KR102505103B1 - 온라인 커머스 데이터 기반의 큐레이션 서비스를 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
다양한 실시 예에 따르면, 온라인 커머스 데이터 기반의 큐레이션 서비스를 제공하는 통합 관리 서버는, 복수 개의 온라인 마켓 서버들에 접근하고, 상기 온라인 마켓 서버들로부터 판매자의 판매 상품 정보, 판매자의 판매 정보를 획득하고, 데이터 통합 관리부; 상기 판매자의 등록 상품에 대응하는 경쟁 상품들을 결정하고, 결정된 상기 경쟁 상품들과 상기 판매자의 상기 등록 상품을 비교 분석하여 판매 가이드를 생성하고, 생성된 판매 가이드를 상기 판매자의 판매자 단말에 제공하는 등록 상품 분석부; 상기 판매자의 등록 상품에 대한 소비자의 리뷰 내용을 상기 판매자 단말을 통해 표시하는 상품 리뷰 분석부; 및 상기 등록 상품에 대한 시간대별, 요일별, 월별, 계절별 매출 추이를 산출하는 현금 흐름 산출부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 온라인 커머스 데이터 기반의 큐레이션 서비스를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 판매자가 판매하고 있는 다수의 온라인 마켓들을 통합 관리하여 판매자에게 통합 정보를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
인터넷이 대중화되면서 인터넷을 통한 다양한 형태의 온라인 판매처가 다양한 판매방식으로 상품 판매를 진행하고 있으며, 근래에는 판매자들이 상품을 판매하고 그 판매대금을 온라인 판매처로부터 정산받는 형태의 오픈 마켓이 성행하고 있다.
위와 같은 오픈 마켓 시장은 기존의 강력한 검색기반과 가격비교 수준에서 이미지 검색, 상품 태깅, 개인검색 이력기 반 빅데이터 상품 추천 적용 등 소비자 중심의 단순검색 상품구매에서 AI 오픈마켓을 통해 인공지능이 소비자에게 개인 맞춤형 상품을 자동 추천해주는 패턴으로 변화하고 있다.
다만, 대부분의 오픈 마켓 관련 서비스는 소비자들의 편의를 위한 방향으로 발전하고 있을뿐, 판매자들의 편의를 위한 서비스를 미비한 실정이다. 판매자는 제품 내지 상품을 전자상거래를 통해 판매하고자 할 경우 온라인 마켓 입점, 상품 이미지 제작, HTML 코딩, 이미지 호스팅, 상품등록 및 관리, 고객주문 관리, 배송관리, 매출관리, 재고관리, 매입관리, CS관리, 품질지표 관리, 판매가격 관리, 광고등록 및 광고효율 분석, 견적서 및 세금계산서 발급, 세무신고, 인사노무관리 등 다양한 영역의 업무를 모두 케어할 수 있어야 정상적인 사업 운영이 가능하다.
또한, 판매자들은 하나의 온라인 마켓을 통해 상품을 판매하는 경우만 있는 것이 아니라, 다수의 온라인 마켓을 통해 상품을 판매하는 경우가 많다. 따라서, 판매자의 편의를 위하여, 다수의 온라인 마켓들에 분포해 있는 데이터를 통합하여 위와 같은 다양한 서비스를 하나의 플랫폼으로 판매자에게 제공함으로써 데이터를 한 눈에 확인할 수 있는 방안이 마련될 필요가 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 온라인 커머스 데이터 기반의 큐레이션 서비스를 제공하는데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 목적들을 추가로 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 온라인 커머스 데이터 기반의 큐레이션 서비스를 제공하는 통합 관리 서버는, 복수 개의 온라인 마켓 서버들에 접근하고, 상기 온라인 마켓 서버들로부터 판매자의 판매 상품 정보, 판매자의 판매 정보를 획득하고, 데이터 통합 관리부; 상기 판매자의 등록 상품에 대응하는 경쟁 상품들을 결정하고, 결정된 상기 경쟁 상품들과 상기 판매자의 상기 등록 상품을 비교 분석하여 판매 가이드를 생성하고, 생성된 판매 가이드를 상기 판매자의 판매자 단말에 제공하는 등록 상품 분석부; 상기 판매자의 등록 상품에 대한 소비자의 리뷰 내용을 상기 판매자 단말을 통해 표시하는 상품 리뷰 분석부; 및 상기 등록 상품에 대한 시간대별, 요일별, 월별, 계절별 매출 추이를 산출하는 현금 흐름 산출부를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 데이터 통합 관리부는, 상기 복수 개의 온라인 마켓 서버들로부터 획득된 정보에 기초하여 상기 판매자의 등록 상품에 대하여 데이터 구조와 내용을 표준화하고, 상기 판매자의 선호에 따라 상기 복수 개의 온라인 마켓 서버들 중 기준 온라인 마켓을 결정하고, 결정된 상기 기준 온라인 마켓의 플랫폼 형식으로 판매자 맞춤형 형식을 구성하고, 