KR20210112974A - 시장 집중도를 이용한 브랜드 지수 생성 시스템 및 방법과 이를 위한 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

시장 집중도를 이용한 브랜드 지수 생성 시스템 및 방법과 이를 위한 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

브랜드 지수 생성 시스템은, 특정 시장에 속한 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 평가함에 있어서 시장 집중도(Concentration Ratio; CR)를 이용하여 각 상품별 시장구조 차이를 조정하고 브랜드의 실질적인 시장 지위와 시장 장악력을 평가하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 브랜드 지수 생성 시스템은, 소비 데이터로부터 추출된, 대상 브랜드에 연관된 시장에 속하는 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도를 산출하도록 구성된 시장 집중도 분석부; 및 상기 시장 집중도 및 상기 대상 브랜드의 매출 정보를 이용하여, 상기 대상 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 나타내는 브랜드 지수를 생성하도록 구성된 브랜드 분석부를 포함할 수 있다. 상기 브랜드 지수 생성 시스템에 의하면, 소수의 패널(panel)로부터 기억에 의존한 소비 데이터를 수집하거나 한정된 경로를 통하여 지엽적인 데이터를 수집하는 종래의 방식을 탈피하고, 다양한 유통 채널에서 실거래된 빅데이터를 포괄적으로 수집하여 시장 동향을 파악하고 브랜드의 실질적인 시장 장악력을 평가할 수 있다.

Description

시장 집중도를 이용한 브랜드 지수 생성 시스템 및 방법과 이를 위한 컴퓨터 프로그램{SYSTEM AND METHOD FOR CREATING BRAND INDEX USING CONCENTRATION RATIO AND COMPUTER PROGRAM FOR THE SAME}
실시예들은 브랜드 지수 생성 시스템 및 방법과 이를 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 실시예들은 특정 시장에 속한 브랜드의 시장 지위를 평가함에 있어서 시장 집중도(Concentration Ratio; CR)를 이용하여 각 상품별 시장구조 차이를 조정하고 브랜드의 실질적인 시장 지위와 시장 장악력을 평가할 수 있는 브랜드 지수 산출 기술에 대한 것이다.
마케팅 데이터 분석 시장은 대표적인 지식 서비스 시장으로, 현재까지 설문 조사와 같은 스몰 데이터를 중심으로 한 전통적인 서비스가 주류를 이루고 있다. 최근 트랜잭션(transaction), 클릭스트림(clickstream), 온라인 텍스트(online text) 등 가치가 높은 빅데이터가 실시간으로 생산되고 있으며 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 기반의 분석 기술이 나날이 발전하고 있음에도 불구하고, 지식 서비스 시장은 소요 비용이 크고 집약적인 인력 및 시간 투입이 요구되는 특징으로 인해 최신 기술이 도입되지 못하고 있는 실정이다.
예를 들어, 종래 기술의 일 예로 등록특허공보 제10-1679750호는 빅데이터 분석으로 브랜드를 평가하는 시스템을 개시하고 있다. 그러나, 등록특허공보 제10-1679750호에 개시된 평가 시스템은 회원의 휴대기기에 설치되는 애플리케이션을 이용하여 수집되는 설문조사 결과에 의해 브랜드의 가치를 평가하는 것으로, 전통적인 설문 조사 방식의 마케팅 데이터 분석 기법을 답습하고 있는 한계를 갖는다.
결국, 종래의 마케팅 데이터 분석 기술은 한정된 경로를 통하여 수집한 지엽적인 데이터를 기반으로 브랜드 가치를 평가하는 정도에 그치고 있어, 각 상품별 시장구조 차이를 반영하여 브랜드가 시장에서 가지는 실질적인 영향력을 객관적, 정량적으로 산출할 수 있는 방법은 종래에는 존재하지 않았다.
등록특허공보 제10-1679750호
본 발명의 일 측면에 따르면, 소수의 패널(panel)로부터 기억에 의존한 소비 데이터를 수집하거나 한정된 경로를 통하여 지엽적인 데이터를 수집하는 종래의 방식을 탈피하고, 다양한 유통 채널에서 실거래된 빅데이터를 포괄적으로 수집하여 시장 동향을 파악하고 브랜드의 실질적인 시장 지위와 시장 장악력을 평가할 수 있는 브랜드 지수 생성 시스템 및 방법과 이를 위한 컴퓨터 프로그램을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템은, 소비 데이터로부터 추출된, 대상 브랜드에 연관된 시장에 속하는 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도(Concentration Ratio; CR)를 산출하도록 구성된 시장 집중도 분석부; 및 상기 시장 집중도 및 상기 대상 브랜드의 매출 정보를 이용하여, 상기 대상 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 나타내는 브랜드 지수를 생성하도록 구성된 브랜드 분석부를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 시장 집중도는 매출액 또는 매출 건수를 기준으로 한 상기 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 시장 점유율을 합산한 값이며, 상기 대상 브랜드의 매출 정보는 매출액 또는 매출 건수를 기준으로 한 상기 대상 브랜드의 점유율을 의미한다.
