KR20180075852A - System and method for intelligent marketing analysis through processing non-fixed form bigdata - Google Patents

System and method for intelligent marketing analysis through processing non-fixed form bigdata Download PDF

Info

Publication number
KR20180075852A
KR20180075852A KR1020160179723A KR20160179723A KR20180075852A KR 20180075852 A KR20180075852 A KR 20180075852A KR 1020160179723 A KR1020160179723 A KR 1020160179723A KR 20160179723 A KR20160179723 A KR 20160179723A KR 20180075852 A KR20180075852 A KR 20180075852A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
marketing
analysis
offline
atypical
Prior art date
Application number
KR1020160179723A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김성동
최광순
김종화
Original Assignee
전자부품연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 전자부품연구원 filed Critical 전자부품연구원
Priority to KR1020160179723A priority Critical patent/KR20180075852A/en
Publication of KR20180075852A publication Critical patent/KR20180075852A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/22Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/2219Large Object storage; Management thereof
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284Relational databases
    • G06F16/285Clustering or classification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/335Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F17/30318
    • G06F17/30598
    • G06F17/30699
    • G06F17/30861
    • G06K9/00221
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Provided are an intelligent marketing analysis system through amorphous big data processing and a method thereof. The method collects a plurality of amorphous data related to any product or service offline and online, standardizes the collected amorphous data into structured data by analyzing the collected amorphous data according to predetermined standards, fuses the structured data according to predetermined standards, integrally analyzes the fused structured data on the basis of a predetermined marketing performance index, and processes and provides statistical information of individual structured data and a result of an integrated analysis into visualization information visually identifiable by a user.

Description

비정형 빅데이터 처리를 통한 지능형 마케팅 분석 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR INTELLIGENT MARKETING ANALYSIS THROUGH PROCESSING NON-FIXED FORM BIGDATA}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to an intelligent marketing analysis system and method using atypical big data processing,

본 발명은 비정형 빅데이터의 수집, 처리, 정형화 및 분석을 통한 지능형 마케팅 분석 시스템 및 그 방법에 대한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an intelligent marketing analysis system and method for collecting, processing, formatting, and analyzing atypical big data.

데이터를 분석 및 활용하기 위해서는, 데이터마이닝, 통계분석, 수리적 최적화 등의 요소 기술에 대한 전문성 및 해당 데이터가 생성된 분야에 대한 폭넓은 이해가 필요하다. 예를 들어, 마케팅 리서치 분야의 경우, 분야별 소비자 행동, 욕구, 환경 등과 관련된 지식 또는 정보 유형에 대한 이해가 충분한 전문가 인력이 필요하다.In order to analyze and utilize data, expertise in element technology such as data mining, statistical analysis, and mathematical optimization and a broad understanding of the field in which the data is generated are needed. For example, in the field of marketing research, there is a need for an expert capable of understanding the types of knowledge or information related to consumer behavior, needs,

한편, IoT 응용 제품·서비스의 급속한 확산으로 소비 관련 데이터 생성이 크게 늘고 있으나, 데이터의 과학적/효과적 분석 능력과 경험을 가진 전문가는 크게 부족한 실정이다. 이에 따라, 데이터 분석의 수준이 보통 키워드 빈도수 측정 수준에 머물러 분석의 정확도가 떨어지며 대부분의 데이터가 사장되고 있다.On the other hand, the rapid growth of IoT application products and services has led to a significant increase in the generation of consumption related data, but there is a lack of experts who have the ability to analyze and analyze data effectively. As a result, the level of data analysis usually stays at the frequency of keyword frequency, resulting in poor accuracy of the analysis and most of the data is being billed.

그러나 기존의 마케팅 리서치 방식에 따르면 온/오프라인 상의 방대한 데이터를 수집 및 분석하는데 많은 인력과 시간이 소요되는 한계가 있었다. 또한, 이종 데이터의 자동 융합 및 감성 관련 빅데이터 분석은 전문적인 추출 기준 및 분류 체계 등이 체계적으로 수립되어 있지 않다는 문제점이 존재한다.However, according to the existing marketing research method, there is a limit in that it takes a lot of manpower and time to collect and analyze massive data on / off-line. In addition, there is a problem that a system of professional extraction standard and classification system is not systematically established in the big data analysis related to automatic fusion and emotion of heterogeneous data.

따라서, 마케팅 리서치 데이터로 활용하기 위해, 수집된 방대한 양의 비정형 데이터를 정형화 과정과 다양한 분석 방법을 통해 처리할 필요성이 존재한다.Therefore, there is a need to process a large amount of unstructured data collected through the formalization process and various analysis methods for use as marketing research data.

이와 관련하여, 대한민국 공개특허 제 10-2010-0032967 호(발명의 명칭: 바이럴 마케팅 분석 방법 및 그 시스템)에는, 고객의 조건인 마케팅 정보 및 환경 변수를 입력하면, 유사한 마케팅 사례와 비교 분석을 통해 최적의 마케팅 방법 및 그 결과를 제시할 수 있는 바이럴 마케팅 분석 방법 및 그 시스템이 개시되어 있다. 이 시스템은 광고 데이터들을 축적하기 위한 광고 요약 DB; 고객 기본 정보 및 환경 변수가 입력되기 입력 장치; 및 상기 입력 장치를 통해 상기 고객 기본 정보 및 환경 변수가 입력되는 경우, 상기 고객 기본 정보 및 환경 변수에 대응하는 유사 데이터를 상기 광고 요약 DB로부터 검색하고, 그 결과를 출력하기 위한 컴퓨터를 포함한다.In this regard, in Korean Patent Laid-Open No. 10-2010-0032967 (entitled "VIRAL MARKET ANALYSIS METHOD AND SYSTEM"), when marketing information and environment variables, which are customer conditions, are inputted, similar marketing cases and comparative analysis A viral marketing analysis method and system capable of presenting optimal marketing methods and results are disclosed. The system includes an advertisement summary DB for accumulating advertisement data; An input device for inputting customer basic information and environment variables; And a computer for searching, from the advertisement summary DB, similar data corresponding to the customer basic information and environment variables when the customer basic information and the environment variable are input through the input device, and outputting the result.

