KR20090000700A - 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그장치 - Google Patents

비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그장치 Download PDF

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Abstract

개시된 내용은 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 소정 상품의 판매자별로 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 데이터베이스로 구축한 서버 컴퓨터에서 네트워크 통신망을 통해 회원 로그인을 수행한 구매자 컴퓨터로 판매 상품 정보를 제공하고, 특정 상품의 구매가 선택되면 구매자가 선택한 상품을 판매하는 판매자의 리스트를 제공하고, 비교 대상의 판매자가 선택되면 구매자가 선택한 판매자의 조건 비교 정보를 제공하고, 각 판매자의 구매가치 평가가 선택되면 데이터베이스로 구축된 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 토대로 각 판매자의 구매가치를 분석한 후 분석된 해당 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 제공하며, 각 판매자별 구매가치 평가 결과를 확인한 구매자의 특정 판매자 선택에 따라 해당 상품의 구매 처리를 진행한다.
따라서, 본 발명은 구매자들에게 최상의 구매가치를 얻을 수 있는 판매자를 선택할 수 있도록 도와줘서 거래비용의 절감 및 구매의 만족도를 높여주며, 판매실적이 낮은 판매자에게 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인을 제공할 수 있다.
인터넷, 비교 쇼핑, 가격비교 서비스, 판매자 추천, 구매가치

Description

비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그 장치{Method for providing information of seller recommendation for comparison shopping and apparatus thereof}
도 1은 본 발명에 따른 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면,
도 2는 도 1의 서버 컴퓨터의 구성을 상세하게 나타낸 도면,
도 3은 본 발명에 따른 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도,
도 4는 도 3의 S800 단계의 동작과정을 보다 상세하게 나타낸 순서도,
도 5 내지 도 8은 본 발명의 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스를 이용하는 구매자들에게 제공되는 화면의 일 실시예를 나타낸 도면,
도 9는 본 발명의 방법을 토대로 한 판매자의 가격정책을 위한 정보의 활용을 설명하기 위한 도면,
도 10은 본 발명의 방법을 토대로 한 판매자의 서비스 관리 정책을 위한 정보의 활용을 설명하기 위한 도면이다.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *
100 : 네트워크 통신망
200 : 판매자 컴퓨터
300 : 구매자 컴퓨터
400 : 서버 컴퓨터
410 : 데이터 통신수단
420 : 제어수단
430 : 판매자 추천정보 생성수단
440 : 데이터베이스
450 : 판매자 정책분석 및 제공수단
본 발명은 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
보다 상세하게는 동일한 제품을 판매하는 다수의 판매자 중에서 온라인 쇼핑 구매자가 지불한 가격에 대하여 가장 높은 구매가치를 제공할 수 있는 판매자를 추천하도록 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
오늘날처럼 인터넷이 발달하지 못한 시절에는 가격에 민감한 소비자들은 발품을 많이 팔았었다. 즉, 한 상점에서 여러 상품을 비교하기도 하고, 결정된 상품에 대해서도 여러 상점을 돌아다니며 가격이나 배송, 결제, 서비스에 대한 비교 분 석을 마친 후 어렵게 구매 결정을 하였던 것이다.
이와 같은 구매 패턴은 1990년대 중반에 도입되어 2000년대에 활성화된 인터넷의 영향으로 많이 바뀌게 되었다. 젊은 층을 중심으로 점점 더 많은 소비자들은 발품을 팔면서 상품을 구매하는 대신 모니터 앞에 앉아 마우스와 키보드를 이용하여 구매 결정을 하게 되었다.
이러한 변화를 통해 소비자는 상품을 구매하기까지 걸리는 시간을 대폭 줄일 수 있게 되었지만, 날로 증가하는 인터넷 쇼핑몰과 판매자의 범람으로 인해 소비자는 원하는 상품을 어떤 판매자한테 구매를 하는 것이 좋을지 고민하게 되었다. 일반적으로 소비자는 저렴한 가격으로 안정적인 결제를 통해서 신속히 배송 받기를 원하며 사후 서비스에 대해서도 보장받기를 원하지만, 이 조건을 모두 만족시켜주는 판매자를 찾기란 대단히 어려운 것이 현실이다. 그래서 등장한 것이 가격비교 사이트이다.
가격비교 사이트란 동일 상품을 판매하는 다수의 판매자들의 판매 조건을 리스트로 보여줌으로써 소비자가 판매자를 선택할 수 있도록 비교쇼핑 정보를 제공해주는 사이트를 말한다.
가격비교 사이트의 서비스를 통해 다수의 판매자들이 제시하는 다양한 가격과 결제 방법, 배송조건을 한눈에 비교할 수 있어 소비자는 보다 편리하게 다수의 판매자를 비교할 수 있게 되었다.
그러나, 상술한 바와 같은 가격 비교 서비스가 제공하는 정보만으로는 소비자들이 소정의 상품에 대하여 최종 판매자를 선택하기란 쉬운 일은 아니다. 소비자 가 원하는 다양한 구매 조건을 동시에 만족시키는 최상의 판매자가 있을 가능성이 희박하기 때문이다.
