TWI803759B - 店面系統及其操作方法 - Google Patents

Abstract

本發明提供店面系統及其操作方法，其中，店面系統包括智慧銷售系統及中繼站伺服器。智慧銷售系統經組態以回應於與會員相關聯之第一行為而產生第一信號，中繼站伺服器經組態以回應於該第一訊息而產生與該會員之個人化標籤相關聯之第二信號，智慧銷售系統經組態以回應於第二信號而藉由顯示屏幕向會員展示與其消費歷史及統計數據具有高度相關性之影像數據。本發明之店面系統可提供會員即時且專屬於會員之購物導引服務，藉由辨識會員並基於其會員屬性數據提供專屬之店面資訊，可有效提升會員之購物決策力，並進一步提升銷售金額及銷售量。

Description

店面系統及其操作方法

本發明係關於一種店面系統及其操作方法，具體而言，本發明係關於使用個人化標籤進行購物推薦之店面系統及其操作方法。

實體店（例如現代商店、商場或百貨等等）為吸引多元族群前往購物，將不同種類的品牌、商品陳列，以使不同顧客族群得於同一實體店中購買所欲購買之產品，俾使整體銷售量提升。然而，於實體店中顧客往往因數量龐大的品牌、商品而產生決策障礙，甚或因找尋目標商品而產生的生理疲憊，影響顧客的購物決策力並最終導致消費下降。某些實體店架設大型看板或顯示器顯示不特定之商品、品牌資訊。然而，此種方式僅單向地向顧客展示店內商品、品牌資訊，無法為不同顧客提供與其相關聯之商品、品牌資訊，並無法有效減少顧客的決策障礙及生理疲憊，亦無法有效提升顧客的購物決策力。

本發明提出一種店面系統，其中店面系統包括智慧銷售系統及中繼站伺服器。智慧銷售系統經組態以辨識目標會員並產生與該目標會員相關聯之第一信號。該智慧銷售系統包括具有顯示屏幕之第一終端裝置。中繼站伺服器包括經組態以儲存一或多個指令之一記憶體裝置及與該記憶體裝置耦接之處理模組及通信模組。該處理模組經組態以執行該一或多個指令及進行包括如下之操作：接收該第一信號；自該記憶體裝置儲存之該目標會員之屬性數據產生第一標籤群組，其中該第一標籤群組係與該會員之統計數據相關聯；及產生與該第一標籤群組相關聯之第二信號並經由該通信模組傳送至該智慧銷售系統。該智慧銷售系統經組態以回應於該第二信號而在該第一終端裝置之顯示屏幕展示影像數據。

本發明提出一種使用店面系統之方法，其包括：辨識目標會員並產生與該目標會員相關聯之第一信號; 回應於該第一信號以基於會員屬性數據產生標籤群組；產生與該標籤群組相關聯之第二信號；及回應於該第二信號向該目標會員藉由顯示屏幕展示與該標籤群組相關聯之影像數據。

以下公開內容提供用於實施所提供的標的物的不同特徵的許多不同實施例或實例。下文描述元件和佈置的特定實例。當然，這些僅是實例且並不意圖為限制性的。另外，本發明可能在各個實例中重複參考標號和/或字母。此重複是出於簡化和清楚的目的，且本身並不指示所論述的各種實施例和/或配置之間的關係。

下文詳細論述本發明的實施例。然而，應瞭解，本發明提供了可在多種多樣的特定情境中實施的許多適用的概念。所論述的特定實施例僅僅是說明性的且並不限制本發明的範圍。

實體店為促使顧客購買其陳列於店面內之商品，因而架設大型看板或顯示器顯示不特定之店內商品、品牌資訊，以刺激顧客進行購物。然而，此種方式僅單向地向顧客展示店內商品、品牌資訊，而無法為不同顧客提供與其相關聯之商品、品牌資訊，並無法有效減少顧客的決策障礙及生理疲憊，亦無法有效提升顧客的購物決策力。

本發明提供一種店面系統及操作店面系統之方法。本發明提供的店面系統可透過進店辨識系統識別進入店面且已預先完成註冊程序之會員。店面系統可預先儲存會員之個人化標籤，個人化標籤可基於與會員相關聯之消費統計數據，藉由運算伺服器分析所得出。店面系統之中繼站伺服器可基於會員之個人化標籤，在鄰近會員之終端裝置顯示會員之專屬資訊。店面系統亦可基於會員之個人化標籤，在與會員相關聯之使用者裝置上，由應用程式顯示會員之專屬資訊。更進一步地，店面系統可基於會員之個人化標籤與當期活動，在鄰近會員之終端裝置顯示會員之專屬資訊。店面系統亦可基於會員之個人化標籤與會員消費紀錄，在鄰近會員之終端裝置顯示會員之專屬資訊。會員之專屬資訊與會員之個人化標籤相關聯，且會員之專屬資訊與會員之消費統計數據相關聯。因此專屬資訊符合會員的實際需求，可有效提升會員之購物決策力。

圖1、圖2、圖3、圖4及圖5說明根據本發明的一些實施例之店面系統100之示意圖及其相關操作。店面系統100包括智慧銷售系統1、中繼站伺服器2及運算伺服器3。智慧銷售系統1可包含進店辨識系統10、內容管理伺服器11及終端裝置12。中繼站伺服器2可包含處理模組20、記憶體裝置21及通信模組22。運算伺服器3可包含處理模組30、記憶體裝置31及通信模組32。

內容管理伺服器11可包括處理模組110及記憶體裝置111。記憶體裝置111可儲存影像數據。中繼站伺服器2的記憶體裝置21可儲存資訊群組FG1及當期活動資訊PM1。

智慧銷售系統1經由通信網路與中繼站伺服器2連接。智慧銷售系統1可經由有線連結與中繼站伺服器2連接。智慧銷售系統1可經由無線連結與中繼站伺服器2連接。

智慧銷售系統1可將數據S101傳送至中繼站伺服器2。在某些實施例中，數據S101可包括資訊群組FG1之部分或全部。在某些實施例中，數據S101可包括第一信號SG1。中繼站伺服器2可將數據S102傳送至智慧銷售系統1。中繼站伺服器2經由通信網路與運算伺服器3連接。中繼站伺服器2可經由有線連結與運算伺服器3連接。中繼站伺服器2可經由無線連結與運算伺服器3連接。

中繼站伺服器2與運算伺服器3之間可經由同步操作SYN而同步兩者儲存之數據。在某些實施例中，同步操作SYN可將多個伺服器中之一者的記憶體裝置所儲存之數據分享或更新至其他伺服器之記憶體裝置，使得在多個伺服器中之記憶體裝置的數據之間建立一致性。

智慧銷售系統1包括進店辨識系統10。如圖2所示，進店辨識系統10包括辨識伺服器50及電子裝置51。辨識伺服器50可包括記憶體裝置52及比對模組53。

記憶體裝置52可預先儲存與會員相關聯之資訊群組FG1。在某些實施例中，資訊群組FG1可包括會員之進店歷史紀錄。資訊群組FG1可包括會員於店面內移動之軌跡紀錄。辨識伺服器50之記憶體裝置52可儲存圖片數據群組PD1。預儲存的圖片數據群組PD1可包括與每一個會員相關聯之個人圖片數據。在某些實施例中，預儲存的個人圖片數據可以包括會員的人臉圖像。

