KR20210001720A - 상품 정보 제공 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 상품 정보 제공 장치는, 소매업체 단말과 통신할 수 있는 통신 회로; 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 적어도 하나의 도매업체와 관련된 복수의 도매 상품 정보에 기반하여 복수의 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보를 결정하고, 상기 소매업체 단말과 관련된 복수의 소매 상품 정보에 기반하여 복수의 소매 상품들에 대한 제2 속성 정보를 결정하고, 상기 제1 속성 정보와 상기 제2 속성 정보에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들과 상기 복수의 소매 상품들 간의 연관성을 확인하고, 상기 확인된 연관성에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품들과 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택하고, 상기 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 상기 소매업체 단말에 제공하도록 할 수 있다.

Description

상품 정보 제공 장치 및 방법{Apparatus and Method for Providing Product information}
본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, 사용자와 연관된 상품 정보 제공 기술과 관련된다.
온라인 거래는 판매자(도매상 또는 소매상)와 소비자뿐 아니라, 판매자(도매상)와 판매자(소매상) 간에도 이뤄질 수 있다. 온라인 거래는 매장에 직접 방문하지 않아도 되므로, 오프라인 거래 보다 수고를 덜 수 있다. 하지만, 소비자가 다양한 온라인 매장들 중 원하는 상품을 판매중인 매장을 검색하는 과정은 여전히 많은 번거로움이 있을 수 있다. 상기 번거로움은 상품을 빈번히 구매하는 소매상일 경우에는 더욱 클 수 있다.
한편, 종래의 도매상은 오프라인 홍보(예: 홍보업자를 통해 홍보업자의 거래처에 샘플 밀어 넣기)를 통해 상품을 홍보하고 있는데, 이러한 홍보방식은 온라인 거래에 적용되기는 어려울 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은 소매업체에 소매 상품과 연관성 있는 도매 상품 정보를 제공할 수 있는 상품 정보 제공 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 상품 정보 제공 장치는, 소매업체 단말과 통신할 수 있는 통신 회로; 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 적어도 하나의 도매업체와 관련된 복수의 도매 상품 정보에 기반하여 복수의 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보를 결정하고, 상기 소매업체 단말과 관련된 복수의 소매 상품 정보에 기반하여 복수의 소매 상품들에 대한 제2 속성 정보를 결정하고, 상기 제1 속성 정보와 상기 제2 속성 정보에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들과 상기 복수의 소매 상품들 간의 연관성을 확인하고, 상기 확인된 연관성에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품들과 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택하고, 상기 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 상기 소매업체 단말에 제공하도록 할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 상품 정보 제공 방법은, 적어도 하나의 도매업체와 관련된 복수의 도매 상품 이미지에 기반하여 복수의 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보를 결정하는 동작; 적어도 하나의 소매 상품 이미지에 기반하여 상기 적어도 하나의 소매 상품에 대한 제2 속성 정보를 결정하는 동작; 상기 제1 속성 정보와 상기 제2 속성 정보에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들과 상기 적어도 하나의 소매 상품들 간의 연관성을 확인하는 동작; 상기 확인된 연관성에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들 중에서 상기 적어도 하나의 소매 상품들과 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택하는 동작; 및 상기 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 상기 적어도 하나의 소매 상품에 대응하는 소매업체 단말에 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따르면, 소매업체에 소매 상품과 연관성 있는 도매 상품 정보를 제공할 수 있다. 이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 장치의 구현 환경을 나타낸다.
도 2는 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 장치의 구성도를 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 방법을 나타낸다.
도 4는 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 방법의 세부 흐름도를 나타낸다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 장치의 구현 환경을 나타낸다.
도 1을 참조하면, 도매업체 단말(120)은 상품 정보 제공 장치(130)를 통해 상품을 판매 또는 홍보하고자 하는 도매업체 관련자(또는, 도매업자)에 의해 사용되는 단말일 수 있다. 도매업체 단말(120)은 예를 들면, 스마트 폰, 스마트 패드, 노트북 및 PC와 같은 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 도매업체 단말(120)은 상품 정보 제공 장치(130)에 의해 제공되는 웹 사이트 또는 프로그램을 통해 판매 중(또는, 판매 예정)인 도매 상품 정보를 송신할 수 있다. 상기 웹 사이트 또는 프로그램은 예를 들면, 도매(또는, 소매) 상품 관리(예: 상품 판매, 재고 관리 또는 상품 추천 중 적어도 하나)를 위한 웹 사이트 또는 프로그램일 수 있다. 상기 도매 상품 정보는 예를 들면, 도매 상품에 관련된 이미지(상품 이미지), 스타일 정보, 가격 정보, 소재 정보, 색상 정보 및 길이 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서에서 언급되는 상품(예: 도매 상품, 도매 상품)은 예를 들면, 옷, 잡화(모자, 가방, 스카프)와 같은 패션 상품을 포함할 수 있다.
