KR20160060179A - 유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법 - Google Patents

유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법 Download PDF

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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0278—Product appraisal

Abstract

유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법은, 서버 접속한 클라이언트 장치로부터 상기 서버와 연동되는 웹페이지에 표시되는 상품정보에 대한 선호도정보인 점수정보를 수신하는 단계, 상기 클라이언트 장치에 의해 생성되는 액티비티 로그를 수집하는 단계, 상기 액티비티 로그를 기초로 상기 점수정보에 가중치를 부여하는 단계, 복수의 클라이언트 장치로부터 생성된 상기 가중치가 부여된 상기 점수정보를 누적하는 단계 및 누적된 상기 점수정보를 기초로 복수의 상기 상품정보를 정렬하여 상기 웹페이지에 표시하는 단계를 포함한다.

Description

유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법{METHOD FOR CURATING PRODUCTS BASED ON USER-ACTIVITY LOG AND USER-INTEREST}
본 발명은 유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 웹페이지 내에서 발생되는 유저의 활동정보 및 관심정보를 기초로 선택적인 상품 큐레이팅 서비스를 제공할 수 있는 방법에 관한 것이다.
인터넷을 이용한 소비 패턴이 다각화되면서, 최근 온라인 쇼핑몰은 다양한 종류의 상품에 대한 매매서비스 플랫폼을 구축하고 있다. 이렇듯 우후죽순격으로 발생하는 수많은 온라인 쇼핑몰 시장에서, 사람들의 이목을 끌기위한 다양한 방법들이 제시되고 있으며, 예를 들어 구매 금액 일부를 적립해주거나 추첨을 통하여 사은품을 증정하는 등 다양한 방법으로 소비자를 유치하고 있다.
하지만, 온라인 마켓의 특성상 소자본으로 창업을 시작하는 영세한 점주들이 많기 때문에, 정작 온라인 쇼핑몰의 얼굴이라 할 수 있는 웹페이지에 대한 관리가 소홀 할 수 밖에 없으며, 많은 비용을 들여 웹페이지를 꾸민다 하더라도 전문 인력의 도움이 없으면 유지보수가 어려운 실정이다. 소비자들은 통계적으로 새로운 온라인 쇼핑몰에 수분 내외의 체류시간 동안 해당 쇼핑몰의 호불호를 판단하기 때문에, 쇼핑몰 웹페이지 제작에 대한 관심이 증가하는 추세이다.
한국공개특허 10-2011-0111621호 한국등록특허 10-0978527호
종래의 온라인 쇼핑몰과 관련된 웹페이지는 복수의 상품을 가격별, 신상품별, 추천수별, 구매수별로 정렬하여 사용자들에게 제공하고 있으나, 이는 대부분의 온라인 쇼핑몰 웹페이지에서 채택하고 있는 방식으로, 사용자들에게 어필하기 힘든 문제점이 있었다.
또한, 종래의 온라인 쇼핑몰은 사용자별 관심상품을 장바구니 등에 표시하고는 있으나, 일정 시간이 경과한 후에는 관심상품목록이 삭제되는 문제점이 있으며, 상이한 관심분야에 소속된 서로 다른 상품들을 한꺼번에 조회할 수 없는 불편함이 있었다.
위와 같은 문제점으로부터 안출된 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 웹페이지에 접속하는 동안 발생한 활동기록을 기초로 웹페이지 내에서 사용자에게 표시될 상품을 결정할 수 있는 유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 사용자의 선호도에 따른 관심상품을 결정하여, 웹페이지에 접속한 서로 다른 사용자에게 각각의 관심상품을 다르게 표시하여 제공할 수 있는 유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 사용자의 웹페이지 내에서의 활동내역을 기초로 사용자의 관심분야 및 관심상품을 자동으로 추출할 수 있고, 이를 기초로 효율적인 매매활동을 수행할 수 잇는 유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법을 제공하고자 하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 언급된 기술적 과제들을 해결하기 위한, 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법은, 서버 접속한 클라이언트 장치로부터 상기 서버와 연동되는 웹페이지에 표시되는 상품정보에 대한 선호도정보인 점수정보를 수신하는 단계, 상기 클라이언트 장치에 의해 생성되는 액티비티 로그를 수집하는 단계, 상기 액티비티 로그를 기초로 상기 점수정보에 가중치를 부여하는 단계, 복수의 클라이언트 장치로부터 생성된 상기 가중치가 부여된 상기 점수정보를 누적하는 단계 및 누적된 상기 점수정보를 기초로 복수의 상기 상품정보를 정렬하여 상기 웹페이지에 표시하는 단계를 포함한다.
