KR102623029B1 - 최적 카드 추천 시스템, 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치 및 이를 이용한 방법 - Google Patents

Abstract

최적 카드 추천 시스템, 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치 및 이를 이용한 방법이 개시된다. 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하고, 사용자의 단말로부터 결제 정보를 수집하여 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.

Description

최적 카드 추천 시스템, 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치 및 이를 이용한 방법 {SYSTEM FOR RECOMMENDING OPTIMAL CARD, APPARATUS OF RECOMMENDING OPTIMAL CARD USING SMS MESSAGE PARSING AND METHOD USING THE SAME}

본 발명은 오프라인 매장에서 결제를 위해 사용되는 결제카드를 추천하는 기술에 관한 것으로, 특히 모바일 전자지갑 서비스 및 어플리케이션 페이와 같이 가맹점을 방문하여 1차 결제 인증을 수행한 후 상품을 선택하여 결제할 때 활용할 수 있는 결제 카드를 추천하는 최적 카드 추천 시스템, 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치 및 이를 이용한 방법에 관한 것이다.

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.

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.

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.

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.

따라서, 본 발명에서는 사용자가 구매할 상품과 구매금액이 확정되지 않은 상황에서 결제카드 및 멤버십카드를 추천하되, 상품을 추천하는 별도의 알고리즘을 통해서 사용자가 구매할 상품을 추정하고, 사용자의 단말로 전송되는 결제 안내 문자 메시지를 통해 구매 금액을 추정하여 결제카드와 멤버십카드를 추천할 수 있는 기술을 소개하고자 한다.

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)

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.

또한, 본 발명의 목적은 사용자의 평소 결제 내역을 기반으로 결제 예상금액을 추천함으로써, 보다 신뢰성 높은 결제 예상금액을 추정하는 것이다.

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.

또한, 본 발명의 목적은 사용자가 모바일 단말을 이용하여 상점에서 결제를 수행하기 위한 동작을 최소화하면서 결제를 이루어지도록 하여 사용자의 편의를 극대화하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 상점 체크인 기반 서비스와 같이 상품과 결제금액이 정해지지 않은 상황에서도 최적의 혜택을 제공하는 카드를 추천하는 것이다.

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 사용자의 단말로부터 결제 정보를 수집하고, 상기 결제 정보를 기반으로 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.

이 때, 예상금액 추정부는 상기 단말에서 적어도 하나의 결제 문자 메시지를 파싱하여 상기 결제 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 예상금액 추정부는 상기 적어도 하나의 결제 문자 메시지에 포함된 가맹점 및 결제금액 중 상기 가맹점의 유형에 따라 상기 결제 정보를 분류하여 수집할 수 있다.

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.

이 때, 매칭 판단부는 상기 합계 금액과 상기 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액 이상인 경우에 상기 매칭을 수행하는 것으로 판단할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

이 때, 카드 추천부는 상기 어플리케이션을 통해 상기 최적 결제 카드와 상기 최적 멤버십 카드를 함께 제공할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법은, 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치를 이용한 최적 카드 추천 방법에 있어서, 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하는 단계; 상기 사용자의 단말로부터 결제 정보를 수집하고, 상기 결제 정보를 기반으로 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.

이 때, 결제 예상금액을 추정하는 단계는 상기 단말에서 적어도 하나의 결제 문자 메시지를 파싱하여 상기 결제 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 결제 예상금액을 추정하는 단계는 상기 적어도 하나의 결제 문자 메시지에 포함된 가맹점 및 결제금액 중 상기 가맹점의 유형에 따라 상기 결제 정보를 분류하여 수집할 수 있다.

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.

이 때, 판단하는 단계는 상기 합계 금액과 상기 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액 이상인 경우에 상기 매칭을 수행하는 것으로 판단할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

이 때, 추천하는 단계는 상기 어플리케이션을 통해 상기 최적 결제 카드와 상기 최적 멤버십 카드를 함께 제공할 수 있다.

