KR102589254B1 - 렌탈 서비스의 이행과 관련된 데이터를 분석하는 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 데이터 분석 시스템은 적어도 하나의 등록 상품에 대한 렌탈 데이터 분석을 의뢰하는 판매자 단말, 상기 판매자 단말과 연동되어 상기 상품에 대한 렌탈 서비스의 이행 데이터를 기록 및 관리하는 내부 관리 서버 및 상기 판매자 단말로부터 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 상기 판매자 단말과 연동되는 상기 내부 관리 서버로부터 상기 등록 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 상기 이행 데이터에 대한 통계를 바탕으로 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출하는 렌탈 데이터 지원 서버를 포함할 수 있다.

Description

렌탈 서비스의 이행과 관련된 데이터를 분석하는 시스템{System for analyzing data related to the fulfillment of rental services}

본 발명은 상품의 렌탈 서비스를 제공하는 복수의 판매자들로부터 수집된 렌탈 서비스를 이행하는 것과 관련된 데이터를 분석하는 시스템에 관한 것이다.

최근 경기 침체 등의 영향으로 인해 물품을 구매하는 대신 월할부금을 납부하여 빌려쓰는 렌탈에 관심을 기울이는 소비자가 늘고 있다. 이러한 렌탈 시장은 고가의 가구 또는 가전을 빌려 사용하고자 하는 가정에서뿐 아니라, 고가의 장비, 로봇 등을 대여하고자 하는 자영업장 및 건설현장 등 다양한 곳에서 수요가 발생함에 따라 지속적으로 성장하고 있다.

이러한 렌탈 시장의 성장과 함께 렌탈의 대상이 되는 제품의 범위도 매우 넓어졌으며, 렌탈 서비스의 방식으로 상품을 판매하는 판매자도 규모면에서 다양해졌다. 대규모 판매사에서 가능하던 렌탈 사업은 다양한 솔루션의 도움을 받아 소규모 판매사에서도 가능해졌으며, 판매자의 특성과 제품의 특성에 따라 렌탈 서비스 조건이 복잡해지는 양상을 띠게 되었다.

렌탈 사업의 종류가 다양해지고 복잡해짐에 따라, 렌탈 사업을 운영하는 판매자의 물류, 영업성과, 계약 이행 현황 등을 관리하기 위한 별도의 솔루션이 등장하게 되었으나, 렌탈 상품별 특성 및 다양한 판매자들로부터 획득된 렌탈 서비스 이행 결과에 대한 정보를 바탕으로 특정 상품에 적합한 판매 및 서비스 전략을 수립하기 위한 기술은 부족한 상황이다.

대한민국 공개특허공보 10-2012-0136027호(매입 물품을 대여하는 렌탈서비스시스템 및 이를 이용한 렌탈서비스 관리 방법)

본 발명의 다양한 실시 예는 복수의 판매자들로부터 렌탈 대상이 되는 상품에 대한 렌탈 이행 특성을 판단하고, 이에 따라 적정 렌탈 기간 및 적정 월할부금 등의 렌탈 정책을 결정하도록 하기 위해 고안되었다.

본 발명의 다양한 실시 예는 다양한 판매자들로부터 획득된 정보에 기반하여 특정 상품에 대한 평균적인 렌탈 서비스 이행 현황을 판단할 수 있게 하기 위해 고안되었다.

본 개시의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 개시의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 개시의 실시 예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 개시의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

본 발명의 실시 예에 따른 데이터의 분석 시스템은 적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석을 의뢰하는 판매자 단말, 상기 판매자 단말과 연동되어 상기 상품에 대한 렌탈 서비스의 이행 데이터를 기록 및 관리하는 내부 관리 서버 및 상기 판매자 단말로부터 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 상기 판매자 단말과 연동되는 상기 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 상기 이행 데이터에 대한 통계를 바탕으로 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출하는 렌탈 서비스 지원 서버를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 적정 렌탈 조건은 적정 월납부금, 적정 렌탈 기간 및 적정 점검 주기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 렌탈 서비스의 이행 데이터는 복수의 렌탈 계약에 관한 데이터를 포함하고, 일 렌탈 계약에 포함되는 데이터 항목은 총 계약 기간, 해당 계약의 유지 기간, 의무 사용기간 및 점검 주기 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 상기 렌탈 서비스 지원 서버는 판매자 단말로부터 상품에 대한 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 복수의 판매자 단말과 각각 연동된 복수의 내부 관리 서버로부터 상기 상품과 동일한 카테고리로 분류되는 상품들의 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 획득된 상기 이행 데이터로부터 상품의 특성 별 평균 계약 유지율을 산출하고, 상기 산출된 평균 계약 유지율이 기준치 이상인 상품 특성을 판단하여 안내할 수 있다. 이 때, 상기 상품 특성은 상품의 가격대, 사이즈 단계 및 점검 주기 중 적어도 하나의 항목을 포함할 수 있다.

