KR20090000813A - 구매 전환률을 이용한 상품 추천 방법 및 그 시스템 - Google Patents

구매 전환률을 이용한 상품 추천 방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자로부터 키워드를 입력 받는 단계와, 상기 키워드의 카테고리를 확인하는 단계 및 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천하는 단계를 포함하는 구매 전환률을 이용한 상품 추천 방법을 제공한다.
키워드, 카테고리, 구매 전환률, 광고주, 분류

Description

구매 전환률을 이용한 상품 추천 방법 및 그 시스템{method for recommending commodity using real purchasing power and system thereof}
도 1은 본 발명에 따른 상품 추천 시스템과 사용자 단말기간의 연동 관계를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 상품 추천 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 상품 추천 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 입력된 키워드와 동일한 카테고리내 실시간 구매량이 가장 높은 상품을 추천하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 상품 추천 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 광고주 분류 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
210: 키워드 입력부 220: 카테고리 확인부
230: 상품 추천부
본 발명은 구매 전환률을 이용한 상품 추천 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자가 입력한 키워드의 카테고리를 확인한 후 카테고리내 구매 전환률에 따라 상품을 추천하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 키워드 입력에 따른 상품 추천 방법은 사용자가 키워드를 입력하면, 인기 상품순, 신상품순, 가격순 등과 같은 기준에 따라 상기 키워드에 대한 상품을 추천한다.
이러한 종래 상품 추천방법은 상기 사용자에 의해 실제 구매가 이루어지지 않고 단순히 해당 상품을 많이 클릭하여 상품만을 확인하더라도 인기 상품으로 제공되기 때문에 실질적인 구매가 많이 발생한 인기 상품을 제대로 추천하지 못하는 문제점이 있다.
종래 키워드 입력에 따른 상품 추천 방법은 광고주가 광고하는 상품을 온라인에서 판매하는 온라인 스토어를 운영하는지 또는 광고주가 광고하는 상품을 오프라인에서 판매하는 오프라인 스토어를 운영하는지 여부를 광고주가 광고 상품 등록 시 등록하지 않으면 URL 또는 업체명을 통해 확인해야 번거로운 문제점이 있다.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 사용자가 입력한 키워드의 카테고리를 확인한 후 카테고리내 구매 전환률 에 따라 상품을 추천하는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 제고량 또는 검색 숫자에 따른 상품 제안이 아닌 상품에 대한 실제 구매량에 따라 상품을 추천하는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 구매 전환률을 이용하여 광고주가 광고하는 상품을 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어인지를 자동으로 분류할 수 있는 상품 추천 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 사용자가 키워드를 입력한 후 해당 키워드에 대한 광고주의 웹 페이지를 방문하여 상품 구매에 따른 구매 전환 발생 유무에 기초하여 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어를 구분할 수 있는 상품 추천 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 상품 추천 방법은, 사용자로부터 키워드를 입력 받는 단계와, 상기 키워드의 카테고리를 확인하는 단계 및 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 상품 추천 시스템은, 사용자로부터 키워드를 입력 받는 키워드 입력부와, 상기 키워드의 카테고리를 확인하는 카테고리 확인부 및 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천하는 상품 추천부를 포함한다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 구매 전환률을 이용한 상품 추천 방법 및 그 시스템을 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 상품 추천 시스템과 사용자 단말기간의 연동 관계를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 상품 추천 시스템(110)은 통신망(120)을 통해 사용자 단말기(130)와 연동되며, 사용자 단말기(130)로부터 사용자에 의해 입력된 키워드의 카테고리 내 구매 전환률 수준에 따라 상품을 추천한다. 통신망(120)은 상품 추천 시스템(110)와 사용자 단말기(130)간을 연동시킨다.
사용자 단말기(130)는 상기 사용자로부터 검색하고자 하는 상품에 대한 키워드를 입력 받고, 통신망(120)을 통해 상품 추천 시스템(110)으로 전송한다.