즉, 가격, 결제 서비스, 고객 서비스, 배송 서비스 등의 구매 결정 요소들은 판매자 선택 시에 영향을 주지만 개별 요소가 최종 선택기준이 되지는 못하는 것이다. 일반적으로 소비자들은 가격이나 서비스 품질만 고려하지 않고 가격대비 서비스 품질(quality-price-ratio)을 고려해서 판매자를 선택하는 경향이 있기 때문이다. 결국 이 모든 요소들을 종합적으로 고려해서 평가해야 하는데 이를 현재 가격비교 서비스에서는 제공해 주지 못하고 있는 실정이다.
본 발명의 목적은 전술한 문제점을 해결할 수 있도록, 판매자가 제공하는 판매조건, 서비스 품질 등의 다양한 속성들로부터 얻게 되는 구매가치를 기반으로 한 추천정보를 온라인 쇼핑 구매자에게 제공하여 구매자의 판매자 선택 의사결정을 지원할 수 있도록 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은, 판매실적이 낮은 판매자에게 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인을 제공해 주도록 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법은, (1) 여러 판매자 중에서 최상의 구매가치를 제공하는 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터에서 소정 상품의 판매자별로 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 데이터베이스로 구축하는 단계와, (2) 각 판매자별 속성을 토대로 점수화시켜 데이터베이스로 구축한 서버 컴퓨터에서 네트워크 통신망을 통해 접속한 구매자 컴퓨터의 회원 로그인 접속을 처리하고, 구매자 컴퓨터로 판매 상품 정보를 제공하는 단계와, (3) 판매 상품 정보를 확인한 구매자 컴퓨터로부터 특정 상품의 구매가 선택되면, 서버 컴퓨터에서 구매자가 선택한 상품을 판매하는 판매자의 리스트를 구매자 컴퓨터로 제공하는 단계와, (4) 판매자의 리스트를 확인한 구매자 컴퓨터로부터 비교 대상의 판매자가 선택되면, 서버 컴퓨터에서 구매자가 선택한 판매자의 조건 비교 정보를 구매자 컴퓨터로 제공하는 단계와, (5) 판매자의 조건 비교 정보를 확인한 구매자 컴퓨터로부터 각 판매자의 구매가치 평가가 선택되면, 서버 컴퓨터에서 (1) 단계를 통해 데이터베이스로 구축된 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 토대로 각 판매자의 구매가치를 분석하고, 분석된 해당 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 구매자 컴퓨터로 제공하는 단계, 및 (6) 서버 컴퓨터에서 각 판매자별 구매가치 평가 결과를 확인한 구매자 컴퓨터의 특정 판매자 선택에 따라 해당 상품의 구매 처리를 진행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 (6) 단계 이후, (7) 서버 컴퓨터에서 상품 판매를 수행하는 각 판매 자들의 가격정책 및 서비스 개선정책에 대한 자료를 분석하고, 이를 토대로 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인을 해당 판매자 컴퓨터로 제공하는 단계를 더 수행하는 것이 바람직하다.
그리고 상술한 (5) 단계의 구매가치 분석은, (5-1) 구매가치 측정을 위한 구매자와 판매자간의 판매가격과, 결제서비스, 배송서비스를 포함한 판매자 속성간의 거래 관계를 수립하는 단계와, (5-2) 지불한 가격에 대하여 판매자의 차별화된 속성으로부터 얻는 구매가치 측정을 위하여 가격을 투입물 변수로 하고 결제정보(결제안전성에 관한 판매자 점수), 배송정보(배송기간, 배송료, 포장상태, 배송추적 등에 관한 판매자 점수), 고객서비스 정보(상담, 교환, 환불 등에 관한 판매자 점수)를 포함한 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 산출물 변수로 설정하는 단계와, (5-3) (5-2) 단계에서 설정된 변수를 토대로 상대적인 구매가치를 측정할 수 있는 Lancaster의 구매가치 프론티어를 추정하기 위한 비모수적인 방법론인 FDH(Free Disposal Hull) 모형을 구축하는 단계와, (5-4) (5-3) 단계에서 구축된 모형을 풀어 각 판매자별 구매가치를 분석하는 단계, 및 (5-5) (5-4) 단계에서 분석된 각 판매자의 구매가치 정보를 데이터베이스에 반영하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 장치는, 불특정 다수의 통신회선을 연결하여 상호간에 데이터 통신이 이루어지도록 하는 네트워크 통신망과; 네트워크 통신망을 통해 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 측과 통신 접속을 수행하고, 각종 판매 상품 정보를 서버 측에 제공하여 등록하는 판매자 컴퓨터와; 네트워크 통신망을 통해 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 측과 통신 접속을 수행하여 판매중인 각종 상품 정보를 제공받고, 구매자의 특정 상품 선택에 따라 해당 상품의 판매자 리스트를 서버 측으로부터 제공받고, 구매자의 판매자 비교 선택에 따라 선택된 각 판매자의 조건 비교 정보를 서버 측으로부터 제공받고, 구매자의 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따라 해당 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 서버 측으로부터 제공받으며, 각 판매자별 구매가치 평가 결과를 확인한 구매자의 원 클릭 선택에 따라 해당 판매자와 상품 구매 