KR20180117803A - 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법 - Google Patents

인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법 Download PDF

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Abstract

인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법이 개시된다. 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법은, 판매대상 상품의 판매정보를 플랫폼에 등록하는 단계, 주기적으로 판매대상 상품과 경쟁 관계에 있는 경쟁 상품군의 판매정보를 취합하는 단계, 취합된 경쟁 상품군의 판매정보를 이용하여 경쟁 상품군의 판매량을 판단하는 단계, 및 판단된 판매량에 따라 판매대상 상품의 판매정보를 변경하는 단계를 포함한다. 이에 의해, 실시간으로 판매수량 및 판매가격을 유동적으로 변동할 수 있다.

Description

인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법{Server and method for managing adaptive sales based on artificial intelligence}
본 발명은 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 판매하고자 하는 상품을 적응적으로 배치하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법에 관한 것이다.
정보통신 기술 및 컴퓨터 기술이 발달하고 인터넷 사용인구가 급증하면서 컴퓨터 네트워크를 통한 상품의 구매와 판매 즉, 전자상거래(EC: Electronic Commerce)가 다양한 분야에 폭넓게 활용되고 있다.
이에 따라, 전자상거래를 지원하는 기술이 개발되고, 전자상거래에 적합한 유형의 비즈니스가 등장하고 있다. 전자상거래는 상품 구매에 시간적, 공간적 제약이 없고, 구매자가 다양한 상품 정보를 통해 자신에게 적합한 구매결정을 직접 할 수 있다는 장점이 있다.
통상적으로, 전자상거래에서 다루어지는 상품을 살펴보면, 초기에는 옷, 식품, 가전과 같은 물건이 주로 거래되었으나, 최근에는 공연, 전시, 숙박시설, 관광지 입장권과 같은 예약 상품의 거래가 증가하고 있다. 예약 상품의 경우, 판매자는 예약 상품에 대한 상품의 타입, 판매 수량 혹은 잔여 수량, 이용가능날짜 등에 대한 정보를 등록하고, 구매자는 판매자가 등록한 정보를 통해 자신에게 적합한 예약 상품의 구매를 결정할 수 있다.
예약 상품은 실물 상품과 달리 이용날짜에 따라 다른 가치를 갖고, 외부 상황에 많은 영향을 받으며, 판매 일시가 지나면 소진되어 버리는 재고의 형태를 갖는다. 보다 구체적으로, 대부분의 예약 상품은 특정 시간에 따라 동일 상품이라 할지라도 가격의 변동이 발생할 수 있으며, 또한 마감일에 가까워지는 경우에도 가격의 변동이 발생할 수 있다.
예약 상품을 판매하는 판매자의 입장에서 살펴보면, 높은 가격으로 판매가 이루어지고 있는 유통 라인에는 판매 수량을 더 많이 배정하고, 상대적으로 낮은 가격으로 판매가 이루어지는 유통 라인에는 판매 수량을 적게 배정함으로써, 판매자가 가지고 있는 판매 수량을 모두 소진함과 동시에 최대의 매출을 끌어내는 것이 유리하다.
이를 위해서는 판매자가 자신의 유통 라인 이외에도 타사의 유통 라인도 모니터링할 필요가 있다. 하지만, 전자상거래를 이용하는 방식에 있어서도, 컴퓨터 장치를 이용한 채널 이외에도 IPTV를 이용한 홈쇼핑 채널, 스마트폰을 이용한 소셜네트워크 채널 등 다양한 방식이 있으므로, 판매자가 직접 여러 전자상거래 채널들을 일일이 모니터링하는 것은 현실적으로 불가능하다. 그러므로, 다양한 전자상거래 채널들을 모니터링할 수 있는 시스템을 필요로 한다.
국내공개특허 제2002-0003774호 (2002.01.15 공개)
(생략함)
전술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 판매기한이 경과하면 상품 자체가 소진되는 예약 상품에 있어 상품을 적응적으로 배치함으로써, 예약 상품의 판매 관리의 효율성을 극대화할 수 있는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법을 제시하는 데 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 실시 예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법은, 판매대상 상품의 판매정보를 플랫폼에 등록하는 단계, 주기적으로 판매대상 상품과 경쟁 관계에 있는 경쟁 상품군의 판매정보를 취합하는 단계, 취합된 경쟁 상품군의 판매정보를 이용하여 경쟁 상품군의 판매량을 판단하는 단계, 및 판단된 판매량에 따라 판매대상 상품의 판매정보를 변경하는 단계를 포함한다.
바람직하게, 판매대상 상품은, 구매자에 의해 판매대상 상품의 이용 일시가 선택되어 판매가 이루어지는 예약 상품일 수 있다.
또한 바람직하게, 기저장된 플랫폼별 상품군의 판매정보로부터 판매대상 상품과 유사한 성격을 갖는 유사 상품군의 판매정보를 추출하는 단계 및 추출된 유사 상품군의 판매정보를 참조하여, 경쟁 상품군의 범주를 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한 바람직하게, 변경하는 단계는, 설정된 경쟁 상품군의 범주에 속하는 플랫폼에 대하여 각 플랫폼별 시간당 판매량을 검출하는 단계, 검출된 시간당 판매량을 이용하여 플랫폼별 가중치를 설정하는 단계, 및 설정된 가중치에 비례하여 판매대상 상품을 포함하여 플랫폼별 판매량을 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 바람직하게, 플랫폼별 가중치는 하기의 수식에 의해 산출될 수 있다:
Figure pat00001
.
