KR20150019769A - 충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체 - Google Patents

충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20150019769A
KR20150019769A KR20130097001A KR20130097001A KR20150019769A KR 20150019769 A KR20150019769 A KR 20150019769A KR 20130097001 A KR20130097001 A KR 20130097001A KR 20130097001 A KR20130097001 A KR 20130097001A KR 20150019769 A KR20150019769 A KR 20150019769A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
terminal
loyalty
access point
user
unique identifier
Prior art date
Application number
KR20130097001A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101548532B1 (ko
Inventor
최진혁
Original Assignee
주식회사 인포리언스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 인포리언스 filed Critical 주식회사 인포리언스
Priority to KR1020130097001A priority Critical patent/KR101548532B1/ko
Publication of KR20150019769A publication Critical patent/KR20150019769A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101548532B1 publication Critical patent/KR101548532B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0255—Targeted advertisements based on user history
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0261—Targeted advertisements based on user location
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02—Services making use of location information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/18—Service support devices; Network management devices

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명의 일측면에 따르면, 제1 단말기 및 제2 단말기가 접속한 액세스 포인트의 고유 식별자를 상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기가 전송할 경우, 상기 고유 식별자를 확인하도록 구성된 액세스 포인트 확인부; 상기 고유 식별자가 확인될 경우, 상기 고유 식별자와 연관된 서비스를 상기 제1 단말기 및 제2 단말기에 제공하도록 구성된 서비스 제공부; 상기 액세스 포인트가 설치된 장소나 상기 서비스에 대한 상기 제1 단말기의 사용자의 충성도를 조사하도록 구성된 충성도 조사부; 상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기로부터 상기 서비스 이용에 대한 사용자 데이터를 수집하도록 구성된 데이터 수집부; 및 상기 제1 단말기의 상기 사용자 데이터와 상기 충성도를 이용하여 구축된 충성도 모델에 따라 상기 제2 단말기의 상기 사용자 데이터를 분석하여 상기 제2 단말기의 사용자 충성도를 예측하도록 구성된 충성도 예측부를 포함하는 충성도 예측 장치가 제공된다.

Description

충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체{ROALITY PREDICTION APPARATUS AND RECORDING MEDIUM}
본 발명은 충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체에 관한 것이다.
최근 Wi-Fi 사용이 대중화되어 스마트폰을 지닌 사용자는 각 공간에서 제공하는 무선 액세스 포인트를 통해 언제 어디서나 인터넷에 접속하거나 데이터를 송수신할 수 있다.
이러한 접근성의 확대는 언제 어디서나 다양한 정보를 쉽게 접할 수 있도록 하는데 크게 기여해왔으며, 공개특허 10-2011-0038492과 같이 Wi-Fi를 이용하는 다양한 장치나 서비스가 상용화되고 있다.
그러나 특정 공간에서 활동하는 사용자에게 그 공간 특유의 정보, 컨텐츠, 기능 등을 제공하는 데에는 이러한 Wi-Fi가 크게 활용되어 오지 못하였다.
따라서 Wi-Fi를 이용하여 특정 공간에 특화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.
공개특허 10-2011-0038492 (공개일 : 2011년 04월 14일)
본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체는 특정 장소에서 특정 서비스를 사용하는 사용자의 성향을 파악하기 위한 것이다.
본 출원의 과제는 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않는 또 다른 과제는 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일측면에 따르면, 제1 단말기 및 제2 단말기가 접속한 액세스 포인트의 고유 식별자를 상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기가 전송할 경우, 상기 고유 식별자를 확인하도록 구성된 액세스 포인트 확인부; 상기 고유 식별자가 확인될 경우, 상기 고유 식별자와 연관된 서비스를 상기 제1 단말기 및 제2 단말기에 제공하도록 구성된 서비스 제공부; 상기 액세스 포인트가 설치된 장소나 상기 서비스에 대한 상기 제1 단말기의 사용자의 충성도를 조사하도록 구성된 충성도 조사부; 상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기로부터 상기 서비스 이용에 대한 사용자 데이터를 수집하도록 구성된 데이터 수집부; 및 상기 제1 단말기의 상기 사용자 데이터와 상기 충성도를 이용하여 구축된 충성도 모델에 따라 상기 제2 단말기의 상기 사용자 데이터를 분석하여 상기 제2 단말기의 사용자 충성도를 예측하도록 구성된 충성도 예측부를 포함하는 충성도 예측 장치가 제공된다.
