KR20020069040A - 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치 및 방법 - Google Patents

고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치 및 방법 Download PDF

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KR20020069040A
KR20020069040A KR1020010009338A KR20010009338A KR20020069040A KR 20020069040 A KR20020069040 A KR 20020069040A KR 1020010009338 A KR1020010009338 A KR 1020010009338A KR 20010009338 A KR20010009338 A KR 20010009338A KR 20020069040 A KR20020069040 A KR 20020069040A
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Abstract

본 발명은 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치 및 방법에 관한 것으로, 초기정보를 입력시키는 단계, 부가기능을 선택하는 단계, 소비 패턴 정보를 입력시키는 단계, 입력된 정보에 기초하여 회원의 소비 패턴을 분석하는 단계, 분석된 결과에 따라 추천 신용카드의 정보를 추출하는 단계, 추천 카드의 종류 및 예상 순이익 정보를 출력시키는 단계로 구성되어, 인터넷을 통해 고객의 소비성향을 분석하고 가장 이익이 높은 신용카드를 추천할 수 있다.

Description

고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치 및 방법{Apparatus and Method for recommend a Credit Card by analyzing customer information}
본 발명은 신용카드 추천 서비스에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로는 카드사가 제공하는 포인트, 할인 등의 정보를 기초로 하여 회원의 소비패턴을 분석하고 회원의 소비패턴에서 예상이익이 가장 높은 신용카드를 추천하는 신용카드 추천 서비스 장치 및 방법에 관한 것이다.
근래에 신용카드의 이용이 활발해짐에 따라 다양한 업종의 업소에서 사용금액에 따라 포인트를 제공하는 서비스가 늘어나고 있다. 이와 같은 서비스에는 예컨대 임의의 주유소에서 주유하면, 주유량에 비례하여 포인트를 적립시켜주게 된다.
이와 같이 카드의 사용에 따라 카드사로부터 회원에게 제공되는 포인트 또는 할인의 종류에는 그 가맹점에 따라 다양하다. 이와 같은 장점을 살려 근래에는 특정한 소비계층에 포인트가 많이 제공되는 카드가 많이 생겨나고 있다. 더욱이 근래의 신용카드는 기본기능에 부가하여 교통카드기능이 부가되는 경우가 있다.
그러나 카드를 발급 받고자 하는 회원은 카드의 종류가 다양하고 그 기능이 다양하기 때문에 본인의 소비성향에 적합한 카드를 고르기 힘든 문제점이 있다. 즉, 카드를 발급 받을 때 회원의 소비성향에 따라 이익(포인트)이 가장 많은 신용카드를 찾아내기가 어렵다. 이때, 회원이 각 신용카드사에서 제공되는 정보에 기초하여 이익을 계산한다고 하여도, 적절하게 현재가치와 비교하면서 계산하기가 힘든 문제점이 있다.
따라서, 본 발명은 상술한 제반 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 인터넷을 통해 고객의 소비성향을 분석하고 가장 이익이 높은 신용카드를 추천할 수 있는 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
또한 본 발명은 인터넷을 통해 고객의 소비성향을 분석하고 가장 이익이 높은 신용카드를 추천할 수 있는 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 방법을 제공함에 다른 목적이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치를 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 방법을 나타낸 도면.
도 3은 도 2에 도시된 소비 패턴 정보 입력단계를 상세히 나타낸 플로우챠트.
도 4는 도 2에 도시된 소비 패턴 분석 단계를 상세히 나타낸 플로우챠트.
도 5는 도 4에 도시된 분류항목 및 이익률함수의 예를 나타낸 도면.
도 6은 도 4에 도시된 카드의 해당 항목 단가의 예를 나타낸 도면.
도 7은 도 4에 도시된 이익합계 계산단계의 예를 나타낸 도면.
도 8은 도 2에서 제공되는 분류항목에서 놀이공원별 선호도를 선택하는 예를 나타낸 도면.
