KR20220062935A - Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence - Google Patents

Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence Download PDF

Info

Publication number
KR20220062935A
KR20220062935A KR1020200148706A KR20200148706A KR20220062935A KR 20220062935 A KR20220062935 A KR 20220062935A KR 1020200148706 A KR1020200148706 A KR 1020200148706A KR 20200148706 A KR20200148706 A KR 20200148706A KR 20220062935 A KR20220062935 A KR 20220062935A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
marketing
health care
analysis
similar
Prior art date
Application number
KR1020200148706A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
소재완
Original Assignee
소재완
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 소재완 filed Critical 소재완
Priority to KR1020200148706A priority Critical patent/KR20220062935A/en
Publication of KR20220062935A publication Critical patent/KR20220062935A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241Advertisements
    • G06Q30/0277Online advertisement
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631Item recommendations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/01Social networking
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

The present invention relates to an artificial intelligence (AI)-based system for analyzing online marketing of healthcare food. According to the present invention, the AI-based system comprises: an information collection unit collecting healthcare food product information and marketing information circulating on the market; an input unit receiving healthcare food product information to be planned from a planner terminal; a similar product analysis unit using an AI algorithm to compare the healthcare food product information to be planned with the collected healthcare food product information to extract similar healthcare food and extracting an analysis result and recommended product information for the extracted similar healthcare food; and a marketing information analysis unit analyzing marketing information for the similar healthcare food to generate marketing strategy information when the marketing plan information based on the recommended product information is received from the planner terminal. Accordingly, online data about similar products or competitive products is collected and major channels, promotion methods, targets, responsiveness, and the like are analyzed on the basis of the acquired data so that a distribution strategy can be established from a planning stage of healthcare food, and thus the most efficient marketing and distribution strategy can be built within the planner's budget.

Description

AI를 기반으로 하는 헬스케어 식품 온라인 마케팅 분석 시스템{Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence}AI-based healthcare food online marketing analysis system {Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence}

본 발명은 AI를 기반으로 하는 헬스케어 식품 온라인 마케팅 분석 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 온라인상에서 개재된 헬스케어 식품의 정보 및 컨텐츠를 분석하여 유통 전략 정보를 생성하고, 생성된 유통 전략 정보 중에서 마케팅 효과가 가장 큰 방법을 기획자에게 추천하는 헬스케어 식품 온라인 마케팅 분석 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an AI-based healthcare food online marketing analysis system, and more particularly, generates distribution strategy information by analyzing information and contents of healthcare food intervened online, and among the generated distribution strategy information It is about a healthcare food online marketing analysis system that recommends the method with the greatest marketing effect to planners.

최근 스마트 헬스케어 분야에서 식품의 중요성이 대두되고 있다. 식품은 의약품과 달리 독성이나 부작용 위험도 낮고, 올바른 식품 섭취는 질병 위험을 낮추기 때문에 질병 예방의 중요한 요인이 된다는 사실이 수많은 연구를 통해 입증되었기 때문이다. 또한 개인맞춤 건강관리 측면에서 식생활은 개인의 일상생활과 가장 밀접하게 연결되어 있어 스마트 헬스케어의 필수 요인이 된다.Recently, the importance of food is emerging in the field of smart healthcare. This is because, unlike pharmaceuticals, food has a low risk of toxicity and side effects, and the fact that proper food intake is an important factor in disease prevention because it lowers the risk of disease has been proven through numerous studies. In addition, in terms of personalized health care, diet is most closely connected with an individual's daily life, making it an essential factor in smart health care.

헬스케어 식품은 제조, 패키지 디자인, 수입, 수출, 영영소 분석, 쇼핑몰 구축 등을 진행하기 위하여 전문적인 아웃소싱 파트너들과의 협업을 필요로 한다. 종래에는 해당 파트너를 찾기 위하여 포털 사이트를 통해 업체 정보를 검색하고, 검색된 업체와 일일이 대면 상담을 통해 계약을 체결하였다. Healthcare food requires collaboration with professional outsourcing partners to carry out manufacturing, package design, import, export, business analysis, shopping mall construction, etc. Conventionally, in order to find a corresponding partner, company information was searched through a portal site, and a contract was concluded through face-to-face consultation with the searched company.

그러나 최근 코로나 19가 세계적으로 유행함에 따라 사회적 거리두기 또는 생활 방역이 선택 아닌 필수가 되고 있고, 코로나가 장기화됨에 따라 비대면 수요의 급증으로 디지털 경제로 전환이 가속화되고 있다. 따라서 현재의 헬스케어 식품 시장에서는 비대면을 통한 협업을 진행하기 위해 디지털 헬스케어 플랫폼 구축을 도모하고 있다. However, with the recent global epidemic of COVID-19, social distancing or daily quarantine has become a necessity rather than an option. Therefore, in the current health care food market, digital health care platform construction is being pursued for non-face-to-face collaboration.

