KR20200012729A - 고객 관리 방법 - Google Patents

Abstract

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법이 개시된다. 상기 방법의 처리를 위해 컴퓨터 프로그램에 저장된 동작은 고객 정보를 수신하는 동작; 상기 고객 정보를 대기 리스트에 저장하는 동작; 상기 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산하는 동작; 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송하는 동작; 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신하는 동작; 및 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장하는 동작을 포함한다.

Description

고객 관리 방법{METHOD FOR MANAGING CLIENTS}

본 개시는 컴퓨팅 장치를 이용한 데이터 처리에 관한 것으로 보다 구체적으로 컴퓨팅 장치를 이용한 영업점 관리 방법에 관한 것이다.

일반적으로 고객들이 많이 방문하게 되는 은행, 병원, 공항, 음식점 등과 같은 곳에서 고객이 서비스를 받기 위해 대기해야 하는 시간은 5분에서 한시간까지도 기다려야하는 문제점이 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 은행, 병원, 음식점 등에서 고객이 방문하는 순서대로 번호표를 발급하고 있다.

그러나, 번호표를 발급하는 시스템을 도입한다고 하더라도 고객은 해당 대기 장소에서 기다리면서 전광판의 순번을 계속 확인하거나 자신의 순번을 호명할 때까지 기다려야하는 문제점이 있다. 이렇게 고객들이 상기 서비스 장소에서 대기하게 되면 시간 낭비를 초래할 수 있고, 그 시간동안 다른 업무나 일을 하지 못한다는 문제점이 있다.

따라서, 고객의 예약 및 선주문을 시스템을 통해 받고 대기시간이 다가오는 경우 고객에게 알림을 줄 수 있는 시스템에 대한 수요가 당업계에 존재한다.

대한민국 등록 특허 KR20160029779호는 근거리 통신을 이용한 예약 분실 알림 서비스를 개시한다.

본 개시는 전술 한 배경기술에 대응하여 안출 된 것으로, 고객의 예약 대기 방법 및 선주문 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따라 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 경우 대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하며 상기 동작들은: 고객 정보를 수신하는 동작; 상기 고객 정보를 대기 리스트에 저장하는 동작; 상기 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산하는 동작; 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송하는 동작; 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신하는 동작; 및 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서, 상기 고객 정보는, 고객을 다른 고객과 구분하기 위한 식별 정보를 포함하며, 고객과 통신가능한 수단의 식별 정보 및 결제 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서, 상기 주문 요청은 서비스 항목의 주문에 관련된 사용자 인터페이스에 대한 엑세스 주소를 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서, 상기 회전율은 영업점을 이용중인 고객 정보, 영업점에 관련한 정보를 포함하는 매장 정보 및 외부 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 사전 학습된 네트워크 함수를 이용하여 계산된 고객 별 예상 이용 시간 정보를 포함하며, 상기 사전 학습된 네트워크 함수는 고객 정보, 매장 정보 및 외부 환경 정보 중 적어도 하나를 포함하는 입력 데이터 셋에 실제 이용시간이 라벨링 된 학습 데이터를 이용하여 교사학습 방법으로 사전 학습될 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 상기 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하가 되면 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에게 알림을 발송하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 사전 결정된 시간 단위 또는 상기 대기 순번이 변동할 때마다 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 예상 대기 시간 요청을 수신하는 동작; 및 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 상기 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인 경우 대기 리워드 정보를 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 고객이 입장 순번 도달한 경우, 상기 고객 정보가 대기 리스트에 저장된 시간부터 상기 입장 순번 도달까지 걸린 시간을 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 동작; 및 상기 대기 리스트에 저장된 때부터 상기 입장 순번 도달까지 걸린 시간이 제 3 사전 결정된 시간 이상 또는 상기 예상 대기 시간 이상인 경우 리워드 제공 알림을 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 상기 선주문 정보, 상기 예상 대기 시간 및 상기 선주문 정보에 따른 예상 서비스 필요 시간에 기초하여 서비스 준비 시작 알림을 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 상기 대기 리스트에 기초한 입장 순번 도달 전 노쇼 통지를 수신하는 동작; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 예약 취소 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 대기 순번 교환 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 동작; 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 대기 순번 교환 승낙을 수신하는 동작; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 양보 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 상기 고객의 선주문 정보에 기초하여 결제 금액을 계산하는 동작; 및 상기 결제 금액 중 적어도 일부에 대한 선결제 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 동작을 더 포함할 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 이하의 동작들을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 동작들의 대안적인 실시예에서 상기 동작들은: 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 결제 정보를 수신하는 동작; 및 상기 결제 정보를 수신하는 경우, 방문 리워드를 고객 정보와 매칭하여 저장하는 동작을 더 포함할 수 있다.

전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따라 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 대기 고객 관리 방법이 개시된다. 상기 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에서 수행되는 대기 고객 관리 방법은 이하의 단계들을 수행하도록 하며 상기 단계들은: 고객 정보를 수신하는 단계; 상기 고객 정보를 대기 리스트에 저장하는 단계; 상기 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산하는 단계; 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송하는 단계; 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신하는 단계; 및 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 상기 컴퓨팅 장치는 하나 이상의 코어를 포함하는 프로세서; 및 메모리; 를 포함하고, 상기 프로세서는, 고객 정보를 수신하고, 상기 고객 정보를 대기 리스트에 저장하고, 상기 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산하고, 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송하고, 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신하고, 그리고 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장할 수 있다.

본 개시는 고객의 예약 대기 및 선주문 방법을 제공할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 블록 구성도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 구현하기 위한 로직을 도시한 블록 구성도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 구현하기 위한 모듈을 도시한 블록 구성도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 구현하기 위한 회로를 도시한 블록 구성도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 구현하기 위한 수단을 도시한 블록 구성도이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록 구성도이다.

다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 개시의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.

본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.

더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의 미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.

당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시 적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시 적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 개시내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지 식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법을 수행하는 컴퓨팅 장치의 블록 구성도를 도시한 도면이다.

도 1에 도시된 컴퓨팅 장치(100)의 구성은 간략화 하여 나타낸 예시일 뿐이다. 본 개시의 일 실시예에서 컴퓨팅 장치(100)는 컴퓨팅 장치(100)의 컴퓨팅 환경을 수행하기 위한 다른 구성들이 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 단말 또는 서버일 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 임의의 형태의 장치는 모두 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 디지털 기기로서, 랩탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 웹 패드, 이동 전화기, POS(point of sales) 디바이스와 같이 프로세서를 탑재하고 메모리를 구비한 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 서비스를 처리하는 웹 서버일 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 네트워크부(110), 프로세서(120), 메모리(130), 디스플레이부(140)를 포함할 수 있다.

네트워크부(110)는 송신부 및 수신부를 포함할 수 있다. 네트워크부(110)는 네트워크 접속을 위한 유/무선 인터넷 모듈을 포함할 수 있다. 무선 인터넷 기술로는 WLAN(Wireless LAN)(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 이용될 수 있다. 유선 인터넷 기술로는 XDSL(Digital Subscriber Line), FTTH(Fibers to the home), PLC(Power Line Communication) 등이 이용될 수 있다.

네트워크부(110)는 근거리 통신 모듈을 포함하여, 서비스 처리 장치와 비교적 근거리에 위치하고 근거리 통신 모듈을 포함한 전자 장치와 데이터를 송수신할 수 있다. 근거리 통신(short range communication) 기술로 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서, 네트워크부(110)는 네트워크의 연결 상태 및 네트워크의 송수신 속도를 감지할 수 있다. 네트워크부(110)를 통해 수신된 데이터는 메모리(130)를 통해 저장되거나, 또는 근거리 통신 모듈을 통해 근거리에 있는 다른 전자장치들로 전송될 수 있다.

네트워크부(110)는 고객 정보를 수신할 수 있다. 고객 정보는 고객과 다른 고객을 구분하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 고객과 다른 고객을 구분하기 위한 정보는 고객의 이름, 나이, 성별, 아이디, 통신가능한 수단 정보를 포함할 수 있다. 고객 정보는 고객과 통신가능한 수단의 식별 정보를 포함할 수 있다. 네트워크부(110)는 고객이 소지한 단말과 통신할 수 있으며, 고객이 소지한 단말과의 동신을 통해 고객 정보를 수신할 수 있다. 고객과 통신가능한 수단의 식별 정보는 고객의 핸드폰 번호, 고객의 메신저 아이디일 수 있다. 고객 정보는 결제 정보를 포함할 수 있다. 결제 정보는 이용한 서비스에 대한 수가를 지불하기 위한 수단에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 고객 정보는 고객의 카드 번호에 대한 정보, 삼성 페이 정보, 카카오 페이 정보일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서, 고객은 자신이 소지한 단말로 본 개시의 컴퓨팅 장치(100)에 선 결제를 수행할 수 있으며, 이 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 고객 정보를 고객 단말을 통한 결제 행위로부터 획득할 수 있다. 전술한 고객 정보 및 결제 정보는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