도 9는 도 2에서 제공되는 분류항목에서 극장종류별 선호도를 선택하는 예를 나타낸 도면이다.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
110 : 회원데이터베이스120 : 카드정보데이터베이스
130 : 웹서버150 : 회원터미널
160 : A카드사웹서버170 : B카드사웹서버
상술한 목적을 달성하기 위해 제안된 본 발명의 특징에 의하면, 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 방법은 회원의 초기정보를 입력시키는 단계와, 카드의 부가기능을 선택하는 단계와, 카드를 발급받고자 하는 회원의 소비 패턴 정보를 입력시키는 단계와, 상기 소비 패턴 정보를 입력시키는 단계에서 입력된 정보에 기초하여 회원의 소비 패턴을 분석하는 단계와, 상기 회원의 소비 패턴을 분석하는 단계에서 분석된 결과에 따라 추천 신용카드의 정보를 추출하는 단계와, 상기 추천 신용카드의 정보를 추출하는 단계로부터 추출된 정보에 기초하여 추천 카드의 종류 및 예상 순이익 정보를 출력시키는 단계를 구비하여 구성된다.
이 특징의 바람직한 실시예에 있어서, 상기 소비 패턴 정보를 입력시키는 단계는 분석하고자 하는 회원의 소비 패턴의 분류 항목을 표시시키는 단계와, 상기 분류 항목을 표시시키는 단계에서 표시된 분류 항목의 선호도를 입력시키는 단계와, 상기 선호도를 입력시키는 단계에서 입력된 선호도를 저장시키는 단계를 포함한다.
이 특징의 바람직한 실시예에 있어서, 상기 소비 패턴을 분석하는 단계는 분석하고자 하는 분류 항목을 선택하는 단계와, 상기 분류 항목을 선택하는 단계에서 선택된 분류 항목에 대응되어 저장된 선호도를 추출하는 단계와, 상기 선호도를 추출하는 단계에서 추출된 선호도를 변수로 변환하는 단계와, 상기 선호도를 변수로 변환하는 단계에서 변환된 변수 값을 기초로 이익률 함수에 의해 이익률을 계산하는 단계와, 상기 이익률을 계산하는 단계에서 계산된 이익률과 각 카드의 해당 항목 단가와 곱하는 단계와, 각 카드별 이익의 합계를 계산하는 단계와, 상기 이익의 합계를 계산하는 단계에서 계산된 이익의 합계에서 회비를 감산하는 단계와, 상기 회비를 감산하는 단계에서 계산된 결과를 각 카드별 연간 예상 순이익으로써 저장하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 특징에 의하면, 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치는 카드를 발급받고자 하는 회원의 초기정보를 등록시키는 회원데이터베이스와, 추천하고자 하는 신용카드의 기본정보와 포인트, 할인, 보너스 할인, 조건부 포인트 정보를 등록시키는 카드정보데이터베이스와, 상기 회원데이터베이스에 등록된 회원이 카드를 발급받고자 하는 경우에는 회원으로부터 소비 패턴 정보를 입력받고 상기 입력된 소비 패턴 정보를 분석하여 예상 순이익이 높은 순으로 카드 추천정보를 제공하는 웹서버를 구비하여 구성된다.
이하, 도 1 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치를 나타낸 도면이다. 도면에서 참조부호 110은 회원데이터베이스, 120은 카드정보데이터베이스, 130은 웹서버, 140은 인터넷, 150은 회원터미널, 160과 170은 카드사 웹서버를 각각 나타낸 것이다.
도면에 도시된 바와 같이, 회원터미널(150)과 웹서버(130)는 인터넷(140)을 통해 접속된다. 마찬가지로 웹서버(130)와 카드사웹서버(160, 170)는 인터넷(140)을 통해 접속된다.
