KR20070085242A - 소매 판매 분석을 수행하기 위한 컴퓨터화된 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하나 이상의 데이터베이스에 저장된 거래 및/또는 소비자 데이터에 대한 분석 프로젝트를 요청하고 생성할때 실질적인 융통성을 사용자에게 제공한다. 본 발명의 전형적인 실시예들은 소매상들 및 공급자들과 같은 다른 허가된 사용자들로 하여금 인터넷 접속 컴퓨터를 사용하여 원격 위치로부터 소매 판매 및 소비자 데이터와 같은 거래 및/또는 소비자 데이터를 액세스하여 고도의 분석을 수행하도록 하는 방법을 제공한다. 액세스되는 거래 및/또는 소비자 데이터는 예컨대 소매 거래 데이터(예컨대, EPOS 시스템들로부터 수집됨) 및/또는 소비자 데이터(예컨대, 소비자들이 쇼핑할때 소비자들에 의하여 사용되는 고빈도 쇼핑자 또는 로열티 카드들로부터 수집됨)의 편집물일 수 있다. 게다가, 프로젝트들은 추가 분석 및 제시를 위하여 조작하기에 용이한 스프레드시트 기반 대화형 리포트들로서 생성된다. 이들 프로젝트들로부터의 통찰력은 새로운 제품 런치, 샘플링, 상품기획, 상품의 구색, 판매망, 다른 판매 및 마케팅 우선순위들에 대하여 양호한 결정을 수행할 수 있도록 한다. 전형적인 프로젝트들은 사용자가 사용자 특정 요구들에 특정한 정보를 조작하여 추출하도록 대화형일 수 있다.

Description

소매 판매 분석을 수행하기 위한 방법{METHOD FOR PERFORMING RETAIL SALES ANALYSIS}

본 발명은 일반적으로 거래 데이터의 분석, 원격-배치된 사용자로 하여금 컴퓨터 시스템을 통해 소매 판매 데이터(또는 다른 거래 데이터)의 편집에 대하여 분석을 수행하도록 하는 방법에 관한 것이다.

항상 변화하는 소매 섹터에서 성공하기 위하여, 회사들은 시장 조건들을 계속해서 감시하기를 바란다. 소비자들이 기꺼히 지불하는 가격 및 제품 수요는 소비자 기호, 경쟁자들의 활동 및 일반 경제적 기후의 변동에 응답하여 계속해서 변화하고 있다. 소매 시장을 능가하기 위하여, 당신이 소매상이던지 또는 공급자이던지간에 시장 조건들에 대한 상세한 지식을 필요로 하며 이러한 상세한 지식은 소매 판매 데이터의 고도의 분석으로부터 최상으로 획득될 수 있다. 따라서, 소매상들 및 이들의 공급자들은 소매 거래들로부터 데이터의 계속 늘어나는 편집물을 수집하기 시작하며, 그 결과 이들은 판매 데이터로부터 명백하게 되는 추세들에 대하여 계속해서 관찰할 수 있다.

이러한 대용량 및 복잡한 데이터 편집물들의 장점을 최대화하기 위하여, 데이터를 액세스하여 데이터를 수집한 직후 최소 지연을 가지고 소매상들 및 공급자 들이 데이터에 대하여 개별 분석을 수행할 필요성이 요구된다. 본 발명은 이러한 필요성을 만족한다.

본 발명의 전형적인 실시예들은 소매상들 및 공급자들과 같은 다른 허가된 사용자들로 하여금 인터넷 또는 다른 접속 컴퓨터를 사용하여 원격 위치로부터 소매 판매들 및 소비자 데이터를 액세스하여 고도의 분석을 수행하도록 하는 방법을 제공한다. 액세스되는 데이터는 전형적으로 소매 거래 데이터(예컨대, EPOS 시스템들로부터 수집됨) 및/또는 소비자 데이터(예컨대, 소비자들이 쇼핑할때 소비자들에 의하여 사용되는 고빈도 쇼핑자 또는 로열티 카드들로부터 수집됨) 및/또는 당업자에게 이용가능한 임의의 자원에 의하여 시간에 따라 수집될 수 있는 다른 관련 데이터의 편집물일 것이다. 이러한 데이터는 예컨대 소비자에 관한 데모그래픽 데이터를(그러나, 이에 제한되지 않음) 포함할 수 있거나 또는 제품의 판매촉진 상태에 관한 데이터를 포함할 수 있다.

전형적인 실시예에 있어서, 본 발명에 의하여 제공된 시스템 및 서비스는 허가된 사용자들이 그들의 원격 데스크탑들로부터 서비스를 액세스할 수 있도록 웹 기반이며, 예컨대 완료될때 이메일에 의하여 그들에 전달된 완전한 분석 프로젝트들을 가진다. 이러한 실시예에 있어서, 허가된 사용자의 컴퓨터상에 설치되도록 요구될 수 있는 최소 소프트웨어는 웹 브라우저(또는 유사한) 애플리케이션 및 적절한 스프레드시트 소프트웨어를 포함한다. 게다가, 전형적인 실시예에 있어서, 프로젝트들은 추가 분석 및 제시를 위하여 조작하기에 용이한 스프레드시트 기반 대화형(interactive) 리포트들(이하에 기술된 예들)로서 생성된다. 이들 프로젝트들로부터의 통찰력은 새로운 제품 런치, 샘플링, 상품기획, 상품의 구색, 판매망, 다른 판매 및 마케팅 우선순위들에 대하여 양호한 결정을 수행할 수 있도록 한다. 전형적인 실시예에 있어서, 프로젝트들은 대화식이며, 이에 따라 사용자는 사용자의 특정 필요성에 특정한 정보를 조작하여 추출할 수 있다. 물론, 전형적인 실시예가 웹-기반인 반면에, 예컨대 전용 소프트웨어를 사용하는 단일 컴퓨터 시스템 또는 인터넷 또는 사설 네트워크와 같은 다른 컴퓨터-구현 형식으로 서비스를 제공하는 것은 본 발명의 범위내에 있다.

서비스/시스템은 예컨대 주요 판매, 마케팅, 카테고리 관리/계획 질의들에 응답하고 예컨대 하기의 사항들과 같은 브랜드/SKU 레벨 및 고객 통찰력들을 제공하도록 설계된다.

우리의 마지막 3개의 판촉물중 어느 것이 시장 점유율을 가장 크게 증가시켰는가 ?

로열티 제품 X 고객의 프로필이 무엇인가 ? 그들은 무엇을 구매하는가 ?

경쟁자 브랜드/SKU가 어떤 방법을 수행하는가 ?

우리의 새로운 제품 런치가 카테고리에 대하여 어느 영향 및 효과를 미치는가 ?

우리가 상점 샘플링 활동을 어느 상점에서 착수해야 하는가 ?

이러한 통찰력들은 리-런치(re-launch)(즉, 우리의 런치가 우리의 경쟁자 및 카테고리와 비교하여 예상된 레벨의 시험 및 반복 구매를 달성하는가 ?)의 성공을 용이하게 지시하며, 비즈니스에 이용될 수 있는 개인 제품 레벨에서 건전한 및 상세한 고객 정보를 제공하며, 미래의 마케팅 활동을 계획하기 위하여 일정 기간(예컨대, 일년)에 걸쳐 고객 구매 패턴들을 관찰하기 위하여 사용될 수 있다.

따라서, 본 발명의 제 1양상은 분석을 수행하는 방법으로서, 하나 이상의 시설에 대한 소비자 데이터 및/또는 거래를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스들을 제공하는 단계를 포함하는데, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 소비자 식별 코드와 적어도 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 거래 레코드들을 포함하며; 상기 데이터베이스에 대하여 액세스하는 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된(여기서, 동작가능하게 접속한다는 것은 직접 또는 간접 데이터 링크를 통해 전기적으로 접속되거나 또는 직접 또는 간접 데이터 링크를 통해 접속될 수 있다는 것을 의미함) 사용자 인터페이스를 통해 분석 프로젝트 요청을 공식화하는 단계; 및 상기 분석 프로젝트 요청에 응답하여 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 상기 거래 및/또는 소비자 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 분석 수행 방법을 제공한다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는 전역 컴퓨터 네트워크를 통해 상기 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 네트워크 장치상에 배치된다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 네트워크 장치는 월드-와이드-웹을 통해 상기 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 웹-인에이블 장치이다. 더 상세한 실시예에 있어서, 본 방법은 상기 컴퓨터 시스템으로부터 상기 월드-와이드-웹을 통해 상기 분석 프로젝트를 다운로딩하는 단계; 또는 상기 컴퓨터 시스템으로부터 상기 전력 컴퓨터 네트워크를 통해 상기 전역 컴퓨터 네트워크에 동작가능하게 접속된 사용자 컴퓨터에 상기 분석 프로젝트를 전송하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 제 1양상에 대한 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 거래 시간 및 거래 날짜중 적어도 하나와 상기 제품 식별 코드를 연관시킨다. 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 분석 프로젝트 요청을 공식화하는 상기 단계는 이용가능 분석 프로젝트들의 미리 정해진 리스트로부터 분석 프로젝트를 상기 사용자 인터페이스를 통해 선택하는 단계를 포함한다. 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 이용가능 분석 프로젝트의 미리 정해진 리스트는 다음과 같은 분석 프로젝트들을 포함한다.

제품 식별 코드와 연관된 제품들이 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 반복 구매되는 레이트들을 제공하는 분석 프로젝트; 및/또는

판매자 식별 코드와 연관된 제품들이 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 교차 구매되는 레이트들을 제공하는 분석 프로젝트; 및/또는

제 1판매자 식별 코드와 연관된 제품 및 제 2 판매자 식별 코드와 연관된 제품이 구매되는 레이트들의 비교를 제공하는 분석 프로젝트; 및/또는

제품 식별 코드와 연관된 제품이 다른 구매자 카테고리들에서 소비자들에 의하여 구매되는 레이트들의 비교를 제공하는 분석 프로젝트; 소비자 카테고리들은 소비자 식별 코드와 연관된 데모그래픽 정보, 소비자 식별 데이터와 연관된 쇼핑 히스토리들로부터 유도된 데이터 및/또는 소비자 식별 코드와 연관된 가격 민감도와 연관된 데이터에 기초하여 정의될 수 있다.

본 발명의 제 1양상에 대한 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 분석 제품 요청 공식화 단계는 이용가능 제품들의 리스트로부터 하나 이상의 제품들을 선택하는 단계를 포함한다.

본 발명의 제 1양상에 따른 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 본 방법은 미래 분석 프로젝트 요청들의 공식화시에 재사용하기 위한 분석 프로젝트 요청의 적어도 일부분을 절약하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 제 1양상에 따른 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 분석 프로젝트 생성 단계는 주기적으로 반복된다.

본 발명의 제 1양상에 따른 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 거래 가격과 상기 제품 식별 코드 및 상기 소비자 식별 코드를 연관시킨다.