본 발명의 일 실시예는 소비자 마케팅 리서치를 위한 체계적인 데이터의 수집/분석/서비스를 지원함으로써, 온라인 및 오프라인에서 생성되는 막대한 정보(즉, 빅데이터)로부터 산업/시장/소비자의 동향 및 니즈(needs)를 정확히 검출하여 차별화된 경쟁 전략을 수립할 수 있는 지능형 마케팅 분석 시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.One embodiment of the present invention supports systematic gathering / analysis / service of data for consumer marketing research, so that from the huge information (i.e., big data) generated on-line and off-line, ), And to establish a differentiated competitive strategy, and to provide a method of the intelligent marketing analysis system.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.It should be understood, however, that the technical scope of the present invention is not limited to the above-described technical problems, and other technical problems may exist.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 비정형 빅데이터 처리를 통한 지능형 마케팅 분석 시스템은, 오프라인 사이트에서 소비자의 구매 환경, 과정 및 패턴 중 적어도 하나를 기록 또는 센싱한 비정형 데이터를 수집하고, 상기 수집된 비정형 데이터를 기설정된 기준에 따라 제 1 정형 데이터로 정형화한 후 마케팅 통합 분석 장치로 전송하는 오프라인 사이트 장치; 및 온라인에서 임의의 제품 및 서비스에 대한 텍스트 데이터를 비정형 데이터로서 크롤링하고, 상기 크롤링된 비정형 데이터를 기설정된 기준에 따라 제 2 정형 데이터로 정형화하고, 상기 오프라인 사이트 장치로부터 수신된 제 1 정형 데이터 및 상기 제 2 정형 데이터를 기설정된 기준에 따라 융합하고, 기설정된 마케팅 성능 지표에 기초하여 상기 융합된 정형 데이터들에 대한 통합 분석을 처리하며, 상기 개별 정형 데이터들의 통계 정보 및 상기 통합 분석의 결과를 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 가시화 정보로 가공하여 제공하는 마케팅 통합 분석 장치를 포함한다. 이때, 마케팅 성능 지표는 다양한 이종의 정형 데이터 간의 상호 작용 룰이 정의된 것이며, 상호 작용 룰은 마케팅적으로 의미있는 룰로서 설정된 것이다.According to an aspect of the present invention, there is provided an intelligent marketing analysis system for processing at least one of a purchase environment, a process, and a pattern of a consumer in an offline site, An offline site device for collecting unstructured data, formatting the collected unstructured data into first formatted data according to predetermined criteria, and transmitting the unstructured data to a marketing integrated analysis device; And online, crawling text data for any product and service as unstructured data, formatting the crawled unstructured data into second fixed data according to a predetermined criterion, and extracting first fixed data and second fixed data received from the offline site apparatus, Processing the integrated analysis on the merged set of formative data based on a predetermined marketing performance index, analyzing the statistical information of the individual set of formulated data and the result of the integrated analysis And a marketing integration analyzing device that processes the visualization information and provides the visualization information to the user. At this time, the marketing performance index defines the interaction rules between various types of formal data, and the interaction rules are set as marketing-meaningful rules.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 비정형 빅데이터 처리를 통한 지능형 마케팅 분석 방법은, 오프라인 및 온라인 상에서 임의의 제품 또는 서비스에 관련된 복수의 비정형 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 복수의 비정형 데이터들을 기설정된 기준에 따라 분석하여 정형 데이터로 정형화하는 단계; 상기 정형 데이터들을 기설정된 기준에 따라 융합하고, 융합된 정형 데이터들을 기설정된 마케팅 성능 지표에 기초하여 통합 분석하는 단계; 및 상기 개별 정형 데이터들의 통계 정보 및 상기 통합 분석의 결과를 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 가시화 정보로 가공하여 제공한다. 이때, 마케팅 성능 지표는 다양한 이종의 정형 데이터 간의 상호 작용 룰이 정의된 것이며, 상호 작용 룰은 마케팅적으로 의미있는 룰로서 설정된 것이다.According to another aspect of the present invention, there is provided an intelligent marketing analysis method using atypical big data processing, comprising: collecting a plurality of atypical data related to an arbitrary product or service on-line and on-line; Analyzing the collected plurality of irregular data according to a predetermined criterion and formatting the same into regular data; Integrating the form data according to a predetermined criterion, and analyzing the integrated form data based on the predetermined marketing performance index; And the statistical information of the individual fixed form data and the result of the integrated analysis into the visualization information which can be visually confirmed by the user. At this time, the marketing performance index defines the interaction rules between various types of formal data, and the interaction rules are set as marketing-meaningful rules.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 마케팅 분석을 위한 주제가 정해지면 연관된 온/오프라인 빅데이터를 자동으로 수집하여 저장하고, 각각의 수집된 비정형 데이터 종류(예: 텍스트, 영상 등)에 따라 정형화 모듈을 통해 의미 있는 정형 데이터를 자동으로 추출하여 DB에 저장하고, DB에 저장된 이종 정형 데이터의 융합의 통해 자동으로 마케팅 분석/리서치 기능을 고객(즉, 마케팅 리서치를 의뢰한 고객)에게 서비스 API를 통해서 제공할 수 있다.According to any one of the above-mentioned tasks, when a subject for marketing analysis is determined, the associated on / off-line big data is automatically collected and stored, and each collected atypical data type (e.g., text, , Meaningful formal data is automatically extracted and stored in the DB through the formalization module and the marketing analysis / research function is automatically transferred to the customer (ie, the customer who has commissioned the marketing research) through the fusion of the heterogeneous data stored in the DB Service API.

이처럼, 소비자 마케팅과 관련된 온/오프라인상의 다양한 비정형 이종데이터를 수집/정형화/분석 기법을 활용함으로써, 객관적이며 효과적인 마케팅 지표의 추출 및 분석이 가능하다. 또한, 다양한 비정형 데이터를 처리함으로써, 이종 데이터 융합/분석을 통한 온라인 기반의 마케팅 서비스 솔루션으로서 활용할 수 있다.In this way, it is possible to extract and analyze objective and effective marketing indicators by using various non-standard heterogeneous data collection / formatting / analysis techniques on / off-line related to consumer marketing. In addition, by processing various unstructured data, it can be utilized as an online-based marketing service solution through heterogeneous data convergence / analysis.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 마케팅 종합 분석 처리를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
1 is a configuration diagram of an intelligent marketing analysis system according to an embodiment of the present invention.
2 is a conceptual diagram for explaining a marketing synthesis analysis process according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating an intelligent marketing analysis method according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 본 발명을 명확하게 설명하기 위해 도면에서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한, 도면을 참고하여 설명하면서, 같은 명칭으로 나타낸 구성일지라도 도면에 따라 도면 번호가 달라질 수 있고, 도면 번호는 설명의 편의를 위해 기재된 것에 불과하고 해당 도면 번호에 의해 각 구성의 개념, 특징, 기능 또는 효과가 제한 해석되는 것은 아니다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description in the drawings are omitted, and like parts are denoted by similar reference numerals throughout the specification. In the following description with reference to the drawings, the same reference numerals will be used to designate the same names, and the reference numerals are merely for convenience of description, and the concepts, features, and functions Or the effect is not limited to interpretation.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Throughout the specification, when an element is referred to as "including" an element, it does not exclude other elements unless specifically stated to the contrary, But do not preclude the presence or addition of one or more of the other features, numbers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.

