KR20230047527A - 여행 상품에 적합한 타겟 고객을 결정할 수 있는 장치 - Google Patents

여행 상품에 적합한 타겟 고객을 결정할 수 있는 장치 Download PDF

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Abstract

여행 상품 판매에 적합한 타겟 고객을 결정할 수 있는 장치가 개시된다. 장치는, 복수의 판매자들의 여행 상품을 구매했던 실제 구매자들과 연관된 구매자 정보를 저장하도록 구성되는 구매자 정보 저장부, 구매자들 각각의 구매 이력과 연관된 구매 이력 정보를 저장하도록 구성되는 구매 이력 정보 저장부, 구매자 정보를 이용하여, 실제의 구매자들로부터 가상의 고객들을 생성하도록 구성되는 가상 고객 생성부, 가상의 고객들을 대상으로 구매 여부를 테스트하기 위한 테스트 상품을 생성하도록 구성되는 테스트 상품 생성부 및 가상 고객들 중 테스트 상품에 대한 기대 매출이 높을 것으로 예상되는 타겟 고객을 결정하도록 구성되는 타겟 고객 결정부를 포함한다.

Description

여행 상품에 적합한 타겟 고객을 결정할 수 있는 장치{DEVICE CAPABLE OF DETERMINING TARGET CUSTOMER SUITABLE FOR TRAVEL PACKAGE}
본 발명의 실시 예들은 여행 상품에 적합한 타겟 고객을 결정할 수 있는 장치에 관한 것이다.
여행 수요가 증가함에 따라, 다양한 여행 상품들이 기획되며 판매되고 있다. 숙박 및 항공권을 제공하는 과거와 달리, 현재의 여행 상품은 특정 도시에서의 투어, 체험 또는 견학을 제공하는 등 다양한 종류의 여행 상품이 기획 및 판매되고 있다.
여행 상품의 종류가 다양해진 만큼, 여행 상품을 판매하는 여행 상품 판매자는 여행 상품을 기획하는데 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라, 해당 여행 상품의 판매로 인한 매출액을 쉽게 예측하기 어렵고, 해당 여행 상품을 광고하기에 적합한 고객의 속성을 파악하기가 어렵다. 만약, 특정 상품을 선호할 것으로 예상되는 고객 군을 파악할 수 있다면, 여행 상품 판매자의 매출은 증가할 수 있다.
이상의 배경기술에 기재된 사항은 발명의 배경에 대한 이해를 돕기 위한 것으로서, 공개된　종래 기술이 아닌 사항을 포함할 수 있다.
등록특허공보 제10-0466792호 (2005. 01. 24.)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 테스트 상품에 대한 기대 매출이 높은 타겟 고객을 결정할 수 있는 타겟 고객 추천 장치를 제공하는 것에 있다.
본 발명의 실시 예들에 따른 여행 상품 판매에 적합한 타겟 고객을 결정할 수 있는 장치는, 복수의 판매자들의 여행 상품을 구매했던 실제 구매자들과 연관된 구매자 정보를 저장하도록 구성되는 구매자 정보 저장부, 구매자들 각각의 구매 이력과 연관된 구매 이력 정보를 저장하도록 구성되는 구매 이력 정보 저장부, 구매자 정보를 이용하여, 실제의 구매자들로부터 가상의 고객들을 생성하도록 구성되는 가상 고객 생성부, 가상의 고객들을 대상으로 구매 여부를 테스트하기 위한 테스트 상품을 생성하도록 구성되는 테스트 상품 생성부 및 가상 고객들 중 테스트 상품에 대한 기대 매출이 높을 것으로 예상되는 타겟 고객을 결정하도록 구성되는 타겟 고객 결정부를 포함한다.
본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치는, 테스트 상품을 생성하고, 해당 테스트 상품에 대한 기대 매출이 높은 타겟 고객을 결정할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치는 결정된 타겟 고객에게 광고하기 위한 테스트 상품의 광고 페이지를 자동으로 생성할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 시스템을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시 예들에 따른 구매자 정보와 구매 이력 정보를 개념적으로 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시 예들에 따른 판매자 정보를 개념적으로 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시 예들에 따른 가상 고객을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시 예들에 따른 테스트 상품을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치의 동작을 나타내는 위한 플로우 차트이다.
도 8은 본 발명의 실시 예들에 따른 구매 확률을 계산하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치의 동작을 나타내는 위한 플로우 차트이다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 실시 예들에 따른 광고 페이지 생성부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
실시예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이고, 하기 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 하기 실시예에 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 또한, 본 명세서에서 단수 형태는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다.
실시예의 설명에 있어서, 각 층(막), 영역, 패턴 또는 구조물들이 기판, 각 층(막), 영역, 패드　　또는 패턴들의 "위(on)"에 또는 "아래(under)"에 형성되는 것으로 기재되는 경우에 있어, "위(on)"와 "아래(under)"는　　"직접(directly)" 또는 "다른 층을 개재하여(indirectly)" 형성되는 것을 모두 포함한다. 또한 각 층의 위　또는 아래에 대한 기준은 도면을 기준으로 하는 것을 원칙으로 한다.
