KR20020014332A - Merchandise recommendation method for electronic commerce system - Google Patents

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KR20020014332A
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임종락
송인상
나재호
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왕희일
김남웅
단병주
이정수
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구자홍
엘지전자주식회사
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Abstract

PURPOSE: A method for recommending commodities of an e-commerce system is provided to analyze a taste and a mental state of a current purchaser based on an on-line survey, a profile of the purchaser, biological rhythm, etc., so as to recommend a commodity appropriate for the purchaser on the basis of an analyzed result. CONSTITUTION: A purchaser inputs his/her profile(S101). A Web server provides services such as 'today's lot' or biological rhythm(S102). A use of a commodity to purchase is confirmed(S103). If the purchaser selects an item for purchaser himself/herself, a mental state or a taste of the purchaser are analyzed on the basis of answers for survey provided at his/her area of a survey DB(101)(S104). If the purchaser selects an item for gift, a gift use and a profile of a person to receive the gift are inputted, and survey provided at an area for others of the survey DB(101) are answered(S105-S107). The Web server analyzes a result of the answered survey to analyze a mental state or a taste of the person to receive the gift(S108). Some commodities appropriate for the analyzed result are selected among commodities registered in a commodity DB(102) and recommended(S109,S110).

Description

전자상거래 시스템의 상품 추천 방법{MERCHANDISE RECOMMENDATION METHOD FOR ELECTRONIC COMMERCE SYSTEM}Product recommendation method of e-commerce system {MERCHANDISE RECOMMENDATION METHOD FOR ELECTRONIC COMMERCE SYSTEM}

본 발명은 전자상거래 시스템에서 구매자의 취향에 적합한 상품을 추천하는 기술에 관한 것으로, 특히 온라인 상에서 간접적인 설문조사 등을 통해 구매자의 기호와 심리를 분석한 후 그 분석 결과를 근거로 구매자에 적합한 상품을 추천하도록 한 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a technology for recommending a product suitable for a buyer's taste in an e-commerce system. Particularly, after analyzing a buyer's preferences and psychology through an indirect survey or the like online, a product suitable for a buyer based on the analysis result It relates to a product recommendation method of the electronic commerce system to recommend.

전자상거래란 통신망 상의 웹 사이트에 쇼핑몰을 개설해 놓고 이를 통해 이루어지는 모든 상거래를 의미하는 것으로, 넓은 의미에서는 기업이나 소비자가 컴퓨터 통신망에서 행하는 광고, 발주, 상품과 서비스의 구매 등 모든 경제활동을 말하며, 좁은 의미에서는 인터넷 상에서 소비자와 기업이 상품과 서비스를 사고 파는 경제활동을 말한다.E-commerce means all commerce through the establishment of a shopping mall on a web site on a communication network, and in a broad sense, it refers to all economic activities such as advertisements, orders, purchases of goods and services, etc. In a narrow sense, it refers to economic activity in which consumers and businesses buy and sell goods and services on the Internet.

이러한 전자상거래는 판매자 및 소비자 모두에게 인터넷이 제공해 주는 이점 때문에 빠른 속도로 성장하고 있으며, 멀지 않아 기존의 상거래 형식을 대체할 것으로 예측되고 있다.E-commerce is growing at a rapid pace because of the benefits that the Internet offers both sellers and consumers, and it is not too long to replace traditional forms of commerce.

그런데, 종래 기술에 의한 전자상거래 시스템에서의 상품 구매 방법에 있어서는, 전자상거래 웹 사이트에서 구매자가 직접 원하는 상품을 검색하거나, 혹은 나열된 상품 중에서 원하는 상품을 선택하거나, 기존의 구입이력으로부터 상품을 추천받아 구매하게 되어 있었다.However, in the conventional method of purchasing a product in an electronic commerce system, a buyer directly searches a desired product on an e-commerce website, selects a desired product from listed products, or receives a product recommendation from an existing purchase history. Was supposed to buy.

이와 같이 종래 기술에 의한 전자상거래에서의 상품 구매 방법은, 대상 품목에서부터 최종의 선택 상품까지 자신이 직접 선택하게 되어 있어 많은 시간과 노력을 필요로 하였다.As described above, the method for purchasing a product in the electronic commerce according to the prior art requires a lot of time and effort since the product is directly selected from the target item to the final selected product.

