매자가 소지한 단말로, 상품 거래를 위한 데이터 송수신 가능한 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 노트북 등을 포함할 수 있다.
판매자 단말(100)은 상품 가격 결정 서버(300)로부터 판매자의 피처 별 상품 판매 예정가를 제공 받을 수 있다. 여기서, 판매자의 피처란, 판매자가 판매 또는 운영하는 상품에 대한 옵션으로, 상품의 가격을 결정짓는 특징을 의미할 수 있다. 예를 들어, 스크린 골프 이용권을 판매하는 판매자의 경우 스크린 골프장에 설치된 특정 장치의 설치 여부가 판매자의 피처가 될 수 있다.
실시예에 따라, 판매자의 피처는, 판매자가 판매 또는 운영하는 상품의 종류에 따라 상이할 수 있으며, 판매자의 피처는 상품 피처에 포함될 수 있다. 예를 들어, 렌트카 상품은, 상품 피처로 차종, 등급, 연료 타입, 연식, 좌석수, 요일, 시즌, 이용일-구매일 기간 차이, 구매 기간 등이 상품의 피처일 수 있으며, 판매자의 피처는 이 중 차종, 등급, 연료 타입, 연식, 좌석수 등이 판매자의 피처일 수 있다.
판매자 단말(100)은 상품 판매 예정가에 맞게 상품의 판매 등록을 수행할 수 있으며, 판매자의 요청에 따라 상품의 판매 등록은 상품 가격 결정 서버(300)에 의해 자동으로 수행될 수 있다.
구매자 단말(200)은 상품 가격 결정 서버(300)로부터 상품 구매 인터페이스를 제공 받을 수 있다. 상품 구매 인터페이스는 상품 판매 예정가에 맞게 상품을 판매하는 판매자 단말(100)들과 거래할 수 있는 인터페이스로, 구매자 단말(200)은 상품을 구매하고, 구매 정보를 상품 가격 결정 서버(300)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 유형의 상품의 경우, 구매 정보는 상품명, 상품의 옵션, 상품의 제조/생산 일자, 상품의 구매 일자, 구매가 등을 포함할 수 있으며, 무형의 상품의 경우, 구매 정보는 상품명, 상품의 옵션, 상품의 이용 일자, 기간, 구매가 등을 포함할 수 있다.
판매자 단말(100)은 상품 판매 예정가 제공에 대한 대가로 상품 가격 결정 서버(300)로 소정의 보상금을 제공할 수 있으며, 구매자 단말(200)은 구매 정보에 대한 대가로 상품 가격 결정 서버(300)로부터 소정의 재화를 제공 받을 수 있다. 예를 들어, 재화는 상품 구매 인터페이스에서 사용 가능한 포인트, 암호 화폐 등을 포함할 수 있으며, 이를 위해 판매자 단말(100)과 구매자 단말(200)에는 보상금/재화가 거래되기 위한 전자 지갑이 연결될 수 있다. 예를 들어, 전자 지갑은 온라인에 연결되어 거래가 직접 가능한 핫 월렛(Hot Wallet)과 암호화폐의 안전한 보관을 위해 오프라인 상태의 콜드 월렛(Cold Wallet)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 핫 월렛은 판매자 단말(100) 또는 구매자 단말(200)에 설치되는 어플리케이션, 프로그램 또는 웹 브라우저 등을 통해 인터넷으로 접속 가능한 네트워크 저장소일 수 있다. 콜드 월렛은 개인키, 공개키 또는 트랜잭션 값 등을 저장하는 USB, 외장 하드 등과 같은 물리적인 저장 장치를 포함할 수 있다.
상품 가격 결정 서버(300)는 상품에 대한 구매가 및 판매가를 획득하고, 이를 기초로 상품의 현재 시세 및 미래 가격을 결정할 수 있다. 상품 가격 결정 서버(300)는 상품의 현재 시세 및 예측된 미래 가격을 토대로 판매자 피처에 맞는 적절한 상품 판매가를 결정할 수 있으며, 이에 대한 구체적인 설명은 후술하도록 한다.
상품 판매 서버(400)는 다양한 상품을 판매하는 오픈 마켓 운영사, 또는 상품 판매자가 운영하는 서버일 수 있다. 상품 가격 결정 서버(300)는 상품 판매 서버(400)가 제공하는 웹 페이지에서 상품명, 상품 옵션, 판매가 등을 크롤링할 수 있다. 이 외에도, 상품 가격 결정 서버(300)는 상품 판매 서버(400)로부터 구매자들의 상품에 대한 구매 정보를 거래할 수 있으며, 여기서의 구매 정보는 예를 들어, 유형의 상품의 경우, 구매 정보는 상품명, 상품의 옵션, 상품의 제조/생산 일자, 상품의 구매 일자, 구매가 등을 포함할 수 있으며, 무형의 상품의 경우, 구매 정보는 상품명, 상품의 옵션, 상품의 이용 일자, 기간, 구매가 등을 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 상품 가격 결정 서버(300)는 가격 결정 시퀀스와 판매 관리 시퀀스 두 가지 목표를 위해 운영될 수 있다. 구체적으로, 상품 가격 결정 서버(300)는 상품의 미래 가격을 결정하기 위해 상품의 현재 가격을 수집할 수 있으며, 최종적으로 상품의 가격 정보 및 구매 관련 빅 데이터를 확보할 수 있다.
