KR20110089862A - 소매 시설에서 첫 번째 진실의 순간에 쇼핑객들에게 영향을 미치는 시스템들 - Google Patents

Abstract

쇼핑객들이 소매 시설에서 구매 결정들을 고려하는 동안에 쇼핑객들에 영향을 미치기 위한 시스템들 및 방법들이 제공된다. 특히, 쇼핑객들에 영향을 미치기 위한 시스템들 및 방법들은 핸드헬드 무선 전자 디바이스 또는 지능형 쇼핑 카트로 하나 이상의 영향력있는 메시지들을 통신 네트워크를 통해 전송함으로써 쇼핑객의 첫 번째 진실의 순간 동안에 발생할 수 있고, 상기 핸드헬드 무선 전자 디바이스 또는 지능형 쇼핑 카트는 소매 시설에서 쇼핑 이동 동안에 쇼핑객에 근접한다.

Description

소매 시설에서 첫 번째 진실의 순간에 쇼핑객들에게 영향을 미치는 시스템들 {SYSTEMS OF INFLUENCING SHOPPERS AT THE FIRST MOMENT OF TRUTH IN A RETAIL ESTABLISHMENT}

본 출원은 2008년 10월 31일자로 출원된 미국 가특허 출원 제61,110,202호, 2009년 1월 14일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제12,353,817호, 2009년 1월 14일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제12,353,760호, 및 2009년 3월 20일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제12,048,581호의 우선권을 주장하고, 이들은 전체로서 참조에 의해 본 명세서에 통합된다. 본 출원은 참조에 의해 전체로서 다음의 출원들을 통합한다: 2008년 3월 29일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제12/058,705호, 2008년 7월 14일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제12,172,326호, 및 2007년 9월 21일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제11/859,703호.

본 발명은 쇼핑객이 소매 시설 내에서 또는 그 주변에 있는 동안에 쇼핑객에 영향을 미치는 것에 관한 것이다. 특히, 쇼핑객의 행동에 영향을 미치는 것은, 상기 소매 시설 전체에서 쇼핑객의 쇼핑 이동 동안에 상기 쇼핑객에 아주 근접하게 유지되는 무선 엔드 디바이스에 영향력있는 메시지를 무선 통신 다중-네트워크를 통해 전송함으로써 쇼핑객의 첫 번째 진실의 순간(first moment of truth)에 쇼핑객의 구매 결정들에 영향을 미치는 것을 포함한다.

소매상인들이 압박되고 있다. 그들은 높은 상품 가격들, 높은 운송 비용들, 높은 노동 비용들, 및 그들의 소매 센터들 내부 및 외부의 높은 광고 비용에 의해서 압박된다. 소매상인들은 여느 때보다도 이제 그들의 제어를 훨씬 뛰어넘어 이벤트들에 의해 제거되는 그들의 이익 마진들을 갖는다. 중요하게, 그들 고유의 소매 공간을 제어하는 소매상인들은 날카로운 쇼핑객 이해를 포함하는 방식들로 그 공간의 이용을 최적화할 필요가 있다. 그러한 쇼핑객 이해는 획득하기에 고가이고 종종 불완전하다. 예컨대, 쇼핑객 구매 습관들의 수집은 판매 시점에 획득될 것으로 알려진다. 그러한 데이터 수집은 광범위하지만, 쇼핑객의 행동, 즉 쇼핑객이 구매를 위해 특정 제품을 선택하는 이유들에 대한 입상(granular) 통찰력을 제공하지는 못한다. 오늘날에는, 포커스 그룹 테스팅(focus group testing)을 수행함에 있어 숙련되고 트레이닝된 한 명 이상의 사람들이 상점에서 쇼핑객들을 따르는 것 이외에, 결정 시점에 쇼핑객 통찰력들을 획득하기 위한 능력은 부족하다.

식료품 상점들은 이러한 가장 어려운 히트(hit) 중에 있는데, 왜냐하면 그들의 이익 마진들이 종종 상점의 총 판매액의 단지 1 내지 2 퍼센트이기 때문이다. 현재에는, 부동산과 같은 상점 내에서 선반 공간을 판매함으로써 그들의 이익 마진들을 증가시킨다. 상점에서의 선반 공간의 가격을 증가시키고 상점들 내의 매우 다양한 제품들을 장려하기 위해서, 상점들은 그들의 제품들을 상점의 쇼핑객들에게 판매하는 보다 효율적이고 영향적인 방식을 이용하여 도매 제품들의 공급자(vendor)들을 제공할 필요가 있다. 상점들은 첫 번째 진실의 순간에 쇼핑객들에 영향을 미치기 위해서 공급자들에게 효율적인 시스템들 및 방법들을 제공할 방법을 필요로 하고, 이는 상기 공급자들 및 소매 시설들이 더 많은 제품을 팔게 한다. 공급자들은 그러한 시스템들 및 방법들을 이용하는 상점들에 프리미엄(premium)들을 지불할 것이다.

쇼핑객들 또한 원유, 콘, 등과 같은 계속해서 상승하는 상품 가격들의 핀치(pinch)를 느끼고 있다. 그 결과, 쇼핑객들은 점점 더 그들의 월간 음식 계산서에 대해 비용 의식적이게 된다. 아직은, 오늘날의 현대 생활방식은 소매업자들에 의해서 일반적으로 제공되는 쿠폰들 또는 다른 절약 메커니즘들을 탐색하고 준비하는데에 소비하는 시간의 쾌락을 쇼핑객들에 제공하지 않는다. 그러므로, 쇼핑객들은 쇼핑을 보다 용이하고, 보다 신속하며, 그리고 보다 값싸게 하기 위한 방법을 필요로 한다.

현재에는, 상점-내 스피커들을 통해서, 정교한 디스플레이들을 통해서, 쇼핑 카트들에 부착되는 인쇄된 프린트 광고들, 쇼핑객들이 상점에 진입할 때에 쇼핑객들에 제공되는 주간 순환 광고들, 및 제품들을 진열하는 선반들 상에 위치되는 전자 태그들을 통해 소매 시설 내에서 제품들을 광고함으로써 쇼핑객의 제품 고려 이전에, 그 동안에, 그리고 그 이후에 쇼핑객들에 영향을 미치도록 시도한다. 이러한 방법들은 비효율적이고 종종 상점에 더 높은 비용들을 야기하며, 이는 소비자들에게 전가된다.

그러므로, 요구되는 것은 쇼핑객의 제품 결정-수행을 트랙킹하고, 분석하여, 응답하기 위한 저 비용, 높은 효율 그리고 매우 신뢰적인 상점-내 시스템이다. 그러한 시스템들 및 방법들이 쇼핑객들에 매우 적은, 만약 있다면, 비용 패스-스루(pass-through)를 그리고 매우 적은, 만약 있다면, 상점의 이익 마진에 대한 부정적 영향으로 쇼핑객의 경험을 향상시키고, 단순화하며, 그리고 촉진하도록 역할하는 것이 중요하다. 이것은 이하에서 기술되는 하나 이상의 실시예들을 통해서 성취되고 이하에서 보다 상세하고 특정하게 설명될 것이다.

소매 시설에서의 쇼핑객의 쇼핑 이동 동안에 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템의 예시적인 실시예에서, 이하가 제시된다: (1) 상기 소매 시설 사방에 위치되는 통신 다중-네트워크; (2) 상기 통신 다중-네트워크에 동작가능하게 접속되는 로직 엔진, 상기 로직 엔진은 상기 통신 다중-네트워크를 관리함; (3) 쇼핑객과 근접 접근하여 위치되는 무선 엔드 디바이스. 상기 무선 엔드 디바이스는 쇼핑객으로부터 제품 관련 정보를 수집하고 그리고 로직 엔진과 상기 통신 다중-네트워크를 통해 트랙킹된 통신한다. 상기 로직 엔진은 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치도록 의도되는 영향력있는 메시지를 쇼핑객의 무선 엔드 디바이스에 전달한다.

대안적인 예시적인 실시예에서, 순차로 각각 다루어질 수 개의 엘리먼트들을 포함하는 소매 시설에서 첫 번째 진실의 순간에 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템이 존재한다.

이 실행의 제1 엘리먼트는 상기 소매 시설 사방에 위치되는 통신 다중-네트워크를 포함한다. 둘째로, 상기 통신 다중-네트워크를 통해 데이터의 통신을 관리하고 구성하기 위해서 로직 엔진은 상기 통신 다중-네트워크에 동작가능하게 접속된다. 셋째로, 쇼핑객에 의한 구매를 위해 소매 시설 사방에 위치되는 제품들은 소매 시설이 알고 있는 특정 제품 위치들을 갖는다. 넷째로, 이러한 실행은 상기 소매 시설의 맵을 포함하고, 2-차원 X 및 Y 그리드가 상기 소매 시설의 맵 상에 병치되어 상기 소매 시설의 맵 상의 각각의 엘리먼트에 X 및 Y 위치 좌표들의 세트를 제공한다. 다섯째로, 제품 위치 맵이 제공되고, 상기 로직 엔진은 소매 시설 사방에 위치되는 제품들의 대부분의 위치들을 알고 있다. 여섯째로, 무선 엔드 디바이스는 쇼핑객에 근접 접근하여 위치된다.

상기 실행에서, 상기 무선 엔드 디바이스는 위치 트랙킹 디바이스에 통신가능하게 접속되고, 상기 위치 트랙킹 디바이스는 상기 로직 엔진에 의해서 통신 다중-네트워크를 통해 트랙킹되어 쇼핑객 위치 데이터를 생성한다. 게다가, 상기 무선 엔드 디바이스는 제품 스캐닝 디바이스에 동작가능하게 접속된다. 쇼핑객은 상기 제품 스캐닝 디바이스로 구매를 위해 의도되는 각각의 제품을 스캐닝하여 제품 선택 데이터를 생성한다. 추가로, 상기 무선 엔드 디바이스는 상기 제품 선택 데이터를 상기 로직 엔진에 전송하고, 상기 로직 엔진은 그 후에 상기 쇼핑객에 의해 선택되는 단일 제품에 대한 제품 선택 데이터를 상기 제품 선택 데이터가 수집되었을 때에 수집되는 쇼핑객 위치 데이터를 비교한다. 이것은 쇼핑객 대 제품 위치 비를 생성한다.

상기 로직 엔진은 상기 쇼핑객 대 제품 위치 비, 상기 제품 선택 위치 데이터 및 쇼핑객의 상기 제품 선택 데이터를 검사하여 쇼핑객이 첫 번째 진실의 순간을 경험하는지를 결정한다. 그 후에, 상기 로직 엔진은 영향력있는 메시지를 생성하여 쇼핑객에 근접 접근하게 위치되는 무선 엔드 디바이스로 상기 통신 다중-네트워크를 통해 상기 영향력있는 메시지를 전달한다. 최종적으로, 상기 영향력있는 메시지는 상기 첫 번째 진실의 순간 바로 직전에, 그 순간에, 또는 그 즈음에 쇼핑객에 영향을 미친다.

대안적인 예시적인 실시예에서, 소매 시설에서 쇼핑객의 쇼핑 이동 동안에 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 방법이 존재한다. 상기 방법은 소매 시설의 부근이 통신 다중-네트워크를 위치시키는 제1 단계를 포함한다. 이러한 통신 다중-네트워크는 메시 통신 네트워크 및 스타 통신 네트워크를 포함한다. 다음으로, 로직 엔진이 상기 통신 다중-네트워크와의 동작적 접속에서 제공된다. 상기 소매 시성에서 쇼핑객의 쇼핑 이동 동안에 쇼핑객에 근접하게 위치되도록 무선 엔드 디바이스가 쇼핑객에 제공된다. 상기 무선 엔드 디바이스는 상기 통신 다중-네트워크의 메시 통신 네트워크와 트랙킹된 통신한다. 다음으로, 상기 무선 엔드 디바이스는 상기 통신 다중-네트워크와 전자적으로 연관된다. 그 후에, 상기 로직 엔진은 쇼핑객으로부터 약 6 인치 내지 약 10 피트 사이에 있는 소매 시설에서의 디스플레이 상의 제품을 식별한다. 다음으로, 상기 로직 엔진은 쇼핑객에 근접 접근하여 위치되는 무선 엔드 디바이스에 전송할 영향력있는 메시지를 결정하고 상기 쇼핑객의 무선 엔드 디바이스로 상기 영향력있는 메시지를 전송한다. 예시적인 실시예에서, 쇼핑객은 자신의 무선 엔드 디바이스로 송신될 영향력있는 메시지들을 쇼핑객이 수신하기 원하지 않는다고 선택하는 옵션을 갖는다.

본 발명의 이러한 실시예들의 구성 및 동작뿐 아니라 본 발명의 추가의 실시예들은 첨부되는 도면들을 참조하여 이하에서 보다 상세하게 기술된다.

명세서에서 본 발명을 표시하고 명백하게 본 발명을 청구하는 청구항들로 결론짓는 한편, 본 실시예는 첨부된 도면들과 함께 후술하는 설명으로부터 보다 더 잘 이해될 것이며, 유사한 참조 부호들은 유사한 엘리먼트를 식별한다:
도 1은 통신을 위한 선호 상점-기반 다중-네트워크를 갖는 상점의 개략적인 평면도이다.
도 2A 및 도 2B는 상점에서 유용한 예시적인 메시 통신 네트워크의 개략도를 제공한다.
도 3A 및 도 3B는 상점에서 유용한 예시적인 스타 통신 네트워크의 개략도를 제공한다.
도 4는 상점에서 유용한 하나의 메시 통신 네트워크 및 하나의 스타 통신 네트워크를 갖는 예시적인 통신 다중-네트워크를 제공하는 상점의 개략도를 제공한다.
도 5는 상점 내에서 쇼핑객들의 가정된 위치를 계산, 저장 및 추적하기 위한 시스템 및 방법의 실시예의 흐름도를 제공한다.
도 6은 상점 내에서 쇼핑객들의 가정된 위치를 계산, 저장 및 추적하기 위한 시스템 및 방법의 대안적인 실시예의 흐름도를 제공한다.
도 7은 관리자, 제휴사, 또는 쇼핑객에 의해 이용되는 무선 엔드 디바이스의 개략적인 정면도를 제공한다.
도 8은 상점에서 쇼핑객에 의해 이용되는 지능형 쇼핑 카트의 개략도를 도시한다.

도면들을 참조하면, 유사한 참조 문자들은 모든 도면들을 통해 유사한 엘리먼트들을 나타낸다. 이하는 참조 문자들 및 연관된 엘리먼트의 리스트이다:

5 상점

6 다중-네트워크 통신 라인

7 쇼핑객

8 제휴사(associate)

9 관리자

10 통신 다중-네트워크

11 다중-네트워크 라우터

14 메시 통신 네트워크

16 스타(star) 통신 네트워크

19 시스템 통신 라인

20 데이터 통신 무선장치(radio)

21 다중-네트워크 구성기

23 로직 엔진

25 스위치

27 게이트웨이 서버

29 상점 서버

31 위치 트랙킹 서버

40 무선 엔드 디바이스

42 인터페이스 키들

44 카트 키

50 지능형 쇼핑 카트

52 핸들

54 바구니(basket)

55 쇼핑 카트의 내부 표면

56 언더 캐리지(under carriage)

58 계량(weighing) 디바이스

60 후크

용어 "첫 번째 진실의 순간(first moment of truth)"은 고려되는 제품을 선택하는 것 또는 선택하지 않는 것을 통해 쇼핑객이 구매를 위해 제품을 첫 번째로 고려하는 결정의 시간이다. 추가적으로, 상기 첫 번째 진실의 순간의 핵심 컴포넌트들은 1) 선택을 위해 고려되는 제품, 2) 구매를 위해 선택되면, 선택된 제품, 3) 쇼핑객이 선택을 위해 특정 제품을 고려하기 위해 소비하는 시간의 양, 4) 선택을 위한 제품의 선택에서 제품 위치와 관련하여 상점에서의 쇼핑객의 가정된 위치, 및 상기한 4개의 핵심 컴포넌트들 중 임의의 하나 중 하나, 둘, 셋 또는 넷을 포함한다. 일반적으로, 상기 첫 번째 진실의 순간은 약 2초 내지 약 7초 사이의 시간 범위에 있다. 당업자는 상기 첫 번째 진실의 순간이 일반적인 임계치를 초과하여 확장될 수도 있고 그리고 확장 또한 상기 첫 번째 진실의 순간에 대해 본 명세서의 정의의 일부로서 유지됨을 용이하게 인식할 것이다.

본 명세서에 이용되는 바로서 용어들 "의도된 구매(intended purchase)" 및 "구매의 의도(intention of purchase)"는 쇼핑객이 자신의 쇼핑 리스트에 추가시키는 제품들뿐 아니라 잠재 구매를 고려하여 상점 선반, 키오스크(kisok), 또는 디스플레이로부터의 제품의 쇼핑객의 제거를 의미한다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "트랙킹된 통신(tracked communication)"은 무선 엔드 디바이스가 쇼핑객에 매우 근접하게 있을 때에 상기 무선 엔드 디바이스를 트랙킹하는 통신 다중-네트워크의 능력을 의미한다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "게이트웨이 서버(gateway server)"는, 스위치를 통해 상점의 통신 다중-네트워크로부터 데이터를 수신하고 있는 서버를 의미하고, 상기 스위치는 상기 게이트웨이 서버에 의해서 다른 상점 서버들로, 예컨대 제휴사 태스크 관리 서버, 컴퓨터 보조 주문 시스템 컴퓨터, 판매시점(point of sale) 서버, 위치 트랙킹 서버, ISP 서버, 또는 다른 상점 컴퓨터로 라우팅된다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "연산 기능들(computational functions)"은, 컴퓨터, 또는 소프트웨어, 메모리 및 프로세스를 포함하는 컴퓨터-형 디바이스에서 발생하는 것으로 당업계에 알려진 임의의 그리고 모든 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러 기반 연산 태스크들 또는 루틴들을 의미한다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "연산 작업(computational work)"은 복합적 마이크로컨트롤러들 및/또는 중앙 처리 유닛(CPU)들을 갖는 서버 타입들의 디바이스들 및/또는 알려진 컴퓨터와 연관되는 그러한 종류의 공통 연산들을 의미한다. 연산 작업을 수행하는 그러한 디바이스들은 일반적으로 광범위한 소프트웨어를 지니는(carry) 능력을 가지고 임의의 다양한 타입들의 루틴들 및 서브-루틴들을 그 안에서 실행한다.

