KR20140146607A - 트립들의 순위화 및 최적화 - Google Patents

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KR20140146607A
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존 로버트 미샨스키
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구글 인코포레이티드
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Abstract

구매될 수개의 아이템들에 대한 트립들을 순위화하고 최적하는 것이 설명된다. 일 실시예에서, 쇼핑 트립들을 순위화하는 방법은 지리적 위치 정보를 수신하는 단계, 구매될 제품들에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하는 단계, 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고 검색 결과들을 컴파일하는 단계, 검색 결과들 및 컴파일 메트릭에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계, 최소 비용 메트릭에 따라 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하는 단계, 및 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이하는 단계를 포함한다. 다른 측면들에서, 쇼핑 트립들을 순위화하고 최적화하는 것은 구매될 제품들에 대한 총 비용, 쇼핑 트립들 각각에 대한 거리 및 시간 추정값, 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용, 및 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용 중 적어도 하나를 산출하는 것을 더 포함한다.

Description

트립들의 순위화 및 최적화{RANKING AND OPTIMIZING TRIPS}
본 발명은 일반적으로 구매될 복수의 아이템들에 대한 쇼핑 트립들을 순위화하고 최적화하는 것에 관한 것이다. 구매자가 복수의 아이템들을 구매하기를 원할 때, 본 발명은 아이템들을 구매하기 위해 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고 검색 결과들을 쇼핑 트립들로 컴파일할 수 있다. 쇼핑 트립들은 구매자가 가장 비용 효과적인 트립을 신속히 선택할 수 있도록 비용 메트릭스에 따라 순위화될 수 있다.
구매자가 특히 소매 환경에서 복수의 아이템들을 구매하기를 원할 때, 구매자가 복수의 아이템들을 구매하기 위해 가장 비용 효과적인 쇼핑 트립을 결정하는 것은 어려울 수 있다. 일 예로서, 구매자는 수개의 식료품 아이템들을 구매하기를 원할 수 있다. 3개의 식료품 가게들이 구매자의 집의 7마일 이내에 있다면, 구매자는 식료품 아이템들에 대해 소요되는 총 비용을 감소시키기 위한 노력의 일환으로, 3개의 식료품 가게들 각각에서 식료품 아이템들 중 하나 이상을 구매하도록 시도할 수 있다. 그러나, 구매자가 각각에 대해 수개의 트립들을 하지 않고 3개의 식료품 가게들에서 아이템들에 대한 각각의 가격들을 결정하는 것은 어려울 수 있다. 또한, 각각의 식료품 아이템들의 비용들을 넘어서, 식료품 가게들 각각으로 이동하는 것과 연관된 비용들이 있다. 일부 경우들에서, 특히 먼 식료품 가게로 이동하는 비용들은 거기서 구매되는 하나 이상의 아이템들에 대해 더 낮은 비용을 발견함으로써 획득되는 이익을 능가할 수 있다. 이러한 비용들은 구매자가 빠르고 쉽게 고려하는 것이 특히 어렵다.
비용 효과적인 쇼핑 트립을 결정하는 어려움들은 구매될 아이템들의 리스트가 균일하지 않을 때 더 악화된다. 다시 말하면, 구매자가 계란들, 우유, 콤팩트 디스크, 및 모터 오일을 구매하기를 원한다면, 구매자는 소매 아울렛들에서 더 많은 선택을 할 것이다. 특히, 구매자는 3개의 식료품 가게들, 콤팩트 디스크들을 판매하는 2개의 가게들, 및 자동차 부품을 판매하는 3개의 가게들로부터 선택할 수 있다. 추가 문제로서, 일부 가게들은 예를 들어 콤팩트 디스크들 및 자동차 부품 두개를 판매할 수 있고, 최상의 가격으로 우유를 판매하는 가게는 최상의 가격으로 모터 모일을 판매하는 가계로부터 멀리 있을 수 있는 반면 최상의 가격으로 계란들을 판매하는 가게가 최상의 가격으로 콤팩트 디스크들을 판매하는 가게에 가까이 있을 수 있다.
상기 언급된 바와 같이, 쇼핑 트립의 비용들은 단순히 구매될 아이템들의 비용 이상을 포함할 수 있다. 비용들은 예를 들어 시간, 연료, 및 운송 비용들을 포함할 수 있다. 불균일 쇼핑 리스트의 복잡성들과 결합하여, 구매자는 가장 비용 효과적인 쇼핑 트립을 결정하기 위해 필요한 시간의 양을 소비하는 것을 선택할 수 없다. 그와 같이, 쇼핑 트립들을 결정, 순위화 및 최적화 하는 자동화된 시스템은 특히 불균일 쇼핑 리스트들에서, 아이템들의 구매자들에게 이익이 될 것이다.
일 실시예에서, 쇼핑 트립들을 순위화하는 방법이 설명되며 방법은 지리적 위치 정보를 수신하는 단계, 구매될 복수의 제품들 각각에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하는 단계, 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고 검색 결과들을 컴파일하는 단계, 검색 결과들 및 컴파일 메트릭에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계, 최소 비용 메트릭에 따라 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하는 단계, 및 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이하는 단계를 포함한다. 일 측면에서, 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계는 구매될 제품들에 대한 총 비용, 쇼핑 트립들 각각에 대한 거리 및 시간 추정값, 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용, 및 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있고, 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계는 산출된 비용들 각각을 합산하는 단계를 더 포함한다. 다른 측면에서, 쇼핑 트립들 각각의 시간 비용은 복수의 제품들의 구매자에 대한 시간 중 1시간의 결정된 값에 기초하여 산출될 수 있고, 쇼핑 트립들 각각의 운송 비용은 도보, 개인 자동차의 운전, 및 대중 교통의 이용의 비용 중 하나에 기초하여 산출될 수 있다.
어떤 실시예들에서, 최소 비용 메트릭은 최소 전체 총 비용, 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 하나를 포함할 수 있고, 컴파일 메트릭은 최소 전체 총 비용, 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 하나를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 컴파일 메트릭은 전체 총 비용, 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중에서 적어도 2개의 컴파일 메트릭스를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스가 설명된다. 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서에게 쇼핑 트립들을 순위화하는 방법을 수행하라고 명령하는 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스로서, 이는 지리적 위치 정보를 수신하는 단계, 구매될 복수의 제품들 각각에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하는 단계, 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고 검색 결과들을 컴파일하는 단계, 검색 결과들 및 컴파일 메트릭에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계, 최소 비용 메트릭에 따라 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하는 단계, 및 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이하는 단계를 포함한다. 다른 실시예와 관련하여, 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계는 구매될 제품들에 대한 총 비용, 쇼핑 트립들 각각에 대한 거리 및 시간 추정값, 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용, 및 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있고, 및 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계는 산출된 비용들 각각을 합한하는 단계를 더 포함한다. 다른 측면에서, 쇼핑 트립들 각각의 시간 비용은 복수의 제품들의 구매자에 대한 시간 중 1시간의 결정된 값에 기초하여 산출될 수 있고, 쇼핑 트립들 각각의 운송 비용은 도보, 개인 자동차의 운전, 및 대중 교통의 이용의 비용 중 하나에 기초하여 산출될 수 있다.
어떤 실시예들에서, 최소 비용 메트릭은 최소 전체 총 비용, 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 하나를 포함할 수 있고, 컴파일 메트릭은 최소 전체 총 비용, 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 하나를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서, 컴파일 메트릭은 전체 총 비용, 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중에서 적어도 2개의 컴파일 메트릭스를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 쇼핑 트립들을 순위화하는 장치가 설명되며 장치는 지리적 위치 정보를 수신하도록 구성된 위치 입력 모듈, 구매될 복수의 제품들 각각에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하도록 구성된 제품 입력 모듈, 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고, 검색 결과들을 컴파일하고, 검색 결과들 및 컴파일 메트릭에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하도록 검색 및 컴파일 엔진, 최소 비용 메트릭에 따라 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하도록 구성된 순위화 모듈, 및 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이하도록 구성된 출력 모듈을 포함한다. 일 측면에서, 장치는 구매될 제품들에 총 비용을 산출하고, 쇼핑 트립들 각각에 대한 거리 및 시간 추정값을 산출하고, 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용을 산출하고, 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용을 산출하도록 구성된 비용 모듈을 더 포함할 수 있다. 다른 측면에서, 쇼핑 트립들 각각의 시간 비용은 복수의 제품들의 구매자에 대한 시간 중 1시간의 결정된 값에 기초하여 산출될 수 있고, 쇼핑 트립들 각각의 운송 비용은 도보, 개인 자동차의 운전, 및 대중 교통의 이용의 비용 중 하나에 기초하여 산출될 수 있다.
이들 및 다른 측면들, 목적들, 특징들, 및 실시예들은 현재 인지된 바와 같은 본 발명을 수행하기 위한 최상의 모드를 예시하는 예시적 실시예들의 이하의 상세한 설명을 고려하면 당해 기술에서 통상의 기술자에게 분명할 것이다.
