KR20160077158A - 구매 의사를 식별하는 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
사용자의 구매 의사를 결정하고 점수화하는 컴퓨터 구현 방법 및 적어도 하나의 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 시스템이 본원에서 기술된다. 일부 실시예에 따라, 상기 방법은 하나 이상의 소셜 네트워크 서비스로부터 복수의 사용자의 소셜 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 소셜 데이터는 제품을 구매할 의사가 있는 사용자를 식별하도록 분석된다. 식별되는 사용자는 그 후에 제품을 구매할 각 사용자의 의사의 레벨에 따라 점수화될 수 있다. 상기 방법은 판매업자에게 제품을 구매할 식별된 사용자의 의사를 통보하는 메시지를 판매업자에게 통신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
Description
본 출원은 2013년 10월 28일에 제출된 미국 가특허 출원 제 61/896,534 호에 대한 우선권의 이점을 주장하는, 2014년 7월 23일에 제출된 미국 특허출원 제 14/338,593 호의 계속 출원이고 상기 출원에 대한 우선권의 이점을 주장하고, 이에 의해 상기 출원 각각의 우선권의 이점이 주장되고, 상기 출원의 각각은 전체가 본원에 참조로서 포함되어 있다.
본 출원은 데이터 프로세싱(data processing)에 관한 것이다. 특히, 예시의 실시예는 사용자의 구매 의사를 결정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
판매업자는 자신이 팔고 있는 제품에 대한 구매자를 찾는 데에 흔히 어려움에 직면한다. 더욱이, 판매업자는 흔히 특정한 제품에 대한 시장 수요를 인지하지 못할 수 있고, 결과적으로, 판매업자의 상품목록은 실제 수요를 따르지 못할 수 있다(예를 들어, 판매업자는 너무 많거나 아니면 너무 적은 아이템을 가진다). 반면에 소비자는 소셜 네트워킹 서비스를 정기적으로 이용하여 인터넷을 통해 다른 사람들과 접속하고, 그리고 그와 같이 하여, 사람이 필요로 하는 것, 원하는 것과 향후의 행동에 대한 식견을 제공하는 많은 개인의 세부사항을 공유한다.
첨부 도면 중 여러 도면은 단지 본 발명의 특허 대상의 예시의 실시예를 도시한 것이며 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 간주될 수 없다.
도 1은 하나의 예시의 실시예에 따른, 네트워크를 통해 데이터를 교환하도록 구성되는 클라이언트-서버 아키텍처를 가지는 네트워크 시스템을 도시하는 네트워크도이다.
도 2는 하나의 예시의 실시예에 따른, 도 1의 마켓플레이스(marketplace) 애플리케이션을 형성하는 다수의 모듈의 하나의 예시의 실시예를 도시하는 블록도이다.
도 3은 도 1의 네트워크 시스템의 일부로서 제공되는 구매 의사 애플리케이션을 형성하는 다수의 모듈의 하나의 예시의 실시예를 도시하는 블록도이다.
도 4는 일부 실시예에 따른, 예시의 소셜 네트워크 엔트리(entry)로 예시의 소셜 네트워크 활동 피드(activity feed)를 도시하는 스크린도이다.
도 5는 일부 실시예에 따른, 소셜 정보를 스캐닝함으로써 구매자 및 판매자를 연결하는 예시의 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 일부 실시예에 따른, 구매 의사 점수를 결정하는 예시의 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 일부 실시예에 따른, 소셜 네트워크 엔트리에 포함되는 제품 정보에 기초하여 제품을 식별하는 예시의 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 머신으로 하여금 본원에서 논의되는 방법 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 하는 명령어의 세트가 실행될 수 있는 예시의 형태의 컴퓨터 시스템 내에서의 상기 머신의 개략적 표현이다.
도 1은 하나의 예시의 실시예에 따른, 네트워크를 통해 데이터를 교환하도록 구성되는 클라이언트-서버 아키텍처를 가지는 네트워크 시스템을 도시하는 네트워크도이다.
도 2는 하나의 예시의 실시예에 따른, 도 1의 마켓플레이스(marketplace) 애플리케이션을 형성하는 다수의 모듈의 하나의 예시의 실시예를 도시하는 블록도이다.
도 3은 도 1의 네트워크 시스템의 일부로서 제공되는 구매 의사 애플리케이션을 형성하는 다수의 모듈의 하나의 예시의 실시예를 도시하는 블록도이다.
도 4는 일부 실시예에 따른, 예시의 소셜 네트워크 엔트리(entry)로 예시의 소셜 네트워크 활동 피드(activity feed)를 도시하는 스크린도이다.
도 5는 일부 실시예에 따른, 소셜 정보를 스캐닝함으로써 구매자 및 판매자를 연결하는 예시의 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 일부 실시예에 따른, 구매 의사 점수를 결정하는 예시의 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 일부 실시예에 따른, 소셜 네트워크 엔트리에 포함되는 제품 정보에 기초하여 제품을 식별하는 예시의 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 머신으로 하여금 본원에서 논의되는 방법 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 하는 명령어의 세트가 실행될 수 있는 예시의 형태의 컴퓨터 시스템 내에서의 상기 머신의 개략적 표현이다.
이하에서는 본 발명의 특허 대상을 구현하기 위한 실시예들에 대해 상세하게 설명할 것이다. 이 특정한 실시예들에 관한 예시들은 첨부 도면에 도시된다. 이들은 본 발명의 범위를 기술된 실시예로 제한하고자 하는 것은 아니다. 대조적으로, 이들은 첨부된 청구항에 의해 정의되는 바와 같이 본 명세서의 범위 내에 포함될 경우에 대안, 수정 및 균등물을 커버하도록 의도된다. 다음의 설명에서, 특정 세부사항은 특허 대상의 철저한 이해를 제공하기 위하여 제시된다. 실시예는 이 특정 세부사항 중 일부 또는 전부가 없이도 실시될 수 있다.
본 발명의 양태는 사용자의 구매 의사를 결정하고 점수화하는 시스템 및 방법을 기술한다. 일부 실시예에 따른, 방법은 하나 이상의 소셜 네트워크 서비스(예를 들어, Facebook®, Twitter®, Google+®, Pinterest®, Svpply®)로부터 소셜 데이터를 획득하는 것을 포함할 수 있다. 소셜 데이터는 온라인 판매업자에 의해 판매용으로 제공되는 제품을 구매할 의사가 있는 사용자를 식별하기 위해 분석될 수 있다. 식별되는 사용자는 그 후에 각 사용자의 제품 구매 의사의 레벨에 따라 점수화될 수 있다. 일부 실시예에서, 시장 수요 정보 또한 소셜 데이터의 분석에 기초하여 생성될 수 있다. 방법은 판매업자에게 제품을 구매할 사용자의 의사를 통보하는 것을 더 포함할 수 있다. 그와 같은 통보는 또한 각각의 사용자의 점수 및 시장 수요 정보를 포함할 수 있다.
일부 실시예에 따라, 사용자의 구매 의사의 통보는 또한 판매업자에 의해 판매되는 제품에 관한 소셜 네트워크 활동 데이터에 기초하는 유용한 추천(recommendation)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 유행하고 있는(소셜 네트워크 활동에 따른) 제품을 제공하는 판매업자는 유행하는 제품에 대한 자신의 재고를 늘리라는 추천을 제공받을 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템은 제품을 구매할 의사를 가진 것으로 식별되는 사용자(예를 들어, 잠재적 구매자)에게 사용자가 구매하기를 원하는 제품에 대한 목록을 통보할 수 있고, 그와 같은 통보는 또한 이 제품의 구매를 촉진할 수 있다.
도 1은 하나의 실시예에 따른, 네트워크를 통해 데이터를 교환하도록 구성되는 클라이언트-서버 아키텍처를 가지는 네트워크 시스템(100)을 도시하는 네트워크도이다. 네트워크 시스템(100)은 클라이언트 디바이스(106) 및 제 3 자 서버(114)와 통신하는 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)를 포함할 수 있다. 일부 예시의 실시예에서, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)는 네트워크 기반 마켓플레이스일 수 있다.
네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)는 네트워크 시스템(100) 및 이의 사용자와 연관되는 다양한 기능 및 양태와 관련될 수 있는 네트워크 시스템(100) 내에서 데이터를 통신 및 교환할 수 있다. 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)는 서버 측 기능을 네트워크(104)(예를 들어, 인터넷)를 통해 예를 들어, 클라이언트 디바이스(106)와 같은 클라이언트 디바이스에 제공할 수 있다. 클라이언트 디바이스(106)는 네트워크(104)를 통해 데이터를 교환하기 위해 네트워크 시스템(100)을 사용하는 사용자에 의해 동작될 수 있다. 이 데이터 교환은 데이터를 네트워크 시스템(100)의 컨텐츠 및 사용자에게, 상기 컨텐츠 및 사용자로부터 그리고 상기 컨텐츠 및 사용자들에 관하여 전송, 수신(예를 들어, 통신) 및 프로세싱하는 것을 포함할 수 있다. 데이터는 그 중에서도: 이미지; 비디오 또는 오디오 컨텐츠; 사용자 선호도; 제품 및 서비스 피드백, 조언 및 리뷰; 제품, 서비스, 제조업자 및 판매자 추천 및 식별자; 구매자 및 판매자와 연관되는 제품 및 서비스 목록; 제품 및 서비스 광고; 경매 입찰; 거래 데이터; 사용자 프로파일 데이터; 및 소셜 데이터를 포함할 수 있으나 이로 제한되지 않는다.
다양한 실시예에서, 네트워크 시스템(100) 내에서 교환되는 데이터는 하나 이상의 클라이언트 또는 사용자 인터페이스(user interface; UI)를 통해 이용 가능한 사용자 선택 기능에 좌우될 수 있다. UI는 웹 클라이언트(108)(예를 들어, 웹 페이지와 같이, 컨텐츠를 디스플레이하는 브라우저 애플리케이션)를 실행하는 클라이언트 디바이스(106)와 같은, 클라이언트 디바이스와 연관될 수 있다. 웹 클라이언트(108)는 웹 서버(118)를 통해 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)와 통신할 수 있다. UI는 또한 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)와 상호 작용하도록 설계되는 클라이언트 애플리케이션과 같이, 클라이언트 디바이스(106) 상에서 실행되는 하나 이상의 애플리케이션(110)과 연관될 수 있거나, 또는 UI는 제 3 자 애플리케이션(116)을 호스팅하는 제 3 자 서버(114)(예를 들어, 하나 이상의 서버 또는 클라이언트 디바이스)와 연관될 수 있다. 애플리케이션(110)의 예는 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)에 의해 제공될 수 있는 온라인 마켓플레이스와 상호 작용하는 데 사용되는 모바일 마켓플레이스 애플리케이션이다. 애플리케이션(110)의 다른 예는 소셜 네트워크 서비스(예를 들어, 제 3 자 서버(114)에 의해 호스팅되는)와 상호 작용하는데 사용될 수 있는 소셜 네트워킹 애플리케이션(예를 들어, Facebook®, Twitter®, Google+®, Pinterest®, Svpply®)이다.
