KR20190051417A - 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일실시예에 따르면, 매치 메이킹에 있어서, 사용자별 선호하는 브랜드를 기반으로 브랜드 성향을 분석하여 각 사용자가 지향하는 가치와 성격을 파악하고 유사한 브랜드 성향을 가지는 사람 또는 브랜드 성향과 유사한 다른 상품, 서비스 브랜드를 매치 메이킹시킴으로써 사용자 내면의 지향가치 등까지 복합적으로 고려한 보다 정확한 매치 메이킹이 가능하도록 한다.

Description

브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치 및 방법{MATCHMAKING APPARATUS BASED ON PREFERENCE OF BRAND AND METHOD THEREOF}

본 발명은 매치 메이킹 서비스에 관한 것으로, 특히 사용자별 선호하는 브랜드를 기반으로 브랜드 성향을 분석하여 각 사용자가 지향하는 가치와 성격을 파악하고 유사한 브랜드 성향을 가지는 사람 또는 브랜드 성향과 유사한 다른 상품, 서비스 브랜드를 매치 메이킹시키는 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로, 매치 메이킹 서비스는 심리 혹은 개인정보(시스템 응답자의 프로필 상 인구통계학적 정보, MBTI, 혈액형 등) DB를 기반으로 직업, 학력, 성격, 경제력 등을 고려하여 서로의 조건이 부합하는 사람을 추천하는 서비스를 말한다.

그러나, 종래의 매치 메이킹 서비스에서는 위와 같이 직업, 학력, 성격, 경제력 등의 정보를 기반으로 서로의 조건이 부합하거나 선호하는 스타일에 부합하는 사람을 추천함에 따라 실제로는 매치 메이킹된 사람간 취향이나, 지향하는 가치 등이 일치하지 않는 경우 많아 실패 확률이 매우 높다.

따라서, 직업, 학력, 성격, 경제력 등의 1차적인 정보를 통해 단지 선호하는 스타일에 부합하는 사람을 추천하는 것이 아니라, 위와 같은 1차적인 정보 이외에 사용자 내면의 지향가치 등과 같은 보다 심층적인 정보의 분석을 통해 1차적인 정보를 통해서는 파악할 수 없는 사용자 내면의 지향가치 등까지 복합적으로 파악하여 보다 정확한 매치 메이킹 서비스를 제공하는 것에 대한 필요성이 증대되어 왔다.

(특허문헌)

대한민국 등록특허번호 10-0963996호(등록일자 2010년 06월 08일)

따라서, 본 발명의 일실시예에서는 사용자별 선호하는 브랜드를 기반으로 브랜드 성향을 분석하여 각 사용자가 지향하는 가치와 성격을 파악하고 유사한 브랜드 성향을 가지는 사람 또는 브랜드 성향과 유사한 다른 상품, 서비스 브랜드를 매치 메이킹시키는 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치 및 방법을 제공하고자 한다.

