KR20160129409A - Search recommendation system in online shopping mall - Google Patents

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KR20160129409A
KR20160129409A KR1020150061535A KR20150061535A KR20160129409A KR 20160129409 A KR20160129409 A KR 20160129409A KR 1020150061535 A KR1020150061535 A KR 1020150061535A KR 20150061535 A KR20150061535 A KR 20150061535A KR 20160129409 A KR20160129409 A KR 20160129409A
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KR1020150061535A
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이상훈
김기열
박종성
이철진
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(주)유젠
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Abstract

According to the present invention, a search hit rate can be increased by registering a product and a search keyword together, giving different keyword scores according to the reaction of a customer according to the search result, and selecting a search keyword according to the keyword score. Also, a purchase conversion rate according to the search of the customer can be further improved by providing the search result in the order of the keyword scores.

Description

온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법{Search recommendation system in online shopping mall}Search recommendation system in online shopping mall

본 발명은 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 온라인 쇼핑몰을 방문하는 방문자에게 검색 키워드에 대한 보다 정확한 검색 결과를 제공할 수 있고 그에 따라 구매 전환율을 향상시킬 수 있는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a search recommendation method for an online shopping mall. More specifically, the present invention relates to a search recommendation method for an online shopping mall, which can provide a more accurate search result to a visitor visiting an online shopping mall, Recommendation method.

인터넷과 정보통신기술의 발달로 온라인 쇼핑몰의 이용이 기하급수적으로 증가되고 있다. 최근에는 오프라인 매장을 운영하는 판매자들도 온라인 쇼핑몰을 구축하여 온라인상에서 상품을 판매하는 추세이다. 소비자가 온라인 쇼핑몰을 이용하는 방법은, 컴퓨터 등의 단말기를 이용하여 온라인 쇼핑몰의 웹사이트에 접속하여, 소비자가 원하는 상품을 검색하면, 온라인 쇼핑몰에서는 판매자들이 판매하는 상품들을 보여주며, 소비자는 온라인 쇼핑몰의 데이터 베이스로부터 상품의 기능, 가격 등의 상세 내역을 확인하여 구매를 결정한다. The use of online shopping malls is increasing exponentially with the development of the Internet and information and communication technologies. In recent years, sellers operating in-store shops have also built online shopping malls to sell products online. A method for a consumer to use an online shopping mall is to access a website of an online shopping mall by using a terminal such as a computer and display the goods sold by the seller in the online shopping mall when the consumer searches for the desired goods, Determine the purchase details by checking the details of the product's function and price from the database.

최근에는 온라인 쇼핑몰에서 검색 엔진을 최적화하여, 개인에 최적화된 추천을 통해 사이트 방문 대비 구매비율인 구매 전환율을 높이기 위한 많은 노력들이 이루어지고 있다. Recently, many efforts have been made to optimize the search engine in online shopping malls and to increase the purchase conversion rate, which is the purchase ratio to the site visit, through personalized recommendation.

한국등록특허 10-0365585호Korean Patent No. 10-0365585

본 발명의 목적은, 구매 전환율을 향상시킬 수 있는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법을 제공하는 데 있다.It is an object of the present invention to provide a search recommendation method of an online shopping mall that can improve a purchase conversion rate.

본 발명에 따른 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법은, 온라인 쇼핑몰의 관리자가 상품들과 상기 상품들에 대한 검색 키워드를 상기 온라인 쇼핑몰의 서버에 등록하는 단계와; 상기 서버가, 상기 상품과 상기 검색 키워드가 조합되고, 상기 조합마다 미리 설정된 기준에 따라 키워드 점수가 각각 부여된 추천 매트릭스를 생성하는 단계와; 상기 서버가, 상기 상품, 상기 검색 키워드, 상기 상품의 검색 횟수 및 구매 횟수가 조합되고, 상기 조합마다 상기 기준에 따라 키워드 점수가 각각 부여된 통계 매트릭스를 생성하는 단계와; 상기 온라인 쇼핑몰의 고객이 검색 키워드를 입력하여 원하는 상품을 검색하면, 상기 서버가 상기 추천 매트릭스로부터 상기 고객이 입력한 상기 검색 키워드를 포함하는 상품들 중에서 상기 키워드 점수가 높은 순으로 검색 결과를 제공하는 단계와; 상기 서버는, 상기 제공된 검색 결과에 대해 상기 고객의 재검색, 상품 확인 및 구매 결정 여부를 확인하고, 그에 따라 상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계와; 상기 서버는, 상기 검색 키워드별 검색 횟수와 상기 구매 횟수에 따라 상기 통계 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계를 포함한다.The search recommendation method of an online shopping mall according to the present invention is characterized in that an administrator of an online shopping mall registers a search keyword for goods and the goods in a server of the online shopping mall; Generating, by the server, a recommendation matrix in which the goods and the search keyword are combined, and a keyword score is given according to a preset reference for each combination; Generating a statistic matrix in which the server combines the goods, the search keyword, the search frequency and the number of purchase of the goods, and the keyword score according to the criterion for each combination; When the customer of the on-line shopping mall searches for a desired product by inputting a search keyword, the server provides search results in descending order of the keyword score among the products including the search keyword inputted by the customer from the recommendation matrix ; The server confirms whether the customer is rediscovered, confirmed and purchased for the provided search result, and adjusts the keyword score of the recommendation matrix accordingly. The server includes adjusting a keyword score of the statistical matrix according to the number of searches by the search keyword and the number of purchases.