클라이언트 디바이스(106)는 접속(112)을 통해 네트워크(104)(예를 들어, 인터넷 또는 광대역 네트워크(wide area network; WAN))와 인터페이스할 수 있다. 클라이언트 디바이스(106)의 형태에 따라, 다양한 유형의 접속(112) 및 네트워크(104) 중 임의의 접속 및 네트워크가 사용될 수 있다. 예를 들어, 접속(112)은 코드 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access; CDMA) 접속, 모바일 통신을 위한 전지구적 시스템(Global System for Mobile communications; GSM) 접속 또는 다른 유형의 셀룰러 접속일 수 있다. 그와 같은 접속(112)은 다양한 유형의 데이터 전송 기술, 예를 들어, 단일 반송파 무선 전송 기술(Single Carrier Radio Transmission Technology; 1xRTT), 에볼루션-데이터 최적화(Evolution-Data Optimized; EVDO) 기술, 일반 패킷 무선 서비스(General Packet Radio Service; GPRS) 기술, GSM 에볼루션에 대한 향상된 데이터 레이트(Enhanced Data rates for GSM Evolution; EDGE) 기술 또는 다른 데이터 전송 기술(예를 들어, 제 4 세대 무선, 4G 네트워크) 중 임의의 유형을 구현할 수 있다. 그와 같은 기술이 사용될 때, 네트워크(104)는 지리적 커버리지(coverage)를 중첩하고 셀룰러 전화 교환기(telephone exchange)에 의해 상호 접속되는 복수의 셀 사이트(cell site)를 가지는 셀룰러 네트워크를 포함할 수 있다. 이 셀룰러 전화 교환기는 네트워크 백본(network backbone)(예를 들어, 공중 교환 전화 네트워크(public switched telephone network; PSTN), 패킷 교환 데이터 네트워크(packet-switched data network) 또는 다른 유형의 네트워크)에 결합될 수 있다.
다른 예에서, 접속(112)은 와이파이(Wi-Fi; Wireless Fidelity(무선 충실도), IEEE 802.11x 유형) 접속, 와이맥스(WiMAX; Worldwide Interoperability for Microwave Access) 접속 또는 다른 유형의 무선 데이터 접속일 수 있다. 그와 같은 실시예에서, 네트워크(104)는 근거리 네트워크(local area network; LAN), 광대역 네트워크(Wide Area network; WAN), 인터넷 또는 다른 패킷 교환 데이터 네트워크에 결합되는 하나 이상의 무선 액세스 포인트(access point)를 포함할 수 있다. 또 다른 예에서, 접속(112)은 유선 접속, 예를 들어, 이더넷 링크일 수 있고, 네트워크(104)는 LAN, WAN, 인터넷 또는 다른 패킷 교환 데이터 네트워크일 수 있다. 이에 따라, 다양한 상이한 구성이 명백히 고려된다.
도 1은 또한 클라이언트 디바이스(106)의 사용자에게 하나 이상의 서비스를 제공할 수 있는 제 3 자 서버(114)에서 실행되는 제 3 자 애플리케이션(116)을 도시한다. 제 3 자 애플리케이션(116)은 애플리케이션 프로그램 인터페이스(application program interface; API) 서버(120)에 의해 제공되는 프로그램 인터페이스를 통해 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)에 프로그램적으로 액세스할 수 있다. 일부 실시예에서, 제 3 자 애플리케이션(116)은 클라이언트 디바이스(106)의 사용자와 거래를 수행하거나 상기 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 임의의 조직과 연관될 수 있다. 예를 들어, 제 3 자 애플리케이션(116)은 회원이 다른 회원들 사이에서 사회적 관계 및 소셜 네트워크를 구축하고 유지하기 위한 플랫폼을 제공할 수 있는 네트워크 기반 소셜 네트워크 서비스(예를 들어, Facebook®, Twitter®, Google+®, Pinterest®, LinkedIn®)와 연관될 수 있다.
구체적으로 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)를 살펴보면, API 서버(120) 및 웹 서버(118)는 애플리케이션 서버(122)에 결합되고 이 애플리케이션 서버(122)에 프로그램 및 웹 인터페이스를 각각 제공한다. 도 1에 도시되는 바와 같이, 애플리케이션 서버(122)는 API 서버(120) 및 웹 서버(118)를 통해 네트워크(104)에, 예를 들어, 유선 또는 무선 인터페이스를 통해 결합될 수 있다. 애플리케이션 서버(122)는 결과적으로 데이터베이스(130)로의 액세스를 용이하게 하는 데이터베이스 서버(128)에 결합되는 것으로 도시된다. 일부 예에서, 애플리케이션 서버(122)는 데이터베이스 서버(128)에 대한 필요성 없이 데이터베이스(130)에 바로 액세스할 수 있다. 데이터베이스(130)는 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102) 내부 또는 외부에 있을 수 있는 다수의 데이터베이스를 포함할 수 있다.
애플리케이션 서버(122)는 예를 들어, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)에 액세스하는 사용자에게 다수의 컨텐츠 발행 및 뷰잉(viewing) 기능을 제공할 수 있는 하나 이상의 애플리케이션을 호스팅할 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션 서버(122)는 판매자가 판매용 상품 또는 서비스(총칭하여 "제품"으로 칭해진다)를 리스팅할 수 있는(또는 상품 또는 서비스에 관한 정보를 발행할 수 있는) 발행, 목록 및 가격 책정 메커니즘과 같은, 사용자에게 다수의 마켓플레이스 기능 및 서비스를 제공하는 마켓플레이스 애플리케이션(124)을 호스팅할 수 있고, 구매자는 그와 같은 상품 또는 서비스에 대한 관심을 표명하거나 또는 그와 같은 상품 또는 서비스를 구매하고자 하는 희망을 표시할 수 있고, 가격은 상품 또는 서비스와 관련되는 거래에 대하여 책정될 수 있다. 애플리케이션 서버(122)는 또한 사용자의 구매 의사를 결정하기 위하여 소셜 네트워크 활동을 분석하도록 구성될 수 있는 구매 의사 애플리케이션(126)을 호스팅할 수 있다.
데이터베이스(130)는 네트워크 시스템(100) 및 이의 사용자와 연관되는 다양한 기능 및 양태와 관련되는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 사용자에 대한 사용자 프로파일이 데이터베이스(130)에 저장 및 유지될 수 있다. 각각의 사용자 프로파일은 특정한 사용자의 양태를 기술하는 사용자 데이터를 포함할 수 있다. 사용자 데이터는 예를 들어, 인구통계적 데이터, 사용자 선호도, 소셜 데이터 및 금융 정보를 포함할 수 있다. 인구통계적 데이터는 예를 들어 성별, 연령, 위치 정보(예를 들어, 고향 또는 현재 위치), 취업 이력, 교육 이력, 연락처 정보, 가족 관계 또는 사용자 관심사항과 같은 사용자의 하나 이상의 특성을 기술하는 정보를 포함할 수 있다. 금융 정보는 예를 들어, 계좌 번호, 크리덴셜, 비밀번호, 디바이스 식별자, 사용자 이름, 전화번호, 신용카드 정보, 은행 정보, 거래 이력 또는 사용자에 의한 온라인 거래를 용이하게 하는 데 사용될 수 있는 다른 금융 정보와 같은 사용자의 개인 금융 정보를 포함할 수 있다. 일부 실시예에 따라, 거래 이력은 판매업자에 의해 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)에 의해 제공되는 마켓플레이스 서비스를 사용하여 판매용으로 제공될 수 있는 아이템 또는 서비스(총칭하여 "제품"으로 칭해짐)에 대한 거래와 관련되는 정보를 포함할 수 있다. 거래 이력 정보는 예를 들어, 판매용으로 제공되거나, 판매되거나 사용자에 의해 구매되는 제품의 설명서, 제품의 식별자, 제품이 속하는 카테고리, 구매 가격, 품질, 제품에 대한 입찰의 수효 또는 이의 다양한 결합을 포함할 수 있다.
사용자 데이터는 또한 일부 실시예에 따라, 사용자 활동의 기록을 포함할 수 있다. 이에 따라, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)는 네트워크 시스템(100)의 다양한 모듈에 의해, 하나 이상의 디바이스(예를 들어, 클라이언트 디바이스(106))를 사용하여 사용자의 활동 및 상호 작용을 모니터링, 추적 및 기록할 수 있다. 각각의 사용자 세션은 데이터베이스(130) 내에 저장되고 사용자 데이터의 일부로서 유지될 수 있다. 이에 따라, 일부 실시예에서, 사용자 데이터는 사용자가 수행했던 지난 키워드 탐색, 브라우징 이력(예를 들어, 각각의 사용자가 뷰잉한 웹 페이지), 사용자 희망 목록 또는 관찰 목록에 추가되는 제품, 전자 쇼핑 카트에 추가되는 제품 및 사용자가 소유하고 있는 제품의 기록을 포함할 수 있다. 사용자 선호도는 사용자 활동으로부터 추론될 수 있다.
구매 의사 애플리케이션(126)이 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 일부를 형성하도록 도 1에 도시되지만, 대안의 실시예에서, 구매 의사 애플리케이션(126)은 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)와는 별개이고 구분되는 서비스의 일부를 형성할 수 있음이 인정될 것이다. 더욱이, 도 1에 도시되는 네트워크 시스템(100)이 클라이언트-서버 아키텍처를 사용하지만, 본 발명의 특허 대상은 물론 그와 같은 아키텍처로 제한되지 않고, 예를 들어, 사건 구동형(event driven), 분산형 또는 피어 투 피어(peer-to-peer) 아키텍처 시스템에서도 마찬가지로 응용될 수 있다. 애플리케이션 서버(122)의 다양한 기능 구성요소는 또한 네트워킹 능력을 반드시 가질 필요가 없는 단독형 시스템 또는 소프트웨어 프로그램으로서 구현될 수 있다. 네트워크 시스템(100)의 다양한 기능 구성요소가 단수의 의미로 논의될지라도, 다양한 기능 구성요소 중 하나 이상의 기능 구성요소에 관한 다수의 경우가 사용될 수 있음이 이해될 것이다.
도 2는 하나의 예시의 실시예에 따른, 도 1의 마켓플레이스 애플리케이션(124)을 형성하는 다수의 모듈의 하나의 예시의 실시예를 도시하는 블록도이다. 마켓플레이스 애플리케이션(124)의 모듈은 서버 머신들 사이의 통신이 가능하도록 통신가능하게 결합되는 전용 또는 공유 서버 머신들에서 호스팅될 수 있다. 모듈(200 내지 214)의 각각은 정보가 마켓플레이스 애플리케이션(124)의 모듈(200 내지 214) 사이에서 전달되는 것이 가능하도록 또는 모듈(200 내지 214)이 공통 데이터를 공유하고 공통 데이터에 액세스하는 것이 가능하도록 다른 모듈에 그리고 다양한 데이터 소스에 통신가능하게 결합된다(예를 들어, 적절한 인터페이스를 통해). 마켓플레이스 애플리케이션(124)의 다양한 모듈은 더욱이 데이터베이스 서버(128)를 통해 데이터베이스(130) 중 하나 이상에 액세스할 수 있다.
마켓플레이스 애플리케이션(124)은 판매자가 판매용 상품 또는 서비스를 리스팅(또는 판매용 상품 또는 서비스에 관한 정보를 발행)할 수 있고, 구매자가 그와 같은 상품 또는 서비스에 관심이 있음을 표명하거나 또는 그와 같은 상품 또는 서비스를 구매하고자 하는 희망을 나타낼 수 있고, 그리고 상품 또는 서비스에 관련되는 거래에 대해 가격이 책정될 수 있는 다수의 발행, 목록 및 가격 책정 메커니즘을 제공할 수 있다. 이 목적을 위해, 마켓플레이스 애플리케이션(124)은 경매 포맷 목록 및 가격 책정 메커니즘(예를 들어, 영국식, 네덜란드식, 비크리(Vickrey)식, 중국식, 이중, 역경매)을 지원하는 하나 이상의 경매 모듈(202) 및 적어도 하나의 발행 모듈(200)을 포함하는 것으로 도시된다. 다양한 경매 모듈(202)은 또한 판매자가 목록과 관련되는 최저가(reserve price)를 명시할 수 있는 최저가 특징 및 입찰인이 자동 대리 입찰을 청할 수 있는 대리인-입찰 특징과 같은 그러한 경매 포맷 목록들을 지원하여 다수의 특징을 제공할 수 있다.