또한, 상기 렌탈 서비스 지원 서버는 렌탈 기간 및 월납부금의 정도에 따라 렌탈 조건의 유형을 지정하고, 복수의 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터에서 상품 카테고리 및 렌탈 조건의 유형이 동일하나 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율을 판단하고, 상기 발생 비율이 높을수록 계약 유지에 있어서 렌탈 조건의 영향력이 감소하는 것으로 판단할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 렌탈 서비스 지원 서버는 상품의 렌탈 판매를 수행하는 판매자 단말로부터 적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 상기 판매자 단말과 연동되어 상기 상품에 대한 렌탈 서비스의 이행 데이터를 기록 및 관리하는 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 상기 이행 데이터에 대한 통계를 바탕으로 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 데이터 분석 방법은 렌탈 서비스 지원 서버가, 판매자 단말로부터 적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석을 요청받는 단계, 상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 판매자 단말과 연동되어 상품 판매 관련 데이터를 관리하는 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하는 단계, 상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 이행 데이터를 기반으로 렌탈 조건별 렌탈 계약 유지율을 판단하는 단계 및 상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예는 복수의 판매자들로부터 렌탈 대상이 되는 상품에 대한 렌탈 이행 특성을 판단하고, 이에 따라 적정 렌탈 기간 및 적정 월할부금 등의 렌탈 정책을 적합하게 결정할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예는 다양한 판매자들로부터 획득된 정보에 기반하여 특정 상품에 대한 평균적인 렌탈 서비스 이행 현황을 판단할 수 있게 하고, 이를 기반으로 적정 렌탈 서비스 조건을 결정 및 적용하여 고객 만족도를 향상시킬 수 있다.

도 1 및 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 시스템의 구성을 도시하고 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 렌탈 서비스 지원 서버의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 등록 수행부의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 정책 결정부의 구성을 도시한 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 동작의 순서를 도시한 순서도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 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.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 실시 예를 설명하기로 한다.

도 1 및 도 2에서 본 발명의 실시 예에 따른 시스템의 구성을 도시하고 있다.

먼저, 본 발명의 실시 예에 따른 시스템은 도 1에서와 같이, 렌탈 서비스 지원 서버(100)와 복수의 판매자 단말(200)을 포함하여 구성될 수 있다.

또한 다양한 실시 예에 따라 상기 시스템은 도 2에서와 같이 렌탈 서비스 지원 서버(100), 판매자 단말(200) 및 판매자 단말과 연동되어 판매자 측의 내부 시스템(예, 기간계 시스템, ERP) 운영과 관련된 동작을 수행하는 서버인 내부 관리 서버(300)를 포함할 수 있다. 물론, 이 때 상기 판매자 단말(200)은 복수의 판매자 단말을 의미할 수 있고, 상기 내부 관리 서버(300)는 상기 복수의 판매자 단말과 각각 연동된 복수의 내부 관리 서버(300)를 의미할 수 있다.

판매자 단말(200)은 렌탈 계약을 통해 판매되는 상품에 대한 판매 정보를 렌탈 서비스 지원 서버(100)에 등록하고, 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 렌탈 관련 데이터를 결정하여 상품에 대응하는 최적의 렌탈 조건으로 상품이 고객에게 렌탈될 수 있도록 지원할 수 있다.

이하에서는, 도 3 내지 도 5를 참조하여, 상기 렌탈 서비스 지원 서버(100)의 구성에 대한 설명을 기술하기로 한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 렌탈 서비스 지원 서버의 구성을 도시한 도면이다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 등록 수행부의 구성을 도시한 도면이다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 정책 결정부의 구성을 도시한 도면이다.

도 3에서 도시되는 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 메모리(110), 통신부(120) 및 프로세서(130)를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 메모리(110)는 렌탈 대상이 되는 상품의 등록 및 해당 상품에 대응하는 적정 렌탈 정책을 산출하는 데 필요한 각종 데이터(예, 렌탈 조건의 유형 정보 등)를 저장할 수 있다.

또한 상기 통신부(120)는 렌탈 대상이 되는 상품의 등록 및 적정 렌탈 정책을 산출하는 데 필요한 데이터를 획득하기 위한 외부 장치(예, 판매자 단말, 내부 관리 서버 등)와의 통신 동작을 수행할 수 있다. 아울러, 상기 통신부(120)는 프로세서(130)를 통해 산출된 통계 데이터 및 적정 렌탈 조건 정보를 외부 장치 측으로 전송하거나 해당 데이터를 적용한 렌탈 조건으로 판매 정책을 동기화하기 위한 통신 동작을 수행할 수 있다.

상기 프로세서(130)는 복수의 판매자 단말(200) 또는 판매자 단말과 각각 연동된 복수의 내부 관리 서버(300)들로부터 획득된 렌탈 서비스의 이행 데이터를 바탕으로, 분석 대상이 되는 상품의 특징에 대응하는 적정 렌탈 조건(렌탈 정책)의 산출 및 렌탈 서비스 이행을 수행할 수 있다.

구체적으로, 상기 프로세서(130)는 등록 수행부(131), 정책 결정부(132), 서비스 이행부(133)를 포함하여 구성될 수 있다.

이 때, 상기 등록 수행부(131)는 도 4에서와 같이, 상품 정보 획득부(131a), 코드 맵핑부(131b), 등록 판단부(131c)를 포함하여 구성될 수 있고, 상기 정책 결정부(132)는 상품 분석부(132a), 판매자 분석부(132b), 적정값 산출부(132c)를 포함할 수 있다.

먼저, 도 3 및 도 4에서 도시되는 등록 수행부(131)에 대하여 설명하기로 한다.

상기 등록 수행부(131)는 앞서 기술한 바와 같이, 상품 정보 획득부(131a), 코드 맵핑부(131b), 등록 판단부(131c)를 포함하여 구성될 수 있으며, 판매자 측으로부터 요청되는 상품 등록에 대응하여 상품을 등록하기 위한 처리 절차를 수행할 수 있다.

