KR20160044629A - 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법은, 서비스 클라이언트로부터 비즈니스 관련의 정보 분석 요청을 수신하는 과정과, 상기 서비스 클라이언트의 ID를 통해 특정되는 비즈니스 업종과 등록 위치 정보에 기반하여 빅 데이터를 분석함으로써, 기 등록된 각 서비스 클라이언트의 성별, 연령대, 서비스 이력 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 과정과, 추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 과정을 포함할 수 있다.

Description

빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUS FOR SERVICING BUSINESS INFORMATION BY USING BIG DATA}
본 발명은 사업자들에게 비즈니스 정보를 실시간으로 제공하는 정보 서비스 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 비즈니스 업종과 등록 위치에 기반한 빅 데이터의 분석을 통해 오프라인 사업장을 운영하는 오프라인 사업자들에게 접근 가능성을 갖는 비즈니스 정보를 생성하여 실시간으로 제공하는데 적합한 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
근래 들어, 빅 데이터의 분석 및 활용을 위한 비즈니스 및 관련 기술들에 대한 관심과 기술 개발이 점진적으로 고조되고 있으며, 이러한 빅 데이터 분석 및 활용을 위한 비즈니스 모델들이 속속 등장하고 있는 실정이다.
특히, 빅 데이터의 분석을 얻어지는 결과 데이터들의 활용은 온라인 사업자들을 중심으로 주로 이루어지고 있는 실정이다.
관련하여, 오프라인 사업자들이 필요로 하는 비즈니스 정보들을 빅 데이터의 분석을 통해 실시간으로 가공 및 생성하여 제공할 수 있다면 다양한 업종의 오프라인 사업자들이 매우 유용한 비즈니스(예컨대, 매출 극대화 등)로 활용할 수 있을 것이나, 현재로서는 이러한 서비스 모델에 대한 어떠한 제시나 제안도 없는 실정이다.
대한민국 공개특허 제10-2013-0090523호, 공개일자 2013년 08월 14일. 대한민국 공개특허 제10-2014-0005474호, 공개일자 2014년 01월 15일.
본 발명은, 오프라인 사업자인 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종과 등록 위치 정보에 기반한 빅 데이터의 분석을 통해 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하고, 이 추출된 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 서비스 클라이언트에게 실시간으로 제공할 수 있는 새로운 비즈니스 정보 서비스 모델을 제안하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상기에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 해결하고자 하는 과제는 아래의 기재들로부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에 의해 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은, 일 관점에 따라, 서비스 클라이언트로부터 비즈니스 관련의 정보 분석 요청을 수신하는 과정과, 상기 서비스 클라이언트의 ID를 통해 특정되는 비즈니스 업종과 등록 위치 정보에 기반하여 빅 데이터를 분석함으로써, 기 등록된 각 서비스 클라이언트의 성별, 연령대, 서비스 이력 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 과정과, 추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 과정을 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법을 제공한다.
본 발명은, 다른 관점에 따라, 네트워크를 통해 서비스 클라이언트로부터 비즈니스 관련의 정보 분석 요청 메시지를 수신하는 메시지 인터페이스부와, 상기 정보 분석 요청 메시지가 수신될 때, 서비스 클라이언트 DB의 탐색을 통해 상기 서비스 클라이언트의 ID에 의거하여 비즈니스 업종을 특정하는 업종 결정부와, 상기 서비스 클라이언트 DB에 등록된 상기 서비스 클라이언트의 등록 위치 정보에 기반하여 서비스 대상 지역을 특정하는 대상 지역 결정부와, 특정된 상기 비즈니스 업종과 서비스 대상 지역에 기반하여 데이터 DB 내 빅 데이터들을 분석함으로써 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 데이터 분석부와, 추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 정보 가공 및 전송부를 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치를 제공한다.
본 발명은, 또 다른 관점에 따라, 기 설정된 API 서비스 개시일시에 도달한 서비스 클라이언트가 검출될 때, 검출된 상기 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종과 등록 위치 정보에 기반하여 빅 데이터를 분석함으로써 기 설정된 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 과정과, 추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 과정을 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법을 제공한다.