또한 바람직하게, 플랫폼의 플랫폼별 판매량은 하기의 수식에 의해 조정될 수 있다:
Figure pat00002
.
또한 바람직하게, 전체 플랫폼에서 판매대상 상품과 경쟁 상품군의 판매량의 증감을 주기적으로 모니터링하는 단계, 모니터링 결과 판매량의 증감이 기준 한계치의 범위를 벗어나는 경우, 판매량의 증감이 발생한 원인을 분석하여, 분석된 원인에 따라 판매대상 상품의 판매정보를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한 바람직하게, 판매정보를 변경하는 단계는, 판매량이 기준 한계치를 초과하여 증가한 경우, 기준 한계치를 초과한 판매량을 보인 상품에 대하여 판매가격의 변동을 추적하는 단계, 추적 결과 현재의 판매가격이 이전의 판매가격보다 높으면, 판매대상 상품의 판매가격을 인하하고, 현재의 판매가격이 이전의 판매가격보다 낮으면, 판매대상 상품의 판매가격을 인상하는 단계를 포함할 수 있다.
또한 바람직하게, 인하된 판매가격은, 이전의 판매가격에서 경쟁 상품군의 이전의 판매가격과 현재의 판매가격의 차이를 차감하여 결정될 수 있다.
또한 바람직하게, 인상된 판매가격은, 이전의 판매가격에 경쟁 상품군의 이전의 판매가격과 이전의 판매가격의 차이를 합산하여 결정될 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버는, 판매대상 상품의 판매정보를 플랫폼에 등록하는 등록부, 주기적으로 판매대상 상품과 경쟁 관계에 있는 경쟁 상품군의 판매정보를 추출하는 정보 추출부, 및 추출된 경쟁 상품군의 판매정보를 이용하여 경쟁 상품군의 판매량을 판단하는 제어부를 포함하며,등록부는, 판단부에 의해 판단된 판매량에 따라 판매대상 상품의 판매정보를 변경한다.
바람직하게, 판매대상 상품은, 구매자에 의해 판매대상 상품의 이용 일시가 선택되어 판매가 이루어지는 예약 상품일 수 있다.
또한 바람직하게, 복수의 플랫폼에 등록된 이력이 있는 상품군의 판매정보를 플랫폼별로 저장하는 저장부;를 더 포함하며, 정보 추출부는, 기저장된 플랫폼별 상품군의 판매정보로부터 판매대상 상품과 유사한 성격을 갖는 유사 상품군의 판매정보를 추출하고, 제어부는 추출된 유사 상품군의 판매정보를 참조하여, 경쟁 상품군의 범주를 설정할 수 있다.
또한 바람직하게, 정보 추출부는 설정된 경쟁 상품군의 범주에 속하는 플랫폼에 대하여 각 플랫폼별 시간당 판매량을 검출하며, 제어부는 검출된 시간당 판매량을 이용하여 플랫폼별 가중치를 설정하며, 설정된 가중치에 비례하여 판매대상 상품을 포함하여 플랫폼별 판매량을 조정할 수 있다.
또한 바람직하게, 플랫폼별 가중치는 하기의 수식에 의해 산출될 수 있다:
Figure pat00003
.
또한 바람직하게, 플랫폼의 플랫폼별 판매량은 하기의 수식에 의해 조정될 수 있다
Figure pat00004
.
또한 바람직하게, 전체 플랫폼에서 판매대상 상품과 경쟁 상품군의 판매량의 증감을 주기적으로 모니터링하는 모니터링부를 더 포함하며, 제어부는, 모니터링부의 모니터링 결과, 판매량의 증감이 기준 한계치의 범위를 벗어나는 경우, 판매량의 증감이 발생한 원인을 분석하여, 분석된 원인에 따라 판매대상 상품의 판매정보를 변경할 수 있다.
또한 바람직하게, 제어부는, 판매량이 기준 한계치를 초과하여 증가한 경우, 모니터링부를 통해 기준 한계치를 초과한 판매량을 보인 상품에 대하여 판매가격의 변동을 추적하고, 추적 결과 현재의 판매가격이 이전의 판매가격보다 높으면, 판매대상 상품의 판매가격을 인하하고, 현재의 판매가격이 이전의 판매가격보다 낮으면, 판매대상 상품의 판매가격을 인상할 수 있다.
또한 바람직하게, 인하된 판매가격은, 이전의 판매가격에서 경쟁 상품군의 이전의 판매가격과 현재의 판매가격의 차이를 차감하여 결정될 수 있다.
또한 바람직하게, 인상된 판매가격은, 이전의 판매가격에 경쟁 상품군의 이전의 판매가격과 이전의 판매가격의 차이를 합산하여 결정될 수 있다.
본 발명에 따르면, 다수의 플랫폼을 주기적으로 모니터링하고 이를 판매대상 상품에 반영함으로써, 경쟁 상품의 판매정보 및 판매대상 상품의 판매 추이에 따라 적응적으로 판매가격 및 수량을 조절할 수 있는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버 및 방법을 제공하는 효과가 있다.