일 실시예에서, 상기 데이터 분석 모듈은, 상기 소비 데이터에 연관된 시점 정보, 지역 정보, 및 소비자 특성 정보 중 하나 이상에 기초하여 상기 브랜드 지수를 생성할 대상 세그먼트(segment)를 결정하도록 더 구성된다.
일 실시예에서, 상기 데이터 분석 모듈은, 상기 대상 세그먼트의 브랜드 지수를 상기 대상 세그먼트와 다른 시점, 다른 지역 또는 다른 소비자 특성에 의해 결정된 세그먼트의 브랜드 지수와 비교하여 출력하도록 구성된 데이터 출력부를 더 포함한다.
일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템은, 하나 이상의 빅데이터 서버로부터 소비 활동 관련 데이터를 수신하며, 수신된 상기 소비 활동 관련 데이터를 상기 소비 데이터로 구조화하여 저장하도록 구성된 데이터 처리 모듈을 더 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법은, 브랜드 지수 생성 시스템이, 소비 데이터로부터 대상 브랜드에 연관된 시장에 속하는 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 추출하는 단계; 상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 상기 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도를 산출하는 단계; 및 상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 상기 시장 집중도 및 상기 대상 브랜드의 매출 정보를 이용하여, 상기 대상 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 나타내는 브랜드 지수를 생성하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 브랜드 지수를 생성하는 단계는, 상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 상기 소비 데이터에 연관된 시점 정보, 지역 정보, 및 소비자 특성 정보 중 하나 이상에 기초하여 상기 브랜드 지수를 생성할 대상 세그먼트를 결정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법은, 상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 상기 대상 세그먼트의 브랜드 지수를 상기 대상 세그먼트와 다른 시점, 다른 지역 또는 다른 소비자 특성에 의해 결정된 세그먼트의 브랜드 지수와 비교하여 출력하는 단계를 더 포함한다.
일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법은, 상기 매출 정보를 추출하는 단계 전에, 상기 브랜드 지수 생성 시스템이 하나 이상의 빅데이터 서버로부터 소비 활동 관련 데이터를 수신하는 단계; 및 상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 수신된 상기 소비 활동 관련 데이터를 상기 소비 데이터로 구조화하여 상기 브랜드 지수 생성 시스템에 저장하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 일 측면에 컴퓨터 프로그램은, 하드웨어와 결합되어 전술한 실시예들에 따른 브랜드 지수 생성 방법을 실행하기 위한 것으로서 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 브랜드 지수 생성 시스템 및 방법에 의하면, 소수의 패널(panel)로부터 기억에 의존한 소비 데이터를 수집하거나 한정된 경로를 통하여 지엽적인 데이터를 수집하는 종래 기술과 달리, 대형할인마트, 슈퍼마켓, 편의점, 백화점 등 다양한 유통 채널에서 실거래된 빅데이터를 포괄적으로 수집하여 시장 동향을 파악하고 브랜드의 경쟁력을 평가할 수 있으며, 시장 집중도(Concentration Ratio; CR)를 이용하여 각 상품별 시장구조 차이를 조정하고 브랜드의 실질적인 시장 지위와 시장 장악력을 평가할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템의 예시적인 아키텍처(architecture)를 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템의 데이터 분석 모듈의 예시적인 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법의 각 단계를 나타내는 순서도이다.
도 4a는 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법에 의해 생성된 브랜드 지수를 나타내는 예시적인 그래프이다.
도 4b는 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법에 의해 생성된 대상 세그먼트별 브랜드 지수를 나타내는 예시적인 이미지이다.
이하에서, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대하여 상세히 살펴본다.
도 1은 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템의 예시적인 아키텍처(architecture)를 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 소비 데이터를 기반으로 대상 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 나타내는 브랜드 지수를 생성하도록 구성되며, 이상의 동작은 데이터 분석 모듈(module)(34)에 의하여 수행된다. 추가적으로, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 데이터 처리 모듈(31), 데이터 저장 모듈(32) 및 사용자 서비스 모듈(37)을 포함할 수 있다. 나아가, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 데이터 검색 및 분석을 위한 컴포넌트로서 데이터 검색 모듈(33), 데이터 제공 모듈(35) 및/또는 권한 관리 모듈(36)을 더 포함할 수도 있다.