소매업체 단말(110)은 상품 정보 제공 장치(130)를 통해 상품을 구매하고자 하는 소매업체 관련자(또는, 소매업자)에 의해 이용되는 단말일 수 있다. 소매업체 단말(110)은 예를 들면, 스마트 폰, 스마트 패드, 노트북 및 PC와 같은 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 도매업체 단말(120)은 상품 정보 제공 장치(130)에 의해 제공되는 웹 사이트를 통해 판매 중인 소매 상품 정보를 송신할 수 있다. 상기 소매 상품 정보는 예를 들면, 소매 상품에 관련된 이미지(상품 이미지), 스타일 정보, 가격 정보, 소재 정보, 색상 정보 및 길이 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상품 정보 제공 장치(130)는 도매업체 단말(120)로부터 획득된 복수의 도매 상품들에 관련된 이미지(도매 상품 이미지)들에 기반하여 복수의 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보를 결정할 수 있다. 상기 제1 속성 정보는 예를 들면, 카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보, 길이 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 도매업체 단말(120)로부터 각 도매 상품들에 관련된 상품 이미지, 상품 관련 텍스트(예: 문자, 숫자) 및 메타데이터(예: 태그) 중 적어도 하나를 포함하는 도매 상품 정보를 획득(예: 수신)할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 상품 이미지를 분석함에 따라 상품 이미지에 포함된 텍스트 형태의 제1 속성 정보 중 적어도 일부를 추출할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 상품 이미지를 분석함에 따라 상품 특징을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 제1 속성 정보 중 적어도 일부(예: 카테고리, 스타일 및 길이)를 결정할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 텍스트 또는 메타데이터에 포함된 텍스트로부터 제1 속성 정보 중 적어도 일부를 추출할 수 있다.
상품 정보 제공 장치(130)는 소매업체 단말(110)로부터 획득된 복수의 소매 상품들에 관련된 이미지들에 기반하여 복수의 소매 상품들에 대한 제2 속성 정보를 결정할 수 있다. 상기 제2 속성 정보는 예를 들면, 카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보, 길이 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 소매업체 단말(110)로부터 각 소매 상품들에 관련된 상품 이미지, 상품 관련 텍스트(예: 문자, 숫자) 및 메타데이터(예: 태그) 중 적어도 하나를 포함하는 소매 상품 정보를 획득(예: 수신)할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 상품 이미지를 분석함에 따라 상품 이미지에 포함된 텍스트 형태의 제2 속성 정보 중 적어도 일부를 추출할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 상품 이미지를 분석함에 따라 상품 특징을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 제2 속성 정보 중 적어도 일부(예: 카테고리, 스타일 및 길이)를 결정할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 텍스트 또는 메타데이터에 포함된 텍스트로부터 제2 속성 정보 중 적어도 일부를 추출할 수 있다.
상품 정보 제공 장치(130)는 제1 속성 정보와 제2 속성 정보에 기반하여 복수의 도매 상품들과 복수의 소매 상품들 간의 연관성을 확인할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 각 도매 상품들의 제1 속성 정보와 각 소매 상품들의 제2 속성 정보 간의 중복성 및 유사성 중 적어도 하나를 확인하고, 확인된 중복성 및 유사성 중 적어도 하나에 대한 연관성 점수를 산출할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품들과의 연관성 점수가 제1 임계 값 이상인 도매 상품이 존재하는지를 확인할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 적어도 하나의 소매 상품들과의 연관성 점수가 제1 임계 값 이상인 도매 상품을 확인하면, 상기 확인된 도매 상품을 예컨대, 추천(또는, 홍보)할 도매 상품으로 선택할 수 있다.
이와 관련하여, 상품 정보 제공 장치(130)는 소매업체 단말(110)로부터 획득된 복수의 소매 상품들에 대한 판매량 정보에 기반하여 복수의 소매 상품들 중 제2 임계 값 이상 판매된 적어도 하나의 소매 상품을 확인할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 상기 연관성 점수에 기반하여 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품과 제1 임계 값 이상 관련된 적어도 하나의 도매 상품을 선택할 수 있다.