상기 웹서버(130)는 신용카드 추천 서비스를 인터넷을 통해 할 수 있도록 예컨대 IIS서버로 구성된다. 또한 상기 웹서버(130)는 회원의 정보를 등록시킬 수 있도록 회원데이터베이스(110)를 구비한다. 그리고 상기 웹서버(130)는 추천하고자 하는 카드의 정보를 등록시킬 수 있도록 카드정보데이터베이스(120)를 구비한다.
여기서 회원데이터베이스(110)는 예컨대 회원ID, 패스워드, 성명, 주소, 전화번호, 보유차량, 연간소득, 월평균소비금액 등의 필드로 구성된다. 이때, 상기 회원데이터베이스(110)는 회원이 카드사에 카드발급을 신청하고자 하는 경우에 기초정보로 사용할 수 있는 정보 필드를 부가시켜 구성할 수 있다.
그리고 상기 카드정보데이터베이스(120)는 카드ID, 카드명, 국내/해외, 종류, 연회비 등의 필드로 구성된다. 이와 같은 카드정보데이터베이스(120)는 각 카드별로 제공되는 포인트 등에 대한 정보를 제공하는 포인트데이터베이스를 부가적으로 구비한다. 즉, 상기 포인트데이터베이스에는 카드별로 제공되는 포인트(Point), 할인(Discount), 보너스 할인(Bonus Discount), 조건부 포인트(Contingent Point) 등의 정보를 등록시키도록 대응되는 필드를 구비한다.
상기 데이터베이스(110, 120)는 예컨대 SQL로 구성되는데, 웹서버(130)에 일체로 구성하거나 별도의 데이터베이스서버에 구성할 수도 있다.
도면에서 회원터미널(150)은 이른바 웹브라우저가 설치되어 웹서버(130)로부터 제공되는 HTML을 표시시키고 스크립트를 수행한다. 그리고 카드사웹서버(160, 170)는 카드사별로 운영되는 웹서버로서, 웹서버(130)와 접속된 회원이 카드를 발행 받고자 주문한 경우에, 웹서버(130)로부터 온라인 신청서를 접수받는다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 방법을 나타낸 도면이다.
비회원이 회원으로 가입하고자 하는 경우에는 웹서버(130)에 접속하여 웹서버로부터 제공되는 회원가입화면을 통해 회원의 초기 정보를 입력시킨다(S110). 이때 회원이 입력시키는 가입정보는 성명, 주소, 전화번호 등의 기본정보와, 신용카드를 신청하기 위한 보유차량, 연간소득, 월평균소비금액 등의 부가정보로 구성된다. 상기 입력된 회원의 가입정보는 회원데이터베이스(110)에 등록된다.
계속해서 웹서버(130)는 회원터미널(150)을 통해 회원으로부터 선호하는 카드의 기능을 입력받는다(S120). 이와 같은 카드의 기능은 교통카드겸용, 리볼빙, 카드론, 자동차구입포인트, 항공마일리지로 구성된다. 상기 교통카드겸용 기능은더욱 세분화되어 예컨대 선불제 또는 후불제로 구분된다. 그리고 리볼빙 기능은 매월 5%를 결제하고 이자를 부담하거나 매월 100%를 결제하는 방식으로 구분된다. 또한, 카드론은 대출절차, 이자에 따라 세분화된다. 마지막으로 선호도에는 자동차구입에 따른 포인트 적립기능이 있는지 항공마일리지 포인트 적립기능이 있는지 구분된다.
이어서 웹서버(130)는 회원터미널(150)을 통해 회원의 소비 패턴 정보를 입력받는다(S130).