상기 등록 수행부(131)를 구성하는 상품 정보 획득부(131a)는 판매자 측이 렌탈 서비스 지원 서버(100)에 등록을 요청하는 경우, 판매자 단말(200) 및 내부 관리 서버(300)로부터 판매자가 등록 요청한 상품에 대한 정보를 획득하기 위한 정보 요청 동작을 수행할 수 있다. 또한 상기 정보 획득부(131a)는 획득된 상품 정보(상품의 기본 정보 및 내부 관리 서버로부터 획득된 상품 특성과 관련된 정보)를 카테고리별로 분류할 수 있다.

또한 다양한 실시 예에 따라 상기 상품 정보 획득부(131a)는 추후 서비스 이행부(133)에 의해 렌탈 계약이 이루어진 경우, 이로부터 발생되는 렌탈 계약의 이행과 관련된 데이터를 획득하여 관리할 수 있다.

상기 코드 맵핑부(131b)는 판매자 단말(200)에서 등록 요청한 렌탈 대상이 되는 상품에 대하여 품목 코드를 지정하여 관리하는 동작을 수행할 수 있다. 이 때 상기 코드 맵핑부(131b)는 판매자 측으로부터 획득된 상품에 대한 정보를 기반으로 자체 품목 코드를 결정할 수 있고, 내부 관리 서버(300)로부터 미리 지정된 해당 상품에 대한 품목 코드를 전달받아 이를 상기 상품에 대한 품목 코드로 지정할 수 있다. 또는 상기 코드 맵핑부(131b)는 렌탈 서비스 지원 서버(100)에서 자체 관리하는 품목 코드와 내부 관리 서버(300)에서 관리되는 상품에 대한 품목 코드가 상이할 수 있음에 따라, 각 서버에서 관리되는 품목 코드를 1:1 맵핑하고 이에 대한 맵핑 정보를 저장할 수 있다. 이에 따라 추후 상기 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 내부 관리 서버(300)측에 해당 상품에 대한 정보를 요청할 시, 맵핑된 품목 코드를 활용하여, 렌탈 서비스 지원 서버에서 관리중인 품목 코드가 아닌, 내부 관리 서버(300)측 품목 코드에 대응하는 관련 정보(예, 상품 특성 정보, 해당 상품에 대한 렌탈 계약 관련 데이터 등)를 요청할 수 있다.

상기 등록 판단부(131c)는 등록에 요구되는 상품 정보의 필수 구성이 충족되었는지 여부에 따라 해당 판매자 및 해당 판매자가 등록 요청하는 상품에 대한 등록의 타당성을 심사하고, 등록을 수행할 것인지 여부를 판단할 수 있다. 상기 등록 판단부(131c)는 등록 타당성이 인정된 상품에 대하여 등록 처리를 수행하며, 등록 처리가 수행된 해당 상품에 대한 이후의 정책 결정 절차를 수행하도록 정책 결정부(132)에 지시할 수 있다.

이후 상기 정책 결정부(132)는 앞서 기술한 바와 같이 상품 분석부(132a), 판매자 분석부(132b), 적정값 산출부(132c)를 포함하여 구성될 수 있다.

먼저, 상기 상품 분석부(132a)는 미리 등록된 상품 특성 테이블에 근거하여, 판매자 측에서 분석을 요청한 상품에 대한 상품 정보(상기 상품 정보는 상품의 이미지 정보, 상품의 명칭 및 상품의 모델명 중 적어도 하나를 포함할 수 있음)에 대응되는 특성을 분석하여 규정할 수 있다.

예를 들어, 상기 상품 분석부(132a)는 분석 대상이 되는 일 상품에 대한 가격대, 상품의 사이즈 및 점검 주기 중 적어도 하나를 판매 특성으로 판단할 수 있다. 상기 상품 특성 테이블은 상품의 카테고리 또는 물품명에 대응하여 1:1 대응하는 특성 정보를 포함하도록 구성될 수 있으며, 예를 들어, A 모델의 정수기에 대하여 상기 상품 특성 테이블에 근거하여 가격대 단계(예, 40~60만원), 사이즈 단계(소형), 점검 주기(2개월)를 각각 산출할 수 있다. 이 외에도 의무사용기간 등 통상적인 렌탈 서비스에서 수반되는 특성이 상기 상품 특성 테이블에 더 포함될 수 있다.

상기 상품 분석부(132a)에서 판단된 분석 대상이 되는 상품에 대한 판매 특성은 추후 이행 데이터의 분석 기준을 나누는데 활용될 수 있다. 예를 들어, 분석 대상이 되는 상품인 A정수기가 '소형'의 특성을 갖는다고 가정할 경우, 추후 적정값 산출부(132c)는 복수의 이행 데이터들로부터 소형 정수기들의 계약 유지율을 분석하기 위한 동작을 실시할 수 있다.

상기 판매자 분석부(132b)는 복수의 판매자 측(판매자 단말 및 판매자 단말과 연동된 내부 관리 서버)으로부터 기 획득된 이행 데이터로부터, 판매자 별 계약 유지율을 산출할 수 있다. 또한 상기 판매자 분석부(132b)는 다양한 판매자 특성별로 판매자를 그룹화하고, 그룹별 계약 유지율을 계산하여, 판매자의 특성(예, 규모, 서비스 주기, 서비스 만족도, 자체 쇼핑몰 보유 여부 등)과 계약 유지율과의 상관관계에 대한 데이터를 산출할 수 있다.

상기 적정값 산출부(132c)는 상품 정보로부터 판단된 렌탈 대상이 되는 상품의 판매 특성, 복수의 판매자 측으로부터 획득된 이행 데이터로부터 산출된 통계 특성에 따라 적정 렌탈 정책을 결정할 수 있다.

