KR100891930B1

KR100891930B1 - 상품 평가 데이터를 사용하여 인기 상품을 제공하는 방법,시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Info

Publication number: KR100891930B1
Application number: KR1020070025710A
Authority: KR
Inventors: 김효정
Original assignee: 엔에이치엔(주)
Priority date: 2007-03-15
Filing date: 2007-03-15
Publication date: 2009-04-08
Also published as: KR20090000649A

Abstract

본 발명에서는, 상품 평가 데이터를 활용하여 인기 상품 후보 리스트를 추출하고, 추출된 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품의 공급자 서버로부터 상품 공급 조건을 수집하며, 수집된 상품 공급 조건에 기초하여 인기 상품을 선정하여 제공하는 방법이 제시된다.

인기 상품, 상품 평가 데이터, 경쟁 입찰, 역경매

Description

상품 평가 데이터를 사용하여 인기 상품을 제공하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR PROVIDING POPULAR GOODS BY USING EVALUATION DATA ON GOODS}

도 1은 본 발명의 일 태양에 따른 인기 상품 제공 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면이다.

도 2는 본 발명에 따라 인기 상품을 선정하여 제공하기 위한 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다.

도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따라 경쟁 입찰 방식으로 상품 공급 조건을 수집하는 처리를 나타내는 흐름도이다.

도 3b는 본 발명의 다른 실시예에 따라 역경매 방식으로 상품 공급 조건을 수집하는 처리를 나타내는 흐름도이다.

도 4a 및 도 4b는 인기 상품의 정보를 사용자에게 표시하는 일 실시예를 나타내는 도면이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100 : 서버

110 : 인기 상품 리스트 추출부

120 : 상품 공급 조건 수집부

130 : 인기 상품 선정부

140 : 문서 생성부

200 : 데이터베이스

300 : 상품 공급자 서버

400 : 사용자 컴퓨터

본 발명은 사용자(상품 구매자)의 상품 평가 데이터를 활용하여 선정된 상품을 사용자에게 제공하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 사용자들의 상품 평가 데이터를 활용하여 인기 상품 후보 리스트를 추출하고, 추출된 인기 상품 후보 리스트 중 하나 이상을 입찰 등의 방식으로 인기 상품으로 선정하며, 선정된 인기 상품을 일정 기간 동안 핫세일(Hot Sale) 메뉴에 포함시켜 사용자에게 판매하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

근래에 들어, 상품 판매자인 상인이나 구매자 모두에게 있어, 온라인 쇼핑에 대한 의존도가 점점 커지고 있다. 온라인 쇼핑은 일반적으로 인터넷에 접속하여 상행위를 영위하는, 가상 매장(온라인 쇼핑몰)을 운영하는 상인과 이러한 온라인 쇼핑몰에 접속하여 구매 활동을 하는 사용자를 그 주체로 한다. 이러한 온라인 쇼핑몰은 구매 시간의 단축, 결제의 편의성, 트렌드의 빠른 반영, 유통 마진의 절감 등 많은 이점을 사용자에게 제공하지만, 사용자는 구매하고자 하는 상품을 직접 경험하여 보기 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 사용자는 좋은 상품을 구매하기 위하여 단지 상품을 공급하는 상인이나 상품 판매를 대행하는 온라인 쇼핑몰의 명성에만 의존하게 되는 경우가 많다.

그러나, 이와 같이, 상품 구매시에 공급자의 명성에만 기대는 것은 사용자로서는 바람직하지 않은 일이다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 다른 사용자들의 상품 평가 데이터를 활용하는 방안이 모색된 바 있다. 즉, 사용자는 구매 전에 해당 상품을 먼저 구입하여 사용해 본 다른 사용자들의 상품에 관한 평가를 참고함으로써 구매 여부를 보다 현명하게 결정할 수 있다. 이러한 상품 평가 데이터의 대표적인 예로는, 대다수의 온라인 쇼핑몰의 상품 소개 코너의 하단 또는 다른 곳에 배치되는 상품 사용 후기가 있다. 상품 사용 후기에는 대개 상품의 품질에 관한 사항, 상품의 가격 대 성능비에 관한 사항, 상품 사용자가 자신의 주변인들로부터 들은 상품에 대한 평가에 관한 사항, 상품 배송 기간 및 애프터서비스 등 해당 상품 공급자의 부대 서비스의 품질에 관한 사항 등이 포함될 수 있다.

한편, 온라인 쇼핑몰의 입장에서도 사용자들의 상품 평가 데이터를 이용하는 것이 유용할 수 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 사용자들의 상품 평가 데이터는 그 자체로서 상품의 품질이나 부대 서비스의 품질 등에 관한 비교적 객관적인 정보를 담고 있다. 따라서, 사용자가 이를 신뢰하는 것은 자연스러운 일이며, 온라인 쇼핑몰은 이를 사용자 피드백 정보로 삼아 상품 및 부대 서비스의 품질을 제고할 수 있다.

