WO2023234450A1 - Coupon-related information management method and electronic device therefor - Google Patents

Coupon-related information management method and electronic device therefor Download PDF

Info

Publication number
WO2023234450A1
WO2023234450A1 PCT/KR2022/007984 KR2022007984W WO2023234450A1 WO 2023234450 A1 WO2023234450 A1 WO 2023234450A1 KR 2022007984 W KR2022007984 W KR 2022007984W WO 2023234450 A1 WO2023234450 A1 WO 2023234450A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
coupon
information
customer
price
related information
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/007984
Other languages
French (fr)
Korean (ko)
Inventor
푸주유
Original Assignee
쿠팡 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 쿠팡 주식회사 filed Critical 쿠팡 주식회사
Publication of WO2023234450A1 publication Critical patent/WO2023234450A1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G06Q30/0211Determining the effectiveness of discounts or incentives
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0207Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
    • G06Q30/0224Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates based on user history

Definitions

  • This disclosure relates to a coupon-related information management method for efficiently distributing coupons based on customer data and an electronic device for the same.
  • coupon marketing is very simple, but it is widely used as a marketing technique that can effectively lead to various results, such as strengthening customer loyalty, creating new customers, increasing awareness, and helping to gain an advantage over competitors. .
  • coupons are distributed indiscriminately to customers, sales may increase but net profit may decrease, so it is necessary to carefully decide on the distribution method.
  • the present disclosure is proposed to solve the above-described problems, and its purpose is to provide a method of managing coupon-related information that efficiently distributes coupons based on customer data and an electronic device for the same.
  • a coupon-related information management method includes distributing a test coupon to a group including at least one customer, first information about the customer's characteristics, and first information about the customer's use of the test coupon. 2. Obtaining information, based on the first information, setting a plurality of subgroups within the group, based on the first information and the second information, for at least some of the subgroups Obtaining third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon, based on the third information, confirming fourth information about the coupon to be distributed and the characteristics of the target customer of the coupon, and It may include distributing the coupon to the target customer based on the fourth information.
  • the first information may include at least one of the following: elapsed time from the most recent order, order frequency, total purchase amount, order amount per time, and number of previous coupon uses.
  • Setting the subgroups within the group includes dividing at least one piece of information among the first information into two or more sections based on at least one numerical value, and corresponding the customer of the group to each of the sections. It may include the step of asking.
  • the at least one numerical value may be determined so that the intervals between the sections are constant.
  • the at least one numerical value may be determined so that the number of customers corresponding to each of the sections is constant.
  • the step of confirming the fourth information includes entering conditions regarding at least one of an available coupon budget, a sales target amount, and an ROI target value, and within the conditions, a correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon. It may include determining at least one of a relationship, a price of the coupon, a type of product to which the coupon applies, and an expiration date of the coupon.
  • the step of obtaining the third information includes obtaining the coupon sensitivity of each of the subgroups, and the step of obtaining the coupon sensitivity includes the step of obtaining the coupon sensitivity for the price of the test coupon using a linear regression analysis method. It includes expressing the purchase conversion probability as a linear function, and calculating a slope of the linear function, and the correspondence relationship may be determined such that the coupon sensitivity and the price of the coupon are proportional.
  • the correspondence relationship may be determined so that the total price of the coupon is minimized while satisfying the conditions regarding the sales target amount.
  • the correspondence relationship may be determined to maximize sales while satisfying the conditions regarding the coupon budget.
  • the correspondence relationship may be determined to maximize the number of orders while satisfying the conditions regarding the coupon budget.
  • the correspondence relationship may be determined such that the ROI value (i.e., total sales amount/price of the coupon) is maximized while satisfying at least one of the conditions regarding the sales target amount and the condition regarding the coupon budget.
  • the ROI value i.e., total sales amount/price of the coupon
  • the correspondence relationship may be determined so that the total price of the coupon is minimum or the sales amount is maximum while satisfying the conditions regarding the ROI target value.
  • test coupons at different prices may be randomly distributed to the customers in the group.
  • An electronic device for a coupon-related information management method includes a memory storing at least one command, and based on the at least one command, distributing a test coupon to a group including at least one customer; , Obtaining first information about the customer's characteristics and second information about the customer's use of the test coupon, setting a plurality of subgroups within the group based on the first information, and using the first information And based on the second information, obtain third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon for at least some of the subgroups, and obtain a coupon to be distributed based on the third information and the coupon to be distributed. It may include a processor that verifies fourth information about the characteristics of the target customer and distributes the coupon to the target customer based on the fourth information.
  • coupons can be efficiently distributed based on customer data, and profits can be maximized while satisfying conditions related to budget and goals by optimizing the coupon distribution method.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram showing internal components of an electronic device according to embodiments of the present disclosure.
  • FIGS. 2 and 3 are flowcharts for explaining a method of managing coupon-related information according to embodiments of the present disclosure.
  • 4 to 6 are graphs or tables for explaining the steps of setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figure 7 is a graph showing the purchase conversion probability according to the price of a test coupon obtained for one of the subgroups according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 8 is an example diagram illustrating the step of setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
  • the “terminal” mentioned below may be implemented as a computer or portable terminal that can connect to a server or other terminal through a network.
  • the computer includes, for example, a laptop, desktop, laptop, etc. equipped with a web browser
  • the portable terminal is, for example, a wireless communication device that guarantees portability and mobility.
  • all types of communication-based terminals such as IMT (International Mobile Telecommunication), CDMA (Code Division Multiple Access), W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), and LTE (Long Term Evolution), smartphones, tablet PCs, etc. It may include a handheld-based wireless communication device.
  • each block of the processing flow diagrams and combinations of the flow diagram diagrams can be performed by computer program instructions.
  • These computer program instructions can be mounted on a processor of a general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing equipment, so that the instructions performed through the processor of the computer or other programmable data processing equipment are described in the flowchart block(s). It creates the means to perform functions.
  • These computer program instructions may also be stored in computer-usable or computer-readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement a function in a particular manner, so that the computer-usable or computer-readable memory It is also possible to produce manufactured items containing instruction means to perform the functions described in the flowchart block(s).
  • Computer program instructions can also be mounted 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 generate a process that is executed by the computer and then processed by the computer or other programmable data processing equipment. Instructions for performing processing equipment may also provide steps for executing the functions described in the flowchart block(s).
  • each block may represent a module, segment, or portion of code containing one or more executable instructions for executing specified logical function(s).
  • each block may represent a module, segment, or portion of code containing one or more executable instructions for executing specified logical function(s).
  • FIG. 1 is a schematic block diagram showing internal components of an electronic device according to embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may include a processor 110, a transceiver 120, and a memory 130.
  • the electronic device 100 may be a server that operates an Internet-based service for e-commerce.
  • the electronic device 100 can exchange data with a user terminal and other external devices through the transceiver 120.
  • the electronic device 100 may be connected to a user terminal and other external devices through a network.
  • the network may be, for example, a Local Area Network (LAN), a Wide Area Network (WAN), a Value Added Network (VAN), a mobile radio communication network, a satellite communication network, or these.
  • LAN Local Area Network
  • WAN Wide Area Network
  • VAN Value Added Network
  • a network is a comprehensive data communication network that allows constituents to communicate smoothly with each other, and can use wired Internet, wireless Internet, or mobile wireless communication networks.
  • Wireless communication networks include, for example, wireless LAN (Wi-Fi), Bluetooth, Bluetooth low energy, ZigBee, WFD (Wi-Fi Direct), UWB (ultra wideband), and infrared communication (IrDA, infrared data). Association), NFC (Near Field Communication), etc.
  • the processor 110 may perform at least one method described with reference to FIGS. 2 to 7 based on instructions stored in the memory 130.
  • the memory 130 may store at least one instruction for performing at least one method described with reference to FIGS. 2 to 7 .
  • Memory 130 may be volatile memory or non-volatile memory.
  • the processor 110 can control the electronic device 100 to execute programs and provide information.
  • the code of the program executed by the processor 110 may be stored in the memory 130.
  • the electronic device 100 may further include an interface that provides information to the user.
  • the processor 110 in the electronic device 100 can distribute coupons to customers, obtain information, set subgroups, and check information according to instructions stored in the memory 130. Customers can use coupons using the user terminal. Information obtained in the process of managing coupon-related information according to the present disclosure may be stored in the memory 130 through the transceiver 120.
  • FIG. 3 illustrates the step of confirming information about the coupon to be distributed and the characteristics of the target customer of the coupon among the coupon-related information management methods according to embodiments of the present disclosure.
  • a test coupon may be distributed to a group including at least one customer.
  • the group may be a large enough set randomly selected from among a plurality of customers using an Internet-based service for electronic commerce.
  • Test coupons can have various prices.
  • the price of the test coupon may be selected from the first price to the nth price (n is a natural number of 2 or more).
  • n is a natural number of 2 or more.
  • the first price may be '0 dollars (won)'.
  • Test coupons may not be distributed to some customers.
  • Test coupons can be randomly distributed to customers. For example, the number of customer groups that received test coupons at different prices may be different.
  • step S220 first information about the customer's characteristics and second information about the customer's use of the test coupon may be obtained.
  • First information about the customer's characteristics may include information known through order history.
  • the first information may include at least one of the following: elapsed time from the most recent order, order frequency, total purchase amount, order amount per time, and number of previous coupon uses.
  • the first information about the customer's characteristics may further include information unrelated to order history, such as age, gender, and address.
  • the second information may include information about customers who used the test coupon.
  • Customers who used the test coupon may be part of the group of customers who received the test coupon. More specifically, the second information may include a correspondence between the characteristics of the customer who used the test coupon and the price of the test coupon.
  • Step S230 a plurality of subgroups may be set within the group based on the first information.
  • Step S230 may include dividing at least one piece of first information into two or more sections based on at least one numerical value, and matching customers of the group to each section.
  • the first information subject to section division may be numerical data. If the first information subject to section division is categorical data (e.g., gender, address, etc.), step S230 is a step of converting at least one piece of first information into numeric data. More may be included. The step of converting information into numerical data can use data processing methods such as dummy variableization or category embedding.
  • At least one value that serves as a standard for dividing sections may be determined so that the intervals between sections are constant. According to another embodiment, at least one value that serves as a standard for dividing sections may be determined so that the number of customers corresponding to each section is constant. Step S230 will be described in detail with reference to FIGS. 4 to 6.
  • third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon may be obtained for at least some of the subgroups based on the first information and the second information. More specifically, the third information may include a graph where the horizontal axis is the price of the test coupon and the vertical axis is the purchase conversion probability. Customers who used test coupons can be displayed as dots on the graph.
  • the purchase conversion probability refers to the ratio of the number of people who completed conversion (for example, purchasing a product) to the number of people who accessed the Internet-based service for e-commerce through a predetermined path. ; CVR) can be estimated. For example, the purchase conversion rate itself can be used as the purchase conversion probability.
  • Step S240 may include obtaining coupon sensitivity for each subgroup.