상기 적정값 산출부(132c)는 상기 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 상기 이행 데이터에 대한 통계를 바탕으로 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 적정 렌탈 조건을 산출할 수 있다. 이 때, 상기 적정 렌탈 조건은 적정 월납부금, 적정 렌탈 기간 및 적정 점검 주기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 상기 렌탈 서비스의 이행 데이터는 복수의 렌탈 계약에 관한 데이터를 포함하고, 일 렌탈 계약에 포함되는 데이터 항목은 총 계약 기간, 해당 계약의 유지 기간, 의무 사용기간 및 점검 주기 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.

상기 적정값 산출부(132c)는 판매자 단말로부터 상품에 대한 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 복수의 판매자 단말과 각각 연동된 복수의 내부 관리 서버로부터 상기 상품과 동일한 카테고리로 분류되는 상품들의 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 획득된 상기 이행 데이터로부터 상품의 특성 별 평균 계약 유지율을 산출할 수 있다. 그리고 상기 적정값 산출부(132c)는 상기 산출된 평균 계약 유지율이 기준치 이상인 상품 특성을 판단하여 안내할 수 있다. 이 때, 상기 상품 특성은 상품의 가격대, 사이즈 단계 및 점검 주기 중 적어도 하나의 항목을 포함할 수 있다.

또한 상기 적정값 산출부(132c)는 렌탈 기간 및 월납부금의 정도에 따라 렌탈 조건의 유형을 지정하고, 복수의 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터에서 상품 카테고리 및 렌탈 조건의 유형 중 적어도 하나가 동일하나 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율을 판단할 수 있다. 그리고 상품 카테고리 및 렌탈 조건의 유형 중 적어도 하나가 동일하나 계약 유지율이 기준치 이상 차이나는 렌탈 계약의 발생 비율이 높을수록 해당 카테고리 또는 해당 렌탈 조건이 계약 유지에 있어서의 영향력이 감소하는 것으로 판단할 수 있다.

반대로, 계약 유지에 렌탈 조건의 영향력이 기준치 이상인 것으로 판단되는 경우, 상기 적정값 산출부(132c)는 최종 산출된 적정 렌탈 조건에 대한 적용 필요성을 강력하게 권고하는 안내 메시지를 생성하고, 판매자로 하여금 최종 산출된 적정 렌탈 조건을 적용하도록 요청할 수 있다.

이 때, 앞서 언급한 바와 같이 상기 렌탈 조건(렌탈 정책)은 유형이 미리 분류되어 있고, 미리 분류된 기준에 따라, 일 렌탈 계약에 대한 렌탈 조건이 어느 유형에 해당하는지가 판단될 수 있다.

렌탈 조건의 유형은 예를 들어, 월할부금 및 계약 기간 항목에 대응하여 분류될 수 있고, 지정된 범위 안에서 월할부금이 최소이고 계약 기간이 최대인 제1유형부터 월할부금이 최대이고 계약 기간이 최소인 제n 유형이 존재할 수 있다. 제 1유형부터 제n 유형 사이에 월할부금과 계약 기간의 정도에 따라 다양한 유형이 존재할 수 있다.

또 다른 예에 따라 상기 렌탈 정책은 의무 사용기한에 대응하여 선택될 수 있으며, 의무 사용기한이 지정된 범위 안에서 최소 기간인 제1 유형부터 최대 기간인 제 n 유형이 존재할 수 있다.

이처럼 상기 렌탈 정책은 미리 설정된 다양한 유형들 중에 렌탈 서비스 항목별 점수를 측정하여, 항목별 점수 결과에 따라 선택될 수 있다. 예를 들어, 상기 적정값 산출부(132c)는 특정 상품에 대한 제1항목(예, 계약 유지 기간의 평균치)에 대한 점수가 기준치 이상이고, 제2항목(예, 월할부금 xx원 이상인 계약의 유지율)에 대한 점수가 기준치 미만인 특정 상품의 경우, 제1유형의 렌탈 정책(예, 지정된 범위 안에서 월할부금이 최소이고 계약 기간이 최대인 유형)이 적합한 것으로 판단할 수 있다.

그러나 상기 적정값 산출부(132c)가 렌탈 정책을 선택하는 방식은 이에 제한되지 않으며, 보다 다양한 방식으로 물품별 적정 렌탈 정책이 선택될 수 있다. 예를 들어 상기 적정값 산출부(132c)는 복수의 항목들에 대한 각각의 점수를 산출한 후 이를 합산하여 합산된 점수의 단계에 따라 렌탈 정책의 유형을 제1 유형 내지 제n 유형 중 어느 하나로 선택할 수 있다.

또한 상기 적정값 산출부(132c)는 이러한 렌탈 정책은 기 등록된 유형 정보들 중에서 적어도 하나가 선택된 후 추가적인 세부 조정이 이루어질 수 있다.

다음으로, 프로세서(130)의 구성인 서비스 이행부(133)에 대하여 기술하기로 한다.

상기 서비스 이행부(133)는 등록된 렌탈 대상이 되는 상품이 소비자에게 선택되어 렌탈 계약이 이루어지고, 렌탈 서비스가 이행되도록 하는 일련의 과정을 진행할 수 있다.

예를 들어, 상기 서비스 이행부(133)는 렌탈 대상이 되는 상품의 선택 및 렌탈 정책(계약 기간, 월납부금, 의무사용기간 등)이 소비자에 의해 선택되고, 그에 따른 계약(판매)이 요청되면, 그에 대응하여 계약을 수립하고 계약 수립 결과를 판매자 단말(200) 및 내부 관리 서버(300)에 공유할 수 있다.