도면은 본 발명의 사상을 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 도면에 의해서 본 발명의 범위가 제한되는 것으로 해석되지 않아야 한다. 또한 도면에서 상대적인 두께, 길이나 상대적인 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위해 과장될 수 있다.
본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자들은 본 명세서에서 개시되는 구성들과 관련하여 설명되는 다양한 예시적인 블록, 장치 또는 동작들이 전자　하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어 또는 이 둘의 조합으로서 구현될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 이러한 블록, 장치 또는 동작들은 프로세서(processor)와 같은 연산 처리 기능을 갖는 회로를 이용하여 구현 또는 수행될 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어 또는 프로그램은 메모리와 같이 데이터를 저장할 수 있는 저장 매체에 저장될 수 있으며, 프로세서와 같은 연산 처리 회로에 의해 실행될 수 있는 머신 판독 가능 명령어를 포함할 수 있다. 예시적인 저장 매체가 프로세서와 결합될 수 있고, 프로세서는 저장 매체로부터의 정보를 판독하고 저장 매체에 정보를 기록할 수 있다. 대안으로서, 저장 매체는 프로세서와 일체일 수 있다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 시스템을 나타낸다. 도 1을 참조하면, 타겟 고객 추천 시스템(10)은 여행 상품을 판매 또는 제공하는 판매자들 각각에 대해, 기대 매출이 가장 높을 것으로 예상되는 타겟 고객을 결정할 수 있다.
타겟 고객 추천 시스템(10)은 타겟 고객 추천 장치(100), 데이터베이스(200) 및 판매자 단말기들(300)을 포함할 수 있다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 데이터베이스(200)에 저장된 정보를 이용하여, 기대 매출이 가장 높을 것으로 예상되는 타겟 고객을 결정할 수 있다. 실시 예들에 따라, 타겟 고객 추천 장치(100)는 복수의 판매자들이 판매 중인 여행상품에 대한 정보, 해당 여행 상품의 구매자 정보 및 구매와 관련된 정보를 이용하여, 판매자들 각각에게 적합한 타겟 고객을 결정할 수 있다. 이에, 판매자들은 결정된 타겟 고객에 대한 광고를 통해 매출을 증대시킬 수 있다.
데이터베이스(200)는 판매자 단말기들(300)부터 제공된 판매 중인 여행상품에 대한 정보, 해당 여행 상품의 구매자 정보 및 구매와 관련된 정보 등을 저장할 수 있다. 실시 예들에 따라, 데이터베이스(200)에 저장된 정보는 타겟 고객 추천 장치(100)에 의해 리드될 수 있다.
판매자 단말기(300)는 판매 중인 여행상품에 대한 정보, 해당 여행 상품의 구매자 정보 및 구매와 관련된 정보를 입력받아 저장하고, 해당 정보를 데이터베이스(200)로 전송할 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치(100)는 판매 중인 여행상품에 대한 정보, 해당 여행 상품의 구매자 정보 및 구매와 관련된 정보에 기초하여, 가상의 고객들과 테스트 상품을 생성하고, 가상의 고객들이 생성된 테스트 상품을 구매하는지 여부를 결정함으로써, 가상 고객들 중 테스트 상품에 대한 기대 매출이 높은 타겟 고객을 결정하고, 결정된 타겟 고객에 대한 정보를 판매자 단말기(300)로 제공할 수 있다. 이에, 판매자들은 타겟 고객에 대한 정보를 이용하여 광고 및 여행 상품을 기획함으로써, 매출을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치를 나타낸다. 도 2를 참조하면, 타겟 고객 추천 장치(100)는 통신부(110), 저장부(120) 및 처리부(130)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 외부 장치와 데이터를 주고받도록 구성될 수 있다. 실시 예들에 따라, 통신부(110)는 데이터베이스(200)로부터 데이터를 수신할 수 있고, 판매자 단말기(300)로 데이터를 전송할 수 있다.
통신부(110)는 처리부(130)의 제어에 따라 수신된 데이터를 저장부(120)에 저장할 수 있다.
실시 예들에 따라, 통신부(110)는 안테나 및 안테나와 결합된 무선 통신 회로 및 외부 유선 케이블과 연결되는 포트를 구비하는 유선 통신 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
저장부(120)는 데이터를 저장하도록 구성될 수 있다. 실시 예들에 따라, 저장부(120)는 비휘발성 메모리 또는 휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
저장부(120)는 구매자 정보 저장부(121), 구매 이력 정보 저장부(123) 및 판매자 정보 저장부(125)를 포함할 수 있다.
구매자 정보 저장부(121)는 판매자의 여행 상품을 실제로 구매했던 구매자에 대한 구매자 정보를 저장할 수 있다. 실시 예들에 따라, 구매자 정보는 구매자의 연령, 연령 및 거주지역에 대한 정보를 포함할 수 있다.
구매 이력 정보 저장부(123)는 구매자의 여행 상품의 구매와 관련된 구매 이력 정보를 저장할 수 있다. 실시 예들에 따라, 구매 이력 정보는 구매자가 구매했던 여행 상품과 관련된 정보(예컨대, 여행 지역, 여행 인원, 여행 기간 및 여행 테마), 여행 상품의 구매 가격, 구매 시기 및 평점 대한 정보를 포함할 수 있다.
