KR102545414B1 - 소싱 대행 업체 선정 방법 - Google Patents

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KR102545414B1 KR1020220006556A KR20220006556A KR102545414B1 KR 102545414 B1 KR102545414 B1 KR 102545414B1 KR 1020220006556 A KR1020220006556 A KR 1020220006556A KR 20220006556 A KR20220006556 A KR 20220006556A KR 102545414 B1 KR102545414 B1 KR 102545414B1
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Abstract

본 발명은 사용자에게 소싱 대행 업체를 선정하는 방법을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 소싱 대행 업체 선정 방법에 있어서, 소싱 희망 기업에 대응하는 사용자 단말로부터 소싱을 희망하는 희망 국가 정보 및 희망 제품 정보를 획득하는 단계; 복수의 유통 전문가에 대응하는 복수의 제1 외부 서버로부터 유통 국가 정보 및 유통 제품 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 유통 전문가 중 상기 희망 국가 정보, 상기 희망 제품 정보, 상기 유통 국가 정보 및 상기 유통 제품 정보에 기초하여 복수의 제1 유통 전문가를 결정하는 단계; 상기 사용자 단말로부터 조건 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 외부 서버로부터 입찰 정보를 획득하는 단계; 및 상기 복수의 제1 유통 전문가 중 상기 조건 정보 및 상기 입찰 정보에 기초하여 최종 유통 전문가를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

소싱 대행 업체 선정 방법{A method of Selecting a Sourcing Agent}
본 발명은 사용자에게 적합한 소싱 대행 업체를 선정하는 방법에 관한 발명이다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 최근 도매업 및 소매업에 따른 온라인 거래가 활발해지고 있고, 이에 대해 소싱 대행 업체를 선정하는 사례가 급증하고 있다. 특히나, 각국의 경우 입법이나 판매 절차가 각각 상이하고, 해당 국가에서 판매가 잘되는 제품도 다양해서 이에 대한 노하우를 얻기 위한 시도가 활발해지고 있다. 이와 더불어서 기존 유통업체의 경우 기업이 가진 노하우를 전수하면서 이로 이득을 얻기 위한 필요가 증가하고 있고, 이런 노하우를 받아 자신만의 방법으로 제품을 판매하고 싶은 업체 또한 증가하고 있다.
이와 관련하여 두 기업의 니즈를 충족하고, 서로 매칭시키기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히나, 이는 단순히 아이템이나 국가 만이 중요한 것이 아닌 특정 기업에 맞춤으로 대행 업체를 선정하기 위한 필요가 있어 이에 대한 수요가 증가하고 있는 실정이며 이 두 기업 간 매칭 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.
본 발명은 사용자에게 소싱 대행 업체를 선정하는 방법을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 서버에 의해 수행되는 소싱 대행 업체 선정 방법에 있어서, 소싱 희망 기업에 대응하는 사용자 단말로부터 소싱을 희망하는 희망 국가 정보 및 희망 제품 정보를 획득하는 단계; 복수의 유통 전문가에 대응하는 복수의 제1 외부 서버로부터 유통 국가 정보 및 유통 제품 정보를 획득하는 단계; 상기 복수의 유통 전문가 중 상기 희망 국가 정보, 상기 희망 제품 정보, 상기 유통 국가 정보 및 상기 유통 제품 정보에 기초하여 복수의 제1 유통 전문가를 결정하는 단계; 상기 사용자 단말로부터 조건 정보를 획득하는 단계; 상기 제1 외부 서버로부터 입찰 정보를 획득하는 단계; 및 상기 복수의 제1 유통 전문가 중 상기 조건 정보 및 상기 입찰 정보에 기초하여 최종 유통 전문가를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 소싱 대행 업체 선정 방법에 있어서, 상기 복수의 제1 유통 전문가를 결정하는 단계는, 상기 희망 국가 정보에 대응하는 제1 국가와 상기 유통 국가 정보에 대응하는 제2 국가의 일치 여부를 판단하는 단계; 상기 제1 국가 및 상기 제2 국가가 일치하면, 상기 희망 제품 정보에 대응하는 제1 제품과 상기 유통 제품 정보에 대응하는 제2 제품의 일치 여부를 판단하는 단계; 및 상기 제1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 유통 전문가를 상기 복수의 제1 유통 전문가로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 소싱 대행 업체 선정 방법에 있어서, 상기 입찰 정보는 상기 복수의 제1 유통 전문가의 판매 이력 정보를 포함하고, 상기 최종 유통 전문가를 결정하는 단계는, 상기 판매 이력 정보에 기초하여 성과 퍼센트를 도출하는 단계; 및 상기 성과 퍼센트가 높은 미리 정해진 상위 N개의 제1 유통 전문가 중에서 상기 최종 유통 전문가로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 소싱 대행 업체 선정 방법에 있어서, 상기 판매 이력 정보는, 매출 정보, 순이익 정보 및 마케팅 비용 정보를 포함하고, 상기 판매 이력 정보에 기초하여 성과 퍼센트를 도출하는 단계;는 아래와 같은 수학식 1에 의할 수 있고, [수학식 1]