본 발명은, 또 다른 관점에 따라, 현재 일시를 모니터링하여 기 설정된 API 서비스 개시일시에 도달하는 서비스 클라이언트의 존재 여부를 체크하는 API 서비스 관리부와, 상기 서비스 클라이언트가 검출될 때, 서비스 클라이언트 DB의 탐색을 통해 검출된 상기 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종을 특정하는 업종 결정부와, 상기 서비스 클라이언트 DB에 등록된 상기 서비스 클라이언트의 등록 위치 정보에 기반하여 서비스 대상 지역을 특정하는 대상 지역 결정부와, 특정된 상기 비즈니스 업종과 서비스 대상 지역에 기반하여 데이터 DB 내 빅 데이터들을 분석함으로써 기 설정된 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 데이터 분석부와, 추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 정보 가공 및 전송부를 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치를 제공한다.
본 발명은, 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종과 등록 위치 정보에 기반한 빅 데이터의 분석을 통해 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하고, 이 추출된 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 서비스 클라이언트에게 실시간으로 제공함으로써, 빅 데이터의 분석을 활용한 오프라인 사업의 매출 증진 및 비즈니스 역량 확보 등을 실현할 수 있다.
또한, 본 발명은 추출된 서비스 대상 클라이언트에게 서비스 클라이언트의 쿠폰 서비스를 실시간으로 제공해 줌으로써, 빅 데이터의 분석을 활용한 오프라인 사업의 매출 증진을 더욱 실현할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법을 적용하는데 적합한 네트워크 기반의 빅 데이터 분석 서비스 시스템에 대한 계통도이다.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치에 대한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따라 빅 데이터를 이용하여 서비스 클라이언트에게 비즈니스 정보 서비스를 제공하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치에 대한 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따라 빅 데이터를 이용하여 서비스 클라이언트에게 비즈니스 정보 서비스를 제공하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.
먼저, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 여기에서, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 범주를 명확하게 이해할 수 있도록 하기 위해 예시적으로 제공되는 것이므로, 본 발명의 기술적 범위는 청구항들에 의해 정의되어야 할 것이다.
아울러, 아래의 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성 등에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들인 것으로, 이는 사용자, 운용자 등의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있음은 물론이다. 그러므로, 그 정의는 본 명세서의 전반에 걸쳐 기술되는 기술사상을 토대로 이루어져야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법을 적용하는데 적합한 네트워크 기반의 빅 데이터 분석 서비스 시스템에 대한 계통도이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 기반의 빅 데이터 분석 서비스 시스템은 다수의 서비스 클라이언트(110/1 110/n)로 된 서비스 클라이언트 그룹(110), 네트워크(120), 비즈니스 서비스 서버(130) 및 다수의 서비스 대상 클라이언트(140/1 140/n)로 된 서비스 대상 클라이언트 그룹(140) 등을 포함할 수 있다.
먼저, 서비스 클라이언트 그룹(110) 내 각 서비스 클라이언트(110/1 110/n)는 각 오프라인 사업장(매장)의 관리자(또는 사업주)들이 사용(또는 보유)하고 있는 사업자 휴대 단말(예컨대, 휴대폰, 스마트폰, PMP, 스마트패드, 스마트북, 태블릿 PC, 넷북 등)을 의미할 수 있다.
이러한 각 서비스 클라이언트(110/1 110/n)는 본 발명에 따라 비즈니스 서비스 서버(130)로부터 네트워크(120)를 통해 온라인 서비스되는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스를 제공받을 수 있는데, 이러한 비즈니스 정보 서비스에 대해서는 도 2 내지 도 5를 참조하여 후세 상세하게 기술될 것이다.
여기에서, 네트워크(120)는, 예컨대 2세대(2G) 통신망, 3세대(3G) 통신망, 4세대(4G) 통신망, 5세대(5G) 통신망 중 어느 하나이거나 혹은 적어도 둘 이상의 통신망을 복합적으로 포함하는 무선 통신망과 유선 인터넷 등으로 된 유선 통신망 등을 포함할 수 있다.
