[0001][0001] 본 발명은 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히, 사용자가 쇼핑몰에 등록한 자신의 제품의 순위를 확인하고 추적하거나, 제품의 순위를 상승시키기 위한 마케팅 제안 정보를 획득할 수 있도록 제품 순위 확인 추적 및 마케팅 제안 정보 제공의 수행이 가능한 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.
[0002][0002] 최근 들어 유무선 통신기술의 급격한 발달과 그 기반이 되는 통신망의 확대 보급으로 온라인 쇼핑몰이 널리 보급되어 있다. 온라인 쇼핑몰은 인터넷을 이용한 대표적인 전자상거래로서, 오프라인(Off line)의 매장들이 인터넷에서 가상 매장으로 구현되고 방문자(구매자)들은 인터넷을 접속한 다음 온라인 매장에 진열되어 있는 다양한 종류의 상품에 대한 분석과 상품평가, 다른 매장의 동일 상품과 비교 견적을 통해 원하는 상품을 편리하게 구매 할 수 있게 해준다.
[0003][0003] 한편, 판매자의 입장에서는 온라인 쇼핑몰에서의 자신의 제품의 고객유입량 및 매출 등의 상관관계 등에 대해 분석할 필요가 있다. 종래의 온라인 쇼핑몰 매출 분석은 온라인 쇼핑몰 자체에서 상점 홈페이지를 접속하는 로그분석을 통해 방문자의 수를 분석하고, 방문자의 유입경로 분석, 유입량/매출의 상관관계를 분석하고 있다. 그러나, 이 시스템은 하나의 온라인 쇼핑몰 즉, 자신의 쇼핑몰로의 유입량/매출만을 체크할 수 있다. 예컨대, 하나의 온라인 쇼핑몰에서 자체에서 판매되는 다수 브랜드 제품에 대해서 분석 가능이 가능하며, 주로 상품의 선정에서 진열 및 판매까지의 전반적인 운영을 관리하는 총괄 관리자(Merchandiser : MD) 등이 제품의 판매전략 등을 위해 이러한 제품의 분석정보를 활용하게 된다. 하지만 이러한 분석정보는 해당 온라인 쇼핑몰에서만 활용되고 독점될 뿐 제품의 판매자 또는 제조자에게는 제공되지 않는다.
[0004][0004] 이러한 상황에서 각종 온라인 쇼핑몰에서는 자신들이 판매자의 상점 홈페이지의 순위를 결정하는 지표들을 공개하고 있으며, 판매자는 상점 홈페이지의 순위를 높이기 위해 해당 지표들을 이용할 수 있다. 하지만, 온라인 쇼핑몰들이 공개한 지표들을 처리하는 알고리즘은 공개되고 있지 않기 때문에, 판매자가 자신의 상점 홈페이지를 온라인 쇼핑몰에서 상위에 노출하기 위해서는 무수한 시행착오 및 비용이 소비될 수 있는 문제점이 존재한다.
[0005][0005] 한국등록특허 제10-1575640호
[0006][0006] 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 사용자의 요청에 따라 제품의 순위를 제공하거나, 제품의 순위를 기 설정된 기간동안 추적하거나, 제품의 순위를 상승시키기 위한 마케팅 제안 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.
[0007][0007] 위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자 단말기 및 적어도 하나의 쇼핑몰 서버와 연결되어 상기 사용자 단말기에 제품 순위 또는 마케팅 제안 정보를 제공하도록 형성되는 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템이 제공된다.
[0008][0008] 상기 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템은, 상기 사용자 단말기로부터 입력받은 입력 정보를 전달 받아 처리하여 사용자 정보를 생성하도록 형성되는 사용자 정보 처리부; 상기 적어도 하나의 쇼핑몰 서버로부터 쇼핑몰 정보를 획득하여 처리하도록 형성되는 쇼핑몰 정보 처리부; 상기 쇼핑몰 정보를 이용하여 각각의 상기 쇼핑몰 서버에서 사용하는 노출 알고리즘을 예측하고, 상기 쇼핑몰 정보의 기계학습을 통해 예측한 상기 노출 알고리즘의 정확도를 증가시키도록 형성되는 노출 알고리즘 예측부; 및 예측한 상기 제품 노출 알고리즘을 이용하여 특정 제품에 대한 마케팅 방법을 상기 사용자 단말기에 상기 마케팅 제안 정보로 전달하도록 형성되는 마케팅 제안부;를 포함한다.
[0009][0009] 상기 입력 정보는 사용자 요청 정보, 사용자 고유 정보, 제품 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 사용자 정보 처리부는, 상기 입력 정보 중 사용자가 상기 사용자 단말기를 통해 제공받고자 하는 정보인 사용자 요청 정보를 확인하도록 형성되는 사용자 요청 정보 확인 모듈; 상기 입력 정보 중 복수의 사용자를 각각 구분하기 위해 형성되는 사용자 고유 정보를 획득하여 처리하도록 형성되는 사용자 고유 정보 처리 모듈; 및 상기 입력 정보 중 상기 제품 정보를 획득하여 해당 제품을 포함하는 상기 사용자의 마켓 정보를 획득하도록 형성되는 사용자 마켓 정보 처리 모듈;을 포함하도록 형성될 수 있다.
[0010][0010] 상기 사용자 요청 정보는 제품 순위 확인 요청 신호, 제품 순위 추적 요청 신호, 마케팅 제안 요청 신호 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 제품 순위 확인 요청 신호는 상기 사용자가 등록한 특정 제품의 적어도 하나의 쇼핑몰에서의 순위 확인을 요청하는 신호이고, 상기 제품 순위 추적 요청 신호는 상기 사용자가 등록한 특정 제품의 순위를 기 설정된 기간 이상 추적한 누적 기록을 요청하는 신호이며, 상기 마케팅 제안 요청 신호는 상기 사용자 단말기를 통해 입력된 특정 제품의 순위를 상승시키기 위한 마케팅 제안 정보를 요청하는 신호를 포함할 수 있다.
[0011][0011] 상기 쇼핑몰 정보는 상기 쇼핑몰 서버 별 공개 지표 또는 상기 쇼핑몰 서버 별 제품 정보 중 어느 하나를 포함하며, 상기 쇼핑몰 정보 처리부는, 상기 쇼핑몰 정보로부터 적어도 하나의 상기 쇼핑몰 서버 별 공개 지표를 획득하도록 형성되는 쇼핑몰 공개 지표 획득 모듈; 상기 쇼핑몰 정보로부터 적어도 하나의 제품 순위를 상기 쇼핑몰 서버 별로 각각 획득하도록 형성되는 쇼핑몰 제품 순위 획득 모듈; 및 상기 쇼핑몰 제품 순위를 누적하여 저장하는 쇼핑몰 제품 순위 누적 모듈;을 포함하도록 형성될 수 있다.
[0012][0012] 상기 공개 지표는 적합도, 인기도, 신뢰도 중 적어도 하나이며 상기 적합도는 소비자의 검색 의도에 적합한 상품인지를 판단하는 지표이고, 상기 인기도는 상기 소비자가 많이 찾고 많이 판매되는 상품인지를 판단하는 지표이며, 상기 신뢰도는 상품 정보가 신뢰할 수 있는 상품인지를 판단하는 지표일 수 있다.
[0013][0013] 상기 적합도는 상품명, 카테고리, 제조사 브랜드 및 속성 태그 중 적어도 하나를 이용하여 획득되고, 상기 인기도는 판매 실적, 리뷰수, 최신성, 별점 및 클릭수 중 적어도 하나를 이용하여 획득되며, 상기 신뢰도는 상품명 SEO 및 쇼핑몰 페널티 중 적어도 하나를 이용하여 획득될 수 있다.
[0014][0014] 상기 노출 알고리즘 예측부는, 상기 쇼핑몰 정보를 누적하도록 형성되는 쇼핑몰 정보 누적 모듈; 제품 정보로부터 제품에 대한 세부 정보 및 해당 제품의 공개 지표에 대응하는 정보를 포함하는 제품 세부 정보를 획득하도록 형성되는 쇼핑몰 제품 세부 정보 획득 모듈; 및 각각의 상기 제품 세부 정보 및 각각의 상기 제품 순위의 변화를 이용하여 상기 제품 노출 알고리즘을 예측하도록 형성되는 제품 노출 알고리즘 예측 모듈;을 포함하도록 형성되며, 상기 공개 지표는 적합도, 인기도, 신뢰도 중 적어도 하나일 수 있다.
