KR102530602B1

KR102530602B1 - System for recommending optimal card method of recommending optimal card based on predicion and apparatus for the same

Info

Publication number: KR102530602B1
Application number: KR1020150104820A
Authority: KR
Inventors: 곽세병
Original assignee: 에스케이플래닛 주식회사
Priority date: 2015-07-24
Filing date: 2015-07-24
Publication date: 2023-05-10
Also published as: KR20170011704A

Abstract

최적 카드 추천 시스템, 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 장치 및 이를 이용한 방법이 개시된다. 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하고, 사용자가 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정하고, 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 카드를 추천할 수 있다. 사용자가 모바일 단말을 통해 상점에서 상품을 결제할 때 자동결제 서비스를 이용할 수 있도록 미리 사용자가 구매할 상품과 금액을 예측하여 가장 적합한 결제 카드를 추천하는 것이 가능하다.An optimal card recommendation system, an optimal card recommendation device based on purchase prediction, and a method using the same are disclosed. Estimating at least one expected purchase product that the user is expected to purchase at the store, estimating an expected payment amount that the user is expected to use at the store, and making a payment considering at least one of the at least one expected purchase product and the expected payment amount. It is possible to recommend an optimal card among a plurality of cards registered in the application for . When a user pays for a product at a store through a mobile terminal, it is possible to predict the product and amount to be purchased by the user in advance and recommend the most appropriate payment card so that the user can use the automatic payment service.

Description

Optimal card recommendation system, optimal card recommendation device based on purchase prediction, and method using the same

본 발명은 온라인이나 오프라인 결제를 위해 사용되는 결제카드를 추천하는 기술에 관한 것으로, 특히 사용자가 상품을 구매하기 전에 미리 구매 상품과 구매 금액을 예측하여 결제할 카드와 멤버십 카드를 추천하는 최적 카드 추천 시스템, 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 장치 및 이를 이용한 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for recommending a payment card used for online or offline payment, and in particular, recommends an optimal card that recommends a card to be paid and a membership card by predicting a purchase product and purchase amount in advance before a user purchases a product. It relates to a system, an optimal card recommendation device based on purchase prediction, and a method using the same.

모바일 단말기가 대중화되면서 기존에는 상상할 수 없는 다양한 서비스가 실현되어 제공되고 있다. 이러한 서비스 중에 하나로 이제는 사용자가 상점이나 매장을 방문하는 것만으로도 모바일 단말이 사용자의 상점 방문을 감지하고, 상점에서 제공되는 할인쿠폰이나 프로모션 정보를 사용자에게 제공해준다.As mobile terminals become popular, various services unimaginable in the past have been realized and provided. As one of these services, the mobile terminal detects the user's visit to the store and provides discount coupons or promotion information provided by the store to the user, even when the user visits the store.

또한, 이와 같은 서비스의 연장선상으로 온라인이나 오프라인 결제를 위해 사용되는 결제카드를 추천하는 기술에 대해서도 다양한 방식이 소개된 바 있다. 예를 들어, 결제카드 별 목표금액을 설정하고 목표금액에 많이 미달한 결제카드를 우선적으로 추천하는 기술이나 전월의 카드 실적 조건을 만족하는 복수개의 결제카드들 중에서 최대 혜택의 결제카드를 추천하되 복수의 결제카드가 선택된 경우에는 당월의 실적을 만족시키기 위한 잔액이 최저인 결제카드를 추천하는 기술 등 다양한 카드 추천 기술이 있을 수 있다.In addition, as an extension of such a service, various methods have been introduced for a technology for recommending a payment card used for online or offline payment. For example, a technology that sets a target amount for each payment card and preferentially recommends a payment card that falls short of the target amount, or recommends a payment card with the maximum benefit from among multiple payment cards that satisfy the card performance conditions of the previous month When a payment card of is selected, there may be various card recommendation techniques, such as a technique for recommending a payment card with the lowest balance to satisfy the performance of the current month.

그러나, 이와 같은 종래의 카드 추천 기술들은 모두 상품과 결제 금액이 이미 결정된 상황에서 적용가능한 것으로, 사용자가 결제할 상품과 금액이 정해지지 않은 상황에서는 적절한 카드 추천이 불가능할 수 있다. However, all of these conventional card recommendation techniques are applicable in a situation where a product and payment amount have already been determined, and appropriate card recommendation may not be possible in a situation where the product and amount to be paid by the user are not determined.

이와 같이 사용자가 구매할 상품이나 구매금액이 확정되지 않은 상황에서 적절한 결제카드를 추천하기는 어려울 수 있다. 그러나, 사용자가 상점에 체크인 한 뒤 쿠폰과 같은 할인정보가 제공받고, 사전결제를 수행하여 POS에서 추가적인 결제동작 없이 자동으로 결제가 이루어져야 하는 서비스에서는 사전결제 시점 이전에 적절한 결제카드나 멤버십 카드가 추천될 필요가 있다. 이 때, 상품이나 금액이 확정되지 않은 상황에서는 추천되는 결제카드 및 멤버십카드의 혜택이 적절하지 않거나, 사용자가 카드혜택과는 무관한 상품을 구매하는 등 예상치 못한 상황이 발생할 가능성이 있다.In this way, it may be difficult to recommend an appropriate payment card in a situation where the product or purchase amount to be purchased by the user is not determined. However, in services where a user checks in to a store, receives discount information such as coupons, and performs a pre-payment so that payment must be made automatically without additional payment action at the POS, an appropriate payment card or membership card is recommended before the pre-payment time. need to be At this time, in a situation where the product or amount is not determined, there is a possibility that an unexpected situation may occur, such as the benefits of the recommended payment card and membership card being inappropriate or the user purchasing a product unrelated to the card benefits.

따라서, 본 발명에서는 사용자가 구매할 상품과 구매금액이 확정되지 않은 상황에서 결제카드 및 멤버십카드를 추천하되, 상품을 추천하는 별도의 알고리즘을 통해서 사용자가 구매할 상품을 추정하고, 추정된 상품을 포함하는 구매 금액을 추정하여 결제카드와 멤버십카드를 추천할 수 있는 기술을 소개하고자 한다.Therefore, in the present invention, a payment card and a membership card are recommended in a situation where the product to be purchased by the user and the purchase amount are not determined, but the product to be purchased by the user is estimated through a separate algorithm for recommending the product, and the estimated product is included. We would like to introduce a technology that can recommend a payment card and membership card by estimating the purchase amount.

한국 공개 특허 제10-2012-0134784호, 2012년 12월 12일 공개 (명칭: 오프라인 쇼핑 시스템, 오프라인 쇼핑 지원장치 및 그 지원방법, 및 클라우드 컴퓨팅 시스템 및 그 오프라인 쇼핑 지원방법)Korean Patent Publication No. 10-2012-0134784, published on December 12, 2012 (Name: Offline shopping system, offline shopping support device and method for supporting it, and cloud computing system and method for supporting offline shopping thereof)

본 발명의 목적은, 사용자가 모바일 단말을 통해 상점에서 상품을 결제할 때 자동결제 서비스를 이용할 수 있도록 미리 사용자가 구매할 상품과 금액을 예측하여 가장 적합한 결제 카드를 추천하는 것이다.An object of the present invention is to recommend a most suitable payment card by predicting a product and price to be purchased by a user in advance so that the user can use an automatic payment service when paying for a product at a store through a mobile terminal.

또한, 본 발명의 목적은 사용자가 구매할 것으로 예상되는 상품과 금액에 따라 할인이나 적립과 같은 혜택을 가장 많이 받을 수 있는 결제카드 및 멤버십카드를 추천하는 것이다.In addition, an object of the present invention is to recommend a payment card and a membership card that can receive the most benefits such as discount or accumulation according to the product and amount expected to be purchased by the user.

또한, 본 발명의 목적은 사용자가 모바일 단말을 이용하여 상점에서 결제를 수행하기 위한 동작을 최소화하면서 결제를 이루어지도록 하여 사용자의 편의를 극대화하는 것이다.In addition, an object of the present invention is to maximize user convenience by allowing a user to make a payment while minimizing an operation for performing a payment at a store using a mobile terminal.

또한, 본 발명의 목적은 상점 체크인 기반 서비스와 같이 상품과 결제금액이 정해지지 않은 상황에서도 최적의 혜택을 제공하는 카드를 추천하는 것이다.In addition, an object of the present invention is to recommend a card that provides optimal benefits even in a situation where a product and payment amount are not determined, such as a store check-in service.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 최적 카드 추천 장치는, 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하는 구매상품 추정부; 상기 사용자가 상기 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정하는 예상금액 추정부; 및 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 상기 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 카드를 추천하는 카드 추천부를 포함한다.An apparatus for recommending an optimal card according to the present invention for achieving the above object includes a purchased product estimator for estimating at least one product expected to be purchased by a user at a store; an expected amount estimating unit for estimating an expected payment amount that the user is expected to use in the store; and a card recommendation unit that recommends an optimal card among a plurality of cards registered in an application for payment in consideration of at least one of the expected purchase product and the expected payment amount.

이 때, 최적 카드 추천 장치는 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품의 합계 금액과 상기 결제 예상금액을 비교하여 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품과 상기 결제 예상금액 간의 매칭을 수행할지 여부를 판단하는 매칭 판단부; 및 상기 매칭을 수행하는 경우에 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 상기 결제 예상금액 중 어느 하나를 조정하여 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품과 상기 결제 예상금액을 매칭하는 상품 금액 매칭부를 더 포함할 수 있다.At this time, the optimal card recommendation device compares the total amount of the at least one expected purchase product with the expected payment amount, and determines whether or not to perform matching between the at least one expected purchase product and the expected payment amount. ; and a product price matching unit configured to match the at least one expected purchase product with the expected payment amount by adjusting any one of the at least one expected purchase product and the expected payment amount when the matching is performed. .

이 때, 매칭 판단부는 상기 합계 금액과 상기 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액 이상인 경우에 상기 매칭을 수행하는 것으로 판단할 수 있다.In this case, the matching determination unit may determine that the matching is performed when the difference between the total amount and the expected payment amount is greater than or equal to a preset standard difference.

이 때, 상품 금액 매칭부는 상기 합계 금액이 상기 결제 예상금액보다 큰 경우에는 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품 중 구매 가능성이 낮은 상품부터 제외하여 상기 합계 금액이 상기 결제 예상금액에 매칭되도록 조정하고, 상기 합계 금액이 상기 결제 예상금액보다 작은 경우에는 상기 결제 예상금액이 상기 합계 금액에 매칭되도록 조정하여 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품과 상기 결제 예상금액을 매칭할 수 있다.In this case, when the total amount is greater than the expected payment amount, the product price matching unit excludes products with a low purchase possibility among the at least one purchase expected product and adjusts the total amount to match the expected payment amount, When the total amount is smaller than the expected payment amount, the expected payment amount may be adjusted to match the total amount so that the at least one product expected to be purchased is matched with the expected payment amount.

이 때, 카드 추천부는 상기 복수개의 카드들에 포함된 적어도 하나의 결제 카드들 중 최대 혜택을 제공하는 최적 결제 카드를 추천하는 결제 카드 추천부; 및 상기 복수개의 카드들에 포함된 적어도 하나의 멤버십 카드들 중 적립율 및 할인율 중 적어도 하나를 고려한 최적 멤버십 카드를 추천하는 멤버십 카드 추천부를 포함할 수 있다.At this time, the card recommendation unit includes a payment card recommendation unit that recommends an optimal payment card that provides the maximum benefit from among at least one payment card included in the plurality of cards; and a membership card recommending unit for recommending an optimal membership card considering at least one of an accumulation rate and a discount rate among at least one membership card included in the plurality of cards.

이 때, 구매상품 추정부는 상기 매장에 상응하는 가맹점 군에서의 상기 사용자의 구매패턴, 상기 가맹점 군에서의 상기 사용자와 동일한 사용자 군의 구매패턴, 상기 매장에서 제공되는 혜택정보 및 상기 사용자의 혜택 활용률 중 적어도 하나를 고려하여 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정할 수 있다.At this time, the purchased product estimator determines the purchase pattern of the user in the affiliated store group corresponding to the store, the purchase pattern of the same user group as the user in the affiliated store group, benefit information provided in the store, and the benefit utilization rate of the user. The at least one expected purchase product may be estimated by considering at least one of the above.

이 때, 예상금액 추정부는 상기 사용자의 구매패턴, 상기 매장에서의 1인 사용자의 구매금액 정보 및 상기 가맹점 군에 대한 상기 동일 사용자 군의 1회 구매금액 정보 중 적어도 하나를 고려하여 상기 결제 예상금액을 추정할 수 있다.At this time, the expected amount estimation unit considers at least one of the user's purchase pattern, purchase amount information of a single user in the store, and one-time purchase amount information of the same user group for the affiliated store group to estimate the payment amount can be estimated.

이 때, 구매상품 추정부는 상기 사용자가 상기 가맹점 군에서 가장 최근에 구매한 상품의 정보 및 구매 시기 중 적어도 하나를 고려하여 불필요 상품 항목을 산출하고, 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정할 때 상기 불필요 상품 항목을 제외할 수 있다.At this time, the purchase product estimator calculates unnecessary product items in consideration of at least one of information on the product most recently purchased by the user from the affiliated store group and purchase time, and when estimating the at least one expected purchase product, Unnecessary product items can be excluded.

이 때, 카드 추천부는 상기 어플리케이션을 통해 상기 최적 결제 카드와 상기 최적 멤버십 카드를 함께 제공할 수 있다.In this case, the card recommendation unit may provide the optimal payment card and the optimal membership card together through the application.

또한, 본 발명에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법은, 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 장치를 이용한 최적 카드 추천 방법에 있어서, 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하는 단계; 상기 사용자가 상기 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 상기 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 카드를 추천하는 단계를 포함한다.In addition, in the method for recommending an optimal card based on purchase prediction according to the present invention, in the method for recommending an optimal card using an apparatus for recommending an optimal card based on purchase prediction, estimating at least one expected purchase product that a user is expected to purchase at a store. step; estimating an expected payment amount that the user is expected to use in the store; and recommending an optimal card among a plurality of cards registered in an application for payment in consideration of at least one of the at least one purchase expected product and the expected payment amount.

이 때, 최적 카드 추천 방법은 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품의 합계 금액과 상기 결제 예상금액을 비교하여 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품과 상기 결제 예상금액 간의 매칭을 수행할지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 매칭을 수행하는 경우에 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 상기 결제 예상금액 중 어느 하나를 조정하여 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품과 상기 결제 예상금액을 매칭하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, the optimal card recommendation method may include comparing the total amount of the at least one product expected to be purchased with the expected payment amount, and determining whether or not matching between the at least one product expected to be purchased and the expected payment amount is to be performed; and matching the at least one expected purchase product with the expected payment amount by adjusting any one of the at least one expected purchase product and the expected payment amount when the matching is performed.

이 때, 판단하는 단계는 상기 합계 금액과 상기 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액 이상인 경우에 상기 매칭을 수행하는 것으로 판단할 수 있다.At this time, in the determining step, it may be determined that the matching is performed when the difference between the total amount and the expected payment amount is greater than or equal to a preset standard difference.

이 때, 매칭하는 단계는 상기 합계 금액이 상기 결제 예상금액보다 큰 경우에는 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품 중 구매 가능성이 낮은 상품부터 제외하여 상기 합계 금액이 상기 결제 예상금액에 매칭되도록 조정하고, 상기 합계 금액이 상기 결제 예상금액보다 작은 경우에는 상기 결제 예상금액이 상기 합계 금액에 매칭되도록 조정하여 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품과 상기 결제 예상금액을 매칭할 수 있다.In this case, the matching step is to adjust the total amount to match the expected payment amount by excluding products with a low purchasing possibility from among the at least one expected purchase product when the total amount is greater than the expected payment amount, and When the total amount is smaller than the expected payment amount, the expected payment amount may be adjusted to match the total amount so that the at least one product expected to be purchased is matched with the expected payment amount.

이 때, 추천하는 단계는 상기 복수개의 카드들에 포함된 적어도 하나의 결제 카드들 중 최대 혜택을 제공하는 최적 결제 카드를 추천하는 단계; 및 상기 복수개의 카드들에 포함된 적어도 하나의 멤버십 카드들 중 적립율 및 할인율 중 적어도 하나를 고려한 최적 멤버십 카드를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.At this time, the recommending step may include recommending an optimal payment card that provides the maximum benefit from among at least one payment card included in the plurality of cards; and recommending an optimal membership card considering at least one of a accumulation rate and a discount rate among at least one membership card included in the plurality of cards.

이 때, 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하는 단계는 상기 매장에 상응하는 가맹점 군에서의 상기 사용자의 구매패턴, 상기 가맹점 군에서의 상기 사용자와 동일한 사용자 군의 구매패턴, 상기 매장에서 제공되는 혜택정보 및 상기 사용자의 혜택 활용률 중 적어도 하나를 고려하여 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정할 수 있다.At this time, the step of estimating at least one expected purchase product includes the purchase pattern of the user in the affiliated store group corresponding to the store, the purchase pattern of the same user group as the user in the affiliated store group, and benefits provided by the store. The at least one product expected to be purchased may be estimated in consideration of at least one of information and a benefit utilization rate of the user.

