KR20230108033A - Live commerce system - Google Patents
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Abstract
본 발명은 라이브 방송의 촬영, 편집, 채팅 기능을 수행하는 라이브 방송 앱이 설치되는 판매자 단말, 라이브 방송의 촬영, 편집, 채팅 기능을 수행하는 라이브 방송 앱이 설치되는 전문가 단말, 및 상기 판매자 단말과 상기 전문가 단말이 접속하여 촬영한 영상을 편집하고 완성된 영상이 송출되도록 하는 라이브 스테이션 및 시청 중 쇼핑 기능을 지원하는 e-커머스부를 포함하는 라이브 커머스 서버;를 포함하는 라이브 커머스 시스템을 제공한다.The present invention provides a seller terminal in which a live broadcasting app for performing live broadcasting shooting, editing, and chatting functions is installed, an expert terminal in which a live broadcasting app for performing live broadcasting shooting, editing, and chatting functions is installed, and the seller terminal A live commerce system including a live commerce server including a live station that allows the expert terminal to access and edit the captured video and transmit the completed video, and an e-commerce unit that supports a shopping function while watching.
Description
본 발명은 라이브 커머스 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a live commerce system.
라이브커머스란 라이브스트리밍(live streaming)과 전자상거래(e-commerce)의 합성어로, 모바일 실시간 상품 판매 채널을 의미한다. 사용자들이 채팅창을 통해 판매자 및 다른소비자와 쌍방향으로 소통할 수 있다는 점에 특징이 있다. 라이브커머스는 미디어와 유통이 결합됐다는 점에서 홈쇼핑과 가장 유사하다. 홈쇼핑의 경우 송출 수수료, 콜센터, 물류 등의 비용으로 실질 수수료율이 29.6%에 달하는 문제점이 있다. 홈쇼핑과는 달리 라이브 커머스는 이와 같은 중간 비용을 제거하여 수수료율을 낮출 수 있다. 라이브커머스는 시, 공간의 제약이 적고 스마트폰만 있으면 어디서든 방송이 가능하기 때문에 판매자에게 방송에 대한 높은 자율권을 부여하는 장점이 있다. 또한, 기존의 tv 홈쇼핑에 비해 다양한 상품군을 포용할 수 있는 장점이 있다.Live commerce is a compound word of live streaming and e-commerce, and means a mobile real-time product sales channel. It is characterized by the fact that users can communicate interactively with the seller and other consumers through the chat window. Live commerce is most similar to home shopping in that media and distribution are combined. In the case of home shopping, there is a problem with the actual commission rate reaching 29.6% due to expenses such as transmission commission, call center, and logistics. Unlike home shopping, live commerce can lower commission rates by eliminating these intermediate costs. Live commerce has the advantage of granting sellers a high level of autonomy in broadcasting because there are few restrictions of time and space and broadcasting is possible anywhere with a smartphone. In addition, compared to the existing TV home shopping, it has the advantage of being able to embrace a variety of product groups.
한편, 코로나19로 인해 쇼핑의 형태가 바뀌며 이를 반영한 라이브 커머스가 발달하고 있으며, 사회적 거리 두기를 실천하며 타인과의 접촉을 피해 안전하게 소비하는 언택트(Untact) 서비스가 부상했지만 사회적 동물인 우리는 소통이 필요하기에, 물리적 거리는 유지하면서 연결을 원하는 온택트(Ontact) 문화가 확산되고 있다.On the other hand, the form of shopping has changed due to COVID-19, and live commerce reflecting it is developing, and untact services that allow safe consumption by practicing social distancing and avoiding contact with others have emerged, but we, as social animals, communicate Because of this need, the Ontact culture that wants to connect while maintaining physical distance is spreading.
이와 같은 여러 장점을 가지는 라이브 커머스를 필요로 하는 소상공인들이 다수이나 소상공인이 참여할 수 있는 라이브 커머스가 부족한 문제점이 있다. 특히 소상공인(판매자)이 직접 10-30분 동안 방송을 진행하는 것이 현실적으로 어려움이 있어 흥미 및 관심도를 유발하기에는 진행 역랑이 부족하여 대부분이 셀럽 및 인플루언스들을 활용하여 진행함으로써 판매자보다는 진행자(쇼호스트)에 초점이 맞추어지고 있으며 이에 따른 경제점인 부담이 발생하여 접근성에 어려운 문제점이 있다. There are many small business owners who need live commerce that has many advantages like this, but there is a problem that there is a lack of live commerce that small businesses can participate in. In particular, it is realistically difficult for small business owners (sellers) to broadcast directly for 10-30 minutes, so they do not have enough progress to arouse interest and interest. ) is focused on, and there is a difficult problem in accessibility due to the economic burden caused by this.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 다자간 라이브 커머스를 운영할수 있는 기능을 추가하여 소상공인이 쉽고 적극적으로 참여할수 있는 라이브 커머스 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve the above problems, the purpose is to provide a live commerce system in which small business owners can easily and actively participate by adding a function to operate multilateral live commerce.
또한, 본 발명은 소상공인과 전문가가 상호 보완하여 마케팅을 진행하여 신뢰도를 향상시킬 수 있는 라이브 커머스 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to provide a live commerce system in which small businesses and experts can complement each other to conduct marketing to improve reliability.
또한, 본 발명은 배달플랫폼 및 다양한 시스템에 연동을 할 수 있는 라이브 커머스 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, the present invention is a live delivery platform and various systems that can be linked It aims to provide a commerce system.
또한, 본 발명은 AI를 통한 고객의 선호도 및 구매 패턴 예측 알고리즘으로 개인화된 서비스를 제공할 수 있는 라이브 커머스 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to provide a live commerce system capable of providing personalized services with a customer's preference and purchase pattern prediction algorithm through AI.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은,In order to achieve the above object, the present invention,
라이브 방송의 촬영, 편집, 채팅 기능을 수행하는 라이브 방송 앱이 설치되는 판매자 단말;Seller terminal on which a live broadcasting app is installed that performs shooting, editing, and chatting functions of live broadcasting;
라이브 방송의 촬영, 편집, 채팅 기능을 수행하는 라이브 방송 앱이 설치되는 전문가 단말; 및An expert terminal on which a live broadcasting app is installed that performs shooting, editing, and chatting functions of live broadcasting; and
상기 판매자 단말과 상기 전문가 단말이 접속하여 촬영한 영상을 편집하고 완성된 영상이 송출되도록 하는 라이브 스테이션 및 시청 중 쇼핑 기능을 지원하는 e-커머스부를 포함하는 라이브 커머스 서버;를 포함하는 라이브 커머스 시스템을 제공한다.A live commerce system including a live commerce server including a live station that allows the seller terminal and the expert terminal to access and edit the captured video and transmit the completed video, and an e-commerce unit that supports a shopping function while watching. to provide.