본 발명의 제 1양상에 따른 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 본 방법은 상기 컴퓨터 시스템으로부터 상기 분석 프로젝트를 상기 사용자 인터페이스를 통해 다운로드하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 제 1양상에 따른 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 본 방법은 쇼핑자 로열티 카드 데이터로부터 소비자 및/또는 거래의 적어도 일부분을 수집하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 제 2양상에 따르면, 거래를 수행하는 방법으로서, 하나 이상의 시설에 대한 소비자 데이터 및/또는 거래를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스들을 제공하는 단계를 포함하는데, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 소비자 식별 코드와 적어도 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 거래 레코드들을 포함하며; 상기 거래 및/또는 소비자 데이터에 대한 프로젝트를 상기 데이터베이스를 액세스하는 컴퓨터 시스템에 의하여 생성하는 단계; 및 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 상기 프로젝트를 상기 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 사용자 인터페이스에 전송하는 단계를 포함하는 거래 수행 방법이 제공된다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 프로젝트 생성단계는 주기적으로 반복된다. 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 거래 가격과 상기 제품 식별 코드 및 상기 소비자 식별 코드를 연관시킨다. 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 프로젝트는 제품 식별 코드와 연관된 제품이 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 반복 구매되는 레이트들을 제공한다. 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키며, 상기 프로젝트는 상기 판매자 식별 코드와 연관된 제품들이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 교차 구매되는 레이트들을 제공한다. 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키며, 상기 프로젝트는 제 1판매자 식별 코드와 연관된 제품 및 제 2 판매자 식별 코드와 연관된 제품이 구매되는 레이트들의 비교를 제공한다. 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 구매자 카테고리와 상기 소비자 식별 코드를 연관시키며, 상기 프로젝트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 다른 구매자 카테고리들에서 소비자들에 의하여 구매되는 레이트들의 비교를 제공한다.

본 발명의 제 3양상에 따르면, 분석을 수행하기 위한 방법으로서, 하나 이상의 시설에 대한 소비자 데이터 및/또는 거래 데이터를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스들을 제공하는 단계; 상기 하나 이상의 데이터베이스들에 대하여 액세스하는 컴퓨터 시스템을 제공하는 단계; 상기 거래 데이터 및/또는 소비자 데이터의 분석에 대한 파라미터들을 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 제공된 컴퓨터 인터페이스를 통해 사용자로부터 획득하는 단계; 상기 획득된 파라미터들을 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 실행가능 잡 파일로 공급하는 단계; 결과들을 리턴하기 위하여 상기 거래 및/또는 소비자 데이터에 대하여 실행가능한 잡 파일을 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 실행하는 단계; 및 상기 리턴된 결과들을 반영한 프로젝트를 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는, 분석 수행 방법이 제공된다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 분석 파라미터들은 거리 측정에 관한 파라미터들을 포함한다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 분석 파라미터들은 분석 포맷의 식별자, 분석용 소매 제품들의 식별자, 및 분석용 시간프레임의 식별자를 포함한다. 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 분석 포맷은 다음과 같은 인자들과 관련된다.

소비자들이 제품을 반복 구매하는 레이트들;

소비자들이 특정 타입의 시설에서 제품을 반복 구매하는 레이트들;

소비자들이 판매자의 제품을 교차 쇼핑하는 레이트들;

소비자들이 특정 시설에서 또는 특정 타입의 시설에서 판매자의 제품들을 교차 쇼핑하는 레이트들;

특정 제품 카테고리에서 주요 판매 측정;

판매자의 제품들에 대한 주요 판매 측정;

시간에 따른 판매자 제품들에 대한 주요 판매 측정;

시간에 따른 제품들의 특정 브랜드에 대한 주요 판매 측정;

판매자 제품들의 소비자들에 의하여 구매된 다른 소매 제품들;

특정 제품이 판매되는 위치들;

제품들의 판매자 브랜드가 판매되는 위치들;

판매자의 제품들을 구매하는 소비자들의 타입들;

시간에 따라 판매자의 제품들을 구매하는 소비자들의 타입들; 또는

특정 설비 또는 특정 타입의 설비에서 판매자의 제품들을 구매하는 소비자들의 타입들.

본 발명의 제 3양상에 대한 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 사용자는 다수의 이용가능 파라미터들을 포함하는 메뉴로부터 분석용 파라미터들중 적어도 하나를 선택하도록 촉구된다. 또 다른 상세한 실시예에 있어서, 상기 사용자는 상기 메뉴로부터 상기 분석용 파라미터들의 각각의 파라미터를 선택하도록 촉구된다.

본 발명의 제 3양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 컴퓨터 인터페이스는 웹-기반 인터페이스이다. 더 상세한 실시예에 있어서, 본 방법은 상기 획득단계전에, 상기 사용자가 상기 컴퓨터 시스템을 액세스하는 권리들을 가지는지를 검증하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 제 3양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 공급단계는 실행가능 잡 파일을 생성하기 위하여 실행가능 코드의 세그먼트들과 상기 획득된 파라미터들을 융합하는 단계를 포함한다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 획득된 파라미터들이 융합되는 상기 실행가능 코드의 세그먼트들은 상기 획득된 파라미터들중 적어도 하나로부터 적어도 부분적으로 결정된다.

본 발명의 제 3양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 프로젝트는 스프레드시트로서 제시되며, 상기 거래 분석 수행 방법은 상기 리턴된 결과들로부터 스프레드시트 파일을 생성하는 단계를 더 포함하며, 상기 생성단계는 상기 분석 포맷에 기초하여 다수의 이용가능 스프레드시트 프로젝트 템플릿들로부터 스프레드시트 프로젝트 템플릿을 선택하는 단계 및 상기 리턴된 결과들의 적어도 일부분으로 상기 스프레드시트 프로젝트 템플릿을 파퓰레이트하는 단계를 포함한다.

본 발명의 제 3양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 구매된 제품의 식별자, 구매된 제품량, 구매 날짜, 및 특정 구매 소비자와 관련된 코드를 포함한다.

본 발명의 제 3양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 프로젝트는 대화형(interactive) 프로젝트로서 제시된다. 더 상세한 실시예에 있어서, 본 방법은 상기 리턴된 결과들로부터 상기 대화형 프로젝트를 생성하는 단계를 더 포함하며, 상기 생성단계는 상기 획득된 파라미터들의 적어도 하나에 기초하여 다수의 이용가능 프로젝트 템플릿들로부터 프로젝트 템플릿을 선택하는 단계 및 상기 리턴된 결과들의 적어도 일부분으로 상기 프로젝트 템플릿을 파퓰레이트하는 단계를 포함한다.

본 발명의 제 3양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 리턴된 분석을 반영한 프로젝트를 사용자에게 제시하는 상기 단계는 상기 프로젝트의 가용성을 사용자에게 통지하는 단계, 및 상기 사용자에게 통지한후 그리고 상기 사용자가 상기 프로젝트에 대한 액세스를 요청할때 상기 프로젝트에 대한 액세스를 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 프로젝트에 대한 액세스를 사용자에게 제공하는 상기 단계는 상기 사용자의 컴퓨터에 상기 프로젝트를 다운로드하는 단계를 포함한다. 선택적으로, 상기 프로젝트에 대한 액세스를 상기 사용자에게 제공하는 상기 단계는 웹-기반 인터페이스를 통해, 웹 다운 로드를 통해 그리고 이메일에 의하여 상기 프로젝트를 수신함으로서 사용자에게 상기 프로젝트에 대한 액세스를 제공하는 단계를 포함한다.

본 발명의 제 4양상에 따르면, 분석을 수행하기 위한 컴퓨터화된 시스템으로서, (a) 하나 이상의 소매 시설들에 대한 소비자 데이터 및/또는 거래 데이터를 가진 하나 이상의 데이터베이스들을 포함하는데, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 소비자 식별 코드와 적어도 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 거래 레코드들을 포함하며; 및 (b) 상기 데이터베이스에 대하여 액세스하는 컴퓨터 시스템을 포함하며, 상기 컴퓨터 시스템은 상기 거래 및/또는 소비자 데이터에 대한 프로젝트를 생성하고, 상기 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 사용자 인터페이스에 상기 프로젝트를 전송하도록 구성된 컴퓨터화된 시스템이 제공된다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 거래 가격과 상기 제품 식별 코드 및 상기 소비자 식별 코드를 연관시킨다.

본 발명의 제 4양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 프로젝트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품들이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 교차 구매되는 레이트들을 제공한다.

본 발명의 제 4양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 하나 이상의 데이터베이스는 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 제품 레코드들을 포함하며, 상기 프로젝트는 판매자 식별 코드와 연관된 제품들이 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 교차 구매되는 레이트들을 제공한다.

본 발명의 제 4양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 하나 이상의 데이터베이스는 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 제품 레코드들을 포함하며, 상기 프로젝트는 제 1판매자 식별 코드와 연관된 제품 및 제 2 판매자 식별 코드와 연관된 제품이 구매되는 레이트들을 제공한다.

본 발명의 제 4양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 하나 이상의 데이터베이스는 구매자 카테고리와 상기 소비자 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 소비자 레코드들을 포함하며, 상기 프로젝트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 다른 소비자 카테고리들에서 소비자들에 의하여 구매되는 레이트들의 비교를 제공한다. 더 상세한 실시예에 있어서, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 데모그래픽 정보에 기초하여 정의된다. 선택적으로, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 쇼핑 히스토리들(가격 민감도와 같은)로부터 유도된 데이터에 기초하여 정의된다.

본 발명의 제 4양상에 대한 또 다른 상세한 실시예들에 있어서, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 쇼핑자 로열티 카드 데이터로부터 선택된다.

도 1은 본 발명의 전형적인 실시예에 따른 시스템 및 소프트웨어 구성을 도시한 개략도.

도 2는 사용자로 하여금 수행될 분석 프로젝트의 타입을 선택하도록 요청하는 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 3은 사용자로 하여금 분석을 수행하는 제품 그룹을 선택하도록 요청한 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 4는 사용자로 하여금 판매 데이터가 분석될 기간을 선택하도록 요청하는 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 5는 사용자의 선택들에 의하여 정의되는 분석 프로젝트를 요약한 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 6은 도 2-5로부터 생성된 예시적인 프로젝트에 대한 예시적인 대화형 프로젝트를 도시한 도면.

도 7A 및 도 7J는 본 발명의 전형적인 실시예에 따라 생성된 대화형 프로젝트들의 예를 기술한 도면.

도 8은 특정 사용자에 대한 프로젝트 상태를 도시한 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 9는 완료된 프로젝트의 히스토리를 지시한 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 10은 서브그룹 생성 프로세스의 초기화동안 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 11은 서브그룹의 생성동안 사용자에 의하여 이전에 선택된 넓은 카테고리하에 속하는 제품들의 다수의 좁은 카테고리들을 리스트한 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 12는 서브그룹의 생성동안 사용자 선택 그룹내의 개별 제품들을 리스트한 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 13은 생성된 서브그룹에 대한 명칭 및 설명을 입력하도록 사용자에게 촉구하는 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

도 14는 파일 트리에 리스트된 새로이 생성된 서브그룹을 도시한 전형적인 스크린샷을 도시한 도면.

