KR20210142499A - Method, system and non-transitory computer-readable recording medium for providing benefit information to an user visiting an offline store - Google Patents

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KR20210142499A
KR20210142499A KR1020200059402A KR20200059402A KR20210142499A KR 20210142499 A KR20210142499 A KR 20210142499A KR 1020200059402 A KR1020200059402 A KR 1020200059402A KR 20200059402 A KR20200059402 A KR 20200059402A KR 20210142499 A KR20210142499 A KR 20210142499A
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Abstract

According to an aspect of the present invention, a method for providing benefit information to a user visiting an offline store comprises the steps of: acquiring context information associated with the user and face-to-face payment information of the user generated in a first offline store; determining at least one second offline store estimated to be visited by the user after the user visits the first offline store, by analyzing the face-to-face payment information and the context information with reference to a visit prediction model; and providing benefit information associated with the at least one second offline store to the user. The visit prediction model is a model generated by learning information about at least one of time-series face-to-face payment histories of a plurality of users and context information associated with the plurality of users. Therefore, marketing can be done effectively.

Description

오프라인 매장을 방문하는 사용자에게 혜택 정보를 제공하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR PROVIDING BENEFIT INFORMATION TO AN USER VISITING AN OFFLINE STORE}METHOD, SYSTEM AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR PROVIDING BENEFIT INFORMATION TO AN USER VISITING AN OFFLINE STORE

본 발명은 오프라인 매장을 방문하는 사용자에게 혜택 정보를 제공하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for providing benefit information to a user visiting an offline store, and a non-transitory computer-readable recording medium.

오프라인 매장은 주로 소상공인에 의해 운영되고 있으며, 매장의 마케팅은 대부분 자체 역량으로 이루어지고 있다. 하지만, 오프라인 매장 점주들의 경험 부족 및 비용 부담 등으로 인해 마케팅에 어려움을 겪는 경우가 많았고, 근래에 들어, 이러한 오프라인 매장의 마케팅을 지원하기 위한 다양한 기술들이 소개되고 있다.Offline stores are mainly operated by small business owners, and most of the marketing of the stores is done by their own capabilities. However, there have been many cases of difficulties in marketing due to the lack of experience and cost burden of offline store owners, and in recent years, various technologies for supporting the marketing of such offline stores have been introduced.

이에 관한 종래 기술의 일 예로서, 한국공개특허공보 제2014-121941호에 개시된 기술을 예로 들 수 있는데, 방문객이 소지한 단말 장치로부터 오프라인 매장에 비치된 태그에 대한 태깅 정보를 수신하고, 그 태깅 정보를 기초로 오프라인 매장에 대해 기설정된 키워드를 확인하고, 그 키워드에 관련된 디스플레이 장치에서 오프라인 매장에 대응하도록 등록된 광고 및 홍보 컨텐츠를 표시하도록 하는 서비스 장치가 소개된 바 있다.As an example of the related art, the technology disclosed in Korean Patent Application Laid-Open No. 2014-121941 can be given as an example. Tagging information for a tag provided in an offline store is received from a terminal device possessed by a visitor, and the tagging is performed. A service device has been introduced that checks a keyword preset for an offline store based on the information and displays advertisements and promotional content registered to correspond to the offline store on a display device related to the keyword.

하지만, 위와 같은 종래 기술을 비롯하여 지금까지 소개된 기술에 의하면, 오프라인 매장을 방문하는 소비자가 처한 상황 등을 전혀 고려하지 않고, 동일한 내용의 광고나 홍보 콘텐츠를 단순 제공하는 형태일 뿐이었기 때문에, 소비자의 관심을 끌기 어려웠을 뿐만 아니라 그 비용 대비 효과도 미미하였다.However, according to the techniques introduced so far, including the prior art as described above, since it was merely a form of simply providing advertisements or promotional content of the same content without considering the situation of the consumers visiting the offline store, consumers Not only was it difficult to attract attention, but the cost-effectiveness was insignificant.

한국공개특허공보 제2014-121941호(2020.01.20)Korean Patent Publication No. 2014-121941 (2020.01.20)

본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.An object of the present invention is to solve all the problems of the prior art described above.

또한, 본 발명은 오프라인 매장을 방문하는 소비자를 대상으로 맞춤형 혜택 정보가 제공되도록 함으로써, 마케팅이 효과적으로 이루어질 수 있도록 지원하는 것을 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to support effective marketing by providing customized benefit information to consumers visiting an offline store.

또한, 본 발명은 복수의 사용자의 시계열적 대면 결제 이력 및 복수의 사용자와 연관된 문맥 정보 중 적어도 하나에 관한 정보를 학습하여 구축되는 모델을 기반으로 추가 방문할 가능성이 높은 오프라인 매장을 동적으로 추정하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention dynamically estimates an offline store with a high probability of additional visits based on a model built by learning information about at least one of time-series face-to-face payment histories of a plurality of users and context information associated with a plurality of users. serve another purpose.

또한, 본 발명은 오프라인 매장을 방문하는 사용자의 대면 결제 이력을 바탕으로 오프라인상에서의 혜택 정보 제공 효과를 측정하는 것을 또 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to measure the effect of providing benefit information offline based on a face-to-face payment history of a user who visits an offline store.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.A representative configuration of the present invention for achieving the above object is as follows.

본 발명의 일 태양에 따르면, 오프라인 매장을 방문하는 사용자에게 혜택 정보를 제공하는 방법으로서, 제1 오프라인 매장에서 발생되는 사용자의 대면 결제 정보 및 상기 사용자와 연관된 문맥 정보를 획득하는 단계, 방문 예측 모델을 참조로 하여, 상기 대면 결제 정보 및 상기 문맥 정보를 분석함으로써 상기 사용자가 상기 제1 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 것으로 추정되는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장을 결정하는 단계, 및 상기 적어도 하나의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하고, 상기 방문 예측 모델은, 복수의 사용자의 시계열적 대면 결제 이력 및 복수의 사용자와 연관된 문맥 정보 중 적어도 하나에 관한 정보를 학습하여 생성되는 모델인 방법이 제공된다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of providing benefit information to a user who visits an offline store, comprising: obtaining face-to-face payment information of a user and context information associated with the user generated in a first offline store; a visit prediction model with reference to, determining at least one second offline store estimated to be visited by the user after visiting the first offline store by analyzing the face-to-face payment information and the context information, and the at least one and providing benefit information related to a second offline store to the user, wherein the visit prediction model includes information about at least one of time-series face-to-face payment histories of a plurality of users and context information associated with a plurality of users. A method is provided that is a model generated by learning.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 오프라인 매장을 방문하는 사용자에게 혜택 정보를 제공하는 시스템으로서, 제1 오프라인 매장에서 발생되는 사용자의 대면 결제 정보 및 상기 사용자와 연관된 문맥 정보를 획득하는 문맥 정보 획득부, 방문 예측 모델을 참조로 하여, 상기 대면 결제 정보 및 상기 문맥 정보를 분석함으로써 상기 사용자가 상기 제1 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 것으로 추정되는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장을 결정하는 매장 결정부, 및 상기 적어도 하나의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보를 상기 사용자에게 제공하는 혜택 정보 관리부를 포함하고, 상기 방문 예측 모델은, 복수의 사용자의 시계열적 대면 결제 이력 및 복수의 사용자와 연관된 문맥 정보 중 적어도 하나에 관한 정보를 학습하여 생성되는 모델인 시스템이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a system for providing benefit information to a user who visits an offline store, comprising: a context information obtaining unit for obtaining face-to-face payment information of a user and context information associated with the user generated in a first offline store; A store determining unit that determines at least one second offline store estimated to be visited by the user after visiting the first offline store by analyzing the face-to-face payment information and the context information with reference to the visit prediction model; and a benefit information management unit providing the user with benefit information related to the at least one second offline store, wherein the visit prediction model includes: time-series face-to-face payment histories of a plurality of users and context information associated with the plurality of users A system, which is a model generated by learning information about at least one of