상기 판매자의 상기 복수 개의 온라인 마켓 서버들 각각에 접속하는 횟수, 상기 판매자의 상기 복수 개의 마켓 서버들 각각에 접속시 접속 유지 시간, 상기 판매자가 상기 복수 개의 마켓 서버들 각각에 등록한 판매 상품의 수에 기초하여 표준화 가능성 점수를 산출하고, 산출된 상기 표준화 가능성 점수가 가장 높은 온라인 마켓을 표준화할 기준 온라인 마켓으로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 등록 상품 분석부는, 상기 판매자의 상기 등록 상품의 상품명, 이미지 및 다수의 온라인 마켓들에 등록된 다른 판매자들의 상품들 각각의 상품명, 이미지에 기반하여 상기 경쟁 상품들을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 상품 리뷰 분석부는, 상기 판매자의 상기 등록 상품에 대한 소비자의 리뷰 내용, 문의 내용에 기반하여 긍정어 및 부정어를 추출하고, 추출된 상기 긍정어 및 상기 부정어에 기반하여 상기 등록 상품에 대한 소비자들의 호감 지수를 결정하고, 결정된 상기 호감 지수를 상기 판매자 단말을 통해 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 현금 흐름 산출부는, 상기 판매자가 현재 판매중인 상기 등록 상품 이외의 다른 상품을 추가로 판매하는 경우, 상기 판매중인 등록 상품 및 상기 다른 상품 각각의 예상 판매량을 결정하고, 결정된 상기 각각의 예상 판매량에 기초하여 상기 판매중인 상기 등록 상품에 기반한 예상 매출 및 상기 다른 상품에 기반한 예상 매출을 결정할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따르면, 판매자는 자신이 판매하는 상품과 경쟁 상품에 대한 분석에 기반하여 효율적인 상품 기획을 할 수 있다.
또한, 다양한 실시 예들에 따르면, 마켓별로 판매자의 캐시 플로우를 예측하여 예측된 캐시 플로우에 기반하여 판매자가 사업을 영위하는데 도움을 줄 수 있다.
또한, 다양한 실시 예들에 따르면, 판매자는 과거 매출 추이를 파악하여 미래의 판매 전략을 용이하게 구축할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 통합 관리 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 통합 관리 서버의 주요 구성 요소를 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 7은 도 1에 따른 통합 관리 서버의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 통합 관리 서버의 주요 구성 요소를 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 7은 도 1에 따른 통합 관리 서버의 하드웨어 구성을 나타낸 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 설명하는데 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, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 통합 관리 시스템(10)을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면, 통합 관리 시스템(10)은 통합 관리 서버(100), 판매자 단말(201), 소비자 단말(202) 등을 포함할 수 있다. 이하 설명되는 동작들은 통합 관리 서버(100)에 의하여 제어되는 플랫폼(예: 웹 페이지 및/또는 일종의 어플리케이션)을 통해 수행될 수 있다.
통합 관리 서버(100)는 판매자의 편의를 위한 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 정산/미정산 내역 조회, 전일 판매실적 요약 푸시 알림, 온라인 마켓 일괄 연동, 소비자 유입 검색어 분석, 소비자 리뷰 통합조회 등의 서비스를 제공할 수 있다.
다시 말해서, 통합 관리 서버(100)는 판매자가 판매 중인 다수의 온라인 마켓(300)에 흩어져 있는 상품들의 판매실적, 정산예정금액, 배송현황, 소비자 평점 및 리뷰를 요약하여 보여주는 서비스 등을 판매자에게 제공하며, 판매자는 서버(100)에 대한 한 번의 가입 만으로 판매자 본인의 사업 현황을 모바일 어플리케이션 및/또는 관리 웹 페이지에서 별도의 비용 지불 없이 무료로 한눈에 확인할 수 있다.
판매자 단말(201), 소비자 단말(202)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), 및 PDA(Personal Digital Assistant) 등 일 수 있다.
