KR20020066709A - 상품추천방식을 이용한 전자상거래시스템 및 전자상거래운용방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 상품추천방식을 이용한 전자상거래시스템 및 전자상거래 운용방법에 관한 것이다. 본 발명의 전자상거래시스템은 사용자 시스템과, 인터넷쇼핑몰 서비스를 제공하는 웹서버와, 상기 사용자시스템과 웹서버를 연결하는 네트워크를 포함하며, 상기 웹서버는 사용자정보를 입력받아 사용자성향을 추출하는 사용자성향추출수단과, 상품정보를 입력받아 상품성향을 추출하는 상품성향추출수단과, 상기 추출된 사용자 및 상품성향을 비교하여 부합하는 상품항목을 추출하여 후보상품군을 생성하는 후보상품생성수단과, 후보상품군으로부터 우선순위에 따라 후보상품을 사용자에게 추천하는 후보상품추천수단을 포함하는 데이터처리수단과, 사용자정보 및 상품정보를 저장하는 원천데이터베이스와, 사용자정보 및 상품정보로부터 추출된 사용자성향 및 상품성향을 저장하는 성향정보데이터베이스를 포함하는 데이터베이스를 포함하여 구성된다. 상기 구성에 의하면 인터넷서비스를 이용하는 사용자에게는 자신이 원하는 정보를 용이하게 얻을 수 있게 하며, 쇼핑몰 서비스운영자는 사용자의 성향에 부합되는 상품정보를 사용자에게 자동으로 디스플레이함으로써 상품에 대한 수요증대를 통한 매출증대가 도모될 수 있다.

Description

상품추천방식을 이용한 전자상거래시스템 및 전자상거래 운용방법{Electrical Commercial-trade System Using Method of Goods-Recommendation and Menagement Method thereof}

본 발명은 상품추천방식을 이용한 전자상거래시스템 및 전자상거래 운용방법에 관한 것으로 보다 상세하게는 사용자의 성향에 부합하는 상품 및 서비스를 추출하여 당해 상품 및 서비스를 웹서버를 통해 사용자시스템에 자동적으로 디스플레이할 수 있도록 하는 신규한 전자상거래 시스템 및 방법에 관한 것이다.

종래의 인터넷쇼핑몰의 운용방식은 사용자가 웹서버에 연결할 때마다 직접 원하는 상품을 일일이 찾아헤매야 하는 번거로움이 있다. 또한 인터넷쇼핑몰 서비스 운영자의 경우에도 회원의 개인적 성향을 일일이 고려하지 않으므로 모든 회원에게 획일적인 상품제시만을 수행하므로 서비스의 질이 떨어질 뿐만 아니라 매출증대로 이어질 수 없는 한계를 안고 있다.

현재 경영부문에 있어 다양한 기법의 데이터마이닝기법이 소개되고 있다. 데이터마이닝이란 대량의 데이터로부터 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보들을 추출하는 과정으로 이해되어진다. 현재 각 기업체는 기업이 보유하고 있는 일일거래자료, 고객자료, 상품자료, 마케팅활동의 피드백자료와 기타 외부자료를 포함하여 사용가능한 데이터를 기반으로 숨겨진 지식, 기대하지 못했던 패턴, 새로운 법칙과 관계를 발견하고 이들로부터의 결과를 실제경영의 의사결정 등을 위한 정보로서 활용하고자 노력 중에 있으나 아직까지 인터넷 쇼핑몰에 이러한 경영기법을 도입한 예는 찾아볼 수 없다.

본 발명은 상기 데이터마이닝의 개념을 인터넷 쇼핑몰에 도입하여 사용자의 성향에 부합하는 상품 및 서비스에 관한 정보를 제공함으로써 전자상거래의 활성화를 도모할 수 있도록 함에 목적이 있다.

본 발명자는 상기와 같이 종래의 인터넷 쇼핑몰이 지니는 한계를 극복하기 위해 데이터마이닝기법을 도입한 새로운 개념의 쇼핑몰서비스를 제공하고자 노력한 결과 본 발명을 완성하게 되었다. 이를 위해 본 발명은 사용자의 성향을 분석하기 위해 필요한 원천데이터와 상품의 원천데이터를 이용하여 이러한 데이터를 통계분석기법을 이용해 사용자성향과 상품성향을 도출하고 도출된 성향정보로부터 사용자성향에 부합하는 상품 또는 서비스를 사용자 접속시 모니터상에 표시하여 추천하도록 하는 신개념의 시스템 및 운영방법을 제시하고자 한다.