처리를 진행하는 구매자 컴퓨터; 및 네트워크 통신망을 통해 판매자 컴퓨터로부터 제공되는 각종 상품을 판매하는 각 판매자별로 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 데이터베이스에 구축하고, 네트워크 통신망을 통해 접속한 구매자 컴퓨터의 회원 로그인 접속을 처리한 후 구매자 컴퓨터로 판매중인 각종 상품 정보를 제공하고, 구매자 컴퓨터의 특정 상품 구매 선택에 따라 해당 상품을 판매하는 판매자의 리스트를 구매자 컴퓨터로 제공하고, 구매자 컴퓨터의 비교 대상 판매자 선택에 따라 해당 판매자의 조건 비교 정보를 구매자 컴퓨터로 제공하고, 구매자 컴퓨터의 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따라 데이터베이스로 구축된 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 토대로 각 판매자의 구매가치를 분석한 후 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 구매자 컴퓨터로 제공하며, 구매자 컴퓨터의 특정 판매자 선택에 따라 해당 상품의 구매 처리를 제어하는 서버 컴퓨터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상술한 서버 컴퓨터는, 네트워크 통신망을 통해 통신 접속한 판매자 컴퓨터와 현재 판매중인 각종 상품 정보의 입력을 처리하며, 네트워크 통신망을 통해 통신 접속한 구매자 컴퓨터와 회원 로그인 데이터 입력, 판매중인 각종 상품 정보의 출력, 특정 상품 구매 선택에 따른 판매자 리스트의 출력, 비교 대상 판매자 선택에 따른 판매자별 조건 비교 정보의 출력, 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따른 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)의 출력을 처리하는 데이터 통신수단과; 데이터 통신수단을 통해 판매자 컴퓨터로부터 제공되는 판매중인 각종 상품 정보의 저장을 제어하고, 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 저장하도록 제어하며, 데이터 통신수단을 통해 회원 로그인된 구매자 컴퓨터로의 판매중인 각종 상품 정보의 제공, 구매자의 상품 구매 선택에 따른 판매자 리스트의 제공, 구매자의 비교 대상 판매자 선택에 따른 각 판매자별 조건 비교 정보의 제공, 구매자의 구매가치 평가 선택 및 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들의 선택에 따른 각 판매자별 구매가치의 분석 및 분석된 구매가치 평가 결과(추천정보)의 제공, 구매자의 특정 판매자 선택에 따른 해당 상품의 구매 처리를 제어하는 제어수단과; 제어수단의 제어에 따라 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들을 토대로 상대적인 구매가치를 측정하기 위해 기 저장된 모형을 통해 각 판매자별 구매가치 정보를 분석하는 판매자 추천정보 생성수단; 및 회원으로 등록된 각 구매자 및 판매자들의 회원 정보와, 데이터 통신수단을 통해 판매자 컴퓨터로부터 제공받은 각종 상품 정보 및 제어수단 의 제어에 따른 결제정보(결제안전성에 관한 판매자 점수), 배송정보(배송기간, 배송료, 포장상태, 배송추적 등에 관한 판매자 점수), 고객서비스 정보(상담, 교환, 환불 등에 관한 판매자 점수)를 포함한 판매자 속성을 토대로 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화된 정보를 저장하고 있으며, 제어수단의 제어에 따라 판매자 추천정보 생성수단을 통해 생성된 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들을 토대로 분석한 구매가치 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하여 구성하는 것이 바람직하다.
그리고 상술한 서버 컴퓨터는, 제어수단의 제어에 따라 상품 판매를 수행하는 각 판매자들의 가격정책 및 서비스 개선정책에 대한 자료를 분석하여 데이터베이스에 저장하며, 분석 결과를 토대로 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인 정보를 생성하여 해당 판매자 컴퓨터로 제공하는 판매자 정책분석 및 제공수단을 더 포함하여 구성하는 것이 바람직하다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그 장치를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 장치의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도시된 바와 같이 본 발명의 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 장치는, 네트워크 통신망(100), 하나 이상의 판매자 컴퓨터(200), 하나 이상의 구매자 컴퓨터(300), 서버 컴퓨터(400) 등으로 구성된다.
네트워크 통신망(100)은 유/무선 인터넷 등의 통신망으로서, 판매자 컴퓨터(200), 구매자 컴퓨터(300), 서버 컴퓨터(400) 사이의 통신회선을 연결하여 상호간에 판매자 추천정보와 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 한다.
판매자 컴퓨터(200)는 네트워크 통신망(100)을 통해 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터(400)와 통신 접속을 수행하고, 각종 판매 상품 정보를 서버 컴퓨터(400)로 제공하여 등록한다.