  • the step of obtaining coupon sensitivity may include expressing the purchase conversion probability for the price of the test coupon as a linear function using a linear regression analysis method, and calculating the slope of the linear function. there is.
  • the purchase conversion probability for the price of the test coupon can be expressed as a linear function using the linear least square method.
  • the slope of the linear function means the degree to which the probability of purchase conversion increases as the price of the test coupon increases in each subgroup of customers who used the test coupon, and this is defined as coupon sensitivity.
  • step S250 fourth information about the coupon to be re-distributed and the characteristics of the target customer of the coupon can be confirmed based on the third information.
  • step S250 is a step of entering conditions regarding at least one of an available coupon budget, a sales target amount, and an ROI target value (S310), and within the conditions, a correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon. It may include a step (S310) of determining at least one of the relationship, the price of the coupon, the type of product to which the coupon is applied, and the expiration date of the coupon.
  • the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon may be determined such that the coupon sensitivity obtained in step S240 is proportional to the price of the coupon.
  • the target customer may correspond to one of the subgroups set in step S230 depending on its characteristics.
  • the coupon sensitivity of the target customer may be estimated to be equal to the coupon sensitivity obtained in step S240 for the corresponding subgroup.
  • the correspondence relationship between the characteristics of the target customer and the price of the coupon may be determined so that the total price (i.e., cost) of the coupon is minimized while satisfying the condition regarding the sales target amount. More specifically, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon can be determined by the solution ( ⁇ x ij ⁇ ) of the first resource allocation problem expressed as [Equation 1] below.
  • the subgroups set in step S230 include different first to mth subgroups (m is a natural number of 2 or more), and the prices of the distributed coupons are different from the first to nth prices (n is 2). It is assumed that it is selected from among natural numbers (or more).
  • i is a natural number between 1 and m
  • j is a natural number between 1 and n
  • N i is the number of customers belonging to the ith subgroup
  • C j is the jth price
  • p ij is the ith subgroup.
  • T is the sales target.
  • p ij may mean the difference between the purchase conversion probability when a coupon at the jth price is provided to the ith subgroup and the purchase conversion probability when the coupon at the jth price is not provided to the ith subgroup.
  • p ij may be calculated using the linear function obtained in step S240.
  • the coupon sensitivity obtained in step S240 can be used to solve the first resource allocation problem expressed by [Equation 1].
  • the correspondence relationship can be determined so that the sales amount or number of orders is maximized while satisfying the conditions regarding the coupon budget. More specifically, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon can be determined by the solution ( ⁇ x ij ⁇ ) of the second resource allocation problem expressed as [Equation 2] below.
  • V i ' is the weight for the ith subgroup
  • C is the available coupon budget. Descriptions of symbols that overlap with [Equation 1] above are omitted.
  • p ij may be calculated using the linear function obtained in step S240.
  • the coupon sensitivity obtained in step S240 can be used to solve the second resource allocation problem expressed by [Equation 2].
  • the weight (V i ') for the ith subgroup is the average purchase amount of the ith subgroup, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon is established so that sales are maximized while satisfying the conditions regarding the coupon budget. can be decided.
  • the weight (V i ') for the ith subgroup is 1, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon can be determined so that the number of orders is maximized while satisfying the conditions regarding the coupon budget.
  • the correspondence relationship between the characteristics of the target customer and the price of the coupon is determined by satisfying at least one of the conditions regarding the sales target and the coupon budget while satisfying the return over investment (ROI) value (i.e., sales/ cost) may be determined to be maximized.
  • ROI return over investment
  • the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon may be determined to minimize cost or maximize sales (or number of orders) while satisfying conditions regarding the ROI value.
  • the condition regarding the ROI value can be expressed as [Equation 3] below.
  • R is the ROI target value. Descriptions of symbols that overlap with [Equation 1] above are omitted.
  • coupon may be distributed to target customers based on the fourth information. Coupons may be distributed according to the correspondence between the characteristics of the target customer determined in step S250 and the price of the coupon.
  • the coupon-related information management method may further include the step of modifying the fourth information based on information about products sold in real time.
  • the step of modifying the fourth information may be interposed between steps S250 and S260, and thus coupons can be distributed more efficiently.
  • the coupon-related information management method includes obtaining fifth information about the target customer's use of the coupon after step S260, and updating third information based on the fifth information. Additional steps may be included. Afterwards, steps S250 and S260 may proceed again, and thus coupons may be distributed more efficiently.
  • FIGS. 4 and 5 are graphs for explaining the steps of setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
  • Each of FIGS. 4 and 5 is shown as a graph with continuous values, but this is only an example for convenience of explanation, and each of FIGS. 4 and 5 may be a graph with discrete values.
  • one piece of first information about customer characteristics may be, for example, order frequency (i.e., frequency).
  • order frequency i.e., frequency
  • one piece of first information may be divided into first to fifth sections 410, 420, 430, 440, and 450 based on numerical values.
  • the numerical values may be determined so that the intervals between the first to fifth sections 410, 420, 430, 440, and 450 are constant.
  • the first section 410 may be a section in which the order frequency is 0 or more times a month and less than 3 times a month
  • the second section 420 may be a section in which the order frequency is 3 or more times a month but less than 6 times a month
  • the third section 430 may be a section in which the order frequency is 6 or more times per month and less than 9 times per month
  • the fourth section 440 may be a section in which the order frequency is 9 or more times per month but less than 12 times per month
  • the fifth section ( 450) may be a section where the order frequency is 12 or more times per month but less than 15 times per month.
  • Customers may correspond to each of the first to fifth sections 410, 420, 430, 440, and 450 according to order frequency.
  • one piece of first information about the customer's characteristics may be, for example, the elapsed time from the most recent order (i.e., recency).
  • one piece of first information may be divided into first to fifth sections 510, 520, 530, 540, and 550 based on numerical values.
  • the numerical values may be determined so that the number of customers corresponding to each of the first to fifth sections 510, 520, 530, 540, and 550 is constant.
  • the first section 510 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is 0 to 5 days
  • the second section 520 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is 5 to 15 days.
  • the third section 530 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is more than 15 days and less than 30 days
  • the fourth section 540 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is more than 30 days.
  • the section may be less than 50 days
  • the fifth section 550 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is more than 50 days and less than 75 days.
  • the number of customers corresponding to each of the first to fifth sections 510, 520, 530, 540, and 550 may be the same.
  • FIG. 6 is a table illustrating steps for setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
  • first information about the customer's characteristics may include, for example, order frequency and time since the most recent order.
  • the order frequency among the first information may be divided into, for example, a 1-1 section 611, a 1-2 section 612, and a 1-3 section 613 based on numerical values.
  • the 1-1 section 611 may be a section (Low Frequency) in which the order frequency is 0 or more times a month and less than 5 times a month
  • the 1-2 section 612 may be a section (Low Frequency) in which the order frequency is 5 or more times a month. It may be a section (Mid Frequency) with an order frequency of less than 10 times (Mid Frequency)
  • the first to third section 613 may be a section (High Frequency) with an order frequency of 10 times or more per month.
  • the elapsed time from the most recent order among the first information may be divided into, for example, a 2-1 section 621, a 2-2 section 622, and a 2-3 section 623 based on the numerical values.
  • the 2-1 section 621 may be a section where the elapsed time from the most recent order is 30 days or more (Least Recent)
  • the 2-2 section 622 may be a section where the elapsed time from the most recent order is 30 days or more. It may be a section of 10 to 30 days (Moderate Recent)
  • the second to third section 623 may be a section of less than 10 days from the most recent order (Most Recent).
  • the sections may be determined to have constant intervals, or the number of customers corresponding to each section may be determined to be constant.
  • nine subgroups can be set based on first information about the customer's characteristics, such as order frequency and elapsed time from the most recent order. Thereafter, third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon may be obtained for at least some of the nine subgroups.
  • Figure 7 is a graph showing the purchase conversion probability according to the price of a test coupon obtained for one of the subgroups according to an embodiment of the present disclosure.
  • the prices of test coupons distributed to customers are, for example, $0 (first price), $5 (second price), $10 (third price), and $15 (fourth price). ), $20 (fifth price), and $25 (sixth price).
  • $0 first price
  • $5 second price
  • $10 third price
  • $15 fourth price
  • $25 sixth price
  • Customers belonging to one subgroup may be displayed as dots as shown in FIG. 7 according to the price of the test coupon received and the purchase conversion probability.
  • the tendency of these points can be expressed as a linear function, for example, through a linear regression analysis method.
  • the first function 701 is a linear function representing the purchase conversion probability for the price of the test coupon of the subgroup corresponding to the 1-2 section 612 and the 2-2 section 622. It is a function.
  • the slope of the first function 701 means the coupon sensitivity of the corresponding subgroup.
  • FIG. 8 is an example diagram illustrating the step of setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
  • first information about the customer's characteristics may include, for example, order frequency, elapsed time from the most recent order, and total purchase amount.
  • Order frequency, elapsed time since most recent order, and total purchase amount can each be divided into three intervals.
  • the sections may be determined to have constant intervals, and the number of customers corresponding to each section may be determined to be constant.
  • 27 subgroups can be established based on first information about the customer's characteristics, such as order frequency, elapsed time from the most recent order, and total purchase amount. Thereafter, third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon may be obtained for at least some of the 27 subgroups.
  • the first information about the customer's characteristics may include two or more pieces of information different from that described with reference to FIG. 8, and each of these pieces of information may be divided into two or more sections. The number of subgroups may vary accordingly.
  • the electronic device or terminal includes a processor, memory for storing and executing program data, permanent storage such as a disk drive, a communication port for communicating with an external device, a touch panel, and a key. , and may include user interface devices such as buttons.
  • Methods implemented as software modules or algorithms may be stored on a computer-readable recording medium as computer-readable codes or program instructions executable on the processor.
  • computer-readable recording media include magnetic storage media (e.g., ROM (read-only memory), RAM (random-access memory), floppy disk, hard disk, etc.) and optical read media (e.g., CD-ROM). ), DVD (Digital Versatile Disc), etc.
  • the computer-readable recording medium is distributed among computer systems connected to a network, so that computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner.
  • the media may be readable by a computer, stored in memory, and executed by a processor.
  • This embodiment can be represented by functional block configurations and various processing steps. These functional blocks may be implemented in various numbers of hardware or/and software configurations that execute specific functions. For example, embodiments include integrated circuit configurations such as memory, processing, logic, look-up tables, etc. that can execute various functions under the control of one or more microprocessors or other control devices. can be hired. Similar to how the components can be implemented as software programming or software elements, the present embodiments include various algorithms implemented as combinations of data structures, processes, routines or other programming constructs, such as C, C++, Java ( It can be implemented in a programming or scripting language such as Java, assembler, Python, etc. Functional aspects may be implemented as algorithms running on one or more processors.
  • this embodiment may employ conventional technologies for electronic environment settings, signal processing, and/or data processing.
  • Terms such as “mechanism,” “element,” “means,” and “composition” can be used broadly and are not limited to mechanical and physical components. The term may include the meaning of a series of software routines in connection with a processor, etc.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

According to the present disclosure, disclosed are a coupon-related information management method and an electronic device therefor, the coupon-related information management method comprising the steps of: distributing test coupons to a group including one or more customers; obtaining first information about characteristics of the customers and second information about the use of the test coupons by the customers; setting a plurality of subgroups within the group on the basis of the first information; obtaining, on the basis of the first information and the second information, third information about a probability of conversion to purchase according to the price of the test coupons for at least some of the subgroups; identifying, on the basis of the third information, fourth information about coupons to be distributed and characteristics of target customers of the coupons; and distributing the coupons to the target customers on the basis of the fourth information.