물론, 자신이 구입하고자 하는 상품 리스트를 미리 계획하고 그에 대한 정보를 충분히 숙지하고 있는 경우에는 그다지 큰 어려움이 없겠지만, 선물용 상품을 구입한다든지 막연히 좋은 상품이 있으면 구입하겠다는 의사를 갖고 있을 때, 원하는 상품을 구입하는데 많은 어려움이 있었다.Of course, if you are planning a list of products you want to buy in advance and know enough information about them, it will not be too difficult, but when you want to buy a gift or vaguely good products, you want to buy There were many difficulties to buy.

따라서, 본 발명의 목적은 온라인 상에서 간접적인 설문조사나, 구매자의 프로파일, 생체 리듬 등을 근거로 현재 구매자의 기호와 심리를 분석한 후 그 분석 결과를 근거로 구매자에 적합한 상품을 추천하는 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법을 제공함에 있다.Therefore, an object of the present invention is to analyze the current buyer's preferences and psychology on the basis of indirect survey or online buyer's profile, biorhythms, etc. and then recommend the product suitable for the buyer based on the analysis result. The present invention provides a method for recommending products in the system.

도 1은 본 발명에 의한 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법의 신호 흐름도.1 is a signal flow diagram of a product recommendation method of the electronic commerce system according to the present invention.

도 2는 구매자 프로파일의 일실시 예시표.2 is an exemplary table of buyer profiles.

도 3a는 구매자 본인용 설문 예시표.Figure 3a is a survey example table for the buyer.

도 3b는 선물 대상자용 설문 예시표.Figure 3b is a sample table for the present target questionnaire.

도 4는 상품 데이터베이스의 포맷도.4 is a format diagram of a merchandise database.

도 5는 본 발명의 상품 추천 방법에 대한 다른 실시예의 신호 흐름도.5 is a signal flow diagram of another embodiment of a product recommendation method of the present invention;

도 6은 품목종류의 리스트 예시도.6 is an exemplary view of a list of item types.

***도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명****** Description of the symbols for the main parts of the drawings ***

101 : 설문용 데이터베이스 102 : 상품 데이터베이스101: questionnaire database 102: product database

103 : 품목종류 리스트용 데이터베이스103: Database for item type list

본 발명의 제1특징은, 구매자의 프로파일을 참조하여 구매 상품을 추천하는데 있다.A first feature of the present invention is to recommend a purchased product with reference to a buyer's profile.

본 발명의 제2특징은, 구매자에 대한 설문조사 자료를 참조하여 구매 상품을 추천하는데 있다.A second feature of the present invention is to recommend a purchased product with reference to survey data on the buyer.

본 발명의 제3특징은, 구매자에 대한 오늘의 운세 및 바이오리듬을 참조하여 구매 상품을 추천하는데 있다.A third feature of the present invention is to recommend a purchased product with reference to today's fortune and biorhythm to the buyer.

본 발명의 제4특징은, 선물 대상자의 프로파일 및 상기의 정보들을 참조하여 구매 상품을 추천하는데 있다.A fourth feature of the present invention is to recommend a purchased product with reference to the profile of the gift recipient and the above information.

본 발명에 의한 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법은, 상품 구매자의 프로파일을 입력받고 구매하고자 하는 상품의 용도를 확인하는 제1단계와; 구매하고자 하는 상품이 본인용인 경우, 설문용 데이터베이스에서 제공하는 구매자에 대한 설문조사에 대한 결과를 근거로 구매자의 심리나 취향을 분석하는 제2단계와; 구매하고자 하는 상품이 선물용인 경우, 선물 용도, 선물 대상자의 프로파일,설문용 데이터베이스에서 제공하는 선물 대상자에 대한 구매자의 설문조사 결과를 근거로 선물 대상자의 심리나 취향을 분석하는 제3단계와; 상기 구매자 또는 선물 대상자의 심리나 취향의 분석결과에 따라 상품 데이터베이스에서 적합한 상품을 선택하여 추천 상품으로 제시하는 제4단계로 이루어지는 것으로, 이와 같은 본 발명의 작용을 첨부한 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명하면 다음과 같다.The product recommendation method of the electronic commerce system according to the present invention includes a first step of receiving a profile of a product buyer and confirming the use of the product to be purchased; A second step of analyzing the psychology or taste of the buyer on the basis of the result of the survey on the buyer provided in the questionnaire database if the product to be purchased is owned; A third step of analyzing the psychology or taste of the gift recipient based on the present use, the profile of the gift recipient, and the results of the survey of the buyer on the gift target provided by the survey database; A fourth step of selecting a suitable product from the commodity database and presenting it as a recommended product according to the analysis results of the psychology or taste of the buyer or the gifted person is described. Referring to FIGS. The description is as follows.