Figure 112022005766990-pat00001
, S는 성과 퍼센트를 도출하기 위해 필요한 성과 지수를 나타내고,. f는 제1 유통 전문가가 유통하고 있는 제품의 개수를 나타내고, b는 개월 수를 의미하는 것으로 1월부터 12월까지의 수를 나타내고, Tfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 매출 금액을 나타내고, Dfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 순이익 을 나타내고, Pfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 판매 개수 정보를 나타내고, Kd는 Dfa 에 대응하는 가중치를 나타내고, Kp는 Pfa에 대응하는 가중치를 나타내고, J는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 소요된 마케팅 비용을 나타낼 수 있다. 상기 일 실시예에 따른 소싱 대행 업체 선정 방법은, 상기 복수의 유통 전문가에 대응하는 복수의 제1 외부 서버로부터 기업 규모 정보를 획득하는 단계;를 더 포함하고, 상기 복수의 유통 전문가 중 상기 희망 국가 정보, 상기 희망 제품 정보, 상기 유통 국가 정보 및 상기 유통 제품 정보에 기초하여 복수의 제1 유통 전문가를 결정하는 단계는, 상기 기업 규모 정보에 기초하여 상기 복수의 유통 전문가를 우량 기업, 중소 기업 또는 소형 기업 중 하나로 결정하는 단계; 상기 조건 정보에 기초하여 상기 소싱 희망 기업을 상기 우량 기업, 상기 중소 기업 또는 상기 소형 기업에 포함된 유통 전문가와 매칭하는 단계; 및 매칭된 상기 유통 전문가를 상기 제1 유통 전문가로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 사용자에게 소싱 대행 업체를 선정하는 방법을 제공 함으로서 사용자의 만족감을 향상시킬 수 있다.
다양한 실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 일 실시예에 의한 프로세서의 동작을 예시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 의한 서버의 동작을 예시한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 의한 최종 유통 전문가를 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 의한 제1 유통 전문가를 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 의한 판매 이력 정보에 기초하여 제1 유통 전문가를 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 의한 조건 정보에 기초하여 제1 유통 전문가를 결정하는 동작을 예시한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 의한 다양한 나라에 상품을 유통하는 동작을 예시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. “및/또는”이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 일 실시예에 의한 서버(1)에 속한 프로세서의 동작을 예시한 도면이다. 도 1을 구체적으로 살펴보면 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 서버(1)는, 서버에 포함될 수 있으며, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 서버(1)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 서버(1)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 의한 서버(1)의 동작을 예시한 도면이다. 도 3은 일 실시예에 의한 최종 유통 전문가를 결정하는 동작을 예시한 도면이다. 도 2 및 도 3을 구체적으로 살펴보면, 서버(1)는 소싱 희망 기업에 대응하는 사용자 단말로부터 소싱을 희망하는 희망 국가 정보 및 희망 제품 정보를 획득할 수 있다. 소싱 희망 기업은 해외 또는 국내로 소싱을 희망하는 기업으로서 최종 유통 전문가와 매칭되기를 희망하는 기업을 의미할 수 있다. 희망 국가 정보는 소싱 희망 기업이 진출하고자 하는 국가에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 희망 제품 정보는 소싱 희망 기업이 판매하고자 하는 제품에 대한 정보를 포함할 수 있다. 서버(1)는 복수의 유통 전문가에 대응하는 복수의 제1 외부 서버(2)로부터 유통 국가 정보 및 유통 제품 정보를 획득할 수 있다. 복수의 유통 전문가는 현재 해외 또는 국내에 제품을 유통시키고 있는 기업을 의미할 수 있으며, 소싱 희망 기업과 매칭이 되기를 희망하는 기업을 의미할 수 있다.유통 국가 정보는 복수의 유통 전문가들 각각이 현재 제품을 유통하고 있는 국가에 대한 정보를 포함할 수 있고, 유통 제품 정보는 각각의 국가에서 유통하고 있는 제품에 대한 정보를 포함할 수 있다.
