KR20220102054A - 사용자 분석 데이터를 활용하는 커머스 플랫폼 서버 및 이를 이용한 서비스 제공 방법 - Google Patents

사용자 분석 데이터를 활용하는 커머스 플랫폼 서버 및 이를 이용한 서비스 제공 방법 Download PDF

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Abstract

사용자 분석 데이터를 활용하는 커머스 플랫폼 서버 및 이를 이용한 서비스 제공 방법 이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자 단말에 판매 상품의 상품 정보를 포함한 상품 구매 페이지를 제공하는 구매 페이지 제공부, 사용자 단말에 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠를 포함한 상품 분석 페이지를 제공하는 분석 페이지 제공부, 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 내에서 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 수집하는 행동 패턴 수집부, 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 기초로 상품 정보의 각 속성에 대한 사용자의 선호도를 판단하는 선호도 판단부, 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자를 검색하여 기존 구매자의 구매 이력을 추출하는 구매 이력 추출부 및 구매 이력 추출부로부터 제공받은 기존 구매자의 구매 이력을 이용하여 추천 상품 리스트를 작성하여 사용자 단말에 제공하는 추천 리스트 제공부를 포함하는 커머스 플랫폼 서버가 제공된다.

Description

사용자 분석 데이터를 활용하는 커머스 플랫폼 서버 및 이를 이용한 서비스 제공 방법{COMMERCE PLATFORM SERVER UTILIZING USER ANALYSIS DATA AND METHOD FOR PROVIDING SERVICE USING THE SAME}
본 발명은 사용자 분석 데이터를 활용하는 커머스 플랫폼 서버 및 이를 이용한 서비스 제공 방법에 관한 것이다.
최근, 인터넷의 초고속화, 모바일 단말기의 대중화 등에 따라 온라인 상에서 필요한 물품을 인터넷을 이용하여 구매하는 전자 상거래가 발전하고 있다. 이러한 전자 상거래는 생활용품, 전자제품 등을 포함하여 다양한 상품 영역으로 확대되어 왔으며, 이러한 서비스를 가능하게 하는 다양한 커머스 플랫폼이 등장하였다.
또한, 인터넷에는 상품의 홍보를 위한 수많은 정보가 제공되고 있으며, 소비자들 또한 상품을 평가하거나 개인적으로 블로그나 SNS에 기록을 남기기 위해 상품에 대한 정보를 업로드하고 있다. 이러한 상품에 대한 정보의 홍수로 인해 구매를 희망하는 사람들은 상품 비교 및 가격 비교 정보를 확인하며 낭비하는 시간이 증가하게 되었다.
이러한 문제를 해결하기 위해 동일한 제품에 대해 주요 인터넷 쇼핑몰에서 제시하는 가격을 한 곳에 모아서 보여주고, 원하는 가격의 판매자를 선택하면 해당 판매자의 쇼핑몰로 자동으로 이동하여 제품 구매를 가능하게 해주는 가격비교사이트가 생겨 나게 되었다.
대한민국 공개특허공보 제10-2010-0011839호(2010. 02. 03. 공개)
본 발명은 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지에 접속하는 사용자의 행동 패턴을 분석하여 사용자에게 적합한 사용자 맞춤형 추천 상품 리스트를 작성하여 제공하는 사용자 분석 데이터를 활용하는 커머스 플랫폼 서버 및 이를 이용한 서비스 제공 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자 단말에 판매 상품의 상품 정보를 포함한 상품 구매 페이지를 제공하는 구매 페이지 제공부, 사용자 단말에 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠를 포함한 상품 분석 페이지를 제공하는 분석 페이지 제공부, 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 내에서 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 수집하는 행동 패턴 수집부, 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 기초로 상품 정보의 각 속성에 대한 사용자의 선호도를 판단하는 선호도 판단부, 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자를 검색하여 기존 구매자의 구매 이력을 추출하는 구매 이력 추출부 및 구매 이력 추출부로부터 제공받은 기존 구매자의 구매 이력을 이용하여 추천 상품 리스트를 작성하여 사용자 단말에 제공하는 추천 리스트 제공부를 포함하는 커머스 플랫폼 서버가 제공된다.