본 발명 및 그것의 장점들의 더 완전한 이해를 위해, 이제 이하와 같이 간단히 설명되는 첨부 도면들과 함께, 이하의 설명이 참조된다.
도 1은 쇼핑 트립들을 순위화하고 최적화하는 시스템을 예시한다.
도 2는 쇼핑 트립들을 순위화하고 최적화하는 방법을 예시한다.
도 3은 쇼핑 트립들을 순위화하고 최적화하는 방법을 더 예시한다.
도 4는 쇼핑 트립들을 생성하는 방법을 예시한다.
도 5는 쇼핑 트립들의 측면들의 비용들을 산출하는 방법을 예시한다.
도 6은 쇼핑 트립들의 순위화된 디스플레이의 일 예를 예시한다.
도 7은 쇼핑 트립들의 순위화된 디스플레이의 다른 예를 예시한다.
도 8은 쇼핑 트립들을 순위화하고 최적화하는 시스템의 하나 이상의 측면들을 구현하도록 구성된 범용 컴퓨터를 예시한다.
이하의 단락들에서, 본 발명은 첨부 도면을 참조하여 예로서 더욱 상세히 설명될 것이다. 설명에서, 잘 알려진 구성요소들, 방법들, 및/또는 처리 기술들은 본 발명을 모호하게 하지 않도록 생략되거나 간단히 설명된다. 본 명세서에 사용된 바와 같이,"본 발명"은 명세서에서 설명되는 본 발명의 실시예들 및 임의의 균등물 중 임의의 것을 언급한다. 더욱이,"본 발명"의 다양한 특징(들)에 대한 참조는 모든 실시예들이 참조된 특징(들)을 포함해야 하는 것을 제안하지 않는다.
실시예들 중에서, 본 발명의 일부 측면들은 설명되고 예시되는 바와 같은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램에 의해 구현된다. 당해 기술에서 통상의 기술자에게 명백한 바와 같이, 본 발명은 적어도 부분적으로 다양한 형태들로 컴퓨터 판독가능 명령어들에 의해 구현될 수 있고, 본 발명은 프로세서에 의해 실행되는 명령어들의 특정 세트 또는 시퀀스에 한정되도록 의도되지 않는다.
본 발명의 실시예들은 지리적 위치 정보를 수신하고, 구매될 복수의 제품들 각각에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하고, 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고 컴파일 메트릭에 기초하여 검색 결과들을 컴파일하고, 검색 결과들에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하고, 최소 비용 메트릭에 따라 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하고, 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이하도록 구성된 검색 및 컴파일 엔진을 포함한다.
지리적 위치 정보는 예를 들어 GPS 좌표들, 집 코드, 및 거리 주소와 같은 다양한 형태들을 통해 수신될 수 있다. 그 맥락에서, 지리적 위치 정보는 자동으로 또는 수동으로 입력되는 것으로 결정될 수 있다. 제품 아이템 식별자들은 또한 예를 들어 제품 식별 번호, 제품 명칭, 제품 타입, 및 브랜드 명칭 등과 같은 다양한 형태들로 수신될 수 있다. 게다가, 제품 아이템 식별자들은 예를 들어 음성, 텍스트, 사진, 및 바코드 스캐너와 같은 다양한 방식들로 입력될 수 있다. 일 측면에서, 본 발명은 제품 아이템 식별자들과 연관된 임의의 모호성들을 해결하도록 구성된 명확화 모듈을 포함할 수 있다.
지리적 위치 및 제품 아이템 식별자들이 수신된 후에, 검색 및 컴파일 엔진은 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 자원들의 효율적인 사용을 위해, 재고 검색은 수신된 지리적 위치로부터 미리 결정된 거리 이내의 소매업자들에 제한될 수 있다. 엔진은 재고 검색의 결과들을 컴파일한다. 예를 들어, 엔진은 현재 구매될 제품들을 판매하는 각각의 가게 및 각각의 소매업자에서의 각각의 제품의 가격을 식별한다. 각각의 가게에서, 구매될 각각의 제품의 각각의 가격이 식별된 후에, 엔진 은 검색 결과들을 하나 이상의 쇼핑 트립들로 컴파일한다.
일반적으로, 엔진은 컴파일 메트릭 또는 컴파일 메트릭스의 우선 순위에 따라 쇼핑 트립들을 생성하도록 시도한다. 컴파일 메트릭스는 전체 총 비용, 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 비제한 대표적인 그룹중에서 선택될 수 있다. 일 예로서, 엔진은 최소 전체 비용에 따라 쇼핑 트립들을 단일 컴파일 메트릭으로 생성할 수 있다. 그 경우에, 엔진은 검색 결과들을 사용하여, 참석된 소매점의 총 수, 가게들 사이의 거리, 또는 쇼핑 트립들을 위한 시간에 관계없이 낮은 전체 총 비용을 야기하는 쇼핑 트립들을 결정한다.
다른 예로서, 엔진은 일차 컴파일 메트릭으로서의 최소 전체 비용 및 이차 컴파일 메트릭으로서의 최소 시간에 따라 쇼핑 트립들을 생성할 수 있다. 그 경우에, 엔진은 검색 결과들을 사용하여, 쇼핑 트립을 위해 요구되는 시간의 추정값을 고려하면서, 낮은 전체 총 비용을 야기하는 쇼핑 트립들을 결정한다.
쇼핑 트립들을 생성하는 동안에, 검색 엔진은 트립들의 측면들과 연관된 비용들을 산출하도록 구성된 비용 모듈에 의존하고 비용 모듈을 언급한다. 예를 들어, 비용 모듈은 구매될 제품들에 대한 총 비용, 쇼핑 트립들의 각각에 대한 거리 및 시간 추정값, 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용, 및 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용을 산출하도록 구성될 수 있다. 비용 모듈에 의해 산출된 비용들을 사용하면, 검색 엔진은 선택된 컴파일 메트릭스에 따라 쇼핑 트립들을 생성할 수 있다.
쇼핑 트립들이 생성된 후에, 순위화 모듈은 하나 이상의 최소 비용 메트릭스에 기초하여 쇼핑 트립들을 순위화하고, 출력 모듈은 디스플레이를 위해 순위화된 결과들을 출력한다. 순위화 모듈은 디스플레이된 결과들을 재순위화하기 위한 요청을 수신하고 요청에 대응하여 쇼핑 트립들을 재순위화하도록 더 구성되고, 출력 모듈은 디스플레이를 위해 재순위화된 결과들을 출력하도록 더 구성된다. 부가적으로, 엔진은 컴파일 메트릭스의 갱신된 그룹을 수신하고 갱신된 그룹에 대응하여 쇼핑 트립들을 재생성하도록 더 구성된다. 차례로, 순위화 및 출력 모듈들은 재생성된 쇼핑 트립들을 순위화하고 출력하도록 구성된다.
추가 측면들에 따르면, 비용 모듈은 비용들을 산출할 때 개인의 시간의 값을 고려할 수 있다. 부가적으로, 비용 모듈은 개인 자동차, 도보, 및 대중 교통 이용을 포함하는 수개의 운송 수단들을 고려하도록 더 구성될 수 있다. 2개의 비용 측면들을 결합함으로써, 비용 모듈은 개인이 대중 교통 대 개인 자동차를 이용하는데 필요한 시간을 산출하고 개인의 시간의 값에 기초하여 각각의 개별 비용들을 더 산출할 수 있다. 구매자가 컴플리케이션(complication) 메트릭스의 특정 세트 및 쇼핑 트립들의 순위화에 대한 결과들에 만족한 후에, 구매자는 선택된 쇼핑 트립들의 상세들을 수신하기 위해 쇼핑 트립들 중 하나를 선택할 수 있다. 상세들은 예를 들어 순차적으로 트립 상의 가게들 각각의 위치들 및 각각의 가게에 대한 방향들을 포함할 수 있다.
이제 동일한 번호들이 도처에서 동일한 요소들을 표시하는 도면들을 참조하면, 본 발명의 대표적인 실시예들이 상세히 설명된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑 트립들을 순위화하고 최적화 하는 시스템을 예시한다. 시스템은 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스(100), 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130), 및 서버들(140)을 포함한다. 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스(100), 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130), 및 서버들(140)은 인터넷과 같은 데이터 네트워크(220)에 의해 통신 결합되고, 범용 컴퓨터들, 서버들, 또는 유사한 컴퓨팅 디바이스들에 의해 구현될 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130)은 예를 들어 데스크톱 및 랩톱 컴퓨터들, 휴대 전화들, 태블릿 컴퓨터들, 및 매장 디바이스들과 같은 임의의 타입의 클라이언트 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 데이터 네트워크(200)는 다양한 실시예들에서, 이 기술 분야에서 이해되는 바와 같이, 공공 및 개인 유선 및 무선 네트워크들을 포함하고, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130)은 유선 및 무선 통신 수단을 사용하여 데이터 네트워크(200)에 결합될 수 있다. 일반적으로, 쇼핑 트립들을 순위화하고 최적화하는 시스템은 당해 기술에서 통상의 기술자에 의해 이해되는 바와 같이, 제한없이 임의의 타입의 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여 구현될 수 있다는 점이 주목된다.