이상 설명된 바와 같이, 현재까지는, 상품 평가 데이터가 사용자가 상품을 선택할 때에 참고 자료로 이용되거나, 온라인 쇼핑몰이 상품 및 부대 서비스의 품질을 제고하기 위하여 활용하는 사용자 피드백 정보로만 주로 이용된 바 있다.

본 발명은, 이렇듯 상품 평가 데이터를 단순히 사용자의 상품 선택시의 참고용 자료 또는 사용자 피드백 정보로만 이용하는 것에서 벗어나, 상품 평가 데이터를 이용하여 보다 능동적으로 상품을 제공하는 방법 및 시스템을 제공하고자 새롭게 착안된 것이다.

보다 구체적으로는, 본 발명은 사용자들로부터 입수되어 누적된 상품 평가 데이터를 활용하여 사용자들에게 인기가 많은 상품의 리스트를 용이하게 추출하여 이를 활용하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 추출된 인기 상품의 후보 리스트를 바탕으로 하나 이상의 인기 상품을 선정하며, 사용자들이 선정된 인기 상품에 보다 용이하게 접근할 수 있도록 하는 것을 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 사용자들이 사용자 평가 데이터에 기반하여 선정된 인기 상품을 보다 고객친화적으로 이용할 수 있도록 하는 것을 또다른 목적으로 한다.

이에 더하여, 본 발명은 사용자들이 사용자 평가 데이터의 기록 및 활용에 대하여 보다 적극적인 자세를 취하게 되도록 하는 것을 또다른 목적으로 한다.

그리고, 본 발명은 사용자들에게 인기 있는 상품에 대하여 바이럴 마케팅을 보다 용이하게 수행할 수 있도록 하는 것을 또다른 목적으로 한다.

마지막으로, 본 발명은 온라인 쇼핑몰 내지 포털 사이트가 인기 상품을 소정 기간 동안 집중적으로 판매할 수 있도록 함으로써, 매출을 증가시키고 판매 수익을 향상시킬 수 있도록 하는 것을 또다른 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 구성은 다음과 같다.

본 발명의 일 태양에 따르면, 상품 평가 데이터를 활용하는 인기 상품 선정 방법이 제공된다. 본 발명에 따른 인기 상품 선정 방법은, 상품 평가 데이터를 바탕으로 적어도 하나의 후보 상품을 포함하는 인기 상품 후보 리스트를 추출하는 단계, 상기 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상기 적어도 하나의 후보 상품의 공급자 서버로부터 상품 공급 조건을 수집하는 단계, 및 상기 수집된 상품 공급 조건에 기초하여 상기 적어도 하나의 후보 상품 중 적어도 하나를 인기 상품으로서 선정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 인기 상품 제공을 위한 시스템이 제시된다. 본 발명에 따른 인기 상품 제공 시스템은, 상품 평가 데이터를 활용하여 인기 상품 후보 리스트를 추출하는 인기 상품 후보 리스트 추출부, 상기 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품의 공급자 서버로부터 상품 공급 조건을 수집하는 상품 공급 조건 수집부, 상기 수집된 상품 공급 조건에 기초하여 상기 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품 중 적어도 하나를 인기 상품으로서 선정하는 인기 상품 선정부, 및 상기 선정된 인기 상품에 관한 정보를 포함하는 문서를 생성하는 문서 생성부를 포함할 수 있다.

본 발명의 또다른 태양에 따르면, 선정된 인기 상품을 사용자에게 제공하는 방법이 제시된다. 본 발명에 따른 인기 상품 제공 방법은, 선정된 인기 상품에 관한 정보를 웹 사이트의 특정 코너에 업로딩하는 단계를 포함한다.

본 발명의 또다른 태양에 따르면, 선정된 인기 상품에 관한 정보를 이용하여 마케팅을 수행하는 방법이 제공된다. 본 발명에 따른 마케팅 방법은, 선정된 인기 상품의 정보를 전자 메일 서비스를 이용하여 타 사용자의 전자 메일 계정으로 전송하는 단계를 포함한다.

이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세하게 설명하기로 한다.

먼저, 서버(100)는 인기 상품 후보 리스트 추출부(110), 상품 공급 조건 수집부(120), 인기 상품 선정부(130) 및 문서 생성부(140)를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 인기 상품 후보 리스트 추출부(110), 상품 공급 조건 수집부(120), 인기 상품 선정부(130) 및 문서 생성부(140)는 그 중 적어도 일부가 서버(100)에 포함되거나 서버(100)와 통신하는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 서버(100)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러가지 공지의 기억 장치상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈들은 서버(100)와 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.