이에 따라, 판매일시 경과시 재고가 소진되는 특성의 예약 상품에 대하여 가격을 적응적으로 변동시킴에 따라, 판매자의 입장에서 재고를 소진시킬 수 있는 이점이 있으며, 구매자의 입장에서는 동일한 상품에 대하여 보다 저렴한 가격으로 구매할 수 있는 기회를 갖을 수 있다는 이점이 있다.
발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 시스템의 네트워크 구성도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버의 블럭도,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버에서 사용하는 데이터를 예시한 도면,
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리가 적용된 플랫폼의 판매정보를 예시한 도면, 그리고,
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.
본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 구성요소들을 기술하기 위해서 사용된 경우, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시 예들은 그것의 상보적인 실시 예들도 포함한다.
또한, 제1 엘리먼트 (또는 구성요소)가 제2 엘리먼트(또는 구성요소) 상(ON)에서 동작 또는 실행된다고 언급될 때, 제1 엘리먼트(또는 구성요소)는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)가 동작 또는 실행되는 환경에서 동작 또는 실행되거나 또는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)와 직접 또는 간접적으로 상호 작용을 통해서 동작 또는 실행되는 것으로 이해되어야 할 것이다.
어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 어떤 엘리먼트(또는 구성요소)가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 시스템의 네트워크 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 시스템은 네트워크를 통해 통신 가능하도록 연결되는 판매 관리 서버(100), 다수의 플랫폼(200), 및 다수의 사용자 단말장치(300)로 이루어진다. 여기서, 네트워크는 유선 혹은 무선의 어느 통신망이든 그 종류에 구애받지 않는다.
판매 관리 서버(100)는 판매대상 상품에 대한 판매정보를 보유하고, 이에 따라 판매대상 상품에 대한 판매정보를 적어도 하나의 플랫폼에 등록할 수 있으며, 등록된 판매대상 상품에 대하여 적응적으로 판매정보를 변경할 수 있다.
이와 같이 판매대상 상품에 대한 적응적 관리를 위해, 판매 관리 서버(100)는 현재의 판매대상 상품에 대한 판매정보 및 이전에 판매하였던 판매대상 상품에 대한 정보들을 데이터베이스화하여 관리하는 것이 바람직하다.
판매 관리 서버(100)는 판매대상 상품을 판매하고자 하는 상품 공급자의 서버에 해당할 수 있고, 혹은 상품 공급자로부터 판매 관리를 위임받은 전문 관리자의 서버에 해당할 수 있다. 판매 관리 서버(100)에 관하여는 후술하는 도 2에서 보다 상세히 설명하도록 한다.
다수의 플랫폼(200)은 자체의 판매대상 상품 혹은 상품 공급자로부터 제공받은 판매대상 상품에 대한 판매정보를 등록하여 이 판매정보를 구매자들이 볼 수 있는 형태로 제공하는 것으로, 상품 공급자에게는 상품을 판매하기 위한 통로가 되고, 구매자들에게는 원하는 상품을 구입하기 위한 통로가 된다.
사전적으로, 플랫폼에 대하여는 다양한 정의가 있으나, 그 중 하나로 플랫폼은 다양한 상품을 판매하거나 판매하기 위해 공통적으로 사용하는 기본 구조라고 정의하고 있다. 이런 취지에서, 본 발명에서의 플랫폼은 판매대상 상품을 판매하기 위해 사용하는 기본 구조이기도 하며, 판매대상 상품을 판매하기 위하여 판매대상 상품의 판매정보를 보유하고 있는 채널에 해당할 수 있다.
"플랫폼 A", "플랫폼 B", 및 "플랫폼 C"는 그 각각이 하나의 쇼핑 채널일 수 있고, 혹은 "플랫폼 A", "플랫폼 B", 및 "플랫폼 C"가 모두 하나의 쇼핑 채널에 포함되어 있을 수도 있다.
다수의 사용자 단말장치(300)는 네트워크를 통해 판매 관리 서버(100) 혹은 다수의 플랫폼(200)에 접속하여 판매대상 상품의 판매정보를 제공 받는 단말장치이다. 다수의 사용자 단말장치(300)의 사용자는 판매 관리 서버(100) 혹은 다수의 플랫폼(200)에 접속하여 원하는 상품을 검색하고, 원하는 상품에 적절한 가격이 제시되었을 때, 해당 상품을 구매하고자 하는 의사를 가진 구매자에 해당한다.
도시한 바와 같이, 다수의 사용자 단말장치(300)는 노트북, 전자 패드, 및 스마트폰과 같은 휴대용 기기일 수 있고, 또는 홈쇼핑을 지원하는 IPTV(Internet Protocol Television)도 해당할 수 있다.
본 실시예에서는 판매 관리 서버(100)와 다수의 플랫폼(200) 즉, "플랫폼 A", "플랫폼 B", 및 "플랫폼 C"가 별도로 각각 존재하는 것으로 예시하였으나, 이는 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다. 예를 들면, 판매 관리 서버(100)에서 플랫폼을 구비할 수 있으며, 이러한 경우 "플랫폼 A", "플랫폼 B", 및 "플랫폼 C" 중 적어도 하나가 판매 관리 서버(100) 내에 포함될 수 있다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버의 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버(100)는 등록부(110), 정보 추출부(120), 모니터링부(130), 저장부(140), 및 제어부(150)를 포함한다.
