KR20210009607A - 빅데이터 기반의 b2b2c 유통 시스템, 유통 서버와 데이터 분석 및 가공 방법 - Google Patents

빅데이터 기반의 b2b2c 유통 시스템, 유통 서버와 데이터 분석 및 가공 방법 Download PDF

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KR20210009607A KR1020190086352A KR20190086352A KR20210009607A KR 20210009607 A KR20210009607 A KR 20210009607A KR 1020190086352 A KR1020190086352 A KR 1020190086352A KR 20190086352 A KR20190086352 A KR 20190086352A KR 20210009607 A KR20210009607 A KR 20210009607A
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Abstract

빅데이터 기반의 B2B2C 유통 시스템, 유통 서버와 데이터 분석 및 가공 방법이 제공된다. 본 실시예에 따른 유통 서버는, 각 상품 생산자 단말과 연결되어 상기 각 상품 생산자 단말에서 제공되는 상품 정보를 관리하며, 상기 각 상품 정보와 관련된 컨텐츠를 온라인 상에서 공유하는 복수의 벤더 단말과 연결되어 각 벤더 단말로부터 상기 각 벤더 단말이 관리하는 고객 정보를 수신하고, 상기 고객 정보를 토대로 고객이 구매한 상품의 유통 정보를 관리하는 유통 서버에 있어서, 상기 유통 서버에서 제공되는 웹 페이지에서 상기 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록하는 등록부; 상기 각 상품 정보를 상기 카테고리 키워드 및 상기 모델 정보별로 온라인 상에서 진열하는 디스플레이부; 상기 온라인 상에서 발생되는 상품의 구매 이력을 토대로 각 고객별 선호도 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합에 대한 수익률을 빅데이터 분석하는 분석부; 및 상기 각 고객별 선호도 및 상기 수익률을 기초로 상기 각 고객별로 연관 상품을 추천하는 추천부를 포함한다.

Description

빅데이터 기반의 B2B2C 유통 시스템, 유통 서버와 데이터 분석 및 가공 방법{B2B2C DISTRIBUTION SYSTEM BASED ON BIG DATA, DISTRIBUTION SERVER, AND METHOD FOR DATA ANALYSIS AND DATA PROCESSING}
예시적인 실시예들은 B2B2C(Business to Business to Consumer) 유통 시스템에 있어서, 인공지능(AI : Artificial Intelligence)을 활용한 빅데이터 분석 및 데이터 가공 기술에 관한 것이다.
일반적으로, 글로벌 영업망을 구축하는 데에는 많은 비용과 시간적, 인적 노력이 소요되며 비록 좋은 상품(또는 컨텐츠)을 가지고 있다 하더라도 홍보 부족으로 인해 판매부진의 어려움을 겪는 경우가 빈번하다. 또한, B2B(Business to Business) 사업의 경우 상품의 해외 유통시 법적인 통관 절차 문제가 발생하게 된다.
또한, 기존의 유통 시스템은 단순히 상품을 소비자에게 유통시키는 데 그치고 있을 뿐, 소비자의 구매 이력이나 취향, 라이프 스타일, 감성 등을 분석하거나 관련 데이터를 가공하여 상품 진열에 다시 반영하는 데까지는 미치지 못하고 있다.
예시적인 실시예들은 해외 유통시 법적인 통관 절차 문제를 해결할 수 있는 B2B2C 유통 시스템을 제공함과 동시에, 소비자의 구매 이력이나 취향, 라이프 스타일, 감성 등을 분석하거나 관련 데이터를 가공하여 상품 진열에 다시 반영할 수 있는 인공지능 기반의 빅데이터 분석 및 데이터 가공 기술을 제공하기 위한 것이다.
예시적인 실시예에 따르면, 각 상품 생산자 단말과 연결되어 상기 각 상품 생산자 단말에서 제공되는 상품 정보를 관리하며, 상기 각 상품 정보와 관련된 컨텐츠를 온라인 상에서 공유하는 복수의 벤더 단말과 연결되어 각 벤더 단말로부터 상기 각 벤더 단말이 관리하는 고객 정보를 수신하고, 상기 고객 정보를 토대로 고객이 구매한 상품의 유통 정보를 관리하는 유통 서버에 있어서, 상기 유통 서버에서 제공되는 웹 페이지에서 상기 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록하는 등록부; 상기 각 상품 정보를 상기 카테고리 키워드 및 상기 모델 정보별로 온라인 상에서 진열하는 디스플레이부; 상기 온라인 상에서 발생되는 상품의 구매 이력을 토대로 각 고객별 선호도 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합에 대한 수익률을 빅데이터 분석하는 분석부; 및 상기 각 고객별 선호도 및 상기 수익률을 기초로 상기 각 고객별로 연관 상품을 추천하는 추천부를 포함하는, 유통 서버가 제공된다.