통합 관리 서버(100), 판매자 단말(201), 소비자 단말(202)은 각각 통신 네트워크에 연결되어, 통신 네트워크를 통해 서로간 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크는 LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), GSM(Global System for Mobile Network), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), CDMA(Code Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 와이-파이(Wi-Fi), VoIP(Voice over Internet Protocol), LTE Advanced, IEEE802.16m, WirelessMAN-Advanced, HSPA+, 3GPP Long Term Evolution (LTE), Mobile WiMAX(IEEE 802.16e), UMB(formerly EV-DO Rev. C), Flash-OFDM, iBurst and MBWA (IEEE 802.20) systems, HIPERMAN, Beam-Division Multiple Access (BDMA), Wi-MAX(World Interoperability for Microwave Access), 5G 등 다양한 종류의 유선 또는 무선 네트워크가 사용될 수 있다.
도 2는 통합 관리 서버(100)의 주요 구성 요소를 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 데이터 통합 관리부(101), 등록 상품 분석부(102), 상품 리뷰 분석부(103), 현금 흐름 산출부(104) 등을 포함할 수 있다.
데이터 통합 관리부(101)는 온라인 마켓 서버에 접근하고, 온라인 마켓 서버로부터 판매자의 판매 상품 정보, 판매자의 판매 정보 등을 획득할 수 있다. 데이터 통합 관리부(101)는 판매자가 다수의 온라인 마켓 서버에 상품을 등록해서 판매하는 경우, 다수의 온라인 마켓 서버로부터 상기 상품 정보, 및 상기 판매 정보를 등을 획득할 수 있다. 상품 정보는 상품 명칭, 상품 종류, 상품 이미지, 상품 가격 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 판매 정보는 판매량, 판매 금액 등에 관한 정보를 포함할 수 있다.
데이터 통합 관리부(101)는 복수 개의 온라인 마켓 서버들로부터 획득된 정보에 기초하여 동일한 등록 상품에 대하여 데이터 구조와 내용을 표준화할 수 있다. 다시 말해서, 복수 개의 온라인 마켓들에서 판매하고 있는 판매자의 경우, 온라인 마켓 별로 상이한 데이터 구조와 내용을 가지고 있으므로 판매자가 자신의 상품에 관한 정보를 한 눈에 파악하기가 쉽지 않다. 따라서, 데이터 통합 관리부(101)는 하나의 플랫폼을 통해 온라인 마켓 별로 상이한 데이터 구조와 내용을 표준화하여 판매자가 한 눈에 파악할 수 있도록 정보를 재가공하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 제1 온라인 마켓 서버에서 제공하는 판매 상품에 대한 월매출을 나타내는 방식 및 위치가 제2 온라인 마켓 서버에서 제공하는 상기 월매출을 나타내는 방식 및 위치가 다를 수 있으므로, 데이터 통합 관리부(101)는 서버(100)에서 제공되는 플랫폼을 통해 하나의 통일된 데이터 표시 구조와 내용을 제공할 수 있다.
데이터 통합 관리부(101)는 서버(100)에서 기본적으로 제공하는 플랫폼 형식 외에도, 판매자의 선호에 따라 복수 개의 온라인 마켓 서버들 중 기준 온라인 마켓을 결정하고, 결정된 기준 온라인 마켓의 플랫폼 형식으로 판매자 맞춤형 형식을 재구성할 수 있다.
데이터 통합 관리부(101)는 판매자의 상기 복수 개의 온라인 마켓 서버들 각각에 접속하는 횟수, 판매자의 상기 복수 개의 마켓 서버들 각각에 접속시 접속 유지 시간, 판매자가 상기 복수 개의 마켓 서버들 각각에 등록한 판매 상품의 수 등에 기초하여 표준화 가능성 점수를 산출하고, 산출된 표준화 가능성 점수가 가장 높은 온라인 마켓을 표준화할 기준 온라인 마켓으로 결정할 수 있다.