등록부(110)는 판매대상 상품의 판매정보를 적어도 하나의 플랫폼에 등록한다. 보다 구체적으로, 등록부(110)는 다수의 플랫폼(200) 중, 해당 판매대상 상품을 등록시키고자 하는 플랫폼을 통해 판매대상 상품의 판매라인을 구축하기 위하여 해당 판매대상 상품의 판매정보를 등록하는 동작을 수행한다.
해당 판매대상 상품을 등록하고자 하는 플랫폼은 구매자의 선택에 의해 결정될 수 있다. 이 경우, 구매자는 판매대상 상품을 판매하기 위해 유리한 플랫폼, 및 판매대상 상품을 구매할 의사가 높은 구매자들이 자주 찾는 플랫폼을 판매대상 상품을 등록하고자 하는 플랫폼으로 결정할 수 있다.
또한, 다수의 플랫폼(200) 중 전체 혹은 일부가 랜덤하게 결정될 수도 있다. 이 경우, 등록부(110)는 다수의 플랫폼(200) 중 판매대상 상품과 유사한 성격의 상품이 자주 등록되는 플랫폼을 위주로 판매대상 상품을 등록하고자 하는 플랫폼으로 결정할 수 있다.
등록부(110)에 의해 플랫폼에 등록되는 판매대상 상품의 판매정보는, 상품명, 상품의 판매기간, 상품의 이용 가능 기간, 상품의 가격, 상품에 대한 상세정보를 포함할 수 있다. 이 외에도, 판매대상 상품이 등록되는 플랫폼의 성격에 따라 판매정보는 더 추가되거나 삭제될 수 있다.
정보 추출부(120)는 플랫폼별 상품군의 판매정보로부터 판매대상 상품과 유사한 성격을 갖는 유사 상품군의 판매정보를 추출한다. 또한, 정보 추출부(120)는 주기적으로 판매대상 상품과 경쟁 관계에 있는 경쟁 상품군의 판매정보를 추출한다. 여기서, 정보 추출부(120)가 경쟁 상품군의 판매정보를 추출하는 주기는 판매자 혹은 판매 관리 서버(100)의 관리자에 의해 설정된 것이며, 원하는 바에 따라 언제든지 변경할 수 있다. 또한, 정보 추출부(120)는 경쟁 상품군의 범주에 속하는 플랫폼에 대하여 플랫폼별 시간당 판매량을 검출할 수 있다.
모니터링부(130)는 전체 플랫폼에 등록되어 있는 상품들의 판매 현황을 모니터링한다. 보다 구체적으로, 모니터링부(130)는 판매대상 상품과 경쟁 상품군의 판매량의 증감을 주기적으로 모니터링 할 수 있다. 모니터링부(130)는 상품들의 판매 현황을 모니터링하는 결과를 제어부(150)에 제공한다.
저장부(140)는 판매 관리 서버(100)의 동작에 필요한 모든 데이터를 저장한다. 예를 들면, 저장부(140)는 판매 관리 서버(100)에서 접속할 수 있는 모든 플랫폼에 관한 정보를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(140)는 복수의 플랫폼에 등록된 이력이 있는 상품군의 판매정보를 각 플랫폼별로 저장할 수 있다.
도시하지는 않았으나, 저장부(140)는 적어도 하나의 데이터베이스를 구비할 수 있으며, 데이터의 효율적인 관리를 위하여 데이터들을 데이터베이스화하여 저장할 수 있다.
제어부(150)는 판매 관리 서버(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 즉, 제어부(150)는 등록부(110), 정보 추출부(120), 모니터링부(130), 및 저장부(140) 간의 신호 입출력을 제어한다. 또한, 제어부(150)의 동작은 인공지능의 기능에 기반한다.
제어부(150)는 정보 추출부(120)에 의해 추출된 경쟁 상품군의 판매정보를 이용하여, 경쟁 상품군의 판매량을 판단한다. 경쟁 상품군의 판매량은 해당 플랫폼에 공급된 총 공급수량으로부터 현재의 잔여수량을 차감하는 동작에 의해 산출될 수 있다.
제어부(150)는 판매대상 상품과 경쟁 관계에 있는 경쟁 상품군을 파악하기 위하여, 정보 추출부(120)에 의해 추출된 유사 상품군의 판매정보를 참조하여 경쟁 상품군의 범주를 설정할 수 있다.
제어부(150)는 정보 추출부(120)에 의해 플랫폼별 시간당 판매량이 검출되면, 이 시간당 판매량을 이용하여 플랫폼별 가중치를 설정하며, 이 설정된 플랫폼별 가중치에 비례하여 판매대상 상품을 포함하여 플랫폼별 판매량을 조정할 수 있다.
제어부(150)는 수학식 1에 의해 플랫폼별 가중치를 산출한다.
Figure pat00005
또한, 제어부(150)는 수학식 2에 의해 플랫폼별 판매량을 산출하며, 산출된 플랫폼별 판매량을 각 플랫폼에 반영하도록 제어한다.
Figure pat00006
제어부(150)는 모니터링부(130)의 모니터링 결과에 따른 제어 동작을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 제어부(150)는 판매량의 증감이 기준 한계치의 범위를 벗어나는 것으로 판단되는 경우, 판매량의 증감이 발생한 원인을 분석하여 이 분석된 원인에 따라 판매대상 상품의 판매정보를 변경한다.