電子裝置51可具有影像獲取功能。電子裝置51可包含影像獲取設備。電子裝置51可執行應用程式並透過影像獲取設備獲取進入店面之顧客之影像數據D1。電子裝置51可執行應用程式並透過影像獲取設備獲取經過電子裝置51附近之顧客之影像數據D1。在某些實施例中，影像數據D1可以是人臉之部分或全部，例如自額頭至鼻樑之區域、自鼻樑至下顎之區域或自眼睛至下顎之區域等等。在某些實施例中，影像數據D1可包含影片或圖片。電子裝置51可將影像數據D1經由通信網路傳送至辨識伺服器50。

比對模組53可將影像數據D1與預儲存的圖片數據群組PD1之個人圖片數據進行比對。比對模組53經組態以判定圖片數據群組PD1中是否存在與該影像數據D1相同或對應之會員圖片。當存在會員圖片時將具有會員圖片之會員指定為該目標會員，辨識伺服器50可將與目標會員相關聯之第一信號SG1傳送至中繼站伺服器2。在某些實施例中，第一信號SG1可包括目標會員之會員編號。在某些實施例中，影像數據D1與預先儲存的圖片數據在辨識伺服器50的應用程式介面(Application Program Interface, API)進行比對。在某些實施例中，可擷取影像數據D1的全部區域或部分區域與預先儲存的圖片數據的全部區域或部分區域進行比對，當兩者誤差值小於第一閾值時或兩者相似度大於第二閾值時，則判定影像數據D1與預先儲存的個人圖片數據相同或對應。

在某些實施例中，電子裝置51可以是固定設備，例如電腦、監視器、攝影機或照相機。在某些實施例中，電子裝置51可以是可攜帶式設備，例如平板、手機、手錶或其它掌上型裝置。

再次參照圖1，中繼站伺服器2包括處理模組20、記憶體裝置21及通信模組22。在某些實施例中，處理模組20可包括一或多個處理器。處理模組20與記憶體裝置21耦接，處理模組20與通信模組22耦接，通信模組22與記憶體裝置21耦接。在某些實施例中，記憶體裝置21可儲存一或多個指令，處理模組20可經組態以執行記憶體裝置21中儲存的一或多個指令，並進行圖3之操作300以處理經接收之數據S101。

圖3說明根據本發明的一些實施例之中繼站伺服器2之操作之示意圖。如圖3所示，在步驟301中，處理模組20擷取來自智慧銷售系統1之數據S101。在某些實施例中，處理模組20可對數據S101進行資料格式轉換或初步資料格式核驗。在步驟302中，處理模組20可將數據S101進行資料轉換形成經處理之數據S111。在某些實施例中，資料轉換可包括(1)按照預先設定之邏輯對數據S101篩選資料；(2)基於數據S101之全部或部分數據產生新的數據；(3)按照預先設定之邏輯對數據S101進行排序、分組；或(4)基於數據S101之全部或部分數據產生序列值等等。

在步驟303中，中繼站伺服器2可將經處理之數據S111儲存於記憶體裝置21中，並經由通信模組22傳送至外部資料庫。在某些實施例中，中繼站伺服器2可處理包括數據S101之多個數據，處理模組20可同時或不同時進行(1)對多個數據中之一或多者進行步驟301；(2)對多個數據中之一或多者進行步驟302；及(3)對多個經處理後之數據中之一或多者進行步驟303。

如圖1所示，中繼站伺服器2可經由通信模組22與運算伺服器3進行同步操作SYN，將儲存於記憶體裝置21之經處理數據S111與記憶體裝置31進行資料同步。在某些實施例中，記憶體裝置21可預先儲存與會員相關聯之會員消費數據S103，例如：會員消費金額、會員購物次數或會員購物數量。中繼站伺服器2可經由通信模組22與運算伺服器3進行同步操作SYN，將儲存於記憶體裝置21之會員消費數據S103與記憶體裝置31進行資料同步。在某些實施例中，中繼站伺服器2之處理模組20可包括計時器，當同步操作SYN完成時計時器啟動，當計時器之時間達到臨限值時，處理模組20再度啟動同步操作SYN。

如圖1所示，運算伺服器3包括處理模組30、記憶體裝置31及通信模組32。處理模組30可包括一或多個處理器。處理模組30與記憶體裝置31耦接，處理模組30與通信模組32耦接，通信模組32與記憶體裝置31耦接。在某些實施例中，記憶體裝置31可儲存與中繼站伺服器2之記憶體裝置21同步之經處理數據S111及會員消費數據S103。

圖4說明根據本發明的一些實施例之運算伺服器3之操作示意圖。如圖4所示，在某些實施例中，記憶體裝置31可儲存一或多個指令，處理模組30經組態以執行記憶體裝置31儲存的一或多個指令，並進行如下操作：(402)自會員消費數據S103產生複數個與會員喜好度相關連之數值（例如，數值(X1,Y1)至(X25,Y25)）；(404)產生喜好度矩陣；(406)基於特定會員之喜好度數值（例如，(X1,Y1)至(X5,Y5)）對複數個商品類別（例如，類別A-A1至類別A-A5）進行排序；(408)產生會員屬性矩陣，其中會員屬性矩陣包括針對各個商品或類別之多個標籤；(410)將包括會員屬性矩陣之會員屬性數據S130儲存於記憶體裝置31中；(412)將會員屬性數據S130經由通信模組32傳送至中繼站伺服器2。圖4所示之操作402至412僅為示例性質，並不代表上述步驟必需依照一定的循序執行。以下將針對每個操作提供例示說明。

在操作402中，處理模組30可經組態以執行一或多個指令而產生複數個與會員喜好度相關連之數值。在某些實施例中，可基於會員消費數據S103藉由如下公式產生與會員喜好度相關連之數值(X1,Y1)至(X25,Y25)。 公式1：商品喜好度(Product Preference Ratio, PPR)=(商品消費金額佔有率, 商品購物次數佔有率)； 公式2：商品消費金額佔有率=目標商品總消費金額/類別總消費金額；及 公式3：商品購物次數佔有率=目標商品總購物次數/類別總購物次數。

舉例而言，表一所示為會員001之單季消費紀錄，會員001在單季內於品牌A的香氣用品之總消費金額為1800*5+4200*1=13200元(見編號3及4)。會員001在單季內於香氣用品類別之總消費金額為1800*5+4200*1+2800*2=18800元(見編號3-5)。由此可計算出會員001之品牌A的香氣用品之商品消費金額佔有率=13200(目標商品總消費金額)/18800(類別總消費金額)=0.70。

舉例而言，會員001在單季內於品牌A的香氣用品之總購物次數為2次。會員001在單季內於香氣用品類別之總購物次數為3次。由此可計算出會員001之品牌A的香氣用品之商品購物次數佔有率=2(目標商品總購物次數)/3(類別總購物次數)=0.67。會員001之品牌A的香氣用品的商品喜好度即為(0.70, 0.67)。由公式1至公式3獲得的數值在本申請中亦可稱為會員之統計數據。