한편, 현대에는 오프라인 이외에 온라인을 통해 제품에 대한 마케팅이 활발하게 이루어지고 있다. 인터넷 마케팅은 디자인, 개발, 광고 및 영업 등을 포함한 인터넷의 창조적이고 기술적 면을 필요로 한다. 따라서, 전문적인 지식이 부족하거나 온라인 마케팅 시장에 대한 분석 및 이해가 제대로 이루어지지 않을 경우 기대한 만큼의 결과를 얻지 못하거나 실패를 겪게 된다. On the other hand, in modern times, marketing for products is actively conducted through online as well as offline. Internet marketing requires the creative and technical aspects of the Internet, including design, development, advertising and sales. Therefore, if the professional knowledge is insufficient or the analysis and understanding of the online marketing market is not properly performed, the expected results may not be obtained or failure occurs.

본 발명의 배경이 되는 기술은 한국공개특허 제10-2013-0089969호(2013.08.13. 공개)에 개시되어 있다.The technology underlying the present invention is disclosed in Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2013-0089969 (published on August 13, 2013).

이와 같이 본 발명에 따르면, 온라인상에서 개재된 헬스케어 식품의 정보 및 컨텐츠를 분석하여 유통 전략 정보를 생성하고, 생성된 유통 전략 정보 중에서 마케팅 효과가 가장 큰 방법을 기획자에게 추천하는 헬스케어 식품 온라인 마케팅 분석 시스템을 제공하기 위한 것이다.As described above, according to the present invention, health care food online marketing that generates distribution strategy information by analyzing information and contents of health care food intervened online, and recommends a method with the greatest marketing effect among the generated distribution strategy information to a planner It is intended to provide an analysis system.

이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시예에 따르면 AI를 기반으로 하는 헬스케어 식품 온라인 마케팅 분석 시스템에 있어서, 시중에서 유통되고 있는 헬스케어 식품 제품정보 및 마케팅 정보를 수집하는 정보수집부, 기획자 단말기로부터 기획하고자 하는 헬스케어 식품 제품 정보를 수신하는 입력부, AI 알고리즘을 이용하여 상기 기획하고자 하는 헬스케어 식품 제품 정보와 기 수집된 헬스케어 식품 제품 정보를 비교하여 유사한 헬스케어 식품을 추출하고, 상기 추출된 유사한 헬스케어 식품에 대한 분석 결과 및 추천 제품 정보를 도출하는 유사제품 분석부, 그리고 상기 기획자 단말기로부터 상기 추천 제품 정보를 기반으로 하는 마케팅 계획 정보를 수신하면, 상기 유사한 헬스케어 식품에 대한 마케팅 정보를 분석하여 마케팅 전략 정보를 생성하는 마케팅 정보 분석부를 포함한다. According to an embodiment of the present invention for achieving this technical task, in an AI-based healthcare food online marketing analysis system, an information collection unit that collects health care food product information and marketing information distributed in the market, a planner terminal By using an input unit for receiving the desired health care food product information from the AI algorithm, the health care food product information to be planned and the previously collected health care food product information are compared to extract similar health care food, and the extraction When receiving marketing plan information based on the recommended product information from the similar product analysis unit for deriving analysis results and recommended product information for the similar health care food, and the planner terminal, marketing information for the similar health care food and a marketing information analysis unit that analyzes to generate marketing strategy information.

상기 유사제품 분석부는, 상기 헬스케어 식품 제품 정보를 기반으로 유통되고 있는 복수의 헬스케어 식품을 추출하고, 상기 추출된 복수의 헬스케어 식품에 대한 성분의 평균치, 성분 함량의 평균치, 포장 단위 및 용량의 평균치, 시장 동향, 개당 가격, 소비자 평점 및 시장 경쟁력 분석 결과 중에서 적어도 하나를 포함하는 분석 정보를 도출할 수 있다. The similar product analysis unit extracts a plurality of health care food distributed based on the health care food product information, and an average value of ingredients, an average value of ingredient content, a packaging unit and a capacity for the extracted plurality of health care food analysis information including at least one of an average value of , a market trend, a price per unit, a consumer rating, and a market competitiveness analysis result may be derived.

상기 유사제품 분석부는, 상기 도출된 분석 정보를 기반으로 원료 및 원료 함량에 대한 추천 제품 정보를 생성할 수 있다. The similar product analysis unit may generate recommended product information on raw materials and content of raw materials based on the derived analysis information.

상기 기획자로부터 추천 제품 정보를 기반으로 수정된 제품 정보를 입력받으면, 상기 마케팅 정보 분석부는, 입력된 제품 정보와 유사한 헬스케어 식품의 마케팅 정보를 복수의 마케팅 방법에 따라 분석하여 마케팅 전략 정보를 생성할 수 있다. Upon receiving the product information modified based on the recommended product information from the planner, the marketing information analysis unit generates marketing strategy information by analyzing marketing information of health care food similar to the input product information according to a plurality of marketing methods. can

상기 마케팅 방법은, 온라인 마케팅 채널, 채널별 컨텐츠, 제품 호응도, 주요 마케팅 업체 및 주요 유통 업체 중에서 적어도 하나의 마케팅 방법을 포함할 수 있다. The marketing method may include at least one marketing method from among online marketing channels, content for each channel, product response, major marketing companies, and major distribution companies.

