KR20140141769A - 타겟팅 자동화 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

타겟팅 자동화 장치 및 방법이 개시된다. 마케팅 (광고 및 판매 촉진) 콘텐츠를 전송할 타겟을 자동 선정하는 타겟팅 자동화 장치는, 타겟 고객을 설정하는 대상 고객 설정부, 상기 타겟 고객 중에서 단계 별로 상기 마케팅 콘텐츠를 전송하고자 하는 고객을 단계 별 타겟으로 선정하는 단계 별 타겟 선정부, 상기 단계 별 타겟에게 전송된 콘텐츠에 대한 반응 고객을 확인하는 고객 반응 수신부 및 상기 반응 고객의 특성을 분석하여 상기 마케팅 대상 고객의 상기 반응 고객과의 유사도를 산출하는 반응 고객 분석부를 포함할 수 있다.

Description

타겟팅 자동화 장치 및 방법{Targeting automation device and method}

본 발명은 타겟팅 자동화 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 인터넷, 데이터 통신 등의 정보통신 인프라가 확대되면서, 이를 이용한 비즈니스가 최고의 투자 항목이자 무한한 잠재력을 가지고 있는 것으로 고려되고 있다.

대다수의 고객들이 이러한 정보통신 인프라를 통해 상품에 대한 정보를 획득하고 있기에 사업업자들에게 기존의 오프라인(Off line) 매체를 대체 또는 보완할 수 있는 새로운 마케팅 영역으로 각광받고 있다.

인터넷 사이트에 간단한 이미지를 띄우고 자사 광고 페이지를 링크하는 배너 광고, 이메일 광고 및 판매 촉진, 단문 메시지(SMS) 판매 촉진 등이 정보통신 인프라를 이용하고 있다.

하지만, 이러한 마케팅 기법의 효과에 대해서는 그다지 긍정적이지 못하며, 이메일 및 단문 메시지의 경우 무분별한 발송은 고객에게 스팸(Spam)으로 인식되기도 하여 오히려 마케팅 효과를 떨어뜨리는 문제점이 있다.

이를 해결하기 위해 미리 획득한 고객 정보에 기초하여 고객의 성향을 파악하고, 해당 고객이 관심을 가질만한 광고를 선별하여 전송하는 타겟 광고가 등장하였다. 한국공개특허 2002-0072016호에는 검색어나 선택한 카테고리를 근거로 하여 웹사용자의 관심분야에 해당되는 관련 광고의 광고창이 다른 웹화면으로 넘어가기 전에 자동 구현되도록 한 웹사용자 타겟 광고 방법이 개시되어 있기도 하다.

하지만, 이 경우 고객을 중심으로 광고가 편성되며, 다수의 광고가 존재하는 가운데 특정 고객에게 적합한 광고를 선별한다는 점에서 특정 광고주가 광고하고자 하는 제품에 적합한 고객들을 선정하는 것과는 그 접근 및 해결 방법이 상이한 차이점이 있다.

전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

한국공개특허 2002-0072016호

본 발명은 소정의 종료 조건을 설정하고 마케팅 콘텐츠를 등록한 경우 인력의 개입 없이 자동적으로 광고 및 판매 촉진하고자 하는 마케팅 대상을 찾아 타겟팅하는 것이 가능한 타겟팅 자동화 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명은 사업주가 마케팅(광고 및 판매 촉진)하고자 하는 내용에 대하여 일부 고객의 반응을 기초로 하여 단계적으로 다음 표적을 선정하여 해당 내용을 발송함으로써 연령, 성별과 같은 고객 특성 정보가 부족한 상황에서도 고객의 행동 정보를 활용하여 우수한 마케팅 효과를 낼 수 있는 타겟팅 자동화 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명은 특정 콘텐츠에 대한 고객 반응성을 분석하여 해당 콘텐츠에 높은 반응을 할 것으로 예상되는 고객들을 타겟으로 선정함으로써 마케팅 효과를 증폭시키고 타 고객에게는 스팸으로 여겨질 수 있는 콘텐츠 전송을 줄일 수 있는 타겟팅 자동화 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 광고 및 판매 촉진을 위한 마케팅 대상 상품에 대한 콘텐츠를 전송할 대상을 자동 선정하는 타겟팅 자동화 장치로서, 타겟 고객을 설정하는 타겟 고객 설정부; 상기 타겟 고객 중에서 단계 별로 상기 콘텐츠를 전송하고자 하는 고객을 단계 별 타겟으로 선정하는 단계 별 타겟 선정부; 상기 단계 별 타겟에게 전송된 콘텐츠에 대한 반응 고객을 확인하는 고객 반응 수신부; 및 상기 반응 고객의 특성을 분석하여 상기 타겟 고객의 상기 반응 고객과의 유사도를 산출하는 반응 고객 분석부를 포함하는 타겟팅 자동화 장치가 개시된다.