編號	日期	大分類	中分類	小分類	品牌	單價	數量	總金額
1	4/2	精品	精品飾品	飾品珠寶	C	1200	3	3600
2	4/8	精品	精品皮件	皮件包類	E	3600	1	3600
3	4/8	精品	生活風格	香氣用品	A	1800	5	9000
4	4/20	精品	生活風格	香氣用品	A	4200	1	4200
5	4/24	精品	生活風格	香氣用品	B	2800	2	5600
6	4/24	精品	精品皮件	皮件包類	F	1600	1	1600
7	5/6	精品	生活風格	家飾家具	G	6400	1	6400
8	5/6	精品	精品皮件	皮件包類	E	3200	3	9600
9	6/8	精品	精品飾品	飾品珠寶	D	7200	1	7200
10	6/12	精品	精品皮件	鞋	H	1200	1	1200
11	6/12	男童裝	戶外用品	上衣	I	5400	1	5400

表一

在操作402中，在某些實施例中，處理模組30可經組態以執行一或多個指令而自會員消費數據S103藉由如下公式產生數值(X1,Y1)至(X25,Y25)。 公式4：類別喜好度=(類別消費金額佔有率, 類別購物次數佔有率)；公式5：類別消費金額佔有率=目標類別總消費金額/總消費金額；及 公式6：類別購物次數佔有率=目標類別總購物次數/總購物次數。

舉例而言，上表一所示為會員001之單季消費紀錄，會員001在單季內於香氣用品之總消費金額為1800*5+4200*1+2800*2=18800元(見編號3-5)。會員001在單季內之總消費金額為

57400元(見編號1-11)。由此可計算出會員001之香氣用品之類別消費金額佔有率=18800(目標類別總消費金額)/57400(總消費金額)=0.33。

舉例而言，會員001在單季內於香氣用品之總購物次數為3次，而會員001在單季內總購物次數為11次。由此可計算出會員001之香氣用品之類別購物次數佔有率=3(目標類別總購物次數)/11(總購物次數)=0.27。會員001之香氣用品的類別喜好度即為(0.33, 0.27)。由公式4至公式6獲得的數值在本申請中亦可稱為會員之統計數據。

在操作402中，在某些實施例中，處理模組30經組態以執行一或多個指令而自會員消費數據S103藉由如下公式產生數值(X1,Y1)至(X25,Y25)： 公式7：商品貢獻度=(商品消費金額百分位數, 商品購物次數百分位數)。 公式8：類別貢獻度=(類別消費金額百分位數, 類別購物次數百分位數)。

商品消費金額百分位數X表示會員在目標商品之總消費金額高於100*X%的會員在目標商品之總消費金額。商品購物次數百分位數Y表示會員在目標商品之總購物次數高於100*Y%的會員在目標商品之總購物次數。

類別消費金額百分位數X表示會員在目標類別之總消費金額高於100*X%的會員在目標類別之總消費金額。類別購物次數百分位數Y表示會員在目標類別之總購物次數高於100*Y%的會員在目標類別之總購物次數。

舉例而言，若會員002之品牌A的精品生活風格香氣用品的商品貢獻度為(0.67, 0.50)，則表示會員002之品牌A的精品生活風格香氣用品的總消費金額高於67%的會員，會員002之品牌A的精品生活風格香氣用品的總購物次數高於50%的會員。由公式7及公式8獲得的數值在本申請中亦可稱為會員之統計數據。

在操作404中，處理模組30可基於相似於上述例示之方法產生如表二之喜好度矩陣。舉例而言，處理模組30可執行一或多個指令，基於會員消費數據S103藉由商品喜好度公式（即公式1至公式3）產生會員001分別對應於商品A-A1至商品A-A5之喜好度數值(X1,Y1)至(X5, Y5)。

處理模組30可執行一或多個指令，基於會員消費數據S103藉由商品喜好度公式（即公式1至公式3）產生會員002對應於商品A-A1至商品A-A5之喜好度數值(X6,Y6)至(X10, Y10)。在某些實施例中，亦可藉由類別喜好度公式（即公式4至公式6）產生會員001之喜好度矩陣。

會員	商品A-A1	商品A-A2	商品A-A3	商品A-A4	商品A-A5
001	(X1, Y1)	(X2, Y2)	(X3, Y3)	(X4, Y4)	(X5, Y5)
002	(X6, Y6)	(X7, Y7)	(X8, Y8)	(X9, Y9)	(X10, Y10)
003	(X11, Y11)	(X12, Y12)	(X13, Y13)	(X14, Y14)	(X15, Y15)
004	(X16, Y16)	(X17, Y17)	(X18, Y18)	(X19, Y19)	(X20, Y20)
005	(X21, Y21)	(X22, Y22)	(X23, Y23)	(X24, Y24)	(X25, Y25)

表二

在操作406中，處理模組30經組態以執行一或多個指令而基於會員之喜好度數值(X1,Y1)至(X5,Y5)對商品A-A1至商品A-A5進行排列。舉例而言，當(X1,Y1)＞(X2,Y2)時，則判定商品A-A1之商品喜好度高於商品A-A2之商品喜好度，而將商品A-A1排序於商品A-A2之前。

在某些實施例中，在數值高低判定之邏輯中X具有比Y較大的權重，因此當X1＞X2但Y1＜Y2時，則判定商品A-A1之喜好度高於商品A-A2之喜好度。當X2＞X1但Y2＜Y1時，則判定商品A-A2之喜好度高於商品A-A1之喜好度。

在操作408中，處理模組30經組態以執行一或多個指令而產生會員屬性矩陣，其中會員屬性矩陣包括針對各個商品或類別之多個標籤(例如，標籤1至標籤5)。舉例而言，標籤1至標籤5可依序指定商品A-A1至商品A-A5。在某些實施例中，處理模組30可執行一或多個指令以指定標籤並可產生如表三所示之會員屬性矩陣，

會員001於類別A中的標籤1至標籤5分別為A1、A2、A3、A4及A5商品。會員001於類別B中的標籤1至標籤3分別為B1、B2及B3商品，然會員001在類別B中未再有其他商品之消費紀錄，因此標籤4及標籤5並未指定予類別B中之任何產品。會員001於類別C中的標籤1至標籤4分別為C1、C2、C3及C4商品，然會員001在類別C中未再有其他商品之消費紀錄，因此標籤5並未指定予類別C中之任何產品。會員001在類別D中並未有商品之消費紀錄，因此標籤1至標籤5並未指定予類別D中之任何產品。

會員001	類別A	類別B	類別C	類別D
標籤1	A1	B1	C1	NA
標籤2	A2	B2	C2	NA
標籤3	A3	B3	C3	NA
標籤4	A4	NA	C4	NA
標籤5	A5	NA	NA	NA

表三

在其他實施例中，處理模組30可執行一或多個指令以產生如表四之會員屬性矩陣。處理模組30可執行一或多個指令以完成上述操作而產生相似於類別A之類別E。處理模組30可執行一或多個指令可以上述操作而產生針對商品X中的品牌X1-X3之喜好度並進行排序。處理模組30可執行一或多個指令將會員之敏感資料P產生對應標籤1至標籤5之敏感資料P1至P5。與其他標籤欄位不同在於，敏感資料P之標籤1至標籤5並不存在因任何數值產生之排列順序。

會員001	類別E	商品X	敏感資料P
標籤1	E1	X1	P1
標籤2	E2	X2	P2
標籤3	E3	X3	P3
標籤4	E4	NA	P4
標籤5	E5	NA	P5

