KR20170100201A - 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템 - Google Patents

빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 주문정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해 소비자의 구매패턴을 분석하여 구매예측이 이루어지도록 한 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템에 관한 것으로서, 주문 정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해 고객이 구매 가능한 상품을 예측하는 구매분석수단; 본사와 지점간의 데이터 연결로 재고, 매출, 매입을 실시간으로 관리하고, 업체 실정에 맞게 통합입력 또는 개별입력방식을 선택하여 채택할 수 있도록 전표 입력 기능을 제공하며, 본사와 지점별 재고 통합관리와 내부 및 외부에서 실시간 재고 조회를 위한 위치별 재고관리 기능을 제공하고, 본사 또는 지점별 물류의 이동량을 전표로 확인하여 전표 이동량을 통해 매입 및 매출 관리를 위한 위치별 매입, 매출 관리 기능을 제공하는 통합 관리수단; 및 구매예측 분석 결과 및 통합 관리 분석정보를 보고해주는 분석결과 보고수단을 포함하여 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템을 구축하고, 주문정보 및 배송 정보의 분석을 통해 획득한 주문통계정보, 구매예측정보, 상품배치정보, 상품픽업 관리정보, 포장자재 예측정보를 데이터베이스로 저장 및 관리한다.

Description

빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템{Integration solutions system for e-commerce purchases prediction using big data}
본 발명은 빅데이터(big data)를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션에 관한 것으로, 특히 주문정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해 소비자의 구매패턴을 분석하여 구매예측이 이루어지도록 한 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 전자상거래 웹사이트 판매 분석 방법은 사이트의 방문자에 대한 통계를 제공하는 방식으로 수행되었다. 통계를 분석하는 방법으로서, 특정 웹사이트의 주소와 상기 웹 사이트의 주소의 페이지를 분석하여 사용자가 웹 사이트 및 페이지를 사용자의 웹브라우저를 통해 호출되었는지 어느 링크를 선택하여 다른 페이지로 이동하였는지, 상기 웹브라우저가 또한 부가적으로 판매분석 방법을 제공한다면 전체 사용자가 상품을 얼마나 조회 및 구매하였는지에 대한 방식을 포함할 수 있다.
이러한 전자상거래 사이트 판매 분석 방법은 웹 사이트의 웹 로그 분석 이상을 포함하지 못하고, 실질적으로 상품 조회 구매분석을 하지 못하였으며, 이와 관련된 도구를 제공하지 못하였다. 전자상거래 웹 사이트를 운영하는 운영자는 전자상거래 웹 사이트에서 판매를 위한 효율적인 상품배치를 고려하지 못하고, 예상을 통한 임의적인 상품배치를 할 수밖에 없었고, 이를 만회하기 위한 추가적인 비용, 예컨대, 광고나 판매를 위한 이벤트를 부담할 수 밖에 없었다.
또한, 전자상거래 웹사이트 운영자의 적절하지 않은 상품 배치로 인해 판매감소 등 악영향을 감수할 수밖에 없었다. 또한, 전자상거래 웹 사이트 고객은 전자상거래 웹사이트 운영자가 배치한 임의적인 상품배치를 보게 됨으로써, 해당 전자상거래 웹 사이트에 부정적인 이미지를 가지게 되거나 고객이 필요로 하는 상품을 웹사이트 메인 페이지 및 주요 페이지 등에 적절하게 배치하지 못하여 판매감소를 가져올 수 있는 문제점이 존재한다.
이러한 일반적인 전자상거래 판매 방식의 문제를 개선하기 위해서 종래에 제안된 기술이 하기의 <특허문헌 1> 에 개시되어 있다.
