KR20160002761A - 시장 분석 및 자동화된 비즈니스 결정을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

일실시예는 회사에 관한 다양한 데이터, 시장 참가자, 고객, 제품, 서비스 및/또는 관련 데이터를 분석하고 시장 성공에 관한 요소를 식별하기 위하여 데이터를 처리하고 비즈니스 결정, 투자 수익 측정, 판매 또는 수입 예상을 제안하거나 최적화하기 위하여 및/또는 회사 운영, 제품 개발, 마케팅 및/또는 자원 할당에 관한 결정을 자동화하기 위하여 그 같은 데이터를 사용하기 위한 환경을 포함한다. 어떤 실시예에서, 분석 시스템(100)은 참가자 커뮤니티 플랫폼(104), 신용 및 재정 시스템(106), 비즈니스 관리 시스템(112), 재고 추적 시스템(114), 고객 커뮤니티 플랫폼(116), 및/또는 제3자(third party) 데이터 소스(174)로부터의 데이터를 수신한다. 분석 시스템(100)은 다양한 수신된 데이터를 분석하고 도출된 결정, 점수, 리포트 및/또는 다른 정보를 하나 이상의 시스템으로 전송할 수 있다.

Description

시장 분석 및 자동화된 비즈니스 결정을 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR MARKET ANALYSIS AND AUTOMATED BUSINESS DECISIONING}

본 발명은 일반적으로 회사에 관한 다양한 데이터, 시장 참가자, 고객, 제품, 서비스 및/또는 관련 데이터를 분석하고 시장 성공에 관한 요소를 식별하기 위하여 데이터를 처리하고 비즈니스 결정, 투자 수익 측정, 판매 또는 수입 예상을 제안하거나 최적화하기 위하여 및/또는 회사 운영, 제품 개발, 마케팅 및/또는 자원 할당에 관한 결정을 자동화하기 위하여 그 같은 데이터를 사용하기 위한 환경과 관련된다.

헬스케어 산업에서, 어떤 존재하는 시스템은 의사의 사무실에 제품을 수송하는 것에 관한 데이터를 저장할 수 있지만, 특정 제품이 어떤 절차에서 의사에 의해 사용되거나 환자 또는 다른 고객에 의해 구매되는 경우에 관한 데이터를 수신하지 못할 수 있다.

본 발명의 일실시예로서 복수의 회사에 관한 정보를 저장하는 데이터 저장소 및 데이터 저장소와 통신하는 컴퓨팅 장치를 포함하고, 컴퓨팅 장치는, 복수의 데이터 소스로부터 하나 이상의 회사에 관한 데이터를 수신하고 -수신된 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나에 관한 데이터로 구성됨-, 적어도 하나의 회사에서 최적화될 하나 이상의 기준에 상응하는 하나 이상의 측면을 결정하기 위하여 데이터 저장소로부터 입수된 데이터 및 수신된 데이터를 자동으로 분석하고, 하나 이상의 결정된 측면의 적어도 일부에 기초하여 회사가 취할 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하도록 구성됨으로써 다양한 데이터의 적어도 일부에 기초하여 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하기 위한 시스템을 제공할 수 있다.

일실시예는 복수의 회사에 관한 정보를 저장하는 데이터 저장소 및 상기 데이터 저장소와 통신하는 컴퓨팅 장치를 포함하고, 상기 컴퓨팅 장치는, 복수의 데이터 소스로부터 하나 이상의 회사에 관한 데이터를 수신하고 -상기 수신된 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나에 관한 데이터로 구성됨-, 적어도 하나의 회사에서 최적화될 하나 이상의 기준에 상응하는 하나 이상의 측면을 결정하기 위하여 상기 데이터 저장소로부터 입수된 데이터 및 상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하고, 하나 이상의 결정된 측면의 적어도 일부에 기초하여 회사가 취할 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하도록 구성되는 상기 다양한 데이터의 적어도 일부에 기초하는 상기 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하기 위한 시스템을 개시한다.

일실시예는 특정한 수행 가능한 명령으로 구성된 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 구현되는 것으로서, 상기 특정한 수행 가능한 명령은, 복수의 데이터 소스로부터 복수의 회사에 관한 데이터를 전자적으로 수신하는 단계 -상기 수신된 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나에 관한 데이터를 포함함-, 하나 이상의 최적화될 기준에 관한 적어도 하나의 회사의 하나 이상의 측면을 결정하기 위한 상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하는 단계 및 상기 하나 이상의 결정된 측면의 적어도 일부에 기초하는 회사에 의해 채택된(taken) 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하는 단계를 포함하는 다양한 데이터의 적어도 일부에 기초하여 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하는 컴퓨터에서 실행가능한 방법을 개시한다.

컴퓨터로 수행 가능한 명령은 오퍼레이션을 수행하도록 컴퓨터 시스템을 설정하고, 상기 오퍼레이션은, 복수의 데이터 소스로부터 복수의 회사에 관한 데이터를 전자적으로 수신하는 단계 -상기 수신된 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나에 관한 데이터를 포함함-, 하나 이상의 최적화될 기준에 관한 적어도 하나의 회사의 하나 이상의 측면을 결정하기 위한 상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하는 단계 및 상기 하나 이상의 결정된 측면의 적어도 일부에 기초하는 회사에 의해 채택된(taken) 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하는 단계를 포함하는 상기 컴퓨터로 수행 가능한 명령을 저장하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.

본 발명의 일실시예로서 복수의 회사에 관한 정보를 저장하는 데이터 저장소 및 데이터 저장소와 통신하는 컴퓨팅 장치를 포함하고, 컴퓨팅 장치는, 복수의 데이터 소스로부터 하나 이상의 회사에 관한 데이터를 수신하고 -수신된 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나에 관한 데이터로 구성됨-, 적어도 하나의 회사에서 최적화될 하나 이상의 기준에 상응하는 하나 이상의 측면을 결정하기 위하여 데이터 저장소로부터 입수된 데이터 및 수신된 데이터를 자동으로 분석하고, 하나 이상의 결정된 측면의 적어도 일부에 기초하여 회사가 취할 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하도록 구성됨으로써 다양한 데이터의 적어도 일부에 기초하여 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성할 수 있다.

다음 도면과 관련하여 구체적인 실시예가 설명될 것이다.
도 1은 참가자 커뮤니티 플랫폼, 신용 및 융자 시스템, 비즈니스 관리 시스템, 재고 추적 시스템, 고객 커뮤니티 플랫폼 및 제3자(THIRD-PARTY) 데이터 소스와 통신하는 분석 시스템을 포함하고, 법인 사용자 시스템, 참가자 시스템 및 고객 장치는 다른 설명된 시스템 중 하나 또는 그 이상과 통신하는 예시적인 운영 환경의 일실시예이다.
도 2는 도 1에 설명된 다양한 시스템, 장치 및 데이터 소스 사이의 예시적인 데이터 흐름의 일실시예이다.
도 3은 다양한 타입의 수신된 데이터의 적어도 일부에 기초하여 하나 이상의 원하는 비즈니스 분야에서의 성공에 관한 하나 이상의 요소를 자동으로 결정하고, 이러한 요소의 적어도 일부에 기초하여 추천된 비즈니스 결정 또는 행위를 자동으로 생성하는 예시적인 방법의 순서도의 일실시예이다.
도 4는 본 발명을 구현하기 위한 분석 시스템의 구조의 일실시예를 나타낸다.

본원은 “시장 참가자에 기초한 자동화된 결정을 위한 시스템 및 방법(SYSTEMS AND METHODS FOR MARKET PARTICIPANT-BASED AUTOMATED DECISIONING)”이라는 제목의 2013년 5월 12일에 출원된 미국 특허 출원(No. 61/778,183), “시장 참가자에 기초한 자동화된 결정을 위한 시스템 및 방법(SYSTEMS AND METHODS FOR MARKET PARTICIPANT-BASED AUTOMATED DECISIONING)”이라는 제목의 2013년 5월 14일에 출원된 미국 특허 출원(No. 61/782,975) 및 “시장 참가자에 기초한 자동화된 결정을 위한 시스템 및 방법(SYSTEMS AND METHODS FOR MARKET PARTICIPANT-BASED AUTOMATED DECISIONING)”이라는 제목의 2013년 5월 14일에 출원된 미국 특허 출원(No. 61/785,176)의 우선권에 기초하며, 이들 각각은 전체로서 본원에서 참조에 의해 결합된다.

본 발명의 일 측면은 시장 조사를 수행하고, 다양한 마케팅 또는 다른 비즈니스 결정을 측정하고 분석하고, 주어진 비즈니스 영역에서의 성공을 이끄는 "x-팩터 (x-factors)"를 식별하거나 및/또는 회사의 다양한 비즈니스 결정을 자동화하기 위하여, 다양한 다른 시스템, 데이터 소스 및/또는 플랫폼으로부터의 데이터를 이용할 수 있는 분석 시스템과 관련된다. 어떤 실시예에 따르면, 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위하여 이용되는 정보를 제공하는 데이터 엔진을 제공하기 위하여, 본원에서 설명되는 재고 데이터, 분석 시스템은 판매 데이터, 마케팅 데이터, 크라우드소스된(crowdsourced) 참가자 및/또는 소비자 데이터, 및/또는 다양한 다른 데이터를 분석할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 본 발명의 일 측면은 알려진 사업(enterprise)을 가능하게 하기 위하여 다수의 다른 시스템 및/또는 데이터 소스로부터의 이질적인 데이터를 사용할 수 있고, 그럼으로써 시장 참가자 또는 회사는 분석 시스템에 의해 제공된 정확한 분석, 예측 및/또는 투자 수익률(ROI) 측정에 기초하여 그것의 마케팅, 제품 개발, 운영 및/또는 다른 비즈니스 결정의 다양한 측면을 최적화할 수 있다. 어떤 실시예에서, 본원에서 설명된 대로 분석 시스템은 시장에서 사용 리프트(usage lifts)를 효과적으로 측정하고 그들의 소스를 정확히 찾아내도록 제품을 특정 최종 사용자 또는 소비자와 연관 짓기 위하여 실시간 재고 데이터 또는 다른 시장 데이터를 사용할 수 있다.