상품 정보 제공 장치(130)는 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 소매업체 단말(110)에 제공할 수 있다. 상기 추천 정보는 도매 상품 정보의 적어도 일부, 제1 속성 정보의 적어도 일부 및 도매업체 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 도매업체 정보는 예를 들면, 도매업체에 의해 운영되고 있는 오프라인 매장 정보(예: 매장명, 전화번호, 매장 위치) 및 온라인 매장 정보(예: 매장명, 웹 사이트 주소) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상술한 실시예에서는 설명의 편의성을 위하여, 상품 정보 제공 장치(130)는 하나의 도매업체 단말(120) 및 하나의 소매업체 단말(110)와 통신하는 경우를 예로 들어 설명하였다. 하지만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 복수의 도매업체 단말(120) 및 복수의 소매업체 단말(110)로부터 각기 복수의 도매 상품 정보 및 복수의 소매 상품 정보를 확인하고, 획득된 도매 상품 정보 및 소매 상품 정보에 기반하여 상술된 도매 상품을 선택 및 제공하는 동작을 수행할 수 있다. 이를 위하여, 상품 정보 제공 장치는 복수의 도매 상품 정보를 도매업체 정보와 관련하여 저장하고, 각 소매업체들에 대하여 소매 상품과 연관된 도매 상품에 대한 추천 정보를 제공할 수 있다.
상술한 실시예에서는 상품 정보 제공 장치(130)가 도매업체 단말(120) 및 소매업체 단말(110)로부터 직접 도매 상품 정보 및 소매 상품 정보를 획득하는 경우를 예로 들어 설명하였다. 하지만, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 도매업체에 의해 운용되고 있는 제1 온라인 쇼핑몰 서버로부터 도매 상품 정보를 획득하거나, 소매업체에 의해 운용되고 있는 제2 온라인 쇼핑몰 서버로부터 및 소매 상품 정보를 획득할 수 있다. 다른 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 예컨대, 상품 정보 제공 장치(130)의 관리자에 의해 상품 정보 제공 장치(130)의 메모리에 저장된 도매 상품 정보 및 소매 상품 정보에 기반하여 상술된 도매 상품을 선택 및 제공하는 동작을 수행할 수 있다.
상술된 실시예에 따르면, 상품 정보 제공 장치(130)는 도매업체의 상품 홍보 편의성을 향상시키고 소매업체의 상품 선택 및 구매 편의성을 향상시킬 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 장치의 구성도를 나타낸다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 장치(130)는 통신 회로(131), 메모리(133) 및 프로세서(135)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 상품 정보 제공 장치(130)의 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
통신 회로(131)는 상품 정보 제공 장치(130)와 다른 장치(예: 소매업체 단말(110) 또는 도매업체 단말(120)) 간의 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다.
메모리(133)는 상품 정보 제공 장치(130)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(135))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는 예를 들어, 소프트웨어 및 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(133)는 복수의 도매 상품 정보, 복수의 소매 상품 정보, 및 상기 복수의 도매 상품 정보에 관련된 도매업체 정보를 저장할 수 있다. 다른 예를 들어, 메모리(133)는 상품 정보 제공을 위한 적어도 하나의 인스트럭션을 저장할 수 있다. 메모리(133)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
프로세서(135)는 상품 정보 제공 장치(130)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(135)는 예를 들어, 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 애플리케이션 프로세서(application processor), 주문형 반도체(ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate arrays)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다.
프로세서(135)는 통신 회로(131)를 통해 도매업체 단말(120) 또는 도매업체 단말(120)과 관련된 다른 전자 장치(예: 도매업체의 온라인 쇼핑몰 서버) 중 적어도 하나의 외부 전자 장치로부터 복수의 도매 상품 정보를 획득할 수 있다. 상기 각 도매 상품 정보는 예를 들면, 각 도매 상품들에 관련된 상품 이미지, 상품 관련 텍스트(예: 문자, 숫자) 및 메타데이터(예: 태그) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 상품 관련 텍스트는 예를 들면, 카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나의 정보에 관련될 수 있다. 상기 도매 상품이 옷일 경우, 카테고리 정보는 예를 들면, 티셔츠, 남방, 스커트 및 원피스와 같이 상품 종류에 관한 정보일 수 있다. 상기 도매 상품이 티셔츠일 경우, 스타일 정보는 예를 들면, 라운드넥(round neck), 브이넥(v-neck), 터틀넥(turleneck), 오프숄더(off-shoulder)와 같이 상품 형상의 종류에 관한 정보일 수 있다. 상기 메타데이터는 예를 들면, 도매업체의 온라인 쇼핑몰 사이트에서 도매 상품에 태깅된 정보일 수 있다.