상품 가격 결정 서버(300)는 상품의 가격을 결정하기 위해 상품의 일자, 위치, 상품의 옵션 등의 상품의 피처, 판매자의 피처를 이용할 수 있다. 상품 가격 결정 서버(300)는 현재 시세와 미래 가격을 적정 판매 가격 산출 알고리즘(학습 모델)에 대입하여, 판매자 단말(100)로 상품의 적정 판매 가격을 제안할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상품의 적정 가격을 자동으로 설정하고 관리하기 위한 판매자 인터페이스를 제공하는 것에서 나아가, 상품 가격 결정 서버(300)는 판매자를 대신하여, 판매자 단말(100)이 판매하는 상품들을 관리하고, 상품의 예약 및 매출처 관리 등의 업무를 자동으로 수행할 수 있다.
그에 따라, 상품 가격 결정 서버(300)는 상품의 재고, 상품을 통한 판매자의 매출을 고려하여, 상품의 적정 판매 가격을 조정하기 위한 알림을 판매자 단말(100)로 제공할 수 있다. 구체적으로, 상품의 적정 판매 가격은 판매자 단말(100)에 미리 설정된 가격 산출 시나리오에 따라 결정되는 바, 상품 가격 결정 서버(300)는 미리 설정된 기한까지 상품의 재고가 남거나, 판매자의 매출이 이전 대비 감소한 경우, 가격 산출 시나리오를 다시 설정하기 위한 알림을 판매자 단말(100)로 제공할 수 있다.
지금까지 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 가격 결정 시스템(10)에 대하여 개략적으로 설명하였으며, 이하에서는 상품 가격을 자동으로 결정 받는 서비스를 이용하는 판매자 단말(100)에 대하여 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 판매자 단말의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 판매자 단말(100)은 메모리 인터페이스(110), 하나 이상의 프로세서(120) 및 주변 인터페이스(130)를 포함할 수 있다. 판매자 단말(100) 내의 다양한 컴포넌트들은 하나 이상의 통신 버스 또는 신호 라인에 의해 연결될 수 있다.
메모리 인터페이스(110)는 메모리(150)에 연결되어 프로세서(120)로 다양한 데이터를 전할 수 있다. 여기서, 메모리(150)는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 네트워크 저장 스토리지, 클라우드, 블록체인 데이터베이스 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 메모리(150)는 운영 체제(151), 통신 모듈(152), 그래픽 사용자 인터페이스 모듈(GUI)(153), 센서 처리 모듈(154), 전화 모듈(155) 및 애플리케이션(156) 중 적어도 하나 이상을 저장할 수 있다. 구체적으로, 운영 체제(151)는 기본 시스템 서비스를 처리하기 위한 명령어 및 하드웨어 작업들을 수행하기 위한 명령어를 포함할 수 있다. 통신 모듈(152)은 다른 하나 이상의 디바이스, 컴퓨터 및 서버 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 그래픽 사용자 인터페이스 모듈(GUI)(153)은 그래픽 사용자 인터페이스를 처리할 수 있다. 센서 처리 모듈(154)은 센서 관련 기능(예를 들어, 하나 이상의 마이크(192)를 이용하여 수신된 음성 입력을 처리함)을 처리할 수 있다. 전화 모듈(155)은 전화 관련 기능을 처리할 수 있다. 애플리케이션 모듈(156)은 사용자 애플리케이션의 다양한 기능들, 예컨대 전자 메시징, 웹 브라우징, 미디어 처리, 탐색, 이미징, 기타 프로세스 기능을 수행할 수 있다. 아울러, 판매자 단말(100)은 메모리(150)에 어느 한 종류의 서비스와 연관된 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션(156-1)(156-2)을 저장할 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 애플리케이션(156-1)은 상품의 가격을 자동으로 설정 및 관리하기 위한 애플리케이션, 복수의 상품 판매를 통합 관리하기 위한 애플리케이션일 수 있다.
다양한 실시예에서, 메모리(150)는 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(157)(이하, DA 클라이언트 모듈)을 저장할 수 있으며, 그에 따라 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측의 기능을 수행하기 위한 명령어 및 다양한 사용자 데이터(158)(예. 사용자 맞춤형 어휘 데이터, 선호도 데이터, 사용자의 전자 주소록, 할 일 목록, 쇼핑 리스트 등과 같은 기타 데이터)를 저장할 수 있다.
한편, DA 클라이언트 모듈(157)은 판매자 단말(100)에 구비된 다양한 사용자 인터페이스(예. I/O 서브시스템(140))를 통해 사용자의 음성 입력, 텍스트 입력, 터치 입력 및/또는 제스처 입력을 획득할 수 있다.
또한, DA 클라이언트 모듈(157)은 시청각적, 촉각적 형태의 데이터를 출력할 수 있다. 예를 들어, DA 클라이언트 모듈(157)은 음성, 소리, 알림, 텍스트 메시지, 메뉴, 그래픽, 비디오, 애니메이션 및 진동 중 적어도 둘 하나 이상의 조합으로 이루어진 데이터를 출력할 수 있다. 아울러, DA 클라이언트 모듈(157)은 통신 서브시스템(180)을 이용하여 디지털 어시스턴트 서버(미도시)와 통신할 수 있다.
다양한 실시예에서, DA 클라이언트 모듈(157)은 사용자 입력과 연관된 상황(context)을 구성하기 위하여 다양한 센서, 서브시스템 및 주변 디바이스로부터 판매자 단말(100)의 주변 환경에 대한 추가 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, DA 클라이언트 모듈(157)은 사용자 입력과 함께 상황 정보를 디지털 어시스턴트 서버에 제공하여 사용자의 의도를 추론할 수 있다. 여기서, 사용자 입력에 동반될 수 있는 상황 정보는 센서 정보, 예를 들어, 광(lighting), 주변 소음, 주변 온도, 주변 환경의 이미지, 비디오 등을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상황 정보는 판매자 단말(100)의 물리적 상태(예. 디바이스 배향, 디바이스 위치, 디바이스 온도, 전력 레벨, 속도, 가속도, 모션 패턴, 셀룰러 신호 강도 등)을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상황 정보는 판매자 단말(100)의 소프트웨어 상태에 관련된 정보(예. 판매자 단말(100)에서 실행 중인 프로세스, 설치된 프로그램, 과거 및 현재 네트워크 활동성, 백그라운드 서비스, 오류 로그, 리소스 사용 등)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 메모리(150)는 추가 또는 삭제된 명령어를 포함할 수 있으며, 나아가 판매자 단말(100)은 도 3에 도시된 구성 외에 추가 구성을 포함하거나, 일부 구성을 제외할 수도 있다.