네트워크부(110)는 프로세서(120)에서 계산한 예상 대기 시간, 대기 순번, 주문 요청, 리워드 정보 및 대기 알림을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나로 발송할 수 있다. 고객 단말은 근거리 네트워크 또는 원거리 네트워크를 이용하는 단말기일 수 있다. 고객 단말은 예컨대, 스마트폰, 스마트패드 등일 수 있으나 이는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 고객은 단말기를 이용하여 상기 서버에 접속할 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 컴퓨팅 장치(100)가 고객 단말과 근거리 통신(예를 들어, 블루투스 등)을 통해 통신하는 경우, 네트워크부(110)는 고객 단말에게 정보를 전송할 수 있다. 또한 본 개시의 컴퓨팅 장치(100)가 고객 단말과 원거리 통신(예를 들어, LTE 통신 등)을 통해 통신하는 경우, 컴퓨팅 장치(100)는 통신사 서버 또는 기지국 등으로 정보를 전송하여 고객 단말에게 정보가 전달되도록 할 수 있다. 주문 요청은 고객의 영업점 입장 전 영업점에서 이용할 서비스를 미리 주문하게 할 수 있도록 하는 인터페이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크부(110)는 고객 단말 또는 서버로 서비스 항목에 대한 선주문을 수행할 수 있는 웹 앱의 접속 주소를 전송할 수 있다. 고객은 자신이 소지한 단말을 이용하여 해당 영업점에서 이용할 서비스 항목에 대하여 영업점 입장 전에 주문할 수 있으며 서비스 이용요금의 적어도 일부를 미리 결제할 수도 있다. 본 개시의 일 실시예에서, 영업점은 고객 정보에 기초하여 고객의 영업점 입장 전이라도 주문 요청을 고객 단말에 전달하여 선 주문을 받을 수 있어 영업점은 고객에 대한 서비스를 미리 준비할 수 있으며, 고객은 선 주문에서 서비스 이용 요금의 적어도 일부를 미리 결제할 수 있으므로 대기 고객의 영업점 방문 확률을 높일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서 전술한 선주문 시스템을 이용하여 영업점은 대기 고객의 방문 확률을 높일 수 있으며, 고객은 자신이 이용하고자 하는 서비스를 보다 신속히 제공받을 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에서 주문 요청은 웹 앱의 엑세스 주소를 포함할 수 있으며, 고객 단말에서 선주문을 위하여 별도의 앱이 필요치 않으므로, 해당 영업점에 대한 대기를 위하여 고객이 자신이 소지한 단말에 별도의 프로그램을 설치할 필요성이 없으므로, 해당 영업점을 처음으로 방문하는 고객도 편리하게 본 개시의 대기 시스템을 이용할 수 있다.

네트워크부(110)는 대기 고객의 예상 대기 시간을 대기 순번이 변동할 때마다 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다. 대기 순번은 대기 리스트에서 해당 고객이 몇 번째 고객인지 나타내는 정보일 수 있다. 입장 순번의 도달은 대기 리스트에서 첫번째 고객이면서 영업점을 이용하고 있던 다른 고객이 서비스에 대한 결제를 한 때를 의미할 수 있다. 프로세서(120)는 대기 리스트에 있던 고객의 입장 순번이 도달하게 되면 입장 순번에 도달한 고객의 정보는 대기 리스트에서 삭제하고 대기 리스트에 있는 다른 고객들의 순번은 하나씩 앞으로 당길 수 있다. 본 개시의 다른 일 실시예에서, 대기 리스트에 있던 고객이 영업점에 입장한 경우, 컴퓨팅 장치(100)의 사용자는 입장 순번에 도달한 고객의 입장을 기록(예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)에 고객의 주문을 기록하는 경우 등)할 수 있고 이 경우, 고객의 정보는 대기 리스트에서 삭제될 수도 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 고객의 대기 순번이 변동할 때마다 고객의 핸드폰 번호로 예상 대기시간에 대한 정보를 포함하는 문자 메시지 또는 카카오톡 메시지를 보낼 수 있다. 네트워크부(110)는 대기 고객의 예상 대기 시간을 사전 결정된 시간 단위 마다 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다. 예를 들어, 10분 마다 고객의 핸드폰 번호로 예상 대기시간에 대한 정보를 포함하는 문자 메시지 또는 카카오톡 메시지를 보낼 수 있다. 전술한 예상 대기 시간 알림을 발송하는 기재는 예시일 뿐이며, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

네트워크부(110)는 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보 및 예상 대기 시간 요청을 수신할 수 있다. 고객의 선주문 정보는 고객이 자신이 소지한 고객 단말을 이용하여 컴퓨팅 장치에서 전송된 주문 요청에 접속하여 영업점에 입장하기 전, 대기 시간 중 미리 이용할 서비스에 대한 항목을 선택한 정보를 포함할 수 있다. 네트워크부(110)는 수신한 정보 또는 요청을 프로세서(120)로 전달할 수 있다.

네트워크부(110)는 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나로부터 예상 대기 시간 요청을 수신할 수 있다. 네트워크부(110)는 예상 대기 시간을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나로 발송할 수 있다. 예를 들어, 고객이 웹사이트(즉, 컴퓨팅 장치(100)에서 전송된 주문 요청에 포함된 엑세스 주소를 통해 접속 가능한 웹 앱)를 통해 예상 대기 시간 요청을 클릭하거나 문자 메시지를 통해 예상 대기 시간 요청을 보내면 네트워크부(110)는 해당 요청을 수신한 시점의 고객의 예상 대기 시간을 문자 메시지 또는 카카오톡 메시지를 통해 보낼 수 있다. 전술한 예상 대기 시간 요청에 따른 예상 대기 시간에 대한 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

프로세서(120)는 하나 이상의 코어로 구성될 수 있으며, 스레드, 컴퓨팅 장치의 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 범용 그래픽 처리 장치 (GPGPU: general purpose graphics processing unit), 텐서 처리 장치(TPU: tensor processing unit) 등의 대기 고객 관리를 위한 임의의 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 컴퓨터 프로그램을 판독하여 본 개시의 일 실시예에 따른 서비스 처리 방법을 수행할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에서 컴퓨팅 장치(100)는 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나를 이용하여 대기 고객 관리를 분산하여 처리할 수 있다. 또한 본 개시의 일 실시예에서 컴퓨팅 장치(100)는 다른 컴퓨팅 장치와 함께 대기 고객 관리를 분산하여 처리할 수 있다.

*프로세서(120)는 고객을 다른 고객과 식별하기 위한 정보인 고객 정보를 대기 리스트에 저장할 수 있다. 대기 리스트는 고객 정보를 수신한 순서대로 고객 정보를 저장할 수 있다. 대기 리스트에 기재된 고객의 입장 순번이 도달하게 되면, 해당 고객의 정보는 대기 리스트에서 삭제될 수 있다. 또한 대기 리스트에 기재된 고객이 입장 순번에 도달하고, 영업점에 입장한 것이 컴퓨팅 장치(100)에 기록된 경우, 대기 리스트에서 해당 고객의 정보가 삭제될 수도 있다.

프로세서(120)는 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기시간을 계산할 수 있다. 회전율은 고객 별 예상 이용 시간 정보를 포함할 수 있다. 즉, 회전률은 현재 영업점을 이용중인 고객들과 현재 대기중인 고객들의 영업점 이용 예상 시간과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 대기 리스트 상의 고객 정보에 회전률을 적용하여 대기 리스트 상의 고객별 예상 이용 시간을 계산할 수 있으며, 대기 리스트 상의 사용자 이전의 대기 고객의 고객별 예상 이용 시간 총합을 구하여 예상 대기 시간을 계산할 수도 있다. 회전율은 사전 학습된 네트워크 함수를 이용하여 계산될 수 있다. 회전율은 영업점을 이용 중인 고객 정보, 영업점에 관련한 정보를 포함하는 매장 정보 및 외부 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 사전 학습된 네트워크 함수를 이용하여 계산될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라 프로세서(120)는 네트워크 함수의 학습을 위한 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 딥러닝(DN: deep learning)에서 학습을 위한 입력 데이터의 처리, 입력 데이터에서의 피쳐(feature) 추출, 오차 계산, 역전파(backpropagation)를 이용한 신경망의 가중치 업데이트 등의 신경망의 학습을 위한 계산을 수행할 수 있다. 프로세서(120)의 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나가 네트워크 함수의 학습을 처리할 수 있다. 예를 들어, CPU 와 GPGPU가 함께 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 예상 이용시간 연산을 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에서 복수의 컴퓨팅 장치의 프로세서를 함께 사용하여 네트워크 함수의 학습, 네트워크 함수를 이용한 예상 이용시간 연산을 처리할 수 있다. 또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에서 수행되는 컴퓨터 프로그램은 CPU, GPGPU 또는 TPU 실행가능 프로그램일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에서 사전 학습된 네트워크 함수는 컴퓨팅 장치(100)에서 학습된 것일 수 있다. 사전 학습된 네트워크 함수는 컴퓨팅 장치(100) 이외의 외부 컴퓨팅 장치에서 학습된 것일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서 컴퓨팅 장치(100)는 CPU, GPGPU, 및 TPU 중 적어도 하나를 이용하여 네트워크 함수를 분산하여 처리할 수 있다. 또한 본 개시의 일 실시예에서 컴퓨팅 장치(100)는 다른 컴퓨팅 장치와 함께 네트워크 함수를 분산하여 처리할 수도 있다. 컴퓨팅 장치(100)의 네트워크 함수 분산 처리에 관한 구체적인 내용에 대한 설명은 본 출원에서 전체가 참조로서 통합되는 미국 특허 출원 US15/161080(출원일 2016.05.20) 및 US15/217475(출원일 2016.07.22)에서 구체적으로 논의된다.