이 때, 결제 예상금액을 추정하는 단계는 상기 사용자의 구매패턴, 상기 매장에서의 1인 사용자의 구매금액 정보 및 상기 가맹점 군에 대한 상기 동일 사용자 군의 1회 구매금액 정보 중 적어도 하나를 고려하여 상기 결제 예상금액을 추정할 수 있다.At this time, the step of estimating the expected payment amount takes into account at least one of the purchase pattern of the user, the purchase amount information of the single user in the store, and the one-time purchase amount information of the same user group for the affiliated store group. The expected payment amount may be estimated.

이 때, 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하는 단계는 상기 사용자가 상기 가맹점 군에서 가장 최근에 구매한 상품의 정보 및 구매 시기 중 적어도 하나를 고려하여 불필요 상품 항목을 산출하고, 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정할 때 상기 불필요 상품 항목을 제외할 수 있다.At this time, the step of estimating at least one expected purchase product includes calculating unnecessary product items in consideration of at least one of product information and purchase time of the product most recently purchased by the user from the affiliated store group, and the at least one purchase When estimating expected products, the unnecessary product items may be excluded.

이 때, 추천하는 단계는 상기 어플리케이션을 통해 상기 최적 결제 카드와 상기 최적 멤버십 카드를 함께 제공할 수 있다.At this time, the recommending step may provide the optimal payment card and the optimal membership card together through the application.

또한, 본 발명의 과제 해결을 위한 또 다른 수단으로써, 상술한 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.In addition, as another means for solving the problem of the present invention, a computer program stored in a medium to execute the above-described method is provided.

또한, 본 발명에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 시스템은 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하고, 상기 사용자가 상기 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정하고, 상기 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 상기 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 카드를 추천하는 최적 카드 추천 장치; 및 상기 어플리케이션을 통해 사용자에게 상기 최적 카드를 제공하는 단말을 포함한다.In addition, the optimal card recommendation system based on purchase prediction according to the present invention estimates at least one product expected to be purchased by the user at the store, estimates the expected payment amount the user is expected to spend at the store, an optimal card recommendation device for recommending an optimal card among a plurality of cards registered in an application for payment in consideration of at least one of the expected purchase product and the expected payment amount; and a terminal providing the optimal card to a user through the application.

본 발명에 따르면, 사용자가 모바일 단말을 통해 상점에서 상품을 결제할 때 자동결제 서비스를 이용할 수 있도록 미리 사용자가 구매할 상품과 금액을 예측하여 가장 적합한 결제 카드를 추천할 수 있다.According to the present invention, when a user pays for a product at a store through a mobile terminal, the most suitable payment card can be recommended by predicting the product and amount to be purchased by the user in advance so that the user can use the automatic payment service.

또한, 본 발명은 사용자가 구매할 것으로 예상되는 상품과 금액에 따라 할인이나 적립과 같은 혜택을 가장 많이 받을 수 있는 결제카드 및 멤버십카드를 추천할 수 있다.In addition, the present invention can recommend a payment card and a membership card that can receive the most benefits such as discount or accumulation according to the product and amount expected to be purchased by the user.

또한, 본 발명은 사용자가 모바일 단말을 이용하여 상점에서 결제를 수행하기 위한 동작을 최소화하면서 결제를 이루어지도록 하여 사용자의 편의를 극대화할 수 있다.In addition, the present invention can maximize user convenience by enabling a user to make a payment while minimizing an operation for performing a payment at a store using a mobile terminal.

또한, 본 발명은 상점 체크인 기반 서비스와 같이 상품과 결제금액이 정해지지 않은 상황에서도 최적의 혜택을 제공하는 카드를 추천할 수 있다.In addition, the present invention can recommend a card that provides optimal benefits even in a situation where a product and payment amount are not determined, such as a store check-in service.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션 페이를 이용한 결제 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 결제 시스템의 BLE PUSH를 통한 결제 방법의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 3은 도 1에 도시된 결제 시스템의 일반적인 결제 방법의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4 내지 도 5는 도 2에 도시된 BLE PUSH를 통한 결제 방법에서 어플리케이션 회원일 경우의 결제 진행 화면을 나타낸 도면이다.
도 6 내지 도 7은 도 2에 도시된 BLE PUSH를 통한 결제 방법에서 어플리케이션 비회원일 경우의 회원 가입 화면을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 최적 카드 추천 장치를 나타낸 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션에서 최적 카드를 추천하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 11은 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 단계(S1010)에 상응하는 구매 예상 상품 추정 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
도 12는 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 단계(S1020)에 상응하는 결제 예정 금액 추정 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법 중 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 매칭하는 과정을 상세하게 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 과정을 나타낸 도면이다.1 is a block diagram illustrating a payment system using application pay according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an operational flowchart illustrating an example of a payment method through BLE PUSH of the payment system shown in FIG. 1 .
FIG. 3 is an operational flowchart illustrating an example of a general payment method of the payment system shown in FIG. 1 .
4 to 5 are diagrams showing a payment progress screen in the case of an application member in the payment method through BLE PUSH shown in FIG. 2 .
6 and 7 are diagrams showing a member sign-up screen in the case of a non-member of the application in the payment method through BLE PUSH shown in FIG.
8 is a block diagram illustrating an optimal card recommendation apparatus according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram illustrating a screen for recommending an optimal card in an application according to an embodiment of the present invention.
10 is an operational flowchart illustrating a method for recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention.
FIG. 11 is an operational flowchart showing in detail a process of estimating products expected to be purchased corresponding to step S1010 of the method for recommending an optimal card shown in FIG. 10 .
FIG. 12 is an operational flowchart showing in detail a process of estimating a scheduled payment amount corresponding to step S1020 of the optimal card recommendation method shown in FIG. 10 .
FIG. 13 is a diagram showing in detail a process of matching an expected purchase product with an expected payment amount in the method of recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention.
14 is a diagram illustrating a process of recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention.

이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지 기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, detailed descriptions of well-known functions or configurations that may obscure the gist of the present invention will be omitted in the following description and accompanying drawings. In addition, it should be noted that the same components are indicated by the same reference numerals throughout the drawings as much as possible.

이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 또한 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다.The terms or words used in this specification and claims described below should not be construed as being limited to a conventional or dictionary meaning, and the inventors should appropriate the concept of terms to describe their invention in the best way. It should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical spirit of the present invention based on the principle that it can be defined in the following way. Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are only one of the most preferred embodiments of the present invention, and do not represent all of the technical ideas of the present invention, so various alternatives can be made at the time of this application. It should be understood that there may be equivalents and variations. In addition, terms such as first and second are used to describe various components, and are used only for the purpose of distinguishing one component from another, and are not used to limit the components.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션 페이를 이용한 결제 시스템을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a payment system using application pay according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션 페이를 이용한 결제 시스템은 어플리케이션 서버(110), 단말(120), POS 장치(130), BLE 서버(140) 및 BLE 장치(150)를 포함한다.Referring to FIG. 1, a payment system using application pay according to an embodiment of the present invention includes an application server 110, a terminal 120, a POS device 130, a BLE server 140, and a BLE device 150. include

본 발명의 일실시예에 따른 결제 시스템은 오프라인 매장에서 상품을 구매할 때, 사용자의 모바일 단말에 설치된 어플리케이션을 기반으로 어플리케이션 페이를 이용하여 결제를 수행하기 위한 시스템에 상응할 수 있다.A payment system according to an embodiment of the present invention may correspond to a system for performing payment using an application pay based on an application installed in a user's mobile terminal when purchasing a product in an offline store.

어플리케이션 서버(110)는 사용자의 단말(120)로 결제와 관련된 정보와 함께 결제를 수행하기 위한 어플리케이션(111)을 제공하여 결제와 관련된 절차를 진행하는 서버일 수 있다. 이 때, 어플리케이션 서버(110)는 네트워크를 통해 데이터를 송수신할 수 있다.The application server 110 may be a server that provides the user's terminal 120 with information related to payment and an application 111 for performing payment to proceed with payment-related procedures. At this time, the application server 110 may transmit and receive data through a network.

이 때, 네트워크는 어플리케이션 서버(110)와 단말(120) 사이에 데이터를 전달하는 통로를 제공하는 것으로서, 기존에 이용되는 네트워크 및 향후 개발 가능한 네트워크를 모두 포괄하는 개념이다. 예를 들어, 네트워크는 한정된 지역 내에서 각종 정보장치들의 통신을 제공하는 유무선근거리 통신망, 이동체 상호 간 및 이동체와 이동체 외부와의 통신을 제공하는 이동통신망, 위성을 이용해 지구국과 지구국간 통신을 제공하는 위성통신망이거나 유무선 통신망 중에서 어느 하나이거나, 둘 이상의 결합으로 이루어질 수 있다. 한편, 네트워크의 전송 방식 표준은, 기존의 전송 방식 표준에 한정되는 것은 아니며, 향후 개발될 모든 전송 방식 표준을 포함할 수 있다. 또한, 도 1에서 어플리케이션 서버(110)와 단말(120) 사이에 사용되는 네트워크는 어플리케이션 서버(120)와 POS 장치(130) 및 BLE 서버(140)와 단말(120) 상호간에 사용되는 네트워크와 상이한 것일 수도 있고, 동일한 것일 수도 있다.At this time, the network provides a path through which data is transmitted between the application server 110 and the terminal 120, and is a concept encompassing both existing networks and networks that can be developed in the future. For example, the network includes a wired and wireless local area network that provides communication between various information devices within a limited area, a mobile communication network that provides communication between mobile bodies and between mobile bodies and the outside of the mobile body, and a satellite that provides communication between earth stations and earth stations. It may be a satellite communication network or any one of wired and wireless communication networks, or a combination of two or more. Meanwhile, the transmission method standards of the network are not limited to existing transmission method standards, and may include all transmission method standards to be developed in the future. In addition, the network used between the application server 110 and the terminal 120 in FIG. 1 is different from the network used between the application server 120 and the POS device 130 and the BLE server 140 and the terminal 120 It may be one, or it may be the same.

단말(120)은 어플리케이션을 이용하여 어플리케이션 서버(110)로부터 상품 결제에 상응하는 정보를 수신하여 사용자에게 제공한다. The terminal 120 receives information corresponding to product payment from the application server 110 using an application and provides the information to the user.

이 때, 단말(120)은 통신망에 연결되어 어플리케이션을 실행할 수 있는 장치로, 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Played), MID(Mobile Internet Device), 스마트폰(Smart Phone), 태블릿컴퓨터(Tablet PC), 노트북(Note book), 넷북(Net Book), 개인휴대용 정보단말(Personal Digital Assistant; PDA) 및 정보통신 기기 등과 같은 다양한 이동통신 사양을 갖는 모바일(Mobile) 단말일 수 있다.At this time, the terminal 120 is a device that is connected to a communication network and can run an application, such as a mobile phone, PMP (Portable Multimedia Played), MID (Mobile Internet Device), smart phone (Smart Phone), tablet computer (Tablet PC), It may be a mobile terminal having various mobile communication specifications, such as a notebook, a net book, a personal digital assistant (PDA), and an information communication device.

또한, 단말(120)은 숫자 및 문자 정보 등의 다양한 정보를 입력 받고, 각종 기능을 설정 및 단말(120)의 기능 제어와 관련하여 입력되는 신호를 입력부를 통해 제어부로 전달할 수 있다. 또한, 단말(120)의 입력부는 사용자의 터치 또는 조작에 따른 입력 신호를 발생하는 키패드와 터치패드 중 적어도 하나를 포함하여 구성할 수 있다. 이 때, 단말(120)의 입력부는 단말(120)의 표시부와 함께 하나의 터치패널(또는 터치 스크린(touch screen))의 형태로 구성되어 입력과 표시 기능을 동시에 수행할 수 있다. 또한, 단말(120)의 입력부는 키보드, 키패드, 마우스, 조이스틱 등과 같은 입력 장치 외에도 향후 개발될 수 있는 모든 형태의 입력 수단이 사용될 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 단말(120)의 입력부는 최적 카드 추천 시스템 기반으로 카드를 선택하거나 결제를 수행하기 위한 입력 신호를 단말(120)의 제어부로 전달할 수 있다.In addition, the terminal 120 may receive various information such as numbers and text information, set various functions, and transmit input signals related to function control of the terminal 120 to the control unit through the input unit. In addition, the input unit of the terminal 120 may include at least one of a keypad and a touchpad that generate an input signal according to a user's touch or manipulation. At this time, the input unit of the terminal 120 is configured in the form of a single touch panel (or touch screen) together with the display unit of the terminal 120 to simultaneously perform input and display functions. In addition, all types of input means that may be developed in the future may be used for the input unit of the terminal 120 in addition to input devices such as a keyboard, keypad, mouse, joystick, and the like. In particular, the input unit of the terminal 120 according to the present invention may transmit an input signal for selecting a card or making a payment based on an optimal card recommendation system to the control unit of the terminal 120 .

또한, 단말(120)의 표시부는 단말(120)의 기능 수행 중에 발생하는 일련의 동작상태 및 동작결과 등에 대한 정보를 표시할 수 있다. 또한, 단말(120)의 표시부는 단말(120)의 메뉴 및 사용자가 입력한 사용자 데이터 등을 표시할 수 있다. 여기서, 단말(120)의 표시부는 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 초박막 액정표시장치(TFT-LCD, Thin Film Transistor LCD), 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode), 유기 발광다이오드(OLED, Organic LED), 능동형 유기발광다이오드(AMOLED, Active Matrix OLED), 레티나 디스플레이(Retina Display), 플렉시블 디스플레이(Flexible display) 및 3차원(3 Dimension) 디스플레이 등으로 구성될 수 있다. 이 때, 단말(120)의 표시부가 터치스크린 형태로 구성된 경우, 단말(120)의 표시부는 단말(120)의 입력부의 기능 중 일부 또는 전부를 수행할 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 단말(120)의 표시부는 최적 카드 추천 시스템 기반으로 제공되는 최적 추천 카드 및 결제와 관련된 정보를 화면으로 표시할 수 있다.In addition, the display unit of the terminal 120 may display information about a series of operation states and operation results occurring while the terminal 120 performs functions. Also, the display unit of the terminal 120 may display a menu of the terminal 120 and user data input by a user. Here, the display unit of the terminal 120 includes a liquid crystal display (LCD), a thin film transistor LCD (TFT-LCD), a light emitting diode (LED), and an organic light emitting diode (OLED). , Organic LED), active-type organic light emitting diode (AMOLED, Active Matrix OLED), Retina Display, flexible display, and 3D display. At this time, when the display of the terminal 120 is configured in the form of a touch screen, the display of the terminal 120 may perform some or all of the functions of the input unit of the terminal 120 . In particular, the display unit of the terminal 120 according to the present invention may display information related to the optimal recommended card and payment provided based on the optimal card recommendation system on the screen.

또한, 단말(120)의 저장부는 데이터를 저장하기 위한 장치로, 주 기억장치 및 보조 기억장치를 포함하고, 단말(120)의 기능 동작에 필요한 응용 프로그램을 저장할 수 있다. 이러한 단말(120)의 저장부는 크게 프로그램 영역과 데이터 영역을 포함할 수 있다. 여기서, 단말(120)은 사용자의 요청에 상응하여 각 기능을 활성화하는 경우, 제어부의 제어 하에 해당 응용 프로그램들을 실행하여 각 기능을 제공하게 된다. 특히, 본 발명에 따른 단말(120)의 저장부는 단말(120)을 부팅시키는 운영체제, 최적 카드 추천 시스템을 기반으로 카드를 추천하거나 결제를 수행하기 위한 프로그램 등을 저장할 수 있다. 또한, 단말(120)의 저장부는 다수의 컨텐츠를 저장하는 컨텐츠 DB와 단말(120)의 정보를 저장할 수 있다. 이 때, 컨텐츠 DB는 컨텐츠를 실행하기 위한 실행 데이터와 컨텐츠에 대한 속성 정보를 포함하고, 컨텐츠 실행에 따른 컨텐츠 사용 정보 등이 저장될 수 있다. 그리고, 단말(120)의 정보는 단말 사양 정보를 포함할 수 있다.In addition, the storage unit of the terminal 120 is a device for storing data, includes a main storage device and an auxiliary storage device, and may store application programs necessary for the functional operation of the terminal 120 . The storage of the terminal 120 may largely include a program area and a data area. Here, when the terminal 120 activates each function in response to a user's request, the corresponding application programs are executed under the control of the controller to provide each function. In particular, the storage unit of the terminal 120 according to the present invention may store an operating system for booting the terminal 120 and a program for recommending a card or making a payment based on an optimal card recommendation system. In addition, the storage unit of the terminal 120 may store a content DB for storing a plurality of contents and information of the terminal 120 . In this case, the content DB includes execution data for executing the content and attribute information about the content, and may store content use information according to content execution. And, the information of the terminal 120 may include terminal specification information.

