KR20190127048A - 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템 - Google Patents

프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템 Download PDF

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KR20190127048A
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Abstract

본 발명은 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 데이터 수신부가 적어도 하나의 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 식별 정보 및 상기 사용자 단말 내에 설치된 애플리케이션 정보를 포함하는 고유 데이터를 수신하고, 연산부가 상기 사용자 단말로부터 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하며, 상기 연산부가 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다른 값을 갖도록 할당된 애플리케이션 가중치를 적용하고, 상기 연산부가 상기 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치를 합산하여 각각의 프로모션별 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하며, 후보 선정부가 상기 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정하고, 상기 프로모션별 타겟 후보 중 일부 타겟 후보가 다수의 프로모션에 공통적으로 선정된 경우, 후보 정렬부가 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공한다.

Description

프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템{Target candidate offering method and system based on promotion simultaneous progress}
본 발명은 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다수의 사용자 단말을 대상으로 다수의 프로모션을 동시 진행 시, 적합한 타겟 후보를 용이하게 선정하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 들어, IT 기술의 발전에 따라 남녀노소를 불문하고, 온라인을 통한 쇼핑 및 결제가 급격히 증가하고 있어, 온라인 쇼핑몰 업체, 제품 홍보업체, 결제서비스 대행업체 등에서는 온라인 쇼핑 및 결제와 관련된 다양한 프로모션을 진행하고 있다. 특히, 온라인 프로모션은 매우 구체적인 타겟을 선정하여 이를 대상으로 진행될 수 있다. 예를 들면, 자정 12시부터 새벽 2시 사이에 사이트 접속 시, 멤버십 포인트 2배 적립, 특정 카드 결제 시, 결제 금액 할인 등과 같이, 매우 구체적인 타겟을 대상으로 하는 다양한 프로모션이 동시에 진행될 수 있다.
특히, 대부분의 업체에서는 많은 홍보 효과를 누리기 위해, 다수의 사용자 단말을 대상으로 하는 복수 개의 프로모션을 동시에 진행하는 경우가 많다. 이러한 경우, 각 프로모션별로 특정 사용자 단말을 타겟 후보로 선정하는데, 이때, 일부 복수 개의 프로모션에 대해 공통의 타겟 후보가 선정될 수 있다. 즉, 일부 사용자 단말이 프로모션 A의 타겟 후보로 선정됨과 동시에 프로모션 B의 타겟 후보로도 설정되는 것이다.
하지만 이와 같이, 복수 개의 프로모션에 대해 공통적으로 선정되는 사용자 단말을 어느 하나의 프로모션에 치우치지 않고, 복수 개의 프로모션에 공통적으로 효과적인 타겟 후보를 순서대로 선정하기 어렵다는 문제점이 발생했다.
한국 등록특허공보 10-1034382호(2011.05.03.) 한국 공개특허공보 10-2013-0100841호(2013.09.12.)
따라서, 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는 복수 개의 사용자 단말에 설치된 애플리케이션 정보를 이용해 각각의 사용자 단말이 소정의 행위를 수행할 가능성을 미리 예측하여 각 프로모션별로 타겟 후보를 선정하고, 또한 복수 개의 프로모션에 대해 공통으로 선정된 타겟 후보 중 어느 한 프로모션으로 치우치지 않고 해당하는 복수 개의 프로모션에 고르게 효과적인 타겟 후보를 선정하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 의한 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법은 데이터 수신부가 적어도 하나의 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 식별 정보 및 상기 사용자 단말 내에 설치된 애플리케이션 정보를 포함하는 고유 데이터를 수신하는 단계, 연산부가 상기 사용자 단말로부터 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하는 단계, 상기 연산부가 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다른 값을 갖도록 할당된 애플리케이션 가중치를 적용하는 단계, 상기 연산부가 상기 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치를 합산하여 각각의 프로모션별 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하는 단계, 후보 선정부가 상기 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정하는 단계 및 상기 프로모션별 타겟 후보 중 일부 타겟 후보가 다수의 프로모션에 공통적으로 선정된 경우, 후보 정렬부가 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공하는 단계를 포함한다.
상기 고유 데이터는 상기 사용자 단말을 사용하는 각 사용자에 대한 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 고유정보를 더 포함하고, 상기 사용자 고유정보 각각의 항목에는 서로 다른 사용자 고유정보 가중치가 할당될 수 있다.
상기 제1 스코어는 상기 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치가 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)법에 적용되어, 각 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 할당된 상기 애플리케이션 가중치 및 각 사용자 단말의 사용자 고유정보에 할당된 사용자 고유정보 가중치를 합산하여 계산될 수 있다.
상기 연산부가 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하는 단계를 수행한 후, 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하는 단계를 수행하기 전, 리스트 생성부가 상기 적어도 하나의 사용자 단말 각각에 대한 애플리케이션 설치 리스트를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 연산부가 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다르게 할당된 애플리케이션 가중치를 적용하는 단계는 각각의 프로모션별로 각 애플리케이션에 대해 서로 다른 값을 갖도록 미리 설정되어 기저장된 애플리케이션 가중치를 읽어와, 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 대해 상기 애플리케이션 가중치를 적용할 수 있다.
상기 연산부가 상기 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치를 합산하여 각각의 프로모션별 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하는 단계는 콘텐츠의 재생, 애플리케이션의 설치 및 구동, 구매결제, 정기구독 신청, 쿠폰사용, 설문조사 응답 중 적어도 하나를 포함하는 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 확률로 계산할 수 있다.
상기 후보 선정부가 상기 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정하는 단계는 상기 제1 스코어를 내림차순으로 정렬한 후, 미리 설정된 상위 등수 내 포함되는 사용자 단말 또는 미리 설정된 기준 스코어를 초과하는 제1 스코어를 갖는 사용자 단말을 타겟 후보로 선정할 수 있다.
상기 후보 정렬부가 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공하는 단계는 상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 이용해 정규분포에 속하는 제2 스코어를 계산하고, 상기 제2 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공할 수 있다.