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체가 더 제공된다.In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a non-transitory computer-readable recording medium for recording a computer program for executing the method are further provided.

본 발명에 의하면, 오프라인 매장을 방문하는 소비자를 대상으로 맞춤형 혜택 정보가 제공되도록 함으로써, 마케팅이 효과적으로 이루어질 수 있도록 지원할 수 있게 된다.According to the present invention, by providing customized benefit information to consumers visiting an offline store, it is possible to support effective marketing.

또한, 본 발명에 의하면, 복수의 사용자의 시계열적 대면 결제 이력 및 복수의 사용자와 연관된 문맥 정보 중 적어도 하나에 관한 정보를 학습하여 구축되는 모델을 기반으로 추가 방문할 가능성이 높은 오프라인 매장을 동적으로 추정할 수 있게 된다.In addition, according to the present invention, an offline store with a high probability of additional visits is dynamically selected based on a model built by learning information about at least one of time-series face-to-face payment histories of a plurality of users and context information associated with a plurality of users. can be estimated.

또한, 본 발명에 의하면, 오프라인 매장을 방문하는 사용자의 대면 결제 이력을 바탕으로 오프라인상에서의 혜택 정보 제공 효과를 측정할 수 있게 된다.In addition, according to the present invention, it is possible to measure the effect of providing benefit information offline based on the face-to-face payment history of the user visiting the offline store.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 오프라인 매장을 방문하는 사용자에게 혜택 정보를 제공하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 혜택 관리 시스템의 내부 구성을 상세하게 도시하는 도면이다.
도 3은 혜택 관리 시스템에 활용될 수 있는 모델을 예시적으로 도시하는 도면이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 혜택 관리 시스템을 통해 사용자에게 혜택 정보가 제공되는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an overall system for providing benefit information to a user visiting an offline store according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating in detail the internal configuration of the benefit management system according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram exemplarily illustrating a model that can be utilized in a benefit management system.
4 and 5 are diagrams exemplarily illustrating a process of providing benefit information to a user through a benefit management system according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0010] DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS [0023] Reference is made to the accompanying drawings, which show by way of illustration specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented with changes from one embodiment to another without departing from the spirit and scope of the present invention. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the following detailed description is not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention should be taken to cover the scope of the claims and all equivalents thereto. In the drawings, like reference numerals refer to the same or similar elements throughout the various aspects.

이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, various preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to enable those of ordinary skill in the art to easily practice the present invention.

전체 시스템의 구성Whole system configuration

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 오프라인 매장을 방문하는 사용자에게 혜택 정보를 제공하기 위한 전체 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an overall system for providing benefit information to a user visiting an offline store according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은 통신망(100), 혜택 관리 시스템(200) 및 혜택 제공 디바이스(300)를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 1 , the entire system according to an embodiment of the present invention may include a communication network 100 , a benefit management system 200 , and a benefit providing device 300 .

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신망(100)은 유선 통신이나 무선 통신과 같은 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN; Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN; Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 명세서에서 말하는 통신망(100)은 공지의 인터넷 또는 월드와이드웹(WWW; World Wide Web)일 수 있다. 그러나, 통신망(100)은, 굳이 이에 국한될 필요 없이, 공지의 유무선 데이터 통신망, 공지의 전화망 또는 공지의 유무선 텔레비전 통신망을 그 적어도 일부에 있어서 포함할 수도 있다.First, the communication network 100 according to an embodiment of the present invention may be configured regardless of communication aspects such as wired communication or wireless communication, and includes a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN) ), a wide area network (WAN), etc. may be configured as various communication networks. Preferably, the communication network 100 as used herein may be a well-known Internet or World Wide Web (WWW). However, the communication network 100 is not necessarily limited thereto, and may include a known wired/wireless data communication network, a known telephone network, or a known wired/wireless television communication network in at least a part thereof.

예를 들면, 통신망(100)은 무선 데이터 통신망으로서, 와이파이(WiFi) 통신, 와이파이 다이렉트(WiFi-Direct) 통신, 롱텀 에볼루션(Long Term Evolution) 통신, 블루투스 통신(예를 들면, 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy) 통신), 적외선 통신, 초음파 통신 등과 같은 종래의 통신 방식을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다. 다른 예를 들면, 통신망(100)은 광 통신망으로서, 라이파이(LiFi; Light Fidelity) 통신 등과 같은 종래의 통신 방식을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다.For example, the communication network 100 is a wireless data communication network, and includes Wi-Fi communication, WiFi-Direct communication, Long Term Evolution communication, and Bluetooth communication (eg, Bluetooth Low Energy) communication), infrared communication, ultrasonic communication, etc. may be implemented in at least a part of the conventional communication method. For another example, the communication network 100 is an optical communication network, and may be implemented in at least a part of a conventional communication method such as LiFi (Light Fidelity) communication.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 혜택 관리 시스템(200)은 통신망(100)을 통하여 후술할 혜택 제공 디바이스(300)와의 통신을 수행할 수 있고, 제1 오프라인 매장에서 발생되는 사용자의 대면 결제 정보 및 사용자와 연관된 문맥 정보를 획득하고, 방문 예측 모델을 참조로 하여, 그 대면 결제 정보 및 문맥 정보를 분석함으로써 사용자가 제1 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 것으로 추정되는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장을 결정하고, 그 적어도 하나의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보를 사용자에게 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 이러한 혜택 관리 시스템(200)은 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기일 수 있으며, 예를 들어, 통신망(100)상에서의 혜택 정보 제공을 위하여 운영되는 서버 시스템일 수 있다.Next, the benefit management system 200 according to an embodiment of the present invention may communicate with the benefit providing device 300 to be described later through the communication network 100 , and the user face-to-face occurring in the first offline store At least one second estimated to be visited by the user after visiting the first offline store by obtaining payment information and contextual information associated with the user, and analyzing the face-to-face payment information and contextual information with reference to the visit prediction model A function of determining an offline store and providing benefit information related to the at least one second offline store to the user may be performed. The benefit management system 200 may be a digital device equipped with a computing capability by having a memory means and a microprocessor, for example, a server system operated to provide benefit information on the communication network 100 . .