다음에, 비즈니스 서비스 서버(130)는, 실질적으로 본 발명에 따른 비즈니스 정보 서비스 장치를 포함하여 본 발명에 따라 제공되는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스를 각 서비스 클라이언트에게 제공할 수 있다. 이를 위해, 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치는, 일례로서 도 2 및 도 4에 각각 도시된 바와 같은 구성을 가질 수 있는데, 이들 각 구성부재에서 수행되는 구체적인 서비스 기능들에 대해서는 도 2 내지 도 5를 참조하여 후에 상세하게 기술될 것이다.
그리고, 서비스 대상 클라이언트 그룹(140) 내 각 서비스 대상 클라이언트(140/1 140/n)는 다수의 각 오프라인 사업장에서 제공하는 각종 서비스(예컨대, 음식 또는 물품 판매, 서비스 판매 또는 대여, 제품 렌탈 등)를 제공받을 수 있는 사용자들이 사용(또는 보유)하고 있는 사용자 휴대 단말(예컨대, 휴대폰, 스마트폰, PMP, 스마트패드, 스마트북, 태블릿 PC, 넷북 등)을 의미할 수 있다.
이러한 각 서비스 대상 클라이언트는 비즈니스 서비스 서버(130)로부터 오프라인 사업장, 예컨대 자신의 현재 위치에서 상대적으로 근접한 위치에 있는 오프라인 사업장들에서 이용 가능한 쿠폰 서비스 등을 선택적으로 제공받을 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치에 대한 블록 구성도로서, 비즈니스 실행 모듈(210)과 데이터베이스 모듈(220) 등을 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 비즈니스 실행 모듈(210)은 메시지 인터페이스부(211), 업종 결정부(212), 대상 지역 결정부(213), 데이터 분석부(214), 정보 가공 및 전송부(215), 쿠폰 처리부(216) 등을 포함할 수 있고, 데이터베이스 모듈(220)은 서비스 클라이언트 DB(222), 서비스 대상 클라이언트 DB(224) 및 데이터 DB(226) 등을 포함할 수 있다.
먼저, 비즈니스 실행 모듈(210) 내 메시지 인터페이스부(211)는 네트워크(120)를 통해 임의의 서비스 클라이언트로부터 비즈니스 관련의 정보 분석 요청 메시지(즉, 서비스 클라이언트 ID를 포함하는 정보 분석 요청 메시지)가 수신될 때, 수신된 정보 분석 요청 메시지를 서비스 클라이언트 DB(222)에 저장한 후 이를 업종 결정부(212)로 통지하는 등의 기능을 제공할 수 있다.
여기에서, 정보 분석 요청 메시지는, 예컨대 비즈니스 대상 관련의 선택 정보(예컨대, 성별 선택 정보, 연령대 선택 정보, 서비스 이력 선택 정보 등)를 모두 포함하거나 혹은 선택적으로 포함할 수 있다. 이때, 서비스 이력 선택 정보는 구매 이력 선택 정보로 정의될 수도 있다.
또한, 정보 분석 요청 메시지는 할인 등과 관련된 쿠폰 정보(적어도 하나 이상의 쿠폰 정보)를 선택적으로 포함하거나 혹은 쿠폰 발송 요청 메시지를 선택적으로 포함할 수 있다. 여기에서, 해당 서비스 클라이언트가 자신의 쿠폰 정보를 정보 분석 요청 메시지에 포함시켜 전송한다는 것은 비즈니스 업종, 서비스 대상 지역 및 비즈니스 대상 관련의 선택 정보에 의거하여 추출(선택)되는 서비스 대상 클라이언트들에게 자신이 제공한 쿠폰 정보의 발송을 요청하는 것을 의미할 수 있으며, 또한 해당 서비스 클라이언트가 쿠폰 발송 요청 메시지를 정보 분석 요청 메시지에 포함시켜 전송한다는 것은 서비스 클라이언트 DB(222)에 기 저장되어 있는 자신 발행의 다수의 쿠폰 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 인출하여 선택된 서비스 대상 클라이언트들에게 발송 요청하는 것을 의미할 수 있다.