본 발명의 다른 측면에 따른 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법은, 온라인 쇼핑몰의 관리자가 상품들과 상기 상품들에 대한 검색 키워드를 상기 온라인 쇼핑몰의 서버에 등록하는 단계와; 상기 온라인 쇼핑몰의 서버가, 상기 상품과 상기 검색 키워드가 조합되고, 상기 조합마다 미리 설정된 기준에 따라 키워드 점수가 각각 부여된 추천 매트릭스를 생성하는 단계와; 상기 서버가, 상기 상품, 상기 검색 키워드, 상기 상품의 검색 횟수 및 구매 횟수가 조합되고, 상기 조합마다 상기 기준에 따라 키워드 점수가 각각 부여된 통계 매트릭스를 생성하는 단계와; 상기 온라인 쇼핑몰의 고객이 검색 키워드를 입력하여 원하는 상품을 검색하면, 상기 서버가 상기 추천 매트릭스로부터 상기 고객이 입력한 상기 검색 키워드를 포함하는 상품들 중에서 상기 키워드 점수가 높은 순으로 검색 결과를 제공하는 단계와; 상기 서버는, 상기 제공된 검색 결과에 대해 상기 고객의 재검색, 상품 확인 및 구매 결정 여부를 확인하고, 그에 따라 상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계와; 상기 서버는, 상기 검색 키워드별 검색 횟수와 상기 구매 횟수에 따라 상기 통계 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계를 포함하고, 상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계는, 상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하지 않고 새로운 검색 키워드로 재검색하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 재검색 이전의 검색 키워드로 검색된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 차감점수만큼 빼는 과정과, 상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 확인된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 제1추가점수만큼 더하는 과정과, 상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품을 상기 온라인 쇼핑몰 상의 장바구니에 추가하거나 쇼핑목록에 추가하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 추가된 상품의 키워드 점수를 상기 제1추가점수보다 높게 설정된 제2추가점수만큼 더하는 과정과, 상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품을 구매하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 구매된 상품의 키워드 점수를 상기 제2추가점수보다 높게 설정된 제3추가점수만큼 더하는 과정과, 상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과내에서 추가 검색 키워드를 이용하여 추가 검색한 후, 상기 추가 검색 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에 상기 확인된 상품과 상기 추가 검색 키워드에 추가하고, 상기 확인된 상품의 키워드 점수를 상기 제1추가점수만큼 더하는 과정을 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of recommending a search of an online shopping mall, the method comprising: registering products and search keywords for the products in a server of the online shopping mall; The server of the online shopping mall generating a recommendation matrix in which the goods and the search keyword are combined and a keyword score is given according to a preset reference for each combination; Generating a statistic matrix in which the server combines the goods, the search keyword, the search frequency and the number of purchase of the goods, and the keyword score according to the criterion for each combination; When the customer of the on-line shopping mall searches for a desired product by inputting a search keyword, the server provides search results in descending order of the keyword score among the products including the search keyword inputted by the customer from the recommendation matrix ; The server confirms whether the customer is rediscovered, confirmed and purchased for the provided search result, and adjusts the keyword score of the recommendation matrix accordingly. Wherein the server includes a step of adjusting a keyword score of the statistical matrix according to the number of searches per search keyword and the number of purchases, and the step of adjusting a keyword score of the recommendation matrix comprises: The server subtracts a keyword score of a product retrieved from the recommendation matrix before the re-searched keyword by a predetermined deduction score, and the server confirms the provided search result, The method comprising the steps of: receiving detailed information of a product included in the search result; adding, by the server, the keyword score of the confirmed product in the recommendation matrix by a first predetermined additional score; , The merchandise included in the search result is sent to the online shopping mall The server adds the keyword score of the added product to the shopping list by a second additional score set higher than the first additional score in the recommendation matrix, Adding the keyword score of the purchased product to the recommendation matrix by a third additional score set higher than the second additional score when the product is included in the search result; The server checks the provided search result, performs additional search using the additional search keyword in the search result, and confirms the detailed information of the goods included in the additional search result, To the additional search keyword, and adds the keyword score of the confirmed product to the first additional score It comprises the step of adding.

본 발명은, 상품과 검색 키워드를 함께 등록하고, 검색 결과에 따른 고객의 리액션에 따라 각각 다른 키워드 점수를 부여하여, 키워드 점수에 따라 검색 키워드를 선정함으로써, 검색 적중률을 높일 수 있다. According to the present invention, a search hit rate can be increased by registering a product and a search keyword together, assigning different keyword scores according to a reaction of a customer according to the search result, and selecting a search keyword according to the keyword score.