프로세서(120)는 판매자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있으며, 메모리(150)에 저장된 어플리케이션 또는 프로그램을 구동하여 상품의 판매 가격을 자동으로 설정하는 판매자 인터페이스를 구현하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
프로세서(120)는 CPU(Central Processing Unit)나 AP(Application Processor)와 같은 연산 장치에 해당할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 NPU(Neural Processing Unit)과 같은 다양한 연산 장치가 통합된 SoC(System on Chip)와 같은 통합 칩(Integrated Chip (IC))의 형태로 구현될 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(120)는 터치 스크린(143)을 통해 상품의 판매 예정가를 제공받기 위한 판매자 인터페이스 화면을 출력할 수 있으며, 판매자를 통해 가격 산출 시나리오를 설정하기 위한 기준 항목을 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 판매자는 자신이 판매하는 상품의 판매 가격을 결정하기 위한 가격 산출 시나리오를 설정함에 있어서, 최저 구매가/판매가, 평균 구매가/판매가, 중간 구매가/판매가, 최고 구매가/판매가, 상품 원가 및 상품 마진율 등 중 어느 항목을 기준으로 할 것인지 선택할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(120)는 터치 스크린(143)을 통해 유형 또는 무형의 상품의 판매 정보를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 유형의 상품의 경우, 구매 정보는 상품명, 상품의 옵션, 상품의 제조/생산 일자, 상품의 구매 일자, 구매가 등을 판매 정보로 입력 받아 메모리(150)에 저장할 수 있으며, 무형의 상품의 경우, 구매 정보는 상품명, 상품의 옵션, 상품의 이용 일자, 기간, 구매가 등을 판매 정보로 입력 받아 메모리(150)에 저장할 수 있다
다양한 실시예에서, 프로세서(120)는 복수의 상품들 각각의 판매를 통합 관리하기 위한 시퀀스가 수행될 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 판매자에 의해 지정된 상품에 대한 상품 매출, 수익 또는 마진율을 기준으로 상품 관리, 요금 관리, 상품 예약 관리, 매출처 관리, 검색 관리, 반출 관리, 일자 별 재고 관리, 정산 관리 및 상품 판매가를 업데이트할 수 있다.
주변 인터페이스(130)는 다양한 센서, 서브 시스템 및 주변 디바이스와 연결되어, 판매자 단말(100)이 다양한 기능을 수행할 수 있도록 데이터를 제공해 줄 수 있다. 여기서, 판매자 단말(100)이 어떠한 기능을 수행한다는 것은 프로세서(120)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
주변 인터페이스(130)는 모션 센서(160), 조명 센서(광 센서)(161) 및 근접 센서(162)로부터 데이터를 제공받을 수 있으며, 이를 통해, 판매자 단말(100)은 배향, 광, 및 근접 감지 기능 등을 수행할 수 있다. 다른 예를 들어, 주변 인터페이스(130)는 기타 센서들(163)(포지셔닝 시스템-GPS 수신기, 온도 센서, 생체인식 센서)로부터 데이터를 제공받을 수 있으며, 이를 통해 판매자 단말(100)이 기타 센서들(163)과 관련된 기능들을 수행할 수 있다.
다양한 실시예에서, 판매자 단말(100)은 주변 인터페이스(130)와 연결된 카메라 서브시스템(170) 및 이와 연결된 광학 센서(171)를 포함할 수 있으며, 이를 통해 판매자 단말(100)은 사진 촬영 및 비디오 클립 녹화 등의 다양한 촬영 기능을 수행할 수 있다.
다양한 실시예에서, 판매자 단말(100)은 주변 인터페이스(130)와 연결된 통신 서브 시스템(180)을 포함할 수 있다. 통신 서브 시스템(180)은 하나 이상의 유/무선 네트워크로 구성되며, 다양한 통신 포트, 무선 주파수 송수신기, 광학 송수신기를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 판매자 단말(100)은 주변 인터페이스(130)와 연결된 오디오 서브 시스템(190)을 포함하며, 이러한 오디오 서브 시스템(190)은 하나 이상의 스피커(191) 및 하나 이상의 마이크(192)를 포함함으로써, 판매자 단말(100)은 음성 작동형 기능, 예컨대 음성 인식, 음성 복제, 디지털 녹음, 및 전화 기능 등을 수행할 수 있다.
다양한 실시예에서, 판매자 단말(100)은 주변 인터페이스(130)와 연결된 I/O 서브시스템(140)을 포함할 수 있다. 예를 들어, I/O 서브시스템(140)은 터치 스크린 제어기(141)를 통해 판매자 단말(100)에 포함된 터치 스크린(143)을 제어할 수 있다. 일 예로서, 터치 스크린 제어기(141)는 정전용량형, 저항형, 적외형, 표면 탄성파 기술, 근접 센서 어레이 등과 같은 복수의 터치 감지 기술 중 어느 하나의 기술을 사용하여 사용자의 접촉 및 움직임 또는 접촉 및 움직임의 중단을 검출할 수 있다. 다른 예를 들어, I/O 서브시스템(140)은 기타 입력 제어기(들)(142)를 통해 판매자 단말(100)에 포함된 기타 입력/제어 디바이스(144)를 제어할 수 있다. 일 예로서, 기타 입력 제어기(들)(142)은 하나 이상의 버튼, 로커 스위치(rocker switches), 썸 휠(thumb-wheel), 적외선 포트, USB 포트 및 스타일러스 등과 같은 포인터 디바이스를 제어할 수 있다.
