KR102651862B1 - 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법에 관련된 것으로서, 구체적으로는 물품을 생산하는 제조자 계정과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하는 주문 정보 수집 단계; 수집된 물품의 주문 정보를 분석하여, 물품의 주문 수량에 대응되는 물품의 출고를 발주하는 발주서를 생성하고, 생성된 발주서를 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정으로 송신하여 물품의 발주 처리를 수행하는 발주 처리 단계; 및, 물품의 발주 처리 결과를 판매자 계정으로 통지하는 발주 처리 결과 통지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체{METHOD, APPARATUS AND COMPUTER-READABLE MEDIUM FOR AUTOMATED PRODUCT ORDERING SERVICE IN SHOPPING PLATFORM}

본 발명은 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법에 관련된 것으로서, 구체적으로는 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 물품 주문 내역을 확인하여 주문된 물품의 제조사 측에 물품의 발주를 요청함으로써, 쇼핑몰 운영 편의를 증대하고자 하는 기술과 관련된 것이다.

온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 상품에 대한 검색, 구매, 전자 결제를 지원함으로써 온라인 쇼핑몰에 접속한 유저에게 실제 오프라인 쇼핑몰을 방문하여 상품을 구매하는 것과 유사한 쇼핑 경험을 제공하고 있으며, 시간과 장소에 구애 받지 않고 상품의 쇼핑이 가능하다는 점에서 바쁜 현대인들로 하여금 수요가 많다.

온라인 쇼핑몰과 관련한 선행기술로는 한국 공개 특허 제10-2010-0045116호를 살펴보면, 상술한 선행기술에는 온라인 쇼핑몰의 현황 정보를 제공하는 기술이 개시된다.

구체적으로 상술한 선행기술에는 수집된 쇼핑 정보를 특정 기준에 따라 통계하여 쇼핑몰 현황 정보를 생성하고, 생성된 쇼핑몰 현황 정보를 온라인 쇼핑몰에 실시간으로 게시하는 온라인 쇼핑몰 서버가 개시된다.

그러나, 상술한 선행기술은 단순히 쇼핑몰 현황 정보를 제공하고 있을 뿐, 상품의 공급자(또는 제조자)가 상품의 판매자 측에 물품을 계획적으로 제공하도록 하는 특징이 개시되어 있지 않고, 판매자 역시 상품의 수급을 전략적으로 계획할 수 있도록 하는 방안이 제시되지 않아 상품의 재고 관리가 쉽지 않다는 문제점이 존재하였다.

이에 본 발명은 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 물품 주문 내역을 확인하여 주문된 물품의 제조사 측에 물품의 발주를 요청함으로써, 쇼핑몰 운영 편의를 증대하는 것에 제1 목적이 있다.

또한 본 발명은 인공지능을 이용하여 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 주문 내역 및, 최근 소비자들의 쇼핑 트렌드를 분석하여 판매자 측에 수요가 증가할 것으로 예측되는 물품의 재고 확보가 수행되도록 하고, 이를 물품의 제조사에도 공유하여 물품의 수요와 공급의 균형을 이루도록 하는 것에 제2 목적이 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법은, 물품을 생산하는 제조자 계정과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하는 주문 정보 수집 단계; 수집된 물품의 주문 정보를 분석하여, 물품의 주문 수량에 대응되는 물품의 출고를 발주하는 발주서를 생성하고, 생성된 발주서를 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정으로 송신하여 물품의 발주 처리를 수행하는 발주 처리 단계; 및, 물품의 발주 처리 결과를 판매자 계정으로 통지하는 발주 처리 결과 통지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 주문 정보 수집 단계의 수행 후, 쇼핑몰 플랫폼 서버는, 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에서 수집된 주문 정보 및, 임계 기간 동안 복수의 타 판매자 계정에서 수집된 물품의 주문 정보를 기초로 수요가 예측되는 수요 예측 물품을 선정하고, 선정된 수요 예측 물품에 대한 예비 주문 정보를 생성하여 판매자 계정으로 제공하는 예비 주문 정보 생성 단계;가 더 수행될 수 있는 것이 바람직하다.

또한 상술한 예비 주문 정보 생성 단계는, 판매자 계정에 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 질의하고, 질의에 따른 응답에 따라 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 결정하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 예비 주문 정보 생성 단계는, 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰의 회원수에 기반하여, 판매자 계정별로 수요 예측 물품의 사전 발주량에 대한 상한값이 차등적으로 설정될 수 있는 것이 바람직하다.

또한 상술한 쇼핑몰 플랫폼 서버는, 예비 주문 정보 생성 단계의 수행 결과, 복수의 판매자 계정에서 사전 발주 처리된 수요 예측 물품의 발주량이 기 설정된 임계 발주량을 초과한 것으로 판단될 경우, 수요 예측 물품의 공급이 과다한 상태인 것으로 판단하여, 예비 주문 정보에서 공급이 과다한 상태로 판단된 수요 예측 물품을 제외시키는 것이 바람직하다.