본 명세서에 있어서 '부(部)' 또는 '모듈'이란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부' 또는 '~모듈' 은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부' 또는 '~모듈' 은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 이러한 구성요소들과 '~부'(또는 '~모듈')들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'(또는 '~모듈')들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'(또는 '~모듈')들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'(또는 '~모듈')들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.In this specification, the term "unit" or "module" includes a unit implemented by hardware, a unit implemented by software, and a unit realized by using both. Further, one unit may be implemented using two or more hardware, or two or more units may be implemented by one hardware. On the other hand, 'to' or 'module' is not meant to be limited to software or hardware, but may be configured to be in an addressable storage medium and configured to play one or more processors. Thus, by way of example, 'a' or 'module' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, and processes, Microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables, as will be appreciated by those skilled in the art. It is to be understood that the functions provided in such components and portions (or modules) may be combined with a smaller number of components and / or components (or modules) (Or ' modules '). ≪ / RTI > In addition, the components and 'part' (or 'module') may be implemented to play one or more CPUs in a device or a secure multimedia card.

이하에서 언급되는 “단말”은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, “네트워크”는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.The " terminal " referred to below can be implemented as a computer or a portable terminal that can access a server or other terminal through a network. Here, the computer includes, for example, a notebook computer, a desktop computer, a laptop computer, and the like, each of which is equipped with a web browser (WEB Browser), and the portable terminal may be a wireless communication device , Communication-based terminals such as International Mobile Telecommunication (IMT), Code Division Multiple Access (CDMA), W-CDMA (W-CDMA) and Long Term Evolution (LTE), smart phones, And may include a handheld based wireless communication device. The term " network " may also be used in a wired network such as a local area network (LAN), a wide area network (WAN) or a value added network (VAN) And may be implemented in all kinds of wireless networks, such as communication networks.

이하에서 설명할 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 시스템은, 기존의 인력 기반의 설문 및 자료조사를 통한 마케팅 분석 서비스가 아닌, 온/오프라인에서 빅데이터를 자동으로 수집, 처리, 정형화 및 이종 정형 데이터의 비교/분석 등을 통해 자동으로 마케팅 분석 보고서를 생성하고, 고객에게 온라인을 통해 서비스하는 것이다.The intelligent marketing analysis system according to an embodiment of the present invention to be described below can automatically collect, process, formulate, and analyze big data on / offline, rather than existing marketing analysis service based on manpower- Generate marketing analysis reports automatically through comparison / analysis of heterogeneous data, and serve customers online.

이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 시스템은 오프라인 상의 소비자 구매 과정 및 구매 환경 등에 대한 오프라인 정보와, 온라인상의 상품평 및 사용 후기 등의 온라인 정보를 종합적으로 분석 처리한다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 시스템은 온/오프라인에서 다양한 채널을 통해 막대하게 발생되는 비정형의 빅데이터(예: 영상, 생체신호, 텍스트, 동선 등)를 자동으로 수집 및 가공하여 정형화 및 분석을 통해 마케팅 분석 서비스를 지원한다.To this end, the intelligent marketing analysis system according to an embodiment of the present invention comprehensively analyzes offline information such as offline information on a consumer purchase process and a purchasing environment on the offline, and online information such as a product review and a product review date. At this time, the intelligent marketing analysis system according to an embodiment of the present invention automatically collects and processes atypical large data (e.g., image, bio-signal, text, and the like) generated on various channels on / And supports marketing analysis services through formalization and analysis.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 시스템 및 그 방법에 대해서 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, an intelligent marketing analysis system and a method thereof according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 시스템의 구성도이다.1 is a configuration diagram of an intelligent marketing analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시한 바와 같이, 지능형 마케팅 분석 시스템(10)은, 복수의 오프라인 사이트 장치(100) 및 마케팅 통합 분석 장치(200)를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에서 오프라인 사이트 장치(100) 및 마케팅 통합 분석 장치(200)는 각각 일종의 서버 장치일 수 있으며, 이하에서는 두 장치를 서버로 지칭하도록 한다.As shown in FIG. 1, the intelligent marketing analysis system 10 includes a plurality of offline site devices 100 and a marketing integration analysis device 200. In one embodiment of the present invention, the offline site apparatus 100 and the marketing integrated analysis apparatus 200 may be each a server apparatus, and hereinafter, the two apparatuses will be referred to as servers.

지능형 마케팅 분석 시스템(10)은 중앙에 하나의 마케팅 통합 분석 서버(200)와 오프라인 사이트(즉, 매장)에 설치되는 다수개의 오프라인 사이트 서버(100)로 구성된다. 이때, 오프라인 사이트 서버(100)는 마케팅 통합 분석 서버(200)와 인터넷 등의 네트워크를 통해 연결되며, 오프라인 사이트에서 취득된 마케팅 분석용 정형 데이터를 사전에 정의된 API를 통해 중앙의 마케팅 통합 분석 서버(200)로 전송한다. 또한, 오프라인 사이트 서버(100)는 마케팅 분석 서비스를 필요로 하는 오프라인 매장에 설치되며, 마케팅 분석을 위한 정보 수집을 위해 오프라인 매장의 다수의 영역에 설치된 카메라 및 센서(출입 센서, 비콘 센서, 생체신호 수집을 위한 센서 등) 등의 정보 수집 장치와 연동된다. 이러한, 오프라인 사이트 서버(100)는 일종의 단말 장치 상에 구현되는 것도 가능하다.The intelligent marketing analysis system 10 comprises a single marketing integration analysis server 200 at the center and a plurality of offline site servers 100 installed at an offline site (i.e., a store). At this time, the offline site server 100 is connected to the marketing integration analysis server 200 through a network such as the Internet, and the marketing analysis use form data acquired from the offline site is transmitted to the central marketing integration analysis server 200 through a pre- (200). In addition, the offline site server 100 is installed in an offline store requiring marketing analysis services. The offline site server 100 includes cameras and sensors (entrance sensors, beacon sensors, bio-signals Sensors for collecting information). The offline site server 100 may be implemented on a terminal device.

구체적으로, 오프라인 사이트 서버(100)는 현장 데이터 수집부(110), 정형화 처리부(120), 로컬 데이터베이스(130) 및 데이터 전송부(140)를 포함한다.Specifically, the offline site server 100 includes a site data collection unit 110, a formatting processing unit 120, a local database 130, and a data transfer unit 140.

현장 데이터 수집부(110)는 해당 오프라인 현장에 설치되어 있는 적어도 하나의 정보 수집 장치와 연동되어, 각 정보 수집 장치로부터 데이터를 획득한다. 이때, 정보 수집 장치는 카메라 장치 및 각종 센서 장치일 수 있다.The field data collecting unit 110 interlocks with at least one information collecting apparatus installed in the corresponding off-line site to acquire data from each information collecting apparatus. At this time, the information collecting apparatus may be a camera apparatus and various sensor apparatuses.