본 발명이 일측면에 따른 충성도 예측 장치는 상기 제1 단말기의 상기 사용자 데이터와 상기 충성도가 결합된 사용자 데이터 벡터를 생성하고 상기 사용자 데이터 벡터로부터 상기 충성도 별 상기 사용자 데이터의 패턴을 생성하여 상기 충성도 모델을 구축하는 충성도 모델 구축부를 더 포함할 수 있다.
상기 충성도 조사가 이루어질 조건을 만족하는 이벤트가 상기 제1 단말기에서 이루어질 경우, 상기 충성도 조사부가 상기 충성도 조사를 수행할 수 있다.
상기 충성도 조사부는 상기 액세스 포인트가 설치된 장소에 대한 상기 제2 단말기의 사용자의 충성도 조사를 수행하지 않을 수 있다.
상기 예측된 충성도에 따라 상기 서비스 제공부는 상기 제2 단말기에 서로 다른 서비스를 제공할 수 있다.
제3 단말기가 접속한 상기 액세스 포인트의 상기 고유 식별자를 상기 제3 단말기가 전송할 경우, 상기 액세스 포인트 확인부는 상기 고유 식별자와 더불어 상기 제3 단말기의 사용자 인증 정보를 확인하고, 상기 인증 정보가 상기 충성도 조사에 대한 편집 권한을 갖는 경우, 상기 충성도 조사부는 상기 제3 단말기를 통하여 입력된 편집 정보에 따라 상기 충성도 조사를 갱신할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 제1 단말기 및 제2 단말기가 접속한 액세스 포인트의 고유 식별자를 상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기가 전송할 경우, 상기 고유 식별자를 확인하는 기능, 상기 고유 식별자가 확인될 경우, 상기 고유 식별자와 연관된 서비스를 상기 제1 단말기 및 제2 단말기에 제공하는 기능, 상기 액세스 포인트가 설치된 장소에 대한 상기 제1 단말기의 사용자의 충성도를 조사하는 기능, 상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기로부터 상기 서비스 이용에 대한 사용자 데이터를 수집하는 기능, 및 상기 제1 단말기의 상기 사용자 데이터와 상기 충성도를 이용하여 구축된 충성도 모델에 따라 상기 제2 단말기의 상기 사용자 데이터를 분석하여 상기 제2 단말기의 사용자 충성도를 예측하는 기능을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체가 제공될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치 및 기록매체는 액세스 포인트의 커버리지 안에 있는 단말기의 사용자들에게 특화된 서비스를 제공하는 과정에서 사용자들의 충성도를 예측할 수 있으므로 특정 장소에서 특정 서비스를 이용하는 사용자들의 성향이 파악될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치를 나타낸다.
도 2는 액세스 포인트 확인부와 서비스 제공부의 동작 일례를 나타낸다.
도 3은 제1 단말기에 표시된 액세스 포인트들의 고유 식별자들을 나타낸다.
도 4는 사용자 데이터 벡터의 일례를 나타낸다.
도 5는 충성도 모델 구축부의 동작 일례를 나타낸다.
이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 다만, 첨부된 도면은 본 발명의 내용을 보다 쉽게 개시하기 위하여 설명되는 것일 뿐, 본 발명의 범위가 첨부된 도면의 범위로 한정되는 것이 아님은 이 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 알 수 있을 것이다.
또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어서, 동일 기능을 갖는 구성요소에 대해서는 동일 명칭 및 동일부호를 사용할 뿐 실질적으론 종래 풍력 발전기 적재용 구조물의 구성요소와 완전히 동일하지 않음을 미리 밝힌다.
또한, 본 출원에서 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 출원에서, "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.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치를 나타낸다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치는 액세스 포인트 확인부(110), 서비스 제공부(115), 충성도 조사부(120), 데이터 수집부(130), 및 충성도 예측부(140)를 포함한다.
액세스 포인트 확인부(110)는 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)가 접속한 액세스 포인트(access point)(AP)의 고유 식별자를 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)가 전송할 경우, 고유 식별자를 확인하도록 구성된다.