서버(1)는 복수의 유통 전문가 중 상기 희망 국가 정보, 상기 희망 제품 정보, 상기 유통 국가 정보 및 상기 유통 제품 정보에 기초하여 복수의 제1 유통 전문가를 결정할 수 있다. 이때 희망 국가 정보와 유통 국가 정보에 포함된 국가 목록의 매칭 여부를 확인할 수 있다. 이때 국가의 매칭율은 사용자가 설정할 수 있다. 일 실시예로 희망 국가 정보에 프랑스, 미국, 독일이 있고 유통 국가 정보에 프랑스, 미국, 영국이 있을 때 사용자가 매칭률 60%이상인 경우를 원하면 매칭 될 수 있으며, 사용자가 독일이 가장 중요하다고 생각하면 독일이 겹치지 않아 매칭 되지 않도록 설정할 수 있다. 서버(1)는 사용자 단말로부터 조건 정보를 획득할 수 있다. 조건 정보는 서버(1)는 조건 정보에 기초하여 상기 복수의 제1 유통 전문가로부터 입찰 정보를 획득할 수 있다. 조건 정보는 사용자가 원하는 조건에 대한 정보를 포함하고 있으며, 조건 정보는 원하는 유통 전문가와 매칭되기 위해 필요한 금액 정보, 유통 전문가로부터 획득하고 싶은 정보의 종류에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예로 유통 전문가로부터 판매 정보, 마케팅 정보에 대해 조언을 듣고 싶다면, 판매 정보, 마케팅 정보를 조건 정보로 설정할 수 있다. 상기 제1 외부 서버(2)로부터 입찰 정보를 획득할 수 있다. 입찰 정보는 유통 전문가가 자신있는 분야로 설정한 것으로 이때 유통 전문가가 노하우를 전수할 수 있는 판매 정보나 마케팅 정보를 포함할 수 있으며, 자신이 노하우를 제공할 때 제공할 수 있는 가격 정보를 포함할 수 있다. 이때 조건 정보와 마케팅 정보 모두 복수의 정보 카테고리 중에서 사용자와 유통 전문가가 자신이 원하는 또는 자신 있는 정보 카테고리를 결정할 수 있으며, 위의 실시예로는 복수의 정보 카테고리 중 판매 정보, 마케팅 정보가 겹치는 정보 카테고리가 될 수 있다. 복수의 정보 카테고리에는 가격 정보 또한 포함될 수 있다.
서버(1)는 복수의 제1 유통 전문가 중 상기 조건 정보 및 상기 입찰 정보에 기초하여 최종 유통 전문가를 결정할 수 있다. 복수의 제1 유통 전문가 중 상기 조건 정보 및 상기 입찰 정보에 기초하여 최종 유통 전문가를 결정하는 것은, 위의 실시예와 같이 겹치는 정보 카테고리가 있는 제1 유통 전문가를 최종 유통 전문가가 되도록 설정할 수 있으며, 이때 사용자가 중요시 하는 정보 카테고리가 겹치면 최종 유통 전문가가 되도록 설정할 수 있으며, 사용자의 설정에 따라 2개 이상 또는 3개 이상 정보 카테고리가 겹치면 매칭되도록 설정할 수도 있고, 그 조건은 사용자가 설정할 수 있다.
서버는 희망 국가 정보 및 희망 제품 정보를 획득(301)할 수 있고, 유통 국가 정보 및 유통 제품 정보를 획득(302)할 수 있으며, 제1 유통 전문가를 결정(303)할 수 있고, 최종 유통 전문가를 결정(304)할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 의한 제1 유통 전문가를 결정하는 동작을 예시한 도면이다. 도 4를 구체적으로 살펴보면, 서버는 희망 국가 정보에 대응하는 제1 국가와 상기 유통 국가 정보에 대응하는 제2 국가의 일치 여부를 판단할 수 있다.