상기 단계 별 타겟 선정부는 이전 단계의 타겟 중 반응 고객에 대한 유사도를 이용하여 다음 단계의 타겟을 선정할 수 있다.

상기 반응 고객 분석부는, 나이, 성별, 주소 중 하나 이상을 포함하는 고객 프로필 정보 및 주문 시간, 주문 가격, 주문 고유번호, 주문 카테고리 중 하나 이상을 포함하는 고객 행위 정보 중 하나 이상의 일반 변수와, 일정 기간 동안의 주문 총액 등급, 주문 횟수 등급, 주문 평균 가격 등급, 주문 아이템 클러스터, 목적지 클러스터, 가격 민감도, 시간 할인율, 거래 비용, 상상 예산, 위험 회피 성향 중 하나 이상을 포함하는 확장 변수를 포함하는 고객 특성 변수를 이용하여 상기 반응 고객의 특성을 분석할 수 있다.

상기 반응 고객 분석부는 임의의 변수 파라미터에 대해서 이전 단계에서 선정된 마케팅 대상의 분포 함수와 반응 고객의 분포 함수를 비교하여 반응성 점수를 산출하고, 상기 마케팅 대상 고객에 대해서 반응성 점수를 적용하고 조합하여 상기 반응 고객과의 유사도를 산출할 수 있다.

상기 반응 고객 분석부는 상기 이전 단계 선정 마케팅 대상 분포 함수와 상기 반응 고객 분포 함수를 정규화하여 비교할 수 있다.

상기 단계 별 타겟 선정부에 의해 선정된 상기 단계 별 마케팅 대상에 대해서 상기 콘텐츠를 전송하는 콘텐츠 전송부를 더 포함할 수 있다.

총 발송 대상 수 한정 및 반응 비율 한정 중 적어도 하나의 종료 조건을 만족하는 경우 단계 별 마케팅 대상 선정을 종료시키는 제어부를 더 포함할 수 있다.

상기 단계 별 타겟 선정부는 다음 타겟 선정 시 목록화되어 있거나 필터링 조건을 만족하는 고객을 필터링할 수 있다.

한편 본 발명의 다른 측면에 따르면, 타겟팅 자동화 장치에서 마케팅 대상 상품에 대한 광고 및 판매 촉진 콘텐츠를 전송할 타겟을 자동 선정하는 타겟팅 자동화 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다.

일 실시예에 따른 타겟팅 자동화 방법은, (a) 타겟고객을 설정하는 단계; (b) 상기 타겟 고객 중에서 상기 마케팅 콘텐츠를 전송하고자 하는 고객을 1단계로 타겟으로 선정하는 단계; (c) 상기 선정된 타겟에게 전송된 콘텐츠에 대한 반응 고객을 확인하는 단계; (d) 상기 반응 고객의 특성을 분석하여 상기 타겟 고객의 상기 반응 고객과의 유사도를 산출하는 단계; 및 (e) 상기 유사도를 이용하여 다음 단계의 타겟 고객을 선정하고 상기 단계 (c)로 되돌아가는 단계를 포함할 수 있다.

상기 단계 (d)는, 나이, 성별, 주소 중 하나 이상을 포함하는 고객 프로필 정보 및 주문 시간, 주문 가격, 주문 고유번호, 주문 카테고리 중 하나 이상을 포함하는 고객 행위 정보 중 하나 이상의 일반 변수와, 일정 기간 동안의 주문 총액 등급, 주문 횟수 등급, 주문 평균 가격 등급, 주문 아이템 클러스터, 목적지 클러스터, 가격 민감도, 시간 할인율, 거래 비용, 상상 예산, 위험 회피 성향 중 하나 이상을 포함하는 확장 변수를 포함하는 고객 특성 변수를 이용하여 상기 반응 고객의 특성을 분석할 수 있다.

상기 단계 (d)는, (d1) 임의의 변수 파라미터에 대해서 이전 단계에서 선정된 타겟 고객의 분포 함수와 반응 고객의 분포 함수를 비교하여 반응성 점수를 산출하는 단계; (d2) 상기 타겟 고객에 대해서 반응성 점수를 적용하고 조합하여 상기 반응 고객과의 유사도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 단계 (d1)은 상기 이전 단계 선정 타겟 고객 분포 함수와 상기 반응 고객 분포 함수를 정규화하여 비교할 수 있다.

상기 단계 (b) 이후에 선정된 상기 타겟에 대해서 상기 콘텐츠를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.

총 발송 대상 수 한정 및 반응 비율 한정 중 적어도 하나의 종료 조건을 만족하는 경우 단계 별 마케팅 대상 선정을 종료시키는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 단계 (e)는, 다음 타겟 선정 시 목록화되어 있거나 필터링 조건을 만족하는 고객을 필터링하는 단계를 더 포함할 수 있다.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.