다음에, 업종 결정부(212)는 메시지 인터페이스부(211)로부터 정보 분석 요청 메시지의 수신이 통지될 때 서비스 클라이언트 DB(222)를 탐색함으로써, 해당 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종을 특정(판별)한 후 이를 대상 지역 결정부(213)와 데이터 분석부(214)로 통지하는 등의 기능을 제공할 수 있다.
이를 위해, 서비스 클라이언트 DB(222)에는 서비스 회원으로 등록된 각 서비스 클라이언트들에 대한 회원 정보들, 예컨대 서비스 클라이언트 ID, 비즈니스 업종(사업 종류), 사업장 위치, 서비스 클라이언트의 휴대단말 번호 등과 같은 회원 정보들이 기 저장되어 있다. 여기에서, 오프라인 사업장의 비즈니스 업종이 음식이라고 가정할 때, 예컨대 한식, 중식, 일식, 프랑스식, 멕시코식 등과 같은 음식 장르 정보를 더 포함할 수 있다.
그리고, 대상 지역 결정부(213)는 업종 결정부(212)로부터 비즈니스 업종의 특정 완료가 통지될 때 서비스 클라이언트 DB(222)를 탐색함으로써, 해당 서비스 클라이언트의 등록 위치 정보에 기반하여 서비스 대상 지역을 특정한 후 이를 데이터 분석부(214)로 통지하는 등의 기능을 제공할 수 있다.
이어서, 데이터 분석부(214)는 업종 결정부(212)를 통해 특정된 비즈니스 업종과 대상 지역 결정부(213)를 통해 특정된 서비스 대상 지역에 기반하여 데이터 DB(226) 내 빅 데이터들을 분석함으로써 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하고, 이 추출된 서비스 대상 클라이언트들을 정보 가공 및 전송부(215)로 전달하는 등의 기능을 제공할 수 있다.
이를 위해, 데이터 DB(226)에는 서비스 대상 클라이언트 DB(224)에 등록된 각 사용자 회원들(서비스 대상 클라이언트들)과 관련한 빅 데이터들이 저장되어 있는데, 이러한 각 사용자 회원별의 빅 데이터들은 각 사용자 회원에 의한 비즈니스 행위(예컨대, 음식 구입, 물품 또는 제품 구매, 서비스 구매 등)가 발생할 때마다 관련 서버(예컨대, 금융권의 카드 서버 등) 등으로부터 비즈니스 행위 관련 정보들을 제공받아 누적 또는 갱신 누적될 수 있다. 여기에서, 각 사용자 회원들의 비즈니스 행위는 오프라인 비즈니스와 온라인 비즈니스를 포함할 수 있다.
또한, 데이터 분석부(214)는, 비즈니스 업종과 서비스 대상 지역 뿐만 아니라 서비스 대상 클라이언트 DB(224)에 기 등록되어 있는 각 서비스 대상 클라이언트들의 성별, 연령대, 서비스 이력 중 적어도 어느 하나 이상을 참조하여 서비스 대상 클라이언트를 추출(선택)할 수 있다.
다음에, 정보 가공 및 전송부(215)는 추출된 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 네트워크(120)를 통해 해당 서비스 클라이언트에게 전송하는 등의 기능을 제공할 수 있다.
여기에서, API 서비스로서 온라인 서비스되는 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보는, 예컨대 해당 오프라인 사업장의 비즈니스 업종이 일식집이라고 가정할 때, 일례로서 각 서비스 대상 클라이언트의 위치 행태(예컨대, 근무 중, 거주 중, 방문 중 등), 각 서비스 대상 클라이언트의 성별 및/또는 연령대, 각 서비스 대상 클라이언트의 외식 빈도수(예컨대, 일식 외식 일시 등을 포함하는 외식 빈도 수) 등을 포함할 수 있다.