마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 혜택 제공 디바이스(300)는 혜택 관리 시스템(200)에 접속한 후 통신할 수 있는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 스마트 디바이스(스마트 폰, 스마트 워치, 스마트 글래스 등), 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터, 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 혜택 제공 디바이스(300)로서 채택될 수 있다. 예를 들어, 이러한 혜택 제공 디바이스(300)는 제1 오프라인 매장에 설치되거나 구비되는 디바이스(예를 들어, 키오스크, 태블릿 등)이거나 제1 오프라인 매장을 방문하는 사용자와 연관되는 디바이스(예를 들어, 사용자 소유 또는 보유 디바이스 등)일 수 있다.Finally, the benefit providing device 300 according to an embodiment of the present invention is a digital device including a function to communicate after accessing the benefit management system 200, and a smart device (smart phone, smart watch, smart Glass, etc.), desktop computers, notebook computers, workstations, PDA's, web pads, mobile phones, etc., any digital device equipped with a memory means and equipped with a microprocessor and equipped with computing power, the benefit providing device 300 according to the present invention ) can be adopted as For example, the benefit providing device 300 is a device installed or provided in the first offline store (eg, a kiosk, a tablet, etc.) or a device associated with a user visiting the first offline store (eg, user-owned or possessed devices, etc.).

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 혜택 제공 디바이스(300)에는 사용자가 본 발명의 실시예에 따른 혜택 제공 서비스를 제공받을 수 있도록 지원하는 애플리케이션이 포함되어 있을 수 있다. 이와 같은 애플리케이션은 혜택 관리 시스템(200)이나 외부의 애플리케이션 배포 서버(미도시됨)로부터 다운로드된 것일 수 있다. 한편, 혜택 제공 디바이스(300)에는 위와 같은 서비스를 제공받을 수 있도록 지원하는 브라우저가 포함되어 있을 수도 있다.Meanwhile, according to an embodiment of the present invention, the benefit providing device 300 may include an application that supports the user to receive the benefit providing service according to the embodiment of the present invention. Such an application may be downloaded from the benefit management system 200 or an external application distribution server (not shown). Meanwhile, the benefit providing device 300 may include a browser that supports to receive the above service.

본 발명에 따른 혜택 관리 시스템(200)의 구성과 기능에 관하여는 이하의 상세한 설명을 통하여 자세하게 알아보기로 한다. 한편, 혜택 관리 시스템(200)에 관하여 위와 같이 설명되었으나, 이러한 설명은 예시적인 것이고, 혜택 관리 시스템(200)에 대하여 요구되는 기능이나 구성요소의 적어도 일부가 필요에 따라 혜택 제공 디바이스(300)나 다른 외부 시스템(미도시됨) 내에서 실현되거나 혜택 제공 디바이스(300)나 다른 외부 시스템에 포함될 수도 있음은 당업자에게 자명하다.The configuration and function of the benefit management system 200 according to the present invention will be described in detail through the following detailed description. On the other hand, although described above with respect to the benefit management system 200, these descriptions are exemplary, and at least some of the functions or components required for the benefit management system 200 may be provided by the benefit providing device 300 or It will be apparent to those skilled in the art that it may be implemented in another external system (not shown) or included in the benefit providing device 300 or another external system.

혜택 관리 시스템의 구성Composition of the benefit management system

이하에서는, 본 발명의 구현을 위하여 중요한 기능을 수행하는 혜택 관리 시스템(200)의 내부 구성과 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.Hereinafter, the internal configuration of the benefit management system 200 that performs an important function for the implementation of the present invention and the function of each component will be described.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 혜택 관리 시스템(200)의 내부 구성을 상세하게 도시하는 도면이다.2 is a diagram illustrating in detail the internal configuration of the benefit management system 200 according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 혜택 관리 시스템(200)은 문맥 정보 획득부(210), 매장 결정부(220), 혜택 정보 관리부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)를 포함하여 구성될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 문맥 정보 획득부(210), 매장 결정부(220), 혜택 정보 관리부(230), 통신부(240) 및 제어부(250)는 그 중 적어도 일부가 외부의 시스템(예를 들면, 혜택 제공 디바이스(300), 기타 외부의 시스템 등)과 통신하는 프로그램 모듈일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 또는 기타 프로그램 모듈의 형태로 혜택 관리 시스템(200)에 포함될 수 있고, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈은 혜택 관리 시스템(200)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.As shown in FIG. 2 , the benefit management system 200 includes a context information acquisition unit 210 , a store determination unit 220 , a benefit information management unit 230 , a communication unit 240 , and a control unit 250 . can be According to an embodiment of the present invention, the context information obtaining unit 210, the store determining unit 220, the benefit information management unit 230, the communication unit 240 and the control unit 250, at least some of them are external system ( For example, it may be a program module that communicates with the benefit providing device 300, other external systems, etc.). Such a program module may be included in the benefit management system 200 in the form of an operating system, an application program module, or other program module, and may be physically stored in various known storage devices. In addition, these program modules may be stored in a remote storage device capable of communicating with the benefit management system 200 . Meanwhile, such a program module includes, but is not limited to, routines, subroutines, programs, objects, components, data structures, etc. that perform specific tasks or execute specific abstract data types according to the present invention.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따른 문맥 정보 획득부(210)는 제1 오프라인 매장에서 발생되는 사용자의 대면 결제 정보 및 해당 사용자와 연관된 문맥 정보를 획득하는 기능을 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 대면 결제 정보에는, 사용자에 의해 대면 결제가 발생하는 오프라인 매장의 명칭, 업종(예를 들어, 한식업, 중식업), 위치(예를 들어, 위도, 경도 등), 주소, 결제 금액, 결제 내역(구체적으로, 해당 매장에서 해당 사용자에게 판매된 매장의 상품 내역), 결제 수단 등에 관한 정보가 포함될 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 문맥 정보에는, 사용자의 나이, 성별, 성명, 전화 번호와 같은 개인 정보(이러한 정보는, 필요한 경우에 오프라인 매장의 종업원에 의해 직접 추정하여 입력될 수도 있음), 사용자의 키, 몸무게와 같은 신상 정보, 사용자의 온라인 구매에 관한 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 온라인 구매에 관한 정보에는, 해당 사용자가 온라인에서 구매한 상품의 명칭, 그 상품의 구매 일시, 그 상품의 구매 장소(예를 들어, 쇼핑몰 사이트) 등에 관한 정보가 포함될 수 있고, 이러한 정보는 사용자의 성명, 전화번호 등 사용자를 식별 가능한 정보(예를 들어, 이러한 정보는 대면 결제 정보로부터 획득할 수 있음)에 기초하여 온라인 쇼핑몰 등에서 매칭되는 구매자를 특정하고 그 구매자에 의해 구매된 내역 등을 참조하여 특정될 수 있다.First, the context information obtaining unit 210 according to an embodiment of the present invention may perform a function of obtaining a user's face-to-face payment information generated in the first offline store and context information associated with the user. In the face-to-face payment information according to an embodiment of the present invention, the name of an offline store where face-to-face payment occurs by a user, a business type (eg, Korean food, Chinese food), location (eg, latitude, longitude, etc.) , address, payment amount, payment details (specifically, product details of stores sold to the user in the corresponding store), payment methods, and the like may be included. In addition, in the context information according to an embodiment of the present invention, personal information such as the user's age, gender, name, and phone number (these information may be directly estimated and input by an employee of an offline store if necessary) , personal information such as the user's height and weight, and information about the user's online purchase may be included. For example, the information about online purchase may include information on the name of a product purchased by the user online, the purchase date and time of the product, and a place of purchase (eg, a shopping mall site) of the product, such as The information specifies a matching buyer in an online shopping mall, etc. based on information that can identify the user, such as the user's name and phone number (for example, such information can be obtained from face-to-face payment information), and the purchase history by the buyer and the like.