어떤 실시예에서, 본원에서 설명된 분석 시스템은 재고 데이터, 제품 피드백, 판매 데이터, 마케팅 정보 및/또는 여기서 설명된 다양한 다른 데이터에 기초하여 예측적인 출력 정보를 제공할 수 있다. 일례로서, 회사가 특정 매체 또는 특정 시장에서 메시징(messaging)을 변화하는 경우에, 분석 시스템은 가능한 시장 점유율 영향 및/또는 수입 변화와 관련하여 회사의 예측적 정보를 제공하기 위하여 다수의 회사에 관한 다양한 수신된 데이터를 이용할 수 있다. 분석 시스템은 (사용 리브트의 퍼센티지 및/또는 사용 리프트의 기간을 포함할 수 있는) 제품 또는 서비스의 사용 리프트(usage lifts)를 리프트(lift)에 앞서 이루어진 다양한 비즈니스 결정과 연관 짓기 위하여, 최종 사용자 또는 최종 소비자 판매 또는 사용에 관한 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, 분석 시스템은 하나 이상의 회사의 이전의 비즈니스 결정의 시장 영향의 취합된 데이터 분석에 기초하여 전향적(forward-looking) 예측 및/또는 추천을 시장 참가자 또는 회사에게 제공할 수 있다.

어떤 실시예에서, 오직 B2B2C (business-to-business-to-consumer) 분배 모델에서 소매업자, 재판매업자, 의사 및/또는 다른 비지니스로의 제조업자 또는 유통업자에 의한 판매에 관한 데이터를 수신할 수 있는 시스템과 대조적으로, 분석 시스템은 실제 사용 또는 최종 사용자 구매를 반영하는 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 헬스케어 산업에서, 몇몇 존재하는 시스템은 의사의 사무실로의 제품의 수송에 관한 데이터를 저장할 수 있지만, 특정 제품이 절차 안에서 언제 의사에 의해 사용되었는지 또는 환자 또는 다른 고객에 의해 구매되었는지에 관한 정보는 수신하지 못할 수 있다. 어떤 실시예에서, 아래에서 논의되는 재고 추적 시스템은 분석 시스템에 실제 움직임 또는 의사의 사무실 내의 재고의 사용, 병원, 소매업자 및/또는 다른 비즈니스 내에서 재고의 실제 움직임 또는 사용에 관한 실시간 데이터 또는 근사적인 실시간 데이터를 제공할 수 있다. 추가적으로, 아래에서 논의되는 소비자 커뮤니티 플랫폼은 분석 시스템에 제품에 대한 리뷰뿐만 아니라 유통업자 및 절차에 관한 그들의 전체적인 경험에 대해 고객으로부터의 피드백을 제공할 수 있다. 최종 사용자 판매 또는 제품의 실제 사용을 추적함으로써, 재고 추적 시스템은 분석 시스템이 다양한 비즈니스 결정, 제품 사용 또는 최종 소비자 판매에서의 차후의 변화 및 고객 만족도 사이의 상관관계를 정확하게 측정하는 것을 가능하게 하는 재고 데이터를 제공할 수 있다. 분석 시스템은 다른 지역에서의 가능한 영향 및/또는 다른 회사에 관한 가능한 영향을 예측하기 위하여 특정 회사 및/또는 특정 지역에서의 결정의 시장 영향에 관한 정보를 사용할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 분석 시스템은 특정 참가자의 구매 패턴 또는 규모에서의 움직임을 식별하기 위하여 구매자 또는 시장 참가자에 관한 다양한 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 분석 시스템은 다수의 의사에 대한 재고 데이터를 분석하고 하나 이상의 의사가 특정 제품의 사용 및 판매를 최근에 증가시켰는지를 결정할 수 있다. 분석 시스템은 증가된 사용에 관한 것으로 나타나거나 및/또는 주어진 의사의 성과에 적어도 부분적으로 책임이 있는 것으로 나타난 식별된 의사의 하나 이상의 "x-팩터 (x-factors)"를 결정하기 위하여 다양한 시스템 및/또는 데이터 소스로부터 수신한 다양한 입력 데이터를 분석할 수 있다. 다수의 회사, 제품 및/또는 서비스에 관한 취합된 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여, 분석 시스템은 하나 이상의 결정된 x-팩터에 관한 비즈니스 변화 또는 행위가 타겟이 시장 성과를 개선하는 것을 얼마나 가능하게 할 수 있는지와 관련하여 주어진 타겟 회사, 참가자, 제품 및/또는 서비스에 제안된 행위를 제공할 수 있다.

어떤 실시예에서, 분석 시스템에 의해 생성된 하나 이상의 리포트 또는 사용자 인터페이스는 제품 효과, 판매, 시장 점유율 및/또는 이윤을 최적화하기 위하여 바뀔 수 있는 타겟 회사의 영업(practice), 제품, 절차 또는 비즈니스 과정의 부분 또는 측면을 식별할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 측면은 회사의 운영(operation), 제품 개발, 마케팅 및/또는 자원 할당에 관한 결정을 추진하기 위하여 사용되는 데이터, 점수 및/또는 리포트를 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 생성된 점수 및/또는 리포트는 타겟 회사의 가능성(viability)을 수익성이 있는 투자로서 지칭할 수 있고, 인수 또는 투자 결정을 내리기 위해 전체로서 또는 부분적으로 사용될 수 있다. 어떤 실시예에서, 분석 시스템이 회사의 성과를 회사의 목표로 정렬하도록 돕기 위하여 자동화된 행위를 생성하거나 추천을 제공할 수 있도록, 회사의 목표는 채점되고 우선순위가 매겨지며 다른 회사의 실제의 성과와 비교된다. 예를 들어, 회사는 높은 우선순위로서 순위가 매겨지는 어떤 분야에서 성과를 적게 내고(underperforming) 있을 수 있다. 분석 시스템은 어떠한 특정 업무 및/또는 행위가 특정 분야에서 시의 적절한 리프트(lift)를 제공할 가능성이 가장 큰 지에 대하여 정보를 제공할 수 있다. 추가적으로, 회사는 낮은 우선순위로 순위가 매겨진 다른 분야에서 초과하여 성과를 낼 수 있다. 분석 시스템은 높게 순위가 매겨진 분야에서 회사의 성과에 영향을 미치지 않고 특정 분야의 초과 성과를 중단하기 위하여 어떠한 특정 업무 및/또는 행위를 시작하거나 중단할 지에 대한 정보를 생성할 수 있다.

헬스케어 제품 및 절차의 예시가 타겟의 제품 또는 서비스의 예시로서 종종 본원에서 사용되는 반면, 본원에서 설명된 분석 시스템은 다른 실시예에서 어떤 다른 산업에 관한 타겟에 대한 데이터를 분석하기 위한 것으로 구성될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면 본 발명의 일 측면은 특별히 제품 판매가 고객 대신에 유통업자에 의해 추진되는 어떤 산업에 적합할 수 있다. 어떤 실시예에서, 피드백은 환자, 의사 또는 다른 의료 전문가로부터 수신되기 보다 주어진 타겟의 산업 내의 산업 전문가, 유통업자 또는 다른 참가자로부터 수신될 수 있다.

본원에서 제공되는 설명에서 사용되는 용어는 단순히 특정 실시예의 상세한 설명과 함께 이용되고 있기 때문에 어떠한 제한적 또는 한정적인 방식으로 해석되도록 의도된 것이 아니다. 더욱이, 실시예는 몇 가지 독창적인 특징을 포함할 수 있고, 그 중 어느 하나도 단독으로는 그것의 바람직한 특성에 책임이 없거나 본원에서 설명된 시스템 및 방식을 실행하는데 필수적이지 않다.

예시적인 컴퓨팅 환경 및 데이터 흐름

도 1은 참가자 커뮤니티 플랫폼(104), 신용 및 융자 시스템(106), 비즈니스 관리 시스템(112), 재고 추적 시스템(114), 고객 커뮤니티 플랫폼(116) 및 제3자(third party) 데이터 소스(174)와 통신하는 분석 시스템(100)을 포함하고, 법인 사용자 시스템(176), 참가자 시스템(170) 및 고객 장치(172)는 다른 설명된 시스템 중 하나 또는 그 이상과 통신하는 예시적인 운영 환경의 일실시예이다. 아래에서 더욱 자세하게 설명될 것처럼, 예시적인 시스템은 네트워크(160)를 통하여 유선 및/또는 무선 통신 링크의 방식으로 통신할 수 있고, 네트워크(160)는 예를 들어 LAN, WAN, 및/또는 인터넷 중 적어도 하나일 수 있다.

도 1에 설명된 것과 다른 실시예에서, 분석 시스템(100)과 통신하는 하나 이상의 시스템은 생략될 수 있고 및/또는 하나 이상의 시스템은 단일 시스템으로 결합되거나 및/또는 제3자(third party) 시스템에 의해 구동될 수 있다. 추가적으로, 본원에서 설명된 기능을 실행하기 위한 시스템은 추가적인 또는 도 1의 예시에서 설명된 것보다 더 적은 컴포넌트를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서, 도 1에서 설명된 하나 이상의 시스템 및/또는 장치는 개인 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 서버, 핸드폰, 개인 디지털 보조장치, 미디어 플레이어, 터치 스크린 장치, 태블릿 및/또는 다른 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 도 1에 설명된 분석 시스템(100) 및/또는 다른 시스템의 구성은 도 4와 관련하여 아래에서 더욱 자세하게 논의된다. 다양한 설명된 시스템의 기능성 및 네트워크(160)를 통한 다양한 설명된 시스템 사이의 예시적인 통신은 도 2와 관련하여 여기서 설명될 것이다.

도 2는 도 1에 설명된 다양한 시스템, 장치 및 데이터 소스 사이의 예시적인 데이터 흐름의 일실시예이다. 예시적인 일실시예에서, 분석 시스템(100)은 참가자 커뮤니티 플랫폼(104), 신용 및 재정 시스템(106), 비즈니스 관리 시스템(112), 재고 추적 시스템(114), 고객 커뮤니티 플랫폼(116) 및 제3자(third party) 데이터 소스(174)로부터 데이터를 수신한다. 분석 시스템(100)은 다양한 수신된 데이터를 분석할 수 있고 도출된 결정, 점수, 리포트 및/또는 다른 정보를 하나 이상의 설명된 시스템으로 전송할 수 있다. 어떤 실시예에서 제공된 정보는 운영, 마케팅, 제품 디자인, 자본 투자 및/또는 회사의 재고 관리에 관한 비즈니스 결정을 내리기 위하여; 역사적인 데이터의 분석에 기초하여 참가자, 영업, 회사, 제품 및/또는 서비스에 대한 시장 점유율을 증가시킬 가능성이 있는 참가자, 영업, 회사, 제품 또는 서비스의 x-팩터 또는 측면(aspects)을 결정하기 위하여; 식별된 x-팩터와 타겟의 대응하는 데이터의 비교에 기초하여 타겟 회사 또는 참가자에 대한 추천된 비즈니스 결정을 제공하기 위하여; 참가자의 영업 또는 비즈니스를 최적화하기 위하여; 타겟 제품 또는 서비스를 최적화하기 위하여; 타겟 회사를 최적화하기 위하여; 인수 또는 투자를 위해 회사, 제품 및/또는 서비스를 분석하기 위하여; 시장 조사를 수행하기 위하여; 및/또는 시장 트렌드를 식별하기 위하여 사용될 수 있다. 수신된 데이터를 분석하기 위한 예시적인 방법이 도 3과 관련하여 아래에 더욱 자세하게 설명된다.