상기 카테고리 키워드는, 상품 유형, 계절 및 색상 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 분석부는, 각 고객별로 구매가 발생된 상품의 카테고리 키워드, 구매가 발생된 상품을 착용하고 있는 모델명, 구매가 발생된 상품의 가격 및 무게 중 하나 이상을 빅데이터 분석할 수 있다.
상기 추천부는, 상기 각 고객별 구매 상품들 중 상기 각 고객별 선호도가 기준치 이상인 상품들을 선별하고, 선별된 상기 상품들의 연관 상품들 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합 중 상기 수익률이 특정 임계치 이상인 조합을 상기 각 고객별로 추천할 수 있다.
다른 예시적인 실시예에 따르면, 각 상품 생산자 단말과 연결되어 상기 각 상품 생산자 단말에서 제공되는 상품 정보를 관리하며, 상기 각 상품 정보와 관련된 컨텐츠를 온라인 상에서 공유하는 복수의 벤더 단말과 연결되어 각 벤더 단말로부터 상기 각 벤더 단말이 관리하는 고객 정보를 수신하고, 상기 고객 정보를 토대로 고객이 구매한 상품의 유통 정보를 관리하는 유통 서버에서 제공되는 데이터 분석 및 가공 방법에 있어서, 상기 유통 서버에서 제공되는 웹 페이지에서 상기 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록하는 단계; 상기 각 상품 정보를 상기 카테고리 키워드 및 상기 모델 정보별로 온라인 상에서 진열하는 단계; 상기 온라인 상에서 발생되는 상품의 구매 이력을 토대로 각 고객별 선호도 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합에 대한 수익률을 빅데이터 분석하는 단계; 및 상기 각 고객별 선호도 및 상기 수익률을 기초로 상기 각 고객별로 연관 상품을 추천하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 및 가공 방법이 제공된다.
상기 카테고리 키워드는, 상품 유형, 계절 및 색상 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 분석하는 단계는, 각 고객별로 구매가 발생된 상품의 카테고리 키워드, 구매가 발생된 상품을 착용하고 있는 모델명, 구매가 발생된 상품의 가격 및 무게 중 하나 이상을 빅데이터 분석할 수 있다.
상기 추천하는 단계는, 상기 각 고객별 구매 상품들 중 상기 각 고객별 선호도가 기준치 이상인 상품들을 선별하고, 선별된 상기 상품들의 연관 상품들 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합 중 상기 수익률이 특정 임계치 이상인 조합을 상기 각 고객별로 추천할 수 있다.
본 실시예들에 따르면, 서비스 제공자가 여러 벤더들을 통해 상품 판매를 위한 고객들을 확보함과 동시에 벤더들로부터 제공 받은 고객 정보를 통해 해외 유통을 정상적으로 수행함으로써, 법적인 통관 절차 문제도 발생하지 않게 된다.
또한, 본 실시예들에 따르면, 소비자의 구매 이력이나 취향, 라이프 스타일, 감성 등을 분석하거나 관련 데이터를 가공하여 상품 진열에 다시 반영함으로써, 소비자에게 맞는 맞춤형 상품을 추천함과 동시에 상품 판매에 따른 수익률을 극대화시킬 수 있다.
도 1은 예시적인 실시예에 따른 유통 시스템의 상세 구성도
도 2는 예시적인 실시예에 따른 유통 서버의 상세 구성도
도 3은 예시적인 실시예에 따른 상품 등록의 예시
도 4는 예시적인 실시예에 따른 상품 등록의 예시
도 5는 예시적인 실시예에 따른 데이터 분석 및 가공 방법의 상세 흐름도
도 6은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 예시적인 실시예에 따른 유통 시스템(100)의 상세 구성도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 예시적인 실시예에 따른 유통 시스템(100)은 유통 서버(110), 상품 생산자 단말(120), 벤더 단말(130), 고객 단말(140) 및 국제 물류 서버(150)를 포함한다.