프로세서(135)는 각 도매 상품 정보를 획득하면, 획득된 각 도매 상품 정보를 각 도매 상품 정보와 대응하는 도매업체 정보와 관련하여 저장할 수 있다. 상기 도매업체 정보는 예를 들면, 도매업체에 의해 운영되고 있는 오프라인 매장 정보(예: 매장명, 전화번호, 매장 위치) 및 온라인 매장 정보(예: 매장명, 웹 사이트 주소) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(135)는 통신 회로(131)를 통해 소매업체 단말(110) 또는 소매업체 단말(110)과 관련된 다른 전자 장치(예: 소매업체의 온라인 쇼핑몰 서버) 중 적어도 하나의 외부 전자 장치로부터 복수의 소매 상품 정보를 획득할 수 있다. 상기 각 소매 상품 정보는 예를 들면, 각 소매 상품들에 관련된 상품 이미지, 상품 관련 텍스트(예: 문자, 숫자) 및 메타데이터(예: 태그) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 상품 관련 텍스트는 예를 들면, 카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나의 정보에 관련될 수 있다. 상기 메타데이터는 예를 들면, 소매업체의 온라인 쇼핑몰 사이트에서 각 소매 상품들에 태깅된 정보일 수 있다.
프로세서(135)는 각 소매 상품 정보를 획득하면, 획득된 각 소매 상품 정보를 각 소매 상품 정보와 대응하는 소매업체 정보와 관련하여 저장할 수 있다. 상기 소매업체 정보는 예를 들면, 소매업체에 관련된 이메일 주소, 전화번호, SNS 연락처 및 웹 사이트 주소 중 적어도 하나의 연락처 정보를 포함할 수 있다.
프로세서(135)는 복수의 도매 상품 정보에 기반하여 복수의 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보를 결정할 수 있다. 상기 제1 속성 정보는 예를 들면, 카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보, 길이 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(135)는 각 도매 상품 정보에 포함된 텍스트(예: 문자, 숫자) 및 메타데이터로부터 각 도매 상품에 대한 제1 속성 정보 중 적어도 일부를 추출할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(135)는 상품 이미지를 분석함에 따라 상품 이미지에 포함된 텍스트 형태의 제1 속성 정보 중 적어도 일부를 추출할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(135)는 상품 이미지를 분석함에 따라 상품 특징(예: 형상)을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 제1 속성 정보 중 적어도 일부(예: 카테고리, 스타일 및 길이)를 결정할 수 있다. 이를 위하여, 프로세서(135)는 메모리(133)에 저장되어 있는 복수의 상품 이미지들의 학습 결과에 의해 생성된 속성 정보 분류기(예: 프로세서(135)에 의해 실행 또는 구현되는 소프트웨어)를 이용할 수 있다.
프로세서(135)는 복수의 소매 상품 정보에 기반하여 복수의 소매 상품들에 대한 제2 속성 정보를 결정할 수 있다. 상기 제2 속성 정보는 예를 들면, 각 소매 상품들과 관련된 카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보, 길이 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(135)는 각 소매 상품 정보에 포함된 텍스트(예: 문자, 숫자) 및 메타데이터로부터 각 소매 상품에 대한 제2 속성 정보 중 적어도 일부를 추출할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(135)는 상품 이미지를 분석함에 따라 상품 이미지에 포함된 텍스트 형태의 제2 속성 정보 중 적어도 일부를 추출할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(135)는 상품 이미지를 분석함에 따라 상품 특징(예: 형상)을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 제2 속성 정보 중 적어도 일부(예: 카테고리, 스타일 및 길이)를 결정할 수 있다.