상기 액티비티 로그는 상기 웹페이지에 접속한 상기 클라이언트 장치의 가입일, 최근접속일, 접속횟수 중 하나를 포함하고, 상기 가중치를 부여하는 단계는, 상기 가입일 또는 상기 최근접속일 또는 상기 접속횟수를 기준으로 상기 가중치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 액티비티 로그는 상기 상품정보에 대한 댓글 수, 추천 수, 매매 횟수 중 하나를 포함하고, 상기 가중치를 부여하는 단계는, 상기 댓글 수, 추천 수, 매매 횟수를 카운팅하는 단계 및 상기 카운팅 횟수를 기초로 상기 가중치를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 서버는 상기 웹페이지에 접속하는 서로 다른 클라이언트 장치에 대응하여 서로 다른 액티비티 로그를 수집하고, 상기 가중치는 상기 서로 다른 액티비티 로그에 대응하여 동적으로 가변될 수 있다.
상기 서버는, 상기 서로 다른 액티비티 로그에 대응되는 서로 다른 가중치를 상기 점수정보에 부여하고, 상기 서로 다른 클라이언트 장치에 대응하여 서로 다르게 정렬된 상기 복수의 상품정보를 상기 클라이언트 장치에 표시할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 유저 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법은, 서버에 접속한 클라이언트 장치로부터 상기 서버와 연동되는 웹페이지에 대한 액티비티 로그를 수집하는 단계, 복수의 상기 액티비티 로그 중 상기 웹페이지에 표시되는 상품정보에 대응되는 제1 액티비티 로그를 추출하는 단계, 상기 제1 액티비티로그를 점수정보로 변환하고, 상기 상품정보에 대응되는 상기 점수정보를 누적하는 단계, 누적된 상기 점수정보를 기초로 관심상품을 결정하는 단계 및 상기 관심상품을 상기 웹페이지에 표시하는 단계를 포함한다.
상기 클라이언트 장치가 상기 웹페이지에 접속하여 회원가입과정을 수행하는 단계를 더 포함하고, 상기 서버는 상기 회원가입과정에서 상기 클라이언트 장치로부터 선호 카테고리 정보를 수집할 수 있다.
상기 상품정보는 상기 선호 카테고리 정보는 상기 상품정보를 포함할 수 있다.
상기 서버는 상기 웹페이지에 접속하는 서로 다른 클라이언트 장치에 대응하여 서로 다른 액티비티 로그를 수집하고, 상기 점수정보는 상기 서로 다른 액티비티 로그에 대응하여 동적으로 가변될 수 있다.
상기 서버는, 상기 서로 다른 점수정보에 대응하여 서로 다른 관심상품을 결정하고, 상기 서로 다른 액티비티 로그에 대응하여 서로 다르게 정렬된 상기 복수의 관심상품을 상기 클라이언트 장치에 표시할 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 사용자는 자신이 접속한 웹페이지에서 활동하는 것만으로 자신의 관심상품에 대한 정보를 자동으로 제공받을 수 있으며, 다수의 사용자들에 의해 결정된 평균적인 상품목록이 아닌 자신만의 맞춤형 정보를 제공받을 수 있다.
또한, 서로 다른 클라이언트 장치에서 발생되는 서로 다른 액티비티 로그에 대응하여 사용자별로 맞춤형 관심상품정보를 필터링하여 제공할 수 있으므로 신뢰성 있는 정보를 제공받을 수 있으며, 이를 기초로 효율적인 상품 매매과정을 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법의 개략적인 흐름을 나타내는 순서도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법의 개략적인 흐름을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 유저 액비티티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법이 구현된 서버에서 서로 다른 클라이언트 장치로 서로 다른 관심상품목록 또는 상품정보를 표시하는 일 예가 나타난 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 따른 유저 액티비티 및 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법의 개략적인 흐름이 도시된다.
먼저, 서버에 접속한 클라이언트 장치로부터 상기 서버와 연동되는 웹페이지에 표시되는 상품정보에 대한 점수정보를 수신하는 단계(S11)를 수행할 수 있다.
본 명세서에서, 클라이언트 장치는 다양한 의미로 사용될 수 있으며, 예를 들어 클라이언트 장치는 스마트폰, PDA, 태블릿 PC 등과 같은 모바일 단말기 및 스마트 와치(Smart Watch), 스마트 글라스(Smart Glass), 스마트 밴드(Smart Basd) 등과 같은 웨어러블 디바이스일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 데스크탑 PC, 또는 스마트 가전기기를 더 포괄할 수도 있다.