그라고 판매자 컴퓨터(200)는 서버 컴퓨터(400) 측으로부터 가격정책 및 서비스 개선정책에 대한 자료 분석을 토대로 한 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인 정보를 제공받는다.
구매자 컴퓨터(300)는 구매자의 조작에 따라 네트워크 통신망(100)을 통해 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터(400)와 통신 접속을 수행하여 판매중인 각종 상품 정보를 제공받고, 각종 상품 정보를 확인한 구매자의 특정 상품 선택에 따라 해당 상품의 판매자 리스트(예를 들어, 최저가 순서로 나열된 판매자 리스트)를 서버 컴퓨터(400)로부터 제공받고, 판매자 리스트를 확인한 구매자의 판매자 비교 선택에 따라 선택된 각 판매자의 조건 비교 정보(예를 들어, 판매가격, 이벤트/사은품 정보, 할부, 배송료 등)를 서버 컴퓨터(400)로부터 제공받고, 각 판매자의 조건 비교 정보를 확인한 구매자의 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따라 해당 판매자별 구매가치 평가 결과(즉, 추천정보)를 서버 컴퓨터(400)로부터 제공받으며, 각 판매자별 구매가치 평가 결과를 확인한 구매자의 원 클릭 선택에 따라 해당 판매자와 상품 구매 처리를 진행한다.
서버 컴퓨터(400)는 네트워크 통신망(100)을 통해 판매자 컴퓨터(200)로부터 제공되는 각종 상품을 판매하는 각 판매자별로 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 데이터베이스에 구축한다.
그리고 서버 컴퓨터(400)는 네트워크 통신망(100)을 통해 접속한 구매자 컴퓨터(200)의 회원 로그인 접속을 처리한 후 구매자 컴퓨터로 판매중인 각종 상품 정보를 제공하고, 구매자 컴퓨터(300)의 특정 상품 구매 선택에 따라 해당 상품을 판매하는 판매자의 리스트를 구매자 컴퓨터(300)로 제공하고, 구매자 컴퓨터(300)의 비교 대상 판매자 선택에 따라 해당 판매자의 조건 비교 정보를 구매자 컴퓨터(300)로 제공하고, 구매자 컴퓨터(300)의 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따라 데이터베이스로 구축된 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 토대로 각 판매자의 구매가치를 분석한 후 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 구매자 컴퓨터(300)로 제공하며, 구매자 컴퓨터(300)의 특정 판매자 선택에 따라 해당 상품의 구매 처리를 제어한다.
이때, 서버 컴퓨터(400)에서 각 판매자별로 구매가치를 분석할 때, 상대적인 구매가치를 측정할 수 있는 Lancaster의 구매가치 프론티어를 추정하기 위한 비모수적인 방법론(non- parametric approach)인 FDH 모형을 구축하고, 이 모형을 풀어서 산출되는 구매가치를 추천정보로 활용한다.
구매가치 측정을 위하여 구축되는 FDH 모형은 다음과 같다.
Figure 112007022812860-PAT00001
그리고 구매가치 측정을 위한 모형을 풀어서 구매가치를 분석할 때, 모형을 풀어서 구한 구매가치 점수가 1이면 효율적인 것으로 분류하여 해당 판매자를 추천하며, 구매가치 점수가 1이 아니면 비효율적인 것으로 분류하여 해당 판매자를 추천하지 않는다.
이때, 본 발명의 실시예에서는 Lancaster의 구매가치 프론티어를 추정하기 위한 대표적인 방법론인 비모수적 방법론의 DEA 방법론 중 FDH 모형을 가장 바람직한 실시예로 하여 설명하였으나 이에 한정되는 것은 아니며, 그 이외에 Lancaster의 구매가치 프론티어를 추정하기 위한 대표적인 방법론인 비모수적 방법론의 DEA(data envelopment analysis;자료포락분석) 방법론에서 일반 선형 계획법의 CCR 모형과 BCC 모형, 그리고 모수적 방법론(parametric approach)인 hedonic pricing 방법론을 사용할 수 있음은 물론이다.
도 2는 상술한 도 1의 서버 컴퓨터(400)의 구성을 보다 상세하게 나타낸 블록도이다.
도시된 바와 같이 서버 컴퓨터(400)는, 데이터 통신수단(410), 제어수단(420), 판매자 추천정보 생성수단(430), 데이터베이스(440), 판매자 정책분석 및 제공수단(450) 등으로 구성된다.
데이터 통신수단(410)은 제어수단(420)의 제어에 따라 네트워크 통신망(100)을 통해 통신 접속한 판매자 컴퓨터(200)와 현재 판매중인 각종 상품 정보의 입력을 처리하며, 네트워크 통신망(100)을 통해 통신 접속한 구매자 컴퓨터(300)와 회원 로그인 데이터 입력, 판매중인 각종 상품 정보의 출력, 특정 상품 구매 선택에 따른 판매자 리스트의 출력, 비교 대상 판매자 선택에 따른 판매자별 조건 비교 정보의 출력, 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따른 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)의 출력을 처리한다.