SNS 채널, 오픈마켓, 소셜커머스, 포털 사이트 중에서 적어도 하나의 온라인 채널을 통해 마케팅을 실행하는 전략 정보를 추천할 수 있다. It is possible to recommend strategy information for executing marketing through at least one online channel among SNS channels, open markets, social commerce, and portal sites.

이와 같이 본 발명에 따르면, 유사 제품 또는 경쟁품에 대한 온라인상에서의 데이터를 획득하고, 획득한 데이터를 기반으로 주요 채널/홍보 방식/타겟/호응도 등을 분석하여 헬스케어 식품을 기획하는 단계에서부터 유통 전략을 수립할 수 있으므로 기획자의 예산 범위 내에서 가장 효율적인 마케팅 및 유통 전략을 구축할 수 있다. As described above, according to the present invention, from the stage of planning health care food to distribution strategy by acquiring online data about a similar product or a competitive product, and analyzing major channels/publicity methods/targets/receptivity, etc. based on the acquired data It is possible to establish the most effective marketing and distribution strategy within the budget of the planner.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 마케팅 분석 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 마케팅 분석 서버를 설명하기 위한 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 마케팅 분석 시스템을 이용한 마켓팅 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
1 is a configuration diagram for explaining an online marketing analysis system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a configuration diagram for explaining the marketing analysis server shown in FIG. 1 .
3 is a flowchart illustrating a marketing analysis method using an online marketing analysis system according to an embodiment of the present invention.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation.

또한 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In addition, the terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to intentions or customs of users and operators. Therefore, definitions of these terms should be made based on the content throughout this specification.

이하에서는 도 1을 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 온라인 마케팅 분석 시스템에 대하여 더욱 상세하게 설명한다. Hereinafter, an online marketing analysis system according to an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIG. 1 .

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 마케팅 분석 시스템을 설명하기 위한 구성도이다. 1 is a configuration diagram for explaining an online marketing analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 온라인 마케팅 분석 시스템은 마케팅 분석 서버(100) 및 기획자 단말기(200)를 포함한다. As shown in FIG. 1 , the online marketing analysis system according to an embodiment of the present invention includes a marketing analysis server 100 and a planner terminal 200 .

먼저, 마케팅 분석 서버(100)는 시중에 유통중인 헬스케어 식품 정보를 수집하여 빅데이터를 생성한다. 그 다음, 기획자로부터 헬스케어 식품에 대한 분석 문의를 수신하면, 마케팅 분석 서버(100)는 생성된 빅데이터로부터 유사한 헬스케어 식품 정보를 추출하고, 추출된 헬스케어 식품 정보를 이용하여 기획하고자 하는 헬스케어 식품에 대한 분석을 수행한다. First, the marketing analysis server 100 generates big data by collecting information on health care food circulating in the market. Then, when receiving an analysis inquiry about health care food from the planner, the marketing analysis server 100 extracts similar health care food information from the generated big data, and uses the extracted health care food information to plan health Perform analysis on care food.

그 다음, 마케팅 분석 서버(100)는 도출된 분석 정보를 기반으로 원료 및 원료 함량에 대한 추천 제품 정보를 생성하고, 생성된 추천 제품 정보는 기획자 단말기(200)에 전달된다. Next, the marketing analysis server 100 generates recommended product information on raw materials and raw material content based on the derived analysis information, and the generated recommended product information is transmitted to the planner terminal 200 .

기획자로부터 해당되는 헬스케어 식품에 대한 마케팅 계획 정보를 수신받으면, 마케팅 분석 서버(100)는 수신된 마케팅 계획정보에 대응하는 마케팅 유통 분석 정보를 생성한다. 마케팅 분석 서버(100)는 가장 마케팅 효과가 큰 방법을 추천한다. Upon receiving the marketing plan information for the health care food from the planner, the marketing analysis server 100 generates marketing distribution analysis information corresponding to the received marketing plan information. The marketing analysis server 100 recommends a method with the greatest marketing effect.

기획자 단말기(200)는 기획자에 의해 이용되는 단말기로서, 기획자는 헬스케어 식품을 기획한다. 기획된 헬스케어 식품을 생산하기 위해서는 복수의 아웃소싱 업체와의 협업이 필요하다. 따라서, 기획자는 단말기(200)를 통해 마케팅 분석 서버(100)에 접속한 다음, 마케팅 분석 서버(100)에서 필요로 하는 정보를 입력하여 회원 가입을 수행한다. The planner terminal 200 is a terminal used by a planner, and the planner plans health care food. In order to produce planned health care food, collaboration with multiple outsourcing companies is required. Accordingly, the planner accesses the marketing analysis server 100 through the terminal 200 and then enters information required by the marketing analysis server 100 to register as a member.

그 다음, 기획자는 기획하고자 하는 헬스케어 식품 정보를 마케팅 분석 서버(100)에 전달하여 시중에 유통되고 있는 헬스케어 식품과의 분석 결과를 전달받는다. Next, the planner transmits the health care food information to be planned to the marketing analysis server 100 to receive the analysis result with the health care food distributed in the market.

