KR20200055835A - 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법 - Google Patents

빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 빅데이터에 기반하여 획득된 데이터를 빅데이터 마이닝을 통해 분석하여 소비자에게는 맞춤 음식 정보를 제공하고, 판매자에게는 효율적인 운용 관리와 새로운 아이템 개발 및 홍보를 도모하여 수익 창출을 확장할 수 있는 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 소비자 개인정보 및 판매자인 가맹점 정보를 중앙관리서버에 저장 구축하는 기본정보 구축 단계; 주문결제 연동서비스 애플리케이션이 마련된 소비자 단말장치를 이용한 근거리 통신망을 통하거나 온라인 주문결제 플랫폼을 통한 주문 및 결제를 진행하는 주문결제정보 수집 단계; 상기 주문결제정보 수집 단계에서 이루어진 주문결제정보를 중앙관리서버로 실시간 전송하고, 중앙관리서버로 전송된 주문결제정보와 개인정보 및 가맹점 정보를 연계시켜 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축 단계; 상기 빅데이터 구축 단계에서 구축된 빅데이터에 기초하여 빅데이터 마이닝을 통해 소비자와 가맹점 관련의 특정 정보에 대한 분석을 실행하는 분석 단계; 및 상기 분석 단계에서 분석된 내용에 기초하여 소비자 및 판매자에게 관련 특정 정보를 푸쉬 알림하는 맞춤정보 피드백 단계;를 포함하는 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법이 제공된다.

Description

빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법{CUSTOMER-SELLER CENTERED FITTING SERVICE METHOD THROUGH CONSUMPTION PATTERN ANALYSIS BASED ON BIG DATA}
본 발명은 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스마트 음식 주문 결제에 기반하여 획득된 데이터를 빅데이터 마이닝을 통해 분석하여 소비자에게는 맞춤 음식 정보를 제공하고, 판매자에게는 효율적인 운용 관리와 새로운 아이템 개발 및 홍보를 도모하여 수익 창출을 확장할 수 있는 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에 관한 것이다.
현재 비약적으로 발전하고 다수의 유저를 확보한 스마트폰은 모바일기능(통신기능)과 PC기능(운영체제, 어플, 인터넷 등)을 제공하는 휴대단말기로 실생활에 유용하게 사용되고 있으며 어플은 의사소통, 상품구매, 정보전달, 위치추척 등을 가능하게 하여 이러한 스마트폰의 활용을 촉진 시키고 있다.
그리고 현재 2차원 코드 중 QR 코드는 문자,URL(Uniform Resource Locator), 동영상등 정보전달 수단으로 탁월해 각 사회분야에서 점차 그 활용범위를 넓혀가고 있으며 이 2차원 코드의 일반적 인식수단인 스마트폰은 2천만 유저를 육박하고 있어 일반인들이 상기 코드를 인식 활용하는데 큰 어려움이 없는 것이 사실이다.
아울러 오프라인 매장에서는 고객이 목적물을 취득하기까지 위치선점, 매장 관계자에게 주문 및 요구사항 전달, 매장 관계자에 의한 주문처리, 관계자에 의한 목적물 전달이라는 과정을 거치게 되어 고객이 목적물을 취하기까지 번거로운 과정을 거쳐야 하고 주문시 요구사항 미처리, 결제과정에 있어 결제금액, 결제수단 등의 오류 등의 문제점이 존재하게 된다.
온라인주문시 Web 주문 방법은 실질적 이용보다 업체간 경쟁 또는 소비자의 심리 만족과 신뢰성 확보를 위해 Web 주문시스템을 설치하게 되고, 이때 적지않은 구축비를 들여야 한다. 하지만, 정작 고객들은 인터넷연결, 결제상 카드번호 입력, 인증절차등의 불편으로 해당 매장의 홍보매체에 기록된 주문 전화번호를 통해 매장 ARS(Automatic Response Service), CTI(Computer Telephony Integration), 직접응대 등을 이용하여 주문처리하는 것이 일반적이다. 하지만, 이 경우도 주문과정에서 주문통화가 몰리는 경우 주문의 어려움, 통신장애, 허위 주문 등의 문제로 불편을 초래하고 있다.
또한, 온라인 및 휴대단말기 결제와 관련하여서 현재 PG(Payment Gateway)사와 VAN(Value Added Network)사와 신용카드사의 네트워크(이하 “스마트폰 결제시스템”이라고 함)를 통해 신용카드 승인과 취소가 이루어지고, 주문내역 출력과 관련하여 대부분의 오프라인 매장에서는 VAN사와의 유선망이나 PG사 자체서버를 무선망을 통해 매장 내 POS시스템이나 자체단말기로 주문내역, 판매, 고객관리 등이 이루어지고 있다.