Description

쿠폰 관련 정보 관리 방법 및 이를 위한 전자 장치Coupon-related information management method and electronic device for the same
본 개시는 고객 데이터를 기반으로 쿠폰을 효율적으로 배분하는 쿠폰 관련 정보 관리 방법 및 이를 위한 전자 장치에 관한 것이다.This disclosure relates to a coupon-related information management method for efficiently distributing coupons based on customer data and an electronic device for the same.
인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 다양한 분야에서 인터넷 기반 서비스가 제공되고 있다. 특히, 구매자와 판매자가 단말을 통해 온라인 쇼핑몰에 접속하여 실시간으로 상품을 거래할 수 있는 전자상거래가 활성화되고 있다.As the use of the Internet becomes more widespread, Internet-based services are being provided in various fields. In particular, e-commerce, where buyers and sellers can access online shopping malls through terminals and trade products in real time, is becoming more active.
전자상거래를 위한 인터넷 기반 서비스는 수익을 높이기 위해 다양한 마케팅 전략을 이용하고 있다. 그 중 쿠폰 마케팅은 매우 간단하지만 고객 충성도를 강화시키고, 신규 고객을 창출하여 인지도를 높이며, 경쟁사와의 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 돕는 등 다양한 결과를 효과적으로 이끌어낼 수 있는 마케팅 기법으로 널리 이용되고 있다. 다만, 고객에게 쿠폰을 무분별하게 배분할 경우 매출은 증가하지만 순이익은 감소하는 결과가 발생할 수도 있어 그 배분 방법을 신중히 결정할 필요성이 있다.Internet-based services for e-commerce use various marketing strategies to increase profits. Among them, coupon marketing is very simple, but it is widely used as a marketing technique that can effectively lead to various results, such as strengthening customer loyalty, creating new customers, increasing awareness, and helping to gain an advantage over competitors. . However, if coupons are distributed indiscriminately to customers, sales may increase but net profit may decrease, so it is necessary to carefully decide on the distribution method.
본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 고객 데이터를 기반으로 쿠폰을 효율적으로 배분하는 쿠폰 관련 정보 관리 방법 및 이를 위한 전자 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.The present disclosure is proposed to solve the above-described problems, and its purpose is to provide a method of managing coupon-related information that efficiently distributes coupons based on customer data and an electronic device for the same.
본 개시에 의해 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 실시 예들로부터 또 다른 기술적 과제들이 유추될 수 있다.The technical problems to be achieved by the present disclosure are not limited to the technical problems described above, and other technical problems can be inferred from the following embodiments.
개시되는 일 실시 예에 따른 쿠폰 관련 정보 관리 방법은 적어도 하나의 고객을 포함하는 그룹에 테스트 쿠폰을 배포하는 단계, 상기 고객의 특성에 대한 제1 정보 및 상기 고객이 상기 테스트 쿠폰을 사용한 것에 대한 제2 정보를 획득하는 단계, 상기 제1 정보를 기반으로, 상기 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하는 단계, 상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 기반으로, 상기 서브 그룹들 중 적어도 일부에 대해 상기 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률에 대한 제3 정보를 획득하는 단계, 상기 제3 정보를 기반으로, 배포할 쿠폰 및 상기 쿠폰의 대상 고객의 특성에 대한 제4 정보를 확인하는 단계, 및 상기 제4 정보를 기반으로, 상기 대상 고객에게 상기 쿠폰을 배포하는 단계를 포함할 수 있다.A coupon-related information management method according to an embodiment disclosed includes distributing a test coupon to a group including at least one customer, first information about the customer's characteristics, and first information about the customer's use of the test coupon. 2. Obtaining information, based on the first information, setting a plurality of subgroups within the group, based on the first information and the second information, for at least some of the subgroups Obtaining third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon, based on the third information, confirming fourth information about the coupon to be distributed and the characteristics of the target customer of the coupon, and It may include distributing the coupon to the target customer based on the fourth information.
상기 제1 정보는 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간, 주문 빈도, 총 구매 금액, 일 회당 주문 금액 및 이전 쿠폰 사용 횟수 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.The first information may include at least one of the following: elapsed time from the most recent order, order frequency, total purchase amount, order amount per time, and number of previous coupon uses.
상기 그룹 내에 상기 서브 그룹들을 설정하는 단계는 상기 제1 정보 중 적어도 하나의 정보를 적어도 하나의 수치를 기준으로 둘 이상의 구간들로 분할하는 단계, 및 상기 그룹의 상기 고객을 상기 구간들 각각에 대응시키는 단계를 포함할 수 있다.Setting the subgroups within the group includes dividing at least one piece of information among the first information into two or more sections based on at least one numerical value, and corresponding the customer of the group to each of the sections. It may include the step of asking.
상기 적어도 하나의 수치는 상기 구간들의 간격이 일정하도록 결정될 수 있다.The at least one numerical value may be determined so that the intervals between the sections are constant.
상기 적어도 하나의 수치는 상기 구간들 각각에 대응되는 상기 고객의 인원 수가 일정하도록 결정될 수 있다.The at least one numerical value may be determined so that the number of customers corresponding to each of the sections is constant.
상기 제4 정보를 확인하는 단계는 사용 가능한 쿠폰 예산, 매출 목표액 및 ROI 목표 값 중 적어도 하나에 관한 조건을 입력하는 단계, 및 상기 조건 내에서, 상기 대상 고객의 특성과 상기 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계, 상기 쿠폰의 가격, 상기 쿠폰이 적용되는 상품의 종류 및 상기 쿠폰의 사용 기한 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of confirming the fourth information includes entering conditions regarding at least one of an available coupon budget, a sales target amount, and an ROI target value, and within the conditions, a correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon. It may include determining at least one of a relationship, a price of the coupon, a type of product to which the coupon applies, and an expiration date of the coupon.
상기 제3 정보를 획득하는 단계는, 상기 서브 그룹들 각각의 쿠폰 민감도를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 쿠폰 민감도를 획득하는 단계는, 선형 회귀 분석 방법을 이용하여 상기 테스트 쿠폰의 가격에 대한 상기 구매 전환 확률을 선형 함수로 표현하는 단계, 및 상기 선형 함수의 기울기를 계산하는 단계를 포함하고, 상기 대응 관계는 상기 쿠폰 민감도와 상기 쿠폰의 가격이 비례하도록 결정될 수 있다.The step of obtaining the third information includes obtaining the coupon sensitivity of each of the subgroups, and the step of obtaining the coupon sensitivity includes the step of obtaining the coupon sensitivity for the price of the test coupon using a linear regression analysis method. It includes expressing the purchase conversion probability as a linear function, and calculating a slope of the linear function, and the correspondence relationship may be determined such that the coupon sensitivity and the price of the coupon are proportional.
상기 대응 관계는 상기 매출 목표액에 관한 조건을 만족하면서 상기 쿠폰의 가격의 총합이 최소가 되도록 결정될 수 있다.The correspondence relationship may be determined so that the total price of the coupon is minimized while satisfying the conditions regarding the sales target amount.
상기 대응 관계는 상기 쿠폰 예산에 관한 조건을 만족하면서 매출액이 최대가 되도록 결정될 수 있다.The correspondence relationship may be determined to maximize sales while satisfying the conditions regarding the coupon budget.
상기 대응 관계는 상기 쿠폰 예산에 관한 조건을 만족하면서 주문 수가 최대가 되도록 결정될 수 있다.The correspondence relationship may be determined to maximize the number of orders while satisfying the conditions regarding the coupon budget.
상기 대응 관계는 상기 매출 목표액에 관한 조건 및 상기 쿠폰 예산에 관한 조건 중 적어도 하나를 만족하면서 ROI 값(즉, 매출액/상기 쿠폰의 가격의 총합)이 최대가 되도록 결정될 수 있다.The correspondence relationship may be determined such that the ROI value (i.e., total sales amount/price of the coupon) is maximized while satisfying at least one of the conditions regarding the sales target amount and the condition regarding the coupon budget.
상기 대응 관계는 상기 ROI 목표 값에 관한 조건을 만족하면서 상기 쿠폰의 가격의 총합이 최소가 되도록, 또는 매출액이 최대가 되도록 결정될 수 있다.The correspondence relationship may be determined so that the total price of the coupon is minimum or the sales amount is maximum while satisfying the conditions regarding the ROI target value.
서로 다른 가격의 상기 테스트 쿠폰은 상기 그룹의 상기 고객에게 무작위로 배포될 수 있다.The test coupons at different prices may be randomly distributed to the customers in the group.
실시간으로 판매되는 상품에 대한 정보에 의해 상기 제4 정보를 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다.It may further include modifying the fourth information based on information about products sold in real time.
상기 대상 고객에게 상기 쿠폰을 배포하는 단계 이후에, 상기 대상 고객이 상기 쿠폰을 사용한 것에 대한 제5 정보를 획득하는 단계, 및 상기 제5 정보를 기반으로 상기 제3 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.After distributing the coupon to the target customer, it further includes obtaining fifth information about the target customer's use of the coupon, and updating the third information based on the fifth information. can do.
개시되는 일 실시 예에 따른 쿠폰 관련 정보 관리 방법을 위한 전자 장치는 적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리, 및 상기 적어도 하나의 명령어에 기초하여, 적어도 하나의 고객을 포함하는 그룹에 테스트 쿠폰을 배포하고, 상기 고객의 특성에 대한 제1 정보 및 상기 고객이 상기 테스트 쿠폰을 사용한 것에 대한 제2 정보를 획득하고, 상기 제1 정보를 기반으로 상기 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하고, 상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 기반으로 상기 서브 그룹들 중 적어도 일부에 대해 상기 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률에 대한 제3 정보를 획득하고, 상기 제3 정보를 기반으로 배포할 쿠폰 및 상기 쿠폰의 대상 고객의 특성에 대한 제4 정보를 확인하며, 상기 제4 정보를 기반으로 상기 대상 고객에게 상기 쿠폰을 배포하는 프로세서를 포함할 수 있다.An electronic device for a coupon-related information management method according to an embodiment disclosed includes a memory storing at least one command, and based on the at least one command, distributing a test coupon to a group including at least one customer; , Obtaining first information about the customer's characteristics and second information about the customer's use of the test coupon, setting a plurality of subgroups within the group based on the first information, and using the first information And based on the second information, obtain third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon for at least some of the subgroups, and obtain a coupon to be distributed based on the third information and the coupon to be distributed. It may include a processor that verifies fourth information about the characteristics of the target customer and distributes the coupon to the target customer based on the fourth information.
기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Specific details of other embodiments are included in the detailed description and drawings.
본 개시에 따르면, 고객 데이터를 기반으로 쿠폰을 효율적으로 배분할 수 있고, 쿠폰 배분 방식을 최적화하는 것을 통해 예산 및 목표와 관련된 조건을 만족하면서 수익을 최대화할 수 있다.According to the present disclosure, coupons can be efficiently distributed based on customer data, and profits can be maximized while satisfying conditions related to budget and goals by optimizing the coupon distribution method.
발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effect of the invention is not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.
도 1은 본 개시의 실시 예들에 따른 전자 장치의 내부 구성 요소를 나타내는 개략적인 블록도이다.1 is a schematic block diagram showing internal components of an electronic device according to embodiments of the present disclosure.
도 2 및 도 3은 본 개시의 실시 예들에 따른 쿠폰 관련 정보 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도들이다.2 and 3 are flowcharts for explaining a method of managing coupon-related information according to embodiments of the present disclosure.
도 4 내지 도 6은 각각 본 개시의 일 실시 예에 따라 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하는 단계를 설명하기 위한 그래프 또는 표이다.4 to 6 are graphs or tables for explaining the steps of setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따라 서브 그룹들 중 어느 하나에 대해 획득된 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률을 나타내는 그래프이다.Figure 7 is a graph showing the purchase conversion probability according to the price of a test coupon obtained for one of the subgroups according to an embodiment of the present disclosure.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따라 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하는 단계를 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 8 is an example diagram illustrating the step of setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
실시 예들에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.The terms used in the embodiments are general terms that are currently widely used as much as possible while considering the functions in the present disclosure, but this may vary depending on the intention or precedent of a person working in the art, the emergence of new technology, etc. In addition, in certain cases, there are terms arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the relevant description. Therefore, the terms used in this disclosure should be defined based on the meaning of the term and the overall content of this disclosure, rather than simply the name of the term.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 “...부”, “...모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When a part in the entire specification is said to “include” a certain element, this means that it does not exclude other elements but may further include other elements, unless specifically stated to the contrary. In addition, terms such as “...unit” and “...module” used in the specification refer to a unit that processes at least one function or operation, which is implemented as hardware or software, or as a combination of hardware and software. It can be.
명세서 전체에서 기재된 “a, b, 및 c 중 적어도 하나”의 표현은, ‘a 단독’, ‘b 단독’, ‘c 단독’, ‘a 및 b’, ‘a 및 c’, ‘b 및 c’, 또는 ‘a,b,c 모두’를 포괄할 수 있다.The expression “at least one of a, b, and c” used throughout the specification means ‘a alone’, ‘b alone’, ‘c alone’, ‘a and b’, ‘a and c’, ‘b and c’. ', or 'all a, b, c'.
