KR20210020717A - 자동화된 키오스크를 이용하는 실시간 리스크 정보활용 반품 아이템 수거를 위한 컴퓨터 구현 시스템 및 방법 - Google Patents

자동화된 키오스크를 이용하는 실시간 리스크 정보활용 반품 아이템 수거를 위한 컴퓨터 구현 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

개시된 실시예들은 실시간 리스크 결정에 기초하여 자동화된 키오스크를 사용하여 반품 아이템을 수거하는 것과 관련된 시스템들 및 방법들을 제공한다. 자동화된 키오스크는 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처하고 반품 아이템 정보와 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을, 이력 정보에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 실행시켜 리스크 레벨을 결정할 수 있는 서버에 전송한다. 서버는 기계 학습 모델을 사용함으로써 수령된 반품에 기초하여 리스크 레벨을 결정하고 결정된 리스크 레벨을 실시간으로 키오스크에 전송한다. 결정된 리스크 레벨과 반품 아이템과 연관된 반품량에 기초하여, 서버는 또한 실시간으로 환불을 처리할 수 있다.

Description

자동화된 키오스크를 이용하는 실시간 리스크 정보활용 반품 아이템 수거를 위한 컴퓨터 구현 시스템 및 방법{COMPUTER-IMPLEMENTED SYSTEMS AND METHODS FOR REAL-TIME RISK-INFORMED RETURN ITEM COLLECTION USING AN AUTOMATED KIOSK}
본 개시는 일반적으로 자동화된 키오스크를 사용하여 반품 아이템을 수거하기 위한 컴퓨터화된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예들은 창의적이고 독특한 시스템에 관한 것으로, 실시간 리스크 결정에 기초하여 반품 아이템을 효율적으로 수거하기 위한 컴퓨터 구현 시스템, 방법 및 장치에 관한 것이다.
반품 사기(return fraud)는 소매 업계에서 공통적인 문제이다. 일반적인 반품 손실은 빈 상자, 손상된 아이템, 잘못된 아이템, 반품 사기 링 등에서 발생한다. 일반적인 반품 손실 외에도, 검사 및 재입고로 인한 추가 인건비가 있다. 또한 반품은 가격 인하, 재고 부족 및 기타 비용을 초래한다. 반품 아이템을 수거하기 위해 현재 존재하는 시스템은 반품 사기를 검출하도록 구성되어 있지만, 시스템이 반품 아이템을 즉시 수락하거나 거절하고 환불을 처리할 수 없을 때에는 공통적인 문제가 발생한다. 예를 들어, 높은 금액의 반품 아이템과 연관된 고객은, 그 아이템이 반품되는 즉시 환불받기를 원할 수 있지만, 시스템이 반품이 사기인지 여부를 즉시 결정할 수 없어서 즉시 환불을 처리할 수 없다. 이로 인해 고객 만족도가 떨어지고, 불만족한 고객으로부터의 후기는 다른 구매자들로부터의 잠재적 판매를 방해할 수 있다.
이러한 문제들을 완화하기 위해, 종래의 전자 시스템은 반품 사기를 처리하기 위한 반품 정책(예를 들어, 전자적-시행 규칙)을 사용한다. 정책들은 고객들이 안전감을 얻을 수 있도록 해주며, 이는 결국 상인이 품질과 커밋먼트(commitment) 중 하나가 된다는 것을 보여준다. 그러나 이러한 정책들은 일반적으로 너무 엄격하고 융통성이 없어 빈번한 업데이트를 필요로 한다. 이러한 시스템은 효율적인 방식으로 반품을 처리하려고 시도하고 있지만, 많은 경우 고객들은 즉각적이고 원하는 환불을 받을 수 없었고, 상인들은 그에 따라 실시간 조치를 취함으로써 사기적인 반품 손실을 줄일 수 없었다. 예를 들어 높은 리스크 반품은 직접적인 비용 손실이나 배달/재입고 비용을 감소시키기 위해 즉각적으로 거절될 수 있으며, 낮은 리스크 반품은 더 좋은 고객 경험을 얻기 위해 즉시 환불을 받을 수 있다.
따라서 반품 손실을 감소시키는 효율적인 반품 사기 검출을 위한 개선된 방법 및 시스템에 대한 요구가 있다.
본 개시의 일 양태는 실시간 리스크 결정에 기초하여 반품 아이템을 수거하기 위한 자동화된 키오스크에 관한 것이다. 자동화된 키오스크는 이미징 디바이스, 리셉터클(receptacle), 네트워크 인터페이스, 디스플레이 스크린 및 하나 이상의 컨테이너를 포함하고, 각 컨테이너는 비거나 점유된 상태와 연관된 식별자와 연관된다. 자동화된 키오스크는 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스와 동작들을 수행하도록 명령들을 실행시키도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 더 포함할 수 있다. 동작들은 이미징 디바이스로, 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처함으로써 사용자 입력에 응답하는 단계 및 네트워크 인터페이스를 통해, 반품 아이템 정보와 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을, 리스크 점수를 예측하기 위해 이력 정보에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 실행시킬 수 있는 서버에 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 서버는 기계 학습 모델을 이용함으로써 수신된 반품에 기초하여 반품 요청의 리스크 점수를 예측하고, 예측된 리스크 점수에 기초하여 리스크 레벨을 결정하고, 그리고 결정된 리스크 레벨을 키오스크로 전송하도록 구성된다. 서버가 리스크 레벨을 전송할 때, 동작들은 네트워크 인터페이스를 통해 서버로부터, 전송된 리스크 레벨을 수신하는 단계, 수신된 리스크 레벨에 기초하여 반품 결과를 결정하는 단계, 및 그 반품 결과를 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다. 동작들은 실시간으로 수행된다.
본 개시의 다른 양태는 실시간 리스크 결정에 기초하여 자동화된 키오스크를 사용하여 반품 아이템을 수거하기 위한 방법에 관한 것이다. 이 방법은 이미징 디바이스로, 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처함으로써 사용자 입력에 응답하는 단계와 네트워크 인터페이스를 통해, 반품 아이템 정보와 상기 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을, 리스크 점수를 예측하기 위해 이력 정보에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 실행시킬 수 있는 서버에 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 서버는 기계 학습 모델을 이용함으로써 수신된 반품에 기초하여 반품 요청의 리스크 점수를 예측하고, 예측된 리스크 점수에 기초하여 리스크 레벨을 결정하고, 그리고 결정된 리스크 레벨을 키오스크로 전송하도록 구성된다. 서버가 리스크 레벨을 전송할 때, 이 방법은 네트워크 인터페이스를 통해 서버로부터, 전송된 리스크 레벨을 수신하는 단계, 수신된 리스크 레벨에 기초하여 반품 결과를 결정하는 단계, 및 그 반품 결과를 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 방법은 실시간으로 수행된다.
본 개시의 다른 양태는 위에서 논의된 것과 같은 자동화된 키오스크와 서버를 포함하는 시스템에 관한 것이다. 개시된 실시예들에 따라서, 서버는 리스크 점수를 예측하기 위해 이력 정보에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 실행시킬 수 있다. 서버는 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스와 동작들을 수행하도록 명령들을 실행시키도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 동작들은 키오스크로부터, 반품 아이템 정보와 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을 수신하는 단계, 기계 학습 모델을 활용함으로써 수신된 반품에 기초하여 반품 요청의 리스크 점수를 예측하는 단계, 예측된 리스크 점수에 기초하여 리스크 레벨을 결정하는 단계, 및 결정된 리스크 레벨을 키오스크로 전송하는 단계를 포함한다.
다른 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터- 판독 가능 매체도 본 명세서에서 논의된다.
도 1a는 개시된 실시예들에 따른, 배송, 운송 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 도시하는 개략적인 블록도이다.
도 1b는 개시된 실시예들에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소와 함께 검색 요청을 만족시키는 하나 이상의 검색 결과를 포함하는 검색 결과 페이지(SRP, Search Result Page)의 샘플을 도시한다.
도 1c는 개시된 실시예들에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소와 함께 제품 및 제품에 관한 정보를 포함하는 샘플 단일 디스플레이 페이지(SDP, Single Display Page)를 도시한다.
도 1d는 개시된 실시예들에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소와 함께 가상 쇼핑 장바구니에 담긴 아이템을 포함하는 샘플 장바구니 페이지를 도시한다.
도 1e는 개시된 실시예들에 따른, 상호 동작 사용자 인터페이스 요소와 함께 구매 및 배송에 관한 정보와 함께 가상 쇼핑 장바구니로부터의 아이템을 포함하는 샘플 주문 페이지를 도시한다.
도 2는 개시된 실시예들에 따른, 개시된 컴퓨터화된 시스템을 이용하도록 구성된 예시적인 풀필먼트 센터의 개략도이다.
도 3은 개시된 실시예들에 따른, 반품 아이템들에 대한 실시간 결정을 제공하도록 구성될 수 있는 예시적인 시스템 환경의 도시적 다이어그램이다.
도 4는 개시된 실시예들에 따른, 개시된 방법들의 기능들을 수행하도록 구성된, 키오스크의 예시적인 다이어그램이다.
도 5는 개시된 실시예들에 따른, 자동화된 키오스크를 사용하여 실시간으로 반품 아이템과 관련된 반품 리스크를 결정하기 위한 프로세스의 예시적인 순서도이다.
도 6은 개시된 실시예들에 따른, 자동화된 키오스크를 사용하여 수락된 반품 아이템에 대한 환불을 처리하기 위한 프로세스의 예시적인 순서도이다.
이하의 상세한 설명은 첨부 도면을 참조한다. 가능하면, 동일한 참조 번호가 도면 및 이하의 설명에서 동일하거나 또는 유사한 부분을 참조하기 위해 사용된다. 몇몇 예시적인 실시예가 본 명세서에 설명되지만, 변형예, 적응예 및 다른 구현예가 가능하다. 예를 들어, 도면들에 도시된 구성요소들 및 단계들에 대한 대체예, 추가예 또는 변형예가 이루어질 수 있으며, 본 명세서에서 설명된 예시적 방법들을 개시된 방법들에 대해 단계들을 대체, 재정렬, 제거 또는 추가함으로써 변형될 수 있다. 따라서 이하의 상세한 설명은 개시된 실시예들 및 예시들로 제한되지 않는다. 대신에, 본 발명의 적합한 범위는 첨부된 청구 범위에 의해 규정된다.
본 개시의 실시예들은 자동화된 키오스크를 이용함으로써 실시간 리스크 결정에 기초하여 반품 아이템을 수거하도록 구성된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 개시된 실시예들은 실시간 리스크 결정에 기초하여 반품 아이템을 수거하는 것을 가능하게 하는 혁신적인 기술적 기능을 제공한다. 예를 들어, 개시된 실시예들은 자동화된 키오스크로부터의 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보가, 리스크 점수를 예측하기 위해 이력 정보에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 실행시킬 수 있는 서버에 전송될 수 있고, 서버가 예측된 리스크 점수에 기초하여 반품 아이템과 연관된 리스크 레벨을 결정할 수 있고, 서버가 결정된 리스크 레벨을 키오스크로 전송하여, 그 결정된 리스크 레벨에 기초하여 반품 아이템을 편리하게 수락 또는 거절할 수 있게 한다. 또한, 개시된 실시예들은 반품과 연관된 결정된 리스크 레벨에 기초하여 반품에 대한 환불을 처리할 수 있는 혁신적인 기술적 특징을 제공한다. 예를 들어, 개시된 실시예들은 반품 및 반품 금액과 연관된 결정된 리스크 레벨에 기초하여 환불의 결정을 가능하게 하고, 그 결정된 환불의 효율적인 처리를 가능하게 한다.