또한, 키워드 점수 순으로 검색 결과를 제공함으로써, 고객의 검색에 따른 구매 전환율이 보다 향상될 수 있다. In addition, by providing the search results in the order of keyword points, the purchase conversion rate according to the search of the customer can be further improved.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 시스템이 도시된 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법이 도시된 순서도이다. 1 is a block diagram illustrating a search recommendation system of an online shopping mall according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a search recommendation method of an online shopping mall according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 설명하면, 다음과 같다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 시스템은, 온라인 쇼핑몰을 방문하는 고객(10)이 검색 키워드 등을 입력하는 단말기(12)와, 상기 온라인 쇼핑몰을 운영하고 관리하거나 상품을 판매하는 관리자(20)가 상품이나 검색 키워드 등을 등록하는 서버(30)(40)를 포함한다.Referring to FIG. 1, a search recommendation system of an online shopping mall according to an embodiment of the present invention includes a terminal 12 through which a customer 10 who visits an online shopping mall inputs search keywords and the like, Or a server 30 (40) in which a manager (20) for selling a product registers a product or a search keyword.

상기 서버(30)(40)는, 상기 단말기(12)를 통해 접속하는 웹사이트 URL을 제공하는 쇼핑몰 서버(30)와, 상기 검색 키워드에 따른 검색 결과 등을 제공하는 검색 엔진 서버(40)를 포함한다. 본 실시예에서는 상기 쇼핑몰 서버(30)와 상기 검색 엔진 서버(40)가 별도로 구성된 것으로 예를 들어 설명하였으나, 하나의 서버로 이루어지는 것도 물론 가능하다.The servers 30 and 40 include a shopping mall server 30 that provides a website URL to be accessed through the terminal 12 and a search engine server 40 that provides search results based on the search keywords . In the present embodiment, the shopping mall server 30 and the search engine server 40 are separately configured, but it is also possible to use a single server.

상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기 관리자(20)가 등록하는 상품에 대한 상세 정보가 저장되는 상품 데이터베이스(41)와, 상기 관리자(20)가 등록하는 상품과 상기 상품에 대한 검색 키워드가 조합되어 저장된 추천 매트릭스(42)와, 상기 관리자(20)가 등록하는 상품, 상기 상품에 대한 검색 키워드, 상기 상품의 검색 횟수 및 구매 횟수가 조합되어 저장된 통계 매트릭스(43)를 포함한다. 상기 추천 매트릭스(42)와 상기 통계 매트릭스(43)에는 각각 상기 조합마다 미리 설정된 기준에 따라 키워드 점수가 부여된다. The search engine server 40 includes a product database 41 in which detailed information on goods registered by the manager 20 is stored and a search keyword in the form of a combination of a product registered by the manager 20 and a search keyword And a statistical matrix 43 in which a recommendation matrix 42 stored in the form of a combination of a product registered by the manager 20, a search keyword for the goods, a search frequency of the goods and a purchase frequency is stored. The recommendation matrix 42 and the statistical matrix 43 are each assigned a keyword score according to a preset reference for each combination.

상기 관리자(20)나 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 통계 매트릭스(43)를 분석하여, 상기 통계 매트릭스(43)의 키워드 점수를 추후 검색 키워드 선정에 활용된다. 즉, 상기 통계 매트릭스(43)에서 상기 키워드 점수가 높은 검색 키워드를 상기 추천 매트릭스(42)의 검색 키워드로 선정한다. The manager 20 or the search engine server 40 analyzes the statistical matrix 43 and uses the keyword score of the statistical matrix 43 to select a later search keyword. That is, in the statistical matrix 43, a search keyword having a high keyword score is selected as a search keyword of the recommendation matrix 42.

상기 관리자(20)나 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 추천 매트릭스(42)를 분석하여, 상기 키워드 점수에 따라 검색 키워드를 정리한다. 또한 상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기 추천 매트릭스(42)로부터 검색 결과의 제공시 상기 키워드 점수가 높은 순으로 검색 결과를 제공한다. The manager 20 or the search engine server 40 analyzes the recommendation matrix 42 and organizes search keywords according to the keyword scores. Also, the search engine server 40 provides the search results in the order of the keyword score in the order of providing the search results from the recommendation matrix 42.

표 1은 추천 매트릭스를 나타낸다. 표 1을 참조하면, 상기 추천 매트릭스에서 각 키워드와 상품의 조합에 따른 키워드 점수의 초기값은 0으로 설정된다. 상기 각 키워드와 상품의 조합이 없는 경우, 초기값은 -9999.9로 설정된다. Table 1 shows the recommendation matrix. Referring to Table 1, the initial value of the keyword score according to the combination of each keyword and product in the recommendation matrix is set to zero. If there is no combination of keywords and products, the initial value is set to -9999.9.

Figure pat00001
Figure pat00001

표 2는 통계 매트릭스를 나타낸다. 표 2를 참조하면, 상기 통계 매트릭스에서 각 키워드와 상품의 조합에 따른 키워드 점수의 초기값은 0으로 설정된다. 상기 각 키워드와 상품의 조합이 없는 경우, 초기값은 -9로 설정된다. Table 2 shows the statistical matrix. Referring to Table 2, the initial value of the keyword score according to the combination of each keyword and product in the statistical matrix is set to zero. If there is no combination of keywords and products, the initial value is set to -9.

Figure pat00002
Figure pat00002

상기와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 따른 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법을 설명하면, 다음과 같다.The search recommendation method of the online shopping mall according to the embodiment of the present invention will now be described.