이하 본 발명의 구성을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 전자상거래 시스템 구성도.

도 2는 본 발명을 구성하는 웹서버의 데이터베이스 구성도.

도 3은 본 발명의 인터넷 쇼핑몰의 상품추천의 절차흐름도.

도 4는 본 발명의 일실시예를 나타내는 절차흐름도.

도 5는 본 발명의 일실시예로서 데이터베이스의 3차원지각도.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

1: 사용자성향추출수단, 3: 상품성향추출수단, 5: 후보상품생성수단

7: 후보상품추천수단, 10: 데이터베이스처리수단, 11: 원천데이터베이스,

13: 성향정보데이터베이스, 21: 신상정보DB, 22: 구매기록정보DB,

23: 심리적선호정보DB, 24: 상품정보DB, 25: 검색정보DB,

100: 사용자 시스템, 200: 웹서버, 300: 네트워크, 400: 운영자시스템

본 발명은 상품추천방식을 이용한 전자상거래시스템을 포함한다.

본 발명의 전자상거래시스템은 도 1에 도시한 바와 같이 사용자 시스템(100)과, 인터넷쇼핑몰 서비스를 제공하는 웹서버(200)와, 상기 사용자시스템과 웹서버를 연결하는 네트워크(300)를 포함하며,

상기 웹서버는 사용자정보를 입력받아 사용자성향을 추출하는 사용자성향추출수단(1)과, 상품정보를 입력받아 상품성향을 추출하는 상품성향추출수단(3)과, 상기 추출된 사용자 및 상품성향을 비교하여 부합하는 상품항목을 추출하여 후보상품군을 생성하는 후보상품생성수단(5)과, 후보상품군으로부터 우선순위에 따라 후보상품을 사용자에게 추천하는 후보상품추천수단(7)을 포함하는 데이터처리수단(10)과,

사용자정보 및 상품정보를 저장하는 원천데이터베이스(11)와, 사용자정보 및 상품정보로부터 추출된 사용자성향 및 상품성향을 저장하는 성향정보데이터베이스(13)를 포함하는 데이터베이스(20)를 포함함을 특징으로 한다.

상기 구성에 의한 본 발명의 전자상거래시스템은 사용자가 직접 선택한 정보를 보여주는 기존의 방법과는 달리 웹서버가 사용자가 원하는 상품정보를 추출하여 우선순위에 따라 사용자시스템에 디스플레이하여 줌으로써 전자상거래의 활성화를 도모함이 가능해진다.

이하 도면을 통해 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

사용자시스템(100)은 네트워크를 통해 전자상거래를 희망하는 사용자와 웹서버와 통신이 가능한 단말장치를 포함한다. 사용자는 회원인 경우와 비회원인 경우를 포함하며 비회원인 경우 서버에 사용자정보를 등록하여 회원으로 가입함으로써 쇼핑몰서비스를 이용할 수 있다.

운영자시스템(400)은 쇼핑몰에 제공되는 상품정보를 웹서버에 제공하는 시스템으로 통상적으로는 웹서버관리자가 된다. 운영자는 신규한 상품을 계속적으로 웹서버에 업데이트함으로써 사용자로 하여금 상품구매에 관한 유용한 정보를 제공하게 한다.

네트워크(300)는 통상적으로 인터넷을 포함한다.

웹서버(200)는 쇼핑몰에 제공되는 각종 유용한 상품에 관한 정보 및 사용자정보를 바탕으로 사용자성향에 부합하는 상품을 추천하는 서비스를 제공한다. 상기 웹서버(200)은 데이터처리수단(10)과 데이터베이스(20)을 포함한다. 다만 서버에 통상적으로 포함되는 각종 장치는 당업자에게 자명한 사항이므로 이에 관한 설명은 생략하기로 하고 이하 본 서버의 고유한 기능을 수행하기 위한 필수수단인 상기 데이터처리수단 및 데이터베이스에 관하여만 설명하기로 한다.