지금까지 본 발명의 일 실시예에 따른 판매자 단말(100)에 대하여 설명하였다. 본 발명에 따르면, 판매자 단말(100)은 상품 가격 결정 서버(300)로부터 제공 받은 판매 예정가를 통해 상품 판매를 관리할 수 있다. 그에 따라, 판매자는 가격 결정 및 고지에 불필요하게 소모되는 판매 업체의 비용을 줄일 수 있으며, 판매 상품의 품질 및 판매 서비스 제공에 집중할 수 있다.
이하에서는 상품의 적정 가격을 예측하여 제공하는 상품 가격 결정 서버(300)에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 가격 결정 서버의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4를 참조하면, 상품 가격 결정 서버(300)는 통신 인터페이스(310), 메모리(320), I/O 인터페이스(330) 및 프로세서(340)를 포함할 수 있으며, 각 구성은 하나 이상의 통신 버스 또는 신호 라인을 통해 서로 통신할 수 있다.
통신 인터페이스(310)는 유/무선 통신 네트워크를 통해 판매자 단말(100), 구매자 단말(200) 및 상품 판매 서버(400)와 연결되어 데이터를 주고 받을 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(310)는 판매자 단말(100)로부터 판매하고 있는 상품의 판매 정보, 상품의 판매가를 수신할 수 있으며, 판매자 단말(100)로 어느 하나의 상품에 대한 판매 예정가 결정 결과, 판매 예정가 업데이트 알림 등을 송신할 수 있다. 다른 예를 들어, 통신 인터페이스(310)는 상품 판매 서버(400)로부터 구매자들의 상품 구매 정보를 수신할 수 있으며, 상품 판매 서버(400)로 구매 정보에 대한 소정의 보상금을 제공할 수 있다.
한편, 이러한 데이터의 송수신을 가능하게 하는 통신 인터페이스(310)는 통신 포드(311) 및 무선 회로(312)를 포함하며, 여기 유선 통신 포트(311)는 하나 이상의 유선 인터페이스, 예를 들어, 이더넷, 범용 직렬 버스(USB), 파이어와이어 등을 포함할 수 있다. 또한, 무선 회로(312)는 RF 신호 또는 광학 신호를 통해 외부 디바이스와 데이터를 송수신할 수 있다. 아울러, 무선 통신은 복수의 통신 표준, 프로토콜 및 기술, 예컨대 GSM, EDGE, CDMA, TDMA, 블루투스, Wi-Fi, VoIP, Wi-MAX, 또는 임의의 기타 적합한 통신 프로토콜 중 적어도 하나를 사용할 수 있다.
메모리(320)는 상품 가격 결정 서버(300)에서 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(320)는 판매자 인터페이스 구성, 상품 구매 정보, 상품 판매 정보를 저장할 수 있으며, 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 가격 결정 모델을 저장할 수 있다.
다양한 실시예에서, 메모리(320)는 상품 구매 정보, 상품 판매 정보를 상품의 피처에 따라 분류하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(320)는 상품의 사용 일자, 시간, 상품 제공 지역, 상품의 품목, 상품의 옵션 등을 기준으로 상품의 구매가와 판매가를 분류하여 저장할 수 있다.
다양한 실시예에서, 메모리(320)는 각종 데이터, 명령 및 정보를 저장할 수 있는 휘발성 또는 비휘발성 기록 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(320)는 플래시 메모리 타입, 하드디스크 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, SRAM, 롬, EEPROM, PROM, 네트워크 저장 스토리지, 클라우드, 블록체인 데이터베이스 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 메모리(320)는 운영 체제(321), 통신 모듈(322), 사용자 인터페이스 모듈(323) 및 하나 이상의 애플리케이션(324) 중 적어도 하나의 구성을 저장할 수 있다.
운영 체제(321)(예. LINUX, UNIX, MAC OS, WINDOWS, VxWorks 등의 내장형 운영 체제)는 일반적인 시스템 작업(예. 메모리 관리, 저장 디바이스 제어, 전력 관리 등)를 제어하고 관리하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트 및 드라이버를 포함할 수 있으며, 다양한 하드웨어, 펌웨어, 및 소프트웨어 컴포넌트 간의 통신을 지원할 수 있다.
통신 모듈(323)은 통신 인터페이스(310)를 통해 다른 디바이스와 통신을 지원할 수 있다. 통신 모듈(320)은 통신 인터페이스(310)의 유선 통신 포트(311) 또는 무선 회로(312)에 의해 수신되는 데이터를 처리하기 위한 다양한 소프트웨어 구성 요소들을 포함할 수 있다.
사용자 인터페이스 모듈(323)은 I/O 인터페이스(330)를 통해 키보드, 터치 스크린, 마이크 등으로부터 사용자의 요청 또는 입력을 수신하고, 디스플레이 상에 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
애플리케이션(324)은 하나 이상의 프로세서(330)에 의해 실행되도록 구성되는 프로그램 또는 모듈을 포함할 수 있다. 여기서, 상품의 미래 시세를 예측하고, 상품의 판매 예정가를 결정하기 위한 애플리케이션은 서버 팜(server farm) 상에서 구현될 수 있다.
