KR20010096343A

KR20010096343A - 고객 성향 분석정보 획득 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20010096343A
Application number: KR1020000020440A
Authority: KR
Inventors: 현진석
Original assignee: 현진석; 디엠에스랩 주식회사
Priority date: 2000-04-18
Filing date: 2000-04-18
Publication date: 2001-11-07

Abstract

본 발명은 고객 성향 분석정보 획득 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 제휴된 인터넷 포탈 사이트에서 사이트의 현황정보와 이용자의 성향 정보 등의 솔루션을 제공하면서 획득한 이용자의 성향 분석 정보들을 통합적으로 분석하여 다시금 제휴 사이트에 제공함으로써 공동 마케팅 및 타겟 마케팅을 행할 수 있도록 한다.

Description

고객 성향 분석정보 획득 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR OBTAINING ANALYSIS OF USER PROPENSITY}

본 발명은 고객 성향 분석정보 획득 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 제휴된 인터넷 포탈 사이트에서 사이트의 현황정보와 이용자의 성향 정보 등의 솔루션을 제공하면서 획득한 이용자의 성향 분석 정보들을 통합적으로 분석하여 다시금 제휴 사이트에 제공함으로써 공동 마케팅 및 타겟 마케팅을 행할 수 있도록 한 고객 성향 분석정보 획득 시스템 및 방법에 관한 것이다.

인터넷 분야에서 고객을 확보하는 방법이란 인터넷 포탈 또는 일반 기업이 회원을 확보하는 방법을 의미하는 것으로서, 일반적으로 회원을 확보하는 방법은 직접 회원에게 이익을 주고 회원 가입을 유도하는 것이 일반적이다. 그 예로는 다양한 컨텐츠를 제공하고 회원을 확보하는 방법이나 광고를 보면 금전적으로 혜택을 주어서 회원을 확보하는 방법이나 또는 무료 e-mail을 제공함으로써 회원을 확보하는 방법 등이 있다.

이와 같은 종래의 회원을 확보하기 위한 방법의 특징은 고객과의 직접적인접촉 하에서 고객정보를 획득하는 것으로써 고객에게 이익을 직접적으로 제공해야 하기 때문에 금전적인 부담이 많이 든다는 문제점이 있다. 보통 1인당 고객을 획득하는 비용은 적게는 수 천원부터 수 만원이 든다.

또한, 인터넷 포탈 사이트가 회원을 확보하게 되면 이를 기반으로 다양한 사업을 하는데 광고 영업의 경우 페이지뷰 기준으로 광고 영업을 하기 때문에 실제로 회원이나 방문자가 실제로 그 배너 광고를 보는지는 알 수 없는 문제이다. 따라서, 이를 해결하기 위해 좀 더 발전시킨 방법이 컨텐츠 타겟팅과 프로파일 타겟팅 방법인데 이 또한 매스마케팅 기반아래서 이루어지기 때문에 고객 일대일 기반으로 개인 성향에 맞추어 광고를 할 수는 없는 문제점이 있다.

따라서, 결국 광고 수입은 페이지뷰에 근거한 고정액으로 계약될 수밖에 없고, 더 높은 광고 수입을 기대할 수는 없는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 본 발명의 목적은 제휴된 인터넷 포탈 사이트에서 사이트의 현황정보와 이용자의 성향 정보 등의 솔루션을 제공하면서 획득한 이용자의 성향 분석 정보들을 통합적으로 분석하여 다시금 제휴 사이트에 제공함으로써 제휴 업체간 공동 마케팅 및 이용자에 대한 타겟 마케팅을 행할 수 있도록 한 고객 성향 분석정보 획득방법을 제공함에 있다.

도 1은 본 발명에 의한 고객 성향 분석 정보 획득 방법을 구현하기 위한 구성도이다.

도 2는 본 발명에 의한 고객 성향 분석 정보 획득 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 3은 본 발명에 의한 사이트 현황정보로써 시간대별 이용자 프로파일 현황을 나타낸 예시도이다.