유통 서버(110)는 B2B2C(Business to Business to Consumer) 유통 서비스를 제공하는 데 사용되는 장치이다. 유통 서버(110)는 상기 유통 서비스의 제공을 위한 웹 페이지를 제공하며, 상품 생산자, 벤더, 일반 고객들은 상기 웹 페이지를 이용하여 상품 정보를 제공/확인하거나 상품을 구매할 수 있다. 유통 서버(110)는 B2B(Business to Business) 사업과 B2C(Business to Consumer) 사업을 결합시킨 형태의 유통 서비스를 제공한다.
이를 위해, 유통 서버(110)는 먼저 각 상품 생산자 단말(120)과 연결되어 상기 각 상품 생산자 단말(120)에서 제공되는 상품 정보를 관리한다. 상품 생산자 단말(120)은 상품을 생산, 제조하는 각 브랜드사, 즉 상품 생산자가 소지하는 단말을 나타낸다. 여기서, 브랜드사는 예를 들어, 디자이너 브랜드사, 제도권 브랜드사, 비제도권 브랜드사를 모두 포함하는 넓은 의미로 사용된다. 상품 생산자는 생산된 상품 및 상품 정보를 유통 서버(110) 측 서비스 제공자에게 제공할 수 있다.
또한, 유통 서버(110)는 복수의 벤더 단말(130)과 연결될 수 있으며, 상기 벤더 단말(130)에게 상품 정보를 제공할 수 있다. 벤더 단말(130)은 유통 서버(110) 측 웹 페이지에서 개시되는 상품들을 일반 고객에게 홍보하는 벤더들이 소지하는 단말을 나타낸다. 여기서, 벤더는 온, 오프라인 도매상, 티몰(Tmall), 징동(Jingdong) 등과 같은 플랫폼 벤더, 샤오홍슈와 같은 소셜 네트워크 서비스(SNS) 쇼핑몰 등을 모두 포함하는 넓은 의미로 사용된다. 벤더들은 벤더 단말(130)을 통해 온라인 상에서 상기 상품들에 대한 마케팅, 홍보 컨텐츠를 공유할 수 있다. 일 예시로서, 벤더들은 벤더 단말(130)을 통해 SNS 상에서 상기 상품들에 대한 마케팅, 홍보 컨텐츠를 공유할 수 있다. 상기 마케팅, 홍보 컨텐츠는 유통 서버(110)에서 제작되어 벤더 단말(130)로 제공될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 벤더 단말(130)이 상기 마케팅, 홍보 컨텐츠를 직접 제작하여 온라인 상에서 공유할 수도 있다.
벤더들이 벤더 단말(130)을 통해 상기 상품들에 대한 홍보 활동을 한 결과, 상기 벤더들과 연결된 일반 고객이 상기 상품들을 구매할 수 있다. 이 경우, 벤더 단말(130)은 상품을 구매한 고객들, 즉 자신들이 관리하는 고객 정보를 유통 서버(110)로 제공할 수 있다. 이에 따라, 유통 서버(110)은 상기 고객 정보를 토대로 고객이 구매한 상품의 유통 정보를 작성하고, 상기 고객 정보 및 유통 정보를 국제 물류 서버(150)로 전달할 수 있다. 국제 물류 서버(150)는 해외 유통을 담당하는 업체의 서버로서, 상기 상품의 배송이 완료되는 경우 고객 단말(140)로 배송 완료 메시지를 전송할 수 있다. 한편, 여기서는 설명의 편의상 유통 서버(110)와 국제 물류 서버(150)를 기능상 구별하여 도식하였으나 이에 한정되는 것은 아니며, 유통 서버(110)와 국제 물류 서버(150)는 일체로서 형성될 수도 있다. 즉, 이 경우 유통 서버(110) 측 서비스 제공자는 상품의 마케팅, 판매, 유통의 전 과정을 책임지게 된다.
또한, 벤더 단말(130)과 고객 단말(140) 간의 서비스 제공 형태는 B2C(Business to Consumer)이며, 유통 서버(110)와 벤더 단말(130) 간의 서비스 제공 형태는 B2B(Business to Business)가 된다. 서비스 제공자는 B2C 서비스를 제공하는 벤더들에게 B2B 서비스를 제공함으로써, 결과적으로 B2B2C 서비스를 제공하게 된다. 이때, 서비스 제공자는 벤더들에게 고객 정보를 받아 해외 유통을 수행함으로써, 법적인 통관 절차를 정상적으로 밟을 수 있게 된다. 따라서, 본 실시예들에 따르면, 서비스 제공자가 여러 벤더들을 통해 상품 판매를 위한 고객들을 확보함과 동시에 벤더들로부터 제공 받은 고객 정보를 통해 해외 유통을 정상적으로 수행함으로써, 법적인 통관 절차 문제도 발생하지 않게 된다.