상기 라이브 커머스 서버는, 하나 이상의 판매자 및 전문가의 정보 리스트가 저장되는 방송 지원부를 포함하고, 상기 방송 지원부의 상기 판매자 및 전문가의 정보 리스트는 하나 이상의 판매자 및 전문가에 의해 업데이트되고, 판매자와 전문가가 서로 선택하여 방송 협업하도록 하는 것을 특징으로 한다.The live commerce server includes a broadcast support unit in which information lists of one or more sellers and experts are stored, and the information list of the sellers and experts of the broadcast support unit is updated by one or more sellers and experts, and the sellers and experts interact with each other. It is characterized in that it selects and collaborates on broadcasting.
배달앱의 플랫폼으로 상기 라이브 커머스 서버와 연동되며, 고객, 상품, 주문 데이터를 저장하는 DB를 포함하는 배달 플랫폼 서버를 추가로 포함하고, As a platform of the delivery app, it is interlocked with the live commerce server and further includes a delivery platform server including a DB for storing customer, product, and order data,
상기 라이스 방송앱은 라이브 방송 화면에 상기 배달 플랫폼 서버의 판매 상품 페이지에 연결되는 링크를 화면에 추가하는 설정 모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 한다.The rice broadcasting app is characterized in that it further comprises a setting module for adding a link connected to the sale product page of the delivery platform server to the screen of the live broadcasting screen.
고객 선호도/주문패턴 예측부를 포함하는 맞춤형 연동 서비스 서버를 추가로 포함하고,Further includes a customized interlocking service server including a customer preference / order pattern prediction unit,
상기 고객 선호도/주문패턴 예측부는 상기 배달 플랫폼 서버의 DB로부터 고객, 상점, 상품, 주문 데이터를 수집하여 고객, 상점, 상품, 거래 데이터를 기계학습이 가능한 벡터 데이터로 변환하고 고객, 고객의 상점 및 상품의 특성에 대한 선호도 벡터를 추출한다. 선호도 벡터를 활용하여 고객, 상품의 군집을 생성하고 동일 집단을 구성하는 고객, 상점, 상품의 특징을 추출하고 동일 집단 구매 기록을 활용하여 고객에게 라이브 방송을 추천하는 것을 특징으로 한다.The customer preference/order pattern prediction unit collects customer, store, product, and order data from the DB of the delivery platform server, converts the customer, store, product, and transaction data into vector data capable of machine learning, and converts the customer, store, and customer data into vector data. Extract the preference vector for product characteristics. It is characterized by generating a cluster of customers and products by using a preference vector, extracting features of customers, stores, and products constituting the same group, and recommending live broadcasting to customers by using the purchase records of the same group.
상기 맞춤형 연동 서비스 서버는 레시피맵부를 추가로 포함하고,The customized interlocking service server further includes a recipe map unit,
상기 레시피맵부는 설정된 사이트의 뉴스, 블로그, 게시판에서 레시피, 농축수산물 가격 변동을 주제어 검색 후 데이터를 수집하고, 음식과 재료, 제품 간의 관계를 의미 네트워크로 형성하고 음식과 재료간 동시 출현 빈도에 따라 중요도를 산정하여 네트워크의 가중치로 활용하여 음식과 재료간의 엣지를 기반으로 음식간, 재료간 유사성 및 대체 가능성을 산출하여 특정 레시피, 특정 음식, 특정 재료의 출현 빈도, 가중치에 따라 해당하는 상기 판매자 단말로 방송 요청 알람을 전달하는 것을 특징으로 한다.The recipe map unit collects data after searching for recipes and price changes of agricultural, livestock and marine products in news, blogs, and bulletin boards of the set site, forms a semantic network of relationships between food, ingredients, and products, and according to the frequency of co-occurrence between food and ingredients Calculate the importance and use it as a weight of the network to calculate the similarity between foods and ingredients and the possibility of substitution based on the edge between food and ingredients, and the merchant terminal corresponding to the appearance frequency and weight of a specific recipe, specific food, and specific ingredient It is characterized in that a broadcast request alarm is transmitted as .
본 발명의 실시예에 따르면, 전문가 PULL을 활용하여 판매자에게 마케팅, 기획/시나리오 구성등을 지원할 수 있는 라이브 커머스 시스템을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a live commerce system capable of supporting marketing, planning/scenario composition, etc. to sellers by utilizing expert PULL.
또한, 본 발명의 실시에에 따르면, 판매자와 전문가가 상호 보완하며 마케팅 을 진행함으로써 신뢰성 향상시킬 수 있는 장점이 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, there is an advantage in that reliability can be improved by a seller and an expert complementing each other and conducting marketing.
또한, 판매자와 쇼호스트와 같은 전문가가 별도의 공간에서 동시에 라이브커머스를 진행할수 있어 비용을 줄일 수 있는 장점이 있다.In addition, it has the advantage of reducing costs as sellers and experts such as show hosts can simultaneously conduct live commerce in separate spaces.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 라이브 커머스 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 2 는 도 1의 맞춤형 연동 서비스 서버를 개략적으로 나타낸 블럭도이다.
도 3 및 4 는 도 2의 고객 선호도/주문패턴 예측부를 설명하는 도면이다.
도 5는 도 2의 레시피맵부를 설명하는 도면이다.
도 6 은 본 발명의 실시예에 따라 구현되는 라이브 커머스 화면을 나타낸 도면이다.1 is a block diagram schematically showing the configuration of a live commerce system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a customized interlocking service server of FIG. 1 .
3 and 4 are diagrams illustrating the customer preference/order pattern prediction unit of FIG. 2 .