도 4는 본 발명에 의한 사이트 현황정보로써 제공서비스별 이용자 프로파일 현황을 나타낸 예시도이다.

도 5는 도 2의 이용자 성향 분석 과정을 나타낸 흐름도이다.

도 6은 본 발명에 의해 이용자를 유사성향 그룹으로 정의한 상태를 나타낸 예시도이다.

- 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 -

10 : 인증서버 20 : 웹서버

30 : 고객DB 40 : 로그서버

50 : 분석DB 60 : 현황분석서버

70 : 고객정보 추출서버 80 : 성향분석서버

100 : 고객서버

상기와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명의 고객 성향 분석 정보 획득 시스템은 각 사이트에서 각종 컨텐츠, 커뮤니티, 전자상거래를 서비스하는 웹서버와, 각 사이트에 등록된 사용자들의 정보를 기록하는 고객DB와, 웹서버에 접속하는 사용자를 고객DB의 정보와 비교하여 인증하는 인증서버와, 웹서버에 접속한 사용자의 로그정보를 저장하는 로그서버와, 로그서버의 정보와 사이트 고객DB를 통해 이용자 중심으로 모델링하여 저장하는 분석DB와, 분석DB의 데이터를 기반으로 사이트의 현황정보를 분석하여 제공하는 현황분석서버와, 분석DB의 데이터를 기반으로 성향분석을 수행하는 성향분석서버와, 분석DB의 데이터를 분석하고 저장하여 고객서버로 인터넷을 통해 전송하는 고객정보 추출서버와, 각 사이트의 고객정보 추출서버로부터 전송 받은 정보들을 다시 정리하고 분석하여 통합적인 이용자 성향을 분석하여 각 사이트로 다시 제공하는 고객서버로 이루어진 것을 특징으로 한다.

또한, 고객 성향 분석 정보 획득 방법은 각 사이트에서 요구하는 솔루션의 내용에 따라 각 사이트에서 제공하는 서비스를 분류하여 표준 분류체계로 맵핑하는 단계와, 이용자가 각 사이트에 방문할 때 웹 로그와 쿠키셋을 설정하여 이용자의 신원을 확보하여 웹 서버 환경별 로그 형태를 설계하는 단계와, 설계된 로그 정보를 통합하여 데이터를 로그서버로 전송하여 로그 데이터베이스에 저장하는 단계와, 로그서버에 저장된 로그 정보를 이용자 중심으로 모델링하여 분석DB를 구축하는 단계와, 분석DB의 데이터를 기반으로 현황분석서버를 통해 사이트 현황정보와 성향분석서버를 통해 이용자 성향을 분석하는 단계와, 각 사이트에서 분석된 데이터를 고객정보 추출서버를 통해 인터넷으로 고객 서버로 전송하는 단계와, 고객 서버에 저장된 각 사이트의 이용자 성향 및 항해 정보로 통합 이용자 성향을 분석하는 단계와, 통합 이용자 성향 분석 정보를 각 사이트에 전송하여 공동 마케팅 및 타겟 마케팅을 수행하도록 하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.

또한, 위에서 이용자 성향 분석을 할 때 사이트에서 제공되는 서비스를 일정한 분류체계를 정리하는 단계와, 분류체계에 따라 분리된 내용별로 이용자들을 스코어링 하여 개인별 성향을 도출하는 단계와, 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 성향을 가지는 이용자들을 그룹핑하여 세부집단을 분류하고 정의하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.

위와 같이 이루어진 본 발명은 각각의 인터넷 포탈 사이트를 대상으로 공동 마케팅 제휴 네트워크를 구축하고 제휴된 인터넷 포탈 사이트에게 사이트에서 원하는 사이트의 현황정보와 이용자 성향 정보를 각각의 사이트에 제공하면서 획득한 이용자 성향 정보를 통해 통합적인 이용자 성향 정보를 분석하여 다시 제휴된 네트워크에 제공하면서 회원고객을 획득함으로써 제휴된 인터넷 기업들과 공동 마케팅 사업 및 타겟 마케팅을 수행할 수 있도록 한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 또한 본 실시예는 본 발명의 권리범위를 한정하는 것은 아니고, 단지 예시로 제시된 것이다.