I/O 인터페이스(330)는 상품 가격 결정 서버(300)의 입출력 디바이스(미도시), 예컨대 디스플레이, 키보드, 터치 스크린 및 마이크 중 적어도 하나를 사용자 인터페이스 모듈(323)과 연결할 수 있다. I/O 인터페이스(330)는 사용자 인터페이스 모듈(323)과 함께 사용자 입력(예. 음성 입력, 키보드 입력, 터치 입력 등)을 수신하고, 수신된 입력에 따른 명령을 처리할 수 있다.
프로세서(340)는 통신 인터페이스(310), 메모리(320) 및 I/O 인터페이스(330)와 연결되어 상품 가격 결정 서버(300)의 전반적인 동작을 제어할 수 있으며, 메모리(320)에 저장된 애플리케이션 또는 프로그램을 통해 상품의 판매 예정가를 결정하고, 이를 주기적으로 업데이트하여 제공하기 위한 다양한 명령들을 수행할 수 있다.
프로세서(340)는 CPU(Central Processing Unit)나 AP(Application Processor)와 같은 연산 장치에 해당할 수 있다. 또한, 프로세서(340)는 다양한 연산 장치가 통합된 SoC(System on Chip)와 같은 통합 칩(Integrated Chip (IC))의 형태로 구현될 수 있다. 또는 프로세서(340)는 NPU(Neural Processing Unit)과 같이 인공 신경망 모델을 계산하기 위한 모듈을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(340)는 구매가와 판매가, 상품 피처에 따른 가격을 기초로 상품의 판매 예정가를 결정할 수 있으며, 이하 도 5 내지 도 9를 참조하여 상품 가격 결정 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 가격 결정 방법에 대한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 프로세서(340)는 상품의 구매가 및 판매가를 획득할 수 있다(S110). 구체적으로, 프로세서(340)는 구매자 단말(200) 또는 상품 판매 서버(400)로부터 수신한 상품의 구매 정보를 통해 상품의 구매가를 획득할 수 있다. 한편, 여기서 구매 정보는 예를 들어, 유형의 상품의 경우, 구매 정보는 상품명, 상품의 옵션, 상품의 제조/생산 일자, 상품의 구매 일자, 구매가 등을 포함할 수 있으며, 무형의 상품의 경우, 구매 정보는 상품명, 상품의 옵션, 상품의 이용 일자, 기간, 구매가 등을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(340)는 판매자 단말(100)로부터 수신한 상품의 판매 정보를 통해 상품의 판매가를 획득하거나, 상품 판매 서버(400)가 운영하는 웹 페이지의 크롤링을 통해서 상품의 판매가를 획득할 수 있다.
아울러, 프로세서(340)는 상품의 구매 정보, 상품의 판매 정보를 통해 상품의 기간 별 수요량이 어느 정도인지를 결정할 수 있으며, 판매자 단말(100)로부터 수신한 상품의 판매 정보를 통해 판매자의 피처(예. 판매자가 가지고 있는 상품의 옵션)를 확인할 수 있다.
S110 단계 이후, 프로세서(340)는 구매가 및 판매가를 이용하여 상품의 상품 피처에 따른 현재 시세 데이터를 결정할 수 있다(S120). 구체적으로, 구매가와 판매가는 일치할 수 있지만, 상품의 종류에 따라 일치하지 않는 경우가 존재한다. 그에 따라, 프로세서(340)는 구매가와 판매가를 수집하고, 상품 피처에 따라 현재 시세 데이터를 결정할 수 있다. 여기서, 상품 피처는 상품 카테고리에 별로 상품의 가격을 결정지을 수 있는 특징이며, 상품 가격 결정 서버(300)에 의해 자동으로 결정되거나 판매자 단말(100)에 의해 수동으로 결정될 수 있다.
한편, 현재 시세 데이터란 상품의 판매 단위를 기준으로 결정된 판매 일자 별 거래가를 의미할 수 있다. 예를 들어, 유형의 상품의 경우, 상품 한 개를 기준으로 하되, 판매 일자에 따른 거래가가 현재 시세 데이터일 수 있다. 다른 예를 들어, 이용권, 서비스와 같은 무형의 상품의 경우, 상품의 이용 시간을 기준으로 하되, 판매 일자에 따른 거래가가 현재 시세 데이터일 수 있다.
관련하여, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가격 결정 모델을 설명하기 위한 개략도이다.
도 6을 참조하면, 프로세서(340)는 구매자 단말(200) 및 상품 판매 서버(400)를 통해 구매가 및 판매가를 획득할 수 있으며, 현재 시세 데이터를 다음과 같이 결정할 수 있다.
즉, 프로세서(340)는 시즌/날짜/시간 별로 가격 변동이 큰 상품에 대해서 날짜/시간 단위 별로 거래가를 정렬 및 결정함으로써, 미래 시세를 예측하기 위한 현재 시세 데이터를 확보할 수 있다.
S120 단계 이후, 프로세서(340)는 상품 피처를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 가격 결정 모델에 해당 상품의 상품 피처를 입력하여, 상품의 미래 시세 데이터를 출력할 수 있다(S130). 여기서, 가격 결정 모델은 예를 들어, 회귀 분석 모델, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 의사결정트리 및 그레디언트 부스트 트리 중 적어도 하나를 기반으로 학습될 수 있다. 일 예로, 프로세서(340)는 회귀 분석 모델 중에서도 미래 시세 데이터에 영향을 주는 독립 변수의 개수가 둘 이상이며, 두 개의 변수 간에 상관성이 존재하는 다중 선형 회귀 모델(Lasso 회귀, Ridge 회귀, Elastic Net 회귀 등)을 이용하여 가격 결정 모델을 학습할 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 프로세서(340)는 판매자가 판매하는 상품의 상품 피처를 가격 결정 모델에 입력할 수 있다. 이때, 프로세서(340)는 상품 피처를 앞서 언급한 바와 같이 두 가지 방식을 통해서 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(340)는 판매자 단말(100)을 통해 지정된 상품 피처를 수동으로 획득하거나, S110 단계에서 획득한 상품의 구매량 및 판매량 그리고 상품의 카테고리를 기준으로 상품의 피처를 자동으로 획득할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(340)는 시즌/날짜/시간 별로 구매량 및 판매량에 따라 가격 변동이 큰 렌터카, 스크린 골프 상품에 대해서 [표 1] 및 [표 2]과 같이 정의된 상품 피처를 가격 결정 모델에 입력할 입력 데이터로 결정할 수 있다.