도 1a를 참조하면, 배송, 운송 및 물류 운영을 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 시스템의 예시적인 실시예를 나타낸 개략적인 블록도(100)가 도시되어 있다. 도 1a에 나타낸 바와 같이, 시스템(100)은 다양한 시스템을 포함할 수 있으며, 이들 각각은 하나 이상의 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 시스템은 또한(예를 들어, 케이블을 사용한) 직접 연결을 통해 서로 연결될 수 있다. 도시된 시스템은 배송 기관 기술(shipment authority technology, SAT) 시스템(101), 외부 프론트 엔드 시스템(103), 내부 프론트 엔드 시스템(105), 운송 시스템(107), 모바일 디바이스(107A, 107B, 107C), 판매자 포털(109), 배송 및 주문 트래킹(shipment and order tracking, SOT) 시스템(111), 풀필먼트 최적화(fulfillment optimization, FO) 시스템(113), 풀필먼트 메시징 게이트웨이(fulfillment messaging gateway, FMG)(115), 공급 체인 관리(supply chain management, SCM) 시스템(117), 창고 관리 시스템(119), 모바일 디바이스(119A, 119B, 119C)(풀필먼트 센터(fulfillment center, FC)(200) 내부에 있는 것으로 도시됨), 제3자 풀필먼트 시스템(121A, 121B, 121C), 풀필먼트 센터 인증 시스템(fulfillment center authorization system, FC Auth)(123), 및 노동 관리 시스템(labor management system, LMS)(125)을 포함한다.
일부 실시예에서, SAT 시스템(101)은 주문 상태와 배달 상태를 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SAT 시스템(101)은 주문이 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date, PDD)를 지났는지를 결정할 수 있고, 새로운 주문을 개시시키고, 배달되지 않은 주문의 아이템을 다시 배송하며, 배달되지 않은 주문을 취소하고, 주문 고객과 연락을 시작하는 것 등을 포함하는 적합한 조치를 취할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, (특정 기간 동안 배송된 패키지의 개수와 같은) 출력, 및(배송시 사용하기 위해 수신된 빈 카드보드 박스의 개수와 같은) 입력을 포함하는 다른 데이터를 감시할 수 있다. SAT 시스템(101)은 또한, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및 FO 시스템(113)과 같은 장치들 간의(예를 들면, 저장 전달(store-and-forward) 또는 다른 기술을 사용하는) 통신을 가능하게 하는 시스템(100) 내의 상이한 장치들 사이의 게이트웨이로서 동작할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 사용자가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 동작할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)이 시스템의 프레젠테이션을 가능하게 하여 사용자가 아이템에 대한 주문을 할 수 있도록 하는 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 요청을 수신하고, 아이템 페이지를 제시하며, 결제 정보를 요청하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 Apache HTTP 서버, Microsoft Internet Information Services(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 외부 디바이스(예를 들어, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B))로부터 요청을 수신 및 처리하고, 이들 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 장치로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록 설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 또는 결제 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 반면, 다른 양상에서는 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 대 서버, 데이터베이스 대 데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.
도 1b, 1c, 1d 및 1e에 의해 나타낸 단계들의 예시적인 세트는 외부 프론트 엔드 시스템(103)의 일부 동작을 설명하는 것을 도울 것이다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 프레젠테이션 및/또는 디스플레이를 위해 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 검색 결과 페이지(Search Result Page, SRP)(예를 들면, 도 1b), 싱글 디테일 페이지(Single Detail Page, SDP)(예를 들면, 도 1c), 장바구니 페이지(Cart page)(예를 들면, 도 1d), 또는 주문 페이지(예를 들면, 도 1e)를 포함하는 하나 이상의 웹페이지를 호스팅하거나 제공할 수 있다.(예를 들면, 모바일 디바이스(102A) 또는 컴퓨터(102B)를 사용하는) 사용자 디바이스는 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 이동하고 검색 박스에 정보를 입력함으로써 검색을 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 FO 시스템(113)으로부터 검색 요청을 만족하는 정보를 요청할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 또한, (FO 시스템(113)으로부터) 검색 결과에 포함된 각 제품에 대한 약속된 배달 날짜(Promised Delivery Date) 또는 "PDD"를 요청하고 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 제품이 들어있는 패키지가 특정 기간 이내, 예를 들면, 하루의 끝(PM 11:59)까지 주문되면 언제 사용자가 원하는 장소에 도착하는지에 대한 추정 또는 제품이 사용자가 원하는 장소에 배달될 약속된 날짜를 나타낼 수 있다(PDD는 FO 시스템(113)과 관련하여 이하에서 더 논의된다).
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보에 기초하여 SRP(예를 들면, 도 1b)를 준비할 수 있다. SRP는 검색 요청을 만족하는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이는 검색 요청을 만족하는 제품의 사진을 포함할 수 있다. SRP는 또한, 각 제품에 대한 각각의 가격, 또는 각 제품, PDD, 무게, 크기, 오퍼(offer), 할인 등에 대한 개선된 배달 옵션에 관한 정보를 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 (예를 들면, 네트워크를 통해) SRP를 요청 사용자 디바이스로 전송할 수 있다.
사용자 디바이스는 SRP에 나타낸 제품을 선택하기 위해, 예를 들면, 사용자 인터페이스를 클릭 또는 탭핑하거나, 다른 입력 디바이스를 사용하여 SRP로부터 제품을 선택할 수 있다. 사용자 디바이스는 선택된 제품에 관한 정보에 대한 요청을 만들어 내고 이를 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있다. 이에 응답하여, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 선택된 제품에 관한 정보를 요청할 수 있다. 예를 들면, 정보는 각각의 SRP 상에 제품에 대해 제시된 것 이상의 추가 정보를 포함할 수 있다. 이는, 예를 들면, 유통 기한, 원산지, 무게, 크기, 패키지 내의 아이템 개수, 취급 지침, 또는 제품에 대한 다른 정보를 포함할 수 있다. 정보는 또한, (예를 들면, 이 제품 및 적어도 하나의 다른 제품을 구입한 고객의 빅 데이터 및/또는 기계 학습 분석에 기초한) 유사한 제품에 대한 추천, 자주 묻는 질문에 대한 답변, 고객의 후기, 제조 업체 정보, 사진 등을 포함할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 수신된 제품 정보에 기초하여 SDP(Single Detail Page)(예를 들면, 도 1c)를 준비할 수 있다. SDP는 또한, "지금 구매(Buy Now)" 버튼, "장바구니에 추가(Add to Cart)" 버튼, 수량 필드, 아이템 사진 등과 같은 다른 상호 동작 요소를 포함할 수 있다. SDP는 제품을 오퍼하는 판매자의 리스트를 포함할 수 있다. 이 리스트는 최저가로 제품을 판매하는 것으로 오퍼하는 판매자가 리스트의 최상단에 위치하도록, 각 판매자가 오퍼한 가격에 기초하여 순서가 정해질 수 있다. 이 리스트는 또한 최고 순위 판매자가 리스트의 최상단에 위치하도록, 판매자 순위에 기초하여 순서가 정해질 수 있다. 판매자 순위는 예를 들어, 약속된 PDD를 지켰는지에 대한 판매자의 과거 추적 기록을 포함하는 복수의 인자에 기초하여 만들어질 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 (예를 들면, 네트워크를 통해) SDP를 요청 사용자 디바이스로 전달할 수 있다.
요청 사용자 디바이스는 제품 정보를 나열하는 SDP를 수신할 수 있다. SDP를 수신하면, 사용자 디바이스는 SDP와 상호 동작할 수 있다. 예를 들면, 요청 사용자 디바이스의 사용자는 SDP의 "장바구니에 담기(Place in Cart)" 버튼을 클릭하거나, 이와 상호 동작할 수 있다. 이렇게 하면 사용자와 연계된 쇼핑 장바구니에 제품이 추가된다. 사용자 디바이스는 제품을 쇼핑 장바구니에 추가하기 위해 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 이러한 요청을 전송할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 장바구니 페이지(예를 들면, 도 1d)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 장바구니 페이지는 사용자가 가상의 "쇼핑 장바구니(shopping cart)"에 추가한 제품을 나열한다. 사용자 디바이스는 SRP, SDP, 또는 다른 페이지의 아이콘을 클릭하거나, 상호 동작함으로써 장바구니 페이지를 요청할 수 있다. 일부 실시예에서, 장바구니 페이지는 사용자가 장바구니에 추가한 모든 제품 뿐 아니라 각 제품의 수량, 각 제품의 품목당 가격, 관련 수량에 기초한 각 제품의 가격, PDD에 관한 정보, 배달 방법, 배송 비용, 쇼핑 장바구니의 제품을 수정(예를 들면, 수량의 삭제 또는 수정)하기 위한 사용자 인터페이스 요소, 다른 제품의 주문 또는 제품의 정기적인 배달 설정에 대한 옵션, 할부(interest payment) 설정에 대한 옵션, 구매를 진행하기 위한 사용자 인터페이스 요소 등과 같은 장바구니의 제품에 관한 정보를 나열할 수 있다. 사용자 디바이스의 사용자는 쇼핑 장바구니에 있는 제품의 구매를 시작하기 위해 사용자 인터페이스 요소(예를 들면, "지금 구매(Buy Now)"라고 적혀있는 버튼)를 클릭하거나, 이와 상호 동작할 수 있다. 그렇게 하면, 사용자 디바이스는 구매를 시작하기 위해 이러한 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있다.
외부 프론트 엔드 시스템(103)은 구매를 시작하는 요청을 수신하는 것에 응답하여 주문 페이지(예를 들면, 도 1e)를 생성할 수 있다. 일부 실시예에서, 주문 페이지는 쇼핑 장바구니로부터의 아이템을 재나열하고, 결제 및 배송 정보의 입력을 요청한다. 예를 들면, 주문 페이지는 쇼핑 장바구니의 아이템 구매자에 관한 정보(예를 들면, 이름, 주소, 이메일 주소, 전화번호), 수령인에 관한 정보(예를 들면, 이름, 주소, 전화번호, 배달 정보), 배송 정보(예를 들면, 배달 및/또는 픽업 속도/방법), 결제 정보(예를 들면, 신용 카드, 은행 송금, 수표, 저장된 크레딧), 현금 영수증을 요청하는 사용자 인터페이스 요소(예를 들면, 세금 목적) 등을 요청하는 섹션을 포함할 수 있다. 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 사용자 디바이스에 주문 페이지를 전송할 수 있다.
사용자 디바이스는 주문 페이지에 정보를 입력하고 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 정보를 전송하는 사용자 인터페이스 요소를 클릭하거나, 상호 동작할 수 있다. 그로부터, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 정보를 시스템(100) 내의 다른 시스템으로 전송하여 쇼핑 장바구니의 제품으로 새로운 주문을 생성하고 처리할 수 있도록 한다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 판매자가 주문과 관련된 정보를 전송 및 수신할 수 있도록 추가로 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자(예를 들면, 시스템(100)을 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 네트워크(101)가 사용자가 아이템에 대한 주문을 할 수 있게 하는 시스템의 프레젠테이션을 가능하게 하는 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 내부 사용자가 주문에 대한 진단 및 통계 정보를 볼 수 있게 하고, 아이템 정보를 수정하며, 또는 주문에 대한 통계를 검토할 수 있게 하는 웹 서버로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 Apache HTTP 서버, Microsoft Internet Information Services(IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로서 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 (도시되지 않은 다른 디바이스뿐 아니라) 시스템(100) 내에 나타낸 시스템 또는 디바이스로부터 요청을 수신 및 처리하고, 그러한 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장 장치로부터 정보를 획득하며, 획득한 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록(설계된 커스텀 웹 서버 소프트웨어를 실행)할 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템, 결제 시스템, 분석 시스템, 주문 모니터링 시스템 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 양상에서, 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있는 반면, 다른 양상에서는 내부 프론트 엔드 시스템(105)은 이들 시스템 중 하나 이상에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 대 서버, 데이터베이스 대 데이터베이스, 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 시스템 또는 디바이스와 모바일 디바이스(107A-107C) 간의 통신을 가능하게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 하나 이상의 모바일 디바이스(107A-107C)(예를 들면, 휴대 전화, 스마트폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, 모바일 디바이스(107A-107C)는 배달원에 의해 동작되는 디바이스를 포함할 수 있다. 정규직, 임시직 또는 교대 근무일 수 있는 배달원은 사용자에 의해 주문된 제품들이 들어있는 패키지의 배달을 위해 모바일 디바이스(107A-107C)를 이용할 수 있다. 예를 들면, 패키지를 배달하기 위해, 배달원은 배달할 패키지와 배달할 위치를 나타내는 모바일 디바이스 상의 알림을 수신할 수 있다. 배달 장소에 도착하면, 배달원은 (예를 들면, 트럭의 뒤나 패키지의 크레이트에) 패키지를 둘 수 있고, 모바일 디바이스를 사용하여 패키지 상의 식별자와 관련된 데이터(예를 들면, 바코드, 이미지, 텍스트 문자열, RFID 태그 등)를 스캔하거나 캡처하며, (예를 들면, 현관문에 놓거나, 경비원에게 맡기거나, 수령인에게 전달하는 것 등에 의해) 패키지를 배달할 수 있다. 일부 실시예에서, 배달원은 모바일 디바이스를 사용하여 패키지의 사진(들)을 찍거나 및/또는 서명을 받을 수 있다. 모바일 디바이스는, 예를 들면, 시간, 날짜, GPS 위치, 사진(들), 배달원에 관련된 식별자, 모바일 디바이스에 관련된 식별자 등을 포함하는 배달에 관한 정보를 포함하는 정보를 운송 시스템(107)에 전송할 수 있다. 운송 시스템(107)은 시스템(100) 내의 다른 시스템에 의한 접근을 위해 데이터베이스(미도시)에 이러한 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 다른 시스템에 특정 패키지의 위치를 나타내는 트래킹 데이터를 준비 및 전송하기 위해 이러한 정보를 사용할 수 있다.