본 명세서에 기재된 장치들은 전적으로 하드웨어이거나, 또는 부분적으로 하드웨어이고 부분적으로 소프트웨어인 측면을 가질 수 있다. 예컨대, 브랜드 지수 생성 시스템(3)에 포함된 각 모듈 또는 부(unit)는, 특정 형식 및 내용의 데이터를 전자통신 방식으로 주고받기 위한 장치 및 이에 관련된 소프트웨어를 통칭할 수 있다. 본 명세서에서 "부", "모듈", "서버", "시스템", "플랫폼", "장치" 또는 "단말" 등의 용어는 하드웨어 및 해당 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어의 조합을 지칭하는 것으로 의도된다. 예를 들어, 여기서 하드웨어는 CPU 또는 다른 프로세서(processor)를 포함하는 데이터 처리 기기일 수 있다. 또한, 하드웨어에 의해 구동되는 소프트웨어는 실행중인 프로세스, 객체(object), 실행파일(executable), 실행 스레드(thread of execution), 프로그램(program) 등을 지칭할 수 있다.
또한, 본 명세서에서 브랜드 지수 생성 시스템(3)을 구성하는 각각의 모듈은 반드시 물리적으로 구분되는 별개의 구성요소를 지칭하는 것으로 의도되지 않는다. 즉, 도 1에서 브랜드 지수 생성 시스템(3)의 각 모듈은 서로 구분되는 별개의 블록으로 도시되었으나, 이는 브랜드 지수 생성 시스템(3)을 이에 의해 실행되는 동작에 의해 기능적으로 구분한 것이다. 실시예에 따라서는 전술한 각 모듈 중 일부 또는 전부가 동일한 하나의 장치 내에 집적화될 수 있으며, 또는 하나 이상의 모듈이 다른 부와 물리적으로 구분되는 별개의 장치로 구현될 수도 있다. 예컨대, 브랜드 지수 생성 시스템(3)의 각 모듈은 분산 컴퓨팅 환경 하에서 서로 통신 가능하게 연결된 컴포넌트들일 수도 있다.
실시예들에 따른 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 소비 데이터를 수집하기 위하여 하나 이상의 외부 서버(1)와 통신하며 동작할 수 있다. 외부 서버(1)는 소비 활동 관련 빅데이터를 제공하는 외부 사업자의 서버일 수 있으며, 또한 신문, 잡지, 블로그, 포털 등 통계 정보나 소셜 정보 등을 제공하는 사업자의 서버일 수도 있다.
또한, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 브랜드 지수 생성 시스템(3)을 이용하는 사용자 또는 관리자의 사용자 장치(2)와의 통신을 수반하여 동작할 수 있다. 사용자 또는 관리자는 스마트폰(smartphone) 등 이동 통신 단말기, 개인용 컴퓨터(personal computer), PDA(personal digital assistant), 태블릿(tablet), IPTV(Internet Protocol Television) 등을 위한 셋톱박스(set-top box) 또는 네트워크 서버 등 임의의 컴퓨팅 장치(2)를 이용하여 브랜드 지수 생성 시스템(3)을 이용할 수 있다.
본 명세서의 도면에 도시된 외부 서버(1) 및 사용자 장치(2)의 개수는 단지 예시적인 것으로서, 브랜드 지수 생성 시스템(3)이 이에 연관되어 동작하는 장치나 서버의 실제 수를 한정하는 것이 아니라는 점이 통상의 기술자에게 용이하게 이해될 것이다.
데이터 처리 모듈(31)은, 하나 이상의 빅데이터 제공 서버(1)로부터 소비 데이터를 수신할 수 있다. 이때 수신되는 데이터는 구조화된(structured) 데이터일 수도 있으며, 또는 소비 관련 빅데이터를 수신한 데이터 처리 모듈(31)에서 데이터에 대한 구조화를 수행할 수도 있다. 또한, 데이터 처리 모듈(31)은 구조화된 데이터를 데이터 저장 모듈(32)의 하나 이상의 데이터베이스(321, 322)에 저장하여, 사용자에 의한 데이터의 열람 및 이용이 가능하도록 할 수 있다. 예컨대, 본 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 클라우드(cloud) 서버 기반의 데이터베이스를 포함하는 오픈 플랫폼(platform)으로 구현될 수 있다.
본 명세서에서 브랜드 데이터란, 외부의 빅데이터 제공 서버(1) 등으로부터 수집된 소비 활동 관련 데이터로서 매출 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 소비 데이터는 일정 기간 동안 대상 사용자들을 대상으로 수집된 거래 영수증 데이터일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 소비 데이터에 포함되는 매출 정보는 고객의 구매 행태를 나타내는 임의의 정보로서, 결제 금액, 결제 횟수 및/또는 유효 고객 수 등을 포함할 수 있다. 한편, 소비 데이터는 소비 활동에 관련된 메타데이터(meta data)를 더 포함할 수 있다. 메타데이터는 소비 활동의 결제 지역, 소비자의 성별이나 연령 등과 같은 인구통계 정보를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 소비 데이터를 구조화한다는 것은, 소비 활동에 대한 정보로부터 특정 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력에 관련된 지수를 도출하기 위하여 데이터를 대분류, 중분류 및 소분류 등으로 구분되는 상품의 카테고리별로 그룹화 또는 태깅(tagging)하거나, 또는/또한 메타데이터를 기반으로 구매자의 연령 및/또는 성별이나 결제 지역 등 세그먼트별로 데이터를 그룹화 또는 태깅하는 것 등을 의미할 수 있다. 그러나 구조화 방법은 이에 한정되는 것은 아니며, 브랜드 지수를 생성하고자 하는 대상 브랜드의 특정 방식이나 대상 세그먼트(segment)의 결정 방식에 따라 상이할 수 있다.