또한 다양한 실시 예에 따라 상기 서비스 이행부(133)는 렌탈 계약이 수립되면, 해당 계약에 대응하는 점검 주기 및 부품 교체의 주기 또는 계약 해지에 따른 상품 반납 등과 관련된 데이터를 판매자 단말(200) 또는 내부 관리 서버(300)와 동기화하여 이를 관리할 수 있다. 상기 서비스 이행부(133)에 의해 수립된 렌탈 계약에 대한 정보는 별도로 저장되어 추후 정책 결정부에서 카테고리별 계약 유지율이 높은 렌탈 조건을 산출하는 데 활용될 수 있다.

또한, 상기 서비스 이행부(133)는 렌탈 계약이 이루어지기 전 렌탈 계약과 관련하여 고객의 상담 요청을 수신하고, 그에 대응하여 상담 서비스를 지원하기 위한 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 서비스 이행부(133)는 고객으로부터 상담 요청 버튼을 선택하는 등의 행위를 통해 상담 요청 신호가 수신될 경우, 그에 대응하여 상담을 통해 획득하고자 하는 정보(고객의 주요 문의사항 등)를 입력하도록 고객측에 요청할 수 있다. 또는 상기 서비스 이행부(133)는 고객 측에서 상담을 요청할 경우 주요 문의사항에 대한 정보를 함께 포함하여 상담 요청을 하도록 할 수 있다.

상기 서비스 이행부(133)는 예를 들어 고객이'렌탈 상담 신청'과 같은 버튼을 선택함에 따라 생성되는 팝업창 등에서 문의사항 카테고리(예, 비용, 설치, A/S, 기타 등)를 선택하는 등의 방식을 수행하도록 요청하고, 그에 따라 고객의 주요 상담 분야를 판단할 수 있다.

상기 서비스 이행부(133)는 사용자가 선택한 주요 문의사항 정보를 획득하여 배정될 상담원에게 해당 정보를 제공할 수 있다.

또한 상기 서비스 이행부(133)는 일 고객에 의해 획득된 상담 요청에 대하여 확인된 주요 문의사항 카테고리를 통계하고, 특정 상품에 대한 고객의 문의사항 카테고리별 비중 및 순위를 산출할 수 있다.

또한 상기 서비스 이행부(133)는 전체 상품의 문의사항 카테고리별 비중의 평균치를 산출할 수 있으며, 일 상품의 문의사항 카테고리별 비중이 전체 평균 대비 기준치 이상 큰 수치로 확인될 경우, 해당 카테고리에서 판매자가 등록한 렌탈 대상 상품의 판매 정보에 누락된 사항이 있는지 여부를 확인할 것을 요청하는 알림 메시지를 판매자 측(예, 판매자 단말(200))에 제공할 수 있다.

또한, 상기 서비스 이행부(133)는 상담을 요청한 고객으로부터 확보된 주요 문의사항의 카테고리 정보(비중, 순위)는 상기 정책 결정부(132)에 전달되어 상품 특성을 분석하고 그에 따라 적정 렌탈 정책을 산출하는 데 활용될 수 있다.

또한 상기 서비스 이행부(133)는 렌탈 계약의 수립 과정에서 고객 측에 제공되어야 하는 정보(예, 계약의 수립 여부, 계약번호, 렌탈 계약이 수립된 상품명, 입금 상황 등)를 다양한 방식(예, SMS, 이메일 등)을 통해 소비자 측에 전송할 수 있다.

이하에서는, 도 6 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 데이터 분석 시스템의 동작을 기술하기로 한다.

먼저 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 적정 렌탈 조건 판단 과정의 순서를 도시하고 있다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 판매자 측(예, 판매자 단말)로부터 상품에 대한 렌탈 데이터 분석이 요청되는 605단계가 이루어지면, 이후 판매자 단말과 연동된 내부 관리 서버로부터 해당 상품에 대한 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하는 610 단계를 수행할 수 있다.

이후 상기 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 상기 렌탈 서비스의 이행 데이터에 대한 통계 자료를 산출하는 615단계를 수행하고, 이후 상기 통계 결과를 기반으로 해당 상품에 대한 적정 렌탈 조건 판단을 수행하는 620단계를 수행할 수 있다.

한편, 본 발명의 다양한 실시 예는 도 7에서와 같이 내부 관리 서버(300)를 포함하는 시스템에서 상품 등록 및 렌탈 정책을 결정하는 동작이 수행될 수 있다.

도 7을 참조하면, 판매자 단말(200)은 렌탈 서비스 지원 서버(100)로 상품 등록을 요청하며 해당 상품에 대한 정보(이미지, 물품명, 모델명 등)를 전달하는 705단계를 수행할 수 있다.

이후 상기 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 판매자 단말로부터 획득된 상품 정보를 기반으로 상품을 등록하는 710단계를 진행할 수 있다. 이 때 도면에 자세히 도시되지는 않았으나, 상기 렌탈 서비스 지원 서버(100)와 내부 관리 서버(300)는 API 기반으로 연동되어 각 과정에서 요구되는 데이터를 주고받을 수 있다. 그리고 그에 따라 상품 등록 과정에서도 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 등록 요청된 상품에 대한 내부 관리 서버(300)에서 관리되는 품목 코드를 전송받고, 상기 품목 코드와 맵핑되는 자체 코드를 지정하여 상품을 등록하는 동작이 수반될 수 있다.

이후 상기 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 내부 관리 서버(300)로 상품의 추가 특성 정보를 요청하는 715단계를 수행할 수 있다. 이 때 상품의 추가 특성 정보는 예컨대, 해당 상품의 계약 이행률, 평균 계약 해지 차수, 해당 상품과 동일 카테고리에 속하는 타 상품의 렌탈 정책 등 상품의 렌탈 서비스의 이행과 관련된 데이터를 포함할 수 있다.