그러면, 기획자는 마케팅 분석 서버(100)로부터 수신된 추천 제품 정보를 이용하여 제품의 원료, 함량, 제형, 용량 등을 수정하여 보완할 수도 있다. 그리고, 기획자는 마케팅 계획 정보를 단말기(200)를 통해 입력하여 마케팅 및 유통 분석에 따른 정보를 전달받는다. Then, the planner may use the recommended product information received from the marketing analysis server 100 to supplement the raw materials, content, formulation, capacity, etc. of the product. Then, the planner inputs marketing plan information through the terminal 200 to receive information according to marketing and distribution analysis.

한편, 본 발명의 실시예에서의 기획자 단말기(200)는 통신망을 통해 네트워크에 접속 가능한 공지된 다양한 수단일 수 있다. 예를 들어 스마트 폰, 스마트 패드, 각종 모바일 기기, 노트북 등이 이에 해당될 수 있다.On the other hand, the planner terminal 200 in the embodiment of the present invention may be a variety of known means that can be connected to the network through the communication network. For example, a smart phone, a smart pad, various mobile devices, a laptop computer, etc. may correspond to this.

이하에서는 도 2를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 마케팅 분석 서버(100)에 대해 더욱 상세하게 설명한다.Hereinafter, the marketing analysis server 100 according to an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIG. 2 .

도 2는 도 1에 도시된 마케팅 분석 서버를 설명하기 위한 구성도이다. FIG. 2 is a configuration diagram for explaining the marketing analysis server shown in FIG. 1 .

도 2에 도시된 바와 같이, 마케팅 분석 서버(100)는 정보수집부(110), 입력부(120), 유사제품 분석부(130) 및 마케팅 정보 분석부(140)를 포함한다. As shown in FIG. 2 , the marketing analysis server 100 includes an information collection unit 110 , an input unit 120 , a similar product analysis unit 130 , and a marketing information analysis unit 140 .

먼저, 정보수집부(110)는 시중에서 유통되고 있는 헬스케어 식품 정보 및 마케팅 정보를 수집한다. First, the information collection unit 110 collects health care food information and marketing information distributed in the market.

부연하자면, 정보수집부(110)는 온라인 채널에서 게시되고 있는 헬스케어 식품 정보를 수집한다. 여기서 수집되는 헬스케어 식품 정보는 제품에 대한 정보와 마케팅 정보를 포함한다. 먼저 제품에 대한 정보는 제조사명, 브랜드명, 제품이미지, 주요성분, 기능, 제품형태, 용량, 판매 가격 중에서 적어도 하나를 포함한다. 또한, 마케팅 정보는 게시되고 있는 온라인 채널, 컨텐츠, 제품 호응도, 주요 마케팅 업체 및 주요 유통 업체 중에서 적어도 하나를 포함한다. In other words, the information collection unit 110 collects health care food information being posted on an online channel. The health care food information collected here includes product information and marketing information. First, the information about the product includes at least one of a manufacturer name, a brand name, a product image, a main ingredient, a function, a product form, a capacity, and a selling price. In addition, the marketing information includes at least one of posted online channels, content, product response, major marketing companies, and major distribution companies.

입력부(120)는 기획자 단말기(200)로부터 헬스케어 식품 제품 정보를 입력받는다. 기획자는 기획하고자 하는 헬스케어 식품 제품 정보를 단말기(200)를 통해 입력한다. 기서 헬스케어 식품 제품 정보는 원료 정보, 원료 함량 정보, 제형, 용량 및 패키지 디자인 중에서 적어도 하나의 정보를 포함한다. The input unit 120 receives health care food product information from the planner terminal 200 . The planner inputs health care food product information to be planned through the terminal 200 . The health care food product information includes at least one information among raw material information, raw material content information, formulation, dose, and package design.

유사제품 분석부(130)는 AI 알고리즘을 이용하여 기획하고자 하는 헬스케어 식품 제품 정보와 기 수집된 헬스케어 식품 제품 정보를 비교하여 유사한 헬스케어 식품 제품 정보를 추출한다. 그리고 유사제품 분석부(130)는 추출된 유사한 헬스케어 식품에 대한 분석 결과를 도출한다. The similar product analysis unit 130 extracts similar health care food product information by comparing the health care food product information to be planned with the previously collected health care food product information using the AI algorithm. And the similar product analysis unit 130 derives an analysis result for the extracted similar health care food.

마케팅 정보 분석부(140)는 기획자 단말기(200)로부터 수신된 헬스케어 식품 제품 정보 및 마케팅 계획정보에 대응하는 마케팅 전략 정보를 생성한다. 부연하자면, 기획자는 보완된 헬스케어 식품 제품 정보와 마케팅 예산 정보 및 타켓 시장 정보를 포함하는 마케팅 계획정보를 단말기(200)에 입력한다. 그러면, 마케팅 정보 분석부(140)는 기 수집된 마케팅 정보를 이용하여 기획자로부터 입력된 마케팅 계획 정보에 부합되는 마케팅 전략 정보를 생성한다. 그리고 마케팅 정보 분석부(140)는 생성된 마케팅 전략 정보 중에서 마케팅 효과가 가장 큰 것으로 판단되는 방법을 추천 정보로 제공한다. The marketing information analysis unit 140 generates marketing strategy information corresponding to the health care food product information and marketing plan information received from the planner terminal 200 . In other words, the planner inputs marketing plan information including supplemented health care food product information, marketing budget information, and target market information into the terminal 200 . Then, the marketing information analysis unit 140 generates marketing strategy information matching the marketing plan information input from the planner by using the previously collected marketing information. In addition, the marketing information analysis unit 140 provides, as recommendation information, a method determined to have the greatest marketing effect among the generated marketing strategy information.