또한, 유통 서버(110)는 소비자의 구매 이력이나 취향, 라이프 스타일, 감성 등을 분석하거나 관련 데이터를 가공하여 상품 진열에 다시 반영할 수 있는 인공지능 기반의 빅데이터 분석 및 데이터 가공 기술을 제공할 수 있다. 이에 대해서는 도 2 내지 도 5를 참조하여 구체적으로 후술하기로 한다.
도 2는 예시적인 실시예에 따른 유통 서버(110)의 상세 구성도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 예시적인 실시예에 따른 유통 서버(110)는 등록부(202), 디스플레이부(204), 분석부(206) 및 추천부(208)를 포함한다.
등록부(202)는 유통 서버(110)에서 제공되는 웹 페이지에서 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록한다. 관리자는 상품 판매를 위해 웹 페이지 상에서 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록할 수 있다. 이때, 상기 카테고리 키워드는 예를 들어, 상품 유형, 계절 및 색상 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
도 3 및 도 4는 예시적인 실시예에 따른 상품 등록의 예시이다.
먼저, 도 3을 참조하면, 관리자는 등록하고자 하는 상품의 분류정보를 등록할 수 있다. 일 예시로서, 관리자는 등록하고자 하는 상품의 기본분류(예를 들어, "casual"), 2차 분류("jacket"), 3차 분류, 검색 키워드("summer") 등을 등록할 수 있다.
다음으로, 도 4를 참조하면, 관리자는 등록하고자 하는 상품의 상세정보를 등록할 수 있다. 일 예시로서, 관리자는 상품코드, 상품명, 기본설명, 웹 페이지에서의 출력 순서, 상품의 제조사/원산지/브랜드, 상품을 착용하고 있는 모델의 이름/아이디, 입점사 등을 등록할 수 있다.
또한, 관리자는 상품 정보로서 상품설명, 사이즈 설명, 제품소재/색상/치수 등을 등록할 수 있다.
이때, 관리자는 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록할 수 있다. 상술한 바와 같이, 카테고리 키워드는 예를 들어, 상품 유형, 계절 및 색상 등이 될 수 있다. 또한, 가격 정보는 해당 상품의 원가, 매입가, 판매가격, 소비자가 등이 될 수 있다. 또한, 무게 정보는 해당 상품의 무게일 수 있으며, 상기 무게 정보는 앞서 설명한 해외 유통시 필요하게 된다.
또한, 관리자는 각 모델별로 여러 상품들을 등록할 수 있으며, 상기 모델에 믹스 매치된 여러 상품들의 조합을 등록할 수 있다. 이에 따라, 일반 고객이나 벤더들은 각 상품들의 조합이 투영된 모델 이미지를 보고 상품들을 선택하거나 구매할 수 있다.
디스플레이부(204)는 상기 각 상품 정보를 상기 카테고리 키워드 및 상기 모델 정보별로 온라인 상에서 진열한다. 디스플레이부(204)는 유통 서버(110)에서 제공되는 웹 페이지 상에서 상기 각 상품 정보를 상기 카테고리 키워드 및 상기 모델 정보별로 디스플레이할 수 있다. 이때, 디스플레이부(204)는 각 모델에 믹스 매치된 여러 상품들의 조합을 디스플레이할 수 있으며, 일반 고객이나 벤더들은 각 상품들의 조합이 투영된 모델 이미지를 보고 상품들을 선택하거나 구매할 수 있다.
분석부(206)는 상기 온라인 상에서 발생되는 상품의 구매 이력을 토대로 각 고객별 선호도 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합에 대한 수익률을 빅데이터 분석한다. 분석부(206)는 인공지능(AI)을 기반으로 상기 상품의 구매 이력을 빅데이터 분석할 수 있다. 구체적으로, 분석부(206)는 각 고객별로 구매가 발생된 상품의 카테고리 키워드, 구매가 발생된 상품을 착용하고 있는 모델명, 구매가 발생된 상품의 가격 및 무게 중 하나 이상을 빅데이터 분석하고, 이에 따라 각 고객별 선호도나 취향, 라이프 스타일, 감성 등을 파악할 수 있게 된다. 또한, 분석부(206)는 구매가 발생한 상품들의 원가, 매입가, 판매가격, 소비자가 등을 기초로 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합에 대한 수익률을 각각 계산할 수 있다.