여기서, 기준 한계치는 판매자 혹은 판매 관리 서버(100)의 관리자에 의해 설정되는 수치이다. 예를 들면, 기준 한계치가 5%로 설정된 경우, 현 주기의 판매량이 이전 주기의 판매량에 비하여 5%를 넘게 증가하면 판매량이 급증한 것으로 판단하게 된다.
또한, 제어부(150)는 판매량이 기준 한계치를 초과하여 증가한 경우, 모니터링부(130)를 통해 기준 한계치를 초과한 판매량을 보인 상품에 대하여 판매가격의 변동을 추적할 수 있다.
제어부(150)는 판매가격의 변동을 추적한 결과에 따라 판매대상 상품의 가격을 변동시킬 수 있다. 보다 구체적으로, 제어부(150)는 현재의 판매가격이 이전의 판매가격보다 높게 파악되면, 판매대상 상품의 판매가격을 인하한다. 또한, 제어부(150)는 현재의 판매가격이 이전의 판매가격보다 낮게 파악되면, 판매대상 상품의 판매가격을 인상한다. 제어부(150)에 의해 판매대상 상품의 가격이 변동되면, 등록부(110)는 제어부(150)의 제어에 의해 변동된 가격을 플랫폼에 반영한다.
제어부(150)는 수식에 의해 변경된 판매가격을 산출할 수 있다. 수학식 3에 의해 인하된 판매가격을 산출할 수 있고, 수학식 4에 의해 인상된 판매가격을 산출할 수 있다.
Figure pat00007
여기서, Pricedown은 인하된 판매가격, Priceb는 판매대상 상품에 대한 이전의 판매가격, COPb는 경쟁 상품군의 이전 판매가격, Pricep는 판매대상 상품에 대한 현재의 판매가격이다.
Figure pat00008
여기서, Priceup은 인상된 판매가격, Priceb는 판매대상 상품에 대한 이전의 판매가격, COPb는 경쟁 상품군의 이전 판매가격이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버에서 사용하는 데이터를 예시한 도면이다.
저장부(140)는 현재의 판매대상 상품에 대한 판매정보 이외에도 이전에 판매 이력이 있는 판매대상 상품에 대한 판매정보도 저장한다. 판매대상 상품에 대한 판매정보는 해당 상품별로 상품명, 등록되었던 플랫폼, 판매기간, 판매가, 총 판매수량이 저장될 수 있다. 본 실시예에서 예시한 판매정보는 설명의 이해를 돕기 위한 것일 뿐, 필요에 따라 가감될 수 있다.
도시한 바와 같이, 상품명 "A"에 해당하는 판매대상 상품은 "AA", "BB", "CC"의 3개의 플랫폼에 각각 등록된 이력이 있으며, 상품명 "B"에 해당하는 판매대상 상품도 "AA", "BB", "CC"의 3개의 플랫폼에 각각 등록된 이력이 있음을 알 수 있다.
또한, 하나의 상품이 각 플랫폼에 따라 다른 판매가로 등록될 수 있으며, 이에 따라 판매수량도 다르게 나타날 수 있음을 알 수 있다. 또한, 이와는 다르게 하나의 상품이 여러 플랫폼에 등록되더라도 모두 동일한 가격으로 등록될 수 있음은 자명하다.
본 실시예에서는, 상품명 "A", 및 "B" 모두, 판매가가 높으면 판매수량이 감소하고, 판매가가 낮으면 판매수량이 증가하는 것을 예시하였다. 하지만, 이는 단순한 일반적인 예시에 불과할 뿐 이에 한정되지 않는다. 즉, 상품의 특성, 상품이 등록된 플랫폼의 성격, 및 해당 플랫폼에 방문하는 구매자의 성향 등에 따라 판매가의 높고 낮음에 따라 판매수량이 영향을 받지 않을 수 있다.
저장부(140)에 저장된 판매대상 상품의 판매정보는 제어부(150)의 제어에 의해 정보 추출부(120), 및 모니터링부(130)의 요청시 제공될 수 있다. 또한, 저장부(140)에는 도 3에 예시한 판매대상 상품의 판매정보 이외에도 판매 관리 서버(100)의 동작에 필요한 것이라면, 어느 정보이든 저장될 수 있다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리가 적용된 플랫폼의 판매정보를 예시한 도면이다.
본 실시예에서는, 다수의 플랫폼(200) 중, 어느 한 플랫폼에 판매대상 상품의 판매정보가 등록되고, 이 등록된 판매정보를 기반으로 구매자가 판매대상 상품의 판매정보를 볼 수 있도록 한 상태를 예시하였다.
도시한 바와 같이, 판매대상 상품이 호텔, 리조트, 및 펜션과 같은 숙박시설인 경우, 타이틀부(A)에는 해당 숙박시설의 외관 사진, 및 홍보용 영상 등이 표시될 수 있고, 숙박시설이 위치한 지역명, 숙박시설의 명칭, 현재 시기에 맞게 변경된 홍보 문구 등이 더 표시될 수 있다. 예를 들면, 설악산에 위치한 호텔의 경우, 단풍철에는 단풍과 관련된 홍보 문구를 표시하고, 겨울에는 겨울산행과 관련된 홍보문구를 표시하여 구매자의 시선을 끌도록 할 수 있다.