이하에서는 도 3을 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 온라인 마케팅 분석 시스템을 이용한 마켓팅 분석 방법에 대해 더욱 상세하게 설명한다. Hereinafter, a marketing analysis method using an online marketing analysis system according to an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIG. 3 .

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 마케팅 분석 시스템을 이용한 마켓팅 분석 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 3 is a flowchart illustrating a marketing analysis method using an online marketing analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 정보수집부(110)는 시중에 유통되고 있는 헬스케어 식품 정보를 수집한다(S310). As shown in FIG. 3 , the information collection unit 110 according to an embodiment of the present invention collects health care food information distributed in the market (S310).

정보수집부(110)는 SNS 채널, 오픈마켓, 소셜커머스, 포털 사이트 중에서 적어도 하나의 온라인 채널을 통해 게시되고 있는 헬스케어 식품 정보를 수집한다. 자세히는, 정보수집부(110)는 헬스케어 식품에 대한 제품 정보와 마케팅 정보를 수집한다. 제품 정보는 제조사명, 브랜드명, 주요성부, 기능, 제품형태, 용량, 판매 가격 및 소비자 평점 중에서 적어도 하나를 포함한다. 그리고 마케팅 정보는 헬스케어 식품이 게시되고 있는 온라인 채널, 채널 별 컨텐츠, 제품 호응도, 주요 마케팅 업체, 주요 유통업체 중에서 적어도 하나를 포함한다. The information collection unit 110 collects health care food information that is posted through at least one online channel among SNS channels, open markets, social commerce, and portal sites. In detail, the information collection unit 110 collects product information and marketing information for health care food. The product information includes at least one of a manufacturer name, a brand name, a main part, a function, a product type, a capacity, a selling price, and a consumer rating. In addition, the marketing information includes at least one of an online channel in which healthcare food is posted, content for each channel, product response, major marketing companies, and major distributors.

수집된 헬스케어 식품 정보를 이용하여 빅데이터를 형성한 상태에서 기획자 단말기(200)로부터 헬스케어 식품 제품 정보를 입력받는다(S320).In a state in which big data is formed using the collected health care food information, health care food product information is received from the planner terminal 200 (S320).

기획자는 단말기(200)를 통해 마케팅 분석 서버(100)에 접속하여 회원 가입을 진행한다. 그 다음, 기획자는 기획하고자 하는 헬스케어 식품 제품 정보를 단말기(200)에 입력한다. 이때, 입력되는 헬스케어 식품 제품 정보는 주요성분, 함량, 제품 형태, 용량/포장 단위, 및 개당 가격 중에서 적어도 하나를 포함한다. 예를 들면, 기획자가 기획하고자 하는 헬스케어 식품이 유산균이라고 가정하면, 기획자는 주요 성분에 주원료를 "락토바실러스"라고 입력하고 부원료에 "아연"이라고 입력한다. 또한, 제품 형태는 "분말"이고, 용량은 "1포당 2,000mg"라고 입력한다. The planner accesses the marketing analysis server 100 through the terminal 200 and proceeds with membership registration. Next, the planner inputs health care food product information to be planned into the terminal 200 . In this case, the input health care food product information includes at least one of a main ingredient, a content, a product form, a dose/packaging unit, and a price per unit. For example, assuming that the health care food that the promoter wants to plan is lactic acid bacteria, the promoter inputs "Lactobacillus" as the main ingredient as the main ingredient and "Zinc" as the sub ingredient. In addition, the product form is "powder" and the dosage is "2,000 mg per pack".

그러면, 유사제품 분석부(130)는 전달받은 헬스케어 식품 정보를 이용하여 유사 제품을 추출한다(S330).Then, the similar product analysis unit 130 extracts the similar product by using the received health care food information (S330).

부연하자면, 유사제품 분석부(130)는 기 수집된 헬스케어 식품 정보 중에서 "유산균"에 대한 정보를 추출한다. 그리고, 유사제품 분석부(130) 추출된 복수의 "유산균" 중에서 기획자가 입력한 주요성분, 제품 형태 및 용량에 대한 정보와 유사한 헬스케어 식품 정보를 추출한다. In other words, the similar product analysis unit 130 extracts information on “lactic acid bacteria” from the previously collected health care food information. Then, the similar product analysis unit 130 extracts health care food information similar to the information on the main ingredient, product shape and capacity input by the planner from among the plurality of extracted "lactic acid bacteria".

S330단계가 완료되면, 유사제품 분석부(130)는 추출된 유사한 헬스케어 식품으로부터 분석 정보를 도출한다(S340). When step S330 is completed, the similar product analysis unit 130 derives analysis information from the extracted similar health care food (S340).