추천부(208)는 상기 각 고객별 선호도 및 상기 수익률을 기초로 상기 각 고객별로 연관 상품을 추천한다. 구체적으로, 추천부(208)는 상기 각 고객별 구매 상품들 중 상기 각 고객별 선호도가 기준치 이상인 상품들을 선별하고, 선별된 상기 상품들의 연관 상품들 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합 중 상기 수익률이 특정 임계치 이상인 조합을 상기 각 고객별로 추천할 수 있다. 여기서, 연관 상품들은 예를 들어, 구매가 발생된 상품들과 카테고리 키워드가 같거나 유사 범주에 해당하는 상품을 나타낸다.
또한, 이와 같이 분석된 고객들의 선호나 취향, 수익률 조합 상품들에 대한 정보는 내부 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있으며, 관리자는 이러한 정보를 참조하여 상품의 확보 및 재고물량을 조절하거나 새로운 상품의 입점여부를 결정할 수 있다.
즉, 본 실시예들에 따르면, 소비자의 구매 이력이나 취향, 라이프 스타일, 감성 등을 분석하거나 관련 데이터를 가공하여 상품 진열에 다시 반영함으로써, 소비자에게 맞는 맞춤형 상품을 추천함과 동시에 상품 판매에 따른 수익률을 극대화시킬 수 있다.
도 5는 예시적인 실시예에 따른 데이터 분석 및 가공 방법의 상세 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
S102 단계에서, 등록부(202)는 유통 서버(110)에서 제공되는 웹 페이지에서 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록한다.
S104 단계에서, 디스플레이부(204)는 상기 각 상품 정보를 상기 카테고리 키워드 및 상기 모델 정보별로 온라인 상에서 진열한다.
S106 단계에서, 분석부(206)는 상기 온라인 상에서 발생되는 상품의 구매 이력을 토대로 각 고객별 선호도 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합에 대한 수익률을 빅데이터 분석한다.
S108 단계에서, 추천부(208)는 상기 각 고객별 선호도 및 상기 수익률을 기초로 상기 각 고객별로 연관 상품을 추천한다.
도 6은 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 예시하여 설명하기 위한 블록도이다.
도시된 컴퓨팅 환경(10)은 컴퓨팅 장치(12)를 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨팅 장치(12)는 유통 서버(110), 또는 유통 시스템(100)에 포함되는 하나 이상의 컴포넌트일 수 있다.
컴퓨팅 장치(12)는 적어도 하나의 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16) 및 통신 버스(18)를 포함한다. 프로세서(14)는 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(14)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 상기 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 상기 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(14)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(12)로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)에 저장된 프로그램(20)은 프로세서(14)에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 컴퓨팅 장치(12)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.
통신 버스(18)는 프로세서(14), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(16)를 포함하여 컴퓨팅 장치(12)의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.