예를 들어, 문맥 정보 획득부(210)는 제1 오프라인 매장에 설치되어 있는 카운터 관리 디바이스, 포스(POS) 디바이스, 카드 결제 디바이스 및 기타 디바이스(예를 들어, 대면 결제와 연관되는 디바이스로서, 카운터 관리 디바이스 또는 포스 디바이스와 연동되는 디바이스) 중 적어도 하나로부터 획득되는 정보를 참조하여 사용자에 의해 대면 결제가 발생하는 오프라인 매장의 명칭, 업종, 해당 오프라인 매장에서 해당 사용자에게 판매된 상품의 품목, 결제 수단 등의 대면 결제 정보를 특정할 수 있고, 그 대면 결제 정보를 참조(예를 들어, 판매 상품, 결제 수단 등으로부터 추정)하거나 해당 매장의 직원에 의해 추정되어 입력되는 정보를 참조하여 해당 대면 결제를 한 사용자의 나이, 성별, 성명, 전화 번호와 같은 개인 정보를 획득할 수 있다.For example, the context information obtaining unit 210 is a counter management device, a POS device, a card payment device, and other devices installed in the first offline store (eg, as a device associated with face-to-face payment, the counter The name of the offline store in which the face-to-face payment occurs by the user with reference to information obtained from at least one of the management device or the device linked to the POS device), the business type, the items of the product sold to the user in the offline store, and the payment method You can specify face-to-face payment information, such as, and refer to the face-to-face payment information (for example, estimated from sales products, payment methods, etc.) Personal information such as a user's age, gender, name, and phone number may be obtained.

또한, 문맥 정보 획득부(210)는 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 촬영 가능한 개체(예를 들어, 1차원 또는 2차원 바코드, QR 코드, 텍스트 등), 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 사용자 입력 디바이스(예를 들어, 매장 내 키오스크, 매장 테이블별로 비치된 태블릿 등) 및 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 사용자 식별 디바이스(예를 들어, 홍채 또는 얼굴과 같은 생체 정보, 걸음걸이와 같은 개인의 특성 정보 등에 기초하여 비접촉식으로 사용자 식별이 가능한 디바이스 등) 중 적어도 하나와 연동하는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 사용자와 연관되는 부가 정보를 참조하여 위와 같은 문맥 정보를 획득할 수 있다. 한편, 위의 사용자 인터페이스를 통해 대면 결제가 이루어지는 경우(예를 들어, 식사 주문 및 결제)에는, 앞서 살펴본 대면 결제 정보가 더 획득될 수도 있다.In addition, the context information obtaining unit 210 is a predetermined photographable object (eg, one-dimensional or two-dimensional barcode, QR code, text, etc.) provided in the first offline store, provided in the first offline store A predetermined user input device (eg, a kiosk in a store, a tablet provided for each store table, etc.) and a predetermined user identification device (eg, biometric information such as iris or face, gait, etc.) provided in the first offline store The above context information may be obtained by referring to additional information related to the user input through a user interface that interworks with at least one of a device capable of non-contact user identification, etc.) based on personal characteristic information such as a hanger. Meanwhile, when face-to-face payment is made through the above user interface (eg, meal order and payment), the face-to-face payment information described above may be further obtained.

예를 들어, 사용자가 스마트폰을 통해 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 촬영 가능한 QR 코드를 촬영하게 되면, 소정의 웹 페이지로 링크될 수 있고, 해당 웹 페이지에서 개인 정보, 신상 정보, 선호 정보, 방문 정보(예를 들어, 오프라인 매장 방문 일시, 구매 기록) 등 사용자와 연관되는 부가 정보를 사용자가 입력할 수 있는 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 또한, 매장의 홀 또는 화장실에 설치되는 무인 키오스크 또는 매장 내 식사 테이블에 비치되는 태블릿을 통해 개인 정보, 신상 정보, 선호 정보, 방문 정보 등 사용자와 연관되는 부가 정보를 사용자가 입력할 수 있는 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 또한, 매장의 홀에 설치되는 얼굴 인식 기반 사용자 식별 디바이스의 사용자 인터페이스에서 사용자의 얼굴(또는 홍채, 정맥 등)이 인식됨에 따라 해당 사용자의 신원이 특정될 수 있고 그 특정되는 신원을 기반으로 해당 사용자의 개인 정보, 신상 정보, 선호 정보, 방문 정보 등의 사용자와 연관되는 부가 정보가 비접촉식으로 자동 입력될 수 있다. 한편, 이러한 사용자와 연관되는 부가 정보가 제공되면, 해당 사용자에게 그 보상으로서 쿠폰, 프로모션 등 소정의 혜택이 제공될 수 있다.For example, when a user shoots a predetermined photographable QR code provided in the first offline store through a smartphone, it may be linked to a predetermined web page, and personal information, personal information, and preference on the web page A user interface through which the user can input additional information related to the user such as information and visit information (eg, date and time of visit to an offline store, purchase record) may be provided. In addition, a user interface that allows the user to input additional information related to the user, such as personal information, personal information, preference information, and visit information, through an unmanned kiosk installed in a hall or toilet of a store or a tablet placed on a dining table in the store may be provided. In addition, as the user's face (or iris, vein, etc.) is recognized in the user interface of the face recognition-based user identification device installed in the hall of the store, the identity of the user may be specified, and based on the specified identity, the user Additional information related to the user, such as personal information, personal information, preference information, and visit information of the user, may be automatically input in a contactless manner. On the other hand, when additional information related to such a user is provided, predetermined benefits such as coupons and promotions may be provided to the corresponding user as a reward.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 매장 결정부(220)는 방문 예측 모델을 참조로 하여, 대면 결제 정보 및 문맥 정보를 분석함으로써 사용자가 제1 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 것으로 추정되는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장을 결정하는 기능을 수행할 수 있다.Next, the store determiner 220 according to an embodiment of the present invention refers to the visit prediction model and analyzes face-to-face payment information and context information, so that the user is estimated to visit the first offline store after visiting it. A function of determining at least one second offline store may be performed.