데이터 저장 모듈(32)은 하나 또는 복수의 데이터베이스(321, 322)를 포함할 수 있으며, 소비 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터 저장 모듈(32)은 소비 데이터를 데이터 파일 및 이의 메타데이터로 구분하여 각각 별도의 데이터베이스(321, 322)에 저장할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 데이터 저장 모듈(32)은 클라우드 서버 등 외부 데이터 저장소를 이용하여 소비 데이터를 저장할 수도 있다.
데이터 검색 모듈(33), 데이터 분석 모듈(34), 데이터 제공 모듈(35) 및 권한 관리 모듈(36)은 사용자가 사용자 장치(2)를 이용하여 브랜드 지수 생성 시스템(3)에 접속하여 브랜드 지수 등 데이터에 대한 검색 및 분석을 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 특히, 데이터 분석 모듈(34)은 사용자의 요청에 의해 결정된 대상 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 나타내는 브랜드 지수를 소비 데이터를 기반으로 생성할 수 있으며, 이에 대해서는 도 2 및 도 3을 참조하여 상세히 후술한다. 또한, 데이터 분석 모듈(34)은 소비 데이터의 데이터 셋(data set) 및 시스템 자원(resource)에 대한 관리, 데이터 셋 이력 관리 및 통계 등을 위한 출력 데이터를 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터 검색 모듈(33)은, 사용자가 데이터 저장 모듈(32)에 저장된 데이터를 메타데이터(metadata), 태그(tag), 또는 패싯(facet) 필터와 같은 필터 등을 기반으로 검색할 수 있는 기능을 제공한다.
또한, 데이터 제공 모듈(35)은 사용자가 브랜드 지수 생성 시스템(3)에 저장된 데이터 셋을 수신, 공유 또는 그 외 다른 방식으로 확장된 이용이 가능한 기능을 제공한다. 예컨대, 일 실시예에서 데이터 제공 모듈(35)은 사전에 정의된 개방형 API(Application Programming Interface)를 통한 사용자 장치(2)로부터의 요청에 대한 응답으로 데이터 셋을 제공할 수도 있다.
또한, 권한 관리 모듈(36)은 브랜드 지수 생성 시스템(3)이 제공하는 브랜드 지수 및 이의 가공 데이터 등에 접근 가능한 사용자 또는 사용자들을 정의하는 권한 관리 기능을 수행한다. 이때, 권한 관리 모듈(36)은 사용자들의 조직이나 그룹을 대상으로 한 권한 설정이 가능하도록 구성될 수도 있다.
사용자 서비스 모듈(37)은, 데이터 검색 및 분석 계층에 해당하는 데이터 검색 모듈(33), 데이터 분석 모듈(34), 데이터 제공 모듈(35) 및 권한 관리 모듈(36) 등에 의하여 제공되는 데이터를 사용자 장치(2)에서 열람 가능한 형태로 제공하는 기능을 한다. 예컨대, 사용자 서비스 모듈(37)은 사용자 장치(2)에 데이터를 제공하는 웹 서비스(web service)를 제공할 수 있으나. 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템의 데이터 분석 모듈의 예시적인 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 실시예에서 데이터 분석 모듈(34)은 시장 집중도(Concentration Ratio; CR) 분석부(341) 및 브랜드 분석부(343)를 포함한다. 시장 집중도 분석부(341)는, 소비 데이터로부터 추출된, 대상 브랜드에 연관된 시장에 속하는 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도를 산출하도록 구성될 수 있다. 브랜드 분석부(343)는, 전술한 시장 집중도와 더불어 대상 브랜드의 매출 정보를 이용하여, 대상 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 나타내는 브랜드 위상 지수(Brand Status Index; BSI)를 브랜드 지수로 생성하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 데이터 분석 모듈(34)은 데이터 출력부(344)를 더 포함한다. 데이터 출력부(344)는 전술한 과정에 의해 생성된 브랜드 지수를 사용자에게 출력 데이터의 형태로 제공할 수 있다. 예를 들어, 브랜드 지수를 산출할 대상은 소비 활동에 연관된 시점, 지역 및/또는 소비자 특성 등을 기준으로 한 하나 이상의 세그먼트(segment)로 구분되며, 데이터 출력부(344)는 대상 브랜드의 브랜드 지수를 특정 세그먼트에 대해 세분화하여 생성하거나 다른 세그먼트의 브랜드 지수와 비교하는 등에 의해 출력 데이터를 생성할 수 있다.