일반적으로, 본 발명은 하나 이상의 데이터베이스에 저장된 거래 및/또는 소비자 데이터에 대한 분석 프로젝트를 요청하고 생성할때 실질적인 융통성을 사용자에게 제공한다. 특히, 본 발명의 전형적인 실시예들은 소매상들 및 공급자들과 같은 다른 허가된 사용자들로 하여금 인터넷 접속 컴퓨터를 사용하여 원격 위치로부터 소매 판매 및 소비자 데이터와 같은 거래 및/또는 소비자 데이터를 액세스하여 고도의 분석을 수행하도록 하는 방법을 제공한다. 액세스되는 거래 및/또는 소비자 데이터는 예컨대 소매 거래 데이터(예컨대, EPOS 시스템들로부터 수집됨) 및/또는 소비자 데이터(예컨대, 소비자들이 쇼핑할때 소비자들에 의하여 사용되는 고빈 도 쇼핑자 또는 로열티 카드들로부터 수집됨)의 편집물(그러나, 이에 제한되지 않음)일 것이다.

이하에 기술된 전형적인 실시예들에 있어서, 본 발명에 의하여 제공되는 서비스는 허가된 사용자들이 그들의 원격 데스크탑으로부터 도구를 액세스하고 예컨대 완성시에 이메일에 의하여 그들에게 전송되는 완성된 프로젝트들을 가지도록 하는 웹-기반 도구이다. 이러한 실시예에 있어서, 허가된 사용자 컴퓨터, 즉 웹 브라우저(또는 유사한) 애플리케이션상에 전용 소프트웨어가 설치될 필요가 없다. 게다가, 전형적인 실시예에 있어서, 프로젝트들은 추가 분석 및 제시를 위하여 용이하게 조작되는 대화형 리포트(report)들(이하에 기술된 예들)에 기초한 스프레드시트로서 생성된다. 그러나, 컴퓨터화된 도구가 개인 컴퓨터 또는 컴퓨터 시스템상에 상주할 수 있고 소프트웨어가 전용 소프트웨어인 것은 본 발명의 범위내에 있으며 또한 당업자에게 인식되는 바와 같이 도구가 인트라넷 또는 임의의 다른 공용 또는 개인 컴퓨터 또는 데이터 네트워크를 통해 제공되는(그리고 적정 인터페이스들 또는 도구들에 의하여 액세스되는) 것은 본 발명의 범위내에 있다.

서비스/시스템은 주요 판매, 마케팅, 카테고리 관리/계획에 응답하여 예컨대 이하의 사항들과 같은 브랜드/SKU 레벨 통찰력을 제공하도록 설계된다.

우리의 마지막 3개의 판촉물중 어느 것이 시장 점유율을 가장 크게 증가시켰는가 ?

로열티 제품 X 고객의 프로필이 무엇인가 ? 그들은 무엇을 구매하는가 ?

경쟁자 브랜드/SKU가 어떤 방법을 수행하는가 ?

우리의 새로운 제품 런치가 카테고리에 대하여 어느 영향 및 효과를 미치는가 ?

우리가 상점 샘플링 활동을 어느 상점에서 착수해야 하는가 ?

이러한 통찰력들은 리-런치(re-launch)(즉, 우리의 런치가 우리의 경쟁자 및 카테고리와 비교하여 예상된 레벨의 시험 및 반복 구매를 달성하는가 ?)의 성공을 용이하게 지시하며, 비즈니스에 이용될 수 있는 개인 제품 레벨에서 건전한 및 상세한 고객 정보를 제공하며, 미래의 마케팅 활동을 계획하기 위하여 일정 기간(예컨대, 일년)에 걸쳐 고객 구매 패턴들을 관찰하기 위하여 사용될 수 있다.

여기에 기술된 바와 같이, "거리 및/또는 소비자 데이터"는 소비자 및 비즈니스(또는 이하에서 정의된 임의의 다른 제품 제공자)사이의 일부, 다수 또는 모든 거래들 및/또는 대화들에 관한 데이터를 언급한다. 전형적인 실시예에 있어서, 거래 및/또는 소비자 데이터는 소비자가 구매한 제품의 식별자 및 수량을 포함하여 소비자의 쇼핑 히스토리에 관한 정보일 수 있는 "쇼핑 구매 데이터" 또는 "쇼핑 히스토리 데이터"를 포함할 수 있다. 전형적인 실시예에 있어서, 거래 및/또는 소비자 데이터는 고객의 데모그래픽 데이터, 쇼핑 선호도 데이터, 금융 데이터 등을 포함할 수 있다. 이러한 거래 및/또는 고객 데이터의 다른 소스들은 고객의 신용카드 또는 유사한 금융 제품에 연결된 금융기관 및/또는 소매점에 의하여 수집된 데이터; 고객에 의하여 자진해서 제공된 데이터; 공개적으로 액세스가능한 거래, 고객 및/또는 금융 데이터; 인구 조사국, 컨설팅 서비스 등에 의하여 편집된 데이터; 및 제품 제조업자, 공급자 및 판매자에 의하여 제공된 데이터를 포함할 수 있다(그 러나, 이러한 데이터들에 제한되지 않음).

여기에 사용된 바와 같이, 용어 "제품들"은 소매점에서 구매될 수 있는 고객 제품들 뿐만아니라 비즈니스/제공자에 의하여 소비자에게 공급될 수 있는 임의의 다른 제품, 소모품, 서비스 및 가치있는 물건을 포함한다.

여기에서 사용된 바와 같이, "소비자"는 하나 이상의 그들의 거래에 관한 거래 데이터에 의하여 식별되고 이 거래 데이터와 링크 또는 연관될 수 있는 개인 또는 사람들 또는 실체들의 그룹이다. 소비자는 개인 사람 또는 고객일 수 있으며(그러나, 이에 제한되지 않음), 예컨대 동일한 주소에 거주하거나 또는 동일한 신용카드 계정을 사용하는 사람들의 그룹을 포함하는 가족일 수 있으며, 서로 임의의 관계를 가지고 있는(예컨대, 조직에 소속되어 있는) 개인 또는 실체들의 그룹일 수 있으며, 또는 기업인 또는 공무원일 수 있다.

쇼핑 구매 데이터는 각각의 소비자가 갖고 있는 "고빈도 쇼핑자 카드" 또는 "로열티 카드"로서 공지된 고유 식별 태그 또는 카드를 사용하여 수집될 수 있다. 이러한 카드들 또는 태그들은 바코드, 자기 매체 또는 다른 데이터 저장장치에 의하여 저장된 고유 식별 코드를 포함하며, 당업자에게 공지된 다양한 방식들로 전자 장치에 의하여 판독될 수 있다. 소비자의 쇼핑 구매 데이터는 고빈도 쇼핑자 카드들로부터의 코드들외에 다른 소비자 식별 정보(전화번호, 매장용 신용카드, 은행용 신용카드, 또는 당좌예금계좌 번호 등과 같은)를 사용하는 소비자와 연관될 수 있다. 이러한 방식으로, 특정 거래의 세부사항들은 소비자의 이전 거래들과 매칭될 수 있으며, 이에 따라 데이터베이스의 각각의 소비자 레코드에 거래 정보를 연속적 으로 추가할 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 전형적인 실시예의 웹-기반 서비스를 제공하는 시스템은 여러개의 티어들, 즉 사용자 티어(Tier)(30); 프리젠테이션 티어(32); 관리 티어(34); 처리 티어(36) 및 데이터 티어(38)로 분할된다. 사용자 티어(30)는 웹 서버(40)에 의하여 프리젠테이션 티어(32)에 제공되는 웹-기반 서비스를 사용자가 액세스하는 컴포넌트들(component)이다. 사용자 티어(30)에서, 사용자는 퍼스널 컴퓨터(44)와 같은 적절한 네트워크-인에이블(웹-인에이블) 장치를 사용하여 인터넷(42)과 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 프리젠테이션 티어 웹 서버(40)를 액세스한다. 다른 네트워크-인에이블 장치들(PDA, 셀전화 등과 같은)은 당업자에게 명백할 것이다. 바람직하게, 네트워크-인에이블 장치는 디스플레이 및 입력장치(마우스, 키보드, 음성-인식 등과 같은)를 포함한다.

프리젠테이션 티어 웹 서버(40)는 당업자에게 공지된 바와 같이 사용자를 명확하게 식별하기 위하여 인증 기능부들(46)을 제공한다. 프리젠테이션 티어 웹 서버(40)는 이하에서 더 상세히 기술될 웹 서버(40)에 의하여 제공된 프로젝트 주문(ordering) 및 다른 연관된 애플리케이션들/기능부들을 통해 사용자의 네비게이션을 제어하기 위하여 당업자에게 공지된 바와 같이 인증 기능부들(46)을 제공한다. 웹 서버(40)는 이하에 기술된 분석 프로젝트들을 셋업할때 사용자에 의하여 만들어진 입력 데이터 및 선택들을 수집하기 위하여 분석 프로젝트 주문 및 파라미터 수집 기능부들(50)을 포함한다. 최종적으로, 프리젠테이션 티어(32)는 또한 대화형 프로젝트들(52) 및 이하에서 추가로 기술되는 처리 티어에 의하여 생성된 다 른 데이터에 대한 사용자 액세스를 제공한다.

관리 티어는 분석 프로젝트들을 셋업할때 입력 데이터, 파라미터들, 및 다른 선택들을 저장하기 위하여 웹 서버(40)와 통신하는 관리 데이터베이스(54)를 제공한다. 이러한 입력 데이터, 파라미터들 및 다른 선택들은 처리 티어(36)의 하나 이상의 중앙 서버들내에 제공된 프로젝트 처리 소프트웨어(56)를 분석하는데 이용가능하게 형성된다.

전형적인 실시예에 있어서, 광범위 허가 제어 시스템은 명확하게 식별 및 허가된 사용자들에게 서비스/시스템 특징들의 각각의 특징 및 데이터의 각각의 부분에 대한 액세스를 허용하도록 제어하기 위하여 구현된다. 허가 제어 시스템은 상점 관리 데이터베이스(54)에서 사용자들 및 사용자들의 그룹에 대하여 허가 및/또는 거절하는 지정 허가들에 대한 정보를 저장 및 검색하는 본 발명의 인증 및 구성 기능부를 사용하여 인증된 관리자들에 의하여 관리된다. 허가 제어 시스템은 개별 사용자들 및 사용자들의 그룹들이 서비스/시스템의 각각의 부분을 액세스할 수 있는지의 여부를 제어하기 위하여 사용된다. 서비스/시스템의 기능부의 각각의 중요한 부분, 큰 부분 및 작은 부분은 그것과 연관된 지정된 허가를 가진다. 일부 허가들은 서비스/시스템의 기능부의 단일 부분과 연관되며, 일부는 서비스/시스템의 기능부의 많은 부분들과 연관된다. 사용자들 및 사용자들의 그룹들에게는 관리자들에 의하여 적절하게 결정되는 허가들에 대한 액세스가 허용된다. 만일 사용자에게 특정 허가에 대한 액세스가 허용되면, 사용자는 상기 허가와 연관되는 서비스/시스템의 특징들을 사용할 수 있을 것이다. 마찬가지로, 만일 사용자에게 특정 허 가에 대한 액세스가 허용되지 않으면, 사용자는 상기 허가와 연관된 서비스/시스템의 특징들을 사용할 수 없을 것이다. 사용자가 액세스하지 못하는 일부 특징들은 사용자에게 특징들이 인에이블되지 않는 공통 이해 방식으로 지시하는 가상 스타일로 웹 서버(40)에 의하여 사용자에게 제시된다. 사용자가 액세스하지 못하는 다른 특징들은 단순히 사용자에게 보이지 않을 수 있다. 허가된 관리자들은 서비스/시스템의 오퍼레이터들에 의하여 요구된 임의의 시간에 그룹들의 멤버 또는 허가들에 대한 사용자 액세스를 변화시킬 수 있다.