도 2를 참조하면, 먼저 상기 온라인 쇼핑몰의 관리자(20)가 신규 상품을 등록할 때, 상품 검색에 사용될 검색 키워드와 상기 상품을 함께 상기 서버에 등록한다.(S1) 이 때, 상기 관리자(20)는 상기 상품과 상기 검색 키워드를 상기 쇼핑몰 서버(30)에 등록하고, 상기 쇼핑몰 서버(30)가 상기 검색 엔진 서버(40)에 전달하는 것도 가능하고, 상기 관리자(20)가 직접 상기 검색 엔진 서버(40)에 등록할 수도 있다. 상기 상품에 대한 정보는 상기 상품 데이터베이스(41)에 저장된다. 2, when the manager 20 of the online shopping mall registers a new product, the search keyword and the product to be used for product search are registered together in the server. (S1) At this time, the manager 20 Can register the goods and the search keyword in the shopping mall server 30 and the shopping mall server 30 can transmit the goods and the search keyword to the search engine server 40. The manager 20 can directly transmit the search keyword, It may be registered in the server 40. Information on the goods is stored in the goods database 41. [

상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기에서 등록된 상기 상품과 상기 검색 키워드를 조합하여 상기 추천 매트릭스(42)를 생성한다. 이 때, 상기 상품과 상기 검색 키워드의 조합에 미리 설정된 기준에 따라 키워드 점수를 부여한다. 상기 키워드 점수의 초기값은 0으로 설정된다. 상기 각 키워드와 상품의 조합이 없는 경우, 초기값은 -9999.9로 설정된다.(S2) 상기 추천 매트릭스(42)는 초기 생성된 이후에는, 상기 고객의 검색, 구매 여부에 따라 키워드 점수가 지속적으로 업데이트될 수 있다. The search engine server 40 generates the recommendation matrix 42 by combining the goods registered with the search keyword and the search keyword. At this time, a keyword score is given to the combination of the product and the search keyword according to a preset reference. The initial value of the keyword score is set to zero. If there is no combination of the keywords and products, the initial value is set to -9999.9. (S2) After the initial creation of the recommendation matrix 42, keyword scores are continuously Can be updated.

상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기에서 등록된 상품과 상기 검색 키워드를 조합하여, 상기 상품의 검색 횟수와 구매 횟수를 관리하기 위한 상기 통계 매트릭스(43)를 생성한다. 이 때, 상기 상품과 상기 검색 키워드의 조합에서 상기 검색 횟수와 상기 구매 횟수에 대해 미리 설정된 기준에 따라 키워드 점수를 부여한다. 상기 통계 매트릭스에서 각 키워드와 상품의 조합에 따른 상기 검색 횟수와 상기 구매 횟수에 대한 상기 키워드 점수의 초기값은 0으로 설정된다. 상기 각 키워드와 상품의 조합이 없는 경우, 초기값은 -9로 설정된다.(S3) 상기 통계 매트릭스(43)는 초기 생성된 이후에는, 상기 고객의 검색 횟수와 구매 횟수에 따라 키워드 점수가 지속적으로 업데이트될 수 있다. The search engine server 40 generates the statistical matrix 43 for managing the number of searches and the number of purchases of the goods by combining the goods registered in the above and the search keyword. At this time, a keyword score is given according to the criteria set in advance for the number of searches and the number of purchases in the combination of the product and the search keyword. The initial value of the keyword score for the number of searches and the number of purchases according to the combination of each keyword and product in the statistical matrix is set to zero. If there is no combination of the keyword and the product, the initial value is set to -9. (S3) After the initial generation, the statistical matrix 43 stores keyword scores continuously according to the number of searches and the number of purchases of the customer Lt; / RTI >

이후, 상기 온라인 쇼핑몰에 방문한 상기 고객이 원하는 상품을 찾기 위해 상기 고객이 알고 있는 검색 키워드를 입력한다.(S4)Then, the customer who visited the online shopping mall inputs a search keyword that the customer knows to search for a desired product (S4)

상기 고객이 상기 검색 키워드를 입력하면, 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 추천 매트릭스(42)로부터 상기 검색 키워드를 포함하고 있는 모든 상품을 대상을 조회하고, 조회된 상품들 중 상기 키워드 점수가 높은 순으로 검색 결과를 제공한다. 상기 키워드 점수는 구매 횟수가 반영되기 때문에, 상기 구매율이 높은 상품 순으로 검색 결과를 제공할 수 있다.(S5)When the customer inputs the search keyword, the search engine server 40 searches all the products including the search keyword from the recommendation matrix 42, The search results are provided in order. Since the number of purchases is reflected in the keyword score, the search result can be provided in the order of products having a high purchase rate. (S5)

상기 검색 결과가 제공되면, 상기 고객은 상기 검색 결과에 따라 재검색, 상품의 상세정보 확인, 상품을 장바구니에 담기, 장바구니에 담은 상품을 구매하는 등의 리액션을 할 수 있다. 상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기 고객의 리액션에 따라 상기 추천 매트릭스(42)의 키워드 점수를 조정한다.When the search result is provided, the customer can perform a reaction such as re-searching according to the search result, checking detailed information of the product, adding the product to the shopping cart, or purchasing the product in the shopping cart. The search engine server 40 adjusts the keyword score of the recommendation matrix 42 according to the customer's reaction.