상품 추천 시스템(110)은 통신망(120)을 통해 상기 사용자에 의해 입력된 키워드를 수신하고, 상기 키워드와 동일한 카테고리가 존재하는지를 확인한다. 상기 입력된 키워드와 동일한 카테고리가 존재하는 경우, 상품 추천 시스템(110)은 상기 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률 순으로 리스팅한다. 그리고, 상품 추천 시스템(110)은 상기 리스팅된 구매 전환률에 따라 실시간으로 구매량이 높은 상품을 추천한다. 즉, 상품 추천 시스템(110)은 상기 실시간으로 구매량이 높은 상품 정보를 통신망(120)을 통해 사용자 단말기(130)로 전송한다. 따라서, 사용자 단말기(130)는 상품 추천 시스템(110)에 의해 상기 키워드와 동일한 카테고리내 구매 전환률이 가장 높은 상품을 추천받을 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 상품 추천 시스템(110)은 통신망(120)를 통해 연 동된 사용자 단말기(130)로부터 사용자에 의해 입력된 키워드의 카테고리 내 구매 전환률 수준에 따라 구매 전환률이 가장 높은 상품을 사용자 단말기(130)를 통해 상기 사용자에게 추천해 줄 수 있다.
한편 상품 추천 시스템(110)은 광고주의 로그분석 코드를 입력 받고, 사용자 단말기(130)의 상태를 파악하여 상기 사용자가 키워드를 입력한 후 광고주의 웹 페이지를 방문하는지를 체크한다. 상품 추천 시스템(110)은 상기 광고주의 웹 페이지에 방문한 상기 사용자가 상품을 구매하는지 여부를 판단한다. 상품 추천 시스템(110)은 상기 광고주의 웹 페이지를 방문한 사용자가 상품을 구매한 여부에 따라 생성되는 구매 전환 기록에 따라 상기 광고주가 온라인 스토어인지 또는 오프라인 스토어인지를 분류한다. 상기 온라인 스토어는 상기 광고주가 웹 페이지를 가지고 있으며, 상기 웹 페이지에 온라인 상으로 접속한 사용자에게 상품을 판매하는 경우에 해당될 수 있다. 상기 오프라인 스토어는 상기 광고주가 상품에 대한 정보를 제공하는 웹 페이지를 가지고 있으나 상기 웹 페이지에서 상기 상품을 직접 판매하지 않는 경우에 해당될 수 있다. 즉, 상품 추천 시스템(110)은 상기 광고주의 웹 페이지를 방문한 사용자에 의해 상품이 구매되면 상기 상품에 대한 구매 전환 기록을 생성하여 상기 광고주를 온라인 스토어로 분류할 수 있다. 또한 상품 추천 시스템(110)은 상기 광고주의 웹 페이지를 방문한 사용자에 의해 상품이 구매되지 않으면 구매 전환 기록이 생성되지 않으므로 상기 광고주를 오프라인 스토어로 분류할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 상품 추천 시스템(110)은 사용자가 키워드를 입 력한 후 해당 키워드에 대한 광고주의 웹 페이지를 방문하여 상품 구매에 따른 구매 전환 발생 유무에 기초하여 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어를 구분할 수 있으므로 온/오프라인 스토어에 맞도록 광고주에게 상품을 제안하거나 관리할 수 있는 이점이 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 상품 추천 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 상품 추천 시스템(200)은 키워드 입력부(210), 카테고리 확인부(220) 및 상품 추천부(230)를 포함한다.
키워드 입력부(210)는 사용자로부터 키워드를 입력 받는다. 즉, 키워드 입력부(210)는 상기 사용자로부터 추천받고 싶은 상품 카테고리에 대응되는 키워드를 입력 받는다. 일례로 상기 사용자가 운동화에 대한 상품을 추천받고자 하는 경우, 키워드 입력부(210)는 상기 사용자로부터 운동화라는 키워드를 입력 받을 수 있다.
카테고리 확인부(220)는 상기 키워드의 카테고리를 확인한다. 즉, 카테고리 확인부(220)는 상기 입력된 키워드와 연관된 카테고리를 확인한다. 일례로 상기 입력된 키워드가 운동화인 경우, 카테고리 확인부(220)는 운동화와 연관된 카테고리가 있는지를 확인한다.