상기 후보 정렬부가 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공하는 단계는 프로모션 반응률에 기초하여 상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제3 스코어를 계산하고, 상기 제3 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공할 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 의한 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템은 적어도 하나의 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 식별 정보 및 상기 사용자 단말 내에 설치된 애플리케이션 정보를 포함하는 고유 데이터를 수신하는 데이터 수신부, 상기 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하고, 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다른 값을 갖도록 할당된 애플리케이션 가중치를 적용하여, 상기 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치를 합산한 후, 각각의 프로모션별 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하는 연산부, 상기 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정하는 후보 선정부 및 상기 프로모션별 타겟 후보 중 일부 타겟 후보가 다수의 프로모션에 공통적으로 선정된 경우, 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공하는 후보 정렬부를 포함한다.
상기 고유 데이터는 상기 사용자 단말을 사용하는 각 사용자에 대한 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 고유정보를 더 포함하고, 상기 사용자 고유정보 각각의 항목에는 서로 다른 사용자 고유정보 가중치가 할당될 수 있다.
상기 연산부는 상기 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치를 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)법에 적용하여, 각 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 할당된 상기 애플리케이션 가중치 및 각 사용자 단말의 사용자 고유정보에 할당된 사용자 고유정보 가중치를 합산하여 제1 스코어를 계산할 수 있다.
상기 연산부가 적어도 하나의 사용자 단말로부터 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하면, 상기 적어도 하나의 사용자 단말 각각에 대한 애플리케이션 설치 리스트를 생성하는 리스트 생성부를 더 포함할 수 있다.
상기 연산부는 각각의 프로모션별로 각 애플리케이션에 대해 서로 다른 값을 갖도록 미리 설정되어 기저장된 애플리케이션 가중치를 읽어와, 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 대해 상기 애플리케이션 가중치를 적용할 수 있다.
상기 연산부는 콘텐츠의 재생, 애플리케이션의 설치 및 구동, 구매결제, 정기구독 신청, 쿠폰사용, 설문조사 응답 중 적어도 하나를 포함하는 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 확률로 계산할 수 있다.
상기 후보 선정부는 상기 제1 스코어를 내림차순으로 정렬한 후, 미리 설정된 상위 등수 내 포함되는 사용자 단말 또는 미리 설정된 기준 스코어를 초과하는 제1 스코어를 갖는 사용자 단말을 타겟 후보로 선정할 수 있다.
상기 후보 정렬부는 상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 이용해 정규분포에 속하는 제2 스코어를 계산하고, 상기 제2 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공할 수 있다.
상기 후보 정렬부는 프로모션 반응률에 기초하여 상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제3 스코어를 계산하고, 상기 제3 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공할 수 있다.
이와 같이 본 발명에 의한 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템은 각각의 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션 정보를 이용해 상기 사용자 단말이 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 계산하여 각각의 프로모션별 적합한 타겟 후보를 선정할 수 있다.
또한, 본 발명에 의한 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템은 동시 진행 중인 복수 개의 프로모션에 대해 일부 타겟 후보가 공통적으로 선정된 경우에, 어느 한 프로모션으로 치우치지 않고 해당하는 복수 개의 프로모션에 고르게 효과적인 타겟 후보를 일괄적으로 선정할 수 있다.
더불어, 본 발명에 의한 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템은 복수 개의 프로모션에 대해 일부 타겟 후보가 공통적으로 선정된 경우에, 프로모션의 반응률을 반영하여 적합한 타겟 후보를 용이하게 선정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법에 대한 순서도이다.
도 3 내지 도 4는 본 발명을 통해 타겟 후보로 선정된 사용자 단말로 적합한 순서대로 프로모션을 제공하는 모습을 나타낸다.
도 4는 타겟 후보로 선정된 사용자 단말로 프로모션을 제공하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 5는 타겟 후보로 선정된 사용자 단말이 제공받은 프로모션을 실제 클릭한 확률을 나타내는 그래프이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 이들 실시 예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이에 의하여 제한되지 않는다는 것은 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안을 명확하게 하기 위한 발명의 구성을 본 발명의 바람직한 실시 예에 근거하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하되, 도면의 구성요소들에 참조번호를 부여함에 있어서 동일 구성요소에 대해서는 비록 다른 도면상에 있더라도 동일 참조번호를 부여하였으며 당해 도면에 대한 설명 시 필요한 경우 다른 도면의 구성요소를 인용할 수 있음을 미리 밝혀둔다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
아울러 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명 그리고 그 이외의 제반 사항이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 '연결'되어 있다고 할 때, 이는 '직접적으로 연결'되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 '간접적으로 연결'되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 구성 요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 발명에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
특별히 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명은 복수 개의 사용자 단말을 상대로 다수의 프로모션을 동시에 진행할 때, 다수의 프로모션에 공통적으로 해당되는 일부 타겟 후보에 대해 어느 한 프로모션에 편중되지 않고 다수의 프로모션에 고르게 효과적인 타겟 후보를 제공하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템에 관한 것이다.
이하에서는 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템에 대하여 보다 자세히 살펴보도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템(100)은 데이터 수신부(110), 리스트 생성부(120), 연산부(130), 후보 선정부(140) 및 후보 정렬부(160)를 포함한다.
데이터 수신부(110)는 유무선 네트워크를 통해 연결된 적어도 하나의 사용자 단말(10)로부터 상기 사용자 단말(10)의 식별 정보 및 상기 사용자 단말(10) 내에 설치된 애플리케이션 정보를 포함하는 고유 데이터를 수신한다. 이때, 상기 고유 데이터는 상기 사용자 단말(10)을 사용하는 각 사용자에 대한 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 주거지 및 근무지 등의 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 고유정보를 더 포함하고, 상기 사용자 고유정보 각각의 항목에는 서로 다른 사용자 고유정보 가중치가 할당될 수 있다.