한편, 서버(100)는 상품 평가 데이터를 저장하는 데이터베이스(200)와 통신할 수 있다. 서버(100)와 데이터베이스(200) 간의 통신은 전용회선을 이용하는 근거리 통신망(LAN)에 의하여 성립될 수도 있고, 원거리 통신망(WAN)을 이용하여 이루어질 수도 있다. 이와 같은 네트워킹 환경은 일반적인 서버 네트워킹에 있어서 자연스러운 것이다. 물론 본 발명의 일 실시예에서는, 데이터베이스(200)가 서버(100) 내에 일 구성요소로서 포함되어 있을 수도 있다.

서버(100)는 적어도 하나 이상의 상품 공급자 서버(300)와 양방향 통신한다. 도 1에서는 본 발명의 서버(100)가 2개의 상품 공급자 서버(300)와 통신하는 것으로 예시되어 있지만, 본 발명은 물론 이러한 구성에만 한정되지는 않는다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 서버(100)는 인터넷 포털 사이트의 웹 서버(100)이고, 상품 공급자 서버(300)는 인터넷상에서 온라인 쇼핑몰을 운영하기 위한 운영 서버(300)일 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 서버(100)는 온라인 쇼핑몰의 서버(100)일 수 있고, 상품 공급자 서버(300)는 온라인 쇼핑몰을 통하여 사용자에게 상품을 공급하는 업체(온라인 점포의 소유 여부를 불문함)의 운영 서버(300)일 수 있다.

또한, 서버(100)는 복수의 사용자 컴퓨터(400)와 통신한다. 복수의 사용자 컴퓨터(400) 역시 서버(100)와 양방향으로 통신한다. 도 1에 따르면, 본 발명의 서버(100)가 3개의 사용자 컴퓨터(400)와 통신하는 것으로 예시되어 있지만, 본 발명은 이러한 구성에만 한정되지는 않는다. 사용자 컴퓨터(400)는 웹 브라우저(미도시됨)를 포함하고 있으므로, 공지의 인터넷 프로토콜을 이용하여 서버(100)와 통신함으로써 웹 문서를 서버(100)로부터 전달 받고, 필요한 정보를 서버(100)에 전송할 수 있다.

참고로, 도 1의 각 구성요소는 서로 필요에 따라 통신하지만, 도 1에는 각 구성요소간의 통신을 위한 공지의 통신 수단에 대하여는 구체적으로 도시되어 있지 있다.

도 2는 본 발명에 따라 인기 상품을 선정하여 제공하기 위한 처리의 흐름을 나타내는 흐름도이다. 도 2를 참조하여, 도 1에서 도시된 본 발명에 따른 인기 상품 제공 시스템에서의 처리 과정을 개략적으로 살펴보기로 한다.

먼저, 단계 S202에서, 서버(100)의 인기 상품 후보 리스트 추출부(110)가 데이터베이스(200)에 저장되어 있는 상품 평가 데이터를 참조한다. 상품 평가 데이터는 바람직하게는 사용자가 온라인 쇼핑몰을 이용하여 상품을 구매한 후 남기는 상품 사용 후기를 포함할 수 있다. 또한, 상품 평가 데이터에는 전문가가 남기는 상품 사용/검토 후기가 포함될 수 있다. 이러한 상품 평가 데이터는 데이터베이스(200)에 저장되어 있다. 인기 상품 후보 리스트 추출부(110)는 참조된 상품 평가 데이터를 활용하여 소정 기준을 갖고 인기 상품 후보 리스트를 추출한다.

단계 S204에서는, 단계 S202에서 추출된 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품 공급자들을 대상으로 하여 상품 공급 조건을 수집한다. 이러한 처리는 서 버(100)의 상품 공급 조건 수집부(120)가 각 상품 공급자 서버(300)와 통신함으로써 수행된다. 즉, 상품 공급 조건 수집부(120)는 상품 공급 조건을 수집하기 위한 요청을 각 상품 공급자 서버(300)로 전송하고, 각 상품 공급자 서버(300)로부터 상품 공급 조건을 수신할 수 있다.

단계 S206에서는, 서버(100)의 인기 상품 선정부(130)에서 단계 S204에서 수집된 상품 공급 조건을 검토하여 적어도 하나의 인기 상품을 선정한다. 즉, 인기 상품의 선정은 상품 평가 데이터에만 의존하여 이루어지는 것이 아니라, 인기 상품 선정부(130)에서 해당 상품을 공급 받는 조건을 검토한 결과를 고려하여 이루어지는 것임을 주목하여야 할 것이다.