여기에 도시된 바와 같이 각 사이트에서 각종 컨텐츠, 커뮤니티, 전자상거래를 서비스하는 웹서버(20)와, 각 사이트에 등록된 사용자들의 정보를 기록하는 고객DB(30)와, 웹서버(20)에 접속하는 사용자를 고객DB(30)의 정보와 비교하여 인증하는 인증서버(10)와, 웹서버(20)에 접속한 사용자의 로그정보를 저장하는 로그서버(40)와, 로그서버(40)의 정보와 사이트 고객DB(30)를 통해 이용자 중심으로 모델링하여 저장하는 분석DB(50)와, 분석DB(50)의 데이터를 기반으로 사이트의 현황정보를 분석하여 제공하는 현황분석서버(60)와, 분석DB(40)의 데이터를 기반으로 성향분석을 수행하는 성향분석서버(80)와, 분석DB(50)의 데이터를 분석하고 저장하여 고객서버(100)로 인터넷(90)을 통해 전송하는 고객정보 추출서버(70)와, 각 사이트의 고객정보 추출서버(70)로부터 전송받은 정보들을 다시 정리하고 분석하여 통합적인 이용자 성향을 분석하여 각 사이트로 다시 제공하는 고객서버(100)로 이루어진다.

위에서 현황분석서버(60)는 사용자들이 접속하여 로그정보와 분석된 사용자 정보를 조회할 수 있도록 구성된다.

위와 같이 이루어진 본 발명의 고객 성향 분석 정보 획득 시스템에 의한 고객 성향 분석 정보 획득 방법을 설명하기 위해 도 2에 도시된 흐름도를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

먼저, 인터넷 업계의 전문 포탈 중심으로 공동마케팅 제휴 계약을 통해 각 사이트에서 원하는 각 사이트의 현황분석이나 이용자 성향 분석 정보 등의 솔루션을 제공하면서 얻게 되는 각 사이트의 현황분석이나 이용자 성향 분석 정보를 제공받을 수 있도록 선행 작업이 이루어져야 한다.

웹서버(20)를 통해 각종 콘텐츠나, 커뮤니티, 전자상거래 등의 서비스를 제공하는 각 사이트에서 원하는 정보의 내용과 사이트의 전반적인 사이트의 시스템 상황을 분석하고 정의한다(S10).

그런다음, 각 사이트에서 제공하는 컨텐츠, 커뮤니티, 상거래 아이템을 각각 분류하고 표준 분류체계에 따라 맵핑한다(S20).

이후, 이용자가 각 사이트에 방문하게 되면 남게 되는 웹 로그에 남게 되는데 이때 쿠키셋을 설정하여 이용자의 신원을 확보하여 웹서버(20)의 환경별 로그 형태를 설계하여 최적화 한다(S30). 이때 이용자들의 신원을 확보할 때 각 사이트의 이용자들의 허락을 받아서 확보하게 된다.

이와 같이 각 사이트에 방문하는 다수의 이용자가 방문하여 제공하는 서비스를 이용하거나 접속할 때 남기는 웹 로그들과 쿠키셋을 통해 설계된 로그 형태대로 정보를 통합하여 각 인터넷 사이트의 부하 정도를 고려하여 사용자가 많이 접속하지 않는 새벽에 스케줄링된 작업을 수행하여 자동으로 데이터를 로그서버(40)로 전송하여 로그 데이터베이스에 저장한다(S40).

이와 같이 로그서버(40)에 저장된 로그 정보는 데이터 파싱기술을 이용하여 이용자 중심으로 모델링하여 분석DB(50)를 구축한다(S50).

즉, 이용자들에 대한 등록데이터, 등록된 관심사, 클릭스트림, 선호 컨텐츠, 가입커뮤니티, 구매성향 등을 저장한다.

그런다음, 분석DB(50)의 데이터를 기반으로 현황분석서버(60)를 통해 사이트현황정보를 분석한다(S60).