FIG. 5 is a diagram illustrating the recipe map unit of FIG. 2 .
6 is a diagram showing a live commerce screen implemented according to an embodiment of the present invention.
본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다.In order to fully understand the present invention, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. Embodiments of the present invention may be modified in various forms, and the scope of the present invention should not be construed as being limited to the examples described in detail below. This embodiment is provided to more completely explain the present invention to those skilled in the art. It should be noted that in each drawing, the same members are sometimes indicated by the same reference numerals.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 라이브 커머스 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블럭도이고, 도 2 는 도 1의 맞춤형 연동 서비스 서버를 개략적으로 나타낸 블럭도이고, 도 3 및 4 는 도 2의 고객 선호도/주문패턴 예측부를 설명하는 도면이고, 도 5는 도 2의 레시피맵부를 설명하는 도면이고, 도 6 은 본 발명의 실시예에 따라 구현되는 라이브 커머스 화면을 나타낸 도면이다.1 is a block diagram schematically showing the configuration of a live commerce system according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram schematically showing a customized interworking service server of FIG. 1, and FIGS. 3 and 4 are customers of FIG. 2 A diagram illustrating a preference/order pattern prediction unit, FIG. 5 is a diagram illustrating the recipe map unit of FIG. 2, and FIG. 6 is a diagram showing a live commerce screen implemented according to an embodiment of the present invention.
도시되는 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 라이브 커머스 시스템은 라이브 방송을 촬영하는 판매자 단말(100), 라이브 커머스 서버(200), 맞춤형 연동 서비스 서버(300), 배달 플랫폼 서버(400), 전문가 단말(500), 소비자 단말(600)을 포함한다. 시스템을 구성하는 각 구성요소 들은 유선 또는 무선으로 연결될 수 있으며, 이에 기초하여 각 구성요소들 사이에 데이터의 송수신이 일어날 수 있다.As shown, the live commerce system according to an embodiment of the present invention includes a seller terminal 100 for filming a live broadcast, a live commerce server 200, a customized interlocking service server 300, a delivery platform server 400, an expert It includes a terminal 500 and a consumer terminal 600 . Each component constituting the system may be connected by wire or wireless, and based on this, data transmission and reception may occur between the components.
배달 플랫폼 서버(400)는 '배달의명수', '배달의민족','요기요','쿠팡이츠','배달특급' 등과 같은 배달앱의 플랫폼 서버를 일컬으며, 고객, 상품, 주문 데이터를 저장하는 DB(410)를 포함한다. The delivery platform server 400 refers to a platform server of delivery apps such as 'Delivery Master', 'People of Delivery', 'Yogiyo', 'Coupang Eats', and 'Delivery Express', and customer, product, order data It includes a DB (410) for storing.
판매자 단말(100)은 라이브 커머스에 참여하는 판매자가 사용하는 단말이고, 전문가 단말(500)는 등록된 프로듀서, 쇼호스트, 셀럽, 인플루언서, 방송인, 미디어 크리에이터, 스트리머, 요리유튜버, 먹방유튜버, 뷰티유튜버 등과 같이 라이브 방송을 전문으로 하는 전문가가 사용하는 단말이다. 판매자 단말(100)과 전문가 단말(500)에는 각각 라이브 방송 앱(App,110,510)이 설치되어 라이브 커머스 서버(200)와 연동하여 라이브 커머스 방송을 생성한다. 판매자는 농산물, 축산물, 수산물, 임산물 등의 생산자, 골목시장 상인, 지방자치단체, 및 배달앱 판매자인 각종 소상공인을 포함할 수 있다. 고 비용의 홈쇼핑을 이용하지 않고 라이브 방송으로 판매할 상품이 있는 판매자라면 누구든 참여할 수 있게 된다. The seller terminal 100 is a terminal used by sellers participating in live commerce, and the expert terminal 500 is a registered producer, show host, celebrity, influencer, broadcaster, media creator, streamer, cooking YouTuber, mukbang It is a terminal used by professionals specializing in live broadcasting, such as YouTubers and beauty YouTubers. Live broadcasting apps (App, 110, 510) are installed on the seller terminal 100 and the expert terminal 500, respectively, to create a live commerce broadcast in conjunction with the live commerce server 200. Sellers may include producers of agricultural products, livestock products, marine products, and forest products, alley market merchants, local governments, and various small businesses that are sellers of delivery apps. Any seller who has a product to sell through live broadcasting without using expensive home shopping will be able to participate.
라이브 방송 앱(110,510)은 촬영모듈, 설정모듈, 채팅모듈을 포함한다. 설정모듈은 라이브 판매 영상이 디스플레이될 화면 레이아웃 선택, 품목, 가격 입력 등을 수행한다. 촬영모듈은 판매할 제품(농수산물과 같은 제품, 농수산물 가공 제품, 배달 플랫폼 참여 상인의 판매 제품 등을 포함)의 판매 영상의 촬영 모드로 판매자 모바일 단말의 카메라의 기능을 사용한다. 촬영한 영상은 라이브 커머스 서버(200)로 전달된다. 라이브 방송 앱(110)은 채팅 모듈을 포함하여 라이브 방송 중 채팅이 가능하도록 지원한다.The live broadcasting apps 110 and 510 include a shooting module, a setting module, and a chatting module. The setting module selects a screen layout on which a live sales video will be displayed, inputs items and prices, and the like. The shooting module uses the camera function of the seller's mobile terminal as a shooting mode for sales images of products to be sold (including products such as agricultural and marine products, processed agricultural and marine products, products sold by merchants participating in the delivery platform, etc.). The captured video is transmitted to the live commerce server 200. The live broadcasting app 110 includes a chatting module to support chatting during live broadcasting.