본 명세서에 걸쳐, 연산 모델, 신경망, 네트워크 함수, 뉴럴 네트워크(neural network)는 동일한 의미로 사용될 수 있다. 신경망은 일반적으로 "노드"라 지칭될 수 있는 상호 연결된 계산 단위들의 집합으로 구성될 수 있다. 이러한 "노드"들은 "뉴런(neuron)"들로 지칭될 수도 있다. 신경망은 적어도 하나 이상의 노드들을 포함하여 구성된다. 신경망들을 구성하는 노드(또는 뉴런)들은 하나 이상의"링크"에 의해 상호 연결될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에서 사전 학습된 네트워크 함수는 딥 뉴럴 네트워크(DNN: deep neural network, 심층신경망)일 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 입력 레이어와 출력 레이어 외에 복수의 히든 레이어를 포함하는 신경망을 의미할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크를 이용하면 데이터의 잠재적인 구조(latent structures)를 파악할 수 있다. 즉, 사진, 글, 비디오, 음성, 음악의 잠재적인 구조(예를 들어, 어떤 물체가 사진에 잇는지, 글의 내용과 감정이 무엇인지, 음성의 내용과 감정이 무엇인지 등)를 파악할 수 있다. 딥 뉴럴 네트워크는 컨벌루셔널 뉴럴 네트워크(CNN: convolutional neural network), 리커런트 뉴럴 네트워크(RNN: recurrentneural network), 오토 인코더(auto encoder), GAN(Generative Adversarial Networks), 제한 볼츠만 머신(RBM: restricted boltzmann machine), 심층 신뢰 네트워크(DBN: deep belief network), Q 네트워크, U 네트워크, 샴 네트워크 등을 포함할 수 있다. 전술한 딥 뉴럴 네트워크의 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에서, 프로세서(120)의 사전 학습된 네트워크 함수는 영업점을 이용 중인 고객 정보, 영업점에 관련한 정보를 포함하는 매장 정보 및 외부 환경 정보 중 적어도 하나를 포함하는 입력 데이터 셋에 실제 이용시간이 라벨링 된 학습 데이터 셋을 이용하여 교사학습(supervised learning) 방법으로 사전 학습된 네트워크 함수 일 수 있다.

고객 정보는 고객의 영업점 이용시간을 결정하는 인자 중에 고객에 관련한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 영업점을 이용 중인 고객 정보는 성별, 연령층 및 직업 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 영업점이 식당인 경우, 남자 회사원의 경우는 일반적으로 여성 고객 보다 식사 시간이 빠르므로, 고객의 영업점 이용 시간을 결정하기 위해서 고객의 성별 등의 정보가 활용될 수 있다. 전술한 고객 정보의 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

매장 정보는 고객의 영업점 이용 시간을 결정하는 인자 중에 영업점 자체에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 매장 정보는 매장에서 고객들에게 제공하는 서비스의 종류, 각 서비스별 서비스 준비 시간, 각 서비스의 이용 가격, 매장의 위치, 및 고객이 주문한 서비스 등에 관련한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 영업점이 호텔에 위치한 레스토랑인 경우와 상업지구에 위치한 분식점인 경우, 이를 이용하는 고객의 평균 이용 시간은 상이할 수 있다. 또한, 고객이 펌 서비스를 이용하는 경우와 커트 서비스를 이용하는 경우 고객의 이용 시간은 상이할 수 있다. 따라서, 고객의 영업점 이용 시간을 결정하기 위하여 매장 정보가 이용될 수 있다. 매장의 위치는 회사들이 밀집 되어있는 지역에 위치한 영업점인지, 대학가 근처에 위치한 영업점인지 및 주택가 근처에 위치한 영업점인지에 대한 정보를 포함할 수 있다.

외부 환경 정보는 고객의 영업점 이용 시간을 결정하는 인자 중에 영업점 이외의 환경과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 외부 환경 정보는 계절, 온도, 습도 및 날씨 등에 관련한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어 영업점이 냉면과 어복 쟁반을 파는 곳인 경우, 햇빛이 강하게 쬐는 여름에는 매장에서 냉면을 먹는 고객이 많고, 눈이 내리는 겨울에는 매장에서 어복 쟁반을 먹는 고객이 많아 여름에 영업점을 이용하는 고객의 이용시간이 더 짧을 수 있다. 따라서, 고객의 영업점 이용 시간을 결정하기 위하여 외부 환경 정보가 이용될 수 있다. 외부 환경 정보는 예를 들어, 영업점을 이용한 시간대에 관한 정보(즉, 평일인지 주말인지, 점심인지 저녁인지 등), 계절, 온도, 습도 및 날씨를 포함할 수 있다. 상기 외부 환경 정보는 기상청 웹 주소를 통해 접근하여 데이터 셋을 확보할 수 있다.

실제 이용시간은 고객이 실제로 영업점을 이용한 시간에 관련한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 실제 이용시간은 고객의 서비스 주문이 컴퓨팅 장치(100)에 입력된 시간부터 고객이 결제한 시간 까지의 시간 구간의 길이를 의미할 수 있다.

프로세서(120)의 사전 학습된 네트워크 함수의 학습 데이터는 실제 데이터(즉, 학습된 뉴럴 네트워크를 이용하여 처리하고자 하는 데이터)의 부분집합일 수 있다. 학습 데이터는 복수의 서브세트를 포함할 수 있다. 복수의 학습 데이터 서브세트는 사전 결정된 기준에 의하여 그룹화될 수 있다. 사전 결정된 기준은 학습 데이터 서브세트에 포함된 학습 데이터를 다른 학습 데이터 서브세트에 포함된 학습 데이터와 구분할 수 있는 임의의 기준을 포함할 수 있다. 복수의 학습 데이터 서브 세트를 그룹화하기 위한 사전 결정된 기준은 학습 데이터의 종류를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에서, 복수의 학습 데이터 서브세트는 서로 상이한 종류의 학습 데이터를 포함할 수 있다. 복수의 학습 데이터 서브세트는 사전 결정된 기준(예를 들어, 고객 정보, 매장 정보, 외부 환경 정보 등)에 의하여 그룹화될 수 있다.

예를 들어, 매장에서 서비스 방식의 변경(즉, 주문 메뉴 서빙 방식에서 진동 벨 호출 방식으로의 변경)이 있었으나, 서비스 방식의 변경 후에 생성되는 입력 데이터들(즉, 서비스 방식의 변경 후에 생성된 영업점에서 획득된 매장 정보 또는 고객 정보 데이터)이 기존의 회전율을 계산할 수 있는 네트워크 함수에 의하여 새로운 패턴으로 판단되지 않는 경우(즉, 임계치 이상의 새로움을 가지지 않는 경우), 서비스 방식의 변경 전, 후에 생성되는 입력 데이터는 하나의 학습 데이터 서브 세트로 그룹화 될 수 있다.

다른 일 예를 들어, 매장에서의 서비스 방식 변경 후에 생성되는 입력 데이터들이 기존의 회전율을 계산할 수 있는 네트워크 함수에 의하여 새로운 패턴으로 판단되는 경우, 매장에서의 서비스 방식 변경 전에 생성된 입력 데이터와 매장에서의 서비스 방식 변경 후에 생성되는 입력 데이터는 별개의 학습 데이터 서브 세트로 그룹화 될 수도 있다.

프로세서(120)의 사전 학습된 네트워크 함수는 과거에 수집된 영업점을 방문한 고객의 이용 시간에 관련된 데이터를 이용하여 학습될 수 있다. 예를 들어, 6개월동안 고객들이 영업점을 이용한 이용 기록이 컴퓨팅 장치(100)(예를 들어, POS 단말기) 상에 저장되는 경우, 이러한 이용 기록이 본 개시의 일 실시예의 네트워크 함수의 학습 데이터가 될 수 있다. 예를 들어, 평일 점심시간에 20대 남성 회사원인 A고객이 영업점(예를 들어, 분식집)을 이용하며 냉면을 주문하였고, 실제 이용시간(예를 들어, POS 단말기 상에 기록된 고객의 냉면 주문 입력 시간과 고객의 결제 시간의 차이)이 10분인 경우, 이러한 고객의 이용 기록이 하나의 학습 데이터가 될 수 있다. 즉, 이 경우, 고객 정보(본 예시에서, 20대, 남성, 회사원), 매장 정보(본 예시에서, 분식집, 냉면) 외부 환경 정보(본 예시에서, 평일, 점심시간)가 학습 데이터의 입력이 될 수 있고, 실제 이용 시간인 10분이 학습 데이터의 라벨이 될 수 있다. 이 경우, 하나의 학습 데이터는 고객 정보, 매장 정보 및 외부 환경 정보 중 적어도 하나에 고객의 실제 이용시간이 라벨링된 데이터일 수 있다. 학습 데이터 셋은 복수의 학습 데이터를 포함할 수 있다.

프로세서(120)는 학습 데이터의 입력을 네트워크 함수에 입력하고, 출력되는 출력 값과 라벨을 비교하여 오차를 연산할 수 있고, 오차를 네트워크 함수에 역전파하여 네트워크 함수를 학습시킬 수 있다. 프로세서(120)는 고객 정보, 매장 정보 및 외부 환경 정보 중 적어도 하나의 정보를 네트워크 함수에 입력하고, 출력되는 출력 값과 실제 고객의 이용 시간과의 오차를 계산하고, 오차를 네트워크함수에 역전파하여 네트워크 함수를 학습시킬 수 있다.

전술한 학습데이터의 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이제 제한되지 않는다.