상술한 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치로서, 브랜드 성향 기반 분석을 위한 설문 프로젝트를 생성하고 상기 브랜드 성향 기반 분석을 요청하는 복수의 설문 응답자에게 상기 설문 프로젝트를 제공하는 설문 실행부와, 상기 설문 프로젝트의 실행에 따라, 상기 복수의 설문 응답자로부터 선호하는 브랜드 및 상기 선호하는 브랜드에 부합하는 속성 키워드와 속성 이미지에 대한 정보를 수신하고, 상기 속성 키워드를 기반으로 설문 응답자들의 제1 브랜드 성향을 분석하며, 상기 속성 이미지를 기반으로 상기 설문 응답자들의 제2 브랜드 성향을 분석하는 브랜드 성향 분석부와, 상기 제1 브랜드 성향 또는 상기 제2 브랜드 성향에 기반하여 브랜드 성향이 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 유사 브랜드 성향을 가지는 설문 응답자들로 그룹핑한 후, 상기 그룹핑된 설문 응답자들간 정보가 서로 공유되도록 하는 매치 메이킹부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 속성 키워드는, 상기 브랜드에서 연상되는 속성을 표현하는 기설정된 복수개의 단어로 구성되며, 상기 브랜드 성향 분석부는, 상기 복수개의 단어 중 상기 설문 응답자들로부터 선택된 단어를 기반으로 상기 제1 브랜드 성향을 분석하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 복수개의 단어는, 상기 브랜드에서 연상되는 속성을 표현하는 형용사 또는 명사이며, 각 단어는 상기 각 단어의 하위 개념에 해당하는 복수개의 서브 단어를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 속성 이미지는, 상기 속성 키워드와 연관성을 가지는 복수개의 개별 이미지로 구성되며, 상기 브랜드 성향 분석부는, 상기 복수개의 개별 이미지중 상기 설문 응답자들로부터 선택된 개별 이미지를 기반으로 상기 제2 브랜드 성향을 분석하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 개별 이미지는, 특정 브랜드와 직접적인 관련성을 가지지 않는 복합적 형태의 이미지로 구성되며, 각 개별 이미지는 상기 속성 키워드와의 연관성이 계량화된 값으로 미리 설정된 이미지인 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 매치 메이킹부는, 상기 그룹핑된 설문 응답자들 각각에게, 동일 그룹으로 그룹핑된 상기 설문 응답자들 중 본인을 제외한 적어도 한명의 설문 응답자를 유사한 브랜드 성향을 가지는 매치 메이킹 상대로 추천하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 매치 메이킹부는, 상기 제1 브랜드 성향 또는 상기 제2 브랜드 성향을 기반으로 각 설문 응답자로부터 수신한 선호하는 브랜드 외에 각 설문 응답자의 브랜드 성향에 부합하는 다른 브랜드, 상품 또는 서비스를 상기 각 설문 응답자에게 추천하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 방법으로서, 브랜드 성향 기반 분석을 위한 설문 프로젝트를 생성하고 상기 브랜드 성향 기반 분석을 요청하는 복수의 설문 응답자에게 상기 설문 프로젝트를 제공하는 단계와, 상기 설문 프로젝트의 실행에 따라, 상기 복수의 설문 응답자로부터 선호하는 브랜드 및 상기 선호하는 브랜드에 부합하는 속성 키워드와 속성 이미지에 대한 정보를 수신하는 단계와, 상기 속성 키워드를 기반으로 설문 응답자들의 제1 브랜드 성향을 분석하는 단계와, 상기 속성 이미지를 기반으로 상기 설문 응답자들의 제2 브랜드 성향을 분석하는 단계와, 상기 제1 브랜드 성향 또는 상기 제2 브랜드 성향에 기반하여 브랜드 성향이 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 유사 브랜드 성향을 가지는 설문 응답자들로 그룹핑하는 단계와, 상기 그룹핑된 설문 응답자들간 정보를 서로 공유시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 속성 키워드는, 상기 브랜드에서 연상되는 속성을 표현하는 기설정된 복수개의 단어로 구성되며, 상기 제1 브랜드 성향을 분석하는 단계는, 상기 복수개의 단어 중 상기 설문 응답자들로부터 선택된 단어를 기반으로 상기 제1 브랜드 성향을 분석하는 단계인 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 복수개의 단어는, 상기 브랜드에서 연상되는 속성을 표현하는 형용사 또는 명사이며, 각 단어는 상기 각 단어의 하위 개념에 해당하는 복수개의 서브 단어를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 속성 이미지는, 상기 속성 키워드와 연관성을 가지는 복수개의 개별 이미지로 구성되며, 상기 제2 브랜드 성향 분석단계는, 상기 복수개의 개별 이미지중 상기 설문 응답자들로부터 선택된 개별 이미지를 기반으로 상기 제2 브랜드 성향을 분석하는 단계인 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 개별 이미지는, 특정 브랜드와 직접적인 관련성을 가지지 않는 복합적 형태의 이미지로 구성되며, 각 개별 이미지는 상기 속성 키워드와의 연관성이 계량화된 값으로 미리 설정된 이미지인 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 그룹핑된 설문 응답자들간 정보를 서로 공유시키는 단계는, 상기 그룹핑된 설문 응답자들 각각에게, 동일 그룹으로 그룹핑된 상기 설문 응답자들 중 본인을 제외한 적어도 한명의 설문 응답자를 유사한 브랜드 성향을 가지는 매치 메이킹 상대로 추천하는 단계인 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 방법은, 상기 제1 브랜드 성향 또는 상기 제2 브랜드 성향을 기반으로 각 설문 응답자로부터 수신한 선호하는 브랜드 외에 각 설문 응답자의 브랜드 성향에 부합하는 다른 브랜드, 상품 또는 서비스를 상기 각 설문 응답자에게 추천하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일실시예에 따르면, 브랜드 성향 기반 매치 메이킹에 있어서, 사용자별 선호하는 브랜드를 기반으로 브랜드 성향을 분석하여 각 사용자가 지향하는 가치와 성격을 파악하고 유사한 브랜드 성향을 가지는 사람을 추천함으로써, 사용자 내면의 지향가치 등까지 복합적으로 고려한 보다 정확한 매치 메이킹 서비스가 가능하도록 한다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 서비스를 이용하는 경우, 사용자의 브랜드 성향 분석을 기반으로 사용자가 선호하는 브랜드 성향과 유사한 연관성이 높은 다른 상품, 서비스 브랜드를 추천함으로써 사용자가 자신의 지향하는 가치를 반영하는 다른 브랜드의 상품 또는 서비스를 통해 자신의 이미지를 구축할 수 있도록 하는 도움을 줄 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 카테고리별 브랜드 예시도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드에서 연상되는 속성 키워드 예시도.
도 4a 내지 도 4b는 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드에서 연상되는 속성과 관련된 이미지 예시도.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 이미지별 속성값 설정 DB 예시도.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 이미지별 속성값 설정 과정 예시도.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치의 상세 블록 구성도.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 카테고리를 선택하는 화면 예시도.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 선호 브랜드를 선택하는 화면 예시도.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드별 속성을 슬라이드 방식으로 입력하는 화면 예시도.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 속성과 연관된 이미지를 설정하는 화면 예시도.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 표층 심리와 심층 심리간 브랜드 성향 매칭 그래프 예시도.
도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 표층 심리와 심층 심리간 브랜드 성향 비교 분석 화면 예시도.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 유사 브랜드 성향을 가진 설문 응답자간 그룹핑 화면 예시도.
도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 동작 제어 흐름도.
도 16은 본 발명의 일실시예에 따른 설문 응답자가 선호하는 브랜드와 속성이 유사한 것으로 평가된 다른 상품 또는 서비스 브랜드 정보 제공 화면 예시도.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 시스템의 구성을 도시한 것이다.

먼저, 설문 응답자 단말(100)은 인터넷(internet) 등의 통신망을 통해 매치 메이킹 장치(150)에 접속되어 매치 메이킹을 위한 브랜드 성향 분석을 위한 설문 프로젝트에 참여하고, 설문 프로젝트의 실행에 따라 설문 프로젝트에 포함된 설문 항목에 대한 응답을 입력하는 단말장치일 수 있다. 즉, 설문 응답자는 설문 응답자 단말(100)을 통해 매치 메이킹 장치(150)에 접속하여 설문 프로젝트 실행에 따라 설문 응답자 단말(100)에서 표시되는 설문 프로젝트 실행 화면(160)에서 제시되는 각 설문 항목에 응답을 입력하고, 이와 같이 입력된 설문 응답자의 응답은 설문 응답자 단말(100)을 통해 매치 메이킹 장치(150)로 전송될 수 있다.

이때, 위와 같은 설문 응답자 단말(100)은 예를 들어 통신망에 접속할 수 있는 스마트폰(smart phone), 테블릿(tablet) PC, 노트북(notebook), 데스크톱 PC 등이 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

매치 메이킹 장치(150)는 브랜드 성향에 기반한 매치 메이킹을 수행하는 장치로, 브랜드 성향을 분석하기 위한 설문 프로젝트를 작성한다. 또한, 매치 메이킹 장치(150)는 통신망을 통해 접속한 설문 응답자 단말(100)로부터 설문 프로젝트에 대한 실행 요청이 있는 경우, 설문 프로젝트를 설문 응답자 단말로 제공하고,

이러한 설문 프로젝트의 실행을 통해 설문 응답자가 선호하는 브랜드 또는 선호하지 않은 브랜드를 선택하도록 하며, 선택한 브랜드에서 연상되는 속성에 대한 속성 키워드 또는 이미지를 선택하도록 한 후, 설문 응답자에 의해 선택된 속성 키워드 또는 이미지에 기반하여 설문 응답자의 브랜드 성향을 분석한다.