사이트 현황 정보는 사이트에 접속한 기간에 대한 현황 즉, 시간대, 요일, 월, 분기별로 제공하며, 이용자의 상태 즉, 회원과 비회원, 신규회원과 기존회원, 우량, 일반, 휴면, 이탈회원 등 최근 방문일, 방문주기 등을 제공하고, 이용자의 프로파일 현황으로 성별, 연령, 직업, 지역 등을 제공한다. 또한, 제공서비스별 현황으로 컨텐츠, 커뮤니티, 상거래 등의 현황을 제공한다.

위와 같은 사이트 현황 정보를 예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같이 시간대별 이용자 프로파일 현황을 제공하거나 도 4에 도시된 바와 같이 제공서비스별 이용자 프로파일 현황 즉, 건강정보에 접속한 이용자의 프로파일 현황, 뉴스정보에 접속한 이용자의 프로파일 현황을 제공한다. 그리고, 컨텐츠 분류별 이용자 프로파일 현황 등을 제공하게 된다.

또한, 분석DB(50)의 데이터를 기반으로 성향분석서버(80)를 통해 이용자 성향을 분석한다(S70).

이용자 성향 분석은 도 5에 도시된 바와 같이 먼저, 사이트에서 제공되는 서비스 즉, 컨텐츠, 커뮤니티, 상거래 상품 등에 따라 일정한 분류체계에 따라 정리한다(S702). 이때 누락된 자료는 재정리하여 정제된 자료를 확보한다.

그런다음, 분류체계에 따라 분리된 내용별로 이용자들을 스코어링 하여 개인별 성향을 도출한다(S704).

위와 같이 도출된 개인별 성향은 클러스터링 알고리즘을 이용하여 도 6과 같이 유사한 성향을 가지는 이용자들을 그룹핑하여 유사한 성향을 가지는 수십 개의세부집단을 분류하고 정의한다(S706).

이와 같이 각 사이트에서 분석된 데이터를 고객정보 추출서버(70)로 보내면 인터넷(90)을 통해 고객서버(100)로 전송된다(S80).

그러면, 고객서버(100)는 각 사이트에서 전송된 사이트의 현황 분석정보나 이용자 성향 분석정보, 항해 정보를 통해 고객 정보를 획득한 후 이 정보를 통합하여 통합적인 이용자 성향을 분석한다(S90).

이와 같이 통합적으로 분석된 이용자 성향 분석 정보는 다시 각 사이트에 제공되어 이용자의 성향을 세부적인 집단으로 분류하여 각 집단에 적합한 일대일 타켓팅 광고가 가능하고 각각 제휴된 각 사이트간에 공동 마케팅을 수행할 수 있게 된다(S100).

이렇게 각 사이트에서 원하는 요구사항에 따라 사이트 현황 분석 및 이용자 성향을 분석하면서 획득하는 각 사이트에 가입된 수십만의 이용자를 정보를 통합하여 통합적인 이용자 성향을 분석함으로써 정확한 이용자의 성향을 기반으로 체계적인 이용자를 관리할 뿐만 아니라 일대일 마케팅을 수행할 수 있게 된다.

상기한 바와 같이 본 발명은 직접 고객과 인터넷에서 접촉하여 고객 정보를 획득하는 것이 아니고, 인터넷 기업에게 사이트의 현황 분석 정보 및 이용자 성향 분석 정보 등의 솔루션 제공을 하고 이의 대가로 각 사이트의 고객의 허가를 받아서 고객 정보를 획득하는 간접적인 방식으로 고객의 성향 정보를 획득하여 통합적인 이용자의 성향을 분석하고 분석된 정보를 제공함으로써 제휴된 인터넷 기업들과 공동 마케팅 사업 및 일대일 타겟팅 광고를 수행할 수 있도록 하는 효과가 있다.

또한, 일대일 솔루션을 제공받아서 고객에게 원투원 마케팅을 할 수 있어 개인화된 컨텐츠를 제공할 수 있으며, 성향 분석에 의한 타겟팅을 할 수 있으므로 클릭 기준으로 광고 계약할 수 있고 더 높은 광고 수입을 기대할 수 있는 이점이 있다.