이후 상기 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 내부 관리 서버(300)로부터 추가 특성 정보를 전달받는 720단계가 이루어짐에 따라, 획득된 추가 특성 정보에 기반하여 해당 상품에 대응하는 렌탈 정책을 결정하는 725동작을 수행할 수 있다. 도면에 도시되지 않았으나, 상기 렌탈 서비스 지원 서버(100)는 상품 별 특성에 따른 렌탈 정책이 결정되면, 결정된 렌탈 정책은 내부 관리 서버(300) 및 판매자 단말(200)에 전달될 수 있다.

요컨대, 본 발명의 실시 예에 따른 데이터의 분석 시스템은 적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석을 의뢰하는 판매자 단말, 상기 판매자 단말과 연동되어 상기 상품에 대한 렌탈 서비스의 이행 데이터를 기록 및 관리하는 내부 관리 서버 및 상기 판매자 단말로부터 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 상기 판매자 단말과 연동되는 상기 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 상기 이행 데이터에 대한 통계를 바탕으로 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출하는 렌탈 서비스 지원 서버를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 적정 렌탈 조건은 적정 월납부금, 적정 렌탈 기간 및 적정 점검 주기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

또한, 상기 렌탈 서비스의 이행 데이터는 복수의 렌탈 계약에 관한 데이터를 포함하고, 일 렌탈 계약에 포함되는 데이터 항목은 총 계약 기간, 해당 계약의 유지 기간, 의무 사용기간 및 점검 주기 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 상기 렌탈 서비스 지원 서버는 판매자 단말로부터 상품에 대한 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 복수의 판매자 단말과 각각 연동된 복수의 내부 관리 서버로부터 상기 상품과 동일한 카테고리로 분류되는 상품들의 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 획득된 상기 이행 데이터로부터 상품의 특성 별 평균 계약 유지율을 산출하고, 상기 산출된 평균 계약 유지율이 기준치 이상인 상품 특성을 판단하여 안내할 수 있다. 이 때, 상기 상품 특성은 상품의 가격대, 사이즈 단계 및 점검 주기 중 적어도 하나의 항목을 포함할 수 있다.

또한, 상기 렌탈 서비스 지원 서버는 렌탈 기간 및 월납부금의 정도에 따라 렌탈 조건의 유형을 지정하고, 복수의 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터에서 상품 카테고리 및 렌탈 조건의 유형이 동일하나 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율을 판단하고, 상기 발생 비율이 높을수록 계약 유지에 있어서 렌탈 조건의 영향력이 감소하는 것으로 판단할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 렌탈 서비스 지원 서버는 상품의 렌탈 판매를 수행하는 판매자 단말로부터 적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 상기 판매자 단말과 연동되어 상기 상품에 대한 렌탈 서비스의 이행 데이터를 기록 및 관리하는 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 상기 이행 데이터에 대한 통계를 바탕으로 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 데이터 분석 방법은 렌탈 서비스 지원 서버가, 판매자 단말로부터 적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석을 요청받는 단계, 상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 판매자 단말과 연동되어 상품 판매 관련 데이터를 관리하는 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하는 단계, 상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 이행 데이터를 기반으로 렌탈 조건별 렌탈 계약 유지율을 판단하는 단계 및 상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 서버(100)는 메모리(110), 통신부(미도시) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.

메모리는 전자 장치의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 메모리는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다.

통신부는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 특히, 통신부는 와이파이 칩, 블루투스 칩, 무선 통신 칩, NFC칩, 저전력 블루투스 침(BLE 칩) 등과 같은 다양한 통신 칩을 포함할 수 있다. 이때, 와이파이 칩, 블루투스 칩, NFC 칩은 각각 LAN 방식, WiFi 방식, 블루투스 방식, NFC 방식으로 통신을 수행한다. 와이파이 칩이나 블루투스칩을 이용하는 경우에는 SSID 및 세션 키 등과 같은 각종 연결 정보를 먼저 송수신 하여, 이를 이용하여 통신 연결한 후 각종 정보들을 송수신할 수 있다. 무선 통신칩은 IEEE, 지그비, 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution) 등과 같은 다양한 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 칩을 의미한다.

프로세서는 메모리에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 사용자 기기의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 RAM, ROM, 그래픽 처리부, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스 및 버스로 구성될 수 있다. 이때, RAM, ROM, 그래픽 처리부, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다.

RAM은 O/S 및 어플리케이션 프로그램을 저장한다. 구체적으로, 전자 장치가 부팅되면 O/S가 RAM에 저장되고, 사용자가 선택한 각종 어플리케이션 데이터가 RAM에 저장될 수 있다.

ROM에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴 온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, 메인 CPU는 ROM에 저장된 명령어에 따라 메모리(200)에 저장된 O/S를 RAM에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, 메인 CPU는 메모리에 저장된 각종 어플리케이션 프로그램을 RAM에 복사하고, RAM에 복사된 어플리케이션 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다.

메인 CPU는 메모리에 액세스하여, 메모리에 저장된 OS를 이용하여 부팅 및 실행을 포함한 동작들을 수행한다. 그리고, 메인 CPU는 메모리에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.

제1 내지 n 인터페이스는 상술한 각종 구성요소들과 연결된다. 제1 내지 n 인터페이스 중 하나는 네트워크를 통해 외부 장치와 연결되는 네트워크 인터페이스가 될 수도 있다.