일부 실시예에서, 특정 사용자는, 한 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있는 반면(예를 들면, 정규 직원은 바코드 스캐너, 스타일러스 및 다른 장치와 같은 커스텀 하드웨어를 갖는 전문 PDA를 사용할 수 있음), 다른 사용자는 다른 종류의 모바일 디바이스를 사용할 수 있다(예를 들면, 임시 또는 교대 근무 직원이 기성 휴대 전화 및/또는 스마트폰을 사용할 수 있음).
일부 실시예에서, 운송 시스템(107)은 사용자를 각각의 디바이스와 연관시킬 수 있다. 예를 들면, 운송 시스템(107)은 사용자(예를 들면, 사용자 식별자, 직원 식별자, 또는 전화번호에 의해 표현됨)와 모바일 디바이스(예를 들면, International Mobile Equipment Identity(IMEI), International Mobile Subscription Identifier(IMSI), 전화번호, Universal Unique Identifier(UUID), 또는 Globally Unique Identifier(GUID)에 의해 표현됨) 간의 연관성(association)을 저장할 수 있다. 운송 시스템(107)은, 다른 것들 중에 작업자의 위치, 작업자의 효율성, 또는 작업자의 속도를 결정하기 위해 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석하기 위해 배달시 수신되는 데이터와 관련하여 이러한 연관성을 사용할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(109)은 판매자 또는 다른 외부 엔티티(entity)가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 전자 통신할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 판매자는 판매자 포털(109)을 사용하여 시스템(100)을 통해 판매하고자 하는 제품에 대하여, 제품 정보, 주문 정보, 연락처 정보 등을 업로드하거나 제공하는 컴퓨터 시스템(미도시)을 이용할 수 있다.
일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 고객(예를 들면, 디바이스(102A-102B)를 사용하는 사용자)에 의해 주문된 제품들이 들어 있는 패키지의 위치에 관한 정보를 수신, 저장 및 포워딩하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 고객에 의해 주문된 제품들이 들어 있는 패키지를 배달하는 배송 회사에 의해 운영되는 웹 서버(미도시)로부터 정보를 요청하거나 저장할 수 있다.
일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 시스템(100)에 나타낸 시스템들로부터 정보를 요청하고 저장할 수 있다. 예를 들면, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 운송 시스템(107)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 전술한 바와 같이, 운송 시스템(107)은 사용자(예를 들면, 배달원) 또는 차량(예를 들면, 배달 트럭) 중 하나 이상과 연관된 하나 이상의 모바일 디바이스(107A-107C)(예를 들면, 휴대 전화, 스마트폰, PDA 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 또한, 풀필먼트 센터(예를 들면, 풀필먼트 센터(200)) 내부의 개별 제품의 위치를 결정하기 위해 창고 관리 시스템(WMS)(119)으로부터 정보를 요청할 수 있다. 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)은 운송 시스템(107) 또는 WMS(119) 중 하나 이상으로부터 데이터를 요청하고, 이를 처리하며, 요청시 디바이스(예를 들면, 사용자 디바이스(102A, 102B))로 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 최적화(FO) 시스템(113)은 다른 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103) 및/또는 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로부터의 고객 주문에 대한 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. FO 시스템(113)은 또한, 특정 아이템이 유지 또는 저장되는 곳을 나타내는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 소정 아이템은 하나의 풀필먼트 센터에만 저장될 수 있는 반면, 소정 다른 아이템은 다수의 풀필먼트 센터에 저장될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 특정 풀필먼트 센터는 아이템의 특정 세트(예를 들면, 신선한 농산물 또는 냉동 제품)만을 저장하도록 구성될 수 있다. FO 시스템(113)은 이러한 정보뿐 아니라 관련 정보(예를 들면, 수량, 크기, 수령 날짜, 유통 기한 등)를 저장한다.
FO 시스템(113)은 또한, 각 제품에 대해 대응하는 PDD(약속된 배달 날짜)를 계산할 수 있다. 일부 실시예에서, PDD는 하나 이상의 요소에 기초할 수 있다. 예를 들면, FO 시스템(113)은 제품에 대한 과거 수요(예를 들면, 그 제품이 일정 기간 동안 얼마나 주문되었는지), 제품에 대한 예상 수요(예를 들면, 얼마나 많은 고객이 다가오는 기간 동안 제품을 주문할 것으로 예상되는지), 일정 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문되었는지를 나타내는 네트워크 전반의 과거 수요, 다가오는 기간 동안 얼마나 많은 제품이 주문될 것으로 예상되는지를 나타내는 네트워크 전반의 예상 수요, 각각의 제품을 저장하는 각 풀필먼트 센터(200)에 저장된 제품의 하나 이상의 갯수, 그 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여 제품에 대한 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, FO 시스템(113)은 주기적으로(예를 들면, 시간별로) 각 제품에 대한 PDD를 결정하고, 검색하거나 다른 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로 전송하기 위해 이를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 다른 실시예에서, FO 시스템(113)은 하나 이상의 시스템(예를 들면, 외부 프론트 엔드 시스템(103), SAT 시스템(101), 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))으로부터 전자 요청을 수신하고 요구에 따라 PDD를 계산할 수 있다.
일부 실시예에서, 풀필먼트 메시징 게이트웨이(FMG)(115)는 FO 시스템(113)과 같은 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템으로부터 하나의 포맷 또는 프로토콜로 요청 또는 응답을 수신하고, 그것을 다른 포맷 또는 프로토콜로 변환하여, 변환된 포맷 또는 프로토콜로 된 요청 또는 응답을 WMS(119) 또는 제3자 풀필먼트 시스템(121A, 121B, 또는 121C)과 같은 다른 시스템에 포워딩하며, 반대의 경우도 가능한 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다.
일부 실시예에서, 공급 체인 관리(SCM) 시스템(117)은 예측 기능을 수행하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, SCM 시스템(117)은, 예를 들어 제품에 대한 과거 수요, 제품에 대한 예상 수요, 네트워크 전반의 과거 수요, 네트워크 전반의 예상 수요, 각각의 풀필먼트 센터(200)에 저장된 제품의 개수, 각 제품에 대한 예상 또는 현재 주문 등에 기초하여, 특정 제품에 대한 수요의 수준을 예측할 수 있다. 이러한 예측된 수준과 모든 풀필먼트 센터를 통한 각 제품의 수량에 응답하여, SCM 시스템(117)은 특정 제품에 대한 예측된 수요를 만족시키기에 충분한 양을 구매 및 비축하기 위한 하나 이상의 구매 주문을 생성할 수 있다.
일부 실시예에서, 창고 관리 시스템(WMS)(119)은 작업 흐름을 모니터링하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 개개의 디바이스(예를 들면, 디바이스(107A-107C 또는 119A-119C))로부터 개별 이벤트를 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 패키지를 스캔하기 위해 이들 디바이스 중 하나를 사용한 것을 나타내는 이벤트 데이터를 수신할 수 있다. 풀필먼트 센터(200) 및 도 2에 관하여 이하에서 논의되는 바와 같이, 풀필먼트 프로세스 동안, 패키지 식별자(예를 들면, 바코드 또는 RFID 태그 데이터)는 특정 스테이지의 기계(예를 들면, 자동 또는 핸드헬드 바코드 스캐너, RFID 판독기, 고속 카메라, 태블릿(119A), 모바일 디바이스/PDA(119B), 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스 등)에 의해 스캔되거나 판독될 수 있다. WMS(119)는 패키지 식별자, 시간, 날짜, 위치, 사용자 식별자, 또는 다른 정보와 함께 대응하는 데이터베이스(미도시)에 패키지 식별자의 스캔 또는 판독을 나타내는 각 이벤트를 저장할 수 있고, 이러한 정보를 다른 시스템(예를 들면, 배송 및 주문 트래킹 시스템(111))에 제공할 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 하나 이상의 디바이스(예를 들면, 디바이스(107A-107C 또는 119A-119C))와 시스템(100)과 연관된 하나 이상의 사용자를 연관시키는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 일부 상황에서, (파트 타임 또는 풀 타임 직원과 같은) 사용자는 모바일 디바이스(예를 들면, 모바일 디바이스는 스마트폰임)를 소유한다는 점에서, 모바일 디바이스와 연관될 수 있다. 다른 상황에서, 사용자는 임시로 모바일 디바이스를 보관한다는 점에서(예를 들면, 사용자는 하루의 시작에서부터 모바일 디바이스를 대여받고, 하루 동안 그것을 사용할 것이고, 하루가 끝날 때 그것을 반납할 것임), 모바일 디바이스와 연관될 수 있다.
일부 실시예에서, WMS(119)는 시스템(100)과 연관된 각각의 사용자에 대한 작업 로그를 유지할 수 있다. 예를 들면, WMS(119)는 임의의 할당된 프로세스(예를 들면, 트럭에서 내리기, 픽업 구역에서 아이템을 픽업하기, 리빈 월 작업, 아이템 패킹하기), 사용자 식별자, 위치(예를 들면, 풀필먼트 센터(200)의 바닥 또는 구역), 직원에 의해 시스템을 통해 이동된 유닛의 수(예를 들면, 픽업된 아이템의 수, 패킹된 아이템의 수), 디바이스(예를 들면, 디바이스(119A-119C))와 관련된 식별자 등을 포함하는, 각 직원과 관련된 정보를 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, WMS(119)는 디바이스(119A-119C)에서 작동되는 계시(timekeeping) 시스템과 같은 계시 시스템으로부터 체크-인 및 체크-아웃 정보를 수신할 수 있다.
일부 실시예에서, 제3자 풀필먼트(3PL) 시스템(121A-121C)은 물류 및 제품의 제3자 제공자와 관련된 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 예를 들면, (도 2와 관련하여 이하에서 후술하는 바와 같이) 일부 제품이 풀필먼트 센터(200)에 저장되는 반면, 다른 제품은 오프-사이트(off-site)에 저장될 수 있거나, 수요에 따라 생산될 수 있으며, 달리 풀필먼트 센터(200)에 저장될 수 없다. 3PL 시스템(121A-121C)은 FO 시스템(113)으로부터(예를 들면, FMG(115)를 통해) 주문을 수신하도록 구성될 수 있으며, 고객에게 직접 제품 및/또는 서비스(예를 들면, 배달 또는 설치)를 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 3PL 시스템(121A-121C)은 시스템(100)의 일부일 수 있지만, 다른 실시예에서는, 하나 이상의 3PL 시스템(121A-121C)이 시스템(100)의 외부에 있을 수 있다(예를 들어, 제3자 제공자에 의해 소유 또는 운영됨).