이러한 주문처리관련 시스템과 관련하여 근래 QR코드를 이용하여 외식매장 및 매장 내의 테이블에 관한 정보를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 별도의 대기시간 없이 주문접수가 이루어지도록 하는 큐알 코드를 이용한 음식의 주문접수와 결제에 대한 시스템이 제안된 바 있다.
한편, 모바일 기기의 대중화로, 웹 정보 사용이 점차 보편화되면서 많은 사람들이 특정 웹사이트의 게시판, 블로그, 커뮤니티인 카페, 소셜 네트워크 서비스 등의 온라인 매체를 통해 자신의 의사를 자유롭게 표현하고 있다. 사용자들은 특정 정보의 가치를 평가할 때 다른 사용자들의 온라인상 의견을 참조하여 결정하기도 한다. 예를 들어, 인터넷이나 모바일 어플리케이션 등을 통하여 수요자들은 상품 품평에서 맛집 품평에 이르기까지 다양한 의견을 표출한다. 이러한 의견들은 타 수요자들이 해당 상품을 구매하거나 맛집을 찾아가기 전에 참조하기 위한 자료로 이용할 수 있으며, 서비스 공급자의 입장에서는 수요자의 입장을 간접적으로 알고자 하는 경우에도 빅데이터화하여 이용할 수 있다.
창업에서 최대의 핸디캡은 경험부족 및 시장 트랜드 분석 능력 부족으로서, 직장 생활 또는 학업 생활만을 하던 사람이 새로운 사업을 시작한 경우, 쉽게 적응하지 못하게 되는 문제점이 있다. 이에 창업을 준비하는 과정에서 특정 지역 내의 상권을 분석하기 위하여 소상공인시장진흥공단에서 제공하는 상권정보시스템을 이용하거나 창업에 도움이 되는 정보를 제공하는 컨설팅을 받기도 한다.
그러나 현재 제공되고 있는 상권정보시스템은 특정 지역에 대한 인구분포, 공공기관, 산업시설 등의 지리적 정보와 기존 상권에서 사용되는 카드 사용금액, 모바일기기를 통하여 수집되는 단순 이동정보 등 수요자의 실질적인 수요를 파악할 수 없는 통계적 데이터만을 기초로 상권 정보를 제공하고 있으며 이러한 정보를 기반으로 설계된 컨설팅 서비스에 따라 창업한 후, 현실적으로 시장 요구와의 괴리로 막대한 손실을 안고 폐업하는 경우가 빈번하게 발생한다.
따라서, 실질 수요자의 의사와 소비 패턴을 반영한 상권 정보에 기초하여 창업한다면, 수요자는 창업된 해당 업소를 이용함으로써 생활 편의가 증대되고, 해당 업소 창업자는 업소홍보나 마케팅 비용을 절감하면서도 실질 수요자를 고객을 확보할 수 있다. 따라서, 실질 수요자(소비자)의 소비 패턴을 실시간 반영하고 이를 기초로 하여 수요자와 판매자 쌍방 모두에게 실질적이고 필요로 되는 최적의 맞춤 서비스에 대한 연구가 필요한 실정이다.
(문헌 1) 대한민국 등록특허공보 제10-1141204호(2012.05.04. 공고) (문헌 2) 대한민국 공개특허공보 제10-2013-0082555호(2013.07.22. 공개) (문헌 3) 대한민국 공개특허공보 제10-2017-0073025호(2017.06.28. 공개)
따라서, 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명은, 스마트 음식 주문 결제에 기반하여 획득된 데이터를 빅데이터 마이닝을 통해 분석하여 소비자에게는 맞춤 음식 정보를 제공하고, 판매자에게는 효율적인 운용 관리와 새로운 아이템 개발 및 홍보를 도모하여 수익 창출을 확장할 수 있는 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 본 발명의 목적들 및 다른 특징들을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따르면, 소비자 개인정보 및 판매자인 가맹점 정보를 중앙관리서버에 저장 구축하는 기본정보 구축 단계; 주문결제 연동서비스 애플리케이션이 마련된 소비자 단말장치를 이용한 근거리 통신망을 통하거나 온라인 주문결제 플랫폼을 통한 주문 및 결제를 진행하는 주문결제정보 수집 단계; 상기 주문결제정보 수집 단계에서 이루어진 주문결제정보를 중앙관리서버로 실시간 전송하고, 중앙관리서버로 전송된 주문결제정보와 개인정보 및 가맹점 정보를 연계시켜 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축 단계; 상기 빅데이터 구축 단계에서 구축된 빅데이터에 기초하여 빅데이터 마이닝을 통해 소비자와 가맹점 관련의 특정 정보에 대한 분석을 실행하는 분석 단계; 및 상기 분석 단계에서 분석된 내용에 기초하여 소비자 및 판매자에게 관련 특정 정보를 푸쉬 알림하는 맞춤정보 피드백 단계;를 포함하는 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법이 제공된다.
