KR102562565B1 - 자동화 기반의 데이터 수집 및 분석을 통해 벤치마크 정보를 제공하는 비즈니스 분석 정보 제공 방법, 장치, 및 프로그램 - Google Patents

Abstract

본 발명은 비즈니스 분석 정보 제공 장치에서 수행되는 비즈니스 분석 정보 제공 방법으로서, 온라인 커머스 데이터를 수집 및 병합하는 단계, 상기 온라인 커머스 데이터를 기초로, 기설정된 벤치마크 목적에 따라 벤치마크 대상을 결정하는 단계, 및 상기 벤치마크 대상의 정보를 제공하거나, 상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터와 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 비교분석한 정보를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

자동화 기반의 데이터 수집 및 분석을 통해 벤치마크 정보를 제공하는 비즈니스 분석 정보 제공 방법, 장치, 및 프로그램{METHOD, APPARATUS, AND PROGRAM FOR PROVIDING BUSINESS ANALYSIS INFORMATION TO PROVIDE BENCHMARK INFORMATION THROUGH COLLECTING AND ANALYZING DATA BASED ON AUTOMATIZATION}

본 발명은 온라인 커머스 데이터를 기초로 벤치마크 대상의 정보를 제공하거나 벤치마크 대상과 자사의 비교 분석을 통한 자사의 비즈니스 문제점 진단 및 비즈니스 전략을 제공하는 기술에 관한 것이다.

국내 온라인 커머스(Online Commerce) 시장은 급성장하고 있으나, 시장에 존재하는 온라인 커머스 사업과 관련된 통계 솔루션은 단순 데이터 나열만 제공하는 매우 초보적인 수준으로, 단순 나열된 데이터를 보고 사용자가 직접 유의미한 정보를 파악하기는 어렵다. 즉, 현재 수준에서의 통계 솔루션은 통계의 시각화만 제공하고 비즈니스의 문제점을 알려 주지 못하고 있으므로 온라인 커머스 사업의 문제점을 진단해 주는 통계 솔루션은 아직 없다고 볼 수 있다. 이러한 상황에서 온라인 커머스 사업의 비즈니스 문제점을 탐색하려면 데이터 분석가 및 개발자로 구성된 그로스해킹(Growth Hacking)팀이 필요하나 비용적인 측면에서 대부분의 중소 온라인 커머스 업체는 부담을 느낄 수밖에 없다. 이에 따라 중소 온라인 커머스 업체는 일반적으로 경영자의 직감으로 의사결정을 하게되는 문제가 있다.

한국등록특허 제10-1715737호

본 발명의 목적은 온라인 커머스 데이터를 기초로 다양한 지표를 분석하여 비즈니스 성장을 위한 인사이트(Insight)를 제공하는 비즈니스 분석 정보 제공 방법, 장치, 및 프로그램을 제공하는데 있다.

본 발명의 목적은 온라인 커머스 데이터를 수집 및 병합하여 목적에 따른 벤치마크(Benchmark) 대상을 찾고, 벤치마크 대상의 정보 또는 벤치마크 대상과 특정 업체와의 비교분석을 통한 문제점 진단 및 전략을 제공하는 비즈니스 분석 정보 제공 방법, 장치, 및 프로그램을 제공하는데 있다.

본 발명의 목적은 온라인 커머스 데이터를 확보하기 위해, 다양한 온라인몰(Online Mall)로부터 획득된 데이터에 포함된 항목들의 명칭을 학습하고 데이터의 경향성을 분석하여 하나의 통일된 명칭으로 변환한 후 데이터를 병합하여 데이터베이스를 구축하는 비즈니스 분석 정보 제공 방법, 장치, 및 프로그램을 제공하는데 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1 측면은 비즈니스 분석 정보 제공 방법으로서, 온라인 커머스 데이터를 수집 및 병합하는 단계, 상기 온라인 커머스 데이터를 기초로, 기설정된 벤치마크 목적에 따라 벤치마크 대상을 결정하는 단계, 및 상기 벤치마크 대상의 정보를 제공하거나, 상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터와 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 비교분석한 정보를 제공하는 단계를 포함한다.

바람직하게, 상기 온라인 커머스 데이터를 수집 및 병합하는 단계는, 특정 업체가 입점한 적어도 하나의 온라인몰로부터 온라인 커머스 데이터를 날짜별로 획득하는 단계, 상기 획득한 온라인 커머스 데이터에 포함된 각 항목을 분석하여 기설정된 항목명 중 하나로 결정하여 항목명을 변환하는 단계, 및 상기 변환한 항목명에 따라 기저장된 온라인 커머스 데이터와 상기 획득한 온라인 커머스 데이터를 온라인몰별로 적재하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 항목명을 변환하는 단계는, 상기 획득한 온라인 커머스 데이터에 포함된 각 항목의 항목명을 판단하는 단계, 상기 판단한 항목명이 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭되지 않으면 상기 항목명 또는 항목값의 특성을 분석하는 단계, 상기 특성을 기초로 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명 중 하나로 결정하는 단계, 및 상기 결정한 항목명과 상기 판단한 항목명을 기초로 온라인 커머스 데이터의 항목명을 학습하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 벤치마크 대상을 결정하는 단계는, 업종, 매출수준, 및 구매주기 중 적어도 하나의 기준을 설정하는 단계, 및 상기 설정한 기준에 따라 온라인 커머스 데이터를 필터링하여 벤치마크 대상을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 기준을 설정하는 단계는, 상기 특정 업체의 사용자로부터 업종, 매출수준, 및 구매주기 중 적어도 하나의 기준을 선택받는 단계, 상기 선택받은 기준이 업종인 경우에는, 상기 특정 업체의 업종과 동일 또는 유사 범위로 분류되는 업종을 기준값으로 설정하는 단계, 및 상기 선택받은 기준이 매출수준 또는 구매주기인 경우에는, 그 기준값을 상기 특정 업체의 매출수준 또는 구매주기의 현재값 대비 유사 또는 상향으로 설정하는 단계를 포함하되, 상기 유사 또는 상향 여부 및 상기 현재값 대비 유사 또는 상향의 범위는 상기 사용자에 의하여 결정될 수 있다.

바람직하게, 상기 정보를 제공하는 단계는, 상기 벤치마크 대상에 대하여 날짜별로 수집되어 온라인몰별로 적재되어 있는 온라인 커머스 데이터를 추출하는 단계, 상기 추출한 온라인 커머스 데이터를 하나로 병합하는 단계, 상기 병합한 온라인 커머스 데이터로부터 벤치마크 지표를 추출하는 단계, 및 상기 벤치마크 지표에 대한 정보를 제공하는 단계를 포함하되, 상기 벤치마크 지표는 기간별 매출, 구매채널별 매출, 주문방식별 매출, 주문건수, 구매주기, 재구매율, 객단가, 사용자 로그, 고객 생애 가치, 리뷰 전환 비율, 친구추천 비율, 및 구매전환율 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.

바람직하게, 상기 정보를 제공하는 단계는, 상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터와 상기 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 비교하는 단계, 상기 비교한 결과에 따라 상기 특정 업체의 비즈니스 문제점을 판단하는 단계, 및 상기 비즈니스 문제점을 해결하기 위하여 상기 벤치마크 대상의 비즈니스 전략을 추천하고 상기 전략에 따른 예상 성과를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 비즈니스 전략을 추천하고 예상성과를 제공하는 단계는, 상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터로부터 상기 특정 업체의 비즈니스 문제점과 동일 또는 유사한 문제점이 나타나는 시기와 해당 시기 이후에 상기 문제점이 나타나지 않는 시기를 특정하는 단계, 상기 양 시기 사이의 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터를 분석하여 문제점 해결을 위한 상기 벤치마크 대상의 전략을 분석하는 단계, 및 상기 분석한 벤치마크 대상의 전략과 해당 전략에 따른 벤치마크 대상의 성과 지표의 변화 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

바람직하게, 상기 비즈니스 전략의 수행에 대한 성과 지표를 기간별로 획득하는 단계, 상기 성과 지표와 상기 예상 성과를 비교하여 상기 전략의 효과 정도를 판단하는 단계, 및 상기 비즈니스 전략, 상기 비즈니스 전략의 효과 정도, 상기 판단한 비즈니스 문제점, 및 상기 특정 업체의 업종, 매출수준, 및 구매주기를 기초로 비즈니스 전략을 학습하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제2 측면은, 비즈니스 분석 정보 제공 장치로서, 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 개시된 실시 예에 따른 방법을 수행한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제3 측면은, 비즈니스 분석 정보 제공 컴퓨터 프로그램으로서, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 개시된 실시 예에 따른 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된다.