도 2에 도시된 데이터 분석 모듈(34)의 각 부의 구체적인 기능에 대해서는 이하에서 도 3을 더 참조하여 상세히 설명한다.
도 3은 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법의 각 단계를 나타내는 순서도이다. 본 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법은, 참조하여 전술한 실시예들에 따른 브랜드 지수 생성 시스템(3)을 이용하여 수행될 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위하여 도 1 및 도 3을 참조하여 본 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법에 대하여 설명한다.
먼저, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 빅데이터 제공 서버나 신문, 잡지, 블로그 등 매체 관련 서버 등의 외부 서버(1)로부터 소비 활동 관련 데이터를 수집할 수 있다(S1). 예를 들어, 수집되는 데이터는 면세점, 마트, 슈퍼마켓, 편의점 등 다양한 경로를 통하여 수집된 소비자들의 거래 영수증 데이터일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
다음으로, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 수집된 데이터를 소비 데이터로 구조화하고 이를 저장할 수 있다(S2). 소비 데이터는 브랜드 지수 생성 시스템(3)의 자체 데이터베이스(321, 322)에 저장될 수도 있고, 또는 클라우드 저장소와 같은 외부 저장소에 저장될 수도 있다.
또한, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 브랜드 지수를 생성하고자 하는 대상 브랜드에 관련된 정보를 포함하는 분석 대상 정보를 수신할 수 있다(S3). 분석 대상 정보는 브랜드 지수 생성 시스템(3)에 접속한 사용자 장치(2)를 통하여 사용자로부터 수신될 수도 있다. 또한, 분석 대상 정보에 의해 정의되는 대상 브랜드는 반드시 하나의 브랜드로 한정되는 것은 아니며, 예컨대, 실시예들에 따른 브랜드 지수 생성 시스템(3)을 이용하여 특정 시장의 상위 브랜드를 분석하는 등 복수의 브랜드를 대상으로 하여 브랜드 지수를 생성할 수도 있다.
또한, 본 명세서에서 브랜드란 브랜드 지수를 생성하고자 하는 대상이 되는 제품이나 서비스를 특정할 수 있는 임의의 분류를 지칭하는 것으로서, 어느 하나의 소비 품목일 수도 있고, 동일 사업자에 의해 제공되는 일련의 제품 또는 서비스의 그룹일 수도 있다.
또한 일 실시예에서, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은, 수집된 소비 활동 관련 데이터를 소비 데이터로 구조화하는 과정(S2)에서 데이터에 대한 표준화를 진행할 수도 있다. 표준화란, 백화점, 마트, 슈퍼마켓, 편의점 등 서로 상이한 경로로 수집된 데이터, 또는 카드사 등 금융기관별로 서로 상이한 형식을 가지는 거래 데이터를 브랜드 지수 생성 시스템(3)에서 일괄적으로 처리하기 위한 표준 형식으로 가공하는 과정을 지칭한다.
또한 일 실시예에서, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은, 수집된 소비 활동 관련 데이터를 소비 데이터로 구조화하는 과정(S2)에서 수집된 데이터에 대한 품질 진단 결과를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 진단 결과로 도출되는 데이터 품질은 지표별 데이터 평가로서 완전성, 유효성, 일관성, 정확성 등을 나타내는 지표를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 대상 브랜드에 연관된 시장의 시장 집중도를 산출하고, 시장 집중도와 대상 브랜드의 점유율을 이용하여 산출되는 대상 브랜드의 브랜드 위상 지수(BSI)를 브랜드 지수로 생성하도록 구성될 수 있다. 이때, 브랜드 위상 지수(BSI)는 소비 데이터에 연관된 시점 정보, 지역 정보, 및/또는 소비자 특성 정보를 기준으로 정의되는 특정 세그먼트를 대상으로 생성될 수도 있다.
이를 위하여, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 브랜드 위상 지수(BSI)를 산출할 대상 세그먼트를 결정할 수 있다(S4). 예를 들어, 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 비교함에 있어서 시점 정보를 기준으로 하여 월/분기/반기 등 단위 기간을 대상 세그먼트로 결정할 수 있다. 또는, 소비자 특성에 기초한 세분 적용을 위해 연령 및/또는 성별을 기준으로 고객 세그먼트를 결정(예컨대, 20대 남자, 20대 여자 등)할 수도 있다. 또한, 지역별 세분 적용을 위하여 지역 정보를 기준으로 대상 세그먼트를 정의할 수도 있다. 이때 정의되는 지역의 단위는 다양하게 결정될 수 있으며, 예컨대, 시/도를 단위 영역으로(예컨대, 서울, 경기 등) 대상 세그먼트를 결정하되 인구가 일정 수준이상 밀집된 지역의 경우 더 작은 단위 영역(예컨대, 구 단위)을 기준으로 대상 세그먼트를 결정할 수도 있다.