프로세서(120)는 학습 데이터 세트에 포함된 복수의 학습 데이터 서브 세트를 이용하여 회전율을 계산할 수 있는 사전 학습된 네트워크 함수를 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서, 네트워크 함수의 학습은 교사 학습(supervised learning)일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에서 프로세서(120)는 수집된 데이터를 전처리할 수 있다. 프로세서(120)는 수집된 데이터 중 결손 값을 보충할 수 있다. 프로세서(120)는 예를 들어, 결손 값을 중간 값 또는 평균값으로 보충하거나, 결손 값이 다수 존재하는 열을 삭제할 수도 있다. 예를 들어, 남성이 여름에 매장에서 냉면을 주문하였고 이용시간이 15분이라는 입력 데이터 셋이 있을 때 해당 고객에 대한 나이대는 결손 값이 될 수 있다. 이 경우 프로세서(120)는 고객의 나이대에 대한 값은 매장을 이용하는 고객들의 중간 나이대인 30대로 보충하여 학습 데이터로 사용할 수 있다. 또한, 예를 들어, 프로세서(120)는 수집된 데이터에서 경계, 한계를 완전히 벗어난 값들(예를 들어, 기상청 웹에서 수신한 날씨 정보가 영하 80도로 오류 값으로 추정되는 값 등)을 제거할 수 있다. 또한 프로세서(120)는 데이터가 특성을 유지하면서 스케일을 유사하게 가지도록 하기 위하여 데이터의 값을 조정할 수도 있다. 본 개시의 일 실시예에서 프로세서(120)는 회전율 계산을 위하여 적절한 입력 데이터의 전처리 방법을 수행할 수 있다. 입력 데이터의 종류, 예시, 전처리, 변환 등에 관한 구체적인 예시에 대한 설명은 본 출원에서 전체가 참조로서 통합되는 미국 특허 출원 US10/194920(2002.07.12 출원)에서 구체적으로 논의된다.

본 개시의 일 실시예에서, 네트워크 함수의 입력 노드의 수는 전처리 후 남은 학습 데이터가 포함하는 칼럼의 수일 수 있다. 예를 들어, 전처리 후 남은 학습 데이터 셋에 성별, 나이대, 주문 메뉴, 메뉴 별 가격 정보, 온도, 날씨 및 휴일 여부가 포함되어 있는 경우 학습 데이터 셋에 포함된 데이터의 종류 개수와 대응하는 7개의 입력 노드 수가 네트워크 함수에 포함될 수 있다. 또한 예를 들어, 전처리 후 남은 학습 데이터셋에 직업 정보에 대한 데이터 수가 현저하게 적은 경우, 직업 정보에 대한 칼럼 전체를 삭제하여 입력 노드에 직업 정보를 입력하지 않을 수 있다. 전술한 학습 데이터 셋과 대응하는 노드에 대한 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에서 네트워크 함수의 학습은 출력의 오류를 최소화하기 윈한 것이다. 네트워크 함수의 학습에서 반복적으로 학습 데이터를 네트워크 함수에 입력시킨다. 네트워크 함수의 학습에서 학습 데이터에 대한 네트워크 함수의 출력과 타겟의 에러를 네트워크 함수의 출력 레이어에서부터 입력 레이어 방향으로 역전파하여 각 노드의 가중치를 업데이트할 수 있다.