본 발명에 있어서, 상기 기본정보 구축 단계는 연령, 성별, 연락처, 거주지역, 관심분야, 직업을 포함하는 개인 기본정보 및 취미, 급여관계, 가족관계, 거주형태를 포함하는 선택적 개인 특정정보를 포함하는 소비자 정보; 가맹점명, 가맹점 위치, 메뉴, 메뉴 가격, 배달 여부, 개인사업장 또는 프랜차이즈 사업장 여부를 포함하는 가맹정 기본정보 및 가맹점 면적, 종업원 수, 매출정보, 초기 자본을 포함하는 선택적 가맹점 특정정보를 포함하는 가맹점 정보; 및 온도와 습도를 포함하는 일별 날씨와 기상환경정보;를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 소비자 단말장치의 주문결제 연동서비스 애플리케이션 및 온라인 주문결제 플랫폼에는 이용 후기를 작성할 수 있는 콘텐츠, 선호도를 표시할 수 있는 콘텐츠, 댓글을 입력할 수 있는 콘텐츠, 및 해당 가맹점에 대하여 특정 성별과 특정 나이대가 선호하는지를 확인할 수 있는 콘텐츠를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 주문결제정보 수집 단계는 선택 메뉴, 결제정보, 결제시간, 상기 소비자 정보, 및 상기 가맹점 정보를 포함하는 정보가 중앙관리서버로 전송되어 수집되고, 상기 빅데이터 구축 단계는 상기 결제정보 및 소비자의 개인정보에 근거하여 성별 그룹화, 연령대별 그룹화, 거주지역별 그룹화, 관심분야별 그룹화, 직업별 그룹화, 취미별 그룹화, 급여별 그룹화, 가구인원별 그룹화, 거주형태별 그룹화, 주문내역별 그룹화, 결제금액별 그룹화, 설정된 하나 이상의 단위기간 동안의 주문횟수별 그룹화 및 이들 중 적어도 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하여 이루어지는 제1 빅데이터; 상기 가맹점의 정보에 근거하여 가맹점별 그룹화, 설정된 하나 이상의 단위 반경 내의 가맹점 위치별 그룹화, 메뉴별 그룹화, 결제시간별 그룹화, 가격별 그룹화, 배달가능여부별 그룹화, 개인사업장 또는 프랜차이즈 사업장의 사업장형태별 그룹화, 가맹점 면적별 그룹화, 종업원수별 그룹화, 특정기간의 매출정보별 그룹화 및 이들 중 적어도 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하여 이루어지는 제2 빅데이터; 기상 및 환경정보에 근거하여 설정된 복수의 온도 범위에 대한 기간별 그룹화 및 설정된 복수의 습도 범위에 대한 기간별 그룹화하여 이루어지는 제3 빅데이터; 및 상기 제1 빅데이터와 제2 빅데이터 및 제3 빅데이터 중에서 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하는 이루어지는 제4 빅데이터;가 구축될 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 분석 단계는 상기 기본정보 구축 단계에서 구축된 정보에 대한 데이터와 상기 빅데이터 구축 단계에서 구축된 정보에 대한 데이터에 근거하여 스코어링 함수를 통한 분석을 기반하여 연령대 및 성별 중 적어도 하나에 따른 이동경로 결과, 메뉴별 순위 결과, 가맹점별 및 상권별 중 적어도 하나에 따른 매출 결과, 기간별 매출 결과, 환경정보별 매출 및 이동경로 결과 중 하나 또는 둘 이상의 결과를 생성하도록 이루어질 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 맞춤정보 피드백 단계는, 상기 분석 단계에서 생성된 정보에 근거하여 다른 소비자의 선호메뉴, 가맹점의 신메뉴, 할인이벤트 여부, 이용 시간대를 포함하는 정보를 갖는 콘텐츠를 소비자 단말장치로 제공하고, 붐비는 예상시간대, 예상 주메뉴, 날씨별 및 시간대별 판매 메뉴를 포함하는 정보를 갖는 콘텐츠를 제공하도록 이루어질 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 빅데이터를 통해 구축된 정보에 기반하여 입점할 가맹점의 위치, 주 메뉴, 예상매출, 이용 소비자 성별과 연령대를 포함하는 상권 정보를 제공하는 상권분석 서비스 단계를 더 포함할 수 있다.