상품 추천부(230)는 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천한다. 상기 구매 전환률은 사용자들에 의해 상품을 선택한 횟수와 상기 상품을 실제로 구매한 횟수에 따라 결정될 수 있다. 일례로 나이키포스라는 상품을 선택한 횟수가 100이고, 상기 나이키포스라는 상품을 실제로 구매한 횟수가 70인 경우, 상기 구매 전환률은 70%이다. 다른 일례로 에어조단이라는 상품을 선택한 횟수가 100이고, 상기 에어조단이라는 상품을 실제로 구매한 횟수가 60인 경우, 상기 구매 전환률은 60%이다. 즉, 상품 추천부(230)는 상기 입력된 키워드와 동일 카테고리내에서 상품에 대한 구매 전환률 순으로 리스팅하고, 상기 구매 전환률이 높은 상품을 추천한다. 일례로 상품 추천부(230)는 도 4에 도시된 것과 같이 상기 운동화라는 카테고리내에서 상기 상품에 대한 구매 전환률에 따라 나이키포스, 에어조단 순으로 리스팅할 수 있으며, 상기 구매 전활률이 높은 나이키포스, 에어조단을 추천할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 상품 추천 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 상품 추천 시스템(300)은 입력부(310), 체크부(320), 구매 전환 기록 생성부(330), 분류부(340), 카테고리 확인부(350), 리스팅부(360) 및 추천부(370)를 포함한다.
키입력부(310)는 사용자로부터 키워드를 입력 받는다. 즉, 입력부(310)는 상기 사용자로부터 추천받고 싶은 상품 카테고리에 대응되는 키워드를 입력 받는다. 일례로 상기 사용자가 운동화에 대한 상품을 추천받고자 하는 경우, 입력부(310)는 상기 사용자로부터 운동화라는 키워드를 입력 받을 수 있다. 또한 입력부(310)는 광고주 로그분석 코드를 입력 받는다. 즉, 입력부(310)는 상온라인 스토어인지 또는 오프라인 스토어인지 구분하기 위한 광고주의 로그분석 코드를 입력 받을 수 있다.
체크부(320)는 상기 사용자가 상기 키워드를 입력한 후 광고주의 웹 페이지에 방문하는지를 체크하고, 상기 사용자가 상기 광고주의 홈 페이지에 방문한 경우, 상품을 구매하는지를 체크한다. 즉, 체크부(320)는 사용자가 상기 키워드를 입력한 후 상기 키워드에 대한 상품을 선택한 후 상기 상품에 대한 광고주의 웹 페이지를 방문하는지를 체크한다. 상기 사용자가 상가 광고주의 웹 페이지를 방문한 경우, 체크부(320)는 상기 사용자가 상기 광고주의 웹 페이지에서 상품을 구매하는지 여부를 체크할 수 있다.
상기 사용자가 상기 광고주의 웹 페이지에서 상품을 구매한 경우, 구매 전환 기록 생성부(330)는 구매 전환 기록을 생성한다. 상기 구매 전환 기록은 상기 사용자가 상기 상품을 확인하기 위해 상기 광고주의 웹 페이지를 방문한 후 상기 상품을 구매하는 경우 기록되는 정보이다. 즉, 구매 전환 기록 생성부(330)는 상기 사용자가 상기 상품을 확인한 광고주의 웹 페이지에서 상기 상품을 구매하는 경우 구매 전환 기록을 생성하고, 상기 사용자가 상기 상품을 구매하지 않은 경우 구매 전환 기록을 생성하지 않는다. 또한 구매 전환 기록 생성부(330)는 상기 구매 전환 기록에 따라 각 상품에 대한 구매 전환률을 생성할 수 있다.
분류부(340)는 상기 구매 전환 기록의 생성 여부에 따라 상기 광고주를 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어로 분류한다. 즉, 분류부(340)는 상기 광고주에 대한 구매 전환 기록이 생성된 경우, 상기 광고주를 온라인 스토어로 분류하고, 상기 광고주에 대한 구매 전환 기록이 생성되지 않은 경우, 상기 광고주를 오프라인 스토어로 분류한다. 또한 분류부(340)는 상기 광고주의 상품에 대한 구매 전환률 이 0%인 경우 상기 광고주의 웹 페이지에 접속한 사용자에 의해 상기 상품이 구매되지 않았으므로 상기 광고주를 오프라인 스토어로 분류할 수 있다. 그리고 분류부(340)는 상기 광고주의 상품에 대한 구매 전환률이 0%가 아닌 경우 상기 광고주의 웹 페이지에 접속한 사용자에 의해 상기 상품이 구매되었으므로 상기 광고주를 온라인 스토어로 분류할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 광고 추천 시스템(300)은 구매 전환률을 이용하여 광고주가 광고하는 상품을 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어인지를 자동으로 분류하기 때문에 온라인/오프라인 스토어에 맞도록 광고주에게 적합한 상품 제안 및 관리를 할 수 있다.