상기 고객이 상기 검색 결과를 확인하지 않고 새로운 검색 키워드로 재검색을 하면, 상기 고객이 상기 검색 결과에 만족하지 못했다고 판단할 수 있다. 따라서, 상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기 고객이 확인하지 않은 검색 결과에 포함된 상기 검색 키워드와 상기 상품의 조합에 대한 키워드 점수를 미리 설정된 차감 점수만큼 차감하여, 상기 추천 매트릭스(42)를 업데이트한다. 본 실시예에서는 상기 차감 점수는 0.1점인 것으로 예를 들어 설명한다. (S6)(S7) 즉, 상기 고객이 상기 검색 결과에 만족하지 못했다고 판단하면, 상기 검색 키워드와 상기 상품의 조합에 대한 키워드 점수를 차감함으로써, 추후 검색시 검색 적중률을 보다 향상시킬 수 있다. If the customer does not check the search result and redetects the search with a new search keyword, the customer can determine that the search result is not satisfied. Therefore, the search engine server 40 subtracts the keyword score for the combination of the search keyword and the product included in the search result not confirmed by the customer by a preset deduction score, and transmits the recommendation matrix 42 Update. In the present embodiment, the subtraction score is 0.1 point, for example. (S6) (S7) That is, if the customer judges that the search result is not satisfied, the search hit rate at the time of the later search can be further improved by subtracting the keyword score for the combination of the search keyword and the product.

한편, 상기 고객이 상기 검색 결과를 확인하면, 상기 검색 결과내에서 추가 검색 키워드를 이용하여 추가 검색을 하는지를 판단한다.(S8)If the customer confirms the search result, it is determined whether the additional search is performed using the additional search keyword in the search result (S8)

상기 고객이 상기 추가 검색을 하지 않으면, 상기 검색 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하는지를 판단한다.(S12)If the customer does not perform the additional search, it is determined whether the detailed information of the goods included in the search result is confirmed (S12)

상기 고객이 상기 검색 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하면, 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 상세 정보를 확인한 상품과 상기 검색 키워드의 조합에 대한 키워드 점수를 미리 설정된 제1추가점수만큼 더하여, 상기 추천 매트릭스(42)를 업데이트한다. 본 실시예에서는 상기 제1추가점수는 1.0점인 것으로 예를 들어 설명한다.(S11)When the customer confirms the detailed information of the product included in the search result, the search engine server 40 adds the keyword score for the combination of the product confirmed with the detailed information and the search keyword by the first additional score set in advance , The recommendation matrix 42 is updated. In the present embodiment, the first additional score is 1.0, for example. (S11)

또한, 상기 고객이 상기 검색 결과에 포함된 상품을 장바구니에 추가하거나 쇼핑목록에 추가하면, 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 장바구니에 추가된 상품과 상기 검색 키워드의 조합에 대한 키워드 점수를 미리 설정된 제2추가점수만큼 더하여 상기 추천 매트릭스(42)를 업데이트한다. 본 실시예에서는 상기 제2추가점수는 2.0점인 것으로 예를 들어 설명한다. (S13)(14)When the customer adds the product included in the search result to the shopping cart or adds the product to the shopping list, the search engine server 40 sets the keyword score for the combination of the product added to the shopping cart and the search keyword And updates the recommendation matrix 42 by a second additional score. In the present embodiment, the second additional score is 2.0 points, for example. (S13) and (14)

또한, 상기 고객이 상기 검색 결과에 포함된 상품을 구매하는지를 판단한다.(S15)In addition, it is determined whether the customer purchases a product included in the search result (S15)

상기 고객이 상기 검색 결과에 포함된 상품을 구매하면, 상기 구매가 즉시 구매인지를 판단한다.(S16) 여기서, 상기 즉시 구매는 장바구니에 담지 않고 바로 결제하여 구매하는 것을 의미한다.When the customer purchases the product included in the search result, it is determined whether the purchase is immediate purchase (S16). Here, the instant purchase means purchasing the product without paying it in the shopping cart.

상기 구매가 즉시 구매이면, 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 즉시 구매된 상품과 상기 검색 키워드의 조합에 대한 키워드 점수를 미리 설정된 제3추가점수만큼 더하여 상기 추천 매트릭스(42)를 업데이트한다. 본 실시예에서는, 상기 제3추가점수는 7.0점인 것으로 예를 들어 설명한다.(S17)If the purchase is immediate purchase, the search engine server 40 updates the recommendation matrix 42 by adding a keyword score for the combination of the immediately purchased goods and the search keyword by a third predetermined additional score. In the present embodiment, the third additional score is 7.0, for example. (S17)

한편, 상기 구매가 즉시 구매가 아니면, 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 구매된 상품과 상기 검색 키워드의 조합에 대한 키워드 점수를 상기 제3추가점수에서 상기 제2추가점수를 뺀 나머지 점수인 5.0점을 더하여 상기 추천 매트릭스(42)를 업데이트한다. 즉, 즉시 구매가 아닐 경우 장바구니에 담은 후 구매하는 것이기 때문에, 장바구니에 담은 경우 이미 2.0점이 추가되었으므로 구매 확인 후 5.0점만을 추가한다.(S18) On the other hand, if the purchase is not an immediate purchase, the search engine server 40 updates the keyword score for the combination of the purchased product and the search keyword from the third additional score minus the second additional score of 5.0 And the recommended matrix 42 is updated. That is, if it is not immediately purchased, it is purchased after putting it in the shopping cart. Therefore, when adding it to the shopping cart, 2.0 points are already added, so only 5.0 points are added after confirming the purchase (S18)