상기한 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자- 판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에 의하면, 음식주문 결제와 사용자 입력 정보에 기반한 정보를 기본 데이터로 하고, 이를 통해 획득된 데이터를 빅데이터 마이닝을 통해 분석하여 해당 소비자에게 최적의 맞춤 정보를 제공할 수 있고, 판매자는 효율적인 운용관리와 새로운 아이템 개발 및 홍보를 통해 수익 창출을 도모할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 소비패턴과 개인정보를 포함하는 소스 데이터를 분석하고 이를 기초로 소비패턴을 예상함으로써 실질적으로 소비자 및 판매자에게 최적의 정보를 제공함으로써 서비스 신뢰를 높일 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법을 나타내는 플로차트이다.
도 2는 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법의 기본정보 구축 과정에서 개인정보를 입력하는 화면 예시를 나타내는 것이다.
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 소비자 단말장치의 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 통해 실행되는 주문 과정을 나타내는 예시 화면들이다.
도 5는 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 소비자 단말장치의 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 통해 실행되는 결제 과정을 나타내는 예시 화면이다.
도 6은 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 가맹점 단말장치(예를 들면, POS시스템과 연동되는 가맹점 단말장치 또는 판매자용 주문결제 연동서비스 애플리케이션이 마련되는 판매자 단말장치)에 표시되는 예시 화면이다.
도 7은 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 사용자의 주문완료 후 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 통해 소비자 단말장치에 표시되는 예시 화면이다.
도 8은 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 통해 소비자 단말장치에 후기 및 선호도를 기입하는 예시 화면이다.
도 9는 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 분석 단계에서 실행되는 과정의 일 예를 나타내는 도면이다.
본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 장점들은 다음의 상세한 설명 및 첨부도면으로부터 보다 명료하게 이해될 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 본 발명은 다양한 변경을 도모할 수 있고, 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 아래에서 설명되고 도면에 도시된 예시들은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않은 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도는 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "...부", "...유닛", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대해 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤서비스 방법을 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법을 나타내는 플로차트이고, 도 2는 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법의 기본정보 구축 과정에서 개인정보를 입력하는 화면 예시를 나타내는 것이다.
본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법은, 도 1에 나타낸 바와 같이, 소비자 단말장치와 연동되는 주문결제 연동서비스 애플리케이션(사용자용)을 통해 입력된 개인정보 및 판매자인 가맹점 정보를 중앙 관리 서버에 저장 구축하는 기본정보 구축 단계(S100); 주문결제 연동 서비스 애플리케이션이 마련된 소비자 단말장치를 이용하여 근거리 통신망을 통해 주문 및 결제를 진행하는 주문 결제정보 수집 단계(S200); 상기 주문결제정보 수집 단계(S200)에서 이루어진 주문결제정보를 중앙관리서버로 실시간 전송하고, 중앙관리서버로 전송된 주문결제정보와 개인정보를 연계시켜 빅데이터 서버로 전달하여 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축 단계(S300); 상기 빅데이터 구축 단계(S300)에서 구축된 빅데이터에 기초하여 빅데이터 마이닝을 통해 소비패턴과 특정 정보에 대한 분석을 실행하는 분석 단계(S400); 및 상기 분석 단계(S400)에서 분석된 내용에 기초하여 소비자 및 판매자(가맹점)에게 관련 정보를 푸쉬 알림하는 맞춤정보 피드백 단계(S500);를 포함한다.
상기 기본정보 구축 단계(S100)에서 개인정보는 도 2에 나타낸 바와 같이 주문결제 연동서비스 애플리케이션에서 회원가입 시 개인 기본정보로서 연령, 성별, 연락처, 거주지역, 관심분야, 직업 등 후술하는 빅데이터 마이닝에 필요한 정보를 포함한다.
이러한 기본정보 구축 단계(S100)의 개인정보에 있어 데이터 마이닝을 통한 보다 다양한 분석을 위하여 개인 특정정보로서 민감한 정보, 예를 들면 취미, 급여관계, 가족관계, 거주형태 등에 대한 정보가 마련되고, 소비자가 선택하여 정보를 입력할 수 있는 정보를 구축하게 된다. 이 경우, 이러한 민감한 정보에 대한 기입이 이루어지는 소비자에게는 일반 가입자와 달리 가맹점 이용시 할인권, 상품권 지급 등 또는 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 이용하는데 특정 콘텐츠에 대한 이용권 등의 보상이 이루어지도록 할 수 있다.
또한, 상기 기본정보 구축 단계(S100)는 가맹점 정보로서 가맹점명, 가맹점 위치, 취급 품목(메뉴), 품목 가격, 배달 여부, 개인사업장 또는 프랜차이즈 사업장 등에 대한 가맹점 기본정보를 구축하고, 이에 더하여 가맹점 특정정보로서 가맹점 정보 입력 과정에서 선택적으로 구축될 수 있는 가맹점 특정정보로서 예를 들면 가맹점 면적, 종업원 수, 매출정보, 초기 자본 등이 구축되게 된다. 이 경우, 이러한 가맹점 특정 정보가 이루어지는 가맹점에 대해서는 일반 가맹점과 달리 주문결제 연동 서비스 애플리케이션이 실행될 때 해당 가맹점에 대한 광고를 일반 가맹점에 비하여 상대적으로 많이 노출되도록 하는 등의 보상이 이루어질 수 있도록 한다.