[0015][0015] 상기 제품에 대한 세부 정보는 상기 쇼핑몰 서버에 노출되는 제품 관련 정보이며, 제품 설명 내용, 제품 대표 사진 및 제품 제목 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제품 노출 알고리즘은, 상기 쇼핑몰 서버 별로 획득되며, 각각의 상기 쇼핑몰 서버에서 상기 제품의 순위 변화를 위해 필요한 상기 공개 지표 별 기준값을 획득하도록 형성될 수 있다.
[0016][0016] 상기 제품 노출 알고리즘 예측 모듈은, 상기 제품의 공개 지표에 대응하는 정보 또는 상기 제품에 대한 세부 정보의 변화를 확인하고, 확인한 변화에 따른 제품 순위 변화를 학습하도록 형성될 수 있다.
[0017][0017] 상기 마케팅 제안부는, 상기 사용자 단말기로부터 상기 사용자가 선택한 선택 키워드를 획득하도록 형성되는 선택 키워드 획득 모듈; 상기 선택 키워드를 분석하고, 상기 제품 노출 알고리즘을 이용하여 상기 사용자가 요청한 특정 제품에 대한 필요 지표를 계산하며 선택 키워드 분석 결과를 생성하도록 형성되는 필요 지표 계산 모듈; 상기 필요 지표의 기준값에 도달하기 위한 상기 특정 제품의 요구 수치를 계산하고, 상기 선택 키워드 분석 결과를 포함하는 계산 결과를 출력하도록 형성되는 계산 결과 출력 모듈; 및 상기 선택 키워드 분석 결과 및 상기 계산 결과를 포함하는 상기 특정 제품에 대한 마케팅 방법인 마케팅 정보를 생성하고 상기 사용자 단말기로 전달하도록 형성되는 마케팅 정보 제안 모듈;을 포함하도록 형성되며, 상기 필요 지표는, 상기 특정 제품의 상기 공개 지표에 대응하는 현재 정보가 상기 제품 노출 알고리즘을 이용하여 획득한 기준값 미만인 공개 지표일 수 있다.
[0018][0018] 본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자 단말기 및 적어도 하나의 쇼핑몰 서버와 연결되어 상기 사용자 단말기에 제품 순위 또는 마케팅 제안 정보를 제공하도록 형성되는 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법이 제공된다. 상기 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법은, 사용자 정보 처리부를 이용하여 상기 사용자 단말기로부터 입력받은 입력 정보를 전달 받아 처리하여 사용자 정보를 생성하는 단계; 쇼핑몰 정보 처리부를 이용하여 상기 적어도 하나의 쇼핑몰 서버로부터 쇼핑몰 정보를 획득하여 처리하는 단계; 노출 알고리즘 예측부를 통해 상기 쇼핑몰 정보를 이용하여 각각의 상기 쇼핑몰 서버에서 사용하는 노출 알고리즘을 예측하고, 상기 쇼핑몰 정보의 기계학습을 통해 예측한 상기 노출 알고리즘의 정확도를 증가시키는 단계; 및 마케팅 제안부를 통해 예측한 상기 제품 노출 알고리즘을 이용하여 특정 제품에 대한 마케팅 방법을 상기 사용자 단말기에 상기 마케팅 제안 정보로 전달하는 단계;를 포함한다.
[0019][0019] 상기 입력 정보는 사용자 요청 정보, 사용자 고유 정보, 제품 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 사용자 정보를 생성하는 단계는, 상기 입력 정보 중 사용자가 상기 사용자 단말기를 통해 제공받고자 하는 정보인 사용자 요청 정보를 확인하는 단계; 상기 입력 정보 중 복수의 사용자를 각각 구분하기 위해 형성되는 사용자 고유 정보를 획득하여 처리하는 단계; 및 상기 입력 정보 중 상기 제품 정보를 획득하여 해당 제품을 포함하는 상기 사용자의 마켓 정보를 획득하는 단계;를 포함하도록 형성될 수 있다.
[0020][0020] 상기 사용자 요청 정보는 제품 순위 확인 요청 신호, 제품 순위 추적 요청 신호, 마케팅 제안 요청 신호 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 제품 순위 확인 요청 신호는 상기 사용자가 등록한 특정 제품의 적어도 하나의 쇼핑몰에서의 순위 확인을 요청하는 신호이고, 상기 제품 순위 추적 요청 신호는 상기 사용자가 등록한 특정 제품의 순위를 기 설정된 기간 이상 추적한 누적 기록을 요청하는 신호이며, 상기 마케팅 제안 요청 신호는 상기 사용자 단말기를 통해 입력된 특정 제품의 순위를 상승시키기 위한 마케팅 제안 정보를 요청하는 신호를 포함할 수 있다.
[0021][0021] 상기 쇼핑몰 정보는 상기 쇼핑몰 서버 별 공개 지표 또는 상기 쇼핑몰 서버 별 제품 정보 중 어느 하나를 포함하며, 상기 쇼핑몰 정보를 획득하여 처리하는 단계는, 상기 쇼핑몰 정보로부터 적어도 하나의 상기 쇼핑몰 서버 별 공개 지표를 획득하는 단계; 상기 쇼핑몰 정보로부터 적어도 하나의 제품 순위를 상기 쇼핑몰 서버 별로 각각 획득하는 단계; 및 상기 쇼핑몰 제품 순위를 누적하여 저장하는 단계;를 포함하도록 형성될 수 있다.
[0022][0022] 상기 공개 지표는 적합도, 인기도, 신뢰도 중 적어도 하나이며 상기 적합도는 소비자의 검색 의도에 적합한 상품인지를 판단하는 지표이고, 상기 인기도는 상기 소비자가 많이 찾고 많이 판매되는 상품인지를 판단하는 지표이며, 상기 신뢰도는 상품 정보가 신뢰할 수 있는 상품인지를 판단하는 지표일 수 있다.
[0023][0023] 상기 적합도는 상품명, 카테고리, 제조사 브랜드 및 속성 태그 중 적어도 하나를 이용하여 획득되고, 상기 인기도는 판매 실적, 리뷰수, 최신성, 별점 및 클릭수 중 적어도 하나를 이용하여 획득되며, 상기 신뢰도는 상품명 SEO 및 쇼핑몰 페널티 중 적어도 하나를 이용하여 획득될 수 있다.
[0024][0024] 상기 노출 알고리즘을 예측하고, 상기 쇼핑몰 정보의 기계학습을 통해 예측한 상기 노출 알고리즘의 정확도를 증가시키는 단계는, 상기 쇼핑몰 정보를 누적하는 단계; 제품 정보로부터 제품에 대한 세부 정보 및 해당 제품의 상기 공개 지표에 대응하는 정보를 포함하는 제품 세부 정보를 획득하는 단계; 및 각각의 상기 제품 세부 정보 및 각각의 상기 제품 순위의 변화를 이용하여 상기 제품 노출 알고리즘을 예측하는 단계;를 포함하고, 상기 공개 지표는 적합도, 인기도, 신뢰도 중 적어도 하나일 수 있다.
[0025][0025] 상기 제품에 대한 세부 정보는 상기 쇼핑몰 서버에 노출되는 제품 관련 정보이며, 제품 설명 내용, 제품 대표 사진 및 제품 제목 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제품 노출 알고리즘은, 상기 쇼핑몰 서버 별로 획득되며, 각각의 상기 쇼핑몰 서버에서 상기 제품의 순위 변화를 위해 필요한 상기 공개 지표 별 기준값을 획득하도록 형성될 수 있다.
[0026][0026] 상기 제품 노출 알고리즘을 예측하는 단계는, 상기 제품의 공개 지표에 대응하는 정보 또는 상기 제품에 대한 세부 정보의 변화를 확인하고, 확인한 변화에 따른 제품 순위 변화를 학습하도록 형성될 수 있다.
[0027][0027] 상기 사용자 단말기에 상기 마케팅 제안 정보로 전달하는 단계는, 상기 사용자 단말기로부터 상기 사용자가 선택한 선택 키워드를 획득하는 단계; 상기 선택 키워드를 분석하고, 상기 제품 노출 알고리즘을 이용하여 상기 사용자가 요청한 특정 제품에 대한 필요 지표를 계산하며, 선택 키워드 분석 결과를 생성하는 단계; 상기 필요 지표의 기준값에 도달하기 위한 상기 특정 제품의 요구 수치를 계산하고, 상기 선택 키워드 분석 결과를 포함하는 계산 결과를 출력하는 단계; 및 상기 선택 키워드 분석 결과 및 상기 계산 결과를 포함하는 상기 특정 제품에 대한 마케팅 방법인 마케팅 정보를 생성하고 상기 사용자 단말기로 전달하는 단계;를 포함하도록 형성되며, 상기 필요 지표는, 상기 특정 제품의 상기 공개 지표에 대응하는 현재 정보가 상기 제품 노출 알고리즘을 이용하여 획득한 기준값 미만인 공개 지표일 수 있다.