또한 상술한 수요 예측 물품은, 쇼핑몰 플랫폼 서버에 탑재된 인공지능 엔진을 이용하여, 기 설정된 임계 기간 동안 복수의 판매자 계정에 판매 등록이 이루어진 물품의 품목 종류 및, 복수의 판매자 계정에 판매 등록된 물품의 주문량 증가 추이 중 적어도 어느 하나를 포함하는 정보의 분석으로 도출된 물품이고, 예비 주문 정보 생성 단계는, 판매자 계정에 제공되는 예비 주문 정보에 수요 예측 물품의 도출 결과와 도출 근거를 함께 제공하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 예비 주문 정보는, 수요 예측 물품을 생산하는 하나 이상의 제조자 계정에 공유되어, 수요 예측 물품의 수요 증대에 따른 공급 부족을 방지하도록 하는 것이 바람직하다.

한편 상술한 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 장치는 물품을 생산하는 제조자 계정과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하는 주문 정보 수집부; 수집된 물품의 주문 정보를 분석하여, 물품의 주문 수량에 대응되는 물품의 출고를 발주하는 발주서를 생성하고, 생성된 발주서를 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정으로 송신하여 물품의 발주 처리를 수행하는 발주 처리부; 및, 물품의 발주 처리 결과를 판매자 계정으로 통지하는 발주 처리 결과 통지부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 다른 한편, 컴퓨터-판독 가능 기록 매체로서, 상술한 컴퓨터-판독 가능 기록 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상술한 단계들은: 물품을 생산하는 제조자 계정과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하는 주문 정보 수집 단계; 수집된 물품의 주문 정보를 분석하여, 물품의 주문 수량에 대응되는 물품의 출고를 발주하는 발주서를 생성하고, 생성된 발주서를 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정으로 송신하여 물품의 발주 처리를 수행하는 발주 처리 단계; 및, 물품의 발주 처리 결과를 판매자 계정으로 통지하는 발주 처리 결과 통지 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 물품 주문 내역을 확인하여 주문된 물품의 제조사 측에 물품의 발주를 요청함으로써, 판매자 측에서 직접적인 발주서 작성이 요구되지 않기 때문에, 판매자 측의 쇼핑몰 운영 편의가 크게 증대될 수 있다는 효과가 있다.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인공지능을 이용하여 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 주문 내역 및, 최근 소비자들의 쇼핑 트렌드를 분석하여 판매자 측에 수요가 증가할 것으로 예측되는 물품의 재고 확보가 수행되도록 하고, 이를 물품의 제조사에도 공유하여 물품의 수요와 공급의 균형을 이루도록 하는 효과가 있다.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 수요 예측 물품의 사전 발주량을 쇼핑몰의 규모에 따라 차등적으로 설정함으로써, 어느 한 쇼핑몰에서 수요 예측 물품을 독점하는 것을 규제하고, 쇼핑몰이 감당할 수 있는 수준의 사전 발주가 수행되도록 하여 균등한 시장 경쟁이 이루어지도록 하는 효과가 있다.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 수요 예측 물품에 대한 사전 발주량을 제어하여, 특정 물품의 공급 과잉으로 인한 시장 혼란을 방지하고, 수요와 공급의 괴리도에 인한 재고 처리 문제를 최소화할 수 있는 효과가 있다.

도 1 및 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법의 흐름도.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 수요 예측 물품의 예비 주문 정보가 제공되는 예.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 판매자 계정에 수요 예측 물품의 도출 근거가 제공되는 예.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라 판매자 계정에서 운영하는 쇼핑몰의 판매 등록 상품에 대한 자동 발주 처리가 수행되어, 판매자 계정으로 발주 처리 결과를 통지하는 예.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 제조자 계정에 수요 예측 물품에 대한 생산량 증대를 권고하는 메시지를 송신하는 예.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 쇼핑 플랫폼 에서의 물품 자동 주문 장치의 구성도.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 발명은 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법에 관련된 것으로서, 본 발명은 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 물품 주문 내역을 확인하여 주문된 물품의 제조사 측에 물품의 발주를 요청함으로써, 쇼핑몰 운영 편의를 증대하고자 하는 것에 제1 목적이, 인공지능을 이용하여 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 주문 내역 및, 최근 소비자들의 쇼핑 트렌드를 분석하여 판매자 측에 수요가 증가할 것으로 예측되는 물품의 재고 확보가 수행되도록 하고, 이를 물품의 제조사에도 공유하여 물품의 수요와 공급의 균형을 이루도록 하는 것에 제2 목적이 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 대한 설명으로서 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 더욱 상세한 설명을 이어가기로 하고, 하나의 기술적 특징 및 발명을 구성하는 구성 요소를 설명하기 위하여 다수의 도면이 동시 참조될 수 있을 것이다.

먼저 도 1을 참조하여 보면, 도 1에는 본 발명의 일 실시 예에 따른 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법에 대한 흐름도가 도시되어 있다.

도 1에 도시되어 있듯, 본 발명에서는 물품을 생산하는 제조자 계정과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하는 주문 정보 수집 단계(S10)가 수행될 수 있다.

이때 상술한 쇼핑 플랫폼은 물품을 제조하는 제조자와, 물품을 납품 받아 판매하기를 희망하는 판매자 간을 연계하여 주 도매 사이트의 개념으로 이해될 수 있을 것이고, 상술한 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰은 쇼핑 플랫폼 서버의 내부에서 운영되는 판매 페이지이거나, 쇼핑 플랫폼 서버와 연계된 외부 판매 페이지의 개념을 모두 포함하는 개념으로 이해될 수 있을 것이다.