한편, 나아가, 프로세서는 인공지능 모델을 제어할 수 있다. 이 경우, 제어부는 인공지능 모델을 제어하기 위한 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)를 포함할 수 있음은 물론이다.

프로세서는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서는 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 본 발명과 관련하여 설명된 방법을 수행한다.

한편, 프로세서는 프로세서 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

메모리에는 프로세서의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 저장부에 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.

상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능 블록을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있음에 주의한다.

100: 렌탈 서비스 지원 서버
110 : 메모리
120 : 통신부
130 : 프로세서
131 : 판매자 관리부
132 : 적정값 산출부
133 : 서비스 이행부
200 : 판매자 단말
300 : 내부 관리 서버

Claims (7)

1. 데이터의 분석 시스템에 있어서,
   적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석을 의뢰하는 판매자 단말;
   상기 판매자 단말과 연동되어 상기 상품에 대한 렌탈 서비스의 이행 데이터를 기록 및 관리하는 내부 관리 서버; 및
   상기 판매자 단말로부터 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 상기 판매자 단말과 연동되는 상기 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고, 상기 이행 데이터에 대한 통계를 바탕으로 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 적정 렌탈 조건을 산출하는 렌탈 서비스 지원 서버;를 포함하고
   상기 렌탈 서비스 지원 서버는
   상기 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터로부터 판매자별 계약 유지율을 산출하되, 판매자의 특성에 따라 판매자를 그룹화하고, 상기 판매자의 특성과 상기 계약 유지율과의 상관관계에 대한 데이터를 산출하며, 상기 판매자 특성은 규모, 서비스 주기, 서비스 만족도 및 자체 쇼핑몰 보유 여부를 포함하고,
   렌탈 기간 및 월납부금의 정도에 따라 렌탈 조건의 유형을 지정하고, 복수의 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터에서 상품의 카테고리 및 렌탈 조건의 유형 중 적어도 하나가 동일하나 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율을 산출하고,
   상기 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율이 높을수록, 계약 유지에 있어서 상기 카테고리 또는 상기 렌탈 조건의 유형이 갖는 영향력이 감소하는 것으로 판단하고
   계약 유지에 있어서 렌탈 조건의 유형이 갖는 영향력이 기준치 이상인 것으로 판단되는 경우 최종 산출된 적정 렌탈 조건에 대한 적용 필요성을 권고하는 안내 메시지를 생성하며
   상기 렌탈 서비스 지원 서버는
   일 상품에 대한 렌탈 서비스 항목별 점수를 측정하여, 상기 점수에 따라 상기 상품에 대한 적정 렌탈 조건의 유형을 선택하되,
   계약 유지 기간의 평균치에 따라 측정된 점수가 기준치 이상 또는 미만임에 따라 지정된 범위 안에서 계약 기간을 최대 또는 최소로 결정하고,
   일정 월할부금 이상인 계약의 유지율에 따라 측정된 점수가 기준치 이상 또는 미만임에 따라 지정된 범위 안에서 월할부금을 최대 또는 최소로 결정하여 적정 렌탈 조건의 유형을 판단하며,
   상기 렌탈 서비스 지원 서버는
   상품에 대한 문의사항에 대하여 카테고리별 비중의 평균치를 산출하고,
   일 상품의 문의사항에 대한 카테고리 중 상기 카테고리별 비중의 평균치 대비 기준치 이상의 비중을 갖는 카테고리가 확인되면, 판매자가 등록한 렌탈 대상 상품의 판매 정보에 누락된 사항을 해당 카테고리에서 확인하도록 요청하는 알림 메시지를 제공하는, 데이터 분석 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 적정 렌탈 조건은
   적정 월납부금, 적정 렌탈 기간 및 적정 점검 주기 중 적어도 하나를 포함하는, 데이터 분석 시스템.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 렌탈 서비스의 이행 데이터는
   복수의 렌탈 계약에 관한 데이터를 포함하고,
   일 렌탈 계약에 포함되는 데이터 항목은 총 계약 기간, 해당 계약의 유지 기간, 의무 사용기간 및 점검 주기 중 적어도 하나를 포함하여 구성되는, 데이터 분석 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 렌탈 서비스 지원 서버는
   판매자 단말로부터 상품에 대한 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 복수의 판매자 단말과 각각 연동된 복수의 내부 관리 서버로부터 상기 상품과 동일한 카테고리로 분류되는 상품들의 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고,
   획득된 상기 이행 데이터로부터 상품의 특성 별 평균 계약 유지율을 산출하고, 상기 산출된 평균 계약 유지율이 기준치 이상인 상품 특성을 판단하여 안내하되,
   상기 상품 특성은 상품의 가격대, 사이즈 단계 및 점검 주기 중 적어도 하나의 항목을 포함하는, 데이터 분석 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 렌탈 서비스 지원 서버는
   렌탈 기간 및 월납부금의 정도에 따라 렌탈 조건의 유형을 지정하고,