순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스는 제품 입력 모듈(112), 명확화 모듈(114), 위치 입력 모듈(116), 검색 및 컴파일 엔진(118), 비용 모듈(120), 순위화 모듈(122), 출력 모듈(124), 및 데이터베이스(128)를 포함한다. 동작 중에, 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스는 구매될 복수의 제품들 각각에 대한 지리적 위치 정보 및 제품 아이템 식별자들을 수신하며, 제품 아이템 식별자들과 연관된 모호성들을 해결하고, 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고, 검색 결과들에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하고, 최소 비용 메트릭에 따라 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하고, 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이한다.
제품 입력 모듈(112)은 구매될 복수의 제품들 중 각각에 대한 제품 아이템 식별자들을 수신하도록 구성된다. 입력 후에, 구매될 복수의 제품들은 구매될 아이템들의 제품들 또는"쇼핑 리스트"의 리스트를 포함한다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어"제품"은 제한없이 구매될 수 있는 임의의 타입의 상품들 또는 서비스들을 언급한다. 제품 입력 모듈(112)은 다양한 형태들로 제품 아이템 식별자들을 수신하도록 구성된다. 예를 들어, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130) 중 하나를 사용하여, 구매자 는 SKU(Stock Keeping Unit) 번호, ISBN(International Standard Book Number), 또는 제조자 모델 번호와 같은 제품 식별 번호를 제공할 수 있다. 부가적으로, 구매자는 제품 타입 또는 브랜드 명칭과 같은 제품 또는 아이템 명칭들 또는 제품 카테고리들을 제품 입력 모듈(112)에 제공할 수 있다. 일 측면에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130)은 구매될 제품들의 바 코드를 스캔하기 위한 바 스캐너들 또는 카메라들을 포함할 수 있고, 바 코드들의 식별 번호들은 제품 입력 모듈(112)에 전달될 수 있다. 부가적으로, 카메라는 구입될 제품의 사진을 업로딩하기 위해 사용될 수 있고, 제품 입력 모듈은 아이템의 사진에 기초하여 구입될 제품을 결정하도록 구성될 수 있다. 다른 측면에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130)은 사용자에게 제품 식별 용어들을 지시하도록 프롬프트할 수 있고, 제품 입력 모듈(112)은 하나 이상의 제품 아이템 식별자들로서 입력을 위해 지시된 용어들을 텍스트로 변환하도록 구성된다.
사용의 용이성을 위해, 하나 이상의 제품 리스트들의 이력은 특정 구매자에 대한 제품 입력 모듈(112)에 의해 데이터베이스(128)에 저장될 수 있고, 제품 입력 모듈(112)은 자주 구매된 아이템들의 쇼핑 리스트의 신속한 생성을 위해, 요청에 따라 제품 리스트를을 구매자에게 제공하도록 구성될 수 있다. 다른 측면들에서, 제품 입력 모듈(122)은 브랜드 명칭 또는 제품 카테고리에 기초하여 하나 이상의 제품을 인식할 수 있다. 즉, 제품 입력 모듈은 추가로 CLOROX BLEACH에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하여 식별하고, 대안으로 CLOROX BLEACH 및 일반 표백제를 구입될 하나의 아이템으로서 연관시키도록 구성될 수 있다.
명확화 모듈(114)은 제품 입력 모듈(112)에 의해 수신된 제품 아이템 식별자들과 연관된 임의의 모호성들을 해결하도록 구성된다. 예를 들어, 구매자가"비누"와 같이 광범위한 제품 카테고리를 입력하면, 명확화 모듈(114)은 선택을 위해, 구매자에게 비누 타입들의 리스트를 제공하도록 구성된다. 비누 타입들의 리스트는 데이터베이스(128) 또는 서버들(140)에 저장된 데이터를 참조하여 명확화 모듈(114)에 의해 생성될 수 있다. 리스트가 구매자에게 제공된 후에, 구매자는 비누의 특정 아이템이 구매될 리스트에 추가되기 위해 선택될 때까지, 리스트로부터 하나 이상의 선택들을 할 수 있다. 명확화 모듈(114)은 선택을 위한 아이템들의 리스트의 사용없이 모호성들을 해결할 수 있다는 점이 주목된다. 예를 들어, 명확화 모듈(114)은 자동으로 수정된 아이템 엔트리를 대체하는 옵션을 가지고, 모호한 제품 아이템 엔트리들을 자동으로 수정할 수 있다.
일 측면에서, 명확화 모듈(114)은 제품 타입의 구매자의 광범위한 정의 및 구매된 아이템의 구매자의 사전 이력에 기초하여 구매자가 구매하기를 원하는 특정 아이템을 결정하도록 구성된다. 즉, 명확화 모듈(114)은 데이터베이스(128)에 특정 구맹자에 대한 사용자 선호도들을 저장하며, 구매자가"비누"의 광범위한 카테고리를 입력할 때, 비누의 특정 브랜드의 구매에 대한 구매자의 이전 이력에 기초하여 구매자가 구매하기를 원하는 비누의 특정 아이템을 선택하도록 더 구성된다. 다른 측면에서, 명확화 모듈(114)은 모호한 제품 용어들을 식별하도록 더 구성된다. 예를 들어, 제품 용어"애플"은 APPLE 컴퓨터에 의해 제조되는 과일 또는 제품을 언급할 수 있다. 이러한 경우에, 명확화 모듈(114)은 예를 들어 구매들의 구매자의 이전 이력에 기초하여 모호성을 다루거나 제품을 선택하기 위해 모호성을 식별하고 구매자에게 질의를 제공할 수 있다.
위치 입력 모듈(116)은 지리적 위치 정보를 수신하도록 구성된다. 예들 중에서, 지리적 위치 정보는 구매자의 현재 지리적 위치, 구매자의 집의 지리적 위치, 또는 구매자의 사무실의 지리적 위치와 연관될 수 있다. 위치 입력 모듈(116)은 예를 들어 도시, 교차로, 거리 주소, 집 코드, GPS(Global Positioning System) 좌표들, 또는 지리적 랜드마크와 같은 다양한 형태들로 지리적 위치 정보를 수신할 수 있다. 구매자는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)를 사용하여 지리적 정보를 위치 입력 모듈(116)에 제공할 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)가 GPS 수신기를 포함할 때, GPS 수신기에 의해 결정되는 위도 및 경도는 위치 입력 모듈(116)에 제공될 수 있다. 또한, 다양한 위치들은 신속한 참조를 위해, 특정 구매자에 대해 데이터베이스(128)에 저장될 수 있다.
검색 및 컴파일 엔진(118)("엔진(118)")은 구매될 제품 아이템들의 리스트에 대해 하나 이상의 소매업자들의 재고를 검색하도록 구성된다. 엔진(118)은 구매될 제품들에 대해 소매업자들의 재고들을 검색할 때, 데이터베이스(128) 및/또는 서버들(140)을 참조할 수 있다. 예를 들어, 각각의 소매업자는 재고 아이템들에 대한 각각의 가격들과 함께, 재고 출하들 및 판매 데이터에 의해 매일 업데이트되는 재고 아이템들의 리스트를 유지할 수 있다. 그와 같이, 서버들(140)은 복수의 소매업자들 및 복수의 소매 위치들 각각에 대해 재고 제품 아이템들의 데이터베이스들을 포함할 수 있다. 엔진(118)은 당해 기술 분야에서 이해되는 API, 웹 서비스 인터페이스, 또는 다른 인터페이스를 통해 서버들(140)에 접속되고 구매될 아이템들에 대한 소매업자들의 재고들을 검색할 수 있다.
각각의 소매업자에 대해, 엔진(118)은 소매업자에 재고로 있는 구입될 모든 아이템들의 리스트 및 각각에 대한 각각의 가격을 유지한다. 엔진(118)은 검색이 망라될 때까지 모든 소매 위치들의 재고들을 검색할 수 있다. 그러나, 엔진(118)은 실용적 및/또는 효율적 인자들에 기초하여 검색을 제한할 수 있다는 점이 주목된다. 예를 들어, 엔진(118)은 구입될 제품들의 리스크가 식료품들만 포함한다면 소비자들의 검색을 식료품 가게들에 제한할 수 있다. 그 경우에, 엔진(118)은 예를 들어 계란들 및 우유와 같은 아이템들은 전형적으로 하드웨어 가게에서 구입될 수 없기 때문에 검색을 식료품 가게들에 제한한다. 다른 예로서, 엔진(118)은 효율성을 위해 검색된 가게들의 수를 제한하기 위해, 위치 입력 모듈(116)에 의해 결정된 지리적 위치로부터 미리 결정된 거리 내의 가게들에 검색을 제한할 수 있다.