도 2에 도시된 것처럼, 다수의 참가자 시스템(170)은 참가자 커뮤니티 플랫폼(104)과 통신할 수 있다. 참가자 시스템(170)은 어떤 실시예에서 헬스케어 분야 내의 의사와 같은 시장 참가자에 의해 사용되는 컴퓨팅 장치일 수 있다. 참가자 커뮤니티 플랫폼(104)은 (전문 의사와 같이) 공유된 관심 또는 비즈니스 분야를 가지는 다수의 참가자가 소셜 네트워크 서비스, 메시징(messaging), 조사, 여론 조사, 및/또는 다양한 다른 통신 수단을 통하여 서로 및/또는 다양한 다른 파티와 상호작용하는 것을 가능하게 할 수 있다. 어떤 실시예에서 참가자 커뮤니티 플랫폼(104)은 포럼 등이 고려될 수 있고, 포럼은 회사, 제품 또는 서비스의 방향에 직접적인 영향을 주거나 참가자 개인 사업 또는 비즈니스를 개선할 수 있는 방식으로 의사들이 서로간에 및/또는 투자자 또는 법인과 관계를 맺는 장소일 수 있다.

참가자 커뮤니티 플랫폼

예시적인 실시예에서, 참가자 커뮤니티 플랫폼(104)은 소셜 네트워크 서비스를 제공하거나 및/또는 (참가자 시스템(170)을 이용하는 의사 또는 다른 참가자와 같은) 참가자가 활동에 참여하는 것을 가능하게 할 수 있고, 활동은 제품 또는 서비스 피드백을 제공하기, 투표하기, 조사를 완료하기, 온라인 트레이닝 또는 교육을 완료하기, 블로그 또는 다른 컨텐트를 제작하기(authoring), 참가자의 영업(practice) 또는 비즈니스에 관한 정보를 제공하거나 추적하기, 생각이 비슷한 참가자 및/또는 다른 특징의 선택적인 그룹과 연락하고 그룹 내에서 컨텐트를 공유하기, 및/또는 다른 특징들과 같은 활동일 수 있다. 어떤 실시예에서, 참가자는 전문성, 경험 수준, 카테고리 전문지식 등등 중 하나 이상에 기초한 더 작은 네트워크 또는 그룹의 멤버일 수 있다. 어떤 실시예에서, 플랫폼은 컨텐트에 점수를 부여하고 댓글을 남김으로써 컨텐트 참여를 독려할 수 있고, 또한 컨텐트를 검색하거나 분류하거나 태그를 달 수 있다. 플랫폼은 또한 참가자로 하여금 시스템의 다른 참가자를 평가하거나 "좋아요를 누르도록(like)" 독려할 수 있다. 참가자의 영향 점수를 증가시키기 위하여 참가자는 플랫폼의 다양한 측면에 능동적으로 참여하도록 독려될 수 있고, 참가자 영향 점수는 어떤 실시예에서 분석 시스템에 의해 결정될 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 본원에서 설명된 분석 시스템은 회사의 전략을 개선하고 및/또는 고객에게 가장 중요한 서비스 및 지원(offerings)을 제공하는 것에 초점을 맞추도록 산업 참가자의 의견을 수집하고 분석할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 고객 커뮤니티 플랫폼(116)은 제품 또는 서비스 피드백을 (예시적인 건강 관련 제품 또는 절차에서 환자와 같은) 다양한 고객으로부터 모을 수 있다. 어떤 실시예에서, 소셜 미디어의 "좋아요(like)", 참가자의 댓글, 및/또는 참가자 커뮤니티 플랫폼(104) 및/또는 고객 커뮤니티 플랫폼(116)을 통하여 수집된 조사 데이터와 같은 피드백 데이터는 고객의 요구와 관련될 뿐만 아니라 경쟁사와 비교된 주어진 회사 제품 (또는 회사의 제품의 포트폴리오)에 대한 고객 또는 참가자 의견을 모으기 위하여 사용될 수 있다. 어떤 실시예에서, 무엇이 주어진 회사, 참가자, 제품 또는 서비스를 주어진 시장 또는 지영 내에서 및/또는 주어진 산업 내에서 다른 것들과 차별성을 갖게 하는지를 결정하기 위하여, 분석 시스템(100)에 의한 그러한 데이터의 차후의 분석은 주어진 회사, 참가자, 제품 및/또는 서비스를 많은 플랫폼 및 데이터 타입에 걸쳐 비교하기 위하여 사용될 수 있다. 그러한 구별 요소는 채택될 비즈니스 결정 또는 다른 행위와 관련하여 하나 이상의 타겟 참가자, 제품, 서비스 및/또는 회사에게 추천을 제공하기 위하여 사용될 수 있고, 아래에서 추가로 설명된다.

어떤 실시예에서, (고객 커뮤니티 플랫폼으로부터 수신된 것과 같은) 각 고객의 피드백 또는 (참가자 커뮤니티 플랫폼으로부터 수신된 것과 같은) 참가자의 피드백은 분석 시스템에 의해 참가자 또는 고객에 대해 생성된 영향 점수에 따라 가중치가 부여될 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 측면은 주어진 산업에서 회사의 시장 점유율을 개선하는 비즈니스 결정을 하기 위하여 크라우드 인텔리전스 또는 "크라우드 IQ"를 회사가 이용하는 것을 가능하게 할 수 있다. 어떤 실시예에서, 본원에서 설명된 분석 시스템은 운영, 마케팅, 제품 디자인, 자본 투자 및 다른 투자, 광고, 재고 관리, 및/또는 다른 비즈니스 결정에 관한 회사의 결정을 알리기 위하여 다수의 산업 참가자에 관한 데이터를 발굴할(mine) 수 있다. 어떤 실시예에서 분석 시스템은 하나 이상의 투자 또는 비즈니스 결정이 증가된 시장 점유율을 초래했는지를 나타내는 객관적인 지표를 제공하는 데이터를 분석하도록 더 구성될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 측면은 실제 시장 데이터에 기초하여 마케팅, 제품 디자인, 운영 및/또는 다른 결정의 투자 수익률("ROI")을 나타내는 실시간 또는 근사적인 실시간 지표를 제공할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 측면은 회사가 그 자원 및 노력을 고객의 요구에 맞도록 조정하는 것을 가능하게 할 수 있다. 어떤 실시예에서, 수신된 피드백 및/또는 다른 데이터는 개인적으로 식별 가능한 정보를 제거하도록 수정되어 제3자에게 판매될 수 있고 수정되지 않고 제공될 수도 있다.

재고 추적 시스템

도 2에서 추가적으로 도시된 것처럼, 분석 시스템(100)은 재고 추적 시스템(114)으로부터 재고 데이터를 수신할 수 있다. 재고 추적 시스템(114)은 어떤 실시예에서 분석 시스템에게 의사의 사무실, 병원, 소매업자 및/또는 다른 비즈니스 내에서 재고의 실제 움직임 또는 사용에 관한 실시간 또는 근사적인 실시간 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 재고 추적 시스템은 특정 제품의 움직임 또는 사용에 관한 (산업에 의존하여) 다양한 의사의 사무실 또는 다른 비즈니스로부터 정보를 수신할 수 있고, 정보는 실시간으로 또는 근사적인 실시간으로 자동으로 수신될 수 있거나 및/또는 일괄적으로 또는 다른 주기적인 업데이트를 통해 수신될 수 있다.

예를 들어, 재고 데이터는 주어진 의사의 사무실 또는 다른 비즈니스에서 현재 재고로 있는 제품의 표시를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서, 사무실 또는 다른 비즈니스는 RFID (radio-frequency identification) 태그, 바코드, QR코드, 및/또는 재고에 대한 다른 자동화된 표시 마킹을 채택하는 자동화된 시스템의 적어도 일부에 기초하여 재고를 추적할 수 있다. 예를 들어 개체(entity)가 많은 양의 재고를 주어진 시간에 저장하거나 및/또는 재고에 비싼 제품을 가지는 경우에 자동화된 재고 추적은 유용할 수 있다. 재고 추적 시스템(114)은 제품이 언제 도난 당했는지, 제품이 언제 만료되었는지를(expire) 식별하는 데에 도움을 줄 수 있다. 재고 추적 시스템(114)은 제품의 판매, 만료 또는 도난에 응답하여 교체 제품에 대한 주문을 자동으로 전송하도록 구성될 수 있다. 어떤 실시예에서, 재고 추적 시스템(114)은 판매된 제품과 그 제품을 구매하거나 사용한 특정 환자 또는 다른 고객을 연결시킬 수 있다. 어떤 실시예에서, 재고 추적 시스템(114)은 제품과 특정 환자 (또는 다른 최종 사용자) 및 날짜를 연결시킬 수 있다.

분석 시스템은 어떤 실시예에서 특정 캠페인의 ROI의 구체적인 견적을 계산함으로써 주어진 회사의 마케팅 캠페인이나 다른 고객 인수 방법의 성공을 추적하기 위하여 특정 고객에 관한 정보를 사용할 수 있다. 제품의 최종 사용자 판매 또는 실제 사용을 추적함으로써, 재고 추적 시스템은 분석 시스템이 다양한 비즈니스 결정, 제품 사용 또는 최종 소비자 판매에서의 차후의 변화 및 고객 만족 사이의 상관관계를 정확하게 측정하는 것을 가능하게 하는 재고 데이터를 제공할 수 있다. 어떤 실시예에서, 재고 추적 시스템(114)은 분석 시스템이 주어진 회사 또는 영업에 대한 최적의 주문 규모, 주문 시간, 및/또는 적절한 유통업자 또는 다른 제품 소스를 결정하는 것을 가능하게 하는 방식으로 제품의 분배에 관한 수송, 리드 타임(lead time), 수송 과정, 비용 및 다른 요소를 추적할 수 있다. 따라서, 회사는 비용 효율이 높고 비용 효과적인 방식으로 재고를 조정하거나 주문을 하기 위하여 분석시스템으로부터의 데이터 또는 추천을 이용할 수 있다.