서비스 제공부(115)는 고유 식별자가 확인될 경우, 고유 식별자와 연관된 서비스를 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)에 제공하도록 구성된다. 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치에 접속하여 서비스를 이용하기 위한 응용 프로그램이 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)에 설치될 수 있다. 서비스 제공부(115)에 의하여 제공되는 서비스는 상품의 주문 및 결제 서비스, 게시판 서비스, 메시징 서비스 등 일 수 있으나 이에 한정되지 않으며 이외의 다양한 서비스가 제공될 수 있다.
도 2는 액세스 포인트 확인부(110)와 서비스 제공부(115)의 동작 일례를 나타낸다.
제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)는 접속가능한 액세스 포인트(AP)를 감지할 수 있다. 즉, 액세스 포인트(AP)가 주기적으로 액세스 포인트(AP)의 고유 식별자를 포함하는 비콘 프레임(beacon frame)을 전송하면, 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)는 비콘 프레임을 수신하는 스캐닝(scanning) 동작을 수행함으로써 도 3과 같이 접속 가능한 전체 액세스 포인트(AP)의 고유 식별자들을 표시할 수 있다.
이 때 액세스 포인트(AP)의 고유 식별자는 액세스 포인트(AP)의 SSID(Service Set Identifier), BSSID(Basic Service Set Identifier), ESSID(Extended Service Set Identifier) 및 MAC 어드레스(Medium Access Control address) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
SSID는 접속하고자 하는 네트워크의 이름에 해당되고, ESSID는 SSID 보다 확장된 네트워크의 이름에 해당될 수 있다. 또한 BSSID 및 MAC 어드레스는 액세스 포인트(AP)의 주소에 해당될 수 있다. 도 3에서와 같이 제1 단말기(T1)는 SSID를 표시할 수 있으나, 경우에 따라 SSID, BSSID 및 ESSID 중 적어도 하나를 표시할 수 있다.
제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)가 도 3의 카페 사랑에 해당되는 액세스 포인트(AP) 에 접속하기 위하여 결합 요청 메시지를 전송하고 카페의 액세스 포인트(AP)가 결합 수락 메시지를 전송할 수 있다. 이 후 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)는 카페의 액세스 포인트(AP)로부터 서브넷 IP 주소(subnet IP address)를 획득함으로써 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)는 카페의 액세스 포인트(AP)와 결합될 수 있다.
제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)가 카페의 액세스 포인트(AP)와 결합된 후 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)는 로그인(log-in) 정보와 같은 사용자 인증 정보를 카페의 액세스 포인트(AP)와 네트워크를 통하여 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치로 전송할 수 있다.
사용자 정보(예를 들어, 인증 정보 및 사용자 등록 정보)는 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)가 최초로 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치에 접속하여 등록하는 과정에서 데이터베이스(DB)에 저장될 수 있다.
제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)는 고유 식별자(예를 들어, 카페 액세스 포인트의)를 액세스 포인트(AP) 및 네트워크를 통하여 충성도 예측 장치로 전송한다.
인증 정보가 전송될 경우 액세스 포인트 확인부(110)는 데이터베이스(DB)에 저장된 인증 정보와 전송된 인증 정보를 비교하여 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)의 충성도 예측 장치에 대한 접속에 대해 인증할 수 있다.
제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)에 대한 사용자 인증 절차가 완료되면, 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)는 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)와 결합된 액세스 포인트(AP)의 고유 식별자를 전송하고, 액세스 포인트 확인부(110)는 액세스 포인트(AP)의 고유 식별자를 확인할 수 있다.
즉, 액세스 포인트 확인부(110)는 데이터베이스(DB)에 미리 저장된 서비스 가능 고유 식별자 테이블로부터 전송된 고유 식별자를 검색하여 전송된 고유 식별자의 액세스 포인트(AP)를 통하여 서비스가 제공될 수 있는지의 여부를 결정할 수 있다.
이러한 과정을 통하여 전송된 고유 식별자가 서비스 가능한 액세스 포인트(AP)에 해당될 경우, 도 1의 서비스 제공부(115)는 도 2에 도시된 바와 같이, 고유 식별자와 연관된 서비스 리스트를 네트워크 및 액세스 포인트(AP)를 통하여 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)로 전송할 수 있다.