한편, 간접적인 방법으로 이용자의 정보를 확보하기 때문에 이용자의 정보를 확보하기 위해 소요되는 비용을 줄일 수 있으며 제휴 사이트간 네트웍을 구축함으로써 이용자 정보를 기준으로 다양한 공동 마케팅 사업을 할 수 있는 이점이 있다.

그리고, 통합된 이용자 성향 분석 및 제휴 사이트의 폭이 넓고 깊이가 깊은 매체를 통하여 광고주에게 원하는 타겟팅 광고를 구석구석에 구사할 수 있는 이점이 있다.

Claims

각 사이트에서 각종 서비스를 제공하는 웹서버와,

각 사이트에 등록된 사용자들의 정보를 기록하는 고객DB와,

웹서버에 접속하는 사용자를 고객DB의 정보와 비교하여 인증하는 인증서버와,

웹서버에 접속한 사용자의 로그정보를 저장하는 로그서버와,

로그서버의 정보와 사이트 고객DB를 통해 이용자 중심으로 모델링하여 저장하는 분석DB와,

분석DB의 데이터를 기반으로 사이트의 현황정보를 분석하여 제공하는 현황분석서버와,

분석DB의 데이터를 기반으로 성향분석을 수행하는 성향분석서버와,

분석DB의 데이터를 분석하고 저장하여 고객서버로 인터넷을 통해 전송하는 고객정보 추출서버와,

각 사이트의 고객정보 추출서버로부터 전송받은 정보들을 다시 정리하고 분석하여 통합적인 이용자 성향을 분석하여 각 사이트로 다시 제공하는 고객서버

로 이루어진 것을 특징으로 하는 고객 성향 분석 정보 획득 시스템.
제 1항에 있어서, 상기 현황분석서버는 사용자들이 로그정보와 분석된 사용자 정보를 조회할 수 있도록 구성된 것을 특징으로 하는 고객 성향 분석 정보 획득 시스템.
각 사이트에서 요구하는 솔루션의 내용에 따라 각 사이트에서 제공하는 서비스를 분류하여 표준 분류체계로 맵핑하는 단계와,

이용자가 각 사이트에 방문할 때 웹 로그와 쿠키셋을 설정하여 이용자의 신원을 확보하여 웹 서버 환경별 로그 형태를 설계하는 단계와,

설계된 로그 정보를 통합하여 데이터를 로그서버로 전송하여 로그 데이터베이스에 저장하는 단계와,

로그서버에 저장된 로그 정보를 이용자 중심으로 모델링하여 분석DB를 구축하는 단계와,

분석DB의 데이터를 기반으로 현황분석서버를 통해 사이트 현황정보와 성향분석서버를 통해 이용자 성향을 분석하는 단계와,

각 사이트에서 분석된 데이터를 고객정보 추출서버를 통해 인터넷으로 고객 서버로 전송하는 단계와,

고객 서버에 저장된 각 사이트의 이용자 성향 및 항해 정보로 통합 이용자 성향을 분석하는 단계와,

통합 이용자 성향 분석 정보를 각 사이트에 전송하여 공동 마케팅 및 타겟 마케팅을 수행하도록 하는 단계

를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 고객 성향 분석 정보 획득 방법.
제 3항에 있어서, 상기 이용자 성향을 분석하는 단계는

사이트에서 제공되는 서비스를 일정한 분류체계를 정리하는 단계와,

분류체계에 따라 분리된 내용별로 이용자들을 스코어링 하여 개인별 성향을 도출하는 단계와,

클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 성향을 가지는 이용자들을 그룹핑하여 세부집단을 분류하고 정의하는 단계

를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 고객 성향 분석 정보 획득 방법.
제 3항에 있어서, 상기 사이트 현황 정보는 사이트에 접속한 기간 현황과, 이용자의 상태 현황과, 이용자의 프로파일 현황과, 제공서비스별 현황 중 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 고객 성향 분석 정보 획득 방법.