表四

在某些實施例中，會員001之表三或表四之會員屬性矩陣可被包含於會員屬性(attribute)數據S130中。會員屬性數據S130可包括其他會員之會員屬性矩陣。

在操作410中，處理模組30經組態以執行一或多個指令而將包括會員屬性矩陣之會員屬性數據S130儲存於記憶體裝置31中。在操作412中，運算伺服器3將會員屬性數據S130經由通信模組32傳送至中繼站伺服器2。如圖1所示，儲存於記憶體裝置31之會員屬性數據S130可經由同步操作SYN與中繼站伺服器2之記憶體裝置21進行資料同步。

圖5說明根據本發明的一些實施例之中繼站伺服器2之操作之示意圖。如圖5所示，在某些實施例中，記憶體裝置21可儲存一或多個指令，處理模組20經組態以執行一或多個指令進行如下之操作：(502)自進店辨識系統10接收與目標會員相關聯之第一信號SG1；(504)根據會員屬性數據S130中之目標會員之會員屬性矩陣，產生標籤群組TAG1(例如第一標籤群組)；(506)產生與標籤群組TAG1相關聯之第二信號SG2，並經由通信模組22傳送至進店辨識系統10。本發明所述標籤群組可包括一或多個標籤。上述操作僅為示例性質，並不代表上述步驟必需依照一定的循序執行。以下將針對每個操作提供例示說明。

在操作502中，處理模組20可執行一或多個指令以自進店辨識系統10接收與目標會員相關聯之第一信號SG1。舉例而言，處理模組20可回應於第一信號SG1自記憶體裝置20預先儲存之會員相關聯之資訊群組FG1擷取目標會員相關資訊。

在操作504中，處理模組20可執行一或多個指令以自會員屬性數據S130中之目標會員之會員屬性矩陣產生標籤群組TAG1。在某些實施例中，當資訊數據包括第一特定值時(例如會員之統計數據或記憶體裝置20儲存之資訊群組FG1)，處理模組20可執行一或多個指令以自會員屬性數據S130中之目標會員之會員屬性矩陣產生標籤群組TAG1。在某些實施例中，標籤群組TAG1可包括如表三之類別A的標籤1至標籤3(即A1、A2、A3)或各個類別中的標籤1及標籤2(即A1、A2、B1、B2、C1、C2)。在某些實施例中，標籤群組TAG1可包括如表四所示之類別E之標籤1(即E1)、商品X之標籤1、標籤2(即X1、X2)或敏感信號P之標籤3至5(即P3、P4、P5)。

在操作506中，處理模組20可執行一或多個指令以產生與標籤群組TAG1相關聯之第二信號SG2並經由通信模組22傳送至進店辨識系統10。在某些實施例中，第二信號SG2可包括於操作504中所選取之標籤群組TAG1。

如圖5所示，在某些實施例中，記憶體裝置21可儲存一或多個指令，處理模組20經組態以執行一或多個指令進行如下之操作：(502)自進店辨識系統10接收與目標會員相關聯之第一信號SG1；(508)基於會員屬性數據S130產生會員相似度矩陣；(510)產生與目標會員之相似度大於臨限值TH1之候選會員清單；(512)根據候選會員清單，產生候選會員之相同標籤群組TAG2(即第二標籤群組)；(514)產生與相同標籤群組TAG2相關聯之第三信號SG3並經由通信模組22傳送至進店辨識系統10。圖5之操作僅為示例性質，並不代表上述步驟必需依照一定的循序執行。以下將針對每個操作提供例示說明。

在操作508中，處理模組20經組態以執行一或多個指令而基於會員屬性數據S130產生會員相似度矩陣，處理模組20根據如下之相似度公式計算出會員間相似度(User User Similarity, UUS)。由公式9獲得的數值在本申請中亦可稱為會員之統計數據。 公式9：會員間相似度=

舉例而言，處理模組20經組態以執行一或多個指令而基於表五之商品喜好度矩陣計算出會員001及會員002之會員間相似度：

=0.657。

會員	類別A-A1	類別A-A2	類別A-A3	類別A-A4	類別A-A5
001	(0.68, 0.67)	(0.32, 0.47)	(0.59, 0.43)	(0.21, 0.16)	(0.73, 0.85)
002	(0.54, 0.62)	(0, 0)	(0.63, 0.72)	(0.38, 0.49)	(0, 0)

表五

在某些實施例中，處理模組20可執行一或多個指令以基於表二之喜好度矩陣而產生如表六之相似度矩陣，表六之相似度矩陣包含相似度P12、P13、P14、P15、P23、P24、P25、P34、P35及P45。在某些實施例中，記憶體裝置21可儲存如表六之相似度矩陣。

相似度	會員001	會員002	會員003	會員004	會員005
會員001	NA	P12	P13	P14	P15
會員002	NA	NA	P23	P24	P25
會員003	NA	NA	NA	P34	P35
會員004	NA	NA	NA	NA	P45
會員005	NA	NA	NA	NA	NA

表六

在操作510中，處理模組20可執行一或多個指令以產生與目標會員之相似度大於臨限值TH1之候選會員清單。舉例而言，當目標會員為會員001時，可在表六之相似度矩陣取得會員001分別與其他會員之會員間相似度P12、P13、P14及P15，當會員間相似度大於臨限值TH1時，指定對應之會員為候選會員。舉例而言，當會員001與會員002之會員間相似度P12大於臨限值TH1時，將會員002指定為候選會員。當員001與會員003之會員間相似度P13大於臨限值TH1時，將會員003指定為候選會員。

在操作512中，處理模組20可執行一或多個指令以根據候選會員清單，判定候選會員之相同標籤群組TAG2。處理模組20可執行一或多個指令以將候選會員之會員標籤矩陣與其他候選會員之會員標籤矩陣進行比對，當會員標籤矩陣中之一或多個標籤比對為相同時，將其擷取並產生相同標籤群組TAG2。在某些實施例中，當資訊數據包括第二特定值時(例如會員之統計數據或記憶體裝置20儲存之資訊群組FG1)，處理模組20可執行一或多個指令以判定候選會員之相同標籤群組TAG2。

相同標籤群組TAG2可包含與目標會員相關連之候選會員的統計數據。舉例言之，假設會員002與會員003為會員001（目標會員）的候選會員，且會員002與會員003的會員標籤矩陣同時包含購買A品牌商品及B類別商品之紀錄時，相同標籤群組TAG2可包含A品牌的商品及B類別之商品。

在操作514中，處理模組20可執行一或多個指令以產生與標籤群組TAG2相關聯之第三信號SG3並經由通信模組22傳送至進店辨識系統10。在某些實施例中，第三信號SG3可包括於操作512中所判定之相同標籤群組TAG2。

如圖5所示，在某些實施例中，記憶體裝置21可預先儲存來自外部資料庫之當期活動資訊PM1。記憶體裝置21可儲存一或多個指令，處理模組20經組態以執行一或多個指令進行如下之操作：(502)自進店辨識系統10接收與目標會員相關聯之第一信號SG1；(516)基於當期活動資訊PM1自會員屬性數據S130中之目標會員之會員屬性矩陣產生對應標籤群組TAG3(即第二標籤群組)；(518)產生與對應標籤群組TAG3相關聯之第四信號SG4並經由通信模組22傳送至進店辨識系統10。上述操作僅為示例性質，並不代表上述步驟必需依照一定的循序執行。以下將針對每個操作提供例示說明。