고정 가격 모듈(204)은 고정 가격 목록 포맷(예를 들어, 종래의 분류-광고-유형 목록 또는 카탈로그 목록) 및 인수 유형 목록을 지원한다. 구체적으로, 인수 유형 목록(예를 들어, California, San Jose의 eBay Inc.에 의해 개발된 바로 구매하기(Buy-It-Now; BIN) 기술을 포함하는)은 경매 포맷 목록과 함께 제공되고 구매자가 또한 경매를 통해 판매용으로 제공되어 있는 상품 또는 서비스를 전형적으로 경매의 시작 가격보다 더 높은 고정 가격으로 구매하는 것을 가능하게 한다.
스토어 모듈(206)은 판매자가 자신의 제품 목록(예를 들어, 상품 및/또는 서비스)을 판매자에 의해 그리고 판매자를 위해 상표화되고 그리고 그와 다른 방식으로 개인화될 수 있는 "가상" 스토어 내에서 그룹화하는 것을 가능하게 한다. 그와 같은 가상 스토어는 또한, 프로모션, 인센티브 및 관련 있는 판매자에 특정하거나 이 판매자로 개인화되는 특징을 제공할 수 있다. 하나의 실시예에서, 가상 스토어 및 이의 특징과 연관되는 목록 또는 거래는 하나 이상의 사용자에게 제공될 수 있다.
네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 내비게이션은 하나 이상의 내비게이션 모듈(208)에 의해 촉진될 수 있다. 예를 들어, 탐색 모듈은 그 중에서도, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)를 통해 발행되는 목록에 대한 키워드 탐색을 가능하게 할 수 있다. 브라우저 모듈은 사용자가 연관되는 UI를 통해 다양한 카테고리, 카탈로그, 물품 목록, 소셜 네트워크를 브라우징하고 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102) 내의 데이터 구조를 검토하는 것을 가능하게 할 수 있다. 다양한 다른 내비게이션 모듈(208)(예를 들어, 외부 탐색 엔진)은 탐색 및 브라우저 모듈을 보충하기 위해 제공될 수 있다. 일부 실시예에 따라, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)를 통해 발행되는 목록의 키워드 탐색에 대한 결과는 사용자의 소셜 네트워크 접속에 대응하는 목록만을 포함하도록(예를 들어, 표시되는 친구 및 가족) 필터링될 수 있다.
쇼핑 카트 모듈(210)은 스토어 모듈(206)에 의해 리스팅되는 제품(예를 들어, 상품 및 서비스)을 추가 및 저장하기 위하여 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 사용자에 의해 사용되는 전자 쇼핑 카트를 생성하는 데 사용된다. 쇼핑 카트 모듈(210)은 또한 "체크 아웃"에 사용될 수 있고, 이는 사용자가 전자 쇼핑 카트에서 제품을 구매할 수 있음을 의미한다. 쇼핑 카트 모듈(210)은 미리 정의된 세트의 판매자, 비교 쇼핑 사이트, 경매 사이트 등 중에서 적어도 하나 또는 모두에 걸쳐 전자 쇼핑 카트 내의 제품을 자동으로 찾음으로써 거래를 용이하게 할 수 있다. 다양한 실시예에서, 판매자 또는 판매자들이 구매하는 선택 기준은 최저가, 가장 빠른 배송 시간, 선호 또는 최상 등급의 판매자 또는 판매인 또는 이의 임의의 결합과 같은 기준을 포함할 수 있으나 이로 제한되지 않는다.
결제 모듈(212)은 사용자에게 다수의 결제 서비스 및 기능을 제공할 수 있다. 결제 모듈(212)은 사용자가 계좌 내에 가치(예를 들어, 미국 달러와 같은 상업용 통화 또는 "포인트"와 같은 독점 통화(proprietary currency))를 축적하고 그리고 난 후에 축적된 가치를 마켓플레이스 애플리케이션(124)을 통해 사용 가능하게 만들어진 제품(예를 들어, 상품 또는 서비스)으로 교환하는 것을 가능하게 할 수 있다. 일부 예시의 실시예의 경우, 결제 모듈(212)은 일반적으로 하나의 당사자(예를 들어, 발송자)와 연관되는 계좌로부터 다른 당사자(예를 들어, 수신자)와 연관되는 다른 계좌로의 가치(펀드, 보상 포인트)의 이체를 가능하게 한다.
추천 모듈(214)은 사용자에게 추천 서비스 및 기능을 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 추천 모듈(214)은 추천에 대한 요청을 수신하고, 결국 사용자의 대응하는 사용자 프로파일에 포함되어 있는 정보에 기초하여 사용자에게 추천을 제공한다. 일부 실시예에서, 추천 모듈(214)은 사용자의 활동에 기초하여 추천을 자동으로 생성하고 제공할 수 있다. 추천 모듈(214)에 의해 제공되는 추천은 잠재적으로 사용자의 관심을 불러 일으킬 수 있는 하나 이상의 아이템(예를 들어, 판매를 위해 제공되는 제품, 기사, 블로그, 영화, 소셜 네트워크 접속)을 포함할 수 있다. 추천은 예를 들어, 사용자에 의해 구매되는 이전의 제품 또는 사용자의 소셜 네트워크 접속, 사용자가 본 웹 페이지, 또는 사용자 또는 사용자의 소셜 접속에 의한 호의적 피드백이 제공되는 아이템에 기초할 수 있다.
도 3은 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 일부로서 제공되는 구매 의사 애플리케이션(126)을 형성하는 다수의 모듈의 예시의 실시예를 도시하는 블록도이다. 구매 의사 애플리케이션(126)은 소셜 미디어 검색 모듈(300), 분석 모듈(302), 점수화 모듈(304) 및 통신 모듈(306)을 포함하는 것으로 도시되고, 이들 모두는 서로 통신하도록 구성된다(예를 들어, 버스, 공유 메모리, 스위치 또는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface; API)를 통해). 구매 의사 애플리케이션(126)의 다양한 모듈은 더욱이 데이터베이스 서버(128)를 통해 하나 이상의 데이터베이스(130)에 액세스할 수 있고 구매 의사 애플리케이션(126)의 다양한 모듈의 각각은 제 3 자 애플리케이션(116) 중 하나 이상과 통신할 수 있다.
소셜 미디어 검색 모듈(300)은 소셜 네트워크 서비스로부터 소셜 데이터를 검색하고 기록하도록 구성될 수 있다. 용어 "소셜 데이터"는 소셜 네트워크 서비스에 의해 자체의 회원에 대하여 유지관리되는 정보를 칭한다. 각각의 회원의 소셜 데이터는 인구통계학적 정보(예를 들어, 성별, 연령, 관계 상태, 고용 상태 및 이력, 가구 규모), 지리적 정보(예를 들어, 고향, 현재의 위치, 방문 위치), 관심 및 친화도(예를 들어, 회원이 "좋아한" 아이템), 소셜 네트워크 접속 목록 및 사용자의 소셜 네트워크 활동의 이력과 같은 정보를 포함할 수 있다.
본 개시의 목적을 위해, 소셜 네트워크 "접속"(또한 소셜 네트워크 상에서 "접속되는" 것을 칭한다)은 소셜 네트워크 상에서 링크되는 소셜 네트워크의 회원 사이의 상호 합의가 존재하는 상황뿐만 아니라 다른 회원에 의해 취해지는 추가 행동 없이 단지 "접속"의 특이 확인응답만이 존재하는 상황을 포함할 수 있다. 상호 합의 상황에서, "접속"의 양 회원은 접속의 설정을 확인응답한다(예를 들어, 친구). 유사하게, 특이 확인응답 상황에서, 회원은 다른 회원을 "팔로우" 또는 "지켜봄"하도록 선택할 수 있다. 상호 합의와는 대조적으로, 다른 회원을 "팔로우"하는 개념은 전형적으로 일방의 동작인데 왜냐하면 이는 팔로우되고 있는 회원에 의한 확인응답 또는 승인을 요구하지 않을 수 있기 때문이다.
본 개시의 목적을 위해, "소셜 네트워크 활동"은 총칭하여 엔트리(예를 들어, 텍스트 및 이미지 포스트, 링크, 메시지, 주석, 초대)와의 사용자 상호 작용(예를 들어, 생성, 공유, 뷰잉(viewing), 코멘트, 피드백 제공 또는 관심 표명)을 칭한다. 그와 같은 소셜 네트워크 활동은 전체적으로 공개용으로 의도되는 엔트리뿐만 아니라 특정한 소셜 네트워크 접속 또는 소셜 네트워크 접속의 그룹용으로 의도되는 엔트리를 포함할 수 있다. 소셜 네트워크 서비스에 따라, 소셜 네트워크 활동은 엔트리 내에 발행될 수 있거나 활동 피드 포스트(feed post), 월 포스트(wall post), 상태 업데이트, 트위트, 핀, 좋아요, 컨텐츠 공유(예를 들어, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)와 같은 소스로부터 공유되는 컨텐츠) 또는 체크인과 같은 엔트리를 포함할 수 있다.
본 개시의 목적을 위해, "체크인"은 사용자가 물리적 공간 또는 가상공간으로 체크인하고 자신의 위치를 소셜 네트워크의 다른 사용자와 공유하는 것을 가능하게 하는 소셜 네트워크에 의해 제공되는 서비스를 칭한다. 일부 실시예에 따라, 사용자는 클라이언트 디바이스(예를 들어, 클라이언트 디바이스(106)) 상에서 소셜 네트워크에 의해 제공되는 모바일 애플리케이션을 사용함으로써 특정한 장소에 체크인할 수 있다. 예를 들어, 소셜 네트워크 모바일 애플리케이션은 사용자의 현재 위치를 찾고 사용자가 이 정보를 소셜 네트워크의 다른 사용자와 공유하는 것을 가능하게 하기 위해 클라이언트 디바이스의 GPS 기능을 사용할 수 있다.
소셜 미디어 검색 모듈(300)은 소셜 네트워크 서비스에 의해 제공되는 공개적으로 액세스 가능한 API를 통해 소셜 데이터를 획득할 수 있다. 일부 실시예에서, 소셜 미디어 검색 모듈(300)은 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 사용자의 소셜 데이터를 획득하고 소셜 데이터를 데이터베이스(130)에 저장되어 있는 각각의 사용자의 프로파일들의 각각을 포함하는 사용자 데이터의 일부로서 유지관리할 수 있다. 소셜 미디어 검색 모듈(300)은 또한 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 사용자의 소셜 네트워크 접속의 소셜 데이터를 획득하고, 그와 같은 데이터를 각각의 사용자의 사용자 데이터의 일부로서 유지관리할 수 있다.
분석 모듈(302)은 제품(예를 들어, 아이템 또는 서비스)을 구매할 의사가 있는 사용자를 식별하기 위해 소셜 미디어 검색 모듈(300)에 의해 획득되는 소셜 데이터를 분석하도록 구성될 수 있다. 이 절차의 일부로서, 분석 모듈(302)은 사용자의 제품을 구매할 잠재적 의사(또는 소망)를 나타내는 엔트리로부터 특정한 단어 또는 어구(이후에 "구매 의사 용어"라 칭해진다)를 식별하기 위하여 소셜 데이터에 포함되는 소셜 네트워크 엔트리를 분석할 수 있다. 예를 들어, "저는 새 Xbox One을 사고 싶어요"를 진술하는 소셜 네트워크 엔트리는 사용자의 새 Xbox One을 구매할 의사(또는 소망)를 나타낼 것이다. 자신의 소셜 네트워크 엔트리가 하나 이상의 구매 의사 용어를 가지는 것으로 식별되는(예를 들어, 분석 모듈(302)에 의해) 특정한 사용자는 제품을 구매할 의사(또한 본원에서 "구매 의사"으로 칭해진다)가 있는 사용자로서 식별될 수 있다. 이 정보는 특정한 사용자의 사용자 프로파일을 포함하는 사용자 데이터의 일부로서 유지관리될 수 있다.