먼저 데이터처리수단(10)은 사용자성향추출수단(1), 상품성향추출수단(3), 후보상품생성수단(5), 후보상품추천수단(7)을 포함하며 사용자정보 및 상품정보를 원천데이터로 하여 최종적으로 사용자성향에 부합하는 상품을 추천하는 프로세스를 수행한다.

상기 사용자성향추출수단(1)은 원천데이터인 사용자정보로부터 사용자성향을 추출하는 기능을 수행한다.

이때 사용자정보라 함은 사용자의 신상정보, 구매정보, 심리적 선호정보를 포함한다. 상기 사용자정보는 사용자시스템으로부터 입력되는 정보로서 신상정보의 예로는 회원 ID, 이름, 성별, 나이, 학력, 전공, 직업, 소득, 결혼여부, 차량소지여부, 차량종류, 주거형태 등을 포함하며, 구매정보의 예로는 거래번호, 상품명, 1회구매량, 1회구매금액, 총구매량, 총구매금액 등을 포함하며, 심리적선호정보의예로는 회원의 취미, 관심사항, 선호색상 등을 포함한다. 상기 구매정보는 사용자가 이전에 쇼핑몰을 통해 상품을 구매한 기록에 관한 것으로 상품구매시마다 자동적으로 데이터베이스(11)에 등록되어지는 정보이다.

또한 사용자성향은 상기 원천데이터인 사용자정보를 바탕으로 상품에 대한 사용자의 개인적 성향을 통계적인 방법을 통해 추출한 결과 값을 의미한다. 이 경우 바람직하기로는 통계적인 방법으로 대응일치분석방법을 이용한다.

상품성향추출수단(3)은 운영자로부터 입력되는 상품정보를 원천데이터로 하여 개별상품의 성향을 추출하는 기능을 수행한다.

상품은 특별한 품목에 한정되지 아니한다. 따라서 인터넷상의 각종 전자상거래에서 제공가능한 모든 상품 및 서비스가 이에 포함된다. 상품정보는 상품코드, 상품명, 가격, 용도, 색상, 크기, 품질등급, 제조회사 등의 정보가 포함된다. 상기 원천데이터 중에서 용도, 색상, 크기, 품질등급은 사용자 정보 중 심리적선호와 관련된 정보이고, 가격과 용도는 구매정보와 관련된다.

후보상품생성수단(5)은 사용자성향 및 상품성향을 비교하여 대응되는 결과값이 동일하거나 유사한 상품항목(부합하는 상품항목)을 추출하여 후보상품군을 생성하는 기능을 수행한다. 사용자성향은 사용자의 상품에 대한 객관적(신상,구매), 주관적(심리적선호) 연관성을 반영한 결과값이고, 상품성향은 상품에 대한 객관적데이터를 수치화한 결과값에 해당한다. 상기 후보상품생성수단(5)은 대응되는 정보에 대한 상기 결과값이 동일하거나 유사한 정도에 이르는 상품을 추출하여 사용자가 관심있는 상품을 품목별로 묶어 후보상품군을 생성하게 된다.

후보상품추천수단(7)은 상기 후보상품군으로부터 사용자성향에 부합하는 정도에 따라 후보상품에 우선순위를 부여하여 사용자에게 추천하는 기능을 수행한다. 추천하는 방식으로는 바람직하기로는 먼저 적합도에 의한 방식을 원칙으로 하고 동일한 상품 또는 서비스가 존재하면 이를 우선적으로 추천하고, 동일한 상품 또는 서비스가 존재하지 아니하면 컨조인트 분석방법에 의하도록 한다. 다만 상기 추천방식은 본 발명의 설명을 위한 일예시로서 당업자라면 상기 방법이외의 다른 방식에 의한 추천방식을 도입함이 가능하다. 따라서 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 아니한다.

상기 데이터처리수단(10)은 실제로는 하드웨어적으로 또는 소프트웨어적으로 구현하는 것이 가능하다. 소프트웨어적으로 구현하는 경우 예를 들면 EJB(Enterprise Java Beans)환경을 기반으로 하는 분산객체처리기술을 적용하여 구현할 수 있다. 다만 어디까지나 이러한 수단은 당업자에 의해 선택실시가 가능한 사항으로 본 발명의 권리범위는 이러한 구현형태에 한정되지는 아니한다.