상품 피처 가격 변동 요인
요일 -주말이 포함된 경우 가격 상승
-금요일도 주말 가격을 적용
시즌 -여름 휴가철 가격 상승
-명절, 연휴 기간 가격 상승
지역 -제주도-기타 관광지역
차종/연식/연료 -차의 크기↑, 연식↑ > 가격↓
-LPG 차량의 경우 상대적으로 가격 저렴
사용일-구매일 차이 -사용일자가 동일한 경우, 구매일이 빠를수록 가격이
저렴 (성수기에 가격 편차가 증가)
업체 -대형 업체일수록 가격 ↑
렌트 기간 -렌트 기간↑ > 1일 단위의 렌트 가격↓
상품 피처 가격 변동 요인
요일/시간 -주말이 포함된 경우 가격 상승
-금요일도 주말 가격 적용
-오전<오후<새벽<저녁 시간 순으로 가격 저렴
시즌/지역 -명절, 연휴 기간 가격 상승-인구 유동량↑ > 가격↑
-인구 밀도↑ > 가격↑
기기 -최신 기기 설치된 경우 가격 상승
-기기의 옵션이 좋을수록 가격 상승
상기와 같은 상품 피처를 가격 결정 모델에 입력하였을 때, 프로세서(340)는 도 6과 같은 미래 시세 데이터를 출력할 수 있다. 즉, 프로세서(340)는 날짜, 요일, 시간 중 적어도 하나의 항목을 기준으로 미래 시세 데이터를 분류하여 출력하되, 출력되는 값은 상품 피처에 의해 결정될 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(340)는 상품 피처와 현재 시세 데이터를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 다른 가격 결정 모델에 앞서 획득한 상품 피처 및 현재 시세 데이터를 입력하여 해당 상품의 다른 미래 시세 데이터를 출력할 수 있다. 즉, 가격 결정 모델은 상품의 피처 외에 현재 시세 데이터를 추가로 입력 받을 수 있으며, 프로세서(340)는 추후 상품의 판매 예정가를 자동 조정하는 단계에서, 해당 미래 시세 데이터를 이용할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(340)는 판매자 단말(100)의 요청에 따라, 가격 결정 모델을 통해 예측된 상품의 판매가를 최저/평균/중간/최고 판매가에 따라 나열하여 제공할 수 있다.
S130 단계 이후, 프로세서(340)는 상품을 판매하는 판매자 단말(100)에 미리 설정된 가격 산출 시나리오 및 현재 시세 데이터 중 적어도 하나 및 미래 시세 데이터를 기초로 상품의 판매 예정가를 결정할 수 있다(S140).
동일 상품을 판매하는 판매자라 하더라도, 상품을 통해 얻고자 하는 이윤이나, 전략이 다를 수 있다. 또한, 미래 시세 데이터에 따라 모든 판매자들이 이를 기준으로 동일한 가격을 지정할 경우, 상품의 균일가 판매에 따른 문제가 발생하게 된다. 그에 따라, 상품 가격 결정 서버(300)는 판매자 별 맞춤 판매 전략에 따라 상품의 가격을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(340)는 통신 인터페이스(310)를 통해 판매자 단말(100)로 가격 산출 시나리오를 결정하기 위한 판매자 인터페이스 화면을 제공할 수 있다.
관련하여, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 판매자 단말로 제공되는 판매자 인터페이스 화면을 예시적으로 설명하기 위한 개략도이다.
도 7의 (a)를 참조하면, 판매자 단말(100)에 출력되는 판매자 인터페이스 화면에는 판매자가 판매하는 상품의 품목, 요금, 예약, 매출처, 반출, 정산을 관리할 수 있는 영역(11)이 포함될 수 있다.
도 7의 (b)를 참조하면, 판매자가 이 중 요금 관리 영역을 선택할 경우, 판매자 인터페이스 화면에는 판매자 단말(100)에서 운영 중인 판매 사이트 또는 웹 페이지에 게시될 상품의 판매가를 결정하기 위한 각종 선택 영역이 포함될 수 있다. 구체적으로, 판매자 인터페이스 화면에는 복수의 상품 중 요금을 관리할 상품을 선택할 영역(12)이 포함될 수 있다. 또한, 판매자 인터페이스 화면에는 상품의 판매 예정가 업데이트 주기(가격 결정 주기) 설정 영역(13)과 함께 가격 산출 시나리오 선택 영역(14)과 가격을 결정짓기 위해 상품 일자 별 재고를 확인할 수 있는 재고 확인 영역(16)이 포함될 수 있다.