연산부(130)는 적어도 하나의 사용자 단말(10)로부터 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션을 확인한 후, 상기 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다른 값을 갖도록 할당된 서로 다른 애플리케이션 가중치를 적용하여, 상기 사용자 단말(10)에 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치를 합산한 후, 프로모션별 각 사용자 단말(10)에 대한 제1 스코어를 계산한다. 이러한 연산부(130)는 상기 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치를 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)법에 의해 산출하고, 상기 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치를 합산하여 제1 스코어를 연산할 수 있다. 특히, 상기 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치는 프로모션의 종류 또는 프로모션을 진행하는 별도의 서버에 따라 그 값이 다르게 선정될 수 있다.
즉, 사용자 단말(10)이 미리 설정된 소정의 행위를 수행한다는 것은 광고에 접속, 애플리케이션을 설치 및 구동, 구매결제, 정기구독 신청, 쿠폰사용, 설문조사 응답 중 하나의 행위를 수행한다는 것을 의미한다. 이때, 사용되는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)법은 독립 변수의 선형 결합을 이용해 종속변수인 사건의 발생 가능성을 예측하는 확률 모델을 말한다. 즉, 종속 변수와 독립 변수간의 관계를 함수로 나타내어 향후 예측 모델에 사용하는 분석법으로서, 종속 변수는 범주형 데이터를 대상으로 하며 입력 데이터가 주어졌을 때, 해당 입력 데이터의 결과가 특정 분류로 나누어지는 특징을 갖는다.
이때, 상기 연산부(130)는 각각의 프로모션별로 각 애플리케이션에 대해 서로 다른 값을 갖도록 미리 설정되어 기저장된 애플리케이션 가중치를 읽어와, 상기 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션에 대해 상기 애플리케이션 가중치를 적용할 수 있다.
특히, 상기 연산부(130)가 적어도 하나의 사용자 단말(10)로부터 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션을 확인하면, 리스트 생성부(120)가 상기 적어도 하나의 사용자 단말(10) 각각에 대한 애플리케이션 설치 리스트를 생성한다. 이와 같이 생성된 애플리케이션 설치 리스트에는 상기 데이터 수신부(110)로 고유 데이터를 전송한 적어도 하나의 사용자 단말(10)의 내부에 각각 설치된 모든 애플리케이션의 명칭이 포함될 수 있다.
이러한 연산부(130)는 콘텐츠의 재생, 애플리케이션의 설치 및 구동, 구매결제, 정기구독 신청, 쿠폰사용, 설문조사 응답 중 적어도 하나를 포함하는 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 확률로 계산할 수 있다.
후보 선정부(140)는 각 사용자 단말(10)에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정한다. 이러한 후보 선정부(140)는 각 사용자 단말(10)이 갖는 제1 스코어를 내림차순으로 정렬한 후, 미리 설정된 상위 등수 내 포함되는 사용자 단말을 타겟 후보로 선정하거나, 또는 미리 설정된 기준 스코어를 초과하는 제1 스코어를 갖는 사용자 단말(10)을 타겟 후보로 선정할 수 있다.
후보 정렬부(160)는 상기 후보 선정부(140)가 선정한 프로모션별 타겟 후보 중 일부 타겟 후보가 다수의 프로모션에 공통적으로 선정된 경우, 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공한다.
또한, 이에 더하여, 본 발명의 저장부(150)를 더 포함할 수 있는데, 이러한 저장부(150)는 결제 대행 플랫폼을 통해 이전에 수집된 복수 개의 애플리케이션에 대하여 미리 할당된 애플리케이션 가중치를 저장하고, 복수 개의 사용자 단말(10)을 사용하는 각각의 사용자에 대한 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 주거지 및 근무지를 나타내는 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 고유정보의 각 항목에 미리 할당된 사용자 고유정보 가중치 또한 저장한다. 더불어, 상기 저장부(150)는 리스트 생성부(120)가 적어도 하나의 사용자 단말(10) 각각에 대하여 생성한 애플리케이션 설치 리스트 또한 저장한다.
또한, 이러한 본 발명의 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템(100)은 상술한 데이터 수신부(110), 리스트 생성부(120), 연산부(130), 후보 선정부(140), 후보 정렬부(160) 및 저장부(150)의 구성요소 외에도 데이터 전송부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
데이터 전송부는 상기 후보 정렬부(160)를 통해 타겟 후보로 제공된 사용자 단말(10)에 대한 적어도 하나의 고유 데이터를 유무선 네트워크를 통해 외부 서버로 전송한다.
이에 따라, 외부에 위치하는 서버가 상기 데이터 전송부를 통해 수신한 고유 데이터를 분석하여 타겟 후보로 제공된 사용자 단말이 정확히 어떤 특성을 갖는지 용이하게 파악할 수 있다.
이하에서는 도 2를 참조하여 본 발명의 다른 실시 예에 따른 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법에 대하여 보다 자세히 살펴보도록 한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법에 대한 순서도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법은 먼저, PAYCO와 같은 결제 대행 플랫폼을 통해 이전에 수집한 복수 개의 애플리케이션 각각에 대하여 서로 다른 값을 갖는 애플리케이션 가중치가 미리 할당되고, 상기 애플리케이션 가중치가 저장부(150)에 저장된다. 또한, 상기 결제 대행 플랫폼을 통해 이전에 수집한 복수 개의 사용자 단말(10)을 사용하는 사용자의 고유정보에 대해 미리 설정된 사용자 고유정보 가중치 또한 저장부(150)에 기저장된다. 이때, 상기 사용자의 고유정보는 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 거주지 및 근무지 등의 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이후, 데이터 수신부(110)가 유무선 네트워크를 통해 연결된 적어도 하나의 사용자 단말(10)로부터 상기 사용자 단말(10)의 식별 정보 및 상기 사용자 단말(10) 내에 설치된 애플리케이션 정보를 포함하는 고유 데이터를 각각 수신한다(S210). 이때, 상기 고유 데이터는 상기 사용자 단말(10)의 식별정보 및 애플리케이션 정보 뿐만 아니라, 상기 사용자 단말(10)을 개별적으로 사용하는 각 사용자에 대한 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 거주지 및 근무지 등의 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 고유정보를 더 포함하고, 이때, 상기 사용자 고유정보 각각의 항목에는 서로 다른 값을 갖는 사용자 고유정보 가중치가 할당될 수 있다.