상기 소비 패턴은 포인트를 적립시키고자 하는 목적에 따라 각 항목별로 분류되어 제공되는데, 항공, 자동차, 정유, 호텔, 놀이공원, 영화관, 패스트푸드 등으로 나뉘어진다. 상기 항목중 항공은 더욱 세분화되어 대한항공, 아시아나로 나뉘어진다. 그리고 자동차는 현대, 기아, 삼성, 대우, 쌍용으로 나뉘어진다. 또한, 정유는 SK, LG, S-OIL, 오일뱅크로 나뉘어진다. 상기 호텔은 웨스턴 조선, 하야트, 힐튼, 쉐라톤워커힐, 노보텔, 르네상스로 나뉘어진다. 또한, 놀이공원은 서울랜드, 에버랜드, 롯데월드, 캐리비언베이로 나뉘어진다. 그리고, 영화관은 일반극장, 자동차극장으로 나뉘어진다. 상기 세분화된 항목은 추천하고자 하는 신용카드에서 포인트를 제공하는 모든 대상에 대해 추가시키거나 소거시켜 구성할 수 있다. 마찬가지로 항목의 분류도 포인트를 적립시키고자 하는 대상에 따라 변경 및 추가되도록 구성할 수 있다.
이때, 웹서버(130)는 상기와 같이 분류된 항목별로 입력되는 소비 패턴 정보를 선호도에 따라 입력시키도록 한다. 즉, 회원이 각 항목에 대하여 선호도에 따라예컨대 5개로 구분된 선택버튼(Radio 버튼)을 클릭하면, 그 선택에 따라 대응되는 선호도의 값이 입력되게 된다.
이와 같이 하여 회원은 소비 패턴에 따라 모든 항목에 대한 선호도를 입력시킨다(S140). 상기 입력된 선호도는 웹서버(130)의 메모리에 기억시키거나 회원데이터베이스(110)에 등록시킬 수 있다.
이어서, 웹서버(130)는 상기 회원으로부터 입력된 선호도에 따라 회원의 소비 패턴을 분석한다(S150). 즉, 상기 각 항목별로 입력시킨 선호도를 기초로 하여 각 항목별 이익률을 계산하고, 상기 이익률을 각 카드의 항목별 단가(적립포인트를 금액으로 환산한 값)와 곱하여 예상이익을 산출한다. 상기 항목별 단가는 예컨대 놀이공원을 무료로 입장할 수 있도록 할인을 적용시키는 경우에는 현재의 입장료에 해당되는 금액(예컨대 1000원)이 된다. 따라서, 신용카드에서 회원에게 제공되는 포인트, 할인, 보너스 할인, 조건부 포인트는 모두 현재의 대가로 환산되어 적용된다. 그러므로 예상이익은 선호도에 따라 각 카드별로 1년간 받을 수 있는 대가를 합산시켜 구할 수 있다. 그리고 상기와 같은 소비 패턴을 분석하여 예상이익이 많은 순서에 의해 각 카드별 우선순위를 부여한다.
계속해서 웹서버(130)는 상기 소비 패턴 분석 단계에서 분석된 결과에 의한 우선순위에 기초하여 카드정보데이터베이스(120)로부터 카드의 기본정보와, 각종 포인트, 할인, 보너스 할인, 조건부 포인트의 부가정보를 추출하고(S160), 상기 소비 패턴 분석단계에서 분석된 결과에 의한 예상이익의 정보와 함께 회원터미널(150)로 전송시킨다(S170).
그러면, 회원은 회원터미널(150)에 제공된 추천 신용카드정보를 조회한 후, 카드발행을 신청할 수 있다(S180). 여기서 회원이 카드발행을 신청하고자 하는 경우에 웹서버(130)는 회원터미널(150)을 통해 해당 카드의 발행에 필요한 정보를 입력받는다(S190). 신청정보가 모두 입력되면, 입력된 정보는 회원터미널(150)로부터 웹서버(130)로 전송된다. 그러면, 웹서버(130)는 상기 수신된 카드 신청정보를 해당 신용카드를 발행하는 카드사의 웹서버측으로 전송시킨다(S210).
도 3은 도 2에 도시된 소비 패턴 정보 입력단계를 상세히 나타낸 플로우챠트이다.