각각의 소매업자에 재고된 모든 아이템들의 리스트를 유지시키는 것에 더하여, 엔진(118)은 또한 예를 들어 각각의 소매업자의 주소, 각각의 소매업자의 운영의 시간들, 및 각각의 소매업자에서 주차의 비용들과 같은 각각의 소매업자와 연관된 부가 정보를 검색하고 유지한다. 엔진(118)은 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트를 생성하기 위해 재고된 모든 아이템들 및 각각의 소매업자에 대한 부가 정보의 리스트들을 엔진(118) 및 비용 모듈(120)에 의해 의존되는 검색 결과들로 컴파일한다.
일반적으로, 엔진(118)은 트립들 각각의 비용들의 산출을 돕는 비용 모듈(120)과 함께, 컴파일 메트릭 또는 컴파일 메트릭스("컴파일 메트릭스")의 순서된 우선순위에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 생성하도록 구성된다. 컴파일 메트릭스는 최소 전체 총 비용, 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 비제한 대표적인 그룹중에서 선택될 수 있다. 게다가, 컴파일 메트릭스 및 컴파일 메트릭스의 우선순위들은 쇼핑 트립들의 디스플레이 전 또는 후에, 디폴트로 설정되고/되거나 구매자에 의해 수정될 수 있다.
일 예로서, 엔진(118)은 최소 전체 총 비용에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 단일 컴파일 메트릭으로 생성하도록 구성될 수 있다. 그 경우에, 검색 결과들 및 비용 모듈(120)에 의해 산출된 비용들을 사용하여, 엔진(118)은 방문된 가게들의 수, 가게들 사이의 거리, 또는 쇼핑 트립들에 대해 요구되는 시간에 관계없이 낮은 전체 총 비용들을 초래하는 복수의 쇼핑 트립들을 결정한다. 복수의 쇼핑 트립들이 검색 및 컴파일 엔진(118)에 의해 생성된 후에, 순위화 모듈(122)은 최소 전체 총 비용에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 최소 비용 메트릭으로서 순위화(즉, 소트)하도록 구성된다.
다른 예로서, 엔진(118)은 일차 컴파일 메트릭으로서의 최소 전체 총 비용 및 이차 컴파일 메트릭으로서의 최소 시간에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 생성하도록 구성될 수 있다. 그 경우에, 검색 결과들 및 비용 모듈(120)에 의해 결정된 비용들을 사용하여, 엔진(118)은 각각의 쇼핑 트립에 대해 요구되는 시간의 추정값을 고려하면서 구매자에게 낮은 전체 총 비용을 야기하는 복수의 쇼핑 트립들을 결정할 수 있다. 다시 말하면, 이러한 경우에, 엔진(118)은 낮은 전체 총 비용 및 낮은 트립 시간의 고려들 둘 다에 기초하여 쇼핑 트립들의 리스트를 생성하도록 구성된다. 그와 같이, 엔진(118)은 트립이 가장 낮은 전체 총 비용을 포함하더라도, 트립이 받아들일 수 없는 시간의 양을 요구하기 때문에 몇 마일 떨어져 있는 소매 위치(20)를 포함하는 쇼핑 트립을 생성하지 않을 수 있다.
상기 언급된 바와 같이, 쇼핑 트립들을 생성하는 동안, 엔진(118)은 트립들의 다양한 측면들과 연관된 비용들을 산출하도록(즉, 추정하도록) 구성된 비용 모듈(120)을 의존하고 언급한다. 트립들의 다양한 측면들은 이하 더 상세히 설명되는 바와 같이, 순위화되고 디스플레이되는 쇼핑 트립들의 생성 전 또는 동안 일반적인 경우에 엔진(118)에 의해 미리 정의될 수 있고 구매자에 의해 수정될 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 트립들의 다양한 측면들은 복수의 특정 구매자들 각각에 대해 미리 정의될 수 있고 데이터베이스(128)에 저장될 수 있다. 그와 같이, 엔진(118)은 쇼핑 트립들의 생성 전에, 특정 구매자의 디폴트 소핑 특성들을 참조할 수 있다. 예를 들어, 엔진(118)은 데이터 베이스(128)를 참조하여, 특정 구매자가 일반적으로 5 및 7pm 동안 그 또는 그녀의 집 또는 사무실로부터 10 마일의 범위 내에서 개인 자동차를 이용하여 쇼핑하고, 그 결과 컴파일 메트릭스를 선택한다는 것을 식별할 수 있다.
일 실시예에서, 비용 모듈(120)은 복수의 쇼핑 트립들에 대한 구매될 제품들, 쇼핑 트립들 각각에 대한 거리 및 시간 추정값, 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용, 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용의 리스트의 총 비용을 산출하도록 구성될 수 있다. 이러한 비용들을 산출하기 위해, 비용 모듈(120)은 엔진(118), 데이터베이스(128), 및 서버들(140)에 의해 컴파일된 검색 결과들을 참조하도록 구성된다.
특히, 구매될 제품들의 총 비용을 산출할 때, 비용 모듈(120)은 데이터베이스(128) 및/또는 서버들(140)로부터 엔진(118)에 의해 결정된 것으로서, 소매업자들 각각에 대해 개별 아이템들의 비용들을 언급한다. 쇼핑 트립들 각각에 대해 거리 및 시간 추정값을 산출할 때, 다른 한편, 비용 모듈(120)은 특정 쇼핑 트립에 대해 소매업자들 각각의 사이의 각각의 거리들에 기초하여 특정 쇼핑 트립의 추정값을 계산하도록 구성된다. 추정값은 또한 개인 자동차 운전, 도보 및 대중 교통 이용과 같은 이동의 방법에 기초할 수 있다. 그 맥락에서, 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용은 트립에 대한 교통의 수단에 따라, 예를 들어 연료, 요금들, 통행료들 및 주차의 비용에 기초할 수 있다. 추정값의 시간 측면은 서버들(140)로부터 획득된 실시간 교통 정보 및 대중 교통을 참조하여, 하루의 특정 시간에 대한 운송 및 교통의 방법에 기초할 수 있다.
쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용을 산출할 때, 비용 모듈(120)은 구매자의 시간의 값을 고려하도록 구성될 수 있다. 즉, 구매자는 $10, $20, 또는 $30/시간과 같이 달러들/시간에 따라 그 또는 그녀의 시간을 평가할 수 있다. 달러들/시간 메트릭은 예를 들어 명시 메트릭으로서 구매자에 의해 공급될 수 있고, 암시 메트릭으로서 구매자의 작업 라인에 기초하여 구매자에 대해 산출될 수 있다. 따라서, 비용 산출의 일 측면에서, 비용 모듈(120)은 구매자의 시간의 $10/시간 레이트를 완성하기 위해 1.5 시간들을 요구하는 것으로 추정되는 쇼핑 트립에 대해 $15의 시간 비용을 산출하도록 구성된다. 쇼핑 트립의 비용의 수개의 측면들이 본 명세서에서 밀접하게 연계되어 있고 의존적이라는 점이 이해되어야 한다. 다시 말하면, 쇼핑 트립에 대한 시간 비용은 예를 들어 이동의 선택된 방법에 부분적으로 의존할 수 있다. 비용 모듈(120)에 의해 산출된 비용들과 관련하여, 엔진(118)은 위에서 언급된 바와 같이, 선택된 컴파일 메트릭스를 따라 복수의 쇼핑 트립들을 생성할 수 있다.
순위화 모듈(122)은 예를 들어 컴파일 메트릭스 및/또는 선택된 최소 비용 메트릭에 기초하여 엔진(118)에 의해 생성된 복수의 쇼핑 트립들을 순위화하도록 구성된다. 순위화 모듈은 디폴트 최소 비용 메트릭에 의존하거나 데이터베이스(128)로부터 특정 구매자에 의해 이력적으로 선택된 최소 비용 메트릭을 참조하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 특정 구매자는 순위화를 위해 전반적으로 최소 총 비용 중 최소 비용 메트릭을 항상 선택할 수 있고, 이러한 선택은 데이터베이스(128)에 구매자에 대한 디폴트 선택으로 저장될 수 있다.
출력 모듈(124)은 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트를 출력하도록 구성된다. 다시 말하면, 출력 모듈(124)은 웹 페이지 또는 유사하게 포맷된 명령어들을 렌더링을 위한 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)에 생성하도록 구성된다. 웹 페이지는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)에 의해 렌더링된 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트를 포함한다. 웹 페이지 또는 유사하게 포맷된 명령어들은 제한 없이, 본 기술 분야에서 이해되는 임베디드 스크립트들 뿐만 아니라 HTML, XML, 또는 다른 마크업 언어들을 포함할 수 있다는 것이 주목된다. 출력 모듈(124)은 디스플레이를 위해 페이지 또는 다른 소스 포맷을 요청 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)에 전달하도록 더 구성된다. 도 6 및 도 7을 참조하여 이하 더 상세히 설명되는 바와 같이, 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트는 다른 카테고리들 중에서, 각각의 트립의 총 전체 트립 비용, 각각의 트립에 대한 구매될 아이템들의 총 비용, 각각의 트립에 대한 가게들의 수, 각각의 트립에 대한 시간 추정값, 각각의 트립에 대한 시간 비용, 및 각각의 트립에 대한 이동된 총 거리를 포함하는 카테고리들에서 쇼핑 트립들 각각의 사항들과 함께 디스플레이될 수 있다. 부가적으로, 특정 브랜드 명칭의 아이템들을 구매하거나 특정 가게들로부터 쇼핑하는 구매자의 선호도에 기초하여, 각각의 쇼핑 트립은 로열티 메트릭을 더 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트는 분류 또는 재순위화를 위해 카테고리를 선택함으로써 분류되거나 재순위화될 수 있다.