또한, 상기 기본정보 구축 단계(S100)는 기상청 등으로부터 일별 기상 및 환경정보(예를 들면, 온도와 습도 등을 포함한 날씨 정보, 미세먼지나 황사 또는 지진 등의 특정사건에 대한 환경 정보 등)를 제공받아 구축한다.
다음으로, 상기 주문결제 정보수집 단계(S200)에 대하여 도 3 내지 도 7의 예시 도면을 참고하여 설명한다. 도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 소비자 단말장치의 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 통해 실행되는 주문 과정을 나타내는 예시 화면들이고, 도 5는 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 소비자 단말장치의 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 통해 실행되는 결제 과정을 나타내는 예시 화면이다. 도 6은 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 가맹점 단말장치(예를 들면, POS시스템과 연동되는 가맹점 단말장치 또는 판매자용 주문결제 연동서비스애플리케이션이 마련되는 판매자 단말장치)에 표시되는 예시 화면이고, 도 7은 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 사용자의 주문완료 후 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 통해 소비자 단말장치에 표시되는 예시 화면이며, 도 8은 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 주문결제 연동 서비스 애플리케이션을 통해 소비자 단말장치에 표시되는 후기를 작성하는 예시 화면이다.
상기 주문결제 정보수집 단계(S200)는 소비자 단말장치에 마련되는 주문결제 연동 애플리케이션이 실행되어 사용자가 원격지에 있는 경우 가맹점을 검색하여 가맹점을 선택하여 나타난 QR코드를 인식하거나, 직접 가맹점으로의 방문 시 가맹점의 소정 영역(예를 들면, 음식점 테이블 등)에 구비되는 QR코드 또는 NFC칩의 정보를 인식하게 되면(도 3 참조), 메뉴정보가 생성되고, 생성된 메뉴정보에서 메뉴가 선택되면 결제 화면으로 진행되어 여러 결제수단 중 선택된 하나의 결제수단을 통한 결제 정보가 입력되면 주문이 완료된다.
이와 같이 주문이 완료되면, 가맹점에서는 가맹점 단말장치 또는 판매자용 주문결제 연동서비스 애플리케이션이 마련되는 판매자 단말장치로 전송되고, 전송된 정보는 도 6과 같은 가맹점용 주문정보 표시화면이 표시되는데, 이 주문정보 표시화면에는 해당 주문자의 현재 주문내역뿐만 아니라 과거주문 내역도 조회할 수 있는 콘텐츠가 포함된다.
또한, 주문이 완료되면, 소비자(사용자 또는 고객)의 소비자 단말장치에는 도 7에 나타낸 바와 같이 주문내역과 조리상황 및 결제 내역 등을 포함하는 정보가 표시된다. 또한, 소비자 단말장치의 표시 화면에는 이용 후기를 작성할 수 있는 콘텐츠, 선호도(좋아요)를 표시할 수 있는 콘텐츠, 댓글을 입력할 수 있는 콘텐츠를 포함하며, 추가 콘텐츠 메뉴에는 소비자 기반 가맹점 정보를 확인할 수 있는 콘텐츠를 포함한다.
여기에서, 추가 콘텐츠로서 소비자기반 가맹점 정보는 음식별 또는 메뉴별 선호도가 표시되고, 해당 가맹점에 대하여 특정 성별 및 특정 나이대가 선호하는지를 확인할 수 있는 정보가 표시된다. 이러한 정보를 포함하는 콘텐츠 메뉴는 소비자(사용자)가 가맹점을 검색하여 특정 가맹점을 선택하고, 해당 가맹점에서 추가 콘텐츠 메뉴가 실행되도록 할 수 있다.
계속해서, 이러한 주문 및 결제가 완료되면, 주문결제정보 수집 단계(S200)는 선택된 메뉴, 결제정보, 결제시간, 소비자 정보(사용자의 기본 정보 및 특정 정보), 가맹점 정보(가맹점의 기본 정보 및 특정 정보) 및 시간 등을 포함하는 정보는 중앙관리서버(빅데이터 서버)로 전송된다.
이후, 주문한 음식이 완료되면 가맹점(판매자)은 해당 소비자 정보에 기초하여 소비자 단말장치로 완성정보를 전달하고, 이와 동시에 주문결제 연동서비스 애플리케이션과 연동되는 소비자 단말장치로 알림음 및/또는 진동으로 고지하도록 이루어진다.