이하에서 언급되는 "단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말은 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, IMT(International Mobile Telecommunication), CDMA(Code Division Multiple Access), W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등의 통신 기반 단말, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.The “terminal” mentioned below may be implemented as a computer or portable terminal that can connect to a server or other terminal through a network. Here, the computer includes, for example, a laptop, desktop, laptop, etc. equipped with a web browser, and the portable terminal is, for example, a wireless communication device that guarantees portability and mobility. , all types of communication-based terminals such as IMT (International Mobile Telecommunication), CDMA (Code Division Multiple Access), W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), and LTE (Long Term Evolution), smartphones, tablet PCs, etc. It may include a handheld-based wireless communication device.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.Below, with reference to the attached drawings, embodiments of the present disclosure will be described in detail so that those skilled in the art can easily practice them. However, the present disclosure may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein.
이하, 본 개시의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the attached drawings.
실시 예를 설명함에 있어서 본 개시가 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 개시와 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 개시의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.In describing the embodiments, description of technical content that is well known in the technical field to which this disclosure belongs and that is not directly related to this disclosure will be omitted. This is to convey the gist of the present disclosure more clearly without obscuring it by omitting unnecessary explanation.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.For the same reason, some components are exaggerated, omitted, or schematically shown in the accompanying drawings. Additionally, the size of each component does not entirely reflect its actual size. In each drawing, identical or corresponding components are assigned the same reference numbers.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 개시는 이하의 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.The advantages and features of the present disclosure and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present disclosure is not limited to the following embodiments and may be implemented in various different forms. These embodiments are merely provided to ensure that the present disclosure is complete and to those skilled in the art to which the present disclosure pertains. It is provided to completely inform the scope of, and the present disclosure is defined only by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 명령어들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 명령어들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령어들은 특정 방식으로 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 명령어들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 명령어 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 명령어들은 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 명령어들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.At this time, it will be understood that each block of the processing flow diagrams and combinations of the flow diagram diagrams can be performed by computer program instructions. These computer program instructions can be mounted on a processor of a general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing equipment, so that the instructions performed through the processor of the computer or other programmable data processing equipment are described in the flowchart block(s). It creates the means to perform functions. These computer program instructions may also be stored in computer-usable or computer-readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement a function in a particular manner, so that the computer-usable or computer-readable memory It is also possible to produce manufactured items containing instruction means to perform the functions described in the flowchart block(s). Computer program instructions can also be mounted 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 generate a process that is executed by the computer and then processed by the computer or other programmable data processing equipment. Instructions for performing processing equipment may also provide steps for executing the functions described in the flowchart block(s).
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령어들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.Additionally, each block may represent a module, segment, or portion of code containing one or more executable instructions for executing specified logical function(s). Additionally, it should be noted that in some alternative execution examples it is possible for the functions mentioned in the blocks to occur out of order. For example, it is possible for two blocks shown in succession to be performed substantially at the same time, or it is possible for the blocks to be performed in reverse order depending on the corresponding function.
도 1은 본 개시의 실시 예들에 따른 전자 장치의 내부 구성 요소를 나타내는 개략적인 블록도이다.1 is a schematic block diagram showing internal components of an electronic device according to embodiments of the present disclosure.
도 1을 참조하면, 전자 장치(100)는 프로세서(110), 트랜시버(120) 및 메모리(130)를 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는, 예를 들어, 전자상거래를 위한 인터넷 기반 서비스를 운영하는 서버일 수 있다. 전자 장치(100)는 트랜시버(120)를 통해 사용자 단말 및 기타 외부 장치와 데이터를 교환할 수 있다. Referring to FIG. 1 , the electronic device 100 may include a processor 110, a transceiver 120, and a memory 130. For example, the electronic device 100 may be a server that operates an Internet-based service for e-commerce. The electronic device 100 can exchange data with a user terminal and other external devices through the transceiver 120.
전자 장치(100)는 네트워크에 의해 사용자 단말 및 기타 외부 장치와 연결될 수 있다. 네트워크는, 예를 들어, 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 또는 이들의 상호 조합을 이용할 수 있다. 다시 말하면, 네트워크는 구성 주체들이 서로 원활하게 통신할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 또는 모바일 무선 통신망을 이용할 수 있다. 무선 통신망은, 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등을 이용할 수 있다.The electronic device 100 may be connected to a user terminal and other external devices through a network. The network may be, for example, a Local Area Network (LAN), a Wide Area Network (WAN), a Value Added Network (VAN), a mobile radio communication network, a satellite communication network, or these. A combination of can be used. In other words, a network is a comprehensive data communication network that allows constituents to communicate smoothly with each other, and can use wired Internet, wireless Internet, or mobile wireless communication networks. Wireless communication networks include, for example, wireless LAN (Wi-Fi), Bluetooth, Bluetooth low energy, ZigBee, WFD (Wi-Fi Direct), UWB (ultra wideband), and infrared communication (IrDA, infrared data). Association), NFC (Near Field Communication), etc.
프로세서(110)는 메모리(130)에 저장된 명령어에 기초하여 도 2 내지 도 7을 참조하여 설명하는 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(130)는 도 2 내지 도 7을 참조하여 설명하는 적어도 하나의 방법을 수행하기 위한 적어도 하나의 명령어를 저장할 수 있다. 메모리(130)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.The processor 110 may perform at least one method described with reference to FIGS. 2 to 7 based on instructions stored in the memory 130. The memory 130 may store at least one instruction for performing at least one method described with reference to FIGS. 2 to 7 . Memory 130 may be volatile memory or non-volatile memory.
프로세서(110)는 프로그램을 실행하고, 정보를 제공하기 위하여 전자 장치(100)를 제어할 수 있다. 프로세서(110)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(130)에 저장될 수 있다.The processor 110 can control the electronic device 100 to execute programs and provide information. The code of the program executed by the processor 110 may be stored in the memory 130.
또한, 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자에게 정보를 제공하는 인터페이스를 더 포함할 수 있다.Additionally, according to one embodiment, the electronic device 100 may further include an interface that provides information to the user.
본 개시에 따르면, 전자 장치(100)에서 프로세서(110)는 메모리(130)에 저장된 명령어에 따라 고객에게 쿠폰을 배포하고, 정보를 획득하고, 서브 그룹들을 설정하고, 정보를 확인할 수 있다. 고객은 사용자 단말을 이용하여 쿠폰을 사용할 수 있다. 본 개시에 따라 쿠폰 관련 정보를 관리하는 과정에서 획득되는 정보는 트랜시버(120)를 통해 메모리(130)에 저장될 수 있다.According to the present disclosure, the processor 110 in the electronic device 100 can distribute coupons to customers, obtain information, set subgroups, and check information according to instructions stored in the memory 130. Customers can use coupons using the user terminal. Information obtained in the process of managing coupon-related information according to the present disclosure may be stored in the memory 130 through the transceiver 120.
도 2 및 도 3은 본 개시의 실시 예들에 따른 쿠폰 관련 정보 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도들이다. 보다 구체적으로, 도 3은 본 개시의 실시 예들에 따른 쿠폰 관련 정보 관리 방법 중 배포할 쿠폰 및 쿠폰의 대상 고객의 특성에 대한 정보를 확인하는 단계에 대한 것이다.2 and 3 are flowcharts for explaining a method of managing coupon-related information according to embodiments of the present disclosure. More specifically, FIG. 3 illustrates the step of confirming information about the coupon to be distributed and the characteristics of the target customer of the coupon among the coupon-related information management methods according to embodiments of the present disclosure.
도 2를 참조하면, 단계 S210에서, 적어도 하나의 고객을 포함하는 그룹에 테스트 쿠폰을 배포할 수 있다. 그룹은 전자상거래를 위한 인터넷 기반 서비스를 이용하는 복수의 고객들 중에서 무작위로 선택된 충분히 큰 집합일 수 있다.Referring to FIG. 2, in step S210, a test coupon may be distributed to a group including at least one customer. The group may be a large enough set randomly selected from among a plurality of customers using an Internet-based service for electronic commerce.
테스트 쿠폰은 다양한 가격을 가질 수 있다. 테스트 쿠폰의 가격은 제1 가격 내지 제n 가격(n은 2 이상의 자연수) 중에서 선택될 수 있다. 예를 들어, 제1 가격은 '0 달러(원)'일 수 있다. 다시 말하면, 고객 중 일부에게는 테스트 쿠폰이 배포되지 않을 수 있다. 테스트 쿠폰은 고객에게 무작위로 배포될 수 있다. 예를 들어, 서로 다른 가격의 테스트 쿠폰을 지급받은 고객 집단들의 인원 수는 서로 다를 수 있다.Test coupons can have various prices. The price of the test coupon may be selected from the first price to the nth price (n is a natural number of 2 or more). For example, the first price may be '0 dollars (won)'. In other words, test coupons may not be distributed to some customers. Test coupons can be randomly distributed to customers. For example, the number of customer groups that received test coupons at different prices may be different.
단계 S220에서, 고객의 특성에 대한 제1 정보 및 고객이 테스트 쿠폰을 사용한 것에 대한 제2 정보를 획득할 수 있다.In step S220, first information about the customer's characteristics and second information about the customer's use of the test coupon may be obtained.
고객의 특성에 대한 제1 정보는 주문 히스토리를 통해 알 수 있는 정보들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 정보는 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간, 주문 빈도, 총 구매 금액, 일 회당 주문 금액 및 이전 쿠폰 사용 횟수 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 고객의 특성에 대한 제1 정보는 나이, 성별 및 주소와 같은 주문 히스토리와 관계없는 정보를 더 포함할 수도 있다.First information about the customer's characteristics may include information known through order history. For example, the first information may include at least one of the following: elapsed time from the most recent order, order frequency, total purchase amount, order amount per time, and number of previous coupon uses. The first information about the customer's characteristics may further include information unrelated to order history, such as age, gender, and address.
제2 정보는 테스트 쿠폰을 사용한 고객에 대한 정보를 포함할 수 있다. 테스트 쿠폰을 사용한 고객은 테스트 쿠폰을 지급받은 그룹의 고객 중 일부일 수 있다. 보다 구체적으로, 제2 정보는 테스트 쿠폰을 사용한 고객의 특성과 테스트 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계를 포함할 수 있다.The second information may include information about customers who used the test coupon. Customers who used the test coupon may be part of the group of customers who received the test coupon. More specifically, the second information may include a correspondence between the characteristics of the customer who used the test coupon and the price of the test coupon.
단계 S230에서, 제1 정보를 기반으로 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정할 수 있다. 단계 S230은 제1 정보 중 적어도 하나의 정보를 적어도 하나의 수치를 기준으로 둘 이상의 구간들로 분할하는 단계, 및 그룹의 고객을 구간들 각각에 대응시키는 단계를 포함할 수 있다.In step S230, a plurality of subgroups may be set within the group based on the first information. Step S230 may include dividing at least one piece of first information into two or more sections based on at least one numerical value, and matching customers of the group to each section.
예를 들어, 구간 분할의 대상이 되는 제1 정보는 수치형 데이터(numerical data)일 수 있다. 구간 분할의 대상이 되는 제1 정보가 범주형 데이터(categorical data)(예를 들어, 성별, 주소 등)인 경우, 단계 S230은 제1 정보 중 적어도 하나의 정보를 수치형 데이터로 변환하는 단계를 더 포함할 수 있다. 정보를 수치형 데이터로 변환하는 단계는 더미 변수화 또는 카테고리 임베딩과 같은 데이터 처리 방법을 이용할 수 있다.For example, the first information subject to section division may be numerical data. If the first information subject to section division is categorical data (e.g., gender, address, etc.), step S230 is a step of converting at least one piece of first information into numeric data. More may be included. The step of converting information into numerical data can use data processing methods such as dummy variableization or category embedding.
일 실시 예에 따르면, 구간들을 분할하는 기준이 되는 적어도 하나의 수치는 구간들의 간격이 일정하도록 결정될 수 있다. 다른 일 실시 예에 따르면, 구간들을 분할하는 기준이 되는 적어도 하나의 수치는 구간들 각각에 대응되는 고객의 인원 수가 일정하도록 결정될 수 있다. 단계 S230에 대하여 도 4 내지 도 6을 참조하여 상세히 설명한다.According to one embodiment, at least one value that serves as a standard for dividing sections may be determined so that the intervals between sections are constant. According to another embodiment, at least one value that serves as a standard for dividing sections may be determined so that the number of customers corresponding to each section is constant. Step S230 will be described in detail with reference to FIGS. 4 to 6.