용어들 "영향(influence)" 또는 제품 선택에 "영향을 미치는(influencing)"은 쇼핑객이 다음의 것들을 알게 하는 시스템의 능력을 의미한다: (1) 잠재적 건강 위험들; (2) 덜 고가인 대안 제품(들); (3) 더 좋게 평가된(rated) 대안 제품(들); (4) 곧 될(soon-to-be) 또는 선택된 제품(들)에 부가될 보완 제품(들); 및/또는 (5) 제품 정보. 여기서 선호 영향이 쇼핑객으로 하여금 쇼핑객의 최상의 관심사와 일치하는 방식으로 행동하게 하거나 또는 행동하게 하지 않음이 주목되어야 한다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "무선 엔드 디바이스(wireless end device)"는 전자 디바이스, 및 이상적으로는 핸드헬드 전자 디바이스를 의미하고, 이는 통신 다중-네트워크를 통해 무선으로 동작하고 소매 시설 전체를 통해 쇼핑객이 이동할 때에 쇼핑객에 매우 근접하여 이용된다. 각각의 무선 엔드 디바이스는 통신 네트워크를 통해 블라인드 노드(blind node)로서 동작한다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "블라인드 노드(blind node)"는 시스템에 알려지지 않지만 위치 서브시스템을 트랙킹하기 위한 통신 다중-네트워크의 노드들을 의미한다.

예시적인 실시예에서, 상기 무선 엔드 디바이스는 "제품 스캐닝 디바이스(product scanning device)"와 커플링된다. 본 명세서에 사용되는 바로서, 용어 "제품 스캐닝 디바이스"는 판독가능한 매체를 스캐닝하기 위한 전자 디바이스를 지칭한다. 제품 스캐닝 디바이스는 사진을 찍을 수 있는 이미저(imager)를 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 판독가능한 매체는 전자 디바이스에 의해 그리고 일부 경우들에서는 인간에 의해 판독되어 이해될 수 있는 소매 시설 내의 아이템 또는 아이템들의 항목에 대한 고유 식별자이다. 바 코드는 판독가능한 매체의 일 예이다. 바 코드들은 GTIN(글로벌 트레이드 식별 번호), UPC, UPC-A, UPC-E, EAN13, EAN8, 데이터바(다수의 버전들), GS1-128, 및 당업자들에게 알려진 임의의 다른 제품 식별 코드를 포함하지만 이들에 한정되지는 않는다.

일부 예시적인 실시예들에서, 무선 엔드 디바이스는 쇼핑객에 매우 근접하게 유지되는 지능형 쇼핑 카트에 일시적으로 커플링되고, 상기 지능형 쇼핑 카트는 상기 무선 엔드 디바이스를 갖는다. 일부 실시예에서, 소매 시설은 하나 이상의 영향력있는 메시지들을 생성하기 위해 이용될 실제의, 실시간 쇼핑객 행동 데이터, 쇼핑객 위치 데이터의 전체 합, 제품 선택 데이터 및 제품 선택 타이밍 데이터를 캡쳐한다. 이러한 다양한 타입들의 데이터가 순차로 정의될 것이다.

본 명세서에 정의되는 바로서 용어 "쇼핑객 위치 데이터(shopper location data)"는 알려진 제품 위치들에 대하여 무선 엔드 디바이스와 연관되는 로케이션 트랙킹 디바이스를 통해 트랙킹될 때에 쇼핑객의 추정된 위치를 의미한다. 쇼핑객 위치 데이터는 트랙킹 위치 서브시스템의 결과로서 수집되고, 여기서 쇼핑객이 소매 시설을 통해 상기 무선 엔드 디바이스를 가지고 이동할 때에 로직 엔진은 쇼핑객의 가정된 위치들을 트랙킹한다. 실제로 상기 위치 트랙킹 서브시스템을 통해 소매 시설이 쇼핑객들과 매우 근접하게 유지되는 상기 사용자 엔드 디바이스와 연관되는 위치 트랙킹 디바이스의 위치를 트랙킹하고 실제로는 사람들을 트랙킹하지는 않기 때문에, 쇼핑객들의 위치들이 가정된다. 때때로, 쇼핑객들은 상기 위치 트랙킹 디바이스와 커플링되는 그들의 할당된 무선 엔드 디바이스로부터 떨어져 이동한다. 이러한 경우들에, 쇼핑객 위치 데이터가 부정확하다. 명확하게, 쇼핑객 위치 데이터는 미리결정된 허용되는 오차 범위 이내에서 정확하다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "제품 선택 데이터(product selection data)"는 쇼핑객에 의한 구매를 위해 선택되는 제품들의 판독가능한 매체를 제품 스캐닝 디바이스가 스캐닝할 때에 수집되는 정보를 의미한다. 상기 제품 선택 데이터는 각각의 제품의 아이덴티티(명칭 및/또는 내부 코드에 의한) 및 가격을 포함하지만 이에 한정되지는 않는다. 일부 경우들에서, 제품 선택 데이터는 상점으로의 제품의 제조업자 또는 공급업자의 아이덴티티를 포함한다. 특정 예들에서, 상기 제품 선택 데이터는 구매를 위해 쇼핑객에 의해 선택되는 제품의 양(부피)의 무게 또는 일부 유사한 단위를 포함한다. 예시적인 실시예에서, 제품 선택 데이터는 또한 상기 제품 스캐닝 디바이스에 의해서 수집되는 각각의 제품 선택 데이터들에 대한 데이터 및 타임 스탬프를 포함한다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "제품 선택 타이밍 데이터(product selection timing data)"는 제품 선택의 각각의 시간 기간 동안에 쇼핑객이 소비하는 시간의 양을 의미하고, 여기서 시간의 양은 상기 로직 엔진에 의해서 트랙킹된다. 상기 로직 엔진은, 하나 이상의 제품들의 판독가능한 매체를 쇼핑객이 스캐닝하는 순간을 통해 쇼핑객 위치가 제품 위치 데이터와 매칭하는 동일한 시간에서 상점에서 쇼핑객의 이동 속도가 느려지기 시작하는 순간으로부터 경과하는(pass) 시간 양을 기록하도록 시작함으로써 제품 선택 타이밍 데이터를 생성한다. 제품 선택 타이밍 데이터는, 상기 무선 엔드 디바이스 내에 물리적으로 위치되는 타이밍 디바이스, 상기 무선 엔드 디바이스 상에 프로그래밍되는 타이밍 소프트웨어, 또는 상기 로직 엔진과 관련된 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 결정되어 트랙킹된다. 예시적인 실시예들에서, 거짓의(false) 첫 번째 진실의 순간이 검출될 때에 상기 제품 선택 타이밍 데이터가 삭제된다. 거짓의 첫 번째 진실의 순간 검출에 대해 더 많은 것이 이하에서 보다 상세하게 다루어질 것이다. 상기 제품 선택 타이밍 데이터가 상기 시스템에 알려지는데, 이는 쇼핑객이 상점을 통해 이동할 때에 쇼핑객의 개략적인 위치들이 알려지기 때문이며, 이러한 위치 트랙킹 데이터는 실제 실시간에 순간-순간(moment by moment) 기반으로 평가될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 상기 소매 시설은, 특히 상기 로직 엔진을 통해서, 본 명세서에서 제품 위치들로서 알려지는, 제품들의 각각의 그룹 또는 각각의 제품의 위치를 아는데, 왜냐하면 상점 직원들이 상점에서 아이템들을 들여놓을 때에 제품 데이터베이스에서 제품들의 각각의 그룹의 위치들을 기록하기 때문이다. 상기 제품 그룹들의 위치들은 제품 위치 맵 상의 주어진 좌표들이고, 상점의 거의 모든 다른 물리적 엘리먼트들이 상점 맵을 통해, 또는 상점 맵의 상부에 병치되어(juxaposed) 위치되는 2-차원 X 및 Y 그리드 상의 좌표들에 할당된다. 예시적인 실시예에서, 상기 소매 시설은, 로직 엔진을 통해, 상기 소매 시설에서의 디스플레이 상에 제품들의 약 80 퍼센트의 정밀한 위치를 알고 있다. 대안적인 실시예에서, 상기 소매 시설은 상기 소매 시설에서의 디스플레이 상의 제품들의 정밀한 위치들, 대다수의 제품 위치들을 알고 있다. 따라서, 실시간으로 수집되는 쇼핑객 위치 데이터를 통해서 상기 소매 시설 내에서의 각각의 무선 엔드 디바이스의 가정된 위치의 지식을 이용해, 그리고 제품 위치들의 지식을 이용해, 상기 소매 시설은 언제 쇼핑객이 상기 소매 시설 내의 디스플레이 상에 특정 제품들에 매우 근접하는지를 결정하기 위해서 상기 제품 위치들과 상기 쇼핑객 위치 데이터를 비교할 수 있다.

실제로, 상기 시스템은 쇼핑객의 속도가 쇼핑객의 평균 이동 속도보다 실질적으로 더 느린 속도임을 검출할 때에 그리고 쇼핑객의 상점 내 가정된 위치가 상점 내 디스플레이의 전면에 있을 때에 쇼핑 선택에의 쇼핑자의 관여를 검출한다. 이러한 검출의 일부는 상점을 통한 일반 쇼핑객의 일반 이동과 가능한 구매를 위한 제품 고려의 시간 사이에 두 개의 상대적 속도들의 비교를 포함한다. 예시적인 실시예들에서, 상점은 특정 쇼핑객에 대한 상세한 프로파일을 갖고, 상기 상세한 프로파일은 쇼핑객의 상점 내에서의 평균 속도를 포함하고, 그에따라 상기 로직 엔진의 첫 번째 진실의 순간의 검출이 매우 정확하게 된다.

본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "실제 실시간 쇼핑객 행동 데이터(actual, real time shopper behavior data)"는 쇼핑객 식별 데이터의 전체 합, 위치 트랙킹 데이터, 제품 스캐닝 데이터 및 제품 선택 타이밍 데이터를 의미한다. 이상적으로, 실제 실시간 쇼핑객 행동 데이터는 또한 쇼핑객의 개인적인 그리고 인구학적 프로파일을 포함한다.

상기 실제 실시간 쇼핑객 행동 데이터를 이용하는 상기 소매 시설의 상기 로직 엔진은 영향력있는 메시지들을 생성하여 이를 상기 무선 엔드 디바이스로 전송하는데, 상기 무선 엔드 디바이스는 상기 소매 시설 내에서 또는 그 주변에서 쇼핑객이 쇼핑할 때에 상기 쇼핑객에 매우 근접한다. 대안적인 실시예들에서, 상기 소매 시설은 상기 영향력있는 메시지들을 생성하기 위해서 단지 제품 선택 타이밍 데이터 및 쇼핑객의 위치 트랙킹 데이터만을 이용하고, 상기 영향력있는 메시지들은 그 후에 상기 소매 시설 이내에 또는 그 주변에 쇼핑객이 쇼핑할 때에 상기 쇼핑객에 매우 근접한 상기 무선 엔드 디바이스로 전송된다.

상기 로직 엔진은 "쇼핑 이동 타이밍 데이터(shopping trip timing data)"를 생성하고, 이는 본 명세서에서 각각의 쇼핑객이 전체 쇼핑 이동에 소비하는 전체 시간 양으로서 지칭된다. 쇼핑객이 쇼핑 이동을 완료하지 않으면, 상기 쇼핑 이동 타이밍 데이터는 불완전하지만, 쇼핑객이 현재의 쇼핑 이동까지 소비한 시간 양을 반영한다. 상기 쇼핑 이동 타이밍 데이터를 생성하기 위해서, 상기 로직 엔진은 쇼핑객의 무선 엔드 디바이스가 상점의 통신 다중-네트워크를 상기 쇼핑객이 상점을 체크아웃하는 시간과 상관시키는 첫 번째 순간으로부터 상점에서 쇼핑객이 소비한 전체 시간 양을 기록한다.

명확하게, 본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "로직 엔진(logic engine)"은 스위치 및 서버를 포함하는 하나 이상의 전자 디바이스들을 의미한다. 상기 로직 엔진은 하나 이상의 서버-등급 컴퓨터들과 같은 하드웨어를 포함하지만, 또한 소프트웨어를 통해 특정 연산 기능들을 수행하기 위한 능력을 포함할 수 있다. 소프트웨어 이외의 당업계에 알려진 매커니즘들이 이용 및 제공되어 그 메커니즘은 상기 로직 엔진이 위치 계산들, 평가들, 수행 타이밍, 등을 제공하도록 로직 기능들을 경험하게 한다. 상기 로직 엔진은 추가적으로 스위치, 게이트웨이, 및 상점 컴퓨터들, 예컨대 제휴사 태스크 관리 서버, 컴퓨터 보조 주문 시스템 컴퓨터, 상점내 프로세서(ISP 서버), 위치 트랙킹 서버, 상업 서버, 또는 다른 상점 컴퓨터의 기능을 수행할 수 있다. 추가로, 상기 로직 엔진은 제품 데이터베이스 및 쇼핑객 프로파일 데이터베이스를 포함하지만 이에 제한되지는 않는 소매 시설의 주 데이터베이스로서 역할한다. 기능적으로, 상기 로직 엔진은 상기 통신 다중-네트워크의 다른 멤버들로부터 수신되는 데이터를 라우팅, 구성, 관리, 및 저장한다. 예시적인 실시예들에서, 상기 로직 엔진은 광선 추적(ray tracing) 계산들 및 블라인드 노드 위치 계산들을 수행하기 위한 수단을 갖는다. 본 명세서에서 기술되는 실시예들이 "하나의 로직 엔진"을 참조하지만, 다수의 로직 엔진들이 상기 통신 다중-네트워크 내에서 동일한 기능을 수행하기 위해서 이용될 수 있음이 고려된다.

본 명세서에 개시되는 시스템들 및 방법에서, 소매 시설에 의해서 제어되는 경계를 포함할 수 있는, 상기 소매 시설의 자산(premise) 시에(예컨대, 상점 주차장), 무선 전자 통신이 상기 소매 시설 자체 내에서 발생할 때에 쇼핑객들과 소매 시설 사이의 대부분의, 모두가 아니면, 필요한 무선 전자 통신이 통신 다중-네트워크를 통해 발생한다. 통신 다중-네트워크가 가능하게 되는 실시예에서, 반드시 종속적이지 않을지라도, 두 개 이상의 통신 네트워크들이 함께 동작하여 쇼핑객들에 의해 이용되는 상기 무선 엔드 디바이스의 위치를 트랙킹하고, 첫 번째 진실의 순간을 트랙킹하며, 상기 소매 시설 내에서 또는 그 주변에서 쇼핑객들과 제품들의 아이덴티티들을 알게 된다. 상기 통신 다중-네트워크는: (1) 적어도 두 개의 메시 통신 네트워크들; (2) 적어도 두 개의 스타 통신 네트워크들; (3) 상기 위치 트랙킹 디바이스가 동작하는 적어도 하나의 스타 통신 네트워크 및 적어도 하나의 메시 통신 네트워크; 또는 (4) 당업자에게 알려진 두 개 이상의 다른 타입들의 통신 네트워크들을 포함한다. 선택된 실시예들에서, 상기 통신 다중-네트워크는 구성적으로 단일 네트워크이지만, 기능적으로는 두 개 이상의 상이하게 기능하는 네트워크들로서 동작한다. 예컨대, 동시에 스타 통신 네트워크 및 메시 통신 네트워크로서 기능하는 단일의 네트워크가 존재할 수 있다.

예시적인 메시 통신 네트워크는 지그비(ZIGBEE) 통신 네트워크이고, 이는 IEEE 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 동작하지만, 당업자는 802.15.4 대신에 이용될 수 있는 대안적인 통신 프로토콜들을 이해할 것이다. 본 명세서에서 메시 통신 네트워크로서 지그비 통신 네트워크들을 이용하는 것의 이점들이 수 개이다. 지그비 통신 네트워크는 낮은 전력 소비, 낮은 구현 비용, 컴포넌트 이용의 높은 밀도(예컨대, 하나의 메시 통신 네트워크에 대해 다중-네트워크 라우터들 및/또는 무선 엔드 디바이스의 수백이 아닌, 12개(dozen)의 이용), 및 단순한 통신 프로토콜로 알려져 있다. 지그비 프로토콜들은 낮은 데이터 레이트들 및 낮은 전력 소비를 필요로 하는 무선 통신 네트워크들에서의 이용을 위해 의도된다. 지그비 통신 네트워크는 또한, 산업 제어, 임베디드 센싱, 의학 데이터 수집, 연기 및 침입자 경보, 빌딩 자동화, 가정 자동화 등을 위해 이용될 수 있는 값싼 통신 다중-네트워크를 제공한다. 결과적인 네트워크는 처음에 설치된 배터리들을 이용하여 1년 이상까지 동안 개별 디바이스들이 작동할 수 있게 있도록 매우 작은 양의 전력을 이용한다.