본 발명의 실시예에 따르면, 소정의 종료 조건을 설정하고 마케팅 콘텐츠를 등록한 경우 인력의 개입 없이 자동적으로 광고 및 판매 촉진하고자 하는 마케팅 대상을 찾아 타겟팅하는 것이 가능한 효과가 있다.

또한, 사업주가 마케팅(광고 및 판매 촉진)하고자 하는 제품에 대하여 일부 고객의 반응을 기초로 하여 단계적으로 다음 타겟을 선정하여 마케팅함으로써 고객 신상 자료과 같은 기초 자료가 부족한 상황에서도 우수한 마케팅 효과를 가질 수 있는 효과가 있다.

또한, 특정 제품에 대한 고객 반응성을 분석하여 해당 제품에 높은 반응을 할 것으로 예상되는 고객을 타겟으로 선정함으로써 마케팅 효과를 증폭시키고 타 고객에게는 스팸으로 여겨질 수 있는 콘텐츠 전송을 줄일 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟팅 자동화 장치의 개략적인 구성 블록도,
도 2는 반응 고객의 특성 분석을 위한 고객 분포 함수가 예시된 도면,
도 3은 고객 테이블 및 반응성 점수 테이블이 예시된 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟팅 자동화 방법의 순서도.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

또한, 명세서에 기재된 "…부" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟팅 자동화 장치의 개략적인 구성 블록도이고, 도 2는 반응 고객의 특성 분석을 위한 고객 분포 함수가 예시된 도면이며, 도 3은 고객 테이블 및 반응성 점수 테이블이 예시된 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 타겟팅 자동화 장치는 임의의 상품에 대하여 이전 단계에서 마케팅 대상으로 선정된 고객들의 반응에 기초하여 다음 단계의 마케팅 대상을 선정함으로써 해당 상품에 관심을 보일만한 고객을 마케팅 대상으로 자동 타겟팅하여 마케팅 효과를 극대화하고 고객에 대한 기초지식이 없는 상황에서도 우수한 마케팅 효과를 나타낼 수 있는 것을 특징으로 한다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟팅 자동화 장치(100)는 타겟 고객 설정부(110), 단계 별 타겟 선정부(120), 고객 반응 수신부(130), 반응 고객 분석부(140), 제어부(150)를 포함한다. 실시예에 따라 마케팅 콘텐츠 전송부(160)를 더 포함할 수도 있다.

대상 고객 설정부(110)는 마케팅하고자 하는 임의의 상품에 대하여 마케팅 대상이 되는 고객을 설정한다.

마케팅 대상 고객은 소정의 서비스에 가입한 회원들 전체 혹은 일부가 해당될 수 있다. 여기서, 소정의 서비스는 온라인 쇼핑몰 서비스, 인터넷 포털 서비스, 웹메일 서비스 등과 같이 회원제로 운영되는 다양한 온라인/오프라인 서비스들을 의미한다.

타겟 고객 설정부(110)는 타겟 고객을 설정함에 있어서 마케팅, 즉 광고 및 판매 촉진 콘텐츠를 전송할 고객의 총 수를 제한하거나 각 단계 별 타겟 고객의 수를 한정할 수 있다.

예를 들면, 타겟 고객의 총 수를 10000명으로 한정할 수 있다. 또는 각 단계 별로 1000명씩 선정하여 콘텐츠를 전송하되 소정 시간 경과 후 반응율이 설정치(예를 들어, 10%) 미만일 경우 다음 단계의 타겟 고객 선정을 중단하도록 할 수도 있다.

또한, 타겟 고객 설정부(110)는 회원 정보에 기초하여 타겟 고객을 한정할 수도 있다. 예를 들어, 회원 점수가 소정 점수 이상이거나 회원 등급이 소정 등급 이상인 경우에 한하여 타겟 고객으로 선정되도록 할 수 있다.

단계 별 타겟 선정부(120)는 타겟 고객 설정부(110)에서 설정된 타겟 고객에 대해서 단계 별로 콘텐츠를 전송하고자 하는 고객을 선정한다.

1단계 타겟 선정 시에는 임의 선정 방식에 따라 랜덤하게 정해진 수만큼의 타겟 고객을 1단계 타겟으로 선정할 수 있다. 또는 조건 선정 방식에 따라 미리 정해진 조건에 부합하는 고객에 대하여 전체 혹은 일부를 임의로 1단계 타겟으로 선정할 수 있다.

2단계 이상의 단계 별 타겟 선정 시에는 후술하는 것과 같이 이전 단계의 타겟에 대한 콘텐츠 전송 결과, 즉 고객 반응을 분석하고, 그 결과 상대적으로 높은 반응성을 보이는 고객(반응 고객)과 높은 유사도를 가지는 고객을 다음 단계 타겟으로 선정할 수 있다.