판매자 정보 저장부(123)는 여행 상품을 제공 또는 판매하는 판매자에 대한 판매자 정보를 저장할 수 있다. 실시 예들에 따라, 판매자 정보는 판매자가 판매하는 여행 상품과 관련된 정보, 직원 수, 보험 여부 및 차량 유무에 대한 정보를 포함할 수 있다.
실시 예들에 따라, 구매자 정보, 구매 이력 정보 및 판매자 정보는 데이터베이스(200)로부터 수집되어 저장될 수 있다. 예컨대, 타겟 고객 추천 장치(100)는 데이터베이스(200)로부터 수집된 데이터를 성격에 맞게 가공하여, 구매자 정보, 구매 이력 정보 및 판매자 정보를 생성하고, 구매자 정보, 구매 이력 정보 및 판매자 정보 각각을 구매자 정보 저장부(121), 구매 이력 정보 저장부(123) 및 판매자 정보 저장부(125)에 저장할 수 있다.
처리부(130)는 타겟 고객 추천 장치(100)의 전반적인 작동을 제어할 수 있다. 실시 예들에 따라, 처리부(130)는 연산 처리 기능을 갖는 프로세서를 포함할 수 있고, 복수의 명령어들을 실행함으로써 특정 연산을 수행할 수 있다.
처리부(130)는 가상 고객 생성부(131), 테스트 상품 생성부(133), 타겟 고객 결정부(135) 및 광고 페이지 생성부(137)를 포함할 수 있다.
가상 고객 생성부(131)는 복수의 가상 고객들을 생성하고, 가상 고객들의 고객 특성을 저장할 수 있다. 실시 예들에 따라, 가상 고객 생성부(131)는 구매자 정보 저장부(121) 및 구매 이력 정보 저장부(123)에 저장된 정보를 이용하여, 가상 고객들의 고객 특성을 결정함으로써 복수의 가상 고객들을 생성할 수 있다. 즉, 복수의 가상 고객들은 기존에 여행 상품을 구매했던 구매자들의 특성들을 조합함으로써 생성된 것으로서, 특정 여행 상품에 대한 가상의 수요를 나타낸다.
실시 예들에 따라, 가상 고객 각각은, 연령, 성별 및 거주지역을 포함하는 고객 특성을 가질 수 있다.
테스트 상품 생성부(133)는 가상 고객의 구매 여부를 테스트하기 위한 테스트 상품을 생성할 수 있다. 실시 예들에 따라, 테스트 상품 생성부(133)는 테스트 상품의 상품 속성을 결정하고, 결정된 속성에 따라 테스트 상품을 생성할 수 있다. 예컨대, 테스트 상품의 상품 속성은 여행 지역, 여행 기간, 여행 시간, 여행 인원, 여행 테마 및 판매 가격 등을 포함할 수 있다.
테스트 상품 생성부(133)는 테스트 상품 또는 테스트 상품의 상품 속성을 저장할 수 있다.
실시 예들에 따라, 테스트 상품 생성부(133)는 판매자 정보 저장부(125)에 저장된 판매자 정보에 기초하여, 테스트 상품을 생성할 수 있다. 즉, 테스트 상품 생성부(133)는 특정 판매자와 대응하는 테스트 상품을 생성할 수 있다. 예컨대, 테스트 상품 생성부(133)는 특정 판매자가 판매 또는 제공 가능한 여행 상품의 범위 내에서, 테스트 상품을 생성할 수 있다.
실시 예들에 따라, 테스트 상품 생성부(133)는 미리 결정된 상품 속성에 따라, 테스트 상품을 생성할 수 있다. 이 때, 상품 속성은 외부로부터 입력되어 미리 저장될 수 있다.
타겟 고객 결정부(135)는 생성된 가상 고객들 중에서, 타겟 고객을 결정할 수 있다. 실시 예들에 따라, 타겟 고객 결정부(135)는 가상 고객 생성부(131)에 의해 생성된 가상 고객들이, 테스트 상품 생성부(133)에 의해 생성된 테스트 상품을 구매하는지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 해당 테스트 상품에 대한 가장 높은 기대 매출이 예상되는 타겟 고객을 결정할 수 있다. 이 때, 타겟 고객은 복수일 수 있다.