또한, 단말(120)의 통신부는 어플리케이션 서버(110)와 네트워크를 통해 데이터를 송수신하기 위한 기능을 수행할 수 있다. 여기서 단말(120)의 통신부는 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF 송신 수단과 수신되는 신호를 저잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신 수단 등을 포함할 수 있다. 이러한 단말(120)의 통신부는 무선통신 모듈 및 유선통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고, 무선통신 모듈은 무선 통신 방법에 따라 데이터를 송수신하기 위한 구성이며, 단말(120)이 무선 통신을 이용하는 경우, 무선망 통신 모듈, 무선랜 통신 모듈 및 무선팬 통신 모듈 중 어느 하나를 이용하여 데이터를 어플리케이션 서버(110)로 송수신할 수 있다. 또한, 유선통신 모듈은 유선으로 데이터를 송수신하기 위한 것이다. 유선통신 모듈은 유선을 통해 네트워크에 접속하여, 어플리케이션 서버(110)에 데이터를 송수신할 수 있다. 즉 단말(120)은 무선통신 모듈 또는 유선통신 모듈을 이용하여 네트워크에 접속하며, 네트워크를 통해 어플리케이션 서버(110)와 데이터를 송수신할 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 네트워크는 단말(120)과 어플리케이션 서버(110) 및 BLE 서버(140)등이 통신하여 최적 카드 추천 시스템 기반으로 최적 카드를 추천하는데 필요한 데이터를 송수신할 수 있다.In addition, the communication unit of the terminal 120 may perform a function for transmitting and receiving data with the application server 110 through a network. Here, the communication unit of the terminal 120 may include an RF transmitting means for up-converting and amplifying the frequency of a transmitted signal, and an RF receiving means for low-noise amplifying a received signal and down-converting the frequency. The communication unit of the terminal 120 may include at least one of a wireless communication module and a wired communication module. And, the wireless communication module is a component for transmitting and receiving data according to a wireless communication method, and when the terminal 120 uses wireless communication, using any one of a wireless network communication module, a wireless LAN communication module, and a wireless fan communication module Data may be transmitted and received to the application server 110 . In addition, the wired communication module is for transmitting and receiving data by wire. The wired communication module may access a network through a wire and transmit/receive data to the application server 110 . That is, the terminal 120 may access a network using a wireless communication module or a wired communication module and transmit/receive data with the application server 110 through the network. In particular, in the network according to the present invention, the terminal 120, the application server 110, and the BLE server 140 communicate with each other to transmit and receive data necessary for recommending an optimal card based on an optimal card recommendation system.

또한, 단말(120)의 제어부는 운영 체제((OS, Operation System) 및 각 구성을 구동시키는 프로세스 장치가 될 수 있다. 예를 들어, 제어부는 어플리케이션 서버(110)에 접속하는 과정 전반을 제어할 수 있다. 별도의 서비스 어플리케이션을 통해 어플리케이션 서버(110)에 접속하는 경우, 사용자의 요청에 따라 서비스 어플리케이션을 실행되는 과정 전반을 제어할 수 있으며, 실행과 동시에 어플리케이션 서버(110)로 서비스 이용 요청이 전송되도록 제어할 수 있으며, 이때 사용자 인증에 필요한 단말(120)의 정보가 함께 전송되도록 제어할 수 있다.In addition, the control unit of the terminal 120 may be an operating system (OS) and a process device that drives each component. For example, the control unit controls the entire process of accessing the application server 110. When accessing the application server 110 through a separate service application, it is possible to control the overall process of executing the service application according to the user's request, and at the same time as the execution, a service use request is sent to the application server 110. It can be controlled to be transmitted, and at this time, the information of the terminal 120 necessary for user authentication can be controlled to be transmitted together.

또한, 단말(120)의 제어부는 사용자의 요청에 따라 단말(120)의 저장부에 저장된 특정 컨텐츠를 실행할 수 있다. 이때, 제어부는 컨텐츠 실행에 따른 컨텐츠 사용 이력을 컨텐츠 사용 정보로 저장할 수 있다.Also, the control unit of the terminal 120 may execute specific content stored in the storage unit of the terminal 120 according to a user's request. In this case, the controller may store a content use history according to content execution as content use information.

또한, 사용자의 단말(120)은 어플리케이션 페이 서비스를 위한 어플리케이션이 설치되어 있으며, 어플리케이션 페이 서비스에 가입된 사용자의 단말(120)에 상응할 수 있다.In addition, the user's terminal 120 has an application for the application pay service installed, and may correspond to the user's terminal 120 subscribed to the application pay service.

POS 장치(130)는 매장(160)에서 상품의 결제를 수행하기 위한 장치로서, 어플리케이션 서버(110)와 통신을 기반으로 어플리케이션 페이 서비스를 수행할 수 있는 장치에 상응할 수 있다.The POS device 130 is a device for performing product payment in the store 160 and may correspond to a device capable of performing an application pay service based on communication with the application server 110 .

BLE 서버(140)는 블루투스 저전력 기술(bluetooth low energy)을 활용하여 단말(120)의 위치를 파악하고 정보를 제공하기 위한 서버일 수 있다. The BLE server 140 may be a server for locating the terminal 120 and providing information using Bluetooth low energy.

이 때, 블루투스 저전력 기술은 주변의 일정 반경 범위 내에서 블루투스 4.0을 기반으로 사물의 정보를 주기적으로 전송하는 근거리 무선 통신 기술이다. 즉, 단말(120)의 사용자가 별도의 행동을 취하기 않더라도 자동으로 사용자의 위치를 파악하여 결제 서비스를 위한 신호를 제공할 수 있다. At this time, the Bluetooth low energy technology is a short-distance wireless communication technology that periodically transmits object information based on Bluetooth 4.0 within a certain radius of the surrounding area. That is, even if the user of the terminal 120 does not take a separate action, the user's location can be automatically identified and a signal for payment service can be provided.

이 때, 비콘은 BLE(Bluetooth Low Energy)를 활용한 근거리 데이터 통신 기술로, 근접도 측위를 바탕으로 사물 및 상황인식, 콘텐츠 푸시, 실내위치측위, 자동 체크인, 지오펜싱(GeoFencing) 등 다양한 응용 서비스를 가능하게 할 수 있다. 이전의 유사한 기술과 비교하면 보다 편리하고, 적은 비용으로 제공이 가능하기 때문에 새로운 서비스 시장 형성에 촉매제 역할을 할 수 있다. 이 때, 비콘은 어떤 신호를 알리기 위해 주기적으로 전송하는 기기를 모두 의미할 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 BLE 장치(150)가 비콘에 해당할 수 있다. At this time, beacon is a short-range data communication technology that utilizes BLE (Bluetooth Low Energy), and provides various application services such as object and situation recognition, content push, indoor positioning, automatic check-in, and geofencing based on proximity positioning. can make it possible. Compared to similar technologies in the past, it can serve as a catalyst for the formation of a new service market because it is more convenient and can be provided at a lower cost. In this case, a beacon may mean any device that periodically transmits a certain signal to inform. For example, the BLE device 150 shown in FIG. 1 may correspond to a beacon.

이와 같은 비콘은 신호를 전송하는 방법에 따라 사운드 기반의 저주파 비콘, LED 비콘, 와이파이 비콘, 블루투스 비콘 등으로 나눌 수 있다. 또한, 비콘은 대략 21 바이트에 해당하는 소량의 패킷으로 주기적 신호를 전송할 수 있고, 신호를 받는 대상과 별도로 페어링이 필요하지 않으며, 저전력으로 동작하지만 최대 50미터까지 비콘 송신기의 ID값과 수신신호세기에 상응하는 신호를 전송하는 것이 가능하다. 또한, 가격이 저렴하고 소형으로 어디든 쉽게 부착이 가능하기 때문에 오프라인 매장의 경우에도 어느 곳이든 자유롭게 사용할 수 있다.Such beacons can be divided into sound-based low-frequency beacons, LED beacons, Wi-Fi beacons, Bluetooth beacons, etc., according to the method of transmitting signals. In addition, the beacon can transmit periodic signals in a small packet of approximately 21 bytes, does not require pairing separately from the target receiving the signal, and operates with low power, but the ID value and received signal strength of the beacon transmitter up to 50 meters It is possible to transmit a signal corresponding to In addition, since the price is low and it is small and can be easily attached anywhere, it can be freely used anywhere even in offline stores.

예를 들어, 매장(160) 내의 특정 장소에 비콘을 설치하여 단말(120)을 소지한 사용자 및 고객이 BLE 비콘의 영역 내에 들어올 경우 해당 단말(120)을 감지하여 정보를 포함한 신호를 전송할 수 있다. For example, when a beacon is installed at a specific place in the store 160 and a user or customer carrying the terminal 120 enters the area of the BLE beacon, the corresponding terminal 120 can be detected and a signal including information can be transmitted. .

매장(160)은 결제가 수행되는 오프라인상의 매장에 해당할 수 있으며, 어플리케이션 페이 에이전트 및 BLE 장치(150)가 설치된 어플리케이션 페이 서비스 가맹점에 상응할 수 있다.The store 160 may correspond to an offline store where payment is performed, and may correspond to an application pay service affiliated store in which an application pay agent and a BLE device 150 are installed.

아래에서는 본 발명의 일실시예에 따른 결제 시스템을 서비스 흐름에 따라 설명한다.Below, a payment system according to an embodiment of the present invention will be described according to a service flow.

먼저 사용자가 단말(120)을 가지고 매장(160)에 진입할 수 있다.First, the user may enter the store 160 with the terminal 120 .

이 때, BLE 기반 근거리 데이터 통신 기술인 비콘을 이용하여 사용자가 매장(160)에 진입한 것을 감지할 수 있다. At this time, it is possible to detect that the user has entered the store 160 using a beacon, which is a BLE-based short-range data communication technology.

즉, 본 발명에 따르면 매장(160)에 위치하는 비콘인 BLE 장치(150)에서 전송되는 BLE 신호를 블루투스가 활성화된 단말(120)에서 BLE SDK(141)를 이용하여 수신할 수 있다. 이 때, BLE SDK(141)를 기반으로 설치된 어플리케이션(111)을 통해 BLE 신호를 수신할 수도 있다. 이 후, 단말(120)이 BLE 서버(140)로 BLE 신호에 포함된 정보를 전송하면, BLE 서버(140)에서는 BLE 신호에 상응하는 BLE 혜택과 관련된 정보를 단말(120)로 제공할 수 있다.That is, according to the present invention, the BLE signal transmitted from the BLE device 150, which is a beacon located in the store 160, can be received using the BLE SDK 141 in the Bluetooth-enabled terminal 120. At this time, the BLE signal may be received through the application 111 installed based on the BLE SDK 141. Then, when the terminal 120 transmits the information included in the BLE signal to the BLE server 140, the BLE server 140 may provide the terminal 120 with information related to BLE benefits corresponding to the BLE signal. .

이 후, 단말(120)에서는 어플리케이션을 통하여 BLE 서버(140)로부터 수신한 BLE 혜택 정보를 기반으로 어플리케이션 서버(110)에 접속할 수 있다.Thereafter, the terminal 120 may access the application server 110 based on the BLE benefit information received from the BLE server 140 through the application.

이 때, 어플리케이션 서버(110)는 결제를 수행하기 위한 적어도 하나의 모듈을 포함할 수 있다.At this time, the application server 110 may include at least one module for performing payment.

예를 들어, 어플리케이션 서버(110)는 단말(120)의 사용자 정보와 매장(160)에 상응하는 매장 정보를 기반으로 멤버십 정보를 제공할 수 있는 멤버십 제공 모듈을 포함할 수 있다. 이 때, 멤버십 제공 모듈은 사용자 별 멤버십 정보와 매장 별 매장 정보를 저장할 수 있는 별도의 데이터베이스를 포함할 수 있다.For example, the application server 110 may include a membership providing module capable of providing membership information based on user information of the terminal 120 and store information corresponding to the store 160 . In this case, the membership providing module may include a separate database capable of storing membership information for each user and store information for each store.

또 다른 예를 들어, 어플리케이션 서버(110)는 어플리케이션 페이를 통해 결제를 수행하기 위한 어플리케이션 페이 결제 모듈을 포함할 수 있다. 이 때, 어플리케이션 페이 결제 모듈은 어플리케이션 페이를 통해 결제를 수행하기 위한 신용카드 정보 또는 은행 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 매장(160)에서 상품을 구입하기 위해 신용카드를 통해 어플리케이션 페이를 결제할 때 어플리케이션 페이 결제 모듈과 신용카드 어플리케이션이 실시간 결제를 수행하기 위한 데이터를 송신 및 수신할 수 있다. For another example, the application server 110 may include an application pay payment module for performing payment through application pay. In this case, the application pay payment module may include credit card information or bank information for performing payment through application pay. For example, when a user makes an application pay payment using a credit card to purchase a product at the store 160, the application pay payment module and the credit card application may transmit and receive data for real-time payment.

이 때, 어플리케이션 페이 결제 모듈은 신용카드 정보를 바탕으로 사용자가 보유한 신용카드 중 할인혜택, 매장혜택 및 적립 등을 고려한 최적 카드를 추천하는 최적 카드 추천 장치를 포함할 수 이다. 예를 들어, 신용카드의 종류별로 전월 목표 실적을 달성하였을 경우에 제공되는 혜택 정보와 멤버십 카드를 통해 제공되는 혜택 정보를 종합하여 할인율이나 적립율에 따른 최적 카드를 추천할 수 있다. 또한, 최적 카드 추천 장치는 어플리케이션 페이 결제 모듈과 독립적으로 구성될 수도 있다. At this time, the application pay payment module may include an optimal card recommendation device that recommends an optimal card considering discount benefits, store benefits, and accumulation among credit cards owned by the user based on credit card information. For example, it is possible to recommend an optimal card according to a discount rate or accumulation rate by combining benefit information provided when a target performance of the previous month is achieved for each type of credit card and benefit information provided through a membership card. In addition, the optimal card recommendation device may be configured independently of the application pay payment module.

또 다른 예를 들어, 어플리케이션 서버(110)는 멤버십 제공 모듈을 통해 멤버십 정보와 함께 매장(160)에서 사용자가 사용할 수 있는 쿠폰이나 기프티콘에 대한 혜택 정보나 매장(160)에서 진행중인 이벤트 및 마케팅 정보 등을 제공할 수 있는 매장 정보 제공 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 매장 정보 제공 모듈은 사용자가 어플리케이션을 통해 매장(160)에서 사용할 수 있는 기프티콘이나 쿠폰을 조회하여 어플리케이션 서버(110)에게 제공함으로써, 사용자가 단말(120)에 설치된 어플리케이션을 통해 기프티콘이나 쿠폰을 사용하도록 할 수 있다. 또한, 매장 정보 제공 모듈은 본 발명의 일실시예에 따른 결제 시스템에 따른 서비스를 제공하는 복수 개의 매장들에 해당하는 이벤트 정보 및 마케팅 정보를 어플리케이션 서버(110)에게 제공함으로써, 사용자가 방문하는 매장(160)에서 진행 중인 이벤트 및 마케팅에 대한 정보를 사용자의 단말(120)로 제공할 수 있다.For another example, the application server 110 provides membership information through a membership providing module, along with benefit information on coupons or gifticons that can be used by the user at the store 160, events and marketing information in progress at the store 160, and the like. May include a store information providing module capable of providing. For example, the store information providing module searches for gifticons or coupons that can be used in the store 160 by the user through the application and provides them to the application server 110, so that the user can receive gifticons or coupons through the application installed in the terminal 120. You can use coupons. In addition, the store information providing module provides event information and marketing information corresponding to a plurality of stores providing services according to the payment system according to an embodiment of the present invention to the application server 110, thereby providing the store visited by the user. In operation 160 , information on ongoing events and marketing may be provided to the user's terminal 120 .

이 후, 단말(120)을 통해 어플리케이션 서버(110)에 접속한 사용자는 매장(160)에서 상품의 구매를 위해 어플리케이션 페이 서비스에서 선 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, BLE 장치(150)를 통해 구매관련 푸시 메시지를 수신하고, 푸시 메시지에 포함된 구매버튼을 클릭하는 등의 행위로 선 인증을 위한 단계로 진입할 수 있다. 이 때, 구매를 위한 선 인증, 즉 1차 인증의 수단으로는 PIN 번호 입력, 픽처 이미지제스처 및 터치제스처 등 다양한 방식을 사용할 수 있다.Thereafter, the user accessing the application server 110 through the terminal 120 may perform pre-authentication in the application pay service to purchase a product at the store 160 . For example, a step for pre-authentication may be entered by receiving a purchase-related push message through the BLE device 150 and clicking a purchase button included in the push message. At this time, various methods such as PIN number input, picture image gesture, and touch gesture may be used as a means of pre-authentication for purchase, that is, primary authentication.

이 후, 사용자가 매장(160)에서 구매할 상품을 가지고 POS 장치(130)로 이동하여 매장(160)의 점원에서 어플리케이션 페이를 통해 결제한다는 의사를 밝히고, 상품 구매 및 결제를 위한 2차 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 2차 인증 방법으로는, 사용자가 단말(120)을 가지고 POS 장치(130) 근처에 결제를 위한 zone에 위치하는 방식, 결제 zone 내에서 단말(120)을 이용한 움직임 제스처 패턴을 입력하는 방식, POS 장치(130)에 포함된 사인패드에 터치 패턴을 입력하는 방식, 사인패드에 교차점을 생성하는 방식, 질의응답 방식 등을 포함할 수 있다.Thereafter, the user moves to the POS device 130 with a product to be purchased at the store 160, expresses an intention to pay through the application pay at the store clerk, and performs secondary authentication for product purchase and payment. can do. For example, as a secondary authentication method, a method in which the user has the terminal 120 and is located in a zone for payment near the POS device 130, and inputs a motion gesture pattern using the terminal 120 within the payment zone. method, a method of inputting a touch pattern to a sign pad included in the POS device 130, a method of generating intersections on a sign pad, a question and answer method, and the like.