이어, 매치 메이킹 장치(150)는 브랜드 성향 분석을 통해 선호하는 브랜드가 동일한 복수의 설문 응답자를 그룹핑하거나, 브랜드 성향이 유사한 복수의 설문 응답자를 브랜드 성향이 유사한 동일 그룹으로 그룹핑한 후, 동일 그룹에 속한 복수의 설문 응답자들에 대해서는 해당 그룹내 각 설문 응답자에게 다른 설문 응답자의 정보를 제공함으로써 유사한 성향을 가지는 사람을 매치 메이킹 상대로 추천할 수 있다. 이때, 매치 메이킹 상대의 추천에 있어서는 이성을 추천할 수도 있으며, 동성을 추천할 수도 있다.

여기서, 브랜드는 상품 또는 서비스를 제공하는 기업에서 해당 상품 또는 서비스에 붙이는 이름이나 로고 등을 말하는 것으로, 사람마다 브랜드에서 연상하는 속성이 서로 다르므로 선호하는 브랜드를 기반으로 하거나, 브랜드에 대해 연상하는 속성 등의 정보를 기반으로 사람의 성향을 분류할 수 있다. 이때, 브랜드 성향이라 함은 위와 같이 사람이 브랜드별 연상하는 속성을 의미할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

위와 같이 브랜드 성향에 기반하여 유사 성향을 가지는 사람을 추천하는 경우 단순히 비슷한 나이나 직업군, 취미 등의 정보를 기반으로 추천하는 종래 매치 메이킹 서비스와 비교하여 보다 정확한 매치 메이킹 상대의 추천이 가능하게 된다.

또한, 매치 메이킹 장치(150)는 예를 들어 위와 같은 브랜드를 도 2에서 보여지는 바와 같이 시계, 자동차, 뷰티/화장품, 가전제품, 패션, 스포츠, 음료/주류, 생활/가구, 미디어/출판, 까페 등과 같이 카테고리별로 복수개를 구성하여 설문 응답자로 하여금 선호하거나 선호하지 않는 브랜드를 선택하도록 할 수 있다. 이때, 각 브랜드 카테고리를 선정함에 있어서는 설문 응답자의 성격, 취향, 지향가치를 분석하기 용이한 카테고리를 선정할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에서는 이러한 브랜드 카테고리의 선정에 있어서, '글로벌 브랜드 디렉토리 500의 카테고리별 탑 브랜드 순위', '인터브랜드 선정 글로벌, 한국, 중국 100대 브랜드' 등 공신력 있는 브랜드 평가 지표를 참고하여 카테고리별 우선순위가 높은 브랜드 데이터를 취합한 후, 글로벌 소비자의 다양한 지향가치 및 라이프 스타일 층위를 구별하기에 적합한 브랜드로 구성해 브랜드 성향 분석을 통한 매치 메이킹의 신뢰성을 높일 수 있도록 하는 것이 바람직 하나 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 속성 키워드는 브랜드에 대해 연상되는 속성을 8개 영역으로 세분한 키워드일 수 있으며, 이러한 속성 키워드는 도 3에서와 같이, 진실함, 활기참, 유능함, 세련됨, 강인함, 배려함, 자율, 신중함 등으로 구성될 수 있다. 또한, 8개 영역으로 세분된 각각의 속성 키워드는 해당 속성 키워드를 보다 세분한 복수개의 서브 속성 키워드를 포함할 수 있다. 이때, 본 발명의 일실시예에서는 속성 키워드와 서브 속성 키워드를 선정함에 있어서는 사람의 개성표현에 사용되는 형용사들로 구성하되, 부정적 요소는 배제하고 긍정적인 요소만으로 구성하도록 하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명의 실시예에서는 속성 키워드와 서브 속성 키워드를 모두 합쳐 74개의 키워드를 구성한 것을 예시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

즉, 매치 메이킹 장치(150)는 설문 응답자가 자신이 선호하는 브랜드로 선택한 브랜드에서 연상되는 속성을 위와 같이 예시된 속성 키워드로 입력한 경우 입력된 속성 키워드에 기반하여 설문 응답자의 제1 브랜드 성향을 분석할 수 있다. 이때, 설문 응답자가 예를 들어 특정 브랜드에서 연상되는 속성 키워드로 진실함, 신중함에 높은 점수를 설정한 경우 매치 메이킹 장치(150)는 설문 응답자의 제1 브랜드 성향을 예를 들어 진실함과 신중함으로 분석할 수 있다. 이때, 제1 브랜드 성향의 분석은 사용자가 특정 브랜드에서 연상되는 속성에 대해 직접 속성 키워드를 선택하도록 하여 브랜드 성향을 분석한 것으로 이러한 제1 브랜드 성향은 설문 응답자의 표층 심리에 기반한 브랜드 성향으로 분류될 수 있다. 여기서 표층 심리란 설문 응답자의 심리 중 가장 외부면에 위치한 심리를 말하는 것으로, 표층 심리에 기반한 브랜드 속성 키워드 선택은 해당 브랜드의 광고나 제품 등을 통해 기본적인 이미지가 형성된 상태에서 이미 형성된 기본적인 이미지를 기반으로 선택하는 것을 의미할 수 있다. 위와 같은 표층 심리에 대비되는 용어로 본 발명의 일실시예에 따라 후술되는 심층 심리가 있으며, 이러한 심층 심리는 설문 응답자의 심리 중 가장 내부에 위치한 심리를 말하는 것으로, 심층 심리에 기반한 브랜드 속성 키워드 선택은 특정 브랜드에 대해 느끼는 속성을 아무런 기초적인 정보 없이 선택하는 것을 의미할 수 있다.

또한, 브랜드 성향 분석을 위해 사용되는 이미지는 브랜드의 속성을 연상시키는 이미지를 말하는 것으로, 이러한 이미지는 도 4a 내지 도 4b에서 보여지는 바와 같이, 특정 브랜드와 직접 관련성이 적은 복합적 형태(사물+배경+상황)의 이미지로 사람들의 행동이나 동물, 특정 사물, 실내모습, 장소, 캐릭터로 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 각각의 이미지에는 도 5에서 보여지는 바와 같이, 앞서 설명한 8개 영역 브랜드 주요 속성 키워드 각각에 대한 속성값이 계량화된 수치로 부여될 수 있으며, 3개의 브랜드 개성 키워드가 배정될 수 있다.

이때, 각 이미지별 주요 속성 키워드 각각에 대한 속성값은, 도 6에서 보여지는 바와 같이 해당 이미지에 대해 연상되는 속성을 다수의 사람으로부터 응답받아 그 평균값을 적용하여 산출한 것일 수 있으며, 이러한 속성값은 고정된 것이 아니라, 속성을 평가하는 사람의 표본수가 바뀌거나 여러 가지 환경적인 요인에 의해 변경될 수 있다.