단계 S240에서, 제1 정보 및 제2 정보를 기반으로 서브 그룹들 중 적어도 일부에 대해 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률(conversion probability)에 대한 제3 정보를 획득할 수 있다. 보다 구체적으로, 제3 정보는 가로축이 테스트 쿠폰의 가격이고 세로축이 구매 전환 확률인 그래프를 포함할 수 있다. 테스트 쿠폰을 사용한 고객은 그래프 상에 점으로 표시될 수 있다. 이때, 구매 전환 확률이란 소정의 경로를 통해 전자상거래를 위한 인터넷 기반 서비스에 접속한 사람의 수에 대한 전환(예를 들어, 상품 구매)이 완료된 사람의 수의 비율을 의미하는 구매 전환율(conversion rate; CVR)로부터 추정될 수 있다. 예를 들어, 구매 전환율 자체를 구매 전환 확률로 사용할 수도 있다.In step S240, third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon may be obtained for at least some of the subgroups based on the first information and the second information. More specifically, the third information may include a graph where the horizontal axis is the price of the test coupon and the vertical axis is the purchase conversion probability. Customers who used test coupons can be displayed as dots on the graph. At this time, the purchase conversion probability refers to the ratio of the number of people who completed conversion (for example, purchasing a product) to the number of people who accessed the Internet-based service for e-commerce through a predetermined path. ; CVR) can be estimated. For example, the purchase conversion rate itself can be used as the purchase conversion probability.
단계 S240은 서브 그룹들 각각의 쿠폰 민감도(coupon sensitivity)를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 쿠폰 민감도를 획득하는 단계는, 선형 회귀 분석 방법(linear regression analysis)을 이용하여 테스트 쿠폰의 가격에 대한 구매 전환 확률을 선형 함수로 표현하는 단계, 및 선형 함수의 기울기를 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 테스트 쿠폰의 가격에 대한 구매 전환 확률은 선형 최소자승법(least square method)을 이용하여 선형 함수로 표현될 수 있다. 선형 함수의 기울기는 테스트 쿠폰을 사용한 고객의 서브 그룹들 각각에서 테스트 쿠폰 가격이 늘어남에 따라 구매 전환 확률이 늘어나는 정도를 의미하며, 이는 쿠폰 민감도로 정의된다.Step S240 may include obtaining coupon sensitivity for each subgroup. The step of obtaining coupon sensitivity may include expressing the purchase conversion probability for the price of the test coupon as a linear function using a linear regression analysis method, and calculating the slope of the linear function. there is. For example, the purchase conversion probability for the price of the test coupon can be expressed as a linear function using the linear least square method. The slope of the linear function means the degree to which the probability of purchase conversion increases as the price of the test coupon increases in each subgroup of customers who used the test coupon, and this is defined as coupon sensitivity.
단계 S250에서, 제3 정보를 기반으로 다시 배포할 쿠폰 및 쿠폰의 대상 고객의 특성에 대한 제4 정보를 확인할 수 있다. In step S250, fourth information about the coupon to be re-distributed and the characteristics of the target customer of the coupon can be confirmed based on the third information.
도 3을 참조하면, 단계 S250은 사용 가능한 쿠폰 예산, 매출 목표액 및 ROI 목표 값 중 적어도 하나에 관한 조건을 입력하는 단계(S310), 및 조건 내에서, 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계, 쿠폰의 가격, 쿠폰이 적용되는 상품의 종류 및 쿠폰의 사용 기한 중 적어도 하나를 결정하는 단계(S310)를 포함할 수 있다.Referring to Figure 3, step S250 is a step of entering conditions regarding at least one of an available coupon budget, a sales target amount, and an ROI target value (S310), and within the conditions, a correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon. It may include a step (S310) of determining at least one of the relationship, the price of the coupon, the type of product to which the coupon is applied, and the expiration date of the coupon.
일 실시 예에 따르면, 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계는 단계 S240에서 획득된 쿠폰 민감도와 쿠폰의 가격이 비례하도록 결정될 수 있다. 대상 고객은 그 특성에 따라 단계 S230에서 설정된 서브 그룹들 중 어느 하나에 대응될 수 있다. 대상 고객의 쿠폰 민감도는 대응되는 서브 그룹에 대하여 단계 S240에서 획득된 쿠폰 민감도와 같은 것으로 추정될 수 있다.According to one embodiment, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon may be determined such that the coupon sensitivity obtained in step S240 is proportional to the price of the coupon. The target customer may correspond to one of the subgroups set in step S230 depending on its characteristics. The coupon sensitivity of the target customer may be estimated to be equal to the coupon sensitivity obtained in step S240 for the corresponding subgroup.
다른 일 실시 예에 따르면, 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계는 매출 목표액에 관한 조건을 만족하면서 쿠폰의 가격의 총합(즉, 비용)이 최소가 되도록 결정될 수 있다. 보다 구체적으로, 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계는 하기 [수학식 1]로 표현되는 제1 자원 할당 문제의 해({xij})로 결정될 수 있다.According to another embodiment, the correspondence relationship between the characteristics of the target customer and the price of the coupon may be determined so that the total price (i.e., cost) of the coupon is minimized while satisfying the condition regarding the sales target amount. More specifically, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon can be determined by the solution ({x ij }) of the first resource allocation problem expressed as [Equation 1] below.
Figure PCTKR2022007984-appb-img-000001
Figure PCTKR2022007984-appb-img-000001
이때, 단계 S230에서 설정된 서브 그룹들은 서로 다른 제1 서브 그룹 내지 제m 서브 그룹(m은 2 이상의 자연수)을 포함하고, 배분된 쿠폰의 가격은 서로 다른 제1 가격 내지 제n 가격(n은 2 이상의 자연수) 중에서 선택된다고 가정한다. 이때, i는 1 이상 m 이하의 자연수이고, j는 1 이상 n 이하의 자연수이고, Ni는 제i 서브 그룹에 속하는 고객의 인원 수이고, Cj는 제j 가격이고, pij는 제i 서브 그룹에 제j 가격의 쿠폰을 제공한 경우의 구매 전환 확률이고, xij는 제i 서브 그룹에 제j 가격이 대응되었는지 여부를 나타내는 지표이고, Vi는 제i 서브 그룹의 평균 구매 액수이며, T는 매출 목표액이다. 다른 예로, pij는 제i 서브 그룹에 제j 가격의 쿠폰을 제공한 경우의 구매 전환 확률과 제i 서브 그룹에 쿠폰을 제공하지 않은 경우의 구매 전환 확률의 차이를 의미할 수도 있다.At this time, the subgroups set in step S230 include different first to mth subgroups (m is a natural number of 2 or more), and the prices of the distributed coupons are different from the first to nth prices (n is 2). It is assumed that it is selected from among natural numbers (or more). At this time, i is a natural number between 1 and m, j is a natural number between 1 and n, N i is the number of customers belonging to the ith subgroup, C j is the jth price, and p ij is the ith subgroup. is the purchase conversion probability when a coupon of the jth price is provided to the subgroup, , T is the sales target. As another example, p ij may mean the difference between the purchase conversion probability when a coupon at the jth price is provided to the ith subgroup and the purchase conversion probability when the coupon at the jth price is not provided to the ith subgroup.
이때, 계산의 편의를 위하여 pij는 단계 S240에서 획득된 선형 함수에 의해 계산될 수 있다. 다시 말하면, 상기 [수학식 1]로 표현되는 제1 자원 할당 문제를 해결하기 위해 단계 S240에서 획득된 쿠폰 민감도를 이용할 수 있다.또 다른 일 실시 예에 따르면, 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계는 쿠폰 예산에 관한 조건을 만족하면서 매출액 또는 주문 수가 최대가 되도록 결정될 수 있다. 보다 구체적으로, 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계는 하기 [수학식 2]로 표현되는 제2 자원 할당 문제의 해({xij})로 결정될 수 있다.At this time, for convenience of calculation, p ij may be calculated using the linear function obtained in step S240. In other words, the coupon sensitivity obtained in step S240 can be used to solve the first resource allocation problem expressed by [Equation 1]. According to another embodiment, between the characteristics of the target customer and the price of the coupon The correspondence relationship can be determined so that the sales amount or number of orders is maximized while satisfying the conditions regarding the coupon budget. More specifically, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon can be determined by the solution ({x ij }) of the second resource allocation problem expressed as [Equation 2] below.
Figure PCTKR2022007984-appb-img-000002
Figure PCTKR2022007984-appb-img-000002
이때, Vi'는 제i 서브 그룹에 대한 가중치이고, C는 사용 가능한 쿠폰 예산이다. 상기 [수학식 1]과 중복되는 기호에 대한 설명은 생략한다.At this time, V i ' is the weight for the ith subgroup, and C is the available coupon budget. Descriptions of symbols that overlap with [Equation 1] above are omitted.
이때, 계산의 편의를 위하여 pij는 단계 S240에서 획득된 선형 함수에 의해 계산될 수 있다. 다시 말하면, 상기 [수학식 2]로 표현되는 제2 자원 할당 문제를 해결하기 위해 단계 S240에서 획득된 쿠폰 민감도를 이용할 수 있다.At this time, for convenience of calculation, p ij may be calculated using the linear function obtained in step S240. In other words, the coupon sensitivity obtained in step S240 can be used to solve the second resource allocation problem expressed by [Equation 2].
제i 서브 그룹에 대한 가중치(Vi')가 제i 서브 그룹의 평균 구매 액수인 경우, 쿠폰 예산에 관한 조건을 만족하면서 매출액이 최대가 되도록 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계가 결정될 수 있다.If the weight (V i ') for the ith subgroup is the average purchase amount of the ith subgroup, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon is established so that sales are maximized while satisfying the conditions regarding the coupon budget. can be decided.
제i 서브 그룹에 대한 가중치(Vi')가 1인 경우, 쿠폰 예산에 관한 조건을 만족하면서 주문 수가 최대가 되도록 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계가 결정될 수 있다.If the weight (V i ') for the ith subgroup is 1, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon can be determined so that the number of orders is maximized while satisfying the conditions regarding the coupon budget.
또 다른 일 실시 예에 따르면, 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계는 매출 목표액에 관한 조건 및 쿠폰 예산에 관한 조건 중 적어도 하나를 만족하면서 ROI(return over investment) 값(즉, 매출액/비용)이 최대가 되도록 결정될 수도 있다.According to another embodiment, the correspondence relationship between the characteristics of the target customer and the price of the coupon is determined by satisfying at least one of the conditions regarding the sales target and the coupon budget while satisfying the return over investment (ROI) value (i.e., sales/ cost) may be determined to be maximized.
또 다른 실시 예들에 따르면, 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계는 ROI 값에 관한 조건을 만족하면서 비용이 최소가 되도록 또는 매출액(또는 주문 수)이 최대가 되도록 결정될 수 있다. 이때, ROI 값에 관한 조건은 하기 [수학식 3]과 같이 표현될 수 있다.According to still other embodiments, the correspondence between the characteristics of the target customer and the price of the coupon may be determined to minimize cost or maximize sales (or number of orders) while satisfying conditions regarding the ROI value. At this time, the condition regarding the ROI value can be expressed as [Equation 3] below.
Figure PCTKR2022007984-appb-img-000003
Figure PCTKR2022007984-appb-img-000003
이때, R은 ROI 목표 값이다. 상기 [수학식 1]과 중복되는 기호에 대한 설명은 생략한다.At this time, R is the ROI target value. Descriptions of symbols that overlap with [Equation 1] above are omitted.
다시 도 2를 참조하면, 단계 S260에서, 제4 정보를 기반으로 대상 고객에게 쿠폰을 배포할 수 있다. 단계 S250에서 결정된 대상 고객의 특성과 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계에 따라 쿠폰이 배포될 수 있다. Referring again to FIG. 2, in step S260, coupons may be distributed to target customers based on the fourth information. Coupons may be distributed according to the correspondence between the characteristics of the target customer determined in step S250 and the price of the coupon.
일 실시 예에 따르면, 본 개시에 따른 쿠폰 관련 정보 관리 방법은 실시간으로 판매되는 상품에 대한 정보에 의해 제4 정보를 수정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 제4 정보를 수정하는 단계는 단계 S250과 단계 S260 사이에 개재될 수 있고, 이에 따라 쿠폰이 보다 효율적으로 배분될 수 있다.According to one embodiment, the coupon-related information management method according to the present disclosure may further include the step of modifying the fourth information based on information about products sold in real time. The step of modifying the fourth information may be interposed between steps S250 and S260, and thus coupons can be distributed more efficiently.
다른 일 실시 예에 따르면, 본 개시에 따른 쿠폰 관련 정보 관리 방법은 단계 S260 이후에 대상 고객이 쿠폰을 사용한 것에 대한 제5 정보를 획득하는 단계, 및 제5 정보를 기반으로 제3 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이후, 단계 S250 및 단계 S260이 다시 진행될 수 있고, 이에 따라 쿠폰이 보다 효율적으로 배분될 수 있다.According to another embodiment, the coupon-related information management method according to the present disclosure includes obtaining fifth information about the target customer's use of the coupon after step S260, and updating third information based on the fifth information. Additional steps may be included. Afterwards, steps S250 and S260 may proceed again, and thus coupons may be distributed more efficiently.
도 4 및 도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따라 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하는 단계를 설명하기 위한 그래프들이다. 도 4 및 도 5 각각은 연속적인 값들을 갖는 그래프인 것으로 도시되었으나, 이는 설명의 편의를 위한 예시적인 것일 뿐이고 도 4 및 도 5 각각은 이산적(discrete)인 값들을 갖는 그래프일 수도 있다.Figures 4 and 5 are graphs for explaining the steps of setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure. Each of FIGS. 4 and 5 is shown as a graph with continuous values, but this is only an example for convenience of explanation, and each of FIGS. 4 and 5 may be a graph with discrete values.
도 4를 참조하면, 고객의 특성에 대한 제1 정보 중 하나의 정보는, 예를 들어, 주문 빈도(즉, 최빈성(Frequency))일 수 있다. 제1 정보 중 하나의 정보는, 예를 들어, 수치들을 기준으로 제1 내지 제5 구간들(410, 420, 430, 440, 450)로 분할될 수 있다. 이때, 수치들은 제1 내지 제5 구간들(410, 420, 430, 440, 450)의 간격이 일정하도록 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 구간(410)은 주문 빈도가 월 0 회 이상 월 3 회 미만인 구간일 수 있고, 제2 구간(420)은 주문 빈도가 월 3 회 이상 월 6 회 미만인 구간일 수 있고, 제3 구간(430)은 주문 빈도가 월 6 회 이상 월 9 회 미만인 구간일 수 있고, 제4 구간(440)은 주문 빈도가 월 9 회 이상 월 12 회 미만인 구간일 수 있으며, 제5 구간(450)은 주문 빈도가 월 12 회 이상 월 15 회 미만인 구간일 수 있다. 고객들은 주문 빈도에 따라 제1 내지 제5 구간들(410, 420, 430, 440, 450) 각각에 대응될 수 있다.Referring to FIG. 4, one piece of first information about customer characteristics may be, for example, order frequency (i.e., frequency). For example, one piece of first information may be divided into first to fifth sections 410, 420, 430, 440, and 450 based on numerical values. At this time, the numerical values may be determined so that the intervals between the first to fifth sections 410, 420, 430, 440, and 450 are constant. For example, the first section 410 may be a section in which the order frequency is 0 or more times a month and less than 3 times a month, and the second section 420 may be a section in which the order frequency is 3 or more times a month but less than 6 times a month, The third section 430 may be a section in which the order frequency is 6 or more times per month and less than 9 times per month, and the fourth section 440 may be a section in which the order frequency is 9 or more times per month but less than 12 times per month, and the fifth section ( 450) may be a section where the order frequency is 12 or more times per month but less than 15 times per month. Customers may correspond to each of the first to fifth sections 410, 420, 430, 440, and 450 according to order frequency.