在操作516中，處理模組20可執行一或多個指令以基於當期活動資訊PM1自會員屬性數據S130中之目標會員之會員屬性矩陣產生對應標籤群組TAG3。當期活動資訊PM1可包括促銷商品或品牌清單、活動時間、當期商品折扣、當期活動等級等等。舉例而言，處理模組20可執行一或多個指令以擷取當期活動資訊PM1中的促銷商品或品牌清單之商品或品牌與目標會員之屬性矩陣進行比對，當促銷商品或品牌清單與會員之標籤矩陣之標籤對應時產生對應標籤群組。

在某些實施例中，當期活動資訊PM1可包括敏感資料目標值，例如年齡範圍、性別等等。處理模組20可經組態以基於敏感資料目標值自會員屬性矩陣之敏感資料欄位產生對應標籤群組TAG3。在某些實施例中，處理模組20可依據當期活動等級限定所選取對應標籤之數量。舉例而言，當期活動等級可分為高等、中等，處理模組20限定之標籤數量可分別為5、3個。

舉例而言，當表四中之類別E之標籤E1、E3、E4、E5對應促銷商品清單中之商品時，處理模組20可基於「中等」當期活動等級，選取在會員屬性矩陣中排序在前且對應促銷商品或品牌之標籤E1、E3、E4。在某些實施例中，當資訊數據包括第三特定值時(例如會員之統計數據或記憶體裝置20儲存之資訊群組FG1)，處理模組20可執行一或多個指令以產生對應標籤群組TAG3。

在操作518中，處理模組20可執行一或多個指令以產生與對應標籤群組TAG3相關聯之第四信號SG4並經由通信模組22傳送至進店辨識系統10。在某些實施例中，第四信號SG4可包括於操作516中所選取之對應標籤群組TAG3。

在某些實施例中，處理模組20可經組態以執行一或多個指令以執行一或多個指令進行如下之操作：(520)產生對應於當期活動資訊PM1之相同標籤群組TAG2中之經擷取標籤群組TAG4(即第四標籤)；(522)經由通信模組22傳送與經擷取標籤群組TAG4相關聯之第五信號SG5至進店辨識系統10。上述操作僅為示例性質，並不代表上述步驟必需依照一定的循序執行。以下將針對每個操作提供例示說明。

在操作520中，處理模組20可執行一或多個指令以產生對應於當期活動資訊PM1之相同標籤群組TAG2中之經擷取標籤群組TAG4。在某些實施例中，處理模組20可執行一或多個指令以將當期活動資訊PM1中的促銷商品或品牌清單之商品或品牌與基於操作(508)-(512)產生之相同標籤群組TAG2進行比對。當促銷商品或品牌清單與相同標籤群組中之一或多者對應時，將對應之一或多者形成經擷取標籤群組TAG4。

在操作522中，處理模組20可執行一或多個指令以產生與經擷取標籤群組TAG4相關聯之第五信號SG5並經由通信模組22傳送至進店辨識系統10。在某些實施例中，第五信號SG5可包括於操作520中所選取之經擷取標籤群組TAG4。

如上實施例所述，智慧銷售系統1之進店辨識系統10基於圖5之操作可經組態以接收信號SG2、SG3、SG4或SG5。再次參照圖1，在某些實施例中，數據S102可包括信號SG2、SG3、SG4或SG5。如圖1所示，智慧銷售系統1可包括內容管理伺服器11及第一終端裝置12。內容管理伺服器11可與進店辨識系統10經由通信網路連接。內容管理伺服器11可與第一終端裝置12經由通信網路連接。進店辨識系統10可經組態以將信號SG2、SG3、SG4或SG5傳送至內容管理伺服器11。內容管理伺服器11經組態可管理影像數據的更新、分類或撥放時數。內容管理伺服器11可包括處理模組110及記憶體裝置111。

記憶體裝置111可儲存影像數據。在某些實施例中，影像數據可包括店內商品之平面或立體影像數據。影音資訊可包括店內品牌之促銷影像數據。處理模組110經組態以回應於信號SG2、SG3、SG4或SG5而將其分別對應於標籤之商品之影像數據(例如第一影像數據、第二影像數據、第三影像數據或第四影像數據)經由通信網路傳送至與進店辨識系統10之電子裝置51鄰近之第一終端裝置12。

如圖2所示，第一終端裝置12可包括顯示屏幕以向目標會員展示對應於標籤之商品之影像數據。由於顯示屏幕展示之對應於標籤之商品之影像數據係源自目標會員之會員屬性矩陣，因此與目標會員之消費歷史及統計數據具有高度相關性。本發明之店面系統100可提供會員即時且專屬於會員之購物導引服務，藉由辨識會員並基於其會員屬性數據提供專屬之店面資訊，可有效提升會員之購物決策力，並進一步提升銷售金額及銷售量。

在某些實施例中，進店辨識系統10可整合電子裝置51於第一終端裝置12上，使店面系統100之硬體設備優化。

在某些實施例中，智慧銷售系統1可包括多個與第一終端裝置12類似之終端裝置，進店辨識系統10可包括多個與電子裝置51類似之電子裝置，內容管理伺服器11可基於辨識會員之一或多個電子裝置之位置判定在店內與經辨識會員鄰近之一或多個終端裝置。內容管理伺服器11可將對應於會員的標籤之商品之影像數據傳送至與會員鄰近之一或多個終端裝置使其向會員展示專屬之店面資訊。

在某些實施例中，中繼站伺服器2可將會員屬性數據S130經由通信網路傳送至智慧銷售系統1。內容管理伺服器11之記憶體裝置111可儲存會員屬性數據S130。內容管理伺服器11可經組態以接收進店辨識系統10之第一信號SG1。內容管理伺服器11之處理模組110經組態以回應於第一信號SG1而將對應於標籤群組TAG1之影像數據經由通信網路傳送至與進店辨識系統10之電子裝置51鄰近之第一終端裝置12。第一終端裝置12可包括顯示屏幕以向目標會員展示對應於標籤之商品之影像數據。

圖6說明根據本發明的一些實施例之店面系統102之示意圖。如圖6所示，店面系統102包括智慧銷售系統4、中繼站伺服器2及運算伺服器3，智慧銷售系統包括進店辨識系統10、內容管理伺服器11、終端裝置12、贈品系統13及第二終端裝置14。店面系統之102之運算伺服器3與店面系統100之運算伺服器3相似。智慧銷售系統4之進店辨識系統10及第一終端裝置12係相似於智慧銷售系統1之進店辨識系統10及第一終端裝置12。

贈品系統13經由通信網路與第二終端裝置14連接，第二終端裝置14經組態可讀取會員快速響應矩陣圖碼(Quick Response Code, QR Code)。當讀取QR Code時第二終端裝置14傳送與QR Code相關聯之編碼(encoded)信號S104至贈品系統13，贈品系統將編碼信號S104傳送至中繼站伺服器2，中繼站伺服器2經組態可將編碼信號S104解碼以確認為目標會員並自記憶體裝置21存取會員的資訊群組FG1。在某些實施例中，中繼站伺服器2可將資訊群組FG1中與會員之消費累積點數、贈品、抵用券、購物金等相關聯之會員信息S105傳送至贈品系統13。當贈品系統13接收會員信息S105時可將會員信息S105傳送至第二終端裝置14。第二終端裝置14可包括顯示屏幕以向會員展示消費累積點數、贈品、抵用券、購物金等資訊。