다음으로 본 발명의 웹서버를 구성하는 데이터베이스(20)에 관하여 설명하도록 한다. 본 발병의 데이터베이스(20)는 사용자정보 및 상품정보를 저장하는 원천데이터베이스(11)와, 사용자정보 및 상품정보로부터 추출된 사용자성향 및 상품성향을 저장하는 성향데이터베이스(13)를 포함한다.

도 2는 상기 본 발명의 웹서버를 구성하는 데이터베이스(20)를 도시한 일실시예를 보여준다.

원천데이터베이스(11)는 사용자정보 데이터베이스로서 신상정보(21), 구매기록정보(22), 심리적선호정보(23)와 상품정보(24) 및 사용자에 의한 검색정보(25)를 포함하고 있다. 신상정보, 구매기록정보 및 심리적선호정보를 포함한 사용자정보 및 상품정보에 관한 사항은 이미 설명한 바와 같으므로 이에 관한 상세한 설명은 생략하기로 한다. 이하 사용자에 의한 검색정보에 관해 설명하기로 한다.

검색정보(25)는 사용자가 인터넷 서비스 이용시 자신이 찾았던 기록을 데이터베이스화한 것으로 향후 사용자성향정보 추출시 이용된다. 상기 검색정보는 사용자 ID와 검색일자, 검색상품(서비스)을 포함한다. 검색정보데이터베이스는 사용자의 성향에 부합하는 상품을 자동적으로 추천하는 것이 아니라 검색시 제공되는 상품검색질문에 대한 회원이 검색한 검색유형을 저장한다.

성향정보데이터베이스(13)는 사용자정보 및 상품정보로부터 추출된 사용자성향 및 상품성향정보를 저장하는 데이터베이스로 소정의 통계적 방법에 의해 얻어진 결과값의 형태로 저장된다.

또한 본 발명은 상품추천방식을 이용한 인터넷 쇼핑몰 운영방법을 포함한다.

본 발명의 쇼핑몰운영방법은 도 3에 도시한 바와 같이

사용자에 대한 사용자정보 및 추천대상의 상품정보를 인터넷쇼핑몰을 운영하는 웹서버에 입력하는 단계(301)와,

상기 입력된 사용자정보 및 상품정보를 데이터베이스화하여 저장하고 상기 데이터베이스로부터 각각 사용자성향 및 상품성향을 추출하는 단계(303)와,

상기 과정으로 추출된 사용자성향 및 상품성향을 데이터베이스화하여 저장하는 단계(305)와,

상기 추출된 사용자성향과 상품성향을 비교하여 부합하는 상품항목을 추출하여 후보상품군을 생성하는 단계(307)와,

상기 과정에 의해 생성된 후보상품군으로부터 우선순위에 따라 후보상품을 사용자에게 디스플레이하는 단계(309)를 포함하여 구성된다.

단계 301에서 사용자 및 운영자에 의해 사용자정보 및 상품정보가 입력된다. 상기 정보의 입력은 사용자가 회원가입의 기회 등을 이용하여 직접 입력하도록 하며 다만 구매에 관한 정보는 쇼핑몰 이용시 마다 서버에 의해 자동적으로 갱신되도록 한다.

단계 303에서는 상기 단계 301에서 입력된 사용자 및 상품정보를 데이터베이스화하고, 이들 데이터로부터 사용자 및 상품성향을 추출하는 과정이다. 상기 사용자 및 상품정보의 데이터베이스화는 사용자 및 운영자가 신규정보를 새로이 등록하거나, 이미 등록된 정보를 변경하거나 또는 등록정보를 삭제하는 모든 정보가 여기에 포함된다. 상기 등록된 정보는 먼저 원천데이터베이스(11)에 원천데이터의 형태로 저장되어지고 사용자 및 상품성향추출수단(도 1의 1,3)에 의해 사용자 및 상품에 대한 성향을 나타내는 결과값이 추출되는 과정을 포함한다. 상기 결과값은 소정의 통계적 방법에 의해 얻어질 수 있다. 후술하는 본 발명의 바람직한 실시예에서는 통계적 방법으로서 신상정보와 구매정보를 데이터로 한 대응일치분석방법을 통해 2차원지각도를 추출하고 여기에 심리적선호정보를 추가데이터로 하여 3차원지각도를 추출하는 방식의 다척도분석방법을 적용한다.