   복수의 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터에서 상품 카테고리 및 렌탈 조건의 유형이 동일하나 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율을 판단하고, 상기 발생 비율이 높을수록 계약 유지에 있어서 렌탈 조건의 영향력이 감소하는 것으로 판단하는, 데이터 분석 시스템.
6. 데이터 분석을 수행하는 서버에 있어서,
   상품의 렌탈 판매를 수행하는 판매자 단말로부터 적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석이 의뢰되면, 상기 판매자 단말과 연동되어 상기 상품에 대한 렌탈 서비스의 이행 데이터를 기록 및 관리하는 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하고,
   상기 이행 데이터에 대한 통계를 바탕으로 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출하되
   상기 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터로부터 판매자별 계약 유지율을 산출하되, 판매자의 특성에 따라 판매자를 그룹화하고, 판매자의 특성과 계약 유지율과의 상관관계에 대한 데이터를 산출하며, 상기 판매자 특성은 규모, 서비스 주기, 서비스 만족도 및 자체 쇼핑몰 보유 여부를 포함하고,
   렌탈 기간 및 월납부금의 정도에 따라 렌탈 조건의 유형을 지정하고, 복수의 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터에서 상품의 카테고리 및 렌탈 조건의 유형 중 적어도 하나가 동일하나 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율을 산출하고,
   상기 계약 유지율에서 기준치 이상 차이나는 렌탈 계약의 발생 비율이 높을수록, 계약 유지에 있어서 상기 카테고리 또는 상기 렌탈 조건의 유형이 갖는 영향력이 감소하는 것으로 판단하고
   계약 유지에 대한 렌탈 조건의 유형이 갖는 영향력이 기준치 이상인 것으로 판단되는 경우 최종 산출된 적정 렌탈 조건에 대한 적용 필요성을 권고하는 안내 메시지를 생성하며
   일 상품에 대한 렌탈 서비스 항목별 점수를 측정하여, 상기 점수에 따라 상기 상품에 대한 적정 렌탈 조건의 유형을 선택하되,
   계약 유지 기간의 평균치에 따라 측정된 점수가 기준치 이상 또는 미만임에 따라 지정된 범위 안에서 계약 기간을 최대 또는 최소로 결정하고,
   일정 월할부금 이상인 계약의 유지율에 따라 측정된 점수가 기준치 이상 또는 미만임에 따라 지정된 범위 안에서 월할부금을 최대 또는 최소로 결정하여 적정 렌탈 조건의 유형을 판단하며,
   상품에 대한 문의사항에 대하여 카테고리별 비중의 평균치를 산출하고,
   일 상품의 문의사항에 대한 카테고리 중 상기 카테고리별 비중의 평균치 대비 기준치 이상의 비중을 갖는 카테고리가 확인되면, 판매자가 등록한 렌탈 대상 상품의 판매 정보에 누락된 사항을 해당 카테고리에서 확인하도록 요청하는 알림 메시지를 제공하는, 서버.
7. 데이터 분석 방법에 있어서,
   렌탈 서비스 지원 서버가, 판매자 단말로부터 적어도 하나의 상품에 대한 렌탈 데이터 분석을 요청받는 단계;
   상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 판매자 단말과 연동되어 상품 판매 관련 데이터를 관리하는 내부 관리 서버로부터 상기 상품에 대응하는 렌탈 서비스의 이행 데이터를 획득하는 단계;
   상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 이행 데이터를 기반으로 렌탈 조건별 렌탈 계약 유지율을 판단하는 단계; 및
   상기 렌탈 서비스 지원 서버가, 상기 렌탈 계약 유지율이 기준치 이상이 되도록 하는 렌탈 조건을 산출하는 단계; 를 포함하고
   상기 렌탈 계약 유지율을 판단하는 단계는
   상기 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터로부터 판매자별 계약 유지율을 산출하되, 판매자의 특성에 따라 판매자를 그룹화하고, 판매자의 특성과 계약 유지율과의 상관관계에 대한 데이터를 산출하는 단계를 포함하고,
   상기 렌탈 조건을 산출하는 단계는
   렌탈 기간 및 월납부금의 정도에 따라 렌탈 조건의 유형을 지정하고, 복수의 내부 관리 서버로부터 획득된 이행 데이터에서 상품의 카테고리 및 렌탈 조건의 유형 중 적어도 하나가 동일하나 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율을 산출하는 단계;
   상기 계약 유지율에서 기준치 이상 차이가 발생되는 렌탈 계약의 발생 비율이 높을수록, 계약 유지에 있어서 상기 카테고리 또는 상기 렌탈 조건의 유형이 갖는 영향력이 감소하는 것으로 판단하는 단계; 및
   계약 유지에 있어서 렌탈 조건의 유형이 갖는 영향력이 기준치 이상인 것으로 판단되는 경우 최종 산출된 적정 렌탈 조건에 대한 적용 필요성을 권고하는 안내 메시지를 생성하는 단계;를 포함하고
   상기 렌탈 조건을 산출하는 단계는
   일 상품에 대한 렌탈 서비스 항목별 점수를 측정하여, 상기 점수에 따라 상기 상품에 대한 적정 렌탈 조건의 유형을 선택하되,
   계약 유지 기간의 평균치에 따라 측정된 점수가 기준치 이상 또는 미만임에 따라 지정된 범위 안에서 계약 기간을 최대 또는 최소로 결정하고,
   일정 월할부금 이상인 계약의 유지율에 따라 측정된 점수가 기준치 이상 또는 미만임에 따라 지정된 범위 안에서 월할부금을 최대 또는 최소로 결정하여 적정 렌탈 조건의 유형을 판단하는 단계; 및
   상품에 대한 문의사항에 대하여 카테고리별 비중의 평균치를 산출하고,
   일 상품의 문의사항에 대한 카테고리 중 상기 카테고리별 비중의 평균치 대비 기준치 이상의 비중을 갖는 카테고리가 확인되면, 판매자가 등록한 렌탈 대상 상품의 판매 정보에 누락된 사항을 해당 카테고리에서 확인하도록 요청하는 알림 메시지를 제공하는 단계;를 포함하고,
   상기 판매자 특성은 규모, 서비스 주기, 서비스 만족도 및 자체 쇼핑몰 보유 여부를 포함하는, 데이터 분석 방법.