이에 따라 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치는 액세스 포인트(AP)의 커버리지 안에 있는 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)의 사용자에게 특화된 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 액세스 포인트(AP)가 카페에 설치될 경우 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치는 카페를 방문한 사용자들의 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)로 특정 카페에 특화되어 사용가능한 서비스 리스트를 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)로 전송할 수 있다.
따라서 카페의 점주는 카페를 방문하는 사용자들에게 카페에 특화된 서비스를 제공할 수 있으므로 카페를 방문하는 사용자 수를 증가시킬 수 있고 카페의 매출을 증대시킬 수 있다.
한편, 도 1의 충성도 조사부(120)는 액세스 포인트(AP)가 설치된 장소나 서비스에 대한 제1 단말기(T1)의 사용자의 충성도를 조사하도록 구성된다. 예를 들어, 충성도 조사부(120)는 데이터베이스(DB)에 저장된 설문 데이터를 추출하여 제1 단말기(T1)로 전송하도록 할 수 있다. 이후 충성도 조사부(120)는 제1 단말기(T1)로부터 전송된 설문 결과를 제1 단말기(T1)의 사용자 정보와 연관시켜 데이터베이스(DB)에 저장할 수 있다.
이 때 설문 데이터는 '당신은 이 매장에 만족하시나요?', '당신은 다음에 본 매장을 방문하실 의향이 있으신가요?'와 같이 사용자의 충성도를 직접적으로 묻는 질문을 포함할 수 있다. 또는 설문 데이터는 '당신의 친구에게 이 매장을 추천할 의향이 있으신가요?'와 같이 사용자의 충성도를 간접적으로 묻는 질문을 포함할 수 있다.
설문 결과는 '상, 중, 하'나 '3, 2, 1'과 같이 사용자의 충성도를 직관적이고 계량적으로 표현할 수 있는 대답들로 구성될 수 있다.
한편, 도 1의 데이터 수집부(130)는 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)로부터 서비스 이용에 대한 사용자 데이터를 수집하도록 구성된다. 이 때 사용자 데이터는 로그 데이터(log data)로부터 추출될 수 있다.
로그 데이터(log data)는 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)가 액세스 포인트(AP)를 통하여 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치에 접속하여 서비스를 제공받는 과정에서 발생할 수 있다.
예를 들어, 로그 데이터는 사용자 정보(인증 정보, 사용자의 나이, 성별, 거주지, 직업, 결혼 여부 등), 매장에 방문하는 패턴(방문 타이밍, 날짜, 요일과 같은 방문 주기, 매장에 머무는 시간, 동행자 정보), 상품 주문 패턴(주문 상품명, 주문 상품 카테고리, 주문 시간 및 주문량), 커뮤니티 서비스의 이용(글이나 사진, 댓글 업로드 회수 및 주기), 메시징 서비스(고객 간 메시지 주고 받는 패턴, 메시지 내용 및 주고 받는 대상의 수 등), 외부 서비스 관련 정보(활용한 서비스의 내용 및 카테고리, 활용 정도, 방문 시간과 외부 서비스 활용 시간의 비율 등) 등과 같은 데이터를 포함할 수 있다.
이와 같은 로그 데이터는 사용자 정보와 연관되어 데이터베이스(DB)에 저장될 수 있다. 사용자 데이터는 로그 데이터에서 충성도 예측을 위하여 필요한 부분을 추출함으로써 형성될 수 있다.
충성도 예측부(140)는 제1 단말기(T1)의 사용자 데이터와 충성도를 이용하여 구축된 충성도 모델에 따라 제2 단말기(T2)의 사용자 데이터를 분석하여 제2 단말기(T2)의 사용자 충성도를 예측하도록 구성된다.
충성도 예측부(140)에 대한 설명을 하기에 앞서 충성도 모델 구축에 대해 먼저 설명한다.
본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치는 충성도 모델 구축부(150)를 더 포함할 수 있다.