[0028][0028] 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템 및 방법은 사용자의 요청에 따라 제품의 순위를 제공하거나, 제품의 순위를 기 설정된 기간동안 추적하거나, 제품의 순위를 상승시키기 위한 마케팅 제안 정보를 사용자에게 제공할 수 있는 효과가 있다.
[0029][0029] 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템을 간단히 나타낸 블록도이다. 도 2는 도 1의 사용자 정보 처리부를 나타낸 블록도이다. 도 3은 도 1의 쇼핑몰 정보 처리부를 나타낸 블록도이다. 도 4는 도 1의 노출 알고리즘 예측부를 나타낸 블록도이다. 도 5는 도 1의 마케팅 제안부를 나타낸 블록도이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법을 나타낸 순서도이다. 도 7은 도 6의 단계 S111을 나타낸 순서도이다. 도 8은 도 6의 단계 S113을 나타낸 순서도이다. 도 9는 도 9의 단계 S115를 나타낸 순서도이다. 도 10은 도 6의 단계 S117을 나타낸 순서도이다.
[0030][0030] 이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.
[0031][0031] 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템을 간단히 나타낸 블록도이고, 도 2는 도 1의 사용자 정보 처리부를 나타낸 블록도이며, 도 3은 도 1의 쇼핑몰 정보 처리부를 나타낸 블록도이고, 도 4는 도 1의 노출 알고리즘 예측부를 나타낸 블록도이며, 도 5는 도 1의 마케팅 제안부를 나타낸 블록도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 5를 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템에 대하여 보다 상세히 설명하도록 한다.
[0032][0032] 도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템(110)은 사용자 단말기(120) 및 쇼핑몰 서버(130)와 유선 또는 무선 통신망을 이용하여 연결되도록 형성된다. 이때, 사용자 단말기(120) 및 쇼핑몰 서버(130)는 복수개가 연결될 수도 있다. 여기서 사용자 단말기(120)는 일반적으로 인터넷 마켓을 운영하는 사업자가 소유하는 단말기 일 수 있으며, 쇼핑몰 서버(130)는 아마존, G마켓, 11번가, 쿠팡 등 인터넷 마켓이 입점 가능한 쇼핑몰 서버일 수 있다.
[0033][0033] 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템(110)은, 사용자 단말기(120)로부터 요청 정보를 전달 받고, 요청 정보에 대응하는 결과를 사용자 단말기(120)로 제공하며, 복수의 쇼핑몰 서버(130)로부터 관련 정보를 획득하여 처리하도록 형성된다. 이를 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템(110)은 사용자 정보 처리부(111), 쇼핑몰 정보 처리부(113), 노출 알고리즘 예측부(115) 및 마케팅 제안부(117)를 포함하여 형성될 수 있다.
[0034][0034] 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보 처리부(111)는 사용자 단말기(120)로부터 입력 받는 입력 정보를 전달 받아 처리하여 사용자 정보를 생성하도록 형성된다. 여기서 입력 정보는 사용자 요청 정보, 사용자 고유 정보 및 제품 정보를 포함할 수 있다. 사용자 정보 처리부(111)는 입력 정보를 처리하기 위해 도 2에 도시된 바와 같이 사용자 요청 정보 확인 모듈(211), 사용자 고유 정보 처리 모듈(212) 및 사용자 마켓 정보 처리 모듈(213)을 포함하여 형성될 수 있다.
[0035][0035] 사용자 요청 정보 확인 모듈(211)은 입력 정보 중 사용자가 사용자 단말기(120)를 통해 제공받고자 하는 정보인 사용자 요청 정보를 확인하도록 형성된다. 여기서 사용자 요청 정보는, 제품 순위 확인 요청 신호, 제품 순위 추적 요청 신호 및 마케팅 제안 요청 신호 중 어느 하나일 수 있다.
[0036][0036] 제품 순위 확인 요청 신호는 사용자가 인터넷 마켓에 등록한 특정 제품의 순위를 적어도 하나의 쇼핑몰 서버(130)에서 확인하는 것을 요청하는 신호일 수 있다.
[0037][0037] 제품 순위 추적 요청 신호는 사용자가 인터넷 마켓에 등록한 제품 중 사용자가 요청한 제품의 순위를 기 설정된 가긴 이상 추적하여 누적한 기록을 요청하는 신호일 수 있다.
[0038][0038] 또, 마케팅 제안 요청 신호는 사용자가 인터넷 마켓에 등록한 제품 중 사용자가 요청한 제품의 순위를 상승시키기 위한 마케팅 제안 정보를 요청하는 신호일 수 있다.
[0039][0039] 즉, 본 발명의 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템(110)은 사용자 단말기(120)로부터 사용자 요청 정보 확인 모듈(211)을 통해 요청 정보를 전달 받을 수 있으며, 이를 통해 사용자가 제공받길 원하는 정보가 어떤 정보인지 확인할 수 있다.
[0040][0040] 다음으로, 사용자 고유 정보 처리 모듈(212)은 입력 정보 중 복수의 사용자를 각각 구분하기 위해 형성되는 사용자 고유 정보를 획득하여 처리하도록 형성될 수 있다.
[0041][0041] 본 발명의 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템(110)은 복수의 사용자의 제품 정보를 관리하도록 형성된다. 따라서, 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템(110)은 사용자 단말기(120)별로 사용자를 구분할 수 있는 ID와 같은 고유 정보를 매칭시키고, 사용자 단말기(120)로부터 전달받은 입력 정보를 분석하여 사용자 고유 정보를 획득할 수 있다.
[0042][0042] 사용자 마켓 정보 처리 모듈(213)은 입력 정보 중 제품 정보를 획득하여 해당 제품을 포함하는 사용자의 마켓 정보를 획득하도록 형성된다. 사용자가 쇼핑몰 서버(130)에 등록한 제품은, 쇼핑몰 별 또는 사용자의 마켓별로 차이가 존재할 수 있다.
[0043][0043] 일 예로 A 사용자가 B 수분 크림 제품을 판매하는 경우, A 사용자는 하나의 쇼핑몰 서버(130)에 복수개의 마켓을 생성하여 복수개의 마켓 모두에 B 수분 크림을 등록시킬 수도 있으며, 복수개의 쇼핑몰 서버(130)에 각각 생성한 마켓 중 특정 마켓들을 선정하여 선정한 마켓들에만 B 수분 크림 제품을 등록할 수도 있다. 따라서, 사용자 마켓 정보 처리 모듈(213)은 사용자의 입력 정보를 전달받아, 전달받은 입력 정보에 포함된 제품 정보를 획득하고, 획득한 제품을 포함하는 사용자의 마켓 정보를 획득하도록 형성될 수 있다.
[0044][0044] 사용자 단말기(120)에서 입력된 입력 정보를 사용자 정보 처리부(111)에서 처리하여 입력 정보를 전달한 사용자, 해당 사용자의 요청 정보 및 해당 사용자의 요청 정보에 포함된 제품 정보와 마켓 정보를 획득하면, 본 발명의 일 실시예의 쇼핑몰 정보 처리부(113)는 적어도 하나의 쇼핑몰 서버(130)로부터 쇼핑몰 정보를 획득하여 처리하도록 형성된다. 여기서, 쇼핑몰 정보는 쇼핑몰 서버(130)별 공개 지표 및 쇼핑몰 서버(130)별 제품 정보를 포함하며, 이를 위해 쇼핑몰 정보 처리부(113)는 쇼핑몰 공개 지표 획득 모듈(231), 쇼핑몰 제품 순위 획득 모듈(232) 및 쇼핑몰 제품 순위 누적 모듈(233)을 포함하도록 형성될 수 있다.
[0045][0045] 쇼핑몰 공개 지표 획득 모듈(231)은 쇼핑몰 정보로부터 적어도 하나의 쇼핑몰 서버(130)별 공개 지표를 획득하도록 형성된다. 여기서 공개 지표는 쇼핑몰 서버(130)별로 공개하고 있는 제품 또는 마켓 순위 배열 알고리즘에 사용되는 지표들이며, 이는 각 쇼핑몰 서버(130)별로 차이점이 존재할 수 있다.