클라이언트 장치는 본 실시예에 따른 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 서비스가 구현된 서버와 연동되는 웹페이지에 접속하여 일련의 데이터를 주고받을 수 있으며, 몇몇 다른 실시예에서 이를 위해 사전에 서버로부터 소정의 실행파일 또는 응용프그로램을 사전에 다운로드하여 설치하는 과정을 거친 후 서버에 접속할 수 있다. 또는 클라이언트 장치는 별도의 설치과정 없이 서버와 연동되는 웹페이지에 접속 후 회원가입과정을 거친 후 웹페이지의 승인을 거쳐 웹페이지에 게시된 상품정보를 조회할 수 있다.
상품정보를 조회하던 중, 클라이언트 장치 즉 사용자는 특정 상품에 대한 점수정보를 생성하여 서버로 전송할 수 있다(S11).
점수정보는 해당 상품정보에 대한 사용자의 선호도를 수치화한 데이터일 수 있으며, 예를 들어 사용자는 해당 상품에 대하여 1부터 5까지의 점수 중 선호하는 만큼의 숫자를 입력하여 서버로 전송할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 숫자 대신 특정 기호의 개수 또는 좋고 싫음을 구분하는 양분화된 방법 등을 이용하여 점수정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 사용자는 특정 상품정보에 대하여 추천버튼 또는 비추천버튼을 선택할 수 있으며, 추천버튼은 3점, 비추천버튼은 1점으로 점수정보로 변환될 수 있다.
한편, 서버는 웹페이지에 접속한 클라이언트 장치의 액티비티 로그를 수집할 수 있다(S12).
본 실시예에서, 액티비티 로그는 웹페이지 접속한 후 발생되는 클라이언트 장치의 다양한 활동기록일 수 있으며, 예를 들어 액티비티 로그는 클라이언트 장치의 웹페이지 회원 가입일, 접속횟수, 최근 접속일, 소셜네트워크서비스와의 공유횟수, 웹페이지 내의 댓글 수, 매매횟수 등에 대한 정보일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 웹페이지 활동과 관련된 다양한 정보들을 액티비티 로그로 기록할 수 있다.
이러한 액티비티 로그는 웹페이지 가입된 클라이언트 장치별로 서로 상이하며, 따라서 액티비티 로그를 기초로 해당 클라이언트 장치의 신뢰도를 측정할 수 있다.
즉, 신뢰도가 높은 사용자일수록 해당 상품에 입력한 점수정보는 더욱 신뢰성이 있으며, 반대로 신뢰도가 낮은 사용자의 점수정보는 높은 사용자의 점수정보에 비해 비교적 적은 가중치를 부여받을 수 있다.
이를 위해, 본 실시예에 따른 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법은 수집된 액티비티 로그를 기초로 상기 점수정보에 가중치를 부여할 수 있다(S13).
예를 들어, 액티비티 로그 중 최근 접속일 정보를 기준으로 가중치를 부여하되, 최근 접속일이 기준 날짜 이전인 경우 낮은 가중치를, 기준 날짜 이후의 날짜가 최근 접속일이면 높은 가중치를 점수정보에 부여할 수 있다. 이러한 방법으로 웹페이지 접속횟수, 외부 웹페이지와의 공유횟수, 댓글수, 추천수, 구매횟수등에 대한 액티비티 로그를 수집하고, 소정 기준을 중심으로 사용자별 액티비티 로그를 복수의 그룹으로 분류하고, 각 그룹에 알맞은 가중치를 점수정보에 부여할 수 있다.
결론적으로, 서로 다른 사용자가 동일한 상품정보에 대하여 동일한 점수정보를 부여했다 하더라도, 사용자의 액티비티 로그에 따라 서로 다른 가중치가 반영되어 합산될 수 있다.
이와 같은 과정으로, 서버는 복수의 클라이언트 장치로부터 특정 상품정보에 대한 복수의 점수정보를 수신하고, 점수정보를 부여한 각 클라이언트 장치 각각의 액티비티 로그를 수집하여 생성된 점수정보에 서로 다른 가중치를 부여할 수 있으며, 가중치가 부여된 점수정보는 누적되어 관리될 수 있다(S14).
마지막으로, 누적된 점수정보를 기초로 복수의 상품정보를 정렬하여 웹페이지에 표시할 수 있다(S15).
종래의 온라인 쇼핑몰 시스템은, 각 사용자들의 투표 점수를 동일한 가중치로 반영하여 결과를 합산했다. 따라서, 경쟁업체 사용자가 악의적인 목적으로 고의로 낮은 점수를 부여한다 하더라도 종래의 온라인 쇼핑몰 시스템의 추천도 순 정렬 방법은 이를 방지하지 못하였다.