이후, 연산부(130)가 상기 고유 데이터로부터 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션을 확인한다(S220). 이때, 상기 연산부(130)가 상기 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션을 확인하면, 리스트 생성부(120)가 사용자 단말(10)에 설치된 애플리케이션에 대하여 애플리케이션 설치 리스트를 생성하고, 생성한 애플리케이션 설치 리스트를 저장부(150)에 저장할 수 있다.
하기의 표 1은 유저 1 내지 유저 (N+M)까지의 복수 개의 사용자 단말(10)로부터 각각 수신한 고유 데이터의 일 예를 나타낸 표이다.
Y x
사용자 단말 과거 소정의 행위
수행 여부		 성별 연령 com.starbucks.co com.theface
shop		 com.twitter
.android		 com.cjoclock ... com.
poom.
main
유저1 1 M 35_39 1 0 0 0 　 0
유저2 0 M 40_44 0 0 0 0 　 0
유저3 1 F 40_44 0 0 0 0 　 0
... 　 　 　
유저N 1 M 25_29 1 1 0 0 　 1
유저(N+1) 0 F 40_44 0 1 0 0 　 1
유저(N+2) 0 F 45_49 0 0 1 0 　 0
... 　 　 　 　
유저(N+M) 0 F 30_34 0 1 0 0 　 0
상기 표 1에 기재된 내용을 통해, 상기 연산부(130)는 데이터 수신부(110)가 다수의 사용자 단말(10)로부터 성별, 연령대 및 설치된 애플리케이션 정보를 포함하는 고유 데이터를 수신한 것을 판단할 수 있다. 따라서, 상기 표 1을 통해 상기 사용자 단말 1을 사용하는 사용자(유저 1)는 연령대가 35세 내지 39세에 해당하는 남자로서, 상기 사용자 단말 1에는 식음료 애플리케이션에 해당하는 '스타벅스' 애플리케이션이 설치된 것을 알 수 있다.
또한, 사용자 단말 N으로부터 수신한 고유 데이터를 살펴보면, 사용자 단말 N을 사용하는 사용자(유저 N)는 연령대가 25세 내지 29세에 해당하는 남자로서, 상기 사용자 단말 N에는 식음료 애플리케이션인 '스타벅스', 화장품 애플리케이션인 '더페이스샵', 쇼핑 애플리케이션인 'POOM' 애플리케이션이 각각 설치된 것을 알 수 있다.
하기의 표 2는 리스트 생성부(120)가 앞서 생성한 애플리케이션 설치 리스트의 일 예를 나타낸 표로서, 이러한 애플리케이션 설치 리스트의 구성은 데이터 수신부(110)가 수신한 고유 데이터에 포함된 애플리케이션 정보에 따라 그 내용이 추가되거나, 변경될 수 있다.
com.starbucks.co kr.co.easyinternet.busterminal
com.shillaipark.kr com.tuck.hellomarket
com.nytimes.android com.buzzpia.aqua.appwidget.clock
com.cloudmosa.puffin com.kia.kr.qfriends
com.hancom.interfree.genietalk kr.backpac.idus.emoticon
com.skp.seio com.innoace.android.tvfood
kr.co.shiftworks.vguardweb com.makeshop.malltail
com.nhn.android.moneybook com.imbc.mini
kr.co.smartskin.ilovej com.korail.korail
kr.co.aladin.third_shop ibk.android.ibkmv
com.sirma.mobile.bible.android com.ringdroid
com.makeshop.podbbang com.digitalchemy.calculator.freedecimal
flipboard.boxer.app kr.co.nanumlotto
com.mobeam.barcodeService com.sampleapp
com.skt.smartbill kr.co.nowcom.mobile.afreeca
com.skmc.okcashbag.home_google kr.go.cdc.nip.android
com.estsoft.alyac com.qihoo.security
net.daum.android.cafe com.wooricard.smartapp
com.iudesk.android.photo.editor com.teamviewer.teamviewer.market.mobile
com.niksoftware.snapseed com.ibk.bizcard
com.somcloud.somtodo com.escapistgames.starchart
com.skcomms.android.mail com.theskinfood
이어서, 연산부(130)가 상기 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다른 값을 갖도록 할당된 애플리케이션 가중치를 저장부(150)로부터 읽어와, 상기 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션에 대해 애플리케이션 가중치를 적용한다(S230). 이때, 상기 연산부(130)는 상기 사용자 단말(10)을 사용하는 각 사용자에 대한 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 거주지 및 근무지의 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 고유정보에 미리 할당되어 저장부(150)에 기저장된 사용자 고유정보 가중치 또한 함께 읽어온다.
즉, 하기의 표 3에 기재된 바와 같이, 상기 연산부(130)가 애플리케이션 설치 리스트에 포함된 각각의 애플리케이션 및 각각의 사용자 단말(10)로부터 수신한 사용자 고유정보에 대하여 미리 할당되어 기저장된 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치를 저장부(150)로부터 각각 읽어올 수 있다. 이때, 저장부(150)에 기저장된 상기 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치는 프로모션의 종류 또는 프로모션을 진행하는 가맹점 서버와 같은 별도의 서버에 따라 그 값이 다르게 설정될 수 있다.