정형화 처리부(120)는 현장 데이터 수집부(110)를 통해 수집된 각종 데이터들을 분석이 가능하도록 기설정된 포맷으로 가공한 후, 가공된 데이터들을 분석하여 기설정된 정형 데이터를 추출한다.The formatting processor 120 processes the various data collected through the field data collecting unit 110 into a predetermined format so as to be analyzed and extracts the predetermined format data by analyzing the processed data.

구체적으로, 정보 수집 장치로서 카메라가 설치된 경우, 정형화 처리부(120)는 입력된 영상 데이터의 분석을 통해 시간대별 매장 세션별 고객 분포 변화, 관심 상품, 매장내 체류시간, 동선, 표정인식을 통한 감성 등의 정형 데이터를 추출한다. 이때, 고객이 원하는 서비스 시나리오에 따라, 사용되는 카메라는 고정형 또는 이동형 카메라를 사용할 수 있다. 이러한, 고정형 카메라는 불특정 다수의 방문객을 대상으로 정보를 수집하는데 사용하며, 이동형 카메라는 특정 선별된 포커스 그룹을 대상으로 정보를 수집하는데 사용할 수 있다.Specifically, when the camera is installed as the information collecting device, the formatting processor 120 analyzes the inputted image data to determine the change of the customer distribution by each store session, the product of interest, the residence time in the store, And the like. At this time, depending on the service scenario desired by the customer, the camera used may be a fixed or mobile camera. The fixed camera is used for collecting information for an unspecified number of visitors, and the portable camera can be used for collecting information about a specific selected focus group.

또한, 정보 수집 장치로서 센서가 설치된 경우, 출입문에 고정되는 센서로부터 입력된 센싱 정보를 분석하여, 시간대별 매장 출입 고객 수 및 시간대별 매장 내 고객 수 등의 정형 데이터를 추출한다. 그리고 매장 방문 고객에게 장착될 수 있는 생체신호 센서(스마트 밴드 등)로부터 측정된 매장 체류시간 동안 고객의 심장 박동 센싱 정보와 매장 내 고객 위치 정보와 같이 분석하여, 특정 상품에 대한 사용자의 감성 반응 등의 정형 데이터를 추출한다. 또한, 비콘 센서로부터 오프라인 매장에 방문하는 고객의 위치 정보 및 이동한 경로를 추출할 수 있다.When a sensor is installed as an information collecting device, sensing information inputted from a sensor fixed to a door is analyzed to extract form data such as the number of customers entering and exiting the store by time, and the number of customers in the store by time. In addition, by analyzing the customer's heartbeat sensing information and the customer's location information in the store during the residence time measured from the bio-signal sensor (smart band, etc.) that can be attached to the customer visiting the store, Is extracted. In addition, the beacon sensor can extract the location information of the visiting customer and the traveled route from the beacon sensor.

정형화 처리부(120)를 통해 분석 및 정형화된 데이터는 오프라인 사이트 서버(100) 상의 로컬 데이터베이스(130)에 저장되며, 또한 데이터 전송부(140)를 통해 마케팅 통합 분석 서버(200)로 전송된다. 이때, 데이터 전송부(140)에는 정형화 데이터 송신을 위해 사전에 마케팅 통합 분석 서버(200)와 연동되도록 정의된 API가 구현된 상태이다.The data analyzed and formatted through the formatting processor 120 is stored in the local database 130 on the offline site server 100 and transferred to the marketing integration analysis server 200 through the data transfer unit 140. In this case, the data transfer unit 140 has an API defined in advance to be linked with the marketing integration analysis server 200 in order to transmit the formatted data.

마케팅 통합 분석 서버(200)는 온라인 데이터 수집부(210), 정형화 처리부(220), 통합 데이터베이스(230), 이종 데이터 융합부(240), 마케팅 종합 분석부(250), 가시화 엔진(260) 및 사용자 API 제공부(270)를 포함한다.The marketing integration analysis server 200 includes an online data collection unit 210, a formatting processing unit 220, an integration database 230, a heterogeneous data fusion unit 240, a marketing synthesis analysis unit 250, a visualization engine 260, And a user API providing unit 270.

온라인 데이터 수집부(210)는 온라인(예: 인터넷) 상의 텍스트 데이터를 수집(크롤링)한다.The online data collection unit 210 collects (crawls) text data on-line (e.g., the Internet).

이때, 온라인 데이터 수집부(210)는 특정 제품 및 서비스에 대한 소비자 후기, 전문매체/전문가의 평가, 언론의 기사 등 온라인상에 존재하는 텍스트 정보를 수집할 수 있다.At this time, the online data collection unit 210 may collect text information existing on the online, such as consumer reviews, evaluation of professional media / experts, articles of press, and the like for specific products and services.

정형화 처리부(220)는 수집된 각종 온라인 데이터들을 분석이 가능하도록 기설정된 포맷으로 가공한 후, 가공된 데이터들을 분석하여 기설정된 정형 데이터를 추출한다.The formatting processor 220 processes the collected various online data into a predetermined format so as to be analyzed, and analyzes the processed data to extract predetermined formatted data.

이때, 정형화 처리부(220)는 소비자 반응(감성), 연관어 추출, 비교/통계 데이터 등의 정형 데이터를 추출하고, 추출된 정형 데이터를 통합 데이터베이스(230)에 저장한다.At this time, the formatting processor 220 extracts format data such as consumer response (emotion), association word extraction, comparison / statistical data, and the like, and stores the extracted format data in the integration database 230.

통합 데이터베이스(230)는 마케팅 통합 분석 서버(200)가 온라인상에서 추출한 정형 데이터와, 오프라인 사이트 서버(100)에서 전달받은 정형 데이터를 통합하여 저장한다.The integrated database 230 integrates and stores the format data extracted by the marketing integration analysis server 200 on-line and the format data received from the offline site server 100.

참고로, 도 1에는 도시되지 않았으나, 마케팅 통합 분석 서버(200)는 오프라인 사이트 서버(100)의 데이터 전송부(140)와 통신하여 오프라인 정형화 데이터를 수신하는 데이터 수신부를 별도로 포함할 수 있다. 이때, 마케팅 통합 분석 서버(200)의 데이터 수신부(미도시) 상에는 오프라인 사이트 서버(100)의 데이터 전송부(140)와 매칭된 API가 정의될 수 있다.Although not shown in FIG. 1, the marketing integration analysis server 200 may separately include a data reception unit for receiving offline formatted data by communicating with the data transmission unit 140 of the offline site server 100. At this time, an API matched with the data transfer unit 140 of the offline site server 100 may be defined on a data receiving unit (not shown) of the marketing integration analysis server 200.