한편, 상기 고객이 상기 추가 검색 키워드를 이용하여 상기 추가 검색을 하면, 상기 추가 검색된 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하는지를 판단한다.(S9)On the other hand, if the customer performs the additional search using the additional search keyword, it is determined whether the detailed information of the goods included in the additional search result is confirmed (S9)

상기 고객이 상기 추가 검색된 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하면, 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 추가 검색 키워드를 상기 추천 매트릭스(42)에 추가로 등록한다.(S10)If the customer confirms the detailed information of the product included in the additional searched result, the search engine server 40 additionally registers the additional search keyword in the recommendation matrix 42. In operation S10,

또한, 상기 검색 엔진 서버(40)는 상기 추가 검색 후 상세 정보를 확인한 상품과 상기 추가 검색 키워드의 조합에 대한 키워드 점수를 미리 설정된 제4추가점수만큼 더하여, 상기 추천 매트릭스(42)를 업데이트한다. 본 실시예에서는 상기 제4추가점수는 1.0점인 것으로 예를 들어 설명한다.(S11)Also, the search engine server 40 updates the recommendation matrix 42 by adding a keyword score for a combination of the product obtained by checking the detailed information after the additional search and the additional search keyword by a fourth additional predetermined score. In the present embodiment, the fourth additional score is 1.0, for example. (S11)

또한, 상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기 검색 키워드별 검색 횟수와 구매 횟수를 상기 통계 매트릭스(43)에 저장하여, 상기 통계 매트릭스(43)를 업데이트한다.(S19) 추후, 상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기 통계 매트릭스(43)에서 상기 검색 횟수와 상기 구매 횟수에 대한 키워드 점수가 높은 검색 키워드를 상기 추천 매트릭스(42)의 검색 키워드로 선정할 수 있다. The search engine server 40 stores the search frequency and purchase frequency of the search keyword in the statistical matrix 43 and updates the statistical matrix 43. (S19) The search matrix generating unit 40 may select a search keyword having a high keyword score for the search count and the purchase count in the statistical matrix 43 as a search keyword of the recommendation matrix 42. [

상기와 같이, 상기 검색 엔진 서버(40)는, 상기 검색 결과에 대한 상기 고객의 리액션에 따라 각각 다른 점수를 추가 또는 차감하여 상기 추천 매트릭스(42)를 지속적으로 업데이트한다. 상기 검색 결과에 포함된 상품을 구매했을 때 가장 높은 점수가 추가되고, 추후 검색시 키워드 점수가 높은 순으로 검색 결과를 제공한다. 따라서, 상기 고객의 구매율이 높고, 상기 고객이 관심을 보인 상품 순으로 검색 결과를 제공함으로써, 검색을 통한 구매 전환율이 향상될 수 있다.
As described above, the search engine server 40 continuously updates the recommendation matrix 42 by adding or subtracting different scores according to the customer's reaction to the search result. The highest score is added when purchasing the products included in the search result, and the search result is provided in descending order of the keyword score in the later search. Therefore, the purchase conversion rate through search can be improved by providing the search result in the order of the product in which the customer has a high purchase rate and the customer has shown interest.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

20: 관리자 40: 검색 엔진 서버
41: 상품 데이터베이스 42: 추천 매트릭스
43: 통계 매트릭스20: Manager 40: Search engine server
41: commodity database 42: recommended matrix
43: Statistics Matrix

Claims (10)