구체적으로 상술한 S10 단계에서는 일 소비자가 판매자 계정에 판매 등록된 하나 이상의 물품을 주문함에 따른 주문 정보를 생성함이 감지되었을 때, 생성된 주문 정보를 수집한다.

한편 이렇게 수집된 주문 정보는, 발주 처리 단계(S20)에서 컴퓨팅 장치가 물품의 식별 정보, 물품의 수량 및 물품의 제조자를 파악하는 분석 행위를 수행함에 따라 물품의 제조사 측에 물품의 출고를 발주하는 발주서가 생성되고, 생성된 발주서를 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정으로 송신하여 물품의 발주 처리를 수행하게 된다.

이때, 상술한 발주서는 사전에 제조자 측으로부터 발주서 양식을 수집하여 수집된 발주서 양식에 대응되는 발주서를 생성하도록 함으로써, 제조자들 측에 익숙한 양식의 발주서를 제공하도록 하여 익숙하지 않은 발주서의 제공으로 인한 발주 누락 등의 문제를 미연에 방지할 수 있는 효과가 있다.

한편 상술한 S20 단계의 수행 후에는, 물품의 발주 처리 결과를 판매자 계정으로 통지하는 발주 처리 결과 통지 단계(S30)가 수행된다.

즉 상술한 S30 단계는, 판매자 계정에 알림 메시지 등을 이용하여 발주 처리 결과를 통지하는 기능을 수행하는 것으로, 발주 요청된 물품에 대한 발주가 접수 되었을 경우, 발주 접수에 대한 안내를, 발주 접수가 실패하였을 경우, 발주 접수 실패에 대한 안내를 포함하는 메시지를 판매자 계정에 송신하는 것으로 이해될 수 있을 것이다.

이를 통해, 판매자 계정에서는 발주 처리가 수행될 때마다 그 처리 결과를 용이하게 받아 볼 수 있어 자동 발주에 따른 판매자의 쇼핑몰 운영 편의가 크게 증대되는 효과가 있다.

이때 본 발명의 다른 실시 예에서는, 상술한 발주 처리 결과 통지 단계의 수행 전, S20 단계에서 자동 발주서를 생성한 후, 판매자 측에 생성된 발주서로 발주 처리를 수행하여도 좋을지 여부에 대한 판매자 계정의 승인을 구하도록 하는 발주 처리 승인 확인 단계(미도시)를 더 포함하도록 할 수도 있을 것이며 본 발명은 이에 제한하지 않는다.

또한 본 발명의 또 다른 실시 예로서 도 2를 동시 참조하여 보면, 본 발명에서는 전술한 도 1의 S10 단계의 수행 후, 쇼핑몰 플랫폼 서버에 의해 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에서 수집된 주문 정보 및 임계 기간 동안(예를 들어 일주일 주기, 1개월 주기 등) 복수의 타 판매자 계정에서 수집된 물품의 주문 정보를 기초로 수요가 예측되는 수요 예측 물품을 선정하고, 선정된 수요 예측 물품에 대한 예비 주문 정보를 생성하여 판매자 계정으로 제공하는 예비 주문 정보 생성 단계(S11)를 더 포함할 수 있다.

이때 상술한 S11 단계에서는 쇼핑몰 플랫폼 서버에 탑재된 인공지능 엔진(예를 들어 빅데이터 분석)을 이용하여, 기 설정된 임계 기간 동안 복수의 판매자 계정에 판매 등록이 이루어진 물품의 품목 종류 및, 복수의 판매자 계정에 판매 등록된 물품의 주문량 증가 추이 중 적어도 어느 하나를 포함하는 정보의 분석으로 도출된 물품일 수 있다.

한 실시 예로서, 본 발명에서 언급하는 수요 예측 물품은, 기 설정된 임계 기간이 예를 들어 7일이라고 가정할 때, 물품의 품목에 대한 지난 주 판매 등록 점유율과, 이번 주 판매 등록 점유율을 비교하여, 점유율이 임계 비율(예를 들어 20%) 이상 증가한 물품의 품목에서 선정된 물품일 수 있다.

이때, 상술한 물품의 품목에서 선정된 물품은, 해당 물품의 품목에서 조회수가 임계 기간 동안 클릭수(조회수), 발주 주문수가 높은 순의 물품이 기 설정된 개수로 선정되어 제공되는 것으로 이해될 수 있을 것이며, 클릭수와 발주 주문수가 동일할 경우, 발주 주문수에 상대적으로 높은 가중치를 두어 순위를 매김으로써, 수요 예측 물품을 선정하도록 기능할 수 있을 것이다.

더욱 구체적인 실시 예로서 도 4의 200을 참조하여 보면, 도 4의 200에서는 판매자 계정에 수요 예측 물품을 제공하는 예를 도시하였다.