구매자가 피씨를 통해 인터넷 상에서 전자상거래 웹 사이트에 접속한 후 자신의 프로파일을 입력하게 되는데, 이미 프로파일이 입력되어 있거나 변경사항이 없는 경우에는 재 입력할 필요가 없다.(S101)The buyer enters their profile after accessing the e-commerce website on the Internet through the PC, but if the profile is already entered or there is no change, there is no need to re-enter it (S101).

도 2는 그 프로파일의 일예를 나타낸 것으로, 이에 도시한 바와 같이 구매자의 "생년월일", "연간소득", "결혼여부", "혈액형", "직업", "가족상황", "성별", "취미", "거주지" 등의 질의 항목이 있다.Figure 2 shows an example of the profile, as shown in the buyer's "date of birth", "annual income", "marriage", "blood type", "job", "family status", "gender", " Query items such as "Hobbies" and "Residence".

상기와 같이 구매자의 프로파일이 입력되거나 이미 입력된 상태에서 접속되면, 웹 서버에서 구매자의 "오늘의 운세"나, 생체리듬 등의 서비스를 제공한다.(S102)When the purchaser's profile is input as described above or connected in the already input state, the web server provides a service such as the "fortune of the day" or a biorhythm of the buyer (S102).

이후, 구매상품의 용도를 확인하게 되는데, 여기에서는 본인용과 선물용의두 가지 항목을 제시하는 것을 예로하였다.(S103)After that, the purpose of the purchased product is confirmed, and here, it is an example of presenting two items, one for one's own and one for a present.

상기에서 구매자가 본인용 항목을 선택하면, 설문용 데이터베이스(DB)(101)의 본인용 영역에서 제공하는 몇가지의 설문을 조사하고, 그 설문에 대한 응답 결과를 근거로 구매자 본인의 심리나 취향을 분석하게 된다.(S104)When the buyer selects his item, the questionnaire provided by the user's area of the survey database (DB) 101 is surveyed, and the buyer's own psychology or taste is based on the response result of the questionnaire. The analysis is made. (S104)

도 3a은 본인용 설문의 일실시예를 나타낸 것으로, "신세대의 어떤 유명한 연예인을 아십니까?" "어떤 신기한 약이 있다면 드시겠습니까?", "산행 중 갑자기 마주친 동물이 있다면 어떤 동물이겠습니까?" 등을 들 수 있다.Figure 3a shows an embodiment of a questionnaire for yourself, "Do you know any famous entertainers of the new generation?" "What kind of novelty would you like to eat?", "If there was an animal suddenly encountered during the hike, what would it be?" Etc. can be mentioned.

그런데, 상기에서 구매자가 선물용 항목을 선택하면, 선물의 용도를 확인한 후 선물 대상의 프로파일을 입력받고, 설문용 데이터베이스(101)의 타인용 영역에서 제공하는 몇가지의 설문을 조사한다. (S105-S107)By the way, when the buyer selects a gift item, after confirming the purpose of the gift, the user receives the profile of the gift object, and surveys some questions provided by the other person's area of the questionnaire database 101. (S105-S107)

도 3b는 선물 대상자에 대한 설문의 일실시예를 나타낸 것으로, "귀하의 대상자는 신세대의 어떤 유명한 연예인을 아십니까?" "어떤 신기한 약이 있다면 대상자에게 마시도록 권유하겠습니까?", "대상자와 자주 만나는 곳이 어디입니까?" 등을 들 수 있다.Figure 3b shows an embodiment of a questionnaire for gift subjects, "Does your subject know any famous entertainers of the new generation?" "If there are any novelty drugs, would you invite them to drink?", "Where do you meet with them frequently?" Etc. can be mentioned.