在某些實施例中，中繼站伺服器2之記憶體裝置21可儲存一或多個指令，中繼站伺服器2之處理模組20經組態以執行一或多個指令，進行特定操作以將自贈品系統13接收之編碼信號S104解碼以確認目標會員。中繼站伺服器2之處理模組20可基於特定操作進行類似如圖5所示之操作504-506、508-514、516-518及/或520-522而將信號SG2、SG3、SG4或SG5傳送至贈品系統13。贈品系統13及第二終端裝置14經由內容管理伺服器11通信連接。贈品系統13可經組態以將信號SG2、SG3、SG4或SG5傳送至內容管理伺服器11。處理模組110經組態以回應於信號SG2、SG3、SG4或SG5而將其分別對應於標籤之商品之影像數據(例如第一影像數據、第二影像數據、第三影像數據或第四影像數據)經由通信網路傳送至第二終端裝置14。第二終端裝置14可包括顯示屏幕以向會員展示對應於標籤之商品之影像數據。

在某些實施例中，第二終端裝置14可以包括銷售時點情報(POS)系統。第二終端裝置14可經組態以處理消費者付款之流程並記錄所購買之即時商品清單。第二終端裝置14可經組態以傳送與即時商品清單相關聯之即時商品信號S106至中繼站伺服器2，中繼站伺服器2之處理模組20經組態以回應於即時商品信號S106產生第六信號SG6，在某些實施例中，第六信號SG6與即時商品清單中之已消費商品具有信賴度大於臨限值TH2之推薦商品相關聯。商品之間之信賴度可由如下公式產生： 公式10：商品A與商品B間之信賴度=P（A∩B）/P（A），其中P為機率(Probability)，符號∩為交集。

處理模組110經組態以回應於第六信號SG6而將與即時商品清單中之已消費商品具有信賴度大於臨限值TH2之推薦商品之影像數據(例如第五影像數據)經由通信網路傳送至第二終端裝置14。第二終端裝置14可包括顯示屏幕以向目標會員展示推薦商品。在某些實施例中，臨限值TH2可以是0.75或其他適合的數值。

在某些實施例中，當處理模組110同時接收到第二信號SG2及第六信號SG6時，處理模組110將優先傳送與第六信號對應之商品之影像、圖像數據傳送至第二終端裝置14。

圖7說明根據本發明的一些實施例之店面系統104及第三方裝置200之示意圖。如圖7所示，店面系統104包括智慧銷售系統6、中繼站伺服器2及運算伺服器3，智慧銷售系統6包括進店辨識系統10、內容管理伺服器11、終端裝置12、及子伺服器15。店面系統之104之運算伺服器3與店面系統100之運算伺服器3相似。智慧銷售系統6之進店辨識系統10及第一終端裝置12係相似於店面系統100之進店辨識系統10及第一終端裝置12。

如圖7所示，子伺服器15可接收來自第三方裝置200之使用者資訊S107。在某些實施例中，使用者資訊S107可包括使用者在第三方裝置200中應用程式操作之紀錄例如點擊紀錄或消費紀錄。在某些實施例中，第三方裝置200可以是個人電子產品例如電腦、手機、平板等等。

子伺服器15經由通信網路與運算伺服器3連接。在某些實施例中，子伺服器15經組態以將使用者資訊S107傳送至運算伺服器3，運算伺服器3基於使用者資訊S107產生使用者推播資訊S108並回傳至子伺服器15。在某些實施例中，使用者推播資訊S108可包括基於使用者之點擊紀錄或消費紀錄產生之推薦商品清單或推薦檔期。子伺服器15可經組態將使用者推播資訊S108發送至第三方裝置200令使用者知悉。

在其他實施例中，當使用者為會員時，中繼站伺服器2可將與信號SG2、SG3、SG4或SG5對應之影像數據經由子伺服器15傳送至第三方裝置200並藉由應用程式在第三方裝置200之顯示屏幕向會員展示影像數據。

在某些實施例中，運算伺服器3可基於使用者資訊S107及會員消費數據S103產生如表二之矩陣。舉例來說，運算伺服器3之處理器30可經組態以基於會員消費數據S103中所產生之喜好度與使用者資訊S107中點擊紀錄產生綜合喜好度。喜好度相較於點擊紀錄具有較大權重，例如會員對品牌A之喜好度大於品牌B之喜好度，會員對品牌A之點擊紀錄少於品牌B之點擊紀錄，則會員對品牌A之綜合喜好度高於品牌B。在某些實施例中，運算伺服器3之處理器30可經組態以基於會員消費數據S103中所產生之貢獻度與使用者資訊S107中消費紀錄產生綜合貢獻度。貢獻度相較於消費紀錄具有較大權重，例如會員對品牌A之貢獻度大於品牌B之貢獻度，會員對品牌A之消費紀錄少於品牌B之消費紀錄，則會員對品牌A之綜合貢獻度高於品牌B。

在某些實施例中，第三方裝置200之應用程式可包括軟體開發套件(Software Development Kit, SDK)，SDK可偵測第三方裝置200之全球定位系統(GPS)之位置，第三方裝置200之應用程式可將其位置傳送至子伺服器15。當第三方裝置200之位置鄰近店面之位置時子伺服器15傳送與店面當期活動有關之資訊至第三方裝置200。

圖8說明根據本發明的一些實施例之店面系統106之示意圖。如圖8所示，店面系統106包括智慧銷售系統6、中繼站伺服器2、運算伺服器3、資料庫伺服器5及應用程式伺服器7。店面系統106之中繼站伺服器2與店面系統100之中繼站伺服器2相似。店面系統106之運算伺服器3與店面系統100之運算伺服器3相似。資料庫伺服器5可與中繼站伺服器2通信連接。資料庫伺服器5可經組態以儲存當期活動資訊PM1或與會員相關聯之資訊群組FG1。中繼站伺服器2可自資料庫伺服器5存取當期活動資訊PM1。中繼站伺服器2可自資料庫伺服器5存取資訊群組FG1。在某些實施例中，中繼站伺服器2可包括資料庫伺服器5。

應用程式伺服器7可經由通信網路與運算伺服器3連接。應用程式伺服器7可經由通信網路與第三方裝置200連接。應用程式伺服器7可將使用者於第三方裝置200上輸入之資訊經由應用程式伺服器7傳送至運算伺服器3。運算伺服器3可經組態以基於使用者所輸入之資訊經由應用程式伺服器7向第三方裝置200回傳與使用者所輸入之資訊相關聯之資訊。在某些實施例中，中繼站伺服器2可包括應用程式伺服器7。

再次參照圖8，智慧銷售系統6包括進店辨識系統10、內容管理伺服器11、第一終端裝置12、贈品系統13、第二終端裝置14、子伺服器15、取貨系統16、第一停管系統17及第二停管系統18。智慧銷售系統8之進店辨識系統10及第一終端裝置12係相似於智慧銷售系統1之進店辨識系統10及第一終端裝置12。智慧銷售系統8之贈品系統13及第二終端裝置14係相似於智慧銷售系統4之贈品系統13及第二終端裝置14。智慧銷售系統8之子伺服器15係相似於智慧銷售系統6之子伺服器15。