먼저 201에서는 판매자 계정에서 운영되는 쇼핑몰과 동일한 업종을 주 업종으로 영위하는 쇼핑몰 중, 과반수 이상의 쇼핑몰에서 판매 등록된 물품을 수요 예측 물품으로 선정한 예를 도시하였으며, 202에서는 판매자 계정에서 운영되는 쇼핑몰과 동일한 업종을 주 업종으로 영위하는 쇼핑몰의 판매자 과반수가 물품의 발주량을 평소보다 유의미한 비율로 추가 발주한 물품을 수요 예측 물품으로 선정한 예를 도시하였다.

또한 203에서는 쇼핑플랫폼의 로그 분석 결과에 따라 지난주 대비 물품 검색 및 조회수가 유의미한 비율(100% 내지 200%증가)로 증가한 물품을 수요 예측 물품으로 선정한 예가 도시되어 있다.

즉 본 발명의 S11 단계는 상기 언급한 실시 예들 중 어느 하나 또는 둘 이상의 알고리즘으로 도출된 수요 예측 물품을 판매자 계정에 제공할 수 있는 것으로 이해될 수 있다.

한편 이러한 실시 예에서 더 나아가, 본 발명의 S11 단계는 판매자 계정에 예비 주문 정보로서 수요 예측 물품에 대한 정보를 제공함에 있어 수요 예측 물품의 도출 결과와 도출 근거를 함께 제공토록 함이 바람직하다.

구체적으로, 물품의 판매 점유율의 증가에 기반하여 수요 예측 물품이 선정되었을 경우에 한정하여 설명을 이어가면, 본 발명에서는 물품의 지난주 판매 등록 점유율과 이번주 판매 등록 점유율을 수치화하여, 그래픽 객체로 시각화함으로써 판매 등록 점유율의 비교 결과를 판매자 계정에 제공되도록 함으로써, 판매자 측에 수요 예측 물품의 도출 근거를 제시하고, 이에 따른 판매자 측에서 수요 예측 물품에 대한 사전 발주가 행해지도록 할 수 있다.

이러한 기능 수행에 의하면, 본 발명에서는 쇼핑몰 플랫폼 서버에서 관리되는 판매자 계정에, 수요 예측 물품에 대한 재고를 미리 확보할 수 있도록 하여, 수요 예측 물품에 대한 수요가 증가하는 경우에도, 수요 예측 물품의 공급 부족 문제를 효과적으로 대처할 수 있게 되는 것이다.

한편 상술한 S11 단계의 기능 수행은 판매자 계정에 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 질의하도록 할 수 있는데, 질의에 따른 판매자 계정의 응답에 따라 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 결정하도록 한다.

한 실시 예로서, 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부에 대한 질의 결과, 판매자 계정으로부터 수요 예측 물품에 대한 사전 발주에 대한 승인 거절에 대한 응답을 수신한 경우, 별도의 사전 발주 처리를 행하지 않는 것이고, 판매자 계정으로부터 수요 예측 물품에 대한 사전 발주에 대한 승인 응답을 수신한 경우, 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 처리를 행하여 수요 예측 물품에 대한 재고를 확보할 수 있게 하는 것이다.

다만, 사전 발주 처리와 관련하여 수요 예측 물품에 대한 사전 발주량은 판매자별로 상이할 수 있다.

바람직하게 본 발명의 S11 단계에서는 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰의 회원수에 기반하여 판매자 계정별 수요 예측 물품의 사전 발주량에 대한 상한값을 차등적으로 설정할 수 있다.

예를 들어 회원수가 1000명인 A쇼핑몰과, 회원수가 100명인 B쇼핑몰이 있다고 가정하면, 단위 수요 예측 물품에 대한 사전 발주량은, 회원수의 최대 40%로 상한값이 설정되어 A쇼핑몰의 경우에는 수요 예측 물품을 최대 400개 주문할 수 있고, B쇼핑몰의 경우에는 수요 예측 물품을 최대 40개 주문할 수 있는 것이다.

즉 이는, 수요 예측 물품의 사전 발주량을 쇼핑몰의 규모에 따라 차등적으로 설정함으로써, 어느 한 쇼핑몰에서 수요 예측 물품을 독점하는 것을 규제하고, 쇼핑몰이 감당할 수 있는 수준의 사전 발주가 수행되도록 하여 균등한 시장 경쟁이 이루어지도록 하는 효과가 있다.

한 실시 예로서 도 3의 100을 참조하여 보면, 100에서는 수요 예측 물품에 대한 사전 발주를 안내하는 인터페이스가 판매자 계정으로 제공된 예를 살펴볼 수 있다.

구체적으로 101에서는 수요 예측 물품을 안내하고, 수요 예측 물품에 대한 사전 발주량에 대한 상한값이 안내되는 예를 살펴볼 수 있으며, 사전 발주에 대한 질의 응답 입력에 대한 메뉴 창이 제공됨을 알 수 있다.

또한, 102에서는 수요 예측 물품에 대한 타 판매자들의 사전 발주 현황을 제공하여, 판매자 계정에서 사전 발주를 수행할지 여부에 대한 의사 결정을 돕도록 하는 예를 도시하였다.

이때, 수요 예측 물품을 사전 발주한 타 판매자들의 구체적인 식별 정보(예를 들어 쇼핑몰의 상호, 판매자 계정명 등)는 노출되거나, 노출되지 않을 수 있으며 본 발명은 이에 제한하지 않는다.