단계 별 타겟 선정부(120)는 단계 별로 타겟 고객을 선정한 이후 선정된 고객을 식별할 수 있는 단계 별 타겟 식별 정보를 생성하여 마케팅 콘텐츠 전송부(160)로 전송할 수 있다. 또는 단계 별 타겟 선정부(120)는 단계 별 타겟 식별 정보를 제어부(150)로 전송하여 콘텐츠 서버(미도시)로 전송되도록 한다.

콘텐츠 전송부(160)는 단계 별 타겟 선정부(120)로부터 전송된 단계 별 타겟 식별 정보에 따라 식별된 타겟 고객에 대해서 마케팅하고자 하는 상품에 관한 정보를 포함하는 광고 및 판매 촉진을 위한 마케팅 콘텐츠를 전송한다. 타겟 고객에 대하여 기 등록된 연락처를 이용하여 마케팅 콘텐츠를 전송하게 되며, 예를 들면 이메일(E-mail), 단문메시지(SMS), 멀티미디어메시지(MMS), 앱 푸시 메시지(App Push Message) 등과 같은 콘텐츠 전송 방식을 이용할 수 있다.

콘텐츠 전송부(160)는 본 실시예에 따른 타겟팅 자동화 장치(100)의 일 구성 요소로 포함될 수도 있지만, 실시예에 따라 타겟팅 자동화 장치(100)에 연결된 콘텐츠 서버(미도시)에 구비되어 타겟팅 자동화 장치(100)와는 독립적으로 동작하면서 마케팅 콘텐츠를 단계 별 타겟 고객에서 전송할 수도 있다.

고객 반응 수신부(130)는 단계 별 타겟 선정부(120)에서 선정된 단계 별 타겟 고객에게 전송된 콘텐츠에 대하여 반응을 나타낸 고객을 확인한다.

반응 고객이라 함은 예를 들면 콘텐츠에 포함되어 있는 URL과 같은 링크를 클릭하였거나 콘텐츠를 통해 광고 및 판매 촉진하고 있는 제품을 구매하는 것과 같이 전송된 콘텐츠에 대하여 마케팅 목적에 부합하는 행위를 한 고객을 의미한다.

고객 반응 수신부(130)는, 고객의 URL 클릭, 제품 구매 등과 같은 마케팅 목적 부합 행위가 발생될 때, 해당 행위를 한 고객의 식별 정보를 수집함으로써 반응 고객을 확인할 수 있을 것이다. 여기서, 고객 식별 정보의 수집은 URL 클릭 시 혹은 제품 구매 시에 고객 식별 정보를 포함하는 리턴 메시지가 타겟팅 자동화 장치(100)로 전송되도록 함으로써 수행될 수 있다.

반응 고객 분석부(140)는 고객 반응 수신부(130)에서 수신한 고객 반응에 기초하여 콘텐츠에 관심을 가진 반응 고객의 특성을 분석한다.

이는 단계 별 타겟 선정부(120)에서 다음 단계 타겟 고객을 선정할 때 반응 고객과 유사한 속성을 가지는 고객들을 우선적으로 타겟으로 선정할 수 있도록 하여 마케팅 효과를 극대화시키기 위함이다.

반응 고객 분석부(140)는 이전 단계에서 콘텐츠를 전송한 타겟 고객 전체와 비교할 때 차별화되는 반응 고객의 특징을 추출하고, 이 특징을 이용하여 모든 고객에 대해서 반응 고객과의 유사도 점수를 계산한다.

반응 고객의 특성 분석에는 고객 프로필 정보, 고객 행위 정보 등과 같은 일반 변수와 일정 기간 동안의 주문 내역 등과 같은 확장 변수를 포함하는 고객 특성 변수를 이용한다.

고객 프로필 정보에는 나이, 성별, 주소 등의 변수 파라미터가 포함될 수 있다. 고객 행위 정보에는 주문 시간, 주문 가격, 주문 고유번호, 주문 카테고리와 같은 주문 정보와, 목적지 시간, 목적지 주소, 목적지 고유번호, 목적지 카테고리와 같은 목적지 정보가 변수 파라미터로 포함될 수 있다.

확장 변수에는 일정 기간 동안의 주문 총액 등급, 주문 횟수 등급, 주문 평균 가격 등급, 주문 아이템 클러스터, 목적지 클러스터, 가격 민감도, 시간 할인율, 거래 비용, 상상 예산, 위험 회피 성향 등이 변수 파라미터로 포함될 수 있다.