온라인 쇼핑몰의 관리자가 상품들과 상기 상품들에 대한 검색 키워드를 상기 온라인 쇼핑몰의 서버에 등록하는 단계와;
상기 서버가, 상기 상품과 상기 검색 키워드가 조합되고, 상기 조합마다 미리 설정된 기준에 따라 키워드 점수가 각각 부여된 추천 매트릭스를 생성하는 단계와;
상기 서버가, 상기 상품, 상기 검색 키워드, 상기 상품의 검색 횟수 및 구매 횟수가 조합되고, 상기 조합마다 상기 기준에 따라 키워드 점수가 각각 부여된 통계 매트릭스를 생성하는 단계와;
상기 온라인 쇼핑몰의 고객이 검색 키워드를 입력하여 원하는 상품을 검색하면, 상기 서버가 상기 추천 매트릭스로부터 상기 고객이 입력한 상기 검색 키워드를 포함하는 상품들 중에서 상기 키워드 점수가 높은 순으로 검색 결과를 제공하는 단계와;
상기 서버는, 상기 제공된 검색 결과에 대해 상기 고객의 재검색, 상품 확인 및 구매 결정 여부를 확인하고, 그에 따라 상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계와;
상기 서버는, 상기 검색 키워드별 검색 횟수와 상기 구매 횟수에 따라 상기 통계 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계를 포함하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법.An administrator of an online shopping mall registers products and search keywords for the products in a server of the online shopping mall;
Generating, by the server, a recommendation matrix in which the goods and the search keyword are combined, and a keyword score is given according to a preset reference for each combination;
Generating a statistic matrix in which the server combines the goods, the search keyword, the search frequency and the number of purchase of the goods, and the keyword score according to the criterion for each combination;
When the customer of the on-line shopping mall searches for a desired product by inputting a search keyword, the server provides search results in descending order of the keyword score among the products including the search keyword inputted by the customer from the recommendation matrix ;
The server confirms whether the customer is rediscovered, confirmed and purchased for the provided search result, and adjusts the keyword score of the recommendation matrix accordingly.
And the server includes a step of adjusting a keyword score of the statistical matrix according to the search frequency of the search keyword and the purchase frequency. 청구항 1에 있어서,
상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계는,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하지 않고 새로운 검색 키워드로 재검색하면,
상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 재검색 이전의 검색 키워드로 검색된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 차감점수만큼 빼는 것을 포함하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법.The method according to claim 1,
Wherein adjusting the keyword score of the recommendation matrix comprises:
If the customer does not check the provided search result and searches for a new search keyword again,
Wherein the server subtracts a keyword score of a product searched with a search keyword before re-searched in the recommendation matrix by a preset deduction score. 청구항 1에 있어서,
상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계는,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하면,
상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 확인된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 제1추가점수만큼 더하는 것을 포함하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법.The method according to claim 1,
Wherein adjusting the keyword score of the recommendation matrix comprises:
If the customer confirms the provided search result and confirms detailed information of the goods included in the search result,
Wherein the server adds the keyword score of the confirmed product to the recommendation matrix by a predetermined first additional score. 청구항 1에 있어서,
상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계는,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품을 상기 온라인 쇼핑몰 상의 장바구니에 추가하거나 쇼핑목록에 추가하면,
상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 추가된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 제2추가점수만큼 더하는 것을 포함하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법.The method according to claim 1,
Wherein adjusting the keyword score of the recommendation matrix comprises:
If the customer confirms the provided search result and adds the product included in the search result to the shopping cart on the online shopping mall or adds the shopping bag to the shopping list,
Wherein the server includes adding a keyword score of the added product by a second predetermined additional score in the recommendation matrix. 청구항 1에 있어서,
상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계는,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품을 구매하면,
상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 구매된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 제3추가점수만큼 더하는 것을 포함하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법.The method according to claim 1,
Wherein adjusting the keyword score of the recommendation matrix comprises:
When the customer confirms the provided search result and purchases a product included in the search result,
And the server includes adding a keyword score of the purchased product to the recommendation matrix by a predetermined third additional score. 청구항 1에 있어서,
상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계는,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과내에서 추가 검색 키워드를 이용하여 추가 검색한 후, 상기 추가 검색 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하면,
상기 서버는 상기 추가 검색 후 확인된 상품과 상기 추가 검색 키워드를 상기 추천 매트릭스에 추가하고, 상기 추가 검색 후 확인된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 제4추가점수만큼 더하는 것을 포함하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법.The method according to claim 1,
Wherein adjusting the keyword score of the recommendation matrix comprises:
If the customer confirms the provided search result, performs additional search using the additional search keyword in the search result, and confirms detailed information of the product included in the additional search result,
Wherein the server adds the product after the additional search and the additional search keyword to the recommendation matrix and adds the keyword score of the product confirmed after the additional search by a fourth additional score set in advance, Way. 청구항 1에 있어서,
상기 통계 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계는,
상기 서버가 상기 검색 횟수와 상기 구매 횟수에 비례하여 상기 키워드 점수를 추가하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법.The method according to claim 1,
Wherein adjusting the keyword score of the statistical matrix comprises:
And the server adds the keyword score in proportion to the number of searches and the number of purchases. 청구항 7에 있어서,
상기 서버는,
상기 통계 매트릭스를 분석하여, 상기 통계 매트릭스에서 상기 키워드 점수가 높은 검색 키워드를 상기 추천 매트릭스의 검색 키워드로 선정하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법. The method of claim 7,
The server comprises:
Wherein the statistical matrix is analyzed to select a search keyword having a high keyword score as a search keyword of the recommendation matrix in the statistical matrix. 청구항 1에 있어서,
상기 서버는,
상기 관리자가 상기 온라인 쇼핑몰에 새로운 상품의 등록이나 등록된 상품의 삭제시마다 상기 추천 매트릭스와 상기 통계 매트릭스를 업데이트하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법. The method according to claim 1,
The server comprises:
Wherein the manager updates the recommendation matrix and the statistical matrix each time a new product is registered in the online shopping mall or a registered product is deleted. 온라인 쇼핑몰의 관리자가 상품들과 상기 상품들에 대한 검색 키워드를 상기 온라인 쇼핑몰의 서버에 등록하는 단계와;
상기 온라인 쇼핑몰의 서버가, 상기 상품과 상기 검색 키워드가 조합되고, 상기 조합마다 미리 설정된 기준에 따라 키워드 점수가 각각 부여된 추천 매트릭스를 생성하는 단계와;
상기 서버가, 상기 상품, 상기 검색 키워드, 상기 상품의 검색 횟수 및 구매 횟수가 조합되고, 상기 조합마다 상기 기준에 따라 키워드 점수가 각각 부여된 통계 매트릭스를 생성하는 단계와;
상기 온라인 쇼핑몰의 고객이 검색 키워드를 입력하여 원하는 상품을 검색하면, 상기 서버가 상기 추천 매트릭스로부터 상기 고객이 입력한 상기 검색 키워드를 포함하는 상품들 중에서 상기 키워드 점수가 높은 순으로 검색 결과를 제공하는 단계와;
상기 서버는, 상기 제공된 검색 결과에 대해 상기 고객의 재검색, 상품 확인 및 구매 결정 여부를 확인하고, 그에 따라 상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계와;
상기 서버는, 상기 검색 키워드별 검색 횟수와 상기 구매 횟수에 따라 상기 통계 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계를 포함하고,
상기 추천 매트릭스의 키워드 점수를 조정하는 단계는,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하지 않고 새로운 검색 키워드로 재검색하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 재검색 이전의 검색 키워드로 검색된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 차감점수만큼 빼는 과정과,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 확인된 상품의 키워드 점수를 미리 설정된 제1추가점수만큼 더하는 과정과,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품을 상기 온라인 쇼핑몰 상의 장바구니에 추가하거나 쇼핑목록에 추가하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 추가된 상품의 키워드 점수를 상기 제1추가점수보다 높게 설정된 제2추가점수만큼 더하는 과정과,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과에 포함된 상품을 구매하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에서 상기 구매된 상품의 키워드 점수를 상기 제2추가점수보다 높게 설정된 제3추가점수만큼 더하는 과정과,
상기 고객이 상기 제공된 검색 결과를 확인하고, 상기 검색 결과내에서 추가 검색 키워드를 이용하여 추가 검색한 후, 상기 추가 검색 결과에 포함된 상품의 상세 정보를 확인하면, 상기 서버는 상기 추천 매트릭스에 상기 확인된 상품과 상기 추가 검색 키워드에 추가하고, 상기 확인된 상품의 키워드 점수를 상기 제1추가점수만큼 더하는 과정을 포함하는 온라인 쇼핑몰의 검색 추천 방법.An administrator of an online shopping mall registers products and search keywords for the products in a server of the online shopping mall;
The server of the online shopping mall generating a recommendation matrix in which the goods and the search keyword are combined and a keyword score is given according to a preset reference for each combination;
Generating a statistic matrix in which the server combines the goods, the search keyword, the search frequency and the number of purchase of the goods, and the keyword score according to the criterion for each combination;
When the customer of the on-line shopping mall searches for a desired product by inputting a search keyword, the server provides search results in descending order of the keyword score among the products including the search keyword inputted by the customer from the recommendation matrix ;
The server confirms whether the customer is rediscovered, confirmed and purchased for the provided search result, and adjusts the keyword score of the recommendation matrix accordingly.
Wherein the server includes a step of adjusting a keyword score of the statistical matrix according to the number of searches per search keyword and the number of purchases,
Wherein adjusting the keyword score of the recommendation matrix comprises:
If the customer does not check the provided search result but redetects the search keyword as a new search keyword, the server subtracts a keyword score of a product retrieved from the recommendation matrix before the re-search by a predetermined deduction score,
When the customer confirms the provided search result and confirms detailed information of the goods included in the search result, the server adds the keyword score of the confirmed goods in the recommendation matrix by a predetermined first additional score, ,
When the customer confirms the provided search result and adds the product included in the search result to the shopping cart on the online shopping mall or adds the shopping list to the shopping list, the server adds the keyword score of the added product in the recommendation matrix 1 < / RTI > additional score,
When the customer confirms the provided search result and purchases a product included in the search result, the server adds the keyword score of the purchased product to the recommendation matrix by a third additional score set higher than the second additional score In addition,
If the customer confirms the provided search result, performs additional search using the additional search keyword in the search result, and confirms the detailed information of the product included in the additional search result, And adding the keyword score of the confirmed product to the identified product and the additional search keyword, and adding the keyword score of the confirmed product by the first additional score.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102082900B1 (en) 2019-10-08 2020-02-28 김경록 System for providing optimal keyword of sale items
KR20210059593A (en) * 2019-11-15 2021-05-25 주식회사 텐원더스 Method, apparatus and computer program for providing sale mediate service based on influencer's contents
KR20210112451A (en) * 2020-03-05 2021-09-15 네이버 주식회사 Method and apparatus for providing recommended item based on selection for item
KR102534794B1 (en) * 2022-11-27 2023-05-26 주식회사 뉴리스 Online product sourcing and sales analysis system using big data

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100365585B1 (en) 2000-03-31 2002-12-26 엘지히다찌 주식회사 Operating method for the free-one online shopping mall using computer system

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100365585B1 (en) 2000-03-31 2002-12-26 엘지히다찌 주식회사 Operating method for the free-one online shopping mall using computer system

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102082900B1 (en) 2019-10-08 2020-02-28 김경록 System for providing optimal keyword of sale items
KR20210059593A (en) * 2019-11-15 2021-05-25 주식회사 텐원더스 Method, apparatus and computer program for providing sale mediate service based on influencer's contents
KR20210112451A (en) * 2020-03-05 2021-09-15 네이버 주식회사 Method and apparatus for providing recommended item based on selection for item
KR102534794B1 (en) * 2022-11-27 2023-05-26 주식회사 뉴리스 Online product sourcing and sales analysis system using big data

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