이종 데이터 융합부(240)는 통합 데이터베이스(230)에 저장된 정형 데이터들을 기설정된 기준(예: 시간)에 기초하여 관련된 복수의 데이터들을 융합한다.The heterogeneous data fusion unit 240 fuses the related data stored in the integrated database 230 with a plurality of related data based on a predetermined reference (e.g., time).

마케팅 종합 분석부(250)는 융합된 정형 데이터들을 마케팅 분석을 위해 기설정된 마케팅 성능 지표에 기초하여 종합적으로 분석한다.The marketing synthesis analyzer 250 comprehensively analyzes the merged formal data based on predetermined marketing performance indicators for marketing analysis.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 마케팅 종합 분석 처리를 설명하기 위한 개념도이다.2 is a conceptual diagram for explaining a marketing synthesis analysis process according to an embodiment of the present invention.

마케팅 성능 지표는 이종의 정형 데이터를 종합적으로 분석하기 위한 룰 기반의 지표로서 다양한 이종의 정형 데이터가 어떠한 식으로 상호작용하는지 정의되어 있으며, 마케팅적으로 의미있는 분석 결과를 도출하는데 사용된다.The marketing performance index is a rule - based index for collectively analyzing heterogeneous formal data. It defines how various heterogeneous data interact and is used to derive meaningful marketing results.

도 2에 도시한 복수의 정형 데이터들(#1 내지 #n)은, 각각 어느 시점에 데이터가 존재했다는 사실을 증명하는 타임 스탬프(Time Stamp)가 포함된 데이터들 및 타임 스탬프가 포함되지 않는 데이터를 포함한다.The plurality of formatting data (# 1 to #n) shown in FIG. 2 includes data including a time stamp that proves the fact that data exists at any point in time, data including a time stamp .

이때, 마케팅 종합 분석부(250)는 도 2에 도시한 바와 같이 복수의 정형 데이터들에 대해 마케팅 성능 지표를 적용하여, 임의의 기준(예: 시간의 흐름)에 따라 정형 데이터들 간의 관련도 및 상호 작용을 통합적으로 분석한다. 도 2에서는 시간의 흐름에 따라 각 정형 데이터 별로 영향을 발생시킨 시간 구간이 표시되며, 이러한 정형 데이터 별 유효한 시간 구간이 통합적으로 분석됨으로써 이종 정형 데이터들 간에 관련도 및 상호 작용을 이해할 수 있다.At this time, as shown in FIG. 2, the marketing synthesis analyzer 250 applies a marketing performance index to a plurality of formatted data, and determines a relation between the formatted data according to an arbitrary criterion Analyze interactions interactively. In FIG. 2, a time interval in which the influence of each format data is generated is displayed according to the time, and valid time intervals for each of the format data are analyzed in an integrated manner, so that the relationship and interaction between the heterogeneous data can be understood.

가시화 엔진(260)은 개별 정형 데이터의 통계, 변화 추이 및 변화 정도 등의 정보를 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 형태(예: 표 또는 그래프 등)로 생성한다.The visualization engine 260 generates information (such as a table or a graph) in which the user can visually confirm information such as statistics, change trends, and degree of change of the individual fixed data.

또한, 가시화 엔진(260)은 마케팅 성능 지표를 통해 통합 분석된 결과에 따른 정보를 문장 등의 텍스트 형태로 가시화하는 것도 가능하다.In addition, the visualization engine 260 can visualize the information according to the result of the integrated analysis through the marketing performance index in a text form such as a sentence.

사용자 API 제공부(270)는 가시화 엔진(260)을 통해 생성된 최종 분석 리포트를 사용자에게 온라인을 통해 리포팅한다.The user API provider 270 reports the final analysis report generated through the visualization engine 260 to the user online.

이때, 사용자 API 제공부(270)는 네트워크(예: 인터넷)를 통해 접속한 사용자 단말(300)로 사용자 API를 제공할 수 있다. 또한, 사용자 API 통해 마케팅 서비스를 받고자 하는 사용자(예: 고객 또는 마케팅 관련 사용자)는 인증 과정을 거쳐 최종 생성된 가시화 결과를 열람할 수 있다.At this time, the user API provider 270 may provide the user API to the user terminal 300 connected through a network (e.g., the Internet). Also, a user (for example, a customer or a marketing-related user) who wishes to receive a marketing service through a user API can view the finalized visualization result through an authentication process.

이를 통해 사용자는 소비자 반응(감성), 연관어 추출, 비교/통계 데이터 등의 정형 데이터에 기반한 마케팅 분석 데이터를 온라인으로 제공받을 수 있다.This enables users to receive online marketing analysis data based on formal data such as consumer response (emotion), association word extraction, and comparison / statistical data.

이하, 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 시스템(10)을 통한 비정형 빅데이터 처리를 통한 지능형 마케팅 분석 방법에 대해서 설명하도록 한다.Hereinafter, an intelligent marketing analysis method using atypical big data processing through the intelligent marketing analysis system 10 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 마케팅 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating an intelligent marketing analysis method according to an embodiment of the present invention.

먼저, 온라인 및 오프라인 상에서 다양한 종류의 상품(또는 서비스)에 관련된 각종 비정형 데이터를 수집한다(S310).First, various kinds of unstructured data related to various kinds of goods (or services) are collected on-line and off-line (S310).

이러한 비정형 데이터들은, 오프라인 사이트에서는 소비자의 구매 환경, 과정, 패턴 등을 기록 또는 센싱한 데이터들을 포함하며, 온라인에서는 특정 제품 및 서비스(즉, 오프라인 사이트에서 제공하는 상품과 대응되는 제품 및 서비스 등)에 대한 소비자 후기, 전문매체/전문가의 평가, 언론의 기사 등 온라인상에 존재하는 텍스트 데이터를 포함한다.Such unstructured data includes data recorded or sensed by the purchasing environment, process, and pattern of the consumer in the offline site. In the online site, the specific products and services (i.e., products and services corresponding to the products provided by the offline sites, etc.) , A review of a specialized media / expert, an article of the press, and the like.

다음으로, 수집된 비정형 데이터들을 각각 데이터 가공 및 분석하여 정형화 처리하여 정형 데이터를 추출한다(S320).Next, the collected irregular data is subjected to data processing, analysis, and shaping processing to extract the regular data (S320).