즉, 매치 메이킹 장치(150)는 설문 응답자가 자신이 선호하는 브랜드로 선택한 브랜드에서 연상되는 속성을 위와 같이 예시된 이미지로 입력한 경우, 입력된 이미지에 대응되는 속성을 해당 브랜드에 대한 설문 응답자의 제2 브랜드 성향으로 분석할 수 있다. 이때, 설문 응답자가 예를 들어 특정 브랜드에서 연상되는 것으로 선택한 이미지에 설정된 속성값 중, 진실함, 신중함 등에 높은 점수가 설정되어 있는 경우 매치 메이킹 장치(150)는 설문 응답자의 제2 브랜드 성향을 예를 들어 진실함과 신중함으로 분석할 수 있다.

이때, 제2 브랜드 성향의 분석은 설문 응답자가 특정 브랜드에서 연상되는 속성을 이미지로 선택하도록 하여 브랜드 성향을 분석한 것을 의미하는 것으로, 이러한 제2 브랜드 성향은 설문 응답자의 심층 심리에 기반한 브랜드 성향으로 분류될 수 있다. 여기서 심층 심리란 표층 심리에 대비되는 용어로써, 이러한 심층 심리는 설문 응답자의 심리 중 가장 내부에 위치한 심리를 말하는 것으로, 심층 심리에 기반한 브랜드 속성 키워드 선택은 특정 브랜드에 대해 느끼는 속성을 아무런 기초적인 정보 없이 선택하는 것을 의미할 수 있다.

이러한 매치 메이킹 장치(150)는 데이터 저장부(152)상 위와 같은 제1 브랜드 성향 분석을 위한 속성 키워드를 저장하고 있는 속성 키워드 DB(154)와 제2 브랜드 성향 분석을 위한 이미지를 저장하고 있는 이미지 DB(156)를 구비할 수 있다. 또한, 이러한 매치 메이킹 장치(150)는 통신망에 접속할 수 있는 스마트폰(smart phone), 테블릿(tablet) PC, 노트북(notebook), 데스크톱 PC 등이 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치의 상세 블록 구성을 도시한 것이다.

이하, 도 7을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치의 각 구성요소에서의 동작을 보다 상세히 설명하기로 한다.

먼저, 통신부(200)는 통신망을 통해 설문 응답자 단말(100)과 연결될 수 있으며, 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 서비스를 위한 설문 프로젝트 실행에 따라 설문 응답자 단말(100)과 매치 메이킹 장치(150)간 송수신되는 데이터를 인터페이스(interface)한다.

즉, 예를 들어 통신부(200)는 설문 응답자 단말(100)로부터 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 서비스를 위한 설문 프로젝트 요청을 수신하여 설문 실행부(202)로 전송하고, 설문 실행부(202)에서 생성된 설문 프로젝트를 설문 응답자 단말(100)로 제공한 후, 설문 프로젝트의 실행을 완료한 설문 응답자 단말(100)로부터 설문 응답을 수신하여 설문 실행부(202)로 제공한다.

설문 실행부(202)는 설문 응답자의 브랜드 성향을 분석하기 위한 설문 프로젝트를 등록하고, 설문 응답자로부터 설문 프로젝트의 실행 요청을 수신하는 경우 각 설문 응답자의 설문 응답자 단말(100)로 설문 프로젝트를 제공하여 각 설문 응답자 단말(100)에서 설문 프로젝트가 실행되도록 한다.

이때, 이러한 설문 프로젝트는 브랜드 카테고리 선택 항목, 선호하는 브랜드 또는 선호하지 않는 브랜드 선택 항목, 선택한 브랜드의 속성을 평가하거나 선택한 브랜드의 속성과 연관성이 있는 이미지를 선택하는 항목 등으로 구성될 수 있으며, 설문 응답자 단말(100)에서 실행되는 경우 각 설문 항목이 설문 응답자 단말(100) 상에 순차적으로 표시되어 설문 응답자가 설문에 응답하도록 구현될 수 있다.

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 설문 응답자 단말(100)상 표시되는 브랜드 카테고리 선택 항목 화면을 예시한 도면으로, 설문 프로젝트가 실행되는 경우 설문 응답자 단말(100)상에 도 8에서와 같이 브랜드 카테고리를 선택하는 화면이 표시될 수 있다.

그러면, 설문 응답자는 설문 응답자 단말(100)을 통해 자신이 선호하는 브랜드 카테고리를 선택하게 된다. 도 8에서는 복수의 브랜드 카테고리 중 설문 응답자에 의해 생활/가구, 뷰티/화장품, 패션, 스포츠, 카페 등의 브랜드 카테고리가 선택된 것을 예시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

위와 같이 브랜드 카테고리 선택 항목에서 설문 응답자가 선호하는 브랜드 카테고리가 선택된 경우 도 9에서 보여지는 바와 같이, 선택된 브랜드 카테고리에 포함된 복수개의 브랜드가 표시될 수 있다. 도 9에서는 도 8에서 선택된 브랜드 카테고리 중 설명의 편의상 생활/가구에 대한 복수의 브랜드가 표시된 것을 예시하였으나, 나머지 선택된 브랜드 카테고리에서도 동일하게 적용될 수 있다.

이에 따라, 설문 응답자는 도 9의 브랜드 표시 화면에서 자신이 선호하는 브랜드 또는 선호하지 않는 브랜드를 선택하게 된다. 이러한 선호하는 브랜드 또는 선호하지 않는 브랜드 선택은 브랜드 성향 분석에 있어서 가장 기초적인 정보로 활용될 수 있다.

도 10은 설문 응답자가 자신이 선호하는 브랜드 또는 선호하지 않는 브랜드에서 연상되는 브랜드 속성을 속성 키워드로 설정하는 화면을 예시한 것이다.

이러한 브랜드 속성은 진실함, 활기참, 유능함, 세련됨, 강인함, 배려함, 자율, 신중함 등의 8개 영역으로 구분되어 평가되도록 구현될 수 있으며, 설문 응답자는 화면상 각 속성 키워드에 대응되게 형성된 슬라이드바를 원하는 위치에 이동시키는 것으로 브랜드 속성을 평가할 수 있다. 이때, 본 발명의 일실시예에서는 브랜드 속성을 평가함에 있어서 슬라이드바를 수평 방향으로 이동시키는 방법을 예시하였으나, 설문 응답자가 브랜드 속성을 직접 입력하는 방식으로 브랜드 속성을 평가하도록 구현할 수도 있다.