[0046][0046] 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 공개 지표 획득 모듈(231)은 공개 지표로 적합도, 인기도, 신뢰도를 획득하도록 형성된다. 여기서, 적합도, 인기도 및 신뢰도는 본 발명의 설명의 편의상 세부 지표를 그룹화 한 내용이며, 후술되는 세부 지표들은 본 발명의 실시예와 다른 방식으로 그룹화 될 수 있지만, 이 역시 본원 발명의 개념에 포함될 수 있는 것이 자명하다.
[0047][0047] 적합도는 소비자의 검색 의도에 적합한 상품인지를 판단하는 지표이며, 인기도는 소비자가 많이 찾고 많이 판매되는 상품인지를 판단하는 지표이고, 신뢰도는 쇼핑몰에 등록된 상품 정보가 신뢰할 수 있는 상품 정보인지를 판단하는 지표일 수 있다.
[0048][0048] 보다 상세히 설명하면, 적합도는 상품명, 카테고리, 제조사 브랜드 및 속성 태그 중 적어도 하나를 포함하며, 인기도는 판매 실적, 리뷰수, 최신성, 별점 및 클릭수 중 적어도 하나를 포함하고, 신뢰도는 상품명 SEO 및 쇼핑몰 페널티 중 적어도 하나를 포함한다. 여기서 쇼핑몰 페널티는 쇼핑몰에서 해당 마켓 또는 해당 제품에 가한 페널티를 의미하는 것으로 해석될 수 있다.
[0049][0049] 쇼핑몰 제품 순위 획득 모듈(232)은 쇼핑몰 정보로부터 적어도 하나의 제품 순위를 쇼핑몰 서버(130)별로 각각 획득하도록 형성된다. 쇼핑몰 제품 순위 획득 모듈(232)은 사용자의 입력 정보 분석 결과를 사용자 정보 처리부(111)로부터 전달받고, 전달 받은 사용자의 입력 정보 분석 결과에 따라 요청 정보가 제품 순위 확인 요청 신호인 경우, 해당 제품 정보를 획득하여 해당 제품이 등록된 쇼핑몰 서버(130)의 쇼핑몰 정보로부터 해당 제품의 순위를 획득할 수 있다.
[0050][0050] 즉, A 사용자가 B 수분 크림 제품의 제품 순위 정보를 요청하는 경우, 쇼핑몰 제품 순위 획득 모듈(232)은 먼저 A 사용자가 인터넷 마켓을 입점한 쇼핑몰을 획득하고, 획득한 쇼핑몰 서버(130)로부터 각각 획득한 쇼핑몰 정보를 분석하여 A 사용자가 등록한 B 수분 크림 제품의 현재 순위를 획득할 수 있다. 여기서 현재 순위는 하나의 예시로 B 수분 크림 제품을 각각의 쇼핑몰에서 검색한 검색 결과에서 나타나는 순번일 수 있다.
[0051][0051] 쇼핑몰 제품 순위 누적 모듈(233)은 쇼핑몰 제품 순위를 누적하여 저장하도록 형성된다. 쇼핑몰 제품 순위 누적 모듈(233)은 사용자의 입력 정보 분석 결과를 사용자 정보 처리부(111)로부터 전달받고, 전달 받은 사용자의 입력 정보 분석 결과에 따라 요청 정보가 제품 순위 추적 요청 신호인 경우, 해당 제품에 대한 제품 순위를 추적하기 위해 쇼핑몰 제품 순위는 누적하여 저장할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서 쇼핑몰 제품 순위 누적 모듈(233)은 쇼핑몰 서버(130)에서 기존 누적 순위 정보를 제공하는 경우에는, 해당 누적 순위를 쇼핑몰 서버(130)로부터 획득하여 저장함으로써, 사용자의 요청 이전 시점의 누적 순위도 제공하도록 할 수도 있으며, 필요에 따라 본 시스템(110)에 더 포함될 수 있는 데이터베이스(도면 미도시)에 설정에 따라 기 저장될 수 있는 제품별 누적 순위를 획득하여 역시 사용자의 요청 이전 시점의 누적 순위도 제공하도록 할 수도 있다.
[0052][0052] 한편, 본 발명의 다른 실시예에서 쇼핑몰 제품 순위 누적 모듈(233)은 사용자의 쇼핑몰 제품 순위 누적 과정에서 사용자가 입력한 제품 정보의 변경도 함께 저장할 수도 있다. 보다 쉽게 설명하면, 사용자가 마켓의 제품 정보를 변경하는 경우, 쇼핑몰 제품 순위 누적 모듈(233)은 해당 제품 정보 변경 데이터 역시 함께 저장하고, 순위 누적 정보를 사용자 단말기(120)에 제공할 때 해당 정보를 함께 제공함으로써 사용자의 제품 정보 변경에 따라 순위가 변화하였는지 여부를 사용자가 쉽게 파악하도록 할 수도 있다.
[0053][0053] 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 노출 알고리즘 예측부(115)는 쇼핑몰 정보를 이용하여 각각의 쇼핑몰 서버(130)에서 사용하는 노출 알고리즘을 예측하고, 쇼핑몰 정보의 기계학습을 통해 예측한 노출 알고리즘의 정확도를 증가시키도록 형성될 수 있다. 이를 위해 노출 알고리즘 예측부(115)는 도 4에 도시된 바와 같이 쇼핑몰 정보 누적 모듈(251), 쇼핑몰 제품 세부 정보 획득 모듈(252) 및 제품 노출 알고리즘 예측 모듈(253)을 포함하도록 형성될 수 있다.
[0054][0054] 쇼핑몰 정보 누적 모듈(251)은 쇼핑몰 정보를 누적하도록 형성된다. 쇼핑몰 정보는 상술한 바와 같이 쇼핑몰 서버(130)별 공개 지표 및 쇼핑몰 서버(130)별 제품 정보를 포함하며, 쇼핑몰 정보 누적 모듈(251)에서 누적 저장된 쇼핑몰 정보는 쇼핑몰 제품 세부 정보 획득 모듈(252)로 전달된다.
[0055][0055] 쇼핑몰 제품 세부 정보 획득 모듈(252)은 누적된 쇼핑몰 정보를 전달 받아 제품 세부 정보를 획득하도록 형성된다. 제품 세부 정보는 쇼핑몰 정보 중 제품 정보로부터 제품에 대한 세부 정보 및 해당 제품의 공개 지표에 대응하는 정보를 포함할 수 있다. 또, 제품 세부 정보는 쇼핑몰 서버(130)에 노출되는 제품 관련 정보이며, 제품 설명 내용, 제품 대표 사진, 제품 카테고리 및 제품 제목 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
[0056][0056] 제품 노출 알고리즘 예측 모듈(253)은 획득한 제품 세부 정보 및 제품 수위 변화를 이용하여 제품 노출 알고리즘을 예측하여 생성하도록 형성된다. 제품 노출 알고리즘은 쇼핑몰 서버(130)별로 획득될 수 있다. 이는 쇼핑몰 서버(130)별로 공개한 지표가 서로 다를 수 있기 때문이다. 또한, 제품 노출 알고리즘은 쇼핑몰 서버(130)별로 제품의 순위 변화를 위해 필요한 공개 지표 별 기준값을 획득하도록 형성될 수 있다.
[0057][0057] 제품 노출 알고리즘은, 정량화 가능한 공개 지표에 대해서는 정량적인 기준값을 제시할 수 있으며, 정량화 하기 어려운 공개 지표에 대해서는 순위 변화에 긍정적인 영향을 미치는 공통점을 분석하여 획득하도록 할 수 있다. 이때, 정량화 하기 어려운 공개 지표는 제품 설명 내용, 제품 대표 사진 및 제품 카테고리와 같은 제품 관련 정보일 수 있으며, 이러한 제품 관련 정보는 제품 노출 알고리즘 예측 모듈(253)에서 키워드 추출을 통해 정보에 포함된 키워드를 추출하고, 다른 제품 관련 정보들과 비교하여 키워드 별 가중치를 적용하는 등의 방법을 통해 순위 변화와 관련된 요인을 추출해 낼 수도 있다.
[0058][0058] 한편 본 발명의 다른 실시예에서는 노출 알고리즘 예측부(115)가 제품 노출 알고리즘 강화 모듈(도면 미도시)을 더 포함하도록 형성될 수 있다. 제품 노출 알고리즘 강화 모듈은 일 예로 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용하여 제품 노출 알고리즘을 강화하기 위해 포함될 수도 있다. 제품 노출 알고리즘은 각각의 쇼핑몰 서버(130)의 정확한 내부 알고리즘을 획득할 수 없기 때문에 공개된 지표를 이용하여 본 발명의 시스템에서 예측하고 있는 알고리즘이다. 따라서, 예측하고 있는 제품 노출 알고리즘과 미공개된 쇼핑몰의 내부 알고리즘의 일치도를 증가시키기 위해 제품 노출 알고리즘 강화 모듈은 생성적 적대 신경망을 통해 다양한 가상의 마켓 및 제품 데이터를 생성하도록 형성될 수 있다.