데이터 통합 관리부(101)는 판매자에게 중요한 데이터의 우선순위를 결정하고, 결정된 우선순위에 따라 데이터를 상위에 표시되도록 데이터 정렬을 결정할 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 판매자의 등록 상품에 대응하는 경쟁 상품들을 결정할 수 있다. 다시 말해서, 등록 상품 분석부(102)는 다수의 마켓들에 등록된 다른 판매자들의 상품들 중 상기 판매자의 등록 상품에 대응하는 경쟁 상품들을 결정할 수 있다. 등록 상품 분석부(102)는 결정된 상기 경쟁 상품들과 판매자의 등록 상품을 비교 분석하여 판매 가이드를 생성하고, 생성된 판매 가이드를 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다. 다시 말해서, 등록 상품 분석부(102)는 판매자가 판매하는 상품과 동일한 상품 내지 유사한 상품을 몇 명의 경쟁 판매자가 판매하는지, 상품 키워드를 어떻게 작성하는지 등을 비교 분석하여 판매 가이드를 생성할 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 상기 판매자의 등록 상품의 상품명, 이미지 및 다수의 마켓들에 등록된 다른 판매자들의 상품들 각각의 상품명, 이미지 등에 기반하여 상기 경쟁 상품들을 결정할 수 있다. 상기 상품명은 마켓에 등록된 상품들의 등록 명칭을 의미할 수 있다. 다시 말해서, 동일한 상품이라고 하더라도 판매자 별로 상품을 어떤 명칭으로 등록하냐에 따라 상품명이 달라질 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 상기 판매자의 등록 상품의 상품명 및 다수의 온라인 마켓들에 등록된 다른 판매자들의 상품들 각각의 상품명에 기반하여, 판매자의 등록 상품과 다른 판매자들의 상품들 각각 간 명칭 유사도를 산출할 수 있다. 등록 상품 분석부(102)는 상기 판매자의 등록 상품의 제1 상품명 및 다른 판매자들의 상품들의 제2 상품명 각각을 구성하는 총 글자들의 수, 총 단어들의 수, 상기 제1 상품명 및 상기 제2 상품명에 포함된 공통된 단어들의 수, 총 단어들의 수 대비 공통된 단어들의 제1 비율, 상기 제1 상품명 내에서 상기 공통된 단어들의 평균 배열 순서 및 상기 제2 상품명 내에서 상기 공통된 단어들의 평균 배열 순서 등에 기반하여, 상기 명칭 유사도를 산출할 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 상기 공통된 단어들의 수 및 상기 제1 비율이 높을수록 상기 공통된 단어들의 수 및 상기 제1 비율 각각에 대한 가중치를 높게 적용하고, 상기 공통된 단어들의 수 및 상기 제1 비율이 낮을수록 상기 공통된 단어들의 수 및 상기 제1 비율 각각에 대한 가중치를 낮게 적용할 수 있다.
예를 들어, 상기 평균 배열 순서는 총 7개의 단어들로 구성된 상품명 내에서 공통된 단어들이 2개이고, 7개의 단어들 중 공통된 제1 단어의 배열 순서가 2번째이고, 공통된 제2 단어의 배열 순서가 3번째인 경우, 상기 평균 배열 순서는 2.5로 결정될 수 있다. 즉, 등록 상품 분석부(102)는 공통된 단어들의 배열이 제1 상품명 및 제2 상품명의 앞쪽에 있을수록, 상기 공통된 단어들의 수에 대한 가중치 및 상기 제1 비율에 대한 가중치를 제1 가중치로 적용하고, 상기 공통된 단어들의 배열이 제1 상품명 및 제2 상품명의 뒤쪽에 있을수록, 상기 공통된 단어들의 수에 대한 가중치 및 상기 제1 비율에 대한 가중치를 상기 제1 가중치보다 낮은 제2 가중치로 적용하고, 상기 공통된 단어들의 배열이 제1 상품명 또는 제2 상품명 중 하나엔 앞쪽에 있고, 나머지 하나엔 뒤쪽에 있을수록, 상기 공통된 단어들의 수에 대한 가중치 및 상기 제1 비율에 대한 가중치를 상기 제2 가중치보다 낮은 제3 가중치로 적용할 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 산출된 명칭 유사도가 미리 설정된 임계 유사도 이상인 다른 판매자들의 상품들을 제1 경쟁 상품들로 결정할 수 있다. 다시 말해서, 이하 설명되는 상품 모델명 추측 모델의 연산량을 줄이기 위하여, 1차적으로 제1 경쟁 상품들이 추려질 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 제1 경쟁 상품들의 상품 이미지를 인공 신경망에 입력 데이터로 입력할 수 있다. 등록 상품 분석부(102)는 인공신경망(ANN; artificial neural network)을 통해 검출된 상품에 대한 모델명을 출력할 수 있다. 상기 인공신경망은 CNN(convolutional neural network) 기반의 객체 식별 알고리즘인 SSD(Single Shot Detector), R-CNN(Region with CNN) 또는 YOLO(you only look once) 등을 이용하여 구현될 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 상품 이미지에 따른 상품 모델명 추측 모델을 지도학습(supervised learning)할 수 있으며, 상품 모델명 추측 모델은 인공 신경망으로 구현될 수 있다. 인공 신경망은 많은 수의 인공 뉴런(또는, 노드)들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 예측 모델이다.