또한 본 발명의 다른 실시 예로서, 본 발명의 쇼핑몰 플랫폼 서버는 S11 단계의 수행 결과를 모니터링한 결과, 복수의 판매자 계정에서 사전 발주 처리된 수요 예측 물품의 발주량이 기 설정된 임계 발주량을 초과한 것으로 판단될 경우, 수요 예측 물품의 공급이 과다한 상태인 것으로 판단하여 예비 주문 정보에서 공급이 과다한 상태로 판단된 수요 예측 물품을 제외시키도록 기능할 수도 있다.

즉 예를 들어 수요 예측 물품에 대한 임계 발주량이 500개라고 가정해볼 때, 복수의 판매자 계정에서 사전 발주가 이루어져 사전 발주량이 임계 발주량인 500개에 도달하면, 시장에 이미 해당 물품에 대한 공급이 과다한 것으로 판단하여 예비 주문 정보에서 해당 물품을 수요 예측 물품에서 제외시키도록 함으로써, 더 이상의 사전 발주가 불가하도록 사전 발주량을 제어하는 것이다.

이를 통해 본 발명에서는 특정 물품의 공급 과잉으로 인한 시장 혼란을 방지할 수 있고, 판매자의 판단 오류에 따른 재고 처리 문제를 최소화할 수 있는 효과가 있다.

한편 이러한 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 처리 내역은 전술한 도 1의 S30 단계에서 발주 처리 결과가 통지되는 예를 도시하였다.

301에서는 판매자 계정에서 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품별 판매 현황이 나타나 있으며, 302에서는 판매 현황에 대응되는 물품별 자동 발주 처리 내역이 나타남을 알 수 있다.

이때, 302의 발주 처리 내역에서 별도의 식별자로 표기된 물품D는 사전 발주 물품인 것으로 이해될 수 있으며 이는 판매자 계정에서 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 승인을 입력함에 따라 표기된 것으로 이해될 수 있을 것이다.

즉, 본 발명에서는 판매자 계정에서 운영되는 쇼핑몰의 판매 등록된 물품의 주문 내역을 분석하여, 발주가 필요한 물품의 자동 발주가 가능해짐에 따라, 판매자의 쇼핑몰 운영 편의가 크게 증대될 수 있다는 효과가 있다.

또 다른 한편, 본 발명의 더 더욱 바람직한 실시 예에서는, 전술한 S11 단계의 수행으로 생성된 예비 주문 정보를 수요 예측 물품을 생산하는 하나 이상의 제조자 계정에 공유되도록 하여, 수요 예측 물품의 수요 증대에 따른 공급 부족을 방지하도록 할 수 있다.

즉 수요 예측 물품에 대한 정보를 도 6의 400과 같이 수요 예측 물품의 제조자 계정에도 공유되도록 하여, 물품의 갑작스러운 발주량 증대에 대비할 수 있도록 하는 것이다.

이때 본 발명에서는 수요 예측 물품에 대한 수요 예측량을 정량적 수치로 제공하도록 함이 바람직한데, 본 발명의 일 실시 예에서는, 제조자와 기 계약 관계에 있는 하나 이상의 판매자 계정에서의 사전 발주량에 기초하여, 수요 예측량을 제공하도록 할 수 있다.

예를 들어, 수요 예측량은 기 계약 관계에 있는 판매자 계정에서의 사전 발주량 * 1.5로 그 수요를 예측하여 사전에 수요 예측 물품에 대한 생산이 이루어지도록 할 수 있으며, 이를 통해 물품의 공급 부족으로 인한 시장의 혼란을 미연에 방지할 수 있게 되는 효과가 있다.

종합적으로 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 물품 주문 내역을 확인하여 주문된 물품의 제조사 측에 물품의 발주를 요청함으로써, 판매자 측에서 직접적인 발주서 작성이 요구되지 않기 때문에, 판매자 측의 쇼핑몰 운영 편의가 크게 증대될 수 있다는 효과가 있다.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인공지능을 이용하여 판매자가 운영 중인 쇼핑몰의 주문 내역 및, 최근 소비자들의 쇼핑 트렌드를 분석하여 판매자 측에 수요가 증가할 것으로 예측되는 물품의 재고 확보가 수행되도록 하고, 이를 물품의 제조사에도 공유하여 물품의 수요와 공급의 균형을 이루도록 하는 효과가 있다.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 수요 예측 물품의 사전 발주량을 쇼핑몰의 규모에 따라 차등적으로 설정함으로써, 어느 한 쇼핑몰에서 수요 예측 물품을 독점하는 것을 규제하고, 쇼핑몰이 감당할 수 있는 수준의 사전 발주가 수행되도록 하여 균등한 시장 경쟁이 이루어지도록 하는 효과가 있다.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 수요 예측 물품에 대한 사전 발주량을 제어하여, 특정 물품의 공급 과잉으로 인한 시장 혼란을 방지하고, 수요와 공급의 괴리도에 인한 재고 처리 문제를 최소화할 수 있는 효과가 있다.

다음으로 도 7을 참조하여 보면, 도 7에는 본 발명의 일 실시 예에 따른 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 장치(10)의 구성도가 도시된 예를 살펴볼 수 있다.