광고 페이지 생성부(137)는 타겟 고객 결정부에 의해 결정된 타겟 고객에 대한 테스트 상품을 광고하기 위한 광고 페이지를 생성할 수 있다. 실시 예들에 따라, 광고 페이지 생성부(137)는 타겟 고객 및 테스트 상품 중 적어도 하나의 속성에 적합한 광고 채널(또는 광고 서버) 및 광고 문구를 결정하고, 결정된 광고 문구를 포함하는 광고 페이지를 결정된 광고 채널의 형식에 맞도록 생성할 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치(100)는 판매 중인 여행상품에 대한 정보, 해당 여행 상품의 구매자 정보 및 구매와 관련된 정보에 기초하여, 가상의 고객들과 테스트 상품을 생성하고, 가상의 고객들이 생성된 테스트 상품을 구매하는지 여부를 결정함으로써, 가상 고객들 중 테스트 상품에 대한 기대 매출이 높은 타겟 고객을 결정하고, 결정된 타겟 고객에 대한 정보를 판매자 단말기(300)로 제공할 수 있다. 이에, 판매자들은 타겟 고객에 대한 정보를 이용하여 광고 및 여행 상품을 기획함으로써, 매출을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예들에 따른 구매자 정보와 구매 이력 정보를 개념적으로 나타낸다. 도 3을 참조하면, 구매자 정보(121a)는 구매자의 연령, 연령 및 거주지역 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 구매 이력 정보(123a)는 구매자가 구매했던 구매 여행 상품의 여행 지역, 여행 기간, 여행 시간, 여행 인원, 및 구매 가격 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이 때, 구매자 정보(121a) 및 구매 이력 정보(123a)는 서로 매칭되어 저장될 수 있다.
실시 예들에 따라, 구매자 정보 저장부(121)는 구매자 B1, B2 및 B3의 구매자 정보를 저장할 수 있다. 예컨대, 구매자 정보 저장부(121)는 구매자 B1의 연령인 '20대', 성별인 '남성' 및 거주지역인 '서울'을 나타내는 구매자 B1에 대한 구매자 정보를 저장할 수 있다.
실시 예들에 따라, 구매 이력 정보 저장부(123)는 구매자 B1, B2 및 B3이 구매했던 여행 상품과 관련된 정보 및 해당 구매와 관련된 정보를 포함하는 구매 이력 정보를 저장할 수 있다. 예컨대, 구매 이력 정보 저장부(123)는 구매자 B1이 구매했던 여행 상품의 여행 지역인 '경복궁(서울)', 여행 기간인 '4월', 여행 시간인 '3시간,' 여행 인원인 '2명', 여행 테마인 '투어' 및 구매 가격인 '600'에 대한 구매 이력 정보를 저장할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예들에 따른 판매자 정보를 개념적으로 나타낸다. 도 4를 참조하면, 판매자 정보(125a)는 여행 상품을 제공 또는 판매하는 판매자의 여행 상품의 주된 여행지, 직원 수, 보험 여부, 차량 유무, 가능 여행 테마 및 기존 판매 상품 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
실시 예들에 따라, 판매자 정보 저장부(125)는 여행 상품을 판매하는 판매자 S1, S2 및 S3에 대한 대한 판매자 정보(125a)를 저장할 수 있다. 예컨대, 판매자 정보 저장부(125)는 판매자 S1의 주된 여행지인 '서울', 직원수인 '25명', 보험 유무인 '보험 있음', 차량 유무인 '차량 있음', 가능 여행 테마인 '투어/체험' 및 기존 판매 상품인 '경복궁 투어/한옥마을 체험'을 나타내는 판매자 정보를 저장할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예들에 따른 가상 고객을 나타낸다. 도 5를 참조하면, 가상 고객 생성부(131)는 가상 고객의 속성을 결정하고, 결정된 속성에 기초하여 가상 고객을 생성할 수 있다. 예컨대, 가상 고객 생성부(131)는 '연령', '성별'및'거주지역'등의 속성을 갖는 가상 고객들을 생성할 수 있다. 예컨대, 가상 고객 생성부(131)는 연령이 '20대', 성별이 '남성', 거주지역이 '서울'인 제1가상 고객(VC1)을 생성할 수 있다.
실시 예들에 따라, 가상 고객 생성부(131)는 임의의 속성을 갖는 가상 고객들을 생성하거나, 또는 가상 고객 생성부(131)는 구매자 정보(121a)와 구매 이력 정보(123a)를 이용하여 가상 고객의 속성을 결정하여 가상 고객을 생성할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시 예들에 따른 테스트 상품을 나타낸다. 도 6을 참조하면, 테스트 상품 생성부(133)는 가상 고객의 구매 여부를 테스트하기 위한 테스트 상품들을 생성할 수 있다.
실시 예들에 따라, 테스트 상품 생성부(133)는 판매자들 각각의 판매자 정보에 기초하여, 테스트 상품을 생성할 수 있다. 즉, 테스트 상품 생성부(133)는 판매자의 속성에 맞는 테스트 상품을 설계할 수 있으므로, 해당 테스트 상품에 대한 타겟 고객은 실제 판매자의 매출을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
실시 예들에 따라, 테스트 상품 생성부(133)는 여행 지역, 여행 기간, 여행 시간, 여행 인원, 여행 테마 및 판매 가격 등의 속성을 갖는 테스트 상품들을 생성할 수 있다. 예컨대, 테스트 상품 생성부(133)는 여행 지역이 '강문해변'이고, 여행 기간이 '8월'이며, 여행 시간이 '3시간'이며, 여행 인원이 '2명'이고, 여행 테마가 '자유 여행'이고 판매 가격이 '100'인 제1테스트 상품(TP1)을 생성할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치의 동작을 나타내는 위한 플로우 차트이다. 도 7을 참조하여 설명되는 동작은 컴퓨팅 장치에 의해 실행 가능한 명령어들로 구현될 수 있고, 상기 명령어들을 컴퓨터 판독가능한 비일시적인 저장 매체에 저장될 수 있다.