[0059][0059] 이 경우, 제품 노출 알고리즘을 통해 획득되는 가상 마켓 제품 데이터는 쇼핑몰 서버(130)와 연동되지 않고 분리되어 본 발명의 시스템에 포함될 수 있는 내부 데이터베이스를 통해 실제 마켓 및 제품 데이터와 함께 보관되며, 제품 노출 알고리즘 강화 모듈은 내부 데이터베이스에 포함된 데이터들을 이용하여 쇼핑몰 별로 가상의 제품 순위를 생성한다. 이후, 제품 노출 알고리즘 강화 모듈은 쇼핑몰 정보를 통해 가상의 마켓 제품 데이터와 동일한 정보가 생성된 것을 확인하는 경우, 해당 실제 마켓 및 제품 데이터의 순위와 가상 마켓 제품 데이터의 순위를 비교하고, 비교 결과를 분석하여 제품 노출 알고리즘을 보완 및 강화할 수도 있다.
[0060][0060] 마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템(110)의 마케팅 제안부(117)는 제품 노출 알고리즘을 이용하여 특정 제품에 대한 마케팅 방법을 사용자 단말기에 마케팅 제안 정보로 전달하도록 형성될 수 있다. 마케팅 제안부(117)는 사용자 요청 정보 확인 모듈(211)에서 확인된 사용자 요청 정보가 마케팅 제안 요청 신호인 경우, 사용자가 요청한 특정 제품에 대한 마케팅 방식을 선정하여 마케팅 제안 정보를 생성하고, 생성한 마케팅 제안 정보를 사용자 단말기(120)로 전달하도록 형성될 수 있다. 일 예로, 마케팅 제안부(117)는 사용자가 선택한 키워드를 획득하고, 획득한 키워드를 분석하여 마케팅 정보를 생성한 후 이를 사용자에게 제안하도록 형성될 수도 있다. 이를 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 마케팅 제안부(117)는 선택 키워드 획득 모듈(271), 필요 지표 계산 모듈(272), 계산 결과 출력 모듈(273) 및 마케팅 정보 제안 모듈(274)을 포함하여 형성될 수 있다.
[0061][0061] 선택 키워드 획득 모듈(271)은, 사용자 단말기로부터 키워드 또는 태그를 획득하도록 형성된다. 선택 키워드 획득 모듈(271)은, 마케팅 제안부(117)에서 사용자에게 마케팅 정보를 제안하기 위해 사용자에게 기 설정된 조건을 만족하는 키워드를 추천하고, 추천한 키워드 중 사용자가 선택한 키워드를 획득할 수 있다. 여기서 사용자에게 추천되는 키워드는 사용자 맞춤형으로 추천될 수 있으며, 일 예로 사용자의 마켓 정보 및 해당 마켓에 등록된 제품 정보와 관련된 키워드일 수 있다.
[0062][0062] 선택 키워드 획득 모듈(271)에서 사용자 단말기(120)로 전달되는 추천 키워드는 추천 키워드 정보로서 전달되며, 추천 키워드 정보는 키워드 및 해당 키워드의 마케팅 보조 정보를 포함할 수 있다. 마케팅 보조 정보는 해당 키워드의 검색량, 해당 키워드를 포함하는 상품 수, 해당 키워드의 경쟁 강도 및 해당 키워드를 포함한 제품의 1페이지 평균 리뷰 수 등을 포함할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 추천 키워드를 분석하여 사용자 단말기(120)를 통해 원하는 키워드를 선택할 수 있으며, 사용자가 선택한 키워드를 선택 키워드 획득 모듈(271)이 획득하게 될 수 있다.
[0063][0063] 여기서, 기 설정된 조건의 추천 키워드는 일정 조회수 이상인 핵심 키워드, 제품 수가 일정 개수 이하인 중소형 키워드 및 해당 쇼핑몰의 인기도가 일정 기준 이상인 제품들이 사용하고 있는 태그 등일 수 있다.
[0064][0064] 필요 지표 계산 모듈(272)은 사용자가 선택한 선택 키워드를 전달받아 선택 키워드를 전달받아 선택 키워드를 쇼핑몰 별로 적용하여 선택 키워드 검색 결과를 획득하고, 획득한 선택 키워드 검색 결과를 분석하여 선택 키워드 분석 결과를 획득한 후, 획득한 선택 키워드 분석 결과에 대응하는 필요 지표를 계산하도록 형성된다. 필요 지표 계산 모듈(272)은 사용자가 요청한 특정 제품 정보 및 사용자가 선택한 선택 키워드를 전달 받으면, 각각의 쇼핑몰로부터 선택 키워드 검색 결과를 획득한 후 획득한 선택 키워드 검색 결과의 상위 노출 분석 및 키워드 분석을 수행하여 선택 키워드 분석 결과를 획득하며, 획득한 선택 키워드 분석 결과에 제품 노출 알고리즘을 이용하여 해당 제품에 대한 필요 지표를 계산할 수 있다.
[0065][0065] 여기서 상위 노출 분석은 1페이지 40순위 월평균 판매수, 1페이지 40순위 평균 가격, 1페이지 40순위 평균 매출, 1페이지 10순위 월평균 판매수, 1페이지 10순위 평균 매출 및 예상 매출 등을 포함할 수 있으며, 키워드 분석은 경쟁강도, 브랜드 연관도, 월간검색량(기기별, 연령별, 성별), 콘텐츠량(블로그, 카페, 지식인), 검색배치도 및 연관검색어 등을 포함할 수 있다. 상술된 다양한 분석 내용들은 본 발명의 예시를 위해 제시된 특정한 분석 내용들이며, 본원 발명은 상술된 분석 내용에 한정되지 않고 사용자의 설정에 따라 다양한 분석 내용을 이용하여 선택 키워드 분석 결과를 획득하도록 형성될 수 있다.
[0066][0066] 또, 필요 지표는 공개 지표에 대응하는 제품의 현재 정보가 제품 노출 알고리즘을 통해 획득한 기준값 미만인 지표를 의미한다.
[0067][0067] 즉, 보다 쉽게 설명하면 필요 지표 계산 모듈(272)은 A 사용자의 B 수분 크림 제품을 제품 노출 알고리즘에 적용하고, 그 적용 결과가 구매 35개, 텍스트 리뷰 20개, 포토 리뷰 15개, 찜 10개, Q&A 2개(예시)와 같이 나타나면, 각각의 값을 필요 지표 별 기준값으로 선정할 수 있다.
[0068][0068] 또, 정량적인 결과가 아닌 제목 또는 카테고리의 경우, 필요 지표 계산 모듈(272)에서 제품 노출 알고리즘에 적용한 결과는 필요 지표의 기준값으로 포함되어야 할 키워드 및 카테고리 또는 포함되지 않아야 할 키워드 및 카테고리로 선정될 수 있다.
[0069][0069] 계산 결과 출력 모듈(273)은 필요 지표의 기준값에 도달하기 위한 특정 제품의 요구 수치를 계산하도록 형성된다. 필요 지표 계산 모듈(272)에서 획득된 필요 지표 및 기준값은 계산 결과 출력 모듈(273)로 전달되고, 계산 결과 출력 모듈(273)은 필요 지표 및 기준값을 이용하여 특정 제품의 현재 상태와 비교하고, 비교 결과 특정 제품이 달성해야 할 요구 수치 및 조건을 계산 결과로 출력할 수 있다.
[0070][0070] 또, 계산 결과 출력 모듈(273)은 선택 키워드 분석 결과를 전달 받으면, 전달 받은 선택 키워드 분석 결과와 필요 지표를 이용하여 상위노출을 위한 계산 결과를 더 출력하도록 형성될 수 있다. 여기서, 계산 결과는 필요 지표, 선택 키워드 분석결과 및 기준값을 이용하여 사용자의 제품의 상위 노출을 위해 필요한 판매 건수, 리뷰 수, 찜 수 및 Q&A 수를 포함할 수 있으며, 일 예로 상위 노출은 사용자가 원하는 순위일 수도 있고, 기본적으로는 검색 결과 1페이지에 노출되는 것을 의미할 수도 있다.