단계 305에서는 단계 303에서 추출된 사용자성향 및 상품성향의 결과값을 데이터베이스화하여 성향정보데이터베이스(도 1의 13)에 저장하는 단계이다.

단계 307에서는 상기 추출된 사용자성향과 상품성향의 결과값을 비교하여 부합하는 상품항목을 추출하여 후보상품군을 생성하는 단계로서 결과값이 동일하거나 유사한 정도일 것이 요구된다. 동일 또는 유사한 정도는 쇼핑몰 서비스를 제공하는 운영자가 추천하고자 하는 상품의 추천가능범위를 한정하며 이는 제공되는 서비스의 종류에 따라 당업자 스스로가 결정할 수 있는 사항으로 특별한 한정을 요하는 것은 아니다. 따라서 서비스 운영자가 미리 정한 결과값의 편차이내에서 유사정도가 결정이 되고 후보상품생성수단(도 1의 5)에 의해 후보상품이 품목별로 정하여지게 된다.

단계 309에서는 상기 과정에 의해 생성된 후보상품군으로부터 우선순위에 따라 후보상품을 사용자에게 디스플레이하는 과정을 포함한다. 이러한 과정은 도 1의 후보상품추천수단(7)을 통해 이루어진다. 단계 307을 통해 추출된 후보상품군은 미리 정해진 방법에 의해 우선순위가 부여되고 사용자에게 디스플레이된다. 후술하는 본 발명의 바람직한 실시예에서는 상기의 우선순위 부여에 있어 연관규칙탐사방법을 적용한다.

이하 본 발명의 내용을 실시예를 통해 구체적으로 설명하기로 한다. 다만 하기 실시예는 본 발명의 내용을 설명하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리범위를 한정하지는 아니한다.

도 4는 본 발명의 전자상거래운용방법에 관한 일실시예를 보여주고 있다.

먼저 사용자가 웹서버에 접속한 후 서비스를 제공받기 위해 정당한 사용자임을 인증하기 의한 회원인증단계를 거친다(S401). 기존에 이미 서버에 회원으로 등록된 사용자는 웹서버에서 요구하는 사용자정보를 입력한다(S403). 만일 사용자가 회원이 아닌 경우에는 단계 402에서 회원가입을 유도하고 회원가입단계를 거친 경우에는 다시 단계 401을 거쳐 이후 단계를 계속 진행하고, 회원가입을 거부하는 경우에는 전 프로세스를 종결처리한다.

회원이 단계 404에서 사용자정보를 입력하면 웹서버는 자신의 데이터베이스에 원천데이터로서 기록하고 정보별로 그룹화한다(S405). 도 5는 원천데이터를 3차원적으로 그룹화한 일예를 잘 도시하고 있다(단 S₁∼S_n은 심리적선호정보에 따른 그룹화 항목, T₁∼T_n은 구매정보에 따른 그룹화 항목, H₁∼H_n은 신상정보에 의한 그룹화 항목을 각각 나타낸다). 각각의 그룹화된 정보는 3차원적인 분석방법을 통해 사용자성향정보를 도출하기 위해 제공되어진다. 사용자의 신상정보를 기반으로 한 데이터그룹과 사용자의 구매정보에 따른 그룹항목을 2차원적인 평면에 표시하여 각 그룹간의 지각도를 표현하며, 여기서 도출된 지각도와 사용자의 심리적선호정보에 따른 그룹을 다차원분석의 방법을 이용해 3차원의 논리적공간에 지각도로 표현함으로써 사용자성향을 3차원 공간으로 그룹화하고 있음을 볼 수 있다. 이하 보다 상세한 설명은 다음 단계인 단계 406을 통해 설명하기로 한다.