도 7을 참조하면, 타겟 고객 추천 장치(100)는 여행 상품의 구매자와 연관된 구매자 정보를 저장할 수 있다(S110). 실시 예들에 따라, 구매자 정보 저장부(121)는 구매자와 연관된 구매자 정보(121a)를 저장할 수 있다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 구매 이력 정보를 저장할 수 있다(S120). 실시 예들에 따라, 구매 이력 정보 저장부(123)는 구매자들 각각의 구매 이력과 연관된 구매 이력 정보(123a)를 저장할 수 있다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 가상 고객을 생성할 수 있다(S130). 실시 예들에 따라, 가상 고객 생성부(131)는 가상 고객의 각 속성들(예컨대, 연령, 연령 및 지역)을 결정하고, 해당하는 속성을 갖는 가상 고객들을 생성할 수 있다. 예컨대, 가상 고객 생성부(131)는 저장된 구매자 정보(121a)를 이용하여, 가상 고객들을 생성할 수 있다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 테스트 상품을 생성할 수 있다(S140). 실시 예들에 따라, 테스트 상품 생성부(133)는 가상 고객들을 대상으로 구매 여부를 테스트하기 위한 테스트 상품을 생성할 수 있다. 예컨대, 테스트 상품 생성부(133)는 테스트 상품의 속성들(예컨대, 가격, 여행 지역, 여행 기간, 여행 인원 등)을 결정하고, 해당하는 속성을 갖는 테스트 상품을 생성할 수 있다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 가상 고객들 중에서 타겟 고객을 결정할 수 있다(S150). 실시 예들에 따라, 타겟 고객 결정부(135)는 가상 고객들 중에서 테스트 상품에 대한 구매 확률이 높을 것으로 판단되는 가상 고객을 타겟 고객으로서 결정할 수 있다. 예컨대, 타겟 고객 결정부(135)는 가상 고객들 각각이 테스트 상품을 구매할 구매 확률을 계산하고, 계산된 구매 확률이 기준 확률 이상인 가상 고객들을 타겟 고객으로서 결정할 수 있다.
한편, 실시 예들에 따라, 타겟 고객 결정부(135)는 계산된 구매 확률 및 테스트 상품의 판매 가격을 이용하여, 가상 고객들에 대한 테스트 상품의 기대 매출을 계산하고, 기대 매출이 높을 것으로 판단되는 가상 고객을 타겟 고객으로서 결정할 수 있다. 예컨대, 타겟 고객 결정부(135)는 계산된 기대 매출이 기준 매출 이상인 가상 고객들을 타겟 고객으로서 결정할 수 있다.
즉, 타겟 고객 결정부(135)는 구매 확률 또는 기대 매출에 따라 가상 고객들 중에서 타겟 고객을 선정할 수 있다. 다만, 설명의 편의상, 이하에서는 타겟 고객 결정부(135)가 구매 확률에 따라 타겟 고객을 선정하는 것을 가정하고 설명한다.
도 8은 본 발명의 실시 예들에 따른 구매 확률을 계산하는 방법을 나타내는 도면이다. 도 8을 참조하면, 타겟 고객 결정부(135)는 가상 고객이 테스트 상품을 구매할 구매 확률(P)을 계산함으로써 타겟 고객을 결정할 수 있다.
타겟 고객 결정부(135)는 구매자 정보(121a) 및 구매 이력 정보(123a)에 기초하여, 가상 고객이 테스트 상품을 구매할 구매 확률(P)을 계산할 수 있다. 실시 예들에 따라, 타겟 고객 결정부(135)는 가상 고객과 실제 구매자 사이의 제1유사도를 계산하고, 테스트 상품과 상기 실제 구매자의 구매 상품 사이의 제2유사도를 계산하고, 제1유사도 및 제2유사도를 이용하여 구매 확률(P)을 계산할 수 있다.
구매자는 구매 상품을 실제로 구매한 사람이므로, 구매자와 유사한 가상 고객은 해당 구매 상품을 실제로 구매할 확률이 높을 것이고, 구매자와 유사한 가상 고객은, 해당 구매 상품과 유사한 테스트 상품을 실제로 구매할 확률이 높을 수 있다. 이러한 관점에 따라, 타겟 고객 결정부(135)는 가상 고객과 실제 구매자 사이의 제1유사도 및 테스트 상품과 상기 실제 구매자의 구매 상품 사이의 제2유사도를 이용하여 구매 확률(P)을 계산할 수 있다.
타겟 고객 결정부(135)는 구매자의 속성과, 가상 고객의 속성을 비교함으로써 제1유사도를 계산할 수 있다. 실시 예들에 따라, 타겟 고객 결정부(135)는 구매자와 가상 고객의 연령 차이가 적을수록, 구매자의 거주 지역과 가상 고객의 거주 지역이 인접할수록, 그리고 구매자의 성별과 가상 고객의 성별이 동일할수록 제1유사도를 더 높게 계산할 수 있다.