쇼핑 트립들의 순위화된 리스트가 디스플레이를 위해 출력된 이후에도, 구매자는 예를 들어 엔진(118)에 의해 의존되는 컴파일 메트릭스 내의 변화에 따른 쇼핑 리스트들의 순위화된 리스트, 구매자의 시간의 값 내의 변화, 또는 순위화 모듈(122)에 의해 의존되는 최소 비용 메트릭 내의 구매자의 변화를 업데이트 하기 위해 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스(100)에 추가 요청을 제출할 수 있다는 점이 주목된다.
대안적으로, 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트가 디스플레이를 위해 출력된 후에, 구매자는 순위화된 리스트를 재순위화하거나 업데이트하기 위한 추가 요청 없이 쇼핑 트립들 중 선택된 하나에 대한 상세들을 요청할 수 있다. 그 맥락에서, 출력 모듈(124)은 이하 더 상세히 설명되는 바와 같이, 선택된 쇼핑 리스트의 상세들을 요청 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)에 출력하도록 더 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 구매자는 예를 들어 선호 제품들, 선호 가게들, 또는 선호 교통 수단들과 같은 선호도들을 입력할 수 있다. 구매자의 선호도들은 쇼핑 트립들을 생성할 때 엔진(118)에 의해 참조하기 위해 데이터베이스(128)에 저장될 수 있다. 특히, 엔진(118)은 교통의 구매자의 선호 모드를 사용하거나 구매자의 좋아하는 가게들에서 정지들을 포함하는 쇼핑 트립들에 대한 우선순위를 정할 수 있다. 부가적으로, 엔진(118)은 구매자가 제품들의 선호 브랜드들을 구매하는 것을 허용하는 쇼핑 트립들에 대한 우선순위를 정할 수 있다. 이러한 맥락에서, 엔진(118)은 또한 도 6 및 도 7을 참조하여 이하 더 상세히 설명되는 바와 같이, 각각의 쇼핑 트립과 연관하여 디스플레이되는 로열티 메트릭을 생성한다. 따라서, 구매자는 예를 들어 구매자의 선호 제품들, 가게들, 및 교통의 모드들과 밀접하게 정렬된 쇼핑 트립들을 빠르게 참조하는 것이 가능하다.
쇼핑 트립들을 순위화하고최적화하는 시스템을 사용하여, 구매자는 구매자에게 쇼핑 트립들 각각의 상세들이 제공됨으로써, 복수의 트립들로부터 특정 쇼핑 트립의 비용 효율적인 선택을 가능하게 할 수 있다. 게다가, 구매자는 용이하게 쇼핑 트립들 각각의 장점들 및 단점들을 분별하고 구매자의 필요들에 기초하여 하나를 선택할 수 있다.
도 2-도 5의 프로세스 흐름도들 참조하기 전에, 본 발명은 도 2-도 5에서 예시된 단계들의 대체 가능한 순서를 사용하여 실행될 수 있다는 점이 주목된다. 즉, 도 2-도 5에 예시된 프로세스 흐름들은 예들로서만 제공되고, 본 발명은 예시된 그러한 것들과 다른 프로세스 흐름들을 사용하여 실행될 수 있다. 부가적으로, 모든 단계들이 모든 실시예에서 요구되지 않는다는 점이 주목된다. 다시 말하면, 단계들 중 하나 이상은 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나는 것 없이 생략되거나 교체될 수 있다. 대안적 실시예들에서, 단계들은 다른 순서들로, 서로 동시에 수행되거나, 전체적으로 생략될 수 있고/있거나, 특정 추가 단계들은 본 발명의 범위 및 사상을 벗어나는 것 없이 수행될 수 있다.
도 2를 참조하면, 트립들을 순위화하고 최적화하는 방법(200)이 예시된다. 처음에, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130) 중 하나는 예를 들어 구매자의 명령들 또는 명령어들에 따라, 웹 브라우저를 사용하는 데이터 네트워크(200)를 통해 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스(100)에 액세스를 요청한다. 대안적인 또는 수정된 실시예들에서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)는 API(Applications Programming Interface) 또는 다른 유사한 인터페이스를 통해 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스(100)에 액세스할 수 있다. 대신에, 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스(100)는 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)에 의해 렌더링될 웹 페이지 또는 다른 명령어들을 서빙한다. 웹 페이지는 단계(210)에서 위치 입력 모듈(116)에 의해 구매자로부터 지리적 위치의 수신을 용이하게 하기 위해 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)에 의해 렌더링된다. 상기 언급된 바와 같이, 지리적 위치 정보는 예를 들어 GPS 좌표들, 집 코드, 및 거리 주소와 같은 다양한 형태들로 수신될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 지리적 위치 정보는 또한 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)의 GPS로부터 자동으로 위치 입력 모듈(116)에 의하거나 데이터베이스(128) 내에 저장된 지리적 위치에 기초하는 디폴트에 의해 수신될 수 있다.
단계(220)에서, 제품 입력 모듈(112)은 구입될 복수의 제품들 각각에 대한 제품 아이템 식별자들을 수신한다. 상기 언급된 바와 같이, 제품 입력 모듈(112)은 SKU 번호들, ISBN 번호들, 제조자 모델 번호들, 제품 또는 아이템 명칭들, 제품 카테고리들, 또는 브랜드 명칭들과 같은 다양한 형태들로 제품 아이템 식별자들을 수신하도록 구성된다. 제품 입력 모듈(112)은 또한 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)의 바 스캐너들, 카메라들, 또는 마이크로폰들을 사용하여 제품 아이템 식별자들을 수신할 수 있다.
구매될 복수의 제품들에 대한 제품 아이템 식별자들의 수신 후에, 명확화 모듈(114)은 단계(230)에서 임의의 모호한 제품 아이템 식별자들을 명확하게 한다. 상기 언급된 바와 같이, 구매자가"비누"와 같은 폭 넓은 제품 카테고리를 입력하면, 명확화 모듈(114)은 선택을 위해 구매자에게 비누의 타입들의 리스트를 제공한다. 리스트가 구매자에게 제공된 후에, 구매자는 구매될 리스트로부터 비누의 특정 아이템을 선택할 수 있다. 다시 말하면, 명확화 모듈(114)은 단계(230)에서 예를 들어 폭 넓은 제품 카테고리들, 제품 아이템 식별자 이중성들, 및 부정의 제품 아이템 식별자들로부터 유래하는 모호성들을 명확하게 한다.
구입될 복수의 제품들의 리스트가 단계(220)에서 수신되고, 필요에 따라 단계(230)에서 명확하게 된 후에, 엔진(118)은 단계(240)에서 제품들에 대한 소매업자들을 검색한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 용어"제품"은 제한없이 구매될 수 있는 상품들 또는 서비스들 중 임의의 타입을 언급한다. 엔진(118)은 제품들에 대한 소매업자들을 검색할 때 데이터베이스(128) 및/또는 서버들(140)을 언급한다. 상기 언급된 바와 같이, 엔진(118)은 실용적 및/또는 효율적 고려들에 기초하여 검색을 제한할 수 있다.
단계(240) 동안에, 엔진(118)은 각각의 소매업자에서 재고된 모든 아이템들의 리스트를 포함하는 검색 결과들을 컴파일한다. 게다가, 엔진(118)은 또한 예를 들어 각각의 소매업자, 각각의 소매업자의 주소, 각각의 소매업자의 운영 시간들, 및 각각의 소매업자에서의 주차 비용들과 연관된 부가 정보를 검색하고 유지한다. 엔진(118)은 단계들(250 및 260)에서 쇼핑 트립들의 순위화된 리트를 생성하기 위해, 재고된 모든 아이템들 및 각각의 소매업자에 대한 부가 정보의 리스트들을 엔진(118) 및 비용 및 순위화 모듈들(120 및 122)에 의해 의존되는 검색 결과들로 컴파일한다.
단계들(250 및 260)에서, 엔진(118)은 비용 모듈(120)의 도움으로 복수의 쇼핑 트립들을 생성한다. 일반적으로, 엔진(118)은 산출들을 돕는 비용 모듈(120)과 함께, 하나 이상의 컴파일 메트릭스에 따른 쇼핑 트립들의 리스트를 생성하도록 구성된다. 상기 언급된 바와 같이, 컴파일 메트릭스는 전체 총 비용, 총 아이템 비용, 시간, 소매업자들의 수, 총 거리, 및 운송 비용의 비제한 대표적인 그룹중에서 선택될 수 있다. 게다가, 컴파일 메트릭스 및 컴파일 메트릭스의 우선순위들은 쇼핑 트립들의 디스플레이 전 또는 후에, 디폴트로 설정되고/되거나 구매자에 의해 수정될 수 있다.