제어수단(420)은 데이터 통신수단(410)을 통해 판매자 컴퓨터(200)로부터 제공되는 판매중인 각종 상품 정보를 데이터베이스(440)에 저장하도록 제어하고, 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 데이터베이스(440)에 저장하도록 제어한다.
그리고 제어수단(420)은 데이터 통신수단(410)을 통해 회원 로그인된 구매자 컴퓨터(300)로의 판매중인 각종 상품 정보의 제공, 구매자의 상품 구매 선택에 따른 판매자 리스트의 제공, 구매자의 비교 대상 판매자 선택에 따른 각 판매자별 조 건 비교 정보의 제공, 구매자의 구매가치 평가 및 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들의 선택에 따른 판매자 추천정보 생성수단(430)에서의 각 판매자별 구매가치의 분석 및 분석된 구매가치 평가 결과(추천정보)의 제공, 구매자의 특정 판매자 선택에 따른 해당 상품의 구매 처리를 제어한다.
판매자 추천정보 생성수단(430)은 제어수단(420)의 제어에 따라 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들을 토대로 상대적인 구매가치를 측정하기 위해 기 저장된 모형(상술한 FDH 모형)을 통해 각 판매자별 구매가치 정보를 분석하며, 분석된 결과를 데이터베이스(440)에 저장하도록 한다.
이때, 각 판매자별 구매가치 정보의 분석은 판매자가 새로운 상품 정보를 제공할 때마다 수행하며, 판매자가 제공한 상품 정보가 변경될 경우에도 수행할 수 있다.
데이터베이스(440)는 회원으로 등록된 각 구매자 및 판매자들의 회원 정보와, 데이터 통신수단(410)을 통해 판매자 컴퓨터(200)로부터 제공받은 각종 상품 정보 및 제어수단(420)의 제어에 따른 결제정보(결제안전성에 관한 판매자 점수), 배송정보(배송기간, 배송료, 포장상태, 배송추적 등에 관한 판매자 점수), 고객서비스 정보(상담, 교환, 환불 등에 관한 판매자 점수)를 포함한 판매자 속성을 토대로 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화된 정보를 저장하고 있으며, 제어수단(420)의 제어에 따라 판매자 추천정보 생성수단(430)을 통해 생성된 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들을 토대로 분석한 구매가치 정보를 저장한다.
판매자 정책분석 및 제공수단(450)은 제어수단(420)의 제어에 따라 상품 판매를 수행하는 각 판매자들의 가격정책 및 서비스 개선정책에 대한 자료를 분석하여 데이터베이스(440)에 저장하며, 분석 결과를 토대로 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인 정보를 생성하여 해당 판매자 컴퓨터(200)로 제공한다.
다음에는, 이와 같이 구성된 본 발명에 따른 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법의 일 실시예를 도 3 내지 도 10을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 3과 도 4는 본 발명에 따른 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도이며, 도 5 내지 도 8은 구매자들에게 제공되는 화면의 일 실시예를 나타낸 도면이며, 도 9와 도 10은 판매자의 가격정책을 위한 정보의 활용 및 판매자의 서비스 관리 정책을 위한 정보의 활용을 각각 설명하기 위한 도면이다.
우선, 여러 판매자 중에서 최상의 구매가치를 제공하는 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터(400)에서는, 소정 상품의 판매자별로 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 데이터베이스로 구축한다(S100).
상술한 S100 단계를 통해 각 판매자별 속성을 토대로 점수화시켜 데이터베이 스로 구축한 서버 컴퓨터(400)에서는 네트워크 통신망(100)을 통해 접속한 구매자 컴퓨터(300)의 회원 로그인 접속을 처리하고, 회원 로그인을 수행한 해당 구매자 컴퓨터(300)로 데이터베이스로 구축되어 있는 각종 판매 상품 정보를 제공한다(S200).
이후 서버 컴퓨터(400)에서는 각종 판매 상품 정보를 제공받은 구매자 컴퓨터(300)로부터 특정 상품의 구매가 선택되는지를 판단하고(S300), 구매자 컴퓨터(300)로부터 특정 상품의 구매가 선택되면, 도 5에 도시된 바와 같이 구매자가 선택한 상품을 판매하는 판매자의 리스트(예를 들어, 최저가 순위, 판매량 순위 등)를 구매자 컴퓨터(300)로 제공한다(S400).
판매자 리스트를 제공한 이후, 서버 컴퓨터(400)에서는 판매자 리스트를 확인한 구매자 컴퓨터(300)로부터 도 6에 도시된 바와 같이 비교 대상의 판매자가 선택하는지를 판단하고(S500), 비교 대상의 판매자가 선택되면, 도 7에 도시된 바와 같이 구매자가 선택한 판매자의 조건 비교 정보를 구매자 컴퓨터(300)로 제공한다(S600).