처리 티어(36)에서, 분석 프로젝트 처리 소프트웨어(56)는 소매 판매의 부세트, 소비자 및 데이터베이스(60)에 상주하는 다른 데이터에 대하여 실행되는 실행가능 분석 프로젝트 스크립트들(58)을 구성한다. 이하에 추가로 기술되는 바와 같이, 실행가능 분석 프로젝트 스크립트들(58)은 데이터 티어(38)로부터 획득된 적절한 스크립트 템플릿들(61)로 구성되며, 여기서 스크립트 템플릿들(61)은 입력 데이터, 파라미터들 및 사용자에 의하여 입력된 다른 선택들이 로드된다. 분석 프로젝트 처리 소프트웨어(56)의 다른 인스턴스들은 동일한 물리 서버상에 호스트될 수 있으며, 다중 물리 서버들은 동일한 상점 관리 데이터베이스(54)에서 생성된 프로젝트들을 모두 처리할 수 있다.

데이터베이스(60)내에 상주하는 거래 및/또는 소비자 데이터는 다수의 레코드 타입들을 포함하며, 여기서 주 레코드 타입은 소매 판매 또는 "거래" 레코드 타입이다. 전형적인 실시예에 있어서, 각각의 거래 레코드에 대해서는 거래동안 소비자에 의하여 구매된 SKU/제품(들)을 식별하는 코드; 특정 거래 또는 "장바구니" 를 식별하는 코드; 거래가 수행되는 소비자를 식별하는 코드; 거래가 발생한 상점을 식별하는 코드; 구매된 제품 수량 및 소비 비용에 관한 데이터; 구매 날짜 및 시간 등에 관한 데이터; 및 거래 데이터에 기초하여 프로젝트들을 생성하는데 유용할 수 있는, 구매를 위한 지리적 영역을 지시하는 코드와 같은 임의의 다른 데이터 또는 코드들이 제공된다.

SKU/제품을 식별하는 거래 레코드의 코드는 "제품들" 레코드 타입에 대한 룩업으로서 사용되며, 전형적인 실시예에 있어서 각각의 가족 레코드에 대하여 제품 그룹핑 또는 분류 데이터 또는 코드들; 제품 데이터; 제조업자 또는 공급자 데이터 또는 코드들; 거래, 소비자 및 제품 데이터의 조합에 기초하여 프로젝트들을 생성하기에 유용할 수 있는, 제안된 소매 가격 데이터와 같은 임의의 다른 데이터 또는 코드들이 제공된다.

거래동안 소비자를 식별하는 거래 레코드의 코드는 "가족" 레코드 타입에 대한 룩업으로서 사용되며, 전형적인 실시예에 있어서 각각의 가족 레코드에 대하여 소비자의 데모그래픽, 지오-데모그래픽, 구매 최신성(recency), 구매 빈도, 소비, 로열티, 제품 구매 히스토리, 쇼핑 히스토리, 쇼핑 선호도, 및 거래 및 소비자 데이터의 조합에 기초하여 프로젝트들을 생성하는데 유용할 수 있는 임의의 다른 데이터 또는 코드들이 제공될 수 있다.

거래가 발생한 상점을 식별하는 거래 레코드의 코드는 "상점" 기록 데이터에 대한 룩업으로서 사용되며, 전형적인 실시예에 있어서 각각의 상점 레코드에 대하여 상점 명칭 데이터; 상점 위치 데이터 또는 코드; 거래, 소비자 및 상점 데이터 의 조합에 기초하여 프로젝트들을 생성하는데 유용할 수 있는 임의의 다른 데이터 또는 코드들이 제공된다.

당업자에 의하여 인식되는 바와 같이, 앞서 기술된 데이터베이스 레코드 구조들은 전형적으로 데이터베이스 레코드들 및 계층들의 비제한 조합들이 전후참조 거래 정보, 제품 정보, 소비 정보, 상점 정보, 위치 정보, 시간 정보, 및 임의의 다른 적절한 정보과 관련하여 이용가능한 성질을 가진다. 부가적으로, 당업자는 본 발명이 소매 상점 거래들에 사용하는데 제한되지 않고 또한 본 발명이 대부분의 타입(모든 타입이 아님)의 거래들(금융/뱅킹 거래, 보험 거래, 서비스 거래, 전화 등과 같은)와 함께 사용될 수 있다는 것을 인식해야 하며, 여기서 데이터베이스 구조들 및 계층들은 대안 거래 및/또는 소비자 데이터에 대한 프로젝트들을 생성하기에 적합할 수 있다.

도 1의 시스템을 다시 참조하면, 사용자는 원격 위치로부터 퍼스널 컴퓨터(44) 또는 다른 웹-인에이블 장치를 토해 웹 서버(40)를 로그인하며, 사용자의 원하는 분석 프로젝트를 한정하는 파라미터들을 입력 및/또는 선택하며, 처리를 위하여 분석 프로젝트를 제출한다. 일단 사용자가 분석 프로젝트 주문을 제출하면, 프로젝트의 실제 처리는 관리, 처리 및 데이터 티어들(34, 36, 38)에서 이루어진다. 분석 프로젝트 처리 소프트웨어(56)에 의하여 리턴된 데이터는 대화형 프로젝트(65)를 생성하기 위하여 대하 스프레드시트 템플릿 파일(63)에 삽입될 것이며, 여기서 결과들은 사용자에 의하여 용이하게 해석되는 포맷으로 제시될 수 있다. 대화형 스프레드시트(65)의 특정 포맷은 어느 타입의 분석 프로젝트가 수행되는지 에 따라 다를 수 있으며, 적정 포맷은 앞서 기술된 바와 같이 프론트 엔드(front end)상의 분석 프로젝트를 인코딩하기 위하여 사용되는 스크립트 템플릿(61)에 의하여 특정될 것이다. 사용자들은 프로젝트가 완료된 경우에 이를 그들에게 통지하기를 원한다는 것을 지정할 수 있으며, 통지는 이-메일 또는 SMS(64)와 같은 메시징 서비스에 의하여 이루어질 수 있다. 따라서, 데이터 편집 및 처리는 중앙 시스템 서버(들)에 의하여 관리되며, 개인 사용자는 사용자의 비즈니스 요구에 적합한 주문제작된 분석 프로젝트를 설계할 수 있다.

도 2-4는 분석 프로젝트를 주문하는 초기 단계에서 웹 서버(40)에 의하여 사용자에게 제시된 예시적인 메뉴/폼들을 기술하는 스크린샷들을 제공한다. 일반적으로, 방법의 전체 프로세스는 원격 위치로부터 웹 서버(40)를 로그인할 수 있는 사용자에 의하여 개시된다. 사용자는 우선 주문하기를 원하는 분석 프로젝트의 타입을 선택한다. 그 다음에, 사용자는 그들의 원하는 분석 프로젝트를 구성하기 위하여 필요한 파라미터들을 선택하도록 추가 시간에 촉구될 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 사용자가 인증 기능부(46)를 통해 웹 서버(40)를 로그인한후에, 웹 서버에 의하여 제공된 초기 스크린은 수행될 수 있는 선택가능 분석 프로젝트들의 메뉴(66)를 제공할 수 있다. 앞서 논의된 바와 같이, 허가 제어 시스템은 사용자가 주문허가를 허용한 이용가능 분석 프로젝트들(즉, 사용자가 요금을 지불한 이용가능 분석 프로젝트들)의 메뉴를 제한한다. 이용가능 분석 프로젝트들은 주문 프로세스의 네비게이션을 용이하게 수행하기 위하여 그래픽 계층으로 배열될 수 있다. 도 2는 이용가능 분석 프로젝트들이 3개의 카테고리, 즉 고 객 통찰력 프로젝트(표준), 고객 통찰력 프로젝트(지역), 및 인용구로 분할된다. 고객 통찰력 프로젝트들로 라벨링된 첫번째 두개의 카테고리들은 많은 동일한 분석 프로젝트들을 포함하며, 제 1 카테고리는 판매 데이터의 전체 편집으로부터 유도된 프로젝트들을 생성하는 반면에 제 2 카테고리는 특정 그래픽 영역에 특정한 판매 데이터로부터 유도된 프로젝트들을 생성한다.

일단 사용자가 실행할 분석 프로젝트의 타입을 선택하면, 사용자가 정보를 제공하고 사용자가 흥미를 가지는 데이터의 특정 세트에 대하여 분석이 수행되도록 하는 데이터 필터들을 세팅하도록 촉구하기 위하여(필요한 경우에) 더 많은 스크린이 제시될 수 있다. 사용자에 의하여 선택되고 입력된 후 제공된 프로젝트 특정 정보는 관리 티어(34)의 관리 데이터베이스(54)내에서 포착되어 저장된다. 본 예에서, 사용자는 "나의 제품들에 대한 매주 주요 측정은 무엇인가?"(67)라는 명칭을 가진 분석 프로젝트를 선택하였다. 따라서, 부가 스크린들은 제품들 및 분석을 수행하는 주를 선택하기 위하여 사용자에게 제공된다.

예컨대, 도 3에 도시된 바와 같이, 다음 단계에서, 사용자는 분석을 수행하는 제품 그룹을 선택하도록 촉구된다. 제품 그룹은 판매 데이터가 분석될 제품들을 명확하게 한정한다. 제품 그룹들은 미리 정해질 수 있거나 또는 사용자에 의하여 한정될 수 있다(이하에 기술된 바와 같이). 도 3에 도시된 바와 같이, 제품 그룹들 및 카테고리들은 폴더들(68)의 계층으로 사용자에게 제시될 수 있으며, 이로부터 하나 이상의 제품 그룹들을 선택한다. 도 3에 도시된 예에서, 선택된 제품 그룹은 "Edc 치즈"(70)로 라벨링된 사용자-정의(사용자는 "edb"이다) 그룹이다.

제품 그룹을 선택한후에, 본 예에서, 사용자는 판매 데이터가 분석될 선택가능 기간(72)의 메뉴로부터 일정 기간을 선택하도록 사용자에게 요청하는, 도 4에 도시된 스크린과 같은 스크린이 제시된다. 도 4에서 알 수 있는 바와 같이, 예시적인 실시예는 하나 이상의 주(week)로 구성된 기간들을 제시한다. 이러한 예에서, 사용자는 "The week 22-Mar-2004 to 28-Mar-2004"(74)로 라벨링된 기간을 선택한다.

