KR20200113538A - 재구매 유도 상품 추천 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 상품 추천 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 딥 러닝을 이용하여 사용자의 상품 구매 내역과 구매한 상품의 소비기한을 고려하여 재구매를 위한 대상 상품과 추천 시점을 선정하여 재구매를 유도하는 상품 추천 장치 및 방법을 제공한다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 상품 추천 장치는 소비기한이 도래한 재구매가 필요한 상품을 소비기한이 끝나기 전에 소비기한을 알람해주고 재구매 확률이 높은 추천 상품 정보를 제공할 수 있다.

Description

재구매 유도 상품 추천 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR PRODUCTS RECOMMENDATION TO INDUCE REPURCHASE}
본 발명은 재구매 유도 상품 추천 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 소비자가 구매한 상품의 소비기한 정보를 이용하여 딥 러닝 기반으로 재구매를 유도하고 연관 상품을 추천하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 오픈 마켓에서의 상품 추천은 개인의 상품 클릭이나 구매 내역 데이터를 이용하여 개인이 구매할 확률이 높은 상품을 추천한다. 주로 사용되는 추천 알고리즘으로는 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 사용한다. 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 특정 상품에 대한 선호도가 유사한 구매자들은 다른 상품에 대해서도 비슷한 선호도를 가진다고 가정하고 상품 구매 내역을 이용하여 사용자간 또는 상품 간 유사도를 기반으로 구매하지 않는 상품을 추천하는 방식이다. 또는 연관 규칙(Association Rules) 방식을 이용한다. 연관 규칙(Association Rules)은 상품 구매 내역을 이용하여 A상품과 B상품을 동시에 구매하는 경우 동시 출현 빈도를 이용한 상품 추천 방법이다.
기존의 추천 방법은 주로 상품의 구매를 유도하기 위한 추천 방법으로, 동일 상품에 대한 중복 추천을 막기 위해 구매한 상품에 대해서는 재추천을 제외하기도 한다. 하지만 소비 기한이 정해진 상품의 경우, 상품의 소비여부와 상관없이 동일한 상품 또는 유사한 상품을 주기적으로 재구매가 필요한 경우가 많다. 사용자는 상품의 소비기한을 고려하지 않으면 상품의 최대 또는 적정기능 및 동작을 보장하지 못하는 상품을 계속 사용하게 된다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 제10-2018-0064324호에 개시되어 있다.
본 발명은 소비기한이 지나면 적정 기능 및 효과가 보장되지 않아 지속적, 반복적으로 구매해야 하는 상품의 경우 사용자에게 소비기한을 알람해주어 상품의 적정기능 및 효과를 제대로 유지할 수 있게 해주고, 사용자가 재구매하기 전에 동일 또는 유사 상품의 정보를 제공하므로 상품 구매를 위해 검색하고 선택하는데 소요되는 시간을 줄여 사용자의 편의성을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면 재구매 유도 상품 추천 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 재구매 유도 상품 추천 장치는 구매자 및 상품 정보를 획득하고 관리하는 정보 관리부, 상품 정보를 딥 러닝을 이용하여 상품 특징 값을 추출하는 상품 정보부, 구매이력을 이용하여 딥 러닝 기반으로 상품 구매 확률을 산출하는 사용자 정보부 및 상품 추천부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 재구매 유도 추천 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 재구매 유도 추천 방법 및 기록매체는 사용자 정보 및 상품 정보를 수집하고 관리하는 단계, 딥 러닝을 이용하여 상품의 소비기한을 고려한 재구매 추천 시점을 계산하는 단계, 사용자의 구매 이력으로 딥 러닝하여 상품의 구매 확률을 산출하는 단계; 및 구매확률이 높은 상품을 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자는 반복적 또는 지속적으로 재구매를 하는 상품의 소비기한을 몰라도 만료되기 전에 상품을 추천받을 수 있다.
또한 판매자에게는 지속적, 반복적 구매요구가 발생하는 고객을 관리하여 재구매 유도함으로 구매 이탈 고객을 막을 수 있다.
도 1 및 도2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 재구매 유도 상품 추천 장치를 설명하기 위한 도면들.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 재구매 유도 상품 추천 방법을 설명하기 위한 도면들.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 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. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1 및 도2 는 본 발명의 일 실시 예에 따른 재구매 유도 상품 추천 장치를 설명하기 위한 도면들이다.
도1을 참조하면 재구매 유도 상품 추천 장치(10)는 구매자의 구매 제품을 소비기한을 고려하여 소비기한이 다한 구매 상품을 재구매하도록 상품의 소비기한이 도래했음을 알람해주고, 구매한 상품과 유사한 상품을 추천한다.
도 2을 참조하면, 재구매 유도 상품 추천 장치(10)는 정보 관리부(100), 상품 정보부(200), 사용자 정보부(300) 및 상품 추천부(400)를 포함한다.
정보 관리부(100)는 사용자 정보 및 상품 정보를 수집하고 관리한다. 사용자 정보는 구매이력을 포함한다. 상품 정보는 상품의 소비기한을 포함한다.
상품 정보부(200)는 딥 러닝 기반으로 상품의 소비기한을 고려하여 재구매 추천 시점을 산출한다.
사용자 정보부(300)는 딥 러닝 기반으로 사용자의 구매 이력을 이용하여 구매 확률을 산출한다.
상품 추천부(400)는 상품의 구매 확률이 미리 설정된 구매 확률 임계값을 초과한 상품들을 추천한다. 상품 추천부(400)는 사용자에게 해당 구매 상품의 소비 기한을 알람한다.
도 3 및 도 4 는 본 발명의 일 실시 예에 따른 재구매 유도 상품 추천 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 3 을 참조하면, 단계 S310에서 재구매 유도 상품 추천 장치(10)는 구매한 사용자와 구매이력 및 상품 정보를 수집하고 관리한다.
단계 S320에서 재구매를 위한 상품 추천 장치(10)는 딥 러닝을 이용하여 상품의 소비기한을 고려하여 재구매 추천 시점을 계산한다.
단계 S330에서 재구매 유도 상품 추천 장치(10)는 사용자의 구매 이력으로 상품의 구매 확률을 딥 러닝을 이용하여 산출한다.
단계 S340에서 재구매 유도 상품 추천 장치(10)는 구매할 확률이 높은 상품들을 추천하고 상품의 소비기한을 알람해주어 재구매를 유도한다.
도 4를 참조하면, 재구매 유도 상품 추천 장치(10)는 상품의 소비 기한을 알람해 주고 구매 확률이 높은 상품을 추천한다.
재구매 유도 상품 추천 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 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 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드 뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 상품 추천 장치
100: 정보 관리부
200: 상품 정보부
300: 사용자 정보부
400: 상품 추천부