상품 모델명 추측 모델은 상품 모델명 추측 모델 학습부에 의해서 '상품 이미지' 및 '상품 이미지에서 인식된 상품에 대하여 라벨링된 데이터'을 이용하여 지도 학습될 수 있다. 이때 지도 학습이란, 입력값과 그에 따른 출력값이 있는 데이터를 학습 데이터로 이용하여 주어진 입력값에 따른 출력값을 찾는 학습을 의미하며, 정답을 알고 있는 상태에서 이루어지는 학습을 의미한다. 예를 들어, 라벨링된 데이터는 등록 상품의 모델명을 라벨링한 데이터일 수 있다. 지도 학습에 주어지는 입력값과 출력값 세트를 훈련 데이터(Training Data)라고 한다. 즉, 상술한 '상품 이미지'와 '라벨링된 데이터 '는 각각 입력값과 출력값으로서, 상품 모델명 추측 모델의 지도 학습을 위한 훈련 데이터로 사용될 수 있다.
다시 말해서, 등록 상품 분석부(102)는 미리 지도학습(supervised learning)된 상품 모델명 추측 모델을 이용하여 판매자의 상기 등록 상품의 모델명 및 상기 제1 경쟁 상품들 각각의 모델명을 결정할 수 있다. 등록 상품 분석부(102)는 지도학습된 상기 상품 모델명 추측 모델에 상품 이미지를 미리 설정된 크기의 입력 이미지로 변환하여 상기 상품 모델명 추측 모델에 입력할 수 있다. 등록 상품 분석부(102)는 상기 상품 모델명 추측 모델의 출력에 기초하여 상품 이미지에 포함된 상품의 모델명을 식별할 수 있다. 등록 상품 분석부(102)는 식별된 등록 상품의 모델명을 획득할 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 판매자의 등록 상품과 모델명이 동일한 제1 경쟁 상품들을 제2 경쟁 상품들로 결정할 수 있다.
등록 상품 분석부(102)는 결정된 상기 제2 경쟁 상품들 중 판매자의 등록 상품보다 더 많은 매출을 발생시키는 제3 경쟁 상품들을 결정하고, 제3 경쟁 상품들 각각의 가격, 키워드 등에 기반하여 상기 등록 상품에 대한 가격 분석 정보 및 키워드 분석 정보를 상기 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 등록 상품 분석부(102)는 '귀하는 상위 30% 매출 구간에 속합니다', '키워드에 '선물용'을 추가하면 판매량 +10%가 예상됩니다', '경쟁상품은 20+개이며, 귀사의 상품 가격은 경쟁상품들의 평균 가격 대비 10%가 높습니다'와 같은 다각적 분석 정보를 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
상품 리뷰 분석부(103)는 판매자의 등록 상품에 대한 소비자의 리뷰 내용, 문의 내용 등에 기반하여 긍정어 및/또는 부정어를 추출하고, 상기 등록 상품에 대한 소비자들의 호감 지수를 결정하고, 결정된 호감 지수를 판매자 단말(201)을 통해 표시할 수 있다.
상품 리뷰 분석부(103)는 배송, 품질, 색상, 사이즈 등 상품 특성 카테고리에 따라 리뷰 내용을 분석할 수 있다.
상품 리뷰 분석부(103)는 비정형화된 리뷰 내용을 분석하여 리뷰 내용을 간소화할 수 있다. 상품 리뷰 분석부(103)는 등록 상품에 대한 리뷰 내용 중 빈도수가 높은 순서대로 핵심 키워드(예: 빠른 배송, 선물용, 조립 어려움)들을 추출하고, 추출된 핵심 키워드들에 기반하여 간소화된 리뷰 내용을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상품 리뷰 분석부(103)는 판매자가 리뷰의 내용을 알아보기 쉽게 '소비자는 빠른 배송에 만족합니다', '소비자는 선물용으로 자주 구매합니다', '소비자는 조립을 어려워합니다' 와 같은 간략화된 리뷰 내용으로 재구성할 수 있다.
현금 흐름 산출부(104)는 판매자의 등록 상품에 대한 시간대별, 요일별, 월별, 계절별 과거 매출 추이를 산출할 수 있다. 현금 흐름 산출부(104)는 시간대별, 요일별, 월별, 계절별 과거 매출 추이에 기반하여 미래의 현금 흐름을 예측할 수 있다.