카테고리 확인부(350)는 상기 키워드의 카테고리를 확인한다. 즉, 카테고리 확인부(350)는 상기 입력된 키워드와 연관된 카테고리를 확인한다. 일례로 상기 입력된 키워드가 운동화인 경우, 카테고리 확인부(350)는 운동화와 연관된 카테고리가 있는지를 확인한다.
리스팅부(360)는 상기 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 리스팅한다. 즉, 리스팅부(360)는 상기 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률이 높은 순서에 따라 상품을 리스팅한다.
추천부(370)는 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천한다. 즉, 추천부(370)는 도 4에 도시된 것과 같이 상기 리스팅된 구매 전환률이 가장 높은 순서에 따라 실시간으로 구매량이 높은 상품을 추천할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 광고 추천 시스템은 사용자에게 제고량 또는 검 색 숫자에 따른 상품 제안이 아닌 상품에 대한 실제 구매량에 따라 상품을 추천할 수 있다.
도 4는 입력된 키워드와 동일한 카테고리내 실시간 구매량이 가장 높은 상품을 추천하는 일례를 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 상품 추천 화면(400)은 사용자에 의해 운동화(410)라는 키워드가 입력된 경우, 운동화라는 키워드와 동일한 카테고리내 실시간으로 구매량이 가장 높은 나이키포스(420), 에어조단(430) 순으로 추천 상품을 나열하여 사용자에게 제공한다. 즉, 상품 추천 시스템(110, 200, 300)는 상기 사용자로부터 입력된 운동화라는 키워드의 카테고리내에 구매 전환률이 가장 높은 상품을 추천하여 사용자 단말기(130)를 통해 상품 추천 화면(400)으로 제공할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 구매 전환률을 이용한 상품 추천 시스템은 사용자가 입력한 키워드의 카테고리를 확인한 후 카테고리내 구매 전환률에 따라 상품을 추천함으로써 실시간 구매량이 가장 높은 상품을 상기 사용자에게 추천해줄 수 있다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 상품 추천 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 단계(510)에서 상품 추천 시스템은 사용자로부터 키워드를 입력 받는다. 즉, 단계(510)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 사용자로부터 추천받고 싶은 상품 카테고리에 대응되는 키워드를 입력 받는다. 일례로 상기 사용자가 운동화에 대한 상품을 추천받고자 하는 경우, 단계(510)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 사용자로부터 운동화라는 키워드를 입력 받을 수 있다.
단계(520)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 입력된 키워드의 카테고리를 확인한다. 즉, 단계(520)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 입력된 키워드와 연관된 카테고리를 확인한다. 일례로 상기 입력된 키워드가 운동화인 경우, 단계(520)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 입력된 키워드인 운동화와 연관된 카테고리가 있는지를 확인할 수 있다.
단계(530)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 입력된 키워드와 연관된 카테고리와 동일한 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 리스팅한다. 즉, 단계(530)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률이 높은 순서에 따라 상품을 리스팅한다.
단계(540)에서 상기 상품 추천 시스템은 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천한다. 상기 구매 전환률은 사용자들에 의해 상품을 선택한 횟수와 상기 상품을 실제로 구매한 횟수에 따라 결정될 수 있다. 일례로 나이키포스라는 상품을 선택한 횟수가 100이고, 상기 나이키포스라는 상품을 실제로 구매한 횟수가 70인 경우, 상기 구매 전환률은 70%이다. 다른 일례로 에어조단이라는 상품을 선택한 횟수가 100이고, 상기 에어조단이라는 상품을 실제로 구매한 횟수가 60인 경우, 상기 구매 전환률은 60%이다. 즉, 단계(540)에서 상기 상품 추천 시스템은 도 4에 도시된 것과 같이 상기 운동화라는 동일 카테고리내에서 상품에 대한 구매 전환률에 따라 나이키포스, 에어조단 순으로 리스팅할 수 있다.