일부 실시예에서, 분석 모듈(302)에 의해 수행되는 구매 의사 용어의 식별은 제품을 구매할 의사를 나타내는 각 엔트리부터 단어 및 어구를 마이닝(mining)하기 위해 각 엔트리별로 자연어(natural language) 프로세싱을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 차례로, 이 엔트리로부터 추출되는 단어 및 어구는 구매 의사를 나타내는 공지되어 있는 단어 또는 어구의 데이터베이스와 비교될 수 있다.
분석 모듈(302)은 또한 구매 의사 용어와 함께 언급되는 소셜 네트워크 엔트리로부터 제품 정보를 식별할 수 있다. 제품 정보는 사용자의 구매 의사의 대상인 제품을 식별하는 제품 식별자(예를 들어, 제품 명칭, 모델 또는 일련번호 또는 다른 수치적 식별자)를 포함할 수 있다. 분석 모듈(302)에 의해 식별되는 제품 정보는 자연어 프로세싱을 사용하여 식별될 수 있다. 일부 예에서, 구매 의사 용어를 가지는 것으로 식별되었던 특정한 소셜 네트워크 엔트리는 또한 하나 이상의 이미지를 포함할 수 있다. 이 예에서, 제품 정보의 식별은 이미지로부터 제품을 식별하기 위해 하나 이상의 이미지에 대한 이미지 인식을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 분석 모듈(302)은 제품 데이터베이스 또는 카탈로그(예를 들어, 데이터베이스(130))로부터 동일하거나 유사한 제품을 찾기 위해 제품 정보(예를 들어, 언어 프로세싱 또는 이미지 인식에 의해 식별되는)를 사용한다. 일부 예에서, 식별된 제품은 제품을 판매용으로 제공하는 대응하는 전자 마켓플레이스 목록(예를 들어, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)에 의해 호스팅되는)을 가질 수 있다.
분석 모듈(302)은 제품, 제품의 그룹(예를 들어, 제품 묶음) 또는 제품의 카테고리에 대한 시장 수요 정보를 생성하도록 더 구성될 수 있다. 분석 모듈(302)은 특정한 제품, 제품의 그룹 또는 제품의 카테고리와 관계되는 구매 의사를 가지는 것으로 식별되는 사용자의 수에 기초하여 시장 수요 정보를 생성할 수 있다. 시장 수요 정보는 사용자에 의해 현재 리스팅된 가격으로 요구되는 특정한 제품의 양을 포함할 수 있다. 시장 수요 정보는 또한 사용자에 의해 다른 가격으로 요구되는 특정한 제품의 양을 포함할 수 있다.
분석 모듈(302)은 또한 제품을 잠재적인 구매자에게 추천하기 위해 추천 모듈(214)과 함께 작업할 수 있다. 추천되는 제품은 잠재적 구매자에 의해 생성되는 소셜 네트워크 엔트리에서 언급되는 유사한 제품에 대응할 수 있다. 일부 실시예에서, 추천에 포함되는 제품은 잠재적 구매자의 소셜 네트워크 접속의 마켓플레이스 목록일 수 있다. 일부 실시예에서, 추천에 포함되는 제품은 제품 트렌드 정보(예를 들어, 데이터베이스(130)에 저장되는)에 기초할 수 있다.
점수화 모듈(304)은 구매 의사를 가지고 있는 것으로 식별되는 사용자에 대한 구매 의사 점수를 결정하도록 구성될 수 있다. 구매 의사 점수는 사용자의 제품을 구매할 의사의 척도를 제공한다. 점수화 모듈(304)은 사용자의 특정한 제품을 구매할 의사 또는 특정한 제품 카테고리로부터 제품을 구매할 의사에 따라 구매 의사 점수를 계산할 수 있다. 점수화 모듈(304)에 의해 결정되는 구매 의사 점수는 사용자 데이터 및 사용자의 소셜 데이터 모두의 분석에 기초할 수 있다.
점수화 모듈(304)에 의해 계산되는 구매 의사 점수는 구매 의사 용어가 특정한 소셜 네트워크 엔트리에 등장한 개수; 사용자가 하나 이상의 소셜 네트워크 엔트리에서 특정한 제품을 언급한 횟수; 하나 이상의 구매 의사 용어를 가지고 있는 것으로 식별되는 사용자의 소셜 네트워크 엔트리의 수; 사용되는 구매 의사 용어의 강도; 하나 이상의 구매 의사 용어를 가지는 것으로 식별되는 소셜 네트워크 엔트리의 수에 대한 사용자에 의해 구매되는 제품의 수; 네트워크 기반 마켓플레이스에서 판매용으로 제공되는 제품에 대한 질의를 수행하는 데 사용자가 특정한 키워드의 세트를 사용한 횟수; 사용자의 전자 쇼핑 카트에 추가되는 제품; 및 네트워크 기반 마켓플레이스에서 판매용으로 제공되는 특정한 제품에 대한 사용자에 의한 페이지 뷰(view)의 수를 포함하는 요인의 결합에 기초할 수 있으나 이로 제한되지 않는다.
통신 모듈(306)은 네트워크 시스템(100)의 사용자 사이의 통신을 용이하게 하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(306)은 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 사용자에게 메시지를 생성하고 전달하기 위하여 사용될 수 있다. 통신 모듈(306)은 또한 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)에 의해 제공되는 서비스를 활용하여 판매업자에게 메시지를 생성하고 전달하기 위해 사용될 수 있다.
통신 모듈(306)은 메시지를 사용자에게 전달하기 위하여 다수의 메시지 전달 네트워크 및 플랫폼 중 임의의 하나를 활용할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(306)은 유선(예를 들어, 인터넷), 기존 전화 서비스(plain old telephone service; POTS), 또는 무선(예를 들어, 모바일, 셀룰러, WiFi, WiMAX) 네트워크를 통하여 전자 메일(electronic mail; e-mail), 인스턴트 메시지(instant message; IM), 단문 메시지 서비스(Short Message Service; SMS), 텍스트, 팩시밀리 또는 음성(예를 들어, 보이스 오버 IP(Voice over IP; VoIP)) 메시지를 전달할 수 있다. 통신 모듈(306)은 또한 사용자 대신에 소셜 네트워크에 포스팅되거나 또는 사용자에게 직접 통신되는 소셜 네트워크 엔트리를 생성하는 데 사용될 수 있다. 소셜 네트워크 엔트리는 사용자의 브라우저를 특정한 마켓플레이스 목록(예를 들어, 마켓플레이스 애플리케이션(124)을 사용하여 생성되는)에 자동으로 리디렉팅할 수 있는 하나 이상의 하이퍼링크를 포함할 수 있다.
도 4는 일부 실시예에 따라, 예시의 소셜 네트워크 엔트리(402, 404 및 406)를 포함하는 예시의 소셜 네트워크 활동 피드(activity feed)(400)를 도시하는 화면도이다. 도 4에 도시되는 바와 같이, 활동 피드(400)는 사용자(408, 410 및 412)에 의해 각각 포스팅되는 소셜 네트워크 엔트리(402, 404 및 406)를 포함한다. 도시되는 바와 같이, 사용자(408)는 엔트리(402)에 새 아이폰을 구매할 의사를 구체적으로 포스팅한다. 유사하게, 사용자(410)는 엔트리(404)에 새 진공청소기를 구매할 필요성을 구체적으로 포스팅한다. 마찬가지로, 사용자(412)는 엔트리(406)에 새로운 턴테이블을 구매할 의사를 구체적으로 포스팅한다.
예시의 실시예에서, 소셜 미디어 검색 모듈(300)은 분석 모듈(302)에 의한 분석을 위해서 엔트리(402, 404 및 406)를 표현하는 소셜 데이터를 검색할 수 있다. 그 다음에, 분석 모듈(302)은 엔트리(402, 404 및 406)로부터 각각 구매 의사 용어 "원하다", "필요하다" 및 "구매하다"를 식별할 수 있다. 더욱이, 단어들 "새 아이폰 5s를 원하다", "새 진공청소기가 필요하다" 및 "턴테이블을 구매하다"의 프로세싱을 통해, 분석 모듈(302)은 사용자(408, 410 및 412)의 각각을 아이폰 5s, 진공청소기 및 턴테이블을 구매할 의사를 가지는 잠재적인 구매자로서 각각 식별할 수 있다.
도 5는 일부 실시예에 따른, 소셜 정보를 스캐닝함으로써 구매자 및 판매자를 연결하는 예시의 방법(500)을 도시하는 흐름도이다. 방법(500)은 방법(500)의 단계가 애플리케이션 서버(122)에 의해 부분적으로 또는 전체적으로 수행될 수 있도록 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 판독 가능 명령어로 구현될 수 있다. 특히, 방법(500)은 구매 의사 애플리케이션(126)을 형성하는 모듈에 의해 수행될 수 있고, 그리고 이에 따라, 방법(500)은 아래에 이를 참조하여 예로서 설명된다. 그러나, 방법(500)은 다양한 다른 하드웨어 구성에서 전개될 수 있고 구매 의사 애플리케이션(126)의 모듈로 제한되지 않도록 의도됨이 인정될 것이다.
도 5에 도시되는 바와 같이, 동작 505에서, 소셜 미디어 검색 모듈(300)은 하나 이상의 소셜 네트워크 서비스로부터 복수의 사용자의 소셜 데이터를 획득할 수 있다. 소셜 미디어 검색 모듈(300)에 의해 검색되는 소셜 데이터는 소셜 미디어 검색 모듈(300)에 의해 스캐닝되도록 공개적으로 액세스 가능하고 이용 가능한 소셜 네트워크 활동을 포함할 수 있다. 대안으로, 네트워크 기반 컨텐츠 발행자(102)의 사용자는 사용자에 대해 더 많은 것을 학습하기 위해 자신의 소셜 네트워킹 사이트에 액세스하는 것에 대한 네트워크 기반 컨텐츠 발생자(102) 허가를 승인할 수 있다. 게다가, 소셜 미디어 검색 모듈(300)에 의해 획득되는 소셜 데이터는 각각의 사용자가 소셜 네트워크에 접속한 소셜 네트워크 활동을 포함할 수 있다.
동작 510에서, 분석 모듈(302)은 복수의 사용자로부터 제품을 구매할 의사가 있는 사용자를 식별한다. 구매 의사가 있는 사용자의 식별은 사용자의 소셜 네트워크 엔트리(예를 들어, 소셜 데이터 내에 포함되는)로부터 구매 의사 용어를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 그와 같은 소셜 네트워크 엔트리는 제품을 식별할 수 있고, 구매 의사 용어는 제품을 구매할 의사를 표시할 수 있다. 일부 실시예에서, 구매 의사가 있는 사용자의 식별은 마켓플레이스 애플리케이션(124)을 통해 발행되는 목록에 대하여 사용자가 수행하는 키워드 탐색(예를 들어, 내비게이션 모듈(208)에 의해 가능하고 사용자 데이터로서 저장되는 키워드 탐색)에 액세스하는 것을 포함한다.