일부 실시예에서, 풀필먼트 센터 인증 시스템(FC Auth)(123)은 다양한 기능을 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 일부 실시예에서, FC Auth(123)는 시스템(100) 내의 하나 이상의 다른 시스템에 대한 단일-사인 온(single-sign on, SSO) 서비스로서 작동할 수 있다. 예를 들면, FC Auth(123)는 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해 사용자가 로그인하게 하고, 사용자가 배송 및 주문 트래킹 시스템(111)에서 리소스에 액세스하기 위해 유사한 권한을 갖고 있다고 결정하며, 두 번째 로그인 프로세스 요구 없이 사용자가 그러한 권한에 액세스할 수 있게 한다. 다른 실시예에서, FC Auth(123)는 사용자(예를 들면, 직원)가 자신을 특정 작업과 연관시킬 수 있게 한다. 예를 들면, 일부 직원은 (디바이스(119A-119C)와 같은) 전자 디바이스를 갖지 않을 수 있으며, 대신 하루 동안 풀필먼트 센터(200) 내에서 작업들 사이 및 구역들 사이에서 이동할 수 있다. FC Auth(123)는 이러한 직원들이 상이한 시간 대에 수행 중인 작업과 속해 있는 구역을 표시할 수 있도록 구성될 수 있다.
일부 실시예에서, 노동 관리 시스템(LMS)(125)은 직원(풀-타임 및 파트-타임 직원을 포함함)에 대한 출근 및 초과 근무 정보를 저장하는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수 있다. 예를 들면, LMS(125)는 FC Auth(123), WMA(119), 디바이스(119A-119C), 운송 시스템(107), 및/또는 디바이스(107A-107C)로부터 정보를 수신할 수 있다.
도 1a에 나타낸 특정 구성은 단지 예시일 뿐이다. 예를 들면, 도 1a는 FO 시스템(113)에 연결된 FC Auth 시스템(123)을 나타낸 반면, 모든 실시예가 이러한 특정 구성을 필요로 하는 것은 아니다. 실제로, 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템은 인터넷, 인트라넷, WAN(Wide-Area Network), MAN(Metropolitan-Area Network), IEEE 802.11a/b/g/n 표준을 따르는 무선 네트워크, 임대 회선 등을 포함하는 하나 이상의 공공 또는 사설 네트워크를 통해 서로 연결될 수 있다. 일부 실시예에서, 시스템(100) 내의 시스템 중 하나 이상은 데이터 센터, 서버 팜 등에서 구현되는 하나 이상의 가상 서버로서 구현될 수 있다.
도 2는 풀필먼트 센터(200)를 나타낸다. 풀필먼트 센터(200)는 주문시 고객에게 배송하기 위한 아이템을 저장하는 물리적 장소의 예시이다. 풀필먼트 센터(FC)(200)는 다수의 구역으로 분할될 수 있으며, 각각이 도 2에 도시된다. 일부 실시예에서, 이러한 "구역(zones)"은 아이템을 수령하고, 아이템을 저장하고, 아이템을 검색하고, 아이템을 배송하는 과정의 상이한 단계 사이의 가상 구분으로 생각될 수 있다. 따라서, "구역"이 도 2에 나타나 있으나, 일부 실시예에서, 구역의 다른 구분도 가능하고, 도 2의 구역은 생략, 복제, 또는 수정될 수 있다.
인바운드 구역(203)은 도 1a의 시스템(100)을 사용하여 제품을 판매하고자 하는 판매자로부터 아이템이 수신되는 FC(200)의 영역을 나타낸다. 예를 들면, 판매자는 트럭(201)을 사용하여 아이템(202A, 202B)을 배달할 수 있다. 아이템(202A)은 자신의 배송 팔레트(pallet)를 점유하기에 충분히 큰 단일 아이템을 나타낼 수 있으며, 아이템(202B)은 공간을 절약하기 위해 동일한 팔레트 상에 함께 적층되는 아이템의 세트를 나타낼 수 있다.
작업자는 인바운드 구역(203)의 아이템을 수령하고, 선택적으로 컴퓨터 시스템(미도시)을 사용하여 아이템이 손상되었는지 및 정확한지를 체크할 수 있다. 예를 들면, 작업자는 아이템(202A, 202B)의 수량을 아이템의 주문 수량과 비교하기 위해 컴퓨터 시스템을 사용할 수 있다. 수량이 일치하지 않는다면, 해당 작업자는 아이템(202A, 202B) 중 하나 이상을 거절할 수 있다. 수량이 일치한다면, 작업자는 그 아이템들을(예를 들면, 짐수레(dolly), 핸드트럭(handtruck), 포크리프트(forklift), 또는 수작업으로) 버퍼 구역(205)으로 운반할 수 있다. 버퍼 구역(205)은, 예를 들면, 예상 수요를 충족시키기 위해 픽업 구역에 그 아이템이 충분한 수량만큼 있기 때문에, 픽업 구역에서 현재 필요하지 않은 아이템에 대한 임시 저장 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 포크리프트(206)는 버퍼 구역(205) 주위와 인바운드 구역(203) 및 드롭 구역(207) 사이에서 아이템을 운반하도록 작동한다. (예를 들면, 예상 수요로 인해) 픽업 구역에 아이템(202A, 202B)이 필요하면, 포크리프트는 아이템(202A, 202B)을 드롭 구역(207)으로 운반할 수 있다.
드롭 구역(207)은 픽업 구역(209)으로 운반되기 전에 아이템을 저장하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 픽업 동작에 할당된 작업자("피커(picker)")는 픽업 구역의 아이템(202A, 202B)에 접근하고, 픽업 구역에 대한 바코드를 스캔하며, 모바일 디바이스(예를 들면, 디바이스(119B))를 사용하여 아이템(202A, 202B)과 관련된 바코드를 스캔할 수 있다. 그 다음 피커는 (예를 들면, 카트에 놓거나 운반함으로써) 픽업 구역(209)에 아이템을 가져갈 수 있다.
픽업 구역(209)은 아이템(208)이 저장 유닛(210)에 저장되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 일부 실시예에서, 저장 유닛(210)은 물리적 선반, 책꽂이, 박스, 토트(tote), 냉장고, 냉동고, 저온 저장고 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 픽업 구역(209)은 다수의 플로어로 편성될 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는, 예를 들면, 포크리프트, 엘리베이터, 컨베이어 벨트, 카트, 핸드트럭, 짐수레, 자동화된 로봇 또는 디바이스, 또는 수작업을 포함하는 다양한 방식으로 아이템을 픽업 구역(209)으로 운반할 수 있다. 예를 들면, 피커는 아이템(202A, 202B)을 드롭 구역(207)의 핸드트럭 또는 카트에 놓을 수 있으며, 아이템(202A, 202B)을 픽업 구역(209)으로 가져갈 수 있다.
피커는 저장 유닛(210) 상의 특정 공간과 같은 픽업 구역(209)의 특정 스팟에 아이템을 배치(또는 "적재(stow)")하라는 명령을 수신할 수 있다. 예를 들면, 피커는 모바일 디바이스(예를 들면, 디바이스(119B))를 사용하여 아이템(202A)을 스캔할 수 있다. 디바이스는, 예를 들면, 통로, 선반 및 위치를 나타내는 시스템을 사용하여, 아이템(202A)을 적재해야 하는 위치를 나타낼 수 있다. 그 다음 디바이스는 그 위치에 아이템(202A)을 적재하기 전에 피커가 그 위치에서 바코드를 스캔하도록 할 수 있다. 디바이스는 도 1a의 WMS(119)와 같은 컴퓨터 시스템에 아이템(202A)이 디바이스(119B)를 사용하는 사용자에 의해 그 위치에 적재되었음을 나타내는 데이터를(예를 들면, 무선 네트워크를 통해) 전송할 수 있다.
일단 사용자가 주문을 하면, 피커는 저장 유닛(210)으로부터 하나 이상의 아이템(208)을 검색하기 위해 디바이스(119B)에 명령을 수신할 수 있다. 피커는 아이템(208)을 검색하고, 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하며, 운송 기구(214) 상에 놓을 수 있다. 일부 실시예에서, 운송 기구(214)가 슬라이드로서 표현되지만, 운송 기구는 컨베이어 벨트, 엘리베이터, 카트, 포크리프트, 핸드트럭, 짐수레, 카트 등 중 하나 이상으로서 구현될 수 있다. 그 다음 아이템(208)은 패킹 구역(211)에 도착할 수 있다.
패킹 구역(211)은 아이템이 픽업 구역(209)으로부터 수령되고 고객에게 최종 배송하기 위해 박스 또는 가방에 패킹되는 FC(200)의 영역일 수 있다. 패킹 구역(211)에서, 아이템을 수령하도록 할당된 작업자("리비닝 작업자(rebin worker)")는 픽업 구역(209)으로부터 아이템(208)을 수령하고, 어느 주문에 대응하는 지를 결정할 것이다. 예를 들면, 리비닝 작업자는 아이템(208) 상의 바코드를 스캔하기 위해 컴퓨터(119C)와 같은 디바이스를 사용할 수 있다. 컴퓨터(119C)는 아이템(208)이 어느 주문과 관련이 있는지를 시각적으로 나타낼 수 있다. 이는, 예를 들면, 주문에 대응하는 월(216) 상의 공간 또는 "셀(cell)"을 포함할 수 있다.(예를 들면, 셀에 주문의 모든 아이템이 포함되어 있기 때문에) 일단 주문이 완료되면, 리비닝 작업자는 패킹 작업자(또는 "패커(packer)")에게 주문이 완료된 것을 알릴 수 있다. 패커는 셀로부터 아이템을 검색하고, 배송을 위해 이들을 박스 또는 가방에 놓을 수 있다. 그 다음 패커는, 예를 들면, 포크리프트, 카트, 짐수레, 핸드트럭, 컨베이어 벨트, 수작업 또는 다른 방법을 통해, 박스 또는 가방을 허브 구역(213)으로 보낼 수 있다.
허브 구역(213)은 패킹 구역(211)으로부터 모든 박스 또는 가방("패키지(packages)")을 수신하는 FC(200)의 영역일 수 있다. 허브 구역(213)의 작업자 및/또는 기계는 패키지(218)를 검색하고, 각 패키지가 배달 영역의 어느 부분으로 배달되도록 되어 있는지를 결정하며, 패키지를 적합한 캠프 구역(215)으로 보낼 수 있다. 예를 들면, 배달 영역이 2개의 작은 하위 영역을 갖는다면, 패키지는 2개의 캠프 구역(215) 중 하나로 보내질 것이다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 최종 목적지를 결정하기 위해(예를 들면, 디바이스(119A-119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔할 수 있다. 패키지를 캠프 구역(215)으로 보내는 것은, 예를 들면, (우편 번호에 기초하여) 패키지가 향하는 지리적 영역의 부분을 결정하고, 지리적 영역의 부분과 관련된 캠프 구역(215)을 결정하는 것을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 루트 및/또는 서브-루트로 분류하기 위해 허브 구역(213)으로부터 패키지가 수령되는 하나 이상의 빌딩, 하나 이상의 물리적 공간, 또는 하나 이상의 영역을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 캠프 구역(215)은 FC(200)로부터 물리적으로 분리되어 있는 반면, 다른 실시예에서는 캠프 구역(215)은 FC(200)의 일부를 형성할 수 있다.