구매 페이지 제공부는 판매자 단말로부터 상품 정보를 획득할 수 있다.
커머스 플랫폼 서버는 사용자 단말로부터 사용자 정보를 제공받아 저장하는 사용자 정보 수집부를 더 포함하고, 추천 리스트 제공부는 기존 구매자의 구매 이력 중에서 사용자 정보 수집부에 저장된 사용자 정보와 매칭되는 상품 정보를 가진 판매 상품을 추천 상품 리스트에 포함시킬 수 있다.
선호도 판단부는 K-평균/K-모드(k-means/k-modes) 또는 가우시안 혼합 모델(GMM, Gaussian mixture model) 클러스터링을 이용하여 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 기초로 사용자의 선호도를 판단할 수 있다.
추천 리스트 제공부는 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 사용자의 선호도가 높은 상품 정보의 속성을 판단하고, 사용자의 선호도가 높은 상품 정보의 속성에 대한 스코어가 높은 판매 상품을 추천 상품 리스트에 포함시킬 수 있다.
추천 리스트 제공부는 행동 패턴 수집부에 의해 사용자 단말의 행동 패턴 정보가 수집되기 이전의 경우, 사용자 정보와 상품 정보를 비교하여 추천 상품 리스트를 작성할 수 있다.
사용자 정보 수집부는 사용자 단말이 처음 접속하는 경우 및 사용자 단말의 요청이 있는 경우에 사용자 정보를 제공받아 저장할 수 있다.
상품 분석 페이지는 상품 정보를 포함하고, 분석 페이지 제공부는 웹 크롤링(web crawling) 방식으로 상품 정보 및 분석 컨텐츠를 수집하는 웹 크롤링부를 포함할 수 있다.
사용자 단말의 행동 패턴 정보는 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 체류시간, 페이지 이동 경로 및 이벤트 발생에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 사용자 단말에 판매 상품에 대한 상품 구매 페이지를 제공하는 단계, 사용자 단말에 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠를 포함한 상품 분석 페이지를 제공하는 단계, 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 내에서 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 수집하는 단계, 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 기초로 상품 정보의 각 속성에 대한 사용자의 선호도를 판단하는 단계, 사용자의 선호도와 기존 구매자의 선호도를 비교하는 단계, 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자의 구매 이력을 추출하는 단계, 및 기존 구매자의 구매 이력을 이용하여 추천 상품 리스트를 작성하여 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하는 커머스 플랫폼 서버를 이용한 서비스 제공 방법이 제공된다.
본 발명에 따르면 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지에 접속하는 사용자의 행동 패턴을 분석하여 사용자에게 적합한 사용자 맞춤형 추천 상품 리스트를 작성하여 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 커머스 플랫폼 서버를 포함한 시스템을 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 커머스 플랫폼 서버를 나타낸 블록도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 커머스 플랫폼 서버와 기존 구매자 단말 및 사용자 단말과의 작동을 나타낸 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 커머스 플랫폼 서버의 분석 페이지 제공부 및 웹 크롤링부를 나타낸 블록도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 커머스 플랫폼 서버를 이용한 서비스 제공 방법을 나타낸 순서도.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 결합이라 함은, 각 구성 요소 간의 접촉 관계에 있어, 각 구성 요소 간에 물리적으로 직접 접촉되는 경우만을 뜻하는 것이 아니라, 다른 구성이 각 구성 요소 사이에 개재되어, 그 다른 구성에 구성 요소가 각각 접촉되어 있는 경우까지 포괄하는 개념으로 사용하도록 한다.
이하, 본 발명에 따른 커머스 플랫폼 서버(100)의 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(20)에 판매 상품의 상품 정보를 포함한 상품 구매 페이지를 제공하는 구매 페이지 제공부(110), 사용자 단말(20)에 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠를 포함한 상품 분석 페이지를 제공하는 분석 페이지 제공부(120), 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 내에서 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보를 수집하는 행동 패턴 수집부(140), 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보를 기초로 상품 정보의 각 속성에 대한 사용자의 선호도를 판단하는 선호도 판단부(150), 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자를 검색하여 기존 구매자의 구매 이력을 추출하는 구매 이력 추출부(160) 및 구매 이력 추출부(160)로부터 제공받은 기존 구매자의 구매 이력을 이용하여 추천 상품 리스트를 작성하여 사용자 단말(20)에 제공하는 추천 리스트 제공부(170)를 포함하는 커머스 플랫폼 서버(100)가 제공된다.