또한, 2차 인증은 매장(160)의 점원이 구매 상품을 스캔한 뒤에 POS 장치(130)를 통해 어플리케이션 페이 서비스를 사용하는 사용자를 확인한 뒤 결제를 진행할 수 있다.In addition, in the second authentication, after the clerk of the store 160 scans the purchase product, the user who uses the application pay service can be confirmed through the POS device 130, and then the payment can be made.

이 후, 2차 인증까지 완료되면 어플리케이션 서버(110)가 어플리케이션 페이를 통한 결제가 성공적으로 수행되었는지 여부를 알리는 메시지를 사용자의 단말(120) 또는 POS 장치(130) 중 적어도 하나로 전송할 수 있다.Thereafter, when the second authentication is completed, the application server 110 may transmit a message indicating whether or not the payment through the application pay has been successfully performed to at least one of the user's terminal 120 and the POS device 130 .

이와 같은 어플리케이션 페이를 이용한 결제 시스템을 이용하면, 사용자가 매장(160)에서 1차 인증을 수행하고 간단한 2차 인증을 수행하는 것만으로 최적의 카드를 이용하여 상품을 결제하는 것이 가능하다.When using such a payment system using application pay, it is possible for a user to pay for a product using an optimal card simply by performing primary authentication and simple secondary authentication at the store 160 .

도 2는 도 1에 도시된 결제 시스템의 BLE PUSH를 통한 결제 방법의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.FIG. 2 is an operational flowchart illustrating an example of a payment method through BLE PUSH of the payment system shown in FIG. 1 .

도 2를 참조하면, 도 1에 도시된 결제 시스템에서 BLE PUSH, 즉 푸쉬 메시지를 기반으로 결제를 수행하는 방법은 어플리케이션 페이 서비스에 가입된 사용자가 오프라인 매장에 진입하면 단말에 설치된 어플리케이션이 BLE 장치가 전송하는 BLE 신호를 인식한다(S210).Referring to FIG. 2, in the payment system shown in FIG. 1, in the method of performing payment based on BLE PUSH, that is, a push message, when a user subscribed to the application pay service enters an offline store, the application installed in the terminal becomes a BLE device. Recognizes the BLE signal to be transmitted (S210).

이 후, 사용자 단말의 Lockscreen 화면 및 BLE Noti창 중 적어도 하나에 BLE 신호에 포함된 쿠폰 정보 및 할인 정보와 함께 결제 버튼을 노출시켜 사용자에게 제공한다(S220).Thereafter, a payment button is exposed along with coupon information and discount information included in the BLE signal on at least one of the lock screen screen and the BLE Noti window of the user terminal, and is provided to the user (S220).

이 후, 사용자가 단말에 노출된 쿠폰 정보 및 할인 정보에 해당하는 body 영역을 선택하는지 여부를 판단한다(S225).Thereafter, it is determined whether the user selects the body area corresponding to the coupon information and discount information exposed on the terminal (S225).

단계(S225)의 판단결과 사용자가 body 영역을 선택하면, BLE 신호를 전송한 매장의 상세 정보 화면을 사용자의 단말에 출력한다(S230).As a result of the determination in step S225, if the user selects the body area, a detailed information screen of the store that has transmitted the BLE signal is output to the user's terminal (S230).

이 후, 사용자가 매장의 상세 정보 화면에 포함된 어플리케이션 페이 서비스, 즉 결제 버튼을 선택함에 따라(S240), 어플리케이션 페이 서비스를 위한 1차 인증을 수행하기 위해 사용자 단말에 PIN 번호 입력 창을 출력한다(S250).Then, as the user selects the application pay service included in the store's detailed information screen, that is, the payment button (S240), a PIN number input window is displayed on the user terminal to perform the primary authentication for the application pay service. (S250).

이 때, 픽처 이미지제스처 인증 기법이나 터치 제스처 인증 기법을 이용하여 1차 인증을 수행할 수도 있다.In this case, primary authentication may be performed using a picture image gesture authentication method or a touch gesture authentication method.

이 때, 사용자가 어플리케이션 페이 서비스에 가입되어 있지 않다면, 매장의 상세 정보 화면에 어플리케이션 페이 서비스 및 결제 버튼 대신에 어플리케이션 페이 서비스에 가입하기 위한 회원가입버튼을 출력할 수 있다.At this time, if the user is not subscribed to the application pay service, a member registration button for subscribing to the application pay service may be displayed on the store's detailed information screen instead of the application pay service and payment buttons.

또한, 단계(S225)의 판단결과 body 영역을 선택하지 않으면, 결제 버튼을 선택하는지 여부를 판단한다(S235).In addition, if the body area is not selected as a result of the determination in step S225, it is determined whether to select the payment button (S235).

단계(S235)의 판단결과 사용자가 결제 버튼을 선택하면, 어플리케이션 페이 서비스를 위한 1차 인증을 수행하기 위해 사용자 단말에 PIN 번호 입력 창을 출력한다(S250).As a result of the determination in step S235, when the user selects the payment button, a PIN number input window is displayed on the user terminal in order to perform the primary authentication for the application pay service (S250).

또한, 단계(S235)의 판단결과 사용자가 결제 버튼도 선택하지 않으면, 사용자가 어플리케이션 페이 서비스를 사용하지 않는 것으로 판단하고 종료할 수 있다.In addition, as a result of the determination in step S235, if the user does not select the payment button, it may be determined that the user does not use the application pay service and terminate the application.

이 후, 사용자가 단말을 통해 PIN 번호를 입력하여 1차 인증이 수행되면, 매장의 POS 장치에 사용자에 상응하는 결제자 정보를 표시한다(S260). 예를 들어, 사용자의 사진을 띄워 매장의 점원이 결제자를 쉽게 확인할 수 있도록 표시할 수 있다.Thereafter, when the user inputs the PIN number through the terminal and primary authentication is performed, payer information corresponding to the user is displayed on the store's POS device (S260). For example, a picture of the user may be displayed so that a store clerk can easily identify the person who pays.

이 후, 사용자가 매장에서 구매할 상품을 고르고, POS 장치에서 점원에게 어플리케이션 페이를 통한 결제를 요청한다(S270).Thereafter, the user selects a product to be purchased at the store, and the POS device requests payment through the application pay to the clerk (S270).

이 때, POS 장치에서 어플리케이션 페이 서비스를 위한 2차 인증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 2차 인증은 사용자가 단말을 가지고 POS 장치 근처에 결제를 위한 zone에 위치하는 방식, 결제 zone 내에서 단말을 이용한 움직임 제스처 패턴을 입력하는 방식, POS 장치에 포함된 사인패드에 터치 패턴을 입력하는 방식, 사인패드에 교차점을 생성하는 방식, 질의응답 방식 등에 상응할 수 있다.At this time, the POS device may perform secondary authentication for the application pay service. For example, secondary authentication is a method in which a user has a terminal and is located in a zone for payment near a POS device, a method of inputting a movement gesture pattern using a terminal within a payment zone, and a method of touching a sign pad included in a POS device. It may correspond to a method of inputting a pattern, a method of creating intersections on a sign pad, a question and answer method, and the like.

이 후, 어플리케이션 페이를 통한 결제가 성공하였는지 여부를 판단하고(S275), 단계(S275)의 판단결과 결제가 성공하면, 결제에 대한 성공 메시지와 함께 구매내역 또는 결제내역을 사용자의 단말을 통해 표시한다(S280).Thereafter, it is determined whether the payment through the application pay was successful (S275), and if the payment is successful as a result of the judgment in step (S275), the purchase details or payment details are displayed through the user's terminal along with a successful payment message. Do (S280).

또한, 단계(S275)의 판단결과 결제가 실패하면, 결제에 대한 실패 안내 메시지를 사용자의 단말을 통해 표시한다(S290). In addition, if payment fails as a result of the determination in step S275, a payment failure guide message is displayed through the user's terminal (S290).

이 때, 결제를 실패한 원인을 간략하게 텍스트로 함께 표시할 수도 있다.At this time, the cause of payment failure may be briefly displayed together with text.

도 3은 도 1에 도시된 결제 시스템의 일반적인 결제 방법의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.FIG. 3 is an operational flowchart illustrating an example of a general payment method of the payment system shown in FIG. 1 .

도 3을 참조하면, 도 1에 도시된 결제 시스템의 일발적인 결제 방법은 어플리케이션 페이 서비스에 가입된 사용자가 오프라인 매장에 진입하여 단말에 설치된 어플리케이션을 실행한다(S302).Referring to FIG. 3, in one payment method of the payment system shown in FIG. 1, a user subscribed to the application pay service enters an offline store and executes an application installed in the terminal (S302).

이 때, 어플리케이션은 어플리케이션 페이 서비스를 위한 어플리케이션에 상응할 수 있다.In this case, the application may correspond to an application for an application pay service.

이 후, 사용자가 어플리케이션에 등록된 결제 카드를 보여주는 카드 화면에서 어플리케이션 페이를 선택한다(S304).After that, the user selects the application pay on the card screen showing the payment card registered in the application (S304).

이 때, 어플리케이션 페이는 신용카드와 동일하게 어플리케이션에 결제카드 중에 하나로 등록될 수 있다.At this time, the application pay may be registered as one of the payment cards in the application in the same way as a credit card.

이 후, 어플리케이션 페이 서비스를 위한 1차 인증을 수행하기 위해 사용자 단말에 PIN 번호 입력 창을 출력한다(S306).Thereafter, a PIN number input window is displayed on the user terminal in order to perform primary authentication for the application pay service (S306).

이 후, 1차 인증을 수행한 단말에게 BLE 신호를 통한 단말 인식이 가능한지 여부를 판단한다(S308).Thereafter, it is determined whether the terminal having performed the primary authentication can recognize the terminal through the BLE signal (S308).

단계(S308)의 판단결과 BLE 인식이 가능하면, BLE 기술을 기반으로 사용자의 단말을 인식하여 POS 장치에 사용자에 상응하는 결제자 정보를 표시한다(S310).As a result of the determination in step S308, if BLE recognition is possible, the user's terminal is recognized based on BLE technology, and payer information corresponding to the user is displayed on the POS device (S310).

이 후, 사용자가 매장에서 구매할 상품을 고르고, POS 장치에서 점원에게 어플리케이션 페이를 통한 결제를 요청한다(S312).Thereafter, the user selects a product to be purchased at the store, and the POS device requests payment through the application pay to the clerk (S312).

또한, 단계(S308)의 판단결과 BLE 인식이 가능하지 않으면, 사용자의 단말에 결제를 수행하기 위한 바코드를 생성하여 출력한다(S314).In addition, as a result of the determination in step S308, if BLE recognition is not possible, a barcode for performing payment is generated and output to the user's terminal (S314).

이 때, 바코드는 어플리케이션 페이를 통해 결제를 수행할 수 있는 바코드에 상응할 수 있다.In this case, the barcode may correspond to a barcode capable of performing payment through the application pay.

이 후, 사용자가 매장에서 구매할 상품을 고르고, POS 장치에서 단말에 생성된 바코드를 제시하면 점원이 바코드를 스캔하고(S316), 단말에는 어플리케이션을 통해 적용할 수 있는 혜택을 출력하여 사용자에게 보여준다(S318).Thereafter, when the user selects a product to purchase at the store and presents the generated barcode to the terminal from the POS device, the clerk scans the barcode (S316), and outputs benefits that can be applied through the application to the terminal and displays them to the user (S316). S318).

이 때, 혜택에 대한 정보는 팝업 푸쉬 메시지를 통해 제공할 수 있다.In this case, information on benefits may be provided through a pop-up push message.

이 후, 어플리케이션 페이를 통한 결제가 성공하였는지 여부를 판단하고(S320), 단계(S320)의 판단결과 결제가 성공하면, 결제에 대한 성공 메시지와 함께 구매내역 또는 결제내역을 사용자의 단말을 통해 표시한다(S322).Thereafter, it is determined whether the payment through the application pay was successful (S320), and if the payment is successful as a result of the judgment in step (S320), the purchase details or payment details are displayed through the user's terminal along with a successful payment message. Do (S322).

또한, 단계(S320)의 판단결과 결제가 실패하면, 결제에 대한 실패 안내 메시지를 사용자의 단말을 통해 표시한다(S324). In addition, if payment fails as a result of the determination in step S320, a payment failure guide message is displayed through the user's terminal (S324).

도 4 내지 도 5는 도 2에 도시된 BLE PUSH를 통한 결제 방법에서 어플리케이션 회원일 경우의 결제 진행 화면을 나타낸 도면이다. 4 to 5 are diagrams showing a payment progress screen in the case of an application member in the payment method through BLE PUSH shown in FIG. 2 .

도 4 내지 도 5를 참조하면, 도 2에 도시된 BLE PUSH를 통한 결제 방법은 어플리케이션 페이 서비스에 가입한 사용자가 오프라인 매장에 진입하면, 단말에 설치된 어플리케이션을 상품 혜택 화면(410)을 사용자에게 출력한다.4 to 5, in the payment method through BLE PUSH shown in FIG. 2, when a user subscribed to the application pay service enters an offline store, the product benefits screen 410 of the application installed on the terminal is output to the user do.

이 때, 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 매장에 설치된 비콘이 전송하는 BLE 신호를 인식하고, BLE 신호에 포함된 매장 내의 할인 정보 및 쿠폰 정보를 포함하는 상품 혜택 화면(410)을 단말에 노출할 수 있다.At this time, the BLE signal transmitted by the beacon installed in the store is recognized through the application installed in the terminal, and the product benefit screen 410 including discount information and coupon information in the store included in the BLE signal can be exposed to the terminal. .

이 때, 상품 혜택 화면(410)은, 단말이 잠겨있는 경우에는 단말의 Lockscreen(412)에 결제하기 버튼과 함께 할인 정보 및 쿠폰 정보를 출력할 수 있다.At this time, the product benefit screen 410 may output discount information and coupon information along with a payment button on the lock screen 412 of the terminal when the terminal is locked.

또한, 상품 혜택 화면(410)은, 단말의 BLE Noti(411)에 결제하기 버튼과 함께 할인 정보 및 쿠폰 정보를 출력할 수도 있다. In addition, the product benefit screen 410 may output discount information and coupon information along with a payment button to the BLE Noti 411 of the terminal.

이 때, 만약 사용자가 상품 혜택 화면(410)에서 할인 정보 및 쿠폰 정보를 나타내는 body 영역을 선택하면, 상품 혜택 화면(410)에 상응하는 매장의 상세 화면(420)을 단말에 출력할 수 있다.At this time, if the user selects a body area representing discount information and coupon information on the product benefit screen 410, a store detail screen 420 corresponding to the product benefit screen 410 may be output to the terminal.

이 때, 매장의 상세 화면(420)에는 매장 정보와 함께 보다 상세한 할인 및 쿠폰 정보를 출력할 수 있다. 또한, 결제하기 버튼을 함께 출력하여 사용자가 언제든지 결제를 위한 절차를 진행할 수 있도록 할 수 있다.At this time, more detailed discount and coupon information together with store information may be output on the store detail screen 420 . In addition, a payment button may be output together so that the user may proceed with a payment procedure at any time.

이 때, 사용자가 매장의 상세 화면(420) 또는 상품 혜택 화면(410)에 출력되는 결제하기 버튼을 선택하면, 어플리케이션 페이 서비스를 위한 1차 인증을 수행하기 위해 결제 PIN 입력 창(430)을 출력할 수 있다.At this time, when the user selects the payment button displayed on the store detail screen 420 or the product benefit screen 410, the payment PIN input window 430 is displayed to perform the primary authentication for the application pay service. can do.

이 때, 1차 인증은 PIN 번호 입력 인증 방식 이외에도 픽처 이미지제스처 인증 방식이나 터치 제스처 인증 방식을 이용할 수도 있다.In this case, the primary authentication may use a picture image gesture authentication method or a touch gesture authentication method in addition to the PIN number input authentication method.

이 후, 사용자의 PIN 입력을 통해 1차 인증이 완료되면, 매장에 설치된 POS 장치의 결제 화면(510)에 1차 인증이 완료된 사용자, 즉 1차 인증이 완료된 구매자의 정보가 표시된다.Thereafter, when the primary authentication is completed through the user's PIN input, the information of the user for whom the primary authentication has been completed, that is, the buyer for whom the primary authentication has been completed, is displayed on the payment screen 510 of the POS device installed in the store.

이 후, 1차 인증이 완료된 사용자가 구매할 상품을 가지고 POS 장치로 가서 점원에게 어플리케이션 페이로 결제를 요청하면, 점원은 결제 화면(510)을 통해 사용자를 체크할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 사진을 통해 체크할 수 있다. Thereafter, when the user who has completed the primary authentication goes to the POS device with the product to be purchased and requests the clerk to make payment through the application pay, the clerk can check the user through the payment screen 510 . For example, it can be checked through a user's photo.

이 때, 어플리케이션 페이 서비스를 위한 2차 인증을 수행한 뒤 결제를 진행할 수도 있다.At this time, after performing secondary authentication for the application pay service, payment may be performed.