구체적으로, 매장 결정부(220)는 사용자의 대면 결제 정보 및 문맥 정보로부터 특정되는 적어도 하나의 파라미터(예를 들어, 대면 결제 장소, 결제 품목, 결제 시간, 연령대, 성별 등)를 기반으로 방문 예측 모델로부터 출력되는 결과를 참조하여 해당 사용자가 해당 제1 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 가능성이 높은(또는 소정 수준 이상인) 복수의 후보 오프라인 매장에 관한 정보가 제공될 수 있고, 그 제공되는 정보를 참조하여 적어도 하나의 제2 오프라인 매장을 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위와 같은 적어도 하나의 제2 오프라인 매장은 제1 오프라인 매장과 연관되는 가맹 매장일 수 있으며, 예를 들어, 제1 오프라인 매장과 제2 오프라인 매장은 서로 가맹 관계(예를 들어, 지역별로 가맹 관계, 특정 가맹 본부를 기준으로 가맹 관계)를 맺고 있는 매장일 수 있다.Specifically, the store determination unit 220 predicts a visit based on at least one parameter (eg, face-to-face payment place, payment item, payment time, age group, gender, etc.) specified from the user's face-to-face payment information and context information With reference to the result output from the model, information on a plurality of candidate offline stores that are likely to be visited by the user after visiting the corresponding first offline store (or higher than a predetermined level) may be provided, and the provided information may be provided. At least one second offline store may be determined with reference. According to an embodiment of the present invention, the at least one second offline store as above may be an affiliate store associated with the first offline store, for example, the first offline store and the second offline store are affiliated with each other ( For example, it may be a store that has an affiliate relationship by region, an affiliate relationship based on a specific affiliate headquarters).

예를 들어, 본 발명의 일 실시예에 따른 방문 예측 모델은, 복수의 사용자의 시계열적 대면 결제 이력 및 복수의 사용자와 연관된 문맥 정보 중 적어도 하나에 관한 정보를 학습하여 생성되는 모델일 수 있다.For example, the visit prediction model according to an embodiment of the present invention may be a model generated by learning information about at least one of time-series face-to-face payment histories of a plurality of users and context information associated with a plurality of users.

보다 구체적으로, 매장 결정부(220)는 복수의 사용자의 개인 정보 및 복수의 사용자에 의해 제1 오프라인 매장에서 대면 결제가 발생된 이후에 그 대면 결제가 발생된 시각과 인접한 시각에 추가적인 대면 결제가 발생되는 제2 오프라인 매장에 관한 정보를 참조하여, 특정 성별, 나이, 직업 및 시간대 중 적어도 하나를 기준으로 특정 업종을 방문한 이후에 방문하는 업종 또는 특정 지역을 방문한 이후에 방문하는 지역 등에 관한 패턴을 추출할 수 있고, 머신 러닝(machine learning) 또는 딥 러닝(deep learning) 기반으로 위의 추출되는 복수의 패턴에 대한 학습을 수행함으로써, 방문 예측 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 30대의 사용자가 주중의 점심 시간에 한식을 판매하는 오프라인 매장에서 된장찌개 비용을 대면 결제한 직후에 디저트를 판매하는 오프라인 매장에서 커피 비용을 대면 결제하는 복수의 패턴이 방문 예측 모델에 의해 학습될 수 있고, 매장 결정부(220)는 이러한 방문 예측 모델을 참조로 하여, 대면 결제 정보 및 문맥 정보를 분석함으로써, 31세의 사용자가 주중 점심시간에 한식을 판매하는 오프라인 매장에서 김치찌개 비용을 대면 결제하게 되면, 커피를 판매하는 적어도 하나의 오프라인 매장을 위의 31세의 사용자가 위의 한식을 판매하는 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 매장으로서 결정할 수 있다.More specifically, the store determining unit 220 performs additional face-to-face payment at a time adjacent to the time at which the face-to-face payment occurred after face-to-face payment is generated in the first offline store by the plurality of users and personal information of the plurality of users. With reference to the generated second offline store information, based on at least one of a specific gender, age, occupation, and time zone, a pattern related to the type of industry visited after visiting a specific industry or a region visited after visiting a specific area, etc. can be extracted, and by performing learning on the plurality of patterns extracted above based on machine learning or deep learning, a visit prediction model can be generated. For example, multiple patterns in which a user in their 30s pays for doenjang stew at an offline store that sells Korean food during lunchtime on a weekday, and then pays for coffee at an offline store that sells dessert immediately after paying for a coffee in an offline store that sells Korean food, is shown in the visit prediction model. By analyzing face-to-face payment information and contextual information with reference to this visit prediction model, the store determination unit 220 refers to the kimchi stew at an offline store where a 31-year-old user sells Korean food at lunchtime on a weekday. If payment is made face-to-face, at least one offline store selling coffee may be determined as a store to be visited by the 31-year-old user after visiting the offline store selling Korean food.

또한, 매장 결정부(220)는 매장 내에서 제공되는 사용자 인터페이스(예를 들어, QR 코드 또는 키오스크를 통해 제공되는 사용자 인터페이스)를 통해 획득되는 복수의 사용자와 연관되는 부가 정보 및 그 대면 결제 정보를 참조하여, 특정 성별, 나이, 직업 및 시간대 중 적어도 하나를 기준으로 자주 방문하는(또는 들어, 선호하는) 업종, 구매 대상(예를 들어, 식당 메뉴) 등에 관한 패턴, 업종 및 구매 대상(예를 들어, 식당 메뉴) 중 적어도 하나를 기준으로 자주 방문하는(또는 들어, 선호하는) 성별, 나이, 직업 등에 관한 패턴을 추출할 수 있고, 머신 러닝 또는 딥 러닝 기반으로 위의 추출되는 복수의 패턴에 대한 학습을 수행함으로써, 방문 예측 모델을 생성할 수 있다.In addition, the store determining unit 220 provides additional information associated with a plurality of users obtained through a user interface (eg, a QR code or a user interface provided through a kiosk) provided in the store and the face-to-face payment information. For reference, patterns, industries, and purchase targets (e.g., restaurants menus) related to frequently visited (or preferred) industries, purchase targets (eg restaurant menus), etc., based on at least one of a specific gender, age, occupation, and time zone. For example, a pattern related to a frequently visited (or preferred) gender, age, occupation, etc. may be extracted based on at least one of the restaurant menu), and based on machine learning or deep learning, the plurality of patterns extracted above may be extracted. By performing learning for the visit prediction model can be generated.