라이브 커머스 서버(200)는 라이브 스테이션(210), 채팅서버(220), 및 e-커머스부(230), 방송 지원부(240)를 포함한다. 라이브 스테이션(210)은 라이브 방송 앱(110,510)을 통해 만들어진 영상을 RTMP 서버로 전송하고, 사용자는 유튜브나 SNS를 통하거나 CDN을 통하여 실시간 또는 VOD 형식으로 온라인 상에서 해당 RTMP 서버에 접속하여 라이브 방송을 시청할 수 있게 된다. 라이브 스테이션(210)은 방송 채널 별로 판매자 단말(100)과 전문가 단말(500)이 함께 접속하여 하나의 라이브 방송을 만들 수 있도록 한다. 즉, 판매자 단말(100) 단독으로 라이브 방송을 만들 수도 있고, 판매자가 선택한 전문가 단말(500)이 연출, 아나운서 멘트, 라이브 채팅 등을 수행하여 함께 라이브 방송을 만들 수 있도록 한다. 즉, 라이브 스테이션(210)에는 복수의 채널이 설정되고 하나의 채널에서 하나의 라이브 방송이 만들어 질 때 하나 이상의 판매자 단말(100)과 전문가 단말(500)이 접속하여 촬영한 화면이 서로 전환되거나, 화면을 분할하여 하나 이상의 영상이 하나의 화면에서 디스플레이되도록 편집될 수 있다. 따라서, 같은 장소에 위치하거나 서로 다른 장소에 위치한 판매자와 전문가가 MC, 연출, 촬영, 채팅 등의 역할을 각각 라이브 방송 앱(110,510)을 통해 수행하고, 라이브방송앱(110.510)은 라이브 스테이션(210)의 방송 채널에 접속하여 영상, 소리, 자막, 채팅, 레이아웃 등의 편집을 판매자 또는 전문가 단말이 라이브 방송 앱(110,510)을 통해 수행하면 라이브 스테이션(210)에서 완성된 영상이 RTMP 서버 또는 유튜브, SNS 등으로 전송하면 소비자가 직접 채널에 접속하거나 유튜브 라이브, SNS 라이브에 접속하여 라이브 방송을 시청한다. 라이브 방송 앱(110,510)의 설정 모듈은 배달 플랫폼 서버(400)의 판매 상품 페이지에 연결되는 링크를 화면에 추가로 포함시킬 수 있다. 방송지원부(240)는 판매자 정보, 판매 상품 정보, 전문가 정보 등의 리스트를 포함한다. 전문가는 전문가 정보 리스트에 지원 분야 등을 업데이트하고, 판매자는 리스트의 전문가 중에 원하는 분야의 전문가를 선택하여 함께 방송을 수행할 수 있도록하고, 전문가가 판매자에게 컨택하여 방송 협업이 가능하도록 한다. 채팅서버(220)는 소비자 단말(600), 판매자 단말(100), 및 전문가 단말(500)이 방송 중 실시간 채팅이 가능하게 지원한다. e-커머스부(230)는 시청 중 쇼핑 기능을 지원한다.The live commerce server 200 includes a live station 210, a chatting server 220, an e-commerce unit 230, and a broadcast support unit 240. The live station 210 transmits the video created through the live broadcasting apps 110 and 510 to the RTMP server, and the user connects to the corresponding RTMP server online in real-time or VOD format through YouTube, SNS, or CDN to perform live broadcasting. be able to watch The live station 210 allows the seller terminal 100 and the expert terminal 500 to connect together for each broadcast channel to create one live broadcast. That is, the seller terminal 100 alone may make a live broadcast, or the expert terminal 500 selected by the seller performs directing, an announcer's comment, and live chatting to make a live broadcast together. That is, when a plurality of channels are set in the live station 210 and one live broadcast is made on one channel, screens captured by connecting one or more seller terminals 100 and expert terminals 500 are switched, or By dividing the screen, one or more images can be edited to be displayed on one screen. Therefore, sellers and experts located in the same place or different places perform roles such as MC, directing, filming, and chatting through the live broadcasting apps 110 and 510, respectively, and the live broadcasting apps 110.510 perform the roles of the live station 210 ) Accesses the broadcasting channel and edits the video, sound, subtitles, chatting, layout, etc. through the live broadcasting app 110,510 by the seller or expert terminal, the finished video from the live station 210 is sent to the RTMP server or YouTube, When transmitted to SNS, etc., consumers directly access the channel or connect to YouTube Live or SNS Live to watch the live broadcast. The setting module of the live broadcast app (110,510) may additionally include a link connected to the sale product page of the delivery platform server (400) on the screen. The broadcast support unit 240 includes a list of seller information, sales product information, expert information, and the like. The expert updates the field to be supported in the expert information list, and the seller selects an expert in a desired field from among the experts in the list to perform a broadcast together, and the expert contacts the seller so that broadcasting collaboration is possible. The chatting server 220 supports real-time chatting between the consumer terminal 600, the seller terminal 100, and the expert terminal 500 during broadcasting. The e-commerce unit 230 supports a shopping function while watching.
맞춤형 연동 서비스 서버(300)는 고객 선호도/주문패턴 예측부(310) 및 레시피맵부(320)를 포함한다. The customized linkage service server 300 includes a customer preference/order pattern prediction unit 310 and a recipe map unit 320.
고객 선호도/주문패턴 예측부(310)는 배달 기존 온라인 배달플랫폼의 고객, 상품, 주문 데이터를 배달 플랫폼의 DB(410)로부터 수집한다. 데이터 품질 문제, 신규 고객의 선호도 정보 등 오측 또는 결측 데이터를 검출하고 보정 데이터를 예측한다. 범주형 변수 데이터를 분석 가능한 수치형 데이터로 변환 처리한다. 데이터 수집 대상 중 고객 정보에는, 고객식별자, 연령, 주소, 직업, 세대구성원, 생활패턴 등이 있고, 판매자 정보에는 상점소개, 상품설명, 원산지, 상품가격변동, 주변 시세가 있다. 주문정보에는 주문 이력, 평판(리뷰) 등이 있다. 데이터 수집은 RDBMS 변경분에 대한 SELECT 결과 저장를 설정 주기로 저장한다. 즉, 배달 플랫폼 DB(410)에서 변경부분을 SELECT하여 분석서버의 DATAFRAME, FILE 형태로 저장한다. 분석서버는 FILE I/O를 통해 분석을 수행한다.The customer preference/order pattern predictor 310 collects customer, product, and order data of an existing delivery online delivery platform from the DB 410 of the delivery platform. It detects misleading or missing data, such as data quality problems and new customer preference information, and predicts corrected data. Categorical variable data is converted into numerical data that can be analyzed. Among data collection targets, customer information includes customer identifier, age, address, occupation, household member, lifestyle pattern, etc. Seller information includes store introduction, product description, country of origin, product price change, and surrounding market price. Order information includes order history, reputation (review), and the like. Data collection stores SELECT results for RDBMS changes in a set cycle. In other words, the changed part is SELECTed from the delivery platform DB 410 and stored in the form of DATAFRAME and FILE of the analysis server. Analysis server performs analysis through FILE I/O.