다음으로, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 결정된 세그먼트를 대상으로 한 브랜드 위상 지수(BSI)를 산출할 수 있다. 구체적으로는, 미리 설정된 기간 동안의 대상 브랜드 관련 시장의 소정의 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도를 산출하고(S5), 대상 브랜드의 매출 정보와 시장 집중도를 이용하여 대상 브랜드의 점유율을 산출하며(S6), 산출된 점유율에 기초하여 대상 브랜드의 브랜드 위상 지수(BSI)를 생성할 수 있다(S7).
일 실시예에서 브랜드들의 매출 정보는 매출액 또는 매출 건수를 기준으로 한 시장에서의 매출 점유율을 의미하는 것일 수 있다. 즉, 소비 데이터에서 대상 기간 동안의 동일 카테고리(대분류, 중분류 또는 소분류)의 상품 또는 서비스에 대한 결제 금액 또는 결제 건수를 Ptotal, 동일 기간 동안 특정 브랜드의 상품 또는 서비스에 대한 결제 금액 또는 결제 건수를 Pi라고 할 경우, 브랜드 i의 매출 점유율 Si는 하기 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 1]
Si = Pi / Ptotal
이때, 시장 집중도는 대상 브랜드에 해당하는 시장의 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 점유율을 합산한 수치로 결정될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서 해당 시장의 상위 5개의 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도를 산출하며, 상위 5개 브랜드의 매출 점유율을 각각 S1, S2, S3, S4, S5라 할 경우, 상위 5개 브랜드를 기초로 한 해당 시장의 시장 집중도 CR5는 하기 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 2]
CR5 = S1 + S2 + S3 + S4 + S5
이상의 예에서는 상위 5개 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도를 산출하였으나, 시장 집중도의 산출에 사용되는 상위 브랜드의 개수는 이와 상이할 수 있다. 예를 들어, 대상 브랜드가 속하는 카테고리별로 해당 시장의 기업 집중도와 같은 특성에 따라 시장 집중도의 산출에 사용될 상위 브랜드의 개수를 다르게 할 수 있다. 예를 들면, 완전 경쟁 시장이나 독점적 경쟁 시장에서는 상대적으로 많은 수의 상위 브랜드의 매출 정보를 토대로 시장 집중도를 산출하며, 과점이나 독점에 가까운 시장에서는 상대적으로 적은 수의 상위 브랜드의 매출 정보를 토대로 시장 집중도를 산출할 수 있다.
다음으로, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 대상 브랜드의 시장 점유율을 시장 집중도 수치로 나눈 값으로 대상 브랜드의 브랜드 위상 지수(BSI)를 생성할 수 있다. 즉, 수학식 1 및 수학식 2의 매출 점유율 및 시장 집중도를 이용하여 산출되는 브랜드 위상 지수(BSI)는 하기 수학식 3과 같다.
[수학식 3]
BSI = Si / CR5
이상에서는 매출 정보로서 각 브랜드의 매출액 또는 매출 건수를 기준으로 한 점유율에 의하여 시장 집중도 및 대상 브랜드 위상 지수(BSI)를 산출하였다. 그러나 이는 예시적인 것으로, 다른 실시예에서 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 매출 정보 중 매출 건수, 판매량, 결제 횟수, 유효 고객 수 또는 기타 다른 상이한 정보를 이용하여 각 브랜드의 점유율을 정의하고 이를 토대로 시장 집중도 및 브랜드 위상 지수(BSI)를 산출할 수도 있다.
일 실시예에서, 브랜드 지수 생성 시스템(3)에 의하여 생성되는 브랜드 지수는 전술한 브랜드 위상 지수(BSI) 자체를 의미하는 것일 수 있다. 브랜드 위상 지수(BSI) 형태의 브랜드 지수를 통하여, 해당 시장에서 대상 브랜드가 경쟁 브랜드에 대비하여 갖는 시장 지위와 시장 장악력을 지수의 형태로 정량화할 수 있다. 한편, 다른 실시예에서 브랜드 지수는 브랜드 위상 지수(BSI)에 다른 정보를 더 반영하여 생성되는 것일 수도 있다.
또한, 브랜드 위상 지수(BSI)로 브랜드 지수를 정의하는 경우, 브랜드 위상 지수(BSI)에는 시장 집중도의 산출에 이용된 상위 브랜드들의 점유율 분포를 토대로 결정되는 가중치가 적용될 수도 있다.