상기 지그비 프로토콜은 산업적, 과학적 및 의학적(ISM) 무선 대역들; 즉 유럽에서는 868 MHz, 미국에서는 915 MHz 및 대부분의 전세계 다른 관할들에서는 2.4 GHz에서 동작한다. 지그비 기술은 간단하고, 값싸며 그리고 용이하게 유지가능한 것으로 의도된다. 일 실행에서, 블루투스 실행이 또한 본 명세서에서 고려될지라도, 지그비 통신 네트워크 내의 가장 유능한 다중-네트워크 라우터는 일반적인 블루투스 또는 다른 무선 인터넷 노드의 소프트웨어의 약 10%만을 필요로 한다. 다른 실행에서, 다중-네트워크 라우터는 지그비 통신 네트워크(15) 내에서의 이용을 위해 일반적인 블루투스 또는 다른 무선 인터넷 노드의 소프트웨어의 단지 2%만을 포함하며, 따라서 기술적 복잡도 및 잠재적 유지 비용을 상당히 감소시킨다.

통신 다중-네트워크의 상기 스타 통신 네트워크는 또한 IEEE 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 동작할 수 있지만, 그것은 고려되는 특정 어플리케이션에 따라 상이한 프로토콜 상에서도 또한 동작될 수 있다. 게다가, 각각의 메시 통신 네트워크는 메시 네트워크 구성기를 포함한다. 통신 다중-네트워크의 특정 실시예에서, 상기 메시 네트워크 구성기는 하나 이상의 정보 라우터들, 및 다중-네트워크 구성기로 지칭되는 디바이스에서 데이터 통신 무선장치와 함께 수용된다.

상기 메시 통신 네트워크에 대한 무선장치인 상기 메시 네트워크 구성기는 상기 메시 통신 네트워크의 모든 멤버들에게 어드레스들을 할당한다. 상기 메시 네트워크 구성기는 게이트웨이 서버로부터 상기 메시 통신 네트워크로의 단일의 진입점(point of entry)이다. 상기 메시 네트워크 구성기는 데이터의 패킷들로서도 또한 알려지는 정보를 정보 라우터들 및 중앙 저장 컴퓨터로 그리고 그들로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 상기 메시 네트워크 구성기는 위치 트랙킹 데이터를 정보 라우터들 및 로직 엔진으로 그리고 그들로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 상기 메시 네트워크 구성기는 이더넷 케이블을 통해서 상기 로직 엔진과 통신함과 동시에, 상기 메시 통신 네트워크에 부속되는 다른 디바이스들로 상기 메시 통신 네트워크를 통해서 무선으로 통신한다. 상기 메시 통신 네트워크에 부속되는 다른 디바이스들은 고려되는 특정 어플리케이션에 따라 정보 라우터들, 무선 엔드 디바이스들, 지능형 쇼핑 카트들, HVAC 모니터들 및 제어기들, 보안 시스템들, 트래픽 카운터들, 및 다른 전자 디바이스들을 포함할 수 있다. 정보 라우터들 사이의 통신, 그리고 정보 라우터들과 메시 네트워크 구성기 사이의 통신 모두는 유선이거나 또는 무선일 수 있다. 기능적으로, 상기 메시 네트워크 구성기는 제휴사들 및 쇼핑객들 모두의 무선 엔드 디바이스들의 위치 트랙킹 데이터를 관리자들에게 라우팅한다. 상기 메시 네트워크 구성기가 무선장치를 통해 데이터를 전송하기 때문에, 그것은 상기 메시 통신 네트워크의 다른 멤버들에게 전자 파(radio wave)들을 브로드캐스트 또는 방출한다.

정적 기준 노드들로서도 또한 알려지는 상기 정보 라우터들은 상기 메시 통신 네트워크의 고정된 멤버들 및 엔드 노드들이다. 각각의 정적 기준 노드는 지능형 쇼핑 카트들, 무선 엔드 디바이스들, 상기 메시 네트워크 구성기, 다른 정보 라우터들, 및 상기 메시 통신 네트워크와 통신가능하게 결합되는 다른 네트워크 디바이스들로부터 정보를 수신하고 그들로 정보를 송신하기 위해서 상기 메시 통신 네트워크를 통해 동작한다. 각각의 정보 라우터는 수신 신호 세기 표시(RSSI; Received Signal Strength Indication), 상기 정보 라우터의 위치에 속하는 X 및 Y 좌표들 및 최근접한 데이터 통신 무선장치의 어드레스를 임의의 요청 무선 엔드 디바이스에 전송한다. 각각의 정보 라우터는 하나 이상의 무선장치들을 포함한다. 예들은 텍사스 인스트로먼트(Texas Instruments) 모델들 2430 및 2431을 포함하지만 이들에 한정되지는 않는다.

하나 이상의 스타 통신 네트워크들을 이용하는 실시예들에서, 상기 스타 통신 네트워크는 각각의 스타 통신 네트워크의 중앙 노드들 또는 허브 노드들로서 동작하는 데이터 통신 무선장치들을 포함한다. 상기 데이터 통신 무선장치는 데이터의 패킷들로서도 알려진 데이터 정보를 무선 엔드 디바이스들 및 로직 엔진으로 그리고 그들로부터 라우팅한다. 일 실시예에서, 상기 로직 엔진과 통신할 때에 상기 데이터 통신 무선장치는 데이터를 와이어, 예컨대 이더넷 케이블을 통해 전송하면서, 동시에 상기 스타 통신 네트워크를 통해 상기 무선 엔드 디바이스, 지능형 쇼핑 카트들 및/또는 다른 블라인드 노드들 및 상기 스타 통신 네트워크에 부속되는 다른 전기 디바이스들로 무선으로 통신한다. 기능적으로, 상기 데이터 통신 무선장치는 상기 로직 엔진으로부터 상기 무선 엔드 디바이스로의 영향력있는 메시지들과 같은 데이터를 라우팅한다. 상기 데이터 통신 무선장치는 직선 라인들로 엄밀하게 통신하는 것 대신에 상기 스타 통신 네트워크의 다른 멤버들로 전자파들을 브로드캐스트 또는 방출한다.

메시 통신 네트워크와 스타 통신 네트워크를 포함하는 통신 다중-네트워크의 예시적인 실시예들에서, 상기 메시 통신 네트워크의 정보 라우터와 상기 스타 통신 네트워크의 데이터 통신 무선장치는 본 명세서에서 다중-네트워크 라우터로서 지칭되는 디바이스에 함께 수용된다. 각각의 상기 다중-네트워크 라우터는 적어도 3개의 마이크로컨트롤러 유닛(MCU) 무선장치들을 수용하고; 하나는 상기 메시 통신 네트워크를 위한 정보 라우터로서 기능하고, 적어도 두 개는 상기 스타 통신 네트워크를 위한 데이터 통신 무선장치들로서 기능한다. 3개의 무선장치들 중 두 개는 저 전력 무선장치들이고 이들은 텍사스 인스트로먼트 모델들 2430 또는 2431을 포함하지만 이들에 한정되지는 않으며, 제3의 무선장치는 더 큰 전력을 갖는 컨트롤러이고, 예컨대 상기한 243x 시리즈 텍사스 인스트로먼트 모델들이다. 기능적으로, 다중-네트워크 라우터들은 다른 다중-네트워크 라우터들과 무선으로 또는 와이어들을 통해 통신한다. 이상적으로, 다중-네트워크 라우터들은 상점 내에서 쇼핑객들, 제휴사들, 및 관리자들에 의해서 이용되는 상기 무선 엔드 디바이스, 지능형 쇼핑 카트들, 및 다른 전기 디바이스들로 무선으로 통신한다. 상기 다중-네트워크 라우터들은 상기 다중-네트워크 구성기를 통해서 중앙 컴퓨터, 또는 로직 엔진과 통신한다.

예시적인 실시예들에서, 쇼핑객의 위치 트랙킹은 상기 통신 다중-네트워크의 메시 통신 네트워크를 통해 수행되지만, 상기 스타 통신 네트워크를 통해서 그러한 트랙킹 기능을 일으키는 것이 가능하다. 상기 무선 엔드 디바이스는 통신 다중-네트워크의 정적 무선장치들(상기 메시 통신 네트워크의 정보 라우터들, 상기 스타 통신 네트워크의 데이터 통신 무선장치들, 또는 상기 통신 다중-네트워크의 다중-네트워크 라우터)과 통신한다. 상기 정적 무선장치들은 쇼핑객이 소매 시설을 통해 이동할 때에 쇼핑객에 가장 근접하게 위치되는 무선 엔드 디바이스에 X 및 Y 세트의 위치 좌표들을 전송한다. 게다가, 각각의 정적 무선장치의 신호 세기가 상기 무선 엔드 디바이스, 상기 로직 엔진, 또는 다른 저장 서버, 예컨대 위치 트랙킹 서버에 의해서 측정된다. 상기 무선 엔드 디바이스의 상기 X 및 Y 세트의 위치 좌표들은 가장 근접하는 정적 라우터들의 X 및 Y 세트의 위치 좌표들 및 측정된 신호 세기에 기초하여 계산된다. 본 발명의 특정 실시예들의 쇼핑객들의 위치를 트랙킹하는 서브시스템은 2009년 1월 14일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제12,353,817호와 2009년 1월 14일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제12,353,760호에 보다 충분하게 기술되고, 이들 출원은 참조에 의해서 완전하게 본 명세서에 통합된다.

예시적인 실시예에서, 상기 로직 엔진은 상점 내의 제품들 및 쇼핑객들에 관한 위치 데이터를 저장한다. 쇼핑객의 위치를 트랙킹하는 예시적인 서브시스템에서, 상기 로직 엔진은 이력 진행(historic progression)을 생성하고, 이는 쇼핑객이 상점에서 쇼핑하는 동안에 지나가는(take) 경로의 맵이다. 상기 로직 엔진은 특정 쇼핑 이동에 대해 쇼핑객에 의해 구매된 아이템들의 리스트를 상기 특정 쇼핑 이동에 대해 고려되는 상기 이력 진행을 매칭한다.

명확하게, 상기 로직 엔진에 의해서 완료되는 임의의 계산 또는 저장은 선택된 실시예들에서 위치 트랙킹 서버로 불리는 특정 서버에 의해서 수행될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 이러한 상황에서 로직 엔진이 이용될 때마다, 위치 트랙킹 서버의 이용이 고려된다. 상기 무선 엔드 디바이스는 연속적으로 자신의 고유 식별자 어드레스를 상기 로직 엔진에 전송하고, 따라서 상기 로직 엔진은 쇼핑객 위치 데이터를 생성할 수 있다. 상기한 바와 같이, 본 명세서의 용어 "연속적으로(continuously)"는 미리 결정된 시간 기간, 예컨대 소프트웨어 엔지니어에 의해 결정되는 바와 같이, 매 5초 또는 매 10초를 의미한다. 게다가, 상기 무선 엔드 디바이스가 상기 무선 엔드 디바이스의 소프트웨어에서 프로그래밍되는 미리 결정되는 시간 기간 동안에 정적일 때에, 상기 무선 엔드 디바이스는 자동으로 전력을 낮추거나(power down) 턴오프하고, 상기 무선 엔드 디바이스의 고유 식별자 어드레스의 연속적 전송이 중지된다. 상기 무선 엔드 디바이스가 전력을 낮추기 이전에 임의의 시간 기간이 미리 결정된 시간 기간으로, 예컨대 10분 또는 30분으로 설정될 수 있다. 자동으로 전력을 낮추는 능력의 이점은 감소된 에너지 소비이다. 게다가, 예시적인 실시예들에서, 상기 무선 엔드 디바이스가 정적 위치로부터 이동 상태로 리턴할 때에, 상기 무선 엔드 디바이스는 자동으로 전력을 올려서(power on) 연속적인 전송 및 트랙킹 특징들을 복구한다.

본 명세서의 시스템들 및 방법들의 예시적인 실시예들에서, 영향력있는 메시지가 쇼핑객의 무선 엔드 디바이스로 전달되기 이전에 소매 시설이, 특히 상기 로직 엔진은 각 쇼핑객의 첫 번째 진실의 순간을 검출한다. 일부 실시예들에서, 소매 시설은 쇼핑객의 위치 트랙킹 디바이스가 제품 위치들의 앞에서 미리 결정된 시간 기간, 예컨대 3초 동안 중지할 때에 쇼핑객이 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있는 것으로 가정한다. 다른 실시예들에서, 소매 시설은 디스플레이 상의 제품들로부터 미리 결정되는 비율 내에 있을 때에 상기 상점 내에서 미리 결정된 속도로 쇼핑객의 위치 트랙킹 디바이스가 느려질 때에 쇼핑객이 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있는 것으로 가정한다. 또 다른 실시예들에서, 소매 시설은 소매 시설 내의 쇼핑객의 속도 및 위치와 쇼핑객의 쇼핑 리스트에 있는 소매 시설에서의 디스플레이 상의 제품의 근접도와의 비교에 기초하여 쇼핑객이 첫 번째 진실의 순간을 경험하는 것으로 가정한다.

일부 실시예들에서, 가정된 첫 번째 진실의 순간이 실제로 거짓의 진실의 순간인지를 결정하기 위해서 확증성(corroboration) 방법이 이용된다. 명확하게, 상기 로직 엔진은 쇼핑객이 구매를 위해 제품을 고려하는 것처럼 보이지만 실제로는 선택을 위해 제품을 고려하지 않을 때에 거짓의 첫 번째 진실의 순간을 검출할 수 있다. 예컨대, 쇼핑객이 정육점에 있고 속도가 느려지는 것을 상기 로직 엔진에 나타내는 쇼핑객의 위치 트랙킹 데이터의 지식을 이용하여, 상기 로직 엔진 상의 소프트웨어는 가능한 첫 번째 진실의 순간을 트리거링하고, 이는 영향력있는 메시지가 전달되어야 함을 시그널링한다. 하지만, 쇼핑객의 위치(이 예에서, 정육점)에서 "클린 업(clean up)"의 지식과 같은 추가의 정보를 이용해, 상기 로직 엔진은 쇼핑객이 거짓된 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있을 것 같다고 결정한다. 상기 로직 엔진이 상기 가정된 첫 번째 진실의 순간을 결정할 때에, 상기 로직 엔진은 상기 영향력있는 메시지를 쇼핑객에 송신하지 않는다.

상기 첫 번째 진실의 순간의 확증성은 다수의 방법들로 성취될 수 있다. 일부 실시예들에서, 거짓의 첫 번째 진실의 순간에서의 영향력있는 메시지들의 전송을 방지하고 모순된 정보를 감소, 또는 심지어 제거하기 위해서, 상기 로직 엔진 상의 소프트웨어는 제품 선택 데이터와의 관계에서 상기 쇼핑객 위치 데이터를 평가한다. 다른 실시예들에서, 상기 로직 엔진은 거짓의 첫 번째 진실의 순간을 식별하기 위해서 쇼핑 이동 타이밍 데이터와의 관계에서 쇼핑객 위치 데이터를 평가한다. 다른 실시예에서, 상기 로직 엔진은 거짓의 첫 번째 진실의 순간이 존재하는지를 결정하기 위해서 쇼핑객의 이동 속도와 상기 쇼핑객 이동 타이밍 데이터와 관계에서 쇼핑객 위치 데이터를 평가한다. 첫 번째 진실의 순간이 검출되고 그리고 특정 실시예들에서는 확증된 이후에, 상기 로직 엔진 상의 소프트웨어는 하나 이상의 영향력있는 메시지들을 자동으로 전송하도록 프로그래밍되고, 상기 영향력있는 메시지들은 쇼핑객의 행동에 영향을 미치기 위한 종종 제품 및 위치 특정적이다.

상기 영향력있는 메시지가 전송되기 이전에, 그것은 상기 로직 엔진에 의해서 생성된다. 쇼핑객의 고유한 개인 아이덴티티가 알려질 때에, 상기 영향력있는 메시지는 특정 쇼핑객의 과거 쇼핑 행동 및 관심들에 맞추어질 수 있다(tailored). 무선 엔드 디바이스가 상점에서 매우 근접하게 있는 각각의 시간에 상기 무선 엔드 디바이스가 상기 로직 엔진에 신호를 송신함으로써 상점의 통신 다중-네트워크와 상관시키기 때문에, 상기 소매 시설은 쇼핑객이 자신의 무선 엔드 디바이스를 이용해 쇼핑하는 언제라도 쇼핑객의 고유한 개인 아이덴티티를 알게 된다.

쇼핑객이 상기 무선 엔드 디바이스를 이용하기 시작할 때에 보통은 각각의 쇼핑 이동의 시작에서, 쇼핑객의 식별이 다양한 방법들로 발생한다. 일부 실시예들에서, 상기 무선 엔드 디바이스가 쇼핑 이동의 시작에서 쇼핑객에 일시적으로 할당되면, 쇼핑객이 자신의 무선 엔드 디바이스와 연관되는 제품 스캐닝 디바이스 상의 예시적인 쇼핑객 카드의 판독가능한 매체를 스캐닝하는 순간에 상기 쇼핑객의 고유한 개인 아이덴티티가 소매 시설에 알려지게 된다.

다른 실시예들에서, 영구적으로 또는 반-영구적으로 쇼핑객에 이전에 할당된 무선 엔드 디바이스를 갖는 쇼핑객이 상점에 진입하면, 또는 상기 무선 엔드 디바이스가 쇼핑객에 의해 구매되면, 상기 무선 엔드 디바이스가 상기 소매 시설의 상기 통신 다중-네트워크와 상관시키는 순간에 상기 쇼핑객의 고유한 개인 아이덴티티가 상기 소매 시설에 알려지게 된다. 상기 무선 엔드 디바이스가 영구적으로 또는 반영구적으로 쇼핑객에 이전에 할당되는 경우, 상기 쇼핑객은 자신의 무선 엔드 디바이스와 연관되는 제품 스캐닝 디바이스 상에서 자신의 쇼핑객 카드의 판독가능한 매체를 이전에 스캐닝하였고, 따라서 상기 쇼핑객의 고유한 개인 아이덴티티가 소매 시설과의 초기 상관시에 식별되게 한다.