고객 선호도/주문패턴 예측부(310)는 통합저장소에 구축된 분석용 데이터를 기반으로 상품에 대한 고객의 선호도를 산출한다. 고객 선호도/주문패턴 예측부(310)는 고객의 선호도 결과에 따라 라이브 커머스 방송 정보를 고객에게 전달한다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 고객 선호도/주문패턴 예측부(310)의 데이터 수집 및 개발 방안을 나타낸 도면이다. 고객, 상점, 상품, 거래 데이터를 기계학습이 가능한 벡터 데이터로 변환하고 고객, 고객의 상점 및 상품의 특성에 대한 선호도 벡터를 추출한다. 선호도 벡터를 활용하여 고객, 상품의 군집을 생성하고 동일 집단을 구성하는 고객, 상점, 상품의 특징을 추출하고 동일 집단 구매 기록을 활용하여 고객에게 추천한다. The customer preference/order pattern prediction unit 310 calculates the customer's preference for products based on the data for analysis built in the integrated storage. The customer preference/order pattern prediction unit 310 delivers live commerce broadcasting information to the customer according to the customer's preference result. 3 is a diagram illustrating a data collection and development method of the customer preference/order pattern predictor 310 according to an embodiment of the present invention. Converts customer, store, product, and transaction data into vector data that can be machine-learned, and extracts preference vectors for characteristics of customers, stores, and products. Using the preference vector, it creates a cluster of customers and products, extracts the characteristics of customers, stores, and products that make up the same group, and recommends it to customers using the purchase records of the same group.
즉, 고객 선호도/주문패턴 예측부(310)는 고객의 선호도를 산출하기 위해 고객 데이터에 대한 분류,패턴,군집분석 등을 수행한다. 고객 선호도/주문패턴 예측부(310)는 데이터 분석 결과를 활용하여 추천 상품세트, 동료추천, 주문동향정보를 제공하고, 데이터 분석 결과를 활용하여 상품 추천과 동향 정보를 구성하기 위한 규칙 DB 생성한다. 고객 선호도/주문패턴 예측부(310)는 군집 분석을 기반으로 고객행동을 예측한다. 고객 선호도/주문패턴 예측부(310)는 고객의 주문정보를 활용하여 고객 예측을 위한 실제 선호도 벡터 데이터를 구축하고, 상품의 특성(카테고리, 가격대, 상점 등)에 따른 선호도 벡터(preference vector)를 예측한다. 고객의 최종 선호도 벡터는 실제데이터를 기반으로 결측치를 보정한 완전한 벡터를 말한다. 실제 선호도 벡터의 결측치를 보정하기 위해 KNN 등의 군집(clustering) 분석을 활용하고, 고객의 최종 선호도 벡터를 활용하여 고객의 주문주기, 선호 상품, 동시주문 등 행동을 예측한다. 군집기반 고객 행동 분석을 수행하기 위하여 고객, 상품, 주문 데이터를 계게학습이 가능한 데이터 형식으로 변환하는 인코딩 과정을 수행한다. 군집 분석을 수행하기 위해 실제 선호도 벡터에서 결측치를 평균치로 대체한다. 군집이 구성된 이후 군집내의 유클리드 거리와 평균 값을 활용하여 최종 예측 값을 산출한다. 선호도 벡터가 얼마나 잘 구성되었는지를 확인하기 위해 기계학습의 정확도 측정방법 활용한다. 모델의 정확도는 시험구간에서 고객의 행동에 대한 예측 결과의 일치 여부를 통해 산출한다. 예를 들어 고객 행동 예측 항목은 다음 표와 같다.That is, the customer preference/order pattern prediction unit 310 performs classification, pattern, cluster analysis, etc. on customer data to calculate customer preference. The customer preference/order pattern prediction unit 310 utilizes the data analysis results to provide recommended product sets, peer recommendations, and order trend information, and uses the data analysis results to create a rule DB for composing product recommendations and trend information. . The customer preference/order pattern prediction unit 310 predicts customer behavior based on cluster analysis. The customer preference/order pattern prediction unit 310 builds actual preference vector data for customer prediction by utilizing the customer's order information, and generates a preference vector according to product characteristics (category, price range, store, etc.) predict The customer's final preference vector refers to a complete vector corrected for missing values based on actual data. In order to correct the missing value of the actual preference vector, clustering analysis such as KNN is used, and the customer's final preference vector is used to predict the customer's order cycle, preferred product, and simultaneous ordering behavior. In order to perform cluster-based customer behavior analysis, an encoding process is performed to convert customer, product, and order data into a data format capable of machine learning. To perform cluster analysis, missing values in the actual preference vector are replaced with the average value. After the clusters are formed, the final predicted value is calculated using the Euclidean distance and average value within the cluster. In order to check how well the preference vector is constructed, we use the accuracy measurement method of machine learning. The accuracy of the model is calculated by matching the prediction results of the customer's behavior in the test section. For example, customer behavior prediction items are shown in the following table.