어떤 실시예에서, 분석 시스템(100)은 판매에서의 리프트(lift) 뿐만 아니라 주어진 시간 구간에서 주어진 제품에 대한 사용에서의 리프트를 결정하기 위하여 적어도 부분적으로 재고 추적 시스템(114)으로부터 수신한 재고 데이터를 사용할 수 있다. 아래에서 더욱 자세하게 설명될 것처럼, 고객 커뮤니티 플랫폼, 비즈니스 관리 시스템 및/또는 마케팅 데이터 소스와 같은 다른 시스템으로부터의 데이터는 회사에 의해 소비된 마케팅 비용에 대한 정확한 ROI 계산을 결정하기 위하여 파악된 판매 및/또는 사용 리프트를 하나 이상의 마케팅 캠페인 또는 다른 x-팩터와 연관시키기 위하여 분석 시스템에 의해 사용될 수 있다.

신용 및 재정 시스템

어떤 실시예에서, 신용 및 재정 시스템(106)은 융자 회사, 신용 회사 또는 주어진 실시에의 관련된 산업에서 제품, 절차 또는 서비스에 대한 대출 또는 융자를 제공하는 법인 부서에 의해 운영될 수 있다. 예를 들어, 헬스케어 산업의 개인 부담 부문(private-pay sector)을 운영하도록 구성된 분석 시스템의 경우에, 신용 및 재정 시스템은 주어진 제품 또는 절차를 바라는 잠재적인 환자로부터의 신청(applications)을 수신하는 것을 담당할 수 있고, 신용도 또는 다른 정보에 대한 신청을 분석할 수 있고, 환자의 제품 또는 절차에 자금을 지원할지를 결정할 수 있다. 어떤 실시예에서, 신용 및 재정 시스템(106)은 신용 또는 융자에 대한 신청에 관한 다양한 재정 정보, 개인 정보, 신용 정보 및/또는 다양한 인구 데이터(demographic data)를 수신할 수 있다. 어떤 실시예에서, 신용 및 재정 시스템(106)은 상이한 절차 및/또는 제품, 및/또는 다양한 다른 결정 사이의 상관관계, 제품 또는 서비스에 대한 수요, 특정 마케팅 또는 비즈니스 결정의 성공, 시장에서의 트렌드를 분석하는 경우에 이러한 데이터의 전부 또는 일부가 분석 시스템에 의해 고려되도록 데이터의 전부 또는 이부를 분석 시스템(100)으로 제공할 수 있다. 어떤 실시예에서, 분석 시스템(100)에 제공된 데이터는 특정한 민감한 정보 또는 특정한 개인을 식별하는 정보를 제공하지 않도록 필터링되거나 조정될 수 있다.

어떤 실시예에서, 신용 및 재정 시스템(106)은 분석 시스템(100)에 특정 의료 절차를 받고 있는 특정 환자에 관한 정보 및/또는 특정 제품 또는 서비스를 구매하고 있는 특정 고객에 관한 정보를 특정 고객에 관한 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 신용 및 재정 시스템(106)은 분석 시스템(100)에 소비자, 환자 또는 제품을 구매하는 고객의 인구, 수입, 나이, 성별, 위치, 서비스 유통업자에 의한 서비스 또는 절차에 관한 정보 또는 다른 개인적 또는 인구학적 정보를 제공할 수 있다. 분석 시스템(100)은 데이터 내의 트렌드 또는 상관관계를 식별하기 위하여 도 2의 다양한 다른 시스템으로부터 수신한 데이터와 함께 또는 단독으로 그러한 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 분석 시스템은 주어진 개인에 의해 구매되고 있는 특정 의료 절차가 그 절차가 수행된 후 3개월 내지 6개월 내에 종종 동일한 개인이 특정한 다른 절차를 요구하는 것을 이끈다는 사실을 결정할 수 있다. 분석 시스템은 어떤 실시예에서 주어진 회사가 마케팅 노력에 있어서 목표로 설정할 인구 통계를 추천하기 위하여 수신된 융자 및 인구학적 데이터의 도출된 분석을 사용할 수 있다. 어떤 실시예에서, 신용 및 재정 시스템(106)은 제3의 금융업자에 관한 다른 융자 구조에서보다 환자에 대한 신용을 의사에게 더 낮은 비용으로 제공할 수 있기 때문에, 신용 및 재정 시스템(106)은 의사에 대한 새로운 환자와 같은 참가자에 대한 고객의 새로운 방안을 제시할(open up) 수 있다.

고객 커뮤니티 플랫폼

고객 커뮤니티 플랫폼(116)은 어떤 실시예에서 분석 시스템(100)으로 고객 장치(172)를 운영하는 다수의 개인과 관련하여 데이터를 제공할 수 있다. 개인은 다른 개인과 상호작용하는 고객 커뮤니티 플랫폼에 의해 제공된 서비스의 사용자일 수 있다. 예를 들어, 고객 커뮤니티 플랫폼(116)은 네트워크(160)를 통하여 커뮤니티를 제공할 수 있고, 네트워크(160)에 의해 사용자는 그들과 유사한 다른 개인을 찾고, 제품, 절차 또는 서비스에 대해 서로간에 및/또는 공적인 포럼에서 논의하고, 제품, 서비스, 유통업자 및/또는 참가자에 관한 구조화된 또는 구조화되지 않은 피드백을 제공하거나 및/또는 다양한 다른 상호작용에 참여할 수 있다. 소비자는 소비자가 사용한 특정 제품, 서비스 및/또는 절차에 관한 정보를 게재하거나 (예를 들어, 제품, 서비스 및/또는 절차에 대한 링크, 유통업자에 대한 링크, 및/또는 비포 앤 애프터 관점을 보여주는 사진) 및/또는 이러한 정보를 고객의 소셜 미디어 페이지에 게재 및/또는 링크, 메시지, 문자 메시지, 벽보 기타 등등을 통하여 그 정보를 소비자의 지인(circle of contacts)에게 전송함으로써 공유할 수 있다.

고객 커뮤니티 플랫폼(116)은 어떤 실시예에서 제품 또는 서비스와 관련하여 환자 또는 소비자에게 조사를 제공하거나 및/또는 제품 또는 서비스에 대한 리퍼-어-프렌드 프로그램(refer-a-friend program)을 제공할 수 있다. 고객 커뮤니티 플랫폼(116)은 또한 예를 들어 소비자의 신상을 커뮤니티의 나머지에게 공개하지 않거나 소비자의 신상을 완전히 비공개로 하면서 소비자가 완성하거나 제출할 수 있는 조사와 같은 비-소셜 측면을 포함할 수 있다.

어떤 실시예에서, 고객 커뮤니티 플랫폼(116)을 사용하는 개인의 적어도 일부는 회사의 관고 또는 다른 프로모션 노력에 반응하여 고객 커뮤니티 플랫폼(116)에 관한 웹페이지, 어플리케이션 또는 사용자 인터페이스를 방문한 사람들일 수 있다. 예를 들어, 고객 커뮤니티 플랫폼(116)은 하나 이상의 회사의 마케팅 캠페인을 추적하도록 구성될 수 있다. 고객 커뮤니티 플랫폼(116)은 다양한 지역적 규모의 광고 캠페인, 소셜 미디어 또는 입소문 마케팅 캠페인 및/또는 국가적 규모의 광고 캠페인을 추적할 수 있다. 예를 들어 다수의 회사는 소비자가 웹사이트에 방문하거나, 페이지 또는 사용자 인터페이스를 요청하거나, 전화를 걸거나, 특정 이메일 주소로 이메일을 보내거나 및/또는 다른 행위를 지시하는 것과 같은 수단을 통해, 관심을 보이는 소비자가 고객 커뮤니티 플랫폼(116) 또는 고객 커뮤니티 플랫폼(116)의 운영자와 상호작용하도록 지시하는 홍보 메시지에서 행위에 대한 요청을 포함하는 광고 캠페인을 추진할 수 있다. 어떤 실시예에서, 행위에 대한 요청은 고객 커뮤니티 플랫폼(116) 및/또는 분석 시스템(100)에 의해 간접적으로 수신될 수 있다. 예를 들어, 관심을 가지는 소비자는 마케팅 메시지에서 주어진 의사의 사무실로 전화를 걸거나 특정 홍보 코드를 언급하도록 지시될 수 있고, 의사의 사무실은 소비자의 전화 또는 홍보 코드를 고객 커뮤니티 플랫폼(116) 또는 분석 시스템(100)으로 전송하거나 그렇지 않으면 제공할 수 있다.

어떤 실시예에서, 분석 시스템(100)은 환자 또는 다른 소비자의 최초의 의뢰와 관련하여 고객 커뮤니티 플랫폼(116)으로부터 데이터를 의뢰의 소스와 함께 수신할 수 있다. 예를 들어, 고객 커뮤니티 플랫폼(116)은 분석 시스템(100)에 주어진 마케팅 캠페인의 행위에 대한 요청에 응답하는 개인의 수 및 개인의 인구 통계에 관한 정보를 제공할 수 있다. 개인은 자발적으로 정보를 제공하거나 고객 커뮤니티 플랫폼(116)에 의해 제공되는 인센티브에 기초하여 정보를 제공할 수 있다. 분석 시스템(100)은 이후 얼마나 많은 개인들이 실제로 논의가 되고 있는 제품을 구매하거나, 논의가 되고 있는 절차를 수신하거나 또는 제품 또는 절차에 관심을 보인 후 판매 또는 사용으로 넘어갔는지를 결정하기 위하여 이 정보를 재고 추적 시스템(114) 및/또는 신용 및 재정 시스템(106)에 의해 제공되는 데이터와 연관 지을 수 있다. 분석 시스템은 주어진 시간 구간, 인구 통계, 지역, 산업, 회사 또는 다른 분야 내에서 앞으로의 최적의 마케팅 전략을 결정하기 위하여 및/또는 하나 이상의 회사, 참가자 또는 서비스 제공자에게 대응하는 추천을 생성하기 위하여, 주어진 시간 구간, 인구 통계, 지역, 산업, 회사 또는 다른 분야 내에서 (캠페인 의뢰의 수에 대한 판매된 제품의 수의 비율과 같은) 마감 이율에 관한 정보를 사용할 수 있다. 이러한 또는 다른 방식으로, 분석 시스템(100)은 주어진 지역, 인구 통계 또는 다른 분야 내에서 제품 또는 서비스의 판매 또는 사용에서의 전환 또는 약간의 증가를 파악할 수 있다. 분석 시스템(100)분석 시스템(100)은 추가적 또는 대안적으로 주어진 제품 또는 서비스에 대한 소비자 흥분(consumer excitement)을 주어진 제품 또는 서비스의 실제 사용 또는 판매와 연관 지을 수 있다.