타겟 고객 결정부(135)는 구매 상품의 속성과, 테스트 상품의 속성을 비교함으로써 제2유사도를 계산할 수 있다. 실시 예들에 따라, 타겟 고객 결정부(135)는 구매 상품의 여행 지역과 테스트 상품의 여행 지역이 인접할수록, 구매 상품의 가격과 테스트 상품의 가격의 차이가 적을수록, 구매 상품의 여행 인원과 테스트 상품의 여행 인원의 차이가 적을수록, 구매 상품의 여행 기간과 테스트 상품의 여행 기간의 차이가 적을수록 제2유사도를 더 높게 계산할 수 있다.
타겟 고객 결정부(135)는 제1유사도 및 제2유사도를 이용하여, 가상 고객들 중에서 테스트 상품을 구매할 확률이 기준 확률 이상인 가상 고객들을 타겟 고객으로서 선정할 수 있고, 타겟 고객들의 속성(예컨대, 성별, 연령 및 지역)을 저장할 수 있다.
실시 예들에 따라, 타겟 고객 결정부(135)는 미리 정해진 기준에 따라, 가상 고객들을 속성에 따라 복수의 가상 고객 군들로 그룹핑하고, 각 가상 고객 군들에 대한 구매 확률을 계산함으로써, 가상 고객 군들 중 구매 확률이 기준 확률 이상인 가상 고객 군을 타겟 고객 군으로서 선정할 수 있다. 이 때, 가상 고객 군에 대한 구매 확률은, 가상 고객 군에 포함된 가상 고객들 각각에 대한 구매 확률의 산술 평균일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 9는 본 발명의 실시 예들에 따른 타겟 고객 추천 장치의 동작을 나타내는 위한 플로우 차트이다. 도 9를 참조하여 설명되는 동작은 컴퓨팅 장치에 의해 실행 가능한 명령어들로 구현될 수 있고, 상기 명령어들을 컴퓨터 판독가능한 비일시적인 저장 매체에 저장될 수 있다. 도 9의 방법은 도 7을 참조하여 설명된 방법의 타겟 고객 결정 단계(S150) 이후에 수행될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 9를 참조하면, 타겟 고객 추천 장치(100)는 테스트 상품의 속성을 타겟 고객의 속성에 따라 변경할 수 있다(S210). 실시 예들에 따라, 테스트 상품 생성부(133)는 테스트 상품의 속성인 여행 지역, 여행 기간, 여행 시간, 여행 인원, 여행 테마 및 여행 테마를, 타겟 고객의 속성인 연령, 연령 및 거주 지역에 따라 변경할 수 있다.
예컨대, 타겟 고객 추천 장치(100)는 저장된 구매 이력 정보(123a)를 참조하여, 결정된 타겟 고객의 속성과 유사한 구매자의 구매 상품의 속성과 유사하도록, 테스트 상품의 속성을 변경할 수 있다.
또는, 예컨대, 타겟 고객 추천 장치(100)는 결정된 타겟 고객의 연령이 적은 경우, 테스트 상품의 판매 가격을 감소시키는 변경을 수행할 수 있다.
또는, 예컨대, 타겟 고객 추천 장치(100)는 테스트 상품의 여행 지역을, 결정된 타겟 고객의 거주 지역과 보다 가까운 지역으로 변경할 수 있다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 변경된 테스트 상품에 대한 타겟 고객을 다시 결정할 수 있다(S220). 실시 예들에 따라, 타겟 고객 추천 장치(100)는 변경된 테스트 상품에 대한 가상 고객들의 구매 확률을 다시 계산하고, 계산 결과를 이용하여 타겟 고객을 다시 결정할 수 있다. 이 때, 타겟 고객으로 결정될 수 있는 기준이 되는 확률 값은 변하지 않는게 바람직하다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 변경 전 후 테스트 상품에 대한 기대 매출이 증가하는지 여부를 판단할 수 있다(S230). 실시 예들에 따라, 타겟 고객 추천 장치(100)는 변경 전 테스트 상품의 기대 매출과, 변경 후 테스트 상품의 기대 매출을 비교함으로써 기대 매출의 증가 여부를 판단할 수 있다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 변경 전 후 테스트 상품의 기대 매출이 증가한 경우(S230의 Y), 변경 후 테스트 상품에 대한 타겟 고객을 결정할 수 있다(S240). 실시 예들에 따라, 타겟 고객 추천 장치(100)는 변경 후 테스트 상품 및 이에 대응하는 타겟 고객에 대한 정보를 저장 또는 전송할 수 있다.
타겟 고객 추천 장치(100)는 변경 전 후 테스트 상품의 기대 매출이 감소한 경우(S230의 N), 변경 전 테스트 상품에 대한 타겟 고객을 결정할 수 있다(S250). 실시 예들에 따라, 타겟 고객 추천 장치(100)는 변경 전 테스트 상품 및 이에 대응하는 타겟 고객에 대한 정보를 저장 또는 전송할 수 있다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 실시 예들에 따른 광고 페이지 생성부의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 10 및 도 11을 참조하면, 광고 페이지 생성부(137)는 테스트 상품을 광고하기 위한 광고 페이지(137a 및 137b)를 생성할 수 있다.