분류 기반 고객 행동 예측을 위해 예측할 고객의 행동을 미리 분류한 후 고객 주문 데이터를 활용하여 예측하는 방법을 사용한다. 학습 데이터를 활용하여 분류별 고객의 행동 특성을 파악하여 시험 데이터의 분류를 예측한다. 분석 알고리즘은 KNN, Decision Tree 등의 통계적 방법과 함께 1D-CNN 등의 딥러닝 고려할 수 있다. 고객 행동 예측 항목은 군집 기반의 고객 행동 예측 항목과 동일하다. 고객 선호도/주문패턴 예측부(310)는 협업 필터링 (Collaborative Filtering)을 통한 추천 서비스 구축한다. 군집과 분석과정에서 도출된 주요 변수, 이웃(동일 선호집단)의 주문기록을 기반으로 추천한다. 동일 선호도를 보이는 고객 간, 유사 실적 기반의 상품 간 상호 추천 서비스를 수행한다. 추천 집단이 작거나 주문 데이터가 없는 신규 고객의 경우 규칙 기반의 추천 서비스를 수행한다. For classification-based customer behavior prediction, a method is used to classify the expected customer behavior in advance and then predict it using customer order data. Predict the classification of test data by identifying the behavioral characteristics of customers by category using learning data. The analysis algorithm can consider deep learning such as 1D-CNN along with statistical methods such as KNN and Decision Tree. Customer behavior prediction items are the same as cluster-based customer behavior prediction items. The customer preference/order pattern prediction unit 310 builds a recommendation service through collaborative filtering. It is recommended based on the main variables derived from the clustering and analysis process, and the order records of neighbors (same preference group). Mutual recommendation service is performed between customers who show the same preference and between products based on similar performance. For new customers with a small recommendation group or no order data, a rule-based recommendation service is performed.
레시피맵부(320)는 뉴스, 블로그, 게시판에서 ‘레시피’‘농축산물 가격변동’등을 주제어 검색 후 관련 데이터를 수집한다. 상품/음식/농축산물 용어를 기반으로 구축된 데이터 사전을 활용하여 용어(단어) 추출 및 불용어 삭제한다. 문서의 핵심 주장을 해석하여 문서 분류 및 문서내 핵심 용어 추출한다.The recipe map unit 320 collects related data after searching for keywords such as 'recipe' and 'price change of agricultural and livestock products' in news, blogs, and bulletin boards. Extract terms (words) and delete stop words by using a data dictionary built based on product/food/agricultural and livestock product terms. It analyzes the core assertion of the document, classifies the document and extracts key terms in the document.
데이터 수집 대상을 예를 들어 설명하면 다음과 같다.An example of the data collection target is as follows.
데이터는 Python을 기반으로 한 RPA(Robotic Process Automation) 구현을 통해 크롤링을 수행한다. 설정된 포털(NAVER, Google)에서 ‘레시피’를 검색어로 한 결과에서 Blog의 텍스트를 수집한다. 주요 이슈는 요리, 소상공인관련 방송 프로그램을 키워드로 Blog, 뉴스, SNS 등의 텍스트를 수집한다. 가격변동 자료는 농수산 도소매 가격정부를 제공하는 정부,공공기관 자료를 수집한다. 크롤링 대상 웹 페이지 구조 분석하여 Python의 Beautifulesoup, urlopen library를 활용한 크롤링 수행한다. 웹페이지의 레시피 영역의 텍스트를 수집한다. The data is crawled through a Python-based Robotic Process Automation (RPA) implementation. The text of the blog is collected from the search results of 'recipe' in the set portal (NAVER, Google). The main issue is to collect texts such as blogs, news, and social media using keywords such as cooking and broadcasting programs related to small businesses. Price change data collects data from government and public institutions that provide prices for wholesale and retail prices of agricultural and fisheries products. Analyze the structure of web pages to be crawled and perform crawling using Python's Beautifulesoup and urlopen library. Collects the text of the recipe area of the web page.
레시피맵부(320)는 수집된 레시피 문서를 활용하여 맵을 구성하기 위해서 음식 사전으로 'NAVER 지식백과 중 음식백과', '한국어 위키사전 중 한국어음식분류', 'lampcook의 식품백과' 등을 이용하고, 식재료 사전으로 '농진청의 농사로-농업용어사전', '한국어 위키사전 중 농산물', 재품 사전으로 품의약품안전처 공공데이터개방 정보를 활용하고, 방송 콘텐츠로부터 신조어를 추가로 수집한다. 레시피맵부(320)는 웹상에서 수집된 문서에서 음식과 재료, 제품 간의 관계를 의미 네트워크로 형성하고 음식과 재료간 동시 출현 빈도에 따라 중요도를 산정하여 네트워크의 가중치로 활용한다. 노드는 음식과 농수산물, 제품과 같은 재료이고, 엣지는 레시피에서 동시출현 횟수 또는 계산된 가중치이다. 음식과 재료간의 엣지를 기반으로 음식간, 재료간 유사성 및 대체 가능성을 산출한다.The recipe map unit 320 uses 'Food Encyclopedia of Knowledge Encyclopedia of NAVER', 'Classification of Korean Food in Korean Wiki Dictionary', and 'Food Encyclopedia of Lampcook' as food dictionaries in order to construct a map using the collected recipe documents. , 'Rural Development Administration's Agricultural Road-Agricultural Glossary' as a food material dictionary, 'Agricultural products in Korean Wiki', Utilizing public data open information of the Ministry of Food and Drug Safety as a product dictionary, and additionally collecting new words from broadcasting contents. The recipe map unit 320 forms a semantic network of relationships among food, ingredients, and products in documents collected on the web, calculates importance according to the frequency of co-occurrence of food and ingredients, and uses it as a weight of the network. Nodes are ingredients such as food, agricultural products, and products, and edges are the number of co-occurrences or calculated weights in a recipe. Based on the edge between foods and ingredients, similarities between foods and ingredients and possibility of substitution are calculated.
상기와 같이 구성된 맞춤형 연동 서비스 서버(300)의 고객 선호도 및 주문패턴 예측부(310)는 선호도 및 예측 결과에 따라 해당되는 소비자 단말로 매칭되는 라이브 방송을 추천할 수 있고, 레시피맵부(320)는 특정 레시피, 특정 음식, 특정 재료의 출현 빈도, 가중치에 따라 해당하는 판매자 단말(100)로 방송 요청 알람을 전달할 수 있다. 이에 따라 농수산물 생산자 또는 소상공인이 적절한 시기에 방송계획을 수립할 수 있도록 할 수 있다.The customer preference and order pattern prediction unit 310 of the customized interworking service server 300 configured as described above may recommend a live broadcast matched to a corresponding consumer terminal according to the preference and prediction result, and the recipe map unit 320 A broadcast request alarm may be delivered to the corresponding seller terminal 100 according to the appearance frequency and weight of a specific recipe, specific food, and specific ingredient. Accordingly, producers of agricultural and marine products or small business owners can establish a broadcasting plan at an appropriate time.