구체적으로 프로세서(120)는 이용 시간이 라벨링된 학습 데이터를 네트워크 함수에 입력하고, 네트워크 함수의 출력인 이용 시간과 학습 데이터의 라벨을 비교하여 오차를 계산할 수 있다. 계산된 오차는 네트워크 함수에서 역방향인 출력 레이어에서 입력 레이어 방향으로 역전파 될 수 있다. 출력 레이어에서 입력 레이어 방향으로 역전파 된 역전파에 따라 각 레이어의 각 노드들의 연결 가중치가 업데이트 될 수 있다. 업데이트 되는 각 노드의 연결 가중치는 학습률(learing rate)에 따라 변화량이 결정될 수 있다. 입력 데이터에 대한 네트워크 함수의 계산과 에러의 역전파는 학습 사이클을 구성할 수 있다. 학습률은 네트워크 함수의 학습 사이클의 반복 횟수에 따라 상이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 네트워크 함수의 학습 초기에는 높은 학습률을 사용하여 네트워크 함수가 빠르게 일정 수준의 성능을 확보하도록 하여 효율성을 높일 수 있다. 예를 들어, 네트워크 함수의 학습 후기에는 낮은 학습률을 사용하여 정확도를 높일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 사전 학습된 네트워크 함수를 이용하여 구한 회전율과 대기 리스트에 기초하여 예상 대기시간을 계산할 수 있다. 예상 대기 시간은 고객에 대한 고객 정보를 대기 리스트에 저장한 때부터 입장 순번 도달 시점까지의 시간을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 대기 리스트에 기초한 대기 순번, 영업점을 이용하고 있는 고객, 대기 리스트의 앞 순번인 고객 및 고객 별 이용 시간에 대한 정보를 기초로 예상 대기시간을 계산할 수 있다. 예를 들어, 영업점에 6개의 테이블이 있는 경우, 현재 6개의 테이블은 모두 고객이 이용 중이고 고객의 대기 순번이 7인 경우에 대해, 고객의 예상 대기 시간을 구하기 위해 현재 테이블을 이용 중인 고객 및 대기 리스트에서 대기 순번 1부터 6까지의 고객에 대해 고객 별 예상 이용시간을 구할 수 있다. 프로세서(120)는 1번 테이블을 이용중인 고객에 대한 정보(예를 들어, 50대 부부, 온면 및 여름 등)를 사전 학습된 네트워크 함수에 입력하여, 네트워크 함수를 통해 입력 데이터를 연산하고 그에 대한 출력 값으로 예상 이용시간인 50분을 도출할 수 있다. 프로세서(120)는 현재 테이블을 이용중인 고객에 대한 주문 정보를 선주문 정보 또는 해당 영업점에서 주문한 정보에 기초하여 획득할 수 있다. 현재 영업점은 만석이므로 프로세서(120)는 테이블을 이용중인 고객들에 대한 예상 이용시간 6개 값 각각을 구할 수 있다. 프로세서(120)는 대기 순번 1번인 고객에 대한 정보(예를 들어, 30대 남성, 냉면 및 여름)를 사전 학습된 네트워크 함수에 입력하여, 사전 학습된 네트워크 함수를 이용하여 입력 데이터를 연산하고 그에 대한 출력 값으로 예상 이용시간인 15분을 도출할 수 있다. 현재 대기 중인 고객들에 대한 주문 정보는 선주문 정보에 기초하여 입력 데이터를 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 전술한 방식으로 고객의 앞 순번 고객들에 대한 예상 이용시간 6개 값 각각을 구할 수 있다. 대기 순번 7번인 고객의 예상 대기 시간은 현재 테이블을 이용 중인 고객들의 예상 이용시간 6개 값과 대기 순번 7번인 고객의 앞 순번 고객들에 대한 예상 이용시간 6개 값의 총합일 수 있다. 전술한 예상 대기 시간 계산에 대한 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 상기 예상 대기 시간, 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송할 것을 결정할 수 있다. 주문 요청은 서비스 항목의 주문에 관련된 사용자 인터페이스에 대한 엑세스 주소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)의 네트워크부(110)는 대기 리스트에 기초한 대기 순번 7번, 예상 대기 시간 30분 및 메뉴 주문을 할 수 있는 웹사이트 링크에 대한 정보를 고객 단말로 전송할 수 있다. 고객은 자신이 소지한 단말을 통해 웹사이트에 접속할 수 있고, 해당 영업점에서 제공하는 메뉴들을 확인할 수 있고, 어떤 메뉴를 주문 할 것인지 결정할 수 있다. 고객이 자신이 소지한 단말에서 표시되는 주문 인터페이스를 통해 냉면 2그릇, 온면 1그릇을 클릭하면 그에 대한 정보가 네트워크부(110)를 통해 수신될 수 있다. 네트워크부(110)는 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신할 수 있다. 네트워크부(110)는 프로세서(120)로 선주문 메뉴를 전달할 수 있다. 전술한 주문 요청에 대한 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 전달받은 선주문 정보를 대기 리스트에 고객 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 대기 리스트에 저장된 선주문 정보는 다른 고객의 예상 대기 시간을 계산할 때 사전 학습된 네트워크 함수의 입력 데이터로 사용될 수 있다. 대기 리스트에 저장된 선주문 정보는 서비스 준비 시작 알림 생성 시 예상 서비스 필요 시간을 계산하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 고객 A의 선주문 정보가 10분의 조리시간이 필요한 아구찜을 포함하는 경우, 프로세서(120)는 고객 A의 예상 대기시간이 10분 이하가 되는 경우, 서비스 준비 시작 알림이 생성할 수 있다. 전술한 선주문 정보와 예상 서비스 필요 시간은 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 대기 리스트에 저장된 선주문 정보는 선결제 요청 생성시 결제 금액을 계산하는데 이용될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 대기 고객의 예상 대기 시간을 주기적으로 다시 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 고객의 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하가 되면 알림을 생성하고, 네트워크부(110)는 생성된 알림을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 고객의 예상 대기 시간이 10분 이하가 되면 고객의 핸드폰 번호 혹은 고객의 메신저로 대기 시간이 10분 남았으며 해당 순번이 영업장에 입장할 순서가 임박했음을 표시하는 알림을 발송할 수 있다. 고객은 영업점에서 계속 차례를 기다릴 필요 없이 쇼핑을 하다가 자신의 순번이 음식점에 입장할 순서가 임박했음을 알리는 알림을 받은 후 입장을 하기 위해 영업점으로 돌아올 수 있어, 고객의 대기 시간의 이용에 편의성을 향상시킬 수 있다. 전술한 대기 시간 및 알림에 대한 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인 경우 대기 리워드 알림을 생성할 수 있다. 대기 리워드는 일정 시간 이상 대기할 수 있는 고객에게 주어지는 보상을 포함할 수 있다. 네트워크부(110)는 프로세서(120)로부터 대기 리워드 알림을 전달받아 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다. 제 2 사전 결정된 시간은 제 1 사전 결정된 시간 또는 제 3 사전 결정된 시간과 다른 값으로, 제 1 사전 결정된 시간보다 큰 값일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 고객의 예상 대기 시간이 30분 이상인 경우 음료수 제공 쿠폰을 생성하고 이를 네트워크부(110)를 통해 고객에게 문자 메시지 또는 카카오톡 메시지로 발송할 수 있다. 고객이 영업점에 도착하고 대기 리스트에 이름을 올린 후 예상 대기 시간이 너무 길면 다른 영업점으로 이동하거나 대기 취소를 할 수 있는데 본 개시의 일 실시예의 고객 관리 방법은 고객이 일정 시간 이상 기다려야 하는 경우 리워드를 제공함으로써 고객의 대기 취소를 막아 영업손실을 줄일 수 있는 효과가 있다. 전술한 대기 리워드에 대한 기재는 예시일 뿐이며, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 고객의 실제 대기 시간이 제 3 사전 결정된 시간 이상이거나 예상 대기시간 이상인 경우 리워드 제공 알림을 생성할 수 있다. 전술한 리워드는 실제 대기 시간이 길었던 고객에 대해 주어지는 보상을 포함할 수 있다. 고객의 실제 대기 시간은 고객 정보가 대기 리스트에 저장된 때부터 입장 순번이 도달할 때까지 걸린 시간일 수 있다. 프로세서(120)는 고객의 실제 대기 시간을 메모리(130)에 저장할 수 있다. 프로세서(120)에서 생성한 리워드 제공 알림을 디스플레이부(140)에 표시할 수 있다. 제 3 사전 결정된 시간은 제 1 사전 결정된 시간 또는 제 2 사전 결정된 시간과 다른 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 고객이 영업점에 와서 고객 정보를 대기 리스트에 저장한 시간이 오후 2시이고 고객의 입장 순번이 도달한 시간이 오후 2시35분인 경우 실제 대기 시간은 35분이다. 실제 대기 시간인 35분이 제 3 사전 결정된 시간인 30분 이상인 경우 프로세서(120)는 해당 고객에게 음료수를 제공하도록 알림을 생성할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 고객 정보를 대기 리스트에 저장한 시점에 예상 대기 시간을 계산해서 고객에게 예상 대기 시간은 20분이라고 발송한 경우, 실제 대기 시간인 35분은 처음에 고객에게 발송했던 예상 대기 시간인 20분 이상이므로 프로세서(120)는 해당 고객에게 음료수를 제공하도록 알림을 생성할 수 있다. 프로세서(120)에서 생성한 음료수 제공 알림은 디스플레이부(140)에 표시될 수 있다. 디스플레이부(140)의 테이블 별 주문 정보를 표시하는 테이블 모양 부분 중 해당 고객이 앉은 테이블 부분에 음료수 제공 알림 팝업을 띄울 수 있다. 전술한 리워드 제공에 대한 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에서 리워드 제공 알림은 고객 단말에 전송되어 고객에게 리워드가 제공될 수 있음을 알려 고객을 유인할 수도 있고, 컴퓨팅 장치(100)에 표시되어 점주가 해당 고객이 리워드를 제공받아야 하는 고객임을 인식하게 하여 리워드를 제공하게 할 수도 있다. 본 개시의 일 실시예에서 리워드 제공 알림이 고객 단말에게 전송되는 경우 고객 유인 효과가 강해질 수 있고, 리워드 제공 알림이 컴퓨팅 장치(100)에 표시되는 경우, 점주의 상황 판단에 따라 리워드를 제공할 수 있으므로 점주의 비용을 절감할 수도 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 고객 단말 또는 서버로부터 수신한 선주문 정보, 예상 대기 시간 및 선주문 정보에 따른 예상 서비스 필요 시간에 기초하여 서비스 준비 시작 알림을 생성할 수 있다. 서비스 준비 시작 알림은 고객이 영업점에 입장한 후 선택한 서비스를 신속히 이용할 수 있도록 하기 위하여 고객 입장 전 미리 해당 서비스를 준비하도록 하는 정보를 포함할 수 있다. 선주문 정보에 따른 예상 서비스 필요 시간은 선주문한 서비스의 항목 당 서비스를 준비하는데 걸리는 시간을 더한 값일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 해당 영업점을 이용하고 있는 고객들의 예상 이용 시간인 30분과 대기 리스트에서 앞 대기 순번인 고객들의 선주문 정보에 기초한 예상 이용시간인 15분을 합하여 현재 대기 중인 고객의 예상 대기 시간인 45분을 구할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 고객이 선주문한 메뉴가 냉면 1그릇, 온면 1그릇 및 만두 1접시인 경우 각각 조리하는 데 걸리는 시간인 5분, 10분, 5분을 합하여 주방에서 해당 고객의 선주문 메뉴를 조리하는데 총 걸리는 시간인 20분을 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 고객의 예상 대기 시간인 45분에서 선주문 메뉴를 조리하는데 걸리는 시간인 20분을 빼서, 고객 정보를 대기 리스트에 저장한 때부터 25분후부터 해당 고객의 선주문 메뉴인 냉면 1그릇, 온면 1그릇 및 만두 1접시에 대해 조리하도록 알람을 생성할 수 있다. 프로세서(120)에서 조리 시작 알림을 생성하여 디스플레이부(140)를 통해 표시되도록 제어할 수 있다. 전술한 서비스 준비 시작 알림에 대한 기재는 예시일 뿐이며, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 고객 정보를 대기 리스트에 저장한 때부터 고객의 예상 대기 시간에서 고객의 선주문 정보에 기초한 예상 서비스 필요시간을 뺀 시간이 지난 이후에 서비스 준비 시작 알림을 생성하게 되면, 고객은 영업점 밖에서 대기하는 시간 이외에 영업점에 입장한 후 다시 해당 서비스를 받기 위하여 대기해야 하는 시간을 단축시킬 수 있어 고객들의 편의성을 증진시킬 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나로부터 대기 리스트에 기초한 입장 순번 도달 전 노쇼 통지를 수신하는 경우, 취소 리워드를 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 노쇼 통지를 발송한 고객 정보를 대기 리스트에서 삭제할 수 있다. 해당 노쇼 통지를 발송한 고객 뒤에 저장되어 있던 고객들의 순번은 하나씩 앞당겨 질 수 있다. 예를 들어, 고객이 자신이 소지한 단말을 이용하여 문자 또는 카카오톡을 통해서 대기 취소한다는 메시지를 보내면 프로세서(120)는 해당 고객 정보에 추후 방문 시 음료수 제공 쿠폰을 매칭시켜 저장할 수 있다. 전술한 취소 리워드 생성에 대한 기재는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 노쇼를 통지한 고객에게 리워드를 매칭시켜 저장함으로써 해당 고객의 추후 방문을 유도할 수 있고, 영업점은 해당 고객에 대한 서비스를 준비하는 시간을 절약할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 네트워크부(110)는 대기 순번 교환 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다. 대기 순번 교환은 일 고객과 다른 고객의 대기 리스트에 저장된 순서를 교환하는 것을 포함할 수 있다. 네트워크부(110)는 대기 순번 교환 승낙을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나로부터 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 대기 리스트에서 대기 순번 교환 승낙을 발송한 고객에게 양보 리워드를 매칭시켜 저장할 수 있다. 양보 리워드는 대기 순번을 교환한 고객에 대한 보상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 공항에서 비행시간이 다가와 영업점 이용을 긴급히 하여야 할 고객이 있는 경우, 해당 고객이 소지한 단말을 이용하여 주문 요청에 포함된 엑세스 주소를 통해 접속 가능한 웹 앱을 이용하여 대기 리스트에서 자신보다 앞 순번인 고객들에게 대기 순번 교환 요청을 발송할 수 있다. 대기 순번 교환 요청은 서버 또는 컴퓨팅 장치(100)를 통해 대기 리스트 상의 다른 고객들에게 전달될 수 있다. 이경우 대기 순번 교환 요청을 수신한 고객은 자신의 단말을 이용하여 대기 순번 교환 요청에 대한 승낙 의사를 표시할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)가 대기 순번 교환 요청에 대한 승낙 의사를 수신한 경우, 대기 순번 교환 요청을 발송한 고객과 대기 순번 교환 요청에 대한 승낙 의사를 표시한 고객의 대기 순번을 교환할 수 있다. 대기 순번 교환 승낙을 발송한 고객에 대한 리워드로 대기 리스트에서 해당 고객에 음료수 제공 쿠폰을 매칭시켜 저장할 수 있다. 또한, 대기 순번 교환 승낙의사를 표시한 고객에 대하여 대기 순번 교환 요청을 한 고객 측으로부터 리워드를 수신하여 전달할 수 있다. 예를 들어, 전술한 예시에서, 급한 용무가 있는 고객은 자신의 대기 순번을 앞 순번과 바꾼 경우, 대기 순번을 교환해 준 다른 고객에게 리워드를 제공할 수 있다. 대기 순번 교환 요청을 한 고객이 대기 순번 교환 요청에 응한 고객에게 제공할 수 있는 리워드는 예를 들어, 대기 순번 교환 요청에 응한 고객의 서비스 이용대금의 적어도 일부의 결제를 포함할 수 있다. 전술한 대기 순번 교환 및 양보 리워드에 대한 기재는 예시일 뿐이며, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 고객의 선주문 정보에 기초하여 결제 금액을 계산할 수 있다. 결제 금액은 고객의 선주문 정보에 기재된 메뉴의 수량과 각 메뉴의 금액을 곱한 값을 더한 값일 수 있다. 프로세서(120)는 결제 금액 중 일부를 고객에게 선결제 요청할 것을 결정할 수 있다. 네트워크부(110)는 상기 결제 금액 중 적어도 일부에 대한 선결제 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다. 예를 들어, 고객이 스테이크 5인분을 선주문한 경우 스테이크 1인분에 대한 가격이 4만원일 때, 결제 금액은 20만원이다. 네트워크부(110)는 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 결제 금액 20만원에 대한 일부인 2만원의 예약금에 대한 결제 요청을 발송할 수 있다. 예약금을 받음으로써 영업점은 해당 고객에 대한 노쇼를 방지하고, 노쇼 고객에 따른 영업점의 손실을 보전할 수 있다. 전술한 선결제에 대한 개시는 예시일 뿐이며, 본개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나로부터 결제 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 방문 리워드를 고객 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 방문 리워드는 고객이 방문하여 결제한 금액 일부에 해당하는 금액에 대응되는 추후 사용할 수 있는 적립금일 수 있다. 예를 들어, 고객으로부터 카드 정보 또는 삼성페이 정보를 수신하여 해당 정보로 결제를 하면, 해당 결제 금액의 5 퍼센트에 해당하는 금액을 적립금으로 하여 고객 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 고객 정보와 매칭하여 저장된 적립금은 추후 고객이 해당 영업점에 방문하여 서비스를 이용한 후 서비스 이용 금액에 대한 결제 시 현금 대신 사용할 수 있다. 전술한 방문 리워드에 대한 개시는 예시일 뿐이며 본개시는 이에 제한되지 않는다.