도면에 도시된 바와 같이, 먼저 소비 패턴 분류 항목의 내용을 회원터미널(150)에 표시시키고(S310), 회원으로부터 선호도를 입력받는다(S320). 상기 선호도의 입력은 모든 소비 패턴 분류 항목에 대하여 이루어진다. 그리고 회원은 회원터미널(150)에 표시되는 분류항목을 자유로이 이동하면서 선호도를 입력시키거나 변경시킬 수 있다.
상기와 같이 회원이 입력시킨 선호도 정보는 회원터미널(150)로부터 인터넷(140)을 통해 웹서버(130)로 전송된 후 메모리에 저장되거나 회원데이터베이스(110)에 등록된다(S340).
도 4는 도 2에 도시된 소비 패턴 분석 단계를 상세히 나타낸 플로우챠트이다.
웹서버(130)는 회원에게 제공된 소비 패턴 분류 항목을 차례차례 선택한다(S410). 그리고 도 3에 도시된 소비 패턴 정보 입력단계에서 저장된 선호도를 추출한다(S420).
이어서 상기 추출된 선호도를 대응되는 변수로 변환한다(S430). 예를 들어 분류 항목중 패스트푸드의 코코스의 방문에 대한 할인이 3개월간의 방문횟수를 참고하여 계산되는 경우에는 선호도를 1부터 5까지 두고, 선호도가 1인 경우에는 0회, 2인 경우에는 2회, 3인 경우에는 4회, 4인 경우에는 6회, 5인 경우에는 10회로 변환시킨 후 계산하게 된다.
계속해서 웹서버(130)는 상기 변환된 선호도의 변수를 파라메터로 하여 이익률을 함수에 의해 계산한다(S440). 즉, 예를 들어 코코스 방문에 대한 이익률을 계산하는 함수가 3개월간방문횟수*1000*4/1000인 경우에 저장된 선호도가 3이면, 파라메터는 4가 되고 이익률은16(4*1000*4/1000)이 된다.
그리고, 웹서버(130)는 상기 계산된 이익률과 각 신용카드의 해당 항목의 단가를 곱한다(S450). 예를 들어, 코코스의 방문에 대한 할인이 삼성A카드의 경우에 3000원이고 삼성B카드의 경우에 2000원이면, 삼성A카드의 경우에는 48000원이고 삼성B카드의 경우에는 32000원이다. 이와 같은 계산은 상기 해당 항목의 단가가 있는 모든 카드에 대하여 이루어진다.
상기 모든 분류 항목에 대한 계산이 이루어지면, 웹서버(130)는 각 카드별 예상이익의 합계를 계산한다(S460). 그리고 상기 카드별 예상이익의 합계에서 연회비를 감산하여(S470), 연간 예상 순이익을 계산하여 저장한다(S480).
도 5는 도 4에 도시된 분류항목 및 이익률함수의 예를 나타낸 도면이다.
도면에 도시된 바와 같이, 분류 항목은 예를 들어 서울랜드, 에버랜드, 일반극장, 자동차극장 등이 있다. 그리고 교통기능과 리볼빙기능은 회원의 선택여부에 따라 함수처리 하는 예를 나타낸 것이다.
상기 각각의 분류항목에 대해서는 회원이 선택가능한 선호도가 숫자로서 나타난다. 예를 들어 서울랜드, 에버랜드, 일반극장, 자동차극장에서의 선택가능한 선호도는 1부터 5까지 나타내고 선호도에 비례하도록 구성된다. 한편, 교통기능과 리볼빙기능은 기능의 선택여부를 논리적으로 나타내도록 선호도를 1과 2로 구성한다. 상기 교통기능 또는 리볼빙기능은 필요에 따라 다수의 선호도로 구성하여도 된다.