동작 515에서, 점수화 모듈(304)은 사용자에 의해 드러나는 구매 의사에 기초하여 식별된 사용자에 대한 구매 의사 점수를 결정한다. 구매 의사 점수는 특정한 제품 또는 제품의 특정한 카테고리로부터의 제품을 구매할 의사의 사용자 레벨을 표시한다. 구매 의사 점수 결정의 일부로서, 점수화 모듈(304)은 사용자에 의해 드러나는 구매 의사의 레벨을 결정하기 위해 사용자의 소셜 데이터 내에 포함되는 소셜 네트워크 활동을 분석할 수 있다. 점수화 모듈(304)은 예를 들어, 소셜 네트워크 엔트리에서 사용되는 구매 의사 용어의 수, 사용되는 구매 의사 용어의 강도, 특정한 제품이 언급되는 횟수 또는 특정한 제품이 언급되는 빈도에 기초하여 구매 의사의 레벨을 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 점수화 모듈(304)은 또한 구매 의사의 레벨을 결정하기 위하여 사용자의 사용자 데이터를 분석할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 구매 의사 점수는 사용자에 의해 구매되는 제품, 사용자에 의해 수행되는 키워드 탐색, 사용자의 전자 쇼핑 카트에 추가되는 제품 또는 사용자에 의해 뷰잉되는 제품 목록에 기초할 수 있다.
방법(500)은 동작 520에서 시장 수요 정보를 결정하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다. 시장 수요 정보는 현재의 가격에서뿐만 아니라 다른 소매가격에서 복수의 사용자에 의해 요구되는 제품의 양을 포함할 수 있다. 분석 모듈(302)은 동작 505에서 획득되는 소셜 데이터의 분석에 기초하여 시장 수요 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 분석 모듈(302)은 획득되는 소셜 데이터로부터 특정한 제품, 제품의 카테고리 또는 제품의 그룹을 구매할 의사를 가지는 것으로 식별되는 다른 사용자의 수에 기초하여 시장 수요 정보를 생성할 수 있다.
동작 525에서, 통신 모듈(306)은 식별되는 사용자의 구매 의사의 대상인 제품을 제공하는 판매업자에게 메시지를 전달한다. 메시지는 구매 의사가 있는 사용자의 리스트 및 각 사용자의 각각의 구매 의사 점수를 포함할 수 있다. 사용자에게는 순서화되어 있는 리스트로서 제시될 수 있고, 이 순서는 리스트 내에 포함되는 각 사용자의 각각의 구매 의사에 대응한다. 이 방식에서, 판매업자는 자신의 각각의 마켓에 대한 식견이 제공될 수 있고, 판매업자는 이 정보를 사용하여 판매업자에 의해 제공되는 제품을 구매하는 데 관심이 있는 사용자를 보다 직접적으로 겨냥할 수 있다.
메시지는 또한 동작 520에서 생성되는 시장 수요 정보를 포함할 수 있고, 판매업자에 대한 제안을 포함할 수 있다. 일부 실시예에 따라, 메시지는 시장 수요가 미리 정의된 임계치를 초과함을 표시하는 시장 수요 정보에 응답하여 판매업자에게 자동으로 전달될 수 있다. 메시지 내에 포함될 수 있는 제안은 시장 수요 정보를 고려한 판매업자에 대한 제안된 행동 방침(course of action)을 수반한다. 예를 들어, "자주색 T 셔츠"에 대한 수요가 매우 높음을 시장 수요 정보가 표시하면, 메시지는 "자주색 T 셔츠"의 재고를 늘리라는 제안을 포함할 수 있다. 다른 예에서, 디지털 카메라의 특정한 모델에 대한 수요가 낮음을 시장 수요 정보가 표시하면, 메시지는 이 특정한 모델의 디지털 카메라에 대한 광고를 늘리라는 제안을 포함할 수 있다.
방법(500)은 동작 530에서 식별된 사용자에게 추가 메시지를 전달하는 것을(예를 들어, 통신 모듈(306)에 의해) 선택사양으로 포함할 수 있다. 메시지는 사용자가 구매 의사를 가지는 것으로 식별했던 제품에 대응하는 마켓플레이스 목록(예를 들어, 마켓플레이스 애플리케이션(124)을 사용하여 판매용으로 제공되는 제품)을 식별할 수 있다. 사용자에게 전달되는 메시지는 마켓플레이스 목록으로의 하나 이상의 링크를 포함할 수 있고 제품에 대한 추가 정보(예를 들어, 가격, 배송 비용, 크기, 컬러)를 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 추가 메시지를 사용자에게 전달하는 것은 사용자의 물리적인 위치를 결정하고, 사용자 근처에 있고 제품을 제공하는 하나 이상의 지역 소매점의 위치를 찾는 것(예를 들어, 물리적인 재래식 소매점(brick and mortar) 위치)을 포함할 수 있다. 더욱이, 애플리케이션 서버(122)는 하나 이상의 지역 소매점의 재고 정보(예를 들어, 하나 이상의 제 3 자 서버(114)에 의해 호스팅되는)에 액세스하고 하나 이상의 지역 소매점이 재고 제품을 가지고 있다고 결정할 수 있다. 그 후에 재고 제품을 가진 하나 이상의 지역 소매점을 식별하고 이 하나 이상의 소매점이 판매용으로 제품을 제공하고 있음을 표시하는 메시지가 통신 모듈(306)에 의해 생성될 수 있다. 생성된 메시지는 그 후에 추가 메시지로서 적어도 하나의 잠재적 구매자에게 전달될 수 있다.
도 6은 일부 실시예에 따라, 구매 의사 점수를 결정하는 예시의 방법(600)을 도시하는 흐름도이다. 방법(600)은 방법(600)의 단계가 애플리케이션 서버(122)에 의해 일부분이 또는 전체가 수행될 수 있도록 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 판독 가능 명령어로 구현될 수 있다. 특히, 방법(600)은 구매 의사 애플리케이션(126)을 형성하는 모듈에 의해 수행될 수 있고, 이에 따라, 방법(600)은 이를 참조하여 예로서 후술된다. 그러나, 방법(600)은 다양한 다른 하드웨어 구성에 배치될 수 있고 구매 의사 애플리케이션(126)의 모듈로 제한되도록 의도되지 않음이 인정될 것이다.
동작 605에서, 분석 모듈(302)은 소셜 데이터 내에 포함되는 (예를 들어, 소셜 미디어 검색 모듈(300)에 의해 획득되는) 소셜 네트워크 엔트리에 액세스한다. 동작 610에서, 분석 모듈(302)은 소셜 네트워크 엔트리에 포함되는 하나 이상의 구매 의사 용어(예를 들어, "구매하다", "원하다", 또는 "필요하다")를 식별한다. 동작 615에서, 점수화 모듈(304)은 식별되는 구매 의사 용어에 기초하여 예비 구매 의사 점수를 결정한다. 예비 구매 의사 점수의 결정은 구매 의사 용어 및 각 구매 의사 용어별 대응하는 값의 리스트를 포함하는 검색표(look-up table)(예를 들어, 데이터베이스(130)에 저장되는)에 액세스하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 각각의 구매 의사 용어에 할당되는 값은 구매 의사 용어에 의해 표현되는 구매를 원하는 강도에 기초할 수 있다. 예를 들어, 용어 "필요하다"는 "원하다"가 표현하는 것보다 아이템을 구매하고자 하는 희망을 더 크게 표현하고, 이에 따라 용어 "필요하다"에는 용어 "원하다"보다 더 높은 값이 제공될 수 있다.
동작 620에서, 점수화 모듈(304)은 소셜 네트워크 엔트리를 생성했던 사용자에 대응하는 사용자 데이터(예를 들어, 인구통계학적 데이터 또는 거래 이력)에 액세스한다. 동작 625에서, 점수화 모듈(304)은 그 결과가 사용자의 구매 의사 점수인 사용자 데이터에 기초하여 예비 구매 의사 점수를 정제(refine)할 수 있다. 예를 들어, 점수화 모듈(304)은 소셜 네트워크 엔트리에서 사용자가 언급한 제품과 유사한 제품의 다수의 구매를 표현하는 사용자의 거래 이력을 사용자 데이터가 포함하면 예비 구매 의사 점수를 증가시킬 수 있다. 다른 예에서, 점수화 모듈(304)은 제품 또는 유사한 제품의 다수의 페이지 뷰를 표현하는 사용자의 브라우징 이력을 사용자 데이터가 포함하면 예비 구매 의사 점수를 증가시킬 수 있다.
도 7은 일부 실시예에 따라, 소셜 네트워크 엔트리에 포함되는 제품 정보에 기초하여 제품을 식별하는 예시의 방법(700)을 도시하는 흐름도이다. 방법(700)은 방법(700)의 단계가 애플리케이션 서버(122)에 의해 일부분이 또는 전체가 수행될 수 있도록 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 판독 가능 명령어로 구현될 수 있다. 특히, 방법(700)은 구매 의사 애플리케이션(126)을 형성하는 모듈에 의해 수행될 수 있고, 이에 따라 방법(700)은 이를 참조하여 예로서 후술된다. 그러나, 방법(700)은 다양한 다른 하드웨어 구성에 배치될 수 있고 구매 의사 애플리케이션(126)의 모듈로 제한되도록 의도되지 않음이 인정될 것이다.
동작 705에서, 분석 모듈(302)은 소셜 데이터에 포함되는 (예를 들어, 소셜 미디어 검색 모듈(300)에 의해 획득되는) 소셜 네트워크 엔트리에 액세스한다. 분석 모듈(302)에 의해 액세스되는 소셜 네트워크 엔트리는 사용자의 구매 의사가 식별되었던(예를 들어, 구매 의사 용어를 사용하는 것에 기초하여) 소셜 네트워크 엔트리일 수 있다. 동작 710에서, 분석 모듈(302)은 소셜 네트워크 엔트리에 포함되는 제품 정보(예를 들어, 제품 식별자)를 식별한다. 동작 715에서, 분석 모듈(302)은 제품 데이터베이스로부터 복수의 제품을 식별하기 위해 제품 정보를 사용한다. 동작 720에서, 분석 모듈(302)은 제품 정보를 사용하여 식별되는 복수의 제품의 각 제품별로 제품 정합 점수를 결정한다. 제품 정합 점수는 제품 데이터베이스로부터 식별되는 제품이 소셜 네트워크 엔트리에 포함되는 제품 정보와 얼마나 밀접하게 정합하는지를 표시한다.
동작 725에서, 분석 모듈(302)은 제품 데이터베이스로부터 식별되는 복수의 제품에 대한 트렌드 정보(예를 들어, 데이터베이스(130)에 저장되는)에 액세스한다. 트렌드 정보는 소셜 미디어에서의 언급 횟수 및 제품의 구매의 총수(예를 들어, 마켓플레이스 애플리케이션(124)에 의해 촉진되는)의 결합에 기초하여 제품의 현재 인기를 표시한다. 동작 730에서, 분석 모듈(302)은 복수의 제품으로부터 소셜 네트워크 엔트리에 표현되는 사용자의 구매 의사에 대응하는 제품을 식별한다. 그와 같은 제품의 식별은 제품 정합 점수 및 트렌드 정보의 결합에 기초할 수 있다.
일부 경우에서, 분석 모듈(302)은 단지 제품 정보를 사용하여 제품 데이터베이스로부터 단일 제품을 식별할 수 있다. 이 경우에, 동작 720 및 725는 수행되지 않을 수 있고, 단일 제품은 동작 730에서 분석 모듈(302)에 의해 선택되는 제품이다.