상기 웹 서버에서는 소정의 분석 프로그램으로, 상기와 같은 설문 조사 결과를 분석하여 구매자 본인이나 선물 대상자의 심리나 취향 등을 분석하게 된다.(S108)The web server analyzes the results of the survey as described above using a predetermined analysis program, and analyzes the psychology and taste of the purchaser or a gift target person (S108).

이후, 상품 데이터베이스(DB)(102)에 등록되어 있는 상품 중 상기 분석 결과에 부합되는 몇가지의 상품을 선택하여 추천하게 된다.(S109,S110)Thereafter, among the products registered in the product database (DB) 102, several products matching the analysis result are selected and recommended. (S109, S110)

도 4는 상기 상품 데이터베이스의 일실시 구현예를 보인 것이다. 즉, 오디오씨디의 경우, 품목 타이틀과 필드로 분류하고, 그 필드는 심리코드, 출시일, 연령별 판매량, 음악의 장르 등을 구성 요소로 하였다.Figure 4 shows an embodiment of the product database. In other words, audio CDs are classified into item titles and fields, and the fields include psychological codes, release dates, sales by age, and genres of music.

한편, 도 5는 본 발명의 다른 실시예를 나타낸 것이다. 이는 도 1과 비교할 때, 품목종류 리스트용 데이터베이스(103)를 이용하여 상품의 종류에 대한 리스트를 제공하고, 구매자로 하여금 구입하고자 하는 품목의 종류를 선택하도록 하며, 구매 예상금액을 입력하도록 하는 단계가 추가된 것이 다른 점이다.On the other hand, Figure 5 shows another embodiment of the present invention. This provides a list of the types of goods using the item type list database 103 for comparing with FIG. 1, allowing the buyer to select the type of items to be purchased, and input an expected purchase price. Is the difference.

도 6은 상기 데이터베이스에서 제공하는 상품의 종류에 대한 리스트 예를 나타낸 것으로, 씨디(CD), 도서류, 보석류, 운동기구류, 장남감류 등을 들 수 있다.6 shows an example of a list of the types of goods provided by the database, and examples thereof include CDs, books, jewelry, sports equipment, toys, and the like.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은, 온라인 상에서 간접적인 설문조사나, 구매자의 프로파일, 생체 리듬 등을 근거로 현재 구매자의 기호와 심리를 분석한 후 그 분석 결과를 근거로 구매자에 적합한 상품을 추천함으로써, 구매자 입장에서 볼 때, 별다른 고민을 하지 않고도 자신의 취향이나 정서에 부합된 상품을 쉽게 고를 수 있는 이점이 있고, 판매자 입장에서 볼 때, 별다른 추가비용 없이 차별화된 판매 전략으로 보다 많은 상품을 판매할 수 있는 효과가 있다.As described in detail above, the present invention analyzes the current buyer's preferences and psychology based on an indirect survey or a buyer's profile, biorhythm, etc., and recommends a product suitable for the buyer based on the analysis result. As a result, buyers can easily select products that meet their tastes or emotions without any worries, and sellers can choose more products with differentiated sales strategies at no additional cost. There is an effect that can be sold.

Claims (7)