상기 쇼핑객의 고유한 개인 아이덴티티를 식별하기 위해서 실제 물리적인 쇼핑객의 카드가 필요하지는 않다. 쇼핑객의 카드들이 상점에 의해 이용되지 않으면, 쇼핑객이 자발적으로 자신의 고유한 개인 아이덴티티 정보를 상기 소매 시설에 제공하는 순간에 그리고 자신의 고유한 개인 아이덴티티 정보가 상기 로직 엔진에 입력되는 순간에 쇼핑객의 고유한 개인 아이덴티티가 상기 소매 시설에 알려지게 된다. 그 후에 상기 로직 엔진은 쇼핑객에 의해서 이용될 무선 엔드 디바이스의 어드레스를 식별하는 고유자(unique)와 연관되는 쇼핑객에 대한 전자 파일을 오픈한다. 상기 로직 엔진으로의 고유한 개인 아이덴티티 정보의 입력은 직접적으로 또는 간접적으로 발생할 수 있다. 간접적으로 발생하면, 제휴사 또는 관리자는 상기 고유한 개인 아이덴티티 정보를 컴퓨터에 입력시키고, 상기 컴퓨터는 상기 고유한, 개인 아이덴티티 정보를 상기 통신 다중-네트워크를 통해 상기 로직 엔진으로 전송하는 통신 다중-네트워크에 통신가능하게 결합된다.

예시적인 실시예에서, 이동 중일 때에 상기 로직 엔진에 신호를 전송함으로써 지능형 쇼핑 카트는 상기 통신 다중-네트워크와 상관시킨다. 따라서, 상기 지능형 쇼핑 카트는 자신이 특정한 시간 기간 동안에, 예컨대 10 또는 15분 동안에 동일한 위치에 있을 때에 상기 통신 다중-네트워크의 멤버들과의 통신을 자동으로 셧 다운한다. 따라서, 상기 지능형 쇼핑 카드가 미리결정된 시간 길이 동안에 이동중에 있지 않으면, 상기 지능형 쇼핑 카트는 상기 로직 엔진과 연관되지 않고, 상기 로직 엔진과 트랙킹된 통신에 있지 않다. 상기 무선 엔드 디바이스와 마찬가지로, 상기 지능형 쇼핑 카트가 이용되지 않을 때에 자동적인 셧 다운은 에너지를 보존한다. 상기 로직 엔진 또는 상기 지능형 쇼핑 카트에 로딩되는 소프트웨어는 설정될 허용 범위를(tolerance range)를 허용하게 하고, 이는 전력이 감소되기 이전에 상점이 상기 지능형 쇼핑 카트가 정적일 수 있는 시간양을 커스터마이즈(customize)하게 하는 것을 가능하게 한다. 대안적인 실시예에서, 상기 지능형 쇼핑 카트는 상기 통신 다중-네트워크와 매우 근접하게 유지되는 한 상기 통신 다중-네트워크와 연속적으로 또는 거의 연속적으로 통신한다.

개별 쇼핑객이 멤버인 쇼핑객들의 카테고리에 기초하는 쇼핑객의 일반 선호도들의 지식을 이용해, 그리고 쇼핑객의 정밀한 실시간 위치의 지식을 이용해, 상기 로직 엔진은 (1) 쇼핑객의 가정된 또는 일반적 선호도들, 및 (2) 상점에서의 쇼핑객의 정밀한 실시간 위치에 맞추어진 하나 이상의 영향력있는 메시지들을 전송한다. 예컨대, 브랜드 애호형(brand loyal) 쇼핑객인 29세 전문가 아프리카계 미국인 여성 마리아가 무선 엔드 디바이스를 가지고 상점 내에서 쇼핑을 시작하고, 상기 무선 엔드 디바이스는 상점에 의해 2년 전에 그녀에게 할당되었다. 마리아는 그녀가 상기 무선 엔드 디바이스를 받았을 때에 그녀의 선호 쇼핑 카드의 판독가능한 매체를 2년 전에 스캐닝하였다. 마리아가 자신의 무선 엔드 디바이스를 가지고 상점에서 쇼핑을 시작할 때에, 상기 무선 엔드 디바이스는 상점의 통신 다중-네트워크와 상관시키고, 이는 상점에서의 그녀의 존재를 상점이 알게 한다. 소매 시설은 유사한 쇼핑 행동 특색, 예컨대 브랜드 애호형을 공유하는 쇼핑객들의 카테고리에 마리아를 위치시킨다. 일부 실시예들에서, 상기 소매 시설은 상기 로직 엔진을 통해 하나 이상의 영향력있는 메시지들을 쇼핑객들이 소매 시설에 각각 진입할 때에 쇼핑객들의 카테고리의 모든 멤버들에게 전송하고, 상기 영향력있는 메시지들은 쇼핑객들의 카테고리에 맞추어진다. 예시적인 실시예들에서, 상기 로직 엔진은 첫 번째 진실의 순간이 검출될 때에 상기 쇼핑객들의 카테고리의 모든 멤버들에게 쇼핑객들의 카테고리에 맞추어진 영향력있는 메시지들을 전송한다.

다른 실시예들에서, 소매 시설은 과거 쇼핑 행동보다는 인구학(demographics)에 기초하여 쇼핑객들을 카테고리화한다. 또 다른 예시적인 실시예들에서, 상기 소매 시설들은 이전에 보여졌던 쇼핑객 행동 및 인구학에 기초하여 쇼핑객들을 카테고리화한다. 그러한 실시예에서, 상기 소매 시설은 브랜드 애호형인, 연령층 25세 내지 35세의 모든 전문가 아프리카계 미국인 여성들에 대해 영향력있는 메시지를 맞출(tailor) 것이다. 이 경우에, 브랜드 애호형인, 연령층 25세 내지 35세의 모든 전문가 아프리카계 미국인 여성들을 포함하는 쇼핑객들의 카테고리의 모든 다른 알려진 멤버들과 같이, 마리아는 동일한 영향력있는 메시지들을 수신할 것이다.

영향력있는 메시지들은 예컨대 소매 시설이 더 높은 이익을 창출하는 특정 브랜드의 세제(detergent)의 상이한 크기 또는 양을 쇼핑객이 구매한다는 제안들을 포함한다. 쇼핑객들에 영향을 미치기 위한 다른 잠재적 메시지들은, 유사한 쇼핑객들의 카테고리의 다른 멤버들이 종종 구매하는 추가적인 제품들을 구매하기 위한 제안들을 포함한다. 예컨대, 마리아가 세탁 세제들을 진열하는 통로에 있는 동안에, 그녀의 고유한 개인 아이덴티티 정보 및 상점 내의 그녀의 위치를 알고 있는 상기 소매 시설은 그녀가 섬유 유연제나 주름 이형제를 구매할 것은 제안하는 영향력있는 메시지들을 그녀의 무선 엔드 디바이스에 전송한다.

다른 실시예들에서, 각각의 쇼핑객은 첫 번째 진실의 순간에서 자신의 고유한 개인 아이덴티티 정보에 특히 맞추어진 영향력있는 메시지들을 수신한다. 이러한 영향력있는 메시지는 쇼핑객이 멤버인 쇼핑객들의 카테고리에 맞추어진 영향력있는 메시지들에 추가되거나 또는 대신할 수 있다. 예컨대, 상점은 59세의 캐나다인 스티브가 상점에서 매주 100 달러를 소비하고 그가 세탁 세제를 구매할 때에 그는 단지 상표 TIDE®(3389568; The Procter and Gamble Company; 세탁 세제) 하에서 마켓팅된 세탁 세제들만을 구매하는 것을 알고 있다. 이러한 지식을 이용해, 상점은 그가 브랜드들을 변경하도록 부추기기(entice) 위해서, 상표 CHEER® (2825038, The Procter and Gamble Company; 세탁 세제) 하에서 마켓팅된 세탁 세제를 구매하도록, 특정 제의, 예컨대 구매 가격의 5달러 할인(off) 스티브에 제의할 수 있다. 스티브는 이익을 받는데 왜냐하면 그가 그의 세제에 대해 할인을 받기 때문이다. 상기 소매 시설은 또한 특정 공급자들을 유지하거나 유치하기 위한 특정 판매 목표들, 및 잠재적으로 더 높은 이익 마진들을 충족시키는 것을 포함하는 다양한 방식들로 이익을 얻는다. 예컨대, 소매 시설은 TIDE®보다 CHEER®에 대해 더 많은 이익을 가질 수 있고 따라서 스티브가 CHEER®를 구매하고 잠재적으로는 브랜드를 변경할 때에, 소매 시설은 더 높은 이익 마진을 경험한다.

상기 소매 시설은 다양한 방법들로 쇼핑객들의 개인 선호도들을 습득한다. 예컨대, 상기 소매 시설은 상점 상태들, 선호 제품들, 및 쇼핑 경험을 어떻게 향상시킬지에 대한 제안들에 관한 쇼핑객이 작성한 설문들을 가질 수 있다. 설문들은 서면으로 또는 소매 시설에서 전자적으로 또는 가정에서 작성될 수 있다. 상기 소매 시설은 또한 소매 시설과의 각각의 쇼핑객들의 쇼핑 이력을 검토하는 것으로부터 쇼핑객의 개인적 선호도들을 습득할 수 있다. 소매 시설들은 추가적으로 쇼핑객이 작성한 쇼핑 리스트들로의 액세스를 갖는데, 이는 상기 시스템이 소매 시설과 공유되고 생성될 쇼핑 리스트들을 제공하지 때문이다. 쇼핑객들은 그들이 집에 가지고 가는 무선 엔드 디바이스들과 연관되는 제품 스캐닝 디바이스를 이용하여 그들의 가정에서 쇼핑객들이 제품을 모두 사용할 때에 제품의 판독가능한 매체를 스캐닝할 수 있다. 대안적으로, 상기 쇼핑 리스트는 소매 시설이 소유하거나 모니터링하는 웹사이트 상에서 쇼핑객에 의해서 전자적으로 생성될 수 있고, 상기 웹사이트는 쇼핑객이 쇼핑한 소매 시설의 로직 엔진에 상기 쇼핑 리스트를 통신한다.

예시적인 실시예들에서, 상기 로직 엔진은 이하의 다양한 정보를 포함하지만 이들에 한정되지는 않는다: (1) 쇼핑객들이 선호 쇼핑 카드들을 획득할 때에 쇼핑객들로부터 수집되는 인구학적 정보; (2) 예시적인 쇼핑 카드들과 연관되는 구매 이력; (3) 이력 진행; (4) 쇼핑 설문들로부터 수집되는 정보; 및 (5) 개인 컴퓨터들 또는 무선 엔드 디바이스 상에서 비-상점 위치들(예컨대, 가정)에서 쇼핑객들에 의해 생성되는 쇼핑 리스트들 및/또는 재고 리스트들. 상기 소매 시설에 의해서 알려지는 상당한 양의 쇼핑객 정보가 비-상점 위치들에서 쇼핑객에 의해 생성된다. 이러한 쇼핑객 정보의 대부분은 쇼핑객이 가정에 있는 동안에 쇼핑객에 의해서 영구적으로 또는 반-영구적으로 쇼핑객에 할당된 무선 엔드 디바이스를 통해서 또는 인터넷을 통해서 기고된다. 비-상점 위치들에서 생성되는 이러한 과다한(plethora) 쇼핑 정보에 대한 액세스를 갖는 소매 시설들은 영향력있는 메시지들을 맞춤으로써 또는 쇼핑객의 다음 쇼핑 이동 동안에 쇼핑객들에 대해 이용될 적절한 미리-만들어진 영향력있는 메시지들을 선택함으로써 쇼핑객들에 영향을 미치기 위해 상기 쇼핑객 정보를 이용한다.

소매 시설들 및 소매 시설들에 대한 쇼핑객들 모두에게 쇼핑객들의 쇼핑 리스트들에 대한 액세스를 갖는 것은 바람직한데, 이는 소매 시설들이 (1) 완성 메뉴를 제공하기 위한 쇼핑객들의 쇼핑 리스트를 보완하거나, 또는 (2) 레시피(recipe)를 완성하는 구매될 추가적인 아이템들을 제안할 수 있다. 예컨대, 쇼핑객이 핫도그 및 번즈(buns) 쇼핑 리스트를 갖는 경우에, 상기 소매 시설은 영향력있는 메시지를 전송하고, 상기 영향력있는 메시지는 쇼핑객이 조미료 통로에 있을 때에 상기 쇼핑객에 의해 이용되는 상기 무선 엔드 디바이스로, 상기 쇼핑객이 케첩, 머스타드, 및 조미료의 구매를 고려할 것을 제안한다. 대안적으로, 상기 소매 시설은 적은 추가의 성분들의 구매로 만들어질 수 있는 레시피를 쇼핑객이 이용할 것을 제안할 수 있다. 예컨대, 상기 소매 시설이 쇼핑객의 쇼핑 리스트가 칩(chip)들과 살사(salsa)를 갖는다는 것을 알 때에, 상기 소매 시설은 쇼핑객에게 나초를 만들기 위한 추가적인 치즈의 구매를 제안하는 영향력있는 메시지를 전송할 수 있다.

쇼핑객이 상기 소매 시설에서 특정 매장에 있다는 지식과 공동으로 쇼핑객의 재고 리스트의 지식을 이용해, 상기 소매 시설은 쇼핑객이 그 매장을 떠나기 시작할 때에 또는 그 바로 직전에 영향력있는 메시지를 그 쇼핑객에 송신할 수 있다. 예컨대, 상기 소매 시설은 쇼핑객의 재고 리스트에 있지 않은 특정 매장에서의 판매를 위해 특정 제품들을 잊지 않도록 쇼핑객에 리마인더를 송신할 수 있다. 상기 영향력있는 메시지들의 내용은 다음을 포함하지만 이들에 한정되지는 않는다: 레시피 제안들의 형태; 쇼핑객의 쇼핑 리스트에 대한 제안된 입력들; e-쿠폰들; 소매 시설과 고객 사이의 공급과 수요를 더 잘 반영할 수 있는 쿠폰과 유사한, 아이템의 타겟팅된 가격; 쇼핑 리스트상의 제품을 쇼핑객이 통과할 때의 경보들; 할인들; 제품 리뷰들; 경쟁적 제품 제의들; 향상된 절약 기회들(예컨대, 잠재적 시스템 경보는 다음과 같을 수 있다: "우리는 당신이 5개의 2리터 소프트 드링크들을 선택하였고, 5개 이상을 구매하였으며, $2.00 할인을 받은 것을 알고 있다"); 공동-브랜딩(co-branding) 기회들(예컨대, "우리는 당신이 소프트 드링크에 대한 The Coca-Cola Company에 등록된 상표인 COCA COLA®를 선택하였는데, 당신의 COCA COLA®와 함께 감자칩에 대한 Recot,Inc.에 등록된 상표인 일부 LAY'S®를 왜 시도하지 않는가?"); 제품 선택의 이력 진행에 대한 응답들; 일반 제품 경고들(예컨대, "이 제품은 철을 포함한다" 또는 "이것은 유제품이다"); 쇼핑객 프로파일에 맞추어진 제품 경고들(예컨대, 쇼핑객의 프로파일은 쇼핑객의 가족 중 누군가가 땅콩에 알레르기가 있다는 알레르겐 데이터(allergen data)를 포함하고, 따라서 상기 영향력있는 메시지는 "당신이 방금 선택한 제품은 땅콩을 취급하는 공장에서 생산된 것입니다"일 수 있다); 제품 경고들의 조합(예컨대, "우리는 당신에 오늘 픽업을 위해 주문한 처방약과 충돌하는 처방약을 지난주에 구매한 것을 알고 있다, 두 개의 처방약들을 섭취하기 이전에 당신 의사와 상담해 보아라"); 나트륨 성분 또는 지방 성분과 같은 특정 제품 정보를 제공하는 건강 인지 경보들; 제품 및 저장 설문들; 소매 시설 내에서 어떻게 제품들을 찾는지에 대한 내부 맵들; 및 당업계에 알려진 다른 영향력있는 메시지들. 더욱이, 영향력있는 메시지들은 사용되는 매체의 타입에서, 예컨대 텍스트 메시지들, 전자 사진들, 비디오들, 오디오, 하이퍼링크들, 및 쌍방향 메시지들에서 가변될 수 있다.

쇼핑객의 제품 고려에 대해 상기 영향력있는 메시지들을 맞추는(tailoring) 이러한 방법들에 더하여, 상기 로직 엔진은 다음의 것들을 포함하는 정보를 이용하여 상기 영향력있는 메시지들을 맞춘다: (1) 쇼핑객이 소매 시설에 있는 시간 및 날짜; (2) 상기 소매 시설에 이미 알려진 쇼핑객의 일반 선호도들; (3) 상기 소매 시설에 이미 알려진 쇼핑객의 개인 선호도들; (4) 쇼핑객의 이전 구매들; (5) 쇼핑객 위치 데이터 및 제품 스캐닝 데이터의 로직 엔진에 의한 구성을 통해 상점에 알려진 쇼핑객의 실시간 의도 구매들; (6) 쇼핑객의 쇼핑 리스트; (7) 쇼핑객의 가정 재고 리스트; (8) 특정 제품 또는 제품들의 부류의 구매를 고려하는데에 쇼핑객이 소비하는 실제 시간 기간; (9) 하나 이상의 아이템들에 대해 쇼핑객들의 투입된 예산에 따라 임의의 하나 또는 수 개의 아이템들을 소비하기 위해 쇼핑객이 선택하는 금액; (10) 소매 시설에서 현재의 판촉 가격들(광고된 또는 달리); (11) 쇼핑객의 이전에 기획된 전자 쿠폰들 또는 이전에 스캐닝된 종이 쿠폰들; (12) 쇼핑객의 프로파일에서 "건강 경고들"(예컨대, 알레르겐)에 대한 쇼핑객의 요청들; 및 (13) 쇼핑객들이 구매하도록 의도되는 카테고리들에 대해 근접 만료 날짜들 때문에 가격이 인하된(marked down) 패키지들에 대한 경보들을 위한 쇼핑객의 요청. 상기한 리스트는 소모적인 것이 아니며, 상기 리스트에 추가들이 용이하게 만들어질 수 있다.