取貨系統16可自第二終端裝置14存取消費者當日所購買之商品清單。取貨系統16可將消費者當日所購買之商品清單經由通信網路傳送至中繼站伺服器2。在某些實施例中，消費者當日所購買之商品清單之商品將經由店內物流系統傳送並集中存放於實體服務中心，中繼站伺服器2可基於當日所購買之商品清單經由子伺服器15向第三方裝置200傳送提醒訊息。在某些實施例中，消費者可於結帳時在第二終端裝置14設定預定取貨時間，中繼站伺服器2可經組態以早於預定取貨時間經由子伺服器15向第三方裝置200傳送提醒訊息。

第一停管系統17與中繼站伺服器2通信連接，第一停管系統17可記錄消費者(包括會員)之店面進出紀錄。第一停管系統17可包括與消費者互動之終端裝置例如停車繳費機。第一停管系統17可將店面進出紀錄傳送至中繼站伺服器2，中繼站伺服器2可執行如圖3所示之操作對消費者之店面進出紀錄進行處理。

第二停管系統18與中繼站伺服器2通信連接。第二停管系統18與資料庫伺服器5通信連接。在某些實施例中，第二停管系統18可存取資料庫伺服器5之資訊群組FG1中之貴賓會員資訊，第二停管系統18可記錄貴賓會員之店面進出紀錄。第二停管系統18可包括貴賓會員互動之終端裝置例如停車繳費機。第二停管系統18可將店面進出紀錄傳送至中繼站伺服器2，中繼站伺服器2可執行如圖3所示之操作對貴賓之店面進出紀錄進行處理。

雖然上文已描述本發明之特定實施例，但應瞭解，可以與所描述方式不同之其他方式來實踐本發明。

以上描述意欲為說明性，而非限制性的。因此，對於熟習此項技術者將顯而易見，可在不脫離下文所闡明之申請專利範圍之範疇的情況下對所描述之本發明進行修改。

1:智慧銷售系統 2:中繼站伺服器 3:運算伺服器 4:智慧銷售系統 5:資料庫伺服器 6:智慧銷售系統 7:應用程式伺服器 8:智慧銷售系統 10:進店辨識系統 11:內容管理伺服器 12:第一終端裝置 13:贈品系統 14:第二終端裝置 15:子伺服器 16:取貨系統 17:第一停管系統 18:第二停管系統 20:處理模組 21:記憶體裝置 22:通信模組 30:處理模組 31:記憶體裝置 32:處理模組 50:辨識伺服器 51:電子裝置 52:記憶體裝置 53:比對模組 100:店面系統 102:店面系統 104:店面系統 106:店面系統 110:處理模組 111:記憶體裝置 200:第三方裝置 301:操作 302:操作 303:操作 402:操作 404:操作 406:操作 408:操作 410:操作 412:操作 502:操作 504:操作 506:操作 508:操作 510:操作 512:操作 514:操作 516:操作 518:操作 520:操作 522:操作 D1:影像數據 FG1:資訊群組 PM1:當期活動資訊 S101:數據 S102:數據 S103:會員消費數據 S104:編碼信號 S105:會員信息 S106:即時商品信號 S107:使用者資訊 S108:使用者推播資訊 S111:經處理數據 S130:會員屬性數據 SG1:第一信號 SG2:第二信號 SG3:第三信號 SG4:第四信號 SG5:第五信號 SG6:第六信號 SYN:同步操作 TAG1:標籤群組、第一標籤群組 TAG2:相同標籤群組、第二標籤群組 TAG3:對應標籤群組、第三標籤群組 TAG4:經擷取標籤群組、第四標籤群組 TH1:臨限值 TH2:臨限值

當結合附圖閱讀時，從以下詳細描述容易理解本申請的各方面。應注意，各種特徵可能未按比例繪製，且各種特徵的尺寸可出於論述的清楚起見而任意增大或減小。

圖1說明根據本發明的一些實施例之店面系統之示意圖。

圖2說明根據本發明的一些實施例之進店辨識系統及終端裝置之示意圖。

圖3說明根據本發明的一些實施例之中繼站伺服器之操作之示意圖。

圖4說明根據本發明的一些實施例之運算伺服器之操作之示意圖。

圖5說明根據本發明的一些實施例之中繼站伺服器之操作之示意圖。

圖6說明根據本發明的一些實施例之店面系統之示意圖。

圖7說明根據本發明的一些實施例之店面系統及第三方裝置之示意圖。

圖8說明根據本發明的一些實施例之店面系統及第三方裝置之示意圖。

1:智慧銷售系統

2:中繼站伺服器

3:運算伺服器

10:進店辨識系統

11:內容管理伺服器

12:終端裝置

20:處理模組

21:記憶體裝置

22:通信模組

30:處理模組

31:記憶體裝置

32:通信模組

100:店面系統

110:處理模組

111:記憶體裝置

FG1:資訊群組

PM1:當期活動資訊

S101:數據

S102:數據

S103:會員消費數據

S111:經處理數據

S130:會員屬性數據

SYN:同步操作

Claims (14)