제3자(third party) 데이터 소스

어떤 실시예에서, 제3자(third party) 데이터 소스(174)는 분석 시스템(100)에게 회사, 참가자, 시장, 제품, 서비스 및/또는 다른 정보에 관한 다양한 데이터를 제공할 수 있다. 몇 가지 예시로서, 어떤 실시예를 따르면, 제3자(third party) 데이터 소스(174)로부터의 데이터는 회사, 의사, 비즈니스, 의료 집단, 개인 등등에 관한 공적인 기록, 소셜 네트워킹 서비스, 비즈니스 기록, 학문 또는 학업 관련 출판물, 산업 정보, 시장 및 재정 데이터, 법인 수입 데이터, 발표 데이터, 전문적인 저널 또는 출판물, 특허 및 관련된 출판물, 및/또는 다른 타입의 데이터에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 소셜 네트워킹 데이터는 예를 들어 특정 제품, 회사, 서비스, (의사와 같은) 참가자에 대한 언급 및/또는 블로그, 포스트, 상태 업데이트에서의 다른 관련 데이터 및/또는 고객, 참가자 및/또는 일반 대중에 의해 제3자(third party) 소셜 미디어 서비스에 게시된 다른 컨텐트를 포함할 수 있다.

비즈니스 관리 시스템

비즈니스 관리 시스템(112)은 비즈니스의 현재 운영을 추적하거나, 비지니스가 다른 동종 비즈니스와 어떻게 비교되는지를 보여주는 벤치마킹 데이터를 제공하거나, 비즈니스를 그것의 목표로 더 잘 조정할 수 있는 행위에 대한 추천을 제공하거나 및/또는 비즈니스의 운영 및/또는 예산을 조정하거나 변경하는 전자적인 행위를 생성하기 위하여 사용될 수 있다. 분석 시스템(100)에 의해 이루어진 다양한 결정 및/또는 추천은 비즈니스 관리 시스템(112)을 통하여 법인 사용자 시스템(176)의 회사 또는 다른 사용자에게 제공될 수 있다. 일례로서, 분석 시스템(100)은 회사가 여름 동안에 중서부 지역의 40-50대의 남성에 관한 리프트를 제공하기 위하여 식별된 특정 라디오 스테이션에서 2주 동안 운영되는 캠페인으로 이러한 인구 통계 및 지역에 대해 타게팅된 마케팅 캠페인을 운영해야 하는지를 결정할 수 있다. 분석 시스템은 비즈니스 관리 시스템(112)이 회사 또는 영업 내의 의사 결정권자에게 보여주기 위해 제안된 추천을 포함하는 사용자 인터페이스를 생성하도록 그러한 비즈니스 최적화 정보 또는 추천을 비즈니스 관리 시스템(112)에 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스는 추가적으로 예를 들어 추천된 행위를 채택한 결과로서 주어진 시간 프레임 내에서 기대되는 판매 또는 사용에서의 리프트의 지속 기간의 표시 및 기대되는 리프트 양의 표시를 포함할 수 있다.

비즈니스 관리 시스템(112)은 다양한 서비스를 회사 또는 영업에서 관리 또는 다른 의사 결정권자와 같은 법인 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 비즈니스 관리 시스템(112)은 사무실 시스템, 교육 및/또는 마케팅에 관한 서비스를 제공할 수 있다. 사무실 시스템 서비스는 청구, 마케팅, 환자 추적 (또는 다른 소비자 추적), 및/또는 재고 관리에 관한 소프트웨어를 포함할 수 있다. 사무실 시스템 서비스는 추가적으로 또는 대안적으로 캠페인 추적, 영업 성과 메트릭스(metrics), 및/또는 사용자 지정 경고(custom alerts)에 관한 리포트를 포함할 수 있다. 사무실 시스템 서비스는 추가적으로 또는 대안적으로 벤치마킹 서비스를 포함할 수 있고, 벤치마킹 서비스에 의해 사무실 관리 데이터는 클라우드 컴퓨팅 환경 또는 유사한 서비스에 저장될 수 있고 벤치마킹 또는 유사한 영업 또는 회사와 비교하기 위해 사용될 수 있다.

비즈니스 관리 시스템에 의해 제공된 교육 서비스는 온라인 커리큘럼, 협회 인증(society certification) 및/또는 상담 트레이닝을 포함할 수 있다. 예를 들어, 온라인 커리큘럼은 코디네이터를 위한 전화 기술, 안내 데스크 직원을 위한 상담 판매, 간호사를 위한 환자 교육 관리, 매니저를 위한 영업 관리 교육 및/또는 마케팅 부서 직원을 위한 마케팅 관련 기술에 관한 과정을 제공할 수 있다. 어떤 실시예에서, 주어진 회사 또는 법인 사용자에게 제공된 교육 모듈 또는 과정은 분석 시스템(100)에 의해 회사 또는 영업이 저조한 성과를 달성하고 있는 분야에 대한 분석 및/또는 경쟁자에 의해 과거에 행해진 특정한 교육 노력 또는 과정 완료에 기인한 경쟁 회사 또는 영업의 사용 또는 판매 리프트의 분석에 기초하여 역동적으로 결정될 수 있다. 비즈니스 관리 시스템에 의해 제공되는 상담 트레이닝 서비스는 영업 평가 및 계획, 재정 분석 및 직원 관리, 마케팅 및 영업 개발, 직원 및 리더쉽 트레이닝, 컨닝 페이퍼 개발(cheat sheet development), 및/또는 분석 시스템에 의해 생성된 하나 이상의 리포트로부터의 학습 신청을 포함할 수 있다.

비즈니스 관리 시스템(112)에 의해 제공되는 마케팅 서비스는 협동 마케팅(co-op marketing), 의사 또는 서비스 제공자를 찾기 위한 서비스 및/또는 환자 또는 소비자 피드백에 관한 자원을 포함할 수 있다. 예를 들어, 협동 마케팅은 인쇄된 광고, 라디오 광고, 텔레비전 광고, 포스터, 고객 관계 관리(CRM) 및/또는 다른 자원 또는 서비스에 관한 자원 또는 추천을 제공할 수 있다. 어떤 실시예에서, 마케팅 정보는 고객 커뮤니티 플랫폼, 재고 추적 시스템 및/또는 다른 시스템 또는 위에서 설명된 것과 같은 데이터 소스로부터 수신된 재고 데이터, 마케팅 데이터 및/또는 다른 데이터와 관련하여 주어진 회사 또는 사용자를 위해 분석 시스템(100)에 기초하여 재단될 수 있다. 의사, 참가자, 또는 다른 서비스 제공자를 찾는 것에 관한 서비스는 예를 들어 검색 특징, 스케줄링 특징, 약속 리마인더 또는 다른 정보를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서, 의사, 참가자 또는 다른 서비스 제공자에 관한 정보는 분석 시스템(100)에 의해 계산되는 것처럼 상대적인 품질 및/또는 주어진 개인의 영향을 표시하는 점수를 포함할 수 있다. 마케팅 서비스는 추가적으로 또는 대안적으로 의사 또는 참가자 평가(ratings), 환자 또는 소비자 추천, 환자 의뢰, 및/또는 하나 이상의 소셜 미디어 서비스로부터 결정된 관련 정보에 관한 환자 또는 소비자 패드백을 수신하는 환자 피드백 서비스를 포함할 수 있다.

어떤 실시예에서, 분석 시스템(100) 및/또는 비즈니스 관리 시스템(112)은 사용자가 제품 경험 시도를 모니터링하거나, 소비자 및 참가자 감정을 추적하거나 및/또는 시장 침투를 최적화할 수 있는 제어판(dashboard)을 제공하는, 법인 사용자 시스템(176)의 사용자가 볼 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 생성할 수 있다. 어떤 실시예에서 법인 사용자 시스템(176)의 사용자는 깊이 있는 실시간 데이터를 볼 수 있거나 및/또는 시각화된 소비자 행위 및 트렌드의 출현을 볼 수 있다. 비즈니스 관리 시스템은 분할(segmentation)을 지원할 수 있고 타겟 회사, 제품, 또는 서비스에 관한 프로그램 향상에 영향을 줄 수 있다. 비즈니스 관리 시스템은 추가적으로 위에서 논의한 것처럼 마케팅 캠페인에 관한 및/또는 소비자 및/도는 참가자 피드백에 기초한 제품 또는 포장 개선을 위한 추천을 제공할 수 있다. 어떤 실시예에서, 중요한 오피니언 리더는 분석 시스템(100)에 의해 식별될 수 있고 그들의 행위 및 의견은 주어진 제품에 대한 시장 침투를 가속화하기 위하여 사용될 수 있다.

어떤 실시예에서, 분석 시스템(100) 및/또는 비즈니스 관리 시스템(112)에 의해 생성된 하나 이상의 사용자 인터페이스는 회사, 영업 또는 하나 이상의 개인에 의해 채택된 제안된 행위의 표시를 포함할 수 있다. 일례로서, 제어판 사용자 인터페이스(dashboard user interface)는 주어진 의사의 영업에서 환자의 흐름이 저조하며 교육 이슈처럼 보인다는 것을(appears to be an education issue) 나타낼 수 있다. 사용자 인터페이스는 두 개의 교육 모듈이 안내 데스크 직원에 의해 소비된다는 것을 암시할 수 있고, 식별된 교육적 모듈을 보기 위하여 선택 가능한 옵션을 포함할 수 있다. 그러한 결정은 유사한 지역에서 식별된 교육을 받은 2개월 동안 하나 이상의 성공적인 영업이 환자 흐름에서 역사적인 개선을 경험했던 결정의 적어도 일부에 기초하여 분석 시스템(100)에 의해 이루어질 수 있다. 하나 이상의 사용자 인터페이스는 추천된 교육 모듈의 80%를 주어진 영업이 완료했다고 표시하는 것처럼 제안된 행위의 완료 과정을 추적할 수 있다.