현금 흐름 산출부(104)는 판매자가 현재 판매중인 등록 상품 이외의 다른 상품을 추가로 판매하는 경우, 상기 판매중인 등록 상품 및 상기 다른 상품 각각의 예상 판매량을 결정하고, 결정된 상기 각각의 예상 판매량에 기초하여 상기 판매중인 상품에 기반한 예상 매출, 상기 다른 상품에 기반한 예상 매출을 결정할 수 있다.
현금 흐름 산출부(104)는 상기 등록 상품과 상기 다른 상품 간 명칭 유사도, 상기 다른 상품의 등록 상품명과 명칭 유사도가 임계 유사도 이상인 다른 판매자들의 유사 상품들의 평균 판매량, 상기 다른 상품을 등록한 온라인 마켓의 종류, 상기 다른 상품을 등록한 온라인 마켓의 수, 상기 다른 상품을 등록한 온라인 마켓들 각각의 MAU(monthly active users, 한달 동안의 서비스를 이용한 사용자) 증감률 중 적어도 하나 이상에 기반하여 상기 다른 상품의 상기 예상 판매량을 결정할 수 있다.
현금 흐름 산출부(104)는 상기 등록 상품과 상기 다른 상품 간 명칭 유사도가 높을수록 상기 다른 상품의 상기 예상 판매량을 낮게 결정하고, 명칭 유사도가 낮을수록 상기 다른 상품의 상기 예상 판매량을 높게 결정할 수 있다. 즉, 현금 흐름 산출부(104)는 상기 등록 상품과 상기 다른 상품 간 명칭 유사도가 높을수록, 판매 분야에 대하여 중첩되는 부분이 높은 것으로 이해될 수 있으므로, 상기 다른 상품을 추가하여 판매하는 것에 대한 이점이 줄어들 수 있다.
현금 흐름 산출부(104)는 상기 다른 상품이 등록된 온라인 마켓의 수가 많을수록 상기 예상 판매량을 높게 결정할 수 있다. 또한, 현금 흐름 산출부(104)는 판매자가 상기 다른 상품을 어떤 온라인 마켓에 등록했는지에 따라 예상 판매량을 결정할 수 있다. 예를 들어, MAU가 줄어들고 있는 제1 온라인 마켓에 상기 다른 상품이 등록된 경우, 예상 판매량이 저조할 수 있고, MAU가 늘어나고 있는 제2 온라인 마켓에 상기 다른 상품이 등록된 경우, 예상 판매량이 높을 수 있기 때문이다.
현금 흐름 산출부(104)는 이하 수학식 1을 통해 상기 다른 상품의 예상 판매량을 결정할 수 있다.
상기 수학식 1에서, P는 상기 다른 상품의 예상 판매량, S는 상기 등록 상품과 상기 다른 상품 간 명칭 유사도, A는 상기 다른 상품의 등록 상품명과 명칭 유사도가 임계 유사도 이상인 다른 판매자들의 유사 상품들의 평균 판매량, N은 상기 다른 상품이 등록된 온라인 마켓들의 수, ri-는 상기 다른 상품이 등록된 i번째 온라인 마켓의 MAU(monthly active users, 한달 동안의 서비스를 이용한 사용자) 증감률을 의미할 수 있다.
현금 흐름 산출부(104)는 현재 판매중인 상품을 다른 상품으로 교체하여 판매하는 경우, 상기 다른 상품의 예상 판매량을 결정하고, 결정된 상기 다른 상품에 기반한 예상 매출을 결정할 수 있다. 이를 통해, 판매자는 자금 흐름에 맞추어 상품 매입, 매출 계획을 수립할 수 있는 장점이 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다. 이하 도 3 내지 도 6에서의 동작 주체를 통합 관리 서버(100)로 기술되어 있지만, 구체적으로 통합 관리 서버(100)의 구성부 중 데이터 통합 관리부(101)에 의하여 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
도 3을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 일일 리포트, 판매 리포트, 정산 리포트를 보여주는 화면을 판매자 단말(201)을 통해 출력할 수 있다.
참조 번호 301을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 일별로 판매자의 판매 금액, 판매 건수, 반품 건수, 등록된 리뷰 수를 통합하여 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
참조 번호 302를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 판매자가 상품을 등록한 다수의 온라인 마켓들 중에서 최다 판매가 발생한 온라인 마켓을 결정하고, 결정된 온라인 마켓을 판매자 단말(201)을 통해 표시하며, 상기 온라인 마켓에서 판매된 건수를 표시할 수 있다.