그리고 상기 분류항목 서울랜드의 이익률을 계산하는 함수명은 Theme_Seou이고, 에버랜드는 Theme_Ever, 일반극장은 Movie_Maxm, 자동차극장은 Movie_Car, 교통기능은 F_Pass, 리볼빙기능은 F_Revolve 이다. 도면에 나타낸 바와 같이 상기 함수명은 분류항목과 세부분류를 조합하여 구성하게 되는데, 예를 들어 놀이공원은 Theme, 극장은 Movie, 기능은 F를 함수명의 앞에 각각 붙여 구분되도록 한다.
또한, 도면을 참조하면, 상기 이익률 함수의 선택 파라메타가 나타나 있다. 이와 같은 파라메타는 상기 선호도의 순서와 각각 대응되도록 구성된다. 즉, 분류항목의 서울랜드 또는 에버랜드에서 선호도 1을 선택하면 이익률 함수로 전달되는 파라메타는 0이고, 2를 선택하면 2, 3을 선택하면 4, 4를 선택하면 6, 5를 선택하면 8이다. 이와 같이 선택된 파라메타 값을 참조하여 이익률 함수가 처리된다. 마찬가지로 분류항목의 일반극장 또는 자동차극장에서 선호도 1을 선택하면 파라메타는 0, 2를 선택하면 2, 3을 선택하면 5, 4를 선택하면 9, 5를 선택하면 12로 변환된다. 즉, 상기와 같은 파라메타는 회원이 선택한 선호도를 소정기간동안의 방문횟수로 변환되어 적용되게 된다.
한편, 분류항목의 교통기능과 리볼빙기능은 이익률 함수의 선택 파라메타가 0과 1로 구성되다. 즉, 회원이 선호도 1을 선택하면 파라메타 0 이 적용된다. 이러한 경우에는 논리값 False가 되어 기능을 선택하지 않았음을 나타낸다. 만일 회원이 선호도 2를 선택하면 파라메타 1 이 적용된다. 이러한 경우에는 논리값 True가 되어 기능을 선택하였음을 나타낸다.
도 6은 도 4에 도시된 카드의 해당 항목의 이익률 계산 함수와 단가의 예를 나타낸 도면이다.
도면에 도시된 바와 같이, 분류항목의 서울랜드와 에버랜드는 연간방문횟수를 적용시켜 이익률이 계산된다. 그리고 분류항목의 일반극장과 자동차극장은 3개월간 방문횟수에 4를 곱하여 이익률을 계산한다.
계속해서 카드사별 항목별 단가를 참조하면, 분류항목이 서울랜드인 경우에 삼성카드는 7000원, LG카드는 5000원, 외환카드는 11,000원, 국민카드는 8,000원을 각각 나타낸다. 마찬가지로 분류항목이 에버랜드인 경우에 삼성카드는 11,000원 LG카드는 3,000원, 외환카드는 7,000원, 국민카드는 5,000원을 각각 나타낸다. 또한, 분류항목이 일반극장인 경우에 삼성카드는 1,000원, LG카드는 2,000원, 외환카드는 1,000원, 국민카드는 1,000을 각각 나타낸다. 그리고 분류항목이 자동차극장인 경우에 삼성카드는 2,000원, LG카드는 1,000원, 외환카드는 1,000원, 국민카드는 0원을 각각 나타낸다.
한편, 도면을 참조하면 삼성카드와 외환카드는 교통기능을 제공하고, LG카드와 국민카드는 리볼빙기능을 제공함을 알 수 있다.
도 7은 회원이 선택한 선호도에 따라 도 4에 도시된 이익합계 계산단계의 예를 상세히 나타낸 도면이다.
도면에 도시된 바와 같이, 분류항목이 서울랜드의 경우에는 선호도 5를, 에버랜드는 선호도 2를, 일반극장은 선호도 4를, 자동차극장은 선호도 3을 각각 나타낸다. 이와 같은 선호도는 각각 이익률함수의 파라메타 값으로 변환된다. 즉, 도 5를 참조하면, 분류항목이 서울랜드의 경우에 선호도 5의 파라메타는 8이고, 애베랜드의 경우에 선호도 2의 파라메타는 2, 일반극장의 경우에 선호도 4의 파라메타는 9, 자동차극장의 경우에 선호도 3의 파라메타는 5를 각각 나타낸다.