그리고, 쿠폰 처리부(216)는 정보 분석 요청 메시지에 쿠폰 정보가 포함될 때 해당 쿠폰 정보를 메시지로부터 추출하여 네트워크(120)를 통해 서비스 대상 클라이언트들에게 온라인 발송하거나 혹은 정보 분석 요청 메시지에 쿠폰 발송 요청 메시지가 포함되어 있을 때 관련 쿠폰 정보를 서비스 클라이언트 DB(222)부터 인출하여 네트워크(120)를 통해 서비스 대상 클라이언트들에게 온라인 서비스(타겟팅 기반의 온라인 쿠폰 서비스)하는 등의 기능을 제공할 수 있다.
따라서, 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종, 서비스 대상 지역 및 비즈니스 대상 관련의 선택 정보에 의거하여 서비스 대상으로 선택된 서비스 대상 클라이언트의 각 사용자들은 자신의 현재 위치로부터 상대적으로 근접한 거리에 위치하는 오프라인 사업장을 방문하여 자신이 온라인 제공받은 쿠폰을 오프라인 비즈니스 행위에 이용(활용)할 수 있을 것이다.
다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 실시 예에 따른 비즈니스 정보 서비스 장치를 이용하여 오프라인 사업장의 각 서비스 클라이언트에게 비즈니스 정보를 서비스하는 일련의 과정들에 대하여 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따라 빅 데이터를 이용하여 서비스 클라이언트에게 비즈니스 정보 서비스를 제공하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 메시지 인터페이스부(211)에서는 네트워크(120)를 통해 임의의 서비스 클라이언트로부터 비즈니스 관련의 정보 분석 요청 메시지(즉, 서비스 클라이언트 ID를 포함하는 정보 분석 요청 메시지)가 수신될 때, 이를 서비스 클라이언트 DB(222)에 저장한 후 업종 결정부(212)로 통지한다(단계 302).
여기에서, 정보 분석 요청 메시지에는, 예컨대 비즈니스 대상 관련의 선택 정보(예컨대, 성별 선택 정보, 연령대 선택 정보, 서비스 이력 선택 정보 등)가 모두 포함되거나 혹은 선택 포함될 수 있으며, 또한 할인 등과 관련된 적어도 하나 이상의 쿠폰 정보가 선택 포함되거나 혹은 쿠폰 발송 요청 메시지가 선택 포함될 수 있다.
다음에, 업종 결정부(212)에서는 메시지 인터페이스부(211)로부터 정보 분석 요청 메시지의 수신이 통지될 때 서비스 클라이언트 DB(222)를 탐색함으로써, 해당 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종을 특정(판별)한다(단계 304). 여기에서, 서비스 클라이언트 DB(222)에는 서비스 회원으로 등록된 각 서비스 클라이언트들에 대한 회원 정보들, 예컨대 서비스 클라이언트 ID, 비즈니스 업종(사업 종류), 사업장 위치, 서비스 클라이언트의 휴대단말 번호 등과 같은 회원 정보들이 기 저장되어 있다.
이어서, 대상 지역 결정부(213)에서는 업종 결정부(212)를 통해 비즈니스 업종이 특정될 때 서비스 클라이언트 DB(222)를 탐색함으로써, 해당 서비스 클라이언트의 등록 위치 정보에 기반하여 서비스 대상 지역을 특정한다(단계 306).
이에 응답하여, 데이터 분석부(214)에서는 서비스를 요청한 해당 서비스 클라이언트에 대해 특정된 비즈니스 업종과 서비스 대상 지역에 기반하여 데이터 DB(226) 내 빅 데이터들을 분석함으로써 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출(선택)한다(단계 308).
여기에서, 데이터 분석부(214)는 비즈니스 업종과 서비스 대상 지역 뿐만 아니라 서비스 대상 클라이언트 DB(224)에 기 등록되어 있는 각 서비스 대상 클라이언트들의 성별, 연령대, 서비스 이력 중 적어도 어느 하나 이상을 참조하여 서비스 대상 클라이언트를 추출(선택)할 수 있다.
이후, 정보 가공 및 전송부(215)에서는 선택된 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 네트워크(120)를 통해 해당 서비스 클라이언트에게 제공한다(단계 310). 그 결과, 서비스를 요청한 해당 서비스 클라이언트의 사용자는 자신의 원하는 비즈니스 관련의 고객 정보들(현재 위치 정보를 포함하는 고객 정보들)을 실시간으로 인지할 수 있으며, 이를 오프라인 사업장의 비즈니스에 활용할 수 있을 것이다.