참조 번호 303을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 전일 또는 금일 정산 금액을 표시하고, 최종 판매금액 정산 완료율을 계산하여 판매자 단말(201)을 통해 보여줄 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 실시간 판매 현황, 기간별 판매 통계, 정산/미정산 내역을 보여주는 화면을 출력할 수 있다.
참조 번호 401을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 판매 리포트를 생성하여 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 전일 판매 금액 및 전일 판매 건수를 포함하는 판매 리포트를 생성할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 다수의 온라인 마켓들 중 판매자의 상품이 최다 판매된 제1 온라인 마켓 및 판매자의 상품에 대한 판매액이 가장 높은 제2 온라인 마켓을 결정하고, 결정된 제1 온라인 마켓 및 제2 온라인 마켓 각각의 정보를 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 판매자의 최고 인기 상품 및 최다 판매 시간대를 산출하여 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
참조 번호 402를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 판매자의 누적 판매 금액을 산출하고, 전일 동일 시간 대비 주문 건수 변화량, 전일 동일 시간 대비 판매 금액 변화량을 산출하여 산출된 누적 판매 금액, 주문 건수 변화량, 판매 금액 변화량을 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
참조 번호 403을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 기간별 판매 금액을 산출하여 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
참조 번호 404를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 일별 정산 금액, 일별 미정산 금액을 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 배송 상태, 구매 확정 현황, 반품 현황을 보여주는 화면을 출력할 수 있다.
참조 번호 501을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 배송 리포트를 생성하여 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 통합 관리 서버(100)는 주문건수, 택배발송 건수, 운송 건수, 구매자 직접 수령 건수, 반품 건수 등을 포함하는 배송 리포트를 생성하여 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
참조 번호 502를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 판매자의 상품이 판매되고나서 소비자에 의하여 구매 확정이 된 현황을 분석할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 기간 별로 구매 확정 비율을 산출하거나 구매 확정까지 걸리는 평균 기간을 산출할 수 있다. 예를 들어, 통합 관리 서버(100)는 3일 이내 구매 확정되는 비율, 4~5일에 구매 확정되는 비율, 6일 이후 구매 확정되는 비율을 각각 산출하고, 산출된 비율을 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
참조 번호 503을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 반품 현황 정보를 생성하고, 생성된 반품 현황 정보를 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다. 상기 반품 현황 정보는 미리 설정된 기간 동안 일별로 반품된 건수에 관한 정보, 특정 상품에 대한 반품율, 일평균 반품 건수 등을 포함할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 어플리케이션의 일 화면을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 소비자의 구매 성향을 보여주는 화면을 출력할 수 있다. 예를 들어, 구매 성향은 모바일 구매율, 최근 유입어, 평균 평점, 리뷰 등을 포함할 수 있다.
참조 번호 601을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 구매자 분석 정보를 생성할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 상품에 대한 최다 유입 검색어, 최다 구매 고객군, 신규 리뷰 등록 건수, 상품에 대한 평점, 모바일을 통해 구매한 비율, 재구매 비율, 최다 구매 지역을 포함하는 구매자 분석 정보를 생성하고, 생성된 구매자 분석 정보를 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
참조 번호 602를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 1인당 평균 주문 건수, 1인당 평균 주문 금액을 계산하고, 계산된 상기 건수 내지 금액을 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다. 통합 관리 서버(100)는 1인당 평균 주문 금액 외에도, 최소 주문값 및 최대 주문값을 계산할 수 있다.
참조 번호 603을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 상품에 대한 평점 정보를 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
참조 번호 604를 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 상품에 대한 리뷰 내용을 판매자 단말(201)에 제공할 수 있다.
도 7은 도 1에 따른 서버(100)의 하드웨어 구성을 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 통합 관리 서버(100)는 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 동작은, 전술한 통합 관리 서버(100)의 동작이나 기능 중 적어도 일부를 포함하고 명령어들 형태로 구현되어 프로세서(110)에 의하여 수행될 수 있다.
여기서 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, 통합 관리 서버(100)는 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 통합 관리 서버(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 통합 관리 서버(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다. 도 7에서는 통합 관리 서버(100)를 예로 들어 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 복수 개의 사용자 단말들은 도 7에 따른 구성요소를 포함할 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.