이 후, 어플리케이션 페이를 이용한 결제가 성공하면, 사용자의 단말로 결제 성공 메시지(511)를 전송할 수 있다.Thereafter, when payment using application pay is successful, a payment success message 511 may be transmitted to the user's terminal.

이 때, 결제 성공 메시지(511)에는 결제된 매장의 이름과 결제 수단 및 결제 금액을 표시할 수 있다.At this time, the payment success message 511 may display the name of the store where the payment was made, a payment method, and a payment amount.

또한, 결제가 실패한 경우에는 사용자의 단말로 결제 실패 메시지(512)를 전송하고, 다시 결제를 수행하기 위해서 단말에 다시 결제하기 화면(513)을 출력할 수 있다. In addition, when payment fails, a payment failure message 512 may be transmitted to the user's terminal, and a payment screen 513 may be displayed on the terminal in order to perform payment again.

이 때, 다시 결제하기 화면(513)에는 결제하기 버튼을 출력하거나 또는 어플리케이션 페이 결제를 위한 바코드를 출력할 수도 있다. At this time, a payment button or a barcode for application pay payment may be output on the payment screen 513 again.

도 6 내지 도 7은 도 2에 도시된 BLE PUSH를 통한 결제 방법에서 어플리케이션 비회원일 경우의 회원 가입 화면을 나타낸 도면이다.6 and 7 are diagrams showing a member sign-up screen in the case of a non-member of the application in the payment method through BLE PUSH shown in FIG.

도 6 내지 도 7을 참조하면, 도 2에 도시된 BLE PUSH를 통한 결제 방법에서 어플리케이션 페이 서비스의 비회원인 사용자가 오프라인 매장에 진입하면, 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 상품 혜택 화면(610)을 사용자에게 출력한다.6 and 7, when a non-member of the application pay service enters an offline store in the payment method through BLE PUSH shown in FIG. 2, a product benefit screen 610 is displayed to the user through an application installed in the terminal. print out

이 때, 단말에 설치된 어플리케이션을 통해 매장에 설치된 비콘이 전송하는 BLE 신호를 인식하고, BLE 신호에 포함된 매장 내의 할인 정보 및 쿠폰 정보를 포함하는 상품 혜택 화면(610)을 단말에 노출할 수 있다.At this time, the BLE signal transmitted by the beacon installed in the store is recognized through the application installed in the terminal, and the product benefit screen 610 including discount information and coupon information in the store included in the BLE signal can be exposed to the terminal. .

이 때, 상품 혜택 화면(610)은, 단말이 잠겨있는 경우에는 단말의 Lockscreen(612)에 할인 정보 및 쿠폰 정보를 출력하되, 어플리케이션 페이 서비스의 비회원이기 때문에 결제하기 버튼은 출력되지 않을 수 있다.At this time, the product benefit screen 610 displays discount information and coupon information on the lock screen 612 of the terminal when the terminal is locked, but the payment button may not be output because the user is a non-member of the application pay service.

또한, 상품 혜택 화면(610)은, 단말의 BLE Noti(611)에 할인 정보 및 쿠폰 정보를 출력할 수도 있다. In addition, the product benefit screen 610 may output discount information and coupon information to the BLE Noti 611 of the terminal.

이 때, 만약 사용자가 상품 혜택 화면(610)에서 할인 정보 및 쿠폰 정보를 나타내는 body 영역을 선택하면, 상품 혜택 화면(610)에 상응하는 매장의 상세 화면(620)을 단말에 출력할 수 있다.At this time, if the user selects a body area representing discount information and coupon information on the product benefit screen 610, a store detail screen 620 corresponding to the product benefit screen 610 may be output to the terminal.

이 때, 매장의 상세 화면(620)에는 매장 정보와 함께 보다 상세한 할인 및 쿠폰 정보를 출력할 수 있다. 또한, 어플리케이션 페이 서비스에 가입하기 위한 pay app 가입하기 버튼을 함께 출력하여 사용자가 언제든지 결제를 위한 서비스에 가입할 수 있도록 할 수 있다.At this time, more detailed discount and coupon information together with store information may be output on the store detail screen 620 . In addition, a pay app subscription button for subscribing to the application pay service may be output together so that the user can subscribe to the service for payment at any time.

이 때, 사용자가 pay app 가입하기 버튼을 선택하면, 어플리케이션 페이 서비스에 가입하기 위해 필요한 약관동의 화면(630)을 사용자의 단말에 출력할 수 있다.At this time, if the user selects the pay app sign-up button, a terms and conditions agreement screen 630 necessary for subscribing to the application pay service may be output to the user's terminal.

이 후, 사용자가 약관에 동의하면, 본인인증 화면(710)을 단말에 출력하여 사용자 본인의 인증을 수행할 수 있다.Thereafter, if the user agrees to the terms and conditions, the user authentication screen 710 may be output to the terminal to perform user authentication.

이 때, 본인인증은 사용자의 이름, 주민등록번호, 통신사 및 핸드폰 번호 등을 입력하고, 인증번호를 입력하는 방식으로 수행될 수 있다.At this time, the identity authentication may be performed by inputting the user's name, resident registration number, telecommunications company and mobile phone number, and inputting an authentication number.

이 후, 사용자의 본인인증이 완료되면, 어플리케이션 페이 서비스에서 사용할 결제 PIN 번호를 등록하기 위해 단말에 결제 PIN 등록 화면(720)을 출력할 수 있다.Thereafter, when user authentication is completed, a payment PIN registration screen 720 may be displayed on the terminal to register a payment PIN number to be used in the application pay service.

이 후, 어플리케이션 페이 서비스에서 사용할 카드를 등록하기 위해 단말에 카드정보 등록 화면(730)을 출력할 수 있다.Thereafter, a card information registration screen 730 may be output to the terminal to register a card to be used in the application pay service.

이 후, 모든 정보를 입력한 뒤, 최종적으로 가입확인 화면(740)을 출력하고, 사용자가 확인을 선택하면 가입이 완료될 수 있다.Thereafter, after inputting all information, a subscription confirmation screen 740 is finally output, and subscription may be completed when the user selects confirmation.

이 후, 사용자의 단말로 결제하기 버튼을 출력하여 PIN 번호를 통한 1차 인증을 수행한 뒤 어플리케이션 페이 서비스를 제공할 수 있다.Thereafter, a payment button may be output to the user's terminal to perform primary authentication through a PIN number, and then the application pay service may be provided.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 최적 카드 추천 장치를 나타낸 블록도이다.8 is a block diagram illustrating an optimal card recommendation apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 최적 카드 추천 장치(800)는 는 통신부(810), 구매상품 추정부(820), 예상금액 추정부(830), 매칭 판단부(840), 상품 금액 매칭부(850), 카드 추천부(860) 및 저장부(870)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 8 , the optimal card recommendation device 800 according to an embodiment of the present invention includes a communication unit 810, a purchase product estimation unit 820, an expected amount estimation unit 830, and a matching determination unit 840. , A product price matching unit 850, a card recommendation unit 860, and a storage unit 870 may be included.

통신부(810)는 네트워크와 같은 통신망을 통해 사용자의 단말과 최적 카드 추천을 위해 필요한 정보를 송수신하는 역할을 한다. 특히, 본 발명의 일실시예에 따른 통신부(810)는 단말로부터 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액을 추정하기 위한 정보들을 수신하고, 단말에게 최적 카드에 상응하는 정보를 제공할 수 있다.The communication unit 810 serves to transmit/receive information necessary for optimal card recommendation with a user's terminal through a communication network such as a network. In particular, the communication unit 810 according to an embodiment of the present invention may receive information for estimating at least one purchase expected product and an expected payment amount from the terminal, and may provide information corresponding to an optimal card to the terminal.

이 때, 별도의 어플리케이션 서버로부터 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액을 추정하기 위한 정보들을 수신할 수도 있다. 예를 들어, 사용자의 구매정보, 신상정보, 보유 결제카드 및 보유 멤버십 카드 정보 등의 사용자 정보와 매장에서 제공하는 이벤트, 할인, 마케팅 등의 정보를 수신할 수 있다.At this time, information for estimating at least one product expected to be purchased and an expected payment amount may be received from a separate application server. For example, user information such as the user's purchase information, personal information, payment card and membership card information, and information such as events, discounts, and marketing provided by the store may be received.

구매상품 추정부(820)는 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정한다. 즉, 종래의 카드 추천 기술은 이미 사용자가 구매할 상품이 확정된 상태에서 해당 상품의 종류 및 가격에 대한 정보를 고려하여 최적의 결제카드 및 멤버십 카드를 추천하는 것으로, 사용자가 어플리케이션을 통해 구매할 상품의 정보를 입력하거나 또는 매장의 POS를 통해 상품 정보를 제공해야만 카드를 추천할 수 있었다. 그러나 이와 같은 카드 추천 기술은 사용자가 POS에서 상품을 구매할 때 결제할 카드에 대한 정보를 제공한다는 편리함 외에는 별다른 편의성을 제공하지 못하는 수준이었다. The purchased product estimator 820 estimates at least one purchase expected product that the user is expected to purchase at the store. That is, the conventional card recommendation technology recommends the optimal payment card and membership card in consideration of information on the type and price of the product in a state where the product to be purchased by the user has already been confirmed. Cards could be recommended only by entering information or providing product information through the store's POS. However, such a card recommendation technology does not provide any convenience other than the convenience of providing information on a card to be paid when a user purchases a product at a POS.

이에 반해, 본 발명과 같이 아직 사용자가 매장에서 구매할 상품이 확정되지 않은 상태에서 사용자가 구매할 것으로 예상되는 상품들을 미리 예측하여 카드 추천을 수행함으로써, 실제로 사용자가 POS를 통해 결제를 수행하는 과정이 보다 간결하고 편리해지는데 도움을 줄 수 있다.On the other hand, as in the present invention, by predicting products expected to be purchased by the user in advance and recommending a card in a state where the user is not yet determined which products to purchase at the store, the process of the user actually making a payment through the POS is made easier. It can help you be concise and convenient.

이 때, 매장에 상응하는 가맹점 군에서의 사용자의 구매패턴, 가맹점 군에서의 사용자와 동일한 사용자 군의 구매패턴, 매장에서 제공되는 혜택정보 및 사용자의 혜택 활용률 중 적어도 하나를 고려하여 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정할 수 있다. At this time, at least one purchase is made in consideration of at least one of the user's purchase pattern in the affiliated store group corresponding to the store, the purchase pattern of the same user group as the user in the affiliated store group, the benefit information provided in the store, and the user's benefit utilization rate. Expected products can be estimated.

예를 들어, 생활용품을 판매하는 가맹점 군에서 사용자가 구매한 상품들의 종류나 구매시기 또는 구매한 상품들의 가격대와 같은 정보들을 이용하여 가맹점 군 별로 사용자의 구매패턴을 생성할 수 있다.For example, a user's purchasing pattern may be generated for each affiliated store group using information such as the type or purchase time of the products purchased by the user or the price range of the purchased products in the affiliated store group that sells daily necessities.

또 다른 예를 들면, 사용자의 나이, 성별, 직업 및 선호정보 등을 바탕으로 이와 유사한 정보에 상응하는 다른 사용자들을 기반으로 사용자 군을 생성하고, 해당 사용자 군의 구매패턴을 생성하여 구매 예상 상품을 추정하는데 사용할 수도 있다.For another example, based on the user's age, gender, occupation, and preference information, a user group is created based on other users corresponding to similar information, and a purchase pattern of the user group is created to predict product purchase. It can also be used for estimating.

또 다른 예를 들면, 사용자가 입장한 매장의 정보를 획득하고, 매장에서 현재 제공하고 있는 혜택정보, 즉 할인되는 상품이나 1+1 상품 또는 기간한정 상품 등에 대한 정보를 획득하여 구매 예상 상품을 추정하는데 사용할 수도 있다.For another example, information on the store the user has entered is obtained, and benefit information currently provided by the store, that is, information on discounted products, 1+1 products, or limited-time products is obtained to estimate products expected to be purchased. can also be used to

또 다른 예를 들면, 사용자가 상품 구매로 인해 발생하는 혜택을 어떻게 활용하는지 여부를 고려하여 구매 예상 상품을 추정할 수도 있다. 즉, 할인과 적립 중에 더 선호하는 혜택 정보를 고려하거나 적립된 포인트를 활용하는 패턴을 구매 예상 상품을 추정하는데 고려할 수도 있다.For another example, a product expected to be purchased may be estimated by considering how the user uses benefits generated from purchasing the product. That is, during discount and accumulation, preferred benefit information may be considered or a pattern of utilizing accumulated points may be considered in estimating a product expected to be purchased.

이 때, 사용자가 가맹점 군에서 가장 최근에 구매한 상품의 정보 및 구매시기 중 적어도 하나를 고려하여 불필요 상품 항목을 산출하고, 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정할 때 불필요 상품 항목을 제외할 수 있다. In this case, unnecessary product items may be calculated in consideration of at least one of product information and purchase time of a product most recently purchased by the user from the affiliated store group, and unnecessary product items may be excluded when estimating at least one product expected to be purchased. .

예를 들어, 사용자가 매장을 방문하기 전에 매장과 동일한 가맹점 군에서 구매한 상품이 있다면 해당 상품은 현재 매장에서 구매할 가능성이 낮을 수 있다. 따라서, 현재 매장에서 구매할 것으로 예상되는 구매 예상 상품을 추정할 때에는 이전에 동일한 가맹점 군에서 구매한 상품은 불필요 상품 항목으로 인식하고 제외시킬 수 있다.For example, if there is a product purchased from the same affiliated store group as the store before the user visits the store, the possibility of purchasing the corresponding product from the current store may be low. Accordingly, when estimating products expected to be purchased at the current store, products previously purchased from the same affiliated store group may be recognized as unnecessary product items and excluded.

또 다른 예를 들면, 사용자가 매장을 방문하기 전에 매장과 동일한 가맹점 군에서 구매한 상품이 있는 경우에, 해당 상품을 구매한 구매 시기와 해당 상품의 할인 여부 등을 고려하여 오히려 구매 예상 상품으로 추정할 수도 있다. 즉, 사용자가 방문한 헤어 제품 매장에서 헤어 젤을 할인하고 있고, 사용자가 한달 전에 그 헤어 젤을 구매한 적이 있다면 이번 방문 시에 혜택을 받아서 그 헤어 젤을 구매할 가능성이 높을 수 있다. As another example, if there is a product purchased from the same affiliated store group as the store before the user visits the store, it is assumed that the product is expected to be purchased by considering the time of purchase and whether or not the product is discounted. You may. That is, if hair gel is discounted at a hair product store visited by the user and the user has purchased the hair gel one month ago, there is a high possibility of purchasing the hair gel with a benefit during this visit.

예상금액 추정부(830)는 사용자가 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정한다. The expected amount estimation unit 830 estimates the expected payment amount that the user is expected to use in the store.

이 때, 최적 카드를 추천하기 위해 구매 예상 상품을 추정하는 것 말고도 추가로 결제 예상금액까지 추정하는 이유는 매장 별로 일정 금액 이상 결제를 하였을 때 제공되는 혜택이 존재할 수 있기 때문이다. 따라서, 상품을 구매하는 금액, 즉 결제 금액은 카드 추천에 있어 매우 중요한 요소에 해당할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 방문한 매장에서 특정 결제 카드로 10만원이상 상품을 구매했을 경우 할인혜택이 제공된다고 가정한다면, 해당 매장에서 구매할 것으로 예상되는 구매 예상 상품을 10만원에 상응하게 구매하여 사용자가 더 많은 혜택을 받을 수 있도록 할 수 있다. At this time, the reason for estimating the expected payment amount in addition to estimating the product to be purchased to recommend the optimal card is because there may be benefits provided when a certain amount or more is paid for each store. Accordingly, the amount of purchase of a product, that is, the amount of payment may correspond to a very important factor in recommending a card. For example, assuming that a discount is provided when a user purchases a product worth more than 100,000 won with a specific payment card at a store visited by the user, the expected purchase product expected to be purchased at the corresponding store is purchased for a value of 100,000 won, and the user is further promoted. You can get many benefits.

이 때, 사용자의 구매패턴, 매장에서의 1인 사용자의 구매금액 정보 및 가맹점 군에 대한 동일 사용자 군의 1회 구매금액 정보 중 적어도 하나를 고려하여 결제 예상금액을 추정할 수 있다.In this case, the expected payment amount may be estimated by considering at least one of a user's purchase pattern, purchase amount information of a single user at a store, and one-time purchase amount information of the same user group for an affiliated store group.

예를 들어, 구매 예상 상품을 추정할 때 고려하였던 사용자의 구매패턴을 이용하면, 사용자가 구매할 상품들의 가격정보를 획득할 수 있으므로, 사용자의 구매패턴을 고려하여 결제 예상금액을 추정할 수 있다.For example, since price information of products to be purchased by the user may be obtained by using the purchase pattern of the user considered when estimating the product to be purchased, the expected payment amount may be estimated in consideration of the user's purchase pattern.

또 다른 예를 들면, 사용자가 방문한 매장에서 한 명의 사용자가 구매하는 금액에 대한 평균적인 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정할 수도 있다.For another example, an estimated payment amount may be estimated using average information about the amount of purchase by one user at a store visited by the user.