이러한 본 실시예의 커머스 플랫폼 서버(100)는 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지에 접속하는 사용자의 행동 패턴을 분석하여 사용자에게 적합한 사용자 맞춤형 추천 상품 리스트를 작성하여 제공할 수 있다.
예를 들어 사용자의 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지에 접속하는 시간 또는 접속 이력에 대한 정보를 기초로 사용자의 취향 또는 선호도를 파악할 수 있으며, 사용자의 관심 대상, 연령 및 성별 등의 정보를 추가적으로 획득하여 사용자에게 맞춤형 추천 상품 리스트를 제공할 수 있다.
한편, 본 실시예의 커머스 플랫폼 서버(100)는 정해진 사용자만 이용할 수 있는 폐쇄형 쇼핑몰일 수 있으며, 사용자는 본 실시예에서 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지를 이용하여 별도의 웹사이트를 통하여 정보를 찾고 상품을 구매하는 번거로움에서 벗어날 수 있다.
이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 실시예에 따른 커머스 플랫폼 서버(100)의 각 구성 및 이를 이용한 서비스 제공 방법에 대해 설명하도록 한다.
먼저 본 실시예의 커머스 플랫폼 서버(100)는 도 1에 도시된 바와 같이, 판매자 단말(10)로부터 요청을 받아 상품 구매 페이지를 생성하고, 이를 사용자 단말(20)에게 제공하며, 추가적으로 사용자 및 상품에 대한 정보를 획득하여 사용자에게 사용자 맞춤형 추천 상품 리스트를 제공할 수 있다.
보다 구체적으로, 커머스 플랫폼 서버(100)는 판매자 단말(10)에게 판매 상품을 등록하고 관리할 수 있는 관리자 페이지를 제공하여, 구매 페이지를 만들어 사용자 단말(20)에 제공할 수 있으며, 판매 상품에 대한 스펙, 가격, 평점, 리뷰 및 비교 컨텐츠 등을 포함하는 다양한 분석 컨텐츠를 사용자 단말(20)에 제공하기 위해 상품 분석 페이지를 제공할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 구매 페이지 제공부(110)는 사용자 단말(20)에 판매 상품의 상품 정보를 포함한 상품 구매 페이지를 제공할 수 있다. 여기서 판매 상품의 상품 정보는 상술한 바와 같이 판매자 단말(10)로부터 제공받아 제공될 수 있다. 따라서 구매 페이지 제공부(110)는 판매자 단말(10)로부터 상품 정보를 획득하고 판매자 단말(10)의 요청에 따라서 상품 구매 페이지를 생성할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 분석 페이지 제공부(120)는 사용자 단말(20)에 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠를 포함한 상품 분석 페이지를 제공할 수 있다. 여기서, 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠는 상품 비교 컨텐츠, 상품 리뷰 컨텐츠, 성능 평가 컨텐츠 등을 말하며, 분석 페이지 제공부(120)는 웹이나 오픈 API(Open Application Program Interface), SNS(Social Network Service)에 저장된 데이터를 추출하여 본 실시예의 상품 분석 페이지에서 제공할 수 있다.
또한, 도 2 및 도 4에 도시된 바와 같이, 분석 페이지 제공부(120)는 웹 크롤링(web crawling) 방식으로 상품 정보 및 분석 컨텐츠를 수집하는 웹 크롤링부(122)를 포함할 수 있다. 여기서, 웹 크롤링이란 웹의 정보를 자동으로 수집하는 것으로, 웹 페이지를 그대로 가져와서 거기서 데이터를 추출해 내는 것을 말한다. 이러한 웹 크롤링부(122)는 별도의 소프트웨어를 통하여 웹을 돌아다니며 필요한 정보를 찾아 데이터베이스에 수집할 수 있다.
도 2 및 도 4에 도시된 바와 같이, 행동 패턴 수집부(140)는 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 내에서 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보는 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 체류시간, 페이지 이동 경로 및 이벤트 발생에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보는 사용자가 상품 구매 페이지에서 해당 상품에 찜 또는 좋아요 버튼을 누르는 것이나 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지에 접속하는 페이지 이동 경로 트랙킹을 포함할 수 있다.