변수 가중치 사용자 단말 1 사용자 단말 2 ... 사용자 단말 N+1
기본값 -5.597007
gender_M 0.2931738 M M F
age_13_18 -0.001719 35_39 40_44 40_44
age_19_24 0.0011754
age_25_29 0.0588753
age_30_34 0.0849651
age_35_39 0.1179367
age_40_44 0.1247751
age_45_49 0.0308248
age_50_59 0.0011754
age_60 0.000373
com.starbucks.co 0.5856063 1 0 0
com.shillaipark.kr 0.5361948 0 0 0
com.nytimes.android 0.2000939 0 0 0
com.cloudmosa.puffin 0.1527142 1 0 1
com.hancom.interfree.genietalk 0.1309291 0 0 1
com.skp.seio 0.0698032 1 0 1
kr.co.shiftworks.vguardweb 0.0623287 0 0 0
com.nhn.android.moneybook 0.0338772 1 0 1
kr.co.smartskin.ilovej 0.0317579 0 0 1
kr.co.aladin.third_shop 0.0308248 0 0 0
com.sirma.mobile.bible.android 0.0245007 0 0 0
com.makeshop.podbbang 0.0085378 1 1 0
flipboard.boxer.app 0 1 1 0
com.mobeam.barcodeService 0 1 0 0
com.skt.smartbill 0 0 1 1
com.skmc.okcashbag.home_google 0 0 0 0
com.estsoft.alyac 0 0 0 0
net.daum.android.cafe -0.002855 0 0 0
com.iudesk.android.photo.editor -0.003892 1 1 0
com.niksoftware.snapseed -0.005154 1 0 1
com.somcloud.somtodo -0.0057 0 1 0
com.skcomms.android.mail -0.010856 0 1 0
kr.co.easyinternet.busterminal -0.015545 0 0 1
com.tuck.hellomarket -0.020794 0 0 1
com.buzzpia.aqua.appwidget.clock -0.022467 0 0 1
com.kia.kr.qfriends -0.025168 0 0 0
kr.backpac.idus.emoticon -0.027365 0 1 0
com.innoace.android.tvfood -0.030069 0 0 0
com.makeshop.malltail -0.032566 1 1 0
com.imbc.mini -0.033418 0 0 1
com.korail.korail -0.034081 1 0 1
ibk.android.ibkmv -0.034262 0 1 0
com.ringdroid -0.043811 0 0 1
com.digitalchemy.calculator.freedecimal -0.053973 1 0 1
kr.co.nanumlotto -0.059322 1 0 0
com.sampleapp -0.068295 0 0 1
kr.co.nowcom.mobile.afreeca -0.072051 0 0 1
kr.go.cdc.nip.android -0.084044 0 1 0
com.qihoo.security -0.087351 0 1 0
com.wooricard.smartapp -0.09715 0 0 1
com.teamviewer.teamviewer.market.mobile -0.127911 0 0 0
com.ibk.bizcard -0.41716 1 1 0
com.escapistgames.starchart -0.544767 0 0 0
com.theskinfood -0.722614 0 1 0
또한, 상기 연산부(130)가 각 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션에 할당된 가중치를 합산하여 각 사용자 단말(10)이 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 확률로 연산하고(S240), 이때의 계산 결과를 제1 스코어라고 한다. 상기 제1 스코어로 정의되는 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성이란, 각각의 사용자 단말(10)이 진행 중인 프로모션에 응답하여 특정 광고에 접속하거나, 특정 애플리케이션에 대해 설치 및 구동하거나, 구매결제, 정기구독 신청, 쿠폰사용, 설문조사 응답 등과 같은 행위를 수행할 가능성을 말한다. 예를 들어, 각각의 사용자 단말(10)이 베이커리 및 음료 애플리케이션인 '아티제' 애플리케이션에서 구매결제라는 행위를 수행할 가능성을 제1 스코어를 통해 예측할 수 있다.
이를 위해, 상기 연산부(130)가 각 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 할당된 애플리케이션 가중치 및 상기 사용자 단말(10)로부터 수신한 사용자 고유정보에 대해 미리 할당된 사용자 고유정보 가중치를 하기의 수학식 1과 같이, 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)법에 적용하고, 각 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션에 할당된 상기 애플리케이션 가중치 및 각 사용자 단말의 사용자 고유정보에 할당된 사용자 고유정보 가중치를 합산한 후 지수함수를 통해 확률로 제1 스코어를 연산할 수 있다. 따라서, 상기 제1 스코어를 통해 상기 사용자 단말(10)이 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 미리 예측할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
이때, 상기 α는 기본 가중치이고, β1, β2 , ? βp 는 애플리케이션 가중치이며, χ1, χ2 , ? χp는 확률추정변수를 나타내고, f(χ|Ci)는 각각의 사용자 단말(10) 내 설치된 애플리케이션에 할당된 상기 애플리케이션 가중치 및 각각의 사용자 단말의 사용자 고유정보에 할당된 사용자 고유정보 가중치를 합산한 결과값이며, P(χ|Ci)는 사용자 단말(10)이 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 지수함수를 통해 추정한 확률값인 제1 스코어를 나타낸다.
예를 들어, 상기 표 3에 기재된 사용자 단말 1 내지 사용자 단말(N+1)로부터 수신한 애플리케이션 정보 및 사용자 고유정보 가중치를 상기 수학식 1에 적용하여 계산하면 다음과 같다.
F(x|C1)= -5.597007＋ .2931738×1＋0.1179367×1＋0.5856063×1＋
0.5361948×0＋...-0.544767×0-0.722614×0 = 0.323820
P(x|C1)= 0.58025493228
F(x|C2)= -5.597007＋0.2931738×1＋0.1247751×1＋0.5856063×0＋0.5361948
×0＋...-0.544767×0-0.722614×1 = 0.003152
P(x|C2)= 0.50078799935
F(x|CN +1)= -5.597007＋0.2931738×0＋0.1247751×1＋0.5856063×0＋
0.5361948×0＋...-0.544767×0-0.722614×0 = 0.920741
P(x|CN +1)= 0.7151930655
즉, 상기 사용자 단말 1에 대한 제1 스코어 계산 과정을 살펴보면, 앞서 표 1을 통해 확인한 바와 같이, 유저 1은 연령대가 35세 내지 39세에 해당하는 남자가 사용하는 사용자 단말 1이므로, 기본 가중치인 -5.597007에 사용자가 남자라는 사용자 고유정보에 할당된 사용자 고유정보 가중치 0.2931738을 더하고, 해당 사용자의 연령대가 35세 내지 39세에 해당하므로 연령대에 해당하는 사용자 고유정보 가중치 0.1179367 가 합산된다. 또한, 상기 사용자 단말 1에는 식음료 애플리케이션인 '스타벅스'애플리케이션이 설치됨에 따라 애플리케이션 설치 리스트에 포함된 스타벅스 애플리케이션에 할당된 애플리케이션 가중치인 0.5856063를 더한다. 이어서, 상기 사용자 단말 1에 설치된 나머지 애플리케이션에 할당된 애플리케이션 가중치를 각각 모두 더한 후 지수함수화 하면, 상기 사용자 단말 1이 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 0.58025493228로 예측할 수 있다.