또 다른 예를 들면, 사용자가 방문한 매장이 고가의 귀금속매장인지 또는 비교적 저가의 생활용품매장인지 여부를 판단하여 해당 가맹점 군에서의 1회 구매금액 정보를 고려할 수 있다. 또한, 사용자가 학생인지 주부인지 또는 직장인인지 여부를 판단함으로써, 사용자와 동일한 사용자 군의 1회 구매금액 정보를 고려할 수도 있다. 즉, 사용자가 학생인 경우와 직장인인 경우에는 소비 성향에서 많은 차이를 보일 수 있기 때문에 사용자 군을 기준으로 구매금액 정보를 고려하여 결제 예상금액을 추정할 수도 있다.For another example, it may be determined whether the store visited by the user is an expensive jewelry store or a relatively low-priced household goods store, and information on a single purchase price in the corresponding affiliated store group may be considered. In addition, by determining whether the user is a student, a housewife, or an office worker, one-time purchase price information of the same user group as the user may be considered. In other words, since there may be a large difference in consumption propensity between students and office workers, the expected payment amount may be estimated by considering purchase amount information based on the user group.

매칭 판단부(840)는 적어도 하나의 구매 예상 상품의 합계 금액과 결제 예상금액을 비교하여 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액 간의 매칭을 수행할지 여부를 판단한다. 예를 들어, 적어도 하나의 구매 예상 상품의 개수에 비교하여 결제 예상금액이 너무 크게 추정되었다고 가정한다면, 최적 카드를 추천하기 위해 고려되는 두 가지의 조건의 성향이 상이하여 추천되는 카드의 신뢰도가 낮아질 가능성이 있다. 따라서, 적어도 하나의 구매 예상 상품의 가격을 모두 합산한 합계 금액과 결제 예상금액을 비교하여 차이가 있다고 판단되는 경우에는 매칭을 수행하는 것으로 판단하고 매칭을 수행하기 위한 알고리즘을 수행할 수 있다. The matching determination unit 840 compares the total amount of at least one purchase expected product with the expected payment amount, and determines whether to perform matching between the at least one expected purchase product and the expected payment amount. For example, if it is assumed that the estimated payment amount is too large compared to the number of at least one product expected to be purchased, the two conditions considered for recommending the optimal card will have different inclinations and the reliability of the recommended card will be lowered. There is a possibility. Accordingly, when it is determined that there is a difference by comparing the total amount of the prices of at least one product expected to be purchased and the expected payment amount, it is determined that matching is performed and an algorithm for performing matching may be performed.

또한, 합계 금액과 결제 예상금액을 비교하였을 때 비교적 유사하다고 판단되는 경우에는 매칭을 수행하지 않고 최적 카드 추천을 위해 고려되는 기준 값으로 사용할 수 있다.In addition, when the total amount and the expected payment amount are compared, if it is determined that they are relatively similar, it may be used as a reference value considered for optimal card recommendation without performing matching.

이 때, 합계 금액과 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액 이상인 경우에 매칭을 수행하는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 기설정된 기준 차액이 3만원이라고 가정한다면, 합계 금액과 결제 예상금액의 차액이 3만원 이상인 경우에는 매칭을 수행할 수 있다. In this case, it may be determined that matching is performed when the difference between the total amount and the expected payment amount is greater than or equal to a preset standard difference. For example, assuming that the preset standard difference is 30,000 won, matching may be performed when the difference between the total amount and the expected payment amount is 30,000 won or more.

이 때, 기설정된 기준 차액은 가맹점 군에 따라 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 고가의 상품을 파는 가맹점 군에서는 비교적 저가의 상품을 파는 가맹점 군일 때 보다 기준 차액을 크게 설정함으로써, 불필요하다고 판단되는 매칭의 수행을 방지할 수 있다. 또한, 저가의 상품을 파는 가맹점 군에서는 기준 차액을 작게 설정함으로써, 최적 카드를 추천하기 위한 알고리즘의 정확도를 향상시킬 수 있다.At this time, the preset standard difference may be set differently according to the affiliated store group. For example, by setting a larger standard difference in an affiliated store group selling expensive products than in a group of affiliated stores selling relatively low-priced products, it is possible to prevent matching that is determined to be unnecessary. In addition, the accuracy of the algorithm for recommending an optimal card can be improved by setting a small standard difference in a group of affiliate stores selling low-priced products.

상품 금액 매칭부(850)는 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액 간의 매칭을 수행하는 경우에 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액 중 어느 하나를 조정하여 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액을 매칭한다. 즉, 적어도 하나의 구매 예상 상품의 합계 금액과 결제 예상금액 간의 차이를 줄이기 위해서 합계 금액이나 결제 예상금액 중에 어느 하나를 조정할 수 있다.When performing matching between at least one expected purchase product and the expected payment amount, the product price matching unit 850 adjusts any one of the at least one expected purchase product and the expected payment amount to match the at least one expected purchase product and the expected payment amount. match the amount That is, in order to reduce the difference between the total amount of at least one expected purchase product and the expected payment amount, either the total amount or the expected payment amount may be adjusted.

이 때, 합계 금액이 결제 예상금액보다 큰 경우에는 적어도 하나의 구매 예상 상품 중 구매 가능성이 낮은 상품부터 제외하여 합계 금액이 결제 예상금액에 매칭되도록 조정할 수 있다. 예를 들어, 구매 예상 상품이 10개이고 합계 금액이 결제 예상금액보다 크며, 합계 금액과 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액보다 5만원 크다고 가정할 수 있다. 이와 같은 경우에는 구매 예상 상품에 불필요한 상품이 더 포함된 것으로 판단하고, 구매 예상 상품 10개 각각에 대한 구매 가능성을 판단하여 구매 가능성이 낮은 상품부터 제외시킬 수 있다. At this time, if the total amount is greater than the expected payment amount, the total amount may be adjusted to match the expected payment amount by excluding products with a low purchase possibility from among at least one product expected to be purchased. For example, it may be assumed that there are 10 products expected to be purchased, the total amount is greater than the expected payment amount, and the difference between the total amount and the expected payment amount is greater than a preset standard difference of 50,000 won. In this case, it is determined that unnecessary products are further included in the expected purchase products, and the purchasing possibility of each of the 10 expected purchase products is determined, and products with a low purchasing possibility may be excluded.

또한, 합계 금액이 결제 예상금액보다 작은 경우에는 결제 예상금액이 합계 금액에 매칭되도록 조정하여 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액을 매칭할 수 있다. 예를 들어, 구매 예상 상품이 5개 이고 합계 금액이 결제 예상금액보다 작으며, 합계 금액과 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액보다 5만원 크다고 가정할 수 있다. 이와 같은 경우에는 구매 가능성이 낮은 상품을 더 구매하도록 구매 예상 상품에 추가하는 방법보다는 결제 예상금액을 합계 금액에 상응하게 조정하여 카드를 추천하게 할 수 있다. 즉, 사용자가 불필요한 상품을 구매할 가능성은 낮기 때문에 결제 예상금액을 낮춤으로써 카드를 추천하기 위한 알고리즘의 정확성을 향상시킬 수 있다.In addition, when the total amount is smaller than the expected payment amount, the expected payment amount may be adjusted to match the total amount so that at least one purchase expected product and the expected payment amount may be matched. For example, it may be assumed that there are 5 products expected to be purchased, the total amount is less than the expected payment amount, and the difference between the total amount and the expected payment amount is greater than the predetermined standard difference by 50,000 won. In this case, the card may be recommended by adjusting the expected payment amount to correspond to the total amount, rather than adding a product with a low purchase possibility to the purchase expected product to purchase more. That is, since the possibility of the user purchasing unnecessary products is low, the accuracy of the algorithm for recommending a card can be improved by lowering the expected payment amount.

카드 추천부(860)는 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 카드를 추천한다.The card recommendation unit 860 recommends an optimal card among a plurality of cards registered in an application for payment in consideration of at least one product expected to be purchased and an expected payment amount.

이 때, 복수개의 카드들은 결제를 위한 현금카드, 체크카드 및 신용카드 등의 결제 카드를 포함할 수 있다. 또한, 복수개의 카드들은 상품을 구매함으로써 포인트가 적립되거나 할인을 제공하는 멤버십 카드, 적립카드 및 할인카드 등을 포함할 수도 있다.In this case, the plurality of cards may include payment cards such as cash cards, check cards, and credit cards for payment. In addition, the plurality of cards may include a membership card, an accumulation card, a discount card, etc. that accumulate points or provide a discount by purchasing a product.

이 때, 어플리케이션은 사용자의 카드 정보를 등록하여 단말에서 카드 정보를 이용하여 결제를 수행할 수 있도록 하는 모바일 결제 어플리케이션, 모바일 지갑 어플리케이션 등을 포함할 수 있다.In this case, the application may include a mobile payment application, a mobile wallet application, etc. that register the user's card information and allow the terminal to perform payment using the card information.

이 때, 복수개의 카드들에 포함된 적어도 하나의 결제 카드들 중 최대 혜택을 제공하는 최적 결제 카드를 추천할 수 있다. 예를 들어, 결제 카드가 신용카드인지 현금카드 및 체크카드인지에 따라서 할인이나 적립률이 상이할 수 있기 때문에 결제 카드의 종류마다 할인 및 적립률을 체크하여 최대 혜택을 받는 카드를 추천할 수 있다.At this time, an optimal payment card that provides the maximum benefit from among at least one payment card included in a plurality of cards may be recommended. For example, since the discount or accumulation rate may be different depending on whether the payment card is a credit card, a cash card, or a check card, a card with the maximum benefit may be recommended by checking the discount and accumulation rate for each type of payment card.

또 다른 예를 들면, 신용카드나 체크카드의 카드회사 및 은행 별로 할인이나 적립률이 상이할 수 있다. 따라서, 각 카드회사 및 은행 별 할인 및 적립률을 체크하여 카드를 추천할 수 있다.For another example, the discount or accumulation rate may be different for each credit card or check card company and bank. Therefore, it is possible to recommend a card by checking the discount and accumulation rate of each card company and bank.

또 다른 예를 들면, 신용카드나 체크카드 별로 전 월의 카드사용 실적에 따라 혜택을 제공할 수 있기 때문에, 전 월의 카드사용 실적을 만족하였는지 여부를 추가로 고려하여 최적의 카드를 추천할 수도 있다.For another example, since benefits can be provided for each credit or debit card based on the card usage performance of the previous month, the optimal card may be recommended by additionally considering whether or not the card usage performance of the previous month was satisfied. there is.

또 다른 예를 들면, 할인 및 적립률이 비슷한 최적의 카드가 복수 개 선택되었다면, 이번 달 카드사용 실적을 체크하여 다음달에 혜택을 제공받기 위해 실적을 채울 수 있는 카드를 고려하여 최적 카드를 추천할 수도 있다.For another example, if multiple optimal cards with similar discounts and accumulation rates are selected, the optimal card may be recommended in consideration of cards that can fill the performance in order to receive benefits next month by checking the card usage performance this month. there is.

또 다른 예를 들면, 신용카드와 같이 결제일이 존재하는 결제 카드의 경우에는 결제일을 기준으로 결제 타이밍을 고려한 알고리즘을 적용하여 최적 카드를 추천할 수도 있다. 즉, 결제일이 얼마 남지 않은 A카드의 이번 달 카드 사용실적이 아직 채워지지 않은 경우에는 결제일 까지는 A카드의 추천 우선순위를 높게 잡아 추천을 하도록 할 수도 있다.For another example, in the case of a payment card having a payment date, such as a credit card, an optimal card may be recommended by applying an algorithm considering payment timing based on the payment date. In other words, if the card usage record of this month of Card A, which has a short payment date, is not yet filled, the recommendation priority of Card A may be set high and recommended until the payment date.

또한, 복수개의 카드들에 포함된 적어도 하나의 멤버십 카드들 중 적립율 및 할인율 중 적어도 하나를 고려한 최적 멤버십 카드를 추천할 수 있다. 예를 들어, 최적의 결제 카드를 추천할 때, 추천하는 결제 카드와 함께 사용이 가능하고 해당 매장에서 사용이 가능한 멤버십 카드를 함께 추천함으로써 사용자가 할인 및 적립의 혜택을 빠뜨리지 않고 받을 수 있도록 할 수 있다. In addition, an optimal membership card considering at least one of a accumulation rate and a discount rate among at least one membership card included in a plurality of cards may be recommended. For example, when recommending the optimal payment card, membership cards that can be used with the recommended payment card and can be used at the store are recommended together so that the user can receive the benefits of discounts and accumulation without missing out. there is.

또한, 멤버십 카드에 적립된 포인트를 이용해서 상품의 구매가 가능한 경우에는 해당 멤버십카드를 결제를 위한 카드를 추천하는 목록에 포함시켜 추천할 수도 있다. 또한, 사용자의 설정에 의해서 포인트를 이용한 결제가 가능한 경우, 신용카드나 체크카드보다 추천에 우선순위를 두어서 멤버십 카드를 추천하는 것도 가능할 수 있다.In addition, when it is possible to purchase a product using points accumulated on a membership card, the corresponding membership card may be included in a list for recommending a card for payment and recommended. In addition, when payment using points is possible according to a user's setting, it may be possible to recommend a membership card by prioritizing recommendation over a credit or debit card.

이 때, 어플리케이션을 통해 최적 결제 카드와 최적 멤버십 카드를 함께 제공할 수 있다. 예를 들어, 최적 결제 카드의 정보와 매칭되는 최적 멤버십 카드의 정보를 어플리케이션의 한 화면에 함께 디스플레이 하여 보여줄 수 있다. 또는, 최적 결제 카드를 클릭하면, 클릭한 최적 결제 카드와 함께 사용할 수 있는 최적 멤버십 카드를 혜택이 많은 순서대로 목록으로 제공할 수도 있다.At this time, an optimal payment card and an optimal membership card may be provided through the application. For example, information on an optimal membership card that matches information on an optimal payment card may be displayed together on one screen of an application. Alternatively, when an optimal payment card is clicked, optimal membership cards that can be used together with the clicked optimal payment card may be provided as a list in the order of benefits.

저장부(870)는 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 최적 카드 추천 서비스 과정에서 발생되는 다양한 정보를 저장한다.As described above, the storage unit 870 stores various information generated in the optimal card recommendation service process according to an embodiment of the present invention.

실시예에 따라, 저장부(870)는 최적 카드 추천 장치(800)와 독립적으로 구성되어 최적 카드 추천 서비스를 위한 기능을 지원할 수 있다. 이 때, 저장부(870)는 별도의 대용량 스토리지로 동작할 수 있고, 동작 수행을 위한 제어 기능을 포함할 수 있다.Depending on the embodiment, the storage unit 870 may be configured independently of the optimal card recommendation device 800 to support a function for an optimal card recommendation service. At this time, the storage unit 870 may operate as a separate mass storage and may include a control function for performing an operation.

한편, 최적 카드 추천 장치(800)는 메모리가 탑재되어 그 장치 내에서 정보를 저장할 수 있다. 일 구현예의 경우, 메모리는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 일 구현 예에서, 메모리는 휘발성 메모리 유닛일 수 있으며, 다른 구현예의 경우, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛일 수도 있다. 일 구현예의 경우, 저장장치는 컴퓨터로 판독 가능한 매체이다. 다양한 서로 다른 구현 예에서, 저장장치는 예컨대 하드디스크 장치, 광학디스크 장치, 혹은 어떤 다른 대용량 저장장치를 포함할 수도 있다.Meanwhile, the optimal card recommendation device 800 is equipped with a memory and can store information in the device. In one implementation, the memory is a computer readable medium. In one implementation, the memory may be a volatile memory unit, and in another implementation, the memory may be a non-volatile memory unit. In one implementation, the storage device is a computer readable medium. In various different implementations, the storage device may include, for example, a hard disk device, an optical disk device, or some other mass storage device.

이와 같은 최적 카드 추천 장치(800)를 사용함으로써, 사용자가 모바일 단말을 통해 상점에서 상품을 결제할 때 미리 추천된 결제 카드를 통해 자동결제 서비스를 이용할 수 있다.By using the optimal card recommendation device 800 as described above, when a user pays for a product at a store through a mobile terminal, an automatic payment service can be used through a pre-recommended payment card.

또한, 사용자가 구매할 것으로 예상되는 상품과 금액에 따라 할인이나 적립과 같은 혜택을 가장 많이 받을 수 있는 결제카드 및 멤버십 카드를 추천함으로써, 사용자의 올바른 소비를 유도할 수 있으며 합리적인 구매를 하도록 도울 수 있다.In addition, by recommending the payment card and membership card that can receive the most benefits such as discounts or accumulation according to the product and amount that the user is expected to purchase, it can induce the right consumption of the user and help make a reasonable purchase. .