도 5를 참조하면, 고객의 특성에 대한 제1 정보 중 하나의 정보는, 예를 들어, 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간(즉, 최근성(Recency))일 수 있다. 제1 정보 중 하나의 정보는, 예를 들어, 수치들을 기준으로 제1 내지 제5 구간들(510, 520, 530, 540, 550)로 분할될 수 있다. 이때, 수치들은 제1 내지 제5 구간들(510, 520, 530, 540, 550) 각각에 대응되는 고객의 인원 수가 일정하도록 결정될 수 있다. 예를 들어, 제1 구간(510)은 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간이 0 일 이상 5 일 미만인 구간일 수 있고, 제2 구간(520)은 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간이 5 일 이상 15 일 미만인 구간일 수 있고, 제3 구간(530)은 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간이 15 일 이상 30 일 미만인 구간일 수 있고, 제4 구간(540)은 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간이 30 일 이상 50 일 미만인 구간일 수 있으며, 제5 구간(550)은 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간이 50 일 이상 75 일 미만인 구간일 수 있다. 예를 들어, 제1 내지 제5 구간들(510, 520, 530, 540, 550) 각각에 대응되는 고객의 인원 수는 서로 동일할 수 있다.Referring to FIG. 5, one piece of first information about the customer's characteristics may be, for example, the elapsed time from the most recent order (i.e., recency). For example, one piece of first information may be divided into first to fifth sections 510, 520, 530, 540, and 550 based on numerical values. At this time, the numerical values may be determined so that the number of customers corresponding to each of the first to fifth sections 510, 520, 530, 540, and 550 is constant. For example, the first section 510 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is 0 to 5 days, and the second section 520 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is 5 to 15 days. The third section 530 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is more than 15 days and less than 30 days, and the fourth section 540 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is more than 30 days. The section may be less than 50 days, and the fifth section 550 may be a section in which the elapsed time from the most recent order is more than 50 days and less than 75 days. For example, the number of customers corresponding to each of the first to fifth sections 510, 520, 530, 540, and 550 may be the same.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따라 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하는 단계를 설명하기 위한 표이다.FIG. 6 is a table illustrating steps for setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
도 6을 참조하면, 고객의 특성에 대한 제1 정보는, 예를 들어, 주문 빈도 및 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간을 포함할 수 있다. Referring to Figure 6, first information about the customer's characteristics may include, for example, order frequency and time since the most recent order.
제1 정보 중 주문 빈도는, 예를 들어, 수치들을 기준으로 제1-1 구간(611), 제1-2 구간(612) 및 제1-3 구간(613)으로 분할될 수 있다. 예를 들어, 제1-1 구간(611)은 주문 빈도가 월 0 회 이상 월 5 회 미만인 구간(Low Frequency)일 수 있고, 제1-2 구간(612)은 주문 빈도가 월 5 회 이상 월 10 회 미만인 구간(Mid Frequency)일 수 있고, 제1-3 구간(613)은 주문 빈도가 월 10 회 이상인 구간(High Frequency)일 수 있다.The order frequency among the first information may be divided into, for example, a 1-1 section 611, a 1-2 section 612, and a 1-3 section 613 based on numerical values. For example, the 1-1 section 611 may be a section (Low Frequency) in which the order frequency is 0 or more times a month and less than 5 times a month, and the 1-2 section 612 may be a section (Low Frequency) in which the order frequency is 5 or more times a month. It may be a section (Mid Frequency) with an order frequency of less than 10 times (Mid Frequency), and the first to third section 613 may be a section (High Frequency) with an order frequency of 10 times or more per month.
제1 정보 중 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간은, 예를 들어, 수치들을 기준으로 제2-1 구간(621), 제2-2 구간(622) 및 제2-3 구간(623)으로 분할될 수 있다. 예를 들어, 제2-1 구간(621)은 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간이 30 일 이상인 구간(Least Recent)일 수 있고, 제2-2 구간(622)은 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간이 10일 이상 30 일 미만인 구간(Moderate Recent)일 수 있고, 제2-3 구간(623)은 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간이 10 일 미만인 구간(Most Recent)일 수 있다.The elapsed time from the most recent order among the first information may be divided into, for example, a 2-1 section 621, a 2-2 section 622, and a 2-3 section 623 based on the numerical values. You can. For example, the 2-1 section 621 may be a section where the elapsed time from the most recent order is 30 days or more (Least Recent), and the 2-2 section 622 may be a section where the elapsed time from the most recent order is 30 days or more. It may be a section of 10 to 30 days (Moderate Recent), and the second to third section 623 may be a section of less than 10 days from the most recent order (Most Recent).
이때, 구간들은 간격이 일정하도록 결정될 수도 있고, 구간들 각각에 대응되는 고객의 인원 수가 일정하도록 결정될 수도 있다.At this time, the sections may be determined to have constant intervals, or the number of customers corresponding to each section may be determined to be constant.
고객의 특성에 대한 제1 정보, 즉 주문 빈도 및 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간을 기반으로, 예를 들어, 9개의 서브 그룹들이 설정될 수 있다. 이후, 9개의 서브 그룹들 중 적어도 일부에 대해 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률에 대한 제3 정보가 획득될 수 있다.For example, nine subgroups can be set based on first information about the customer's characteristics, such as order frequency and elapsed time from the most recent order. Thereafter, third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon may be obtained for at least some of the nine subgroups.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따라 서브 그룹들 중 어느 하나에 대해 획득된 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률을 나타내는 그래프이다.Figure 7 is a graph showing the purchase conversion probability according to the price of a test coupon obtained for one of the subgroups according to an embodiment of the present disclosure.
도 7을 참조하면, 고객에게 배포되는 테스트 쿠폰의 가격은, 예를 들어, 0 달러(제1 가격), 5 달러(제2 가격), 10 달러(제3 가격), 15 달러(제4 가격), 20 달러(제5 가격) 및 25 달러(제6 가격)에서 선택될 수 있다. 다만, 이는 예시적인 것일 뿐 테스트 쿠폰의 가격, 가격의 종류 및 가격 사이의 간격은 이와 다를 수 있다.Referring to Figure 7, the prices of test coupons distributed to customers are, for example, $0 (first price), $5 (second price), $10 (third price), and $15 (fourth price). ), $20 (fifth price), and $25 (sixth price). However, this is only an example and the price of the test coupon, the type of price, and the interval between prices may be different.
어느 하나의 서브 그룹에 속하는 고객들은 지급받은 테스트 쿠폰의 가격 및 구매 전환 확률에 따라 도 7과 같이 점들로 표시될 수 있다. 이 점들의 경향성은, 예를 들어, 선형 회귀 분석 방법을 통해 선형 함수로 표현될 수 있다. Customers belonging to one subgroup may be displayed as dots as shown in FIG. 7 according to the price of the test coupon received and the purchase conversion probability. The tendency of these points can be expressed as a linear function, for example, through a linear regression analysis method.
다시 도 6을 함께 참조하면, 제1 함수(701)는 제1-2 구간(612) 및 제2-2 구간(622)에 대응되는 서브 그룹의 테스트 쿠폰의 가격에 대한 구매 전환 확률을 나타내는 선형 함수이다. 제1 함수(701)의 기울기는 해당 서브 그룹의 쿠폰 민감도를 의미한다.Referring again to FIG. 6, the first function 701 is a linear function representing the purchase conversion probability for the price of the test coupon of the subgroup corresponding to the 1-2 section 612 and the 2-2 section 622. It is a function. The slope of the first function 701 means the coupon sensitivity of the corresponding subgroup.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따라 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하는 단계를 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 8 is an example diagram illustrating the step of setting a plurality of subgroups within a group according to an embodiment of the present disclosure.
도 8을 참조하면, 고객의 특성에 대한 제1 정보는, 예를 들어, 주문 빈도, 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간 및 총 구매 금액을 포함할 수 있다. 주문 빈도, 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간 및 총 구매 금액 각각은 3개의 구간들로 분할될 수 있다. 이때, 구간들은 간격이 일정하도록 결정될 수도 있고, 구간들 각각에 대응되는 고객의 인원 수가 일정하도록 결정될 수도 있다Referring to Figure 8, first information about the customer's characteristics may include, for example, order frequency, elapsed time from the most recent order, and total purchase amount. Order frequency, elapsed time since most recent order, and total purchase amount can each be divided into three intervals. At this time, the sections may be determined to have constant intervals, and the number of customers corresponding to each section may be determined to be constant.
고객의 특성에 대한 제1 정보, 즉 주문 빈도, 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간 및 총 구매 금액을 기반으로, 예를 들어, 27개의 서브 그룹들이 설정될 수 있다. 이후, 27개의 서브 그룹들 중 적어도 일부에 대해 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률에 대한 제3 정보가 획득될 수 있다.For example, 27 subgroups can be established based on first information about the customer's characteristics, such as order frequency, elapsed time from the most recent order, and total purchase amount. Thereafter, third information about the purchase conversion probability according to the price of the test coupon may be obtained for at least some of the 27 subgroups.
다만, 이는 예시적인 것일 뿐 고객의 특성에 대한 제1 정보는 도 8을 참조하여 설명한 것과 다른 2개 이상의 정보들을 포함할 수 있고, 이 정보들 각각은 2개 이상의 구간들로 분할될 수도 있으며, 서브 그룹들의 개수는 이에 따라 달라질 수 있다.However, this is only an example and the first information about the customer's characteristics may include two or more pieces of information different from that described with reference to FIG. 8, and each of these pieces of information may be divided into two or more sections. The number of subgroups may vary accordingly.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 개시의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 개시의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 개시의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.Meanwhile, the specification and drawings disclose preferred embodiments of the present disclosure, and although specific terms are used, these are used in a general sense to easily explain the technical content of the present disclosure and aid understanding of the invention. It is not intended to limit the scope of the disclosure. In addition to the embodiments disclosed herein, it is obvious to those skilled in the art that other modifications based on the technical idea of the present disclosure can be implemented.
전술한 실시 예들에 따른 전자 장치 또는 단말은, 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서 상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-Access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다. The electronic device or terminal according to the above-described embodiments includes a processor, memory for storing and executing program data, permanent storage such as a disk drive, a communication port for communicating with an external device, a touch panel, and a key. , and may include user interface devices such as buttons. Methods implemented as software modules or algorithms may be stored on a computer-readable recording medium as computer-readable codes or program instructions executable on the processor. Here, computer-readable recording media include magnetic storage media (e.g., ROM (read-only memory), RAM (random-access memory), floppy disk, hard disk, etc.) and optical read media (e.g., CD-ROM). ), DVD (Digital Versatile Disc), etc. The computer-readable recording medium is distributed among computer systems connected to a network, so that computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner. The media may be readable by a computer, stored in memory, and executed by a processor.
본 실시 예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩 업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 본 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler), 파이썬(Python) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 실시 예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.This embodiment can be represented by functional block configurations and various processing steps. These functional blocks may be implemented in various numbers of hardware or/and software configurations that execute specific functions. For example, embodiments include integrated circuit configurations such as memory, processing, logic, look-up tables, etc. that can execute various functions under the control of one or more microprocessors or other control devices. can be hired. Similar to how the components can be implemented as software programming or software elements, the present embodiments include various algorithms implemented as combinations of data structures, processes, routines or other programming constructs, such as C, C++, Java ( It can be implemented in a programming or scripting language such as Java, assembler, Python, etc. Functional aspects may be implemented as algorithms running on one or more processors. Additionally, this embodiment may employ conventional technologies for electronic environment settings, signal processing, and/or data processing. Terms such as “mechanism,” “element,” “means,” and “composition” can be used broadly and are not limited to mechanical and physical components. The term may include the meaning of a series of software routines in connection with a processor, etc.
전술한 실시 예들은 일 예시일 뿐 후술하는 청구항들의 범위 내에서 다른 실시 예들이 구현될 수 있다.The above-described embodiments are merely examples and other embodiments may be implemented within the scope of the claims described below.