반면, 본 실시예에 따른 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법은 사용자의 웹페이지 내에서의 활동 내역에 따라 서로 다른 가중치를 부여하고, 신뢰도가 높은 사용자의 점수정보에 더욱 높은 가중치를 부여하여 결과에 반영하므로 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 유저 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법의 개략적인 흐름이 도시된다.
도 1을 참조한 전술한 실시예에서는 클라이언트 장치의 액티비티 로그를 이용하여 점수정보에 서로 다른 가중치를 부여하였다면, 도 2를 참조한 실시예에서는 서로 다른 사용자들이 동일한 웹페이지에 접속하더라도 액티비티 로그를 이용하여 서로 다른 웹페이지 화면을 제공할 수 있는 유저 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법에 관한 것이다.
먼저, 서버에 접속한 클라이언트 장치로부터 상기 서버와 연동되는 웹페이지에 대한 액티비티 로그를 수집할 수 있다(S21).
전술한 바와 같이, 액티비티 로그는 접속한 웹페이지 내에서 발생되는 다양한 활동정보를 포함할 수 있으며, 수집되는 액티비티 로그는 종류를 구분하여 기록될 수 있다.
이때, 본 실시예에 따른 유저 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법이 구현된 서버는 클라이언트 장치로부터 회원 가입 과정이 수행되는동안, 클라이언트 장치로부터 관심 카테고리에 대한 정보를 더 수집할 수 있다.
관심 카테고리는 사용자의 관심분야를 광범위한 그룹으로 묶은 정보로써, 관심 카테고리는 상위 카테고리와 서브 카테고리로 구분될 수 있다. 예를 들어 상위 카테고리는 스포츠일 수 있으며, 서브 카테고리는 등산, 야구, 수영 등일 수 있다.
이러한 관심 카테고리정보 역시 액티비티 로그로 기록될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 서버는 관심 카테고리정보를 별도로 관리할 수도 있다.
다음으로, 수집된 복수의 액티비티 로그 중 특정 상품정보에 관련된 제1 액비비티 로그 그룹을 추출할 수 있다(S22).
특정 상품정보는 웹페이지 접속시 클라이언트 장치로 전송될 수 있으며, 예를 들어 전술한 관심 카테고리에 포함된 상품정보를 추출하여 웹페이지 접속시 클라이언트 장치로 전송할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 관심 카테고리에 포함된 상품정보 뿐 아니라 모든 상품정보 중 무작뒤 상품정보를 클라이언트 장치로 전송할 수도 있으며, 몇몇 다른 실시예에서 서버는 클라이언트 장치가 접속시 상품정보를 미리 추천하는 것이 아닌 클라이언트 장치가 웹페이지에 접속하는 동안 임의로 발생되는 상품정보 모두에 대한 액티비티 로그를 모두 수집하고, 그 중 특정한 상품정보에 대한 제1 액티비티 로그 그룹을 별도로 추출할 수도 있다.
추출된 제1 액티비티 로그 그룹에 포함된 복수의 액티비티 로그를 점수정보로 변환하여 누적하는 단계를 수행할 수 있다(S23).
예를 들어, 액티비티 로그인 조회수를 누적하여 카운팅하거나, 해당 상품정보에 대한 댓글, 추천, 공유 횟수 등을 더 누적하여 카운팅할 수도 있다. 또는 복수의 상품정보를 브랜드별로 분류하고, 특정 브랜드에 대한 선택횟수에 대한 액티비티 로그 횟수를 누적하는 등 다양한 방법을 이용하여 액티비티 로그를 점수화하고, 이를 누적하여 카운팅할 수 있다.
계속하여, 서버는 누적된 점수정보를 기초로 관심상품을 결정할 수 있다(S24). 즉, 점수정보가 기준점수를 초과하는 상품정보를 관심상품으로 결정할 수 있으며, 따라서 관심상품으로 결정되는지의 여부는 각 클라이언트 장치의 액티비티 로그에 의해 결정될 수 있다.
마지막으로, 결정된 관심상품을 웹페이지에 표시할 수 있다(S13).
웹페이지에 표시하는 단계는, 복수의 클라이언트 장치로부터 선택된 관심상품의 순서별로 표시될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 클라이언트 장치 각각에 대하여 결정된 관심상품은 해당 클라이언트 장치에게만 제공될 수 있다.