또한, 매장 결정부(220)는 복수의 사용자의 온라인 구매 내역 및 해당 사용자의 대면 결제 정보를 참조하여, 특정 거소지(예를 들어, 대면 결제 정보에 기초하여 온라인 쇼핑몰 등에서 매칭되는 구매자의 배송지 정보에 기초하여 특정될 수 있음)를 기준으로 자주 방문하는(또는 들어, 선호하는) 업종, 지역, 구매 대상 등에 관한 패턴을 추출할 수 있고, 머신 러닝 또는 딥 러닝 기반으로 위의 추출되는 복수의 패턴에 대한 학습을 수행함으로써, 방문 예측 모델을 생성할 수 있다.In addition, the store determination unit 220 refers to the online purchase history of a plurality of users and the face-to-face payment information of the corresponding users, and refers to the specific residence (eg, the buyer's shipping address information that is matched in the online shopping mall based on the face-to-face payment information) It is possible to extract a pattern related to a frequently visited (or preferred) industry, region, purchase target, etc. based on (which can be specified based on By performing learning on , it is possible to generate a visit prediction model.

한편, 위와 같은 학습은 사용자별(또는 특정 그룹별)로 개인화되어 수행될 수도 있으며(즉, 개별 모델 생성), 사용자별 선호 업종, 선호 지역, 선호 오프라인 매장, 거소지 등을 반영(예를 들어, 학습 과정에서의 가중치로 반영)하여 학습이 이루어질 수도 있다.On the other hand, the above learning may be personalized for each user (or by a specific group) and performed (that is, individual model creation), and the user's preferred industry, preferred region, preferred offline store, residence, etc. are reflected (for example, , reflected as weights in the learning process), learning may be performed.

한편, 도 3에 도시된 바와 같이, 머신 러닝(machine learning) 또는 딥 러닝(deep learning) 기반(예를 들어, 신경 협업 필터링(Neural Collaboration Filtering; NCF) 기법을 활용)으로 하는 협업 필터링(Collaboration Filtering; CF)을 이용하여 제2 오프라인 매장을 추천하는 방문 예측 모델을 통해 위와 같은 학습이 이루어질 수도 있다.On the other hand, as shown in Figure 3, machine learning (machine learning) or deep learning (deep learning) based (for example, neural collaboration filtering (Neural Collaboration Filtering; using NCF) technique) to collaborative filtering (Collaboration Filtering) ; CF), the above learning may be performed through a visit prediction model that recommends a second offline store.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 혜택 정보 관리부(230)는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보를 사용자에게 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 혜택 정보는, 적어도 하나의 제2 오프라인 매장에서 제공 가능한 프로모션, 쿠폰, 할인, 적립 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 혜택 정보는 위의 적어도 하나의 제2 오프라인 매장에서 소정 금액 또는 소정 건 수만큼 통합 할인이 제공되는 혜택에 관한 정보일 수 있다. 보다 구체적으로, 복수의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보가 20% 할인(통합 한도 200,000원) 혜택인 경우에, 그 복수의 제2 오프라인 매장 전체에서 최대 할인 받을 수 있는 금액이 200,000원일 수 있다.Next, the benefit information management unit 230 according to an embodiment of the present invention may perform a function of providing benefit information associated with at least one second offline store to the user. According to an embodiment of the present invention, the benefit information may include information on promotions, coupons, discounts, accumulation, etc. that can be provided in at least one second offline store. For example, the benefit information may be information about a benefit that an integrated discount is provided by a predetermined amount or a predetermined number of at least one second offline store. More specifically, when the benefit information associated with the plurality of second offline stores is a 20% discount (integrated limit of 200,000 won), the maximum discount amount in all of the plurality of second offline stores may be 200,000 won .

구체적으로, 혜택 정보 관리부(230)는 제1 오프라인 매장에서 사용자의 대면 결제가 발생하는 시점을 참조하여 적어도 하나의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보가 사용자에게 제공되는 시점을 결정하고, 제1 오프라인 매장 내 설치된 디스플레이(즉, 본 발명에 따른 혜택 제공 디바이스(300))를 통해 위의 결정되는 시점에 해당 사용자에게 제공되도록 할 수 있다.Specifically, the benefit information management unit 230 determines a point in time when the user's face-to-face payment is made in the first offline store and determines when the benefit information associated with at least one second offline store is provided to the user, Through the display installed in the offline store (that is, the benefit providing device 300 according to the present invention), it can be provided to the user at the time determined above.

예를 들어, 혜택 정보 관리부(230)는 제1 오프라인 매장에서 사용자의 대면 결제가 이루어지는 동안에, 제1 오프라인 매장 내 설치된 디스플레이를 통해 혜택 정보가 시각적으로 제공되도록 하여 광고 효과를 극대화할 수 있으며, 구체적으로, 대면 결제가 시작되는 시점부터 해당 대면 결제가 종료되는 시점까지 혜택 정보가 사용자에게 제공되도록 할 수 있다. 한편, 이러한 대면 결제의 시작 및 종료 시점은 제1 오프라인 매장에서 대면 결제가 이루어진 직후 소정 시간 동안으로 제공되도록 특정되거나 해당 매장의 종업원에 의해 대면 결제의 시작 또는 종료 시점이 특정될 수도 있다.For example, the benefit information management unit 230 may maximize the advertising effect by visually providing benefit information through a display installed in the first offline store while the user's face-to-face payment is made in the first offline store. As a result, benefit information can be provided to the user from the point in time when the face-to-face payment is started to the time when the face-to-face payment is terminated. On the other hand, the start and end times of the face-to-face payment may be specified to be provided for a predetermined time immediately after the face-to-face payment is made in the first offline store, or the start or end time of the face-to-face payment may be specified by an employee of the corresponding store.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(240)는 문맥 정보 획득부(210), 매장 결정부(220) 및 혜택 정보 관리부(230)로부터의/로의 데이터 송수신이 가능하도록 하는 기능을 수행할 수 있다.Next, the communication unit 240 according to an embodiment of the present invention performs a function of enabling data transmission/reception to and from the context information obtaining unit 210 , the store determining unit 220 , and the benefit information management unit 230 . can do.