캠프 구역(215)의 작업자 및/또는 기계는, 예를 들면, 목적지와 기존 루트 및/또는 서브-루트의 비교, 각각의 루트 및/또는 서브-루트에 대한 작업량의 계산, 하루 중 시간, 배송 방법, 패키지(220)를 배송하기 위한 비용, 패키지(220)의 아이템과 관련된 PDD 등에 기초하여 패키지(220)가 어느 루트 및/또는 서브-루트와 연관되어야 하는지를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 작업자 또는 기계는 최종 목적지를 결정하기 위해(예를 들면, 디바이스(119A-119C) 중 하나를 사용하여) 패키지를 스캔할 수 있다. 일단 패키지(220)가 특정 루트 및/또는 서브-루트에 할당되면, 작업자 및/또는 기계는 배송될 패키지(220)를 운반할 수 있다. 예시적인 도 2에서, 캠프 구역(215)은 트럭(222), 자동차(226), 배달원(224A, 224B)을 포함한다. 일부 실시예에서, 배달원(224A)이 트럭(222)을 운전할 수 있는데, 이 때 배달원(224A)은 FC(200)에 대한 패키지를 배달하는 풀-타임 직원이며, 트럭은 FC(200)를 소유, 임대 또는 운영하는 동일한 회사에 의해 소유, 임대, 또는 운행된다. 일부 실시예에서, 배달원(224B)이 자동차(226)를 운전할 수 있는데, 이 때 배달원(224B)은 필요에 따라(예를 들면, 계절에 따라) 배달하는 "플렉스(flex)" 또는 비상시적인 작업자이다. 자동차(226)는 배달원(224B)에 의해 소유, 임대 또는 운행될 수 있다.
도 3은 반품 아이템에 대한 실시간 결정을 제공하도록 구성될 수 있는 예시적인 시스템 환경의 도시적 다이어그램이다. 도 3에 도시된 구성요소 및 배열은 개시된 프로세스를 구현하는데 사용되는 구성요소로서 개시된 예시들로 제한되는 것을 의도하지 않으며 특징들은 변할 수 있다.
개시된 실시예들에 따르면, 실시간 반품 결정 시스템(300)은 자동화된 키오스크(301), 네트워크(302), 및 반품 시스템(307)을 포함할 수 있다.
키오스크(301)는 라커, 캐비넷, 클로셋, 트렁크 또는 계산 능력, 저장 능력, 및 키오스크(301)가 네트워크(302)를 통해 반품 시스템(307)과 통신할 수 있게 하는 통신 능력을 갖춘 적합한 장치를 포함할 수 있다. 키오스크(301)의 각 구성요소는 이하에서 도 4를 참조하여 추가로 상세하게 논의된다.
키오스크(301)는 상대적으로 휴대 가능하고 반품 아이템을 수납할 수 있는 수용력을 가질 수 있다. 예를 들어, 대형 키오스크(301) 치수는 약 5'×5'×10'이고, 30개의 컨테이너를 가지며, 각 컨테이너는 2'×2'×1'이다. 대형 키오스크 (301)는 아이템이 물리적으로 수거되기 전에 약 30개의 반품 아이템을 가지고 있을 수 있다. 유사하게, 소형 키오스크(301)는 약 10개의 반품 아이템을 가지고 있을 수 있다. 각 컨테이너는 반품 시스템(307)에서 그것의 대응하는 식별자를 갖는다.
키오스크(301)는 쇼핑 센터, 일반 소매점, 우체국 등에 위치될 수 있지만, 이것으로 제한되지 않는다. 키오스크(301)는 고객이 접근하기에 가시적이고 안전할 수 있다. 키오스크(301)는 인구 밀도, 접근성 또는 호환성에 따라 분포될 수 있다.
키오스크(301)는 고객을 인증함으로써 반품 아이템에 대한 실시간 반품 결정을 포함하는 반품 처리를 우선 시작할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 스캐닝을 위해 고객이 제시한 고객과 연관된 QR 코드를 캡처하고 캡처된 QR 코드와 함께 인증 요청을 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 요청을 수신하면, 반품 시스템(307)은 전송된 QR 코드와 연관된 고객을 인증할 수 있다. 다른 예에서, 키오스크(301)는 키오스크(301) 상에서 사용자 입력을 캡처함으로써 고객을 인증할 수 있다. 고객은 사용자 이름 및 대응하는 비밀번호를 입력할 수 있다. 키오스크(301)가 입력을 수신하면, 키오스크(301)는 고객을 인증하기 위해 그 입력을 반품 시스템(307)에 전송할 수 있다. 키오스크(301)가 고객을 완전히 검증할 수 없었으면, 키오스크(301)는 직통 전화 또는 사진 검증과 같은 추가 검증을 수행할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 고객과 연관된 전화 번호로 전화를 걸어 고객이 그 전화를 받을 때 고객을 검증할 수 있다. 다른 예에서, 키오스크(301)는 이미징 디바이스(401)를 사용하여 고객의 사진을 촬영하고 이를 반품 시스템(307)에 저장된 고객의 이용 가능한 사진과 비교할 수 있다.
고객을 인증한 후, 키오스크(301)는 반품 리스크 레벨에 대한 요청을 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 키오스크(301)는 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처할 수 있고, 반품 리스크 레벨을 요청하기 위해, 그 캡처된 반품 아이템 정보를 반품 아이템과 관련된 리스크 점수를 계산하기 위해 반품 시스템(307)으로 전송한다. 예를 들어, 키오스크(301)는 주문 ID, 아이템 ID, 제품 바코드, 미리-생성된 QR 코드, 또는 미리-생성된 반품 ID를 포함하지만, 이것으로 한정되지 않는 반품 아이템 정보를 캡처하고, 캡처된 반품 아이템 정보를 반품 리스크 레벨에 대한 요청과 함께 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 미리-생성된 QR 코드와 미리-생성된 반품 ID는 고객과 연관된 컴퓨터-구현 디바이스에 의해 생성될 수 있다. 디바이스는 QR 코드에 대한 요청 또는 반품 아이템에 대한 반품 ID를 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 전송할 수 있고, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 요청된 QR 코드 또는 반품 ID를 디바이스에 제공할 수 있다. QR 코드 또는 반품 ID를 생성할 때, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 생성된 QR 코드 또는 반품 ID를 반품 시스템(307)으로 전송하여 저장할 수 있다. 예를 들면, 키오스크(301)가 미리-생성된 반품 ID를 반품 시스템(307)으로 전송할 때, 반품 시스템(307)은 저장된 반품 ID에서 수신된 반품 ID를 조회할 수 있다. 수신된 반품 ID가 저장된 반품 ID 중 하나와 일치되면, 반품 시스템(307)은 수신된 반품 ID와 연관된 반품 아이템이 확인되었다는 표시를 키오스크(301)로 전송할 수 있다. 반품 ID는 또한 키오스크(301)에서 생성될 수도 있다.
대부분의 아이템이 반품을 위해 키오스크(301)를 이용할 수 있다. 그러나 일부 아이템은 키오스크(301)를 통해 반품되지 않을 수 있다. 반품할 수 없는 아이템들은 예를 들어, 오버사이즈 아이템, 깨지기 쉬운 아이템, 고가의 아이템, 또는 높은 리스크 반품 레벨을 갖는 아이템을 포함할 수 있다. 높은 리스크 반품 레벨을 갖는 아이템을 결정하는 프로세스는 반품 시스템(307)에 대해 이하에서 설명된다.
다양한 실시예에서, 자동화된 키오스크(301)는 네트워크(302)에 의해 반품 시스템(307)과 동작 가능하게 결합될 수 있다. 네트워크(302)는 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN), 또는 다른 유형의 네트워크와 같은 임의의 유형의 네트워크일 수 있다.
일부 실시예에서, 반품 시스템(307)은 데이터베이스(304)에 저장된 이력 정보(305)에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 실행시킴으로써 반품 아이템에 관한 리스크 레벨을 실시간으로 결정하는 컴퓨터 시스템(예를 들어, 서버)으로서 구현될 수 있다. 반품 시스템(307)은 그 반품 시스템(307)이 내부 프론트 엔드 시스템(105)을 통해 도 1a의 시스템(100)과 통신할 수 있는 통신 능력을 포함할 수 있다. 이에 더하여, 반품 시스템(307)은 또한 반품 아이템에 대한 환불을 처리할 수 있다. 일부 실시예에서, 반품 시스템(307)는 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스(306)와 반품 아이템에 대한 기계 학습 모델을 활용함으로써, 반품 아이템과 관련되고 키오스크(301)로부터 전송된, 반품 요청의 리스크 점수를 예측할 수 있는 하나 이상의 프로세서(303)를 포함할 수 있다. 반품 요청은 고객 ID, 주문 ID, 반품 ID, 제품 정보 등과 같은 반품과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 반품 요청을 수신하면, 프로세서(303)는 반품 아이템과 연관된 리스크 점수를 실시간으로 예측할 수 있고, 이로써 반품 아이템을 반품한 고객이 즉각적으로 키오스크(301)에서 결정을 수신할 수 있다. 예측은 지도 기계 학습 모델(supervised machine learning model), 예를 들어 그라디언트 부스팅 트리 모델에서 공통적인 이력 변수를 계산하는 효율적인 방법을 포함할 수 있다. 지도 학습은 매핑 함수를 입력 변수(x)에서 출력 변수(Y) 까지를 학습하는 알고리즘을 사용하는 모델이다. 예를 들어, 지도 기계 학습 모델은 리스크 점수(Y)를 예측하기 위해 선택된 변수로 이력 정보(x)에 대해 학습된다. 입력 변수의 몇 가지 예는 반품 이력, 반품 금액, 반품된 제품들의 리스트, 반품 시간 등일 수 있다. 모델의 출력인 반품 아이템과 관련된 리스크 점수(Y)는 반품의 리스크 점수를 결정할 수 있고, 리스크 점수는 높은 리스크 반품 아이템에 대해 더 높을 수 있다.
리스크 점수는 비지니스 또는 준수 요건(compliance requirement)을 충족하기 위해 특정 규칙들과 결합될 수 있다. 강력하고 신뢰할 수 있는 리스크 모델 점수와 선택된 임계치를 가지고, 키오스크(301)는 반품 아이템을 높은-리스크, 낮은-리스크, 또는 중간-리스크로 분류할 수 있고, 환불 처리에 대해 상이한 리스크 레벨 반품 아이템을 서로 다르게 처리할 수 있다.
일부 실시예에서, 반품 시스템(307)은 대부분의 반품을 낮은 리스크 반품으로 할당할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 반품의 약 75%가 낮은 리스크로 라벨링되도록 점수 임계치를 설정할 수 있다. 낮은 리스크 반품에 대한 점수 임계치를 설정하는 것은 우량 고객에 대한 즉시 반품 처리를 가능하게 할 수 있다. 반품 시스템(307)은 반품 사기와 연관된 이력 태그를 포함할 수 있고 이력 태그는 지도 기계 학습 모델을 훈련시키고 점수 임계치를 추정할 수 있다. 점수 임계치는 실시간 결정을 키오스크(301)에 제공하기 위해 미리 정의될 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 반품의 예측된 점수가 미리 정해진 점수 임계치 40 보다 낮을 때, 낮은 리스크를 반품으로 할당할 수 있다. 그러나 반품 시스템(307)은 사기 손실이 총 반품 사기 손실의 20% 미만이 되도록 조정할 수 있고, 이는 대부분의 우량 고객에게 긍정적인 영향을 고려할 때 일반적으로 허용되는 것이다.
일부 실시예에서, 반품 시스템(307)은 일부 반품을 높은-리스크 반품으로 할당할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 반품의 약 10%가 높은 리스크로 라벨링되도록 점수 임계치를 설정할 수 있다. 반품 시스템(307)은 높은 리스크 반품 중에 허용 가능한 허위 긍정(false positive)으로 반품 사기의 50%를 잡을 수 있다.
일부 실시예에서, 반품 시스템(307)은 일부 반품을 중간 리스크 반품으로 할당 할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 주문의 약 15%가 중간 리스크로 라벨링되도록 점수 임계치를 설정할 수 있다. 중간 리스크 반품은 키오스크(301)에서 수락되지만 반품 시스템(307)이 수동 검토 팀에 의해 검증될 때까지 환불을 보류할 수 있다. 반품 시스템(307)은 직접 손실이 있기 전에 사기의 30%를 잡을 수 있다.