Claims (17)

  1. 전자 장치의 쿠폰 관련 정보 관리 방법에 있어서,In a method of managing coupon-related information on an electronic device,
    적어도 하나의 고객을 포함하는 그룹에 테스트 쿠폰을 배포하는 단계;distributing test coupons to a group including at least one customer;
    상기 고객의 특성에 대한 제1 정보 및 상기 고객이 상기 테스트 쿠폰을 사용한 것에 대한 제2 정보를 획득하는 단계;Obtaining first information about the customer's characteristics and second information about the customer's use of the test coupon;
    상기 제1 정보를 기반으로, 상기 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하는 단계;Setting a plurality of subgroups within the group based on the first information;
    상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 기반으로, 상기 서브 그룹들 중 적어도 일부에 대해 상기 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률에 대한 제3 정보를 획득하는 단계;Based on the first information and the second information, obtaining third information about a purchase conversion probability according to the price of the test coupon for at least some of the subgroups;
    상기 제3 정보를 기반으로, 배포할 쿠폰 및 상기 쿠폰의 대상 고객의 특성에 대한 제4 정보를 확인하는 단계; 및Based on the third information, confirming fourth information about the coupon to be distributed and the characteristics of the target customer of the coupon; and
    상기 제4 정보를 기반으로, 상기 대상 고객에게 상기 쿠폰을 배포하는 단계를 포함하는,Comprising the step of distributing the coupon to the target customer based on the fourth information,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  2. 제1항에 있어서,According to paragraph 1,
    상기 제1 정보는 가장 최근 주문으로부터의 경과 시간, 주문 빈도, 총 구매 금액, 일 회당 주문 금액 및 이전 쿠폰 사용 횟수 중 적어도 하나의 정보를 포함하는,The first information includes at least one of the following: elapsed time from the most recent order, order frequency, total purchase amount, order amount per day, and number of previous coupon uses.
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  3. 제1항에 있어서,According to paragraph 1,
    상기 그룹 내에 상기 서브 그룹들을 설정하는 단계는:The steps of setting the subgroups within the group are:
    상기 제1 정보 중 적어도 하나의 정보를 적어도 하나의 수치를 기준으로 둘 이상의 구간들로 분할하는 단계; 및dividing at least one piece of the first information into two or more sections based on at least one numerical value; and
    상기 그룹의 상기 고객을 상기 구간들 각각에 대응시키는 단계를 포함하는,Comprising the step of corresponding the customer of the group to each of the sections,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  4. 제3항에 있어서,According to paragraph 3,
    상기 적어도 하나의 수치는 상기 구간들의 간격이 일정하도록 결정되는,The at least one numerical value is determined such that the interval between the sections is constant,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  5. 제3항에 있어서,According to paragraph 3,
    상기 적어도 하나의 수치는 상기 구간들 각각에 대응되는 상기 고객의 인원 수가 일정하도록 결정되는,The at least one numerical value is determined so that the number of customers corresponding to each of the sections is constant,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  6. 제1항에 있어서,According to paragraph 1,
    상기 제4 정보를 확인하는 단계는:The step of confirming the fourth information is:
    사용 가능한 쿠폰 예산, 매출 목표액 및 ROI 목표 값 중 적어도 하나에 관한 조건을 입력하는 단계; 및Entering conditions regarding at least one of an available coupon budget, a sales target amount, and an ROI target value; and
    상기 조건 내에서, 상기 대상 고객의 특성과 상기 쿠폰의 가격 사이의 대응 관계, 상기 쿠폰의 가격, 상기 쿠폰이 적용되는 상품의 종류 및 상기 쿠폰의 사용 기한 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함하는,Within the conditions, determining at least one of a correspondence relationship between the characteristics of the target customer and the price of the coupon, the price of the coupon, the type of product to which the coupon applies, and the expiration date of the coupon,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  7. 제6항에 있어서,According to clause 6,
    상기 제3 정보를 획득하는 단계는, 상기 서브 그룹들 각각의 쿠폰 민감도를 획득하는 단계를 포함하고,Obtaining the third information includes obtaining coupon sensitivity for each of the subgroups,
    상기 쿠폰 민감도를 획득하는 단계는, 선형 회귀 분석 방법을 이용하여 상기 테스트 쿠폰의 가격에 대한 상기 구매 전환 확률을 선형 함수로 표현하는 단계, 및 상기 선형 함수의 기울기를 계산하는 단계를 포함하고,Obtaining the coupon sensitivity includes expressing the purchase conversion probability for the price of the test coupon as a linear function using a linear regression analysis method, and calculating the slope of the linear function,
    상기 대응 관계는 상기 쿠폰 민감도와 상기 쿠폰의 가격이 비례하도록 결정되는,The correspondence relationship is determined so that the coupon sensitivity and the price of the coupon are proportional,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  8. 제6항에 있어서,According to clause 6,
    상기 대응 관계는 상기 매출 목표액에 관한 조건을 만족하면서 상기 쿠폰의 가격의 총합이 최소가 되도록 결정되는,The correspondence relationship is determined so that the total price of the coupon is minimum while satisfying the conditions regarding the sales target amount,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  9. 제6항에 있어서,According to clause 6,
    상기 대응 관계는 상기 쿠폰 예산에 관한 조건을 만족하면서 매출액이 최대가 되도록 결정되는,The correspondence relationship is determined to maximize sales while satisfying the conditions regarding the coupon budget,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  10. 제6항에 있어서,According to clause 6,
    상기 대응 관계는 상기 쿠폰 예산에 관한 조건을 만족하면서 주문 수가 최대가 되도록 결정되는,The correspondence relationship is determined so that the number of orders is maximized while satisfying the conditions regarding the coupon budget,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  11. 제6항에 있어서,According to clause 6,
    상기 대응 관계는 상기 매출 목표액에 관한 조건 및 상기 쿠폰 예산에 관한 조건 중 적어도 하나를 만족하면서 ROI 값(즉, 매출액/상기 쿠폰의 가격의 총합)이 최대가 되도록 결정되는,The correspondence relationship is determined so that the ROI value (i.e., total sales amount/price of the coupon) is maximized while satisfying at least one of the conditions regarding the sales target amount and the conditions regarding the coupon budget.
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  12. 제6항에 있어서,According to clause 6,
    상기 대응 관계는 상기 ROI 목표 값에 관한 조건을 만족하면서 상기 쿠폰의 가격의 총합이 최소가 되도록, 또는 매출액이 최대가 되도록 결정되는,The correspondence relationship is determined so that the total price of the coupon is minimum or the sales amount is maximum while satisfying the conditions regarding the ROI target value.
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  13. 제1항에 있어서,According to paragraph 1,
    서로 다른 가격의 상기 테스트 쿠폰은 상기 그룹의 상기 고객에게 무작위로 배포되는,The test coupons of different prices are randomly distributed to the customers in the group,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  14. 제1항에 있어서,According to paragraph 1,
    실시간으로 판매되는 상품에 대한 정보에 의해 상기 제4 정보를 수정하는 단계를 더 포함하는,Further comprising the step of modifying the fourth information based on information about products sold in real time,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  15. 제1항에 있어서,According to paragraph 1,
    상기 대상 고객에게 상기 쿠폰을 배포하는 단계 이후에, 상기 대상 고객이 상기 쿠폰을 사용한 것에 대한 제5 정보를 획득하는 단계, 및 상기 제5 정보를 기반으로 상기 제3 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함하는,After distributing the coupon to the target customer, it further includes obtaining fifth information about the target customer's use of the coupon, and updating the third information based on the fifth information. doing,
    쿠폰 관련 정보 관리 방법.How to manage coupon-related information.
  16. 제1항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 비일시적 저장 매체.A non-transitory computer-readable storage medium that records a program for executing the method of claim 1 on a computer.
  17. 쿠폰 관련 정보 관리 방법을 위한 전자 장치에 있어서,In an electronic device for a method of managing coupon-related information,
    적어도 하나의 명령어를 저장하는 메모리; 및a memory storing at least one instruction; and
    상기 적어도 하나의 명령어에 기초하여, 적어도 하나의 고객을 포함하는 그룹에 테스트 쿠폰을 배포하고, 상기 고객의 특성에 대한 제1 정보 및 상기 고객이 상기 테스트 쿠폰을 사용한 것에 대한 제2 정보를 획득하고, 상기 제1 정보를 기반으로 상기 그룹 내에 복수의 서브 그룹들을 설정하고, 상기 제1 정보 및 상기 제2 정보를 기반으로 상기 서브 그룹들 중 적어도 일부에 대해 상기 테스트 쿠폰의 가격에 따른 구매 전환 확률에 대한 제3 정보를 획득하고, 상기 제3 정보를 기반으로 배포할 쿠폰 및 상기 쿠폰의 대상 고객의 특성에 대한 제4 정보를 확인하며, 상기 제4 정보를 기반으로 상기 대상 고객에게 상기 쿠폰을 배포하는 프로세서를 포함하는,Based on the at least one command, distribute a test coupon to a group including at least one customer, obtain first information about the customer's characteristics and second information about the customer's use of the test coupon, and , Setting a plurality of subgroups within the group based on the first information, and purchase conversion probability according to the price of the test coupon for at least some of the subgroups based on the first information and the second information Obtain third information about the coupon to be distributed based on the third information and fourth information about the characteristics of the target customer of the coupon, and provide the coupon to the target customer based on the fourth information. Including a processor that distributes,
    전자 장치.Electronic devices.
PCT/KR2022/007984 2022-05-31 2022-06-07 Coupon-related information management method and electronic device therefor WO2023234450A1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220066651A KR20230166544A (en) 2022-05-31 2022-05-31 Coupon-related information managing method and electronic device for the same
KR10-2022-0066651 2022-05-31