모듈, 구성요소 및 로직
본원에서는 특정한 실시예가 로직 또는 다수의 구성요소, 모듈 또는 메커니즘을 포함하는 것으로 기술되어 있다. 모듈은 소프트웨어 모듈(예를 들어, 머신 판독 가능 매체 상에 또는 전송 신호 내에 임베딩되어 있는 코드) 또는 하드웨어 모듈로 이루어질 수 있다. 하드웨어 모듈은 특정 동작을 수행할 수 있는 유형의 유닛이고 특정한 방식으로 구성되거나 배열될 수 있다. 예시의 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 단독형, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 하드웨어 모듈(예를 들어, 프로세서 또는 프로세서의 그룹)은 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션 또는 애플리케이션 일부)에 의해 본원에서 기술되는 특정한 동작을 수행하도록 동작하는 하드웨어 모듈로서 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 하드웨어 모듈은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 모듈은 특정한 동작을 수행하기 위해 영구적으로 구성되는(예를 들어, 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(field-programmable gate array; FPGA) 또는 주문형 반도체(application-specific integrated circuit; ASIC)와 같은 특수 목적 프로세서로서) 전용 회로 또는 논리를 포함할 수 있다. 하드웨어 모듈은 또한 특정한 동작을 수행하기 위해 소프트웨어에 의해 일시적으로 구성되는 프로그램 가능 로직 또는 회로(예를 들어, 범용 프로세서 또는 다른 프로그램 가능 프로세서 내에 포함되는 것으로서)를 포함할 수 있다. 전용 및 영구적으로 구성되는 회로에서, 또는 일시적으로 구성되는 회로(예를 들어, 소프트웨어에 의해 구성되는)에서 하드웨어 모듈을 기계적으로 구현하기 위한 결정은 비용 및 시간 고려사항에 의해 하게 될 수 있음이 이해될 것이다.
이에 따라, 용어 "하드웨어 모듈"은 물리적으로 조립되는 엔티티(entity)가 특정한 방식으로 동작하고/동작하거나 본원에서 기술되는 특정한 동작을 수행하도록 영구적으로 구성되거나(예를 들어, 하드와이어링(hardwiring)되거나) 또는 일시적으로 구성되면(예를 들어, 프로그램되면) 유형의 엔티티를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 하드웨어 모듈이 일시적으로 구성되는(예를 들어, 프로그램되는) 실시예를 고려하면, 하드웨어 모듈의 각각은 시간 내의 임의의 하나의 인스턴스(instance)로 구성되거나 예시될 필요는 없다. 예를 들어, 하드웨어 모듈이 소프트웨어를 사용하여 구성되는 범용 프로세서를 포함하면, 범용 프로세서는 상이한 시간에 상이한 하드웨어 모듈로서 구성될 수 있다. 소프트웨어는 이에 따라 예를 들어, 한 시간의 인스턴스에서 특정한 하드웨어 모듈을 이루거나 또는 상이한 시간의 인스턴스에서 상이한 하드웨어 모듈을 이루도록 프로세서를 구성할 수 있다.
하드웨어 모듈은 다른 하드웨어 모듈로 정보를 제공하고 다른 하드웨어 모듈로부터 정보를 수신할 수 있다. 이에 따라, 기술되는 하드웨어 모듈은 통신가능하게 결합되는 것으로 간주될 수 있다. 다수의 그와 같은 하드웨어 모듈이 동시에 존재하면, 통신은 신호 전송을 통하여(예를 들어, 하드웨어 모듈을 접속시키는 적절한 회로 및 버스를 통하여) 달성될 수 있다. 상이한 시간에 다수의 하드웨어 모듈이 구성되거나 예시되는 실시예에서, 그와 같은 하드웨어 모듈 사이의 통신은 예를 들어, 다수의 하드웨어 모듈이 액세스한 메모리 구조에서 정보를 저장하고 검색하는 것을 통해 달성될 수 있다. 예를 들어, 하나의 하드웨어 모듈은 동작을 수행하고 자신이 통신가능하게 결합되어 있는 메모리 디바이스에 상기 동작의 출력을 저장할 수 있다. 그리고 나서, 이후의 시간에 추가의 하드웨어 모듈이 저장된 출력을 검색하고 프로세싱하기 위해 메모리 디바이스에 액세스할 수 있다. 하드웨어 모듈은 또한 입력 또는 출력 디바이스와의 통신을 개시할 수 있고, 자원(예를 들어, 정보의 집합)에 대해 동작할 수 있다.
본원에서 기술되는 예시의 방법의 다양한 동작은 적어도 부분적으로는, 관련 동작을 수행하기 위해 일시적으로 구성되거나(예를 들어, 소프트웨어에 의해) 영구적으로 구성되는 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 일시적으로 구성되든 또는 영구적으로 구성되든지 간에, 그와 같은 프로세서는 하나 이상의 동작 또는 기능을 수행하도록 동작하는 프로세서 구현 모듈을 이룰 수 있다. 본원에서 언급되는 모듈은 일부 예시의 실시예에서, 프로세서 구현 모듈을 포함한다.
유사하게, 본원에서 기술되는 방법은 적어도 부분적으로 프로세서 구현될 수 있다. 예를 들어, 방법의 동작 중 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서 또는 프로세서 구현 모듈에 의해 수행될 수 있다. 특정한 동작의 수행은 단일 머신 내에 상주할 뿐만 아니라 다수의 머신들에 걸쳐 배치되어 있는 하나 이상의 프로세서 사이에 분산될 수 있다. 일부 예시의 실시예에서, 프로세서 또는 프로세서들은 단일 장소(예를 들어, 가정환경, 사무실 환경 또는 서버 팜(server farm) 내에)에 위치될 수 있고, 반면에 다른 실시예에서 프로세서는 다수의 장소에 걸쳐 분산될 수 있다.
하나 이상의 프로세서는 또한 "클라우드 컴퓨팅(cloud computing)" 환경에서 또는 "서비스로서의 소프트웨어(software as a service)"(SaaS)로서 관련 동작의 수행을 지원하도록 동작할 수 있다. 예를 들어, 동작의 적어도 일부는 컴퓨터의 그룹에 의해 수행될 수 있고(프로세서를 포함하는 머신의 예로서), 여기서 이 동작들은 네트워크(예를 들어, 인터넷)를 통해 그리고 하나 이상의 적절한 인터페이스(예를 들어, API)를 통해 액세스 가능하다.
전자 장치 및 시스템
예시의 실시예는 디지털 전자 회로에서, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어에서, 또는 이들의 결합으로 구현될 수 있다. 예시의 실시예는 컴퓨터 프로그램 제품, 예를 들어, 정보 캐리어(carrier)에, 예를 들어, 데이터 프로세싱 장치, 예를 들어, 프로그램 가능 프로세서, 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터에 의해 실행되거나, 이 데이터 프로세싱 장치의 동작을 제어하는 머신 판독 가능 매체에 유형으로 임베딩(embedding)되는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 구현될 수 있다.
컴퓨터 프로그램은 컴파일링되거나 해석 언어를 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 이는 단독형 프로그램으로서 또는 모듈로서, 서브루틴 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하는데 적합한 다른 유닛을 포함하는, 임의의 형태로 배치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 있는 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터 상에서 실행되거나 또는 다수의 사이트에 걸쳐 분산되고 통신 네트워크에 의해 상호 접속되도록 배치될 수 있다.
예시의 실시예에서, 동작은 입력 데이터를 동작시키고 출력을 생성함으로써 기능을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 방법 동작은 또한 특수 목적 논리 회로(예를 들어, FPGA 또는 ASIC)에 의해 수행될 수 있고, 예시의 장치는 이 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수 있다.
컴퓨팅 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 원격이며 전형적으로 통신 네트워크를 통해 상호 작용한다. 클라이언트 및 서버의 관계는 각각의 컴퓨터 상에서 가동되고 서로 클라이언트-서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램에 의해서 발생한다. 프로그램 가능 컴퓨팅 시스템을 배치하는 실시예에서, 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처 모드가 고려할 가치가 있음이 인정될 것이다. 구체적으로, 어떤 것이 영구적으로 구성되는 하드웨어(예를 들어, ASIC)에서, 일시적으로 구성되는 하드웨어(예를 들어, 소프트웨어 및 프로그램 가능 프로세서의 조합)에서, 또는 영구적으로 그리고 일시적으로 구성되는 하드웨어의 결합 중 어떤 것에서 특정한 기능을 구현할 수 있는지에 대한 선택은 설계 선택일 수 있음이 인정될 것이다. 아래에서는 다양한 예시의 실시예에서 배치될 수 있는 하드웨어(예를 들어, 머신) 및 소프트웨어 아키텍처가 진술된다.
예시의 머신 아키텍처 및 머신 판독 가능 매체
도 8은 머신으로 하여금 본원에서 논의되는 방법 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 하는 명령어들의 세트가 실행될 수 있는 예시의 형태의 컴퓨터 시스템(800) 내의 머신의 도해식 표현이다. 컴퓨터 시스템(800)은 일부 실시예에 따라, 클라이언트 디바이스(106), 제 3 자 서버(114) 또는 애플리케이션 서버(112)에 대응할 수 있다. 컴퓨터 시스템(800)은 머신으로 하여금 본원에서 논의되는 방법 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 하는 명령어를 포함할 수 있다. 대안의 실시예에서, 머신은 단독형 디바이스로서 동작하거나 또는 다른 머신에 접속(예를 들어, 네트워크화)될 수 있다. 네트워크화된 배치에서, 머신은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 머신의 자격으로, 또는 피어 투 피어(peer-to-peer)(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신은 개인용 컴퓨터(PC), PDA, 셀룰러 전화기, 스마트폰(예를 들어, iPhone®), 태블릿 컴퓨터, 웹 어플라이언스(web appliance), 소형 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 또는 넷북, 예를 들어 케이블 또는 위성 컨텐츠 제공자에 의해 제공되는 셋탑 박스(set-top box; STB), 안경 또는 손목시계와 같은 착용 가능 컴퓨팅 디바이스, 자동차에 내장되는 멀티미디어 디바이스, 전지구적 위치추적 시스템(Global Positioning System; GPS) 디바이스, 데이터 사용 가능 북 리더(data enabled book reader), 비디오 게임 시스템 콘솔, 네트워크 라우터(network router), 스위치 또는 브릿지, 또는 머신에 의해 취해지는 행위를 명시하는 명령어(순차적 또는 다른 방식의)를 실행할 수 있는 임의의 머신일 수 있다. 더욱이, 단지 단일 머신만이 도시될지라도, 용어 "머신"은 또한 본원에서 논의되는 방법 중 임의의 하나 이상을 수행하는 명령어들의 세트(또는 다수의 세트들)를 개별적으로 또는 공동으로 수행하는 머신의 임의의 집합을 포함하는 것으로 취해질 것이다.
예시의 컴퓨터 시스템(800)은 프로세서(802)(예를 들어, 중앙 처리 장치(central processing unit; CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit; GPU) 또는 이 둘 모두), 주 메모리(804) 및 정적 메모리(806)를 포함하고, 이들은 버스(808)를 통해 서로와 통신한다. 컴퓨터 시스템(800)은 비디오 디스플레이(810)(예를 들어, 액정 디스플레이(liquid crystal display; LCD) 또는 음극선관(cathode ray tube; CRT))를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(800)은 또한 하나 이상의 입력/출력(I/O) 디바이스(812), 위치 구성요소(814), 드라이브 유닛(816), 신호 생성 디바이스(818)(예를 들어, 스피커) 및 네트워크 인터페이스 디바이스(820)를 포함한다. I/O 디바이스(812)는 예를 들어, 키보드, 마우스, 키패드, 멀티터치 면(예를 들어, 터치스크린 또는 트랙 패드(track pad)), 마이크로폰, 카메라 등을 포함할 수 있다.