또한, 본 발명의 과제 해결을 위한 또 다른 수단으로써, 상술한 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

또한, 본 발명에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 시스템은 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하고, 상기 사용자의 단말로부터 결제 정보를 수집하여 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.

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.

또한, 본 발명은 사용자의 평소 결제 내역을 기반으로 결제 예상금액을 추천함으로써, 보다 신뢰성 높은 결제 예상금액을 추정할 수 있다.

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.

또한, 본 발명은 사용자가 모바일 단말을 이용하여 상점에서 결제를 수행하기 위한 동작을 최소화하면서 결제를 이루어지도록 하여 사용자의 편의를 극대화할 수 있다.

또한, 본 발명은 상점 체크인 기반 서비스와 같이 상품과 결제금액이 정해지지 않은 상황에서도 최적의 혜택을 제공하는 카드를 추천할 수 있다.

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 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 11은 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 단계(S1110)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 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법 중 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 매칭하는 과정을 상세하게 나타낸 도면이다.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 메시지 파싱을 통한 최적 카드 추천 과정을 나타낸 도면이다.

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.

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.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션 페이를 이용한 결제 시스템을 나타낸 블록도이다.

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.

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.

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.

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.

단말(120)은 어플리케이션을 이용하여 어플리케이션 서버(110)로부터 상품 결제에 상응하는 정보를 수신하여 사용자에게 제공한다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

또한, 사용자의 단말(120)은 어플리케이션 페이 서비스를 위한 어플리케이션이 설치되어 있으며, 어플리케이션 페이 서비스에 가입된 사용자의 단말(120)에 상응할 수 있다.

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.

BLE 서버(140)는 블루투스 저전력 기술(bluetooth low energy)을 활용하여 단말(120)의 위치를 파악하고 정보를 제공하기 위한 서버일 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

아래에서는 본 발명의 일실시예에 따른 결제 시스템을 서비스 흐름에 따라 설명한다.

먼저 사용자가 단말(120)을 가지고 매장(160)에 진입할 수 있다.

이 때, BLE 기반 근거리 데이터 통신 기술인 비콘을 이용하여 사용자가 매장(160)에 진입한 것을 감지할 수 있다.

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.

이 후, 단말(120)에서는 어플리케이션을 통하여 BLE 서버(140)로부터 수신한 BLE 혜택 정보를 기반으로 어플리케이션 서버(110)에 접속할 수 있다.

이 때, 어플리케이션 서버(110)는 결제를 수행하기 위한 적어도 하나의 모듈을 포함할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

도 2는 도 1에 도시된 결제 시스템의 BLE PUSH를 통한 결제 방법의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.

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).

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).

이 후, 사용자가 단말에 노출된 쿠폰 정보 및 할인 정보에 해당하는 body 영역을 선택하는지 여부를 판단한다(S225).

단계(S225)의 판단결과 사용자가 body 영역을 선택하면, BLE 신호를 전송한 매장의 상세 정보 화면을 사용자의 단말에 출력한다(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).

이 때, 픽처 이미지제스처 인증 기법이나 터치 제스처 인증 기법을 이용하여 1차 인증을 수행할 수도 있다.

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.

또한, 단계(S225)의 판단결과 body 영역을 선택하지 않으면, 결제 버튼을 선택하는지 여부를 판단한다(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).

또한, 단계(S235)의 판단결과 사용자가 결제 버튼도 선택하지 않으면, 사용자가 어플리케이션 페이 서비스를 사용하지 않는 것으로 판단하고 종료할 수 있다.

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.

이 후, 사용자가 매장에서 구매할 상품을 고르고, POS 장치에서 점원에게 어플리케이션 페이를 통한 결제를 요청한다(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.

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).

또한, 단계(S275)의 판단결과 결제가 실패하면, 결제에 대한 실패 안내 메시지를 사용자의 단말을 통해 표시한다(S290).

이 때, 결제를 실패한 원인을 간략하게 텍스트로 함께 표시할 수도 있다.

도 3은 도 1에 도시된 결제 시스템의 일반적인 결제 방법의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 도 1에 도시된 결제 시스템의 일발적인 결제 방법은 어플리케이션 페이 서비스에 가입된 사용자가 오프라인 매장에 진입하여 단말에 설치된 어플리케이션을 실행한다(S302).