<특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 전자상거래 클라이언트 장치의 데이터를 수집하여 상품 분석을 위한 분석 기초 데이터를 추천 분석 장치에 전달하고, 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 정보를 기반으로 추천 상품 정보를 상기 클라이언트 장치로 웹 브라우저를 통해 제공하며, 전자상거래 서비스 운영을 지원하기 위한 운영 도구 인터페이스 및 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 분석 결과 데이터를 전자상거래 운영장치로 웹 브라우저를 통해 제공하는 전자상거래 서비스 장치; 상기 분석 기초 데이터를 상기 전자상거래 서비스 장치로부터 수신하여 분석 및/또는 추천 요청에 대한 상품 분석을 수행하며, 상품 분석 결과에 따라 상기 분석 결과 데이터 및 상기 추천 상품 정보를 생성하여 상기 전자상거래 서비스 장치로 전송하는 추천 분석 장치를 포함한다.
이러한 구성을 통해, 전자상거래에서 실시간으로 추천 상품을 분석하고, 분석된 데이터를 통해 상품 추천, 운영도구 및 실시간 분석 및 결과보고서를 제공한다.
그러나 상기와 같은 종래기술은 소비자의 구매패턴 분석이 불가능하여, 구매예측을 하지 못하는 단점이 있다.
여기서 정확한 구매예측은 재고, 회계 업무, 유통 관리, 마케팅, 서비스 전 분야의 원활한 서비스 개선을 도모할 수 있다.
따라서 종래기술은 정확한 구매예측이 이루어지지 않으므로, 재고, 회계 업무, 유통 관리, 서비스 등의 관리 효율성이 떨어지는 단점을 유발한다.
공개특허 10-2014-0111225호(2014.09.18. 공개)(발명의 명칭: 전자상거래 추천 분석 시스템 및 추천 분석 방법)
이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해소하기 위해 안출된 것으로, 주문정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해 소비자의 구매패턴을 분석하여 구매예측이 이루어지도록 한 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 복잡한 업무별 프로그램을 단일로 묶어 쇼핑몰관리(상품등록, 주문, 배송, CS 등), 판매관리, 회계관리, 정산관리 등이 One Stop으로 이루어지도록 한 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템을 제공하는 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템은 주문정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해 고객이 구매 가능한 상품을 예측하는 구매분석수단; 상기 획득한 빅데이터의 분석을 통해, 본사와 지점간의 데이터 연결로 재고, 매출, 매입을 실시간으로 관리하고, 업체 실정에 맞게 통합입력 또는 개별입력방식을 선택하여 채택할 수 있도록 전표 입력 기능을 제공하며, 본사와 지점별 재고 통합관리와 내부 및 외부에서 실시간 재고 조회를 위한 위치별 재고관리 기능을 제공하고, 본사 또는 지점별 물류의 이동량을 전표로 확인하여 전표 이동량을 통해 매입 및 매출 관리를 위한 위치별 매입, 매출 관리 기능을 제공하는 통합 관리수단; 상기 구매분석수단 및 통합 관리수단에서 분석된 구매예측 분석 결과 및 통합 관리 정보를 보고해주는 분석결과 보고수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 구매분석수단은 주문 정보 및 배송 정보를 빅데이터로 데이터베이스화하는 빅데이터 구축부; 상기 구축된 빅데이터중 주문정보를 분석하여 지역별, 성별, 나이, 계절별 매출 통계를 취합하는 주문정보 분석부; 상기 주문정보 분석부에서 분석한 통계 정보를 기초로 고객이 구매 가능한 상품을 분석하는 구매예측 분석부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 구매예측 분석부는 상기 고객이 구매 가능한 상품 분석하고, 그 분석 결과 정보를 재고 확보 정보로 제공해주는 것을 특징으로 한다.