본 개시의 실시예들에 따른 메모리(130)는 프로세서(120)의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 리워드 제공 알림, 고객 정보 등)을 임시 또는 영구 저장할 수도 있다. 상기 메모리(130)는 디스플레이 및 음향에 관한 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(130)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적 어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

메모리(130)는 본 개시의 일 실시예에 따른 대기 고객 관리를 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리에 저장된 프로그램은 프로세서(120)에 의하여 판독되어 구동될 수 있다.

메모리(130)에는 현재 대기 중인 고객들의 순번에 따른 대기 리스트가 저장될 수 있다. 메모리(130)에는 고객 정보와 매칭하여 선주문 정보가 저장될 수 있다. 메모리(130)에는 고객 정보와 그에 매칭되는 대기 리워드 정보, 예약 취소 리워드 정보, 양보 리워드 정보 또는 방문 리워드 정보가 저장될 수 있다.

디스플레이부(140)는 LCD, LED, CRT 등 임의의 시각적 출력 장치로 구성될 수 있다. 전술한 디스플레이부(140)의 예시와 구성요소는 예시일 뿐이며 본 개시는 이에 한정되지 않는다. 또한 디스플레이부(140)는 사용자의 터치를 통하여 입력을 받을 수 있도록 터치 스크린 형태로 구비되어, 사용자 입력 인터페이스로서 동작할 수 있다. 디스플레이부(140)는 디스플레이부(140)를 통한 사용자의 입력을 프로세서(120)에 전달할 수 있다. 디스플레이부(140)는 고객 정보, 선주문 정보 및 리워드 알림을 확인할 수 있도록 화면 상에 디스플레이할 수 있다. 디스플레이부(140)는 각 테이블 표시에 해당하는 부분에 해당 테이블을 이용 중인 고객 정보와 매칭하여 저장된 리워드 정보를 함께 표시할 수 있다.

본 개시의 실시예들에 따른 프로세서(120)는 전술한 다른 컴포넌트들 모두 와 통신할 수 있어서, 이들의 동작들을 유기적으로 제어할 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객 정보를 수신하여 고객 정보를 대기 리스트에 저장할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 컴퓨팅 장치의 사용자(예를 들어, 점주)의 입력을 통해 고객 정보를 수신할 수도 있고, 고객이 소지한 단말과의 통신을 통해 고객 정보를 수신할 수도 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 대기 리스트 및 사전 학습된 네트워크 함수로 계산한 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산(101)할 수 있다. 회전률은 각각의 고객에 대한 예상 이용 시간에 관한 정보를 포함한다. 컴퓨팅 장치(100)는 대기 중인 고객의 순번과 각 고객의 예상 이용 시간에 관한 정보에 기초하여 예상 대기 시간을 계산할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객 단말(10)에 예상 대기시간, 대기 순번 및 주문 요청을 발송(102)할 수 있다. 주문 요청은 고객 단말이 접속 가능한 웹 앱의 엑세스 주소를 포함할 수 있으며, 고객 단말이 접속한 경우 영업점의 서비스에 대한 주문이 가능한 인터페이스를 제공할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객 단말(10)로부터 선주문 정보를 수신(103)할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 수신 받은 선주문 정보를 고객 정보와 매칭하여 저장(104)할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 해당 고객 보다 이전 순번인 대기 리스트 상의 고객 정보와 매칭된 선주문 정보에 기초하여 해당 고객의 예상 이용 시간(즉, 회전률)을 계산할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객 정보를 저장한 이후 계산한 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인지 여부를 확인(105)할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객 정보를 저장한 이후 계산한 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인 경우 리워드 정보를 고객 단말(10)로 발송(106)할 수 있다. 제 2 사전 결정된 시간은 예를 들어, 30분 일 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 고객이 예상 대기 시간이 길어서 방문을 포기하는 경우를 방지하기 위하여 고객에게 리워드를 제공할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객 정보를 저장한 이후 계산한 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이하 인 경우 리워드 정보를 발송하지 않고, 예상 대기 시간을 일정한 시간 단위로 발송(107)할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 고객 단말로부터 예상 대기 시간에 대한 요청이 수신되는 경우, 예상 대기 시간을 재산출하여 전송할 수도 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하인지 여부를 확인(108)한다.

컴퓨팅 장치(100)는 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하인 경우 고객 단말(10)로 대기 알림을 발송(109)할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 나타낸 순서도이다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객 정보를 수신(310)할 수 있다. 고객 정보는 고객의 영업점 이용시간을 결정하는 인자 중에 고객에 관련한 정보를 포함할 수 있다. 고객 정보는 고객을 다른 고객과 구분하기 위한 식별 정보를 포함할 수 있다. 고객 정보는 고객과 통신가능한 수단의 식별 정보 및 결제 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객 정보를 대기 리스트에 저장(320)할 수 있다. 대기 리스트는 고객 정보를 수신한 순서대로 고객 정보를 저장할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산(330)할 수 있다. 회전율은 고객 별 예상 이용 시간 정보를 포함할 수 있다. 회전율은 컴퓨팅 장치(100)의 사전 학습된 네트워크 함수를 이용하여 계산될 수 있다. 회전율은 영업점을 이용 중인 고객 정보, 영업점에 관련한 정보를 포함하는 매장 정보 및 외부 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 컴퓨팅 장치(100)의 사전 학습된 네트워크 함수를 이용하여 계산될 수 있다. 사전 학습된 네트워크 함수는 고객 정보, 매장 정보 및 외부 환경 정보 중 적어도 하나를 포함하는 입력 데이터 셋에 실제 이용시간이 라벨링 된 학습 데이터를 이용하여 교사학습 방법으로 사전 학습된 네트워크 함수일 수 있다. 예상 대기 시간은 고객에 대한 고객 정보를 대기 리스트에 저장한 때부터 입장 순번 도달 시점까지의 시간을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송(340)할 수 있다. 대기 순번은 대기 리스트에서 해당 고객이 몇 번째 고객인지 나타내는 정보일 수 있다. 주문 요청은 서비스 항목의 주문에 관련된 사용자 인터페이스에 대한 엑세스 주소를 포함할 수 있다. 고객 단말은 근거리 네트워크 또는 원거리 네트워크를 이용하는 단말기일 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신(350)할 수 있다. 고객의 선주문 정보는 고객이 자신이 소지한 고객 단말을 이용하여 컴퓨팅 장치에서 전송된 주문 요청에 접속하여 영업점에 입장하기 전, 대기 시간 중 미리 이용할 서비스에 대한 항목을 선택한 정보를 포함할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장(360)할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 선주문 정보, 상기 예상 대기 시간 및 상기 선주문 정보에 따른 예상 서비스 필요 시간에 기초하여 서비스 준비 시작 알림을 생성할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 상기 고객의 선주문 정보에 기초하여 결제 금액을 계산할 수 있다. 결제 금액은 고객의 선주문 정보에 기재된 서비스 항목의 가격의 총합일 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 상기 결제 금액 중 적어도 일부에 대한 선결제 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객의 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하가 되면 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에게 알림을 발송할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 사전 결정된 시간 단위 또는 상기 대기 순번이 변동할 때마다 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 예상 대기 시간 요청을 수신할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 이 경우, 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인 경우 대기 리워드 정보를 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다. 대기 리워드는 일정 시간 이상 대기할 수 있는 고객에게 주어지는 보상을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 고객이 입장 순번에 도달한 경우, 상기 고객 정보가 대기 리스트에 저장된 시간부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간을 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 상기 대기 리스트에 저장된 때부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간이 제 3 사전 결정된 시간 이상 또는 상기 예상 대기 시간 이상인 경우 리워드 제공 알림을 생성할 수 있다. 리워드는 실제 대기 시간이 길었던 고객에 대해 주어지는 보상을 포함할 수 있다. 고객의 실제 대기 시간은 고객 정보가 대기 리스트에 저장된 때부터 입장 순번이 도달할 때까지 걸린 시간일 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 상기 대기 리스트에 기초한 입장 순번 도달 전 노쇼 통지를 수신할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 예약 취소 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 노쇼 통지를 발송한 고객 정보를 대기 리스트에서 삭제할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)의 대기 리스트에 해당 노쇼 통지를 발송한 고객 뒤에 저장되어 있던 고객들의 순번은 하나씩 앞당겨 질 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 대기 순번 교환 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 대기 순번 교환 승낙을 수신할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 양보 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장할 수 있다. 대기 순번 교환은 일 고객과 다른 고객의 대기 리스트에 저장된 순서를 교환하는 것을 포함할 수 있다. 양보 리워드는 대기 순번을 교환한 고객에 대한 보상을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 장치(100)는 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 결제 정보를 수신할 수 있다. 컴퓨팅 장치(100)는 상기 결제 정보를 수신하는 경우, 방문 리워드를 고객 정보와 매칭하여 저장할 수 있다. 방문 리워드는 고객이 방문하여 결제한 금액 일부에 해당하는 금액에 대응되는 추후 사용할 수 있는 적립금을 포함할 수 있으나 본 개시는 이에 제한되지 않는다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 구현하기 위한 로직을 도시한 블록 구성도이다.