컴퓨팅 장치(12)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(24)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(22) 및 하나 이상의 네트워크 통신 인터페이스(26)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(22) 및 네트워크 통신 인터페이스(26)는 통신 버스(18)에 연결된다. 입출력 장치(24)는 입출력 인터페이스(22)를 통해 컴퓨팅 장치(12)의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 포인팅 장치(마우스 또는 트랙패드 등), 키보드, 터치 입력 장치(터치패드 또는 터치스크린 등), 음성 또는 소리 입력 장치, 다양한 종류의 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치, 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다. 예시적인 입출력 장치(24)는 컴퓨팅 장치(12)를 구성하는 일 컴포넌트로서 컴퓨팅 장치(12)의 내부에 포함될 수도 있고, 컴퓨팅 장치(12)와는 구별되는 별개의 장치로 컴퓨팅 장치(12)와 연결될 수도 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 전술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10 : 컴퓨팅 환경
12 : 컴퓨팅 장치
14 : 프로세서
16 : 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
18 : 통신 버스
20 : 프로그램
22 : 입출력 인터페이스
24 : 입출력 장치
26 : 네트워크 통신 인터페이스
100 : 유통 시스템
110 : 유통 서버
120 : 상품 생산자 단말
130 : 벤더 단말
140 : 고객 단말
150 : 국제 물류 서버
202 : 등록부
204 : 디스플레이부
206 : 분석부
208 : 추천부

Claims (8)

  1. 각 상품 생산자 단말과 연결되어 상기 각 상품 생산자 단말에서 제공되는 상품 정보를 관리하며, 상기 각 상품 정보와 관련된 컨텐츠를 온라인 상에서 공유하는 복수의 벤더 단말과 연결되어 각 벤더 단말로부터 상기 각 벤더 단말이 관리하는 고객 정보를 수신하고, 상기 고객 정보를 토대로 고객이 구매한 상품의 유통 정보를 관리하는 유통 서버에 있어서,
    상기 유통 서버에서 제공되는 웹 페이지에서 상기 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록하는 등록부;
    상기 각 상품 정보를 상기 카테고리 키워드 및 상기 모델 정보별로 온라인 상에서 진열하는 디스플레이부;
    상기 온라인 상에서 발생되는 상품의 구매 이력을 토대로 각 고객별 선호도 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합에 대한 수익률을 빅데이터 분석하는 분석부; 및
    상기 각 고객별 선호도 및 상기 수익률을 기초로 상기 각 고객별로 연관 상품을 추천하는 추천부를 포함하는, 유통 서버.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 카테고리 키워드는, 상품 유형, 계절 및 색상 중 하나 이상을 포함하는, 유통 서버.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 분석부는, 각 고객별로 구매가 발생된 상품의 카테고리 키워드, 구매가 발생된 상품을 착용하고 있는 모델명, 구매가 발생된 상품의 가격 및 무게 중 하나 이상을 빅데이터 분석하는, 유통 서버.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 추천부는, 상기 각 고객별 구매 상품들 중 상기 각 고객별 선호도가 기준치 이상인 상품들을 선별하고, 선별된 상기 상품들의 연관 상품들 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합 중 상기 수익률이 특정 임계치 이상인 조합을 상기 각 고객별로 추천하는, 유통 서버.
  5. 각 상품 생산자 단말과 연결되어 상기 각 상품 생산자 단말에서 제공되는 상품 정보를 관리하며, 상기 각 상품 정보와 관련된 컨텐츠를 온라인 상에서 공유하는 복수의 벤더 단말과 연결되어 각 벤더 단말로부터 상기 각 벤더 단말이 관리하는 고객 정보를 수신하고, 상기 고객 정보를 토대로 고객이 구매한 상품의 유통 정보를 관리하는 유통 서버에서 제공되는 데이터 분석 및 가공 방법에 있어서,
    상기 유통 서버에서 제공되는 웹 페이지에서 상기 각 상품 정보를 상기 각 상품 정보와 관련된 다수의 카테고리 키워드, 모델 정보, 가격 정보 및 무게 정보와 함께 등록하는 단계;
    상기 각 상품 정보를 상기 카테고리 키워드 및 상기 모델 정보별로 온라인 상에서 진열하는 단계;
    상기 온라인 상에서 발생되는 상품의 구매 이력을 토대로 각 고객별 선호도 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합에 대한 수익률을 빅데이터 분석하는 단계; 및
    상기 각 고객별 선호도 및 상기 수익률을 기초로 상기 각 고객별로 연관 상품을 추천하는 단계를 포함하는, 데이터 분석 및 가공 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 카테고리 키워드는, 상품 유형, 계절 및 색상 중 하나 이상을 포함하는, 데이터 분석 및 가공 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 분석하는 단계는, 각 고객별로 구매가 발생된 상품의 카테고리 키워드, 구매가 발생된 상품을 착용하고 있는 모델명, 구매가 발생된 상품의 가격 및 무게 중 하나 이상을 빅데이터 분석하는, 데이터 분석 및 가공 방법.
  8. 청구항 5에 있어서,
    상기 추천하는 단계는, 상기 각 고객별 구매 상품들 중 상기 각 고객별 선호도가 기준치 이상인 상품들을 선별하고, 선별된 상기 상품들의 연관 상품들 및 상기 선호도가 기준치 이상인 상품들의 조합 중 상기 수익률이 특정 임계치 이상인 조합을 상기 각 고객별로 추천하는, 데이터 분석 및 가공 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112966178A (zh) * 2021-03-05 2021-06-15 北京百度网讯科技有限公司 咨询结果的分发方法、装置、设备以及存储介质

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