구매자의 프로파일과 구매자에 대한 설문조사에 대한 결과를 근거로 구매자의 심리나 취향을 분석하는 제1단계와; 선물 용도, 선물 대상자의 프로파일, 선물 대상자에 대한 구매자의 설문조사 결과를 근거로 선물 대상자의 심리나 취향을 분석하는 제2단계와; 상기 구매자 또는 선물 대상자의 심리나 취향의 분석결과에 따라 상품 데이터베이스에서 적합한 상품을 선택하여 추천 상품으로 제시하는 제3단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법.A first step of analyzing the psychology or taste of the buyer based on the buyer profile and the results of the survey of the buyer; A second step of analyzing the psychology or taste of the gift subject based on the gift use, the profile of the gift subject, and the result of the survey of the buyer about the gift subject; And a third step of selecting a suitable product from the product database and presenting it as a recommended product according to the analysis result of the psychology or taste of the buyer or the gifted person. 제1항에 있어서, 구매자의 프로파일은 구매자의 생년월일,연간소득,결혼여부,혈액형,직업,가족상황,성별,취미,주소 등의 항목을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법.The method of claim 1, wherein the purchaser's profile includes items such as the date of birth of the buyer, annual income, marital status, blood type, occupation, family status, gender, hobby, address, and the like. . 제1항에 있어서, 제1단계는 구매자의 프로파일을 근거로 오늘의 운세나 생체리듬 정보를 제공하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법.The method of claim 1, wherein the first step includes providing today's fortune or biorhythm information based on the buyer's profile. 제1항에 있어서, 구매자의 프로파일을 입력한 후, 데이터베이스를 이용하여 상품의 종류에 대한 리스트를 제공하고 구매 예상 품목 및 금액을 입력받는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법.The product of the electronic commerce system of claim 1, further comprising: providing a list of types of goods by using a database and receiving input items and amounts to be purchased by using a database after inputting a buyer's profile. Recommended way. 제1항에 있어서, 구매자 본인 또는 선물 대상자에 대한 설문조사는 설문용 데이터베이스를 이용하여 실시하는 것을 특징으로 하는 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법.The method of claim 1, wherein the survey of the buyer or the gift recipient is performed using a survey database. 제5항에 있어서, 구매자 본인의 설문 조사 내용은, "신세대의 어떤 유명한 연예인을 아십니까?" "어떤 신기한 약이 있다면 드시겠습니까?", "산행 중 갑자기 마주친 동물이 있다면 어떤 동물이겠습니까?" 등과 같은 내용을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법.The method of claim 5, wherein the survey of the buyer himself is, "Do you know any famous entertainers of the new generation?" "What kind of novelty would you like to eat?", "If there was an animal suddenly encountered during the hike, what would it be?" Product recommendation method of the e-commerce system, characterized in that it comprises the same. 제5항에 있어서, 선물 대상자의 설문 조사 내용은, "귀하의 대상자는 신세대의 어떤 유명한 연예인을 아십니까?" "어떤 신기한 약이 있다면 대상자에게 마시도록 권유하겠습니까?", "대상자와 자주 만나는 곳이 어디입니까?" 등과 같은 내용을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래 시스템의 상품 추천 방법.The questionnaire of claim 5, wherein the questionnaire content of the present subject is "what kind of famous entertainer of the new generation do you know?" "If there are any novelty drugs, would you invite them to drink?", "Where do you meet with them frequently?" Product recommendation method of the e-commerce system, characterized in that it comprises the same.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020072939A (en) * 2001-03-13 2002-09-19 (주)데카커뮤니케이션즈 Method of Supporting Personalized Purchasing Decision Using Dialogue Mining Engine and Drawing out Marketing Information in Internet Shopping Agent
KR100433242B1 (en) * 2001-08-20 2004-05-24 이상기 Goods recommendation system and method using artificial intelligence reasoning engine, a storage medea
KR100952335B1 (en) * 2007-10-29 2010-04-13 에스케이 텔레콤주식회사 Method, Service System and Server System for Performing Electronic Commerce and Gift Recommendation based on ID Federation
KR20140065384A (en) * 2014-05-11 2014-05-29 이정우 Personalized place recommendation system and method by using subjectivity analysis for user classification
KR20200070843A (en) * 2018-12-10 2020-06-18 김진아 Necktie recommendation program for gift
KR102266153B1 (en) * 2021-02-05 2021-06-16 (주) 디엘토 Artificial intelligence-based method of providing consumer preference through self-psychological analysis platform
KR20240009895A (en) 2022-07-14 2024-01-23 주식회사 메디컬에이아이 Method for training a model for recommending products to consumer based biosignals, method and computer program for recommending products to using the same

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11232330A (en) * 1998-02-18 1999-08-27 Hitachi Ltd Marketing system
US5956693A (en) * 1996-07-19 1999-09-21 Geerlings; Huib Computer system for merchant communication to customers
WO1999050775A1 (en) * 1998-03-31 1999-10-07 Net Sanity, Inc. Method for targeted advertising
KR20000017788A (en) * 1999-12-08 2000-04-06 서성호 Method for building and applying human sensibility based database
KR20000024523A (en) * 2000-02-18 2000-05-06 변승환 An internet tailored information service system
KR20000037378A (en) * 2000-04-20 2000-07-05 정정수 Selectical ordered advertisement operation sever and selectical ordered advertisement method using internet
KR20000059024A (en) * 2000-07-10 2000-10-05 정영일 Disposition estimate and information provide system of internet user and method thereof
KR20010109038A (en) * 2000-06-01 2001-12-08 권대현 Method for fixing information service using a internet