이 때 충성도 모델 구축부(150)는 데이터베이스(DB)에 저장된 제1 단말기(T1)의 사용자 데이터와 사용자 충성도를 추출하여 이들을 연관시킴으로써 사용자 데이터 벡터(data vector)를 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 사용자 데이터는 스테레오 타입 정보, 방문 패턴, 상품 주문 패턴, 기타 서비스 활용 패턴 등을 포함할 수 있으며, 사용자 충성도는 제1 단말기(T1)로부터 전송된 설문 결과일 수 있다.
이 때 스테레오 타입 정보는 사용자의 나이, 성별, 거주지, 직업, 결혼 여부와 같은 사용자의 개인 정보를 포함할 수 있다. 방문 패턴은 방문 타이밍, 방문 날짜, 방문 요일, 방문 주기, 방문 후 머무는 시간, 동행자 정보 등을 포함할 수 있다. 상품 주문 패턴은 주문 상품명, 주문 상품 카테고리, 주문 시간 및 주문량을 포함할 수 있다. 기타 서비스 활용 패턴은 커뮤니티 서비스, 글이나 사진, 댓글 업로드 회수 및 주기, 메시징 서비스, 고객 간 메시지 주고 받는 패턴(메시지 내용 및 주고 받는 대상의 수), 활용한 서비스의 내용, 서비스의 카테고리, 서비스의 활용 정도 및 방문 시간과 외부 서비스 활용 시간의 비율 등을 포함할 수 있다.
이와 같은 사용자 데이터 벡터가 일정 기간(예를 들어, 1 개월 또는 6개월) 동안 축적된 후 충성도 모델 구축부(150)는 다양한 통계적 기계학습 알고리즘을 적용하여 새로운 룰을 추출함으로써 충성도 모델을 구축할 수 있다. 통계적 기계학습 알고리즘으로는 룰 마이닝(rule mining) 기법, 의사결정 트리 구조(decision tree costruction), Classification & feature selection이나 각 사용자 데이터 벡터의 거리 디자인 방법을 이용하여 Clustering 등을 이용하여 충성도 모델을 구축할 수 있다.
도 5의 상단 및 하단 각각에는 JRIP 룰 마이닝 기법과 의사결정 트리 구조를 이용하여 충성도 모델이 구축되는 과정을 나타낸다.
도 5의 상단에 도시된 바와 같이, 매장 방문 주기가 매 주이고 매장에 머무는 시간이 35분 이상인 100 개의 사용자 데이터 벡터에서 충성도가 high인 경우가 88 번이므로 매장 방문 주기가 매 주이고 매장에 머무는 시간이 35분 이상이면 충성도가 high라는 충성도 모델이 구축될 수 있다.
또한 동행자가 없고 주문량이 적은 100 개의 사용자 데이터 벡터에서 충성도가 low인 경우가 92번 이므로 동행자가 없고 주문량이 적으면 충성도가 low라는 충성도 모델이 구축될 수 있다.
한편, 도 5의 하단에 도시된 바와 같이, 의사결정 트리 알고리즘에 의해 만들어진 트리의 한 줄기를 따라가면 하나의 룰이 된다. 예를 들어, If (댓글 업로드 회수) < 50 & 주문량 > 500 THEN 충성도 = high라는 충성도 모델이 구축될 수 있다.
이와 같이, 충성도 모델 구축부(150)는 사용자 데이터 벡터로부터 상기 충성도 별 사용자 데이터의 패턴을 생성하여 충성도 모델을 구축할 수 있으며, 충성도 모델은 데이터베이스(DB)에 저장될 수 있다.
앞서 언급된 바와 같이, 충성도 예측부(140)는 구축된 충성도 모델에 따라 제2 단말기(T2)의 사용자 데이터를 분석하여 제2 단말기(T2)의 사용자 충성도를 예측할 수 있다.
이 때, 충성도 조사부(120)는 액세스 포인트(AP)가 설치된 장소에 대한 제2 단말기(T2)의 사용자의 충성도 조사를 수행하지 않을 수 있다. 즉, 충성도 모델은 제1 단말기(T1)의 사용자 데이터와 사용자 충성도를 이용하여 구축된 후 구축된 충성도 모델을 통하여 제2 단말기(T2)의 사용자 충성도가 예측되므로 제2 단말기(T2)의 사용자 충성도를 조사하는 과정이 생략될 수 있다.