도 11은 설문 응답자가 자신이 선호하는 브랜드 또는 선호하지 않는 브랜드에서 연상되는 브랜드 속성과 연관된 이미지를 설정하는 화면을 예시한 것이다.

도 11에서와 같은 이미지는 각 브랜드 카테고리별로 구현될 수 있으며, 특정 브랜드와 직접 관련성이 적은 복합적 형태(사물+배경+상황)의 이미지로사람들의 행동이나 동물, 특정 사물, 실내 모습, 장소, 캐릭터로 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 각각의 이미지에는 도 5에서 보여지는 바와 같이, 앞서 설명한 8개 영역 브랜드 주요 속성 키워드 각각에 대한 속성값이 계량화된 수치로 미리 저장되어 있어 설문 응답자가 이미지를 선택하는 것에 의해 브랜드 속성이 평가되도록 구현할 수 있다.

설문 실행부(202)는 위 도 8 내지 도 11에서와 같이 설문 프로젝트를 실행한 설문 응답자가 설문 프로젝트에 포함된 모든 설문 항목에 대해 응답하여 설문 프로젝트 실행을 완료한 경우, 설문 응답자로부터 설문 프로젝트 실행 과정에서 입력된 모든 설문 응답 정보를 브랜드 기반 성향 분석을 위한 기본 정보로서 브랜드 성향 분석부(204)로 제공할 수 있다.

브랜드 성향 분석부(204)는 설문 실행부(202)로부터 제공되는 각 설문 응답자의 설문 응답 정보를 기반으로 각 설문 응답자의 브랜드 성향을 분석한다.

이때, 브랜드 성향 분석부(204)는 브랜드 성향 분석에 있어서 설문 응답자가 브랜드에 대해 속성 키워드를 이용해 평가한 정보를 이용하여 설문 응답자가 브랜드에서 연상하는 속성을 분석할 수 있고, 이와 같이 분석된 브랜드 속성을 설문 응답자의 제1 브랜드 성향으로 분석할 수 있다. 이러한 제1 브랜드 성향은 설문 응답자의 표층 심리를 나타내는 것으로 분류할 수 있다.

또한, 브랜드 성향 분석부(204)는 브랜드 성향 분석에 있어서, 설문 응답자가 브랜드에 대해 이미지 선택을 통해 평가한 정보를 이용하여 설문 응답자가 브랜드에서 연상하는 속성을 분석할 수 있고, 이와 같이 분석된 브랜드 속성을 설문 응답자의 제2 브랜드 성향으로 분석할 수 있다. 이러한 제2 브랜드 성향은 설문 응답자의 심층 심리를 나타내는 것으로 분류할 수 있다.

또한, 브랜드 성향 분석부(204)는 도 12에서 보여지는 바와 같이 분석한 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향간 매칭도를 분석할 수도 있다.

도 12를 참조하면, 참조번호 1200의 그래프는 속성 키워드의 선택을 통해 분석된 설문 응답자의 제1 브랜드 성향을 나타내는 것이고, 참조번호 1250의 그래프는 이미지의 선택을 통해 분석된 설문 응답자의 제2 브랜드 성향을 나타내는 것이다.

이러한 매칭도를 이용하는 경우 설문 응답자가 선호하는 브랜드가 설문 응답자가 지향하는 브랜드 성향을 얼마나 잘 반영하고 있는지를 확인할 수 있다. 이때, 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향간 차이가 작다면 현재 설문 응답자가 선호하는 브랜드가 설문 응답자의 지향 가치를 충분히 표출하고 있다고 분석할 수 있으며, 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향간 차이가 크다면 현재 설문 응답자가 선호하는 브랜드가 설문 응답자의 지향 가치를 충분히 표출하고 있지 못하다고 분석할 수 있다.

따라서, 설문 응답자는 위와 같은 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향과 매칭도에 대한 정보를 확인하여 자신이 선호하는 브랜드가 자신이 추구하는 가치와 부합하는지 판단하여 볼 수 있다.

브랜드 성향 분석부(204)는 위와 같이 분석한 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향에 대해 도 13에서와 같이 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향 결과를 하나의 화면에 표시할 수도 있다.

이에 따라, 설문 응답자는 동일한 브랜드에 대해 느끼는 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향을 비교하여 자신의 표층심리와 심층심리를 확인할 수 있다.

매치 메이킹부(206)는 각 설문 응답자가 선택한 선호 브랜드에 대한 정보와 브랜드 성향 분석부(204)를 통해 분석된 각 설문 응답자의 제1 브랜드 성향 및 제2 브랜드 성향 정보를 기반으로 브랜드 성향의 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 브랜드 성향이 유사한 그룹으로 그룹핑한다.

이때, 매치 메이킹부(206)는 위와 같은 그룹핑을 수행함에 있어서, 동일한 선호 브랜드를 선택한 설문 응답자를 유사한 브랜드 성향을 가지는 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 또한, 제1 브랜드 성향을 기반으로 제1 브랜드 성향의 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 브랜드 성향이 유사한 그룹으로 그룹핑할 수 있으며, 제2 브랜드 성향을 기반으로 제2 브랜드 성향의 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 브랜드 성향이 유사한 그룹으로 그룹핑할 수 있다.

이어, 매치 메이킹부(206)는 동일한 그룹에 속한 복수의 설문 응답자들에 대해서는 해당 그룹내 각 설문 응답자에게 다른 설문 응답자의 정보를 제공함으로써 유사한 성향을 가지는 사람을 매치 메이킹 상대로 추천할 수 있다. 이때, 매치 메이킹 상대의 추천에 있어서는 이성을 추천할 수도 있으며, 동성을 추천할 수도 있다.

이때, 위와 같은 그룹핑을 수행함에 있어서, 매치 메이킹부(206)는 도 14에서 보여지는 바와 같이 속성 키워드 또는 이미지 선택을 통해 동일한 브랜드에 대해 기준범위에 포함되는 속성값으로 평가한 설문 응답자들을 그룹 A, 그룹 B, 그룹 C, 그룹 D 등으로 유사한 브랜드 성향을 가지는 그룹으로 그룹핑을 수행할 수 있다.

여기서 예를 들어 그룹 A는 동일한 브랜드에 대해 활기참이라는 속성을 연상하는 설문 응답자들을 모아놓은 그룹일 수 있으며, 그룹 B는 세련됨이라는 속성을 연상하는 설문 응답자들을 모아놓은 그룹일 수 있다. 또한, 그룹 C는 배려함이라는 속성을 연상하는 설문 응답자들을 모아놓은 그룹일 수 있으며, 그룹 D는 자유로움이라는 속성을 연상하는 설문 응답자들을 모아놓은 그룹일 수 있다.