한편, 도 3에서의 도시는 생략하였으나, 본 실시 예에 따른 비즈니스 정보 서비스 방법은 선택된 서비스 대상 클라이언트들에게 쿠폰 정보를 온라인 서비스(발송)하는 프로세스를 더 포함할 수 있다.
이를 위해, 쿠폰 처리부(216)에서는 정보 분석 요청 메시지에 쿠폰 정보 또는 쿠폰 발송 요청 메시지가 포함되었는지의 여부를 체크하고, 쿠폰 정보가 포함된 것으로 판단될 때 정보 분석 요청 메시지로부터 쿠폰 정보(적어도 하나 이상의 쿠폰 정보)를 추출한 후 선택된 서비스 대상 클라이언트들에게 온라인 발송할 수 있다.
또한, 쿠폰 처리부(216)에서는 정보 분석 요청 메시지에 쿠폰 발송 요청 메시지가 포함된 것으로 판단될 때 서비스 클라이언트 DB(222)에 기 저장되어 있는 관련 쿠폰 정보(적어도 하나 이상의 관련 쿠폰 정보)를 인출한 후 선택된 서비스 대상 클라이언트들에게 온라인 발송할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치에 대한 블록 구성도로서, 비즈니스 실행 모듈(410)과 데이터베이스 모듈(420) 등을 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 비즈니스 실행 모듈(410)은 API 서비스 관리부(411), 업종 결정부(412), 대상 지역 결정부(413), 데이터 분석부(414), 정보 가공 및 전송부(415), 쿠폰 처리부(416) 등을 포함할 수 있고, 데이터베이스 모듈(420)은 서비스 클라이언트 DB(422), 서비스 대상 클라이언트 DB(424) 및 데이터 DB(426) 등을 포함할 수 있다.
먼저, API 서비스 관리부(411)는 현재 일시를 모니터링하여 기 설정된 API 서비스의 개시일시에 도달하는 서비스 클라이언트가 있는 지의 여부를 체크하고, 개시일시에 도달한 서비스 클라이언트가 검출될 때 이를 업종 결정부(412)로 통지하는 등의 기능을 제공할 수 있다.
여기에서, API 서비스는 각 서비스 클라이언트 사용자와의 계약 등을 통해 기 설정될 수 있으며, 그 개시일시는, 비즈니스 업종에 따라 예컨대 매일의 오전 11시, 매일의 오후 5시, 주중의 오전 11시, 주중의 오후 5시, 주말의 오전 12시, 주말의 오후 5시 등과 같이 설정될 수 있다.
다음에, 업종 결정부(412)는 API 서비스 관리부(411)로부터 개시일시에 도달한 서비스 클라이언트의 검출이 통지될 때, 서비스 클라이언트 DB(422)의 탐색을 통해 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종을 특정(판별)한 후 이를 대상 지역 결정부(413)와 데이터 분석부(414)로 통지하는 등의 기능을 제공할 수 있다.
그리고, 대상 지역 결정부(413)의 서비스 기능은 도 2의 대응하는 대상 지역 결정부(213)의 서비스 기능과 실질적으로 거의 동일하고, 데이터 분석부(414)의 서비스 기능은 도 2의 대응하는 데이터 분석부(214)의 서비스 기능과 실질적으로 거의 동일하며, 정보 가공 및 전송부(415)의 서비스 기능은 도 2의 대응하는 정보 가공 및 전송부(215)의 서비스 기능과 실질적으로 거의 동일하고, 데이터베이스 모듈(420) 각 DB의 기능은 도 2의 대응하는 데이터베이스 모듈(220) 내 각 DB의 기능과 실질적으로 거의 동일하므로, 명세서의 간결화를 위한 불필요한 중복기재를 피하기 위하여, 이들 구성부재(413, 414, 415, 420)들의 기능에 대한 상세 설명은 생략한다.