제 1 예로서, 단계들(250 및 260)에서, 엔진(118)은 낮은 전체 총 비용에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 단일 컴파일 메트릭으로 생성한다. 즉, 엔진(118)은, 엔진(118)에 의해 컴파일되는 검색 결과들 및 비용 모듈(120)에 의해 산출되는 비용들을 이용하여, 방문된 가게들의 수, 가게들 사이의 거리, 또는 쇼핑 트립들에 대해 요구되는 시간에 관계없이 낮은 전체 총 비용들을 초래하는 복수의 쇼핑 트립들을 결정한다.
도 4를 참조하여, 단계(250)에서 쇼핑 트립들을 생성하는 방법이 분해도에 더 예시된다. 제 1 예에 추가하여, 엔진(118)은 단계(410)에서 낮은 전체 총 비용에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 일차(그리고 유일한) 컴파일 메트릭으로서 생성한다. 이차 컴파일 메트릭스는 구매자에 의해 또는 디폴트로 지정됨에 따라 의존되지 않기 때문에, 도 4의 나머지 단계들은 처리되지 않는다. 보다 구체적으로, 엔진(118)은 다른 메트릭스에 관계 없이, 단계(410)에서 단지 낮은 전체 총 비용에 기초하여 컴파일된 검색 결과들로부터 쇼핑 트립들을 생성하도록 구성된다. 단계들(410, 420, 및 430)에서 하나 이상의 메트릭에 기초하여 엔진(118)에 의한 쇼핑 트립들의 생성은 예를 들어, 도 7을 참조하여 이하 더 상세히 설명된다.
도 5를 참조하여, 단계(260)에서 쇼핑 트립들의 측면들의 비용들을 산출하는 방법이 분해도에 더 예시된다. 제 1 예에 추가하여, 비용 모듈(120)은 단계(510)에서 쇼핑 트립들 동안에 구입될 제품들의 총 비용을 산출하며, 단계(520)에서 쇼핑 트립들에 대한 거리 및 시간 추정값들을 산출하고, 단계(530)에서 쇼핑 트립들에 대한 시간 비용을 산출하고, 단계(540)에서 쇼핑 트립들에 대한 운송 비용들을 산출하고, 및 단계(550)에서 비용들을 합산한다.
추가 상세에서, 단계(510)에서 쇼핑 트립 동안에 구매될 제품들의 총 비용의 산출은 엔진(118)에 의해 컴파일된 검색 결과들에 따라, 트립에 대해 각각의 소매업자들에서 구매될 각각의 아이템들의 비용들에 기초하여 비용 모듈(120)에 의해 산출될 수 있다. 단계(520)에서 쇼핑 트립에 대한 총 거리 및 시간 추정값의 산출은 예를 들어 트립에 대한 가게들 사이의 총 거리, 트래픽의 추정값, 및 트립에 대한 교통 수단들의 명시적 또는 암시적 선택에 기초하여 비용 모듈(120)에 의해 산출될 수 있다. 따라서, 비용 모듈(120)이 단계(520) 동안에 트립에 대한 가게들 사이의 총거리 및 트래픽에 대한 추정값과 같은 데이터를 결정하기 위해 서버들(140)을 참조하도록 구성될 수 있다는 점이 주목된다. 단계(530)에서 쇼핑 트립에 대한 시간 비용의 산출은 예를 들어 단계(520)에서의 시간 추정값 및 개인의 시간 값을 나타내는 구매자로부터의 암시적 및 명시적 피드백, 및 다른 정보에 기초하여 비용 모듈(120)에 의해 산출될 수 있다. 단계(540)에서 쇼핑 트립에 대한 운송 비용의 산출은 트립에 대한 운송의 수단에 따라, 예를 들어 연료, 요금들, 통행료들 및 주차의 비용에 기초하여 비용 모듈(120)에 의해 산출될 수 있다. 단계(550)에서 비용들의 합의 산출은 예를 들어 단계들(510, 520, 530, 540, 및 550)에서 산출된 비용들의 합산을 포함한다.
방법들(250 및 260)에 대해 도 4 및 도 5에 예시된 단계들은 단지 예를 위한 것이라는 점이 주목된다. 다양한 실시예들에서, 일부 단계들은 예를 들어 당해 기술에서 통상의 기술자에 의해 이해될 수 있는 컴파일 메트릭스의 선택에 따라, 도 5 및 도 6 사이에서 대안적인 순서들로 또는 병렬로 발생하거나, 생략되거나, 뒤얽힐 수 있다.
복수의 쇼핑 트립들이 단계(260)에서 비용 모듈(120)에 의한 비용들의 산출을 참조하여 엔진(118)에 의해 단계(250)에서 생성된 후에, 순위화 모듈(122)은 도 3의 단계(310)에서 최소 전체 총 비용 메트릭에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 순위화하고, 출력 모듈(126)은 도 3의 단계(320)에서 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트를 출력한다.
도 6을 참조하면, 순위화된 쇼핑 트립들의 디스플레이의 일 예가 예시된다. 상기 제 1 예에 따르면, 수개의 쇼핑 트립들 #1-N은 도 6에 도시되며, 참조(610)는 쇼핑 트립 #1을 지정하며, 쇼핑 트립은 최소 전체 비용에 따라 가장 높은 순위를 갖는다. 도 6에 예시된 쇼핑 트립들의 리스트는 상기 언급된 바와 같이, 단일 컴파일 메트릭으로서 낮은 전체 총 비용을 참조하여 엔진(118)에 의해 생성된 일 예의 리스트를 나타낸다. 게다가, 도 6에 예시된 쇼핑 트립들의 리스트는 열(612) 내의 상승 화살표(640)에 의해 언급된 바와 같이, 최저 전체 총 비용에 대해 순위화 모듈(122)에 의해 순위화되었다. 쇼핑 트립들 각각에 대해, 전체 추정 트립 비용은 열(612)에 예시되고, 구매된 아이템들의 총 비용, 가게들의 수, 시간 추정값, 시간 비용, 로열티 메트릭, 총 거리, 및 운송 비용들은 또한 열들(614, 616, 618, 620, 622, 624, 및 626)에 각각 예시된다. 순위화된 쇼핑 트립들의 디스플레이는 더 많은 또는 더 적은 열들을 포함할 수 있다는 점이 주목된다. 예를 들어, 로열티 메트릭 열은 일부 디스플레이들에서 생략될 수 있거나, 추가 열은 운송 모드에 대해 포함될 수 있다.
이러한 경우에, 쇼핑 트립 #1은 $118.46에서 최저 전체 총 비용 쇼핑 트립이다. 쇼핑 트립 #1은 87분의 추정 시간 기간 동안에 4개의 가게들에서 쇼핑을 요구한다. 비교하여, 쇼핑 트립 #2는 $124.81에서 다음 최저 전체 총 비용 쇼핑 트립이다. 따라서, 구매자는 구매될 복수의 제품들을 구매하기 위해 쇼핑 트립 #1을 선택할 수 있다. 이러한 경우에, 구매자는 단계(330)에서 쇼핑 트립들의 리스트를 재순위화 하지 않거나 단계(340)에서 컴파일 메트릭스를 변화시키기 않으면서, 단계(350)에서 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)를 사용하여 쇼핑 트립 #1을 선택할 수 있다.
단계(350)에서 구매자에 의한 쇼핑 트립 #1의 선택 후에, 프로세스는 출력 모듈(124)이 쇼핑 트립 #1의 상세들을 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)에 송신하는 단계(360)로 진행한다. 예를 들어, 출력 모듈(124)은 자동차를 구동하기 위한 턴-바이-턴 명령어들, 도보 또는 대중 교통 이용을 위한 명령어들, 또는 아이템들이 구매될 소매 위치들의 중간점들의 시퀀스를 송신할 수 있어 - 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)는 GPS 내비게이션 소프트웨어 또는 유사한 응용들을 사용하여 내비게이션 명령어들을 구매자에게 제공할 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)가 쇼핑 트립 #1의 상세들을 수신한 후에, 프로세스는 단계(370)에서 종료한다.
대안적으로, 도 6을 다시 참조하여, 구매자는 쇼핑 트립 #2에 대해 요구되는 시간은 57분 대 87분으로 쇼핑 트립 #1 보다 실질적으로 작다는 것을 주목할 수 있다. 이런 차이는 또한 도 6의 시간 비용 열(620)에서 반영된다. 그와 같이, 구매자는 단계(350)에서 쇼핑 트립 #2를 선택할 수 있고, 출력 모듈(124)은 단계(360)에서 쇼핑 트립 #2의 상세들을 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)에 송신할 것이다. 구매자가 임의의 카테고리들(612, 614, 616, 618, 620, 622, 624, 및 626)에 기초하여 오름차순 또는 내림차순으로 단계(330)에서 쇼핑 트립들의 순위화된 리스를를 재순위화하기 위해 선택할 수 있다는 점이 또한 주목된다. 재순위화하는 명령이 단계(330)에서 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)를 통해 구매자에 의해 수신되면, 처리는 단계(310)로 다시 진행하며, 순위화 모듈(122)은 명령에 기초하여 쇼핑 리스트들을 재순위화하고, 쇼핑 트립들의 재순위화된 리스트는 단계(320)에서 다시 출력된다.