위치 구성요소(814)는 컴퓨터 시스템(800)의 위치를 결정하는 데 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 위치 구성요소(814)는 GPS 신호를 GPS 위성과 통신하기 위해 네트워크 인터페이스 디바이스(820)를 사용할 수 있는 GPS 송수신기에 대응할 수 있다. 위치 구성요소(814)는 또한 근처의 모바일 통신 타워에 기초하여 위치를 삼각측량함으로써 또는 인터넷 프로토콜(internet protocol; IP) 어드레스 검색을 사용함으로써 컴퓨터 시스템(800)의 위치를 결정하도록 구성될 수 있다. 위치 구성요소(814)는 주 메모리(804) 또는 정적 메모리(806) 내에 사용자 정의 위치를 저장하도록 더 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 모바일 위치 사용 가능 애플리케이션(mobile location enabled application)은 컴퓨터 시스템(800)을 동작시키는 사용자의 위치를 식별하기 위한 목적으로 컴퓨터 시스템(800)의 위치를 애플리케이션 서버 또는 제 3 자 서버에 전송하기 위하여 위치 구성요소(814) 및 네트워크 인터페이스 디바이스(820)와 함께 작업할 수 있다.
일부 실시예에서, 네트워크 인터페이스 디바이스(820)는 송수신기 및 안테나에 대응할 수 있다. 송수신기는 컴퓨터 시스템(800)의 성격에 따라, 안테나를 통해 셀룰러 네트워크 신호, 무선 데이터 신호 또는 다른 유형의 신호를 송신하고 그리고 또한 수신하도록 구성될 수 있다.
머신 판독 가능 매체
구동 유닛(816)은 본원에서 기술되는 방법 또는 기능 중 임의의 하나 이상을 구현하거나 이 방법 또는 기능 중 임의의 하나 이상에 의해 사용되는 데이터 구조 및 명령어(824)의 하나 이상의 세트(예를 들어, 소프트웨어)가 저장되는 머신 판독 가능 매체(822)를 포함한다. 명령어(824)는 또한 완전히 또는 적어도 부분적으로 주 메모리(804), 정적 메모리(806) 내에, 그리고/또는 컴퓨터 시스템(800)에 의한 이 명령어의 실행 중에 프로세서(802) 내에 상주할 수 있고, 주 메모리(804), 정적 메모리(806) 및 프로세서(802)는 또한 머신 판독 가능 매체를 구성한다.
일부 실시예에 따라, 명령어(824)는 운영 시스템(operating system; OS)의 동작과 관련될 수 있다. 컴퓨터 시스템(800)의 특정한 유형에 따라, OS는 예를 들어, iOS® 운영 시스템, Android® 운영 시스템, BlackBerry® 운영 시스템, Microsoft® Windows® Phone 운영 시스템, Symbian® 또는 webOS®일 수 있다. 더욱이, 명령어(824)는 일부 실시예에 따라, 애플리케이션(흔히 "앱(app)"으로 공지되어 있다)에 의해 수행되는 동작과 관련될 수 있다. 그와 같은 애플리케이션의 하나의 예는 브라우저를 사용하는 웹 페이지 또는 사용자 인터페이스와 같이, 컨텐츠를 디스플레이하는 모바일 브라우저 애플리케이션이다.
머신 판독 가능 매체(822)가 예시의 실시예에서 단일 매체인 것으로 도시될지라도, 용어 "머신 판독 가능 매체"는 하나 이상의 데이터 구조 또는 명령어(824)를 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙 집중식 또는 분산 데이터베이스 및/또는 연관되는 캐시 및 서버)를 포함할 수 있다. 용어 "머신 판독 가능 매체"는 또한 머신에 의해 실행되는 명령어(예를 들어, 명령어(824))를 저장, 인코딩 또는 반송할 수 있거나, 머신으로 하여금 본 명세서의 방법 중 임의의 하나 이상을 실행하도록 하거나, 또는 그와 같은 명령어에 의해 사용되거나 또는 그와 같은 명령어와 연관되는 데이터 구조를 저장, 인코딩 또는 반송할 수 있는 임의의 유형의 매체를 포함하는 것으로 취해질 것이다. 용어 "머신 판독 가능 매체"는 이에 따라 고체 메모리 및 광 및 자기 매체를 포함하는 것으로 취해지지만 이로 제한되지 않을 것이다. 머신 판독 가능 매체의 특정한 예는 예로, 반도체 메모리 디바이스(예를 들어, 소거 가능 프로그램 가능 판독 전용 메모리(erasable programmable read-only memory; EPROM), 전기적 소거 가능 프로그램 가능 판독 전용 메모리(electrically erasable read-only memory; EEPROM)) 및 플래시 메모리 디바이스; 내부 하드 디스크 및 제거 가능 디스크와 같은 자기 디스크; 자기 광학 디스크; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함하는 비휘발성 메모리를 포함한다.
더욱이, 유형의 머신 판독 가능 매체는 이것이 전파하는 신호를 구현하지 않는 점에서 비일시적이다. 그러나, 유형의 머신 판독 가능 매체를 라벨링하는 것으로, "비 일시적"은 매체가 이동이 불가능하다는 것을 의미하는 것으로 해석되어서는 안 된다 - 매체는 하나의 실세계의 위치에서 다른 위치로 운반 가능한 것으로 고려되어야만 한다. 추가로, 머신 판독 가능 매체가 유형이므로, 매체는 머신 판독 가능 디바이스인 것으로 고려될 수 있다.
전송 매체
명령어(824)는 추가로 네트워크(826)를 통해 전송 매체를 사용하여 전송 또는 수신될 수 있다. 명령어(824)는 네트워크 인터페이스 디바이스(820) 및 다수의 널리 공지되어 있는 전송 프로토콜(예를 들어, HTTP) 중 임의의 하나를 사용하여 전송될 수 있다. 통신 네트워크의 예는 LAN, WAN, 인터넷, 모바일 전화 네트워크, POTS 네트워크 및 무선 데이터 네트워크(예를 들어, WiFi, WiMax 네트워크)를 포함한다. 용어 "전송 매체"는 머신에 의해 실행되는 명령어(824)를 저장, 인코딩 또는 반송할 수 있는 임의의 무형의 매체를 포함하는 것으로 취해질 것이고 디지털 또는 아날로그 통신 신호 또는 그와 같은 소프트웨어의 통신을 용이하게 하는 다른 무형의 매체를 포함한다.
본 발명의 특허 대상의 실시예가 특정한 예시의 실시예를 참조하여 설명되었을지라도, 본 발명의 특허 대상의 더 광의의 범위를 벗어나지 않고 이 실시예에 대해 다양한 수정 및 변형이 행해질 수 있음이 자명하다. 이에 따라, 명세서 및 도면은 제한적인 의미보다는 예시적인 의미로 간주되어야 한다. 본 발명의 일부를 형성하는 첨부 도면은 예로서, 그리고 제한하지 않는 것으로, 특허 대상이 실시될 수 있는 특정한 실시예를 도시한다. 도시되는 실시예는 당업자가 본원에 개시되는 내용을 실시하는 것이 가능하도록 충분히 상세하게 기술된다. 본 명세서의 범위를 벗어나지 않고 구조 및 논리적 대체 및 변형이 행해질 수 있도록 이로부터 다른 실시예가 사용 및 도출될 수 있다. 그러므로, 이 상세한 설명은 제한하는 의미로 취해지지 않아야 하고 다양한 실시예의 범위는 단지 첨부된 청구항에 의해서만, 그와 같은 청구항의 자격이 부여되는 전체 범위의 균등물과 함께 정의된다.
본 발명의 특허 대상의 그와 같은 실시예는 단지 편의를 위해 그리고 실제로 하나 이상이 개시되는 경우 본 출원의 범위를 임의의 단일 발명 또는 발명의 개념으로 자발적으로 한정하려는 의도 없이 본원에서 개별적으로 그리고/총칭하여 용어 "발명"으로 칭해질 수 있다. 그러므로, 본원에서 특정한 실시예가 도시되고 기술되었을지라도, 동일한 목적을 달성하도록 계산되는 임의의 배열이 도시된 특정한 실시예를 대체할 수 있음이 인정될 것이다. 본 명세서는 다양한 실시예의 임의의 그리고 모든 개작 또는 변형을 커버하도록 의도된다. 상기 실시예 및 본원에서 명시적으로 기술되지 않는 다른 실시예의 결합은 상기 설명을 검토하면 당업자에게는 분명할 것이다.
본원에서 언급되는 모든 출판, 특허 및 특허 문서는 개별적으로 참조로서 통합될지라도, 본원에 그 전체가 참조로서 통합된다. 본 문서 및 그와 같이 참조로서 통합되어 있는 상기 문서 사이에 용법이 불일치하는 경우에, 통합된 참조문헌에서의 용법이 본 문서의 용법에 대해 보완적인 것으로 간주되어야 하고; 양립할 수 없는 불일치의 경우에, 본 문서에서의 용법이 제어된다.
본 문서에서, 용어 "a" 또는 "an"은 특허 문서에서 공통적인 바와 같이, 임의의 다른 경우 또는 "적어도 하나" 또는 "하나 이상의"의 용법과 관계없이 하나 또는 하나보다 더 많은 것을 포함하기 위하여 사용된다. 본 문서에서, 용어 "또는"은 비배타성을 칭하기 위해, 또는 "A 또는 B"가 달리 표시되지 않는 한, "A를 포함하지만 B를 포함하지 않고", "B를 포함하지만 A를 포함하지 않고" 그리고 "A 및 B"를 포함하도록 사용된다. 첨부된 청구항에서, 용어 "including" 및 "in which"는 각각의 용어 "comprising" 및 "wherein"의 평이한 영어(plain English) 등가표현으로 사용된다. 또한, 다음의 청구항에서, 용어 "including" 및 "comprising"은 개방 종료식인; 즉, 청구항에서 그와 같은 용어 뒤에 기재되는 요소들 외에 요소들을 포함하는 시스템, 디바이스, 물품 또는 프로세스가 여전히 상기 청구항의 범위 내에 포함되는 것으로 간주된다.
Claims (21)
- 하나 이상의 소셜 네트워크 서비스로부터 복수의 사용자의 소셜 데이터를 획득하도록 구성되는 프로세서 구현 소셜 미디어 검색 모듈(processor-implemented social media retrieval module) -상기 소셜 데이터는 상기 복수의 사용자의 소셜 네트워크 활동을 포함함- 과,
상기 소셜 네트워크 활동에 기초하여 상기 복수의 사용자 중에서 제품을 구매할 의사를 가지는 사용자를 식별하도록 구성되는 프로세서 구현 분석 모듈과,
판매용으로 상기 제품을 제공하는 판매업자에게 메시지를 전달하도록 구성되는 프로세서 구현 통신 모듈 -상기 메시지는 상기 판매업자에게 상기 제품을 구매할 상기 사용자의 의사를 통지함- 을 포함하는
시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서 구현 분석 모듈은,
상기 소셜 네트워크 활동으로부터, 상기 제품을 구매할 의사를 나타내는 구매 의사 용어를 식별하는 것과,
상기 구매 의사 용어와 함께 언급되는 제품 식별자를 식별하는 것을 포함하는 동작을 수행함으로써
상기 복수의 사용자로부터 상기 사용자를 식별하도록 또한 구성되는
시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 구매 의사 용어의 강도(intensity)에 부분적으로 기초하여 상기 사용자에 대한 구매 의사 점수를 결정하도록 구성되는 프로세서 구현 점수화 모듈을 더 포함하고, 상기 구매 의사 점수는 상기 제품을 구매할 상기 사용자의 의사의 척도(measure)를 제공하는
시스템.