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023234450A1 true WO2023234450A1 (en) 2023-12-07

Family

ID=89025123

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2022/007984 WO2023234450A1 (en) 2022-05-31 2022-06-07 Coupon-related information management method and electronic device therefor

Country Status (3)

Country Link
KR (1) KR20230166544A (en)
TW (1) TW202349306A (en)
WO (1) WO2023234450A1 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140109574A (en) * 2013-03-05 2014-09-16 (주) 씨엠에스시스템 Sample goods providing system
KR20170021171A (en) * 2015-08-17 2017-02-27 주식회사 케이티 Method and device for providing marketing service
JP2017204117A (en) * 2016-05-11 2017-11-16 大日本印刷株式会社 Coupon distribution device and coupon distribution program
US20180012246A1 (en) * 2016-07-08 2018-01-11 Ali Kamarei Method of Selectively Displaying Electronic Coupons In Real Time Depending On Market Conditions
JP2021515337A (en) * 2018-04-20 2021-06-17 ベイジン ディディ インフィニティ テクノロジー アンド ディベロップメント カンパニー リミティッド System and method for issuing coupons

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20140109574A (en) * 2013-03-05 2014-09-16 (주) 씨엠에스시스템 Sample goods providing system
KR20170021171A (en) * 2015-08-17 2017-02-27 주식회사 케이티 Method and device for providing marketing service
JP2017204117A (en) * 2016-05-11 2017-11-16 大日本印刷株式会社 Coupon distribution device and coupon distribution program
US20180012246A1 (en) * 2016-07-08 2018-01-11 Ali Kamarei Method of Selectively Displaying Electronic Coupons In Real Time Depending On Market Conditions
JP2021515337A (en) * 2018-04-20 2021-06-17 ベイジン ディディ インフィニティ テクノロジー アンド ディベロップメント カンパニー リミティッド System and method for issuing coupons

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230166544A (en) 2023-12-07
TW202349306A (en) 2023-12-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5735492B2 (en) Measuring the effectiveness of online advertising campaigns
WO2022177051A1 (en) Method and electronic device for providing membership-related information
CN110348894B (en) Method and device for displaying resource advertisement and electronic equipment
WO2022169013A1 (en) Apparatus for processing item sales information, and method therefor
WO2015026184A1 (en) Method for recommending mobile payment card on basis of payment card use location and past payment history, and management server applying same
US11276087B2 (en) Systems and methods for providing targeted content across user channels
CN110324414B (en) Resource bit flow distribution method and device and electronic equipment
WO2021251697A1 (en) Personal data mediation system
WO2022186409A1 (en) Device for providing benefit information about payment means, and method therefor
WO2022177052A1 (en) Method and electronic device for sharing item related information
WO2019216621A1 (en) Benefit-providing discount mall system and operation method thereof
JP2011022675A (en) Advertisement charging device and method
WO2023234450A1 (en) Coupon-related information management method and electronic device therefor
WO2017026561A1 (en) Customer value based customer exchange system and method thereof
WO2023033216A1 (en) Method for providing cart page in product sales service and electronic apparatus therefor
JP7308382B2 (en) Alliance support system between recruitment agencies
WO2023106484A1 (en) Electronic device for providing discount information, and method therefor
WO2021153867A1 (en) Integrated open market management system using search keyword
WO2014189231A1 (en) Advertisement service system and method for sequentially exposing two popup windows
WO2023182558A1 (en) Electronic apparatus for processing item sales information and method therefor
WO2019160246A1 (en) Goods recommendation management system and method
WO2015133693A1 (en) Advertisement service providing method and devices for performing same
WO2023128041A1 (en) Electronic device for providing deferred payment information and method therefor
WO2023204333A1 (en) Electronic device for providing user profile information and method therefor
WO2022265142A1 (en) Electronic device for providing advertisement content, and method therefor

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22944988

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1