일단 사용자가 필수적인 선택들(본 예에서는 프로젝트 타입, 제품 그룹 및 기간)을 수행하면, 잡(job) 또는 분석 프로젝트 요청이 완료된다. 그 다음에, 사용자는 사용자의 선택에 의하여 정의된 분석 프로젝트를 간결하게 요약하는, 도 5에 도시된 스크린과 같은 스크린이 제시된다. 일단 이러한 분석 프로젝트 설명이 정확하다고 사용자가 검증하면, 사용자는 명령된 바와 같이 "종료" 버튼(76)을 클릭하거나 또는 활성화하여 처리를 위한 프로젝트를 제출할 수 있다.

일단 사용자가 처리를 위한 분석 프로젝트를 제출하면, 프로젝트는 적절하게 상업적으로 이용가능한 스크립트 언어로 기록된 실행가능 스크립트에 사용자-선택된 파라미터들을 통합하는 방식으로 인코딩된다. 임의의 적절한 스크립트 언어들은 VBScript, JavaScript, Perl, Korn Shell 등(그러나 이에 제한되지 않음)을 포함한다.

특히, 도 1을 다시 참조하여 볼때, 일단 프로젝트가 구성되어 웹 서버(40)상의 프로젝트 주문 및 파라미터 수집 기능부들(50)을 이용하여 처리를 위하여 제출되면, 웹 서버는 잡 파라미터 식별자들 및 연관된 데이터를 상점 관리 데이터베이 스(54)에 삽입한다. 상점 관리 데이터베이스(54)는 각각의 사용자에 의하여 요청된 다양한 분석 프로젝트들의 로그를 포함하며, 각각의 프로젝트를 한정하는 사용자에 의하여 입력된 선택값들을 포함하는 레코드를 유지한다. 프로젝트가 실행하기에 용이할때, 중앙 서버(들)에 상주하는 분석 프로젝트 처리 소프트웨어(56)는 상점 관리 데이터베이스(54)로부터 선택된 파라미터들을 검색하고, 새로운 스크립트 파일 템플릿(61)에 상기 파라미터들을 삽입함으로서 특정 분석을 위한 분석 프로젝트 스크립트(58)를 생성하기 시작한다.

전형적인 실시예에 있어서, 분석 프로젝트 스크립트는 사용자에 의하여 요청된 특정 분석 프로젝트를 수행하기 위하여 소매 판매, 소비자 및 데이터베이스(60)의 다른 데이터에 대하여 실행되는 실행가능 코드의 패키지이다. 분석 프로젝트 스크립트(58)는 이하의 엘리먼트들의 조합을 사용하여 분석 프로젝트 처리 소프트웨어(56)에 의하여 구성된다.

프로젝트 타입 특정: 주문된 분석 프로젝트의 타입에 특정한 코드(예컨대, 요청된 분석 프로젝트를 수행하는데 필요한 질의들);

프로젝트 특정: 특정 분석 프로젝트 주문에 특정한 코드(예컨대, 사용자이름, 관심 제품, 관심 주(week) 등);

일반적: 모든 분석 잡들에 공통인 코드.

구조의 데이터 티어(38)는 분석 프로젝트 처리 소프트웨어(56)에 의하여 검색되어 분석 프로젝트 스크립트(58)에 추가되는 프로젝트-타입 특정 코드를 포함하며, 프로젝트 특정 코드는 앞서 기술된 바와 같이 상점 관리 데이터베이스(54)로부 터 검색된다.

다음 단계에서, 분석 프로젝트 스크립트(58)는 데이터베이스(60)의 거래 및/또는 소비자 데이터, 또는 이의 부세트에 대하여 실행된다. 스크립트(58)는 데이터베이스(60)의 관련 레코드들을 질의하며, 사용자의 분석 프로젝트에 의하여 포즈된 질의들에 응답하기 위하여 수집된 데이터를 리턴한다. 이러한 탐색/질의 동작에 있어서, 스크립트(58)는 앞의 예에서 기술된 바와 같이 조사된 판매 정보의 타입, 검색될 제품 그룹(들) 및 검색될 시간프레임(들)을 포함할 수 있는, 사용자에 의하여 입력된 검색 파라미터들(필터들)과 매칭되는, 거래, 소비자 및 다른 데이터를 찾을 것이다.

본 발명의 범위내에 속하는 다른 필터들(본 예에서 사용되는 제품 그룹들 및 시간프레임외에)은 임의의 개별 기간, 다중 기간(주, 일, 시간 포함), 상점, 지리적 영역(지역), 개별 제품, 및 특정 소비자/데모그래픽/동작 속성들을 가진 소비자들의 그룹들을(그러나, 이에 제한되지 않음) 포함한다. 제품 그룹 필터들은 예컨대 카테고리, 가격, 브랜드, 변형물, 팩 크기, 특징, 등, 또는 이들의 결합에 기초할 수 있다.

분석 프로젝트 스크립트를 실행한 후에, 검색 동작에 의하여 리턴된 데이터는 대화형(interactive) 프로젝트(65)를 생성하기 위하여 대화형 스프레드시트 템플릿 파일(63)에 삽입될 것이며, 여기서 결과들은 사용자에 의하여 용이하게 해석되는 포맷으로 제시될 수 있다. 대화형 스프레드시트(65)의 특정 포맷은 어느 타입의 분석 프로젝트가 수행되는지에 따라 다를 것이며, 적절한 포맷은 앞서 기술된 바와 같이 프론트 엔드에 대하여 분석 프로젝트를 수행하기 위하여 사용되는 스크립트 템플릿(61)에 의하여 특정될 것이다. 분석 프로젝트의 각각의 타입에 대하여, 이용된 스크립트 템플릿(61)은 분석 프로젝트에 대한 검색/질의에 의하여 리턴된 데이터를 수신하고 제시하기 위하여 적절한 방식으로 포맷화된 대응 스프레드시트 템플릿과 연관된다. 본 발명과 함께 사용하기 위하여, 임의의 적절한 스프레스시트 제품은 Microsoft Excel, Lotus 1-2-3, StarOffice Cale, OpenOffice Cale 등과 같은 프로젝트들을 생성하기 위하여 사용될 수 있다. 또한, 프로젝트들이 다른 적절한 포맷으로 그리고 여기에 기술된 프로젝트들의 타입을 생성하기에 적합한 다른 도구들(규격품, 맞춤품 또는 이들의 결합인지간에)를 사용하여 생성될 수 있는 것은 본 발명의 범위내에 있다.

분석 데이터가 대화형 스프레드시트 파일에 입력된 후에, 스프레드시트 파일에서 구현되는 최종 분석 프로젝트들은 프로젝트를 요청한 사용자에게 공개/전송된다. 최종 프로젝트의 외형 및 콘텐츠는 분석 프로젝트의 타입에 따를 것이다. 도 6은 예컨대 2004년 3월 22일부터 2004년 3월 28일까지 1주동안 판매 데이터를 분석하며, 제품 서브그룹 "Eds 치즈"와 관련하여 도 2-5에서 앞서 기술된 "나의 제품들에 대한 매주 주요 측정은 무엇인가?"라는 프로젝트(67)를 설명한다. 도 7H 및 상기 프로젝트 타입의 구조 및 레이아웃을 논의하는 이하의 설명을 참조하라.

도 7A에 도시된 바와 같이, 전형적인 실시예에 의하여 제공된 다른 예시적인 대화형 프로젝트(80)는 "누가 나의 브랜드를 구매하였는가"라는 명칭을 가진다. 이러한 예시적인 프로젝트에서 알 수 있는 바와 같이, 다수의 제품들(82)은 주어진 기간에 걸쳐 제품들을 구매한 고객(84)의 타입에 관한 지시자와 함께 제공된다. 이러한 제품들의 구매는 본 예에서 기술된 고객의 "상세한 라이프스타일"에 기초하여 분할될 수 있으며, 여기서 고객의 라이프스타일은 이하의 카테고리들, 즉 "라이프스타일 A", "라이프스타일 B", "라이프스타일 C", "라이프스타일 D", "라이프스타일 E" 및 "라이프스타일 F"로 분할된다. 이들 상세한 라이프스타일 카테고리들의 지시자들은 각각의 소비자 레코드에 대한 데이터베이스(60)의 소비자 레코드들에 제공되어야 한다. 이러한 카테고리화는 임의의 수의 방법에 의하여 결정될 수 있다. 전형적인 실시예에 있어서, 고객 구매들은 소비자에 의하여 대부분 공통적으로 구매되는 제품들의 타입들을 결정하기 위하여 시간에 따라 분석된다(여기서, 제품들은 그것을 구매할 고객의 타입의 카테고리로 태깅될 수 있으며, 즉 대맥 가루빵 제품들은 "건강을 의식하는" 고객들에 의하여 구매되는 제품의 카테고리로서 태깅될 수 있으며, 캐비아는 "부유한" 고객에 의하여 구매되는 제품의 카테고리로서 태깅될 수 있다). 구매 히스토리에 따르면, 고객들은 앞서 라벨링된 카테고리들("라이프스타일 A-F")중 하나로 개요되거나 또는 분류될 수 있다. 선택적으로, 고객들은 데모그래픽 정보 또는 (예컨대, 질의들을 채움으로서) 고객이 제공하는 정보와 같은 다른 또는 부가 정보에 기초하여 개요되거나 또는 분류될 수 있다. 전형적인 실시예에 있어서, 다른 고객 프로필들/세그먼트화들은 데모그래픽, 나이, 쇼핑자 횟수, 장소, 지오-데모그래픽, 및 고객으로부터 직접 얻어지거나 또는 고객의 주소 또는 구매 동작으로부터 유도되는 데이터를 포함할 수 있다(그러나, 이에 제한되지 않음).

결과들의 대화형 디스플레이는 두가지 방식, 즉 표 포맷(86) 및 바-그래프 포맷(88)으로 본 예에서 도시된다. 이러한 대화형 프로젝트에서, 사용자는 풀-다운 메뉴(90)를 통해 다른 소비자 프로필을 선택하도록 허용되며, 이에 따라 결과들은 다른 선택된 프로필에 기초하여 프로젝트에 의하여 다시 표로 작성되거나 또는 디스플레이될 수 있으며 사용자는 단지 임의의 고객 카테고리들에 프로젝트 디스플레이를 제한하기 위하여 풀-다운 메뉴(92)를 통해 인덱스를 선택하도록 허용된다.

도 7B에 도시된 바와 같이, 앞서 기술된 유사한 프로젝트(94)는 "시간에 따라 나의 브랜드를 누가 구입하였는가"라는 명칭을 가진다. 이러한 프로젝트에서, 하나 이상의 제품들의 판매는 "첫번째 4주", "두번째 4주" 및 "세번째 4주"와 같은 여러 기간동안 비교된다. 앞의 예시적인 프로젝트에서 처럼, 이러한 판매는 이들 3개의 기간에서 제품을 구매한 고객의 프로필/카테고리에 의하여 분류된다. 이러한 분석/프로젝트는 사용자가 예컨대 특정 판촉 기간전에, 그리고 이 기간동안 그리고 이 기간후에 판매 피규어(figure)들을 결정하도록 한다.