즉, 매치 메이킹부(206)는 위와 같은 그룹핑을 통해 제1 브랜드 성향이 유사한 그룹내 포함된 설문 응답자들을 표층 심리 기반 브랜드 성향이 유사한 사람들로 판단하여 해당 그룹내 포함된 설문 응답자들 서로 서로를 매치 메이킹 상대로 추천할 수 있다. 또한, 매치 메이킹부(206)는 위와 같은 그룹핑을 통해 제2 브랜드 성향이 유사한 그룹내 포함된 설문 응답자들을 심층 심리 기반 브랜드 성향이 유사한 사람들로 판단하여 해당 그룹내 포함된 설문 응답자들 서로 서로를 매치 메이킹 상대로 추천할 수 있다.

또한, 매치 메이킹부(206)는 제1 브랜드 성향 분석 또는 제2 브랜드 성향 분석을 기반으로 하지 않고, 단순히 동일한 브랜드를 선호하는 브랜드로 선택한 설문 응답자들 또는 비슷한 속성 키워드를 연상시키는 것으로 분석된 브랜드를 선호하는 브랜드로 선택한 설문 응답자들을 브랜드 성향이 유사한 사람들로 판단하여 서로 서로를 매치 메이킹 상대로 추천할 수도 있다.

또한, 매칭 메이킹부(206)는 설문 응답자에게 유사한 브랜드 성향을 가지는 다른 설문 응답자를 추천해주는 것 이외에도, 각 설문 응답자의 브랜드 성향을 기반으로, 해당 설문 응답자의 브랜드 성향에 부합하는 다른 상품 혹은 서비스 브랜드를 추천하도록 구현할 수도 있다. 이에 따라, 설문 응답자는 자신이 선호하는 브랜드와 속성이 유사한 것으로 평가된 다른 상품 또는 서비스 브랜드에 대한 정보를 제공받을 수 있어, 이러한 연관성이 높은 브랜드의 상품 또는 서비스를 이용함으로써 자신의 지향하는 가치를 상품 또는 서비스를 통해 자신의 이미지를 구축할 수도 있다.

제어부(208)는 메모리부(210)에 저장된 동작 프로그램에 따라 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치(150)내 각 구성요소인 통신부(200), 설문 실행부(202), 브랜드 성향 분석부(204), 매치 메이킹부(206)의 전반적인 동작을 제어한다.

도 15는 본 발명의 일실시예에 따른 브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치에서의 동작 제어 흐름을 도시한 것이다. 이하, 도 1 내지 도 15를 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

먼저, 매치 메이킹 장치(150)는 설문 응답자의 브랜드 성향을 분석하기 위한 설문 프로젝트를 생성하여 등록하고, 설문 응답자로부터 설문 프로젝트의 실행 요청을 수신하는 경우 각 설문 응답자의 설문 응답자 단말(100)로 설문 프로젝트를 제공한다(S900).

이러한 설문 프로젝트는 예를 들어 브랜드 카테고리 선택 항목, 선호하는 브랜드 또는 선호하지 않는 브랜드 선택 항목, 선택한 브랜드의 속성을 평가하거나 선택한 브랜드의 속성과 연관성이 있는 이미지를 선택하는 항목 등으로 구성될 수 있으며, 설문 응답자 단말(100)에서 실행되는 경우 각 설문 항목이 설문 응답자 단말상에 순차적으로 표시되어 설문 응답자가 설문에 응답하도록 구현될 수 있다.

이에 따라, 설문 응답자는 설문 응답자 단말(100)에서 설문 프로젝트를 실행시키고, 설문 프로젝트의 실행에 따라 도 8 내지 도 11에서와 같이 설문 응답자 단말(100)에서 표시되는 각 설문 항목에 응답하여 설문 프로젝트를 완료하게 된다(S902).

이때, 이러한 설문 프로젝트 실행에 따라 입력되는 설문 응답은 예를 들어 설문 응답자가 선호하는 브랜드, 선호하는 브랜드에서 연상되는 속성에 대한 속성 키워드 및 브랜드에서 연상되는 속성의 이미지에 정보가 될 수 있다.

여기서 속성 키워드는 도 3에서 보여지는 바와 같이, 특정 브랜드에 대해 연상되는 속성을 나타내는 형용사 또는 명사 등의 단어 등으로 구성될 수 있고, 본 발명의 일실시예에서는 진실함, 활기참, 유능함, 세련됨, 강인함, 배려함, 자율, 신중함 등의 8개 속성 키워드와 각 속성 키워드를 보다 세분한 복수개의 서브 속성 키워드를 포함하여 74개의 키워드로 구성되는 것을 예시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 설문 응답자는 자신이 선호하는 브랜드를 선택한 후, 해당 브랜드에서 연상되는 속성을 속성 키워드와 서브 속성 키워드로 구성된 74개의 키워드 중 적어도 하나를 선택하는 것을 통해 설문에 응답할 수 있다.

또한, 이미지는 도 4a 내지 도 4b에서 보여지는 바와 같이, 특정 브랜드와 직접 관련성이 적은 복합적 형태(사물+배경+상황)의 이미지로 사람들의 행동이나 동물, 특정 사물, 실내 모습, 장소, 캐릭터 등으로 구성될 수 있으며, 각각의 이미지에는 도 5에서 보여지는 바와 같이, 앞서 설명한 8개의 속성 키워드에 대해 각각의 속성 키워드의 속성값과 전체 74개의 키워드 중 각 이미지에 가장 부합하는 3개의 키워드가 배정될 수 있다. 이때. 속성 키워드의 속성값은 예를 들어 도 5에서와 같이 진실함 "95", 활기참 "5" 등으로 표시될 수 있는데, 이는 해당 이미지를 선택하는 경우 설문 응답자가 자신이 선택한 브랜드에서 연상되는 속성을 "진실함"으로 선택한 것과 같은 효과를 나타내게 된다.

이때 위와 같은 속성값은 해당 이미지에 대해 연상되는 속성을 다수의 사람으로부터 응답받아 그 평균값을 적용하여 산출한 것일 수 있으며, 이러한 속성값은 고정된 것이 아니라, 속성을 평가하는 사람의 표본수가 바뀌거나 여러 가지 환경적인 요인에 의해 변경될 수 있다.