본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

상기한 바와 같이 본 발명에 의하면, 벤치마크 목적에 따라 벤치마크 대상을 찾아 벤치마크 대상의 다양한 지표에 대한 정보를 제공하거나 벤치마크 대상과 자사의 비교 분석을 통해 자사의 비즈니스 문제점을 진단하고 전략을 제공하므로 자사의 비즈니스를 성장시킬 수 있는 효과가 있다.

또한, 다양한 온라인몰로부터 온라인 커머스 데이터를 획득하여 병합하므로써, 분석의 기초가 되는 온라인 커머스 데이터를 제대로 확보할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 비즈니스 분석 정보 제공 시스템을 도시한 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 비즈니스 분석 정보 제공 장치를 도시한 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 비즈니스 분석 정보 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 벤치마크 정보 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5 및 도 6은 일 실시예에 따라 제공된 비즈니스 분석 정보를 나타내는 예시도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

명세서에서 사용되는 "부" 또는 “모듈”이라는 용어는 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, "부" 또는 “모듈”은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. "부" 또는 “모듈”은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 "부" 또는 “모듈”은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 "부" 또는 “모듈”들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 "부" 또는 “모듈”들로 더 분리될 수 있다.

본 명세서에서, 컴퓨터는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 동작하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

본 명세서에서 설명되는 각 단계들은 컴퓨터에 의하여 수행되는 것으로 설명되나, 각 단계의 주체는 이에 제한되는 것은 아니며, 실시 예에 따라 각 단계들의 적어도 일부가 서로 다른 장치에서 수행될 수도 있다.

도 1은 본 발명에 따른 비즈니스 분석 정보 제공 시스템을 도시한 구성도이다.

도 1을 참조하면, 비즈니스 분석 정보 제공 시스템(100)은 비즈니스 분석 정보 제공 장치(110)(이하, “분석 장치”라고 한다), 온라인 커머스 데이터 제공 장치(120)(이하, “제공 장치”라고 한다), 및 사용자 단말(130)을 포함한다. 여기에서, 분석 장치(110), 제공 장치(120), 및 사용자 단말(130)은 네트워크를 통하여 연결되고, 제공 장치(120) 및 사용자 단말(130)은 각 1개씩만 도시하였으나 그 개수에는 제한이 없다.

분석 장치(110)는 제공 장치(120) 및 사용자 단말(130)과 연결되어 비즈니스 분석 정보 제공 방법을 수행하는 장치로서, 일 실시예에서, 벤치마크 정보 제공 방법을 수행할 수 있다. 바람직하게, 분석 장치(110)는 제공 장치(120)로부터 수신한 온라인 커머스 데이터를 수집, 병합, 및 분석하여 사용자 단말(130)의 요청에 따라 특정 업체의 온라인 커머스 비즈니스 분석 정보를 제공할 수 있다. 여기에서, 제공 장치(120)로부터 수신한 온라인 커머스 데이터, 온라인 커머스 데이터를 이용하여 분석한 비즈니스 분석 정보, 및 사용자 단말(130)로부터 수신한 비즈니스 분석 정보에 대한 피드백 데이터는 별도로 저장 및 관리되어 데이터베이스화 될 수 있고, 인공지능 학습에 이용될 수 있다.

제공 장치(120)는 온라인몰 서버로서 분석 장치(110)로의 데이터 제공에 동의한 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 분석 장치(110)에 제공하거나, 분석 장치(110)가 온라인 커머스 데이터를 수집할 수 있도록 한다. 바람직하게, 제공 장치(120)는 분석 장치(110)에서 제공하는 서비스를 제공받고자 하는 특정 업체의 자사 온라인몰 서버 또는 특정 업체가 입점해 있는 타사 온라인몰 서버에 해당할 수 있고, 예를 들어, 스마트스토어, 카페24, 고도몰, shopify, N스토어, 쿠팡, SSG, 등에 해당할 수 있다. 또한, 특정 업체의 온라인 커머스 데이터는 벤치마크 대상의 분석 시에도 사용될 수 있다.

사용자 단말(130)은 분석 장치(110)를 통해 비즈니스 분석 정보를 제공받고자 하는 특정 업체의 사용자가 구비하거나 조작할 수 있는 기기이다. 사용자 단말(130)은, 예를 들어, 상기에서 설명된 컴퓨터로서, 분석 장치(110)에서 제공하는 비즈니스 분석 정보 제공 방법을 수행하기 위한 어플리케이션 또는 프로그램을 설치하여 실행할 수 있고, 사용자 인터페이스(User Interface)를 구비하여 데이터의 입출력이 제어될 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 분석 장치를 도시한 구성도이다.

도 2를 참조하면, 분석 장치(110)는 프로세서(111) 및 메모리(112)를 포함하고, 바람직하게, 네트워크 인터페이스(또는 통신 인터페이스)(미도시), 스토리지(미도시), 또는 버스(bus)(미도시)를 더 포함할 수 있다.

프로세서(111)는 분석 장치(110)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 바람직하게, 프로세서(111)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있고, 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(111)는 하나 이상의 코어(core, 미도시), 그래픽 처리부(미도시), 또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예: 버스(bus) 등)를 포함할 수 있고, 프로세서(111)는 프로세서(111) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(111)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다. 이에 더하여, 프로세서(111)는 메모리(112)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션(instruction)을 실행함으로써, 도 3 및 도 4를 참조하여 설명될 방법을 수행할 수 있다.

메모리(112)는 각종 데이터, 명령, 또는 정보를 저장한다. 바람직하게, 메모리(112)에는 프로세서(111)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)이 저장될 수 있고, 메모리(112)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

이하, 도 3 및 도 4를 참조하여, 분석 장치(110)가 수행하는 비즈니스 분석 정보 제공 방법 및 벤치마크 정보 제공 방법에 대하여 설명하도록 한다.

도 3은 일 실시예에 따른 분석 정보 제공 방법을 도시한 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 분석 장치(110)는 온라인 커머스 데이터를 수집 및 병합한다(단계 S310). 바람직하게, 분석 장치(110)는 특정 업체가 입점한 적어도 하나의 온라인몰로부터 온라인 커머스 데이터를 날짜별로 획득할 수 있다. 여기에서, 특정 업체는 분석 장치(110)에 온라인 커머스 데이터를 제공하여 비즈니스 분석 정보 제공 서비스를 받는데 동의한 업체로서, 분석 장치(110)는 특정 업체의 자사 온라인몰의 제공 장치(120) 또는 특정 업체가 입점한 타사 온라인몰의 제공 장치(120)로부터 온라인 커머스 데이터를 주기적으로 획득할 수 있다.

바람직하게, 분석장치(110)는 획득한 온라인 커머스 데이터에 포함된 각 항목을 분석하고 기설정된 항목명 중 하나로 결정하여 항목명을 변환하고, 변환한 항목명에 따라 기저장된 온라인 커머스 데이터와 획득한 온라인 커머스 데이터를 온라인몰별로 적재할 수 있다. 이와 같은 과정을 통하여 다양한 형태로 획득된 온라인 커머스 데이터는 하나의 형태로 통일된 후 온라인몰 별로 구분하여 저장 및 관리될 수 있다. 온라인 커머스 데이터의 저장 및 관리의 방식은 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에 의하여 용이하게 변형될 수 있다.

보다 구체적으로, 분석 장치(110)는 획득한 온라인 커머스 데이터에 포함된 각 항목의 항목명을 판단하고, 판단한 항목명이 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭되는지 여부를 확인한다. 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명은 사용자 단말(130)에 의하여 설정되거나, 특정 업체의 자사 온라인몰에서 획득되는 온라인 커머스 데이터의 항목명을 기준으로 설정될 수 있다. 바람직하게, 분석 장치(110)는 판단한 항목명이 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭되면 항목명의 변환 없이 온라인 커머스 데이터를 온라인몰별로 적재할 수 있고, 판단한 항목명이 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭되지 않으면 항목의 항목명 또는 항목값의 특성을 분석할 수 있다. 예를 들어, 온라인 커머스 데이터가 엑셀 형태로 되어 있다면 항목은 컬럼(Column), 항목명은 컬럼명(Column Name), 항목값은 컬럼값(Column Value)일 수 있다. 항목명이 다르게 표현되어 있다고 하더라도 항목명 자체의 특성 또는 항목값의 경향성이 동일 또는 유사하면 동일한 항목에 해당하는 것으로 판단될 수 있으므로, 분석 장치(110)는 항목명 또는 항목값의 특성을 분석한다. 분석 장치(110)는 분석한 특성을 기초로 획득한 온라인 커머스 데이터의 항목명을 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명 중 하나로 결정할 수 있다.