도 7C에 도시된 바와 같이, 다른 대화형 프로젝트(96)는 사용자가 새로운 및 기존 제품 대 경쟁사 제품 또는 새로운 및 기존 제품 대 제품의 카테고리의 반복 비율들을 평가하도록 "나의 제품을 사람이 어떻게 반복해서 구입하는가"라는 명칭을 가진다. 프로젝트는 사용자로 하여금 주기적(예컨대, 매주) 데이터를 연구하거나 또는 일정 기간에 걸쳐 누적 효과를 연구하도록 한다. 주어진 제품에 대하여, 제품이 고객들에 의하여 반복 구매된 시간량은 바-그래프(98) 및 표 형식들(100)에서 각각의 다수의 주(weeek)(또는 임의의 선택된 기간)에 대하여 디스플레이된다. 바-그래프(98)에서, 만일 제품이 제 1시간(구매된 횟수 =1)동안 고객에 의하여 구매되면 제품은 제 1 색으로 도시되며, 만일 제품이 제 2시간(구매된 횟수 =2)동안 고객에 의하여 구매되면 제품은 다른 색으로 도시되며, 여기서 마지막 색은 구매 회수가 6 이상이다. 대화형 프로젝트는 사용자로 하여금 매주 데이터 뷰(도시됨) 및 누적 데이터 뷰들 사이를 스위칭하고 고객 카운트(도시됨) 및 판매 단위들 사이를 스위칭하도록 한다. 최종적으로, 풀-다운 메뉴(102)는 사용자로 하여금 다양한 선택가능 상점 타입들을 통해 프로젝트를 필터링하도록 한다.

도 7D에 도시된 바와 같이, "나의 소비자 장바구니에 어느 다른 제품이 발견되는가"라는 명칭을 가진 다른 대화형 프로젝트(104)는 사용자로 하여금 전체 및 상부 및 하부 상점들에서 그들의 제품들 및 경쟁자 제품들을 판매하는 고객들을 평가하도록 한다. 출력된 프로젝트는 장바구니 레벨 데이터 뿐만아니라 고객 데이터에서 보이며, 사용자는 선택된 제품 및 제 2 특정 제품 영역을 포함하는 한정 장바구니들 뿐만아니라 전체 소매 장매구니에서 보일 수 있다.

도 7E에 도시된 바와 같이, "나의 브랜드가 판매된 곳(제품 레벨)이 어디인가"라는 명칭을 가진 다른 대화형 프로젝트(112)는 사용자로 하여금 전체 및 상부 및 하부 상점들에서 그들의 제품들 및 경쟁자 제품들을 판매하는 소비자들을 평가하도록 한다. 사용자는 원하는 경우에 전체 상점 리스트에서 보일 수 있다. 출력된 프로젝트는 다른 상점들에서 제품이 어떻게 판매되는지를 보기 위하여 사용될 수 있다. 이러한 프로젝트로부터의 통찰력들은 새로운 런치, 샘플링, 상품화, 분류, 분배 및 다른 판매 및 마케팅 선호도에 대하여 양호한 결정을 야기할 수 있다. 이러한 프로젝트에 도시된 바와 같이, 3개의 테이블들, 즉 총판매액(114), 상점별 판매(116) 및 한 상점의 판매(118)가 제공된다. 각각의 테이블에서, 제 1열은 특별하게 선택된 브랜드의 제품을 판매하는 전체 고객의 수를 제시하며, 제 2열은 구매된 브랜드의 전체 유닛 수를 제시하며, 제 3열은 이들의 판매값들을 제공하며, 제 4열은 주어진 열(상점 타입 또는 상점)의 고객들 대 모든 고객들에 의한 구매율을 제공하며, 제 5 열은 주어진 행의 고객들 및 모든 고객들에 의하여 판매되는 유닛들의 백분율을 제공하며, 제 6열은 주어진 행에 대한 이들 판매값의 백분율을 제공하며, 제 7열은 소비자 시장진출 백분율을 제공하며, 마지막 열은 주어진 브랜드로 각각의 소비자에 의하여 소비된 평균량을 제공한다.

도 7F에 도시된 바와 같이, "나의 제품에 대한 주요 측정은 무엇인가"라는 명칭을 가진 다른 대화형 프로젝트(120)는 사용자로 하여금 그들의 제품들 및 경쟁자 제품들에 대한 주요 소비자 및 판매 방식들을 평가하도록 한다. 프로젝트에 포함된 방식들은, 주어진 기간에, 상점 판매 분포, 판매된 유닛들의 수, 판매된 유닛들에 대한 판매값, 선택된 제품들을 구매하는 고객들의 수, 선택된 제품들을 구매한 모든 고객들의 방문수, 선택된 제품들의 각각의 구매에 대한 평균가중, 구매 빈도, 점유율, 및 유닛당 가격을 이용한다. 도 7F에 도시된 바와 같이, 대화형 프로젝트는 표 형식(122) 및 바-그래프 형식(124)에서 주요 방식들을 제공한다. 풀-다운 메뉴(126)는 사용자로 하여금 바-그래프 디스플레이(124)에 기술되는 주요 방식을 선택하도록 한다. 서브-테이블(128)은 특정 주요 방식들의 다른 뷰를 제공한다. 이하에 기술된 도 7H 및 도 7I는 주요 방식들의 대화형 프로젝트들의 대안 예 를 제공한다.

도 7G에 도시된 바와 같이, "나의 제품을 얼마나 많은 사람이 교차 쇼핑하였는가 ?"라는 명칭을 가진 다른 대화형 프로젝트(130)는 사용자들로 하여금 다른 제품들/SKU들, 브랜드들 또는 카테고리들 전반에 걸쳐 고객들이 어떻게 교차 쇼핑하는지를 평가하도록 한다. 고객의 총계 및 고객이 고려하는 유닛들의 수는 프로젝트에 포함된다. 프로젝트는 예컨대 새로운 제품 확장/리스팅을 위하여 사용될 수 있다. 프로젝트가 사용될 수 있는 다른 영역은 링크가 절약되는지 또는 다중-팩 포맷들이 다른 SKU들/제품 영역들 전반에 걸쳐 적합한지의 여부를 식별하는 것이다. 교차-쇼핑 통계치는 교차 테이블(134)에 의하여 그리고 벤 도식(132)에 의하여 제시된다.

도 7H에 도시된 바와 같이, "나의 제품들에 대한 매주 주요 측정은 무엇인가"라는 명칭을 가진 대화형 프로젝트(136)는 사용자 정의된 제품 그룹에 대한 브랜드 성능 측정 개요를 제공한다. 프로젝트는 사용자로 하여금 사용자 특정 요구들에 특정한 정보를 조작 및 추출하도록 대화방식으로 설계된다. 프로젝트는 다음과 같은 사항들을 제공할 수 있다.

판매값, 유닛들, 고객 및 방문수;

고객의 수, 구매의 평균 가중치(값 또는 유닛들에 의한);

선택된 소매점의 모두에 서브그룹 및 고객 시장진출의 % 할당;

이들 방식들은 이하의 사항들과 같은 여러 방식들로 보여질 수 있다.

매주 테이블 138 크로스-태빙 제품들;

사용자가 매주 개별 제품에 의하여 데이터를 보도록 차트 버튼(139)으로서 뷰를 활성화시킴으로서 선택가능한 바 챠트(도시안됨).

주 또는 SKU 레벨에 의하여 드릴 다운(drill down)하는 능력;

알파벳순서로 또는 선택된 방식으로 정렬하는 능력;

풀-다운 메뉴(140)는 사용자로 하여금 디스플레이의 포맷 및 전문성을 선택하도록 한다. 도 7H에서, 선택된 제품들에 대한 판매값들은 주마다 표 형식으로 도시된다.

도 7I에 도시된 바와 같이, "시간에 따라 나의 제품에 대한 주요 측정은 무엇인가"라는 명칭을 가진 다른 대화형 프로젝트(142)는 제품들의 특정 그룹에 대한 두개의 기간들의 비교한 대화형 프로젝트를 제공한다. 프로젝트(142)는 변화들의 설명을 제공하고 주요 측정들이 변화들을 구동하는 텍스트 박스(144)의 동적 텍스트를 포함한다. 프로젝트는 선택된 제품들의 성능의 고속 "건강 검사"를 제공한다. 프로젝트는 시장점유율이 증가되는지의 여부 또는 판매된 유닛들의 수가 감소하는지의 여부를 용이하게 이해하기 위하여 사용될 수 있다. 이는 달단위 또는 년단위 분석을 수행하는 이상적인 프로젝트이다. 도 7I에 도시된 바와 같이, 풀-다운 메뉴(146)는 사용자로 하여금 프로젝트의 설명을 선택하도록 하며, 선택된 측정치들은 이전 기간과 대부분의 최근 기간을 비교하고 비교 인덱스를 포함하는 표 형식(148), 및 바-그래프 형식(150)으로 도시된다.

도 7J에 도시된 바와 같이, "시간에 따라 나의 브랜드를 어떻게 판매할 것인가?"라는 명칭을 가진 다른 대화형 프로젝트(152)는 소비자들, 판매 및 시간, 일, 주 대 주일의 방문자들을 분석한다. 프로젝트(152)는 품절 문제를 이해하고 공급 체인 관리에 도움을 주기 위하여 일, 주일 및 주말동안 수요를 식별하기 위하여 사용될 수 있는 정보를 제공한다. 프로젝트는 제품 또는 제품들의 그룹에 대하 선택된 주요 측정을 표 형식(154) 및 라인-그래프 형식(156)으로 제공한다. 버튼(158)은 활성화시 디스플레이되는 주요 측정(들)을 변화시키기 위하여 사용자에 대한 메뉴를 제공한다. 프로젝트내의 그래프(156)는 여러 SKU 제품들을 동시(다른 라인 색으로) 디스플레이할 수 있으며 제품들의 전체 서브그룹(도 7J의 예시적인 프로젝트에 도시됨)을 포함할 수 있다.

도 7A-7J에 도시된 앞의 예시적인 프로젝트의 다수 또는 모두에서, 사용자로 하여금 프린트(160); 툴바들(162); 소사전(164); 접촉 Us(166); 종류(168); 전문가 차트/테이블/다이어그램/데이터(170)와 같은 지원 기능들/프로그램들을 시작하도록 하는 버튼들/아이콘들이 제공된다.

임의의 시간에, 사용자는 시스템내 로그인하고 처리를 위하여 제출된 분석 프로젝트의 상태를 볼 수 있다. 도 8은 특정 사용자에 대한 프로젝트 상태를 보여주는 전형적인 스크린 뷰이다. 이러한 예에서, 스크린은 사용자이름 "edb"에 대하여 2004년 4월 14일 4:36:10pm에 계류중인 프로젝트들을 도시한다. 리스트는 잡 번호, 사용자이름, 프로젝트 상태 및 각각에 대한 프로젝트 설명을 리스트하는 두개의 프로젝트를 포함한다. 이러한 예에서, 리스트된 양 프로젝트들은 "처리" 상태를 가진다. 도 9는 각각의 이벤트 또는 단계가 수행되는 시간 및 프로젝트의 처리동안 수행된 다양한 이벤트들 및 단계들을 포함하며 완성된 프로젝트의 히스토리 를 지시하는 상태 스크린을 도시한다.