상기와 같이 변환된 파라메타를 각각 도 6에 도시된 함수에 적용시켜 계산하면 도 7에 도시된 바와 같이 이익률이 계산된다. 즉, 도면을 참조하면, 분류항목이 서울랜드인 경우에 이익률은 8, 에버랜드의 경우에 이익률은 2, 일반극장의 경우에 이익률은 36, 자동차극장의 경우에 이익률은 20을 각각 나타낸다.
이와 같이 이익률함수에 의해 이익률이 계산되면, 상기 이익률과 도 6에 도시된 단가를 곱하여 분류항목별 연간 예상이익을 계산할 수 있다. 즉, 분류항목이 서울랜드인 경우에 삼성카드의 예상이익은 56,000원, LG카드는 40,000원, 외환카드는 88,000원, 국민카드는 64,000이다. 그리고 분류항목이 에버랜드인 경우에 삼성카드의 예상이익은 22,000원, LG카드는 6,000원, 외환카드는 14,000원, 국민카드는 10,000원이다. 또한 분류항목이 일반극장인 경우에 삼성카드의 예상이익은 36,000원, LG카드는 72,000원, 외환카드는 36,000원, 국민카드 36,000원이다. 마지막으로 분류항목이 자동차극장인 경우에 삼성카드의 예상이익은 40,000원, LG카드는 20,000원, 외환카드는 20,000원, 국민카드는 0원이다.
이와 같이 각 분류항목별로 예상이익이 계산도면, 각 카드별로 연간예상이익을 합계한다. 상기 연간예상이익을 계산하면, 삼성카드는 154,000원, LG카드는 138,000원, 외환카드는 158,000원, 국민카드는 110,000원이다.
이때, 상기 연간예상이익에서 각 카드사의 연회비를 감산시키면, 카드별 연간예상순이익이 계산된다. 따라서, 삼성카드의 경우에 연간예상순이익은 134,000원, LG카드는 126,000원, 외환카드는 148,000원, 국민카드는 95,000원이다. 이와 같이 계산된 카드별 연간예상순이익에 대해 순위를 부여하면, 외환카드, 삼성카드, LG카드, 국민카드 순이다.
따라서, 웹서버(130)는 상기와 같이 계산된 결과에 따라 우선순위가 높은 카드를 임의로 선택하여 회원터미널(150)을 통해 정보를 전송시킨다.
도 8은 도 2에서 제공되는 분류항목에서 놀이공원별 선호도를 선택하는 예를 나타낸 도면이다.
도면에 도시된 바와 같이 놀이공원에는 서울랜드, 에버랜드, 롯데월드, 캐리비안베이가 있다. 그리고 상기 분류항목의 선호도는 5가지인데 각각의 항목에 대해 1가지만 선택할 수 있도록 예컨대 레디오 버튼으로 구성된다. 이때, 선호도 1의 제목은 "방문안함", 2는 "1~2회", 3은 "3~4회", 4는 "5~6회", 5는 "7회 이상"을 나타낸다. 상기 회원에 의해 선택되는 방문횟수는 연간 방문횟수이다. 이와 같이 선호도가 선택되면 선택값은 파라메타로 변환되어 함수에 전달된다.
도 9는 도 2에서 제공되는 분류항목에서 극장종류별 선호도를 선택하는 예를 나타낸 도면이다.
도면에 도시된 바와 같이 극장에는 일반극장과 자동차극장이 있다. 마찬가지로 상기 분류항목의 선호도는 5가지인데 각각의 항목에 대해 1가지만 선택할 수 있도록 레디오 버튼으로 구성된다. 이때, 선호도 1의 제목은 "관람안함", 2는 "1~3회", 3은 "4~6회", 4는 "7~10회", 5는 "11회 이상"을 나타낸다. 상기 회원에 의해 선택되는 방문횟수는 3개월간 관람횟수이다.