또한 제2 단말기(T2)의 사용자 충성도를 조사하는 과정이 생략될 경우 제2 단말기(T2)의 사용자 데이터와 사용자 충성도가 결합된 사용자 데이터 벡터의 생성 없이 제2 단말기(T2)의 사용자에 대한 충성도가 예측될 수 있다.
예를 들어, 매장 방문 주기가 매 주이고 매장에 머무는 시간이 35분 이상이면 충성도가 high라는 충성도 모델이 구축된 경우 제2 단말기(T2)로부터 매장 방문 주기가 매 주이고 매장에 머무는 시간이 50분인 사용자 데이터가 전송되면 제2 단말기(T2)의 사용자의 충성도에 대한 조사없이 제2 단말기(T2)의 사용자의 충성도는 high라고 예측될 수 있다.
이와 같은 충성도 예측 과정에서 충성도 조사가 이루어질 조건을 만족하는 이벤트가 제1 단말기(T1)에서 이루어질 경우, 충성도 조사부(120)가 충성도 조사를 수행할 수 있다.
예를 들어, 제1 단말기(T1)가 특정 매장의 액세스 포인트(AP)와 결합되어 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치의 주문/결제 서비스를 제공받으면, 충성도 조사부(120)는 제1 단말기(T1)에 설문 데이터를 전송하도록 하고 제1 단말기(T1)로부터 전송된 설문 결과를 처리할 수 있다.
한편, 사용자 A가 사용하는 제2 단말기(T2) A와 사용자 B가 사용하는 제2 단말기(T2) B 각각이 생성한 사용자 데이터를 사용자 A와 사용자 B의 충성도가 예측될 수 있다. 사용자 A와 사용자 B의 예측된 충성도가 서로 다를 경우 서비스 제공부(115)는 예측된 충성도에 따라 제2 단말기(T2) A와 제2 단말기(T2) B에 서로 다른 서비스를 제공할 수 있다. 이에 따라 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치는 사용자의 충성도에 특화된 서비스를 제공할 수 있다.
한편, 도 1의 제3 단말기(T3)가 접속한 액세스 포인트(AP)의 고유 식별자를 제3 단말기(T3)가 전송할 경우, 액세스 포인트 확인부(110)는 고유 식별자와 더불어 제3 단말기(T3)의 사용자 인증 정보를 확인할 수 있다. 이 때 인증 정보가 충성도 조사에 대한 편집 권한을 갖는 경우, 충성도 조사부(120)는 제3 단말기(T3)를 통하여 입력된 편집 정보에 따라 충성도 조사를 갱신할 수 있다.
예를 들어, 제3 단말기(T3)의 사용자는 액세스 포인트(AP)가 설치된 매장의 점주일 수 있으며, 점주의 인정 정보는 충성도 조사에 대한 편집 권한과 연관되어 데이터베이스(DB)에 저장될 수 있다. 이에 따라 점주는 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치에 제3 단말기(T3)를 통하여 접속한 후 설문을 편집할 수 있다.
한편, 도 1의 네트워크 접속부(160)는 본 발명의 실시예에 따른 충성도 접속 장치를 네트워크에 접속시킬 수 있다. 이를 위하여 네트워크 접속부(160)는 네트워크의 통신 프로토콜에 따라 데이터를 처리할 수 있는 소프트웨어 및 하드웨어 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 네트워크가 인터넷인 경우 네트워크 접속부(160)는 인터넷 프로토콜을 만족하는 트랜스포트 계층(transport layer), 네트워크 계층(network layer), 링크 계층(link layer) 및 물리 계층(physical layer)에 해당되는 하드웨어 및 소프트웨어 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
네트워크 접속부(160)가 3G(3 generation) 또는 4G(4 generation) 네트워크와 같은 이동통신 네트워크를 통하여 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)와 통신할 경우, 네트워크 접속부(160)는 이동통신 네트워크에 접속하기 위하여 패킷 데이터를 변조하여 반송파에 싣거나 이동통신 네트워크를 통하여 전송된 패킷 데이터를 복조하는 이동통신모듈을 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 기록매체는 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)가 접속한 액세스 포인트(AP)의 고유 식별자를 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)가 전송할 경우, 고유 식별자를 확인하는 기능, 고유 식별자가 확인될 경우, 고유 식별자와 연관된 서비스를 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)에 제공하는 기능, 액세스 포인트(AP)가 설치된 장소에 대한 제1 단말기(T1)의 사용자의 충성도를 조사하는 기능, 제1 단말기(T1) 및 제2 단말기(T2)로부터 서비스 이용에 대한 사용자 데이터를 수집하는 기능, 및 제1 단말기(T1)의 사용자 데이터와 충성도를 이용하여 구축된 충성도 모델에 따라 제2 단말기(T2)의 사용자 데이터를 분석하여 제2 단말기(T2)의 사용자 충성도를 예측하는 기능을 실행하는 프로그램을 기록하며 컴퓨터로 읽을 수 있다.