여기서 분석 정보는 유사한 제품군에 들어간 성분의 평균치, 성분 함량의 평균치, 포장 단위 및 용량의 평균치, 시장 동향, 개당 가격, 소비자 평점 및 시장 경쟁력 분석 결과 중에서 적어도 하나를 포함한다. Here, the analysis information includes at least one of an average value of ingredients in a similar product group, an average value of ingredient content, an average value of packaging units and capacities, market trends, price per unit, consumer ratings, and market competitiveness analysis results.

유사제품 분석부(130)는 도출된 분석 정보를 이용하여 복수의 유사한 헬스케어 식품 중에서 소비자 평점이 일정 점수 이상을 부여 받은 제품을 추출하거나, 판매처수가 일정 개수 이상에 포함되는 제품을 추출한다. 그 다음, 유사제품 분석부(130)는 추출된 헬스케어 식품 정보와 추천 정보를 기획자 단말기(200)에 전달한다. 여기서 추천 정보는 도출된 분석 정보를 기반으로 생성된 원료 및 원료 함량에 대한 정보이다. The similar product analysis unit 130 extracts a product to which a consumer rating is given a certain score or more from among a plurality of similar health care foods by using the derived analysis information, or extracts a product having a sales destination in a certain number or more. Next, the similar product analysis unit 130 transmits the extracted health care food information and recommendation information to the planner terminal 200 . Here, the recommended information is information on raw materials and raw material content generated based on the derived analysis information.

예를 들어, 기획자로부터 수신된 헬스케어 식품의 주원료가 홍삼이고 부원료가 비타민 A, B, C이며, 제품의 용량이 75ml라고 가정한다. 유사제품 분석부(130)는 주원료, 부원료 및 용량에 대한 정보를 이용하여 유사한 헬스케어 식품 정보를 추출한다. 그리고, 추출된 유사한 헬스케어 식품 정보를 분석한 결과 소비자 평점이 가장 높은 헬스케어 식품의 주원료가 홍삼이고, 부원료가 A이며, 제품 용량이 70ml인 경우, 유사제품 분석부(130)는 주원료가 홍삼이고, 부원료가 비타민 A 이며, 제품의 용량이 70ml라는 추천 정보를 생성한다. For example, it is assumed that the main ingredient of the health care food received from the promoter is red ginseng, the auxiliary ingredients are vitamins A, B, and C, and the product has a capacity of 75 ml. The similar product analysis unit 130 extracts similar health care food information by using information on the main raw material, auxiliary raw material, and capacity. And, as a result of analyzing the extracted similar health care food information, when the main raw material of the health care food with the highest consumer rating is red ginseng, the auxiliary raw material is A, and the product capacity is 70 ml, the similar product analysis unit 130 determines that the main raw material is red ginseng , and the auxiliary ingredient is vitamin A, and the product has a capacity of 70ml.

그 다음, 마케팅 정보 분석부(140)는 기획자로부터 헬스케어 식품 제품 정보 및 마케팅 계획 정보를 수신한다(S350). Next, the marketing information analysis unit 140 receives health care food product information and marketing plan information from the planner (S350).

기획자는 유사제품 분석부(130)로부터 전달받은 분석정보 및 추천정보를 이용하여 해당되는 헬스케어 식품 제품 정보를 수정 보완할 수 있다. 그리고, 기획자는 단말기(200)를 통해 수정된 헬스케어 식품 제품 정보와 마케팅 계획정보를 입력한다. The planner may revise and supplement the corresponding health care food product information by using the analysis information and the recommendation information received from the similar product analysis unit 130 . Then, the planner inputs the modified health care food product information and marketing plan information through the terminal 200 .

여기서, 마케팅 계획 정보는 마케팅 예산 정보 및 타겟 시장 정보를 포함한다. Here, the marketing plan information includes marketing budget information and target market information.

그 다음, 마케팅 정보 분석부(140)는 수신된 헬스케어 식품 정보 및 마케팅 계획정보에 대응하는 마케팅 전략 정보를 생성한다(S360). Next, the marketing information analysis unit 140 generates marketing strategy information corresponding to the received healthcare food information and marketing plan information (S360).

부연하자면, 마케팅 정보 분석부(140)는 입력된 헬스케어 식품 정보에 대응하는 유사한 헬스케어 식품의 마케팅 정보를 추출한다. In other words, the marketing information analysis unit 140 extracts marketing information of similar health care food corresponding to the input health care food information.

그리고, 마케팅 정보 분석부(140)는 추출된 마케팅 정보를 복수의 마케팅 방법에 따라 분석한다. 여기서 마케팅 방법은 온라인 마케팅 채널, 채널별 컨텐츠, 제품 호응도, 주요 마케팅 업체 및 주요 유통 업체 중에서 적어도 하나를 포함한다. Then, the marketing information analysis unit 140 analyzes the extracted marketing information according to a plurality of marketing methods. Here, the marketing method includes at least one of an online marketing channel, content for each channel, product response, major marketing companies, and major distribution companies.