한편, 본 명세서에서, 광고 페이지 생성부(137)가 광고 페이지(137a 및 137b)를 생성한다 함은, 광고 페이지(137a 및 137b)를 생성하는 광고 서버로 광고 페이지(137a 및 137b)를 생성하기 위한 문구들을 전송하는 작업을 수행하는 것을 포함한다.
광고 페이지 생성부(137)는 테스트 상품을 나타내는 상품 문구(137aa 및 137ba), 타겟 고객을 나타내는 고객 문구(137ab 및 137bb) 그리고 타겟 고객의 관심을 끌기 위한 관심 문구(137ac 및 137bc)를 생성함으로써 광고 페이지(137a 및 137b)를 생성할 수 있다.
실시 예들에 따라, 광고 페이지 생성부(137)는 테스트 상품의 속성(예컨대, 여행 기간 및 여행 장소)를 나타내는 상품 문구(137aa 및 137ba)를 생성할 수 있다. 이 때, 광고 페이지 생성부(137)는 관용 문구들 중에서 테스트 상품의 속성과 연관된 문구를 리드함으로써, 상품 문구(137aa 및 137ba)를 생성할 수 있다. 예컨대, 광고 페이지 생성부(137)는 관용 문구들 중에서, '테스트 상품 1'의 여행 기간인 '8월'과 연관된 '여름'을 포함하는 상품 문구(137aa)를 포함하는 광고 페이지(137a)를 생성할 수 있다.
한편, 관용 문구는 타겟 고객 추천 장치(100)에 미리 저장되어 있거나, 또는 웹으로부터 검색될 수 있다.
실시 예들에 따라, 광고 페이지 생성부(137)는 타겟 고객의 속성(예컨대, 연령 및 성별)을 나타내는 고객 문구(137ab 및 137bb)를 생성할 수 있다. 예컨대, 광고 페이지 생성부(137)는 관용 문구들 중에서, 타겟 고객의 속성과 연관된 관용 문구를 리드함으로써, 고객 문구(137ab 및 137bb)를 생성할 수 있다.
실시 예들에 따라, 광고 페이지 생성부(137)는 타겟 고객의 속성(예컨대, 연령 및 성별)에 따라, 관용 문구들 중에서 타겟 고객의 선호도가 높은 문구들을 리드함으로써 관심 문구(137ac 및 137bc)를 생성할 수 있다. 예컨대, 광고 페이지 생성부(137)는 타겟 고객인 '20대' '여성'이 선호하는 문구를 검색하고, 검색 결과로부터 '서핑', '수영복' 및 '핫플'을 포함하는 관심 문구(137ac)를 포함하는 광고 페이지(137a)를 생성할 수 있다.
광고 페이지 생성부(137)는 타겟 고객 및 테스트 상품 중 적어도 하나의 속성에 대응하는 광고 채널을 결정하고, 결정된 광고 채널을 통해 광고 페이지를 생성할 수 있다.
광고 페이지 생성부(137)는 결정된 광고 채널로 광고 페이지를 생성하기 위한 문구들을 전송할 수 있다. 예컨대, 광고 페이지 생성부(137)는 결정된 광고 채널로 광고 페이지를 생성하기 위한 링크를 사용자에게 제공할 수 있다.
광고 페이지 생성부(137)는 타겟 고객의 속성에 적합한 광고 채널을 통해 광고 페이지를 생성할 수 있다. 실시 예들에 따라, 광고 페이지 생성부(137)는 복수의 광고 채널의 속성을 저장하고, 저장된 광고 채널의 속성과 타겟 고객의 속성을 비교함으로써, 타겟 고객의 속성에 적합한 광고 채널을 결정할 수 있다. 예컨대, 광고 채널의 속성은 선호 연령, 주제, 선호 성별 등을 포함할 수 있다.
예컨대, 광고 페이지 생성부(137)는 타겟 고객의 연령 및 성별에서 사용자 수가 상대적으로 많은(즉, 인기가 많은) 광고 채널을 통해 광고 페이지를 생성할 수 있다. 예컨대, 광고 페이지 생성부(137)는 '20대' 및 '여성'이 타겟 고객인 제1테스트 상품에 대해서는, 젊은 여성에게 인기가 많은 제1광고 채널을 통해 제1광고 페이지(137a)를 생성할 수 있다. 반면, 타겟 고객이 '40대' 및 '남성'인 제2테스트 상품에 대해서는, 중년 남성에게 인기가 많은 제2광고 채널을 통해 제2광고 페이지(137b)를 생성할 수 있다.