본 발명의 실시예에 따르면, 판매자, 전문가, 소비자가 공유할 수 있는 라이브 커머스 플랫폼은 배달 플랫폼과 연동하여 주문 관리 시스템을 구축할 수 있다. 판매자의 배달 플랫폼 주문 링크를 라이브 방송 화면에 배치하여 라이브 방송 중 배달 플랫폼 해당 상품 주문을 가능하게 한다.According to an embodiment of the present invention, a live commerce platform that sellers, experts, and consumers can share can build an order management system in conjunction with a delivery platform. The seller's delivery platform order link is placed on the live broadcast screen to enable the delivery platform product order during the live broadcast.
도 6 은 본 발명의 실시예에 따라 구현되는 라이브 커머스 화면을 나타낸 도면이다. 도시되는 바와 같이, 판매자와 판매자가 선택한 전문가가 각각의 단말(100,500)의 라이브 방송 앱(110,510)으로 각각 촬영을 하면 판매자 방송 화면(611)과 전문가 방송 화면(612)이 분할되어 하나의 화면에 편집되어 디스플레이된다. 방송 화면에는 채팅 입력창(613) 채팅 내용, 상품 선택, 프로모션, 배달 플랫폼 주문 페이지로의 연결을 위한 아이콘이(614) 표시될 수 있다. 판매자 단말(100)는 라이브 방송 앱(110)의 설정 모듈을 이용하여 라이브 커머스 서버(200)의 방송 지원부(240)에 접속하여 전문가 리스트에서 판매자의 라이브 방송에 도움이 되는 전문가를 선택하여 방송 전 방송 일정, 방송 내용을 협의할 수 있다. 방송 일정은 레시피맵부(320)의 안내에 따라 정할 수 있다. 사전 협의된 라이브 방송 시 판매자 단말(100)과 전문가 단말(500)은 라이브 방송 앱(110,510)을 통해 상품 판매를 위한 라이브 방송을 촬영하고 라이브 스테이션(210)의 하나의 채널에서 도 6에 도시되는 바와 같은 하나의 라이브 방송이 만들어져 소비자 단말(600)이 라이브 커머스 앱, SNS 라이브 방송에 접속하여 라이브 방송을 시청하며 배달 플랫폼 아이콘(614)의 클릭으로 해당 상품 판매 페이지에 바로 연결되어 상품을 구매할 수 있게 된다. 6 is a diagram showing a live commerce screen implemented according to an embodiment of the present invention. As shown, when a seller and an expert selected by the seller each take a picture using the live broadcasting app 110 or 510 of each terminal 100 or 500, the seller broadcasting screen 611 and the expert broadcasting screen 612 are divided into one screen. edited and displayed. On the broadcasting screen, an icon 614 for connecting to a chatting input window 613 chatting content, product selection, promotion, and delivery platform order page may be displayed. The seller terminal 100 accesses the broadcasting support unit 240 of the live commerce server 200 using the setting module of the live broadcasting app 110, selects an expert from the expert list to help the seller's live broadcasting, and selects an expert before broadcasting. Broadcast schedule and content can be negotiated. The broadcasting schedule can be determined according to the guidance of the recipe map unit 320 . During pre-agreed live broadcasting, the seller terminal 100 and the expert terminal 500 shoot a live broadcast for product sales through the live broadcasting app 110 510, and in one channel of the live station 210 shown in FIG. A live broadcast such as a bar is created, and the consumer terminal 600 accesses the live commerce app and SNS live broadcast to watch the live broadcast, and clicks the delivery platform icon 614 to directly connect to the product sales page and purchase the product. there will be
본 발명의 실시예들은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다.Embodiments of the present invention may be implemented through various means. For example, embodiments of the present invention may be implemented by hardware, firmware, software, or a combination thereof.
하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.In the case of hardware implementation, the method according to the embodiments of the present invention includes one or more ASICs (Application Specific Integrated Circuits), DSPs (Digital Signal Processors), DSPDs (Digital Signal Processing Devices), PLDs (Programmable Logic Devices) , Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, etc.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 실시예들에 따른 방법은 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차 또는 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드 등이 기록된 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 또는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.In the case of implementation by firmware or software, the method according to the embodiments of the present invention may be implemented in the form of a module, procedure, or function that performs the functions or operations described above. A computer program in which software codes and the like are recorded may be stored in a computer readable recording medium or a memory unit and driven by a processor. The memory unit may be located inside or outside the processor and exchange data with the processor by various means known in the art.
또한 본 발명에 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 인코딩 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 인코딩 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방법으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.In addition, combinations of each block of the block diagram and each step of the flowchart attached to the present invention may be performed by computer program instructions. Since these computer program instructions may be loaded into an encoding processor of a general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing equipment, the instructions executed by the encoding processor of the computer or other programmable data processing equipment are each block or block diagram of the block diagram. Each step in the flow chart creates means for performing the functions described. These computer program instructions may also be stored in a computer usable or computer readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement functionality in a particular way, such that the computer usable or computer readable memory It is also possible for the instructions stored in to produce an article of manufacture containing instruction means for performing the function described in each block of the block diagram or each step of the flow chart. The computer program instructions can also be loaded on a computer or other programmable data processing equipment, so that a series of operational steps are performed on the computer or other programmable data processing equipment to create a computer-executed process to generate computer or other programmable data processing equipment. It is also possible that the instructions performing the processing equipment provide steps for executing the functions described in each block of the block diagram and each step of the flowchart.
더불어 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또한 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.In addition, each block or each step may represent a module, segment or piece of code that contains one or more executable instructions for executing a specified logical function. It should also be noted that in some alternative embodiments it is possible for the functions recited in blocks or steps to occur out of order. For example, two blocks or steps shown in succession may in fact be performed substantially concurrently, or the blocks or steps may sometimes be performed in reverse order depending on their function.
이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.As such, those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention may be embodied in other specific forms without changing its technical spirit or essential features. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention. .