이 때, 어플리케이션은 어플리케이션 페이 서비스를 위한 어플리케이션에 상응할 수 있다.

이 후, 사용자가 어플리케이션에 등록된 결제 카드를 보여주는 카드 화면에서 어플리케이션 페이를 선택한다(S304).

이 때, 어플리케이션 페이는 신용카드와 동일하게 어플리케이션에 결제카드 중에 하나로 등록될 수 있다.

이 후, 어플리케이션 페이 서비스를 위한 1차 인증을 수행하기 위해 사용자 단말에 PIN 번호 입력 창을 출력한다(S306).

이 때, 픽처 이미지제스처 인증 기법이나 터치 제스처 인증 기법을 이용하여 1차 인증을 수행할 수도 있다.

이 후, 1차 인증을 수행한 단말에게 BLE 신호를 통한 단말 인식이 가능한지 여부를 판단한다(S308).

단계(S308)의 판단결과 BLE 인식이 가능하면, BLE 기술을 기반으로 사용자의 단말을 인식하여 POS 장치에 사용자에 상응하는 결제자 정보를 표시한다(S310).

이 후, 사용자가 매장에서 구매할 상품을 고르고, POS 장치에서 점원에게 어플리케이션 페이를 통한 결제를 요청한다(S312).

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.

또한, 단계(S308)의 판단결과 BLE 인식이 가능하지 않으면, 사용자의 단말에 결제를 수행하기 위한 바코드를 생성하여 출력한다(S314).

이 때, 바코드는 어플리케이션 페이를 통해 결제를 수행할 수 있는 바코드에 상응할 수 있다.

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).

이 때, 혜택에 대한 정보는 팝업 푸쉬 메시지를 통해 제공할 수 있다.

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).

또한, 단계(S320)의 판단결과 결제가 실패하면, 결제에 대한 실패 안내 메시지를 사용자의 단말을 통해 표시한다(S324).

이 때, 결제를 실패한 원인을 간략하게 텍스트로 함께 표시할 수도 있다.

도 4 내지 도 5는 도 2에 도시된 BLE PUSH를 통한 결제 방법에서 어플리케이션 회원일 경우의 결제 진행 화면을 나타낸 도면이다.

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.

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.

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.

또한, 상품 혜택 화면(410)은, 단말의 BLE Noti(411)에 결제하기 버튼과 함께 할인 정보 및 쿠폰 정보를 출력할 수도 있다.

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.

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.

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.

이 때, 1차 인증은 PIN 번호 입력 인증 방식 이외에도 픽처 이미지제스처 인증 방식이나 터치 제스처 인증 방식을 이용할 수도 있다.

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.

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.

이 때, 어플리케이션 페이 서비스를 위한 2차 인증을 수행한 뒤 결제를 진행할 수도 있다.

이 후, 어플리케이션 페이를 이용한 결제가 성공하면, 사용자의 단말로 결제 성공 메시지(511)를 전송할 수 있다.

이 때, 결제 성공 메시지(511)에는 결제된 매장의 이름과 결제 수단 및 결제 금액을 표시할 수 있다.

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.

이 때, 다시 결제하기 화면(513)에는 결제하기 버튼을 출력하거나 또는 어플리케이션 페이 결제를 위한 바코드를 출력할 수도 있다.

도 6 내지 도 7은 도 2에 도시된 BLE PUSH를 통한 결제 방법에서 어플리케이션 비회원일 경우의 회원 가입 화면을 나타낸 도면이다.

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.

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.

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.

또한, 상품 혜택 화면(610)은, 단말의 BLE Noti(611)에 할인 정보 및 쿠폰 정보를 출력할 수도 있다.

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.

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.

이 때, 사용자가 pay app 가입하기 버튼을 선택하면, 어플리케이션 페이 서비스에 가입하기 위해 필요한 약관동의 화면(630)을 사용자의 단말에 출력할 수 있다.