반응 고객 분석부(140)는 일반 변수 및 확장 변수에 포함되는 변수 파라미터 중 적어도 하나에 대해서 이전 단계에서 선정된 타겟 고객의 분포 함수와 반응 고객의 분포 함수를 비교하여 해당 변수 파라미터의 각 값들에 대한 반응성 점수를 산출한다. 그리고 타겟 고객의 변수 파라미터에 대해서 반응성 점수를 적용하고 조합하여 반응 고객과의 유사도를 산출한다.

우선 반응성 점수의 산출은 선정 타겟 고객 분포 함수값과 반응 고객 함수값을 비교함으로써 수행될 수 있을 것이다. 여기서, 비교 연산으로는 예를 들면 뺄셈 연산, 나눗셈 연산 등이 있을 수 있다.

도 2를 참조하면, 임의의 변수 파라미터 x에 대한 타겟 고객 및 반응 고객의 분포 함수 f(x), g(x)가 도시되어 있다. 도 2에는 비교를 위해 정규화(normalize) 과정을 거친 고객 분포 함수 f(x), g(x)가 도시되어 있다.

변수 파라미터 x 중에서 x1 이라는 값에 대해서 이전 단계 타겟 고객의 상대적 수치는 f(x1)이고 반응 고객의 상대적 수치는 g(x1)이다.

여기서, 반응 고객의 상대적 수치와 현 단계 타겟 고객의 상대적 수치의 차이(g(x1)-f(x1)) 혹은 비율(g(x1)/f(x1))이 반응성 점수 산출을 위해 이용될 수 있다.

변수 파라미터 x1의 값을 가지는 고객에 대해서 앞서 산출된 반응성 점수를 부여하는 과정을 변수 파라미터마다 반복함으로써 모든 고객들에 대해서 반응성 점수를 부여할 수 있을 것이다.

예를 들면, 변수 파라미터가 나이를 나타내는 경우, 이전 단계 타겟 고객의 수를 1000, 반응 고객의 수를 100이라 가정하기로 한다.

이 중 '20대'에 해당하는 값에 대해서 반응성 점수를 산출하고자 할 때, '20대'에 해당하는 이전 단계 타겟 고객의 수가 200, '20대'에 해당하는 반응 고객의 수가 40인 경우, '20대'에 해당하는 이전 단계 타겟 고객의 상대적 수치는 0.2(=200/1000), 반응 고객의 상대적 수치는 0.4(=40/100)이 된다.

이 경우 차이를 이용하여 반응성 점수를 산출할 때, 나이에 해당하는 변수 파라미터에서 '20대'의 반응성 점수는 0.2(=0.4-0.2)가 된다. 반응성 점수가 양(+)의 값을 가지고 있으므로, 나이를 나타내는 변수 파라미터에서는 '20대'가 높은 반응성을 나타내고 있음을 의미하고 있다.

다음으로 모든 타겟 고객들의 각 변수 파라미터에 대해서 산출된 반응성 점수를 조합하여 각 타겟 고객의 반응 고객과의 유사도 점수를 산출한다.

도 3의 (a)를 참조하면, 복수의 고객(C1, C2, C3, ...)에 대한 고객 특성 변수(V1, V2, V3, ...)가 테이블로 예시되어 있다. 여기서, V1은 성별, V2는 거주지 주소, V3는 나이를 나타낸다. 예를 들면, 고객 C1의 경우 성별이 남자이고 거주지 주소가 구로동이며 나이가 30대이다.

이 같은 고객 테이블에서 고객별로 각각의 고객 특성 변수에 대하여 앞서 산출한 반응 고객과의 반응성 점수를 적용하면, 도 3의 (b)와 같은 반응성 점수 테이블이 생성된다.

임의의 고객에 대하여 반응성 점수를 소정의 연산을 수행함으로써 고객별 유사도 점수를 산출할 수 있다. 예를 들면, 고객 특성 변수 별로 가중치를 적용한 후 합산하거나 곱셈을 하는 등 다양한 연산 방식을 적용하여 고객별 유사도 점수를 산출할 수 있다. 고객 C1의 경우, w1*a1+w2*b1+w3*c1+... 가 최종 유사도 점수가 될 수 있다. 여기서, w1, w2, w3은 변수 파라미터 V1, V2, V3의 가중치이다.

모든 고객에 대해서 반응 고객과의 유사도 점수가 계산되면, 단계 별 타겟 선정부(120)는 이전 단계의 반응 고객과의 유사도 점수가 높은 고객들을 순서대로 다음 단계 타겟 고객으로 선정할 수 있게 된다.

이 과정에서 고객 필터링이 수행될 수 있다.

고객 필터링은 미리 목록화되어 있는 고객 혹은 소정의 필터링 조건을 만족하는 고객에 대해서 이루어질 수 있다. 예를 들어, 과거 타 상품에 대하여 지정 횟수 이상으로 콘텐츠를 전송한 사실이 있는 고객 리스트가 미리 목록화되어 있어, 금번 콘텐츠가 스팸으로 여겨질 수 있을 경우 리스트 상의 고객들을 효과적으로 필터링할 수 있다.