Claims (5)
라이브 방송의 촬영, 편집, 채팅 기능을 수행하는 라이브 방송 앱이 설치되는 전문가 단말; 및
상기 판매자 단말과 상기 전문가 단말이 접속하여 촬영한 영상을 편집하고 완성된 영상이 송출되도록 하는 라이브 스테이션 및 시청 중 쇼핑 기능을 지원하는 e-커머스부를 포함하는 라이브 커머스 서버;를 포함하는 라이브 커머스 시스템.Seller terminal on which a live broadcasting app is installed that performs shooting, editing, and chatting functions of live broadcasting;
An expert terminal on which a live broadcasting app is installed that performs shooting, editing, and chatting functions of live broadcasting; and
A live commerce server including a live station that allows the seller terminal and the expert terminal to access and edit the captured video and transmits the completed video, and an e-commerce unit that supports a shopping function while watching; a live commerce server.
상기 라이브 커머스 서버는, 하나 이상의 판매자 및 전문가의 정보 리스트가 저장되는 방송 지원부를 포함하고, 상기 방송 지원부의 상기 판매자 및 전문가의 정보 리스트는 하나 이상의 판매자 및 전문가에 의해 업데이트되고, 판매자와 전문가가 서로 선택하여 방송 협업하도록 하는 것을 특징으로 하는 라이브 커머스 시스템.According to claim 1,
The live commerce server includes a broadcast support unit in which information lists of one or more sellers and experts are stored, and the information list of sellers and experts of the broadcast support unit is updated by one or more sellers and experts, and the sellers and experts communicate with each other. A live commerce system characterized in that it allows broadcast collaboration by selecting.
배달앱의 플랫폼으로 상기 라이브 커머스 서버와 연동되며, 고객, 상품, 주문 데이터를 저장하는 DB를 포함하는 배달 플랫폼 서버를 추가로 포함하고,
상기 라이스 방송앱은 라이브 방송 화면에 상기 배달 플랫폼 서버의 판매 상품 페이지에 연결되는 링크를 화면에 추가하는 설정 모듈을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 라이브 커머스 시스템.According to claim 1,
As a platform of the delivery app, it is interlocked with the live commerce server and further includes a delivery platform server including a DB for storing customer, product, and order data,
The rice broadcasting app further comprises a setting module for adding a link to the sale product page of the delivery platform server to the screen of the live broadcasting screen.
고객 선호도/주문패턴 예측부를 포함하는 맞춤형 연동 서비스 서버를 추가로 포함하고,
상기 고객 선호도/주문패턴 예측부는 상기 배달 플랫폼 서버의 DB로부터 고객, 상점, 상품, 주문 데이터를 수집하여 고객, 상점, 상품, 거래 데이터를 기계학습이 가능한 벡터 데이터로 변환하고 고객, 고객의 상점 및 상품의 특성에 대한 선호도 벡터를 추출한다. 선호도 벡터를 활용하여 고객, 상품의 군집을 생성하고 동일 집단을 구성하는 고객, 상점, 상품의 특징을 추출하고 동일 집단 구매 기록을 활용하여 고객에게 라이브 방송을 추천하는 것을 특징으로 하는 라이브 커머스 시스템.According to claim 3,
Further includes a customized interlocking service server including a customer preference / order pattern prediction unit,
The customer preference/order pattern prediction unit collects customer, store, product, and order data from the DB of the delivery platform server, converts the customer, store, product, and transaction data into vector data capable of machine learning, and converts the customer, store, and customer data into vector data. Extract the preference vector for product characteristics. A live commerce system characterized by generating clusters of customers and products using preference vectors, extracting features of customers, stores, and products constituting the same group, and recommending live broadcasting to customers using the same group purchase records.
상기 맞춤형 연동 서비스 서버는 레시피맵부를 추가로 포함하고,
상기 레시피맵부는 설정된 사이트의 뉴스, 블로그, 게시판에서 레시피, 농축수산물 가격 변동을 주제어 검색 후 데이터를 수집하고, 음식과 재료, 제품 간의 관계를 의미 네트워크로 형성하고 음식과 재료간 동시 출현 빈도에 따라 중요도를 산정하여 네트워크의 가중치로 활용하여 음식과 재료간의 엣지를 기반으로 음식간, 재료간 유사성 및 대체 가능성을 산출하여 특정 레시피, 특정 음식, 특정 재료의 출현 빈도, 가중치에 따라 해당하는 상기 판매자 단말로 방송 요청 알람을 전달하는 것을 특징으로 하는 라이브 커머스 시스템.According to claim 4,
The customized interlocking service server further includes a recipe map unit,
The recipe map unit collects data after searching for recipes and price changes of agricultural, livestock and marine products in news, blogs, and bulletin boards of the set site, forms a semantic network of relationships between food, ingredients, and products, and according to the frequency of co-occurrence between food and ingredients Calculate the importance and use it as a weight of the network to calculate the similarity and substitution possibility between foods and ingredients based on the edge between foods and ingredients, and the seller terminal corresponding to the appearance frequency and weight of a specific recipe, specific food, and specific ingredient A live commerce system characterized in that it delivers a broadcast request alarm.
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|---|---|---|---|
| KR1020220003344A KR20230108033A (en) | 2022-01-10 | 2022-01-10 | Live commerce system |
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200005269A (en) | 2018-07-06 | 2020-01-15 | 주식회사 핀샷 | E-commerce and e-auction system using live streaming service for live-commerce |
| KR102217262B1 (en) | 2020-07-20 | 2021-02-18 | 주식회사 파파플랜트 | System for Providing Live Commerce Service and Method thereof |
| KR102283232B1 (en) | 2020-08-18 | 2021-07-30 | 주식회사 앱플러 | Method and apparatus for producing real-time product information and for providing real-time product information through live video broadcasting in a video commerce system |
-
2022
- 2022-01-10 KR KR1020220003344A patent/KR20230108033A/en not_active Application Discontinuation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200005269A (en) | 2018-07-06 | 2020-01-15 | 주식회사 핀샷 | E-commerce and e-auction system using live streaming service for live-commerce |
| KR102217262B1 (en) | 2020-07-20 | 2021-02-18 | 주식회사 파파플랜트 | System for Providing Live Commerce Service and Method thereof |
| KR102283232B1 (en) | 2020-08-18 | 2021-07-30 | 주식회사 앱플러 | Method and apparatus for producing real-time product information and for providing real-time product information through live video broadcasting in a video commerce system |
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