리스크 레벨이 비지니스 또는 준수 요건을 만족하는 특정 규칙에 기초한 할당으로 결정되었을 때, 반품 시스템(307)은 그 리스크 레벨을 키오스크(301)로 전송할 수 있다. 일부 실시예에서, 키오스크(301)는 네트워크(302)를 통해 반품 시스템(307)으로부터 리스크 레벨을 수신할 수 있다. 수신된 리스크 레벨에 기초하여, 키오스크는 상이한 명령으로 진행할 수 있다. 예를 들어, 리스크 레벨이 높으면, 키오스크(301)는 거절 이유와 함께 반품을 거절하는 결정을 고객에게 보여줄 수 있다. 다른 예에서, 리스크 레벨이 낮으면, 키오스크(301)는 반품이 수락되었다는 알림, 반품을 위한 아이템을 삽입하라는 지시를 보여줄 수 있고, 고객이 반품 아이템을 수납시키도록 컨테이너를 배출할 수 있다. 또 다른 예로서, 리스크 레벨이 중간이면, 키오스크(301)는 고객에게 추가 정보를 요청할 수 있다. 추가 정보는 반품 아이템의 이미지, 고객의 사진 또는 반품과 관련된 추가 증거물일 수 있지만, 이것들로 제한되지 않는다. 키오스크(301)는 추가 정보를 확인한 후, 그 반품 아이템을 수락 또는 거절할지를 결정할 수 있다. 컨테이너가 반품 아이템을 수납하기 위해 배출될 때, 고객은 반품 아이템을 컨테이너 안에 놓고 그 컨테이너를 키오스크(301)로 복귀시킬 수 있다.
키오스크(301)는 반품 아이템을 수납하는 컨테이너를 수신할 때, 반품 확인을 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 반품 확인은 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보, 반품 아이템과 연관된 리스크 레벨 및 반품 아이템을 수납하는 컨테이너와 연관된 식별자를 포함할 수 있다. 키오스크(301)로부터 반품 확인을 수신하면, 반품 시스템(307)은 수신된 반품 확인을 저장할 수 있다. 저장된 반품 확인은, 이력 정보로서, 지도 기계 학습 모델을 훈련시킬 수 있다.
반품 시스템(307)은 또한 반품 아이템과 연관된 수신된 리스크 레벨 및 반품 아이템 정보와 연관된 반품 금액에 기초하여 환불을 결정할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 낮은 리스크 & 낮은 금액 반품 아이템에 대해서는 즉시 환불을 처리하고, 낮은 리스크 & 높은 금액 반품 아이템에 대해서는 아이템 검증을 필요로 하는 빠른 환불을 처리하고, 중간 리스크 반품 아이템에 대해서는 보류된 환불을 처리할 수 있다. 높은 & 낮은 금액은 미리 정해진 금액에 대해 반품 금액을 비교함으로써 결정될 수 있고, 보류된 환불은 아이템 검증 또는 카드 정보 검증을 요구할 수 있다. 다른 예에서, 반품 시스템(307)은 높은 리스크 반품 아이템에 대한 반품을 거절할 수 있다. 거절은 거절 이유와 계정 차단을 동반할 수 있다.
환불 유형 결정 후, 반품 시스템(307)은 결정된 환불을 처리할 수 있다. 처리는 반품 금액, 주문 금액 또는 계류 중인 금액에 대한 관련 정보를 저장하는 것을 요구할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 반품 고객과 연관된 은행 계좌에 환불 금액을 지급함으로써 즉시 환불을 처리할 수 있다.
반품 시스템(307)은 다양한 방법으로 결정된 리스크 레벨을 전송할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 고객과 연관된 모바일 디바이스에 문자 메시지 또는 전화 호출 알림을 전송할 수 있다. 다른 예에서, 반품 시스템(307)은 반품 아이템에 대한 제목을 가진 이메일 메시지를 고객과 연관된 이메일 주소로 전송할 수 있다. 또 다른 예로서, 반품 시스템(307)은 고객과 연관된 모바일 디바이스에서 실행되는 모바일 애플리케이션에 알림을 전송할 수 있다. 알림은 낮은 리스크 & 낮은 금액 반품 아이템에 대해서 "귀하의 반품이 성공되었고 귀하의 환불이 처리되었습니다."를 디스플레이할 수 있다.
반품 시스템(307)은 또한 결정된 환불 유형을 네트워크(302)를 통해 키오스크(301)로 전송할 수 있다. 환불 유형을 수신하면, 키오스크(301)는 수신된 환불 유형을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 낮은 리스크 & 높은 금액 반품 아이템에 대해서 "귀하의 반품이 성공되었고 귀하의 환불은 아이템이 검증될 때까지 진행 중입니다."를 디스플레이할 수 있다.
고객으로부터 키오스크(301)의 위치에 대한 요청을 수신하면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 반품 시스템(307)으로 키오스크(301)의 위치를 요청할 수 있다. 반품 시스템(307)은 고객의 집 주소 또는 고객이 정한 주소로부터 가장 가까운 키오스크를 찾거나 더 사용 가능한 공간을 갖춘 키오스크를 찾음으로써 요청된 위치를 추천할 수 있다. 반품 시스템(307)은 또한 사용 가능한 공간을 갖춘 가장 가까운 키오스크를 추천할 수 있다.
키오스크(301)는 상술한 기능들을 수행하도록 잘 유지관리될 필요가 있다. 또한 키오스크(301)가 악용(abuse)되거나 손상되지 않는 것을 보장하기 위해 보안이 필요하다. 예를 들어, 키오스크(301)는, 키오스크(301)가 80% 이상 점유되었을 때, 반품 시스템(307)으로 수납된 반품 아이템을 제거하라는 요청을 전송할 수 있다. 반품 시스템(307)은 작업자와 연관된 모바일 디바이스에 키오스크(301)로부터의 반품 아이템을 검색하라고 요청할 수 있다. 다른 예에서, 키오스크(301)는 기계적 또는 전자적 고장이 발생했을 때, 반품 시스템(307)으로 수리에 대한 요청을 전송할 수 있다. 키오스크(301)는 또한 사기 또는 악용 행위를 검출하기 위해, 부착된 이미징 디바이스를 이용할 수 있다.
도 4는 개시된 방법들의 기능들을 수행하도록 구성된, 키오스크(301)의 예시적 다이어그램이다. 키오스크(301)는 라커, 캐비닛, 클로셋, 트렁크 또는 계산 능력, 저장 능력, 및 키오스크(301)가 반품 시스템(307)과 통신할 수 있게 하는 통신 능력을 갖춘 임의의 적합한 장치를 포함할 수 있다. 키오스크(301)는 이미징 디바이스(401), 디스플레이(402), 하나 이상의 컨테이너(403A-D), 및 리셉터클(404)을 포함할 수 있다.
이미징 디바이스(401)는 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보와, 반품 아이템과 연관된 반품 리스크를 결정하기 위해 반품 시스템(307)으로 전송된 중간 리스크 반품 아이템과 관련된 추가 정보를 캡처할 수 있다. 이미징 디바이스(401)는 카메라, 스캐너, 또는 캡처 능력을 갖춘 임의의 적합한 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미징 디바이스(401)는 반품 아이템과 연관된 제품 바코드를 캡처하고 네트워크(302)를 통해 캡처된 바코드와 연관된 반품 아이템 정보를 전송할 수 있다. 이미징 디바이스(401)는 또한 고객을 인증하고 반품 아이템을 확인할 수 있다. 예를 들어, 이미징 디바이스(401)는 고객을 인증하기 위해 고객과 연관된 QR 코드를 캡처하거나 반품 아이템을 확인하기 위해 반품 아이템과 연관된 아이템 ID를 캡처할 수 있다. 이미징 디바이스(401)는 또한 사기 또는 악용 행위를 검출할 수 있다.
디스플레이(402)는 반품 아이템과 그 반품 아이템과 연관된 반품 리스크를 결정하기 위해 반품 시스템(307)으로 전송되는 반품 이유를 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처할 수 있다. 예를 들어, 고객은 반품 아이템과 연관된 주문 ID를 입력하고 키오스크(301)의 디스플레이(402) 상에서 미리 정해진 반품 이유를 선택할 수 있다. 또 다른 예로서, 고객은 주문 ID를 입력하고 키오스크(301)의 디스플레이(402) 상의 압력 감지형 입력 메카니즘(예를 들어, 터치 스크린 디바이스 또는 키보드) 또는 임의의 다른 적절한 선택 메카니즘을 이용함으로써 반품 이유를 선택할 수 있다. 또한 디스플레이(402)는 반품 아이템과 연관된 반품 ID를 생성할 수 있다.
디스플레이(402)는 반품 결정과 다음 지시와 관련된 정보, 및 환불 처리를 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(402)는 높은 리스크 반품 아이템에 대한 이유와 함께 거절 결정을 보여줄 수 있다. 또 다른 예로서, 디스플레이(402)는 수락 알림과 배출된 컨테이너(403A)에 반품을 위한 아이템을 수납하고 리셉터클(404)을 통해 그 컨테이너(403A)를 복귀시킴으로써 아이템을 반품시키기 위한 지시들을 보여줄 수 있다. 환불 처리의 경우, 디스플레이(402)는 "귀하는 자동 반품을 위해 키오스크를 사용할 수 없으며 귀하의 계정은 차단되었습니다. 고객 센터에 연락하셔서 차단을 해제하십시오."를 제시할 수 있다.
컨테이너(403A-D)는 수락된 반품 아이템을 수납할 수 있고, 각 컨테이너(403A-D)와 연관된 식별자가 반품 시스템(307)으로 전송되어, 수락된 반품 아이템과 관련된 반품 아이템 정보와 함께 저장될 수 있다. 예를 들어, 수락된 반품 아이템을 수납하는 컨테이너(403A)가 리셉터클(404)을 통해 키오스크(301)로 복귀될 때, 키오스크(301)는 컨테이너(403A)와 연관된 식별자와 반품 아이템과 관련된 반품 아이템 정보를 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 반품 시스템(307)은 식별자 및 반품 아이템 정보를 수신하면, 수신된 식별자 및 반품 아이템 정보를 저장할 수 있다.
도 5는 자동화된 키오스크(301)를 사용하여 반품 아이템과 관련된 반품 리스크를 실시간으로 결정하기 위한 프로세스(500)의 예시적인 순서도이다. 도 5는 키오스크(301)와 반품 시스템(307)에 대해서 설명되었지만, 통상의 기술자는 다른 구성이 가능하다는 것을 알 것이다.
단계 501에서, 키오스크(301)는 이미지 디바이스(401) 또는 디스플레이(402)를 사용함으로써 반품 아이템과 관련된 리스크 점수를 위해, 반품 시스템(307)으로 전송되는, 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)의 이미징 디바이스(401)는 주문 ID, 아이템 ID, 제품 바코드, 미리-생성된 QR 코드, 또는 미리-생성된 반품 ID를 캡처할 수 있다. 미리-생성된 QR 코드 및 미리-생성된 반품 ID는 고객과 연관된 컴퓨터-구현 디바이스에 의해 생성될 수 있다. 디바이스는 반품 아이템에 대한 QR 코드 또는 반품 ID에 대한 요청을 외부 프론트 엔드 시스템(103)으로 송신할 수 있고, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 요청된 QR 코드 또는 반품 ID를 해당 디바이스에 제공할 수 있다. QR 코드 또는 반품 ID를 생성하면, 외부 프론트 엔드 시스템(103)은 생성된 QR 코드 또는 반품 ID를 반품 시스템(307)으로 전송하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)가 미리-생성된 반품 ID를 반품 시스템(307)에 전송할 때, 시스템은 저장된 반품 ID에서 수신된 반품 ID를 조회할 수 있다. 수신된 반품 ID가 저장된 반품 ID 중 하나와 매치되면, 반품 시스템(307)은 수신된 반품 ID와 연관된 반품 아이템이 확인되었다는 표시를 키오스크(301)로 전송할 수 있다. 또한, 반품 ID는 키오스크(301)에서 생성될 수 있다.