타이틀부(A)에 표시되는 내용에 따라 구매자의 시선을 집중시킬 수 있으므로, 타이틀부(A)에는 전술한 정보들 이외에도 구매자의 구매 의사를 높이기 위한 정보가 표시되는 것이 바람직하다.
또한, 타이틀부(A)에는 판매대상 상품의 가격이 표시된다. 이때, 판매대상 상품의 가격은 많은 구매자가 구매할 경우, 혹은 플랫폼의 특성에 따라 할인이 될 수 있는데, 이러한 할인이 발생하는 경우 가격의 할인율 및 할인된 가격을 부각시켜 표시될 수 있다. 또한, 현재 이 판매대상 상품의 판매량을 표시하여 많은 사람들이 이미 구매를 하였음을 구매자에게 각인시키고, 판매의 잔여시간을 표시하여 해당 상품을 구매할 수 있는 시간이 많지 않음을 각인시킬 수 있다.
타이틀부(A)의 하부에는 구매선택부(B)가 구비된다. 구매선택부(B)는 판매대상 상품이 구매자가 날짜 혹은 시간을 선택하여 구매하여야 하는 예약상품이므로, 구매자가 날짜 및 시간을 선택할 수 있도록 달력 형태의 날짜선택창이 구비된다. 이때, 본 플랫폼에서 판매하는 판매대상 상품이 숙박시설인 경우에는 1박 이상으로 해당 상품을 구입할 수 있으므로, 체크인 날짜와 체크아웃 날짜를 통해 상품 구입 개수를 정하도록 할 수 있다.
구매자가 체크인 및 체크아웃 날짜를 선택하면, 구매자에 의해 선택된 날짜가 표시되어 구매자로 하여금 자신이 선택한 날짜가 정확한지 인지할 수 있도록 한다. 구매자에 의해 체크인 및 체크아웃 날짜가 선택되면, 그 선택된 날짜에 비례하여 총 판매금액이 표시된다.
타이틀부(A), 및 구매선택부(B)를 통해 정보를 확인 및 선택한 후, 해당 판매대상 상품에 대한 구매 의사를 결정하면, 또한, 통상의 플랫폼에서와 마찬가지로, 구매자의 구매의사 결정을 위한 "바로구매", "장바구니", 및 "찜하기" 버튼이 구비된다.
도시한 바와 같이, 플랫폼에는 판매대상 상품에 대한 판매정보가 구매자의 구매의사를 높이기 위한 방향으로 표시되는 것이 바람직하다. 본 실시예에 도시한 플랫폼의 형태는 다른 플랫폼에도 동일하게 적용될 수 있다. 또한, 각 플랫폼의 특성 상 혹은 판매대상 상품의 성격에 따라 각각에 표시되는 판매정보의 종류 및 그 형태는 달라질 수 있다.
도시한 바와 같은 플랫폼에 등록된 판매대상 상품의 판매정보는 등록부(110)에 의해 등록된 것이며, 등록부(110)에 의해 등록된 이후에는 정보 추출부(120), 및 모니터링부(130)에 의해 해당 정보가 감시된다. 또한, 본 플랫폼에서 판매가 종료되면, 판매를 시작한 시점부터 판매가 종료된 시점까지의 판매량, 판매량의 변화와 같은 판매정보가 저장부(140)에 저장되어 관리될 수 있다.
본 실시예에서는 숙박시설에 관한 예를 들었으나, 이는 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 본 발명의 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 시스템은 다양한 판매대상 상품에 적용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
여기에서는 도 1 내지 도 5를 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 적응적 판매 관리 방법을 설명한다.
판매자 혹은 관리자에 의해 판매하고자 하는 판매대상 상품의 판매정보 및 판매대상 상품을 등록하고자 하는 플랫폼의 리스트가 입력되면, 등록부(110)는 플랫폼의 리스트를 참고하여 해당 플랫폼에 기입력된 판매대상 상품의 판매정보를 등록한다(S401). 플랫폼에 판매정보가 등록되면, 이는 구매의사를 가지고 플랫폼에 접속하는 구매자들에게 보여지게 되고, 구매의사를 확정하면 구매가 이루어진다.
정보 추출부(120)는 저장부(140)에 저장된 플랫폼별 상품군의 판매정보로부터 판매대상 상품과 유사한 성격을 갖는 유사 상품군의 판매정보를 추출하고(S403), 제어부(150)는 유사 상품군의 판매정보를 참조하여 경쟁 상품군의 범주를 설정한다(S405).
경쟁 상품군의 범주가 설정되면, 정보 추출부(120)는 전체 플랫폼을 감시하여 경쟁 상품군의 범주에 속하는 플랫폼으로부터 경쟁 상품군의 판매정보를 추출한다(S407).
제어부(150)는 정보 추출부(120)에 의해 경쟁 상품군의 판매정보가 추출되면, 이 추출된 경쟁 상품군의 판매정보를 이용하여 경쟁 상품군의 판매량을 판단한다(S409).
정보 추출부(120)는 경쟁 상품군의 범주에 속하는 플랫폼에 대하여 플랫폼별 시간단 판매량을 검출하고(S411), 제어부(150)는 정보 추출부(120)에 의해 검출된 시간당 판매량을 이용하여 플랫폼별 가중치를 설정한다(S413). 여기서, 플랫폼별 가중치는 판매중인 판매대상 상품의 플랫폼 전체의 판매량을 분모로 각 플랫폼별로 가중치를 설정하는 것으로, 상술한 수학식 1에 의해 산출될 수 있다.