또한, 행동 패턴 수집부(140)는 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 내에서 기존 구매자 단말(30)의 행동 패턴을 수집할 수 있다. 여기서, 기존 구매자 단말(30)의 행동 패턴은 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 체류시간, 페이지 이동 경로 및 이벤트 발생에 대한 정보 뿐만 아니라, 상품에 대한 리뷰 작성을 포함할 수도 있다.
도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 선호도 판단부(150)는 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보를 기초로 상품 정보의 각 속성에 대한 사용자의 선호도를 판단할 수 있다.
여기서 상품 정보의 각 속성은 상품의 분류, 용량, 성능, 전력 등의 기본적인 항목을 포함하며, 가격, 평점, 리뷰 등에 의해 정해지는 항목도 포함될 수 있다.
보다 구체적으로, 선호도 판단부(150)는 K-평균/K-모드(k-means/k-modes) 또는 가우시안 혼합 모델(GMM, Gaussian mixture model) 클러스터링을 이용하여 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보를 기초로 사용자의 선호도를 판단할 수 있다. 따라서, 선호도 판단부(150)는 사용자 단말(20)의 행동 패턴을 K-평균/K-모드(k-means/k-modes) 또는 가우시안 혼합 모델(GMM; Gaussian mixture model) 클러스터링을 통해 각각의 속성(가격, 비교 콘텐츠, 평점, 리뷰 등)에 반응하는 사용자의 선호도를 조사하고 데이터베이스에 기록할 수 있다.
도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 구매 이력 추출부(160)는 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자를 검색하여 기존 구매자의 구매 이력을 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 구매 이력 추출부(160)가 사용자의 선호도한 유사한 선호도를 가진 기존 구매자의 구매 이력을 추출하기 위해서는, 먼저 상술한 행동 패턴 수집부(140) 및 선호도 판단부(150)가 기존 구매자 단말(30)의 행동 패턴 정보를 수집하고 기존 구매자의 선호도를 조사하여 데이터베이스에 기록할 필요가 있다. 이후, 구매 이력 추출부(160)는 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자의 구매 이력을 추출할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 추천 리스트 제공부(170)는 상술한 구매 이력 추출부(160)로부터 제공받은 기존 구매자의 구매 이력을 이용하여 추천 상품 리스트를 작성하여 사용자 단말(20)에 제공할 수 있다.
또한, 도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 본 실시예의 커머스 플랫폼 서버(100)는 사용자 단말(20)로부터 사용자 정보를 제공받아 저장하는 사용자 정보 수집부(130)를 더 포함할 수 있으며, 상술한 추천 리스트 제공부(170)는 기존 구매자의 구매 이력 중에서 사용자 정보 수집부(130)가 수집한 사용자 정보와 매칭되는 상품 정보를 가진 판매 상품을 추천 상품 리스트에 포함시킬 수 있다.
여기서 사용자 정보는 사용자의 가구 구성원수, 성별, 연령, 선호 색상, 선호 디자인, 관심 제품군, 필요 기능 등을 포함할 수 있다.
사용자 정보 수집부(130)는 사용자 단말(20)이 처음 접속하는 경우 또는 사용자 단말(20)이 본원발명의 커머스 플랫폼 서버(100)에 가입하는 경우에 사용자 단말(20)로부터 사용자 정보를 제공받아 저장할 수 있으며, 이후에 사용자 단말(20) 및 사용자 정보 수집부(130) 중 어느 하나의 요청이 있는 경우에도 사용자 정보를 제공받아 저장할 수 있다.
보다 구체적으로, 추천 리스트 제공부(170)는 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 사용자의 선호도가 높은 상품 정보의 속성을 판단하고, 사용자의 선호도가 높은 상품 정보의 속성에 대한 스코어가 높은 판매 상품을 추천 상품 리스트에 포함시킬 수 있다.
또한, 추천 리스트 제공부(170)는 행동 패턴 수집부(140)에 의해 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보가 수집되기 이전의 경우, 사용자 정보와 상품 정보를 비교하여 추천 상품 리스트를 작성할 수 있다.