상기에서 구매분석수단은 체계적인 물류관리를 위해, 물류 창고 내 상품 배치를 통해 물류 관리를 최적화해주는 상품배치 분석부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 구매분석수단은 상기 상품배치 분석부와 연동하여 피킹시 물류 창고 내 상품 위치를 자동으로 인식하여 상품 픽업 시간을 단축하는 상품픽업관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 구매분석수단은 상기 배송 정보를 기초로 과거 포장 자료를 추출하고, 추출한 과거 포장 자료를 기반으로 상품 포장의 최적 자재를 선별해주는 포장자재 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기에서 구매분석수단은 주문정보 및 배송 정보의 분석을 통해 획득한 주문통계정보, 구매예측정보, 상품배치정보, 상품픽업 관리정보, 포장자재 예측정보를 데이터베이스로 저장하는 분석결과 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같은 본 발명에 따르면 주문 정보 및 배송 정보를 기초로 구매예측 통합솔루션 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면 셀러들의 핵심 업무와 영업, 마케팅, 서비스 부분을 고객데이터에 연동시켜 작업 시간을 축소하고, 인력낭비를 방지할 수 있도록 도모해주는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면 구매예측 분석을 통해 셀러가 미리 재고를 확보하도록 도모해주는 장점도 있다.
도 1은 본 발명에 따른 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템의 전체 구성도,
도 2는 도 1의 구매분석 수단의 실시 예 블록 구성도,
도 3a는 본 발명에서 상품 관리 화면예시도,
도 3b는 본 발명에서 전표 관리 화면예시도,
도 3c는 본 발명에서 재고관리 화면예시도.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템의 전체 구성도이다.
본 발명에 따른 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템은 구매 분석 수단(100) 및 분석결과 보고수단(200)을 포함한다.
구매 분석 수단(100)은 주문정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해 고객이 구매 가능한 상품을 예측하는 역할을 한다.
아울러 구매 분석 수단(100)은 복잡한 업무별 프로그램을 단일로 묶어 쇼핑몰 관리(상품등록, 주문, 배송, CS 등), 판매관리, 회계관리, 정산관리 등을 수행하는 역할도 한다.
이러한 구매분석수단(100)은 도 2에 도시한 바와 같이, 주문 정보 및 배송 정보를 빅데이터로 데이터베이스화하는 빅데이터 구축부(101); 상기 구축된 빅데이터중 주문정보를 분석하여 지역별, 성별, 나이, 계절별 매출 통계를 취합하는 주문정보 분석부(102); 상기 주문정보 분석부에서 분석한 통계 정보를 기초로 고객이 구매 가능한 상품을 분석하는 구매예측 분석부(103)를 포함한다.
여기서 상기 구매예측 분석부(103)는 상기 고객이 구매 가능한 상품 분석하고, 그 분석 결과 정보를 재고 확보 정보로 제공해주는 것이 바람직하다.
또한, 상기 구매분석수단(100)은 체계적인 물류관리를 위해, 물류 창고 내 상품 배치를 통해 물류 관리를 최적화해주는 상품배치 분석부(104)를 포함한다.
또한, 상기 구매분석수단(100)은 상기 상품배치 분석부(104)와 연동하여 피킹시 물류 창고 내 상품 위치를 자동으로 인식하여 상품 픽업 시간을 단축하는 상품픽업관리부(105)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 구매분석수단(100)은 상기 배송 정보를 기초로 과거 포장 자료를 추출하고, 추출한 과거 포장 자료를 기반으로 상품 포장의 최적 자재를 선별해주는 포장자재 예측부(106); 상기 주문정보 및 배송 정보의 분석을 통해 획득한 주문통계정보, 구매예측정보, 상품배치정보, 상품픽업 관리정보, 포장자재 예측정보를 데이터베이스로 저장하는 분석결과 데이터베이스(107)를 포함할 수 있다.
분석결과 보고수단(200)은 상기 구매분석수단(100)과 연동하여, 상기 구매분석수단(100)에서 분석된 구매예측 분석 결과를 보고해주는 역할을 한다. 여기서 분석된 구매예측 분석 결과는 온라인상의 웹브라우저를 통해 보고하거나, 이메일 또는 문자 메시지를 이용하여 보고하는 것이 가능하다.