이 후, 사용자가 약관에 동의하면, 본인인증 화면(710)을 단말에 출력하여 사용자 본인의 인증을 수행할 수 있다.

이 때, 본인인증은 사용자의 이름, 주민등록번호, 통신사 및 핸드폰 번호 등을 입력하고, 인증번호를 입력하는 방식으로 수행될 수 있다.

이 후, 사용자의 본인인증이 완료되면, 어플리케이션 페이 서비스에서 사용할 결제 PIN 번호를 등록하기 위해 단말에 결제 PIN 등록 화면(720)을 출력할 수 있다.

이 후, 어플리케이션 페이 서비스에서 사용할 카드를 등록하기 위해 단말에 카드정보 등록 화면(730)을 출력할 수 있다.

이 후, 모든 정보를 입력한 뒤, 최종적으로 가입확인 화면(740)을 출력하고, 사용자가 확인을 선택하면 가입이 완료될 수 있다.

이 후, 사용자의 단말로 결제하기 버튼을 출력하여 PIN 번호를 통한 1차 인증을 수행한 뒤 어플리케이션 페이 서비스를 제공할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 최적 카드 추천 장치를 나타낸 블록도이다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

예상금액 추정부(830)는 사용자의 단말로부터 결제 정보를 수집하고, 결제 정보를 기반으로 사용자가 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정한다.

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.

이 때, 사용자의 단말에서 적어도 하나의 결제 문자 메시지를 파싱하여 결제 정보를 수집할 수 있다. 이 때, 파싱(Parsing)은 컴퓨터에서 컴파일러 또는 번역기가 원시 부호를 기계어로 번역하는 과정의 한 단계로, 각 문장의 문법적인 구성 또는 구문을 분석하는 과정에 해당할 수 있다. 즉, 원시 프로그램에서 나타난 토큰의 열을 받아들여 이를 그 언어의 문법에 맞게 구문 분석 트리로 구성해 내는 동작에 상응할 수도 있다.

따라서 단말이 수신한 적어도 하나의 결제 문자 메시지에 대한 데이터를 파싱하여 문자 메시지의 구분을 분석하고, 분석한 내용을 기반으로하여 결제 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 결제 문자 메시지에 포함된 결제 장소, 결제 금액 및 결제 시간 중 적어도 하나에 상응하는 결제 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 적어도 하나의 결제 문자 메시지에 포함된 가맹점 및 결제금액 중 가맹점의 유형에 따라 결제 정보를 분류하여 수집할 수 있다. 이 때, 가능한 정확하게 결제 예상금액을 추정하기 위해서는 사용자가 현재 방문한 매장에서 판매하는 상품과 동일하거나 유사한 상품을 판매하는 매장에서의 결제 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정하는 것이 바람직할 수 있다.

따라서, 결제 문자 메시지를 통해 획득한 결제 정보는 가맹점, 즉 매장의 유형 별로 결제 정보를 분류하여 수집하고, 사용자가 현재 방문한 매장의 유형에 상응하게 분류된 결제 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 현재 생활용품을 판매하는 매장을 방문하고 있다고 가정한다면, 사용자의 단말로 수신된 결제 문자 메시지들 중 최근 한달 사이에 생활용품점에서 결제된 결제 문자 메시지에 포함된 결제 금액 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정할 수 있다.

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 수도 있다.

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.

또 다른 예를 들면, 사용자가 방문한 매장에서 한 명의 사용자가 구매하는 금액에 대한 평균적인 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정할 수도 있다.

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.

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.

또한, 합계 금액과 결제 예상금액을 비교하였을 때 비교적 유사하다고 판단되는 경우에는 매칭을 수행하지 않고 최적 카드 추천을 위해 고려되는 기준 값으로 사용할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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 적립율이 상이할 수 있기 때문에 결제 카드의 종류마다 할인 및 적립율을 체크하여 최대 혜택을 받는 카드를 추천할 수 있다.

또 다른 예를 들면, 신용카드나 체크카드의 카드회사 및 은행 별로 할인이나 적립율이 상이할 수 있다. 따라서, 각 카드회사 및 은행 별 할인 및 적립율을 체크하여 카드를 추천할 수 있다.