한편, 상술한 커머스 플랫폼 서버(100)를 이용한 서비스 방법은 아래의 각 단계를 통하여 수행될 수 있다.
본 실시예의 서비스 방법은 도 5에 도시된 바와 같이, 판매자 단말(10)의 요청에 따라 판매 상품에 대한 상품 구매 페이지를 제공하는 단계(S110), 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠를 포함한 상품 분석 페이지를 제공하는 단계(S120), 상품 구매 페이지 및 상품 분석 페이지 내에서 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보를 수집하는 단계(S130), 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보를 기초로 상품 정보의 각 속성에 대한 사용자의 선호도를 판단하는 단계(S140), 사용자의 선호도와 기존 구매자의 선호도를 비교하는 단계(S150), 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자의 구매 이력을 추출하는 단계(S150), 및 기존 구매자의 구매 이력을 이용하여 추천 상품 리스트를 작성하여 사용자 단말(20)에 제공하는 단계(S170)를 포함할 수 있다.
따라서, 본 실시예의 커머스 플랫폼 서버(100)를 이용한 서비스 방법은 사용자 행동 패턴 정보를 기초로 사용자의 선호도를 파악하여 사용자 맞춤 추천 상품 리스트를 제공하는 서비스를 수행할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 상품 분석 페이지를 제공하는 단계(S120)는 웹 크롤링을 통하여 웹이나 오픈 API(Open Application Program Interface), SNS(Social Network Service)에 저장된 데이터를 추출하는 단계(S122)를 포함할 수 있으며, 이러한 단계를 통하여 상품 분석 페이지에서 분석 컨텐츠를 제공할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(20)의 행동 패턴 정보를 수집하여 사용자의 선호도를 판단하는 단계(S130, S140)와 동시에, 기존 구매자 단말(30)의 행동 패턴 정보를 수집하여 기존 구매자의 선호도를 판단하는 단계(S230, S240)가 수행될 수도 있다. 또한, 이러한 기존 구매자의 선호도는 사전에 수집되어 데이터 베이스에 저장되어 관리될 수도 있다.
또한, 도 5에 도시된 바와 같이, 추천 상품 리스트 작성 단계(S170) 이전에 사용자 정보 수집부(130)를 이용하여 사용자 정보를 수집하는 단계(S160)가 수행될 수 있다. 본 실시예는 이 단계를 통하여 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자의 구매 이력 중에서 사용자 정보를 기초로 다시 추천 상품을 리스트업하여 보다 사용자에게 적합한 추천 상품 리스트를 제공할 수도 있다.
다시 말하면, 사용자 정보를 수집하는 단계(S160)에서 사용자 단말(20)로부터 입력된 사용자 정보에 따라서 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자의 구매 이력 중에서 사용자 정보와 매칭되는 추천 상품을 추출할 수 있으며, 예를 들어 사용자가 필요로 하는 특정 기능이 있다면 추천 상품 리스트 작성 단계(S170)에서는 상술한 특정 기능을 포함하는 상품을 추천 상품 리스트로 작성할 수도 있다.
또한, 사용자 정보를 수집하는 단계(S160)는 사용자 단말(20)이 처음 접속하는 경우 또는 사용자 단말(20)이 본원발명의 커머스 플랫폼 서버(100)에 가입하는 경우에 사용자 단말(20)로부터 사용자 정보를 수집할 수 있으며, 이후에 사용자 단말(20) 및 사용자 정보 수집부(130) 중 어느 하나의 요청이 있는 경우에도 사용자 정보를 수집할 수 있다.
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상, 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서, 구성 요소의 부가, 변경, 삭제 또는 추가 등에 의해 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이며, 이 또한 본 발명의 권리범위 내에 포함된다고 할 것이다.