판매자의 조건 비교 정보를 제공한 이후, 서버 컴퓨터(400)에서는 판매자의 조건 비교 정보를 확인한 구매자 컴퓨터(300)로부터 각 판매자의 구매가치 평가가 선택되는지를 판단하고(S700), 각 판매자의 구매가치 평가가 선택되면, 도 8에 도시된 바와 같이 전술한 S100 단계를 통해 데이터베이스로 구축된 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 토대로 각 판매자의 구매가치를 분석하고, 분석된 각 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 구매자 컴퓨터(300)로 제공한다(S800).
이때, S800 단계의 구매가치 분석을 도 4를 참조하여 보다 상세하게 설명하면, 서버 컴퓨터(400)에서는 구매가치 측정을 위한 구매자와 판매자간의 판매가격과, 결제서비스, 배송서비스를 포함한 판매자 속성간의 거래 관계를 수립(문제상황 도식)하고(S810), 지불한 가격에 대하여 판매자의 차별화된 속성으로부터 얻는 구매가치 측정을 위하여 가격을 투입물 변수로 하고 결제서비스, 배송서비스를 산출물 변수로 설정한다(S820).
이후 서버 컴퓨터(400)는 S820 단계에서 설정된 변수를 토대로 상대적인 구매가치를 측정할 수 있는 Lancaster의 구매가치 프론티어를 추정하기 위한 비모수적인 방법론인 FDH 모형을 구축하고(S830), 해당 모형을 풀어 각 판매자별 구매가치를 분석하며(S840), 분석된 각 판매자의 구매가치 정보를 데이터베이스에 반영한다(S850).
여기서, 구매가치 측정을 위한 모형을 풀어서 구매가치를 분석할 때, 모형을 풀어서 구한 구매가치 점수가 1이면 효율적인 것으로 분류하여 해당 판매자를 추천하며, 구매가치 점수가 1이 아니면 비효율적인 것으로 분류하여 해당 판매자를 추천하지 않는다.
S800 단계를 통해 구매자 컴퓨터(300)로 제공되는 구매가치를 기반으로 한 판매자의 추천 정보는 구매자로 하여금 원 클릭으로 판매자를 선택할 수 있도록 도와준다. 즉, 구매가치 점수를 기반으로 한 판매자 추천 시스템은 상품을 선택하고자 하는 구매자가 다수의 판매자 중에서 최상의 구매를 수행할 수 있도록 판매자 선택 의사결정을 지원해주는 것이다.
각 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 제공한 이후, 서버 컴퓨터(400)에서는 각 판매자별 구매가치 평가 결과를 확인한 구매자 컴퓨터(300)의 특정 판매자 선택에 따라 해당 상품의 구매 처리를 진행한다(S900).
마지막으로, 서버 컴퓨터(400)에서는 상품 판매를 수행하는 각 판매자들의 가격정책 및 서비스 개선정책에 대한 자료를 분석하고, 이를 토대로 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인을 해당 판매자 컴퓨터(200)로 제공한다(S1000).
예를 들어, 서버 컴퓨터(400)에서 판매자의 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책에 대한 가이드라인 정보를 생성하여 제공할 경우에는 도 9에 도시된 바와 같이, 판매자 1, 2, 3, 5, 6, 7이 판매자 4만큼 경쟁력을 갖추기 위해서는 가격을 최적수준까지 인하시켜야 한다. 판매자 1의 경우 가격을 1.33% 인하해야 판매자 4만큼 경쟁력을 갖출 수 있다. 이와 같이 투입물 중심 모형의 결과인 최적가격 수준은 경쟁력이 떨어지는 판매자의 경쟁력을 높일 수 있는 벤치마킹 정보로 활용할 수 있으며, 나아가 구매자와 판매자 간의 협상을 위한 정보로도 활용될 수 있을 것이다.
그리고 서버 컴퓨터(400)에서 판매자의 서비스 개선정책에 대한 가이드라인 정보를 생성하여 제공할 경우에는 도 10에 도시된 바와 같이, 판매자 1, 2, 3, 5, 6, 7이 판매자 4만큼 경쟁력을 갖추기 위해서 결제 서비스 점수나 배송 서비스 점수를 최적수준까지 개선시켜야 한다. 판매자 1의 경우는 결제 서비스 점수를 4.81%만큼 높이거나 배송 서비스 점수를 1.35%만큼 높이면 판매자 4만큼 경쟁력을 갖출 수 있다. 그 결과 산출물 중심 모형의 결과인 최적서비스 수준은 소비자에게 인지 도가 떨어지는 영세 판매자나 신규 판매자가 장기적인 관점에서 가격을 인하시키지 않고도 경쟁력을 갖추기 위한 서비스 관리 정책을 위한 정보로 활용할 수 있을 것이다.
이상에서와 같이 본 발명의 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법 및 그 장치에 따르면, 서비스 제공자 측에서 동일 제품을 판매하는 다수의 판매자 중에서 구매자가 지불한 가격에 대하여 가장 높은 구매가치를 제공하는 판매자를 추천함으로써, 원 클릭으로 구매결정을 하는 구매자들이 최상의 구매가치를 얻을 수 있는 판매자를 선택할 수 있도록 도와줘서 거래비용의 절감 및 구매의 만족도를 높여주는 효과가 있다.