[0071][0071] 마케팅 정보 제안 모듈(274)은 선택 키워드 분석 결과 및 계산 결과를 포함하는 마케팅 정보를 생성하고 사용자 단말기로 전달하도록 형성된다. 여기서 마케팅 정보에 포함되는 선택 키워드 분석 결과는, 사용자의 제품이 포함된 상품군의 분석 결과 및 쇼핑 경쟁력 지표, 평균 판매 개수, 평균 가격 및 평균 매출일 수 있으며, 계산 결과는 상위 노출 필수 항목인 판매 건수, 텍스트 리뷰 수, 포토 리뷰 수, 찜 수 및 Q&A 수를 포함할 수 있다. 또, 마케팅 정보는 두 결과를 요약한 요약 결과를 더 포함할 수 있으며 요약 결과는 예상 비용, 예상 기간 및 총 진행 제품 수를 포함할 수 있다.
[0072][0073] 한편, 도 6 내지 도 10에는 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법이 나타나고 있다.
[0073][0074] 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법을 나타낸 순서도이고, 도 7은 도 6의 단계 S111을 나타낸 순서도이며, 도 8은 도 6의 단계 S113을 나타낸 순서도이고, 도 9는 도 9의 단계 S115를 나타낸 순서도이며, 도 10은 도 6의 단계 S117을 나타낸 순서도이다.
[0074][0075] 이하에서는 설명의 편의상 상술한 도 1 내지 도 5에 도시되고 있는 시스템을 이용하여 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하도록 하지만, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
[0075][0076] 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법(600)은, 사용자 단말기로부터 요청 정보를 전달 받고, 요청 정보에 대응하는 결과를 사용자 단말기로 제공하며, 복수의 쇼핑몰 서버로부터 관련 정보를 획득하여 처리하도록 형성된다. 이를 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법(600)은 사용자 정보를 처리하는 단계(S111), 쇼핑몰 정보를 처리하는 단계(S113), 제품 노출 알고리즘을 예측하는 단계(S115) 및 사용자에게 마케팅 제안 정보를 제공하는 단계(S117)를 포함하여 형성된다.
[0076][0077] 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 정보를 처리하는 단계(S111)는 사용자 정보 처리부를 이용하여 사용자 단말기로부터 입력 받는 입력 정보를 전달 받아 처리하여 사용자 정보를 생성하도록 형성된다. 여기서 입력 정보는 사용자 요청 정보, 사용자 고유 정보 및 제품 정보를 포함할 수 있다. 단계 S111은 입력 정보를 처리하기 위해 도 10에 도시된 바와 같이 사용자 요청 정보를 확인하는 단계(S211), 사용자 고유 정보를 처리하는 단계(S212) 및 사용자 마켓 정보를 처리하는 단계(S213)를 포함하여 형성될 수 있다.
[0077][0078] 사용자 요청 정보를 확인하는 단계(S211)는 입력 정보 중 사용자가 사용자 단말기를 통해 제공받고자 하는 정보인 사용자 요청 정보를 확인하도록 형성된다. 여기서 사용자 요청 정보는, 제품 순위 확인 요청 신호, 제품 순위 추적 요청 신호 및 마케팅 제안 요청 신호 중 어느 하나일 수 있다.
[0078][0079] 제품 순위 확인 요청 신호는 사용자가 인터넷 마켓에 등록한 특정 제품의 순위를 적어도 하나의 쇼핑몰 서버에서 확인하는 것을 요청하는 신호일 수 있다.
[0079][0080] 제품 순위 추적 요청 신호는 사용자가 인터넷 마켓에 등록한 제품 중 사용자가 요청한 제품의 순위를 기 설정된 가긴 이상 추적하여 누적한 기록을 요청하는 신호일 수 있다.
[0080][0081] 또, 마케팅 제안 요청 신호는 사용자가 인터넷 마켓에 등록한 제품 중 사용자가 요청한 제품의 순위를 상승시키기 위한 마케팅 제안 정보를 요청하는 신호일 수 있다.
[0081][0082] 즉, 본 발명의 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법(600)은 사용자 단말기로부터 단계 S211을 통해 요청 정보를 전달 받을 수 있으며, 이를 통해 사용자가 제공받길 원하는 정보가 어떤 정보인지 확인할 수 있다.
[0082][0083] 다음으로, 사용자 고유 정보를 처리하는 단계(S212)는 입력 정보 중 복수의 사용자를 각각 구분하기 위해 형성되는 사용자 고유 정보를 획득하여 처리하도록 형성될 수 있다.
[0083][0084] 본 발명의 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법(600)은 복수의 사용자의 제품 정보를 관리하도록 형성된다. 따라서, 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 방법(600)은 사용자 단말기별로 사용자를 구분할 수 있는 ID와 같은 고유 정보를 매칭시키고, 사용자 단말기로부터 전달받은 입력 정보를 분석하여 사용자 고유 정보를 획득할 수 있다.
[0084][0085] 사용자 마켓 정보를 처리하는 단계(S213)는 입력 정보 중 제품 정보를 획득하여 해당 제품을 포함하는 사용자의 마켓 정보를 획득하도록 형성된다. 사용자가 쇼핑몰 서버에 등록한 제품은, 쇼핑몰 별 또는 사용자의 마켓별로 차이가 존재할 수 있다.
[0085][0086] 일 예로 A 사용자가 B 수분 크림 제품을 판매하는 경우, A 사용자는 하나의 쇼핑몰 서버에 복수개의 마켓을 생성하여 복수개의 마켓 모두에 B 수분 크림을 등록시킬 수도 있으며, 복수개의 쇼핑몰 서버에 각각 생성한 마켓 중 특정 마켓들을 선정하여 선정한 마켓들에만 B 수분 크림 제품을 등록할 수도 있다. 따라서, 단계 S213은 사용자의 입력 정보를 전달받아, 전달받은 입력 정보에 포함된 제품 정보를 획득하고, 획득한 제품을 포함하는 사용자의 마켓 정보를 획득하도록 형성될 수 있다.
[0086][0087] 사용자 단말기에서 입력된 입력 정보를 단계 S111에서 처리하여 입력 정보를 전달한 사용자, 해당 사용자의 요청 정보 및 해당 사용자의 요청 정보에 포함된 제품 정보와 마켓 정보를 획득하면, 본 발명의 일 실시예의 쇼핑몰 정보를 처리하는 단계(S113)는 쇼핑몰 정보 처리부를 이용하여 적어도 하나의 쇼핑몰 서버로부터 쇼핑몰 정보를 획득하여 처리하도록 형성된다. 여기서, 쇼핑몰 정보는 쇼핑몰 서버 별 공개 지표 및 쇼핑몰 서버 별 제품 정보를 포함하며, 이를 위해 단계 S113은 도 11에 도시된 바와 같이 쇼핑몰 공개 지표를 획득하는 단계(S231), 쇼핑몰 제품 순위를 획득하는 단계(S232) 및 쇼핑몰 제품 순위를 누적하는 단계(S233)를 포함하도록 형성된다.
[0087][0088] 쇼핑몰 공개 지표를 획득하는 단계(S231)는 쇼핑몰 정보로부터 적어도 하나의 쇼핑몰 서버 별 공개 지표를 획득하도록 형성된다. 여기서 공개 지표는 쇼핑몰 서버 별로 공개하고 있는 제품 또는 마켓 순위 배열 알고리즘에 사용되는 지표들이며, 이는 각 쇼핑몰 서버 별로 차이점이 존재할 수 있다.
[0088][0089] 본 발명의 일 실시예에 따른 단계 S231은 공개 지표로 적합도, 인기도, 신뢰도를 획득하도록 형성된다. 여기서, 적합도, 인기도 및 신뢰도는 본 발명의 설명의 편의상 세부 지표를 그룹화 한 내용이며, 후술되는 세부 지표들은 본 발명의 실시예와 다른 방식으로 그룹화 될 수 있지만, 이 역시 본원 발명의 개념에 포함될 수 있는 것이 자명하다.
[0089][0090] 적합도는 소비자의 검색 의도에 적합한 상품인지를 판단하는 지표이며, 인기도는 소비자가 많이 찾고 많이 판매되는 상품인지를 판단하는 지표이고, 신뢰도는 쇼핑몰에 등록된 상품 정보가 신뢰할 수 있는 상품 정보인지를 판단하는 지표일 수 있다.
[0090][0091] 보다 상세히 설명하면, 적합도는 상품명, 카테고리, 제조사 브랜드 및 속성 태그 중 적어도 하나를 포함하며, 인기도는 판매 실적, 리뷰수, 최신성, 별점 및 클릭수 중 적어도 하나를 포함하고, 신뢰도는 상품명 SEO 및 쇼핑몰 페널티 중 적어도 하나를 포함한다. 여기서 쇼핑몰 페널티는 쇼핑몰에서 해당 마켓 또는 해당 제품에 가한 페널티를 의미하는 것으로 해석될 수 있다.