이상에서 설명된 제1 내지 제3 단말기(T3)는 액세스 포인트(AP) 및 네트워크를 통하여 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치로 접속할 수 있으며, 스마트폰, PC, 노트북 등과 같은 다양한 형태로 구현가능하다.
이상에서 설명된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 충성도 예측 장치 및 기록매체는 액세스 포인트(AP)의 커버리지 안에 있는 단말기의 사용자들에게 특화된 서비스를 제공하는 과정에서 사용자들의 충성도를 예측할 수 있으므로 특정 장소에서 특정 서비스를 이용하는 사용자들의 성향이 파악될 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 따른 실시예를 살펴보았으며, 앞서 설명된 실시예 이외에도 본 발명이 그 취지나 범주에서 벗어남이 없이 다른 특정 형태로 구체화 될 수 있다는 사실은 해당 기술에 통상의 지식을 가진 이들에게는 자명한 것이다. 그러므로, 상술된 실시예는 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 여겨져야 하고, 이에 따라 본 발명은 상술한 설명에 한정되지 않고 첨부된 청구항의 범주 및 그 동등 범위 내에서 변경될 수도 있다.
액세스 포인트 확인부 : 110 서비스 제공부 : 115
충성도 조사부 : 120 데이터 수집부 : 130
충성도 예측부 : 140 충성도 모델 구축부 : 150
네트워크 접속부 : 160

Claims (7)

  1. 제1 단말기 및 제2 단말기가 접속한 액세스 포인트의 고유 식별자를 상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기가 전송할 경우, 상기 고유 식별자를 확인하도록 구성된 액세스 포인트 확인부;
    상기 고유 식별자가 확인될 경우, 상기 고유 식별자와 연관된 서비스를 상기 제1 단말기 및 제2 단말기에 제공하도록 구성된 서비스 제공부;
    상기 액세스 포인트가 설치된 장소나 상기 서비스에 대한 상기 제1 단말기의 사용자의 충성도를 조사하도록 구성된 충성도 조사부;
    상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기로부터 상기 서비스 이용에 대한 사용자 데이터를 수집하도록 구성된 데이터 수집부; 및
    상기 제1 단말기의 상기 사용자 데이터와 상기 충성도를 이용하여 구축된 충성도 모델에 따라 상기 제2 단말기의 상기 사용자 데이터를 분석하여 상기 제2 단말기의 사용자 충성도를 예측하도록 구성된 충성도 예측부
    를 포함하는 충성도 예측 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 충성도 예측 장치는
    상기 제1 단말기의 상기 사용자 데이터와 상기 충성도가 결합된 사용자 데이터 벡터를 생성하고 상기 사용자 데이터 벡터로부터 상기 충성도 별 상기 사용자 데이터의 패턴을 생성하여 상기 충성도 모델을 구축하는 충성도 모델 구축부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 충성도 예측 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 충성도 조사가 이루어질 조건을 만족하는 이벤트가 상기 제1 단말기에서 이루어질 경우, 상기 충성도 조사부가 상기 충성도 조사를 수행하는 것을 특징으로 하는 충성도 예측 장치.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 충성도 조사부는 상기 액세스 포인트가 설치된 장소에 대한 상기 제2 단말기의 사용자의 충성도 조사를 수행하지 않는 것을 특징으로 하는 충성도 예측 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 예측된 충성도에 따라 상기 서비스 제공부는 상기 제2 단말기에 서로 다른 서비스를 제공하는 것을 특징으로 하는 충성도 예측 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    제3 단말기가 접속한 상기 액세스 포인트의 상기 고유 식별자를 상기 제3 단말기가 전송할 경우,
    상기 액세스 포인트 확인부는 상기 고유 식별자와 더불어 상기 제3 단말기의 사용자 인증 정보를 확인하고,
    상기 인증 정보가 상기 충성도 조사에 대한 편집 권한을 갖는 경우,
    상기 충성도 조사부는 상기 제3 단말기를 통하여 입력된 편집 정보에 따라 상기 충성도 조사를 갱신하는 것을 특징으로 하는 충성도 예측 장치.