이상적으로, 상기 시스템은 영향력있는 메시지들을 제공하고, 상기 영향력있는 메시지들은 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치고 그리고 쇼핑객은 제품들의 구매를 계속한다. 그러한 영향은 선택된 또는 고려된 제품들에 더 많은 제품을 추가하는 것, 선택된 또는 고려된 제품을 시스템에 의해 제안되는 제품으로 교환하는 것, 및/또는 쇼핑객의 가족의 멤버들 또는 쇼핑객에 의한 화학 반응 또는 일부 알려진 알레르기에 기인하는 선택된 제품을 삭제하는 것을 포함하지만, 이들에 한정되지는 않는다. 실제 실시간 쇼핑객 행동 데이터가 알려질 때에 반응들 각각이 상기 로직 엔진에 의해서 측정될 수 있다. 하지만, 상기 영향력있는 메시지들이 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치지 않을지라도, 상기 소매 시설은 쇼핑객의 결정이 소매 시설의 제안을 따르지 않음을 인지하고, 이후의 분석 및 왜 제품이 선택되지 않았는지의 분석 및 이유들의 리뷰를 위해 쇼핑객에 특정적인 정보를 유지할 수 있다. 상기 소매 시설은 어떠한 타입들의 영향력있는 메시지들이 가장 효율적인지를 그리고 소매 시설에서 어떠한 디스플레이들이 소비자가 제품들 선택하거나 선택하지 않는데에 영향을 미쳤는지 또는 미치지 않았는지를 분석할 수 있다. 이러한 정보는 상기 영향력있는 메시지들의 모든 다른 타입들보다 더 우수한 미래의 영향력있는 메시지들을 맞추기 위한 기회를 소매 시설들에 제공한다.

대조적으로, 상기 영향력있는 메시지들이 상기 로직 엔진에 의해 개인에게 맞추어지지 않고 대신에 다양한 이미 준비된 영향력있는 메시지들로부터 선택되는 실시예들이 존재한다. 이러한 경우에, 상기 시스템은 상기 실제 실시간 쇼핑객 행동 데이터에 기초하여 상기 이미 준비된 영향력있는 메시지들 중 가장 영향 있는 것을 선택한다. 다른 실시예들은 맞추어지고 그리고 미리-만들어진 영향력있는 메시지들의 혼합을 이용한다.

예시적인 실시예에서, 쇼핑객들은 그들이 수신하기를 원하는 영향력있는 메시지들의 타입들에 "옵트 인(opt in)"한다. 예컨대, 일부 쇼핑객들은 건강 인지 경고들을 원할 것임에 반해, 다른 쇼핑객들은 제품 가격, 절약 기회들, 판촉물, 등에 대한 보다 많은 정보를 수신할 것이다. 영향력있는 메시지들의 타입들의 예들은 순차로 이하에서 기술된다.

상기 간략하게 논의된 바와 같이, 일부의 실시예들에서, 상기 소매 시설은 쇼핑객이 특정 레시피들을 만드는 것을 제안함으로써 쇼핑객 행동에 영향을 미친다. 상기 소매 시설이 레시피를 완료하기 위한 특정 아이템들의 구매를 제안할 때에, 상기 소매 시설은 특정 쇼핑객 정보, 예컨대 쇼핑객의 쇼핑 리스트, 쇼핑객의 가정 재고 리스트, 또는 쇼핑 이동 동안에 구매를 위해 쇼핑객의 이미 스캐닝한 선택된 아이템들을 알고 있다. 본 명세서에 사용되는 바로서 용어 "레시피(recipe)"는 원하는 결과를 성취하기 위해 일부 방식으로 구매되어 집합될 아이템들을 필요로하는 프로젝트들을 포함한다. 예컨대, 하드웨어 상점이 쇼핑객이 하우스 페인트 및 브러시들을 구매하고 있음을 알고 있을 때에, 예시적인 실시예에서, 상기 하드웨어 상점은 쇼핑객이 바다 스폰지들과 글레이즈를 구매하고 그에따라 쇼핑객이 포 페인팅(faux painting) 프로젝트를 완료할 수 있다고 영향력있는 메시지에서 제안한다.

다른 실시예에서, 상기 영향력있는 메시지는 쇼핑객의 알려진 쇼핑 리스트를 이용하여 소매 시설에서 쇼핑하는 동안에 이동할 최상의 루트들을 쇼핑객들에 제공한다. 상기 소매 시설은 쇼핑객의 쇼핑 리스트 모든 아이템들을 찾기 위해 맵들 또는 방향들을 제공할 것이다. 예시적인 실시예들은 상기 소매 시설 내의 실시간 이벤트들에 맞추어진 쇼핑 루트들을 쇼핑객에 제공한다.

이러한 실시예들은, 쇼핑객이 구매를 고려하고 있는 제품에 대해 영향력있는 메시지들을 맞추기 위해서 상점들이 각 쇼핑객의 위치, 타이밍, 및 개인 정보를 이용하는 것을 가능하게 한다. 게다가, 상기 쇼핑객이 실제로 구매를 위해 제품의 선택을 고려하고 있을 때에, 상기 영향력있는 메시지가 상기 통신 다중-네트워크를 통해 상기 무선 엔드 디바이스로 전송된다. 이것은 첫 번째 진실의 순간, 그 동안, 또는 그 바로 이후일 수 있다.

도 1은 소매 시설(5)의 개략적인 평면도를 제공한다. 특히, 쇼핑객(7), 제휴사(8), 및 관리자(9)자 상기 통신 다중 네트워크(10)의 멤버들 사이의 무선 통신을 위해서 통신 다중 네트워크(10) 내에서 위치되고 연관되는 소매 시설(5)의 섹션의 상면도가 도시된다. 통신 다중 네트워크(10)는 소매 시설(5) 및 상점의 재산(예컨대, 상점의 주차장 및 다른 외부 영역들 - 미도시) 내에 위치된다.

도 1의 상기 통신 다중-네트워크(10)는 메시 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 포함한다. 하지만, 상기 통신 다중-네트워크의 구성은 고려되는 특정 어플리케이션에 따라 변화한다. 바람직하게, 상기 통신 다중-네트워크(10)는 적어도 하나의 메시 통신 네트워크 및 적어도 하나의 스타 통신 네트워크를 포함한다. 상기 무선 엔드 디바이스를 통해, 쇼핑객(7)은 기계 판독가능한 메시지들 및 위치 정보를 포함하는 데이터를 상기 로직 엔진에 상기 통신 다중-네트워크를 통해서 통신한다. 예시적인 실시예들에서, 인간 판독가능한 메시지들 및 기계 판독가능한 정보, 예컨대 바코드들이 상기 통신 다중-네트워크(10)의 상기 스타 통신 네트워크(16)를 통해 통신되는 한편, 운영자의 X 및 Y 위치 좌표들이 상기 통신 다중-네트워크(10)의 상기 메시 통신 네트워크(14)를 통해서 트랙킹된다.

쇼핑객(7), 제휴사(8), 및 관리자(9)는 각각 다중-네트워크 라인들(6)과 다중-네트워크 라우터(11)를 통해서 상기 통신 다중 네트워크(10)의 메시 통신 네트워크(14)와 스타 통신 네트워크(16) 모두에 접속된다. 도 1은 다중-통신 라우터들(11)이 상기 메시 통신 네트워크(14)와 상기 스타 통신 네트워크(16) 모두에 대해 동작하는 실시예를 도시한다. 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 메시 통신 네트워크(14)와 스타 통신 네트워크(16)를 통한 데이터의 전송을 위한 컴포넌트들을 포함하고, 이는 메시 통신 네트워크(14) 또는 스타 통신 네트워크(16)를 위한 무선장치로서 역할하게 한다.

선택된 실시예들에서, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 사람들이 소매 시설(5)에서 쇼핑하거나 또는 일하는 범위의 외부에 있는 위치에 놓여진다. 예컨대, 도 1에서, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 소매 시설(5)의 천장에 있거나 또는 그 사방에 있다. 바람직하게, 반드시 필수적인 것은 아니지만, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 적어도 3개의 무선장치들을 수용하고: 제1 무선장치는 메시 통신 네트워크(14)의 정보 라우터로서 기능하고, 적어도 두 개 이상의 무선장치들은 상기 스타 통신 네트워크(16)의 데이터 통신 무선장치로서 기능한다. 예시적인 실시예들에서, 상기 3개의 무선장치들에 더하여, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 자신의 고유 IEEE 어드레스를 완비한 컴퓨터 컴포넌트를 포함하고; 상기 컴퓨터 컴포넌트는 임의의 상기 무선장치들에 의해서 수집되는 정보가 여기서 시스템 통신 라인들(19)로 도시되는 바와 같은 케이블 와이어들을 통해 상기 로직 엔진(23)으로 전송되는 것을 가능하게 한다.

통신 다중-네트워크(10)를 이용하는 실시예들에서, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 메시 통신 네트워크(14)와 스타 통신 네트워크(16) 모두에 대해 동작하기 위해 모든 필요한 컴포넌트들을 포함한다. 다중-네트워크 라우터(11)는 적어도 3개의 마이크로컨트롤러 유닛(MCU)들을 포함한다. 하나의 MCU는 메시 통신 네트워크(14)를 위해 사용되고 적어도 두 개는 스타 통신 네트워크(16)를 위해 사용된다. 각각의 MCU는 바람직하게 시스템-온-칩 타입의 MCU이고, 제어 유닛, 하나 이상의 레지스터들, 상당량의 ROM, 상당량의 RAM, 및 연산 로직 유닛(ALU)을 포함한다.

텍사스 인스트로먼트 CC2431 MCU는, 상기 메시 통신 네트워크(14)에 대한 무선장치들 및 상기 스타 통신 네트워크(16)상에 이용되는 적어도 두 개의 무선장치들 중 하나 중 하나로서의 이용을 위한 예시적인 MCU인데, 이는 미리정해진 데이터 전송 레이트들에서 메시 통신 네트워크(14)와 스타 통신 네트워크(16)를 통해 데이터를 용이하게 전송하는 능력 때문이다. 또한, 텍사스 인스트로먼트 CC2431 MCU는 본 명세서에서 통신 다중-네트워크(10) 내에 위치 검출 기능들을 제공할 수 있다. 대안적으로, 텍사스 인스트로먼트 CC2430 MCU는 상기 메시 통신 네트워크(14)에 대한 무선장치들 및 상기 스타 통신 네트워크(16)상에 이용되는 두 개의 무선장치들 중 하나 중 하나로서의 이용을 위한 예시적인 MCU이다. 다중-네트워크 라우터(11)의 적어도 3개의 무선장치들 중 제3 무선장치는 텍사스 인스트로먼트 CC243x 시리즈보다 보다 강력한 무선장치이어야 한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 다중-네트워크 구성기(21)는 상기 스타 통신 네트워크(16)에 대한 허브로서 그리고 상기 메시 통신 네트워크(14)에 대한 메시 네트워크 구성기로서 동작한다. 상기 메시 통신 네트워크(14)와 상기 스타 통신 네트워크(16)에 대한 무선장치들이 여기서는 동일한 디바이스에 수용되는 것으로 도시되었지만, 그들은 고려되는 특정 어플리케이션에 따라 별개의 유닛들에 수용될 수도 있다. 모든 메시 통신 네트워크(14)는 메시 네트워크 구성기를 필요로 한다. 도 1에 도시되는 실시예에서, 상기 메시 네트워크 구성기는 다중-네트워크 구성기(21)로 지칭되는데, 이는 그것이 데이터 통신 무선장치와 함께 수용되기 때문이다. 다른 실시예들에서, 상기 메시 네트워크 구성기는 데이터 통신 무선장치 없이 독립형 유닛에 존재할 수 있다.

도 1을 참조하면, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)를 상기 로직 엔진(23)에 접속시키는 시스템 통신 라인들(19)이 도시된다. 시스템 통신 라인들(19)은 무선 또는 유선일 수 있고, 도 1, 도 2B, 도 3A, 도 3B 및 도 4에서 그들이 유선임을 표시하기 위해서 실선들로서 도시된다. 이더넷 케이블은 각각의 다중-네트워크 라우터(11)와 로직 엔진(23) 사이의 예시적인 유선 접속 디바이스이다. 도면들에 도시되는 상기 시스템 통신 라인들(19)은 단지 예시적인 것이며, 시스템 통신 라인들(19)은 모든 다중-네트워크 라우터(11) 및 다중-네트워크 구성기(21)로부터 로직 엔진(23)에 접속한다. 예시적인 실시예들에서, 상기 시스템 통신 라인들(19)은 다중-네트워크 라우터들(11)을 서로서로 접속시킨다.

메시 통신 네트워크(14) 내의 다중-네트워크 라우터들(11) 사이의 전송의 구역(zone)들에 상응하는 다중-네트워크 통신 라인들(6)이 또한 도 1에 도시된다. 실제로, 설명의 목적으로 직선들로 도시되었지만, 다중-네트워크 통신 라인들(6)이 반드시 직선들은 아니며, 보다 정확하게는 각각의 다중-네트워크 라우터(11)로부터 발산되는 전송의 원형 구역들이다. 각각의 다중-네트워크 라우터(11)의 그러한 구역들을 통해, 데이터가 전송되고 수신된다.

실제로, 메시 통신 네트워크(14) 내의 데이터 전송 레이트는 바람직하게 초당 적어도 125 킬로바이트(KB/s) 인 것으로 구성된다. 스타 통신 네트워크(16) 내의 상기 데이터 전송 레이트는 바람직하게 적어도 250 KB/s 인 것으로 구성된다. 쇼핑객(7)과 통신 다중-네트워크(10) 사이의 인터페이스는 무선이고 다음의 것들 중 어느 하나 또는 모두를 통해 쇼핑객(7)에 의해서 액세스된다: 다중-네트워크 통신 라인들(6)을 통한 무선 엔드 디바이스(40)(도 7에 도시되는 바와 같이), 및 지능형 쇼핑 카드(50)(도 8에 도시되는 바와 같이).

이제 도 2를 참조하면, 예시적인 메시 통신 네트워크(14)의 개략적인 표현이 제공된다. 다수의 다중-네트워크 라우터들(11)이 다중-네트워크 통신 라인들(6)을 통해서 상기 메시 통신 네트워크(14)의 멤버들과 무선 통신한다. 상기 메시 통신 네트워크(14)의 멤버들은 무선 엔드 디바이스들(40); 지능형 쇼핑 카트들(50), 및 상기 메시 네트워크 구성기(데이터 통신 무선장치와 수용된 것으로 도시됨)로서 동작하는 다중-네트워크 구성기(21)를 포함할 수 있다. 다른 컴포넌트들(예컨대, 상기 무선 엔드 디바이스들(40)과 다중-네트워크 구성기(21)) 및 메시 통신 네트워크(14)를 구성하는 정보 라우터들 사이의 통신의 무선 라인들의 방향 및 존재를 보여주기 위해서 다중-네트워크 통신 라인들(6)이 점선들로 도시된다. 메시 통신 네트워크(14)는 낮은 전력 소비, 낮은 운용 비용, 정의된 공간 내의 효율적인 통신 및 유지를 위한 낮은 비용을 포함하는 많은 이득들을 제공한다.

도 2A에 도시되는 바와 같이, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 상기 메시 통신 네트워크(14)에서 다른 다중-네트워크 라우터들(11) 중 적어도 일부와 통신하는 능력을 갖는다. 일부 실시예들에서, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 상기 메시 통신 네트워크(14)와 연관되는 모든 다른 다중-네트워크 라우터(11), 상기 다중-네트워크 구성기(21), 또는 무선 엔드 디바이스(40)와 통신할 수 있다.

메시 통신 네트워크(14)는 두 개의 접속 배열들 중 하나를 이용하는 로컬 영역 네트워크(LAN)이다. 하나의 배열은 전체 메시 토폴로지이고, 여기서 상기 다중-네트워크 라우터들(11) 모두는 서로서로 무선으로 접속되고 그리고 메시 이내의 모든 다른 다중-네트워크 라우터(11)로 정보를 수신 및 전송할 수 있다. 다른 예시적인 배열은 공간 메시 토폴로지이다. 부분적 메시 토폴로지에서, 각각의 다중-네트워크 라우터(11)는 상기 메시 내에서 이용가능한 다중-네트워크 라우터들(11)의 모두가 아닌 일부에 무선으로 접속된다. 도 2A에 도시되는 메시 통신 네트워크(14)는 전체 메시 토폴로지 타입이다.

일부 실시예들에서, 메시 통신 네트워크(14)를 통해 전달되는 데이터는 데이터의 적은 패킷들, 예컨대 쇼핑객들(7), 제휴사들(8), 및 관리자들(9) 사이의 X 및 Y 위치 좌표들로 제한된다. 바람직하게, 위치 트랙킹 서브시스템이 상기 메시 통신 네트워크(14)를 통해 수행된다. 이러한 실시예에서, 상기 위치 트랙킹 서브시스템의 기능성은 상기 다중-네트워크 라우터(11)의 정보 라우터 컴포넌트를 이용한다. 이러한 실시예에서, 정보 라우터들은 반드시 서로 통신하지 않고, 대신에 각각의 블라인드 노드에 X 및 Y 위치 좌표들을 제공하고, 상기 블라인드 노드는 무선 엔드 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)일 수 있다. 선택된 예시적인 실시예들에서, 상기 무선 엔드 디바이스(40)는 상기 무선 엔드 디바이스(40) 상에 로딩된 삼각법(triangulation) 소프트웨어를 통해 자신의 고유 X 및 Y 위치를 계산한다. 상기 무선 엔드 디바이스(40) 또는 상기 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치를 삼각측량하기 위해서, 상기 다중-네트워크 라우터(11) 내에 포함되는 것으로서 도 2A에 도시되는 정보 라우터들 중 적어도 3개로부터 상기 무선 엔드 디바이스(40)는 신호들을 수신한다. 상기 다중-네트워크 라우터들(11)은 각각 자신들의 X 및 Y 위치 좌표들을 알고 있는데, 이는 상기 로직 엔진이 각각의 다중-네트워크 라우터에 그들의 X 및 Y 위치 좌표들을 제공하기 때문이다. 다중-네트워크 라우터들(11)은 다중-네트워크 구성기(21)로서 도시되는 상기 메시 네트워크 구성기에 접속되고, 이는 이더넷 케이블(도 1, 도 2B, 도 3A, 도 3B, 및 도 4에서의 시스템 통신 라인(19))을 통해 상기 로직 엔진(23)에 접속된다.