도 3에 도시된 앞의 예시적인 프로세스에서 논의된 바와 같이, 판매 데이터가 분석될 제품들은 제품 그룹들의 리스트로부터 선택된다. 사용자는 함께 그룹핑되기를 원하는 개별 제품들을 식별함으로서 제품 그룹을 생성할 수 있다. 도 10은 제품 그룹 생성 프로세스의 시작에 대한 스크린샷을 도시한다. 좌측 박스(172)에서는 상품의 다양한 광범위 카테고리들이 리스트되고 사용자가 함께 그룹핑하기를 원하는 제품들에 대한 적절한 상품 카테고리를 선택한다. 이러한 예에서, 사용자는 "위네스 & 스피리트" 카테고리(174)를 선택한다. 도 11에 도시된 다음 스크린은 사용자에 의하여 이전에 선택된 광범위 "위네스 & 스피리트" 카테고리에 속하는 제품들의 박스(176)에서 여러 좁은 카테고리들을 리스트한다.

사용자가 좁은 제품 카테고리의 추가 선택을 수행한 후에, 도 12의 스크린과 같은 스크린은 선택된 카테고리에 개별 제품들을 리스트하도록 제공된다. 이러한 예에서, 사용자는 "베이컨 제품들"을 선택하며, 박스(178)는 그 카테고리에 미리 정의된 모든 이용가능한 베이컨 제품들을 리스트한다. 박스(178)의 이러한 제품 리스트로부터, 사용자는 그의 주문제작 제품 그룹에 추가하도록 개별 제품들을 선택할 수 있다. 사용자는 강조된 제품이 우측 박스(182)에서 나타나도록 하는 "추가" 버튼(180)을 클릭하며, 이에 따라 사용자의 주문제작된 서브그룹에 포함하도록 사용자가 선택하였다는 것이 지시된다. 이러한 선택 프로세스는 사용자가 포함하기를 원하는 모든 개별 제품들을 주문제작 서브그룹이 포함할때까지 반복될 수 있다. 그 다음에, 사용자에게는 생성된 서브그룹에 대한 이름 및 설명을 입력하도록 사용자에게 촉구하는, 도 13에 도시된 절약 제품 그룹 스크린이 제시된다. 이러한 예에서, 사용자는 서브그룹, 즉 "다비드의 베이컨"을 명명한다. 일단 서브그룹이 생성되면, 도 14에 도시된 바와 같이, 서브그룹은 폴더 구조로 리스트될 것이며 분석 프로젝트를 수행하기 위하여 선택될 수 있다.

앞의 설명 및 본 발명의 요약들을 고찰할때, 여기에 기술된 시스템들 및 프로세스들이 본 발명의 전형적인 실시예를 구성한다는 것이 당업자에게 명백할 것이며, 본 발명이 이들 정밀한 시스템들 및 프로세스들에 제한되지 않으며 이들 시스템들 및 프로세스들은 첨구범위에 의하여 한정된 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고 변형될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 부가적으로, 본 발명은 청구범위에 의하여 한정되며 여기에 기술된 전형적인 실시예들을 기술한 임의의 제약들 또는 엘리먼트들은 이러한 제약들 또는 엘리먼트들이 청구범위내에 명백하게 리스트되지 않는 경우에도 청구범위내에 통합된다는 것이 이해되어야 한다. 마찬가지로, 본 발명이 청구범위에 의하여 한정되고 본 발명의 고유한 및/또는 특이한 장점들이 여기에서 명백하게 논의되지 않을지라도 존재할 수 있기 때문에 청구범위내에 속하는 순서로 여기에 기술된 본 발명의 식별된 장점들 또는 목적들의 일부 또는 모두를 반드시 만족할 필요가 없다는 것을 이해해야 한다.

Claims (82)

1. 거래 관련 분석을 수행하는 방법으로서,

   하나 이상의 시설에 대한 거래 및/또는 소비자 데이터를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터화된 데이터베이스들을 제공하는 단계로, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 소비자 식별 코드와 적어도 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 거래 레코드들을 포함하는, 제공 단계;

   상기 데이터베이스에 대하여 액세스하는 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 사용자 인터페이스를 통해 분석 프로젝트 요청을 공식화하는 단계; 및

   상기 분석 프로젝트 요청에 응답하여 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 상기 거래 및/또는 소비자 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 사용자 인터페이스는 전역 컴퓨터 네트워크를 통해 상기 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 네트워크 장치상에 배치되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
3. 제 2항에 있어서, 상기 네트워크 장치는 월드-와이드-웹을 통해 상기 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 웹-인에이블 장치인, 거래 관련 분석 수행 방법.
4. 제 3항에 있어서, 상기 컴퓨터 시스템으로부터 상기 월드-와이드-웹을 통해 상기 분석 프로젝트를 다운로딩하는 단계; 및

   상기 컴퓨터 시스템으로부터 상기 전역 컴퓨터 네트워크를 통해 상기 전역 컴퓨터 네트워크에 동작가능하게 접속된 사용자 컴퓨터에 상기 분석 프로젝트를 전송하는 단계로 구성된 그룹으로부터 선택된 단계를 더 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
5. 제 1항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 거래 시간 및 거래 날짜중 적어도 하나와 상기 제품 식별 코드를 연관시키는, 거래 관련 분석 수행 방법.
6. 제 5항에 있어서, 분석 프로젝트 요청을 공식화하는 상기 단계는 이용가능 분석 프로젝트들의 미리 정해진 리스트로부터의 분석 프로젝트를 상기 사용자 인터페이스를 통해 선택하는 단계를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
7. 제 6항에 있어서, 분석 프로젝트 요청을 공식화하는 상기 단계는 상기 거래 및/또는 소비자 데이터의 분석을 제한하는 시간 프레임을 선택하는 단계를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
8. 제 6항에 있어서, 상기 이용가능 분석 프로젝트들의 미리 정해진 리스트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 상기 소비지 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 반복 구매되는 레이트들(rate)을 제공하는 분석 프로젝트를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
9. 제 6항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키며;

   상기 이용가능한 프로젝트들의 미리 정해진 리스트는 상기 판매자 식별 코드와 연관된 제품들이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 교차 구매되는 레이트들을 제공하는 분석 프로젝트를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
10. 제 6항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키며;

    상기 이용가능한 프로젝트들의 미리 정해진 리스트는 제 1판매자 식별 코드와 연관된 제품 및 제 2 판매자 식별 코드와 연관된 제품이 구매되는 레이트들의 비교를 제공하는 분석 프로젝트를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
11. 제 6항에 있어서, 상기 하나 이상의 레코드들은 구매 카테고리와 상기 소비자 식별 코드를 연관시키며;

    상기 이용가능 프로젝트들의 미리 정해진 리스트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 프로젝트가 다른 소비자 카테고리들에서 소비자들에 의하여 구매되는 레이 트들의 비교를 제공하는 분석 프로젝트를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
12. 제 11항에 있어서, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 데모그래픽 정보에 기초하여 정의되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
13. 제 11항에 있어서, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 쇼핑 히스토리들로부터 유도된 데이터에 기초하여 정의되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
14. 제 13항에 있어서, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 가격 민감도와 연관된 데이터에 기초하여 정의되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
15. 제 6항에 있어서, 상기 분석 제품 요청 공식화 단계는 이용가능 제품들의 리스트로부터 하나 이상의 제품들을 선택하는 단계를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
16. 제 15항에 있어서, 이용가능 제품들의 리스트로부터 하나 이상의 제품들을 선택하는 상기 단계는 이용가능 제품 카테고리들의 리스트로부터 제품 카테고리를 선택하는 단계에 후행하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
17. 제 1항에 있어서, 미래 분석 프로젝트 요청들의 공식화시에 재사용하기 위한 분석 프로젝트 요청의 적어도 일부분을 저장하는 단계를 더 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
18. 제 1항에 있어서, 상기 분석 프로젝트 생성 단계는 주기적으로 반복되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
19. 제 1항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 거래 가격과 상기 제품 식별 코드 및 상기 소비자 식별 코드를 연관시키는, 거래 관련 분석 수행 방법.
20. 제 1항에 있어서, 상기 컴퓨터 시스템으로부터 상기 분석 프로젝트를 상기 사용자 인터페이스를 통해 다운로드하는 단계를 더 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
21. 제 1항에 있어서, 상기 분석 프로젝트 요청은 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 반복 구매되는 레이트들을 제공하는 분석 프로젝트와 관련되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
22. 제 1항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키며;

    상기 분석 프로젝트 요청은 상기 판매자 식별 코드와 연관된 제품들이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 교차 구매되는 레이트들을 제공하는 분석 프로젝트와 관련되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
23. 제 1항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키며;

    상기 분석 프로젝트 요청은 제 1판매자 식별 코드와 연관된 제품 및 제 2 판매자 식별 코드와 연관된 제품이 구매되는 레이트들의 비교를 제공하는 분석 프로젝트와 관련되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
24. 제 1항에 있어서, 상기 하나 이상의 거리 레코드들은 구매 카테고리와 상기 소비자 식별 코드를 연관시키며;

    상기 분석 프로젝트 요청은 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 다른 구매자 카테고리들에서 소비자들에 의하여 구매되는 레이트들의 비교를 제공하는 분석 프로젝트와 관련되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
25. 제 24항에 있어서, 상기 구매자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 데모그래픽 정보에 기초하여 정의되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
26. 제 24항에 있어서, 상기 구매자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관 된 쇼핑 히스토리들로부터 유도된 데이터에 기초하여 정의되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
27. 제 26항에 있어서, 상기 구매자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 가격 민감도와 연관된 데이터에 기초하여 정의되는, 거래 관련 분석 수행 방법.
28. 제 1항에 있어서, 상기 분석 제품 요청 공식화 단계는 이용가능 제품들의 리스트로부터 하나 이상의 제품들을 선택하는 단계를 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
29. 제 28항에 있어서, 이용가능 제품들의 리스트로부터 하나 이상의 제품들을 선택하는 상기 단계는 이용가능 제품 카테고리들의 리스트로부터 제품 카테고리를 선택하는 단계에 후행하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
30. 제 1항에 있어서, 쇼핑자 로열티 카드 데이터로부터 상기 거래 및/또는 소비자 데이터의 적어도 일부분을 수집하는 단계를 더 포함하는, 거래 관련 분석 수행 방법.
31. 거래 분석을 수행하는 방법으로서,

    하나 이상의 시설에 대한 거래 및/또는 소비자 데이터를 포함하는 하나 이상 의 데이터베이스들을 제공하는 단계를 포함하는데, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 소비자 식별 코드와 적어도 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 거래 레코드들을 포함하며;

    상기 거래 및/또는 소비자 데이터에 대한 프로젝트를 상기 데이터베이스를 액세스하는 컴퓨터 시스템에 의하여 생성하는 단계; 및

    상기 컴퓨터 시스템에 의하여 상기 프로젝트를 상기 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 사용자 인터페이스에 전송하는 단계를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
32. 제 31항에 있어서, 상기 프로젝트 생성단계는 주기적으로 반복되는, 거래 분석 수행 방법.
33. 제 31항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 거래 가격과 상기 제품 식별 코드 및 상기 소비자 식별 코드를 연관시키는, 거래 분석 수행 방법.
34. 제 31항에 있어서, 상기 프로젝트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 반복 구매되는 레이트들을 제공하는, 거래 분석 수행 방법.
35. 제 31항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키며;