예를 들어, 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명이 “주문번호”이고, 획득한 온라인 커머스 데이터의 항목명이 “order_id” 및 “order_num”으로 서로 매칭되지 않는 경우, 분석 장치(110)는 각 항목명 자체의 특성을 분석하여 “order_id” 및 “order_num”가 모두 “주문번호”를 나타내는 것으로 판단하거나, 항목값의 특성을 분석하여 “주문번호”, “order_id”, 및 “order_num”에 포함된 항목값의 특성이 동일하거나 유사한 것으로 판단하면, “order_id” 및 “order_num”을 “주문번호”로 결정하여 “주문번호”로 항목명을 변환할 수 있다.

또한, 분석 장치(110)는 획득한 온라인 커머스 데이터로부터 판단한 항목명과 기저장된 온라인 커머스 데이터와의 비교 분석을 통해 결정한 항목명을 기초로 온라인 커머스 데이터의 항목명을 학습할 수 있고, 이를 통해 새롭게 획득하게될 온라인 커머스 데이터의 항목명 판단과 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과의 매칭을 보다 정확하게 수행하도록 고도화한다. 예를 들어, “order_id” 및 “order_num”의 항목명 결정을 통해 “order_id” 및 “order_num”가 “주문번호”에 매칭되는 항목명이라는 것이 학습되었으므로, 새롭게 획득된 온라인 커머스 데이터의 항목명에 “order_id” 또는 “order_num”가 있으면 이는 항목명이나 항목값의 특성 분석 없이 바로 “주문번호”로 매칭될 수 있는 것이다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 항목명의 특성을 학습하여 새로운 항목명을 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(110)는 항목명에 "order"가 포함되어 있는 경우 이를 "주문번호"로 매칭할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

또한, 분석 장치(110)는 자연어처리 기반의 학습모델을 이용하여 항목명의 특성을 학습하고, 새로운 항목명을 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(110)는 각각의 항목명을 파싱할 수 있다. 예를 들어, 분석 장치(110)는 "order_id" 항목명을 "order" 및 "id"로 파싱할 수 있다.

분석 장치(110)는 파싱된 항목명을 워드 임베딩을 통해 파라미터화할 수 있다. 또한, 분석 장치(110)는 파라미터화된 항목명과 기저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과의 유사도 분석을 통해 항목명 매칭을 수행할 수 있다.

다른 예로, 분석 장치(110)는 파싱된 항목명 각각이 의미하는 바를 기 저장된 데이터베이스에 기반하여 판단하고, 파싱된 항목명의 조합을 통해 항목명 매칭을 수행할 수 있다.

다른 예로, 분석 장치(110)는 파라미터화된 항목명을 기 학습된 모델(예: 신경망 모델)에 입력하고, 그 출력을 획득하여 이에 대응하는 항목명을 매칭할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 데이터 항목에 포함된 데이터의 특성에 기반하여 항목명 매칭을 수행할 수 있다. 예를 들어, 주문번호가 갖는 데이터의 특성과 주문금액이 갖는 데이터의 특성은 서로 상이할 수 있다. 예를 들어, 주문번호는 특정 자리수(예: 8자리)의 숫자가 일정하게 등장할 수 있는 반면, 주문금액은 자리수가 주문번호에 비해 적을 수 있으며, 자리수가 일정하지 않고 그 변동폭이 클 수 있다. 분석 장치(110)는 이러한 데이터의 특성과, 데이터의 분포에 기반하여 항목명 매칭을 수행할 수 있다. 분석 장치(110)는 데이터의 특성과 항목명 분석을 함께 수행하여 더욱 정확한 항목명 매칭을 수행할 수 있다.

이를 통해, 분석 장치(110)는 플랫폼이나 사용자별로 상이하게 설정될 수 있는 항목명을 자동으로 판단하여 취합함으로써, 데이터베이스를 용이하게 관리할 수 있다.

획득한 온라인 커머스 데이터의 항목명이 모두 결정되면, 분석 장치(110)는 결정한 항목명에 따라 기저장된 온라인 커머스 데이터와 획득한 온라인 커머스 데이터를 온라인몰별로 적재한다. 이에 따라 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)가 구축될 수 있다.

분석 장치(110)는 온라인 커머스 데이터를 분석한다(단계 S320). 분석 장치(110)는 단계 S310에서 수집 및 병합된 온라인 커머스 데이터에서 특정 업체, 즉, 분석 장치(110)를 통해 비즈니스 정보 제공 서비스를 제공받고자 하는 업체의 온라인 커머스 데이터를 분석할 수 있고, 또는 도 4를 참조하여 설명될 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터를 분석할 수 있다. 바람직하게, 분석 장치(110)는 온라인 커머스 데이터로부터 비즈니스 지표를 획득할 수 있고, 비즈니스 지표는 기간별 매출, 구매채널별 매출, 주문방식별 매출, 주문건수, 구매주기, 재구매율, 객단가, 사용자 로그, 고객 생애 가치, 리뷰 전환 비율, 친구추천 비율, 및 구매전환율 중 적어도 하나에 해당할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 온라인 커머스 데이터로부터 획득가능한 지표는 모두 해당할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 분석 대상 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터로부터 더욱 다양한 비즈니스 지표들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 지표는 벤치마크 대상의 유저 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 벤치마크 대상의 유저 데이터(예를 들어, 성별, 나이 등)에 대한 정보를 획득할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 분석 대상 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터로부터 더욱 다양한 비즈니스 지표들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 지표는 벤치마크 대상의 유저 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 벤치마크 대상의 유저 데이터(예를 들어, 성별, 나이 등)에 대한 정보를 획득할 수 있다.

분석 장치(110)는 온라인 커머스 비즈니스 정보를 제공한다(단계 S330). 바람직하게, 분석 장치(110)는 단계 S320에서 분석한 결과에 따라 온라인 커머스 비즈니스 정보를 제공하고, 이는 사용자 단말(130)을 통해 사용자가 확인할 수 있다. 예를 들어, 온라인 커머스 비즈니스 정보는 도 5에 도시된 바와 같이 각 비즈니스 지표별 분석 결과가 도식화될 수 있고, 이와 함께 비즈니스 지표별 의미, 분석 방법, 또는 해석 방법이 제공될 수 있다.

분석 장치(110)는 비즈니스 문제점을 진단하고 전략을 제공한다(단계 S340). 바람직하게, 분석 장치(110)는 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 기초로 특정 업체의 문제점을 진단할 수 있다. 즉, 자신의 이전 온라인 커머스 데이터를 기초로 문제점을 진단하는 것이다. 또는, 분석 장치(110)는 특정 업체의 온라인 커머스 데이터와 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터의 비교분석을 통해 문제점을 진단할 수도 있다. 바람직하게, 분석 장치(110)는 문제점에 대한 비즈니스 전략을 기설정된 비즈니스 전략 중에서 제공할 수 있고, 또는 벤치마크 대상의 비즈니스 전략을 제공할 수 있다.

벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터를 이용하여 비즈니스 문제점을 진단하고 비즈니스 전략을 제공하는 구체적인 방법은 이하 도 4를 참조하여 설명하고, 여기에서는 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 이용하는 방법에 대해서만 설명한다. 설명의 편의를 위해 두가지 실시예를 구분하여 설명하나, 도 3 및 도 4를 참조하여 설명되는 방법은 다양하게 조합되어 실행될 수 있고, 이는 통상의 기술자에 의하여 용이하게 수행될 수 있다.

일 실시예에서, 분석 장치(110)는, S320에서, 특정 업체의 온라인 커머스 데이터로부터 비즈니스 지표를 획득한다. 여기에서, 특정 업체는 분석 장치(110)를 통해 비즈니스 문제점을 진단받고 전략을 제공받고자 하는 업체이고, 바람직하게, 분석 장치(110)는 특정 업체의 자사 온라인몰 또는 특정 업체가 입점한 타사 온라인몰로부터 획득 및 병합된 온라인 커머스 데이터를 분석하여 비즈니스 지표를 획득할 수 있다.

획득된 비즈니스 지표와 이에 대한 온라인 커머스 비즈니스 정보는 단계 S330에서 제공될 수 있고, 분석 장치(110)는 단계 S340에서 비즈니스 지표를 분석하여 특정 업체의 비즈니스 문제점을 진단한다. 바람직하게, 분석 장치(110)는 비즈니스 지표에서 상승, 등락반복, 또는 하강에 해당하는 특이요인의 존재를 확인할 수 있다. 여기에서, 특이요인은 상승, 등락반복, 또는 하강에 해당한다고 하였으나, 각 비즈니스 지표에서 이전에는 나타나지 않았던 경향성이 존재하는 경우에도 특이요인이 존재하는 것으로 판단될 수 있다.