단계(550)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 구매 전환률에 따라 상품을 추 천한다. 즉, 단계(550)에서 상기 상품 추천 시스템은 도 4에 도시된 것과 같이 상기 리스팅된 구매 전환률이 가장 높은 순서에 따라 실시간으로 구매량이 높은 상품을 추천할 수 있다.
단계(560)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 사용자로부터 추천 상품을 선택받을 수 있다. 일례로 상기 사용자가 도 4에 도시된 것과 같은 상품 추천 화면에서 제공되는 추천 상품 중 나이키포스(420)에 대해 관심이 있는 경우, 나이키포스(420)를 클릭하여 선택할 수 있다.
단계(570)에서 상기 사용자는 상기 선택한 추천 상품을 구매한다. 따라서, 단계(570)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 사용자에 의해 상기 추천 상품이 구매됨에 따라 상기 구매 전환 기록을 생성할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 구매 전환률을 이용한 광고 추천 방법은 제고량 또는 검색 숫자에 따른 상품 제안이 아닌 상품에 대한 실제 구매량에 따라 상품을 추천할 수 있다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 광고주 분류 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 단계(610)에서 상기 상품 추천 시스템은 광고주 로그분석 코드를 입력 받는다. 즉, 단계(610)에서 상기 상품 추천 시스템은 상품을 추천하는 광고주가 온라인 스토어인지 또는 오프라인 스토어인지 확인하고자 하는 광고주 로그분석 코드를 입력 받는다.
단계(620)에서 상기 상품 추천 시스템은 키워드를 입력한 사용자가 광고주 웹 페이지를 방문하는지를 체크한다. 즉, 단계(620)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 사용자로부터 입력된 키워드와 동일한 카테고리내의 구매 전환률에 따라 추천된 상품을 상기 사용자가 선택하여 상기 광고주 웹 페이지를 방문하는지 여부를 체크한다.
단계(630)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 사용자가 상품을 구매하는지 여부를 판단한다. 즉, 단계(630)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 광고주의 웹 페이지를 방문한 사용자가 상기 웹 페이지에서 제공되는 상품을 구매하는지 여부를 판단한다.
상기 사용자가 상기 상품을 구매한 것으로 판단된 경우, 단계(640)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 상품에 대한 구매 전환 기록을 생성한다.
단계(650)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 구매 전환 기록에 따라 광고주를 온라인 스토어로 분류한다. 즉, 단계(650)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 사용자가 상품을 선택하여 상기 광고주의 웹 페이지에 방문한 후 상기 상품을 구매한 경우에만 상기 구매 전환 기록이 생성되어 있으므로 상기 구매 전환 기록에 의해 상기 광고주를 온라인 스토어로 분류할 수 있다. 상기 온라인 스토어는 상기 광고주가 웹 페이지를 가지고 있으며, 상기 웹 페이지에 온라인 상으로 접속한 사용자에게 상품을 판매하는 경우에 해당될 수 있다.
이와 달리, 상기 사용자가 상품을 구매하지 않은 것으로 판단된 경우, 단계(660)에서 상기 상품 추천 시스템은 구매 전환 기록을 미생성한다. 즉, 상기 사용자가 상품을 구매하지 않은 경우, 단계(660)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 구매 전환 기록을 생성하지 않는다.
단계(670)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 구매 전환 기록이 생성되지 않은 상기 광고주를 오프라인 스토어로 분류한다. 상기 오프라인 스토어는 상기 광고주가 상품에 대한 정보를 제공하는 웹 페이지를 가지고 있으나 상기 웹 페이지에서 상기 상품을 직접 판매하지 않는 경우에 해당될 수 있다. 즉, 단계(670)에서 상기 상품 추천 시스템은 상기 사용자가 광고주 웹 페이지를 방문하여 상기 광고주의 상품을 구매하지 않는 경우 상기 구매 전환 기록이 생성되지 않으므로 상기 광고주를 오프라인 스토어로 분류할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 광고 추천 방법은 구매 전환률을 이용하여 광고주가 광고하는 상품을 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어인지를 자동으로 분류할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 광고 추천 방법은 사용자가 키워드를 입력한 후 해당 키워드에 대한 광고주의 웹 페이지를 방문하여 상품 구매에 따른 구매 전환 발생 유무에 기초하여 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어를 구분할 수 있다.