마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(250)는 문맥 정보 획득부(210), 매장 결정부(220), 혜택 정보 관리부(230) 및 통신부(240) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 제어부(250)는 혜택 관리 시스템(200)의 외부로부터의/로의 데이터 흐름 또는 혜택 관리 시스템(200)의 각 구성요소 간의 데이터 흐름을 제어함으로써, 문맥 정보 획득부(210), 매장 결정부(220), 혜택 정보 관리부(230) 및 통신부(240)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어할 수 있다.Finally, the control unit 250 according to an embodiment of the present invention functions to control the flow of data between the context information acquisition unit 210 , the store determination unit 220 , the benefit information management unit 230 , and the communication unit 240 . can be performed. That is, the control unit 250 according to the present invention controls the data flow to/from the outside of the benefit management system 200 or the data flow between each component of the benefit management system 200 , so that the context information obtaining unit 210 . , the store determination unit 220 , the benefit information management unit 230 , and the communication unit 240 may be controlled to perform their own functions, respectively.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 혜택 관리 시스템을 통해 사용자에게 혜택 정보가 제공되는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.4 is a diagram exemplarily illustrating a process in which benefit information is provided to a user through a benefit management system according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 먼저, 복수의 사용자의 시계열적 대면 결제 정보 및 해당 사용자와 연관되는 문맥 정보가 획득될 수 있다.Referring to FIG. 4 , first, time-series face-to-face payment information of a plurality of users and context information associated with the corresponding users may be obtained.

그 다음에, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위의 대면 결제 정보 및 위의 문맥 정보로부터 특정되는 패턴(예를 들어, 복수의 사용자가 특정 업종 방문 이후에 방문하는 업종 또는 특정 지역을 방문한 이후에 방문하는 지역에 관한 패턴)이 추출될 수 있고, 이러한 패턴은 복수의 사용자의 성별, 나이, 직업 및 시간대 중 적어도 하나에 따라 각각 특정될 수 있다.Then, according to an embodiment of the present invention, a pattern specified from the above face-to-face payment information and the above context information (eg, after a plurality of users visit a specific industry or a specific area to visit after visiting a specific industry) pattern) may be extracted, and these patterns may be respectively specified according to at least one of gender, age, occupation, and time zone of a plurality of users.

그 다음에, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 복수의 위와 같은 패턴을 기반으로 방문 예측 모델의 학습이 수행될 수 있다. 이러한 방문 예측 모델은 도 5와 같이 복수의 층(즉, 입력 계층(input layer), 은닉 계층(hidden layer) 및 출력 계층(output layer)으로 구성되는 인공 신경망 기반의 모델(예를 들어, Deep Neural Network; DNN)일 수 있으며, 매장 수익을 극대화하거나 오프라인 매장을 방문하는 사용자의 니즈에 부합되는 비율(예를 들어, 결정되는 제2 오프라인 매장이 사용자가 가고 싶은 매장에 부합)이 최대화가 이루어지는 방향으로 학습이 이루어질 수 있다. 한편, 이러한 학습은 실시간 또는 소정 기간마다 동적으로 이루어질 수 있다.Then, according to an embodiment of the present invention, learning of the visit prediction model may be performed based on a plurality of the above patterns. Such a visit prediction model is an artificial neural network-based model (eg, Deep Neural) consisting of a plurality of layers (ie, an input layer, a hidden layer, and an output layer) as shown in FIG. Network; DNN), and a direction in which the ratio of maximizing store profits or meeting the needs of users visiting offline stores (for example, the determined second offline store corresponds to the store the user wants to go) is maximized On the other hand, such learning may be performed in real time or dynamically every predetermined period.

위와 같이 방문 예측 모델의 학습이 이루어지면, 본 발명의 일 실시예에 따라 제1 오프라인 매장에서 발생되는 사용자 A의 대면 결제 정보 및 사용자 A와 연관된 문맥 정보가 획득될 수 있다.When the visit prediction model is learned as described above, face-to-face payment information of user A and context information associated with user A generated in the first offline store according to an embodiment of the present invention may be obtained.

그 다음에, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 위의 학습된 방문 예측 모델을 참조로 하여, 사용자 A의 대면 결제 정보 및 문맥 정보를 분석함으로써 사용자 A가 위의 제1 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 것으로 추정되는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장이 결정될 수 있다.Then, according to an embodiment of the present invention, after the user A visits the first offline store by analyzing the face-to-face payment information and context information of the user A with reference to the above learned visit prediction model At least one second offline store estimated to be visited may be determined.

그 다음에, 본 발명의 일 실시예에 따라 위의 결정되는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보가 사용자 A의 스마트폰(즉, 본 발명에 따른 혜택 제공 디바이스(300))을 통해 제공될 수 있다. 이러한 혜택 정보는 위의 적어도 하나의 제2 오프라인 매장에서 제공 가능한 할인, 쿠폰 등에 정보일 수 있다.Then, according to an embodiment of the present invention, the benefit information associated with the at least one second offline store determined above is transmitted through the user A's smartphone (ie, the benefit providing device 300 according to the present invention). may be provided. Such benefit information may be information on discounts, coupons, etc. that can be provided in the at least one second offline store.

그 다음에, 본 발명의 일 실시예에 따라 위의 제1 오프라인 매장에서 사용자 A의 대면 결제가 발생되는 시점과 시간적으로 인접한 시점에 발생되는 사용자 A의 추가 대면 결제 정보를 참조하여 위의 방문 예측 모델의 학습이 더 이루어질 수 있다. 한편, 이와 같이 시계열적 대면 결제 이력을 바탕으로 사용자 A가 제공되는 혜택 정보의 영향을 받았는지 여부를 측정할 수 있게 되고, 이를 통해, 오프라인상에서의 혜택 정보 제공 효과를 측정할 수도 있게 된다.Next, according to an embodiment of the present invention, the above visit prediction is made with reference to the additional face-to-face payment information of user A that is generated at a time adjacent to the time point at which the face-to-face payment of user A occurs in the first offline store above according to an embodiment of the present invention Further training of the model may be performed. On the other hand, based on the time-series face-to-face payment history, it is possible to measure whether user A is affected by the provided benefit information, and through this, it is possible to measure the effect of providing benefit information offline.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable recording media include hard disks, magnetic media such as floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magneto-optical media such as floppy disks. medium), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. A hardware device may be converted into one or more software modules to perform processing in accordance with the present invention, and vice versa.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.In the above, the present invention has been described with reference to specific matters, such as specific components, and limited embodiments and drawings, but these are only provided to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. Those of ordinary skill in the art to which the invention pertains can make various modifications and changes from these descriptions.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and the scope of the spirit of the present invention is not limited to the scope of the scope of the present invention. will be said to belong to

100: 통신망
200: 혜택 관리 시스템
210: 문맥 정보 획득부
220: 매장 결정부
230: 혜택 정보 관리부
240: 통신부
250: 제어부
300: 혜택 제공 디바이스100: communication network
200: Benefit Management System
210: context information acquisition unit
220: store decision unit
230: Benefit Information Management Department
240: communication department
250: control unit
300: Benefit device