프로세서(135)는 제1 속성 정보와 제2 속성 정보에 기반하여 복수의 도매 상품들 중 적어도 하나의 소매 상품들과 연관성 있는 도매 상품을 선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(135)는 각 도매 상품들의 제1 속성 정보와 각 소매 상품들의 제2 속성 정보 간의 중복성 및 유사성 중 적어도 하나를 확인하고, 확인된 중복성 및 유사성 중 적어도 하나에 대한 연관성 점수를 산출할 수 있다. 프로세서(135)는 연관성 점수에 기반하여 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품들과 제1 임계 값 이상 연관된(또는, 적어도 하나의 소매 상품과의 연관성 점수가 제1 임계 값 이상인) 도매 상품을 선택할 수 있다.
프로세서(135)는 적어도 하나의 소매 상품과 제1 임계 값 이상 연관된 적어도 하나의 도매 상품을 확인하면, 상기 확인된 도매 상품을 예컨대, 추천(또는, 홍보)할 도매 상품으로 선택할 수 있다. 상기 제1 임계 값은 예를 들면, 도매 상품과 소매 상품이 상호 연관된다고 판단하는 기준으로서, 실험적으로 결정될 수 있다. 이 과정에서, 프로세서(135)는 소매업체 단말(110)로부터 획득된 복수의 소매 상품 중 적어도 일부에 관한 판매량 정보가 있으면, 상기 판매량 정보에 기반하여 복수의 소매 상품들 중 제2 임계 값(예: 5개) 이상 판매된 적어도 하나의 소매 상품을 확인할 수 있다. 이 경우, 프로세서(135)는 복수의 도매 상품들의 속성 정보와 적어도 하나의 소매 상품의 속성 정보 간의 연관성 점수에 기반하여 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품과 제1 임계 값 이상 관련된 적어도 하나의 도매 상품을 선택할 수 있다. 상기 판매량 정보는 예를 들면, 판매된 상품 개수 및 전체 소매 상품에 대비한 개별 상품의 판매 비율 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(135)는 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 소매업체 단말(110)에 제공할 수 있다. 상기 추천 정보는 예를 들면, 도매 상품 정보의 적어도 일부, 제1 속성 정보의 적어도 일부 및 도매업체 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 도매업체 정보는 예를 들면, 도매업체에 의해 운영되고 있는 오프라인 매장 정보(예: 매장명, 전화번호, 매장 위치) 및 온라인 매장 정보(예: 매장명, 웹 사이트 주소) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(135)는 소매업체 단말(110)에 관련된 소매업체 정보에 기반하여 선택된 상품에 대한 추천 정보를 SNS, 문자, 이메일 및 상품 정보 제공 장치(130)의 웹 사이트 팝업 중 적어도 하나의 방식으로 소매업체 단말(110)에 제공할 수 있다. 프로세서(135)는 추천 정보를 제공할 때 추천 정보 중 일부(예: 상품 이미지, 가격 정보 및 세부 정보 확인을 위한 링크)을 먼저 제공하고, 소매업체 단말(110)에 의한 상기 링크 선택에 응답하여 추천 정보의 전체를 제공할 수 있다.
프로세서(135)는 소매업체 단말(110)의 상기 추천 정보에 대한 응답을 확인하고, 상기 확인된 응답에 기반하여 도매 상품의 선택에 관련된 제1 속성 정보 및 제2 속성 정보 간의 연관성 점수를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(135)는 추천 정보에 대한 확인(예: 추천 정보에 포함된 링크 접속) 또는 상기 추천 정보를 통한 상품 주문(예: 선택된 링크를 통한 상품 주문) 중 적어도 하나를 확인하면, 상기 도매 상품의 선택된 관련된 제1 속성 정보 및 제2 속성 정보 간의 연관성 점수를 증가시킬 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(135)는 추천 정보에 대한 거부(예: 추천 정보에 포함된 링크 미접속)을 확인하면, 상기 도매 상품의 선택된 관련된 제1 속성 정보 및 제2 속성 정보 간의 연관성 점수를 감소시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(135)는 메모리(133)로부터 획득된 계절 정보, 사이즈 정보 및 트랜드 정보에 더 기반하여 추천할 도매 상품을 선택할 수 있다. 상기 계절 정보 및 트랜드 정보는 예를 들면, 상품 정보 제공 장치(130)의 관리자에 의해 설정되고 메모리(133)에 저장될 수 있다. 상기 사이즈 정보는 예를 들면, 소매업체 단말(110) 및 도매업체 단말(120)에 의하여 설정되고 메모리(133)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 상기 복수의 소매 상품들이 봄 상품이고 현재는 초여름일 경우, 초여름 또는 여름 상품 중에 적어도 하나의 소매 상품과 제1 임계 값 이상 연관된 적어도 하나의 도매 상품을 선택할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 판매량 정보는 적어도 하나의 소매 상품에 대한 사이즈 정보를 더 포함하고, 프로세서(135)는 상기 사이즈 정보에 더 기반하여 제1 임계 값 이상 연관된 적어도 하나의 도매 상품(적어도 하나의 소매 상품과 동일 사이즈 포함)을 선택할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(135)는 상기 복수의 도매 상품들 중 트랜드 정보에 맞는 도매 상품들을 확인하고, 상기 확인된 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품과 제1 임계 값 이상 연관된 적어도 하나의 도매 상품을 선택할 수 있다.