일부 실시예들에서, 메시 통신 네트워크(14)는 지그비 통신 네트워크이다. 지그비는 무선 개인 영역 네트워크(WPAN)들에 대한 IEEE 802.15.4 표준에 기초하여 적은 저 전력 디지털 무선장치들을 이용하는 고 레벨 통신 프로토콜들에 적합한 명세(specification)의 명칭이다. 지그비는 낮은 데이터 속도, 긴 배터리 수명 및 안전한 네트워킹을 필요로 하는 무선주파수(RF) 어플리케이션들에 대해 타겟팅된다.

도 2A를 다시 참조하면, 그 가장 단순한 형태로, 메시 통신 네트워크(14)는 하나 이상의 다중-네트워크 라우터들(11), 적어도 하나의 다중-네트워크 구성기들(21), 및 무선 엔드 디바이스들(40)를 포함한다. 상기 다중-네트워크 구성기(21)는, 메시 통신 네트워크(14) 내에서 하나 이상의 다중-네트워크 라우터들(11)을 통해서 데이터를 라우팅하는 디바이스이다. 상기 다중-네트워크 구성기(21)는 시스템 통신 라인(19)을 통해 상기 로직 엔진(23)에 접속된다. 상기 메시 통신 네트워크(14)는 비콘 또는 비-비콘 타입 중 하나이다. 비콘 네트워크들에서, 전력 사용이 추가로 감소되는데, 이는 비콘이 전송되는 동안에만 다중-네트워크 라우터(11)가 활성이기만 하면 되기 때문이다. 비-비콘 타입 네트워크들에서의 전력 소비는 더 높을 수 있는데, 이는 통신 다중-네트워크(10) 내의 다중-네트워크 라우터들(11) 중 적어도 일부가 항상 활성인 한편 나머지는 비활성일 수 있기 때문이다. 그럼에도 상기 통신 다중-네트워크(10) 내의 모든 또는 실질적으로 모든 다중-네트워크 라우터들(11)을 연속적으로 활성이게 하는 것이 가능하다.

상기 메시 통신 네트워크(14)가 비콘 네트워크인 실시예들에서, 상기 다중-네트워크 라우터들(11)(그리고 보다 구체적으로, 정보 라우터들로 불리는 상기 메시 통신 네트워크를 위한 무선장치들)은 자동으로 자신들의 X 및 Y 위치 좌표들을 상기 블라인드 노드들로 초당 다수 번 브로드캐스트한다. 블라인드 노드들은 무선 엔드 디바이스들(40) 및 지능형 쇼핑 카트들(50)로 구성되는 그룹으로부터 선택된다. 이러한 실시예에서, 블라인드 노드들은 그들의 좌표들을 요구하는 다중-네트워크 라우터들(11)에 신호들을 전송할 필요가 없다.

다른 실시예들은 비-비콘 타입 메시 통신 네트워크(14)를 이용한다. 비-비콘 구현된(enabled) 네트워크(즉, 비콘 차수가 1.5인 네트워크들)에서, 다중-네트워크 라우터들(11)은 바람직하게 연속적으로 활성인 데이터 수신기들을 갖는다. 이러한 실시예들에서, 무선 엔드 디바이스들(40)에 의해서 요청될 때에, 메시 네트워크 구성기는 하나 이상의 다중-네트워크 라우터들(11)을 통해 상기 블라인드 노드들로 다시 신호를 전송한다. 다중-네트워크 구성기(21)는 다중-네트워크 라우터들(11)을 관리하고, 무선 엔드 디바이스들(40)과 상기 메시 통신 네트워크(14)를 연관되게 하며, 다중-네트워크 라우터들(11)로부터 수신되는 정보를 저장하고, 그리고 다중-네트워크 라우터들(11)과 무선 엔드 디바이스들(40) 또는 지능형 쇼핑 카트들(50) 사이에 메시지들을 라우팅한다. 비-비톤 타입의 메시 통신 네트워크(14)의 이용은 추가적으로 일부 디바이스들이 연속적으로 수신하는 한편 다른 디바이스들은 외부 자극이 검출될 때에 단지 전송하기만 하는 다수의 디바이스 타입들의 이종의 네트워크들을 가능하게 한다. 이종의 네트워크 내의 엘리먼트의 일 예는 무선 광 스위치를 갖는 램프이다. 램프에서의 노드는 항상 수신하는데, 이는 노드가 광 스위치가 떨어질(thrown) 때까지 배터리-전력인가 광 스위치가 "유휴(asleep)" 또는 비활성을 유지하면서 램프의 전원에 접속되기 때문이다. 상기 광 스위치는 그 후에 활성화되어, 명령을 상기 램프에 송신하고, 확인응답을 수신하고, 비활성의 상태로 되돌아간다. 비콘 타입 네트워크에서, 메시 통신 네트워크(14) 내의 다중-네트워크 라우터들(11)은 그들의 존재를 확인하기 위해 주기적인 비콘들을 다른 네트워크 노드들에 전송한다. 그러한 노드들은 비콘들 사이에서 유휴이고, 따라서 그들의 듀티 사이클을 낮추고 그들의 배터리 수명을 연장시킨다.

로직 엔진(23), 또는 대안적인 실시예들에서, 위치 트랙킹 서버(31)는 메시 통신 네트워크(14)에 수개의 중요한 기능들을 제공한다. 상기 로직 엔진(23)에 의해 제공되는 중요한 기능들은 계산, 정보 저장, 구성, 응답, 네트워크 통지, 데이터 우선순위화, 이벤트 우선순위화, 광선 추적 계산들, 이력 진행들의 생성, 히트 맵들의 생성, 등의 기능들이다. 상기 로직 엔진은 제품 선택 위치 데이터를 생성하기 위해서 상기 무선 엔드 디바이스로부터 미리 결정된 시간 기간 이내에 수집되는 쇼핑객 위치 데이터를 이용해 제품 선택 데이터를 구성한다. 상기 로직 엔진은 또한 집합적 제품 선택 위치 데이터를 생성하기 위해서 단일의 쇼핑 이동으로부터 모든 제품 선택 위치 데이터를 구성하고, 상기 집합적 제품 선택 위치 데이터는 쇼핑객의 전자 프로파일에 각각의 쇼핑객의 집합적 제품 선택 위치 데이터를 저장한다. 이러한 쇼핑객의 전자 프로파일은 개별적으로 또는 카테고리에 의해 쇼핑객에 대한 이력 진행들을 생성하기 위해서 상기 소매 시설이 상기 로직 엔진을 이용하여 트렌드들을 추가로 분석하는 것을 가능하게 한다. 적어도 하나의 서버-등급 컴퓨터 또는 서버가 선호된다. 서버는 여기서 통신 다중-네트워크(10)에서 특히 유용한데, 이는 큰 계산 및 저장 용량들 때문이다.

이제 도 2B를 참조하면, 예시적인 메시 통신 네트워크(14)의 기능성의 개략적인 표현이 제공된다. 상기 메시 통신 네트워크(14)는 메시 통신 라인들(16)을 통해 다중-네트워크 라우터들(11)과 같은 메시 통신 네트워크(14)의 멤버들과 무선 엔드 디바이스(40) 사이에서 데이터를 상기 로직 엔진(23)에 전달한다. 도 2B는 상기 로직 엔진(23)과 상기 무선 엔드 디바이스(40) 사이에 그리고 상기 로직 엔진(23)과 상기 지능형 쇼핑 카트들(50) 사이에 데이터 흐름이 존재함을 도시한다.

도 3A는 스타 통신 네트워크(16)의 예시적인 표현을 제공한다. 도 3A에서, 데이터 통신 무선장치들(도 3A와 도 3B에서 다중-네트워크 라우터들(11)과 함께 수용됨)은 시스템 통신 라인들(19)을 따라 로직 엔진(23)과 직접적으로 통신한다. 시스템 통신 라인들(19)은 바람직하게 상기 다중-네트워크 라우터들(11)을 로직 엔진(23)에 접속시키는 유선 라인들이다. 상기 스타 통신 네트워크(16)의 기능성을 설명하기 위한 목적으로, 다중-네트워크 통신 라인들(6)은 다중-네트워크 라우터들(11)과 무선 엔드 디바이스들(40) 사이의 통신의 무선 라인들이고, 그리고 따라서 점선들로서 도시된다. 바람직한 시스템 통신 라인들(19)은 높은 품질과 높은 속도로 음성의 디지털 전송과 다른 많은 양의 데이터를 전달할 수 있다.

스타 통신 네트워크(16)는 통신 다중-네트워크(10)에 대해 특히 유용하고 중요하다. 250 KB/s 또는 그 이상의 데이터 전송 레이트를 이용해, 스타 통신 네트워크(16)는 속도 및 효율성에 대해 더 높은 데이터 전송 레이트들을 필요로 하는 데이터 스트림들을 전한다(carry). 음성 데이터, 픽쳐들, 및 재정 거래 데이터는 예컨대 더 높은(예컨대, 250 KB/s 또는 그 이상) 전송 레이트에서의 전송을 위해 최적인 데이터 타입들이다. 이러한 타입들의 정보 또는 데이터가 메시 통신 네트워크(14)를 통해 전송될 수 있는 한편, 메시 통신 네트워크(14)를 대신하여 또는 그에 더하여 스타 통신 네트워크(16)가 선호된다.

여기서 예시적인 스타 통신 네트워크(16)는 IEEE 802 통신 프로토콜들 내에서 동작한다. IEEE 802는 로컬 영역 네트워크들과 대도시 영역 네트워크들을 다루는 IEEE 표준들의 패밀리를 지칭한다. 보다 구체적으로, IEEE 802 표준들은 가변-크기 데이터 패킷들을 전하는 네트워크들에 제한된다. 대조적으로, 셀-기반 네트워크들에서, 예컨대 셀 전화들 내에서 이용을 위한 짧고 일정한 크기의 유닛들 호출(called) 셀들에서 데이터가 전송된다. 선호되지만, 스타 통신 네트워크(16)가 다수의 통신 프로토콜들 내에서 동작함이 확인되고, 상기 다수의 통신 프로토콜들은 블루투스®(Bluetooth Sig. Inc.에 등록된 IEEE 802.15.1 및 IEEE 802.15.2의 프로토콜을 위한 원격통신 장비), WIDEDIA®(WiMedia Alliance Corporation에 등록된, IEEE 802.15.3 프로토콜로서 일반적으로 알려진, 무선 멀티미디어 디바이스의 접속을 위한 명세들), WiFi(IEEE 802.11b), Wi-Fi5(IEEE 802.11a/HL2), 및 상기한 바와 같은 선호 프로토콜 802.15.4와 같은 다른 무선 프로토콜들을 포함하지만 이들에 한정되지는 않는다.

예시적인 실시예에서, IEEE 802 내에서, 스타 통신 네트워크(16)는 IEEE 802.15.4 통신 프로토콜 내에서 데이터를 전송한다. IEEE 802.15.4 프로토콜은 무선 개인 영역 네트워크(WPAN)들을 통해 송신되는 전송들을 제어한다. WPAN들은 블루투스 기술의 이용을 포함할 수 있다. IEEE 802.15.4 통신 프로토콜은 낮은 데이터 레이트(예컨대, 약 125 KB/s)를 갖고 다중-네트워크 라우터들(11)에서 긴 배터리 수명(예컨대, 수 개월 또는 심지어 수년 동안의 배터리 수명)을 가능하게 하고, 그것의 매우 낮은 기술 복잡도와 낮은 전력 요구들로 알려져 있다.

이제 도 3B를 참조하면, 스타 통신 네트워크(16)의 예시적인 표현이 제공된다. 상기 무선 엔드 디바이스들(40) 및 상기 지능형 쇼핑 카트(50)와의 모든 실제의 통신이 스타 통신 라인들(여기서 다중-네트워크 통신 라인들(6)로서 도시됨), 상기 다중-네트워크 라우터(11)에 수용되는 데이터 통신 무선장치, 스위치(25) 및 게이트웨이 서버(27), 및 상기 위치 트랙킹 서버(31)와 같은 적절한 저장 서버를 통해 수행된다. 다중-네트워크 라우터(11)와 스위치(25) 사이의 통신은 시스템 통신 라인들(19)을 통해 발생하고, 상기 시스템 통신 라인들(19)은 고려되는 특정 어플리케이션에 따라 유선이거나 또는 무선이다. 시스템의 일부 실시예들에서, 시스템 통신 라인들(19)은 유선인 한편 다중-네트워크 통신 라인들(16)은 무선이다. 대안적인 실시예들에서, 스위치(25), 게이트웨이 서버(27), 저장 서버들(29) 및 위치 트랙킹 서버(31)는 로직 엔진(23)(도 3B에 미도시)으로 대체된다.

도 4는 통신 다중-네트워크(10)의 예시적인 표현을 제공한다. 도 4에서, 다중-네트워크 라우터들(11)은 무선 엔드 디바이스(40)에 신호를 제공한다. 예시적인 실시예에서, 다중-네트워크 라우터들(11)은 무선 엔드 디바이스(40)에 다중-네트워크 정보 라우터들(11)의 X 및 Y 위치 좌표들을 제공한다. 무선 엔드 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)는 X 및 Y 위치 좌표들에서의 자신의 고유 위치를 제공하거나 또는 스타 통신 네트워크(16)를 통해 상기 위치 트랙킹 서버(31)로 신호를 송신하기 위해 필요한 계산들을 수행한다. 상기 위치 트랙킹 서버(31)는 일부 실시예들에서 광선 추적 및 위치 트랙킹 계산들을 수행한다. 예시적인 실시예들에서, 상기 로직 엔진(23)은 상기 위치 트랙킹 계산들을 수행한다. 상기한 임의의 실시예들 하에서, 각각의 무선 엔드 디바이스(40) 및 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치가 메시 통신 네트워크(14)의 다중-네트워크 라우터(11)의 정보 라우터의 무선장치와 무선 엔드 디바이스(40) 사이에서 교환되는 데이터를 통해 상점에 알려진다.

무선 엔드 디바이스(40)가 감소된 기능 디바이스이거나 또는 상기 로직 엔진(23) 또는 상기 위치 트랙킹 서버(31)가 위치 트랙킹 계산들을 수행하는 실시예들에서, 최근접한 다중-네트워크 라우터(11)에서의 정보 라우터의 무선장치는 자신의 고유 X 및 Y 위치 좌표들을 상기 무선 엔드 디바이스(40)에 제공한다. 상기 무선 엔드 디바이스(40)에 최근접한 다중-네트워크 라우터(11)에서의 정보 라우터의 무선장치는 상기 다중-네트워크 구성기(21)로부터 무선 엔드 디바이스(40)의 X 및 Y 위치 좌표들을 수신하고, 상기 다중-네트워크 구성기(21)는 상기 위치 트랙킹 서버(31)로부터 상기 X 및 Y 위치 좌표들을 수신한다. 임의의 경우에, 소매 시설(5)(도 1에 도시됨)의 맵 상의 무선 엔드 디바이스(40)의 위치가 통신 다중-네트워크(10)의 메시 통신 네트워크(14)를 통해 무선 엔드 디바이스(40), 및 위치 트랙킹 서버(31) 모두에 또는 로직 엔진(23)에 알려진다.

예시적인 실시예에서, 각각의 무선 엔드 디바이스(40)의 위치가 알려지고, 쇼핑객(7)에 의해 유지되는 무선 엔드 디바이스(40)는 스타 통신 네트워크(16)를 통해서 상점 제휴사들(8) 및 관리자들(9)로 정보를 송신하고 그들로부터 정보를 수신한다. 특정 실시예들에서, 각각의 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치가 알려지고, 쇼핑객(7)에 의해서 사용되는 상기 지능형 쇼핑 카트(50)는 스타 통신 네트워크(16)를 통해서 제휴사들(8), 관리자들(9), 또는 로직 엔진(23)으로 정보를 송신하고 그들로부터 정보를 수신한다. 일부 실시예들에서, 제휴사들(8), 관리자들(9), 및 지능형 쇼핑 카트(50)로 구성되는 그룹 중 적어도 하나와 쇼핑객(7) 사이의 모든 통신이 다중-네트워크 라우터(11), 스위치(25) 및 게이트웨이 서버(27), 및 위치 트랙킹 서버(31)와 같은 적절한 저장 서버를 통해서 수행되어야 한다.