온라인 마케팅 채널은 SNS 채널, 오픈마켓, 소셜커머스, 포털 사이트 중에서 적어도 하나를 포함한다. 채널별 컨텐츠는 마케팅 수단을 나타내는 것으로 카드 뉴스, 인플루언서 등을 포함한다. 제품 호응도는 온라인 마케팅 채널에 게시된 제품에 대한 상품평을 이용하여 획득한다. 마케팅 업체는 마케팅을 대행해주는 업체는 나타내며, 유통 업체는 오프라인을 통해 마케팅하는 업체를 나타낸다.The online marketing channel includes at least one of an SNS channel, an open market, social commerce, and a portal site. Channel-specific content represents marketing means and includes card news, influencers, and the like. Product response is obtained by using product reviews for products posted on online marketing channels. A marketing company represents a company that acts as a marketing agent, and a distributor represents a company that does marketing through offline.

그 다음, 마케팅 정보 분석부(140)는 복수의 마케팅 방법 중에서 마케팅 효과가 가장 큰 방법을 마케팅 추천정보로 생성하고, 생성된 마케팅 추천정보는 기획자 단말기(200)에 전달된다. Next, the marketing information analysis unit 140 generates a method having the greatest marketing effect among a plurality of marketing methods as marketing recommendation information, and the generated marketing recommendation information is transmitted to the planner terminal 200 .

이와 같이 본 발명에 따른 온라인 마케팅 분석 시스템은 유사 제품 또는 경쟁품에 대한 온라인상에서의 데이터를 획득하고, 획득한 데이터를 기반으로 주요 채널/홍보 방식/타겟/호응도 등을 분석하여 헬스케어 식품을 기획하는 단계에서부터 유통 전략을 수립할 수 있으므로 기획자의 예산 범위 내에서 가장 효율적인 마케팅 및 유통 전략을 구축할 수 있다. As such, the online marketing analysis system according to the present invention acquires online data about similar products or competitive products, and analyzes major channels/publicity methods/targets/receptivity, etc. based on the acquired data to plan health care food. Since you can establish a distribution strategy from the beginning, you can build the most efficient marketing and distribution strategy within the budget of the planner.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, which are merely exemplary, those of ordinary skill in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. will be. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the following claims.

100: 마케팅 분석 서버
110 : 정보수집부
120 : 입력부
130 : 유사제품 분석부
140 : 마케팅 정보 분석부
200 : 기획자 단말기
100: marketing analytics server
110: information collection unit
120: input unit
130: similar product analysis unit
140: marketing information analysis unit
200: planner terminal

Claims (6)

AI를 기반으로 하는헬스케어 식품 온라인 마케팅 분석 시스템에 있어서,
시중에서 유통되고 있는 헬스케어 식품 제품정보 및 마케팅 정보를 수집하는 정보수집부,
기획자 단말기로부터 기획하고자 하는 헬스케어 식품 제품 정보를 수신하는 입력부,
AI 알고리즘을 이용하여 상기 기획하고자 하는 헬스케어 식품 제품 정보와 기 수집된 헬스케어 식품 제품 정보를 비교하여 유사한 헬스케어 식품을 추출하고, 상기 추출된 유사한 헬스케어 식품에 대한 분석 결과 및 추천 제품 정보를 도출하는 유사제품 분석부, 그리고
상기 기획자 단말기로부터 상기 추천 제품 정보를 기반으로 하는 마케팅 계획 정보를 수신하면, 상기 유사한 헬스케어 식품에 대한 마케팅 정보를 분석하여 마케팅 전략 정보를 생성하는 마케팅 정보 분석부를 포함하는 온라인 마케팅 분석 시스템.
In the healthcare food online marketing analysis system based on AI,
Information collection unit that collects health care food product information and marketing information distributed in the market;
An input unit for receiving health care food product information to be planned from the planner terminal;
By using AI algorithm, the health care food product information to be planned and the previously collected health care food product information are compared to extract similar health care food, and the analysis result and recommended product information for the extracted similar health care food A similar product analysis unit to derive, and
and a marketing information analysis unit configured to generate marketing strategy information by analyzing marketing information on the similar health care food when receiving marketing plan information based on the recommended product information from the planner terminal.
제1항에 있어서,
상기 유사제품 분석부는,
상기 헬스케어 식품 제품 정보를 기반으로 유통되고 있는 복수의 헬스케어 식품을 추출하고,
상기 추출된 복수의 헬스케어 식품에 대한 성분의 평균치, 성분 함량의 평균치, 포장 단위 및 용량의 평균치, 시장 동향, 개당 가격, 소비자 평점 및 시장 경쟁력 분석 결과 중에서 적어도 하나를 포함하는 분석 정보를 도출하는 온라인 마케팅 분석 시스템.
According to claim 1,
The similar product analysis unit,
Extracting a plurality of health care food being distributed based on the health care food product information,
Deriving analysis information including at least one of the average value of ingredients, the average value of the ingredient content, the average value of the packaging unit and capacity, the market trend, the price per unit, the consumer rating and the market competitiveness analysis result for the plurality of extracted health care foods Online Marketing Analytics System.
제2항에 있어서,
상기 유사제품 분석부는,
상기 도출된 분석 정보를 기반으로 원료 및 원료 함량에 대한 추천 제품 정보를 생성하는 온라인 마케팅 분석 시스템.
3. The method of claim 2,
The similar product analysis unit,
An online marketing analysis system for generating recommended product information on raw materials and raw material content based on the derived analysis information.
제1항에 있어서,
상기 기획자로부터 추천 제품 정보를 기반으로 수정된 제품 정보를 입력받으면,
상기 마케팅 정보 분석부는,
입력된 제품 정보와 유사한 헬스케어 식품의 마케팅 정보를 복수의 마케팅 방법에 따라 분석하여 마케팅 전략 정보를 생성하는 온라인 마케팅 분석 시스템.
The method of claim 1,
When product information modified based on recommended product information is input from the planner,
The marketing information analysis unit,
An online marketing analysis system that generates marketing strategy information by analyzing input product information and similar marketing information of healthcare food according to a plurality of marketing methods.
제4항에 있어서,
상기 마케팅 방법은,
온라인 마케팅 채널, 채널별 컨텐츠, 제품 호응도, 주요 마케팅 업체 및 주요 유통 업체 중에서 적어도 하나의 마케팅 방법을 포함하는 온라인 마케팅 분석 시스템.
5. The method of claim 4,
The marketing method is
Online marketing analysis system including at least one marketing method among online marketing channels, content by channel, product response, major marketing companies, and major distributors.
제1항에 있어서,
SNS 채널, 오픈마켓, 소셜커머스, 포털 사이트 중에서 적어도 하나의 온라인 채널을 통해 마케팅을 실행하는 전략 정보를 추천하는 온라인 마케팅 분석 시스템.
According to claim 1,
An online marketing analysis system that recommends strategy information for executing marketing through at least one online channel among SNS channels, open markets, social commerce, and portal sites.
KR1020200148706A 2020-11-09 2020-11-09 Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence KR20220062935A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200148706A KR20220062935A (en) 2020-11-09 2020-11-09 Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200148706A KR20220062935A (en) 2020-11-09 2020-11-09 Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220062935A true KR20220062935A (en) 2022-05-17