또한, 서비스 제공자 측에서 판매실적이 낮은 판매자에게 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인을 제공해 줄 수 있으며, 이를 토대로 우후죽순으로 생겨나고 있는 다른 비교쇼핑 서비스 제공자들과 차별화된 서비스를 제공함으로서 비교 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 효과가 있다.
여기에서, 상술한 본 발명에서는 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (9)

  1. (1) 여러 판매자 중에서 최상의 구매가치를 제공하는 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터에서 소정 상품의 판매자별로 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 데이터베이스로 구축하는 단계;
    (2) 각 판매자별 속성을 토대로 점수화시켜 데이터베이스로 구축한 상기 서버 컴퓨터에서 네트워크 통신망을 통해 접속한 구매자 컴퓨터의 회원 로그인 접속을 처리하고, 상기 구매자 컴퓨터로 판매 상품 정보를 제공하는 단계;
    (3) 판매 상품 정보를 확인한 상기 구매자 컴퓨터로부터 특정 상품의 구매가 선택되면, 상기 서버 컴퓨터에서 구매자가 선택한 상품을 판매하는 판매자의 리스트를 상기 구매자 컴퓨터로 제공하는 단계;
    (4) 판매자의 리스트를 확인한 상기 구매자 컴퓨터로부터 비교 대상의 판매자가 선택되면, 상기 서버 컴퓨터에서 구매자가 선택한 판매자의 조건 비교 정보를 상기 구매자 컴퓨터로 제공하는 단계;
    (5) 판매자의 조건 비교 정보를 확인한 상기 구매자 컴퓨터로부터 각 판매자의 구매가치 평가가 선택되면, 상기 서버 컴퓨터에서 상기 (1) 단계를 통해 데이터베이스로 구축된 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 토대로 각 판매자의 구매가치를 분석하고, 분석된 해당 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 상기 구매자 컴퓨터로 제공하는 단계; 및
    (6) 상기 서버 컴퓨터에서 각 판매자별 구매가치 평가 결과를 확인한 상기 구매자 컴퓨터의 특정 판매자 선택에 따라 해당 상품의 구매 처리를 진행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 (6) 단계 이후,
    (7) 상기 서버 컴퓨터에서 상품 판매를 수행하는 각 판매자들의 가격정책 및 서비스 개선정책에 대한 자료를 분석하고, 이를 토대로 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인을 해당 판매자 컴퓨터로 제공하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 (5) 단계의 구매가치 분석은,
    (5-1) 구매가치 측정을 위한 구매자와 판매자간의 판매가격과, 결제서비스, 배송서비스를 포함한 판매자 속성간의 거래 관계를 수립하는 단계;
    (5-2) 지불한 가격에 대하여 판매자의 차별화된 속성으로부터 얻는 구매가치 측정을 위하여 가격을 투입물 변수로 하고 결제정보(결제안전성에 관한 판매자 점수), 배송정보(배송기간, 배송료, 포장상태, 배송추적 등에 관한 판매자 점수), 고객서비스 정보(상담, 교환, 환불 등에 관한 판매자 점수)를 포함한 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 산출물 변수로 설정하는 단계;
    (5-3) 상기 (5-2) 단계에서 설정된 변수를 토대로 상대적인 구매가치를 측정할 수 있는 Lancaster의 구매가치 프론티어를 추정하기 위한 비모수적인 방법론인 FDH(Free Disposal Hull) 모형을 구축하는 단계;
    (5-4) 상기 (5-3) 단계에서 구축된 모형을 풀어 각 판매자별 구매가치를 분석하는 단계; 및
    (5-5) 상기 (5-4) 단계에서 분석된 각 판매자의 구매가치 정보를 데이터베이스에 반영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 (5-3) 단계에서 구축되는 구매가치 측정을 위한 FDH 모형은,
    Figure 112007022812860-PAT00002
    인 것을 특징으로 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 (5-4) 단계에서 구매가치 측정을 위한 모형을 풀어서 구매가치를 분석할 때,
    모형을 풀어서 구한 구매가치 점수가 1이면 효율적인 것으로 분류하여 해당 판매자를 추천하며, 구매가치 점수가 1이 아니면 비효율적인 것으로 분류하여 해당 판매자를 추천하지 않음을 특징으로 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항의 방법 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  7. 불특정 다수의 통신회선을 연결하여 상호간에 데이터 통신이 이루어지도록 하는 네트워크 통신망;
    상기 네트워크 통신망을 통해 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 측과 통신 접속을 수행하고, 각종 판매 상품 정보를 서버 측에 제공하여 등록하는 판매자 컴퓨터;