도 5에서, 첫 번째 진실의 순간에 쇼핑객(7)에 영향을 미치기 위한 시스템 및 방법의 예시적인 실시예의 흐름도가 제공된다. 일반적으로, 쇼핑객은 소매 시설에서 통신 다중-네트워크(10)를 통해 쇼핑객(7)의 무선 엔드 디바이스(40)로 전송되는 메시지들에 의해서 영향받는다. 도 5의 단계(100)에서, 쇼핑객(7)은 무선 엔드 디바이스(40)를 가지고 쇼핑하기 시작한다. 대부분의 실시예들에서, 쇼핑객(7)이 상기 무선 엔드 디바이스(40)를 가지고 쇼핑을 시작할 때에, 쇼핑객(7)은 상기 무선 엔드 디바이스(40)가 쇼핑객(7)에 할당될 때에 자신의 선호 쇼핑 카드를 스캐닝하고, 이는 소매 시설(5)이 즉시 쇼핑객(7)의 아이덴티티를 알게 한다. 단계(105)에서, 쇼핑객이 쇼핑할 때에 쇼핑객(7)에 근접 접근하게 유지되는 무선 엔드 디바이스(40)는 연속적으로 위치 데이터를 계산하여 로직 엔진(23)에 전송한다. 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 무선 엔드 디바이스(40)로부터 위치 데이터를 수신한다. 무선 엔드 디바이스(40)가 감소된 기능 디바이스인 실시예들에서, 최근접한 다중-네트워크 라우터들(11)의 좌표들이 무선 엔드 디바이스(40)로부터 로직 엔진(23)으로 전송될 것이고, 여기서 상기 위치 데이터가 로직 엔진(23)에 의해서 계산될 것이다.

단계(110)는 로직 엔진(23)이 쇼핑객(7)에 근접 접근하게 유지되는 무선 엔드 디바이스(40)의 위치를 연속적으로 트랙킹하는 것을 보여준다. 본 명세서에서 사용되는 바로서 단어 "연속적으로"의 이용은 소프트웨어 연산자에 의해 결정되는 증분(increment)으로서 정의된다. 예컨대, 시간 간격은 매 3초, 매 5초, 또는 매 10초일 수 있지만, 이들에 한정되지는 않는다. 상기 간격은 고려되는 특정 어플리케이션에 따라 가변할 것이다.

그 후에, 단계(115)에서 도시되는 바와 같이, 쇼핑객(7)은 제품들 앞에서 상점을 통한 이동을 천천히 하거나 또는 중지하고 첫 번째 진실의 순간을 경험한다. 로직 엔진(23)은 소프트웨어로 프로그래밍되고, 상기 소프트웨어는 언제 쇼핑객(7)이 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있는지, 언제 쇼핑객의 속도가 특정 속도로 느려지는지, 또는 언제 쇼핑객(7)이 특정 시간 기간, 예컨대 3초 동안에 디스플레이 앞에서 중지하는지를 인지한다. 단계(120)에서, 쇼핑객(7)이 제품들 앞에서 소매 시설(5)을 통한 자신의 이동을 천천히 하거나 또는 중지할 때에, 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 천천히 하거나 또는 중지하는 시간 양, 천천히 하거나 또는 중지하는 위치, 및 소매 시설(5)을 통한 이동을 천천히 하거나 또는 중지하는 기간 동안에 쇼핑객에 의해 선택되는(어떠한 것도 전혀 선택되지 않으면) 제품들의 아이덴티티를 트랙킹한다. 단계(125)에서, 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있는지 여부를 결정하기 위해서 단계(120) 동안에 수집된 정보를 평가한다. 첫 번째 진실의 순간을 결정하기 위해서, 상기 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 상기 트랙킹된 위치(또한 쇼핑객 위치 데이터로도 알려짐)를 제품 위치 맵과 비교하여 쇼핑객 대 제품 위치 비(ratio)를 생성한다. 상기 제품 대 위치 비가 5 피트 미만일 때에, 상기 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 제품에 근접 접근하는 시간 양의 타이밍을 시작한다. 쇼핑객(7)이 제품을 선택하여 자신의 무선 스캐닝 디바이스로 그것을 스캐닝할 때에, 이는 제품 선택 데이터를 생성하고, 쇼핑객(7)이 제품을 선택하고 첫 번째 순간 제품 위치 비가 약 5 피트 미만일 때에, 상기 로직 엔진(23)은 시각(time of day) 간의 차이를 이용하여 타이밍을 중지한다. 상기 로직 엔진(23)은 쇼핑객의 의도된 제품 구매, 쇼핑객 대 제품 위치 비, 및 제품 선택 타이밍 데이터를 평가하여 평가 데이터를 생성한다. 상기 로직 엔진은 상기 평가 데이터가 첫 번째 진실의 순간을 표시하는지를 결정한다.

단계(130)에서, 상기 평가 데이터에 기초하여 쇼핑객(7)이 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있다고 결정되면, 상기 로직 엔진(23)은 상기 첫 번째 진실의 순간 평가에 기초하여 영향력있는 메시지를 쇼핑객의 무선 엔드 디바이스(40)를 통해 쇼핑객(7)에 전송한다. 단계(135)에서, 쇼핑객(7)은 자신의 무선 엔드 디바이스(40) 상에서 상기 영향력있는 메시지를 수신한다. 이상적으로, 첫 번째 진실의 순간을 경험하는 동안에, 쇼핑객(7)은 단계(140)에 도시되는 바와 같이 자신의 무선 엔드 디바이스(40) 상에서 상기 영향력있는 메시지를 판독한다. 비-이상적으로, 첫 번째 진실의 순간을 경험하지 않을 때에 쇼핑객(7)은 이 무선 엔드 디바이스(40) 상에서 하나 이상의 영향력있는 메시지들을 판독할 수 있다.

이러한 시점에, 단계(145)에서, 쇼핑객(7)은 상기 영향력있는 메시지의 유도를 따를지 또는 따르지 않을지를 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 영향력있는 메시지가 쇼핑객에 의해 스캐닝되는 제품에 대한 대체 제품을 추천할 때에, 단계(145)에서 쇼핑객(7)은 상기 영향력있는 메시지가 추천하는 아이템의 구매를 결정한다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 첫 번째 진실의 순간에 처음에 고려하였던 것과 상이한 품질의 제품들을 구매하도록 상기 영향력있는 메시지에 의해 영향받는다. 또 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 선택하여 스캐닝하였던 제품과는 상이한 제품의 구매를 결정하고, 본래 제품은 선반으로 돌려놓으며 제안된 제품을 스캐닝한다. 단계(145)에서의 쇼핑객의 결정 이후에, 쇼핑객(7)은 쇼핑을 계속하거나(단계(100)로 돌아감) 또는 이미 선택된 아이템들의 체크 아웃을 진행한다(단계(150)).

도 6은 소매 시설(5)에서 통신 다중-네트워크(10)를 통해 쇼핑객(7)의 지능형 쇼핑 카트(50)로 메시지들을 전송함으로써 첫 번째 진실의 순간에 쇼핑객(7)에 영향을 미치기 위한 시스템 및 방법의 일 실시예의 흐름도를 제공한다. 도 6의 단계(200)에서, 쇼핑객(7)은 지능형 쇼핑 카트(50)를 가지고 쇼핑하기 시작한다. 대부분의 실시예들에서, 쇼핑객(7)이 지능형 쇼핑 카트(50)를 가지고 쇼핑을 시작할 때에, 쇼핑객(7)은 상기 지능형 쇼핑 카트(50)가 쇼핑객(7)에 할당될 때에 자신의 선호 쇼핑 카드를 스캐닝하고, 이는 소매 시설(5)이 즉시 쇼핑객(7)의 아이덴티티를 알게 한다. 단계(205)에서, 쇼핑객이 쇼핑할 때에 쇼핑객(7)에 근접 접근하는 지능형 쇼핑 카트(50)는 연속적으로 위치 데이터를 계산하여 로직 엔진(23)에 전송한다. 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)의 지능형 쇼핑 카트(50)로부터 위치 데이터를 수신한다. 지능형 쇼핑 카트(50)가 감소된 기능 디바이스인 무선 엔드 디바이스를 포함하는 실시예들에서, 최근접 다중-네트워크 라우터들(11)의 좌표들이 지능형 쇼핑 카트(50)로부터 로직 엔진(23)으로 전송될 것이고 여기서 상기 위치 데이터가 로직 엔진(23)에 의해서 계산될 것이다.

단계(210)는 로직 엔진(23)이 쇼핑객에 근접 접근하는 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치를 연속적으로 트랙킹하는 것을 보여준다. 본 명세서에서 사용되는 바로서 단어 "연속적으로"의 이용은 쇼프트웨어 소프트웨어 연산자에 의해 결정되는 증분으로서 정의된다. 예컨대, 시간 간격은 매 3초, 매 5초, 또는 매 10초일 수 있지만, 이들에 한정되지는 않는다. 상기 간격은 고려되는 특정 어플리케이션에 따라 가변할 것이다.

그 후에, 단계(215)에서 도시되는 바와 같이, 쇼핑객(7)은 제품들 앞에서 상점을 통한 이동을 천천히 하거나 또는 중지하고 첫 번째 진실의 순간을 경험한다. 로직 엔진(23)은 소프트웨어로 프로그래밍되고, 상기 소프트웨어는 언제 쇼핑객(7)이 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있는지, 언제 쇼핑객의 속도가 특정 속도로 느려지는지, 또는 언제 쇼핑객(7)이 특정 시간 기간, 예컨대 3초 동안에 디스플레이 앞에서 중지하는지를 인지한다. 단계(220)에서, 쇼핑객(7)이 제품들 앞에서 소매 시설(5)을 통한 자신의 이동을 천천히 하거나 또는 중지할 때에, 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 천천히 하거나 또는 중지하는 시간 양, 천천히 하거나 또는 중지하는 위치, 및 소매 시설(5)을 통한 이동을 천천히 하거나 또는 중지하는 기간 동안에 쇼핑객에 의해 선택되는(어떠한 것도 전혀 선택되지 않으면) 제품들의 아이덴티티를 트랙킹한다. 단계(225)에서, 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있는지 여부를 결정하기 위해서 단계(220) 동안에 수집된 정보를 평가한다. 첫 번째 진실의 순간을 결정하기 위해서, 상기 로직 엔진(23)은 쇼핑객 위치 데이터를 제품 위치 맵과 비교하여 쇼핑객 대 제품 위치 비를 생성한다. 상기 제품 대 위치 비가 5 피트 미만일 때에, 상기 로직 엔진(23)은 쇼핑객(7)이 제품에 근접 접근하는 시간 양의 타이밍을 시작한다. 쇼핑객(7)이 제품을 선택하여 자신의 무선 스캐닝 디바이스로 그것을 스캐닝할 때에, 그에따라 제품 선택 데이터를 생성하고, 쇼핑객(7)이 제품을 선택하고 첫 번째 순간 제품 위치 비가 약 5 피트 미만일 때에, 상기 로직 엔진(23)은 시각 간의 차이를 이용하여 타이밍을 중지한다. 상기 로직 엔진(23)은 쇼핑객의 의도된 제품 구매, 쇼핑객 대 제품 위치 비, 및 제품 선택 타이밍 데이터를 평가하여 평가 데이터를 생성한다. 상기 로직 엔진은 상기 평가 데이터가 첫 번째 진실의 순간을 표시하는지를 여부를 결정한다.

단계(230)에서, 상기 평가 데이터에 기초하여 쇼핑객(7)이 첫 번째 진실의 순간을 경험하고 있다고 결정되면, 상기 로직 엔진(23)은 상기 첫 번째 진실의 순간 평가에 기초하여 영향력있는 메시지를 쇼핑객의 지능형 쇼핑 카트(50)를 통해 쇼핑객(7)에 전송한다. 단계(235)에서, 쇼핑객(7)은 자신의 지능형 쇼핑 카트(50) 상에서 상기 영향력있는 메시지를 수신한다. 이상적으로, 첫 번째 진실의 순간을 경험하는 동안에, 쇼핑객(7)은 단계(210)에 도시되는 바와 같이 자신의 지능형 쇼핑 카트(50) 상에서 상기 영향력있는 메시지를 판독한다. 비-이상적으로, 첫 번째 진실의 순간을 경험하지 않을 때에 쇼핑객(7)은 이 지능형 쇼핑 카트(50) 상에서 하나 이상의 영향력있는 메시지들을 판독할 수 있다.

이러한 시점에, 단계(245)에서, 쇼핑객(7)은 상기 영향력있는 메시지의 유도를 따를지 또는 따르지 않을지를 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 영향력있는 메시지가 쇼핑객에 의해 스캐닝되는 제품에 대한 대체 제품을 추천할 때에, 단계(245)에서 쇼핑객(7)은 상기 영향력있는 메시지가 추천하는 아이템의 구매를 결정한다. 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 첫 번째 진실의 순간에 처음에 고려하였던 것과 상이한 품질의 제품들을 구매하도록 상기 영향력있는 메시지에 의해 영향받는다. 또 다른 실시예들에서, 쇼핑객(7)은 선택하여 스캐닝하였던 제품과는 상이한 제품의 구매를 결정하고, 본래 제품은 선반으로 돌려놓으며 제안된 제품을 스캐닝한다. 단계(245)에서의 쇼핑객의 결정 이후에, 쇼핑객(7)은 쇼핑을 계속하거나(단계(200)로 돌아감) 또는 이미 선택된 아이템들의 체크 아웃을 진행한다(단계(250)).

도 7은 다수의 인터페이스 키들(42)을 갖는 무선 엔드 디바이스(40)의 전면도를 제공한다. 무선 엔드 디바이스(40)는 관리자; 상점 제휴사; 및 쇼핑객 중 적어도 하나에 의해서 이용된다. 일부 실시예들에서, 위치 트랙킹 디바이스가 각각의 무선 엔드 디바이스(40) 내에 수용된다. 무선 엔드 디바이스(40)는 배터리로 전력공급되고 바람직하게는 재충전가능하다. 그것은 찾아내고 자신을 현존하는 통신 다중-네트워크(10)와 연관시키는(즉, 자신에 무선으로 부착) 능력을 갖는다. 여기서 무선 엔드 디바이스(40)는 감소된 기능 디바이스 또는 전체 기능 디바이스이지만, 감소된 기능 디바이스가 더 낮은 전력 소비에 대해 선호된다. 일부 실시예들에서, 무선 엔드 디바이스(40)는 스캐닝된 아이템들의 쇼핑 카트(지능형(50) 또는 비-지능형(미도시))로의 배치를 위한 쇼핑객(7)에 의한 아이템들을 스캐닝하고 그리고 사진을 찍는데에 유용한 제품 스캐닝 디바이스(미도시) 및 이미저를 포함한다.

실질적으로 상기 무선 엔드 디바이스(40)는 통신 다중-네트워크(10)로부터 정보를 수신하고 상기 통신 다중-네트워크(10)로 정보를 전송하는 디바이스로서 역할한다. 도 7에서, 인터페이스 키들(42)을 포함하는 무선 엔드 디바이스(40)가 도시된다. 각각의 다수의 인터페이스 키들이 발생하는 기능을 나타내는 한편, 상기 다수의 인터페이스 키들(42)의 대부분은 실제로 계산 기능들을 수행하기 위해 상기 무선 엔드 디바이스(40)를 필요로 하지 않고 상기 통신 다중-네트워크(10)에 부착되는 다른 디바이스들(미도시)로 또는 그들로부터 요청된 전송을 제공한다. 일부 실시예들에서, 무선 엔드 디바이스(40)는 상기 다중-네트워크(10)에 부속되는 다른 디바이스들, 예컨대 로직 엔진(23), 또는 계산을 위해 계산 기능들을 수행할 수 있는 다른 디바이스들로 정보를 전송한다. 계산 기능들은 광선 추적 계산들, 가격 계산들, 및 예산 계산들을 포함하지만, 이들에 한정되지는 않는다. 그러므로, 도 7의 무선 엔드 디바이스(70) 상에 도시되는 인터페이스 키들(42)은 통신 다중-네트워크(10)로부터의 정보의 수신 또는 전송 이외의 무선 엔드 디바이스(40) 내의 기능의 발동을 암시하는 것으로 의도되지 않으며, 상기 무선 엔드 디바이스(40) 상에서 어떠한 키 타입들이 이용될지라고 매우 적은 계산을 초래하거나 또는 심지어 계산을 초래하지 않는데, 이는 로직 엔진(23) 또는 위치 트랙킹 서버(31)가 광선 추적 계산들을 수행하기 때문이다. 인터페이스 키들(42)의 이러한 이용에 의해, 상점 그리드 상의 X 및 Y 위치 좌표들의 계산과 같은 계산 기능들을 위한 필수 하드웨어가 완화된다.

예컨대, 무선 엔드 디바이스(40) 자체는 실질적으로 이전에 스캐닝되어 지능형 쇼핑 카트(50)로 위치되는 아이템들의 비용의 전체를 계산하거나 또는 유지하지 않는다. 대신에, 카드 키(44)는, 눌려질 때에, 아이템이 스캐닝된 이후에 무선 엔드 디바이스(40)가 쇼핑 카트(50)로 위치될 아이템을 스캐닝할 준비가 됨을 통신 다중-네트워크(10)에 시그널링한다. 스캐닝된 아이템에 대한 정보는 무선 다중-네트워크(10)를 통해 무선으로 전송되고 저장 및/또는 추가의 프로세싱을 위해 로직 엔진(23) 또는 위치 트랙킹 서버(31)로 최종적으로 라우팅된다.

여기서 도 7은 예시적인 것이며, 도시되는 버튼들의 타입들, 구성들 및 방향이 본 발명의 일부를 형성하지 않음이 주목되어야 한다. 무수한 키 타입들, 크기들, 형태들, 구성들, 심볼들, 그래픽들, 등이 고려되는 특정 어플리케이션에 따라 무선 엔드 디바이스(40)의 목적과 범위 내에 적합하게 생성될 수 있다.