어떤 실시예에서, 분석 시스템에 의해 식별된 성과의 동인(drivers) 또는 "x-팩터"는 증가된 마케팅 및 증가된 교육과 같은 요인의 조합일 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 주어진 회사 또는 영업에서 의사 결정권자에게 그들이 집중 또는 최대화하기 원하는 주어진 메트릭스(metrics)에서 개선을 이루기 위하여 회사 또는 영업이 채택할 수 있는 다섯 가지의 행위가 있다는 사실을 알릴 수 있고, 거기에서 최대화될 메트릭스는 실시예에 의존하여 분석 시스템에 의해 결정될 수 있거나 법인 사용자에 의해 결정될 수 있다. 일례로서, 최대화될 (또는 적절한 경우 최소화될) 메트릭스는 판매, 사용, 고객 만족, 비용 자원 할당, 수입, 이윤, 마감 이율 또는 효율성, 매출총이익 및/또는 다른 기준 중 하나 또는 이들의 조합일 수 있다.

예시적인 방법

도 3은 다양한 타입의 수신된 데이터의 적어도 일부에 기초하여 하나 이상의 원하는 비즈니스 분야에서의 성공에 관한 하나 이상의 요소를 자동으로 결정하고, 이러한 요소의 적어도 일부에 기초하여 추천된 비즈니스 결정 또는 행위를 자동으로 생성하는 예시적인 방법의 순서도의 일실시예이다. 방법은 분석 시스템(100) 및/또는 분석 시스템(100)의 다른 컴포넌트에 의해 접근 가능한 프로세스로서 저장될 수 있다. 실시예에 의존하여, 아래에서 설명되는 특정 블록은 제거되거나 추가될 수 있고, 블록의 순서가 바뀔 수도 있다.

예시적인 방법은 블록(302)에서 시작하고, 분석 시스템(100)은 다수의 회사, 제품 및/도는 서비스에 관한 다양한 데이터를 수신 및/또는 접근하고, 여기서 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영, 제품 디자인, 고객 또는 참가자 피드백, 및/또는 다른 분야와 관련될 수 있다. 어떤 실시예에서, 수신된 데이터는 참가자 커뮤니티 플랫폼(104), 신용 및 재정 시스템(106), 비즈니스 관리 시스템(112), 고객 커뮤니티 플랫폼(116), 재고 추적 시스템(114) 및/또는 제3자(third party) 데이터 소스(174)에 의해 제공되는 데이터의 예시로서 위에서 설명된 데이터 중 어떤 것일 수 있다.

블록(304)에서, 분석 시스템(100)은 원하는 메트릭스 또는 기준에 관한 하나 이상의 최고의 회사, 제품 또는 서비스를 식별하기 위하여 판매, 사용, 고객 만족, 비용, 자원 할당, 수입, 이윤, 마감 이율 또는 효율성, 매출총이익, 고객 의견 및/또는 최대화될 (또는 원하는 경우 최소화될) 다른 메트릭스 또는 기준에 관한 데이터를 분석할 수 있다. 어떤 실시예에서, 최적화될 메트릭스 또는 기준은 주어진 산업에서 일반적으로 성공적인 기업에 의해 우선순위가 매겨진 비즈니스의 측면을 결정하는 것과 같은 수단을 통해 분석 시스템에 의해 결정될 수 있다. 다른 실시예에서, 최적화될 기준 또는 메트릭스는 주어진 회사의 원하는 포커스 또는 우선순위에 기초하여 비즈니스 관리 시스템(112)과 상호작용하는 법인 의사 결정권자와 같은 사용자에 의해 선택될 수 있다. 어떤 실시예에서, 원하는 기준에 관한 최고의 회사, 제품, 및/또는 서비스는 다수의 다른 회사가 주어진 기준과 관련하여 긍정적인 아웃 라이어 또는 뛰어난 회사를 식별하도록 수신된 관련 데이터를 비교함으로써 결정될 수 있다. 어떤 실시예에서, 분석 시스템이 원하는 기준 또는 메트릭스와 관련하여 뛰어난 회사, 제품 및/또는 서비스를 명시적으로 식별하지 않고도 주어진 기준 또는 메트릭스에 관한 성공에 관한 것처럼 보이는 x-팩터를 결정하도록 블록(304)은 선택적일 수 있고 구현되지 않을 수 있다.

블록(306)에서, 분석 시스템(100)은 최적화될 원하는 기준 또는 메트릭스에 관한 하나 이상의 x-팩터를 결정하기 위하여 수신된 데이터를 분석할 수 있다. 실시예에 의존하여, 분석 시스템(100)은 블록(304)에서 최고의 회사, 제품 또는 서비스에 관한 데이터만 고려할 수도 있고, 또는 주어진 경우에서 방법이 실시되고 있는 타겟 회사, 제품 또는 서비스와 유사한 어떤 회사, 제품 또는 서비스에 관한 데이터를 고려할 수도 있다. 어떤 실시예에서, 입력 데이터 집합을 수신하고, 특정한 분야 또는 타입의 입력 데이터 및 다른 분야 또는 타입의 입력 데이터 사이에서 인식된 상관관계 또는 패턴에 관한 정보를 출력할 수 있는 하나 이상의 계산 방법 또는 모델을 실시함으로써 분석 시스템(100)은 상관관계 데이터를 결정할 수 있다. 일례로서, 인공신경망은 다양한 수신된 데이터 및 최적화될 하나 이상의 기준 내에서 하나 이상의 요인 또는 데이터 타입 사이의 상관관계를 식별하기 위하여 분석 시스템(100)에 의해 구현될 수 있다. 일례로서, 환자 의뢰가 최대화될 메트릭스인 실시예에 따르면, 분석 시스템(100)은 업계지(trade magazines) 내에 광고를 인쇄하거나 학술 저널 내에 기고문을 발행하는 것에 6개월의 시간 프레임으로 상대적으로 높은 마케팅을 소비하기로 결정할 수 있고, 여기서 업계지 및 학술 저널은 각각 주어진 전문분야 내에서 의사 또는 영업에 대한 증가된 환자 의뢰와 강한 상관관계를 가진다. 분석은 또한 추가적으로 데이터 집합을 다양한 세그먼트를 사용하여 별도로 분석될 수 있는 부분 집합으로 나누기 위하여 분할 도구를 이용할 수 있다. 예를 들어, 분석은 특정한 병력, 성별, 직업 등등으로 특정한 소득 범위, 나이, 우편번호 내의 소비자에 대해; 특정한 고객, 특정한 자격, 특정한 경험의 양 등등으로 특정한 지역, 특정한 영업 분야 내에서 전문직종에 종사하는 자들에(practitioners) 대해; 및/또는 특정 매체를 통하여 특정 회사를 사용하여 특정 인구 통계에 집중된 특정 시간 구간 내에서 수행되는 등등의 마케팅 캠페인에 대해 수행될 수 있다.

다음으로, 블록(308)에서, 분석 시스템(100)은 블록(306)에서 결정된 x-팩터 데이터와 적어도 하나의 회사, 제품 또는 서비스에 관한 대응하는 데이터를 비교할 수 있다. 예를 들어, 회사는 경영진 또는 다른 멤버 중 하나가 그 회사에 대해 분석 시스템으로부터의 리포트, 추천 또는 다른 정보를 요구하는 회사일 수 있다. 다른 실시예에서, 회사, 제품 또는 서비스는 잠재적인 투자 또는 인수 타겟인 회사, 제품 또는 서비스일 수 있다. 분석 시스템은 주어진 분야에서 성공을 위한 x-팩터가 업계지 내의 인쇄 광고에 상대적으로 높은 마케팅을 소비하는 것으로 결정하는 위에서 설명된 예시를 사용하면, 분석 시스템(100)은 식별된 최고의 회사에 대해 성공적인 것으로 입증된 마케팅의 양과 관련하여 업계지 내의 인쇄 광고에 대한 회사의 마케팅 소비를 분석할 수 있다. 분석 시스템은 회사가 성과를 초과로 달성하고 있는지, 성과를 미달하여 달성하고 있는지 또는 하나 이상의 x-팩터에 관하여 최적으로 위치되어 있는지를 결정할 수 있다. 어떤 실시예에서, 위에서 논의된 다양한 데이터는 마케팅 정보, 교육 정보, 판매 및 사용 정보 및/또는 회사에 관한 다른 정보를 결정하기 위하여 사용될 수 있다.

블록(310)에서, 분석 시스템(100)은 타겟 회사, 제품 또는 서비스에 대한 추천된 비즈니스 결정을 제시하거나 및/또는 위에서 설명된 x-팩터 분석의 적어도 일부에 기초하여 행위를 생성할 수 있다. 그와 같은 데이터를 제공하는 어떤 예시적인 제어판 또는 사용자 인터페이스는 도 2와 관련하여 위에서 논의되었다. 어떤 실시예에서, 추천된 비즈니스 결정은 예를 들어 운영, 마케팅, 제품 디자인, 자본 투다 및 다른 투자, 광고, 재고 관리, 교육, 고객 관계, 및/또는 다른 비즈니스 결정에 관한 결정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 몇 가지 예시적인 결정은 요구되는 온라인 트레이닝 세션, 장래의 예산 설정, 어떤 재고를 구입할지 결정하는 것, 언제 특정 제품을 구매할지 결정하는 것, 어떤 유통업자를 사용할지 결정하는 것, 어떤 지역 또는 영업에 제품을 지출할지 결정하는 것, 어떤 광고를 사용할지, 어디에 사용할지, 언제 방송할지 선택하는 것, 고객, 의사, 환자 및/또는 중요한 오피니언 리더에게 가장 매력정인 메시징(messaging)을 개발하는 것, 및/또는 다른 결정을 포함할 수 있다. 예를 들어, x-팩터 분석에 기초하여, 분석 시스템(100)은 자동으로 다음 달의 재고 구매를 조정하거나 영업을 위한 상담 세션을 주문하거나, 특정 소비자의 소셜 네트워크 페이지에 전자적인 마케팅 광고를 게재하거나 잠재적인 고객 집단에게 융자를 제공하는 이메일을 전송하거나, 성공적으로 완료되는 경우 유통업자의 점수를 증가시킬 임상적인 체험 "게임"에 대한 링크를 유통업자에게 전송하는 등등을 할 수 있다.

도 3의 다른 실시예가 사용될 수 있다는 것이 인정된다. 예를 들어, 도 3의 방법은 추천된 결정 또는 행위를 실시간 또는 주기적으로 생성하기 위하여 반복적으로 수행될 수 있다. 추가적으로, 회사, 제품 또는 서비스의 부분에 대한 정보는 분석될 수 있거나, 및/또는 최고의 회사, 제품, 서비스와 다른 회사, 제품, 서비스가 분석될 수 있다.