제어부(150)는 플랫폼별 가중치를 설정한 후, 설정된 가중치에 비례하여 각 플랫폼별로 판매수량을 조정한다(S415). 여기서, 각 플랫폼별로 조정되는 판매수량은 상술한 수학식 2에 의해 산출될 수 있다.
이후, 모니터링부(130)는 기설정된 주기에 따라 전체 플랫폼에서 판매대상 상품과 경쟁 상품군에 대하여 각각의 판매량의 증감을 모니터링한다(S417). 여기서, 모니터링 주기는 판매자 혹은 구매자에 의해 설정 및 변경될 수 있다.
이에 따라, 제어부(150)는 모니터링부(130)의 모니터링 결과를 이용하여 각 주기에 따라 플랫폼별 시간당 판매량과 기준 한계치를 비교하는 동작을 반복할 수 있다(S419).
S419 단계에서, 제어부(150)는 플랫폼별 시간당 판매량이 기준 한계치를 초과하는 경우(S419-Y), 시간당 판매량이 급증한 원인을 파악하기 위해 판매가격의 변동을 추적한다(S421). 만약, S419 단계에서, 플랫폼별 시간당 판매량이 기준 한계치 이하인 것으로 판단되는 경우(S419-N), 모니터링부(130)에서 판매량을 모니터링 하는 단계가 반복된다.
제어부(150)에서 판매가격의 변동을 추적한 결과, 그 원인이 판매가격에 있는 것으로 판단되면, 현재 판매가격과 이전 판매가격을 비교한다(S423).
이 결과, 현재 판매가격이 이전 판매가격보다 높은 것으로 판단되면(S423-Y), 제어부(150)는 해당 판매대상 상품에 대하여 판매가격을 인하한다. 이때, 인하된 판매가격은 이전 판매가격에서 경쟁 상품군의 이전 판매가격과 현재 판매가격의 차이를 차감하여 결정되는 것으로, 상술한 수학식 3에 의해 산출할 수 있다.
또한, 현재 판매가격이 이전 판매가격보다 낮은 것으로 판단되면(S423-N), 제어부(150)는 해당 판매대상 상품에 대하여 판매가격을 인상한다. 이때, 인상된 판매가격은 이전 판매가격에 경쟁 상품군의 이전 판매가격과 이전 판매가격의 차이를 합산하여 결정되는 것으로, 상술한 수학식 4에 의해 산출할 수 있다.
S401 내지 S427 단계에서 발생한 작업들은 추후 동작의 진행을 위해 로그를 저장할 수 있고, 판매량 급증의 원인의 추가적인 판단을 위해서도 로그를 저장할 수 있다. 또한, 판매량의 조정 항목 및 자료 및 판매가 증감 사항에 대하여도 로그를 저장할 수 있다(S429).
이와 같은 절차에 의해, 시간당 판매량과 경쟁 상품군의 판매가를 실시간으로 비교하며 판매대상 상품의 가격와 수량을 조절하는 것이 가능하다. 예를 들면, 경쟁 상품군의 가격이 1만원이 낮아지거나 높아졌을 경우에 판매대상 상품의 시간당 판매량이 급격히 하락하거나 동일하게 나타날 가능성이 크다. 이 경우, 최소한 경쟁 상품군과 큰 차이가 발생하지 않도록 조정해 나가면서, 시간당 판매량이 비슷한 수준까지 도달하도록 실시간으로 조정하는 것이 가능하다. 이러한 동작은 인공지능을 통해 자동으로 조절된다.
또한, 판매자의 입장에서는 예약 상품의 특성상 모든 재고를 소진하기를 원한다. 이에, 판매종료시간이 가까워질수록 약간의 이익을 남기더라도 남은 재고를 소진하고자 하는 경향이 있다. 이런 성격을 이용하여 실시간으로 경쟁 상품군의 상황을 모니터링하면서 판매 대상 상품의 가격을 조절함으로써, 가능한 모든 재고를 소진하도록 구성할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 판매 관리 서버 200 : 다수의 플랫폼
300 : 다수의 사용자 단말장치 110 : 등록부
120 : 정보 추출부 130 : 모니터링부
140 : 저장부 150 : 제어부

Claims (20)

  1. 판매대상 상품의 판매정보를 플랫폼에 등록하는 단계;
    주기적으로 상기 판매대상 상품과 경쟁 관계에 있는 경쟁 상품군의 판매정보를 취합하는 단계;
    상기 취합된 경쟁 상품군의 판매정보를 이용하여 상기 경쟁 상품군의 판매량을 판단하는 단계; 및
    상기 판단된 판매량에 따라 상기 판매대상 상품의 판매정보를 변경하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 판매대상 상품은, 구매자에 의해 상기 판매대상 상품의 이용 일시가 선택되어 판매가 이루어지는 예약 상품인 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    기저장된 플랫폼별 상품군의 판매정보로부터 상기 판매대상 상품과 유사한 성격을 갖는 유사 상품군의 판매정보를 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 유사 상품군의 판매정보를 참조하여, 상기 경쟁 상품군의 범주를 설정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 변경하는 단계는,
    상기 설정된 경쟁 상품군의 범주에 속하는 플랫폼에 대하여 각 플랫폼별 시간당 판매량을 검출하는 단계;
    상기 검출된 시간당 판매량을 이용하여 상기 플랫폼별 가중치를 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 가중치에 비례하여 상기 판매대상 상품을 포함하여 상기 플랫폼별 판매량을 조정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 플랫폼별 가중치는 하기의 수식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법:
    Figure pat00009
    .