Family

ID=81799570

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200148706A KR20220062935A (en) 2020-11-09 2020-11-09 Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20220062935A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116681357A (en) * 2023-07-28 2023-09-01 济南市莱芜区综合检验检测中心 Food quality analysis system and method based on artificial intelligence
KR102611482B1 (en) * 2022-09-26 2023-12-07 김보미 Method and system for providing marketing strategy model based on big data
KR102624176B1 (en) * 2023-03-30 2024-01-11 주식회사 어시스트핏 Server and method for providing sales management strategy for fitness center

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102611482B1 (en) * 2022-09-26 2023-12-07 김보미 Method and system for providing marketing strategy model based on big data
KR102624176B1 (en) * 2023-03-30 2024-01-11 주식회사 어시스트핏 Server and method for providing sales management strategy for fitness center
CN116681357A (en) * 2023-07-28 2023-09-01 济南市莱芜区综合检验检测中心 Food quality analysis system and method based on artificial intelligence
CN116681357B (en) * 2023-07-28 2023-10-27 济南市莱芜区综合检验检测中心 Food quality analysis system and method based on artificial intelligence

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20220062935A (en) Health functional food online marketing analysis system based on artificial intelligence
Rathore et al. Social media content and product co-creation: an emerging paradigm
Rabby et al. Artificial intelligence in digital marketing influences consumer behaviour: a review and theoretical foundation for future research
Lamberti et al. Gaining legitimacy in converging industries: Evidence from the emerging market of functional food
KR20180120571A (en) System for social network service marketing using influencer
KR20200017443A (en) System for social network service marketing using influencer
KR102499572B1 (en) Method, device and system for providing clothing export sales platform service
Westerink‐Duijzer et al. Core allocations for cooperation problems in vaccination
Lash et al. Early prediction of movie success—what, who, and when
Hidir et al. Personalization, discrimination and information disclosure
Sharma et al. Servitization, coopetition, and sustainability: An operations perspective in aviation industry
Jiang et al. Analysis of personalized production organizing and operating mechanism in a social manufacturing environment
Guarda et al. Competitive advantage in e-commerce: the case of database marketing
KR102351493B1 (en) System for manufaturing, selling and sharing celebrity brand
Mpelangwa et al. Effect of changes in business environments on traded medicinal plants products in Tanzania: An explorative study
Ishigai et al. Standardization and adaptation in multinationals corporations: Case study on Samsung's marketing mix strategy
Madhlambudzi et al. Stakeholder identification and salience in purchasing: an empirical study from UK hospitals
Rahmana et al. Exploring the Understanding, Role and Participation of Small and Medium Enterprises (SMEs) On Digital Economy in Malaysia
Zhang et al. Contesting the intermediary power: How Chinese MCNs interact with platforms, creators, and advertisers
KR20220057287A (en) Health functional food outsourcing matching system based on artificial intelligence
Santoso et al. Digital Marketing Efforts to Improve Products of Micro Small and Medium Enterprises (UMKM) in Tegal
Nabitz et al. A quality framework for addiction treatment programs
Mahale A Study on Marketing Strategies, SWOC Analysis and CSR Activities of HCP Wellness Private Ltd
Pestun et al. Effectiveness of current multi-channel marketing in pharmacy
Sánchez-Acevedo et al. Rural economy activation through E-Commerce: challenges and opportunities

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application