앞서 언급한 바와 같이, 상기 주문결제 정보 수집 단계(S200)에서 주문결제 연동서비스 애플리케이션은, QR코드나 NFC칩의 정보를 인식하는 오프라인 주문과 결제뿐만 아니라, 온라인 음식 주문결제가 활발히 이루어지고 있는 상황을 고려하여 PC 등을 이용하여 온라인 주문결제도 실행할 수 있도록 구성되어 온라인 주문 결제에 의한 관련 정보도 수집할 수 있도록 이루어질 수 있다.
다음으로, 상기 빅데이터 구축 단계(S300)는 빅데이터에서 구축된 데이터를 중앙관리서버의 관리자가 설정한 조건별로 하둡을 통해 처리될 수 있다.
구체적으로, 상기 빅데이터 구축 단계(S300)는 상기한 기본정보 구축 과정에서 전달받은 개인정보 및 가맹점 정보를 특정 설정된 조건별로 단독 및 조합으로 그룹화하여 구축하도록 이루어진다.
예를 들면, 상기 빅데이터 구축 단계(S300)는 사용자(소비자)의 개인정보에 근거하여 성별 그룹화, 연령대별 그룹화, 거주지역별 그룹화, 관심분야별 그룹화, 직업별 그룹화, 동일 또는 유사 취미별 그룹화, 급여별 그룹화, 거주별 그룹화(1인 가구, 2인 가구, 3인 이상 가구 등), 거주형태별 그룹화, 주문내역별 그룹화, 결제금액별 그룹화, 주문횟수별 그룹화(설정된 하나 이상의 단위 기간 동안) 및 이들 중 적어도 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하여 제1 빅데이터를 구축한다.
또한, 상기 빅데이터 구축 단계(S300)는 가맹점의 정보에 근거하여 가맹점별 그룹화, 가맹점 위치별 그룹화(설정된 하나 이상의 단위 반경 내, 예를 들면 반경 1km, 2km, 3km, nkm...), 메뉴별 그룹화, 결제시간별 그룹화, 가격별 그룹화, 배달가능여부별 그룹화, 사업자형태별 그룹화(개인사업장 또는 프랜차이즈 사업장), 가맹점 면적별 그룹화, 종업원수별 그룹화, 매출정보별 그룹화(특정시간대별, 일별, 월별, 년별) 및 이들 중 적어도 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하여 제2 빅데이터를 구축한다.
또한, 상기 빅데이터 구축 단계(S300)는 구축된 기본 정보의 기상 및 환경정보에 근거하여 대표적으로 설정된 복수의 온도 범위에 대한 기간별 그룹화 및 설정된 복수의 습도 범위에 대한 기간별 그룹화하여 제3 빅데이터를 구축한다.
또한, 상기 빅데이터 구축 단계(S300)는 상기 제1 빅데이터와 제2 빅데이터 및 제3 빅데이터 중에서 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하는 제4 빅데이터를 구축할 수 있다. 예를 들면, 제4 빅데이터는 일 예로 메뉴별로 그룹화한 그룹과 결제시간별 그룹화한 그룹을 연계시켜 새로운 연계 그룹으로 그룹화하여 구축할 수 있으며, 다른 예로 메뉴별로 그룹화한 그룹과 온도 범위에 대한 기간별로 그룹화된 특정 기간의 그룹을 연계시켜 그룹화한 연계 그룹으로 그룹화하여 구축할 수 있다.
다음으로, 상기 분석 단계(S400)는 기본정보 구축 단계에서 구축된 정보에 대한 데이터 및/또는 상기 빅데이터 구축 단계에서 구축된 정보에 대한 데이터에 근거하여 스코어링 함수를 통한 분석을 기반하여 분석하고 예상 특정 정보를 도출하도록 이루어진다.
스코어링 함수를 통한 상기 분석 단계(S400)의 일 예를 도 9를 참조하여 설명한다. 도 9는 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에서 분석 단계에서 실행되는 과정의 일 예를 나타내는 도면이다.
상기 분석 단계(S400)는 일 예로 구축된 데이터로부터 특정 시간대에 결제가 이루어지는가?, 특정 시간대에 결제가 이루어지면 어떠한 특정 메뉴에 대한 결제가 이루어지는가? 그리고 특정 메뉴에 대한 결제가 이루어지면 특정 지역(특정 상권)에서 결제가 이루어지는가?를 분석하고, 분석된 결과에 다시 성별, 나이대별, 메뉴별, 상권별(가맹점별) 등을 포함하는 분석 조건에 근거하여 분석하여 다양한 결과값을 도출하게 된다.