10: 판매자 단말
20: 사용자 단말
30: 기존 구매자 단말
100: 커머스 플랫폼 서버
110: 구매 페이지 제공부
120: 분석 페이지 제공부
122: 웹 크롤링부
130: 사용자 정보 수집부
140: 행동 패턴 수집부
150: 선호도 판단부
160: 구매 이력 추출부
170: 추천 리스트 제공부

Claims (10)

  1. 사용자 단말에 판매 상품의 상품 정보를 포함한 상품 구매 페이지를 제공하는 구매 페이지 제공부;
    상기 사용자 단말에 상기 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠를 포함한 상품 분석 페이지를 제공하는 분석 페이지 제공부;
    상기 상품 구매 페이지 및 상기 상품 분석 페이지 내에서 상기 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 수집하는 행동 패턴 수집부;
    상기 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 기초로 상기 상품 정보의 각 속성에 대한 사용자의 선호도를 판단하는 선호도 판단부;
    상기 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 기존 구매자를 검색하여 상기 기존 구매자의 구매 이력을 추출하는 구매 이력 추출부; 및
    상기 구매 이력 추출부로부터 제공받은 상기 기존 구매자의 구매 이력을 이용하여 추천 상품 리스트를 작성하여 상기 사용자 단말에 제공하는 추천 리스트 제공부를 포함하는 커머스 플랫폼 서버.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 구매 페이지 제공부는 판매자 단말로부터 상기 상품 정보를 획득하는, 커머스 플랫폼 서버.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 단말로부터 사용자 정보를 제공받아 저장하는 사용자 정보 수집부를 더 포함하고,
    상기 추천 리스트 제공부는 상기 기존 구매자의 구매 이력 중에서 상기 사용자 정보 수집부에 저장된 상기 사용자 정보와 매칭되는 상품 정보를 가진 상기 판매 상품을 상기 추천 상품 리스트에 포함시키는, 커머스 플랫폼 서버.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 선호도 판단부는 K-평균/K-모드(k-means/k-modes) 또는 가우시안 혼합 모델(GMM; Gaussian mixture model) 클러스터링을 이용하여 상기 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 기초로 상기 사용자의 선호도를 판단하는, 커머스 플랫폼 서버.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 추천 리스트 제공부는 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 상기 사용자의 선호도가 높은 상기 상품 정보의 속성을 판단하고, 상기 사용자의 선호도가 높은 상기 상품 정보의 속성에 대한 스코어가 높은 상기 판매 상품을 상기 추천 상품 리스트에 포함시키는, 커머스 플랫폼 서버.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 추천 리스트 제공부는 상기 행동 패턴 수집부에 의해 상기 사용자 단말의 행동 패턴 정보가 수집되기 이전의 경우, 상기 사용자 정보와 상기 상품 정보를 비교하여 상기 추천 상품 리스트를 작성하는, 커머스 플랫폼 서버.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 사용자 정보 수집부는 상기 사용자 단말이 처음 접속하는 경우 및 상기 사용자 단말의 요청이 있는 경우에 상기 사용자 정보를 제공받아 저장하는, 커머스 플랫폼 서버.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 상품 분석 페이지는 상기 상품 정보를 포함하고,
    상기 분석 페이지 제공부는 웹 크롤링(web crawling) 방식으로 상기 상품 정보 및 상기 분석 컨텐츠를 수집하는 웹 크롤링부를 포함하는, 커머스 플랫폼 서버.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 단말의 행동 패턴 정보는 상기 상품 구매 페이지 및 상기 상품 분석 페이지 체류시간, 페이지 이동 경로 및 이벤트 발생에 대한 정보를 포함하는, 커머스 플랫폼 서버.
  10. 사용자 단말에 판매 상품에 대한 상품 구매 페이지를 제공하는 단계;
    사용자 단말에 상기 판매 상품에 대한 분석 컨텐츠를 포함한 상품 분석 페이지를 제공하는 단계;
    상기 상품 구매 페이지 및 상기 상품 분석 페이지 내에서 상기 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 수집하는 단계;
    상기 사용자 단말의 행동 패턴 정보를 기초로 상기 상품 정보의 각 속성에 대한 사용자의 선호도를 판단하는 단계;
    상기 사용자의 선호도와 기존 구매자의 선호도를 비교하는 단계;
    상기 사용자의 선호도와 유사한 선호도를 가진 상기 기존 구매자의 구매 이력을 추출하는 단계; 및
    상기 기존 구매자의 구매 이력을 이용하여 추천 상품 리스트를 작성하여 상기 사용자 단말에 제공하는 단계를 포함하는 커머스 플랫폼 서버를 이용한 서비스 제공 방법.
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