이어, 성향 기반 매치 메이킹 장치(150)는 위 도 8 내지 도 11에서와 같이 실행되는 설문 프로젝트를 실행한 설문 응답자가 설문 프로젝트에 포함된 모든 설문 항목에 대해 응답하여 설문 프로젝트 실행을 완료한 경우, 설문 응답자로부터 설문 프로젝트 실행 과정에서 입력된 모든 설문 응답 정보를 수신하여 브랜드 기반 성향 분석을 위한 기본 정보로서 이용하게 된다(S904).

이어, 매치 메이킹 장치(150)는 각 설문 응답자의 설문 응답 정보를 기반으로 각 설문 응답자의 브랜드 성향을 분석한다(S906).

이때, 매치 메이킹 장치(150)는 브랜드 성향 분석에 있어서 설문 응답자가 브랜드에 대해 속성 키워드를 이용해 평가한 정보를 이용하여 설문 응답자가 브랜드에 대해 느끼는 속성을 분석할 수 있고, 이와 같이 분석된 브랜드 속성을 설문 응답자의 제1 브랜드 성향으로 분석할 수 있다. 이러한 제1 브랜드 성향은 설문 응답자의 표층 심리를 나타내는 것으로 분류할 수 있다.

또한, 매치 메이킹 장치(150)는 브랜드 성향 분석에 있어서, 설문 응답자가 브랜드에 대해 이미지 선택을 통해 평가한 정보를 이용하여 설문 응답자가 브랜드에 대해 연상하는 속성을 분석할 수 있고, 이와 같이 분석된 브랜드 속성을 설문 응답자의 제2 브랜드 성향으로 분석할 수 있다. 이러한 제2 브랜드 성향은 설문 응답자의 심층 심리를 나타내는 것으로 분류할 수 있다.

또한, 매치 메이킹 장치(150)는 도 13에서 보여지는 바와 같이 분석한 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향간 매칭도를 분석할 수도 있다.

이러한 매칭도를 이용하는 경우 설문 응답자가 선호하는 브랜드가 설문 응답자가 지향하는 브랜드 성향을 얼마나 잘 반영하고 있는지를 확인할 수 있다. 이때, 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향간 차이가 작다면 현재 설문 응답자가 선호하는 브랜드가 설문 응답자의 지향 가치를 충분히 표출하고 있다고 분석할 수 있으며, 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향간 차이가 크다면 현재 설문 응답자가 선호하는 브랜드가 설문 응답자의 지향 가치를 충분히 표출하고 있지 못하다고 분석할 수 있다.

따라서, 설문 응답자는 위와 같은 제1 브랜드 성향과 제2 브랜드 성향과 매칭도에 대한 정보를 확인하여 자신이 선호하는 브랜드가 자신이 추구하는 가치와 부합하는지 판단하여 볼 수 있다.

위와 같은 브랜드 성향을 분석한 경우, 매치 메이킹 장치(150)는 각 설문 응답자가 선택한 선호 브랜드에 대한 정보와 설문 프로젝트 실행을 통해 분석한 각 설문 응답자의 제1 브랜드 성향 및 제2 브랜드 성향 정보를 기반으로 브랜드 성향의 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 브랜드 성향이 유사한 그룹으로 그룹핑한다(S908).

이때, 매치 메이킹 장치(150)는 위와 같은 그룹핑을 수행함에 있어서, 동일한 선호 브랜드를 선택한 설문 응답자를 유사한 브랜드 성향을 가지는 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 또한, 제1 브랜드 성향을 기반으로 제1 브랜드 성향의 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 브랜드 성향이 유사한 그룹으로 그룹핑할 수 있으며, 제2 브랜드 성향을 기반으로 제2 브랜드 성향의 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 브랜드 성향이 유사한 그룹으로 그룹핑할 수 있다.

이어, 매치 메이킹 장치(150)는 동일한 그룹에 속한 복수의 설문 응답자들에 대해서는 해당 그룹내 각 설문 응답자에게 다른 설문 응답자의 정보를 제공함으로써 유사한 성향을 가지는 사람을 매치 메이킹 상대로 추천할 수 있다(S910). 이때, 매치 메이킹 상대의 추천에 있어서는 이성을 추천할 수도 있으며, 동성을 추천할 수도 있다.

또한, 매치 메이킹 장치(150)는 설문 응답자에게 유사한 브랜드 성향을 가지는 다른 설문 응답자를 추천해주는 것 이외에도, 각 설문 응답자의 브랜드 성향을 기반으로, 해당 설문 응답자의 브랜드 성향에 부합하는 다른 상품 혹은 서비스 브랜드를 추천할 수도 있다.

도 16은 설문 응답자에 대해 분석된 브랜드 성향을 기반으로 설문 응답자가 선호하는 브랜드와 속성이 유사한 것으로 평가된 다른 상품 또는 서비스 브랜드에 대한 정보를 제공하는 화면을 예시한 것이다.

도 16을 참조하면, A안은 설문 응답자가 선택한 선호 브랜드를 도시한 것이고, B안은 설문 응답자가 선호 브랜드들에 대해 평가한 8가지 속성 키워드의 속성값의 평균값과 유사하게 평가된 브랜드 속성이 유사한 다른 상품 또는 서비스 브랜드를 도시한 것이다. 또한, C안은 설문 응답자가 선택한 선호 브랜드와 사전에 연관성이 높은 브랜드로 설정된 브랜드를 도시한 것이다.

이에 따라, 설문 응답자는 도 16에서와 같이 자신이 선호하는 브랜드와 속성이 유사한 것으로 평가된 다른 상품 또는 서비스 브랜드에 대한 정보를 제공받을 수 있어, 이러한 연관성이 높은 브랜드의 상품 또는 서비스를 이용함으로써 자신의 지향하는 가치를 반영하는 상품 또는 서비스를 통해 자신의 이미지를 구축할 수도 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따르면 매치 메이킹에 있어서, 사용자별 선호하는 브랜드를 기반으로 브랜드 성향을 분석하여 각 사용자가 지향하는 가치와 성격을 파악하고 유사한 브랜드 성향을 가지는 사람 또는 브랜드 성향과 유사한 다른 상품, 서비스 브랜드를 매치 메이킹시킴으로써 사용자 내면의 지향가치 등까지 복합적으로 고려한 보다 정확한 매치 메이킹이 가능하도록 한다.

본 발명에 첨부된 각 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실시예들에서는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.