본 발명에서는 바람직하게 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 장치(10)의 주요 구성으로서, 주문 정보 수집부(11), 발주 처리부(12) 및 발주 처리 결과 통지부(13)를 포함한다.

구체적으로 상술한 주문 정보 수집부(11)는, 물품을 생산하는 제조자 계정(30)과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정(20)을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 상술한 판매자 계정(20)이 운영하는 쇼핑몰(21)에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하도록 기능한다.

즉 상술한 주문 정보 수집부(11)는 도 1의 S10 단계가 수행하는 기능을 모두 수행하는 것으로 이해될 수 있는데, 특히 상술한 주문 정보 수집부(11)에서는 수집된 주문 정보에서 자동 발주를 위한 물품별 특징값(물품명, 물품 수량, 물품의 제조자 등)이 추출됨으로써 후술할 발주 처리부(12)의 기능 수행을 위한 전처리 작업이 수행된다.

한편 상술한 발주 처리부(12)는 수집된 물품의 주문 정보를 분석하여, 물품의 주문 수량에 대응되는 물품의 출고를 발주하는 발주서를 생성하고, 생성된 발주서를 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정(30)으로 송신하여 물품의 발주 처리를 수행하도록 기능한다.

즉 상술한 발주 처리부(12)는 도 1의 S20 단계가 수행하는 기능을 모두 수행하는 것으로 이해될 수 있고, 전술한 바와 같이 발주서의 양식은 물품의 제조자가 제공한 발주서 양식에 따라 상이해질 수 있을 것이며, 본 발명에서는 상술한 발주 처리부(12)의 기능 수행에 의하여, 판매자가 직접 발주서를 작성할 필요 없이 주문 내역에 기반한 물품별 발주서가 자동 생성되어 판매자의 쇼핑몰(21) 운영 편의가 크게 증대되는 효과가 있다.

다음으로 상술한 발주 처리 결과 통지부(13)는, 물품의 발주 처리 결과를 상기 판매자 계정(20)으로 통지하도록 하는 기능을 수행한다.

이때 상술한 발주 처리 결과는, 네트워크 통신 수단을 이용하여 판매자 계정(20)과 연동된 판매자 단말에 직접적인 알림 메시지로서 발주 처리 결과를 통지하도록 기능할 수 있을 것이며, 결과적으로 도 1의 S30 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있다.

특히 본 발명에서는 상술한 발주 처리 결과 통지부(13)의 기능 수행에 의하여, 판매자가 자신의 쇼핑몰(21)의 운영 현황을 직관적으로 파악할 수 있고, 자동 발주 처리에 대한 내역을 용이하게 보고 받을 수 있게 된다는 효과가 있다.

한편 도 7에는 명시적으로 도시하지 않았으나, 본 발명의 다른 실시 예에서는 상술한 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 장치(10)의 주요 구성으로서, 전술한 주문 정보 수집부(11), 발주 처리부(12) 및 발주 처리 결과 통지부(13) 외에, 발주 처리부(12)의 기능 수행에 따른 발주서로 발주 처리를 수행하여도 좋을지 여부에 대한 판매자 계정(20)의 승인을 구하도록 하는 발주 처리 승인부(미도시) 및, 예비 주문 정보 생성부(미도시)를 더 포함할 수 있다.

이때 발주 처리 승인 확인부는 판매자 계정(20)에서, 자동 생성된 발주서에 대한 발주 처리가 미승인된 경우, 자동 생성된 발주서를 판매자 계정(20)에서 직접 편집할 수 있도록 하는 편집 인터페이스를 제공하여 판매자 계정(20)의 입력 수단으로부터 직접 입력된 발주서 대로 발주 처리를 수행하도록 할 수 있다.

물론, 발주 처리 승인 확인부는 판매자 계정(20)에서 자동 생성된 발주서에 대한 발주 처리가 승인되는 경우, 자동 생성된 발주서에 기반하여 제조자 계정(30)으로 발주 처리를 행할 수 있을 것이며 본 발명은 이에 제한하지 않는다.

한편 상술한 예비 주문 정보 생성부는 주문 정보 수집부(11)의 기능 수행 후, 쇼핑몰 플랫폼 서버에 의해 판매자 계정(20)이 운영하는 쇼핑몰(21)에서 수집된 주문 정보 및 임계 기간 동안 복수의 타 판매자 계정(20)에서 수집된 물품의 주문 정보를 기초로, 수요가 예측되는 수요 예측 물품을 선정하고, 선정된 수요 예측 물품에 대한 예비 주문 정보를 생성하여 판매자 계정(20)으로 제공하도록 기능한다.

즉 예비 주문 정보 생성부는 도 2의 S11단계에서 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있으며, 이러한 예비 주문 정보 생성부의 기능 수행에 의하여, 쇼핑몰 플랫폼 서버에서 관리되는 판매자 계정(20)에, 수요 예측 물품에 대한 재고를 미리 확보할 수 있도록 하여, 수요 예측 물품에 대한 수요가 증가하는 경우에도, 수요 예측 물품의 공급 부족 문제를 효과적으로 대처할 수 있게 하고, 마찬가지로 제조자 계정(30)에도 수요 예측 물품에 대한 정보를 공유하여 물품의 사전 제조량을 증대하여 물품의 공급 부족 문제를 최소화하는 효과를 제공할 수 있게 된다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

다음으로 도 8을 참조하여 보면, 도 8에서는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 7에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 8에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.