이후, 후보 선정부(140)가 각 사용자 단말(10)에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정한다(S250). 특히, 상기 후보 선정부(140)가 각각의 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 기준으로 내림차순으로 먼저 정렬하고, 별도의 서버에 의해 미리 설정된 상위 등수 예를 들어, 상위 100개 또는 상위 200개에 해당하는 사용자 단말을 타겟 후보로 선정하거나, 또는 별도의 서버에 의해 미리 설정된 기준 스코어 예를 들면, 0.7 를 초과하는 제1 스코어를 갖는 사용자 단말을 모두 일괄적으로 타겟 후보로서 선정할 수 있다.
하지만 이와 같이 연산한 확률은 하나의 프로모션에 적용 가능한 사용자 단말의 소정 행위를 수행할 가능성을 나타낸 것이다. 만약, 한 업체에서 복수 개의 프로모션을 동시에 진행하는 경우에, 앞서 후보 선정부(140)에서 각 프로모션별로 선정된 타겟 후보 중 일부 타겟 후보가 동시에 진행 중인 복수 개의 프로모션에 공통적으로 선정될 수 있다.
따라서, 후보 선정부(140)를 통해 선정된 프로모션별 타겟 후보 중 일부 타겟 후보가 다수의 프로모션에 공통적으로 선정된 경우에는 후보 정렬부가 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공한다(S260).
예를 들면, 한 미용업체가 수능 응시표를 지참하여 방문 시, 미용 서비스 할인을 제공하는 프로모션 A를 진행하면서, 이와 동시에 3월 한 달간 펌 이용 시, 클리닉 무료 서비스를 제공하는 프로모션 B 또한 진행하는 경우를 살펴보도록 한다. 이때, 프로모션 A에 최적화된 타겟은 18세 이상 25세 미만의 남녀로 볼 수 있지만, 프로모션 B에 최적화된 타겟은 20대부터 40대까지의 여성으로 볼 수 있다. 이러한 경우에, 20세 이상 25세 미만인 여성은 상기 프로모션 A와 프로모션 B에 공통적인 타겟 후보가 될 수 있다.
따라서, 어느 한 프로모션에 편중되지 않고, 프로모션 A와 프로모션 B를 모두 고려하여 타겟 후보를 제공하는 것이 중요하다.
그러므로, 후보 정렬부(160)가 앞서 수학식 1을 통해 연산부(130)가 계산한 각각의 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 하기의 수학식 2에 적용하여 정규분포에 속하는 제2 스코어를 계산하고, 상기 제2 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공할 수 있다.
특히, 이때, 동일한 사용자 단말 내 동일한 애플리케이션이 설치되었더라도 진행되는 프로모션에 따라 서로 다른 애플리케이션 가중치가 각각 할당되어, 적용될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00002
상기
Figure pat00003
는 앞서 수학식 1을 통해 연산한 각각의 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 나타내고, 상기
Figure pat00004
는 상기 각각의 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어들의 평균값이며, 상기
Figure pat00005
는 상기 각각의 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어들의 표준편차를 나타낸다.
따라서, 앞서 수학식 1을 통해 연산한 각각의 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어에서 각 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어의 평균값을 차감한 후, 각 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어들의 표준편차로 나눈 각 사용자 단말에 대한 제2 스코어
Figure pat00006
는 정규분포를 갖는 확률로 계산될 수 있다.
즉, 상기 수학식 2를 통해 계산되는 사용자 단말에 대한 제2 스코어는 한 업체에서 복수 개의 프로모션이 동시 진행 중일 때, 상기 복수 개의 프로모션에 대해 공통적으로 선정된 일부 타겟 후보에 대해 어느 한 프로모션에 편중되지 않고, 공통되는 복수 개의 프로모션을 모두 반영하여 타겟 후보로서 일괄 비교하는데 사용될 수 있다.
또한, 후보 정렬부(160)가 앞서 후보 선정부(140)로부터 선정된 타겟 후보 중에서 복수 개의 프로모션에 공통적으로 선정된 일부 타겟 후보 즉, 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 하기의 수학식 3에 적용해 프로모션의 반응률에 따라 상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제3 스코어를 계산할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00007
상기
Figure pat00008
는 앞서 수학식 1을 통해 연산한 각각의 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 나타내고, 상기
Figure pat00009
는 각각의 프로모션별 반응률을 나타낸다. 이때, 상기 프로모션별 반응률은 각 프로모션에서 제공한 쿠폰을 사용자 단말이 실제 사용한 사용량, 다운로드량 등을 백분율로 나타낸 것이다. 따라서, 상기 프로모션별 반응률을 통해 해당 프로모션에 대한 인기도를 판단할 수 있다.
또한, 상기
Figure pat00010
는 각 사용자 단말의 서비스 내 반응확률정보를 나타낸다.
즉, 상기 수학식 3에 기재된 바와 같이, 각 프로모션별 사용자 단말에 대한 제1 스코어에 각 프로모션별 반응률을 곱한 후, 이를 각 사용자 단말의 서비스 내 반응확률정보로 나누는 연산과정을 통해 프로모션 반응률에 따른 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제3 스코어를 계산할 수 있다.
이와 같이 계산된 상기 사용자 단말에 대한 제3 스코어는 진행 중인 복수 개의 프로모션에 대해 사용자 단말의 관심도를 모두 반영하여, 각 프로모션이 해당 사용자 단말로 제공되는 것이 적합한지 여부를 나타낼 수 있다.
또한, 이에 더하여, 데이터 전송부가 타겟 후보로 제공된 사용자 단말에 대한 적어도 하나의 고유 데이터를 유무선 네트워크를 통해 연결된 외부의 서버로 전송할 수 있다.