또는 이전 단계에서 이미 해당 콘텐츠를 전송하였던 고객이 높은 유사도 점수를 가짐으로 인해 연속으로 콘텐츠를 전송받게 되는 경우 스팸으로 여겨질 수 있어, 필터링 대상이 될 수 있을 것이다.

따라서, 필터링 조건은 예를 들어 이전 단계 콘텐츠 발송 여부, 과거 소정 횟수 이상의 콘텐츠 발송 여부 등이 될 수 있으며, 이를 만족하는 필터링 대상 고객들이 미리 목록화되어 있을 수 있다.

또한, 고객 필터링 전후에 유사도 점수의 상위 고객에 대해서 등수를 선정하거나 등급 점수를 산정하여 다음 단계 타겟 고객의 수를 등수 한정 혹은 점수 한정을 통해 제한할 수도 있다.

제어부(150)는 타겟팅 자동화 장치(100)의 각 구성요소가 상술한 기능을 수행하도록 제어한다.

또한, 제어부(150)는 소정의 종료 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 종료 조건을 만족하는 경우 타겟팅 자동화를 종료할 수 있다.

종료 조건으로는 총 발송 대상 수 한정 및/또는 반응 비율 한정 등이 있을 수 있다.

우선 총 발송 대상 수 한정의 경우 상세 종료 조건을 단계 별로 구성할 수 있다. 단계 구성 항목으로는 단계 별 발송 대상 수, 단계 별 다음 발송을 위한 반응 대기 시간 등이 포함될 수 있다.

단계 구성 방법으로는 단계 별 발송 대상 수에 대해서 단계 별로 균등 분할 하거나(예를 들어, 5단계 발송 시에 1:1:1:1:1) 단계 별 비율 설정을 통한 수동 분할(예를 들어, 3단계 발송 시에 1:3:6)할 수 있다. 또한, 단계 별 다음 발송을 위한 반응 대기 시간에 대해서는 수동 설정(예를 들어, 20분)할 수 있다.

다음으로 반응 비율 한정의 경우 역시 상세 종료 조건을 단계 별로 구성할 수 있다. 단계 구성 항목으로는 총 발송 대상 수 한정과 마찬가지로 단계 별 발송 대상 수, 단계 별 다음 발송을 위한 반응 대기 시간 등이 포함될 수 있다.

단계 구성 방법으로는 단계 별 발송 대상 수에 대해서 균등 분할(예를 들어, 단계 별 1000명)할 수 있다. 또한, 단계 별 다음 발송을 위한 반응 대기 시간의 경우 수동 설정하거나, 대기 시간 이후 반응 비율을 측정한 결과에 따라 미리 설정된 비율 이상의 반응이 있는 경우 다음 단계를 구성하고 미리 설정된 비율 이상의 반응이 없는 경우 다음 단계를 구성하지 않고 종료시킬 수 있을 것이다.

또한, 비교하는 반응 비율은 지금까지의 반응 결과로 일정 시간(예를 들어, 1일) 이후의 반응 비율을 추정하여 사용할 수도 있을 것이다.

이하에서는 전술한 타겟팅 자동화 장치(100)에서 수행되는 타겟팅 자동화 방법에 대하여 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 타겟팅 자동화 방법의 순서도이다.

도 4의 각 단계들은 도 1에 도시된 타겟팅 자동화 장치(100)의 각 구성요소들에 의해 수행될 수 있다.

도 4를 참조하면, 우선 타겟 고객 설정부(110)는 판매 촉진 대상이 되는 상품에 대해서 회원 고객들 중에서 전체 혹은 일부를 타겟 고객으로 설정한다(단계 S200).

단계 별 타겟 선정부(120)는 대상 고객 설정부(110)에서 설정된 타겟 고객에 대해서 1단계 타겟을 선정한다(단계 S210). 1단계 타겟 선정에는 전술한 것과 같이 임의 선정 방식 혹은 조건 선정 방식이 적용될 수 있다.

1단계 타겟이 선정되면, 콘텐츠 전송부(160)는 선정된 타겟에 대해서 콘텐츠를 전송한다(단계 S220). 또는 콘텐츠 전송부(160) 대신에 타겟팅 자동화 장치(100)가 콘텐츠 서버와 연결되어 있어, 콘텐츠 서버로 1단계 타겟에 관한 식별정보를 전송하여 콘텐츠 전송이 이루어지도록 할 수도 있다.