도 3을 함께 참조하면, 제1 클라이언트 장치와 제2 클라이언트 장치가 동일한 웹페이지에 접속하더라도, 각각의 액비티비 로그로 인하여 서로 다른 관심상품이 결정되고, 결정된 관심상품은 해당 클라이언트 장치에게만 전송되므로, 동일한 웹페이지에서 서로 다른 상품 목록, 즉 사용자의 활동 및 관심정보에 따른 맞춤형 상품을 각 클라이언트 장치로 전송할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (10)

  1. 서버에 접속한 클라이언트 장치로부터 상기 서버와 연동되는 웹페이지에 표시되는 상품정보에 대한 선호도정보인 점수정보를 수신하는 단계;
    상기 클라이언트 장치에 의해 생성되는 액티비티 로그를 수집하는 단계;
    상기 액티비티 로그를 기초로 상기 점수정보에 가중치를 부여하는 단계;
    복수의 클라이언트 장치로부터 생성된 상기 가중치가 부여된 상기 점수정보를 누적하는 단계; 및
    누적된 상기 점수정보를 기초로 복수의 상기 상품정보를 정렬하여 상기 웹페이지에 표시하는 단계를 포함하는, 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 로그는 상기 웹페이지에 접속한 상기 클라이언트 장치의 가입일, 최근접속일, 접속횟수 중 하나를 포함하고,
    상기 가중치를 부여하는 단계는,
    상기 가입일 또는 상기 최근접속일 또는 상기 접속횟수를 기준으로 상기 가중치를 결정하는 단계를 포함하는, 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 액티비티 로그는 상기 상품정보에 대한 댓글 수, 추천 수, 매매 횟수 중 하나를 포함하고,
    상기 가중치를 부여하는 단계는,
    상기 댓글 수, 추천 수, 매매 횟수를 카운팅하는 단계; 및
    상기 카운팅 횟수를 기초로 상기 가중치를 결정하는 단계를 포함하는, 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 서버는 상기 웹페이지에 접속하는 서로 다른 클라이언트 장치에 대응하여 서로 다른 액티비티 로그를 수집하고,
    상기 가중치는 상기 서로 다른 액티비티 로그에 대응하여 동적으로 가변되는, 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 서로 다른 액티비티 로그에 대응되는 서로 다른 가중치를 상기 점수정보에 부여하고,
    상기 서로 다른 클라이언트 장치에 대응하여 서로 다르게 정렬된 상기 복수의 상품정보를 상기 클라이언트 장치에 표시하는, 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법.
  6. 서버에 접속한 클라이언트 장치로부터 상기 서버와 연동되는 웹페이지에 대한 액티비티 로그를 수집하는 단계;
    복수의 상기 액티비티 로그 중 상기 웹페이지에 표시되는 상품정보에 대응되는 제1 액티비티 로그를 추출하는 단계;
    상기 제1 액티비티로그를 점수정보로 변환하고, 상기 상품정보에 대응되는 상기 점수정보를 누적하는 단계;
    누적된 상기 점수정보를 기초로 관심상품을 결정하는 단계; 및
    상기 관심상품을 상기 웹페이지에 표시하는 단계를 포함하는, 유저 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 클라이언트 장치가 상기 웹페이지에 접속하여 회원가입과정을 수행하는 단계를 더 포함하고,
    상기 서버는 상기 회원가입과정에서 상기 클라이언트 장치로부터 선호 카테고리 정보를 수집하는, 유저 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상품정보는 상기 선호 카테고리 정보는 상기 상품정보를 포함하는, 유저 관심사 기반의 상품 큐레이션 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 서버는 상기 웹페이지에 접속하는 서로 다른 클라이언트 장치에 대응하여 서로 다른 액티비티 로그를 수집하고,
    상기 점수정보는 상기 서로 다른 액티비티 로그에 대응하여 동적으로 가변되는, 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 서버는,
    상기 서로 다른 점수정보에 대응하여 서로 다른 관심상품을 결정하고,
    상기 서로 다른 액티비티 로그에 대응하여 서로 다르게 정렬된 상기 복수의 관심상품을 상기 클라이언트 장치에 표시하는, 유저 액티비티 기반의 상품 큐레이션 방법.
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KR20200092479A (ko) * 2019-01-09 2020-08-04 주식회사 니블스카이 마케팅 자동화 방법 및 시스템
KR102394160B1 (ko) * 2021-05-25 2022-05-06 김민혁 웹 서비스를 이용하는 고객의 행동 조건에 따라 푸시 안내 메시지를 전송할 수 있는 웹 서비스 운영 서버 및 그 동작 방법

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