  7. 제1 단말기 및 제2 단말기가 접속한 액세스 포인트의 고유 식별자를 상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기가 전송할 경우, 상기 고유 식별자를 확인하는 기능,
    상기 고유 식별자가 확인될 경우, 상기 고유 식별자와 연관된 서비스를 상기 제1 단말기 및 제2 단말기에 제공하는 기능,
    상기 액세스 포인트가 설치된 장소에 대한 상기 제1 단말기의 사용자의 충성도를 조사하는 기능,
    상기 제1 단말기 및 상기 제2 단말기로부터 상기 서비스 이용에 대한 사용자 데이터를 수집하는 기능, 및
    상기 제1 단말기의 상기 사용자 데이터와 상기 충성도를 이용하여 구축된 충성도 모델에 따라 상기 제2 단말기의 상기 사용자 데이터를 분석하여 상기 제2 단말기의 사용자 충성도를 예측하는 기능
    을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020130097001A 2013-08-16 2013-08-16 충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체 KR101548532B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130097001A KR101548532B1 (ko) 2013-08-16 2013-08-16 충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130097001A KR101548532B1 (ko) 2013-08-16 2013-08-16 충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150019769A true KR20150019769A (ko) 2015-02-25
KR101548532B1 KR101548532B1 (ko) 2015-09-01

Family

ID=52578818

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130097001A KR101548532B1 (ko) 2013-08-16 2013-08-16 충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101548532B1 (ko)

Also Published As

Publication number Publication date
KR101548532B1 (ko) 2015-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9894159B2 (en) Generating consumer internet-of-things data products
US9066227B2 (en) Hotspot network access system and method
CN104994504B (zh) 与无线网络的安全和自动连接
CN104871203A (zh) 基于社交网络信息的网络访问
CN106850794A (zh) 用于操作群组的方法和装置、服务器以及终端
CN105766011A (zh) 用云服务配置强制门户
US10057302B2 (en) Context-based selection of instruction sets for connecting through captive portals
CN104125485B (zh) 一种用户信息共享的方法、设备及系统
US20140143040A1 (en) Membership registration system and membership registration method
CN108924818A (zh) 一种基于sim卡和设备相关参数的移动用户识别方法
CN110209956A (zh) 提供阅读服务的方法、介质、装置和计算设备
CN111163467A (zh) 5g用户终端接入5g网络的方法、用户终端设备及介质
KR101483852B1 (ko) 체크인 처리 방법
KR20150133055A (ko) 인터넷 공유기를 이용한 출결 관리 방법
KR101323265B1 (ko) Ｉｅｅｅ 802.11을 이용한 네트워킹 방법
Korthaus et al. Crowdsourcing in heterogeneous networked environments-opportunities and challenges
CN104168362A (zh) 终端、二维码管理装置和电子名片管理方法
CN110278208A (zh) 基于区块链的智能家居信息交换系统及工作方法
KR101548532B1 (ko) 충성도 예측 장치 및 이를 위한 기록매체
US20150334514A1 (en) Information providing system, information terminal and information providing server
Korthaus et al. Opportunities and challenges for mobile crowdsourcing-conceptualisation of a platform architecture
KR102294615B1 (ko) ｅ-명함 관리 서비스 시스템
CN107396319A (zh) 一种无线网络认证的方法、设备、存储介质以及终端回收设备
CN106652137A (zh) 一种基于wifi的景区门禁查验系统及其使用方法
CN107172034A (zh) 公共wifi连接的实名认证方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180704

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190723

Year of fee payment: 5