단계 406은 대응일치분석과 다차원분석에 의해 2차원 및 3차원 지각도를 형성하는 단계이다. 이미 단계 405에서 간단하게 언급한 2차원 지각도는 사용자정보중 구매정보와 신상정보를 기초로 하여 사용자가 상품을 구매할 때 당해 상품에 대하여 사용자의 신상정보와 일치 또는 유사한 속성을 띠고 있는 정도를 분석하기 위하여 사용된다.

예를 들어 A라는 쇼핑몰 이용고객이 구매한 상품 B에 대해 A의 신상정보와의 일치도를 분석할 때 상품 B가 10만원대의 가격대를 형성하고 있고 C라는 브랜드회사에서 제조된 상품으로 파란색을 띄고 있다고 가정하면 사용자 A의 신상정보와의 대응일치분석방법을 이용한 예는 다음을 들 수 있다. 즉 사용자 A의 월간 소득이 200만원이라고 가정할 때 사용자 A가 쇼핑몰 내에서 구매한 상품 B의 평균가격대는 10만원선이 우세하다고 한다면 사용자 A와 상품 B의 지각도는 가격 10만원대에서 형성된다.

또 다른 예로 상품 B가 컴퓨터 관련서적이라고 할 경우 사용자 A의 직업이 컴퓨터 관련직종인 경우 사용자 A와 상품 B의 일치도는 100%라고 할 수 있다. 이렇듯 2차원적 지각도는 사용자의 신상정보(소득, 직업 등)를 기준으로 하여 사용자가 구매한 상품의 품목 및 가격대 등의 구매정보와 비교하여 사용자와의 일치도를 추출하는 것을 목적으로 한다. 여기에서 추출된 상품 B의 정보는 향후 사용자의 심리적정보와의 지각도를 분석하는데 이용된다.

상기 2차원적 지각도에서 얻어진 결과값과 심리적선호정보와를 분석하여 도 5에서처럼 3차원적 지각도를 추출할 수 있다. 대응일치분석을 통해 추출된 2차원지각도의 결과값은 쇼핑몰 이용고객이 이용중 구매한 물품을 가지고 사용자가 평균적으로 어떠한 물품을 구입하였으며 당해 구매물품의 가격대와 제조사 등의 정보를 추출하게 된다. 상기 추출된 2차원지각도의 결과값을 회원의 심리적선호정보와 비교하여 사용자 A에 대한 상품 B와의 3차원적 지각도가 추출되어진다. 이때 3차원적 지각도에서 얻어지는 결과값은 상품 B에 대한 사용자 A의 성향을 어느 정도 반영하는가를 나타내는 지표로서 이용된다.

다음으로 단계 407에서는 단계 406에서 추출된 지각도로부터 결과값을 추출하여 사용자성향을 추출해낸다. 상기 사용자성향의 추출값과 단계 408에 의해 얻어진 상품성향 결과값은 단계 409에 의해 웹서버의 성향정보데이터베이스(도 1 및 2의 13)에 각각 저장된다.

단계 410에서는 단계 409로부터 사용자성향과 상품성향 결과값을 추출하여 양 결과값이 부합하는 경우에는 후보상품군을 생성하고(S411), 부합하지 아니하는 경우에는 재탐사를 수행하도록 한다.

본 발명에서는 후보상품군으로부터 추천대상상품을 선정하기 위해서 적합도 분석과 컨조인트분석방법을 포함하는 연관규칙탐사방법을 적용한다(S412). 적합도 분석방법은 사용자가 웹서버에 문의한 질문(Query)적합도, 심리적선호적합도, 구매정보적합도, 신상정보적합도에 따라 추출된 상품군을 비교하여 각 상품군에서 동일한 상품이 존재하는 경우 당해 상품을 결과값으로 하여 회원에게 추천한다. 하지만 각 상품군에서 동일한 상품이 존재하지 아니하면 컨조인트분석에 의해 상기 도출된 네가지 적합도의 우선순위에 따라 심리적선호적합도에 의한 상품과, 구매정보적합도에 의한 상품, 신상정보적합도에 의한 상품을 각각 추천한다.

상기 추천된 상품 또는 서비스는 별도의 데이터베이스로 저장하고(도면 미도시)(S413), 추천상품은 사용자에게 디스플레이 된다(S414).