서버는 제1 국가 및 상기 제2 국가가 일치하면, 상기 희망 제품 정보에 대응하는 제1 제품과 상기 유통 제품 정보에 대응하는 제2 제품의 일치 여부를 판단할 수 있으며. 상기 제1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 유통 전문가를 상기 복수의 제1 유통 전문가로 결정할 수 있다. 이는 국가 별로 유행하는 유통 제품이 다를 수 있는 바 사용자와 유통 전문가 간 원하는 국가와 유통하고 있는 국가 일치 여부를 판단하고, 국가가 일치하면, 그 이후 제품이 일치하는지 여부를 판단 함으로서 효율적으로 매칭 시스템을 세울 수 있다. 서버는 제1 국가와 제2 국가의 일치 여부를 판단(401)할 수 있고, 제1 제품과 제2 제품의 일치 여부 판단 및 일치하는 유통 전문가를 제1 유통 전문가로 결정(402)할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 의한 판매 이력 정보에 기초하여 제1 유통 전문가를 결정하는 동작을 예시한 도면이다. 도 5를 구체적으로 살펴보면, 입찰 정보는 복수의 제1 유통 전문가의 판매 이력 정보를 포함할 수 있고, 서버가 최종 유통 전문가를 결정하는데 있어서, 서버는 판매 이력 정보에 기초하여 성과 퍼센트를 도출할 수 있고, 성과 퍼센트가 높은 미리 정해진 상위 N개의 제1 유통 전문가 중에서 최종 유통 전문가를 결정할 수 있다. 판매 이력 정보에 기초하여 성과 퍼센트를 도출하는 방식에 있어서, 판매 이력 정보는 제품 별로 시기 별 판매 수, 판매 금액, 판매에 소요된 마케팅 금액 정보 등을 포함할 수 있으며, 매출 정보, 순이익 정보, 유통 제품에 대한 마진율 정보 및 유통 제품의 평균 단가 정보를 포함할 수 있다. 이때 판매에 소요된 마케팅 금액 정보는 시기 별 마케팅 비용 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 성과 퍼센트를 도출하는 방식은 다음과 같은 수학식 1에 의할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112022005766990-pat00002
S는 성과 퍼센트를 도출하기 위해 필요한 성과 지수를 의미할 수 있다. 이때 성과 지수와 성과 퍼센트는 비례하는 관계일 수 있다. f는 제1 유통 전문가가 유통하고 있는 제품의 개수를 의미할 수 있다. b는 개월 수를 의미하는 것으로 1월부터 12월까지의 수를 의미할 수 있다.Tfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 매출 금액을 의미할 수 있다. Dfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 순이익 의미할 수 있으며, Pfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 판매 개수 정보를 의미할 수 있으며, Kd는 Dfa 에 대응하는 가중치, Kp는 Pfa에 대응하는 가중치를 의미할 수 있고, J는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 소요된 마케팅 비용을 의미할 수 있다.
서버는 성과 퍼센트를 도출(501)할 수 있고, 최종 유통 전문가를 결정(502) 할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 의한 조건 정보에 기초하여 제1 유통 전문가를 결정하는 동작을 예시한 도면이다. 도 6을 구체적으로 살펴보면, 서버는 복수의 유통 전문가에 대응하는 복수의 제1 외부 서버로부터 기업 규모 정보를 획득할 수 있다. 기업 규모 정보는 기업의 크기 정보를 의미하는 것으로서 현재의 기업 가치를 의미할 수 있다. 서버가 복수의 유통 전문가 중 상기 희망 국가 정보, 상기 희망 제품 정보, 상기 유통 국가 정보 및 상기 유통 제품 정보에 기초하여 복수의 제1 유통 전문가를 결정하는 것은, 서버가 기업 규모 정보에 기초하여 상기 복수의 유통 전문가를 우량 기업, 중소 기업 또는 소형 기업 중 하나로 결정하고, 상기 조건 정보에 기초하여 상기 소싱 희망 기업을 상기 우량 기업, 상기 중소 기업 또는 상기 소형 기업에 포함된 유통 전문가와 매칭하고, 매칭된 상기 유통 전문가를 상기 제1 유통 전문가로 결정하는 것을 포함할 수 있다. 즉, 서버는 기업 규모 정보에 기초하여 3가지로 기업 크기를 분류한 후, 소싱 희망 기업의 조건 정보에 포함된 판매 규모 정보에 기초하여 소싱 희망 기업을 우량 기업, 중소 기업 또는 소형 기업 중 하나로 분류할 수 있고, 이에 대응되는 유통 전문가 중에서 제1 유통 전문가를 결정할 수 있다.