[0091][0092] 쇼핑몰 제품 순위를 획득하는 단계(S232)는 쇼핑몰 정보로부터 적어도 하나의 제품 순위를 쇼핑몰 서버 별로 각각 획득하도록 형성된다. 단계 S232는 사용자의 입력 정보 분석 결과를 단계 S111로부터 전달받고, 전달 받은 사용자의 입력 정보 분석 결과에 따라 요청 정보가 제품 순위 확인 요청 신호인 경우, 해당 제품 정보를 획득하여 해당 제품이 등록된 쇼핑몰 서버의 쇼핑몰 정보로부터 해당 제품의 순위를 획득할 수 있다.
[0092][0093] 즉, A 사용자가 B 수분 크림 제품의 제품 순위 정보를 요청하는 경우, 단계 S232는 먼저 A 사용자가 인터넷 마켓을 입점한 쇼핑몰을 획득하고, 획득한 쇼핑몰 서버로부터 각각 획득한 쇼핑몰 정보를 분석하여 A 사용자가 등록한 B 수분 크림 제품의 현재 순위를 획득할 수 있다. 여기서 현재 순위는 하나의 예시로 B 수분 크림 제품을 각각의 쇼핑몰에서 검색한 검색 결과에서 나타나는 순번일 수 있다.
[0093][0094] 쇼핑몰 제품 순위를 누적하는 단계(S233)는 쇼핑몰 제품 순위를 누적하여 저장하도록 형성된다. 단계 S233은 사용자의 입력 정보 분석 결과를 단계 S111로부터 전달받고, 전달 받은 사용자의 입력 정보 분석 결과에 따라 요청 정보가 제품 순위 추적 요청 신호인 경우, 해당 제품에 대한 제품 순위를 추적하기 위해 쇼핑몰 제품 순위는 누적하여 저장할 수 있다. 이때, 본 발명의 일 실시예에서 단계 S233은 쇼핑몰 서버에서 기존 누적 순위 정보를 제공하는 경우에는, 해당 누적 순위를 쇼핑몰 서버로부터 획득하여 저장함으로써, 사용자의 요청 이전 시점의 누적 순위도 제공하도록 할 수도 있으며, 필요에 따라 본 방법(600)에 더 포함될 수 있는 데이터베이스(도면 미도시)에 설정에 따라 기 저장될 수 있는 제품별 누적 순위를 획득하여 역시 사용자의 요청 이전 시점의 누적 순위도 제공하도록 할 수도 있다.
[0094][0095] 한편, 본 발명의 다른 실시예에서 단계 S233은 사용자의 쇼핑몰 제품 순위 누적 과정에서 사용자가 입력한 제품 정보의 변경도 함께 저장할 수도 있다. 보다 쉽게 설명하면, 사용자가 마켓의 제품 정보를 변경하는 경우, 단계 S233은 해당 제품 정보 변경 데이터 역시 함께 저장하고, 순위 누적 정보를 사용자 단말기에 제공할 때 해당 정보를 함께 제공함으로써 사용자의 제품 정보 변경에 따라 순위가 변화하였는지 여부를 사용자가 쉽게 파악하도록 할 수도 있다.
[0095][0096] 한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 노출 알고리즘을 예측하는 단계(S115)는 노출 알고리즘 예측부를 통해 쇼핑몰 정보를 이용하여 각각의 쇼핑몰 서버에서 사용하는 노출 알고리즘을 예측하고, 쇼핑몰 정보의 기계학습을 통해 예측한 노출 알고리즘의 정확도를 증가시키도록 형성될 수 있다. 이를 위해 단계 S115는 도 12에 도시된 바와 같이 쇼핑몰 정보를 누적하는 단계(S251), 쇼핑몰 제품 세부정보를 획득하는 단계(S252) 및 제품 노출 알고리즘을 예측하는 단계(S253)를 포함하도록 형성된다.
[0096][0097] 쇼핑몰 정보를 누적하는 단계(S251)는 쇼핑몰 정보를 누적하도록 형성된다. 쇼핑몰 정보는 상술한 바와 같이 쇼핑몰 서버 별 공개 지표 및 쇼핑몰 서버 별 제품 정보를 포함하며, 단계 S251에서 누적 저장된 쇼핑몰 정보는 단계 S252로 전달된다.
[0097][0098] 쇼핑몰 제품 세부정보를 획득하는 단계(S252)는 누적된 쇼핑몰 정보를 전달 받아 제품 세부 정보를 획득하도록 형성된다. 제품 세부 정보는 쇼핑몰 정보 중 제품 정보로부터 제품에 대한 세부 정보 및 해당 제품의 공개 지표에 대응하는 정보를 포함할 수 있다. 또, 제품 세부 정보는 쇼핑몰 서버에 노출되는 제품 관련 정보이며, 제품 설명 내용, 제품 대표 사진, 제품 카테고리 및 제품 제목 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
[0098][0099] 제품 노출 알고리즘을 예측하는 단계(S253)는 획득한 제품 세부 정보 및 제품 수위 변화를 이용하여 제품 노출 알고리즘을 예측하여 생성하도록 형성된다. 제품 노출 알고리즘은 쇼핑몰 서버별로 획득될 수 있다. 이는 쇼핑몰 서버별로 공개한 지표가 서로 다를 수 있기 때문이다. 또한, 제품 노출 알고리즘은 쇼핑몰 서버별로 제품의 순위 변화를 위해 필요한 공개 지표 별 기준값을 획득하도록 형성될 수 있다.
[0099][0100] 제품 노출 알고리즘은, 정량화 가능한 공개 지표에 대해서는 정량적인 기준값을 제시할 수 있으며, 정량화 하기 어려운 공개 지표에 대해서는 순위 변화에 긍정적인 영향을 미치는 공통점을 분석하여 획득하도록 할 수 있다. 이때, 정량화 하기 어려운 공개 지표는 제품 설명 내용, 제품 대표 사진 및 제품 카테고리와 같은 제품 관련 정보일 수 있으며, 이러한 제품 관련 정보는 단계 S253에서 키워드 추출을 통해 정보에 포함된 키워드를 추출하고, 다른 제품 관련 정보들과 비교하여 키워드 별 가중치를 적용하는 등의 방법을 통해 순위 변화와 관련된 요인을 추출해 낼 수도 있다.
[0100][0101] 한편 본 발명의 다른 실시예에서는 제품 노출 알고리즘을 예측하는 단계(S115)가 제품 노출 알고리즘의 강화를 수행하는 단계(도면 미도시)을 더 포함하도록 형성될 수 있다. 제품 노출 알고리즘의 강화를 수행하는 단계는 일 예로 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용하여 제품 노출 알고리즘을 강화하기 위해 포함될 수도 있다. 제품 노출 알고리즘은 각각의 쇼핑몰 서버의 정확한 내부 알고리즘을 획득할 수 없기 때문에 공개된 지표를 이용하여 본 발명의 방법에서 예측하고 있는 알고리즘이다. 따라서, 예측하고 있는 제품 노출 알고리즘과 미공개된 쇼핑몰의 내부 알고리즘의 일치도를 증가시키기 위해 제품 노출 알고리즘의 강화를 수행하는 단계는 생성적 적대 신경망을 통해 다양한 가상의 마켓 및 제품 데이터를 생성하도록 형성될 수 있다.
[0101][0102] 이 경우, 제품 노출 알고리즘을 통해 획득되는 가상 마켓 제품 데이터는 쇼핑몰 서버와 연동되지 않고 분리되어 내부 데이터베이스를 통해 실제 마켓 및 제품 데이터와 함께 보관되며, 제품 노출 알고리즘의 강화를 수행하는 단계는 내부 데이터베이스에 포함된 데이터들을 이용하여 쇼핑몰 별로 가상의 제품 순위를 생성한다. 이후, 제품 노출 알고리즘의 강화를 수행하는 단계는 쇼핑몰 정보를 통해 가상의 마켓 제품 데이터와 동일한 정보가 생성된 것을 확인하는 경우, 해당 실제 마켓 및 제품 데이터의 순위와 가상 마켓 제품 데이터의 순위를 비교하고, 비교 결과를 분석하여 제품 노출 알고리즘을 보완 및 강화할 수도 있다.