단계 502에서, 키오스크(301)는 반품 리스크 레벨에 대한 요청을 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 키오스크(301)는 또한 (예를 들어, 오버사이즈이거나, 깨지기 쉽거나, 고가이기 때문에) 아이템을 반품할 수 없다고 결정하고 그것을 거절할 수 있다. 키오스크(301)는 단계 501로부터의 캡처된 반품 아이템 정보와 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 캡처된 반품 아이템 정보를 반품 리스크 레벨에 대한 요청과 함께 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 추가 정보 검증 없이, 반품 시스템(307)으로부터 수신된 반품 리스크 레벨이 높거나 중간이면, 키오스크(301)는 반품 아이템을 거절할 수 있다.
단계 503에서, 반품 시스템(307)은 반품 아이템에 대해 기계 학습 모델을 활용함으로써 단계 502로부터 전송된 수신된 반품 요청의 리스크 점수를 예측할 수 있다. 반품 요청은 고객 ID, 주문 ID, 반품 ID, 제품 정보 등과 같은 반품과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 반품 요청을 수신하면, 반품 시스템(307)은 반품 아이템과 연관된 리스크 점수를 실시간으로 예측할 수 있고, 따라서 반품 아이템을 반품하는 고객은 키오스크(301)에서 결정을 수신할 수 있다. 예측은 지도 기계 학습 모델 예를 들어, 그라디언트 부스팅 트리 모델에서 공통적인 이력 변수를 계산하는 효율적인 방법을 포함할 수 있다. 지도 학습은 입력 변수(x)로부터 출력 변수(Y)까지 매핑 함수를 학습하는 알고리즘을 사용하는 모델이다. 예를 들어, 지도 기계 학습 모델은 리스크 점수(Y)를 예측하기 위해 선택된 변수로 이력 정보(x)에 대해 훈련된다. 입력 변수의 몇 가지 예는 반품 이력, 반품 금액, 반품 제품들의 리스트, 반품 시간 등일 수 있다. 모델의 출력인 반품 아이템과 관련된 리스크 점수(Y)는 반품 아이템의 리스크 점수를 결정할 수 있고, 리스크 점수는 높은 리스크 반품 아이템에 대해 더 높다.
단계 504에서, 반품 시스템(307)은 비즈니스 또는 준수 요건을 만족시키기 위해 예측된 리스크 점수와 특정 규칙을 결합함으로써 반품 아이템의 리스크 레벨을 결정할 수 있다. 강력하고 신뢰할 수 있는 리스크 모델 점수 및 선택된 임계치로, 반품 시스템(307)은 반품 아이템들을 높은 리스크, 낮은 리스크 또는 중간 리스크로 나눌 수 있고, 환불 처리에 대해 상이한 리스크 레벨 반품 아이템을 서로 다르게 처리할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 반품의 약 75%가 낮은 리스크로 라벨링되고, 반품의 10%가 높은 리스크로 라벨링되고, 반품의 15%가 중간 리스크로 라벨링되도록 점수 임계치를 설정함으로써, 대부분의 반품을 낮은 리스크 반품으로 할당할 수 있고, 일부 반품을 높은 리스크 반품으로 할당할 수 있으며, 일부 반품을 중간 리스크 반품으로 할당할 수 있다. 낮은 리스크 반품에 대해 점수 임계치를 설정하는 것은 우량 고객을 위한 즉시 반품 처리를 가능하게 할 수 있다. 그러나 반품 시스템(307)은 사기 손실이 총 반품 사기 손실의 20% 미만이 되도록 조정할 수 있고, 이는 대부분의 우량 고객에게 긍정적인 영향을 고려할 때 일반적으로 허용되는 것이다. 또한 반품 시스템(307)은 높은 리스크 반품 중에 허용 가능한 허위 긍정으로 반품 사기의 50%를 잡을 수 있다. 중간 리스크 반품이 키오스크(301)에서 수락될 수 있지만 반품 시스템(307)이 수동 검토 팀에 의해 검증될 때까지 환불을 보류할 수 있다. 반품 시스템(307)은 빈 박스, 손상된 아이템, 잘못된 아이템, 반품 사기 링 등을 포함하는 직접 손실이 있기 전에 사기의 30%를 잡을 수 있다.
단계 505에서, 반품 시스템(307)은 결정된 리스크 레벨을 키오스크(301)로 전송할 수 있다. 리스크 레벨은 높은 리스크, 낮은 리스크 또는 중간 리스크로 나뉠 수 있고, 거절 이유와 동반될 수 있다.
단계 506에서, 키오스크(301)는 단계 505에서 전송된 리스크 레벨을 수신할 수 있고, 단계 508에서, 그 수신된 리스크 레벨이 중간인지 여부를 판정할 수 있다. 수신된 리스크 레벨이 중간이면, 단계 509에서 키오스크(301)는 디스플레이(402) 상에 추가 정보에 대한 요청을 디스플레이하고 요청된 추가 정보를 캡처할 수 있다. 수신된 리스크 레벨이 중간이 아니면, 단계 513에서 키오스크(301)는 디스플레이(402) 상에 반품 결과를 디스플레이 할 수 있다.
단계 509에서, 키오스크(301)는 부가적인 정보를 캡처할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 디스플레이(402) 상에 요청을 제시함으로써 고객에게 추가 정보를 요청하고 이미징 디바이스(401) 또는 디스플레이(402)를 사용하여 요청된 추가 정보를 캡처할 수 있다. 추가 정보는 반품 아이템의 이미지, 고객의 사진, 또는 반품과 관련된 추가 증거물 등일 수 있으며, 이것들로 제한되지 않는다.
단계 510에서, 키오스크(301)는 캡처된 추가 정보를 네트워크(302)를 통해 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 키오스크(301)가 캡처된 추가 정보를 전송할 때, 단계 511에서, 반품 시스템(307)은 추가 정보룰 수신하고 그 추가 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 추가 정보를 확인하기 위하여 재고 아이템의 이미지를 저장하는 데이터베이스에서 반품 아이템의 수신된 이미지를 조회할 수 있다.
단계 512에서, 반품 시스템(307)은 네트워크(302)를 통해 키오스크(301)로 확인 결과를 전송할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 단계 510에서 송신된 추가 정보가 확인되었을 때 표시자를 확인 결과에 할당할 수 있다.
단계 513에서, 키오스크(301)는 디스플레이(402) 상에 반품 결과를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 디스플레이(402) 상에 거절 이유와 함께 거절 결정을 디스플레이하고, 확인 결과에 할당된 표시자 없이 수신된 리스크 레벨이 높거나 중간일 때는 후속 실행을 수행하지 않는다. 디스플레이(402) 상에 디스플레이되는 예시적인 거절 결정은 "귀하의 반품은 리스크 레벨이 높기 때문에 거절되었습니다." 및 "귀하는 자동 반품을 위해 키오스크를 사용할 수 없으며 귀하의 계정은 차단되었습니다. 고객 센터에 연락하셔서 차단을 해제하십시오." 이다. 다른 예로서, 키오스크(301)는 수신된 리스크가 낮거나 중간이면서 확인 결과에 할당된 표시자가 있을 때에는 디스플레이(402) 상에 수락 알림과 다음 단계 지시를 디스플레이할 수 있다.
단계 514에서, 키오스크(301)는 수신된 리스크가 낮거나 중간이면서 확인 결과에 할당된 표시자가 있을 때 반품 아이템을 수락할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 고객이 반품 아이템을 수납시킬 수 있도록 컨테이너(403A)를 배출함으로써 반품 제품을 수락할 수 있다. 또 다른 예로서, 고객은 배출된 컨테이너(403A)에 반품 아이템을 수납시키고 컨테이너(403A)를 리셉터클(404)을 통해 키오스크(301)로 복귀시킬 수 있다.
도 6은 자동화된 키오스크(301)를 사용하여 수락된 반품 아이템에 대한 환불을 실시간으로 처리하기 위한 프로세스(600)의 예시적인 순서도이다. 도 6은 키오스크(301)와 반품 시스템(307)에 대하여 설명되지만, 통상의 기술자는 다른 구성이 가능하다는 것을 알 것이다.
단계 601에서, 키오스크(301)는 도 5의 단계 514와 관련하여 상술된 것처럼 리셉터클(404)을 통해 반품 아이템을 수납한 컨테이너(403A)가 수신되었을 때 반품을 수락할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 고객이 반품 제품을 수납할 수 있도록 컨테이너(403A)를 배출함으로써 반품 제품을 수락할 수 있다. 또 다른 예로서, 고객은 배출된 컨테이너(403A)에 반품 아이템을 수납시키고 컨테이너(403A)를 리셉터클(404)을 통해 키오스크(301)로 복귀시킬 수 있다.
단계 602에서, 키오스크(301)는 반품 확인을 네트워크(302)를 통해 반품 시스템(307)으로 전송할 수 있다. 반품 확인은 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보, 반품 아이템과 연관된 리스크 레벨, 및 반품 아이템을 수납하고 있는 컨테이너와 연관된 식별자를 포함할 수 있다.
단계 603에서, 반품 시스템(307)은 단계 602에서 전송된 반품 확인을 수신하고, 수신된 반품 확인을 저장할 수 있다. 반품 시스템(307)은 저장된 반품 확인을 사용하여 (도 5의 단계 503에 대하여 상술된) 지도 기계 학습 모델을 훈련시킬 수 있다.
단계 604에서, 반품 시스템(307)은 반품 아이템과 연관된 수신된 리스크 레벨, 및 반품 아이템 정보와 연관된 반품 금액에 기초하여 환불을 결정할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 낮은 리스크 & 낮은 금액 반품 아이템에 대해서는 즉석 환불, 낮은 리스크 & 높은 금액 반품 아이템에 대해서는 아이템 검증을 필요로 하는 빠른 환불, 중간 리스크 반품 아이템에 대해서는 보류된 환불을 할당할 수 있다. 높은 & 낮은 금액은 미리 정해진 금액과 반품 금액을 비교함으로써 결정되고, 보류된 환불은 아이템 검증 또는 카드 정보 검증을 요구할 수 있다.
단계 605에서, 반품 시스템(307)은 단계 604로부터 결정된 환불을 처리할 수 있다. 이 처리는 반품 금액, 주문 금액 또는 계류 금액에 대한 관련 정보를 저장하는 것을 요구할 수 있다. 예를 들어, 반품 시스템(307)은 반품 고객과 연관된 은행 계좌에 환불 금액을 지급함으로써 즉시 환불을 처리할 수 있다.
단계 606에서, 반품 시스템(307)은 단계 604로부터 결정된 환불을 네트워크(302)를 통해 키오스크(301)로 전송할 수 있다. 환불은 (낮은 리스크 & 낮은 금액 반품 아이템에 대해서는) 즉시 환불, (낮은 리스크 & 높은 금액 반품 아이템에 대해서는) 빠른 환불, 및 (중간 리스크 반품 아이템에 대해서는) 보류된 환불을 포함할 수 있다.
단계 607에서, 키오스크(301)는 단계 606에서 수신된 환불을 수신하고 단계 608에서 수신된 환불을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 키오스크(301)는 디스플레이(402) 상에, 즉시 환불에 대해서는 "귀하의 반품이 성공되었고 귀하의 환불이 처리되었습니다.", 빠른 환불에 대해서는 "귀하의 반품이 성공되었고 귀하의 환불은 아이템이 확인될 때까지 진행 중입니다." 및 보류된 환불에 대해서는 "귀하의 반품은 수락되었고 환불은 아이템이 검증될 때까지 보류 중입니다" 와 "귀하의 반품은 수락되었고 환불은 카드 번호가 검증될 때까지 보류 중입니다"를 디스플레이할 수 있다.