이와 같이 구성된 본 발명의 바람지한 실시 예에 따른 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 본 발명은 전자상거래를 위한 구매예측 정보 및 통합 관리정보를 제공해주기 위해서, 주문정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해 소비자의 구매 패턴을 분석하여 구매예측을 수행한다.
아울러 복잡한 업무별 프로그램을 단일로 묶어 쇼핑몰관리(상품등록, 주문, 배송, CS 등), 판매관리, 회계관리, 정산관리 등이 One Stop으로 이루어지도록 도모해준다.
예컨대, 통합 관리 수단(300)은 주문정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해, 본사와 지점간의 데이터 연결로 재고, 매출, 매입을 실시간으로 관리하고, 전산자료를 접근 가능한 공간에 저장하여, 데이터 활용성을 높이게 된다.
아울러 빅데이터 분석을 통해 업체 실정에 맞게 통합입력 또는 개별입력방식을 선택하여 채택할 수 있도록 다양한 전표 입력 기능도 제공한다. 또한, 본사와 지점별 재고 통합관리도 가능하고, 내부 및 외부(유무선 인터넷을 조회)에서 실시간 재고 조회도 가능한 위치별 재고관리도 가능하다.
아울러 본사 또는 지점별 물류의 이동량을 전표로 확인할 수 있으며, 유무선을 이용하여 전표 이동량을 통해 쉽게 매입 및 매출 관리할 수 있어, 위치별 매입, 매출 관리도 가능하다.
한편, 구매 분석 수단(100)의 빅데이터 구축부(101)는 주문정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득한다. 주문 정보와 배송 정보의 획득은 구매예측 분석을 요구하는 사용자가 직접 제공해주는 정보를 이용하거나, 사용자가 운영하는 전자상거래 사이트와 연동을 통해 간접적으로 주문 정보와 배송 정보를 획득할 수 있다.
여기서 주문 정보와 배송 정보에는 구매자의 패턴 분석을 위한 기본 정보 즉, 지역, 성별, 나이, 계절 등의 정보를 포함한다. 전자상거래 사이트 로그인을 위한 회원 정보와 연동하여 성별, 나이 등의 정보는 획득할 수 있다.
이러한 주문 정보 및 배송 정보는 연계한 전자상거래 사이트가 많으면 많을수록, 그리고 구매예측을 요청한 사용자가 제공해주는 고객 정보가 많으면 많을수록 빅 데이터를 구축하는 데 효율적이다. 빅 데이터는 주문 정보 및 배송 정보가 발생할 때마다 지속적으로 갱신하는 것이 바람직하다.
주문 정보와 배송 정보를 빅 데이터로 구축한 상태에서, 주문정보 분석부(102)는 상기 구축된 빅 데이터 중에서 주문정보를 분석하여 지역별, 성별, 나이, 계절별 매출 통계를 취합하여, 주문정보를 분석한다. 이렇게 분석되는 주문정보 분석정보는 분석결과 데이터베이스(107)에 등록된다. 예컨대, 주문정보를 기초로 제품별로 지역, 성별, 나이, 계절을 통계 처리하고, 이를 다시 계절별 매출로 통계처리한다.
다음으로, 구매예측 분석부(103)는 상기 주문정보 분석부(102)에서 분석한 통계 정보를 기초로 고객이 구매 가능한 상품을 분석한다. 예컨대, 현재 계절을 확인하고, 현재 계절에 어떠한 상품이 판매되었으며, 구매자의 성별과 나이가 어느 정도인지를 분석한다. 이렇게 주문 정보를 기반으로 판매 상품을 분석하게 되면, 현재 시점이나 미래의 특정 계절(또는, 시기)에 판매할 상품의 예측이 가능해진다. 여기서 판매할 상품의 예측이 구매예측이라고 볼 수 있다.
아울러 판매할 상품의 예측이 구매예측이 이루어지면, 이를 획득한 사용자는 상대적으로 판매할 상품을 미리 예측할 수 있어, 해당 판매제품의 재고를 미리 확보해놓을 수 있는 장점이 있다.