구체적으로, 오프라인 사이트에서 수집된 비정형 데이터가 오프라인에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상 데이터인 경우, 영상 분석을 통해 시간대별 매장 세션별 고객 분포 변화, 관심 상품, 매장내 체류시간, 동선, 표정인식을 통한 감성 등의 정형 데이터를 추출한다. 또한, 비정형 데이터가 오프라인에 설치된 각종 센서를 통한 센싱 데이터일 수 있다. 예를 들어, 출입문에 고정되는 센서로부터 입력된 센싱 정보를 분석하여, 시간대별 매장 출입 고객 수 및 시간대별 매장 내 고객 수 등의 정형 데이터를 추출한다. 그리고 매장 방문 고객에게 장착될 수 있는 생체신호 센서(스마트 밴드 등)로부터 측정된 매장 체류시간 동안 고객의 심장 박동 센싱 정보와 매장 내 고객 위치 정보와 같이 분석하여, 특정 상품에 대한 사용자의 감성 반응 등의 정형 데이터를 추출한다. 또한, 매장에 설치된 비콘 센서로부터 오프라인 매장에 방문하는 고객의 위치 정보 및 이동한 경로를 추출한다.Specifically, if the unstructured data collected from the offline site is image data taken from a camera installed offline, the image analysis can be performed by analyzing the customer distribution of each store session by time, the product of interest, the residence time in the store, And extracts stereotyped data such as emotion. In addition, the non-fixed data may be sensing data through various sensors installed offline. For example, the sensing information inputted from the sensor fixed to the door is analyzed, and the form data such as the number of customers entering and leaving the store by time and the number of customers in the store by time are extracted. In addition, by analyzing the customer's heartbeat sensing information and the customer's location information in the store during the residence time measured from the bio-signal sensor (smart band, etc.) that can be attached to the customer visiting the store, Is extracted. The beacon sensor installed in the store extracts the location information of the customer visiting the offline store and the traveled route.

온라인에서 수집된 비정형 데이터가 특정 제품 및 서비스에 대한 소비자 후기, 전문매체/전문가의 평가, 언론의 기사 등 온라인상에 존재하는 텍스트 정보인 경우, 소비자 반응(감성), 연관어 추출, 비교/통계 데이터 등의 정형 데이터를 추출한다.When unstructured data collected on-line is text information existing on the online such as consumer's evaluation of a specific product and service, evaluation of professional media / experts, articles of press, consumer reaction (emotion), association word extraction, comparison / statistics And extracts form data such as data.

이상의, 비정형 데이터를 추출하는 과정 및 비정형 데이터를 정형화하는 과정은 데이터 별로 병렬적으로 처리되며, 이에 따라 상기 단계 (S310) 및 (S320)의 처리 순서는 직렬적인 순서로 한정되지 않는다.The process of extracting the unstructured data and the process of shaping the unstructured data are processed in parallel for each data, so that the processing sequence of steps S310 and S320 is not limited to the serial order.

다음으로, 오프라인 사이트 및 온라인 상에서 획득된 이종의 정형 데이터를 융합하여 마케팅 종합 분석을 처리한다(S330).Next, the marketing synthesis analysis is processed by fusing heterogeneous type data acquired on the offline sites and online (S330).

이때, 이종의 정형 데이터들을 기설정된 기준(예: 시간)에 기초하여 관련된 복수의 데이터를 융합하고, 융합된 정형 데이터들을 사전에 설정된 룰 기반의 마케팅 성능 지표에 기초하여 이종 정형 데이터들이 어떤 식으로 상호 작용하는지 통합 분석하여 마케팅적으로 의미있는 분석 결과를 도출한다.At this time, a plurality of related data are merged based on a preset reference (for example, time) based on different types of formatted data, and based on the rule-based marketing performance indexes previously set for the merged formatted data, And analyze whether they interact with each other.

그런 다음, 개별 정형 데이터 및 마케팅 성능 지표에 기초하여 분석된 결과를 각각 가시화 정보로 생성한다(S340).Then, the analysis result based on the individual form data and the marketing performance index is generated as the visualization information, respectively (S340).

이때, 개별 정형 데이터의 통계, 변화 추이 및 변화 정도 등의 정보를 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 형태(예: 표 또는 그래프 등)로 생성할 수 있으며, 또한 마케팅 성능 지표를 통해 통합 분석된 결과에 따른 정보를 문장 등의 텍스트 형태로 가시화할 수 있다.At this time, it is possible to generate information such as statistics, change trend, and degree of change of the individual fixed data as a form (for example, a table or a graph) that the user can visually confirm, Can be visualized in a text form such as a sentence.

다음으로, 인터넷 등을 통해 접속된 임의의 사용자 단말로 가시화 정보 데이터를 포함하는 최종 분석 리포트를 제공한다(S350).Next, a final analysis report including the visualization information data is provided to an arbitrary user terminal connected via the Internet or the like (S350).

이때, 사용자 단말은 사용자 API 통해 마케팅 서비스를 받고자 하는 사용자(예: 고객 또는 마케팅 관련 사용자)의 단말로서, 해당 사용자에 대해 인증 절차를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.At this time, the user terminal may further include performing an authentication procedure for the user as a terminal of a user (for example, a customer or a marketing-related user) who wants to receive a marketing service through a user API.

이상에서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 비정형 빅데이터 처리를 통한 지능형 마케팅 분석 시스템을 통한 그 지능형 마케팅 분석 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 매체로서, 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있으며, 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.The intelligent marketing analysis method using the intelligent marketing analysis system through the atypical big data processing according to an embodiment of the present invention described above can be implemented by a computer program stored in a medium executed by a computer or a record including a command executable by a computer But may also be implemented in the form of a medium. Such a recording medium is a computer-readable medium, which may be any available medium that can be accessed by a computer, and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. The computer-readable medium may also include computer storage media, which may be volatile and / or non-volatile, implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data, Nonvolatile, removable and non-removable media.

본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 수 있다.While the methods and systems of the present invention have been described in connection with specific embodiments, some or all of those elements or operations may be implemented using a computer system having a general purpose hardware architecture.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.

10: 지능형 마케팅 분석 시스템
100: 오프라인 사이트 장치
200: 마케팅 통합 분석 장치
10: Intelligent Marketing Analysis System
100: Offline site device
200: Marketing integration analyzer

Claims (8)