    상기 프로젝트는 상기 판매자 식별 코드와 연관된 제품들이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 교차 구매되는 레이트들을 제공하는, 거래 분석 수행 방법.
36. 제 31항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키며;

    상기 프로젝트는 제 1판매자 식별 코드와 연관된 제품 및 제 2 판매자 식별 코드와 연관된 제품이 구매되는 레이트들을 제공하는, 거래 분석 수행 방법.
37. 제 31항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 구매자 카테고리와 상기 소비자 식별 코드를 연관시키며;

    상기 프로젝트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 다른 소비자 카테고리들에서 소비자들에 의하여 구매되는 레이트들의 비교를 제공하는, 거래 분석 수행 방법.
38. 제 37항에 있어서, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 데모그래픽 정보에 기초하여 정의되는, 거래 분석 수행 방법.
39. 제 37항에 있어서, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관 된 쇼핑 히스토리들로부터 유도된 데이터에 기초하여 정의되는, 거래 분석 수행 방법.
40. 제 39항에 있어서, 상기 구매자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 가격 민감도와 연관된 데이터에 기초하여 정의되는, 거래 분석 수행 방법.
41. 제 31항에 있어서, 쇼핑자 로열티 카드 데이터로부터 상기 거래 및/또는 소비자 데이터의 적어도 일부분을 수집하는 단계를 더 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
42. 거래 분석을 수행하는 방법으로서,

    하나 이상의 시설에 대한 거래 및/또는 소비자 데이터를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스들을 제공하는 단계;

    상기 하나 이상의 데이터베이스들에 대하여 액세스하는 컴퓨터 시스템을 제공하는 단계;

    상기 거래 데이터 및/또는 소비자 데이터를 분석하기 위한 파라미터들을 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 제공된 컴퓨터 인터페이스를 통해 사용자로부터 획득하는 단계;

    상기 획득된 파라미터들을 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 실행가능 잡(job) 파일로 공급하는 단계;

    결과들을 리턴하기 위하여 상기 거래 및/또는 소비자 데이터에 대하여 실행가능한 잡 파일을 상기 컴퓨터 시스템에 의하여 실행하는 단계; 및

    상기 리턴된 결과들을 반영한 프로젝트를 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
43. 제 42항에 있어서, 상기 분석 파라미터들은 소매 판매 방식에 관한 파라미터들을 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
44. 제 43항에 있어서, 상기 분석 파라미터들은 분석 포맷의 식별자, 분석용 소매 제품들의 식별자, 및 분석용 시간프레임의 식별자를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
45. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 소비자들이 소매 제품을 반복적으로 구매하는 레이트들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
46. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 소비자들이 특정 타입의 소매 시설에서 소매 제품을 반복적으로 구매하는 레이트들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
47. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 소매 시설에 대한 성공적 또는 비성공적으로 최근에 런칭된 소매 제품들의 식별자와 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
48. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 소비자들이 판매자의 소매 제품들을 교차 쇼핑하는 레이트들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
49. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 소비자들이 특정 소매 시설 및 특정 타입의 소매 시설중 하나에서 판매자의 소매 제품들을 교차 쇼핑하는 레이트들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
50. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 특정 소매 제품 카테고리에서 주요 판매 방식들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
51. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 판매자의 소매 제품들에 대한 주요 판매 방식들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
52. 제 51항에 있어서, 상기 분석 포맷은 시간에 따른 판매자 소매 제품들에 대한 주요 판매 방식들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
53. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 시간에 따른 소매 제품들의 특정 브랜드에 대한 주요 판매 방식들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
54. 제 44항에 있어서, 상기 분석 포맷은 판매자의 소매 제품들의 소비자들에 의하여 구매되는 다른 소매 제품들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
55. 제 44항에 이어서, 상기 분석은 특정 소매 제품이 판매된 위치들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
56. 제 44항에 있어서, 상기 분석은 소매 제품들의 판매자의 브랜드가 판매된 위치들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
57. 제 44항에 있어서, 상기 분석은 판매자의 소매 제품들을 구매한 소비자의 타입들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
58. 제 57항에 있어서, 상기 분석은 시간에 따라 상기 판매자 소매 제품들을 구매하는 소비자들의 타입들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
59. 제 57항에 있어서, 상기 분석은 특정 소매 시설 및 특정 타입의 소매 시설중 하나에서 판매자의 소매 제품들을 구매한 소비자들의 타입들과 관련되는, 거래 분석 수행 방법.
60. 제 44항에 있어서, 상기 획득단계에서, 상기 사용자는 다수의 이용가능 파라 미터들을 포함하는 메뉴로부터 분석용 파라미터들중 적어도 하나를 선택하도록 촉구되는, 거래 분석 수행 방법.
61. 제 60항에 있어서, 상기 사용자는 상기 메뉴로부터 상기 분석용 파라미터들의 각각을 선택하도록 촉구되는, 거래 분석 수행 방법.
62. 제 44항에 있어서, 상기 컴퓨터 인터페이스는 웹-기반 인터페이스인, 거래 분석 수행 방법.
63. 제 62항에 있어서, 상기 획득단계전에, 상기 사용자가 상기 컴퓨터 시스템을 액세스하는 권리들을 가지는지를 검증하는 단계를 더 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
64. 제 44항에 있어서, 상기 공급단계는 실행가능 잡 파일을 생성하기 위하여 실행가능 코드의 세그먼트들과 상기 획득된 파라미터들을 융합하는 단계를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
65. 제 64항에 있어서, 상기 획득된 파라미터들이 융합되는 상기 실행가능 코드의 세그먼트들은 상기 획득된 파라미터들중 적어도 하나로부터 적어도 부분적으로 결정되는, 거래 분석 수행 방법.
66. 제 44항에 있어서, 상기 프로젝트는 스프레드시트 파일로서 제시되며;

    상기 거래 분석 수행 방법은 상기 리턴된 결과들로부터 스프레드시트 파일을 생성하는 단계를 더 포함하며;

    상기 생성단계는 상기 분석 포맷에 기초하여 다수의 이용가능 스프레드시트 프로젝트 템플릿들로부터 스프레드시트 프로젝트 템플릿을 선택하는 단계 및 상기 리턴된 결과들의 적어도 일부분으로 상기 스프레드시트 프로젝트 템플릿을 파퓰레이트하는 단계를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
67. 제 42항에 있어서, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 구매된 제품의 식별자, 구매된 제품량, 구매 날짜, 및 특정 구매 소비자와 관련된 코드를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
68. 제 42항에 있어서, 상기 프로젝트는 대화형 프로젝트로서 제시되는, 거래 분석 수행 방법.
69. 제 68항에 있어서, 상기 리턴된 결과들로부터 상기 대화형 프로젝트를 생성하는 단계를 더 포함하며;

    상기 생성단계는 상기 획득된 파라미터들의 적어도 하나에 기초하여 다수의 이용가능 프로젝트 템플릿들로부터 프로젝트 템플릿을 선택하는 단계 및 상기 리턴 된 결과들의 적어도 일부분으로 상기 프로젝트 템플릿을 파퓰레이트하는 단계를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
70. 제 42항에 있어서, 상기 리턴된 분석을 반영한 프로젝트를 사용자에게 제시하는 상기 단계는,

    상기 프로젝트의 가용성을 사용자에게 통지하는 단계; 및

    상기 사용자에게 통지한후 그리고 상기 사용자가 상기 프로젝트에 대한 액세스를 요청할때 상기 프로젝트에 대한 액세스를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
71. 제 70항에 있어서, 상기 프로젝트에 대한 액세스를 사용자에게 제공하는 상기 단계는 상기 사용자의 컴퓨터에 상기 프로젝트를 다운로드하는 단계를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
72. 제 70항에 있어서, 상기 프로젝트에 대한 액세스를 상기 사용자에게 제공하는 상기 단계는 웹-기반 인터페이스를 통해 사용자에게 상기 프로젝트에 대한 액세스를 제공하는 단계를 포함하는, 거래 분석 수행 방법.
73. 분석을 수행하기 위한 컴퓨터화된 시스템으로서,

    하나 이상의 시설에 대한 거래 및/또는 소비자 데이터를 가진 하나 이상의 데이터베이스들을 포함하는데, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 소비자 식별 코드와 적어도 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 거래 레코드들을 포함하며; 및

    상기 데이터베이스에 대하여 액세스하는 컴퓨터 시스템을 포함하며;

    상기 컴퓨터 시스템은 상기 거래 및/또는 소비자 데이터에 대한 프로젝트를 생성하고, 상기 컴퓨터 시스템에 동작가능하게 접속된 사용자 인터페이스에 상기 프로젝트를 전송하도록 구성되는, 컴퓨터화된 시스템.
74. 제 73항에 있어서, 상기 하나 이상의 거래 레코드들은 거래 가격과 상기 제품 식별 코드 및 상기 소비자 식별 코드를 연관시키는, 컴퓨터화된 시스템.
75. 제 73항에 있어서, 상기 프로젝트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 반복 구매되는 레이트들을 제공하는, 컴퓨터화된 시스템.
76. 제 73항에 있어서, 상기 하나 이상의 데이터베이스는 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 제품 레코드들을 포함하며;

    상기 프로젝트는 상기 판매자 식별 코드와 연관된 제품들이 상기 소비자 식별 코드와 연관된 소비자에 의하여 교차 구매되는 레이트들을 제공하는, 컴퓨터화된 시스템.
77. 제 73항에 있어서, 상기 하나 이상의 데이터베이스는 판매자 식별 코드와 상기 제품 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 제품 레코드들을 포함하며;

    상기 프로젝트는 제 1판매자 식별 코드와 연관된 제품 및 제 2 판매자 식별 코드와 연관된 제품이 구매되는 레이트들을 제공하는, 컴퓨터화된 시스템.
78. 제 73항에 있어서, 상기 하나 이상의 데이터베이스는 구매자 카테고리와 상기 소비자 식별 코드를 연관시키는 하나 이상의 소비자 레코드들을 포함하며;

    상기 프로젝트는 상기 제품 식별 코드와 연관된 제품이 다른 소비자 카테고리들에서 소비자들에 의하여 구매되는 레이트들의 비교를 제공하는, 컴퓨터화된 시스템.
79. 제 78항에 있어서, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 데모그래픽 정보에 기초하여 정의되는, 컴퓨터화된 시스템.
80. 제 78항에 있어서, 상기 소비자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관된 쇼핑 히스토리들로부터 유도된 데이터에 기초하여 정의되는, 컴퓨터화된 시스템.
81. 제 80항에 있어서, 상기 구매자 카테고리들은 상기 소비자 식별 코드와 연관 된 가격 민감도와 연관된 데이터에 기초하여 정의되는, 컴퓨터화된 시스템.
82. 제 73항에 있어서, 상기 거래 및/또는 소비자 데이터는 쇼핑자 로열티 카드 데이터로부터 선택되는, 컴퓨터화된 시스템.

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