또한 입찰 정보는, 노하우 정보를 포함하고, 상기 노하우 정보는 국가별로 대응하는 노하우 정보를 포함할 수 있다. 이때 노하우 정보란 유통 전문가 들이 유통하고 있는 국가에서 이에 대응하는 제품을 유통할 때 유용한 정보를 의미할 수 있음, 노하우 정보는 유통 전문가가 유통하고 있는 국가에서 특정 제품이 유통될 때의 마진율 정보와, 유통 전문가가 노하우를 이용하여 유통할 시 발생하는 마진율 정보를 포함할 수 있다. 서버는 상기 노하우 정보 및 상기 기업 규모 정보에 기초하여 상기 소싱 희망 기업이 상기 노하우 정보에 포함된 노하우를 실행할 경우 얻게 되는 이득 퍼센트를 도출할 수 있고, 상기 이득 지수가 가장 높은 상기 제1 유통 전문가를 상기 최종 유통 전문가로 결정할 수 있다.
V는 이득 지수를 나타낼 수 있고, S는 성과 지수를 나타낼 수 있고, H는 유통 전문가가 제1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 제품이 해당 국가에서 유통될 때의 마진율 값을 나타낼 수 있고, L은 제1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 제품이 해당 국가에서 유통될 때의 평균 마진율 값을 나타낼 수 있다.
서버는 제1 외부 서버로부터 상기 유통 제품 정보에 대응하는 제품의 도매 가격 및 국내에서 판매되는 상기 유통 제품 정보에 대응하는 제품의 복수의 가격 정보를 획득할 수 있고, 복수의 가격 정보에 기초하여 상기 국내에서 판매되는 상기 유통 제품 정보에 대응하는 제품의 복수의 가격 중 상위 50%로의 가격 정보를 도출할 수 있으며, 상위 50%로의 가격 정보와 상기 제품의 도매 가격 차이에 기초하여 상기 이득 퍼센트를 도출할 수 있다.
상기 이득 퍼센트를 도출하는 방식은 아래와 같은 수학식 2에 의할 수 있다.
아래와 같은 수학식 2에 의할 수 있고,
[수학식 2]
Figure 112022005766990-pat00003
V는 이득 지수를 나타낼 수 있고, S는 성과 지수를 나타낼 수 있고, H는 유통 전문가가 제1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 제품이 해당 국가에서 유통될 때의 마진율 값을 나타낼 수 있고, L은 제1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 제품이 해당 국가에서 유통될 때의 평균 마진율 값을 나타낼 수 있다.
N은 제1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 제품의 국내에서 판매될 때 상위 50%의 가격을 나타낼 수 있고, M은 1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 제품의 도매 가격을 나타낼 수 있다.
서버는 기업 규모 정보를 획득(601)할 수 있고, 기업 규모 정보에 기초하여 우량 기업, 중소 기업 또는 소형 기업 중 하나로 결정(602)할 수 있고, 유통 전문가와 매칭(603)할 수 있고, 제1 유통 전문가로 결정할 수 있다(604).
도 7은 일 실시예에 의한 다양한 나라에 상품을 유통하는 동작을 예시한 도면이다.
사용자는 한국(11)에서 미국(12)이나 독일(13) 등으로 유통 시킬 제품을 구상할 수 있으며, 이를 기존의 유통 전문가를 통해 노하우를 전수 받을 수 있다.
사용자 단말은 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), 및 PDA(Personal Digital Assistant) 등 일 수 있다.