분석 장치(110)는 특이요인이 존재하는 비즈니스 지표를 특정 업체의 이전 비즈니스 지표 또는 특정 업체와 동일 또는 유사 업종으로 분류되는 다른 업체의 비즈니스 지표와 비교하고, 비교 결과에 따라 특이요인이 비즈니스 문제점에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 비즈니스 지표와 비교하여 비즈니스 문제점에 해당하는지 여부를 판단할 수 있고, 벤치마크 대상을 결정하고, 벤치마크 비즈니스 지표를 획득하는 방법은 도 4를 참조하여 설명되는 방법이 적용될 수 있다.

보다 구체적으로, 분석 장치(110)는 이전 비즈니스 지표에 특이요인과 동일 또는 유사한 경향성이 존재하는지 여부를 확인하거나, 특이요인을 특정 년/월/주에 해당하는 주기별 이전 비즈니스 지표와 비교할 수 있고, 경향성의 존재 여부 또는 주기별 이전 비즈니스 지표와의 비교 결과에 따라 특이요인이 비즈니스 문제점에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 바람직하게, 분석 장치(110)는 이전 비즈니스 지표에 특이요인과 동일 또는 유사한 경향성이 특정 시기에 주기적으로 반복되고 있고 상승, 등락반복, 또는 하락의 폭이 이전 비즈니스 지표와 대비하였을 때 기설정된 기준 범위 이내인 경우에는 특이요인은 비즈니스 문제점에 해당하지 않는 것으로 판단할 수 있고, 이전 비즈니스 지표에 특이요인과 동일 또는 유사한 경향성이 존재하지 않는 경우에는 특이요인이 비즈니스 문제점에 해당하는 것으로 판단할 수 있다. 또는, 분석 장치(110)는 전월/전주에 해당하는 직전 비즈니스 지표와 특이요인을 비교하여 특이요인에 해당하는 상승, 등락반복, 또는 하락의 폭이 직전 비즈니스 지표 대비 기설정된 기준 범위를 초과하거나, 특이요인이 나타난 시기에 대응되는 연도별 해당 시기의 이전 비즈니스 지표와 특이요인을 비교하여 경향성이 다르게 나타나는 경우에는 특이요인을 비즈니스 문제점에 해당하는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 비수기에 매출이 떨어지는 것은 자연스러운 것이나 그 폭이 과도하게 크면 비즈니스 문제점에 해당되는 것이고, 성수기에 매출이 떨어지는 것은 비즈니스 문제점에 해당되는 것이다.

또한, 분석 장치(110)는 특정 업체의 특이요인과 다른 업체의 비즈니스 지표를 대비하고 다른 업체의 비즈니스 지표에 특이요인과 동일 또는 유사한 경향성이 존재하는 경우에는 특정 업체의 특이요인과 다른 업체의 특이요인을 대비하여 그 차이가 기설정된 기준 범위를 초과하는지 여부를 확인하고, 경향성의 존재여부 또는 특정 업체와 다른 업체의 특이요인 간의 차이 정도에 따라 특이요인이 비즈니스 문제점에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 비수기에 특정 업체의 매출이 떨어지는 것은 다른 업체에서도 동일하게 보이는 경향성으로 비즈니스 문제점에 해당하지 않으나, 매출이 떨어지는 폭이 다른 업체에 비해서 과도하게 크면, 즉, 특정 업체와 다른 업체의 특이요인 간의 차이가 기설정된 기준 범위를 초과하는 경우에는 비즈니스 문제에 해당하는 것으로 판단되는 것이다. 여기에서, 다른 업체는 특정 업체와 동일 또는 유사한 업종에 있는 다른 업체 이거나, 벤치마크 대상에 해당할 수 있고, 벤치마크 대상에 해당하는 경우에는 이하 도 4에서 설명되는 방법으로 벤치마크 대상이 결정된 후 비즈니스 문제점에 해당하는지 여부가 판단될 수 있으며, 이는 통상의 기술자에 의하여 용이하게 수행될 수 있다.

바람직하게, 특이요인이 비즈니스 문제점에 해당하는 경우에는, 분석 장치(110)는 특이요인이 존재하는 비즈니스 지표를 조합하여 비즈니스 지표의 변화에 따른 비즈니스 성장률을 측정할 수 있는 성장 방정식을 생성하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 특이요인이 존재하는 비즈니스 지표가 리뷰 전환비율, 친구추천 비율, 객단가, 및 고객생애가치인 경우에, 성장 방정식은 “(리뷰 전환 비율) X (친구추천 비율) X (월별 친구추천수) X (월별 객단가 YoY) X ((M+1)평균 고객생애가치)”와 같이 생성될 수 있다.

분석 장치(110)는, 단계 S340에서, 비즈니스 문제점에 따른 비즈니스 전략을 제공한다(단계 S430). 바람직하게, 분석 장치(110)는 비즈니스 문제점과 연관되어 기저장된 적어도 하나의 비즈니스 전략을 추천할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 성장 방정식에 기초하여 목표 지표를 산출하고, 목표 지표에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 목표 지표를 달성하기 위한 액션 플랜을 제공하고, 액션 플랜을 수행할 수 있는 페이지(예를 들어, 기획전이나 광고 등 이벤트 집행)를 제공하여, 사용자가 이에 따라 액션 플랜을 수행하도록 유도할 수 있다. 분석 장치(110)는 사용자가 액션 플랜을 수행함에 따른 지표 변화를 모니터링하여 제공하고, 달성하지 못한 지표에 대한 추가 액션 플랜을 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자는 목표 지표를 달성할 때까지 제공되는 액션 플랜에 따라 이벤트를 진행하며 목표를 자연스럽게 달성할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 분석 대상 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터로부터 더욱 다양한 비즈니스 지표들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 지표는 벤치마크 대상의 유저 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 벤치마크 대상의 유저 데이터(예를 들어, 성별, 나이 등)에 대한 정보를 획득할 수 있다.

분석 장치(110)는 추천한 각 비즈니스 전략의 영향성, 신뢰도, 및 실행 용이성을 기초로 추천한 비즈니스 전략 간의 우선순위를 결정하여 제공할 수 있다. 여기에서, 영향성은 전략을 통한 비즈니스 지표의 개선 정도를 나타내고, 신뢰도는 실증적인 증거 정도를 나타내고, 실행 용이성은 전략을 실행하는데 필요한 시간과 자원을 나타낸다. 비즈니스 전략별 영향성, 신뢰도, 및 실행 용이성에 대한 정보는 미리 정의될 수 있다.

분석 장치(110)는 추천한 비즈니스 전략 중 적어도 하나의 전략을 특정 업체의 사용자로부터 선택받을 수 있다. 즉, 분석 장치(110)는 사용자 단말(130)로 적어도 하나의 비즈니스 전략을 추천하고, 추천한 각 비즈니스 전략에 대한 정보 및 우선순위를 제공할 수 있고, 사용자 단말(130)은 추천된 비즈니스 전략 중 실행에 옮길 적어도 하나의 비즈니스 전략을 선택하는 것이다.

일 실시예에서, 분석 장치(110)는 사용자에 의하여 선택된 비즈니스 전략의 수행을 분석 장치(110)에서 직접 제공할 수 있거나 비즈니스 전략의 수행과 연관된 서비스 제공 업체와의 연계가 가능한 경우에는, 비즈니스 전략의 수행을 위한 연계 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, 광고 집행이나 캠페인 진행을 분석 장치(110)를 통해 직접 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 광고 집행이나 캠페인 진행 여부, 진행 정보 및 성과 정보를 용이하게 수집 및 분석할 수 있다. 혹은, 연계된 서비스 제공 업체를 통해 동일한 정보를 수집 및 분석할 수도 있다.

다른 예로, 고객 대상 메시지 전송 서비스 또한 자체 플랫폼이나 연계 서비스를 통해 진행할 수 있고, 이를 통해 액션 플랜 진행상황 및 성과를 분석할 수 있다.