Claims (6)

  1. 상품 추천 장치에 있어서,
    사용자 정보 및 상품 정보를 획득하고 관리하는 정보 관리부;
    상기 상품 정보의 상품 소비기한을 고려하여 딥 러닝 기반으로 재구매 추천 시점을 계산하는 상품 정보부;
    상기 사용자 정보의 구매이력을 이용하여 딥 러닝 기반으로 상품 구매 확률을 산출하는 사용자 정보부; 및
    상기 상품 구매 확률이 높은 상품을 추천하는 상품 추천부를 포함하는 재구매 유도 상품 추천 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상품 추천부는
    사용자가 구매한 상품의 소비기한을 사용자에게 알람하는 것을 특징을 하는 재구매 유도 상품 추천 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상품 추천부는
    미리 설정된 구매 확률 임계값을 초과하는 상품을 추천하는 것을 특징으로 하는 재구매 유도 상품 추천 장치.
  4. 상품 추천 방법에 있어서,
    사용자 정보 및 상품 정보를 수집하고 관리하는 단계;
    딥 러닝을 이용하여 상품의 소비기한을 고려한 재구매 추천 시점을 계산하는 단계;
    사용자의 구매 이력으로 딥 러닝하여 상품의 구매 확률을 산출하는 단계; 및 구매확률이 높은 상품을 추천하는 단계를 포함하는 재구매 유도 상품 추천 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 구매확률이 높은 상품을 추천하는 단계는
    구매한 상품의 소비기한을 사용자에게 알람하는 것을 특징으로 하는 재구매 유도 상품 추천 방법.
  6. 제 4 항 및 제 5항 중 어느 하나의 재구매 유도 상품 추천 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.

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