상술한 실시예에 따르면, 상품 정보 제공 장치(130)는 상품 이미지에 기반하여 도매/소매 상품의 속성 정보를 결정할 수 있으므로, 도매업자 또는 소매업자가 모든 상품 정보를 일일이 등록하지 않아도 용이하게 소지하고 있는 상품과 관련된 상품 추천 또는 홍보 서비스를 이용하도록 지원할 수 있다. 예를 들어, 도매업자 또는 소매업자는 상품 이미지를 촬영한 후 도매업체 단말(120) 또는 소매업체 단말(110)을 통해 상품 정보 제공 장치(130)의 웹 사이트(또는, 상품 관리용 프로그램)에 등록하는 간단한 과정을 통해서 상품 정보 제공 장치(130)에 의한 상품 추천 또는 상품 홍보 서비스를 이용할 수 있다.
또한, 상술한 실시예에 따르면, 상품 정보 제공 장치(130)는 도매업체에 의해 판매 중인 도매 상품과 연관성이 높은 소매업체에 상기 도매 상품을 추천할 수 있어, 도매업체의 상품 홍보 편의성을 향상시킬 수 있다.
뿐만 아니라, 상술한 실시예에 따르면, 상품 정보 제공 장치(130)는 소매업체에 의해 판매 중인 상품과 연관성이 높은 도매 상품을 추천함에 따라 소매업체의 상품 구매 편의성을 향상시킬 수 있다.
한편, 상술한 실시예에 따르면, 상품 정보 제공 장치(130)는 도매 상품에 대한 추천 정보에 대한 응답에 기반하여 도매업체와 소매업체 간의 미스 매칭(miss matching)을 재분석 및 학습할 수 있어, 이후의 매칭율을 향상시킬 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 방법을 나타낸다.
도 3을 참조하면, 동작 310에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 복수의 상품 이미지들에 기반하여 복수의 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 도매 상품 이미지에 포함된 텍스트를 추출하고, 추출된 텍스트에 기반하여 각 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보 중 적어도 일부를 결정할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 각 도매 상품 이미지들을 분석함에 따라 상품 특징을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 각 도매 상품에 대한 제1 속성 정보 중 적어도 일부(예: 카테고리, 스타일 및 길이)를 결정할 수 있다. 상기 제1 속성 정보는 예를 들면, 카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보, 길이 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 320에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 복수의 소매 상품 이미지들에 기반하여 복수의 소매 상품들에 대한 제2 속성 정보를 결정할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 각 소매 상품 이미지들에 포함된 텍스트를 추출하고, 추출된 텍스트에 기반하여 추출된 텍스트에 기반하여 각 소매 상품들에 대한 제2 속성 정보 중 적어도 일부를 결정할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 각 소매 상품 이미지들을 분석함에 따라 각 상품들의 특징을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 각 소매 상품들에 대한 제2 속성 정보 중 적어도 일부(예: 카테고리, 스타일 및 길이)를 결정할 수 있다. 상기 제2 속성 정보는 예를 들면, 카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보, 길이 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 330에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 제1 속성 정보와 제2 속성 정보에 기반하여 복수의 도매 상품들과 복수의 소매 상품들 간의 연관성을 확인할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 각 도매 상품들의 제1 속성 정보와 각 소매 상품들의 제2 속성 정보 간의 중복성 및 유사성 중 적어도 하나를 확인하고, 확인된 중복성 및 유사성 중 적어도 하나에 대한 연관성 점수를 산출할 수 있다.