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법은 다음과 같은 로직에 의해 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법은 고객 정보를 수신하기 위한 로직(410); 상기 고객 정보를 대기 리스트에 저장하기 위한 로직(420); 상기 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산하기 위한 로직(430); 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송하기 위한 로직(440); 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신하기 위한 로직(450); 및 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장하기 위한 로직(460)에 의해 구현될 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하가 되면 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에게 알림을 발송하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 사전 결정된 시간 단위 또는 상기 대기 순번이 변동할 때마다 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 예상 대기 시간 요청을 수신하는 로직; 및 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인 경우 대기 리워드 정보를 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 고객이 입장 순번에 도달한 경우, 상기 고객 정보가 대기 리스트에 저장된 시간부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간을 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 로직; 및 상기 대기 리스트에 저장된 때부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간이 제 3 사전 결정된 시간 이상 또는 상기 예상 대기 시간 이상인 경우 리워드 제공 알림을 생성하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 선주문 정보, 상기 예상 대기 시간 및 상기 선주문 정보에 따른 예상 서비스 필요 시간에 기초하여 서비스 준비 시작 알림을 생성하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 상기 대기 리스트에 기초한 입장 순번 도달 전 노쇼 통지를 수신하는 로직; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 예약 취소 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 대기 순번 교환 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 로직; 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 대기 순번 교환 승낙을 수신하는 로직; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 양보 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객의 선주문 정보에 기초하여 결제 금액을 계산하는 로직; 및 상기 결제 금액 중 적어도 일부에 대한 선결제 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 결제 정보를 수신하는 로직; 및 상기 결제 정보를 수신하는 경우, 방문 리워드를 고객 정보와 매칭하여 저장하는 로직에 의하여 구현될 수도 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 구현하기 위한 모듈을 도시한 블록 구성도이다.

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법은 다음과 같은 모듈에 의해 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법은 고객 정보를 수신하기 위한 모듈(510); 상기 고객 정보를 대기 리스트에 저장하기 위한 모듈(520); 상기 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산하기 위한 모듈(530); 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송하기 위한 모듈(540); 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신하기 위한 모듈(550); 및 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장하기 위한 모듈(560)에 의해 구현될 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하가 되면 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에게 알림을 발송하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 사전 결정된 시간 단위 또는 상기 대기 순번이 변동할 때마다 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 예상 대기 시간 요청을 수신하는 모듈; 및 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인 경우 대기 리워드 정보를 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 고객이 입장 순번에 도달한 경우, 상기 고객 정보가 대기 리스트에 저장된 시간부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간을 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 모듈; 및 상기 대기 리스트에 저장된 때부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간이 제 3 사전 결정된 시간 이상 또는 상기 예상 대기 시간 이상인 경우 리워드 제공 알림을 생성하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 선주문 정보, 상기 예상 대기 시간 및 상기 선주문 정보에 따른 예상 서비스 필요 시간에 기초하여 서비스 준비 시작 알림을 생성하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 상기 대기 리스트에 기초한 입장 순번 도달 전 노쇼 통지를 수신하는 모듈; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 예약 취소 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 대기 순번 교환 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 모듈; 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 대기 순번 교환 승낙을 수신하는 모듈; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 양보 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객의 선주문 정보에 기초하여 결제 금액을 계산하는 모듈; 및 상기 결제 금액 중 적어도 일부에 대한 선결제 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 결제 정보를 수신하는 모듈; 및 상기 결제 정보를 수신하는 경우, 방문 리워드를 고객 정보와 매칭하여 저장하는 모듈에 의하여 구현될 수도 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 구현하기 위한 회로를 도시한 블록 구성도이다.

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법은 다음과 같은 회로에 의해 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법은 고객 정보를 수신하기 위한 회로(610); 상기 고객 정보를 대기 리스트에 저장하기 위한 회로(620); 상기 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산하기 위한 회로(630); 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송하기 위한 회로(640); 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신하기 위한 회로(650); 및 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장하기 위한 회로(660)에 의해 구현될 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하가 되면 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에게 알림을 발송하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 사전 결정된 시간 단위 또는 상기 대기 순번이 변동할 때마다 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 예상 대기 시간 요청을 수신하는 회로; 및 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인 경우 대기 리워드 정보를 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 고객이 입장 순번에 도달한 경우, 상기 고객 정보가 대기 리스트에 저장된 시간부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간을 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 회로; 및 상기 대기 리스트에 저장된 때부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간이 제 3 사전 결정된 시간 이상 또는 상기 예상 대기 시간 이상인 경우 리워드 제공 알림을 생성하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 선주문 정보, 상기 예상 대기 시간 및 상기 선주문 정보에 따른 예상 서비스 필요 시간에 기초하여 서비스 준비 시작 알림을 생성하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 상기 대기 리스트에 기초한 입장 순번 도달 전 노쇼 통지를 수신하는 회로; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 예약 취소 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 대기 순번 교환 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 회로; 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 대기 순번 교환 승낙을 수신하는 회로; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 양보 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객의 선주문 정보에 기초하여 결제 금액을 계산하는 회로; 및 상기 결제 금액 중 적어도 일부에 대한 선결제 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 결제 정보를 수신하는 회로; 및 상기 결제 정보를 수신하는 경우, 방문 리워드를 고객 정보와 매칭하여 저장하는 회로에 의하여 구현될 수도 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리 방법을 구현하기 위한 수단을 도시한 블록 구성도이다.

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법은 다음과 같은 수단에 의해 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라 대기 고객 관리를 위한 방법은 고객 정보를 수신하기 위한 수단(710); 상기 고객 정보를 대기 리스트에 저장하기 위한 수단(720); 상기 대기 리스트 및 회전율에 기초하여 예상 대기 시간을 계산하기 위한 수단(730); 상기 예상 대기 시간, 상기 대기 리스트에 기초한 대기 순번 및 주문 요청을 고객 단말 및 서버 중 적어도 하나에 발송하기 위한 수단(740); 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 고객의 선주문 정보를 수신하기 위한 수단(750); 및 상기 선주문 정보를 상기 대기 리스트에 상기 고객 정보와 매칭하여 저장하기 위한 수단(760)에 의해 구현될 수 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 예상 대기 시간이 제 1 사전 결정된 시간 이하가 되면 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에게 알림을 발송하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 사전 결정된 시간 단위 또는 상기 대기 순번이 변동할 때마다 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 예상 대기 시간 요청을 수신하는 수단; 및 상기 예상 대기 시간을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 예상 대기 시간이 제 2 사전 결정된 시간 이상인 경우 대기 리워드 정보를 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 고객이 입장 순번에 도달한 경우, 상기 고객 정보가 대기 리스트에 저장된 시간부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간을 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 수단; 및 상기 대기 리스트에 저장된 때부터 상기 입장 순번에 도달까지 걸린 시간이 제 3 사전 결정된 시간 이상 또는 상기 예상 대기 시간 이상인 경우 리워드 제공 알림을 생성하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 선주문 정보, 상기 예상 대기 시간 및 상기 선주문 정보에 따른 예상 서비스 필요 시간에 기초하여 서비스 준비 시작 알림을 생성하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 상기 대기 리스트에 기초한 입장 순번 도달 전 노쇼 통지를 수신하는 수단; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 예약 취소 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 대기 순번 교환 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 수단; 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 대기 순번 교환 승낙을 수신하는 수단; 및 상기 대기 리스트의 상기 고객 정보에 양보 리워드를 매칭시켜 고객 정보 관리 서버 및 컴퓨팅 장치 중 적어도 하나에 저장하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객의 선주문 정보에 기초하여 결제 금액을 계산하는 수단; 및 상기 결제 금액 중 적어도 일부에 대한 선결제 요청을 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나에 발송하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

대기 고객 관리를 위한 방법의 대안적인 실시예에서, 상기 방법은 추가적으로 상기 고객 단말 및 상기 서버 중 적어도 하나로부터 결제 정보를 수신하는 수단; 및 상기 결제 정보를 수신하는 경우, 방문 리워드를 고객 정보와 매칭하여 저장하는 수단에 의하여 구현될 수도 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 블록 구성도이다.