Claims (13)

오프라인 매장을 방문하는 사용자에게 혜택 정보를 제공하는 방법으로서,
제1 오프라인 매장에서 발생되는 사용자의 대면 결제 정보 및 상기 사용자와 연관된 문맥 정보를 획득하는 단계,
방문 예측 모델을 참조로 하여, 상기 대면 결제 정보 및 상기 문맥 정보를 분석함으로써 상기 사용자가 상기 제1 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 것으로 추정되는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장을 결정하는 단계, 및
상기 적어도 하나의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하고,
상기 방문 예측 모델은, 복수의 사용자의 시계열적 대면 결제 이력 및 복수의 사용자와 연관된 문맥 정보 중 적어도 하나에 관한 정보를 학습하여 생성되는 모델인
방법.A method of providing benefit information to a user visiting an offline store, comprising:
Obtaining face-to-face payment information of the user and context information associated with the user generated in the first offline store;
Determining at least one second offline store estimated to be visited by the user after visiting the first offline store by analyzing the face-to-face payment information and the context information with reference to the visit prediction model; And
and providing benefit information associated with the at least one second offline store to the user,
The visit prediction model is a model generated by learning information about at least one of time-series face-to-face payment histories of a plurality of users and context information associated with a plurality of users.
Way. 제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 제2 오프라인 매장은, 상기 제1 오프라인 매장과 연관된 가맹 매장인
방법.According to claim 1,
The at least one second offline store is an affiliate store associated with the first offline store.
Way. 제1항에 있어서,
상기 사용자와 연관된 문맥 정보에는, 상기 대면 결제 정보를 참조하여 특정되는 상기 사용자의 온라인 구매에 관한 정보가 포함되는
방법.According to claim 1,
The context information associated with the user includes information about the user's online purchase specified with reference to the face-to-face payment information.
Way. 제1항에 있어서,
상기 획득 단계에서, 상기 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 촬영 가능한 개체, 상기 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 사용자 입력 디바이스 및 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 사용자 식별 디바이스 중 적어도 하나와 연동하는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 상기 사용자와 연관되는 부가 정보를 참조하여 상기 문맥 정보를 획득하는
방법.According to claim 1,
In the acquiring step, at least one of a predetermined photographable object provided in the first offline store, a predetermined user input device provided in the first offline store, and a predetermined user identification device provided in the first offline store Obtaining the context information by referring to additional information related to the user input through a user interface interworking with one
Way. 제1항에 있어서,
상기 제공 단계에서, 상기 제1 오프라인 매장에서 상기 사용자의 대면 결제가 발생하는 시점을 참조하여 상기 혜택 정보를 상기 사용자에게 제공하는 시점을 결정하는
방법.According to claim 1,
In the providing step, determining a time point at which the benefit information is provided to the user by referring to a time point when the user's face-to-face payment occurs in the first offline store
Way. 제1항에 있어서,
상기 제공 단계에서, 상기 제1 오프라인 매장 내 설치되는 디스플레이를 통해 상기 사용자에게 상기 혜택 정보를 제공하는
방법.According to claim 1,
In the providing step, providing the benefit information to the user through a display installed in the first offline store
Way. 제1항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.A non-transitory computer-readable recording medium on which a computer program for executing the method according to claim 1 is recorded. 오프라인 매장을 방문하는 사용자에게 혜택 정보를 제공하는 시스템으로서,
제1 오프라인 매장에서 발생되는 사용자의 대면 결제 정보 및 상기 사용자와 연관된 문맥 정보를 획득하는 문맥 정보 획득부,
방문 예측 모델을 참조로 하여, 상기 대면 결제 정보 및 상기 문맥 정보를 분석함으로써 상기 사용자가 상기 제1 오프라인 매장을 방문한 이후에 방문할 것으로 추정되는 적어도 하나의 제2 오프라인 매장을 결정하는 매장 결정부, 및
상기 적어도 하나의 제2 오프라인 매장과 연관되는 혜택 정보를 상기 사용자에게 제공하는 혜택 정보 관리부를 포함하고,
상기 방문 예측 모델은, 복수의 사용자의 시계열적 대면 결제 이력 및 복수의 사용자와 연관된 문맥 정보 중 적어도 하나에 관한 정보를 학습하여 생성되는 모델인
시스템.A system that provides benefit information to users who visit offline stores,
A context information obtaining unit for obtaining face-to-face payment information of the user and context information associated with the user generated in the first offline store;
A store determining unit that determines at least one second offline store estimated to be visited by the user after visiting the first offline store by analyzing the face-to-face payment information and the context information with reference to the visit prediction model; and
and a benefit information management unit that provides benefit information related to the at least one second offline store to the user,
The visit prediction model is a model generated by learning information about at least one of time-series face-to-face payment histories of a plurality of users and context information associated with a plurality of users.
system. 제8항에 있어서,
상기 적어도 하나의 제2 오프라인 매장은, 상기 제1 오프라인 매장과 연관된 가맹 매장인
시스템.9. The method of claim 8,
The at least one second offline store is an affiliate store associated with the first offline store.
system. 제8항에 있어서,
상기 사용자와 연관된 문맥 정보에는, 상기 대면 결제 정보를 참조하여 특정되는 상기 사용자의 온라인 구매에 관한 정보가 포함되는
시스템.9. The method of claim 8,
The context information associated with the user includes information about the user's online purchase specified with reference to the face-to-face payment information.
system. 제8항에 있어서,
상기 문맥 정보 획득부는, 상기 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 촬영 가능한 개체 및 상기 제1 오프라인 매장 내에서 제공되는 소정의 입력 디바이스 중 적어도 하나와 연동하는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 상기 사용자와 연관되는 부가 정보를 참조하여 상기 문맥 정보를 획득하는
시스템.9. The method of claim 8,
The context information obtaining unit is associated with the user input through a user interface that interworks with at least one of a predetermined photographable object provided in the first offline store and a predetermined input device provided in the first offline store To obtain the context information by referring to the additional information
system. 제8항에 있어서,
상기 혜택 정보 관리부는, 상기 제1 오프라인 매장에서 상기 사용자의 대면 결제가 발생하는 시점을 참조하여 상기 혜택 정보를 상기 사용자에게 제공하는 시점을 결정하는
시스템.9. The method of claim 8,
The benefit information management unit is configured to determine when to provide the benefit information to the user with reference to the point in time when the user's face-to-face payment occurs in the first offline store.
system. 제8항에 있어서,
상기 혜택 정보 관리부는, 상기 제1 오프라인 매장 내 설치되는 디스플레이를 통해 상기 사용자에게 상기 혜택 정보를 제공하는
시스템.9. The method of claim 8,
The benefit information management unit provides the benefit information to the user through a display installed in the first offline store.
system.
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