100: 통합 관리 서버 201: 판매자 단말
202: 소비자 단말 300: 온라인 마켓 서버
202: 소비자 단말 300: 온라인 마켓 서버
Claims (5)
- 온라인 커머스 데이터 기반의 큐레이션 서비스를 제공하는 통합 관리 서버에 있어서,
복수 개의 온라인 마켓 서버들에 접근하고, 상기 온라인 마켓 서버들로부터 판매자의 판매 상품 정보, 판매자의 판매 정보를 획득하는 데이터 통합 관리부;
상기 판매자의 등록 상품에 대응하는 경쟁 상품들을 결정하고, 결정된 상기 경쟁 상품들과 상기 판매자의 상기 등록 상품을 비교 분석하여 판매 가이드를 생성하고, 생성된 판매 가이드를 상기 판매자의 판매자 단말에 제공하는 등록 상품 분석부;
상기 판매자의 등록 상품에 대한 소비자의 리뷰 내용을 상기 판매자 단말을 통해 표시하는 상품 리뷰 분석부; 및
상기 등록 상품에 대한 시간대별, 요일별, 월별, 계절별 매출 추이를 산출하는 현금 흐름 산출부를 포함하고,
상기 등록 상품 분석부는,
상기 판매자의 등록 상품의 상품명 및 다수의 온라인 마켓들에 등록된 다른 판매자들의 상품들 각각의 상품명에 기반하여, 상기 판매자의 등록 상품과 상기 다른 판매자들의 상품들 각각 간 명칭 유사도를 산출하되,
상기 판매자의 등록 상품의 제1 상품명 및 상기 다른 판매자들의 상품들의 제2 상품명 각각을 구성하는 총 글자들의 수, 총 단어들의 수, 상기 제1 상품명 및 상기 제2 상품명에 포함된 공통된 단어들의 수, 총 단어들의 수 대비 공통된 단어들의 제1 비율, 상기 제1 상품명 내에서 상기 공통된 단어들의 평균 배열 순서 및 상기 제2 상품명 내에서 상기 공통된 단어들의 평균 배열 순서에 기반하여, 상기 명칭 유사도를 산출하되,
상기 공통된 단어들의 수 및 상기 제1 비율이 높을수록 상기 공통된 단어들의 수 및 상기 제1 비율 각각에 대한 가중치를 높게 적용하고,
상기 공통된 단어들의 수 및 상기 제1 비율이 낮을수록 상기 공통된 단어들의 수 및 상기 제1 비율 각각에 대한 가중치를 낮게 적용하고,
산출된 상기 명칭 유사도가 미리 설정된 임계 유사도 이상인 상기 다른 판매자들의 상품들을 제1 경쟁 상품들로 결정하는, 서버. - ◈청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈청구항 1에서,
상기 데이터 통합 관리부는,
상기 복수 개의 온라인 마켓 서버들로부터 획득된 정보에 기초하여 상기 판매자의 등록 상품에 대하여 데이터 구조와 내용을 표준화하고,
상기 판매자의 선호에 따라 상기 복수 개의 온라인 마켓 서버들 중 기준 온라인 마켓을 결정하고, 결정된 상기 기준 온라인 마켓의 플랫폼 형식으로 판매자 맞춤형 형식을 구성하는, 서버. - 청구항 1에서,
상기 등록 상품 분석부는,
상기 판매자의 상기 등록 상품의 상품명, 이미지 및 다수의 온라인 마켓들에 등록된 다른 판매자들의 상품들 각각의 상품명, 이미지에 기반하여 상기 경쟁 상품들을 결정하는, 서버. - 청구항 1에서,
상기 상품 리뷰 분석부는,
상기 판매자의 상기 등록 상품에 대한 소비자의 리뷰 내용, 문의 내용에 기반하여 긍정어 및 부정어를 추출하고,
추출된 상기 긍정어 및 상기 부정어에 기반하여 상기 등록 상품에 대한 소비자들의 호감 지수를 결정하고,
결정된 상기 호감 지수를 상기 판매자 단말을 통해 표시하는, 서버. - 청구항 1에서,
상기 현금 흐름 산출부는,
상기 판매자가 현재 판매중인 상기 등록 상품 이외의 다른 상품을 추가로 판매하는 경우, 상기 판매중인 등록 상품 및 상기 다른 상품 각각의 예상 판매량을 결정하고,
결정된 상기 각각의 예상 판매량에 기초하여 상기 판매중인 상기 등록 상품에 기반한 예상 매출 및 상기 다른 상품에 기반한 예상 매출을 결정하는, 서버.
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Related Child Applications (1)
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- 2023-02-24 KR KR1020230024900A patent/KR20230158390A/ko not_active Application Discontinuation
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