[0102][0103] 마지막으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자에게 마케팅 제안 정보를 제공하는 단계(S117)는 마케팅 제안부를 통해 제품 노출 알고리즘을 이용하여 특정 제품에 대한 마케팅 방법을 사용자 단말기에 마케팅 제안 정보로 전달하도록 형성될 수 있다. 단계 S117은 단계 S211에서 확인된 사용자 요청 정보가 마케팅 제안 요청 신호인 경우, 사용자가 요청한 특정 제품에 대한 마케팅 방식을 선정하여 마케팅 제안 정보를 생성하고, 생성한 마케팅 제안 정보를 사용자 단말기로 전달하도록 형성될 수 있다. 일 예로, 단계 S117은 사용자가 선택한 키워드를 획득하고, 획득한 키워드를 분석하여 마케팅 정보를 생성한 후 이를 사용자에게 제안하도록 형성될 수도 있다. 이를 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 단계 S117은 선택 키워드를 획득하는 단계(S271), 필요 지표를 계산하는 단계(S272), 계산 결과를 출력하는 단계(S273) 및 마케팅 정보를 제안하는 단계(S274)를 포함하여 형성될 수 있다.
[0103][0104] 선택 키워드를 획득하는 단계(S271)는, 사용자 단말기로부터 키워드 또는 태그를 획득하도록 형성된다. 단계 S271은, 단계 S117에서 사용자에게 마케팅 정보를 제안하기 위해 사용자에게 기 설정된 조건을 만족하는 키워드를 추천하고, 추천한 키워드 중 사용자가 선택한 키워드를 획득할 수 있다. 여기서 사용자에게 추천되는 키워드는 사용자 맞춤형으로 추천될 수 있으며, 일 예로 사용자의 마켓 정보 및 해당 마켓에 등록된 제품 정보와 관련된 키워드일 수 있다.
[0104][0105] 단계 S271에서 사용자 단말기로 전달되는 추천 키워드는 추천 키워드 정보로서 전달되며, 추천 키워드 정보는 키워드 및 해당 키워드의 마케팅 보조 정보를 포함할 수 있다. 마케팅 보조 정보는 해당 키워드의 검색량, 해당 키워드를 포함하는 상품 수, 해당 키워드의 경쟁 강도 및 해당 키워드를 포함한 제품의 1페이지 평균 리뷰 수 등을 포함할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 추천 키워드를 분석하여 사용자 단말기를 통해 원하는 키워드를 선택할 수 있으며, 사용자가 선택한 키워드를 단계 S271에서 획득하게 될 수 있다.
[0105][0106] 여기서, 기 설정된 조건의 추천 키워드는 일정 조회수 이상인 핵심 키워드, 제품 수가 일정 개수 이하인 중소형 키워드 및 해당 쇼핑몰의 인기도가 일정 기준 이상인 제품들이 사용하고 있는 태그 등일 수 있다.
[0106][0107] 필요 지표를 계산하는 단계(S272)는 사용자가 선택한 선택 키워드를 전달받아 선택 키워드를 전달받아 선택 키워드를 쇼핑몰 별로 적용하여 선택 키워드 검색 결과를 획득하고, 획득한 선택 키워드 검색 결과를 분석하여 선택 키워드 분석 결과를 획득한 후, 획득한 선택 키워드 분석 결과에 대응하는 필요 지표를 계산하도록 형성된다. 단계 S272는 사용자가 요청한 특정 제품 정보 및 사용자가 선택한 선택 키워드를 전달 받으면, 각각의 쇼핑몰로부터 선택 키워드 검색 결과를 획득한 후 획득한 선택 키워드 검색 결과의 상위 노출 분석 및 키워드 분석을 수행하여 선택 키워드 분석 결과를 획득하며, 획득한 선택 키워드 분석 결과에 제품 노출 알고리즘을 이용하여 해당 제품에 대한 필요 지표를 계산할 수 있다.
[0107][0108] 여기서 상위 노출 분석은 1페이지 40순위 월평균 판매수, 1페이지 40순위 평균 가격, 1페이지 40순위 평균 매출, 1페이지 10순위 월평균 판매수, 1페이지 10순위 평균 매출 및 예상 매출 등을 포함할 수 있으며, 키워드 분석은 경쟁강도, 브랜드 연관도, 월간검색량(기기별, 연령별, 성별), 콘텐츠량(블로그, 카페, 지식인), 검색배치도 및 연관검색어 등을 포함할 수 있다. 상술된 다양한 분석 내용들은 본 발명의 예시를 위해 제시된 특정한 분석 내용들이며, 본원 발명은 상술된 분석 내용에 한정되지 않고 사용자의 설정에 따라 다양한 분석 내용을 이용하여 선택 키워드 분석 결과를 획득하도록 형성될 수 있다.
[0108][0109] 또, 필요 지표는 공개 지표에 대응하는 제품의 현재 정보가 제품 노출 알고리즘을 통해 획득한 기준값 미만인 지표를 의미한다.
[0109][0110] 즉, 보다 쉽게 설명하면 단계 S272는 A 사용자의 B 수분 크림 제품을 제품 노출 알고리즘에 적용하고, 그 적용 결과가 구매 35개, 텍스트 리뷰 20개, 포토 리뷰 15개, 찜 10개, Q&A 2개(예시)와 같이 나타나면, 각각의 값을 필요 지표 별 기준값으로 선정할 수 있다.
[0110][0111] 또, 정량적인 결과가 아닌 제목 또는 카테고리의 경우, 단계 S272에서 제품 노출 알고리즘에 적용한 결과는 필요 지표의 기준값으로 포함되어야 할 키워드 및 카테고리 또는 포함되지 않아야 할 키워드 및 카테고리로 선정될 수 있다.
[0111][0112] 계산 결과를 출력하는 단계(S273)는 필요 지표의 기준값에 도달하기 위한 특정 제품의 요구 수치를 계산하도록 형성된다. 단계 S272에서 획득된 필요 지표 및 기준값은 단계 S273으로 전달되고, 단계 S273은 필요 지표 및 기준값을 이용하여 특정 제품의 현재 상태와 비교하고, 비교 결과 특정 제품이 달성해야 할 요구 수치 및 조건을 계산 결과로 출력할 수 있다.
[0112][0113] 또, 단계 S273은 선택 키워드 분석 결과를 전달 받으면, 전달 받은 선택 키워드 분석 결과와 필요 지표를 이용하여 상위노출을 위한 계산 결과를 더 출력하도록 형성될 수 있다. 여기서, 계산 결과는 필요 지표, 선택 키워드 분석결과 및 기준값을 이용하여 사용자의 제품의 상위 노출을 위해 필요한 판매 건수, 리뷰 수, 찜 수 및 Q&A 수를 포함할 수 있으며, 일 예로 상위 노출은 사용자가 원하는 순위일 수도 있고, 기본적으로는 검색 결과 1페이지에 노출되는 것을 의미할 수도 있다.
[0113][0114] 마케팅 정보를 제안하는 단계(S274)는 선택 키워드 분석 결과 및 계산 결과를 포함하는 마케팅 정보를 생성하고 사용자 단말기로 전달하도록 형성된다. 여기서 마케팅 정보에 포함되는 선택 키워드 분석 결과는, 사용자의 제품이 포함된 상품군의 분석 결과 및 쇼핑 경쟁력 지표, 평균 판매 개수, 평균 가격 및 평균 매출일 수 있으며, 계산 결과는 상위 노출 필수 항목인 판매 건수, 텍스트 리뷰 수, 포토 리뷰 수, 찜 수 및 Q&A 수를 포함할 수 있다. 또, 마케팅 정보는 두 결과를 요약한 요약 결과를 더 포함할 수 있으며 요약 결과는 예상 비용, 예상 기간 및 총 진행 제품 수를 포함할 수 있다.
[0114][0115] 이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.
[0115][0116] 110: 쇼핑몰 제품 노출 정보 제공 시스템 111: 사용자 정보 처리부 113: 쇼핑몰 정보 처리부 115: 노출 알고리즘 예측부 117: 마케팅 제안부 120: 사용자 단말기 130: 쇼핑몰 서버 211: 사용자 요청 정보 확인 모듈 212: 사용자 고유 정보 처리 모듈 213: 사용자 마켓 정보 처리 모듈 231: 쇼핑몰 공개 지표 획득 모듈 232: 쇼핑몰 제품 순위 획득 모듈 233: 쇼핑몰 제품 순위 누적 모듈 251: 쇼핑몰 정보 누적 모듈 252: 쇼핑몰 제품 세부정보 획득 모듈 253: 제품 노출 알고리즘 예측 모듈 271: 선택 키워드 획득 모듈 272: 필요 지표 계산 모듈 273: 계산 결과 출력 모듈 274: 마케팅 정보 제안 모듈