    상기 네트워크 통신망을 통해 판매자의 추천정보 서비스를 제공하는 서버 측과 통신 접속을 수행하여 판매중인 각종 상품 정보를 제공받고, 구매자의 특정 상품 선택에 따라 해당 상품의 판매자 리스트를 서버 측으로부터 제공받고, 구매자의 판매자 비교 선택에 따라 선택된 각 판매자의 조건 비교 정보를 서버 측으로부터 제공받고, 구매자의 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따라 해당 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 서버 측으로부터 제공받으며, 각 판매자별 구매가치 평가 결과를 확인한 구매자의 원 클릭 선택에 따라 해당 판매자와 상품 구매 처리를 진행하는 구매자 컴퓨터; 및
    상기 네트워크 통신망을 통해 상기 판매자 컴퓨터로부터 제공되는 각종 상품을 판매하는 각 판매자별로 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 데이터베이스에 구축하고, 상기 네트워크 통신망을 통해 접속한 상기 구매자 컴퓨터의 회원 로그인 접속을 처리한 후 상기 구매자 컴퓨터로 판매중인 각종 상품 정보를 제공하고, 상기 구매자 컴퓨터의 특정 상품 구매 선택에 따라 해당 상품을 판매하는 판매자의 리스트를 상기 구매자 컴퓨터로 제공하고, 상기 구매자 컴퓨터의 비교 대상 판매자 선택에 따라 해당 판매자의 조건 비교 정보를 상기 구매자 컴퓨터로 제공하고, 상기 구매자 컴퓨터의 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따라 데이터베이스로 구축된 판매자 속성 중에서 구매자가 선택한 속성을 토대로 각 판매자의 구매가치를 분석한 후 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)를 상기 구매자 컴퓨터로 제공하며, 상기 구매자 컴퓨터의 특정 판매자 선택에 따라 해당 상품의 구매 처리를 제어하는 서버 컴퓨터를 포함하는 것을 특징으로 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 장치.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 서버 컴퓨터는,
    상기 네트워크 통신망을 통해 통신 접속한 상기 판매자 컴퓨터와 현재 판매중인 각종 상품 정보의 입력을 처리하며, 상기 네트워크 통신망을 통해 통신 접속한 상기 구매자 컴퓨터와 회원 로그인 데이터 입력, 판매중인 각종 상품 정보의 출력, 특정 상품 구매 선택에 따른 판매자 리스트의 출력, 비교 대상 판매자 선택에 따른 판매자별 조건 비교 정보의 출력, 각 판매자별 구매가치 평가 선택에 따른 판매자별 구매가치 평가 결과(추천정보)의 출력을 처리하는 데이터 통신수단;
    상기 데이터 통신수단을 통해 상기 판매자 컴퓨터로부터 제공되는 판매중인 각종 상품 정보의 저장을 제어하고, 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스정보를 포함한 판매자 속성을 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화시켜 저장하도록 제어하며, 상기 데이터 통신수단을 통해 회원 로그인된 상기 구매자 컴퓨터로의 판매중인 각종 상품 정보의 제공, 구매자의 상품 구매 선택에 따른 판매자 리스트의 제공, 구매자의 비교 대상 판매자 선택에 따른 각 판매자별 조건 비교 정보의 제공, 구매자의 구매가치 평가 선택 및 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들의 선택에 따른 각 판매자별 구매가치의 분석 및 분석된 구매가치 평가 결과(추천정보)의 제공, 구매자의 특정 판매자 선택에 따른 해당 상품의 구매 처리를 제어하는 제어수단;
    상기 제어수단의 제어에 따라 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들을 토대로 상대적인 구매가치를 측정하기 위해 기 저장된 모형을 통해 각 판매자별 구매가치 정보를 분석하는 판매자 추천정보 생성 수단; 및
    회원으로 등록된 각 구매자 및 판매자들의 회원 정보와, 상기 데이터 통신수단을 통해 상기 판매자 컴퓨터로부터 제공받은 각종 상품 정보 및 상기 제어수단의 제어에 따른 결제정보(결제안전성에 관한 판매자 점수), 배송정보(배송기간, 배송료, 포장상태, 배송추적 등에 관한 판매자 점수), 고객서비스 정보(상담, 교환, 환불 등에 관한 판매자 점수)를 포함한 판매자 속성을 토대로 기존 고객들의 평가와 객관적인 평가에 의해 점수화된 정보를 저장하고 있으며, 상기 제어수단의 제어에 따라 상기 판매자 추천정보 생성수단을 통해 생성된 각 판매자별 판매가격, 결제정보, 배송정보, 고객서비스 정보를 포함한 속성들을 토대로 분석한 구매가치 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제어수단의 제어에 따라 상품 판매를 수행하는 각 판매자들의 가격정책 및 서비스 개선정책에 대한 자료를 분석하여 상기 데이터베이스에 저장하며, 분석 결과를 토대로 경쟁력을 갖추기 위한 가격정책과 서비스 개선정책에 대한 가이드라인 정보를 생성하여 해당 판매자 컴퓨터로 제공하는 판매자 정책분석 및 제공수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비교 쇼핑을 위한 판매자 추천정보 제공서비스 장치.
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