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.

또 다른 예를 들면, 할인 및 적립율이 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.

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.

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.

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.

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.

저장부(870)는 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 최적 카드 추천 서비스 과정에서 발생되는 다양한 정보를 저장한다.

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.

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.

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.

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.

또한, 사용자가 모바일 단말을 이용하여 상점에서 결제를 수행하기 위한 동작을 최소화함으로써 상품 구입 시 사용자의 편의를 극대화하는 효과를 줄 수 있다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션에서 최적 카드를 추천하는 화면을 나타낸 도면이다.

도 9를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 어플리케이션에서 최적 카드를 추천하는 카드 추천 화면(910)은 추천 카드(921~ 926)와 함께 각 카드 별 할인 금액 정보(931~ 932), 멤버십 카드(941~ 942) 및 실적 달성률(951) 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.

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.

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.

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.

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.

도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.

도 10을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법은 문자 메시지 파싱을 이용한 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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법은 사용자가 매장에서 사용할 것으로 예상되는 결제 예상금액을 추정한다(S1020).

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.

이 때, 사용자의 단말에서 적어도 하나의 결제 문자 메시지를 파싱하여 결제 정보를 수집할 수 있다. 이 때, 파싱(Parsing)은 컴퓨터에서 컴파일러 또는 번역기가 원시 부호를 기계어로 번역하는 과정의 한 단계로, 각 문장의 문법적인 구성 또는 구문을 분석하는 과정에 해당할 수 있다. 즉, 원시 프로그램에서 나타난 토큰의 열을 받아들여 이를 그 언어의 문법에 맞게 구문 분석 트리로 구성해 내는 동작에 상응할 수도 있다.

따라서 단말이 수신한 적어도 하나의 결제 문자 메시지에 대한 데이터를 파싱하여 문자 메시지의 구분을 분석하고, 분석한 내용을 기반으로하여 결제 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 결제 문자 메시지에 포함된 결제 장소, 결제 금액 및 결제 시간 중 적어도 하나에 상응하는 결제 정보를 수집할 수 있다.

이 때, 적어도 하나의 결제 문자 메시지에 포함된 가맹점 및 결제금액 중 가맹점의 유형에 따라 결제 정보를 분류하여 수집할 수 있다. 이 때, 가능한 정확하게 결제 예상금액을 추정하기 위해서는 사용자가 현재 방문한 매장에서 판매하는 상품과 동일하거나 유사한 상품을 판매하는 매장에서의 결제 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정하는 것이 바람직할 수 있다.

따라서, 결제 문자 메시지를 통해 획득한 결제 정보는 가맹점, 즉 매장의 유형 별로 결제 정보를 분류하여 수집하고, 사용자가 현재 방문한 매장의 유형에 상응하게 분류된 결제 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 현재 생활용품을 판매하는 매장을 방문하고 있다고 가정한다면, 사용자의 단말로 수신된 결제 문자 메시지들 중 최근 한달 사이에 생활용품점에서 결제된 결제 문자 메시지에 포함된 결제 금액 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정할 수 있다.

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.

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.

또 다른 예를 들면, 사용자가 방문한 매장에서 한 명의 사용자가 구매하는 금액에 대한 평균적인 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정할 수도 있다.

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.

또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 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.

또한, 합계 금액과 결제 예상금액을 비교하였을 때 비교적 유사하다고 판단되는 경우에는 매칭을 수행하지 않고 최적 카드 추천을 위해 고려되는 기준 값으로 사용할 수 있다.

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.

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.

또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 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.

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.

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.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 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).

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.

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.

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 적립율이 상이할 수 있기 때문에 결제 카드의 종류마다 할인 및 적립율을 체크하여 최대 혜택을 받는 카드를 추천할 수 있다.

또 다른 예를 들면, 신용카드나 체크카드의 카드회사 및 은행 별로 할인이나 적립율이 상이할 수 있다. 따라서, 각 카드회사 및 은행 별 할인 및 적립율을 체크하여 카드를 추천할 수 있다.