다시 말해, 현재 시점이나 미래의 특정 시점에서 구매가 예측되는 상품을 예측하고, 이를 미리 재고로 확보해 놓게 되는 것이다.
한편, 확보해 놓은 재고의 물류 관리를 위해 물류 창고 내에 상품을 최적으로 배치해야 한다. 이를 위해, 상품배치 분석부(104)는 체계적인 물류관리를 위해, 물류 창고 내 상품 배치를 최적화하여, 물류 관리를 최적화하게 된다. 여기서 상품 배치 최적화를 구현하면 물류 관리 최적화가 자연스럽게 수반된다. 물류 창고 내의 상품 배치 최적화를 위해, 물류 창고 내에 비치되는 물류의 위치 정보를 데이터베이스화하여 관리하는 것이 바람직하다. 아울러 구매예측 시점 정보를 기반으로 먼저 구매 예측이 이루어지는 물류에 대해서는 물류 창고의 앞쪽에 배치하고, 나중에 구매가 예측되는 상품(물류)에 대해서는 물류 창고의 뒤쪽에 배치하는 방식으로, 물츄 창고 내의 상품 배치를 최적화할 수 있다.
아울러 상품픽업 관리부(105)는 상기 상품배치 분석부(104)와 연동하여 피킹시 물류 창고 내 상품 위치를 자동으로 인식하여, 상품 픽업 시간을 단축하도록 한다. 여기서 상품배치 분석부(104)에서 상품배치 최적화 시 해당 상품의 위치 정보를 데이터베이스화하여 놓았기 때문에, 상품픽업 관리부(105)는 이러한 정보만을 이용하여 상품 위치 파악을 신속하면서도 정확하게 할 수 있다. 이러한 상품 위치 파악은 결과적으로 피킹부터 배송까지 시간 단축을 도모해줄 수 있게 되는 것이다.
한편, 본 발명의 다른 특징으로서, 포장자재 예측부(106)는 상기 배송 정보를 기초로 과거 포장 자료를 추출하고, 추출한 과거 포장 자료를 기반으로 상품 포장의 최적 자재를 선별한다. 여기서 주문 상품 배송 시 해당 상품의 포장 정보를 데이터베이스화하여 관리하도록 한다. 따라서 특정 상품을 포장할 경우, 상기 과거 포장 자료를 근거로 가장 최적의 포장 자재를 신속하게 선별한다. 이렇게 선별한 포장 자재 정보를 상품과 매칭시켜 분석결과 데이터베이스(107)에 등록해 놓는다.
상기 분석결과 데이터베이스(107)는 상기 주문정보 및 배송 정보의 분석을 통해 획득한 주문통계정보, 구매예측정보, 상품배치정보, 상품픽업 관리정보, 포장자재 예측정보를 데이터베이스로 저장한다.
아울러 사용자는 분석결과 보고수단(200)과 접속하여, 사용자가 요청한 구매예측 정보를 요청하게 되고, 상기 분석결과 보고수단(200)은 상기 구매분석수단(100)과 연동하여, 상기 구매분석수단(100)에서 분석된 구매예측 분석 결과를 연결된 네트워크를 통해 사용자에게 보고해준다. 여기서 분석된 구매예측 분석 결과는 온라인상의 웹브라우저를 통해 보고해주는 것도 가능하며, 이메일 또는 문자 메시지를 이용하여 보고해주는 것도 가능하다.
도 3a는 본 발명에서 상품 관리를 위한 화면 예시이고, 도 3b는 전표 관리 예시이며, 도 3c는 재고관리 예시 화면이다. 본 발명에 따라 구매예측 통합 솔루션의 구현으로, 상품 관리, 전표 관리 및 재고관리에 편리함을 도모해줄 수 있다.