이러한 도 8의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 8에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 8에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 8에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.

또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시 예에 따른 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 실시 예를 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 광 기록 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 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 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (9)

1. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법에 있어서,
   물품을 생산하는 제조자 계정과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 상기 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하는 주문 정보 수집 단계;
   수집된 물품의 주문 정보를 분석하여, 상기 물품의 주문 수량에 대응되는 물품의 출고를 발주하는 발주서를 생성하고, 생성된 발주서를 상기 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정으로 송신하여 상기 물품의 발주 처리를 수행하는 발주 처리 단계; 및,
   상기 물품의 발주 처리 결과를 상기 판매자 계정으로 통지하는 발주 처리 결과 통지 단계;를 포함하되,
   상기 주문 정보 수집 단계의 수행 후,
   상기 쇼핑몰 플랫폼 서버는, 상기 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에서 수집된 주문 정보 및, 임계 기간 동안 복수의 타 판매자 계정에서 수집된 물품의 주문 정보를 기초로 수요가 예측되는 수요 예측 물품을 선정하고, 선정된 수요 예측 물품에 대한 예비 주문 정보를 생성하여 상기 판매자 계정으로 제공하는 예비 주문 정보 생성 단계;가 더 수행될 수 있고,
   상기 예비 주문 정보 생성 단계는,
   상기 판매자 계정에 수요 예측 물품에 대한 타 판매자들의 사전 발주 현황을 제공함과 동시에 상기 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 질의하고, 상기 질의에 따른 응답에 따라 상기 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 결정하고,
   상기 수요 예측 물품은,
   상기 쇼핑몰 플랫폼 서버에 탑재된 인공지능 엔진을 이용하여, 기 설정된 임계 기간 동안 복수의 판매자 계정에 판매 등록이 이루어진 물품의 품목 종류 및, 상기 복수의 판매자 계정에 판매 등록된 물품의 주문량 증가 추이 중 적어도 어느 하나를 포함하는 정보의 분석으로 도출된 물품이되,
   상기 인공지능 엔진 내의 알고리즘 중 하나 또는 둘 이상을 이용하여 판매자 계정에서 운영되는 쇼핑몰과 동일한 업종을 주 업종으로 영위하는 쇼핑몰 중, 과반수 이상의 쇼핑몰에서 판매 등록된 물품, 판매자 과반수가 물품의 발주량을 100% 내지 200%의 비율로 추가 발주한 물품, 및 쇼핑 플랫폼의 로그 분석 결과에 따라 지난주 대비 검색 및 조회수가 100% 내지 200%의 비율로 증가한 물품을 수요 예측 물품으로 도출하고,
   상기 예비 주문 정보 생성 단계는,
   상기 판매자 계정에 제공되는 예비 주문 정보에 상기 수요 예측 물품의 도출 결과와 도출 근거를 그래픽 개체로 시각화하여 제공하는 것을 특징으로 하는 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 예비 주문 정보 생성 단계는,
   상기 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰의 회원수에 기반하여, 판매자 계정별로 상기 수요 예측 물품의 사전 발주량에 대한 상한값이 차등적으로 설정될 수 있는 것을 특징으로 하는 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 쇼핑몰 플랫폼 서버는,
   상기 예비 주문 정보 생성 단계의 수행 결과,
   복수의 판매자 계정에서 사전 발주 처리된 수요 예측 물품의 발주량이 기 설정된 임계 발주량을 초과한 것으로 판단될 경우,
   상기 수요 예측 물품의 공급이 과다한 상태인 것으로 판단하여, 상기 예비 주문 정보에서 공급이 과다한 상태로 판단된 수요 예측 물품을 제외시키는 것을 특징으로 하는 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 방법.
   
6. 삭제
7. 제1항에 있어서,
   상기 예비 주문 정보는,
   상기 수요 예측 물품을 생산하는 하나 이상의 제조자 계정에 공유되어, 상기 수요 예측 물품의 수요 증대에 따른 공급 부족을 방지하도록 하는 것을 특징으로 하는 쇼핑 플랫폼 에서의 물품 자동 주문 방법.
   