비정형 빅데이터 처리를 통한 지능형 마케팅 분석 시스템에 있어서,
오프라인 사이트에서 소비자의 구매 환경, 과정 및 패턴 중 적어도 하나를 기록 또는 센싱한 비정형 데이터를 수집하고, 상기 수집된 비정형 데이터를 기설정된 기준에 따라 제 1 정형 데이터로 정형화한 후 마케팅 통합 분석 장치로 전송하는 오프라인 사이트 장치; 및
온라인에서 임의의 제품 및 서비스에 대한 텍스트 데이터를 비정형 데이터로서 크롤링하고, 상기 크롤링된 비정형 데이터를 기설정된 기준에 따라 제 2 정형 데이터로 정형화하고, 상기 오프라인 사이트 장치로부터 수신된 제 1 정형 데이터 및 상기 제 2 정형 데이터를 기설정된 기준에 따라 융합하고, 기설정된 마케팅 성능 지표에 기초하여 상기 융합된 정형 데이터들에 대한 통합 분석을 처리하며, 상기 개별 정형 데이터들의 통계 정보 및 상기 통합 분석의 결과를 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 가시화 정보로 가공하여 제공하는 마케팅 통합 분석 장치를 포함하고,
상기 마케팅 성능 지표는 다양한 이종의 정형 데이터 간의 상호 작용 룰이 정의된 것이며, 상기 상호 작용 룰은 마케팅적으로 의미있는 룰로서 설정된 것인, 지능형 마케팅 분석 시스템.
In an intelligent marketing analysis system using atypical big data processing,
The offline site collects unstructured data that records or senses at least one of the purchasing environment, process, and pattern of the consumer, formats the collected unstructured data into first fixed data according to predetermined criteria, and transmits the unstructured data to the marketing integration analyzer Offline site devices; And
The method comprising the steps of: crawling text data for an arbitrary product and service as online data on-line; formatting the crawled unstructured data into second format data according to a predetermined criterion; Processing the integrated analysis of the merged form data based on a predetermined marketing performance index, and outputting the statistical information of the individual formed data and the result of the integration analysis to the user And a marketing integration analyzing device for processing and providing visualized information that can be visually confirmed,
Wherein the marketing performance indicator is defined as an interaction rule between various types of formal data, and the interaction rule is set as a marketing-meaningful rule.
제 1 항에 있어서,
상기 오프라인 사이트 장치는,
비정형 데이터로서 오프라인에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 분석하여, 시간대별 매장 세션별 고객 분포 변화, 관심 상품, 매장내 체류시간, 동선 및 표정인식을 통한 감성 중 적어도 하나의 정형 데이터를 추출하는, 지능형 마케팅 분석 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the offline site device comprises:
Analyzing image data photographed from a camera installed offline as atypical data and extracting at least one form data among a customer distribution change per each store session, an interested product, a residence time in a store, Intelligent marketing analysis system.
제 1 항에 있어서,
상기 오프라인 사이트 장치는,
비정형 데이터로서 오프라인에 설치된 센서 중 출입문에 고정되는 센서로부터 입력된 센싱 정보를 분석하여, 시간대별 매장 출입 고객 수 및 시간대별 매장 내 고객 수 중 적어도 하나의 정형 데이터를 추출하거나,
비정형 데이터로서 오프라인 방문 고객에게 장착된 생체신호 센서로부터 측정된 매장 체류시간 동안 심장 박동 센싱 정보를 매장 내 고객 위치 정보와 함께 분석하여, 임의의 상품에 대한 사용자의 감성 반응을 정형 데이터로 추출하거나, 또는
비정형 데이터로서 오프라인에 설치된 비콘 센서로부터 측정된 매장 방문 고객의 위치 정보 및 이동 경로 중 적어도 하나의 정형 데이터를 추출하는, 지능형 마케팅 분석 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the offline site device comprises:
Analyzing sensing information inputted from a sensor fixed at a door of a sensor installed offline as atypical data, extracting at least one of the number of customers entering the store by the time of day and the number of customers by the time of day,
As the atypical data, the heartbeat sensing information is analyzed together with the customer location information in the store during the residence time measured from the bio-signal sensor mounted on the off-line visiting customer, and the user's emotional response to the arbitrary merchandise is extracted as the regular data, or
Wherein at least one of the location information and the movement route of the visiting customer measured from the beacon sensor installed offline as the atypical data is extracted.
제 1 항에 있어서,
상기 마케팅 통합 분석 장치는,
비정형 데이터로서 임의의 제품 및 서비스에 대한 소비자 후기, 전문매체/전문가의 평가, 및 언론의 기사 중 적어도 하나의 텍스트 데이터로부터 소비자 감성 반응, 연관어 및 비교/통계 데이터 중 적어도 하나의 정형 데이터를 추출하는, 지능형 마케팅 분석 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the marketing integration analyzer comprises:
Extraction of at least one set of the consumer sensibility response, associative word, and comparison / statistical data from at least one textual data of at least one of a consumer review for an arbitrary product and service, an evaluation of a professional media / expert, and an article of the press as unstructured data , An intelligent marketing analysis system.
지능형 마케팅 분석 시스템을 통한 비정형 빅데이터 처리를 통한 지능형 마케팅 분석 방법은,
오프라인 및 온라인 상에서 임의의 제품 또는 서비스에 관련된 복수의 비정형 데이터를 수집하는 단계;
상기 수집된 복수의 비정형 데이터들을 기설정된 기준에 따라 분석하여 정형 데이터로 정형화하는 단계;
상기 정형 데이터들을 기설정된 기준에 따라 융합하고, 융합된 정형 데이터들을 기설정된 마케팅 성능 지표에 기초하여 통합 분석하는 단계; 및
상기 개별 정형 데이터들의 통계 정보 및 상기 통합 분석의 결과를 사용자가 시각적으로 확인할 수 있는 가시화 정보로 가공하여 제공하는 단계를 포함하며,
상기 마케팅 성능 지표는 다양한 이종의 정형 데이터 간의 상호 작용 룰이 정의된 것이며, 상기 상호 작용 룰은 마케팅적으로 의미있는 룰로서 설정된 것인, 지능형 마케팅 분석 방법.
An intelligent marketing analysis method using atypical big data processing through intelligent marketing analysis system,
Collecting a plurality of unstructured data related to any product or service on-line and on-line;
Analyzing the collected plurality of irregular data according to a predetermined criterion and formatting the same into regular data;
Integrating the form data according to a predetermined criterion, and analyzing the integrated form data based on the predetermined marketing performance index; And
Processing the statistical information of the individual fixed form data and the result of the integrated analysis into visualized information that can be visually confirmed by a user,
Wherein the marketing performance indicator is defined as an interaction rule between various types of formal data, and the interaction rule is set as a marketing-meaningful rule.
제 5 항에 있어서,
상기 정형화하는 단계는,
비정형 데이터로서 오프라인에 설치된 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 분석하여, 시간대별 매장 세션별 고객 분포 변화, 관심 상품, 매장내 체류시간, 동선 및 표정인식을 통한 감성 중 적어도 하나의 정형 데이터를 추출하는, 지능형 마케팅 분석 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the step of shaping comprises:
Analyzing image data photographed from a camera installed offline as atypical data and extracting at least one form data among a customer distribution change per each store session, an interested product, a residence time in a store, Intelligent marketing analysis method.
제 5 항에 있어서,
상기 정형화하는 단계는,
비정형 데이터로서 오프라인에 설치된 센서 중 출입문에 고정되는 센서로부터 입력된 센싱 정보를 분석하여, 시간대별 매장 출입 고객 수 및 시간대별 매장 내 고객 수 중 적어도 하나의 정형 데이터를 추출하거나,
비정형 데이터로서 오프라인 방문 고객에게 장착된 생체신호 센서로부터 측정된 매장 체류시간 동안 심장 박동 센싱 정보를 매장 내 고객 위치 정보와 함께 분석하여, 임의의 상품에 대한 사용자의 감성 반응을 정형 데이터로 추출하거나, 또는
비정형 데이터로서 오프라인에 설치된 비콘 센서로부터 측정된 매장 방문 고객의 위치 정보 및 이동 경로 중 적어도 하나의 정형 데이터를 추출하는, 지능형 마케팅 분석 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the step of shaping comprises:
Analyzing sensing information inputted from a sensor fixed at a door of a sensor installed offline as atypical data, extracting at least one of the number of customers entering the store by the time of day and the number of customers by the time of day,
As the atypical data, the heartbeat sensing information is analyzed together with the customer location information in the store during the residence time measured from the bio-signal sensor mounted on the off-line visiting customer, and the user's emotional response to the arbitrary merchandise is extracted as the regular data, or
Wherein at least one of the location information and the movement route of the shop visit customer measured from the beacon sensor installed offline as the atypical data is extracted.
제 5 항에 있어서,
상기 정형화하는 단계는,
비정형 데이터로서 임의의 제품 및 서비스에 대한 소비자 후기, 전문매체/전문가의 평가, 및 언론의 기사 중 적어도 하나의 텍스트 데이터로부터 소비자 감성 반응, 연관어 및 비교/통계 데이터 중 적어도 하나의 정형 데이터를 추출하는, 지능형 마케팅 분석 방법.
6. The method of claim 5,
Wherein the step of shaping comprises:
Extraction of at least one set of the consumer sensibility response, associative word, and comparison / statistical data from at least one textual data of at least one of a consumer review for an arbitrary product and service, an evaluation of a professional media / expert, and an article of the press as unstructured data , Intelligent marketing analysis method.
KR1020160179723A 2016-12-27 2016-12-27 System and method for intelligent marketing analysis through processing non-fixed form bigdata KR20180075852A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160179723A KR20180075852A (en) 2016-12-27 2016-12-27 System and method for intelligent marketing analysis through processing non-fixed form bigdata