또한, 사용자가 모바일 단말을 이용하여 상점에서 결제를 수행하기 위한 동작을 최소화함으로써 상품 구입 시 사용자의 편의를 극대화하는 효과를 줄 수 있다.In addition, by minimizing an operation for a user to perform a payment at a store using a mobile terminal, the user's convenience can be maximized when purchasing a product.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션에서 최적 카드를 추천하는 화면을 나타낸 도면이다.9 is a diagram illustrating a screen for recommending an optimal card in an application according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션에서 최적 카드를 추천하는 카드 추천 화면(910)은 추천 카드(921~ 926)와 함께 각 카드별 할인 금액 정보(931~ 932), 멤버십 카드(941~ 942) 및 실적 달성률(951) 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.Referring to FIG. 9 , a card recommendation screen 910 recommending an optimal card in an application according to an embodiment of the present invention includes recommendation cards 921 to 926, discount amount information 931 to 932 for each card, membership At least one of cards 941 to 942 and achievement achievement rate 951 may be displayed.

이 때, 카드 추천 화면(910)은 최적 카드 추천 알고리즘을 통해 추천되는 추천 카드(921~ 926)를 혜택이 높은 순서대로 보여줄 수 있다. 예를 들면, 도 9와 같이 혜택이 가장 크다고 판단되는 추천 카드(921)를 가장 상위에 표시하고, 그 다음 우선순위의 추천 카드(922~ 926)를 그 아래에 순서대로 표시할 수 있다.At this time, the card recommendation screen 910 may show recommendation cards 921 to 926 recommended through an optimal card recommendation algorithm in order of increasing benefits. For example, as shown in FIG. 9 , the recommendation card 921 that is determined to have the greatest benefit may be displayed at the top, and then the recommendation cards 922 to 926 of the next priority may be displayed below it in order.

또한, 카드 추천 화면(910)은 추천 카드(922~ 926)를 통해 상품을 구매하였을 때 할인되면 할인 금액 정보(931~ 932)를 각각의 추천 카드(922~ 926)에 오버랩하여 표시할 수 있다. 예를 들면, 추천 카드(921)로 결제를 하면 할인 금액 정보(931)에 따라 500원을 할인 받을 수 있다.In addition, the card recommendation screen 910 may display discount amount information 931 to 932 overlapping each recommendation card 922 to 926 when a product is purchased through the recommendation cards 922 to 926 and discounted. . For example, if payment is made with the recommendation card 921, a discount of 500 won may be obtained according to the discount amount information 931.

또한, 카드 추천 화면(910)은 추천 카드(922~ 926)와 함께 사용할 수 있는 멤버십 카드(941~ 942)의 정보도 추천 카드(922~ 926)와 함께 표시할 수 있다. In addition, the card recommendation screen 910 may display information on the membership cards 941 to 942 that can be used together with the recommendation cards 922 to 926 together with the recommendation cards 922 to 926 .

또한, 카드 추천 화면(910)은 추천 카드(922~ 926)에 대한 이번 달 실적 달성률(951)을 나타냄으로써, 다음달에 해당 카드를 통해 혜택을 받기 위한 실적 달성 정보를 쉽게 확인할 수 있다. 예를 들어, 신용카드의 경우에는 전월 실적 달성 여부에 따라 다음달 혜택 적용 범위가 크게 차이 날 수 있기 때문에, 추천 카드(922~ 926)를 추천함과 동시에 다음달 혜택을 위한 실적 달성률(951)도 관리할 수 있도록 할 수 있다.In addition, the card recommendation screen 910 indicates the performance achievement rate 951 of this month for the recommended cards 922 to 926, so that it is possible to easily check performance achievement information to receive benefits through the corresponding card in the next month. For example, in the case of a credit card, since the range of benefits for the next month can vary greatly depending on whether the previous month's performance was achieved, recommended cards (922 to 926) are recommended and the performance achievement rate (951) for the next month's benefits is also managed. can make it possible

도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.10 is an operational flowchart illustrating a method for recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법은 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 장치를 이용한 최적 카드 추천 방법에 있어서, 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정한다(S1010). 즉, 종래의 카드 추천 기술은 이미 사용자가 구매할 상품이 확정된 상태에서 해당 상품의 종류 및 가격에 대한 정보를 고려하여 최적의 결제카드 및 멤버십 카드를 추천하는 것으로, 사용자가 어플리케이션을 통해 구매할 상품의 정보를 입력하거나 또는 매장의 POS를 통해 상품 정보를 제공해야만 카드를 추천할 수 있었다. 그러나 이와 같은 카드 추천 기술은 사용자가 POS에서 상품을 구매할 때 결제할 카드에 대한 정보를 제공한다는 편리함 외에는 별다른 편의성을 제공하지 못하는 수준이었다. Referring to FIG. 10 , a method for recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention is a method for recommending an optimal card using an apparatus for recommending an optimal card based on purchase prediction, at least one of which is expected to be purchased by a user at a store. Estimation of expected purchase products (S1010). That is, the conventional card recommendation technology recommends the optimal payment card and membership card in consideration of information on the type and price of the product in a state where the product to be purchased by the user has already been confirmed. Cards could be recommended only by entering information or providing product information through the store's POS. However, such a card recommendation technology does not provide any convenience other than the convenience of providing information on a card to be paid when a user purchases a product at a POS.

또 다른 예를 들면, 사용자가 매장을 방문하기 전에 매장과 동일한 가맹점 군에서 구매한 상품이 있는 경우에, 해당 상품을 구매한 구매 시기와 해당 상품의 할인 여부 등을 고려하여 오히려 구매 예상 상품으로 추정할 수도 있다. 즉, 사용자가 방문한 헤어 제품 매장에서 헤어 젤을 할인하고 있고, 사용자가 한달 전에 그 헤어 젤을 구매한 적이 있다면 이번 방문 시에 혜택을 받아서 그 헤어 젤을 구매할 가능성이 높을 수 있다.As another example, if there is a product purchased from the same affiliated store group as the store before the user visits the store, it is assumed that the product is expected to be purchased by considering the time of purchase and whether or not the product is discounted. You may. That is, if hair gel is discounted at a hair product store visited by the user and the user has purchased the hair gel one month ago, there is a high possibility of purchasing the hair gel with a benefit during this visit.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법은 사용자가 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정한다(S1020).In addition, the optimal card recommendation method based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention estimates an estimated payment amount that the user is expected to use in a store (S1020).

또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법은 적어도 하나의 구매 예상 상품의 합계 금액과 결제 예상금액을 비교하여 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액 간의 매칭을 수행할지 여부를 판단한다. 예를 들어, 적어도 하나의 구매 예상 상품의 개수에 비교하여 결제 예상금액이 너무 크게 추정되었다고 가정한다면, 최적 카드를 추천하기 위해 고려되는 두 가지의 조건의 성향이 상이하여 추천되는 카드의 신뢰도가 낮아질 가능성이 있다. 따라서, 적어도 하나의 구매 예상 상품의 가격을 모두 합산한 합계 금액과 결제 예상금액을 비교하여 차이가 있다고 판단되는 경우에는 매칭을 수행하는 것으로 판단하고 매칭을 수행하기 위한 알고리즘을 수행할 수 있다. In addition, although not shown in FIG. 10, the optimal card recommendation method based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention compares the total amount of at least one expected purchase product with the expected payment amount, and compares at least one expected purchase product and It is determined whether to perform matching between expected payment amounts. For example, if it is assumed that the estimated payment amount is too large compared to the number of at least one product expected to be purchased, the two conditions considered for recommending the optimal card will have different inclinations and the reliability of the recommended card will be lowered. There is a possibility. Accordingly, when it is determined that there is a difference by comparing the total amount of the prices of at least one product expected to be purchased and the expected payment amount, it is determined that matching is performed and an algorithm for performing matching may be performed.

또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법은 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액 간의 매칭을 수행하는 경우에 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액 중 어느 하나를 조정하여 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액을 매칭한다. 즉, 적어도 하나의 구매 예상 상품의 합계 금액과 결제 예상금액 간의 차이를 줄이기 위해서 합계 금액이나 결제 예상금액 중에 어느 하나를 조정할 수 있다.In addition, although not shown in FIG. 10, the optimal card recommendation method based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention selects at least one expected purchase product when matching between at least one expected purchase product and the expected payment amount is performed. and an expected payment amount to match at least one expected purchase product with an expected payment amount by adjusting any one of the expected payment amount. That is, in order to reduce the difference between the total amount of at least one expected purchase product and the expected payment amount, either the total amount or the expected payment amount may be adjusted.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법은 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 카드를 추천한다(S1030).In addition, the method for recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention selects an optimal card among a plurality of cards registered in an application for payment in consideration of at least one product expected to be purchased and an expected payment amount. Recommended (S1030).

또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법은 최적 카드 추천 장치가 별도의 통신모듈을 이용하여 네트워크와 같은 통신망을 기반으로 사용자의 단말과 최적 카드 추천을 위해 필요한 정보를 송수신 한다. 특히, 본 발명의 일실시예에 따른 통신모듈은 단말로부터 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액을 추정하기 위한 정보들을 수신하고, 단말에게 최적 카드에 상응하는 정보를 제공할 수 있다.In addition, although not shown in FIG. 10, in the purchase prediction-based optimal card recommendation method according to an embodiment of the present invention, an optimal card recommendation device uses a separate communication module to communicate with a user's terminal based on a communication network such as a network. Transmits and receives information necessary for optimal card recommendation. In particular, the communication module according to an embodiment of the present invention may receive information for estimating at least one purchase expected product and an expected payment amount from the terminal, and may provide information corresponding to an optimal card to the terminal.

이 때, 별도의 어플리케이션 서버로부터 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액을 추정하기 위한 정보들을 수신할 수도 있다.At this time, information for estimating at least one product expected to be purchased and an expected payment amount may be received from a separate application server.

또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법은 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 최적 카드 추천 서비스 과정에서 발생되는 다양한 정보를 저장모듈에 저장한다.In addition, although not shown in FIG. 10, the purchase prediction-based optimal card recommendation method according to an embodiment of the present invention uses various information generated in the optimal card recommendation service process according to an embodiment of the present invention as described above. Save to the storage module.

이 때, 저장모듈은 최적 카드 추천 장치와 독립적으로 구성되어 최적 카드 추천 서비스를 위한 기능을 지원할 수 있다. 이 때, 저장모듈은 별도의 대용량 스토리지로 동작할 수 있고, 동작 수행을 위한 제어 기능을 포함할 수 있다.At this time, the storage module is configured independently of the optimal card recommendation device and can support a function for an optimal card recommendation service. At this time, the storage module may operate as a separate mass storage and may include a control function for performing the operation.

이와 같은 최적 카드 추천 방법을 통해 사용자가 모바일 단말을 통해 상점에서 상품을 결제할 때 미리 추천된 결제 카드를 통해 자동결제 서비스를 이용할 수 있다.Through such an optimal card recommendation method, when a user pays for a product at a store through a mobile terminal, an automatic payment service can be used through a pre-recommended payment card.

도 11은 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 단계(S1010)에 상응하는 구매 예상 상품 추정 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.FIG. 11 is an operational flowchart showing in detail a process of estimating products expected to be purchased corresponding to step S1010 of the method for recommending an optimal card shown in FIG. 10 .

도 11을 참조하면, 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 구매 예상 상품을 추정하는 과정은 사용자가 단말을 가지고 오프라인 매장에 입장하면, BLE 통신 기술을 기반으로 사용자의 단말을 체크한다(S1110). 예를 들어, 오프라인 매장의 입구에 BLE 장치에 상응하는 비콘을 설치할 수 있다. 이 후, 사용자가 비콘의 영역에 진입하면, 단말에 설치된 어플리케이션이 비콘이 전송하는 BLE 신호 인식하여 어플리케이션 서버로 전송하고, 어플리케이션 서버가 오프라인 매장의 POS 장치에게 정보를 전달함으로써 사용자의 단말을 체크할 수 있다.Referring to FIG. 11, in the process of estimating a product to be purchased among the optimal card recommendation methods shown in FIG. 10, when a user enters an offline store with a terminal, the user's terminal is checked based on BLE communication technology (S1110) . For example, a beacon corresponding to a BLE device can be installed at the entrance of an offline store. Then, when the user enters the area of the beacon, the application installed in the terminal recognizes the BLE signal transmitted by the beacon and transmits it to the application server, and the application server transmits the information to the POS device in the offline store to check the user's terminal. can

이 후, 단말에 설치된 어플리케이션을 기반으로 사용자 정보 및 매장 정보를 획득한다(S1120). 예를 들어, 사용자 정보는 어플리케이션에 가입된 사용자의 신상정보, 구매 이력 정보, 관심상품정보 등 사용자 개인에 관련된 정보일 수 있으며, 매장 정보는 사용자가 방문한 오프라인 매장에 상응하는 이벤트, 할인, 혜택 등의 정보에 상응할 수 있다.Thereafter, user information and store information are obtained based on the application installed in the terminal (S1120). For example, user information may be information related to the individual user, such as personal information of a user subscribed to an application, purchase history information, product information of interest, etc. Store information may include events, discounts, benefits, etc. corresponding to offline stores visited by the user. may correspond to the information of

이 후, 사용자 정보와 매장 정보를 통해서 매장에 상응하는 가맹점 군에서의 사용자의 구매패턴, 가맹점 군에서의 사용자와 동일한 사용자 군의 구매패턴, 매장에서 제공되는 혜택정보 및 사용자의 혜택 활용률 중 적어도 하나를 획득하여 분석한다(S1130).Then, through user information and store information, at least one of the user's purchase pattern in the affiliated store group corresponding to the store, the purchase pattern of the same user group as the user in the affiliated store group, benefit information provided in the store, and the user's benefit utilization rate Obtain and analyze (S1130).

이 후, 정보들을 분석한 결과를 기반으로 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정한다(S1140).Thereafter, at least one product expected to be purchased is estimated based on the result of analyzing the information (S1140).

이 후, 불필요 상품 항목을 산출하고, 적어도 하나의 구매 예상 상품에 불필요 상품이 포함되어 있는지 여부를 판단한다(S1155). Thereafter, unnecessary product items are calculated, and it is determined whether unnecessary products are included in at least one expected purchase product (S1155).

이 때, 사용자가 가맹점 군에서 가장 최근에 구매한 상품의 정보 및 구매시기 중 적어도 하나를 고려하여 불필요 상품 항목을 산출할 수 있다.At this time, unnecessary product items may be calculated in consideration of at least one of information on a product most recently purchased by the user from the affiliated store group and purchase time.

단계(S1155)의 판단결과 포함되어 있으면, 단계(S1140)에서 추정된 적어도 하나의 구매 예상 상품 중 불필요 상품을 제외하여 적어도 하나의 구매 예상 상품을 최종 확정한다(S1160).If included as a result of the determination in step S1155, at least one expected purchase product is finally determined by excluding unnecessary products among the at least one expected purchase product estimated in step S1140 (S1160).

예를 들어, 사용자가 프린터 토너 카트리지를 판매하는 매장을 방문하기 하루 전에 다른 전문 매장에서 같은 모델의 프린터 토너 카트리지를 구매한 이력이 존재한다면, 해당 프린터 토너 카트리지 모델은 사용자가 다시 구매할 가능성이 낮을 수 있다. 따라서, 해당 모델의 프린터 토너 카트리지는 구매 예상 상품에서 제외시킬 수 있다.For example, if a user has a history of purchasing a printer toner cartridge of the same model from another specialty store one day before visiting a store that sells printer toner cartridges, that printer toner cartridge model is unlikely to be repurchased by the user. there is. Therefore, the printer toner cartridge of the corresponding model can be excluded from expected purchase products.

또한, 단계(S1155)의 판단결과 포함되어 있지 않으면, 단계(S1140)에서 추정된 적어도 하나의 구매 예상 상품을 그대로 최종으로 확정한다(S1160).In addition, if it is not included as a result of the determination in step S1155, at least one expected purchase product estimated in step S1140 is finally determined as it is (S1160).

도 12는 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 단계(S1020)에 상응하는 결제 예정 금액 추정 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.FIG. 12 is an operational flowchart showing in detail a process of estimating a scheduled payment amount corresponding to step S1020 of the optimal card recommendation method shown in FIG. 10 .

도 12를 참조하면, 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 결제 예정 금액을 추정하는 과정은 먼저 사용자가 단말을 가지고 오프라인 매장에 입장하면, BLE 통신 기술을 기반으로 사용자의 단말을 체크한다(S1210). 예를 들어, 오프라인 매장의 입구에 BLE 장치에 상응하는 비콘을 설치할 수 있다. 이 후, 사용자가 비콘의 영역에 진입하면, 단말에 설치된 어플리케이션이 비콘이 전송하는 BLE 신호 인식하여 어플리케이션 서버로 전송하고, 어플리케이션 서버가 오프라인 매장의 POS 장치에게 정보를 전달함으로써 사용자의 단말을 체크할 수 있다.Referring to FIG. 12, in the process of estimating the expected payment amount among the optimal card recommendation methods shown in FIG. 10, when a user enters an offline store with a terminal, the user's terminal is checked based on BLE communication technology (S1210 ). For example, a beacon corresponding to a BLE device can be installed at the entrance of an offline store. Then, when the user enters the area of the beacon, the application installed in the terminal recognizes the BLE signal transmitted by the beacon and transmits it to the application server, and the application server transmits the information to the POS device in the offline store to check the user's terminal. can

이 후, 단말에 설치된 어플리케이션을 기반으로 사용자 정보 및 매장 정보를 획득한다(S1220). 예를 들어, 사용자 정보는 어플리케이션에 가입된 사용자의 신상정보, 구매 이력 정보, 관심상품정보 등 사용자 개인에 관련된 정보일 수 있으며, 매장 정보는 사용자가 방문한 오프라인 매장에 상응하는 이벤트, 할인, 혜택 등의 정보에 상응할 수 있다.Thereafter, user information and store information are obtained based on the application installed in the terminal (S1220). For example, user information may be information related to the individual user, such as personal information of a user subscribed to an application, purchase history information, product information of interest, etc. Store information may include events, discounts, benefits, etc. corresponding to offline stores visited by the user. may correspond to the information of

이 후, 사용자 정보와 매장 정보를 통해서 사용자의 구매패턴, 매장에서의 1인 사용자의 구매금액 정보 및 가맹점 군에 대한 동일 사용자 군의 1회 구매금액 정보 중 적어도 하나를 고려하여 결제 예상금액을 획득하여 분석하고(S1230), 분석한 결과를 바탕으로 결제 예상금액을 추정한다(S1240).Then, through user information and store information, at least one of the user's purchase pattern, purchase amount information of a single user at the store, and one-time purchase amount information of the same user group for the affiliated store group is considered to obtain the expected payment amount It is analyzed (S1230), and an expected payment amount is estimated based on the analyzed result (S1240).