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.

또 다른 예를 들면, 할인 및 적립율이 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.

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.

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.

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.

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.

또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 통한 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.

이 때, 별도의 어플리케이션 서버로부터 적어도 하나의 구매 예상 상품 및 결제 예상금액을 추정하기 위한 정보들을 수신할 수도 있다.

또한, 도 10에는 도시하지 아니하였으나, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법은 상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 최적 카드 추천 서비스 과정에서 발생되는 다양한 정보를 저장모듈에 저장한다.

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.

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.

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.

또한, 사용자가 모바일 단말을 이용하여 상점에서 결제를 수행하기 위한 동작을 최소화함으로써 상품 구입 시 사용자의 편의를 극대화하는 효과를 줄 수 있다.

도 11은 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 단계(S1010)에 상응하는 구매 예상 상품 추정 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.

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.

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.

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).

이 후, 정보들을 분석한 결과를 기반으로 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정한다(S1140).

이 후, 불필요 상품 항목을 산출하고(S1150), 적어도 하나의 구매 예상 상품에 불필요 상품이 포함되어 있는지 여부를 판단한다(S1155).

이 때, 사용자가 가맹점 군에서 가장 최근에 구매한 상품의 정보 및 구매시기 중 적어도 하나를 고려하여 불필요 상품 항목을 산출할 수 있다.

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).

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.

또한, 단계(S1155)의 판단결과 포함되어 있지 않으면, 단계(S1140)에서 추정된 적어도 하나의 구매 예상 상품을 그대로 최종으로 확정한다.

도 12은 도 10에 도시된 최적 카드 추천 방법 중 단계(S1020)에 상응하는 결제 예정 금액 추정 과정을 상세하게 나타낸 동작 흐름도이다.

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 체크하고, 사용자의 단말에서 적어도 하나의 결제 문자 메시지를 파싱한다(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. 이 후, 단말에서 결제를 수행한 내역에 상응하는 문자 메시지를 파싱하여 수집할 수 있다.

이 때, 특정 단어나 특정 번호 또는 지정된 번호에 상응하게 수신된 문자 메시지를 파싱하도록 설정할 수 있다.

이 때, 적어도 하나의 결제 문자 메시지에서 결제 매장, 결제 금액 및 결제 시간 등을 포함하는 결제 정보를 획득할 수 있다.

이 후, 획득한 결제 정보를 가맹점 유형에 따라 분류한다(S1220). 예를 들어, 화장품 매장, 식료품 매장, 귀금속 매장과 같이 해당 매장에서 판매하는 상품군으로 유형을 구별하여 결제 정보를 분류할 수 있다.

이 후, 가맹점 유형에 따른 사용자의 구매 패턴을 분석하고(S1230), 분석한 정보를 기반으로 사용자가 현재 진입한 매장에서의 결제 예상금액을 추정할 수 있다(S1240).

이 때, 단말에 설치된 어플리케이션을 기반으로 사용자가 진입한 매장의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 매장 정보는 사용자가 방문한 오프라인 매장에 상응하는 이벤트, 할인, 혜택 등의 정보에 상응할 수 있다. 이 후, 사용자의 구매 패턴과 매장 정보를 통해서 결제 예상금액을 추정할 수 있다.

또 다른 예를 들면, 사용자가 방문한 매장에서 한 명의 사용자가 구매하는 금액에 대한 평균적인 정보를 이용하여 결제 예상금액을 추정할 수도 있다.

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.

도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법 중 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 매칭하는 과정을 상세하게 나타낸 도면이다.

도 13을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 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).

이 후, 합계 금액과 결제 예상금액의 차액이 기설정된 기준 차액 이상인지 여부를 판단한다(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).

또한, 단계(S1315)의 판단결과 차액이 기설정된 기준 차액 이상이면, 합계 금액이 결제 예상 금액보다 큰 금액인지 여부를 판단한다(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).

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).