고객 반응 수신부(130)는 1단계 타겟 중에서 콘텐츠에 관심을 보인 반응 고객을 확인한다(단계 S230). 반응 고객은 마케팅 목적에 부합하는 행위를 한 고객으로서, 예를 들어 콘텐츠에 포함된 URL을 클릭하거나 제품을 구매한 고객일 수 있다.

반응 고객의 확인은 마케팅 목적 부합 행위가 발생되는 경우 타겟팅 자동화 장치(100) 혹은 콘텐츠 서버로 고객 식별 정보를 포함하는 리턴 메시지를 발송하도록 함으로써 수행될 수 있다.

그리고 반응 고객 분석부(140)는 고객 반응 수신부(130)에서 수신한 고객 반응에 기초하여 콘텐츠에 관심을 가진 반응 고객의 특성을 분석한다.

반응 고객의 분석은 이전 단계에서 콘텐츠를 전송한 타겟 고객 전체와 비교할 때 차별화되는 반응 고객의 특징을 추출하고, 이 특징으로부터 모든 고객에 대해서 반응 고객과의 유사도 점수를 계산함으로써 이루어질 수 있다. 반응 고객의 특징 추출 및 유사도 점수 계산에 대해서는 앞서 도 2 및 도 3을 참조하여 상세히 설명하였는 바 생략하기로 한다.

단계 별 타겟 선정부(120)는 반응 고객과의 유사도 점수를 활용하여 다음 단계 타겟을 선정한다(단계 S240).

이 경우 반응 고객과의 유사도 점수가 높은 순서대로 다음 단계 타겟으로 선정할 수 있다. 이 과정에서 이미 해당 콘텐츠를 전송한 고객 혹은 과거 지정 횟수 이상의 다른 콘텐츠를 전송하였던 고객을 제외하는 것과 같은 고객 필터링이 수행될 수도 있다.

제어부(150)는 소정의 종료 조건을 만족하는지 여부를 판단한다(단계 S250). 여기서, 종료 조건으로는 총 발송 대상 수 한정 및/또는 반응 비율 한정 등이 있을 수 있다.

종료 조건을 만족하지 않는 경우, 단계 S220으로 되돌아가 선정된 다음 단계 타겟들에 대해서 콘텐츠 전송을 수행할 수 있다.

종료 조건을 만족하는 경우에는 단계 S260으로 진행하여 타겟팅 자동화를 종료한다.

이상에서는 종료 조건의 만족 여부 판단 단계(S250)가 단계 S240 이후에 수행되는 것으로 설명하였지만, 실시예에 따라 단계 S240 이전에 수행될 수도 있을 것이다. 이 경우 종료 조건을 만족하지 않는다면, 단계 S240이 수행되도록 할 수 있을 것이다.

상술한 타겟팅 자동화 방법은 디지털 처리 장치(타겟팅 자동화 장치(100))에 내장된 소프트웨어 프로그램 등에 의해 시계열적 순서에 따른 자동화된 절차로 수행될 수도 있음은 자명하다. 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상기 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.

상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

100: 타겟팅 자동화 장치 110: 타겟 고객 설정부
120: 단계 별 타겟 선정부 130; 고객 반응 수신부
140: 반응 고객 분석부 150: 제어부
160: 콘텐츠 전송부

Claims (16)

1. 광고 및 판매 촉진을 위한 마케팅 대상 상품에 대한 콘텐츠를 전송할 타겟을 자동 선정하는 타겟팅 자동화 장치로서,
   타겟 고객을 설정하는 타겟 고객 설정부;
   상기 타겟 고객 중에서 단계 별로 상기 콘텐츠를 전송하고자 하는 고객을 단계 별 타겟으로 선정하는 단계 별 타겟 선정부;
   상기 단계 별 타겟에게 전송된 콘텐츠에 대한 반응 고객을 확인하는 고객 반응 수신부; 및
   상기 반응 고객의 특성을 분석하여 상기 타겟 고객의 상기 반응 고객과의 유사도를 산출하는 반응 고객 분석부를 포함하는 타겟팅 자동화 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 단계 별 타겟 선정부는 이전 단계의 타겟 중 반응 고객에 대한 유사도를 이용하여 다음 단계의 타겟을 선정하는 것을 특징으로 하는 타겟팅 자동화 장치.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 반응 고객 분석부는, 나이, 성별, 주소 중 하나 이상을 포함하는 고객 프로필 정보 및 주문 시간, 주문 가격, 주문 고유번호, 주문 카테고리 중 하나 이상을 포함하는 고객 행위 정보 중 하나 이상의 일반 변수와, 일정 기간 동안의 주문 총액 등급, 주문 횟수 등급, 주문 평균 가격 등급, 주문 아이템 클러스터, 목적지 클러스터, 가격 민감도, 시간 할인율, 거래 비용, 상상 예산, 위험 회피 성향 중 하나 이상을 포함하는 확장 변수를 포함하는 고객 특성 변수를 이용하여 상기 반응 고객의 특성을 분석하는 것을 특징으로 하는 타겟팅 자동화 장치.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 반응 고객 분석부는 임의의 변수 파라미터에 대해서 이전 단계에서 선정된 타겟의 분포 함수와 반응 고객의 분포 함수를 비교하여 반응성 점수를 산출하고, 상기 타겟 고객에 대해서 반응성 점수를 적용하고 조합하여 상기 반응 고객과의 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 타겟팅 자동화 장치.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 반응 고객 분석부는 상기 이전 단계 선정 타겟 분포 함수와 상기 반응 고객 분포 함수를 정규화하여 비교하는 것을 특징으로 하는 타겟팅 자동화 장치.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 단계 별 타겟 선정부에 의해 선정된 상기 단계 별 타겟에 대해서 상기 콘텐츠를 전송하는 콘텐츠 전송부를 더 포함하는 타겟팅 자동화 장치.
   