도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법 중 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 매칭하는 과정을 상세하게 나타낸 도면이다.FIG. 13 is a diagram showing in detail a process of matching an expected purchase product with an expected payment amount in the method of recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention.

도 13을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 방법 중 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 매칭하는 과정은 먼저 적어도 하나의 구매 예상 상품의 가격을 합산하여 합계 금액을 산출한다(S1310).Referring to FIG. 13 , in the process of matching an expected purchase product and an expected payment amount among the method of recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention, the sum of the prices of at least one product expected to be purchased is first calculated. It is calculated (S1310).

이 후, 합계 금액과 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액 이상인지 여부를 판단한다(S1315).Thereafter, it is determined whether the difference between the total amount and the expected payment amount is greater than or equal to a preset standard difference (S1315).

단계(S1315)의 판단결과 차액이 기설정된 기준 차액 이상이 아니면, 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 결제 카드 및 최적 멤버십 카드를 추천한다(S1350).As a result of the determination in step (S1315), if the difference is not equal to or greater than the predetermined reference difference, the optimal payment card and optimal payment card among a plurality of cards registered in the application for payment in consideration of at least one of the expected purchase product and the expected payment amount. A membership card is recommended (S1350).

또한, 단계(S1315)의 판단결과 차액이 기설정된 기준 차액 이상이면, 합계 금액이 결제 예상 금액보다 큰 금액인지 여부를 판단한다(S1325).In addition, if the difference is greater than or equal to the predetermined reference difference as a result of the determination in step S1315, it is determined whether the total amount is greater than the expected payment amount (S1325).

단계(S1325)의 판단결과 합계 금액이 결제 예상 금액보다 크면, 적어도 하나의 구매 예상 상품 중 구매 가능성이 낮은 상품부터 제외하여 합계 금액이 결제 예상금액에 매칭되도록 조정한다(S1330).If the total amount is greater than the expected payment amount as a result of the determination in step S1325, products with a low purchase possibility are excluded from among at least one product expected to be purchased, and the total amount is adjusted to match the expected payment amount (S1330).

이 후, 구매 가능성이 낮은 상품이 제외되도록 조정된 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 결제 카드 및 최적 멤버십 카드를 추천한다(S1350).Thereafter, an optimal payment card and an optimal membership card are recommended among a plurality of cards registered in the application for payment in consideration of at least one of the expected purchase amount and at least one product expected to be purchased adjusted to exclude products with low purchase possibility and the expected payment amount. Do (S1350).

또한, 단계(S1325)의 판단결과 합계 금액이 결제 예상 금액보다 크지 않으면, 결제 예상금액이 합계 금액에 매칭되도록 조정한다(S1340).Further, as a result of the determination in step S1325, if the total amount is not greater than the expected payment amount, the expected payment amount is adjusted to match the total amount (S1340).

이 후, 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 합계 금액에 매칭되도록 조정된 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 결제 카드 및 멤버십 카드를 추천한다(S1350).Thereafter, the optimal payment card and membership card are recommended among a plurality of cards registered in the application for payment in consideration of at least one of the expected purchase product and the expected payment amount adjusted to match the total amount (S1350). .

도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 과정을 나타낸 도면이다.14 is a diagram illustrating a process of recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention.

도 14를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 과정은 먼저 사용자가 단말을 가지고 오프라인 매장에 진입한다(S1402).Referring to FIG. 14 , in the process of recommending an optimal card based on purchase prediction according to an embodiment of the present invention, a user first enters an offline store with a terminal (S1402).

이 후, 매장에 설치된 적어도 하나의 BLE 장치, 즉 비콘을 통해 수신된 정보를 기반으로 어플리케이션 서버가 사용자의 단말을 체크하고, 사용자 정보 및 매장 정보를 송수신한다(S1404).Then, based on the information received through at least one BLE device installed in the store, that is, the beacon, the application server checks the user's terminal and transmits and receives user information and store information (S1404).

이 후, 단말 또는 어플리케이션 서버를 통해 최적 카드 추천 장치에게 사용자 정보 및 매장 정보를 전송한다(S1406, S1408).Thereafter, user information and store information are transmitted to the optimal card recommendation device through the terminal or application server (S1406, S1408).

이 때, 사용자 정보는 어플리케이션에 가입된 사용자의 신상정보, 구매 이력 정보, 관심상품정보 등 사용자 개인에 관련된 정보일 수 있으며, 매장 정보는 사용자가 방문한 오프라인 매장에 상응하는 이벤트, 할인, 혜택 등의 정보에 상응할 수 있다.At this time, the user information may be information related to the user's personal information, purchase history information, interest product information, etc. of the user subscribed to the application, and the store information may include events, discounts, benefits, etc. corresponding to the offline store visited by the user. information can be matched.

이 후, 최적 카드 추천 장치는 사용자 정보와 매장 정보를 기반으로 매장에 상응하는 가맹점 군에서의 사용자의 구매패턴, 가맹점 군에서의 사용자와 동일한 사용자 군의 구매패턴, 매장에서 제공되는 혜택정보 및 사용자의 혜택 활용률 중 적어도 하나를 획득하여 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정한다(S1410).After that, the optimal card recommendation device based on the user information and the store information, the purchase pattern of the user in the affiliated store group corresponding to the store, the purchase pattern of the same user group as the user in the affiliated store group, the benefit information provided by the store, and the user At least one of the benefit utilization rates of is obtained to estimate at least one product expected to be purchased (S1410).

이 후, 최적 카드 추천 장치는 사용자 정보와 매장 정보를 기반으로 사용자의 구매패턴, 매장에서의 1인 사용자의 구매금액 정보 및 가맹점 군에 대한 동일 사용자 군의 1회 구매금액 정보 중 적어도 하나를 고려하여 결제 예상금액을 획득하여 결제 예상금액을 추정한다(S1412).After that, the optimal card recommendation device considers at least one of the user's purchase pattern based on the user information and the store information, the purchase amount information of a single user at the store, and the one-time purchase amount information of the same user group for the affiliated store group. to obtain an expected payment amount and estimate the expected payment amount (S1412).

이 후, 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액 간의 매칭을 수행할지 여부를 판단한다(S1414).Thereafter, it is determined whether or not to perform matching between at least one expected purchase product and an expected payment amount (S1414).

이 때, 하나의 구매 예상 상품의 가격을 합산하여 합계 금액을 산출하고, 합계 금액과 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액 이상인지 여부를 판단하여, 차액이 기설정된 기준 차액 이상이면 매칭을 수행할 수 있다.At this time, the total amount is calculated by summing the prices of one product expected to be purchased, determining whether the difference between the total amount and the expected payment amount is greater than or equal to the preset standard difference, and performing matching if the difference is greater than or equal to the preset standard difference. can do.

단계(S1414)의 판단결과 매칭을 수행하면, 합계 금액이 결제 예상 금액보다 큰 경우에 적어도 하나의 구매 예상 상품 중 구매 가능성이 낮은 상품을 제외하여 매칭을 수행하고, 합계 금액이 결제 예상 금액보다 작은 경우에 결제 예상금액을 조정하여 매칭한다(S1416).When matching is performed as a result of the determination in step S1414, if the total amount is greater than the expected payment amount, matching is performed by excluding products with a low purchase possibility among at least one purchase expected product, and the total amount is smaller than the expected payment amount. In this case, the expected payment amount is adjusted and matched (S1416).

이 후, 매칭이 수행된 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 기반으로 어플리케이션에 등록된 사용자의 카드들 중 결제를 수행하기 위한 최적 카드를 선택한다(S1418).Thereafter, an optimal card for payment is selected from among user cards registered in the application based on at least one expected purchase product and the expected payment amount for which matching has been performed (S1418).

또한, 단계(S1414)의 판단결과 매칭을 수행하지 않으면, 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 기반으로 최적 카드를 선택한다(S1418).In addition, if matching is not performed as a result of the determination in step S1414, an optimal card is selected based on at least one product expected to be purchased and an expected payment amount (S1418).

이 후, 선택된 최적 카드 정보를 어플리케이션 서버로 전달하고(S1420), 어플리케이션 서버가 어플리케이션을 통해 사용자에게 최적 카드 정보를 디스플레이 함으로써 최적 카드를 추천한다(S1422).Thereafter, the selected optimal card information is delivered to the application server (S1420), and the application server recommends an optimal card by displaying the optimal card information to the user through the application (S1422).

본 발명에 따른 최적 카드 추천 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 본 발명을 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 모든 형태의 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 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The optimal card recommendation method according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes all types of hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, etc. Examples of program instructions may include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like as well as machine language codes generated by a compiler. These hardware devices may be configured to act as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 최적 카드 추천 시스템, 구매 예측 기반의 최적 카드 추천 장치 및 이를 이용한 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.As described above, the optimal card recommendation system, the purchase prediction-based optimal card recommendation device, and the method using the same according to the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the above embodiment These may be configured by selectively combining all or part of each embodiment so that various modifications can be made.

본 발명에 의하면 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하고, 사용자가 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정하고, 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액 중 적어도 하나를 고려하여 결제를 위한 어플리케이션에 등록된 복수개의 카드들 중 최적 카드를 추천할 수 있다. 나아가, 매장이나 상점에서 상품을 구매하는 사용자의 편의를 극대화함으로써 사용자들의 소비를 유도하여 매장이나 상점의 소득을 향상시킬 수 있다.According to the present invention, estimating at least one purchase expected product that a user is expected to purchase at a store, estimating an expected payment amount expected to be used by a user at a store, and at least one of at least one expected purchase product and the expected payment amount. An optimal card among a plurality of cards registered in an application for payment may be recommended in consideration of . Furthermore, by maximizing the convenience of users who purchase products from stores or stores, it is possible to induce consumption of users and improve income of stores or stores.

110: 어플리케이션 서버 111: 어플리케이션
120: 단말 130: POS 장치
140: BLE 서버 141: BLE SDK
150: BLE 장치 160: 매장
410, 610: 상품 혜택 화면 411, 611: BLE Noti
412, 612: Lockscreen 420, 620: 매장의 상세 화면
430: 결제 PIN 입력 창 510: 결제 화면
511: 결제 성공 메시지 512: 결제 실패 메시지
513: 다시 결제하기 창 630: 약관동의 화면
710: 본인인증 화면 800: 최적 카드 추천 장치
810: 통신부 820: 구매상품 추정부
830: 예상금액 추정부 840: 매칭 판단부
850: 상품 금액 매칭부 860: 카드 추천부
870: 저장부 910: 카드 추천 화면
921~ 926: 추천 카드 931~ 932: 할인 금액 정보
941~ 942: 멤버십 카드 951: 실적 달성률110: application server 111: application
120: terminal 130: POS device
140: BLE server 141: BLE SDK
150: BLE device 160: store
410, 610: Product benefit screen 411, 611: BLE Noti
412, 612: Lockscreen 420, 620: Detail screen of the store
430: payment PIN input window 510: payment screen
511: payment success message 512: payment failure message
513: Pay Again Window 630: Agreement Agreement Screen
710: Identity authentication screen 800: Optimal card recommendation device
810: communication unit 820: purchase product estimation unit
830: estimated amount estimation unit 840: matching determination unit
850: product amount matching unit 860: card recommendation unit
870: storage unit 910: card recommendation screen
921~ 926: Recommendation card 931~ 932: Discount amount information
941~ 942: Membership card 951: Achievement rate

Claims

a purchase product estimator for estimating at least one expected purchase product expected to be purchased by the user at the store;
an expected amount estimating unit for estimating an expected payment amount that the user is expected to use in the store;
a card recommendation unit that recommends a card that provides the maximum benefits from among a plurality of cards registered in an application for payment in consideration of at least one of the expected purchase product and the expected payment amount; and
A matching determination unit for determining whether to perform matching between the at least one expected purchase product and the expected payment amount by comparing the total amount of the at least one expected purchase product with the expected payment amount.
including,
The at least one expected purchase product is
It is estimated by considering the purchasing pattern of the user in the affiliated store group corresponding to the store, the purchasing pattern of the same user group as the user in the affiliated store group, the benefit information provided in the store, and the benefit utilization rate of the user
The same user group as the above user
Based on the user's age, gender, occupation, and preference information, other users similar to the user and a predetermined criterion similarity or higher are generated based on,
The matching decision unit
Based on purchase prediction, it is characterized in that it is determined that matching is performed when the difference between the total amount of the at least one purchase expected product and the expected payment amount is greater than or equal to a predetermined reference difference in consideration of the affiliated store group corresponding to the store Optimal card recommendation device.

◈Claim 2 was abandoned when the registration fee was paid.◈

The method of claim 1,
The optimal card recommendation device
Further comprising a product price matching unit for matching the at least one expected purchase product and the expected payment amount by adjusting any one of the at least one expected purchase product and the expected payment amount when the matching is performed. Optimal card recommendation device based on purchase prediction.

◈Claim 3 was abandoned when the registration fee was paid.◈

The method of claim 2,
The matching decision unit
An apparatus for recommending an optimal card based on purchase prediction, characterized in that it is determined that the matching is performed when the difference between the total amount and the expected payment amount is greater than or equal to a preset standard difference.

◈Claim 4 was abandoned when the registration fee was paid.◈

The method of claim 3,
The product price matching unit
If the total amount is greater than the expected payment amount, products with a low purchase possibility are excluded from among the at least one expected purchase amount, and the total amount is adjusted to match the expected payment amount, and the total amount is adjusted to match the expected payment amount. and adjusting the expected payment amount to match the total amount, so that the at least one product expected to be purchased and the expected payment amount are matched.

◈Claim 5 was abandoned when the registration fee was paid.◈

The method of claim 1,
The card recommendation section
a payment card recommendation unit for recommending a payment card providing maximum benefits from among at least one payment card included in the plurality of cards; and
and a membership card recommendation unit for recommending a membership card providing a maximum accumulation rate and a maximum discount rate in consideration of at least one of a accumulation rate and a discount rate among at least one membership card included in the plurality of cards. of optimal card recommendation device.

delete

◈Claim 7 was abandoned when the registration fee was paid.◈

The method of claim 1,
The expected amount estimation unit
Estimating the expected payment amount in consideration of at least one of the user's purchase pattern, purchase amount information of a single user at the store, and one-time purchase amount information of the same user group for the affiliated store group. Characterized in that Optimal card recommendation device based on purchase prediction.

◈Claim 8 was abandoned when the registration fee was paid.◈

The method of claim 1,
The purchase product estimation unit
Calculating unnecessary product items in consideration of at least one of product information and purchase time of the product most recently purchased by the user from the affiliated store group, and excluding the unnecessary product item when estimating the at least one expected purchase product An optimal card recommendation device based on purchase prediction characterized by

◈Claim 9 was abandoned when the registration fee was paid.◈

The method of claim 5,
The card recommendation section
An optimal card recommendation device based on purchase prediction, characterized in that a payment card providing the maximum benefit through the application and a membership card providing the maximum accumulation rate and maximum discount rate are provided together.

In the optimal card recommendation method using the optimal card recommendation device based on purchase prediction,
estimating at least one expected purchase product expected to be purchased by the user at the store;
estimating an expected payment amount that the user is expected to use in the store;
recommending a card that provides the maximum benefit from among a plurality of cards registered in an application for payment in consideration of at least one of the expected purchase product and the expected payment amount; and
Comparing the total amount of the at least one expected purchase product with the expected payment amount to determine whether to perform matching between the at least one expected purchase product and the expected payment amount
including,
The at least one expected purchase product is
It is estimated by considering the purchasing pattern of the user in the affiliated store group corresponding to the store, the purchasing pattern of the same user group as the user in the affiliated store group, the benefit information provided in the store, and the benefit utilization rate of the user
The same user group as the above user
Based on the user's age, gender, occupation, and preference information, other users similar to the user and a predetermined criterion similarity or higher are generated based on,
The step of determining whether to perform the matching is
Based on purchase prediction, it is characterized in that it is determined that matching is performed when the difference between the total amount of the at least one purchase expected product and the expected payment amount is greater than or equal to a predetermined reference difference in consideration of the affiliated store group corresponding to the store Optimal card recommendation method.