동작 340에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 확인된 연관성에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품과 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 산출된 연관성 점수에 기반하여 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품들과의 연관성 점수가 제1 임계 값 이상인 도매 상품이 존재하는지를 확인할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 적어도 하나의 소매 상품들과의 연관성 점수가 제1 임계 값 이상인 도매 상품을 확인하면, 상기 확인된 도매 상품을 예컨대, 추천(또는, 홍보)할 도매 상품으로 선택할 수 있다.
동작 350에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 소매업체 단말(110)에 제공할 수 있다. 상기 추천 정보는 도매 상품 정보의 적어도 일부, 제1 속성 정보의 적어도 일부 및 도매업체 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 도매업체 정보는 예를 들면, 도매업체에 의해 운영되고 있는 오프라인 매장 정보(예: 매장명, 전화번호, 매장 위치) 및 온라인 매장 정보(예: 매장명, 웹 사이트 주소) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 상품 정보 제공 방법의 세부 흐름도를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 동작 410에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 복수의 상품 이미지들에 기반하여 도매 상품 및 소매 상품의 속성 정보를 각기 결정할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 상품 정보 제공 장치(130)는 도매 상품 이미지에 포함된 텍스트를 추출하고, 추출된 텍스트에 기반하여 각 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보 중 적어도 일부를 결정할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 각 도매 상품 이미지들을 분석함에 따라 상품 특징을 확인하고, 확인된 특징에 기반하여 각 도매 상품에 대한 제1 속성 정보 중 적어도 일부(예: 카테고리, 스타일 및 길이)를 결정할 수 있다. 또한, 상품 정보 제공 장치(130)는 상품 정보 제공 장치(130)는 도매 상품 이미지와 동일 또는 유사하게 각 소매 상품 이미지에 기반하여 제2 속성 정보를 결정할 수 있다.
동작 420에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 복수의 소매 상품 중 임계량(상술된, "제2 임계 값"에 대응) 이상 판매된 상품이 존재하는지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 소매업체 단말(110)로부터 수신된 판매량 정보에 기반하여 각 소매 상품의 판매량 또는 판매 비율을 확인할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 확인된 판매량 또는 판매 비율이 상기 임계량 이상인 소매 상품이 존재하는지를 확인할 수 있다.
상품 정보 제공 장치(130)는 동작 420에서, 복수의 소매 상품 중 임계량(제2 임계 값) 이상 판매된 상품을 확인하면, 동작 430에서, 복수의 도매 상품들 중 확인된 소매 상품과 관련된 도매 상품을 선택할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 제1 속성 정보와 제2 속성 정보 간의 유사도 및 중복도에 기반하여 각 도매 상품들과 각 소매 상품들 간의 연관성 점수를 확인하고, 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품들과 임계 값(제1 임계 값) 이상 연관된 도매 상품이 존재하는지를 확인할 수 있다. 상품 정보 제공 장치(130)는 복수의 소매 상품들과 임계 값(제1 임계 값) 이상 연관된 도매 상품을 추천(또는, 홍보)할 도매 상품으로 선택할 수 있다.
동작 430에서, 상품 정보 제공 장치(130)는 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 소매업체 단말(110)에 제공할 수 있다. 상기 추천 정보는 도매 상품 정보의 적어도 일부, 제1 속성 정보의 적어도 일부 및 도매업체 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 도매업체 정보는 예를 들면, 도매업체에 의해 운영되고 있는 오프라인 매장 정보(예: 매장명, 전화번호, 매장 위치) 및 온라인 매장 정보(예: 매장명, 웹 사이트 주소) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 상품 정보 제공 장치(130)는 동작 420에서, 복수의 소매 상품들 중 임계량(제2 임계 값) 이상 판매된 상품을 확인하지 못하면, 동작 450에서, 복수의 도매 상품 중 소매 상품들의 속성 정보와 관련된 도매 상품을 선택할 수 있다. 예를 들어, 상품 정보 제공 장치(130)는 제2 속성 정보에 기반하여 중복도가 높은 제2 속성 정보(예: 스타일)를 추출하고, 추출된 제2 속성 정보와 연관성이 임계 값 이상 연관된 제1 속성 정보를 갖는 도매 상품을 추천할 도매 상품으로 선택할 수 있다.