다만, 쿠폰 처리부(416)는 해당 서비스 클라이언트의 쿠폰 정보(적어도 하나 이상의 쿠폰 정보)가 디폴트로 설정되어 있을 때 서비스 클라이언트 DB(422)부터 관련 쿠폰 정보를 인출하여 네트워크(120)를 통해 서비스 대상 클라이언트들에게 온라인 서비스(타겟팅 기반의 온라인 쿠폰 서비스)한다는 점에 있어서, 도 2의 대응하는 쿠폰 처리부(216)와는 기능적인 차이점을 갖는다.
도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따라 빅 데이터를 이용하여 서비스 클라이언트에게 비즈니스 정보 서비스를 제공하는 주요 과정을 도시한 순서도이다.
도 5를 참조하면, API 서비스 관리부(411)에서는 현재 일시를 모니터링함으로써(단계 502), 기 설정된 API 서비스의 개시일시에 도달하는 서비스 클라이언트의 존재 여부를 체크한다(단계 504).
상기 단계(504)에서의 체크 결과, 개시일시에 도달한 서비스 클라이언트가 검출되면, 업종 결정부(412)에서는 서비스 클라이언트 DB(422)를 탐색함으로써, 해당 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종을 특정(판별)한다(단계 506).
이후, 단계(508) 내지 단계(512)에서의 각 처리 과정들은 도 3의 대응하는 단계(306) 내지 단계(310)에서의 각 처리 과정들과 실질적으로 거의 동일하다. 따라서, 명세서의 간결화를 위한 불필요한 중복기재를 피하기 위하여, 이들 각 단계들(508 내지 512)에서의 각 처리 과정들에 대한 상세 설명은 생략한다.
그리고, 도 5에서의 도시는 생략하였으나, 본 실시 예에 따른 비즈니스 정보 서비스 방법은 선택된 서비스 대상 클라이언트들에게 쿠폰 정보를 온라인 서비스하는 프로세스를 더 포함할 수 있다.
이를 위해, 쿠폰 처리부(416)에서는 해당 서비스 클라이언트의 쿠폰 정보(적어도 하나 이상의 쿠폰 정보)가 디폴트로 설정되어 있는지의 여부를 체크하고, 디폴트로 설정되어 있을 때 서비스 클라이언트 DB(422)부터 관련 쿠폰 정보를 인출하여 네트워크(120)를 통해 서비스 대상 클라이언트들에게 온라인 발송할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시 예들에 따라 비즈니스 서비스 서버가 각 서비스 클라이언트에게 제공하는 비즈니스 정보 서비스는 유료 서비스 모델로서, 예컨대 서비스 제공 횟수별로 일정액을 빌링하거나 혹은 일정 기간(예컨대, 1주, 1개월, 분기, 반기 등) 단위로 정액 빌링하는 방식으로 제공될 수 있을 것이다.
이상의 설명은 본 발명의 기술사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경 등이 가능함을 쉽게 알 수 있을 것이다. 즉, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것으로서, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
따라서, 본 발명의 보호 범위는 후술되는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종과 등록 위치 정보에 기반한 빅 데이터의 분석을 통해 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하고, 이 추출된 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 서비스 클라이언트에게 실시간으로 서비스할 수 있는 새로운 비즈니스 정보 서비스 기법을 제공할 수 있다.
이러한 기술적 구성을 포함하는 본 발명은 빅 데이터의 분석을 활용한 오프라인 사업의 매출 증진 및 비즈니스 역량 확보 등을 실현할 수 있다.
210, 410 : 비즈니스 실행 모듈 211 : 메시지 인터페이스부
212, 412 : 업종 결정부 213, 413 : 대상 지역 결정부
214, 414 : 데이터 분석부 215, 415 : 정보 가공 및 전송부
216, 416 : 쿠폰 처리부 220, 420 : 데이터베이스 모듈
222, 422 : 서비스 클라이언트 DB 224, 424 : 서비스 대상 클라이언트 DB
226, 426 : 데이터 DB 411 : API 서비스 관리부

Claims (11)

  1. 서비스 클라이언트로부터 비즈니스 관련의 정보 분석 요청을 수신하는 과정과,
    상기 서비스 클라이언트의 ID를 통해 특정되는 비즈니스 업종과 등록 위치 정보에 기반하여 빅 데이터를 분석함으로써, 기 등록된 각 서비스 클라이언트의 성별, 연령대, 서비스 이력 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 과정과,
    추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 과정
    을 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 정보 분석 요청에 쿠폰 정보가 포함될 때, 상기 쿠폰 정보를 상기 서비스 대상 클라이언트에게 온라인 발송하는 과정
    을 더 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법.