다른 예로, 기획전을 진행하고자 하는 경우 플랫폼 상에서 기획전 페이지를 생성하고 제품 홍보 및 판매를 진행하도록 하는 서비스를 제공할 수 있다. 구체적으로, 비즈니스 전략으로 기획전을 열도록 하는 액션플랜을 제공할 경우, 해당 플랫폼을 통해 직접 기획전을 세팅할 수 있는 메뉴를 제공할 수 있고, 기획전 세팅과 관련된 정보 또한 제공된 비즈니스 전략에 기초하여 생성 및 제공될 수 있다. 사용자는 제공되는 정보를 이용하여 기획전 세팅을 진행할 수 있고, 해당 페이지 내에서 기획전 이름과 상품 등록 등을 진행할 수 있다. 이 경우, 기획전 진행에 따른 성과를 자동으로 수집 및 분석할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 사용자의 제품 판매 페이지 정보가 플랫폼과 연동되어 자동으로 기획전 페이지가 생성되도록 할 수 있다. 기획전의 테마 정보는 추천된 비즈니스 전략에 기초하여 생성되고, 이에 따라 기획전의 이름과 디자인이 기 설정된 탬플릿이나 기준에 따라 자동으로 생성될 수 있다. 또한, 해당 기획전에서 판매할 제품 및 판매 금액, 할인율 등에 대한 정보는 사용자의 제품 판매 페이지와, 제공된 비즈니스 전략에 기초하여 자동으로 연동 및 생성될 수 있다. 사용자는 생성된 페이지 정보를 검토하고, 승인하여 기획전이 개시되도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 기획전에 대한 광고 액션 플랜 또한 함께 생성되어, 플랫폼을 통해 자동으로 집행될 수 있다. 예를 들어, 기획전 페이지에 대한 SEO 최적화, 사용자의 SNS를 통한 기획전 정보 업로드, 포털 사이트나 SNS의 유료 광고 집행 등이 자동으로 진행될 수 있다. 해당 광고 집행은 사용자가 설정한 예산 범위 내에서 진행될 수 있으며, 적정한 예산에 대한 정보 또한 사전에 제공될 수 있다.

분석 장치(110)는 기획전 진행에 따른 사용자 유입, 구매전환, 매출 등에 대한 정보를 실시간으로 모니터링하고, 기획전 세팅이나 광고 전략을 스스로 수정할 수 있다. 예를 들어, 판매가 잘 되는 제품을 더 상단으로 올려 배치할 수 있고, 구매전환율이 높은 유저에게 추천하기 위한 제품을 더 상단으로 올려 배치할 수 있다. 반대로, 판매율을 높이고자 하는 상품이나 유입을 목표로 하는 유저를 타겟하는 제품을 더 상단으로 올려 배치할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 매출이나 구매전환율이 기 설정된 목표 이상일 경우에도 벤치마크 대상과 비교하여 특정 상품이나 특정 사용자층의 유입 및 구매전환 비율이 목표에 미달한다고 판단될 경우, 해당 상품의 판매나 해당 사용자층의 유입 및 구매전환을 높일 수 있도록 기획전 페이지의 구성이나 광고 전략을 수정할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 기획전 등 이벤트와 관련된 액션 플랜을 통해 유입된 사용자에 대한 정보를 획득 및 모니터링할 수 있다. 분석 장치(110)는 유입된 사용자의 재구매 여부 및 이탈여부를 모니터링하고, 관리 대상 유저에 대한 정보를 생성할 수 있다.

예를 들어, 관리 대상 유저는 이벤트 종료 후 기 설정된 기간(예: 1주일) 내에 해당 업체의 제품 판매 페이지에 접속한 유저를 의미할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 분석 장치(110)는 관리 대상 유저가 제품 판매 페이지에 접속한 것으로 판단되는 경우, 이벤트를 발생시켜 관리 대상 유저의 지속적인 방문을 유도할 수 있다. 다른 예로, 기획전 페이지를 통해 제품을 구매한 유저가 기 설정된 기간 내에 기획전 페이지의 url을 통해 기획전 페이지에 접근하고자 할 경우, 리디렉션을 통해 제품 판매 페이지로 접속하도록 하고, 해당 유저를 관리 대상 유저로 분류할 수 있다.

분석 장치(110)는 관리 대상 유저가 제품 판매 페이지에 접속한 경우, 판매 페이지의 일 측면에 기획전 페이지로 접속할 수 있는 배너를 표시할 수 있다. 기획전은 이미 종료하여 일반 유저의 접근이 불가능하지만, 관리 대상 유저가 해당 배너를 통해 기획전 페이지에 접속할 경우 기획전 페이지를 통해 할인된 가격으로 기획 제품을 구매할 수 있도록 허용할 수 있다.

관리 대상 유저가 기획전 페이지를 통해 다시 제품을 구매할 경우, 해당 유저를 2차 관리 대상 유저로 분류할 수 있다. 2차 관리 대상 유저가 다시 기 설정된 기간 내에 제품 판매 페이지를 재방문할 경우, 기획전의 종료를 알리는 메시지를 제공하되 해당 유저에게 기획전과 동일한 할인 금액으로 제품을 다시 구매할 수 있는 쿠폰을 제공할 수 있다. 이를 통해 기획전을 통해 유입된 유저가 자연스럽게 제품 판매 페이지를 통해 지속적으로 제품을 구매하도록 유도할 수 있다.

일 실시예에서, 상기에서 설명한 비즈니스 문제점 진단 및 전략 제공 방법은 주기적으로 자동 수행될 수 있고, 또는 온라인 커머스 데이터에 특이요인이 발생할 때마다 자동으로 수행되어 특이요인의 분석과 이에 따른 비즈니스 전략이 제공될 수 있다.

또한, 분석 장치(110)는 기설정된 알고리즘을 이용하여 자동으로 비즈니스 문제점을 진단하고 비즈니스 전략을 제공할 수 있다. 바람직하게, 분석 장치(110)는 기설정된 알고리즘을 이용하여 비즈니스 지표 중 문제점이 있는 비즈니스 지표를 판단하고 해당 비즈니스 지표의 성장과 상관관계가 가장 높은 비즈니스 전략을 찾아 제공하고 비즈니스 전략을 특정 업체에 적용시킬 수 있다. 이를 통해 특정 업체는 비즈니스의 성장 단계를 확인할 수 있고, 비즈니스 지표의 향상에 영향을 크게 미치는 요인을 탐색하여 비즈니스 지표의 변화를 예측할 수 있다.

일 실시예에서, 분석 장치(110)는 비즈니스 전략의 수행 기간 동안의 온라인 커머스 데이터를 수집할 수 있다. 분석 장치(110)는 수집한 온라인 커머스 데이터와 이전 온라인 커머스 데이터를 비교분석하여 비즈니스 전략의 성과 지표를 판단하고, 성과 지표에 따라 비즈니스 전략을 평가할 수 있다. 여기에서, 성과 지표와 평가 결과는 점수화될 수 있다. 비즈니스 전략의 평가는 일정 주기로 수행될 수 있고, 분석장치(110)에서 제공한 비즈니스 전략이 비즈니스 지표의 향상에 효과가 있는지 여부를 확인하고 평가 결과에 따라 추가 대응 방안이 제공될 수도 있다. 분석 장치(110)는 평가 정보를 사용자 단말(130)에게 제공하고, 사용자 단말(130)의 피드백에 따라 현재 수행 중인 비즈니즈 전략의 계속적 수행, 다른 비즈니스 전략의 수행, 또는 우선순위에 따른 차순위 비즈니스 전략의 수행을 추천할 수 있다. 예를 들어, 평가 정보가 효과가 낮은 것으로 판단되었으나 그 수행기간이 짧았던 경우에는 현재 수행 중인 비즈니스 전략을 계속 수행하는 것으로 추천할 수 있고, 평가 정보가 효과가 있는 것으로 판단된 경우에는 더 큰 향상을 위하여 다른 비즈니스 전략이나 차순위 비즈니스 전략을 수행하는 것을 추천할 수있다. 여기에서, 비즈니스 문제점, 비즈니스 전략, 및 성과 지표를 기초로 비즈니스 문제점에 따라 추천되는 비즈니스 전략이 인공지능 기반으로 학습될 수 있다.

일 실시예에서, 분석 장치(110)는 특정 업체의 자사 온라인몰 또는 특정 업체가 입점한 타사 온라인몰을 통해 특정 업체의 제품을 구매하거나 관심도가 높은 사용자의 사용자 단말(도면에 도시되지 않음)로 고객 충성도 측정을 위한 설문지 템플릿을 제공하고 사용자 단말(130)의 응답을 분석하여 고객 충성도(Net Promoter Score) 및 형태소 분석 결과를 제공할 수 있다.

도 4는 일 실시예에 따른 벤치마크 정보 제공 방법을 도시한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 분석 장치(110)는 온라인 커머스 데이터를 수집 및 병합한다(단계 S410). 단계 S410은 단계 S310과 동일하게 수행되므로, 여기에서는 중복하여 설명하지 않는다.