따라서, 상기 서버가 상기 데이터 전송부를 통해 수신한 고유 데이터로부터 타겟 후보로 선정된 사용자 단말이 갖는 식별정보 및 설치된 애플리케이션 종류, 해당 사용자 단말을 사용하는 사용자의 고유 정보 등을 확인하여 상기 타겟 후보로 제공된 사용자 단말에 대한 특성을 파악할 수 있고, 이를 대상으로 하여 프로모션하고자 하는 상품 또는 서비스를 공격적으로 마케팅할 수 있다.
따라서, 이러한 타겟 후보 제공 과정을 통해, 각각의 사용자 단말로 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성이 높다고 예측되는 프로모션을 선택하여 각 사용자 단말로 제공할 수 있다.
도 3은 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 적합한 프로모션을 제공하는 모습을 나타낸다.
도 3에 도시된 바와 같이, 프로모션 제공 서버가 특정 카드 결제 시 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰, 쇼핑몰에서 제품 구매 시 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰, 면세점의 멤버십포인트 적립쿠폰, 외식업체의 결제금액 할인쿠폰 등의 프로모션이 소정의 행위를 수행할 가능성이 높다고 예측하여 타겟 후보로 제공된 특정 사용자 단말로 제공될 수 있다.
또한, 복수 개의 프로모션이 동시에 진행될 때, 타겟 후보로 선정된 사용자 단말별로 가장 적합한 프로모션이 도 4와 같이 제공될 수 있다.
그러므로, 복수 개의 프로모션에 대해 공통적으로 특정 사용자 단말이 타겟 후보로 선정되었더라도 각각의 사용자 단말별로 해당 프로모션이 서로 다른 순서대로 제공될 수 있다.
예를 들어, 유저 A가 사용하는 사용자 단말 A와 유저 B가 사용하는 사용자 단말 B로 모두 '특정 카드 결제 시 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰'을 제공하는 프로모션이 가장 먼저 제공될 수 있다.
이때, 해당 사용자 단말의 이전 사용 내역 등에 따라 각 프로모션별 반응률을 반영하여 타겟 후보를 선정함에 따라, 사용자 단말 A로는 '온라인 쇼핑업체 T에서 제품 구매 시 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰'과, '온라인 쇼핑업체 N에서 제품 구매 시 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰'과, '면세점의 멤버십포인트 적립쿠폰' 및 '외식업체 B에서 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰' 이 각각 두 번째부터 다섯 번째의 순서대로 제공될 수 있다.
하지만, 유저 B가 사용하는 사용자 단말 B로는 '외식업체 J의 특정 메뉴 무료 서비스 제공'과, '외식업체 P에서 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰'과, '외식업체 B에서 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰' 및 '온라인 쇼핑업체 T에서 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰'이 각각 두 번째부터 다섯 번째의 순서대로 제공될 수 있다.
즉, 동일한 프로모션인 '온라인 쇼핑업체 T에서 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰'과 '외식업체 B에서 사용 가능한 결제금액 할인쿠폰'의 프로모션이 사용자 단말A와 B에게 서로 다른 순서대로 제공될 수 있다.
또한, 이와 같이 선정된 타겟 후보로 프로모션을 제공할 때, 실제 프로모션을 제공한 횟수와, 타겟 후보로 선정된 사용자 단말(GR1, GR2, GR3, GR4, GR5, GR6)이 제공받은 프로모션을 실제 클릭한 횟수를 비교하면 하기의 표 4 및 도 5를 통해 CTR(Click Through Ratio)을 확인할 수 있다.
사용자 단말 프로모션 제공횟수 클릭 횟수 CTR
GR1 99,386 3,177 3.2%
GR2 99,369 2,931 2.9%
GR3 99,408 2,392 2.4%
GR4 99,380 1,969 2.0%
GR5 99,512 1,209 1.2%
GR6 99,886 779 0.8%
이때, 사용자 단말 1(GR1)의 경우를 살펴보면, 상기 사용자 단말 1(GR1)로 프로모션을 제공한 횟수는 99,386회이고, 이때 상기 사용자 단말 1(GR1)이 실제로 제공받은 프로모션을 클릭한 횟수는 3,177회이다. 따라서, 이러한 사용자 단말 1(GR1)의 CTR은 3.2%로서, 나머지 사용자 단말 2(GR2) 내지 사용자 단말 6(GR6)의 CTR과 비교하면 가장 높은 것을 알 수 있다.
결과적으로 사용자 단말 1(GR1)에 대한 프로모션 제공 효과가 가장 크다는 것을 알 수 있다. 뿐만 아니라, 일반적으로 광고 효과가 높다고 여겨 평균 수치가 1.5% 인데, 상기 사용자 단말 1(GR1) 내지 사용자 단말 4(GR4)의 CTR 수치가 모두 1.5% 보다 높아 상기 사용자 단말 1(GR1) 내지 사용자 단말 4(GR4)에 대한 보다 높은 광고 효과를 기대할 수 있다.
이와 같이 본 발명에 의한 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템은 각각의 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션 정보를 이용해 상기 사용자 단말이 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 계산하여 각각의 프로모션별 적합한 타겟 후보를 선정할 수 있다.
또한, 본 발명에 의한 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템은 동시 진행 중인 복수 개의 프로모션에 대해 일부 타겟 후보가 공통적으로 선정된 경우에, 어느 한 프로모션으로 치우치지 않고 해당하는 복수 개의 프로모션에 고르게 효과적인 타겟 후보를 일괄적으로 선정할 수 있다.
더불어, 본 발명에 의한 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법 및 시스템은 복수 개의 프로모션에 대해 일부 타겟 후보가 공통적으로 선정된 경우에, 프로모션의 반응률을 반영하여 적합한 타겟 후보를 용이하게 선정할 수 있다.