  3. 네트워크를 통해 서비스 클라이언트로부터 비즈니스 관련의 정보 분석 요청 메시지를 수신하는 메시지 인터페이스부와,
    상기 정보 분석 요청 메시지가 수신될 때, 서비스 클라이언트 DB의 탐색을 통해 상기 서비스 클라이언트의 ID에 의거하여 비즈니스 업종을 특정하는 업종 결정부와,
    상기 서비스 클라이언트 DB에 등록된 상기 서비스 클라이언트의 등록 위치 정보에 기반하여 서비스 대상 지역을 특정하는 대상 지역 결정부와,
    특정된 상기 비즈니스 업종과 서비스 대상 지역에 기반하여 데이터 DB 내 빅 데이터들을 분석함으로써 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 데이터 분석부와,
    추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 정보 가공 및 전송부
    를 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는,
    서비스 대상 클라이언트 DB에 저장된 성별, 연령대, 서비스 이력 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 상기 서비스 대상 클라이언트를 추출하는
    빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 정보 분석 요청 메시지에 쿠폰 정보가 포함될 때, 상기 쿠폰 정보를 추출하여 상기 서비스 대상 클라이언트에게 온라인 발송하는 쿠폰 처리부
    를 더 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치.
  6. 기 설정된 API 서비스 개시 일시에 도달한 서비스 클라이언트가 검출될 때, 검출된 상기 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종과 등록 위치 정보에 기반하여 빅 데이터를 분석함으로써 기 설정된 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 과정과,
    추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 과정
    을 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 추출하는 과정은,
    기 등록된 각 서비스 대상 클라이언트의 성별, 연령대, 서비스 이력 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 상기 서비스 대상 클라이언트를 추출하는
    빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 서비스 클라이언트의 쿠폰 정보가 디폴트로 설정되어 있을 때, 상기 쿠폰 정보를 인출하여 상기 서비스 대상 클라이언트에게 온라인 발송하는 과정
    을 더 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 방법.
  9. 현재 일시를 모니터링하여 기 설정된 API 서비스 개시 일시에 도달하는 서비스 클라이언트의 존재 여부를 체크하는 API 서비스 관리부와,
    상기 서비스 클라이언트가 검출될 때, 서비스 클라이언트 DB의 탐색을 통해 검출된 상기 서비스 클라이언트의 비즈니스 업종을 특정하는 업종 결정부와,
    상기 서비스 클라이언트 DB에 등록된 상기 서비스 클라이언트의 등록 위치 정보에 기반하여 서비스 대상 지역을 특정하는 대상 지역 결정부와,
    특정된 상기 비즈니스 업종과 서비스 대상 지역에 기반하여 데이터 DB 내 빅 데이터들을 분석함으로써 기 설정된 정보 분석 요청 대상의 서비스 대상 클라이언트들을 추출하는 데이터 분석부와,
    추출된 상기 서비스 대상 클라이언트 관련의 가공 정보를 생성하여 API 서비스로서 상기 서비스 클라이언트에게 제공하는 정보 가공 및 전송부
    를 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 데이터 분석부는,
    서비스 대상 클라이언트 DB에 저장된 성별, 연령대, 서비스 이력 중 적어도 어느 하나 이상을 이용하여 상기 서비스 대상 클라이언트를 추출하는
    빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 서비스 클라이언트의 쿠폰 정보가 디폴트로 설정되어 있을 때, 상기 서비스 클라이언트 DB로부터 관련 쿠폰 정보를 인출하여 상기 서비스 대상 클라이언트에게 온라인 발송하는 쿠폰 처리부
    를 더 포함하는 빅 데이터를 이용한 비즈니스 정보 서비스 장치.
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