상술한 실시예에 따르면, 상품 정보 제공 장치(130)는 제2 속성 정보에 기반하여 각 소매업체의 소매 상품들에서 중복되는 경향성(예: 스타일)을 확인하고, 확인된 경향성에 따른 도매 상품을 추천할 수 있다. 이에, 상품 정보 제공 장치(130)는 각 소매 상품과 연관성이 높은 도매 상품을 소매업체에 추천할 수 있어, 각 도매 상품의 홍보 효과를 높일 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나","A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나" 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 메모리(130))(예: 내장 메모리 또는 외장 메모리)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램)로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 상품 정보 제공 장치(130))의 프로세서(예: 프로세서(135))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (9)

  1. 상품 정보 제공 장치에 있어서,
    소매업체 단말과 통신할 수 있는 통신 회로;
    적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
    적어도 하나의 도매업체와 관련된 복수의 도매 상품 정보에 기반하여 복수의 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보를 결정하고,
    상기 소매업체 단말과 관련된 복수의 소매 상품 정보에 기반하여 복수의 소매 상품들에 대한 제2 속성 정보를 결정하고,
    상기 제1 속성 정보와 상기 제2 속성 정보에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들과 상기 복수의 소매 상품들 간의 연관성을 확인하고,
    상기 확인된 연관성에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들 중에서 적어도 하나의 소매 상품들과 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택하고,
    상기 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 상기 소매업체 단말에 제공하도록 하는, 상품 정보 제공 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 소매업체 단말로부터 획득된 판매량 정보에 기반하여 상기 복수의 소매 상품들 중 제2 임계 값 이상 판매된 상기 적어도 하나의 소매 상품을 확인하고,
    상기 확인된 적어도 하나의 소매 상품과 상기 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택하도록 하는, 상품 정보 제공 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 판매량 정보는, 상기 적어도 하나의 소매 상품에 대한 사이즈 정보를 더 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 복수의 도매 상품들 중에서 상기 사이즈 정보에 관련된 도매 상품들을 추출하고,
    상기 추출된 도매 상품들 중에서 상기 확인된 적어도 하나의 소매 상품과 상기 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택하도록 하는, 상품 정보 제공 장치.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 제1 속성 정보 및 상기 제2 속성 정보 각각은,
    카테고리 정보, 스타일 정보, 가격 정보, 색상 정보, 길이 정보 및 소재 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 상품 정보 제공 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 도매 상품 정보 및 상기 복수의 소매 상품 정보 각각은, 상품 이미지를 포함하고, 상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 상품 이미지에 따른 상품 특징 및 상품 이미지에 포함된 텍스트 중 적어도 하나에 기반하여 상기 제1 속성 정보의 적어도 일부 및 제2 속성 정보의 적어도 일부를 각기 결정하도록 하는, 상품 정보 제공 장치.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 메모리로부터 계절 정보 및 트랜드(trend) 정보 중 적어도 하나의 정보를 획득하고,
    상기 복수의 도매 상품들 중에서 상기 적어도 하나의 정보에 대응하는 도매 상품들을 추출하고,
    상기 추출된 도매 상품들 중에서 상기 적어도 하나의 소매 상품들과 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택하도록 하는, 상품 정보 제공 장치.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써,
    상기 소매업체 단말에 의한 상기 추천 정보에 대한 응답에 기반하여, 도매 상품의 선택에 관련된 상기 제1 속성 정보와 상기 제2 속성 정보 간 연관성을 증가 또는 감소시키도록 하는, 상품 정보 제공 장치.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 추천 정보는,
    상기 선택된 도매 상품과 관련된 도매업체 정보를 포함하는, 상품 정보 제공 장치.
  9. 상품 정보 제공 장치에 의한 상품 정보 제공 방법에 있어서,
    적어도 하나의 도매업체와 관련된 복수의 도매 상품 이미지에 기반하여 복수의 도매 상품들에 대한 제1 속성 정보를 결정하는 동작;
    적어도 하나의 소매 상품 이미지에 기반하여 상기 적어도 하나의 소매 상품에 대한 제2 속성 정보를 결정하는 동작;
    상기 제1 속성 정보와 상기 제2 속성 정보에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들과 상기 적어도 하나의 소매 상품들 간의 연관성을 확인하는 동작;
    상기 확인된 연관성에 기반하여 상기 복수의 도매 상품들 중에서 상기 적어도 하나의 소매 상품들과 제1 임계 값 이상 연관된 도매 상품을 선택하는 동작; 및
    상기 선택된 도매 상품에 대한 추천 정보를 상기 적어도 하나의 소매 상품에 대응하는 소매업체 단말에 제공하는 동작
    을 포함하는 상품 정보 제공 방법.
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