한편 본 발명에 따른 구매 전환률 이용한 상품 추천 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
본 발명에 따르면, 사용자가 입력한 키워드의 카테고리를 확인한 후 동일 카테고리내 구매 전환률에 따라 상품을 추천하는 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 제고량 또는 검색 숫자에 따른 상품 제안이 아닌 상품에 대한 실제 구매량에 따라 상품을 추천하는 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있 다.
또한 본 발명에 따르면, 구매 전환률을 이용하여 광고주가 광고하는 상품을 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어인지를 자동으로 분류할 수 있는 상품 추천 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 사용자가 키워드를 입력한 후 해당 키워드에 대한 광고주의 웹 페이지를 방문하여 상품 구매에 따른 구매 전환 발생 유무에 기초하여 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어를 구분할 수 있는 상품 추천 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.

Claims (11)

  1. 구매 전환률에 따른 상품 추천 방법에 있어서,
    사용자로부터 키워드를 입력 받는 단계;
    상기 키워드의 카테고리를 확인하는 단계; 및
    동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천하는 단계
    를 포함하는 상품 추천 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천하는 상기 단계는,
    상기 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 리스팅하는 단계; 및
    상기 리스팅 결과에 따라 구매 전환률이 높은 상품을 추천하는 단계
    를 포함하는 상품 추천 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 리스팅하는 상기 단계는,
    상기 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률이 높은 순서에 따라 상품을 리스팅하는 상품 추천 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 키워드를 입력한 후 광고주의 웹 페이지에 방문하는지를 체크하는 단계;
    상기 사용자가 상기 광고주의 홈 페이지에 방문한 경우, 상품을 구매하는지를 판단하는 단계;
    상기 사용자가 상기 상품을 구매한 경우, 구매 전환 기록을 생성하는 단계; 및
    상기 구매 전환 기록의 생성 여부에 따라 상기 광고주를 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어로 분류하는 단계
    를 더 포함하는 상품 추천 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    온라인 스토어 또는 오프라인 스토어로 분류하는 상기 단계는,
    상기 구매 전환 기록이 생성된 경우, 상기 광고주를 온라인 스토어로 분류하고, 상기 구매 전환 기록이 미생성된 경우, 상기 광고주를 오프라인 스토어로 분류하는 상품 추천 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되 어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
  7. 사용자로부터 키워드를 입력 받는 키워드 입력부;
    상기 키워드의 카테고리를 확인하는 카테고리 확인부; 및
    동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 상품을 추천하는 상품 추천부
    를 포함하는 상품 추천 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상품 추천부는,
    상기 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률에 기초하여 리스팅하는 리스팅부; 및
    상기 리스팅된 구매 전환률이 기준치보다 높은 상품을 추천하는 추천부
    를 포함하는 상품 추천 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 리스팅부는,
    상기 동일 카테고리내 상품에 대한 구매 전환률이 높은 순서에 따라 상품을 리스팅하고,
    상기 추천부는,
    상기 리스팅된 구매 전환률이 가장 높은 순서에 따라 상품을 실시간으로 추천하는 상품 추천 시스템.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 사용자가 상기 키워드를 입력한 후 광고주의 웹 페이지에 방문하는지를 체크하고, 상기 사용자가 상기 광고주의 홈 페이지에 방문한 경우, 상품을 구매하는지를 체크하는 체크부;
    상기 사용자가 상기 상품을 구매한 경우, 구매 전환 기록을 생성하는 구매 전환 기록 생성부; 및
    상기 구매 전환 기록의 생성 여부에 따라 상기 광고주를 온라인 스토어 또는 오프라인 스토어로 분류하는 분류부
    를 더 포함하는 상품 추천 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 분류부는,
    상기 구매 전환 기록이 생성된 경우, 상기 광고주를 온라인 스토어로 분류하고, 상기 구매 전환 기록이 미생성된 경우, 상기 광고주를 오프라인 스토어로 분류하는 상품 추천 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160091752A (ko) * 2015-01-26 2016-08-03 주식회사 포워드벤처스 쇼핑 서비스 제공 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램

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