1. 一種店面系統，其包括：智慧銷售系統，其包含一或多個第一終端裝置、與該一或多個第一終端裝置相鄰之一或多個電子裝置以及與該一或多個電子裝置耦接之辨識伺服器，其中該一或多個電子裝置具有影像獲取設備且經組態以執行應用程式並透過該影像獲取設備辨識目標會員，且其中該辨識伺服器產生與該目標會員相關聯之第一信號；中繼站伺服器，其包括經組態以儲存一或多個指令之記憶體裝置及與該記憶體裝置耦接之處理模組及通信模組，其中該處理模組經組態以執行該一或多個指令以進行以下操作：接收該第一信號；回應該第一信號根據該記憶體裝置儲存之會員屬性數據產生第一標籤群組，其中該第一標籤群組係與該目標會員之統計數據相關聯；及產生與該第一標籤群組相關聯之第二信號並經由該通信模組傳送至該智慧銷售系統；運算伺服器，其經組態以與該中繼站伺服器通信連接且其包括經組態以儲存一或多個第二指令之一第二記憶體裝置及與該第二記憶體裝置耦接之第二處理模組及第二通信模組，其中該運算伺服器經組態以判定該目標會員之該統計數據，其中該運算伺服器之該第二處理模組進一步經組態以執行該一或多個第二指令以進行以下操作： 自該運算伺服器之該第二記憶體裝置儲存之會員消費數據產生與該目標會員之已消費商品相關聯之複數個喜好度數值；基於該目標會員之該等喜好度數值對該目標會員之該已消費商品進行排序；產生會員屬性矩陣，其中該會員屬性矩陣包括與該等喜好度數值排序之該已消費商品對應之一或多個標籤；及將該會員屬性矩陣經由該運算伺服器之該第二通信模組傳送至該中繼站伺服器；及內容管理伺服器，其經組態以基於辨識該目標會員之該一或多個電子裝置之位置判定在店內與該目標會員鄰近之該一或多個第一終端裝置中之一或多者，其中該智慧銷售系統經組態以回應於該第二信號而在與該目標會員鄰近之該一或多個第一終端裝置中之一或多者之顯示屏幕展示影像數據，其中自該運算伺服器之該第二記憶體裝置儲存之該會員消費數據產生與該目標會員之已消費商品相關聯之複數個喜好度數值包括藉由如下公式產生喜好度數值：公式1：商品喜好度=(商品消費金額佔有率X，商品購物次數佔有率Y)；公式2：商品消費金額佔有率X=目標商品總消費金額/類別總消費金額；及公式3：商品購物次數佔有率Y=目標商品總購物次數/類別總購物次數，其中當基於該目標會員之該等喜好度數值對該目標會員之該已消 費商品進行排序時，該商品消費金額佔有率X之權重高於該商品購物次數佔有率Y。
2. 一種店面系統，其包括：智慧銷售系統，其包含一或多個第一終端裝置、與該一或多個第一終端裝置相鄰之一或多個電子裝置以及與該一或多個電子裝置耦接之辨識伺服器，其中該一或多個電子裝置具有影像獲取設備且經組態以執行應用程式並透過該影像獲取設備辨識目標會員，且其中該辨識伺服器產生與該目標會員相關聯之第一信號；中繼站伺服器，其包括經組態以儲存一或多個指令之記憶體裝置及與該記憶體裝置耦接之處理模組及通信模組，其中該處理模組經組態以執行該一或多個指令以進行以下操作：自該記憶體裝置存取會員屬性數據；基於該會員屬性數據產生會員相似度矩陣；接收該第一信號；回應該第一信號產生與該目標會員之相似度大於第一臨限值之複數個候選會員的候選會員清單；自該記憶體裝置儲存之該等候選會員之會員屬性矩陣產生第二標籤群組；產生與該第二標籤群組相關聯之第三信號並經由該通信模組傳送至該智慧銷售系統；及內容管理伺服器，其經組態以基於辨識該目標會員之該一或多個電子裝置之位置判定在店內與該目標會員鄰近之該一或多個第 一終端裝置中之一或多者，其中該智慧銷售系統經組態以回應於該第三信號而在與該目標會員鄰近之該一或多個第一終端裝置中之一或多者之顯示屏幕展示影像數據，其中基於該會員屬性數據產生該會員相似度矩陣包括藉由如下公式產生相似度數值：

   

   其中PPRi為第i個會員喜好度數值，PPRj為第j個會員喜好度數值，i及j可以分別是1至N中之正整數，其中該第i個會員及第j個會員的該喜好度數值係利用下列公式產生：公式1：商品喜好度=(商品消費金額佔有率X，商品購物次數佔有率Y)；公式2：商品消費金額佔有率X=目標商品總消費金額/類別總消費金額；及公式3：商品購物次數佔有率Y=目標商品總購物次數/類別總購物次數。
3. 如請求項1或2之店面系統，其中該內容管理伺服器進一步經組態以儲存該影像數據且經組態以將該影像數據傳送至該一或多個第一終端裝置中之一或多者。
4. 如請求項1或2之店面系統，其中該影像獲取設備獲取第一數據，且其中該辨識伺服器經組態以判定第一數據群組中是否存在與該第一數據相同或對應之第一圖片，當存在該第一圖片時將具有該第一圖片之會員指定為該目標會員。
5. 如請求項1或2之店面系統，其中該智慧銷售系統進一步包括：第二終端裝置，其經組態以產生與該目標會員相關聯之編碼信號及即時商品信號；贈品系統，其經組態以接收該編碼信號及該即時商品信號並將其傳送至該中繼站伺服器，其中該中繼站伺服器之該處理模組經組態以執行：將自該贈品系統接收之編碼信號解碼以確認該目標會員；回應於該即時商品信號產生之第六信號並經由該通信模組傳送至該第二終端裝置，其中該第二終端裝置經組態以回應於該第六信號而在該第二終端裝置之顯示屏幕展示推薦商品。
6. 如請求項5之店面系統，其中該即時商品信號包括即時商品清單，且其中該推薦商品與即時商品清單中之已消費商品之信賴度大於第二臨限值。
7. 如請求項6之店面系統，其中該信賴度可由如下公式產生：信賴度=P(A∩B)/P(A)， 其中P為機率(Probability)，A為該已消費商品，B為該推薦商品，符號∩為交集。
8. 如請求項1或2之店面系統，其中該智慧銷售系統進一步包括子伺服器，其經組態以將使用者推播資訊傳送至外部裝置。
9. 如請求項1或2之店面系統，其中該影像數據與該目標會員之喜好度及貢獻度中之一者相關聯。
10. 如請求項1之店面系統，其中該運算伺服器之該第二處理模組進一步經組態以執行該一或多個第二指令以進行以下操作：自該運算伺服器之該第二記憶體裝置儲存之會員消費數據產生與該目標會員之已消費商品相關聯之複數個貢獻度數值；基於該目標會員之該等貢獻度數值對該目標會員之該已消費商品進行排序；產生會員屬性矩陣，其中該會員屬性矩陣包括與基於該等貢獻度數值排序之該已消費商品對應之一或多個標籤；及將該會員屬性矩陣經由該運算伺服器之該第二通信模組傳送至該中繼站伺服器。
11. 如請求項10之店面系統，其中自該運算伺服器之該第二記憶體裝置儲存之該會員消費數據產生與該目標會員之已消費商品相關聯之複數個貢獻度數值包括藉由如下公式產生貢獻度數值： 商品貢獻度=(商品消費金額百分位數，商品購物次數百分位數)。
12. 一種操作店面系統之方法，其包括：辨識目標會員並產生與該目標會員相關聯之第一信號；回應於該第一信號以基於會員屬性數據產生一標籤群組；產生與該標籤群組相關聯之一第二信號；自該目標會員之會員消費數據產生與該目標會員之已消費商品相關聯之複數個喜好度數值；基於該目標會員之該等喜好度數值對該目標會員之該已消費商品進行排序；產生會員屬性矩陣，其中該會員屬性矩陣包括與該等喜好度數值排序之該已消費商品對應之一或多個標籤以得到該標籤群組；基於辨識該目標會員之一或多個電子裝置之位置判定在店內與該目標會員鄰近之一或多個第一終端裝置中之一或多者；及回應於該第二信號藉由在與該目標會員鄰近之該一或多個第一終端裝置中之一或多者之顯示屏幕向該目標會員展示與該標籤群組相關聯之影像數據，其中自該目標會員之會員消費數據產生與該目標會員之已消費商品相關聯之複數個喜好度數值包括藉由如下公式產生喜好度數值：公式1：商品喜好度=(商品消費金額佔有率X，商品購物次數佔有率Y)；公式2：商品消費金額佔有率X=目標商品總消費金額/類別總消費金額；及 公式3：商品購物次數佔有率Y=目標商品總購物次數/類別總購物次數，其中當基於該目標會員之該等喜好度數值對該目標會員之該已消費商品進行排序時，該商品消費金額佔有率X之權重高於該商品購物次數佔有率Y。
13. 如請求項12之方法，其中識別該目標會員包括：透過影像獲取設備獲取第一數據；及判定第一數據群組中是否存在與該第一數據相同或對應之第一圖片，其中當存在該第一圖片時將具有該第一圖片之會員指定為該目標會員。
14. 如請求項13之方法，其中該影像數據與該目標會員之喜好度及貢獻度中之一者相關聯。

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