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5956693A (en) * 1996-07-19 1999-09-21 Geerlings; Huib Computer system for merchant communication to customers
JPH11232330A (en) * 1998-02-18 1999-08-27 Hitachi Ltd Marketing system
WO1999050775A1 (en) * 1998-03-31 1999-10-07 Net Sanity, Inc. Method for targeted advertising
KR20000017788A (en) * 1999-12-08 2000-04-06 서성호 Method for building and applying human sensibility based database
KR20000024523A (en) * 2000-02-18 2000-05-06 변승환 An internet tailored information service system
KR20000037378A (en) * 2000-04-20 2000-07-05 정정수 Selectical ordered advertisement operation sever and selectical ordered advertisement method using internet
KR20010109038A (en) * 2000-06-01 2001-12-08 권대현 Method for fixing information service using a internet
KR20000059024A (en) * 2000-07-10 2000-10-05 정영일 Disposition estimate and information provide system of internet user and method thereof

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020072939A (en) * 2001-03-13 2002-09-19 (주)데카커뮤니케이션즈 Method of Supporting Personalized Purchasing Decision Using Dialogue Mining Engine and Drawing out Marketing Information in Internet Shopping Agent
KR100433242B1 (en) * 2001-08-20 2004-05-24 이상기 Goods recommendation system and method using artificial intelligence reasoning engine, a storage medea
KR100952335B1 (en) * 2007-10-29 2010-04-13 에스케이 텔레콤주식회사 Method, Service System and Server System for Performing Electronic Commerce and Gift Recommendation based on ID Federation
KR20140065384A (en) * 2014-05-11 2014-05-29 이정우 Personalized place recommendation system and method by using subjectivity analysis for user classification
KR20200070843A (en) * 2018-12-10 2020-06-18 김진아 Necktie recommendation program for gift
KR102266153B1 (en) * 2021-02-05 2021-06-16 (주) 디엘토 Artificial intelligence-based method of providing consumer preference through self-psychological analysis platform
KR20240009895A (en) 2022-07-14 2024-01-23 주식회사 메디컬에이아이 Method for training a model for recommending products to consumer based biosignals, method and computer program for recommending products to using the same

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Kwon et al. Multichannel shopping through nontraditional retail formats: Variety-seeking behavior with hedonic and utilitarian motivations
Bergen et al. Branded variants: A retail perspective
Lim Untangling the relationships between consumer characteristics, shopping values, and behavioral intention in online group buying
Workman et al. Gender, fashion consumer groups, and shopping orientation
Klepek et al. Why do retail customers hesitate for shopping grocery online?
Vijayasarathy et al. Print and Internet catalog shopping: assessing attitudes and intentions
Mokhlis The influence of religion on retail patronage behaviour in Malaysia
Khorrami et al. The effect of situational factors on impulse buying and compulsive buying: Clothing
Lokken et al. Comparing online and non‐online shoppers
Prashar et al. Segmenting young Indian impulsive shoppers
Cha et al. A cross-national study on restaurant attributes between Korea and China
KR20020014332A (en) Merchandise recommendation method for electronic commerce system
Rathnayake et al. Do Emotional States of the Consumers play a mediating role amongst Visual Merchandising Strategies and Purchase Intention?
Rivaldi et al. ENHANCING PURCHASE DECISIONS IN UD. MANDIRI TOPORE BUILDING STORE, MAMUJU DISTRICT: THE IMPACT OF PRODUCT DIVERSITY AND BRAND TRUST
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Demirgüneş et al. EXPLORING THE EFFECT OF CONSUMERS'FOOD-RELATED DECISION MAKING STYLES ON NATIONAL BRAND VS. STORE BRAND CHOICE
Dikčius et al. The influence of the music genre on the emotional consumer response and intentions to purchase online
Esfidani et al. Music and consumer behavior in chain stores: theoretical explanation and empirical evidence
Rashmi et al. Act like a retailer, think like a brand: An overview of retailer brand equity and agenda for future research in Indian context
Islam et al. Determining the influence of private labels on sales of national brands: A qualitative approach
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