아울러 상기와 같은 구매예측 통합 솔루션을 이용하면, 유통업체일 경우, 총판과 지점 간에 구매예측이 가능하고, 이에 따른 물류 재고 관리에 효율성을 도모할 수 있으며, 물류비용 절감이나 인력 낭비 절감을 도모할 수 있게 되는 것이다.
특히, 낮은 자본금으로 인한 설비투자가 미흡한 영세업자, 인력 부족으로 인한 공격적 외부 마케팅이 부족한 영세업자가 쇼핑몰을 관리하거나 판매관리, 회계관리, 정산관리 등을 one stop으로 수행할 수 있도록 도모해주게 된다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하였으나, 본 발명은 다양한 변화와 변경 및 균등물을 사용할 수 있다. 본 발명은 상기 실시예를 적절히 변형하여 동일하게 응용할 수 있음이 명확하다. 따라서 상기 기재 내용은 하기 특허청구범위의 한계에 의해 정해지는 본 발명의 범위를 한정하는 것이 아니다.
한편, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해서 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함을 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명하다할 것이다.
100: 구매분석수단
101: 빅 데이터 구축부
102: 주문정보 분석부
103: 구매예측 분석부
104: 상품배치 분석부
105: 상품픽업 관리부
106: 포장자재 예측부
107: 분석결과 데이터베이스
200: 분석결과 보고수단

Claims (7)

  1. 주문 정보와 배송 정보를 빅데이터로 획득하고, 획득한 빅데이터의 분석을 통해 고객이 구매 가능한 상품을 예측하는 구매분석수단;
    상기 획득한 빅데이터의 분석을 통해, 본사와 지점간의 데이터 연결로 재고, 매출, 매입을 실시간으로 관리하고, 업체 실정에 맞게 통합입력 또는 개별입력방식을 선택하여 채택할 수 있도록 전표 입력 기능을 제공하며, 본사와 지점별 재고 통합관리와 내부 및 외부에서 실시간 재고 조회를 위한 위치별 재고관리 기능을 제공하고, 본사 또는 지점별 물류의 이동량을 전표로 확인하여 전표 이동량을 통해 매입 및 매출 관리를 위한 위치별 매입, 매출 관리 기능을 제공하는 통합 관리수단; 및
    상기 구매분석수단 및 통합 관리수단에서 분석된 구매예측 분석 결과 및 상기 통합 관리수단에서 분석된 통합 관리 분석결과를 보고해주는 분석결과 보고수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 구매분석수단은 주문 정보 및 배송 정보를 빅데이터로 데이터베이스화하는 빅데이터 구축부; 상기 구축된 빅데이터중 주문정보를 분석하여 지역별, 성별, 나이, 계절별 매출 통계를 취합하는 주문정보 분석부; 상기 주문정보 분석부에서 분석한 통계 정보를 기초로 고객이 구매 가능한 상품을 분석하는 구매예측 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 구매예측 분석부는 상기 고객이 구매 가능한 상품 분석하고, 그 분석 결과 정보를 재고 확보 정보로 제공해주는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 구매분석수단은 체계적인 물류관리를 위해, 물류 창고 내 상품 배치를 통해 물류 관리를 최적화해주는 상품배치 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 구매분석수단은 상기 상품배치 분석부와 연동하여 피킹시 물류 창고 내 상품 위치를 자동으로 인식하여 상품 픽업 시간을 단축하는 상품픽업 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 구매분석수단은 상기 배송 정보를 기초로 과거 포장 자료를 추출하고, 추출한 과거 포장 자료를 기반으로 상품 포장의 최적 자재를 선별해주는 포장자재 예측부를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 구매분석수단은 주문정보 및 배송 정보의 분석을 통해 획득한 주문통계정보, 구매예측정보, 상품배치정보, 상품픽업 관리정보, 포장자재 예측정보를 데이터베이스로 저장하는 분석결과 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 이용한 전자상거래 구매예측 통합솔루션시스템.
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