무선 엔드 디바이스(40)가 계산을 적게 수행하거나 또는 계산을 수행하지 않게 구성될 때에, 무선 엔드 디바이스(40)는 구성하고 사용하게 되는데에 매우 비용 효율적이다. 더 낮은 가격의 컴포넌트들(즉, 더 높은 속도 프로세서 및 메모리)이 이용되기 때문에, 무선 엔드 디바이스(40)는 절도에 덜 영향을 받는다. 추가로, 상기 무선 엔드 디바이스(40)의 절도가 발생할지라도, 그것의 대체 비용은 보다 복잡한 디바이스들의 유닛당 비용보다 훨씬 적다. 무선 엔드 디바이스(40)가 고속 프로세서 또는 메모리를 갖지 않을 때에, 그것은 또한 고속 프로세서들 및 대형의 정교한 메모리 타입들에 의존하는 다른 디바이스들의 상당한 양의 소프트웨어를 갖지 않는다. 추가적으로, 무선 엔드 디바이스(40)의 낮은 유닛당 비용 때문에, 소매 시설(5)의 더 많은 수의 쇼핑객들에 대해 보다 많은 유닛들이 전개될 수 있다. 각각의 상점이 무선 엔드 디바이스(40)에 의해 이용가능한 호환성 통신 다중-네트워크(10)를 소유하는 한, 무선 엔드 디바이스(40)는 또한 다수의 식료품 상점들에서 이용될 수 있다.

다른 실시예들에서, 무선 엔드 디바이스(40)는 자신의 회로 내에서, 즉 자신의 마이크로컨트롤러들 내에서 적어도 부분적으로 특정 복잡한 계산 기능들을 수행한다. 예컨대, 그것은 광선 추적 계산들을 수행하여 상점의 맵 상에 중첩되는 2차원 그리드 상의 자신의 고유 위치를 결정한다. 이러한 실시예에서, 로직 엔진(23) 또는 위치 트랙킹 서버(31)와 같은 적절한 상점 서버가 무선 엔드 디바이스(40)에서 계산적 또는 다른 타입의 정지(outage)의 경우에 전체 기능 무선 엔드 디바이스(40)에 대한 백-업으로서 역할하는 것이 선호되지만, 반드시 필수적인 것은 아니다.

무선 엔드 디바이스(40)는 그것이 계산 능력들을 갖거나 갖지 않든 간에 적어도 하나의 MCU를 포함한다. 상기 MCU는 여기서 바람직하게 시스템-온-칩 타입의 MCU이다. 상기 MCU는 여기서 제어 유닛, 하나 이상의 레지스터들, 상당량의 ROM, 상당량의 RAM, 및 연산 로직 유닛(ALU)을 포함한다. 상기 무선 엔드 디바이스(40)가 연산 작업 모두를 수행하지 않는 실시예들에서, 상기 ALU는 무선 액세스 디바이스(40) 내의 임의의 계산들을 위해 매우 적게, 액세스될 것이다. 무선 엔드 디바이스(40)가 상기 연산 작업의 대부분을 수행하는 실시예들에서, 상기 ALU가 액세스될 것이고, 그러므로 계산들을 위해 사용된다.

일부 실시예들에서, 무선 엔드 디바이스(40)는 적어도 두 개의 MCU들을 포함한다. 하나의 MCU는 무선 엔드 디바이스로부터 메시 통신 네트워크(14)로 정보를 수신하고 전송한다. 다른 MCU는 무선 엔드 디바이스로부터 스타 통신 네트워크(16)로 정보를 수신하고 전송한다. 메시 통신 네트워크(14)와 스타 통신 네트워크(16) 모두에 대해 데이터를 전송하는 능력 때문에 텍사스 인스트로먼트 CC2431 MCU가 선호된다. 또한, 여기서 CC2431 MCU는 통신 다중 네트워크(10) 내의 위치 검출 기능들을 제공한다. 그러한 위치 검출은 중요하고 선호되는 기능인데, 이는 잘 구비된 임의의 디바이스(무선 엔드 디바이스(40), 지능형 쇼핑 카트(50), 또는 다중-네트워크 라우터들(11))가 통신 다중-네트워크(10) 내에 임의의 곳에서 발견되어 위치결정될 수 있도록 하기 때문이다.

CC2431 MCU에 대한 기술 명세들은 다음과 같다: 32 MHz 단일-사이클 저 전력 8051 MCU; 2.4 GHz IEEE 802.15.4 호환 RF 트랜시버; 128 KB 인-시스템 프로그래머블 플래쉬; 초 저 전력 요건들; 실시가능한 지그비 프로토콜 스택(Z-STACK); 및 모든 전력 모드들에서 데이터 보존을 갖는 8 Kbyte SRAM, 4 Kbyte. CC2431은 무선 센서 네트워킹 지그비/IEEE 802.15.4 해결책들을 위한 실제 시스템-온-칩(SOC)이다. CC2431은 통신 다중-네트워크(10) 내에 무선 엔드 디바이스(40) 또는 지능형 쇼핑 카트(50)를 위치시키는 데에 이용될 수 있는 위치 검출 하드웨어 모듈을 포함한다. 이것에 기초하여, 위치 엔진은 통신 다중-네트워크(10) 내에서 알려지지 않은 무선 엔드 디바이스(40)의 또는 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치의 추정치를 계산한다.

메시 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 따라 정보 흐름 및 관리를 위해 이용되는 MCU들에 더하여, 적어도 하나의 관리(governing) MCU가 무선 엔드 디바이스(40) 내에서 이용된다. 이 관리 MCU는, 메시 통신 네트워크(14) 및 스타 통신 네트워크(16)를 따라 정보를 송신 및 수신하도록 구성되는 다른 MCU들을 관리, 평가하고 상기 다른 MCU들에게 메시지들을 송신하고 그들로부터 정보를 수신한다. 텍사스 인스트로먼트에 의해 만들어진 MSP430은 지배 MCU에 대해 선호 모델이다. 상기 MSP430은 저 비용 및 저 전력 소비 내장된 어플리케이션들에 대해 설계되는 16-비트 프로세서 사방에 형성되는 마이크로프로세서이다. 그것은 무선 라디오 주파수(RF) 또는 배터리 전력공급되는 어플리케이션들에 대해 특히 적합하다. 유휴 모드에서의 전류 소비(current draw)는 1 마이크로암페아 미만일 수 있다. 그것의 최고 프로세서 속도는 16 MHz이다. 저 전력 소비를 위해 그것은 감속될 수 있다(throttle back). 상기 MSP430은 외부 메모리 버스를 갖지 않는다. 그러므로 그것은 온-칩 메모리에 제한되고 바람직하게는 128 KB까지의 플래시 메모리 및 10 KB RAM를 포함한다.

통신 다중 네트워크(10)가 다수의 스타 통신 네트워크들(16)을 포함하는 실시예들에서, 무선 엔드 디바이스(40)의 내부 하드웨어의 예시적인 구성은 통신 다중-네트워크(10)와 통신할 책임이 있는 두 개의 MCU들, 및 무선 엔드 디바이스(40) 내에서 모든 다른 필요한 기능들을 관리하는 관리 MCU를 포함한다. 이러한 구성에서, 두 개의 MCU들 중 하나는 항상 무선 다중-네트워크(10)와 연관되어 무선으로 접속된다. 다른 MCU는 통신 다중-네트워크(10)에 무선으로 접속되지 않을 때에 상기 통신 다중-네트워크(10)에 접속하기 위해서 통신 다중-네트워크(10)에 의해 전송되는 가장강한 신호를 탐색한다. 비-연관된 MCU에 의해 센싱되는 신호가 현재에 연관된 스타 통신 네트워크(16)에 의해 전송되는 신호보다 더 강하면, 비-연관된 MCU는 연관 상태로 변환할 것이고 이전에 연관되었던 MCU는 비-연관 상태로 변환할 것이며 그 후에 통신 다중-네트워크(10)로부터 이용가능한 가장강한 무선 신호의 탐색을 시작한다. MCU들 사이의 연관 및 비-연관의 그러한 프로세스는 쇼핑객(7)이 상점 사방에서 이동하고 소매 시설(5) 내에 위치되는 하나의 스타 통신 네트워크(16)로부터 다른 스타 통신 네트워크(16)로 이동함에 따라 연속적으로 발생한다.

통신 다중-네트워크(10)가 다수의 스타 통신 네트워크들(16)을 포함하지만 메시 통신 네트워크들(14)을 포함하지 않는 대안적인 실시예들에서, 두 개의 MCU들(바람직하게 텍사스 인스트로먼트 CC2431)은 통신 다중-네트워크(10)와 연관되는 무선 엔드 디바이스(40)로부터의 정보의 동시 수신 및 전송에 대한 책임이 있다. 그러한 이중 연관은 무선 엔드 디바이스(40)로부터의 또는 무선 엔드 디바이스(40)로의 데이터의 더 많은 패킷들의 전송을 가능하게 한다. 이러한 더 많은 데이터의 패킷들은 음성 데이터, 비디오, 및 무선 전송(즉, 무선 엔드 디바이스(40)와 통신 다중-네트워크(10) 사이)이 256 KB/s 전송 레이트 또는 더 높은 전송 레이트에 의해 최적으로 촉진되는 다른 데이터 타입들을 포함할 수 있다.

이제 도 8을 참조하면, 소매 시설(5)에서 쇼핑객(7)에 의해 이용되는 예시적인 지능형 쇼핑 카트(8)가 제공된다. 외관상, 지능형 쇼핑 카트(50)는 가장 많이 알려진 일반적인 쇼핑 카트들과 유사하다. 상기 지능형 쇼핑 카트(50)는 핸들(52), 상기 핸들(52)에 부착되는 바구니(54), 상기 바구니(54) 아래에 위치되는 언더캐리지(56)를 갖는다. 하지만, 지능형 쇼핑 카트(50)는 상기 통신 다중-네트워크(10)를 통해 소매 시설(5)과 통신하기 때문에 "지능형"이다. 지능형 쇼핑 카트(50)가 MCU들(바람직하게 텍사스 인스트로먼트 CC2431)을 구비할 때에, 그것은 통신 다중-네트워크(10)를 통해 로직 엔진(23)을 이용해 정보를 수신 및 전송에 책임이 있다. 추가로, 지능형 쇼핑 카트(50)가 이미저 및 스크린을 수용하거나 또는 이미저 및 스크린을 수용하는 무선 엔드 디바이스(40)와 쌍을 이룰 때에, 쇼핑객(7)은 로직 엔진(23)으로부터 수신되는 영향력있는 메시지들을 판독할 수 있다. 일부 실시예들에서, 지능형 쇼핑 카트(50)는 트랙킹 디바이스를 포함하고, 그에따라 소매 시설(5)은 소매 시설(5)을 통한 지능형 쇼핑 카트(50)의 위치를 트랙킹할 수 있다.

도 8에 도시되는 바와 같이, 지능형 쇼핑 카트(50)는 또한 바구니(54)의 내부 표면(55) 내에 위치되는 계량 디바이스들(58)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 계량 디바이스들(58)은 후크들(60)의 형태이다. 각각의 계량 디바이스(50), 또는 후크(60)는 스트레인 게이지(미도시)에 연결되고, 이는 그 위에 위치되는 객체의 변형 또는 스트레인을 측정한다. 상기 스트레인 게이지는 아이템이 그 위에 위치되어 측정가능한 변형을 야기할 때에 후크(60)의 변형을 측정한다. 상기 측정가능한 변형은 후크(60)에 가해지는 아이템의 무게의 적어도 일부의 측정이다.

본 발명의 다양한 실시예들이 이상에서 기술되었지만, 그들은 단지 예시적인 것으로 제시되고 이들에 제한되지 않음이 이해되어야 한다. 당업자(들)에게는 형태와 세부적인 다양한 변화들이 본 발명의 사상을 벗어남이 없이 만들어질 수 있음이 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 상기한 예시적인 실시예들 중 어느것에라고 제한되어서는 아니되며 첨부되는 청구항들 및 그들의 균등물들에 따라서만 정의되어야 한다.

Claims (20)

1. 소매 시설에서 쇼핑객의 쇼핑 이동(shopping trip) 동안에 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템으로서,
   i. 상기 소매 시설 사방에 위치되는 통신 다중-네트워크 ― 상기 통신 다중-네트워크는 적어도 하나의 메시 통신 네트워크 및 적어도 하나의 스타 통신 네트워크를 포함하고, 상기 메시 통신 네트워크 및 상기 스타 통신 네트워크는 트랙킹 데이터 및 제품 선택 데이터를 생성하기 위해서 상기 통신 다중-네트워크 내에서 동작함 ―;
   ii. 상기 통신 다중-네트워크에 동작가능하게 결합되는 로직 엔진 ― 상기 로직 엔진은 상기 통신 다중-네트워크를 관리함 ―;
   iii. 상기 쇼핑객에 근접하여 위치되는 무선 엔드 디바이스 ― 상기 쇼핑객은 제품 데이터를 스캐닝하기 위해 상기 무선 엔드 디바이스를 이용하고, 그에따라 제품 선택 데이터를 생성하며, 상기 무선 엔드 디바이스는 상기 통신 다중-네트워크의 상기 적어도 하나의 메시 통신 네트워크를 통해서 상기 로직 엔진과 트랙킹된 통신함 ―;
   를 포함하고,
   상기 무선 엔드 디바이스는 상기 제품 선택 데이터를 상기 통신 다중-네트워크를 통해서 상기 로직 엔진에 전송하고, 상기 로직 엔진은 영향력있는 메시지(influential message)를 상기 무선 엔드 디바이스에 전달하며, 상기 영향력있는 메시지는 상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치도록 동작하는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 로직 엔진은 상기 제품 선택 데이터를 검사하고 상기 쇼핑객에 근접하여 위치되는 상기 무선 엔드 디바이스로 상기 통신 다중-네트워크를 통한 상기 영향력있는 메시지의 전송을 지시하는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 영향력있는 메시지의 형태는 텍스트 메시지, 비디오, 전자 사진, 삽화(illustration), 하이퍼링크, 및 오디오 메시지로 구성되는 그룹으로부터 선택되는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 것은 상기 쇼핑객의 제품 선택 이전에 발생하는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
5. 제4항에 있어서,
   상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 것은 상기 쇼핑객의 제품 선택이 변경되게 하는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
6. 제1항에 있어서,
   상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 것은 상기 쇼핑객의 제품 선택 동안에 발생하는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
7. 제6항에 있어서,
   상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 것은 상기 쇼핑객의 제품 선택이 변경되게 하는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
8. 제1항에 있어서,
   상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 것은 상기 쇼핑객의 제품 선택 이후에 발생하는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
9. 제8항에 있어서,
   상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 것은 상기 쇼핑객의 제품 선택이 변경되게 하는,
   쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
10. 제1항에 있어서,
    상기 제품 선택 데이터는 상기 무선 엔드 디바이스를 이용해 제품상에 위치되는 판독가능한 매체를 스캐닝하는 상기 쇼핑객에 의해 생성되는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
11. 제10항에 있어서,
    상기 무선 엔드 디바이스는 트랙킹 위치 디바이스에 동작가능하게 결합되고, 상기 트랙킹 위치 디바이스는 상기 통신 다중-네트워크를 통해 상기 로직 엔진과 통신하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
12. 제11항에 있어서,
    상기 로직 엔진은 상기 트랙킹 위치 디바이스를 트랙킹하고 쇼핑객 위치 데이터를 생성하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
13. 제12항에 있어서,
    상기 로직 엔진은, 제품 선택 위치 데이터를 생성하기 위해서 상기 무선 엔드 디바이스로부터, 미리결정된 시간 기간 이내에 수집되는 상기 쇼핑객 위치 데이터 각각을 이용해 상기 제품 선택 데이터 각각을 구성하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
14. 제12항에 있어서,
    상기 로직 엔진은, 제품 선택 위치 데이터를 생성하기 위해서 상기 무선 엔드 디바이스로부터, 미리결정된 시간 기간 이내에 수집되는 상기 쇼핑객 위치 데이터 각각을 이용해 상기 제품 선택 데이터 각각을 구성하고, 상기 로직 엔진은 집합적 제품 선택 위치 데이터를 생성하기 위해서 상기 소매 시설로의 단일 이동(trip) 동안에 생성되는 상기 제품 선택 위치 데이터를 수집하고, 상기 로직 엔진은 상기 쇼핑객 각각에 대해 수집되는 상기 집합적 제품 선택 위치 데이터를 쇼핑객의 전자 프로파일에 저장하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
15. 제14항에 있어서,
    상기 로직 엔진은 이력 진행(historical progression)을 생성하기 위해서 상기 쇼핑객의 전자 프로파일에 저장되는 상기 집합적 제품 선택 위치 데이터 각각을 수집하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
16. 제15항에 있어서,
    상기 로직 엔진은, 상기 쇼핑객의 제품 선택 이전; 상기 쇼핑객의 제품 선택 동안; 및 상기 쇼핑객의 제품 선택 바로 이후로 구성되는 그룹으로부터 선택되는 시간에 상기 무선 엔드 디바이스에 전송되는 상기 영향력있는 메시지를 생성하기 위해서 상기 이력 진행을 이용하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
17. 제16항에 있어서,
    상기 영향력있는 메시지는, 경쟁적 절약 기회; 공동-브랜딩 기회; 제품 경고; 제품 조합 경고; 제품 리뷰; 이력 진행에 대한 응답; 및 전자 쿠폰으로 구성되는 그룹으로부터 선택되는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
18. 제13항에 있어서,
    상기 쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템은 제품 위치 맵 및 상기 소매 시설의 맵의 상부에 병치되는 2-차원 X 및 Y 그리드를 더 포함하고, 상기 로직 엔진은 상기 소매 시설에서 진열되는 제품들의 대부분의 위치를 알고, 상기 제품들의 위치들은 제품 위치 데이터를 포함하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
19. 제18항에 있어서,
    단일의 식별가능한 쇼핑객에 의해 생성되는 상기 제품 선택 위치 데이터 모두를 저장하는 상기 로직 엔진은 상기 제품 선택 위치 데이터와 상기 제품 위치 맵을 비교하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
20. 제18항에 있어서,
    상기 로직 엔진은 상기 쇼핑객 위치 데이터와 상기 제품 위치 데이터를 비교하는,
    쇼핑객의 제품 선택에 영향을 미치는 시스템.
    

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