제 2 예에 대한 맥락으로서, 구매자는 엔진(118)이 결과들을 컴파일했고 쇼핑 리스트들을 생성했던 컴파일 메트릭(들)을 변경하는 것을 결정할 수 있다. 그렇다면, 구매자는 컴파일 메트릭스를 변경하기 위해 제한없이 예를 들어 무선 버튼들, 슬라이더들, 텍스트 엔트리 필드들, 또는 본 기술분야에서 이해되는 다른 수단들을 사용하여 웹 페이지 상의 설정을 갱신할 수 있다. 차례로, 컴파일 메트릭스가 변경되었고, 프로세스가 비용 모듈(120)에 의해 산출된 가격들을 참조하여 엔진(118)에 의해 쇼핑 트립들의 생성을 위해 단계들(250 및 260)로 다시 진행된다는 것이 단계(340)에서 식별된다.
제 2 예로서, 단계들(250 및 260)에서, 엔진(118)은 일차 컴파일 메트릭으로서 구매될 아이템들의 저비용 및 이차 컴파일 메트릭으로서 적은 수의 가게들에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 생성한다. 즉, 엔진(118)에 의해 컴파일된 검색 결과들 및 비용 모듈(120)에 의해 산출된 비용들을 사용하여, 엔진(118)은 구매될 아이템들의 저비용을 초래하는 복수의 쇼핑 트립들을 결정하는 반면에, 각각의 쇼핑 트립에 참석했던 소매 가게들의 수를 고려한다. 복수의 쇼핑 트립들이 단계들(250 및 260)에서 비용들의 산출을 참조하여 일차 및 이차 컴파일 메트릭스를 이용하여 엔진(118)에 의해 생성된 후에, 순위화 모듈(122)은 도 3의 단계(310)에서 구매될 아이템들의 최소 비용 및 참석된 가게들의 최소 수에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 순위화하고, 출력 모듈(126)은 도 3의 단계(320)에서 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트를 출력한다.
제 2 예에 대해 도 4를 다시 참조하면, 엔진(118)은 단계(410)에서 일차 컴파일 메트릭으로서 구매될 아이템들의 저비용에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 생성하고, 또한 단계(420)에서 이차 컴파일 메트릭으로서 적은 수의 가게들에 따라 복수의 쇼핑 트립들을 생성한다. 부가 컴파일 메트릭스는 엔진(118)에 의해 의존될 수 있고, 엔진은 예를 들 단계(430)에서 부가 메트릭스에 따라 쇼핑 트립들을 더 생성할 수 있다는 점이 주목된다. 더욱 특히, 엔진(118)은 단계들(410 및 420)에서 구매될 아이템들의 저비용 및 참석된 적은 수의 가게들 둘 다에 기초하여 컴파일된 검색 결과들로부터 쇼핑 트립들을 생성하도록 구성된다.
도 7을 참조하면, 순위화된 쇼핑 트립들의 디스플레이의 다른 예가 예시된다. 상기 제 2 예에 따르면, 수개의 쇼핑 트립들 #1-N이 도 7에 예시되며, 참조(710)는 쇼핑 트립 #1을 가르키며, 쇼핑 트립은 최고 순위를 갖는다. 도 7에 예시된 쇼핑 트립들의 리스트는 상기 언급된 바와 같이, 컴파일 메트릭스로서 구매될 아이템들의 비용 및 참석된 가게들의 수를 참조하여 엔진(118)에 의해 생성되는 일 예의 리스트를 나타낸다. 게다가, 도 7에 예시된 쇼핑 트립들의 리스트는 열들(714 및 716)에서 상승 화살표들(740 및 742)에 의해 언급된 바와 같이, 구매될 아이템들의 최저 비용 및 가게들의 최저수에 대해 순위화 모듈(122)에 의해 순위화되었다. 쇼핑 트립들 각각에 대해, 전체 추정 트립 비용은 열(712)에 예시되고, 구입된 아이템들, 가게들의 수, 시간 추정값, 시간 비용, 로열티 메트릭, 총 거리, 및 운송 비용들의 총 비용은 또한 열들(714, 716, 718, 720, 722, 724, 및 726)에 각각 예시된다.
이러한 경우에, 쇼핑 트립 #1은 $95.15 및 2에서 각각 구입될 아이템들의 저비용과 참석된 적은 수의 가게들 사이의 균형을 나타낸다. 쇼핑 트립 #1은 51분의 추정 시간 동안에 2개의 가게들에서 쇼핑만을 요청한다. 쇼핑 트립 #1은 전반적으로 최저 비용 트립이 아니고 전반적으로 아이템들 트립의 최저 총 비용도 아니라는 점이 주목된다. 오히려, 쇼핑 트립 #6은 전반적으로 최저 비용 트립을 포함하지만, 4개의 가게들을 참석하는 것을 요청한다. 그러나, 쇼핑 트립 #1은 구매자의 선택된 컴파일 메트릭스에 의해 결정되는 바와 같이, 구매될 아이템들의 저비용과 참석한 가게들의 적은 수 사이의 뷴형을 내타낸다.
가입자가 카테고리들(712, 714, 716, 718, 720, 722, 724, 및 726) 중 임의의 것에 기초하여 오름차순 또는 내림차순으로 단계(330)에서 쇼핑 트립들의 순위화된 리스트를 재순위화하기 위해 선택할 수 있다는 점이 다시 주목된다. 재순위화하는 명령이 단계(330)에서 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)를 통해 구매자에 의해 수신되면, 처리는 단계(310)로 다시 진행하며, 순위화 모듈(122)은 명령에 기초하여 쇼핑 리스트들을 재순위화하고, 쇼핑 트립들의 재순위화된 리스트는 단계(320)에서 다시 출력된다.
이러한 경우에, 구매자는 재순위화 없이 구메될 아이템들을 구매하기 위해 쇼핑 트립 #2를 산택할 수 있다. 구매자에 의해 쇼핑 트립 #2의 선택 후에, 프로세스는 출력 모듈(124)이 상술된 바와 같이 유사하게 쇼핑 트립 #2의 상세들을 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)로 송신하는 단계(350)로 진행한다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(130)가 쇼핑 트립 #1의 상세들을 수신한 후에, 프로세스는 단계(370)에서 종료한다.
다시 도 6 및 도 7을 참조하면, 카테고리들(622 및 722)에서 각각의 쇼핑 트립에 대해 디스플레이된 로열티 메트릭스는 예를 들어 트립 당 제품들, 가게들, 또는 운송 수단들에 대한 구매자의 선호도와의 정렬의 양을 나타낸다는 점이 주목된다. 예시된 바와 같이, 로열티 메트릭스는"1"에서"0"의 범위이며, 더 큰수는 구매자의 선호도와 더 밀접하게 정렬된 쇼핑 트립을 나타내고, 더 적은 수는 구매자의 선호도와 덜 밀접하게 정렬된 쇼핑 트립을 나타낸다. 그러나, 로열티 메트릭의 다른 수들 또는 시각 보조 기구들이 사용될 수 있다. 즉, 실시예들 중에서, 로열티 메트릭은 예를 들어 제한 없이 상이한 컬러들 및 퍼센트를 사용하여 디스플레이될 수 있다.
따라서, 도 6을 참조하면, 예를 들어 구매자는 쇼핑 트립 #1이 쇼핑 트립 #6 보다 구매자의 선호도들과 덜 밀접하게 정렬되어 있다는 것을 신속히 결정할 수 있다. 다시 말하면, 쇼핑 트립 #6은 구매자의 선호하는 가게들을 포함할 수 있지만, 쇼핑 트립 #1은 그렇치 않다. 대안적으로, 쇼핑 트립 #6은 구매자가 선호하는 브랜드 명 제품들을 구매할 수 있는 가게에서 정지들을 포함하지만, 쇼핑 트립 #1은 구매자가가 저급 제품들을 구매하기를 요구한다.
상술된 실시예들의 결과들을 참조하면, 구매자는 구매될 제품들의 비용, 이동 시간, 이동 비용, 및 시간 비용을 포함하지만 이에 제한되지 않는 다양한 인자들에 기초하여 가장 가장 비용 효과적인 구매 결정들을 할 수 있다. 특히, 구매자는 단시간에 예를 들어 구매자의 시간의 값 및 구매자의 사용가능한 운송 옵션들과 같은 구매자에게 고유한 조건들의 관점에서 가장 비용 효과적인 구매 결정들을 할 수 있다.
도 8을 참조하면, 범용 컴퓨터(800)의 대표적인 하드웨어 도면이 예시된다. 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스(100), 클라이언트 컴퓨팅 디바이스들(130), 또는 서버들(140) 중 어느 것은 범용 컴퓨터(800)의 하나 이상의 요소들을 사용하여, 부분적으로 구현될 수 있다. 컴퓨터(800)는 프로세서(810), RAM(Random Access Memory) (820), ROM(Read Only Memory)(830), 메모리 디바이스(840), 네트워크 인터페이스(850), 및 I/O(Input Output) 인터페이스(860)를 포함한다. 컴퓨터(800)의 요소들은 버스(802)를 통해 통신 결합된다.