- 제 3 항에 있어서,
상기 구매 의사 점수는 상기 사용자의 상기 소셜 네트워크 활동에 포함되는 상기 제품에 대한 언급의 수에 또한 기초하는
시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서 구현 분석 모듈은 상기 소셜 데이터에 기초하여 시장 수요 정보를 생성하도록 또한 구성되고, 상기 시장 수요 정보는 상기 복수의 사용자에 의한 상기 제품에 대한 수요를 포함하는
시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 메시지는 상기 시장 수요 정보를 포함하는
시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 소셜 네트워크 활동은 상기 복수의 사용자에 의해 만들어지는 복수의 소셜 네트워크 엔트리를 포함하고, 상기 복수의 소셜 네트워크 엔트리는 활동 피드 포스트(feed post), 월 포스트(wall post), 상태 업데이트, 트위트(tweet), 핀(pin), 좋아요(like) 및 체크인(check-in)으로 구성되는 그룹으로부터의 적어도 하나의 선택을 포함하는
시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서 구현 통신 모듈은 상기 사용자에게 추가 메시지를 전달하도록 또한 구성되고, 상기 추가 메시지는 상기 제품에 대한 적어도 하나의 마켓플레이스 목록을 식별하는
시스템.
- 하나 이상의 소셜 네트워크 서비스로부터 복수의 사용자의 소셜 데이터를 획득하는 단계 -상기 소셜 데이터는 상기 복수의 사용자의 소셜 네트워크 활동을 포함함- 와,
상기 소셜 네트워크 활동에 기초하여 상기 복수의 사용자 중에서 제품을 구매할 의사를 가지는 사용자를 식별하는 단계와,
머신의 프로세서를 사용하여, 상기 소셜 네트워크 활동에 기초하여 상기 사용자에 대한 구매 의사 점수를 결정하는 단계 -상기 구매 의사 점수는 상기 제품을 구매할 상기 사용자의 의사의 척도를 제공함- 와,
상기 제품을 판매용으로 제공하는 판매업자에게 메시지를 전달하는 단계 -상기 메시지는 상기 사용자의 상기 구매 의사 점수를 포함함- 를 포함하는
방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 사용자를 식별하는 단계는,
상기 소셜 네트워크 활동으로부터 상기 제품을 구매할 의사를 나타내는 구매 의사 용어를 식별하는 단계와,
상기 소셜 네트워크 활동으로부터 상기 구매 의사 용어와 함께 언급되는 제품 정보를 식별하는 단계를 포함하는
방법.
- 제 10 항에 있어서,
상기 구매 의사 점수를 결정하는 단계는 상기 소셜 네트워크 활동에서 사용되는 구매 의사 용어, 언급되는 특정한 제품, 구매되는 다른 제품, 수행되는 키워드 탐색, 전자 쇼핑 카트에 추가되는 제품 및 뷰잉(viewing)되는 제품 목록으로 구성되는 그룹으로부터의 적어도 하나의 선택에 기초하는
방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 소셜 네트워크 활동에 기초하여 시장 수요 정보를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 시장 수요 정보는 상기 복수의 사용자에 의한 상기 제품에 대한 수요를 포함하는
방법.
- 제 12 항에 있어서,
상기 메시지는 상기 시장 수요 정보를 포함하는
방법.
- 제 13 항에 있어서,
상기 메시지는 상기 수요가 미리 정의된 임계치를 초과한다는 판정에 응답하여 상기 판매업자에게 전달되는
방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 메시지는 시장 수요 정보에 기초한 하나 이상의 제안을 더 포함하고, 상기 하나 이상의 제안은 상기 시장 수요 정보를 고려한 상기 판매업자에 대한 행동 방침(course of action)을 제공하는
방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 사용자에게 추가 메시지를 전달하는 단계를 더 포함하고, 상기 추가 메시지는 상기 제품에 대하여 적어도 하나의 온라인 마켓플레이스 목록을 식별하는
방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 사용자의 거래 이력에 기초하여 상기 사용자의 상기 구매 의사 점수를 정제(refine)하는 단계를 더 포함하는
방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 사용자의 브라우징 이력에 기초하여 상기 사용자의 상기 구매 의사 점수를 정제하는 단계를 더 포함하는
방법.
- 제 9 항에 있어서,
상기 제품 정보를 식별하는 단계는 이미지로부터 상기 제품을 식별하기 위해 상기 이미지에 대한 이미지 인식을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 이미지는 상기 소셜 네트워크 활동의 일부로서 포함되는 소셜 네트워크 엔트리에 포함되는
방법.
- 머신에 의해 실행될 때, 상기 머신으로 하여금 동작을 수행하게 하는 명령어를 구현하는 머신 판독 가능 저장 매체로서,
상기 동작은,
사용자의 소셜 네트워크 엔트리의 분석에 기초하여 제품을 구매할 의사가 있는 사용자를 식별하는 것과,
상기 소셜 네트워크 엔트리에 기초하여 상기 사용자에 대한 구매 의사 점수를 결정하는 것 -상기 구매 의사 점수는 상기 제품을 구매할 상기 사용자의 의사의 척도를 제공함- 과,
상기 제품을 판매용으로 제공하는 판매업자에게 메시지를 전달하는 것 -상기 메시지는 상기 판매업자에게 상기 제품을 구매할 상기 사용자의 의사를 통지하고 상기 사용자의 상기 구매 의사 점수를 포함함- 을 포함하는
머신 판독 가능 저장 매체.
- 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 제 9 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 실행 가능 명령어가 저장된
머신 판독 가능 매체.
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210097491A1 (en) * | 2019-09-30 | 2021-04-01 | Honeywell International Inc. | Method and apparatus for providing management of deal-agreements embedded in e-commerce conversations |
Families Citing this family (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150081469A1 (en) * | 2013-09-17 | 2015-03-19 | International Business Machines Corporation | Assisting buying decisions using customer behavior analysis |
US9542692B2 (en) | 2014-01-14 | 2017-01-10 | Ebay Inc. | Systems and methods for matching a user to social data |
US20160267498A1 (en) * | 2015-03-10 | 2016-09-15 | Wipro Limited | Systems and methods for identifying new users using trend analysis |
US10762517B2 (en) * | 2015-07-01 | 2020-09-01 | Ebay Inc. | Subscription churn prediction |
US10762515B2 (en) * | 2015-11-05 | 2020-09-01 | International Business Machines Corporation | Product preference and trend analysis for gatherings of individuals at an event |
US10721297B2 (en) * | 2015-11-19 | 2020-07-21 | Facebook, Inc. | Managing commerce groups and posts in a social networking system |
US20170193579A1 (en) * | 2015-12-31 | 2017-07-06 | Ebay Inc. | System and method to calculate session-based price demand on e-commerce site |
US20170199748A1 (en) * | 2016-01-13 | 2017-07-13 | International Business Machines Corporation | Preventing accidental interaction when rendering user interface components |
US10410265B2 (en) * | 2016-05-11 | 2019-09-10 | Toshiba Global Commerce Solutions Holdings Corporation | Selecting an in-store shopper to fulfill an order placed by a remote buyer |
US10643142B2 (en) * | 2016-08-02 | 2020-05-05 | Target Brands Inc. | Search term prediction |
US10795938B2 (en) | 2017-03-13 | 2020-10-06 | Target Brands, Inc. | Spell checker |
EP3628094A1 (en) * | 2017-06-29 | 2020-04-01 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for proving a financial program for buying a vehicle |
US11538085B2 (en) * | 2017-07-19 | 2022-12-27 | Trygle Co., Ltd. | Recommendation device |
CN111164631A (zh) * | 2017-08-15 | 2020-05-15 | 小凯撒企业股份有限公司 | 基于社交协作的购买决策 |
US20190068522A1 (en) * | 2017-08-28 | 2019-02-28 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Packet sharing based on identified needs of disparate users |
TWI705396B (zh) * | 2017-12-22 | 2020-09-21 | 程澈科技有限公司 | 訂單整合系統及其整合方法 |
US11488203B2 (en) * | 2018-02-01 | 2022-11-01 | Socialminingai, Inc. | System and a method for identifying prospects with a buying intent and connecting them with relevant businesses |
US11120476B2 (en) * | 2019-03-02 | 2021-09-14 | Socialminingai, Inc. | Systems and methods for generating personalized advertisements |
US11481812B2 (en) * | 2019-03-02 | 2022-10-25 | Socialminingai, Inc. | Systems and methods for generating a targeted communication based on life events |
US11164196B1 (en) * | 2019-04-29 | 2021-11-02 | Vivint, Inc. | Techniques for lead scoring |
CN110324314B (zh) * | 2019-05-23 | 2023-04-18 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 用户注册方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN110264245A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-09-20 | 浙江华坤道威数据科技有限公司 | 一种基于网络通信的在线营销辅助系统 |
US11276108B2 (en) * | 2019-10-23 | 2022-03-15 | Stubhub, Inc. | User interfaces for managing listings in a secondary marketplace |
US20210133862A1 (en) * | 2019-11-06 | 2021-05-06 | Ebay Inc. | Real-time signals on buyer demand to drive aspect adoption by sellers |
CN111311353B (zh) * | 2020-01-19 | 2023-06-30 | 河北工业职业技术学院 | 用户购买意向评估方法、系统及终端设备 |
CN112306691B (zh) * | 2020-11-05 | 2024-02-13 | 广州华多网络科技有限公司 | 用户等级确定方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN112597386A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-04-02 | 北京动力机械研究所 | 面向用户设计意图的智能推送方法及装置 |
CN112561596B (zh) * | 2020-12-23 | 2024-06-25 | 北京洛必德科技有限公司 | 商品推荐方法和装置 |
CN112967141A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-06-15 | 建信金融科技有限责任公司 | 一种资产交易的线上搭建方法、装置、介质及电子设备 |
EP4177811A1 (de) * | 2021-11-03 | 2023-05-10 | Deutsche Telekom AG | Verfahren und dienst zum ermitteln einer kaufempfehlung |
US20230245196A1 (en) * | 2022-01-28 | 2023-08-03 | Walmart Apollo, Llc | Systems and methods for generating a consideration intent classification for an event |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1756726A4 (en) * | 2004-03-05 | 2009-01-07 | N Caleb Avery | PROCESS AND SYSTEM FOR OPTIMUM PRICING AND ALLOCATION |
US8521680B2 (en) * | 2009-07-31 | 2013-08-27 | Microsoft Corporation | Inferring user-specific location semantics from user data |
US20110179114A1 (en) * | 2010-01-15 | 2011-07-21 | Compass Labs, Inc. | User communication analysis systems and methods |
US20120072427A1 (en) * | 2010-09-17 | 2012-03-22 | University College Dublin, National University Of Ireland, Dublin | Effective product recommendation using the real-time web |
WO2012149455A2 (en) * | 2011-04-29 | 2012-11-01 | Visa International Service Association | Vertical network computing integration, analytics, and automation |
US20130166379A1 (en) * | 2011-12-21 | 2013-06-27 | Akintunde Ehindero | Social Targeting |
US10096043B2 (en) * | 2012-01-23 | 2018-10-09 | Visa International Service Association | Systems and methods to formulate offers via mobile devices and transaction data |
US20130085805A1 (en) * | 2012-10-02 | 2013-04-04 | Toyota Motor Sales, U.S.A., Inc. | Prioritizing marketing leads based on social media postings |
-
2014
- 2014-07-23 US US14/338,593 patent/US20150120386A1/en not_active Abandoned
- 2014-10-27 WO PCT/US2014/062414 patent/WO2015065905A2/en active Application Filing
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- 2014-10-27 CA CA2928928A patent/CA2928928A1/en not_active Abandoned
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- 2014-10-27 AU AU2014342638A patent/AU2014342638A1/en not_active Abandoned
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210097491A1 (en) * | 2019-09-30 | 2021-04-01 | Honeywell International Inc. | Method and apparatus for providing management of deal-agreements embedded in e-commerce conversations |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2015065905A2 (en) | 2015-05-07 |
WO2015065905A3 (en) | 2015-12-23 |
US20150120386A1 (en) | 2015-04-30 |
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CN105814595A (zh) | 2016-07-27 |
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---|---|---|
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---|---|---|---|
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E902 | Notification of reason for refusal | ||
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E601 | Decision to refuse application | ||
AMND | Amendment |