분석 장치(110)는 온라인 커머스 데이터를 기초로, 기설정된 벤치마크 목적에 따라 벤치마크 대상을 결정한다(단계 S420). 바람직하게, 벤치마크 목적은 사용자 단말(130)에 의하여 미리 설정될 수 있고, 분석 장치(110)는 벤치마크 목적에 따라 업종, 매출수준, 및 구매 주기 중 하나의 기준을 설정할 수 있고, 설정한 기준이 업종인 경우에는 특정 업체의 업종과 동일 또는 유사 범위로 분류되는 업종을 기준값으로 설정하고, 설정한 기준이 매출수준 또는 구매주기인 경우에는 그 기준값을 특정 업체의 매출수준 또는 구매주기의 현재값 대비 유사 또는 상향으로 설정할 수 있다. 여기에서, 특정 업체는 분석 장치(110)를 통해 벤치마크 정보의 제공을 요청한 업체이다. 벤치마크 대상을 결정하는 기준 중 구매주기는 온라인몰별로 산출될 수 있고, 예를 들어, 사용자별로 구매주기를 구하고(예를 들어, 1달에 1번씩 구매, 등) 사용자별 구매주기의 중앙값을 구한 후 온라인몰별로 구매주기가 산출될 수 있다.

바람직하게, 기준의 설정, 기준에 따른 유사 또는 상향 여부, 및 현재값 대비 유사 또는 상향의 범위는 사용자 단말(130)로부터 수신한 데이터에 의하여 결정될 수 있다. 사용자 단말(130)로부터 업종, 매출수준, 및 구매주기 중 적어도 하나의 기준을 선택받고 선택받은 기준에 대한 기준값을 설정받을 수 있는 것이다. 예를 들어, 사용자는 우리 업체와 업종과 구매주기가 유사하나 매출이 더 높은 업체를 벤치마크 대상으로 찾아 전략을 벤치마크 하고자 할 수 있고, 구매주기를 높이고 싶은 경우에는 다른 조건 없이 구매주기가 우리보다 더 높은 업체를 벤치마크 대상으로 하고자 할 수 있고, 우리와 매출이나 구매주기가 유사한 타업종의 업체를 벤치마크 대상으로 찾아 전략을 참고하고자 할 수 있기 때문에 사용자에게 벤치마크 목적에 따라 기준과 그 기준값을 설정할 수 있도록 하는 것이다.

바람직하게, 분석 장치(110)는 설정한 기준에 따라 온라인 커머스 데이터를 필터링하여 벤치마크 대상을 결정할 수 있다. 업종, 매출수준, 및 구매주기 중 복수의 기준이 선택되고 각각의 기준값이 결정된 경우에는, 분석 장치(110)는 선택된 기준들과 그 값들에 모두 부합하거나 부합정도가 가장 높은 벤치마크 대상을 탐색할 수 있다. 결정되는 벤치마크 대상은 하나일 수도 있고 복수개일 수도 있고, 벤치마크 대상이 복수개인 경우에는 결정된 복수의 벤치마크 대상에 대한 정보를 사용자 단말(130)에 제공하여 특정 업체의 온라인 커머스 데이터와 비교분석될 벤치마크 대상을 선택받을 수 있다. 또는, 사용자 단말(130)이 벤치마크 대상을 특정하는 경우에는 벤치마크 대상을 결정하는 과정 없이 특정한 벤치마크 대상으로 바로 결정될 수 있다.

분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 정보를 제공하거나, 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터와 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 비교분석한 정보를 제공한다(단계 S430).

바람직하게, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상에 대하여 날짜별로 수집되어 온라인몰별로 적재되어 있는 온라인 커머스 데이터를 추출하고 하나로 병합할 수 있다. 그 다음, 분석 장치(110)는 병합한 온라인 커머스 데이터로부터 벤치마크 지표를 추출하고 벤치마크에 대한 정보를 제공할 수 있다. 여기에서, 벤치마크 지표는 기간별 매출, 구매채널별 매출, 주문방식별 매출, 주문건수, 구매주기, 재구매율, 객단가, 사용자 로그, 고객 생애 가치, 리뷰 전환 비율, 친구추천 비율, 및 구매전환율 중 적어도 하나에 해당할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 온라인 커머스 데이터로부터 획득가능한 지표가 모두 해당할 수 있다.

바람직하게, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터와 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 비교하고, 비교한 결과에 따라 특정 업체의 비즈니스 문제점을 판단할 수 있다. 보다 구체적으로, 분석 장치(110)는 특정 기간을 설정할 수 있고, 특정 기간 동안의 온라인 커머스 데이터를 비교하여 각 벤치마크 지표에 대한 차이를 분석한다. 분석 장치(110)는 분석한 차이가 기설정된 기준 범위 이내인 경우에는 비즈니스 문제점으로 판단하지 않고, 기설정된 기준 범위를 초과하거나 서로 다른 경향성을 나타내는 경우에는 비즈니스 문제점으로 판단할 수 있다. 또한, 비즈니스 문제점에 대한 정보와 벤치마크 대상의 지표와의 비교를 통해 비즈니스 문제점으로 판단한 이유에 대한 정보는 사용자 단말(130)에 제공될 수 있다.

바람직하게, 분석 장치(110)는 비즈니스 문제점을 해결하기 위하여 벤치마크 대상의 비즈니스 전략을 추천하고 전략에 따른 예상 성과를 제공할 수 있다. 보다 구체적으로, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터로부터 특정 업체의 비즈니스 문제점과 동일 또는 유사한 문제점이 나타나는 시기와 해당 시기 이후에 문제점이 나타나지 않는 시기를 특정할 수 있다. 또는, 특정 업체의 벤치마크 목적에 따라 벤치마크 지표에 대한 특정 업체의 현재 수준과 특정 업체가 도달하고자 하는 목표 수준이 특정되면, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터에서 특정 업체의 현재 수준에 해당했던 시기와 특정 업체의 목표 수준에 해당했던 시기를 특정할 수 있다. 그 다음, 분석 장치(110)는 양 시기 사이의 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터를 분석하여 비즈니스 문제점 해결을 위한 벤치마크 대상의 비즈니스 전략을 분석하고, 분석한 벤치마크 대상의 비즈니스 전략과 해당 비즈니스 전략에 따른 벤치마크 대상의 성과 지표의 변화 정보를 제공할 수 있다. 또는 분석 장치(110)는 비즈니스 문제점이 존재하는 벤치마크 지표를 이용하여 상기에서 설명한 성장방정식을 생성할 수 있고, 성장방정식을 이용하여 비즈니스 전략의 수행에 따른 특정 업체의 성과 지표의 변화 예측 정보를 제공할 수 있다.

다양한 실시 에에서, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 유저 데이터에 기반하여 유저 분포에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 업종에 따라 주요 고객층이 상이할 수 있다. 벤치마크 대상의 유저 분포와 특정 업체의 유저 분포를 비교하여, 특정 업체의 매출 향상을 위해 집중해야 할 유저층에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 20대 여성이 주요 타겟층인 데 반해 특정 업체의 유저 분포에 20대 여성이 벤치마크 대상에 비해 적다면, 20대 여성을 대상으로 한 마케팅 전략을 추천할 수 있다.

또한, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 VIP 고객 비율에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 구매 금액이나 구매 주기, 재구매 횟수 등에 기초하여 VIP 고객 비율을 산출할 수 있다. 분석 장치(110)는 특정 업체의 VIP 고객 비율과 벤치마크 대상의 VIP 고객 비율을 비교하여, 특정 업체가 VIP 고객 비율을 늘려야 한다는 정보를 제공할 수 있다. 마찬가지로, 이 경우 VIP 고객을 늘리고, 고객 이탈을 줄이기 위한 마케팅 전략을 제공할 수 있다.

또한, 분석 장치(110)는 광고 집행 및 이에 따른 성과 정보, 재고 수량, 상품의 종류 등에 대한 정보를 벤치마크 대상과 비교 및 분석하여 정보를 제공하고, 대응 전략을 제공할 수 있다.

예를 들어, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상과 특정 업체가 동일하거나 유사한 캠페인을 진행하였을 때 이에 따른 성과를 분석할 수 있다. 분석 결과 벤치마크 대상에 비해 특정 업체의 성과가 부족할 경우, 이를 보완하기 위한 전략을 제시할 수 있다.

또한, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상과 특정 업체가 판매하는 상품의 고관여 또는 저관여 여부를 분석할 수 있다. 예를 들어, 재구매주기와 평균 구매금액이 높으면 고관여 상품으로 판단할 수 있다.