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 플랫폼의 플랫폼별 판매량은 하기의 수식에 의해 조정되는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법:
    Figure pat00010
    .
  7. 제 4 항에 있어서,
    전체 플랫폼에서 상기 판매대상 상품과 상기 경쟁 상품군의 판매량의 증감을 주기적으로 모니터링하는 단계;
    상기 모니터링 결과, 상기 판매량의 증감이 기준 한계치의 범위를 벗어나는 경우, 상기 판매량의 증감이 발생한 원인을 분석하여, 상기 분석된 원인에 따라 상기 판매대상 상품의 판매정보를 변경하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 판매정보를 변경하는 단계는,
    상기 판매량이 상기 기준 한계치를 초과하여 증가한 경우, 상기 기준 한계치를 초과한 판매량을 보인 상품에 대하여 판매가격의 변동을 추적하는 단계;
    상기 추적 결과, 현재의 판매가격이 이전의 판매가격보다 높으면, 상기 판매대상 상품의 판매가격을 인하하고, 상기 현재의 판매가격이 상기 이전의 판매가격보다 낮으면, 상기 판매대상 상품의 판매가격을 인상하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 인하된 판매가격은, 상기 이전의 판매가격에서 상기 경쟁 상품군의 이전의 판매가격과 상기 현재의 판매가격의 차이를 차감하여 결정되는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 인상된 판매가격은, 상기 이전의 판매가격에 상기 경쟁 상품군의 이전의 판매가격과 상기 이전의 판매가격의 차이를 합산하여 결정되는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 방법.
  11. 판매대상 상품의 판매정보를 플랫폼에 등록하는 등록부;
    주기적으로 상기 판매대상 상품과 경쟁 관계에 있는 경쟁 상품군의 판매정보를 추출하는 정보 추출부; 및
    상기 추출된 경쟁 상품군의 판매정보를 이용하여 상기 경쟁 상품군의 판매량을 판단하는 제어부;를 포함하며,
    상기 등록부는, 상기 판단부에 의해 판단된 판매량에 따라 상기 판매대상 상품의 판매정보를 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 판매대상 상품은, 구매자에 의해 상기 판매대상 상품의 이용 일시가 선택되어 판매가 이루어지는 예약 상품인 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버.
  13. 제 11 항에 있어서,
    복수의 플랫폼에 등록된 이력이 있는 상품군의 판매정보를 플랫폼별로 저장하는 저장부;를 더 포함하며,
    상기 정보 추출부는, 상기 기저장된 플랫폼별 상품군의 판매정보로부터 상기 판매대상 상품과 유사한 성격을 갖는 유사 상품군의 판매정보를 추출하고, 상기 제어부는 상기 추출된 유사 상품군의 판매정보를 참조하여, 상기 경쟁 상품군의 범주를 설정하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 정보 추출부는, 상기 설정된 경쟁 상품군의 범주에 속하는 플랫폼에 대하여 각 플랫폼별 시간당 판매량을 검출하며,
    상기 제어부는, 상기 검출된 시간당 판매량을 이용하여 상기 플랫폼별 가중치를 설정하며, 상기 설정된 가중치에 비례하여 상기 판매대상 상품을 포함하여 상기 플랫폼별 판매량을 조정하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 플랫폼별 가중치는 하기의 수식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버:
    Figure pat00011
    .
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 플랫폼의 플랫폼별 판매량은 하기의 수식에 의해 조정되는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버:
    Figure pat00012
    .
  17. 제 11 항에 있어서,
    전체 플랫폼에서 상기 판매대상 상품과 상기 경쟁 상품군의 판매량의 증감을 주기적으로 모니터링하는 모니터링부;를 더 포함하며,
    상기 제어부는, 상기 모니터링부의 모니터링 결과, 상기 판매량의 증감이 기준 한계치의 범위를 벗어나는 경우, 상기 판매량의 증감이 발생한 원인을 분석하여, 상기 분석된 원인에 따라 상기 판매대상 상품의 판매정보를 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 판매량이 상기 기준 한계치를 초과하여 증가한 경우, 상기 모니터링부를 통해 상기 기준 한계치를 초과한 판매량을 보인 상품에 대하여 판매가격의 변동을 추적하고, 상기 추적 결과, 현재의 판매가격이 이전의 판매가격보다 높으면, 상기 판매대상 상품의 판매가격을 인하하고, 상기 현재의 판매가격이 상기 이전의 판매가격보다 낮으면, 상기 판매대상 상품의 판매가격을 인상하는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 인하된 판매가격은, 상기 이전의 판매가격에서 상기 경쟁 상품군의 이전의 판매가격과 상기 현재의 판매가격의 차이를 차감하여 결정되는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 인상된 판매가격은, 상기 이전의 판매가격에 상기 경쟁 상품군의 이전의 판매가격과 상기 이전의 판매가격의 차이를 합산하여 결정되는 것을 특징으로 하는 인공지능에 의한 적응적 판매 관리 서버.
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