또한, 단계(S1325)의 판단결과 합계 금액이 결제 예상 금액보다 크지 않으면, 결제 예상금액이 합계 금액에 매칭되도록 조정한다(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).

도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 과정을 나타낸 도면이다.

도 14를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 과정은 먼저 사용자가 단말을 가지고 오프라인 매장에 진입한다(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).

이 후, 단말 또는 어플리케이션 서버를 통해 최적 카드 추천 장치에게 사용자 정보 및 매장 정보를 전송한다(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.

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).

이 후, 최적 카드 추천 장치는 사용자의 단말에서 결제 문자 메시지를 파싱하여(S1412), 사용자의 결제 정보를 수집한다(S1414).

이 때, 결제 문자 메시지에 포함된 결제 매장에 대한 정보를 기반으로 가맹점 유형에 따라서 결제 정보를 분류하여 수집할 수 있다.

이 후, 최적 카드 추천 장치는 결제 정보를 기반으로 사용자의 결제 패턴을 분석하여 결제 예상금액을 추정한다(S1416).

이 후, 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상금액이 매칭되는지 여부를 판단한다(S1418).

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.

단계(S1418)의 판단결과 매칭되지 않으면, 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(S1420).

이 후, 매칭이 수행된 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 기반으로 어플리케이션에 등록된 사용자의 카드들 중 결제를 수행하기 위한 최적 카드를 선택한다(S1422).

또한, 단계(S1418)의 판단결과 매칭되면, 적어도 하나의 구매 예상 상품과 결제 예상 금액을 기반으로 최적 카드를 선택한다(S1422).

이 후, 선택된 최적 카드 정보를 어플리케이션 서버로 전달하고(S1424), 어플리케이션 서버가 어플리케이션을 통해 사용자에게 최적 카드 정보를 디스플레이 함으로써 최적 카드를 추천한다(S1426).

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.

이상에서와 같이 본 발명에 따른 최적 카드 추천 시스템, 문자 메시지 파싱을 이용한 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.

본 발명에 의하면 사용자가 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하고, 사용자의 단말로부터 결제 정보를 수집하고, 결제 정보를 기반으로 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.

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 달성률

Claims (10)

1. 사용자가 매장에 진입한 것이 감지되면, 상기 사용자가 진입한 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하는 구매상품 추정부;
   상기 사용자의 단말로부터 결제 정보를 수집하고, 상기 결제 정보를 기반으로 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 추천부
   를 포함하고,
   상기 적어도 하나의 구매 예상 상품은
   상기 매장에 상응하는 가맹점 군에서의 상기 사용자와 동일한 사용자 군의 구매패턴, 상기 매장에서 제공되는 혜택정보 및 상기 사용자의 혜택 활용률 중 적어도 하나를 고려하여 추정하는 것을 특징으로 하는 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치.
2. ◈청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

   청구항 1에 있어서,
   상기 예상금액 추정부는
   상기 단말에서 적어도 하나의 결제 문자 메시지를 파싱하여 상기 결제 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치.
3. ◈청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

   청구항 2에 있어서,
   상기 예상금액 추정부는
   상기 적어도 하나의 결제 문자 메시지에 포함된 가맹점 및 결제금액 중 상기 가맹점의 유형에 따라 상기 결제 정보를 분류하여 수집하는 것을 특징으로 하는 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치.
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 삭제
10. 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 장치를 이용한 최적 카드 추천 방법에 있어서,
    사용자가 매장에 진입한 것이 감지되면, 상기 사용자가 진입한 매장에서 구매할 것으로 예상되는 적어도 하나의 구매 예상 상품을 추정하는 단계;
    상기 사용자의 단말로부터 결제 정보를 수집하고, 상기 결제 정보를 기반으로 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 단계
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 구매 예상 상품은
    상기 매장에 상응하는 가맹점 군에서의 상기 사용자와 동일한 사용자 군의 구매패턴, 상기 매장에서 제공되는 혜택정보 및 상기 사용자의 혜택 활용률 중 적어도 하나를 고려하여 추정하는 것을 특징으로 하는 문자 메시지 파싱을 이용한 최적 카드 추천 방법.

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