또한, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상과 특정 업체의 매출 루트를 분석하여, 자사몰과 외부몰 비율을 분석할 수 있다. 예를 들어, 상품의 종류에 따라 자사몰 판매 비중이 높은 상품이 있고, 외부몰 판매 비중이 높은 상품이 있다. 분석 장치(110)는 이에 기초하여 자사몰과 외부몰에 기초한 판매 전략을 제시할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 재무적인 지표 또한 수집 및 분석할 수 있다. 이에 기초하여, 특정 업체의 원가, 광고비, 수수료, 운반비 등에 대한 정보를 수집하고, 이에 따른 마진과 공헌이익 등 재무적 벤치마크 전략 수립 및 분석을 위한 정보를 제공할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 분석 장치(110)는 분석 대상 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터로부터 더욱 다양한 비즈니스 지표들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 지표는 벤치마크 대상의 유저 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 벤치마크 대상의 유저 데이터(예를 들어, 성별, 나이 등)에 대한 정보를 획득할 수 있다.

바람직하게, 분석 장치(110)는 비즈니스 문제점이 나타난 벤치마크 지표의 단면적인 분석뿐만 아니라 벤치마크 지표 간의 상관관계를 분석하여 벤치마크 대상의 전략을 분석할 수 있다. 예를 들어, 벤치마크 지표 간의 상관관계 분석을 통해 벤치마크 지표A를 향상시키기 위해 이에 대한 직접적인 전략을 수행한 것이 아니라 벤치마크 지표B 및 벤치마크 지표C를 향상시킨 것이라는 정보를 온라인 커머스 데이터 분석을 통해 획득할 수 있고, 이를 기초로 벤치마크 대상의 비즈니스 전략에 대한 정보를 제공할 수 있다. 즉, 비즈니스 문제점이 존재하는 벤치마크 지표에 대한 비즈니스 전략이 아니라 비즈니스 문제점이 존재하는 벤치마크 지표와 상관관계가 있는 다른 벤치마크 지표에 대한 비즈니스 전략이 제공될 수 있는 것이다.

또한, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 비즈니스 전략과 함께 벤치마크 대상이 해당 비즈니스 전략을 수행한 방법에 대한 정보도 함께 제공할 수 있다. 예를 들어, 벤치마크 대상의 비즈니스 전략이 “모바일/웹 메인페이지 UI 변경”인 경우에는 변경전 UI와 변경후 UI에 대한 정보가 함께 제공될 수 있고, 벤치마크 대상의 비즈니스 전략이 “단기 이벤트를 통한 고객 모집”인 경우에는 이벤트 종류, 이벤트 표출방식, 또는 이벤트 관련 광고 방식 등에 대한 정보가 함께 제공될 수 있으며, 이에 대한 정보는 분석 장치(110)가 수행하는 웹서핑에 의해 획득될 수 있다.

일 실시예에서, 분석 장치(110)는 비즈니스 전략의 수행에 대한 성과 지표를 기간별로 획득하고, 성과 지표와 예상 성과를 비교하여 비즈니스 전략의 효과 정도를 판단할 수 있다. 분석 장치(110)는 비즈니스 전략의 효과 정도의 정보를 사용자 단말(130)에 제공할 수 있고, 비즈니스 전략의 효과 정도에 따라 다른 비즈니즈 전략의 추천을 수행할 수 있다. 또한, 분석 장치(110)는 비즈니스 전략, 비즈니스 전략의 효과 정도, 비즈니스 문제점, 특정 업체의 업종, 매출수준, 및 구매주기를 기초로 비즈니스 전략 추천에 대해 인공지능 학습을 할 수 있다.

일 실시예에서, 분석 장치(110)는 벤치마크 대상의 정보를 주기적으로 분석하여 제공할 수 있고, 벤치마크 목적에 따라 벤치마크 대상의 특정 비즈니스 지표에서 특정 업체가 도달하고자 하는 목표치가 달성되는 경우에는 벤치마크 대상의 정보와 함께 목표치 달성에 가장 큰 영향을 미친 벤치마크 대상의 비즈니스 전략을 분석하여 제공할 수 있다. 또한, 벤치마크 대상의 비즈니스 지표에서 일반적이지 않은 상승, 등락반복, 또는 하강에 해당하는 특이요인이 발생하는 경우에는 특이요인의 발생 정보와 함께 특이요인 발생 원인을 분석하여 제공할 수 있다.

도 6은 일 실시예에 따른 비즈니스 분석 정보 제공을 나타내는 예시도이다.

상기에서 설명한 바와 같이, 도 3과 도 4에서 수행되는 각 단계는 구분하여 설명되었으나, 도 3과 도 4에서 설명된 각 단계는 서로 병합되어 수행되거나, 선택적으로 수행되거나, 조합되어 수행될 수 있는 것이다. 도 6은 도 3과 도 4의 각 단계가 서로 조합 및 병합되어 수행된 결과물로서, 분석 장치(110)는 특정 업체에 대해 자사의 온라인 커머스 데이터로부터 비즈니스 문제점을 진단한 결과(“비즈니스 문제점”), 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터와의 비교를 통해 비즈니스 문제점을 진단한 결과(“벤치마크 대상 대비”), 및 해당 비즈니스 문제점에 대한 기설정된 비즈니스 전략과 벤치마크 대상의 비즈니스 전략(“비즈니스 전략”)을 제공한 것이다. 예를 들어, 도 6을 참조하면, 분석 장치(110)는 특정 업체에 대해 온라인 커머스 데이터로부터 획득된 비즈니스 지표와 벤치마크 지표를 통합하여 퍼널 분석 결과와 고객 생애 가치에 비즈니스 문제점이 있는 것으로 진단하고, 퍼널 분석 결과와 고객 생애 가치에 해당하는 데이터 분석 결과를 이용하여 각 지표에 대한 구체적인 비즈니스 문제점을 진단할 수 있다. 그 다음, 비즈니스 문제점과 연관된 기설정된 비즈니스 전략과 벤치마크 대상의 비즈니스 전략을 획득하여 각 비즈니스 전략에 대한 정보 및 이들간의 우선순위를 결정하여 비즈니스 전략을 추천하고, 각 비즈니스 문제점에 대한 비즈니스 전략을 사용자로부터 선택받아 최종적으로 수행될 비즈니스 전략이 결정될 수 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100: 비즈니스 분석 정보 제공 시스템
110: 비즈니스 분석 정보 제공 장치
111: 프로세서
112: 메모리
120: 온라인 커머스 데이터 제공 장치
130: 사용자 단말

Claims (11)