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160179723A KR20180075852A (en) 2016-12-27 2016-12-27 System and method for intelligent marketing analysis through processing non-fixed form bigdata

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20180075852A true KR20180075852A (en) 2018-07-05

Family

ID=62920087

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160179723A KR20180075852A (en) 2016-12-27 2016-12-27 System and method for intelligent marketing analysis through processing non-fixed form bigdata

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20180075852A (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102042047B1 (en) 2018-09-06 2019-11-07 가톨릭대학교 산학협력단 System and method of marketing service using formal and informal big data
WO2021107448A1 (en) * 2019-11-25 2021-06-03 주식회사 데이터마케팅코리아 Method and apparatus for providing knowledge graph-based marketing information analysis service to support efficient document classification processing
KR20210126349A (en) * 2020-04-10 2021-10-20 정상섭 Network marketing System between the enterprises based on ICT
KR20220022167A (en) 2020-08-18 2022-02-25 주식회사 우리은행 Apparatus and metho for recommendation of financial products based on aritificail intelligence using unstrucred data
KR102493490B1 (en) * 2021-08-27 2023-02-07 주식회사 에이비파트너스 System using artificial intelligence for data crawling
KR20230099820A (en) 2021-12-28 2023-07-05 (주)제스아이앤씨 System of analyzing market based on ai and method thereof
KR20230099822A (en) 2021-12-28 2023-07-05 (주)제스아이앤씨 System of making market report based on ai and method thereof

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102042047B1 (en) 2018-09-06 2019-11-07 가톨릭대학교 산학협력단 System and method of marketing service using formal and informal big data
WO2021107448A1 (en) * 2019-11-25 2021-06-03 주식회사 데이터마케팅코리아 Method and apparatus for providing knowledge graph-based marketing information analysis service to support efficient document classification processing
KR20210126349A (en) * 2020-04-10 2021-10-20 정상섭 Network marketing System between the enterprises based on ICT
KR20220022167A (en) 2020-08-18 2022-02-25 주식회사 우리은행 Apparatus and metho for recommendation of financial products based on aritificail intelligence using unstrucred data
KR102493490B1 (en) * 2021-08-27 2023-02-07 주식회사 에이비파트너스 System using artificial intelligence for data crawling
KR20230099820A (en) 2021-12-28 2023-07-05 (주)제스아이앤씨 System of analyzing market based on ai and method thereof
KR20230099822A (en) 2021-12-28 2023-07-05 (주)제스아이앤씨 System of making market report based on ai and method thereof

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20180075852A (en) System and method for intelligent marketing analysis through processing non-fixed form bigdata
Ortega Reliability and accuracy of altmetric providers: a comparison among Altmetric. com, PlumX and Crossref Event Data
US10904117B1 (en) Insights for web service providers
US20190392362A1 (en) Data integrated analysis system
KR101993771B1 (en) Chatbot searching system and program
US10373177B2 (en) Dynamic prediction of online shopper's intent using a combination of prediction models
KR102042047B1 (en) System and method of marketing service using formal and informal big data
Sılahtaroğlu et al. Analysis and prediction of Ε-customers' behavior by mining clickstream data
US20100057717A1 (en) System And Method For Generating A Search Ranking Score For A Web Page
US20110004508A1 (en) Method and system of generating guidance information
KR20190097879A (en) System for providing marketing platform and method and computer program for social network based marketing using the same
JP4938725B2 (en) User behavior analysis method and user behavior analysis system
KR20160070282A (en) Providing system and method for shopping mall web site, program and recording medium thereof
Jaillet Web metrics: Measuring patterns in online shopping
CN109190027A (en) Multi-source recommended method, terminal, server, computer equipment, readable medium
JP2006053616A (en) Server device, web site recommendation method and program
KR20190055963A (en) Goods exposure system in online shopping mall with keyword analyzing
CN103366308A (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
KR20140073256A (en) Apparatus and method for providing merchandise recommending service
US20150142782A1 (en) Method for associating metadata with images
KR20100046421A (en) Method and server for estimating preference of commodity
KR20220001617A (en) Method, Apparatus and System for Item Recommendation Using Consumer Bigdata
KR20100038344A (en) Method for advertising local information based on location information and system for executing the method
KR102462183B1 (en) Apparatus for analyzing on-line shopping keyword
KR20220104100A (en) Analysis method and system for customized search based on artificial intelligence

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application
E601 Decision to refuse application
E801 Decision on dismissal of amendment