예컨대, 5개의 상위 브랜드의 점유율에 의해 산출되는 시장 집중도(CR5)의 값이 동일하게 90%인 경우에도, 상위 5개 브랜드의 점유율이 60%, 20%, 4%, 4%, 2%인 경우와 35%, 25%, 15%, 10%, 5%인 경우의 시장 양상은 상이하다고 볼 수 있다. 따라서, 일 실시예에서 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 시장 집중도의 산출에 사용된 상위 브랜드들의 점유율 간의 표준편차를 산출하고, 표준편차의 값이 클수록 해당 시장이 독점적 시장에 가까운 것이므로, 표준편차의 값이 클수록 점유율이 평균보다 높은 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력은 더 높게, 점유율이 평균보다 낮은 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력은 더 낮게 평가하도록 브랜드 위상 지수(BSI)에 적용될 가중치를 결정할 수 있다.
예를 들어, 시장 집중도 산출에 사용된 상위 브랜드들의 점유율의 평균값을 Save, 상위 브랜드들 간의 점유율의 표준편차를 σ, 대상 브랜드의 점유율을 Si라고 할 경우, 브랜드 지수 생성 시스템(3)은 하기 수학식 4와 같이 결정되는 가중치 wi를 브랜드 위상 지수(BSI)에 더한 값으로 브랜드 지수를 생성할 수도 있다. 하기 수학식 4에서 c는 임의의 변환 상수이다.
[수학식 4]
wi = (Si - Save) × c × σ
또한 일 실시예에서 브랜드 지수 생성 시스템은, 정량적 소비 데이터와 소셜 데이터를 함께 이용하여 정량적 동향 지수와 정성적 원인 규명 데이터를 접목하도록 더 구성될 수도 있다. 이를 위하여, 브랜드 지수 생성 시스템은 신문, 잡지, 블로그, 포털 등 매체로부터 수집된 소셜 데이터를 소비 데이터와 함께 이용하여, 소셜 데이터에서의 검색 빈도를 토대로 한 각 브랜드의 점유율을 이용하여 전술한 것과 동일한 방식으로 브랜드 위상 지수(BSI)를 산출하고, 소비 데이터에 기초한 브랜드 위상 지수(BSI) 및 소셜 정보에 기초한 브랜드 위상 지수(BSI)를 함께 이용하여 브랜드 지수를 정의할 수도 있다.
다음으로, 브랜드 지수 생성 시스템은 생성된 브랜드 지수를 가시화된 데이터 형태로 출력할 수 있다(S8).
도 4a는 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법에 의해 생성된 브랜드 위상 지수(BSI)를 나타내는 예시적인 그래프로서, 도 4a의 5개의 그래프(401-405)는 동일 시장에 속하는 상위 5개 브랜드의 브랜드 위상 지수(BSI)를 % 단위로 나타낸 것이다. 이때 시장 집중도는 상기 5개 브랜드의 매출 점유율을 합산한 값(CR5)으로 정의되었다. 본 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템을 이용하는 사용자는, 도 4a에 도시된 것과 같은 시장 상위 브랜드들의 브랜드 위상 지수(BSI) 값을 통하여 해당 시장에서 선두 브랜드가 갖고 있는 시장 장악력을 확인할 수 있다.
또한, 도 4b는 일 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 방법에 의해 생성된 대상 세그먼트별 브랜드 위상 지수(BSI)를 나타내는 예시적인 이미지로서, 하나의 브랜드의 브랜드 위상 지수(BSI)를 서울시의 각 구별로 생성한 결과를 나타낸다. 도 4b에서 제1 종류의 구(411)는 전체 지역(예컨대, 전국 또는 서울시 전체 등)의 평균과 비교하여 브랜드 시장 지위와 시장 장악력이 상대적으로 높은(예컨대, 평균과의 차이가 -5% 미만) 구를 나타낸 것이며, 제2 종류의 구(412)는 브랜드 시장 지위와 시장 장악력이 전체 평균과 인접한 구를 나타낸 것이고, 제3 종류의 구(413)는 전체 구의 평균과 비교하여 브랜드 시장 지위와 시장 장악력이 높은(예컨대, 평균과의 차이가 +5% 이상) 구를 나타낸 것이다.
본 실시예에 따른 브랜드 지수 생성 시스템을 이용하는 사용자는, 도 4b에 도시된 것과 같은 대상 세그먼트별 브랜드 위상 지수(BSI) 비교를 통하여 대상 브랜드의 특정 지역에서의 시장 장악력을 확인하고 이를 향후 제품 개발 및 마케팅 등에 이용할 수 있다. 도면에서는 지역의 구 단위를 기준으로 대상 세그먼트를 분류하였으나, 이는 예시적인 것으로서, 다른 실시예에서 대상 세그먼트는 다른 단위의 지역 구분이나, 구매자의 성별이나 연령과 같은 구매자 특성, 주/월/분기/반기와 같은 시점 등 다른 정보를 기준으로 결정될 수도 있다.