도 8은 본 개시의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도를 도시한다.

본 개시가 일반적으로 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능 명령어와 관련하여 전술되었지만, 당업자라면 본 개시가 기타 프로그램 모듈들과 결합되어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 태스크를 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 기타 등등을 포함한다. 또한, 당업자라면 본 개시의 방법이 단일-프로세서 또는 멀티프로세서 컴퓨터 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터는 물론 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전 제품, 기타 등등(이들 각각은 하나 이상의 연관된 장치와 연결되어 동작할 수 있음)을 비롯한 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

본 개시의 설명된 실시예들은 또한 어떤 태스크들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 둘 다에 위치할 수 있다.

컴퓨터는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적(transitory) 및 비일시적(non-transitory) 매체, 이동식 및 비-이동식 매체를 포함한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적 및 비-일시적 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.

컴퓨터(1102)를 포함하는 본 개시의 여러가지 측면들을 구현하는 예시적인 환경(1100)이 나타내어져 있으며, 컴퓨터(1102)는 처리 장치(1104), 시스템 메모리(1106) 및 시스템 버스(1108)를 포함한다. 시스템 버스(1108)는 시스템 메모리(1106)(이에 한정되지 않음)를 비롯한 시스템 컴포넌트들을 처리 장치(1104)에 연결시킨다. 처리 장치(1104)는 다양한 상용 프로세서들 중 임의의 프로세서일 수 있다. 듀얼 프로세서 및 기타 멀티프로세서 아키텍처도 역시 처리 장치(1104)로서 이용될 수 있다.

시스템 버스(1108)는 메모리 버스, 주변장치 버스, 및 다양한 상용 버스 아키텍처 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스에 추가적으로 상호 연결될 수 있는 몇 가지 유형의 버스 구조 중 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리(1106)는 판독 전용 메모리(ROM)(1110) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1112)를 포함한다. 기본 입/출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM 등의 비휘발성 메모리(1110)에 저장되며, 이 BIOS는 시동 중과 같은 때에 컴퓨터(1102) 내의 구성요소들 간에 정보를 전송하는 일을 돕는 기본적인 루틴을 포함한다. RAM(1112)은 또한 데이터를 캐싱하기 위한 정적 RAM 등의 고속 RAM을 포함할 수 있다.

컴퓨터(1102)는 또한 내장형 하드 디스크 드라이브(HDD)(1114)(예를 들어, EIDE, SATA)-이 내장형 하드 디스크 드라이브(1114)는 또한 적당한 섀시(도시 생략) 내에서 외장형 용도로 구성될 수 있음-, 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD)(1116)(예를 들어, 이동식 디스켓(1118)으로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임), 및 광 디스크 드라이브(1120)(예를 들어, CD-ROM 디스크(1122)를 판독하거나 DVD 등의 기타 고용량 광 매체로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임)를 포함한다. 하드 디스크 드라이브(1114), 자기 디스크 드라이브(1116) 및 광 디스크 드라이브(1120)는 각각 하드 디스크 드라이브 인터페이스(1124), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(1126) 및 광 드라이브 인터페이스(1128)에 의해 시스템 버스(1108)에 연결될 수 있다. 외장형 드라이브 구현을 위한 인터페이스(1124)는 USB(Universal Serial Bus) 및 IEEE 1394 인터페이스 기술 중 적어도 하나 또는 그 둘다를 포함한다.

이들 드라이브 및 그와 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어, 기타 등등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨터(1102)의 경우, 드라이브 및 매체는 임의의 데이터를 적당한 디지털 형식으로 저장하는 것에 대응한다. 상기에서의 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 설명이 HDD, 이동식 자기 디스크, 및 CD 또는 DVD 등의 이동식 광 매체를 언급하고 있지만, 당업자라면 집 드라이브(zip drive), 자기 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 카트리지, 기타 등등의 컴퓨터에 의해 판독가능한 다른 유형의 매체도 역시 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있으며 또 임의의 이러한 매체가 본 개시의 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

운영 체제(1130), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(1132), 기타 프로그램 모듈(1134) 및 프로그램 데이터(1136)를 비롯한 다수의 프로그램 모듈이 드라이브 및 RAM(1112)에 저장될 수 있다. 운영 체제, 애플리케이션, 모듈 및/또는 데이터의 전부 또는 그 일부분이 또한 RAM(1112)에 캐싱될 수 있다. 본 개시가 여러가지 상업적으로 이용가능한 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합에서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

사용자는 하나 이상의 유선/무선 입력 장치, 예를 들어, 키보드(1138) 및 마우스(1140) 등의 포인팅 장치를 통해 컴퓨터(1102)에 명령 및 정보를 입력할 수 있다. 기타 입력 장치(도시 생략)로는 마이크, IR 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 기타 등등이 있을 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치가 종종 시스템 버스(1108)에 연결되어 있는 입력 장치 인터페이스(1142)를 통해 처리 장치(1104)에 연결되지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 기타 등등의 기타 인터페이스에 의해 연결될 수 있다.

모니터(1144) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 역시 비디오 어댑터(1146) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 모니터(1144)에 부가하여, 컴퓨터는 일반적으로 스피커, 프린터, 기타 등등의 기타 주변 출력 장치(도시 생략)를 포함한다.

컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신을 통한 원격 컴퓨터(들)(1148) 등의 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 연결을 사용하여 네트워크화 된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(1148)는 워크스테이션, 컴퓨팅 디바이스 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 마이크로프로세서-기반 오락 기기, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있으며, 일반적으로 컴퓨터(1102)에 대해 기술된 구성요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하지만, 간략함을 위해, 메모리 저장 장치(1150)만이 도시되어 있다. 도시되어 있는 논리적 연결은 근거리 통신망(LAN)(1152) 및/또는 더 큰 네트워크, 예를 들어, 원거리 통신망(WAN)(1154)에의 유선/무선 연결을 포함한다. 이러한 LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 일반적인 것이며, 인트라넷 등의 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network)를 용이하게 해주며, 이들 모두는 전세계 컴퓨터 네트워크, 예를 들어, 인터넷에 연결될 수 있다.

LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(1156)를 통해 로컬 네트워크(1152)에 연결된다. 어댑터(1156)는 LAN(1152)에의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 해줄 수 있으며, 이 LAN(1152)은 또한 무선 어댑터(1156)와 통신하기 위해 그에 설치되어 있는 무선 액세스 포인트를 포함하고 있다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 모뎀(1158)을 포함할 수 있거나, WAN(1154) 상의 통신 컴퓨팅 디바이스에 연결되거나, 또는 인터넷을 통하는 등, WAN(1154)을 통해 통신을 설정하는 기타 수단을 갖는다. 내장형 또는 외장형 및 유선 또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(1158)은 직렬 포트 인터페이스(1142)를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 네트워크화 된 환경에서, 컴퓨터(1102)에 대해 설명된 프로그램 모듈들 또는 그의 일부분이 원격 메모리/저장 장치(1150)에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결이 예시적인 것이며 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

컴퓨터(1102)는 무선 통신으로 배치되어 동작하는 임의의 무선 장치 또는 개체, 예를 들어, 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA(portable data assistant), 통신 위성, 무선 검출가능 태그와 연관된 임의의 장비 또는 장소, 및 전화와 통신을 하는 동작을 한다. 이것은 적어도 Wi-Fi 및 블루투스 무선 기술을 포함한다. 따라서, 통신은 종래의 네트워크에서와 같이 미리 정의된 구조이거나 단순하게 적어도 2개의 장치 사이의 애드혹 통신(ad hoc communication)일 수 있다.

Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 유선 없이도 인터넷 등으로의 연결을 가능하게 해준다. Wi-Fi는 이러한 장치, 예를 들어, 컴퓨터가 실내에서 및 실외에서, 즉 기지국의 통화권 내의 아무 곳에서나 데이터를 전송 및 수신할 수 있게 해주는 셀 전화와 같은 무선 기술이다. Wi-Fi 네트워크는 안전하고 신뢰성 있으며 고속인 무선 연결을 제공하기 위해 IEEE 802.11(a,b,g, 기타)이라고 하는 무선 기술을 사용한다. 컴퓨터를 서로에, 인터넷에 및 유선 네트워크(IEEE 802.3 또는 이더넷을 사용함)에 연결시키기 위해 Wi-Fi가 사용될 수 있다. Wi-Fi 네트워크는 비인가 2.4 및 5 GHz 무선 대역에서, 예를 들어, 11Mbps(802.11a) 또는 54 Mbps(802.11b) 데이터 레이트로 동작하거나, 양 대역(듀얼 대역)을 포함하는 제품에서 동작할 수 있다.

본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 이용하여 표현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 설명에서 참조될 수 있는 데이터, 지시들, 명령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학장들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.

본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 "소프트웨어"로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.

여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 "제조 물품"은 임의의 컴퓨터-판독가능 장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다.

제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 개시의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims (1)

1. 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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