이러한 분석 조건에 기반하여 분석된 결과는 예를 들면 연령대 및/또는 성별 등의 이동경로가 어떠했는지(즉, 가맹점 결제를 이동 동선 분석을 통해), 판매된 매뉴별 순위가 어떠했는지, 가맹점별/상권별 매출 결과가 어때했는지, 날짜별 매출이 어떠했는지, 또한 날씨 등의 환경에 따른 결과가 어떠했는지를 단독 또는 조합되게 분석할 수 있게 된다.
상기 이동경로의 결과값은 소비자(사용자)의 프라이버시를 고려하여 비식별화를 기반한 이동경로만을 분석한다. 또한, 날씨 등의 환경에 따른 매출이나 메뉴 그리고 이동경로가 어떠했는지를 분석할 수 있다.
일 예로, 비오는 날씨에 20대의 남성 소비자들은 A 상권에서 스파게티를 먹고, B 상권으로 이동하여 커피를 마셨다는 분석 결과를 도출할 수 있게 된다. 이에 따라 이러한 분석한 결과를 통해 후술하는 맞춤정보 피드백 단계(S500)에서는 해당 정보에 근거하여 관련 상권의 가맹점으로 관련 정보를 제공할 수 있게 되며, 더구나 이러한 분석 결과는 소비자(사용자)도 확인할 수 있게 되어 인위적인 소비 패턴을 형성할 수도 있게 된다.
다음으로, 상기 맞춤정보 피드백 단계(S500)는 상기 분석 단계(S400)의 분석 과정을 거쳐 생성된 정보에 기초하여 관련 또는 특정 소비자 및/또는 가맹점(판매자)에게 결과 데이터를 소비자 단말장치 및 판매자 단말장치로 푸시알람하도록 이루어진다.
여기에서, 상기 맞춤정보 피드백 단계(S500)에서 제공되는 결과 데이터에 있어서, 사용자(소비자)에게는 다른 사용자들의 반응, 신메뉴, 할인이벤트 여부, 마일리지, 덜 밀리는 이용 시간대 등에 대한 정보를 실시간 확인할 수 있는 콘텐츠를 제공하고, 가맹점(판매자)에는 붐비는 예상시간대, 예상 주메뉴, 날씨별 및/또는 시간대별 판매 메뉴 등에 대한 정보를 열람할 수 있는 콘텐츠를 제공하도록 이루어진다.
또한, 본 발명에는 가맹점에 대한 이용 후기 및 선호도를 표현하고, 이와 함께 특정 연령대와 특정 지역의 소비자들이 좋아하는지 확인할 수 있으며, 이를 통하여 소비자간 커뮤니티도 형성할 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법은 빅데이터를 통해 구축된 정보에 기반하여 상권 분석을 통해 개업시 새로운 가게의 위치, 주 메뉴 등을 결정할 수 있는 상권 분석 서비스 단계를 더 포함할 수 있다.
상기한 바와 같은 본 발명에 따른 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법에 의하면, 음식주문 결제와 사용자 입력 정보에 기반한 정보를 기본 데이터로 하고, 이를 통해 획득된 데이터를 빅데이터 마이닝을 통해 분석하여 해당 소비자에게 최적의 맞춤 정보를 제공할 수 있고, 판매자는 효율적인 운용 관리와 새로운 아이템 개발 및 홍보를 통해 수익 창출을 도모할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 소비패턴과 개인정보를 포함하는 소스 데이터 및 누적 데이터를 통해 소비패턴을 예상함으로써 실질적으로 소비자 및 판매자에게 최적의 정보를 제공함으로써 서비스 신뢰를 높일 수 있는 이점이 있다.