본 발명의 실시 예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플옵티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기한 본 발명의 바람직한 실시 예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
110: 데이터 수신부 120: 리스트 생성부
130: 연산부 140: 후보 선정부
150: 저장부 160: 후보 정렬부

Claims (18)

  1. 데이터 수신부가 적어도 하나의 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 식별 정보 및 상기 사용자 단말 내에 설치된 애플리케이션 정보를 포함하는 고유 데이터를 수신하는 단계;
    연산부가 상기 사용자 단말로부터 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하는 단계;
    상기 연산부가 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다른 값을 갖도록 할당된 애플리케이션 가중치를 적용하는 단계;
    상기 연산부가 상기 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치를 합산하여 각각의 프로모션별 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하는 단계;
    후보 선정부가 상기 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정하는 단계; 및
    상기 프로모션별 타겟 후보 중 일부 타겟 후보가 다수의 프로모션에 공통적으로 선정된 경우, 후보 정렬부가 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공하는 단계;
    를 포함하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.

  2. 제1항에 있어서,
    상기 고유 데이터는
    상기 사용자 단말을 사용하는 각 사용자에 대한 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 고유정보를 더 포함하고, 상기 사용자 고유정보 각각의 항목에는 서로 다른 사용자 고유정보 가중치가 할당되는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 스코어는
    상기 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치가 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)법에 적용되어, 각 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 할당된 상기 애플리케이션 가중치 및 각 사용자 단말의 사용자 고유정보에 할당된 사용자 고유정보 가중치를 합산하여 계산되는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 연산부가 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하는 단계를 수행한 후, 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하는 단계를 수행하기 전,
    리스트 생성부가 상기 적어도 하나의 사용자 단말 각각에 대한 애플리케이션 설치 리스트를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 연산부가 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다르게 할당된 애플리케이션 가중치를 적용하는 단계는
    각각의 프로모션별로 각 애플리케이션에 대해 서로 다른 값을 갖도록 미리 설정되어 기저장된 애플리케이션 가중치를 읽어와, 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 대해 상기 애플리케이션 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 연산부가 상기 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치를 합산하여 각각의 프로모션별 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하는 단계는
    콘텐츠의 재생, 애플리케이션의 설치 및 구동, 구매결제, 정기구독 신청, 쿠폰사용, 설문조사 응답 중 적어도 하나를 포함하는 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 확률로 계산하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 후보 선정부가 상기 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정하는 단계는
    상기 제1 스코어를 내림차순으로 정렬한 후, 미리 설정된 상위 등수 내 포함되는 사용자 단말 또는 미리 설정된 기준 스코어를 초과하는 제1 스코어를 갖는 사용자 단말을 타겟 후보로 선정하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 후보 정렬부가 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공하는 단계는
    상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 이용해 정규분포에 속하는 제2 스코어를 계산하고, 상기 제2 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 후보 정렬부가 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공하는 단계는
    프로모션 반응률에 기초하여 상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제3 스코어를 계산하고, 상기 제3 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공방법.
  10. 적어도 하나의 사용자 단말로부터 상기 사용자 단말의 식별 정보 및 상기 사용자 단말 내에 설치된 애플리케이션 정보를 포함하는 고유 데이터를 수신하는 데이터 수신부;
    상기 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하고, 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 각각의 프로모션별로 서로 다른 값을 갖도록 할당된 애플리케이션 가중치를 적용하여, 상기 사용자 단말에 설치된 애플리케이션에 적용된 상기 애플리케이션 가중치를 합산한 후, 각각의 프로모션별 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 계산하는 연산부;
    상기 각 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 각각의 프로모션별로 비교하여 프로모션별 타겟 후보를 선정하는 후보 선정부; 및
    상기 프로모션별 타겟 후보 중 일부 타겟 후보가 다수의 프로모션에 공통적으로 선정된 경우, 해당하는 공동 타겟 후보를 기설정된 순서에 따라 정렬하여 제공하는 후보 정렬부;
    를 포함하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 고유 데이터는
    상기 사용자 단말을 사용하는 각 사용자에 대한 성별, 연령대, 결혼여부, 자녀유무, 위치, 소득분위, 사용시간 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 고유정보를 더 포함하고, 상기 사용자 고유정보 각각의 항목에는 서로 다른 사용자 고유정보 가중치가 할당되는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 연산부는
    상기 애플리케이션 가중치 및 사용자 고유정보 가중치를 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)법에 적용하여, 각 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 할당된 상기 애플리케이션 가중치 및 각 사용자 단말의 사용자 고유정보에 할당된 사용자 고유정보 가중치를 합산하여 제1 스코어를 계산하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 연산부가 적어도 하나의 사용자 단말로부터 수신한 고유 데이터로부터 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션을 확인하면, 상기 적어도 하나의 사용자 단말 각각에 대한 애플리케이션 설치 리스트를 생성하는 리스트 생성부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 연산부는
    각각의 프로모션별로 각 애플리케이션에 대해 서로 다른 값을 갖도록 미리 설정되어 기저장된 애플리케이션 가중치를 읽어와, 상기 사용자 단말 내 설치된 애플리케이션에 대해 상기 애플리케이션 가중치를 적용하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 연산부는
    콘텐츠의 재생, 애플리케이션의 설치 및 구동, 구매결제, 정기구독 신청, 쿠폰사용, 설문조사 응답 중 적어도 하나를 포함하는 미리 설정된 소정의 행위를 수행할 가능성을 확률로 계산하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 후보 선정부는
    상기 제1 스코어를 내림차순으로 정렬한 후, 미리 설정된 상위 등수 내 포함되는 사용자 단말 또는 미리 설정된 기준 스코어를 초과하는 제1 스코어를 갖는 사용자 단말을 타겟 후보로 선정하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
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    상기 후보 정렬부는
    상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제1 스코어를 이용해 정규분포에 속하는 제2 스코어를 계산하고, 상기 제2 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
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    프로모션 반응률에 기초하여 상기 공동 타겟 후보로 선정된 사용자 단말에 대한 제3 스코어를 계산하고, 상기 제3 스코어에 기초하여 공동 타겟 후보를 정렬한 후 제공하는 것을 특징으로 하는 프로모션의 동시 진행에 따른 타겟 후보 제공 시스템.
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