본 개시가 특정 실시예를 참조하여 도시되고 설명되었지만, 본 개시가 다른 환경에서 변형없이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 전술한 설명은 설명을 목적으로 제공되었다. 이는 포괄적인 것이 아니며 개시된 정확한 형태 또는 실시예로 한정되지 않는다. 변형예 및 적응예는 개시된 실시예들의 발명의 설명 및 실시에 대한 고려로부터 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 추가적으로, 개시된 실시예들의 양상들이 메모리에 저장되는 것으로 설명되었지만, 통상의 기술자는 이러한 양상들이 또한 2차적 저장 디바이스(예를 들어, 하드 디스크 또는 CD ROM, 다른 형태의 RAM 또는 ROM, USB 매체, DVD, Blu-ray 또는 기타 광 드라이브 매체)와 같은 다른 유형의 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있는 것을 이해할 것이다.
기재된 설명 및 개시된 방법들에 기초하는 컴퓨터 프로그램은 숙련된 개발자의 기술 범위 내에 있다. 다양한 프로그램 또는 프로그램 모듈이 통상의 기술자에게 알려진 임의의 기술을 사용하여 만들어질 수 있으며, 기존 소프트웨어와 관련되어 설계될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 섹션 또는 프로그램 모듈은 .Net Framework, .Net Compact Framework(및 Visual Basic, C 등과 같은 관련 언어), Java, C ++, Objective-C, HTML, HTML / AJAX 조합, XML 또는 Java 애플릿이 포함된 HTML으로 또는 이것들에 의하여 설계될 수 있다.
이에 더하여, 예시적 실시들이 본 명세서에 설명되었지만, 등가 요소들, 변형물, 생략물, (예를 들어, 다양한 실시예들에 걸친 양상들의) 조합물, 적응물 및/또는 대체물을 갖는 임의 및 모든 실시예의 범위가 본 개시에 기초하여 통상의 기술자에게 이해될 것이다. 청구 범위에서의 한정은 청구 범위에서 사용된 언어에 기초하여 광범위하게 해석되어야 하며, 본 명세서 또는 본 출원의 진행 중에 설명된 예시들로 제한되지 않는다. 예시들은 비배타적으로 해석되어야 한다. 이에 더하여, 개시된 방법들의 단계들은 단계들의 재정렬 및/또는 단계의 삽입 또는 삭제를 포함하는 임의의 방식으로 변형될 수 있다. 따라서, 상세한 설명과 예시들은 예시로서만 고려되어야 하고, 진정한 범위와 사상은 이하의 청구 범위 및 등가물의 전체 범위에 의해 나타내지는 것으로 의도된다.

Claims (20)

  1. 실시간 리스크 결정에 기초하여 반품 아이템을 수거하기 위한 자동화된 키오스크로서,
    명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스;
    이미징 디바이스;
    하나 이상의 컨테이너―각 컨테이너는 비거나 점유된 상태와 연관된 식별자와 연관됨―;
    네트워크 인터페이스;
    디스플레이 스크린; 및
    동작들을 수행하도록 상기 명령들을 실행시키도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 동작들은
    상기 이미징 디바이스로, 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처함으로써 사용자 입력에 응답하는 단계;
    상기 네트워크 인터페이스를 통해, 상기 반품 아이템 정보와 상기 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을, 리스크 점수를 예측하기 위해 이력 정보에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 실행시킬 수 있는 서버에 전송하는 단계―상기 서버는
    상기 기계 학습 모델을 활용함으로써 수신된 반품에 기초하여 반품 요청의 리스크 점수를 예측하고;
    상기 예측된 리스크 점수에 기초하여 리스크 레벨을 결정하고;
    상기 결정된 리스크 레벨을 상기 키오스크로 전송함으로써,
    상기 요청에 응답하여 상기 반품 리스크 레벨을 준비하도록 구성됨―;
    상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 서버로부터 상기 전송된 리스크 레벨을 수신하는 단계;
    상기 수신된 리스크 레벨에 기초하여 반품 결과를 상기 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하는 단계; 및
    상기 수신된 리스크 레벨에 기초하여 상기 반품 아이템을 수락하는 단계를 포함하고,
    상기 동작들은 실시간으로 수행되는
    자동화된 키오스크.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 반품 아이템 정보는
    주문 ID,
    아이템 ID,
    제품 바코드,
    미리-생성된 QR 코드, 또는
    미리-생성된 반품 ID
    중 적어도 하나를 포함하는
    자동화된 키오스크.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 서버는 반품 이력, 반품 금액, 반품된 제품들의 리스트, 또는 반품 시간 중 적어도 하나를 포함하는 이력 정보에 대해 지도 기계 학습 모델(supervised machine learning model)을 사용하여 상기 반품 리스크 레벨을 준비하도록 구성된
    자동화된 키오스크.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 리스크 레벨은 높음, 중간, 및 낮음으로 나뉘는
    자동화된 키오스크.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 동작들은
    상기 수신된 리스크 레벨이 중간일 때, 상기 이미징 디바이스로, 추가 정보를 캡처함으로써 사용자 입력에 응답하는 단계; 및
    상기 추가 정보와 상기 반품 아이템과 관련된 새로운 반품 리스크 레벨에 대한 요청을, 상기 네트워크 인터페이스를 통해 서버로 전송하는 단계를 더 포함하고;
    상기 추가 정보는 상기 반품 아이템의 사진, 상기 사용자의 사진, 또는 상기 반품과 관련된 추가 증거물(proof)을 포함하는
    자동화된 키오스크.
  6. 청구항 1에 있어서,
    리셉터클을 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 리셉터클을 통해, 리스크 레벨이 낮거나 중간일 때, 상기 사용자가 상기 반품 아이템을 수납시키도록 빈 상태와 연관된 컨테이너들 중 하나를 배출하는 단계를 포함하는 동작들을 수행하도록 상기 명령들을 실행시키도록 구성된
    자동화된 키오스크.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 배출된 컨테이너를 통해 상기 반품 아이템을 수락하는 단계;
    상기 프로세서로 하여금
    상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 서버로 반품 확인을 전송하는 단계― 상기 서버는
    상기 반품 아이템 정보를 저장하고;
    상기 결정된 리스크 레벨과 반품 금액에 기초하여 환불을 결정하고;
    상기 결정된 환불에 기초하여 환불을 처리하고;
    상기 결정된 환불을 상기 키오스크로 전송함으로써, 환불을 처리하도록 구성됨―;
    상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 서버로부터 상기 결정된 환불을 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 환불을 상기 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하는 단계를 포함하는 동작들을 수행하게 하는 것을 더 포함하는
    자동화된 키오스크.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 리스크 레벨이 낮고 상기 환불 금액이 미리 정해진 금액보다 낮을 때는 상기 환불이 즉시 행해지는
    자동화된 키오스크.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 리스크 레벨이 낮고 상기 환불 금액이 미리 정해진 금액보다 높을 때는 상기 환불이 빠르게 행해지는
    자동화된 키오스크.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 리스크 레벨이 중간일 때는 상기 환불이 보류되는
    자동화된 키오스크.
  11. 실시간 리스크 결정에 기초하여 자동화된 키오스크를 사용하여 반품 아이템을 수거하기 위한 방법으로서
    이미징 디바이스로, 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처함으로써 사용자 입력에 응답하는 단계;
    네트워크 인터페이스를 통해, 상기 반품 아이템 정보와 상기 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을, 리스크 점수를 예측하기 위해 이력 정보에 대해 훈련된 기계 학습 모델을 실행시킬 수 있는 서버에 전송하는 단계―상기 서버는
    상기 기계 학습 모델을 이용함으로써 수신된 반품에 기초하여 반품 요청의 리스크 점수를 예측하고;
    상기 예측된 리스크 점수에 기초하여 리스크 레벨을 결정하고; 그리고
    상기 결정된 리스크 레벨을 상기 키오스크로 전송함으로써,
    상기 요청에 응답하여 상기 반품 리스크 레벨을 준비하도록 구성됨―;
    상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 서버로부터 상기 전송된 리스크 레벨을 수신하는 단계;
    상기 수신된 리스크 레벨에 기초하여 반품 결과를 상기 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하는 단계; 및
    상기 수신된 리스크 레벨에 기초하여 상기 반품 아이템을 수락하는 단계를 포함하고,
    상기 단계들은 실시간으로 수행되는
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 서버는 반품 이력, 반품 금액, 반품된 제품들의 리스트, 또는 반품 시간 중 적어도 하나를 포함하는 이력 정보에 대해 지도 기계 학습 모델을 사용하여 상기 반품 리스크 레벨을 준비하도록 구성된
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 리스크 레벨은 높음, 중간, 및 낮음으로 나뉘는
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 방법은
    상기 수신된 리스크 레벨이 중간일 때, 상기 이미징 디바이스로, 추가 정보를 캡처함으로써 사용자 입력에 응답하는 단계; 및
    상기 추가 정보와 상기 반품 아이템과 관련된 새로운 반품 리스크 레벨에 대한 요청을 상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 서버로, 전송하는 단계를 더 포함하고; 그리고
    상기 추가 정보는 상기 반품 아이템의 사진, 상기 사용자의 사진, 또는 상기 반품과 관련된 추가 증거물을 포함하는
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 방법은 리셉터클을 통해, 리스크 레벨이 낮거나 중간일 때, 상기 사용자가 상기 반품 아이템을 수납하도록 빈 상태와 연관된 컨테이너들 중 하나를 배출하는 단계를 더 포함하는
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 방법은
    상기 배출된 컨테이너를 통해 상기 반품 아이템을 수락하는 단계;
    상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 서버로 반품 확인을 전송하는 단계― 상기 서버는
    상기 반품 아이템 정보를 저장하고;
    상기 결정된 리스크 레벨과 반품 금액에 기초하여 환불을 결정하고;
    상기 결정된 환불에 기초하여 환불을 처리하고;
    상기 결정된 환불을 상기 키오스크로 전송함으로써, 환불을 처리하도록 구성됨―;
    상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 서버로부터 상기 결정된 환불을 수신하는 단계; 및
    상기 수신된 환불을 상기 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하는 단계를 더 포함하는
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 리스크 레벨이 낮고 상기 환불 금액이 미리 정해진 금액보다 낮을 때는 상기 환불이 즉시 행해지는
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 리스크 레벨이 낮고 상기 환불 금액이 미리 정해진 금액보다 높을 때는 상기 환불이 빠르게 행해지는
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  19. 청구항 16에 있어서,
    상기 리스크 레벨이 중간일 때는 상기 환불이 보류되는
    반품 아이템을 수거하기 위한 방법.
  20. 네트워크;
    실시간 리스크 결정에 기초하여 반품 아이템을 수거하기 위한 자동화된 키오스크; 및
    서버를 포함하고,
    상기 자동화된 키오스크는
    이미징 디바이스;
    네트워크 인터페이스;
    디스플레이 스크린;
    명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스; 및
    동작들을 수행하도록 상기 명령들을 실행시키도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 동작들은
    상기 이미징 디바이스로, 반품 아이템을 나타내는 반품 아이템 정보를 캡처함으로써 사용자 입력에 응답하는 단계;
    상기 반품 아이템 정보와 상기 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을 상기 서버에 전송하는 단계;
    상기 네트워크 인터페이스를 통해 상기 서버로부터 리스크 레벨을 수신하는 단계;
    상기 수신된 리스크 레벨에 기초하여 반품 결과를 상기 디스플레이 스크린 상에 디스플레이하는 단계; 및
    상기 수신된 리스크 레벨에 기초하여 상기 반품 아이템을 수락하는 단계를 포함하고,
    상기 동작들은 실시간으로 수행되며, 그리고
    상기 서버는
    명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스; 및
    동작들을 수행하도록 상기 명령들을 실행시키도록 구성된 하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 동작들은
    상기 자동화된 키오스크로부터, 반품 아이템 정보와 반품 아이템과 관련된 반품 리스크 레벨에 대한 요청을 수신하는 단계;
    기계 학습 모델을 활용함으로써 상기 수신된 반품에 기초하여 상기 반품 요청의 리스크 점수를 예측하는 단계;
    상기 예측된 리스크 점수에 기초하여 리스크 레벨을 결정하는 단계;
    상기 결정된 리스크 레벨을 상기 키오스크로 전송하는 단계를 포함하는
    시스템.
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