기계 학습일 이용 시 딥 러닝 모델을 이용할 수 있으며 머신 러닝 모델을 이용하여 수행할 수 있다. 이때 학습 데이터 셋은 외부의 다양한 서버에서 획득한 다양한 정보를 학습 데이터 셋으로 포함할 수 있으며, 지도 학습 방식이 이용될 수 있다. 이때, 딥 러닝 모델 모듈은 DNN(deep neural network) 알고리즘을 이용할 수 있다. 기재된 바에 국한되지 않고, 합성곱 신경망(CNN, Convoultional Neural Network), 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine),　심층 신뢰 신경망(DBN, Deep Belief Network) 알고리즘들이 이용될 수 있으며, 각각의 알고리즘들은 주지의 기술이므로 설명은 생략한다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1: 서버

Claims (5)

  1. 서버에 의해 수행되는 소싱 대행 업체 선정 방법에 있어서,
    소싱 희망 기업에 대응하는 사용자 단말로부터 소싱을 희망하는 희망 국가 정보 및 희망 제품 정보를 획득하는 단계;
    복수의 유통 전문가에 대응하는 복수의 제1 외부 서버로부터 유통 국가 정보 및 유통 제품 정보를 획득하는 단계;
    상기 복수의 유통 전문가 중 상기 희망 국가 정보, 상기 희망 제품 정보, 상기 유통 국가 정보 및 상기 유통 제품 정보에 기초하여 복수의 제1 유통 전문가를 결정하는 단계;
    상기 사용자 단말로부터 조건 정보를 획득하는 단계;
    상기 제1 외부 서버로부터 입찰 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 복수의 제1 유통 전문가 중 상기 조건 정보 및 상기 입찰 정보에 기초하여 최종 유통 전문가를 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 복수의 제1 유통 전문가를 결정하는 단계는,
    상기 희망 국가 정보에 대응하는 제1 국가와 상기 유통 국가 정보에 대응하는 제2 국가의 일치 여부를 판단하는 단계;
    상기 제1 국가 및 상기 제2 국가가 일치하면, 상기 희망 제품 정보에 대응하는 제1 제품과 상기 유통 제품 정보에 대응하는 제2 제품의 일치 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 제1 제품 및 상기 제2 제품이 일치하는 유통 전문가를 상기 복수의 제1 유통 전문가로 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 입찰 정보는 상기 복수의 제1 유통 전문가의 판매 이력 정보를 포함하고,
    상기 최종 유통 전문가를 결정하는 단계는,
    상기 판매 이력 정보에 기초하여 성과 퍼센트를 도출하는 단계; 및
    상기 성과 퍼센트가 높은 미리 정해진 상위 N개의 제1 유통 전문가 중에서 상기 최종 유통 전문가로 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 판매 이력 정보는, 매출 정보, 순이익 정보 및 마케팅 비용 정보를 포함하고,
    상기 판매 이력 정보에 기초하여 성과 퍼센트를 도출하는 단계;는
    아래와 같은 수학식 1에 의할 수 있고,
    [수학식 1]
    Figure 112022035422194-pat00004

    S는 성과 퍼센트를 도출하기 위해 필요한 성과 지수를 나타내고,. f는 제1 유통 전문가가 유통하고 있는 제품의 개수를 나타내고, b는 개월 수를 의미하는 것으로 1월부터 12월까지의 수를 나타내고, Tfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 매출 금액을 나타내고, Dfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 순이익 을 나타내고, Pfa는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 판매 개수 정보를 나타내고, Kd는 Dfa 에 대응하는 가중치를 나타내고, Kp는 Pfa에 대응하는 가중치를 나타내고, J는 f번째 제품의 a번째 월에 대응하는 소요된 마케팅 비용을 나타내는 소싱 대행 업체 선정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 유통 전문가에 대응하는 복수의 제1 외부 서버로부터 기업 규모 정보를 획득하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 복수의 유통 전문가 중 상기 희망 국가 정보, 상기 희망 제품 정보, 상기 유통 국가 정보 및 상기 유통 제품 정보에 기초하여 복수의 제1 유통 전문가를 결정하는 단계는,
    상기 기업 규모 정보에 기초하여 상기 복수의 유통 전문가를 우량 기업, 중소 기업 또는 소형 기업 중 하나로 결정하는 단계;
    상기 조건 정보에 기초하여 상기 소싱 희망 기업을 상기 우량 기업, 상기 중소 기업 또는 상기 소형 기업에 포함된 유통 전문가와 매칭하는 단계; 및
    매칭된 상기 유통 전문가를 상기 제1 유통 전문가로 결정하는 단계;를 더 포함하는 소싱 대행 업체 선정 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
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