이상에서 설명한 실시예들에 따른 브랜드 지수 생성 시스템 및 방법에 의하면, 면세점, 마트, 편의점, 슈퍼마켓 등 다양한 유통 경로를 통해 수집된 거래 영수증 데이터를 고객의 구매 행태(예컨대, 결제 금액, 결제 횟수, 유효 고객 수 등) 및 인구 통계 정보(성, 연령, 및/또는 결제 지역 등) 등과 함께 분석하여 소비 활동을 나타나는 지수를 생성할 수 있다.
이상에서 설명한 실시예들에 따른 브랜드 지수 생성 방법에 의한 동작은 적어도 부분적으로 컴퓨터 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 실시예들에 따른 방법에 의한 동작을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 실시예가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 용이하게 이해될 수 있을 것이다.
이상에서 살펴본 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러나, 이와 같은 변형은 본 발명의 기술적 보호범위 내에 있다고 보아야 한다.

Claims (11)

  1. 소비 데이터로부터 추출된, 대상 브랜드에 연관된 시장에 속하는 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도를 산출하도록 구성된 시장 집중도 분석부; 및
    상기 시장 집중도 및 상기 대상 브랜드의 매출 정보를 이용하여, 상기 대상 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 나타내는 브랜드 지수를 생성하도록 구성된 브랜드 분석부를 포함하는 데이터 분석 모듈을 포함하는 브랜드 지수 생성 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 시장 집중도는 매출액 또는 매출 건수를 기준으로 한 상기 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 시장 점유율을 합산한 값이며,
    상기 대상 브랜드의 매출 정보는 매출액 또는 매출 건수를 기준으로 한 상기 대상 브랜드의 점유율인 브랜드 지수 생성 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 분석 모듈은, 상기 소비 데이터에 연관된 시점 정보, 지역 정보, 및 소비자 특성 정보 중 하나 이상에 기초하여 상기 브랜드 지수를 생성할 대상 세그먼트를 결정하도록 더 구성된 브랜드 지수 생성 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 데이터 분석 모듈은, 상기 대상 세그먼트의 브랜드 지수를 상기 대상 세그먼트와 다른 시점, 다른 지역 또는 다른 소비자 특성에 의해 결정된 세그먼트의 브랜드 지수와 비교하여 출력하도록 구성된 데이터 출력부를 더 포함하는 브랜드 지수 생성 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    하나 이상의 빅데이터 서버로부터 소비 활동 관련 데이터를 수신하며, 수신된 상기 소비 활동 관련 데이터를 상기 소비 데이터로 구조화하여 저장하도록 구성된 데이터 처리 모듈을 더 포함하는 브랜드 지수 생성 시스템.
  6. 브랜드 지수 생성 시스템이, 소비 데이터로부터 대상 브랜드에 연관된 시장에 속하는 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 추출하는 단계;
    상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 상기 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 매출 정보를 이용하여 시장 집중도를 산출하는 단계; 및
    상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 상기 시장 집중도 및 상기 대상 브랜드의 매출 정보를 이용하여, 상기 대상 브랜드의 시장 지위와 시장 장악력을 나타내는 브랜드 지수를 생성하는 단계를 포함하는 브랜드 지수 생성 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 시장 집중도는 매출액 또는 매출 건수를 기준으로 한 상기 미리 설정된 개수의 상위 브랜드의 시장 점유율을 합산한 값이며,
    상기 대상 브랜드의 매출 정보는 매출액 또는 매출 건수를 기준으로 한 상기 대상 브랜드의 점유율인 브랜드 지수 생성 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 브랜드 지수를 생성하는 단계는, 상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 상기 소비 데이터에 연관된 시점 정보, 지역 정보, 및 소비자 특성 정보 중 하나 이상에 기초하여 상기 브랜드 지수를 생성할 대상 세그먼트를 결정하는 단계를 포함하는 브랜드 지수 생성 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 상기 대상 세그먼트의 브랜드 지수를 상기 대상 세그먼트와 다른 시점, 다른 지역 또는 다른 소비자 특성에 의해 결정된 세그먼트의 브랜드 지수와 비교하여 출력하는 단계를 더 포함하는 브랜드 지수 생성 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 매출 정보를 추출하는 단계 전에,
    상기 브랜드 지수 생성 시스템이 하나 이상의 빅데이터 서버로부터 소비 활동 관련 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 브랜드 지수 생성 시스템이, 수신된 상기 소비 활동 관련 데이터를 상기 소비 데이터로 구조화하여 상기 브랜드 지수 생성 시스템에 저장하는 단계를 더 포함하는 브랜드 지수 생성 방법.
  11. 하드웨어와 결합되어 청구항 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 브랜드 지수 생성 방법을 실행하도록 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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