판매자가 이 중 가격 산출 시나리오 선택 영역(14)을 선택할 경우, 판매자 인터페이스 화면에는 가격 예측 카테고리 선택 영역, 상품 원가 입력 영역 및 상품을 통한 마진율 입력 영역(15)이 제공될 수 있다. 여기서, 가격 예측 카테고리 선택 영역이란 판매자가 상품의 판매가(판매 예정가)를 최저, 평균, 중간, 최고 거래가가 중 어떠한 기준에 따라 결정할 것인지 선택할 수 있는 영역일 수 있다. 예를 들어, 판매자는 미래 시세 데이터의 평균 거래가를 판매 예정가로 결정할 수 있다. 다른 예를 들어, 판매자는 현재 시세 데이터에서 현재 최저 거래가의 110%에 대응되는 값과 현재 미래 시세 데이터에서 평균 거래가 사이의 평균 값을 상품의 판매 예정가로 결정할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 판매자는 상품의 원가를 입력하고, 원가에서 150%가 되는 값을 상품의 판매 예정가로 결정할 수 있다.
이와 같이, 가격 산출 시나리오는 판매자 단말(100)에 의해 선택된 어느 하나의 가격 예측 카테고리에 따라 상이한 시나리오를 가질 수 있으며, 이를 통해 판매자 별로 다양한 판매 전략을 수립할 수 있다.
이 외에도, 판매자 인터페이스 화면에는 특정 지역/업체에서 판매하는 상품들의 날짜/요일/시간 별 가격을 입력하기 위한 영역이 포함될 수 있으며, 이는 가격 예측 모델에서 가격을 예측하기 위한 입력 데이터로 활용될 수 있다.
S110 내지 S140 단계를 통해, 프로세서(340)는 판매자 별로 원하는 시나리오에 맞는 상품의 판매 예정가를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로세서(340)는 현재 시점이 상품의 판매 일자 이전인 경우, 현재 시세 데이터의 변동 폭이 기 설정된 비율 이상인지 판단할 수 있다. 만약, 현재 시세 데이터의 변동 폭이 기 설정된 비율 이상인 경우, 프로세서(340)는 가격 결정 모델에 입력될 복수의 상품 피처의 가중치를 조정하여, 미래 시세 데이터를 다시 출력할 수 있다. 예를 들어, 가격 결정 모델에 입력될 복수의 상품 피처는 개별 가중치의 합이 총 100이 될 수 있으며, 프로세서(340)는 [표 1], [표 2]에 도시된 복수의 상품 피처들 중 현재 시세 데이터의 변동 폭에 영향을 준 피처에 대해 가중치를 더할 수 있다.
지금까지 본 발명의 일 실시예에 따른 상품 가격 결정 서버(300)에 대하여 설명하였다. 본 발명에 따르면, 판매자는 판매자 단말(100) 및 상품 가격 결정 서버(300)를 통해 요금 설정에 신경을 쓰지 않으면서도, 주먹구구식으로 가격을 임의로 책정하지 않고, 과거와 현재, 미래 시세를 활용하여 합리적으로 상품의 판매 가격을 결정할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 상품 가격 결정 시스템
100: 판매자 단말
110: 메모리 인터페이스 120: 프로세서
130: 주변 인터페이스 140: I/O 서브 시스템
141: 터치 스크린 제어기 142: 기타 입력 제어기
143: 터치 스크린
144: 기타 입력 제어 디바이스
150: 메모리 151: 운영 체제
152: 통신 모듈 153: GUI 모듈
154: 센서 처리 모듈 155: 전화 모듈
156: 애플리케이션들
156-1, 156-2: 애플리케이션
157: 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈
158: 사용자 데이터
160: 모션 센서 161: 조명 센서
162: 근접 센서 163: 기타 센서
170: 카메라 서브 시스템 171: 광학 센서
180: 통신 서브 시스템
190: 오디오 서브 시스템
191: 스피커 192: 마이크
200: 구매자 단말
300: 상품 가격 결정 서버
310: 통신 인터페이스
311: 유선 통신 포트 312: 무선 회로
320: 메모리
321: 운영 체제 322: 통신 모듈
323: 사용자 인터페이스 모듈 324: 애플리케이션
330: I/O 인터페이스 340: 프로세서
400: 상품 판매 서버

Claims (16)

  1. 상품 가격 결정 서버의 프로세서에 의해 수행되는 가격 결정 방법으로서,
    상기 프로세서가 판매자 단말로 상품의 판매 예정가를 결정하기 위한 판매자 인터페이스를 제공하고, 구매자 단말로 판매 예정가에 따라 상품을 구매하기 위한 상품 구매 인터페이스를 제공하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 상품 구매 인터페이스를 통해 상기 구매자 단말로부터 상품의 구매 정보를 획득하고, 상품 판매 서버의 웹 페이지에서 상기 판매자 단말과 대응되는 상품의 판매 정보를 획득하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 구매 정보 및 상기 판매 정보에서 상품의 일자/시간 단위의 수요량, 상품의 구매가 및 판매가를 추출하는 단계;
    상기 프로세서가 상품의 카테고리 및 상기 수요량을 기초로 상품에 대한 공통의 제1 상품 피처를 결정하고, 상기 판매 정보를 기초로 상품에 대한 판매자 고유의 제2 상품 피처를 결정하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 구매가 및 상기 판매가를 이용하여 상기 제1 및 제2 상품 피처에 따른 이용 시간 단위의 현재 시세 데이터를 결정하는 단계;
    상기 프로세서가 상품 피처를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 제1 가격 결정 모델에 상기 제1 및 제2 상품 피처를 입력하여 상품의 제1 미래 시세 데이터를 출력하고, 상기 프로세서가 상품 피처와 현재 시세 데이터를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 제2 가격 결정 모델에 상기 제1 및 제2 상품 피처, 상기 현재 시세 데이터를 입력하여 상품의 제2 미래 시세 데이터를 출력하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 판매자 인터페이스를 통해 판매자 별로 미리 설정된 가격 산출 시나리오 및 상기 제1 미래 시세 데이터를 기초로 상품의 판매 예정가를 결정하는 단계; 및