1. 비즈니스 분석 정보 제공 장치에서 수행되는 비즈니스 분석 정보 제공 방법에 있어서,
   온라인 커머스 데이터를 수집 및 병합하는 단계;
   상기 수집 및 병합된 온라인 커머스 데이터를 기초로, 기설정된 벤치마크 목적에 따라 벤치마크 대상을 결정하는 단계; 및
   상기 결정된 벤치마크 대상의 정보를 제공하거나, 상기 결정된 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터와 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 비교분석한 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
   상기 온라인 커머스 데이터를 수집 및 병합하는 단계는,
   상기 특정 업체의 자사 온라인몰 또는 상기 특정 업체가 입점한 타사 온라인 몰로부터 주기적으로 획득한 상기 특정 업체의 온라인 커머스 데이터의 항목명을 판단하는 단계;
   상기 판단된 항목명이 기 저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭되는지 여부를 판단하는 단계;
   상기 판단된 항목명이 상기 기 저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭되면 상기 판단된 항목명의 변환없이 상기 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 온라인몰별로 적재하고, 상기 판단된 항목명이 상기 기 저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭되지 않으면 상기 판단된 항목명의 특성을 분석하고, 상기 분석한 특성을 기초로 상기 판단된 항목명을 상기 기 저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명 중 하나로 결정하는 단계를 포함하며,
   상기 정보를 제공하는 단계는,
   상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터와 상기 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 비교하는 단계;
   상기 비교한 결과에 따라 상기 특정 업체의 비즈니스 문제점을 판단하는 단계; 및
   상기 판단된 비즈니스 문제점과 연관되어 기 저장된 적어도 하나의 비즈니스 전략을 추천하고 상기 추천된 비즈니스 전략에 따른 예상 성과를 제공하는 단계를 포함하고,
   상기 비즈니스 전략을 추천하고 상기 추천된 비즈니스 전략에 따른 예상 성과를 제공하는 단계는,
   상기 추천된 비즈니스 전략 각각의 영향성, 신뢰도 및 실행 용이성을 기초로 상기 추천된 비즈니스 전략간의 우선순위를 결정하여 추천하는 단계;
   사용자로부터 상기 추천된 비즈니스 전략 중 적어도 하나의 비즈니스 전략을 선택받는 단계;
   상기 선택된 적어도 하나의 비즈니스 전략의 수행을 제공하거나 상기 선택된 적어도 하나의 비즈니스 전략의 수행과 연관된 서비스 제공 업체에 비즈니스 전략의 수행을 위한 연계 정보를 제공하는 단계;
   상기 선택된 적어도 하나의 비즈니스 전략이 비즈니스 지표의 향상에 효과가 있는지 여부를 평가하는 단계; 및
   평가 정보에 따른 상기 사용자의 피드백에 따라 현재 수행 중인 비즈니스 전략의 계속적 수행, 다른 비즈니스 전략의 수행 또는 우선순위에 따른 차순위 비즈니스 전략의 수행 중 적어도 하나를 추천하는 단계를 포함하고,
   상기 판단된 항목명을 상기 기 저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명 중 하나로 결정하는 단계는,
   상기 판단된 항목명이 상기 기 저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명과 매칭되지 않는 경우, 상기 판단된 항목명에 대응하는 데이터의 길이 및 상기 판단된 항목명에 대응하는 데이터의 길이 변동폭에 기초하여 상기 판단된 항목명을 상기 기 저장된 온라인 커머스 데이터의 항목명 중 하나로 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 특정 업체의 비즈니스 문제점을 판단하는 단계는,
   상기 특정 업체의 온라인 커머스 데이터를 분석하여 상기 특정 업체의 비즈니스 지표 - 상기 특정 업체의 비즈니스 지표는 기간별 매출, 구매채널별 매출, 주문방식별 매출, 주문건수, 구매주기, 재구매율, 객단가, 사용자 로그, 고객 생애 가치, 리뷰 전환 비율, 친구추천 비율, 및 구매전환율 중 적어도 하나를 포함함 - 를 획득하는 단계;
   상기 획득된 특정 업체의 비즈니스 지표를 분석하여 특이요인 - 상기 특이 요인은 상승, 등락반복, 하강 또는 이전에 나타나지 않았던 경향성을 포함함 - 의 존재를 확인하는 단계;
   상기 획득된 특정 업체의 비즈니스 지표에 특이요인이 존재하는 경우, 상기 획득된 특정 업체의 비즈니스 지표에 존재하는 특이요인과 상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터를 분석함에 따라 획득된 상기 벤치마크 대상의 비즈니스 지표에 존재하는 특이요인 간의 차이를 산출하고, 상기 산출된 차이가 기설정된 기준 범위를 초과하는 경우 상기 획득된 특정 업체의 비즈니스 지표에 존재하는 특이요인을 비즈니스 문제점에 해당하는 것으로 판단하며, 상기 산출된 차이가 상기 기설정된 기준 범위를 이내인 경우 상기 획득된 특정 업체의 비즈니스 지표에 존재하는 특이요인을 비즈니스 문제점에 해당하지 않는 것으로 판단하는 단계; 및
   상기 획득된 특정 업체의 비즈니스 지표에 존재하는 특이요인이 비즈니스 문제점에 해당하는 것으로 판단되는 경우, 상기 획득된 특정 업체의 비즈니스 지표를 조합하여 상기 획득된 특정 업체의 비즈니스 지표의 변화에 따른 비즈니스 성장률을 측정하기 위한 성장 방정식을 생성하여 제공하는 단계를 포함하며,
   상기 비즈니스 전략을 추천하고 상기 추천된 비즈니스 전략에 따른 예상 성과를 제공하는 단계는,
   상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터로부터 상기 특정 업체의 비즈니스 문제점과 동일한 비즈니스 문제점이 나타나는 시기와 상기 동일한 비즈니스 문제점이 나타나는 시기 이후에 상기 특정 업체의 비즈니스 문제점과 동일한 비즈니스 문제점이 나타나지 않는 시기를 특정하는 단계;
   상기 동일한 비즈니스 문제점이 나타나는 시기와 상기 동일한 비즈니스 문제점이 나타나지 않는 시기 사이의 상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터를 분석하여 문제점 해결을 위한 상기 벤치마크 대상의 전략을 분석하는 단계; 및
   상기 분석한 벤치마크 대상의 전략과 상기 분석한 벤치마크 대상의 전략에 따른 상기 벤치마크 대상의 성과 지표의 변화 정보를 제공하는 단계를 포함하고,
   상기 성장 방정식을 생성하여 제공하는 단계는,
   상기 생성된 성장 방정식에 기초하여 목표 지표를 산출하고, 상기 산출된 목표 지표를 달성하기 위한 액션 플랜을 제공하며, 상기 사용자가 상기 제공된 액션 플랜을 수행함에 따른 지표 변화를 모니터링하고, 상기 산출된 목표 지표를 달성하지 못한 지표에 대해 추가 액션 플랜을 제공하는 단계를 포함하며,
   상기 비즈니스 전략을 추천하고 상기 추천된 비즈니스 전략에 따른 예상 성과를 제공하는 단계는,
   상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터에 포함된 유저 데이터에 기초하여 상기 벤치마크 대상의 유저 분포를 판단하고, 상기 벤치마크 대상의 유저 분포와 상기 특정 업체의 유저 분포를 비교하여, 상기 특정 업체가 매출 향상을 위해 집중해야 할 유저층을 결정하며, 상기 특정 업체에 대한 비즈니스 전략으로서, 상기 결정된 유저층을 대상으로 한 마케팅 전략을 추천하는 단계;
   상기 벤치마크 대상의 온라인 커머스 데이터에 포함된 고객별 구매 금액, 구매 주기 및 재구매 횟수에 기초하여, 상기 벤치마크 대상의 VIP 고객 비율을 산출하고, 상기 벤치마크 대상의 VIP 고객 비율과 상기 특정 업체의 VIP 고객 비율을 비교하고, 상기 특정 업체에 대한 비즈니스 전략으로서, 상기 벤치마크 대상의 VIP 고객 비율과 상기 특정 업체의 VIP 고객 비율을 비교한 결과에 따른 마케팅 전략을 추천하는 단계;
   동일한 캠페인에 대한 상기 벤치마크 대상과 상기 특정 업체의 성과를 비교하고, 상기 벤치마크 대상의 성과 대비 상기 특정 업체의 성과가 적은 경우, 상기 특정 업체에 대한 비즈니스 전략으로서, 상기 특정 업체의 성과를 보완하기 위한 전략을 추천하는 단계; 및
   상기 벤치마크 대상과 상기 특정 업체의 매출 루트를 분석하여 상품의 종류별 자사몰과 외부몰의 판매 비중을 산출하고, 상기 산출된 상품의 종류별 자사몰과 외부몰의 판매 비중에 기초하여 상기 특정 업체에 대한 비즈니스 전략으로서, 자사몰과 외부몰에 기초한 판매 전략을 추천하는 단계를 포함하고,
   상기 연계 정보를 제공하는 단계는,
   상기 선택된 적어도 하나의 비즈니스 전략이 기획전 진행인 경우, 기획전 페이지를 생성하고 제품 홍보 및 판매를 진행하도록 하는 서비스를 제공하거나, 사용자의 제품 판매 페이지 정보에 기초하여 자동으로 기획전 페이지를 생성하는 단계;
   상기 기획전 페이지가 생성되는 경우, 상기 생성된 기획전 페이지 정보를 검토 및 승인하여 기획전이 개시되도록 하고, 상기 기획전이 개시되는 경우 상기 기획전에 대한 광고 액션 플랜을 생성하여 상기 기획전에 대한 광고를 집행하는 단계;
   상기 기획전 진행에 따른 사용자 유입, 구매전환 및 매출에 관한 정보를 실시간 모니터링하고, 상기 기획전 진행에 따른 사용자 유입, 구매전환 및 매출에 기초하여 상기 기획전의 세팅이나 광고 전략을 수정하는 단계; 및
   상기 기획전 페이지를 통해 제품을 구매한 유저가 상기 기획전이 종료된 이후 기 설정된 기간 내에 상기 기획전 페이지의 URL을 통해 상기 기획전 페이지에 접근할 경우, 상기 유저를 관리 대상 유저로 분류하고, 상기 관리 대상 유저로 분류된 유저가 제품 판매 페이지에 접속한 것으로 판단되는 경우, 상기 관리 대상 유저로 분류된 유저가 접속한 제품 판매 페이지의 일측면에 기획전 페이지로 접속할 수 있는 배너를 표시하는 단계를 포함하는 비즈니스 분석 정보 제공 방법.
   
2. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
   상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
   상기 프로세서는 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써 제1항의 방법을 수행하는 비즈니스 분석 정보 제공 장치.
   
3. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
4. 삭제
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