200 : 통신부 202 : 설문 실행부
204 : 브랜드 성향 분석부 206 : 매치 메이킹부
208 : 제어부 210 : 메모리부

Claims (14)

1. 브랜드 성향 기반 분석을 위한 설문 프로젝트를 생성하고 상기 브랜드 성향 기반 분석을 요청하는 복수의 설문 응답자에게 상기 설문 프로젝트를 제공하는 설문 실행부와,
   상기 설문 프로젝트의 실행에 따라, 상기 복수의 설문 응답자로부터 선호하는 브랜드 및 상기 선호하는 브랜드에 부합하는 속성 키워드와 속성 이미지에 대한 정보를 수신하고, 상기 속성 키워드를 기반으로 설문 응답자들의 제1 브랜드 성향을 분석하며, 상기 속성 이미지를 기반으로 상기 설문 응답자들의 제2 브랜드 성향을 분석하는 브랜드 성향 분석부와,
   상기 제1 브랜드 성향 또는 상기 제2 브랜드 성향에 기반하여 브랜드 성향이 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 유사 브랜드 성향을 가지는 설문 응답자들로 그룹핑한 후, 상기 그룹핑된 설문 응답자들간 정보가 서로 공유되도록 하는 매치 메이킹부를 포함하는
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 속성 키워드는,
   상기 브랜드에서 연상되는 속성을 표현하는 기설정된 복수개의 단어로 구성되며,
   상기 브랜드 성향 분석부는,
   상기 복수개의 단어 중 상기 설문 응답자들로부터 선택된 단어를 기반으로 상기 제1 브랜드 성향을 분석하는
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 복수개의 단어는,
   상기 브랜드에서 연상되는 속성을 표현하는 형용사 또는 명사이며,
   각 단어는 상기 각 단어의 하위 개념에 해당하는 복수개의 서브 단어를 포함하는
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 속성 이미지는,
   상기 속성 키워드와 연관성을 가지는 복수개의 개별 이미지로 구성되며,
   상기 브랜드 성향 분석부는,
   상기 복수개의 개별 이미지중 상기 설문 응답자들로부터 선택된 개별 이미지를 기반으로 상기 제2 브랜드 성향을 분석하는
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 개별 이미지는,
   특정 브랜드와 직접적인 관련성을 가지지 않는 복합적 형태의 이미지로 구성되며, 각 개별 이미지는 상기 속성 키워드와의 연관성이 계량화된 값으로 미리 설정된 이미지인
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 매치 메이킹부는,
   상기 그룹핑된 설문 응답자들 각각에게, 동일 그룹으로 그룹핑된 상기 설문 응답자들 중 본인을 제외한 적어도 한명의 설문 응답자를 유사한 브랜드 성향을 가지는 매치 메이킹 상대로 추천하는
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 매치 메이킹부는,
   상기 제1 브랜드 성향 또는 상기 제2 브랜드 성향을 기반으로 각 설문 응답자로부터 수신한 선호하는 브랜드 외에 각 설문 응답자의 브랜드 성향에 부합하는 다른 브랜드, 상품 또는 서비스를 상기 각 설문 응답자에게 추천하는
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 장치.
8. 브랜드 성향 기반 분석을 위한 설문 프로젝트를 생성하고 상기 브랜드 성향 기반 분석을 요청하는 복수의 설문 응답자에게 상기 설문 프로젝트를 제공하는 단계와,
   상기 설문 프로젝트의 실행에 따라, 상기 복수의 설문 응답자로부터 선호하는 브랜드 및 상기 선호하는 브랜드에 부합하는 속성 키워드와 속성 이미지에 대한 정보를 수신하는 단계와,
   상기 속성 키워드를 기반으로 설문 응답자들의 제1 브랜드 성향을 분석하는 단계와,
   상기 속성 이미지를 기반으로 상기 설문 응답자들의 제2 브랜드 성향을 분석하는 단계와,
   상기 제1 브랜드 성향 또는 상기 제2 브랜드 성향에 기반하여 브랜드 성향이 유사도가 기준 범위내 포함되는 설문 응답자들을 유사 브랜드 성향을 가지는 설문 응답자들로 그룹핑하는 단계와,
   상기 그룹핑된 설문 응답자들간 정보를 서로 공유시키는 단계를 포함하는
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 속성 키워드는,
   상기 브랜드에서 연상되는 속성을 표현하는 기설정된 복수개의 단어로 구성되며,
   상기 제1 브랜드 성향을 분석하는 단계는,
   상기 복수개의 단어 중 상기 설문 응답자들로부터 선택된 단어를 기반으로 상기 제1 브랜드 성향을 분석하는 단계인
   브랜드 성향 기반 매치 메이킹 방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 복수개의 단어는,
    상기 브랜드에서 연상되는 속성을 표현하는 형용사 또는 명사이며,
    각 단어는 상기 각 단어의 하위 개념에 해당하는 복수개의 서브 단어를 포함하는
    브랜드 성향 기반 매치 메이킹 방법.
11. 제 8 항에 있어서,
    상기 속성 이미지는,
    상기 속성 키워드와 연관성을 가지는 복수개의 개별 이미지로 구성되며,
    상기 제2 브랜드 성향 분석단계는,
    상기 복수개의 개별 이미지중 상기 설문 응답자들로부터 선택된 개별 이미지를 기반으로 상기 제2 브랜드 성향을 분석하는 단계인
    브랜드 성향 기반 매치 메이킹 방법.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 개별 이미지는,
    특정 브랜드와 직접적인 관련성을 가지지 않는 복합적 형태의 이미지로 구성되며, 각 개별 이미지는 상기 속성 키워드와의 연관성이 계량화된 값으로 미리 설정된 이미지인
    브랜드 성향 기반 매치 메이킹 방법.
13. 제 8 항에 있어서,
    상기 그룹핑된 설문 응답자들간 정보를 서로 공유시키는 단계는,
    상기 그룹핑된 설문 응답자들 각각에게, 동일 그룹으로 그룹핑된 상기 설문 응답자들 중 본인을 제외한 적어도 한명의 설문 응답자를 유사한 브랜드 성향을 가지는 매치 메이킹 상대로 추천하는 단계인
    브랜드 성향 기반 매치 메이킹 방법.
14. 제 8 항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 제1 브랜드 성향 또는 상기 제2 브랜드 성향을 기반으로 각 설문 응답자로부터 수신한 선호하는 브랜드 외에 각 설문 응답자의 브랜드 성향에 부합하는 다른 브랜드, 상품 또는 서비스를 상기 각 설문 응답자에게 추천하는 단계를 더 포함하는
    브랜드 성향 기반 매치 메이킹 방법.

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