예시적인 컴퓨팅 시스템

도 4는 본 발명을 구현하기 위한 분석 시스템(100)의 구조의 일실시예를 나타낸다. 예를 들어, 분석 시스템(100)은 IBM, 매킨토시, 리눅스/유닉스와 호환 가능한 개인 컴퓨터, 서버 또는 워크스테이션을 포함한다. 일실시예에서, 분석 시스템(100)은 예를 들어 서버, 데스크탑 컴퓨터 및/또는 랩탑 컴퓨터를 포함한다. 일실시예에서, 예시적인 분석 시스템(100)은 각각 전통적이거나 특허 등록된(proprietary) 마이크로 프로세서를 포함할 수 있는 하나 이상의 중앙 처리 장치("CPU")(105)를 포함한다. 분석 시스템(100)은 추가적으로 정보의 일시적인 저장을 위한 RAM (random access memory)과 같은 하나 이상의 메모리(130), 정보의 영구적인 저장을 위한 하나 이상의 ROM (read only memory) 및 하드 드라이브, 디스켓, SSD 또는 광학적 미디어 기억 장치와 같은 하나 이상의 대용량 기억 장치(120)를 포함한다.

도 4에 따르면, 정보는 하나 이상의 시스템 및/또는 내부적 또는 외부적 데이터 소스로부터 분석 시스템(100)에 의해 제공된다. 어떤 실시예에서, 하나 이상의 데이터 베이스 또는 데이터 소스는 사이베이스(Sybase), 오라클(Oracle), 코드베이스(CodeBase) 및 마이크로소프트 SQL 서버(Microsoft® SQL Server) 뿐만 아니라 다른 타입의 데이터베이스, 예를 들어 플랫 파일 데이터베이스(flat file database), 개체-관계 데이터베이스(entity-relationship database), 개체-지향 데이터베이스(object-oriented database) 및/또는 기록-기반 데이터 베이스(record-based database)와 같은 관계적인 데이터베이스를 사용하여 실시될 수 있다.

도 4의 실시예에서, 분석 시스템(100)은 또한 CPU(105)에 의해 실행되는 실행 가능한 소프트웨어 코드로서 대용량 기억 장치(120)에 저장될 수 있는 데이터 집합 모듈(150), 데이터 분석 모듈(154) 및 행위 생성 모듈(156)을 포함한다. 이러한 모듈은 한 예로서 소프트웨어 컴포넌트, 개체-지향 컴포넌트, 클래스 컴포넌트 및 태스크 컴포넌트와 같은 컴포넌트, 프로세스, 기능, 특성, 절차, 서브루틴, 프로그램 코드 세그먼트, 드리아버, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조, 테이블, 어레이 및 변수를 포함할 수 있다.

도 4에 도시된 실시예에서, 분석 시스템(100)은 위에서 설명된 참가자, 소비자, 회사, 제품 및/또는 서비스에 관한 다양한 데이터를 수신하고 처리하기 위하여 데이터 취합 모듈(150)을 수행하도록 구성된다. 설명된 실시예에서, 분석 시스템(100)은 수신된 데이터를 분석하고, 시장 리더를 식별하고, x-팩터를 식별하고 타겟 회사가 제품, 제품의 라인, 절차, 타겟의 마케팅 전략 및/또는 타겟 비지니스의 다른 측면, 및/또는 본원에서 설명된 다른 기능성을 개선하거나 최적화할 수 있는 방식을 결정하기 위하여 데이터 취합 모듈을 실행하도록 더 구성된다. 분석 시스템(100)은 타겟에 관한 하나 이상의 리포트 또는 사용자 인터페이스를 생성하기 위하여 행위 생성기 모듈(156A)을 수행하도록 더 구성되고, 리포트 또는 사용자 인터페이스는 하나 이상의 추천된 비즈니스 결정을 포함할 수 있고, 운영 결정, 제품 결정, 마케팅 결정 및/또는 본원에서 설명된 다른 목적을 위하여 사용될 수 있다. 설명된 모듈 (150, 154 및/또는 156) 중 하나 이상은 실시예에 따라 본원에서 설명되는 어떠한 다른 기능들도 수행할 수 있다.

전형적으로, 분석 시스템(100)의 모듈은 표준 기반 버스 시스템을 사용하는 컴퓨터에 연결된다. 다른 실시예에서, 표준 기반 버스 시스템은 예를 들어 PCI(Peripheral Component Interconnect), 마이크로채널(Micorochannel), SCSI(Small Computer System Interface), ISA(Industrial Standard Architecture), EISA(Extended ISA) 아키텍쳐에서 실시될 수 있다. 추가적으로, 분석 시스템(100)의 컴포넌트 및 모듈에서 제공되는 기능은 더 적은 컴포넌트 및 모듈로 결합되거나 추가적인 컴포넌트 및 모듈로 분리될 수 있다.

분석 시스템(100)은 일반적으로 Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows Server, Unix, Linux, SunOS, Solaris 또는 다른 호환 가능한 운영체제와 같은 운영체제 소프트웨어에 의해 제어되고 조정된다. 매킨토시 시스템에서, 운영체제는 MAC OS X와 같은 사용 가능한 운영체제일 수 있다. 다른 실시예에서, 분석 시스템(100)은 특허 등록된(proprietary) 운영체제에 의해 제어될 수 있다. 전통적인 운영체제 시스템은 수행을 위해 컴퓨터 프로세스를 제어하고 스케쥴링하며, 메모리 관리를 수행하고, 파일 시스템, 네트워킹, 입출력 서비스를 제공하고 GUI 기타 여러 가지와 같은 사용자 인터페이스를 제공한다.

예시적인 분석 시스템(100)은 키보드, 마우스, 터치패드 및 프린터와 같은 하나 이상의 공통적으로 사용 가능한 입출력 장치 (I/O) 및 인터페이스(110)를 포함할 수 있다. 일실시예에서, 입출력 장치 (I/O) 및 인터페이스(110)는 사용자에게 데이터를 시각적으로 제공하는 모니터와 같은 하나 이상의 디스플레이 장치를 포함한다. 더욱 구체적으로, 디스플레이 장치는 예를 들어 GUIs, 어플리케이션 소프트웨어 데이터 및 멀티미디어의 표시를 제공한다. 분석 시스템(100)은 또한 예를 들어 스피커, 비디오 카드, 그래픽 가속기 및 마이크와 같은 하나 이상의 멀티미디어 장치(140)를 포함할 수 있다.

도 4의 실시예에서, 입출력 장치 (I/O) 및 인터페이스(110)는 다양한 외부 장치에 통신 인터페이스를 제공한다. 도 4의 실시예에서, 분석 시스템(100)은 전기적으로 네트워크(160)에 연결되고, 네트워크(160)는 예를 들어 유선, 무선 또는 유무선의 통신 회선의 결합을 통하여 하나 이상의 LAN, WAN 및/또는 인터넷으로 구성된다. 네트워크(160)는 유선 또는 무선 통신 회선을 통하여 도 1 및 2와 관련하여 위에서 설명된 것처럼 다양한 컴퓨팅 장치 및/또는 다른 전자 장치와 통신한다. 추가적으로, 어떤 실시예에서 분석 시스템은 호스팅되는(hosted) 컴퓨팅 환경에서 구현되는 하나 이상의 가상 머신(virtual machines)에 의해 수행될 수 있고, 호스팅되는(hosted) 컴퓨팅 환경은 클라우드 컴퓨팅 환경이라고 불린다. 어떤 실시예에서 하나 이상의 참가자 커뮤니티 플랫폼(104), 신용 및 재정 시스템(106), 비즈니스 관리 시스템(112), 재고 추적 시스템(114), 고객 커뮤니티 플랫폼(116), 법인 사용자 시스템(176), 참가자 시스템(170) 및/또는 고객 장치(172)는 분석 시스템(100)과 관련하여 위에서 논의된 것과 유사한 컴포넌트를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서, 분석 시스템은 도 1에서 설명된 하나 이상의 다른 시스템의 기능성을 제공할 수 있고, 도 1에서 설명된 하나 이상의 다른 시스템은 필요하지 않을 수 있다.

추가적인 실시예

여기서 사용된 단어 "모듈"은 일반적으로 하드웨어 또는 펌웨어에 구현된 논리 또는 소프트웨어 명령의 집합을 뜻하고, 시작점과 끝점을 가질 수 있고 Java, Lua, C, C++ 또는 C#과 같은 프로그래밍 언어로 쓰여진다. 소프트웨어 모듈은 컴파일되고(compiled) 실행 가능한 프로그램으로 링크될(linked) 수 있고, 동적 링크 라이브러리(dynamic link library)에 설치될 수 있고, 또는 예를 들어 BASIC, Perl 또는 Python과 같은 해석된 프로그래밍 언어(interpreted programming language)로 쓰여질 수 있다. 소프트웨어 모듈들은 다른 모듈들 또는 자신들에 의해 호출될 수 있고, 이벤트의 검출 또는 인터럽트들(interrupts)에 대한 응답으로 호출될 수 있다. 컴퓨팅 장치 상에서의 수행을 위해 구성된 소프트웨어 모듈은 콤팩트 디스크, 디지털 비디오 디스크, 플래시 드라이브 또는 어떤 다른 유형의 매체와 같은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에서 제공될 수 있다. 그와 같은 소프트웨어 코드는 부분적으로 또는 완전히 분석 시스템(100)과 같은 컴퓨팅 장치를 실행하거나 컴퓨팅 장치에 의해 실행되는 메모리 장치에 저장될 수 있다. 소프트웨어 명령들은 EPROM과 같은 펌웨어에 임베드될(embedded) 수 있다. 또한 하드웨어 모듈은 게이트 및 플립-플랍과 같은 연결된 로직 유닛으로 구성되거나 프로그램 가능한 게이트 어레이 또는 프로세서와 같은 프로그램 가능한 유닛으로 구성될 수 있음이 인정될 것이다. 본원에서 설명된 모듈은 바람직하게는 소프트웨어 모듈로서 구현되지만 하드웨어 또는 펌웨어로 표현될 수도 있다. 일반적으로 여기서 설명된 모듈들은 다른 모듈들과 조합되거나, 그들의 물리적 구성 또는 저장에도 불구하고 하위 모듈들(sub-modules)로 나누어질 수 있는 논리적 모듈들을 의미한다.

특히 “일 수 있다 (can, could, might, may)”, “예를 들어 (e.g.)” 및 이와 유사한 본원에서 사용된 조건적인 언어는, 특히 다른 의미로 언급되거나 문맥 안에서 다른 의미로 이해되지 않는다면, 다른 실시예는 특정한 특징, 엘레먼트 및/또는 상태(states)를 포함하지 않는 반면에 특정 실시예는 이들을 포함하는 것을 내포하도록 일반적으로 의도된 것이다. 그러므로, 그와 같은 조건적인 언어는 일반적으로 특징, 엘레먼트 및/또는 상태가 하나 이상의 실시예에 대해 요구되는 어떠한 방식에 있다는 것을 암시하도록 의도되지 않거나 또는 이러한 특징, 엘레먼트 및/또는 상태가 포함되는지 또는 어떠한 특정 실시예에서 수행될 예정인지를 결정하기 위한 로직을 하나 이상의 실시예가 필수적으로 포함한다는 것을 암시하도록 의도되지 않는다.