    상기 판매자 인터페이스를 통해 미리 설정된 상품 재고 확인 일자 또는 상품 매출 값에 따라 상기 판매 예정가의 업데이트가 필요한 경우, 상기 프로세서가 상기 제2 미래 시세 데이터를 기초로 상기 판매 예정가를 조정하는 단계; 를 포함하며,
    상기 판매 예정가를 결정하는 단계는,
    상기 프로세서가 상기 상품의 판매 일자 이전에 상기 현재 시세 데이터의 변동 폭이 기 설정된 비율 이상인지 판단하는 단계,
    상기 프로세서가 상기 현재 시세 데이터의 변동 폭이 기 설정된 비율 이상인 경우, 상기 구매 정보 및 상기 판매 정보를 기초로 상기 변동 폭과 연관된 피처를 결정하는 단계, 와
    상기 제1 및 제2 가격 결정 모델에 입력되는 상기 제1 및 제2 상품 피처 중 상기 결정된 피처에 가중치를 자동 조정하여, 상기 제1 및 제2 미래 시세 데이터를 다시 출력하는 단계, 를 더 포함하는 상품 가격 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 가격 산출 시나리오는,
    상기 판매자 단말에 의해 선택된 어느 하나의 가격 예측 카테고리에 따라 상이한 시나리오를 가지는, 상품 가격 결정 방법.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 판매자 인터페이스의 화면은,
    상기 판매 예정가 결정 주기 설정 영역과 함께 상기 가격 예측 카테고리의 선택 영역, 상기 상품의 원가 입력 영역 및 상기 상품을 통한 마진율 입력 영역 중 적어도 하나의 영역을 포함하는, 상품 가격 결정 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 미래 시세 데이터는,
    날짜, 요일 및 시간 중 적어도 하나의 항목을 기준으로 하는 미래 시세 데이터인, 상품 가격 결정 방법.
  9. 통신 인터페이스;
    메모리; 및
    상기 통신 인터페이스, 상기 메모리와 동작 가능하게 연결된 프로세서; 를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    판매자 단말로 상품의 판매 예정가를 결정하기 위한 판매자 인터페이스를 제공하고, 구매자 단말로 판매 예정가에 따라 상품을 구매하기 위한 상품 구매 인터페이스를 제공하고, 상기 상품 구매 인터페이스를 통해 상기 구매자 단말로부터 상품의 구매 정보를 획득하고, 상품 판매 서버의 웹 페이지에서 상기 판매자 단말과 대응되는 상품의 판매 정보를 획득하고, 상기 구매 정보 및 상기 판매 정보에서 상품의 일자/시간 단위의 수요량, 상품의 구매가 및 판매가를 추출하고, 상품의 카테고리 및 상기 수요량을 기초로 상품에 대한 공통의 제1 상품 피처를 결정하고, 상기 판매 정보를 기초로 상품에 대한 판매자 고유의 제2 상품 피처를 결정하고, 상기 구매가 및 상기 판매가를 이용하여 상기 제1 및 제2 상품 피처에 따른 이용 시간 단위의 현재 시세 데이터를 결정하고, 상품 피처와 현재 시세 데이터를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 제1 가격 결정 모델에 상기 제1 및 제2 상품 피처를 입력하여 상품의 제1 미래 시세 데이터를 출력하고, 상품 피처와 현재 시세 데이터를 입력으로 하여 상품의 미래 시세 데이터를 예측하도록 학습된 제2 가격 결정 모델에 상기 제1 및 제2 상품 피처, 상기 현재 시세 데이터를 입력하여 상품의 제2 미래 시세 데이터를 출력하고, 상기 판매자 인터페이스를 통해 판매자 별로 미리 설정된 가격 산출 시나리오 및 상기 제1 미래 시세 데이터를 기초로 상기 상품의 판매 예정가를 결정하고, 상기 판매자 인터페이스를 통해 미리 설정된 상품 재고 확인 일자 또는 상품 매출 값에 따라 상기 판매 예정가의 업데이트가 필요한 경우, 상기 프로세서가 상기 제2 미래 시세 데이터를 기초로 상기 판매 예정가를 조정하도록 구성되며,
    상기 프로세서는,
    상기 판매 예정가를 결정하는 과정에서, 상기 상품의 판매 일자 이전에 상기 현재 시세 데이터의 변동 폭이 기 설정된 비율 이상인지 판단하고, 상기 프로세서가 상기 현재 시세 데이터의 변동 폭이 기 설정된 비율 이상인 경우, 상기 구매 정보 및 상기 판매 정보를 기초로 상기 변동 폭과 연관된 피처를 결정하고, 상기 제1 및 제2 가격 결정 모델에 입력되는 상기 제1 및 제2 상품 피처 중 상기 결정된 피처에 가중치를 자동 조정하여, 상기 제1 및 제2 미래 시세 데이터를 다시 출력하도록 구성되는, 상품 가격 결정 서버.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 가격 산출 시나리오는,
    상기 판매자 단말에 의해 선택된 어느 하나의 가격 예측 카테고리에 따라 상이한 시나리오를 가지는, 상품 가격 결정 서버.
  11. 삭제
  12. 제10항에 있어서,
    상기 판매자 인터페이스의 화면은,
    상기 판매 예정가 결정 주기 설정 영역과 함께 상기 가격 예측 카테고리의 선택 영역, 상기 상품의 원가 입력 영역 및 상기 상품을 통한 마진율 입력 영역 중 적어도 하나의 영역을 포함하는, 상품 가격 결정 서버.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제9항에 있어서,
    상기 미래 시세 데이터는,
    날짜, 요일 및 시간 중 적어도 하나의 항목을 기준으로 하는 미래 시세 데이터인, 상품 가격 결정 서버.
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