7. 제1항에 있어서,
   총 발송 대상 수 한정 및 반응 비율 한정 중 적어도 하나의 종료 조건을 만족하는 경우 단계 별 타겟 선정을 종료시키는 제어부를 더 포함하는 타겟팅 자동화 장치.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 단계 별 타겟 선정부는 다음 타겟 선정 시 목록화되어 있거나 필터링 조건을 만족하는 고객을 필터링하는 것을 특징으로 하는 타겟팅 자동화 장치.
   
9. 타겟팅 자동화 장치에서 마케팅 대상에 대하여 광고 및 판매 촉진을 위한 마케팅 콘텐츠를 전송할 타겟을 자동 선정하는 타겟팅 자동화 방법으로서,
   (a) 타겟 고객을 설정하는 단계;
   (b) 상기 타겟 고객 중에서 상기 마케팅 콘텐츠를 전송하고자 하는 고객을 1단계로 타겟으로 선정하는 단계;
   (c) 상기 선정된 타겟에게 전송된 마케팅 콘텐츠에 대한 반응 고객을 확인하는 단계;
   (d) 상기 반응 고객의 특성을 분석하여 상기 타겟 고객의 상기 반응 고객과의 유사도를 산출하는 단계; 및
   (e) 상기 유사도를 이용하여 다음 단계의 타겟을 선정하고 상기 단계 (c)로 되돌아가는 단계를 포함하는 타겟팅 자동화 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 단계 (d)는, 나이, 성별, 주소 중 하나 이상을 포함하는 고객 프로필 정보 및 주문 시간, 주문 가격, 주문 고유번호, 주문 카테고리 중 하나 이상을 포함하는 고객 행위 정보 중 하나 이상의 일반 변수와, 일정 기간 동안의 주문 총액 등급, 주문 횟수 등급, 주문 평균 가격 등급, 주문 아이템 클러스터, 목적지 클러스터, 가격 민감도, 시간 할인율, 거래 비용, 상상 예산, 위험 회피 성향 중 하나 이상을 포함하는 확장 변수를 포함하는 고객 특성 변수를 이용하여 상기 반응 고객의 특성을 분석하는 것을 특징으로 하는 타겟팅 자동화 방법.
    
11. 제9항에 있어서,
    상기 단계 (d)는,
    (d1) 임의의 변수 파라미터에 대해서 이전 단계에서 선정된 타겟의 분포 함수와 반응 고객의 분포 함수를 비교하여 반응성 점수를 산출하는 단계;
    (d2) 상기 타겟 고객에 대해서 반응성 점수를 적용하고 조합하여 상기 반응 고객과의 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 타겟팅 자동화 방법.
    
12. 제11항에 있어서,
    상기 단계 (d1)은 상기 이전 단계 선정 타겟 분포 함수와 상기 반응 고객 분포 함수를 정규화하여 비교하는 것을 특징으로 하는 타겟팅 자동화 방법.
    
13. 제9항에 있어서,
    상기 단계 (b) 이후에 선정된 상기 타겟에 대해서 상기 마케팅 콘텐츠를 전송하는 단계를 더 포함하는 타겟팅 자동화 방법.
    
14. 제9항에 있어서,
    총 발송 대상 수 한정 및 반응 비율 한정 중 적어도 하나의 종료 조건을 만족하는 경우 단계 별 타겟 선정을 종료시키는 단계를 더 포함하는 타겟팅 자동화 방법.
    
15. 제9항에 있어서,
    상기 단계 (e)는, 다음 타겟 선정 시 목록화되어 있거나 필터링 조건을 만족하는 고객을 필터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 타겟팅 자동화 방법.
    
16. 제9항 내제 제15항 중 어느 한 항에 기재된 타겟팅 자동화 방법을 수행하기 위하여 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램을 기록한 기록매체.

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