본원에서 설명되거나 및/또는 첨부된 도면에 묘사된 순서도 안의 어떠한 프로세스 세부사항, 엘레먼트 또는 블록이라도 프로세스 안에서 특정 논리 기능 또는 단계를 구현하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함하는 코드의 부분, 모듈 또는 세그먼트를 잠재적으로 나타내는 것으로서 이해되어야 한다. 대안적인 실시예는 본원에서 설명된 실시예의 범위에 포함되며, 해당 기술분야의 통상의 기술자에 의해 이해되는 대로 엘레먼트 또는 기능은 삭제되거나 도시되거나 설명된 순서와 다른 순서로, 실질적으로 동시에 또는 반대의 순서로, 관련된 기능성에 의존하여 수행될 수 있다.

위에서 설명된 방법 및 프로세스 전부는 하나 이상의 일반 목적 컴퓨터에 의해 수행되는 소프트웨어 코드 모듈을 통하여 부분적으로 또는 완전히 자동화되어 구현될 수 있다. 예를 들어, 본원에서 설명된 방법은 분석 시스템, 커뮤니티 플랫폼, 및/또는 어떠한 다른 적합한 컴퓨팅 장치에 의해서도 수행될 수 있다. 방법은 유형의 컴퓨터 판독 가능한 매체로부터 읽혀진 수행 가능한 코드 또는 소프트웨어 명령의 수행에 대응하여 컴퓨팅 장치에서 수행될 수 있다. 유형의 컴퓨터 판독 가능한 매체는 컴퓨터 시스템에 의해 판독 가능한 데이터를 저장할 수 있는 데이터 기억 장치이다. 컴퓨터 판독 가능한 매체의 예는 ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 다른 휘발성 또는 비휘발성 메모리 장치, CD-ROMs, 자기 테이프, 플래시 드라이브 및 광학적 데이터 기억 장치를 포함한다.

위에서 설명된 실시예에 대해 많은 변형 및 변경이 이루어질 수 있음이 강조되어야 하며, 실시예의 엘레먼트는 다른 수용 가능한 예시들 중 하나로 이해되어야 한다. 그 같은 모든 변형 및 변경은 본 발명의 범위 내에 포함되는 것으로 의도된다. 전술한 설명은 발명의 특정 실시예를 설명한다. 그러나, 전술한 설명이 본원에서 얼마나 자세하게 표현되었는지 불문하고, 발명은 많은 방식으로 실시될 수 있음이 인정될 것이다. 또한, 위에서 언급한 것처럼 발명의 특정한 특징 또는 측면을 설명하는 경우의 특정 용어의 사용은, 본원에서 그 용어에 관한 발명의 특징 또는 측면의 어떠한 구체적인 특성을 포함하는 것으로 그 용어가 제한되도록 재정의되는 것을 암시하는 것으로 이해되어서는 안 된다.

100: 분석 시스템
104: 참가자 커뮤니티 플랫폼
106: 신용 및 재정 시스템
112: 비즈니스 관리 시스템
114: 재고 추적 시스템
116: 고객 커뮤니티 플랫폼
160: 네트워크
170: 참가자 시스템
172: 고객 장치
174: 제3자(third party) 데이터 소스
176: 법인 사용자 시스템

Claims (20)

1. 복수의 회사에 관한 정보를 저장하는 데이터 저장소; 및
   상기 데이터 저장소와 통신하는 컴퓨팅 장치
   를 포함하고,
   상기 컴퓨팅 장치는,
   복수의 데이터 소스로부터 하나 이상의 회사에 관한 데이터를 수신하고 -상기 수신된 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나에 관한 데이터로 구성됨-,
   적어도 하나의 회사에서 최적화될 하나 이상의 기준에 상응하는 하나 이상의 측면을 결정하기 위하여 상기 데이터 저장소로부터 입수된 데이터 및 상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하고,
   하나 이상의 결정된 측면의 적어도 일부에 기초하여 회사가 취할 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하도록 구성되는
   상기 다양한 데이터의 적어도 일부에 기초하여 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하기 위한 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 전자행위 추천은 운영, 제품 개발, 마케팅 또는 자원 할당 중 적어도 하나에 관한
   시스템.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 최적화될 기준은 판매, 사용, 고객 만족, 비용, 자원 할당, 수입, 이윤, 마감 이율(closing rate) 또는 매출총이익(gross margin) 중 적어도 하나로 구성되는
   시스템.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 컴퓨팅 장치는 상기 전자행위 추천의 표시를 포함하는 디스플레이를 위한 사용자 인터페이스를 생성하도록 더 구성된
   시스템.
   
5. 제1항에 있어서, 상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하는 단계는 최적화될 상기 하나 이상의 기준 내에서 하나 이상의 데이터 타입의 데이터 사이의 상관관계를 식별하는 인공신경망(artificial neural network)을 실시하는 단계를 포함하는
   시스템.
   
6. 제1항에 있어서,
   상기 컴퓨팅 디바이스는 상기 수신된 데이터를 분석하기에 앞서 상기 수신된 데이터에 포함된 소비자 인구학적(demographic) 정보의 적어도 일부에 기초하는 상기 수신된 데이터를 분할하도록 더 구성된
   시스템.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 회사에 의해 채택되는(taken) 상기 전자행위에 관한 추천을 생성하는 단계는 상기 회사가 상기 하나 이상의 결정된 측면과 관련하여 초과하여 성과를 내고 (over-performing) 있는지, 성과를 적게 내고(underperforming) 있는지 또는 최적으로 위치되었는지를 결정하는 단계를 포함하는
   시스템.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 전자행위 추천의 대상이 되는 상기 회사는 상기 하나 이상의 측면이 결정되는 상기 적어도 하나의 회사와 상이한
   시스템.
   
9. 다양한 데이터의 적어도 일부에 기초하여 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하는 컴퓨터에서 실행가능한 방법에 있어서,
   상기 방법은 특정한 실행가능한 명령어를 처리하는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행되며,
   복수의 데이터 소스로부터 복수의 회사에 관한 데이터를 전자적으로 수신하는 단계 -상기 수신된 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나에 관한 데이터를 포함함-;
   하나 이상의 최적화될 기준에 관한 적어도 하나의 회사의 하나 이상의 측면을 결정하기 위한 상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하는 단계; 및
   상기 하나 이상의 결정된 측면의 적어도 일부에 기초하는 회사에 의해 채택된(taken) 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하는 단계
   를 포함하는 컴퓨터에서 실행가능한 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 전자행위 추천은 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나와 관련되는
    컴퓨터에서 실행가능한 방법.
    
11. 제9항에 있어서,
    상기 최적화될 기준은 판매, 사용, 고객 만족도, 비용, 자원 할당, 수입, 이윤, 마감 이율(closing rate) 또는 매출총이익(gross margin) 중 적어도 하나를 포함하는
    컴퓨터에서 실행가능한 방법.
    
12. 제9항에 있어서,
    상기 전자행위 추천의 표시를 포함하는 디스플레이를 위한 사용자 인터페이스를 생성하는 단계를 더 포함하는
    컴퓨터에서 실행가능한 방법.
    
13. 제9항에 있어서,
    상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하는 단계는 상기 수신된 데이터 및 상기 최적화될 하나 이상의 기준 내의 하나 이상의 데이터 타입의 데이터 사이의 상관관계를 식별하는 인공신경망을 구현하는 단계를 포함하는
    컴퓨터에서 실행가능한 방법.
    
14. 제9항에 있어서,
    상기 회사가 취할 상기 전자행위에 관한 추천을 생성하는 단계는 상기 회사가 상기 하나 이상의 결정된 측면과 관련하여 초과하여 성과를 내고(over-performing) 있는지, 성과를 적게 내고(underperforming) 있는지 또는 최적으로 위치되었는지를 결정하는 단계를 포함하는
    컴퓨터에서 실행가능한 방법.
    
15. 컴퓨터로 수행 가능한 명령은 오퍼레이션을 수행하도록 컴퓨터 시스템을 설정하고,
    상기 오퍼레이션은,
    복수의 데이터 소스로부터 복수의 회사에 관한 데이터를 전자적으로 수신하는 단계 -상기 수신된 데이터는 판매, 재고, 마케팅, 운영 또는 제품 디자인 중 적어도 하나에 관한 데이터를 포함함-;
    하나 이상의 최적화될 기준에 관한 적어도 하나의 회사의 하나 이상의 측면을 결정하기 위한 상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 결정된 측면의 적어도 일부에 기초하는 회사에 의해 채택된(taken) 전자행위에 관한 추천을 자동으로 생성하는 단계를 포함하는
    상기 컴퓨터로 수행 가능한 명령을 저장하는 비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.
    
16. 제15항에 있어서,
    상기 전자행위 추천은 오퍼레이션, 제품 개발, 마케팅 또는 자원 할당 중 적어도 하나와 관련된
    비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.
    
17. 제15항에 있어서,
    최적화될 상기 기준은 판매, 사용, 고객 만족도, 비용, 자원 할당, 수입, 이윤, 마감 이율(closing rate) 또는 매출총이익(gross margin) 중 적어도 하나를 포함하는
    비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.
    
18. 제15항에 있어서,
    상기 컴퓨터로 수행 가능한 명령은 상기 전자행위 추천의 표시를 포함하는 디스플레이를 위한 사용자 인터페이스를 생성하도록 상기 컴퓨터 시스템을 더 설정하는
    비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.
    
19. 제15항에 있어서,
    상기 수신된 데이터를 자동으로 분석하는 단계는 상기 수신된 데이터 및 상기 하나 이상의 최적화될 기준 내의 하나 이상의 데이터 타입의 데이터 사이의 상관관계를 식별하는 인공신경망을 구현하는 단계를 포함하는
    비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.
    
20. 제15항에 있어서,
    상기 회사가 취할 상기 전자행위에 관한 추천을 생성하는 단계는 상기 회사가 상기 하나 이상의 결정된 측면과 관련하여 초과하여 성과를 내고(over-performing) 있는지, 성과를 적게 내고(underperforming) 있는지 또는 최적으로 위치되었는지를 결정하는 단계를 포함하는
    비일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체.

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