상기와 같은 추천상품의 표시는 사용자가 인터넷을 통해 웹서버에 접속하고 회원인증을 받음과 동시에 모니터상에 자동으로 표시할 수 있으며, 사용자가 표시요청을 하는 경우에만 표시할 수 있도록 할 수도 있으며 또한 전자메일 등의 수단을 통해 회원의 메일주소로 전송하는 형태도 가능하다. 따라서 상기 어느 방법에 의하더라도 본 발명의 권리범위는 이들 각각의 형태 모두를 포함한다.

본 발명에 의하면 인터넷서비스를 이용하는 사용자에게는 자신이 원하는 정보를 용이하게 얻을 수 있게 하며, 쇼핑몰 서비스운영자는 사용자의 성향에 부합되는 상품정보를 사용자에게 자동으로 디스플레이함으로써 상품에 대한 수요증대를 통한 매출증대가 도모될 수 있다.

Claims (7)

1. 인터넷쇼핑몰을 이용한 전자상거래시스템에 있어서,

   사용자 시스템과, 인터넷쇼핑몰 서비스를 제공하는 웹서버와, 상기 사용자시스템과 웹서버를 연결하는 네트워크를 포함하며,

   상기 웹서버는 사용자정보를 입력받아 사용자성향을 추출하는 사용자성향추출수단과, 상품정보를 입력받아 상품성향을 추출하는 상품성향추출수단과, 상기 추출된 사용자 및 상품성향을 비교하여 부합하는 상품항목을 추출하여 후보상품군을 생성하는 후보상품생성수단과, 후보상품군으로부터 우선순위에 따라 후보상품을 사용자에게 추천하는 후보상품추천수단을 포함하는 데이터처리수단과,

   사용자정보 및 상품정보를 저장하는 원천데이터베이스와, 사용자정보 및 상품정보로부터 추출된 사용자성향 및 상품성향을 저장하는 성향데이터베이스를 포함하는 데이터베이스를 포함함을 특징으로 하는 상품추천방식을 이용한 전자상거래시스템.
2. 제 1항에 있어서, 상기 사용자정보는 신상정보, 구매정보, 심리적 선호정보를 포함함을 특징으로 하는 상품추천방식을 이용한 전자상거래시스템.
3. 사용자에 대한 사용자정보 및 추천대상의 상품정보를 인터넷쇼핑몰을 운영하는 웹서버에 입력하는 단계와,

   상기 입력된 사용자정보 및 상품정보를 데이터베이스화하여 저장하고 상기 데이터베이스로부터 각각 사용자성향 및 상품성향을 추출하는 단계와,

   상기과정으로 추출된 사용자성향 및 상품성향을 데이터베이스화하여 저장하는 단계와,

   상기 추출된 사용자성향과 상품성향을 비교하여 부합하는 상품항목을 추출하여 후보상품군을 생성하는 단계와,

   상기과정에 의해 생성된 후보상품군으로부터 우선순위에 따라 후보상품을 사용자에게 디스플레이하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 상품추천방식을 이용한 인터넷 쇼핑몰 운영방법.
4. 제 3항에 있어서, 상기 사용자정보는 신상정보, 구매정보, 심리적 선호정보를 포함함을 특징으로 하는 상품추천방식을 이용한 인터넷 쇼핑몰 운영방법.
5. 제 3항 또는 제 4항에 있어서, 사용자성향의 추출단계는

   신상정보 및 구매정보로부터 대응일치분석방법에 의해 2차원지각도를 추출하는 단계와,

   상기 2차원지각도의 결과 값과 심리적 선호정보로부터 3차원 지각도를 추출하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 상품추천방식을 이용한 인터넷 쇼핑몰 운영방법.
6. 제 3항에 있어서, 후보상품군의 생성은 질문적합도, 심리적 선호정보적합도, 구매정보적합도, 신상정보적합도로 분류하여 행함을 특징으로 하는 상품추천방식을 이용한 인터넷 쇼핑몰 운영방법.
7. 제 3항 또는 제 6항에 있어서, 후보상품의 추천은 질문적합도, 심리적 선호정보적합도, 구매정보적합도, 신상정보적합도의 순으로 우선순위를 부여하여 행함을 특징으로 하는 상품추천방식을 이용한 인터넷 쇼핑몰 운영방법.