본 명세서에서 설명되는 실시 예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예는 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
S100: 개인정보 구축 단계 S200: 주문결제정보 수집 단계
S300: 빅데이터 구축 단계 S400: 분석 단계
S500: 맞춤정보 피드백 단계

Claims (7)

  1. 소비자 개인정보 및 판매자인 가맹점 정보를 중앙관리서버에 저장 구축하는 기본정보 구축 단계;
    주문결제 연동서비스 애플리케이션이 마련된 소비자 단말장치를 이용한 근거리 통신망을 통하거나 온라운 주문결제 플랫폼을 통한 주문 및 결제를 진행하는 주문결제정보 수집 단계;
    상기 주문결제정보 수집 단계에서 이루어진 주문결제정보를 중앙관리서버로 실시간 전송하고, 중앙관리서버로 전송된 주문결제정보와 개인정보 및 가맹점 정보를 연계시켜 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축 단계;
    상기 빅데이터 구축 단계에서 구축된 빅데이터에 기초하여 빅데이터 마이닝을 통해 소비자와 가맹점 관련의 특정 정보에 대한 분석을 실행하는 분석 단계; 및
    상기 분석 단계에서 분석된 내용에 기초하여 소비자 및 판매자에게 관련 특정 정보를 푸쉬 알림하는 맞춤정보 피드백 단계;를 포함하는, 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기본정보 구축 단계는
    연령, 성별, 연락처, 거주지역, 관심분야, 직업을 포함하는 개인 기본정보 및 취미, 급여관계, 가족관계, 거주형태를 포함하는 선택적 개인 특정정보를 포함하는 소비자 정보;
    가맹점명, 가맹점 위치, 메뉴, 메뉴 가격, 배달 여부, 개인사업장 또는 프랜차이즈 사업장 여부를 포함하는 가맹정 기본정보 및 가맹점 면적, 종업원 수, 매출정보, 초기 자본을 포함하는 선택적 가맹점 특정정보를 포함하는 가맹점 정보; 및
    온도와 습도를 포함하는 일별 날씨와 기상환경정보;를 포함하는, 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 소비자 단말장치의 주문결제 연동서비스 애플리케이션 및 온라운 주문결제 플랫폼에는 이용 후기를 작성할 수 있는 콘텐츠, 선호도를 표시할 수 있는 콘텐츠, 댓글을 입력할 수 있는 콘텐츠, 및 해당 가맹점에 대하여 특정 성별과 특정 나이대가 선호하는지를 확인할 수 있는 콘텐츠를 포함하는, 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 주문결제정보 수집 단계는 선택 메뉴, 결제정보, 결제시간, 상기 소비자 정보, 및 상기 가맹점 정보를 포함하는 정보가 중앙관리서버로 전송되어 수집되고,
    상기 빅데이터 구축 단계는 상기 결제정보 및 소비자의 개인정보에 근거하여 성별 그룹화, 연령대별 그룹화, 거주지역별 그룹화, 관심분야별 그룹화, 직업별 그룹화, 취미별 그룹화, 급여별 그룹화, 가구인원별 그룹화, 거주형태별 그룹화, 주문내역별 그룹화, 결제금액별 그룹화, 설정된 하나 이상의 단위기간 동안의 주문횟수별 그룹화 및 이들 중 적어도 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하여 이루어지는 제1 빅데이터; 상기 가맹점의 정보에 근거하여 가맹점별 그룹화, 설정된 하나 이상의 단위 반경 내의 가맹점 위치별 그룹화, 메뉴별 그룹화, 결제시간별 그룹화, 가격별 그룹화, 배달가능여부별 그룹화, 개인사업장 또는 프랜차이즈 사업장의 사업장형태별 그룹화, 가맹점 면적별 그룹화, 종업원수별 그룹화, 특정기간의 매출정보별 그룹화 및 이들 중 적어도 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하여 이루어지는 제2 빅데이터; 기상 및 환경정보에 근거하여 설정된 복수의 온도 범위에 대한 기간별 그룹화 및 설정된 복수의 습도 범위에 대한 기간별 그룹화하여 이루어지는 제3 빅데이터; 및 상기 제1 빅데이터와 제2 빅데이터 및 제3 빅데이터 중에서 둘 이상을 조합한 복수의 그룹으로 그룹화하는 이루어지는 제4 빅데이터;가 구축되는, 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 분석 단계는 상기 기본정보 구축 단계에서 구축된 정보에 대한 데이터와 상기 빅데이터 구축 단계에서 구축된 정보에 대한 데이터에 근거하여 스코어링 함수를 통한 분석을 기반하여 연령대 및 성별 중 적어도 하나에 따른 이동경로 결과, 메뉴별 순위 결과, 가맹점별 및 상권별 중 적어도 하나에 따른 매출 결과, 기간별 매출 결과, 환경정보별 매출 및 이동경로 결과 중 하나 또는 둘 이상의 결과를 생성하도록 이루어지는, 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 맞춤정보 피드백 단계는
    상기 분석 단계에서 생성된 정보에 근거하여 다른 소비자의 선호메뉴, 가맹점의 신메뉴, 할인이벤트 여부, 이용 시간대를 포함하는 정보를 갖는 콘텐츠를 소비자 단말장치로 제공하고, 붐비는 예상시간대, 예상 주메뉴, 날씨별 및 시간대별 판매 메뉴를 포함하는 정보를 갖는 콘텐츠를 제공하도록 이루어지는, 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 빅데이터를 통해 구축된 정보에 기반하여 입점할 가맹점의 위치, 주 메뉴, 예상매출, 이용 소비자 성별과 연령대를 포함하는 상권 정보를 제공하는 상권분석 서비스 단계를 더 포함하는, 빅데이터에 기반한 소비패턴 분석을 통한 소비자-판매자 중심의 맞춤 서비스 방법.
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