본 발명은 신용카드의 발급을 선택할 때 카드의 종류가 다양하고 그 기능이 다양하기 때문에 본인의 소비성향에 적합한 카드를 고르기 힘든 문제점과, 이익이 가장 많은 신용카드를 찾아내기가 어렵고, 신용카드사에서 제공되는 정보에 기초하여 이익을 계산한다고 하여, 적절하게 현재가치와 비교하면서 계산하기가 힘든 문제점을 해결한 것으로, 인터넷을 통해 고객의 소비성향을 분석하고 가장 이익이 높은 신용카드를 추천할 수 있다.

Claims (6)

  1. 회원의 초기정보를 입력시키는 단계와;
    카드의 부가기능을 선택하는 단계와;
    카드를 발급받고자 하는 회원의 소비 패턴 정보를 입력시키는 단계와;
    상기 소비 패턴 정보를 입력시키는 단계에서 입력된 정보에 기초하여 회원의 소비 패턴을 분석하는 단계와;
    상기 회원의 소비 패턴을 분석하는 단계에서 분석된 결과에 따라 추천 신용카드의 정보를 추출하는 단계와;
    상기 추천 신용카드의 정보를 추출하는 단계로부터 추출된 정보에 기초하여 추천 카드의 종류 및 예상 순이익 정보를 출력시키는 단계를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 소비 패턴 정보를 입력시키는 단계는 분석하고자 하는 회원의 소비 패턴의 분류 항목을 표시시키는 단계와;
    상기 분류 항목을 표시시키는 단계에서 표시된 분류 항목의 선호도를 입력시키는 단계와;
    상기 선호도를 입력시키는 단계에서 입력된 선호도를 저장시키는 단계를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 소비 패턴을 분석하는 단계는 분석하고자 하는 분류 항목을 선택하는 단계와;
    상기 분류 항목을 선택하는 단계에서 선택된 분류 항목에 대응되어 저장된 선호도를 추출하는 단계와;
    상기 선호도를 추출하는 단계에서 추출된 선호도를 변수로 변환하는 단계와;
    상기 선호도를 변수로 변환하는 단계에서 변환된 변수 값을 기초로 이익률 함수에 의해 이익률을 계산하는 단계와;
    상기 이익률을 계산하는 단계에서 계산된 이익률과 각 카드의 해당 항목 단가와 곱하는 단계와;
    각 카드별 이익의 합계를 계산하는 단계와;
    상기 이익의 합계를 계산하는 단계에서 계산된 이익의 합계에서 회비를 감산하는 단계와;
    상기 회비를 감산하는 단계에서 계산된 결과를 각 카드별 연간 예상 순이익으로써 저장하는 단계를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 방법.
  4. 카드를 발급받고자 하는 회원의 초기정보를 등록시키는 회원데이터베이스와;
    추천하고자 하는 신용카드의 기본정보와 포인트, 할인, 보너스 할인, 조건부 포인트 정보를 등록시키는 카드정보데이터베이스와;
    상기 회원데이터베이스에 등록된 회원이 카드를 발급받고자 하는 경우에는 회원으로부터 소비 패턴 정보를 입력받고 상기 입력된 소비 패턴 정보를 분석하여 예상 순이익이 높은 순으로 카드 추천정보를 제공하는 웹서버를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 회원데이터베이스는 회원이 입력시킨 소비 패턴 정보를 등록시키는 것을 특징으로 하는 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 예상 순이익은 신용카드별로 제공되는 포인트, 할인, 보너스 할인, 조건부 포인트를 금액으로 환산한 값과 고객이 입력시킨 소비 패턴 정보의 선호도를 곱하여 산출되는 것을 특징으로 하는 고객성향정보에 따른 신용카드 추천 서비스 장치.
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