프로세서(810)는 임의의 공지된 일반적인 목적의 연산 프로세서 또는 주문형 반도체(ASIC, Application Specific Integrated Circuit)를 포함한다. 램(820) 및 롬(830)은 프로세서(810)에 의해 실행되는 컴퓨터-판독가능 명령을 저장하는 임의의 공지된 랜덤 액세스 또는 판독 전용 메모리 기기를 포함한다. 메모리 디바이스(830)는 프로세서(810)에 의해 실행될 때, 프로세서(810)에게 본 명세서에 설명된 본 발명의 다양한 측면들을 실행하라고 명령하는 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장한다. 프로세서(810)가 ASIC를 포함할 때, 본 명세서에 설명된 프로세스들은 ASIC의 내장 회로조직 설계에 따른 ASIC에 의해, ASIC의 펌웨어에 의해, 또는 ASIC의 내장 회로조직 설계 및 펌웨어 둘 다에 의해 실행될 수 있다. 비제한 대표적인 그룹으로서, 메모리 디바이스(830)는 광 디스크, 자기 디스크, 반도체 메모리 (즉, 플래시 기반 메모리), 자기 테이프 메모리, 이동식 메모리, 그것의 조합들, 또는 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하는 임의의 다른 공지된 메모리 수단 중 하나 이상을 포함한다. 네트워크 인터페이스(650)는 데이터 네트워크들을 통해 통신하기 위해 하드웨어 인터페이스들을 포함한다. I/O 인터페이스(860)는 키보드, 포인팅 디바이스, 디스플레이, 통신, 및 다른 인터페이스들과 같은 디바이스 입력 및 출력 인터페이스들 을 포함한다. 버스(802)는 프로세서(810), RAM(820), ROM(830), 메모리 디바이스(840), 네트워크 인터페이스(850), 및 I/O 인터페이스(860)를 전기적으로 그리고 통신적으로 결합하여, 데이터 및 명령어들은 그들 중에서 전달될 수 있다. 동작 중에, 프로세서(810)는 예를 들어 메모리 디바이스(840), RAM(820), ROM(830), 또는 다른 저장 수단 상에 저장된 컴퓨터 판독가능 명령어들을 검색하고, 실행을 위해 컴퓨터 판독가능 명령어들을 RAM(820) 또는 ROM(830)에 카피하도록 구성된다. 프로세서(810)는 본 발명의 다양한 측면들 및 특징들을 구현하기 위해 컴퓨터 판독가능 명령어들을 실행하도록 더 구성된다. 예를 들어, 프로세서(810)는 순위화 및 최적화 컴퓨팅 디바이스(100)의 모듈들에 의해 수행되는 바와 같이 설명되는 프로세스들을 포함하는, 도 2-도 5를 참조하여 상술된 프로세스들을 실행하도록 적응되고 구성될 수 있다. 또한, 메모리 디바이스(840)는 데이터베이스(120)에 저장된 데이터를 저장할 수 있다.
본 발명의 실시예들이 본 명세서에 더 상세히 설명되었지만, 설명들은 예에 의한 것이다. 본 명세서에 설명된 본 발명의 특징들은 대표적이고, 대안적 실시예들에서, 어떤 특징들 및 요소들이 추가되거나 생략될 수 있다. 부가적으로, 본 명세서에 설명된 실시예들의 측면들에 대한 수정들은 이하의 특허청구범위에 정의된 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어나는 것 없이 이루어질 수 있고, 그 범위는 수정들 및 균등 구조들을 망라하도록 가장 넓은 해석에 일치되어야 한다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    지리적 위치 정보를 수신하는 단계;
    구매될 복수의 제품들 각각에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하는 단계;
    컴퓨터에 의해, 상기 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고 검색 결과들을 컴파일하는 단계;
    상기 컴퓨터에 의해, 상기 검색 결과들 및 컴파일 메트릭에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계;
    최소 비용 메트릭에 따라 상기 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하는 단계; 및
    상기 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이하는 단계를 포함하는 쇼핑 트립들을 순위화하는 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계는 상기 쇼핑 트립들 각각의 비용들을 산출하는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 쇼핑 트립들 각각의 비용들을 산출하는 단계는,
    상기 구매될 제품들에 대한 총 비용,
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 거리 및 시간 추정값,
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용, 및
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 포함하고,
    하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계는 상기 산출된 비용들 각각을 합산하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 청구항 3에 있어서, 상기 쇼핑 트립들 각각의 시간 비용은 상기 복수의 제품들의 구매자에 대한 시간 중 1시간의 결정된 값에 기초하여 산출되는 방법.
  5. 청구항 3에 있어서, 상기 쇼핑 트립들 각각의 운송 비용은 도보, 개인 자동차의 운전, 및 대중 교통의 이용의 비용 중 하나에 기초하여 산출되는 방법.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 최소 비용 메트릭은 최소 전체 총 비용, 상기 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 하나를 포함하는 방법.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 컴파일 메트릭은 최소 전체 총 비용, 상기 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 하나를 포함하는 방법.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 컴파일 메트릭은 전체 총 비용, 상기 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중에서 적어도 2개의 컴파일 메트릭스를 포함하는 방법.
  9. 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서에게 쇼핑 트립들을 순위화하는 방법을 수행하라고 명령하는 컴퓨터 판독가능 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스로서,
    지리적 위치 정보를 수신하는 단계;
    구매될 복수의 제품들 각각에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고 검색 결과들을 컴파일하는 단계;
    상기 프로세서에 의해, 상기 검색 결과들 및 컴파일 메트릭에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계;
    최소 비용 메트릭에 따라 상기 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하는 단계; 및
    상기 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이하는 단계를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
  10. 청구항 9에 있어서, 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계는 상기 쇼핑 트립들 각각의 비용들을 산출하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 쇼핑 트립들 각각의 비용들을 산출하는 단계는,
    상기 구매될 제품들에 대한 총 비용,
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 거리 및 시간 추정값,
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용, 및
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 포함하고,
    하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하는 단계는 상기 산출된 비용들 각각을 합산하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
  12. 청구항 11에 있어서, 상기 쇼핑 트립들 각각의 시간 비용은 상기 복수의 제품들의 구매자에 대한 시간 중 1시간의 결정된 값에 기초하여 산출되는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
  13. 청구항 11에 있어서, 상기 쇼핑 트립들 각각의 운송 비용은 도보, 개인 자동차의 운전, 및 대중 교통의 이용의 비용 중 하나에 기초하여 산출되는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
  14. 청구항 9에 있어서, 상기 최소 비용 메트릭은 최소 전체 총 비용, 상기 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 하나를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
  15. 청구항 9에 있어서, 상기 컴파일 메트릭은 최소 전체 총 비용, 상기 구매될 아이템들의 최소 비용, 최소 시간, 참석하는 소매업자들의 최소 수, 최소 총 거리, 및 최소 운송 비용 중 하나를 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스.
  16. 쇼핑 트립들을 순위화하는 장치로서,
    지리적 위치 정보를 수신하도록 구성된 위치 입력 모듈;
    구매될 복수의 제품들 각각에 대한 제품 아이템 식별자를 수신하도록 구성된 제품 입력 모듈;
    상기 구매될 제품들에 대한 하나 이상의 소매업자들의 재고들을 검색하고,
    검색 결과들을 컴파일하고,
    상기 검색 결과들 및 컴파일 메트릭에 기초하여 하나 이상의 쇼핑 트립들을 생성하도록,
    구성된 검색 및 컴파일 엔진;
    최소 비용 메트릭에 따라 상기 하나 이상의 쇼핑 트립들을 순위화하도록 구성된 순위화 모듈; 및
    상기 순위화된 쇼핑 트립들을 디스플레이하도록 구성된 출력 모듈을 포함하는 장치.
  17. 청구항 16에 있어서, 상기 쇼핑 트립들 각각의 비용들을 산출하도록 구성된 비용 모듈을 더 포함하는 장치.
  18. 청구항 17에 있어서, 상기 비용 모듈은,
    상기 구매될 제품들에 대한 총 비용을 산출하고,
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 거리 및 시간 추정값을 산출하고,
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 시간 비용을 산출하고,
    상기 쇼핑 트립들 각각에 대한 운송 비용을 산출하도록 더 구성되는 장치.
  19. 청구항 18에 있어서, 상기 쇼핑 트립들 각각의 시간 비용은 상기 복수의 제품들의 구매자에 대한 시간 중 1시간의 결정된 값에 기초하여 산출되는 장치.
  20. 청구항 18에 있어서, 상기 쇼핑 트립들 각각의 운송 비용은 도보, 개인 자동차의 운전, 및 대중 교통의 이용의 비용 중 하나에 기초하여 산출되는 장치.
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