실시 예들에 따라, 광고 페이지 생성부(137)는 테스트 상품의 속성에 적합한 광고 채널을 통해 광고 페이지를 생성할 수 있다. 예컨대, 광고 페이지 생성부(137)는 테스트 상품의 여행 지역에 대한 페이지(또는 콘텐츠)가 상대적으로 많은 광고 채널을 통해 광고 페이지를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시 예들에 따르면, 테스트 상품에 대한 기대 매출이 높은 타겟 고객을 결정할 수 있을 뿐만 아니라, 결정된 타겟 고객에게 광고하기 위한 테스트 상품의 광고 페이지를 자동으로 생성할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시 예들에 따르면 타겟 고객 및 테스트 상품의 속성에 적합한 광고 채널을 자동으로 결정하고, 결정된 광고 채널을 통해 광고 페이지를 생성할 수 있는 효과가 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 타겟 고객 추천 장치 200: 데이터베이스
300: 판매자 단말기들 110: 통신부
120: 저장부 121: 구매자 정보 저장부
123: 구매 이력 정보 저장부 125: 판매자 정보 저장부
130: 처리부 131: 가상 고객 생성부
133: 테스트 상품 생성부 135: 타겟 고객 결정부
137: 광고 페이지 생성부

Claims (10)

  1. 여행 상품 판매에 적합한 타겟 고객을 결정할 수 있는 장치에 있어서,
    복수의 판매자들의 여행 상품을 구매했던 실제 구매자들과 연관된 구매자 정보를 저장하도록 구성되는 구매자 정보 저장부;
    상기 구매자들 각각의 구매 이력과 연관된 구매 이력 정보를 저장하도록 구성되는 구매 이력 정보 저장부;
    상기 구매자 정보를 이용하여, 실제의 구매자들로부터 가상의 고객들을 생성하도록 구성되는 가상 고객 생성부;
    가상의 고객들을 대상으로 구매 여부를 테스트하기 위한 테스트 상품을 생성하도록 구성되는 테스트 상품 생성부; 및
    상기 가상 고객들 중 상기 테스트 상품에 대한 기대 매출이 높을 것으로 예상되는 타겟 고객을 결정하도록 구성되는 타겟 고객 결정부를 포함하는,
    장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 타겟 고객 결정부는,
    상기 가상 고객들 각각이 상기 테스트 상품을 구매할 구매 확률을 계산하고, 계산된 구매 확률에 기초하여 상기 타겟 고객을 결정하는,
    장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 타겟 고객 결정부는,
    상기 가상 고객들을 복수의 가상 고객 군으로 그룹핑하고, 각 가상 고객 군들에 대한 구매 확률을 계산하고, 계산된 구매 확률에 기초하여 상기 복수의 가상 고객 군들 중 적어도 하나의 가상 고객 군을 상기 타겟 고객으로서 결정하는,
    장치.
  4. 제2항에 있어서, 상기 타겟 고객 결정부는,
    상기 가상 고객과 실제 구매자의 속성을 비교함으로써, 상기 가상 고객과 상기 실제 구매자 사이의 제1유사도를 계산하고,
    상기 테스트 상품과 상기 실제 구매자가 구매한 구매 상품의 속성을 비교함으로써, 상기 테스트 상품과 상기 구매 상품 사이의 제2유사도를 계산하고,
    상기 제1유사도 및 상기 제2유사도에 기초하여, 상기 구매 확률을 계산하는,
    장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 타겟 고객 결정부는,
    상기 가상 고객의 연령과 상기 구매자의 연령의 차이;
    상기 가상 고객의 거주 지역과 상기 구매자의 거주 지역 사이의 거리; 및
    상기 가상 고객의 성별과 상기 구매자의 성별의 일치 여부;
    중 적어도 하나에 기초하여, 상기 제1유사도를 계산하는,
    장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 타겟 고객 결정부는,
    상기 테스트 상품의 여행 지역과 상기 구매 상품의 여행 지역 사이의 거리;
    상기 테스트 상품의 가격과 상기 구매 상품의 가격 사이의 차이;
    상기 테스트 상품의 여행 인원과 상기 구매 상품의 여행 인원 사이의 차이; 및
    상기 테스트 상품의 여행 기간과 상기 구매 상품의 여행 기간 사이의 차이;
    중 적어도 하나에 기초하여 상기 제2유사도를 계산하는,
    장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 테스트 상품 생성부는 상기 타겟 고객 결정부에 의해 결정된 타겟 고객의 속성에 따라, 상기 테스트 상품의 속성을 변경시켜 새로운 테스트 상품을 생성하고,
    상기 타겟 고객 결정부는 상기 테스트 상품 생성부에 의해 새롭게 생성된 테스트 상품에 대해, 상기 타겟 고객을 다시 결정하는,
    장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 장치는,
    상기 타겟 고객에 대해 상기 테스트 상품을 광고하기 위한 광고 페이지를 생성하도록 구성되는 광고 페이지 생성부를 더 포함하는,
    장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 광고 페이지 생성부는,
    상기 테스트 상품의 속성과 연관된 상품 문구를 리드하고,
    상기 타겟 고객의 속성과 연관된 고객 문구를 리드하고,
    상기 타겟 고객의 선호도가 기준 이상인 관심 문구를 리드하고,
    상기 상품 문구, 상기 고객 문구 및 상기 관심 문구를 포함하는 상기 광고 페이지를 생성하는,
    장치.
  10. 제8항에 있어서, 상기 광고 페이지 생성부는,
    복수의 광고 채널의 속성과 결정된 타겟 고객의 속성을 비교하여, 상기 타겟 고객에 적합한 광고 채널을 결정하고,
    결정된 광고 채널을 통해 상기 광고 페이지를 생성하는,
    장치.
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