8. 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 장치에 있어서,
   물품을 생산하는 제조자 계정과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 상기 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하는 주문 정보 수집부;
   수집된 물품의 주문 정보를 분석하여, 상기 물품의 주문 수량에 대응되는 물품의 출고를 발주하는 발주서를 생성하고, 생성된 발주서를 상기 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정으로 송신하여 상기 물품의 발주 처리를 수행하는 발주 처리부; 및,
   상기 물품의 발주 처리 결과를 상기 판매자 계정으로 통지하는 발주 처리 결과 통지부;를 포함하되,
   상기 주문 정보 수집부의 수행 후,
   상기 쇼핑몰 플랫폼 서버는, 상기 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에서 수집된 주문 정보 및, 임계 기간 동안 복수의 타 판매자 계정에서 수집된 물품의 주문 정보를 기초로 수요가 예측되는 수요 예측 물품을 선정하고, 선정된 수요 예측 물품에 대한 예비 주문 정보를 생성하여 상기 판매자 계정으로 제공하는 예비 주문 정보 생성부;가 더 수행될 수 있고,
   상기 예비 주문 정보 생성부는,
   상기 판매자 계정에 수요 예측 물품에 대한 타 판매자들의 사전 발주 현황을 제공함과 동시에 상기 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 질의하고, 상기 질의에 따른 응답에 따라 상기 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 결정하고,
   상기 수요 예측 물품은,
   상기 쇼핑몰 플랫폼 서버에 탑재된 인공지능 엔진을 이용하여, 기 설정된 임계 기간 동안 복수의 판매자 계정에 판매 등록이 이루어진 물품의 품목 종류 및, 상기 복수의 판매자 계정에 판매 등록된 물품의 주문량 증가 추이 중 적어도 어느 하나를 포함하는 정보의 분석으로 도출된 물품이되,
   상기 인공지능 엔진 내의 알고리즘 중 하나 또는 둘 이상을 이용하여 판매자 계정에서 운영되는 쇼핑몰과 동일한 업종을 주 업종으로 영위하는 쇼핑몰 중, 과반수 이상의 쇼핑몰에서 판매 등록된 물품, 판매자 과반수가 물품의 발주량을 100% 내지 200%의 비율로 추가 발주한 물품, 및 쇼핑 플랫폼의 로그 분석 결과에 따라 지난주 대비 검색 및 조회수가 100% 내지 200%의 비율로 증가한 물품을 수요 예측 물품으로 도출하고,
   상기 예비 주문 정보 생성부는,
   상기 판매자 계정에 제공되는 예비 주문 정보에 상기 수요 예측 물품의 도출 결과와 도출 근거를 그래픽 개체로 시각화하여 제공하는 것을 특징으로 하는 쇼핑 플랫폼에서의 물품 자동 주문 장치.
   
9. 컴퓨터-판독 가능 기록 매체로서,
   상기 컴퓨터-판독 가능 기록 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:
   물품을 생산하는 제조자 계정과, 제조된 물품을 납품 받아 판매를 수행하는 판매자 계정을 구분하여 관리하는 쇼핑몰 플랫폼 서버를 통해, 상기 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에 판매 등록된 물품의 주문 정보를 수집하는 주문 정보 수집 단계;
   수집된 물품의 주문 정보를 분석하여, 상기 물품의 주문 수량에 대응되는 물품의 출고를 발주하는 발주서를 생성하고, 생성된 발주서를 상기 물품을 생산하는 것으로 파악된 제조자 계정으로 송신하여 상기 물품의 발주 처리를 수행하는 발주 처리 단계; 및,
   상기 물품의 발주 처리 결과를 상기 판매자 계정으로 통지하는 발주 처리 결과 통지 단계;를 포함하되,
   상기 주문 정보 수집 단계의 수행 후,
   상기 쇼핑몰 플랫폼 서버는, 상기 판매자 계정이 운영하는 쇼핑몰에서 수집된 주문 정보 및, 임계 기간 동안 복수의 타 판매자 계정에서 수집된 물품의 주문 정보를 기초로 수요가 예측되는 수요 예측 물품을 선정하고, 선정된 수요 예측 물품에 대한 예비 주문 정보를 생성하여 상기 판매자 계정으로 제공하는 예비 주문 정보 생성 단계;가 더 수행될 수 있고,
   상기 예비 주문 정보 생성 단계는,
   상기 판매자 계정에 수요 예측 물품에 대한 타 판매자들의 사전 발주 현황을 제공함과 동시에 상기 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 질의하고, 상기 질의에 따른 응답에 따라 상기 수요 예측 물품에 대한 사전 발주 여부를 결정하고,
   상기 수요 예측 물품은,
   상기 쇼핑몰 플랫폼 서버에 탑재된 인공지능 엔진을 이용하여, 기 설정된 임계 기간 동안 복수의 판매자 계정에 판매 등록이 이루어진 물품의 품목 종류 및, 상기 복수의 판매자 계정에 판매 등록된 물품의 주문량 증가 추이 중 적어도 어느 하나를 포함하는 정보의 분석으로 도출된 물품이되,
   상기 인공지능 엔진 내의 알고리즘 중 하나 또는 둘 이상을 이용하여 판매자 계정에서 운영되는 쇼핑몰과 동일한 업종을 주 업종으로 영위하는 쇼핑몰 중, 과반수 이상의 쇼핑몰에서 판매 등록된 물품, 판매자 과반수가 물품의 발주량을 100% 내지 200%의 비율로 추가 발주한 물품, 및 쇼핑 플랫폼의 로그 분석 결과에 따라 지난주 대비 검색 및 조회수가 100% 내지 200%의 비율로 증가한 물품을 수요 예측 물품으로 도출하고,
   상기 예비 주문 정보 생성 단계는,
   상기 판매자 계정에 제공되는 예비 주문 정보에 상기 수요 예측 물품의 도출 결과와 도출 근거를 그래픽 개체로 시각화하여 제공하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록 매체.