단계 S208에서는, 단계 S206에서 선정된 인기 상품에 관한 정보를 포함하는 문서를 생성하여 이를 사용자에게 제공한다. 서버(100)의 문서 생성부(140)는 사용자 컴퓨터(400)로 전송될 웹 문서가 일정 컨텐츠를 포함하여 생성되도록 하는 웹 컨텐츠 업로더(Uploader)일 수 있다. 문서 생성부(140)는, 본 발명에 따라 단계 S206에서 선정된 인기 상품에 관한 정보를 웹 문서에 포함시킴으로써 웹 문서상의 하나의 컨텐츠로서 사용자에게 제공할 수 있다.

이상 살펴본 바와 같은, 본 발명에 따른 인기 상품 제공 시스템의 구성을 아래에서 보다 상세하게 살펴보기로 한다.

상품 평가 데이터의 저장

상품 평가 데이터의 대표적인 예로는 앞서 살펴본 바와 같은 상품 사용 후기가 있다. 상품 사용 후기는 온라인 쇼핑몰을 이용한 사용자가 해당 쇼핑몰의 사이 트에 기록하는 것이 일반적이다. 이러한 상품 사용 후기는 '사용자 리뷰'라고도 칭해질 수 있다. 필요에 따라, 사용자는 사용자 리뷰를 기록할 때에 5점 척도 또는 7점 척도 등으로 주어지는 객관식 평가를 수행함으로써 사용자 평점 데이터를 남길 수도 있다. 또한, 상품 평가 데이터는 전문가가 해당 상품에 대하여 남긴 '전문가 리뷰'를 포함할 수도 있다. 이러한 전문가 리뷰는 본 출원인이 개발하여 운영하고 있는 지식쇼핑(http://shopping.naver.com) 사이트에서 활발하게 이용되고 있다. 이를 참조하여 살펴보면, 전문가 리뷰란, 해당 상품의 분야에서 전문적인 지식을 가진 자가 해당 상품을 경험하여 보고 남기는 기록임을 알 수 있다. 이러한 전문가 리뷰 역시 전문가 평점과 함께 기록될 수 있음은 물론이다. 다만, 위에서 설명한 사용자 평점 및 전문가 평점의 경우, 반드시 사용자 리뷰 및 전문가 리뷰와 함께 기록되어야만 하는 것은 아니며, 필요에 따라서는 사용자 평점이나 전문가 평점만 기록되는 경우도 있을 수 있다.

이와 같이 작성된 상품 평가 데이터는 서버(100)에 의해 또는 다른 처리 장치에 의해 데이터베이스(200)에 저장될 수 있다. 일단 저장된 상품 평가 데이터는 상품의 식별 정보 및/또는 상품의 공급 업체명을 포함하고, 또한 사용자 리뷰, 사용자 평점, 전문가 리뷰 및 전문가 평점 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다. 특히, 사용자 리뷰나 전문가 리뷰의 경우, 공지의 언어별 사전 프로그램과 문서 검색 엔진을 사용함으로써 상품 평가에 유리한 수치화된 평가 결과로 정리되어 저장될 수 있다. 예컨대, '좋은 상품을 구입하게 되어 기쁩니다'라는 문장이 사용자 리뷰에 포함되어 있는 경우, 검색 엔진은 '좋은'이라는 단어와 '기쁩니다'라는 단 어에 주목하여 해당 상품의 품질에 대하여 사용자가 만족하고 있다라고 분석하고 이를 수치화하여 데이터베이스(200)에 기록할 수 있다. '좋은'이라는 단어 앞에 '매우'와 같이 강조하는 의미의 부사가 붙어 있는 것으로 인식되는 경우에는 사용자의 만족도가 조금 더 높다고 분석될 수도 있다. 전문가 리뷰도 역시 상품 평가를 위하여 유리한 수치화된 평가 결과로 정리될 수 있다. 전문가 리뷰에도 대개 전체적인 상품평을 담은 코멘트가 포함되어 있는 것이 일반적이므로 이를 활용할 수 있다. 그리고, 전문가 리뷰에 포함될 수 있는 각 부품별 평점을 추출할 수도 있다(이러한 부품별 평점은 노트북 컴퓨터 등 각 부품의 성능에 의해 전체 상품의 성능이 결정되는 것이 일반적인 특징을 갖는 상품에서 보다 유용하게 활용될 수 있다). 또한, 단순히 특정 상품에 대한 사용자 리뷰의 개수 및/또는 전문가 리뷰의 개수가 해당 상품에 대한 인기도의 한 척도로서 활용될 수도 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 데이터베이스(200)는 사용자 리뷰, 사용자 평점, 전문가 리뷰 및 전문가 평점 중 적어도 하나 이상을 저장하고 있고, 이를 상품 평가를 위한 데이터로서 제공할 수 있다. 특히, 위에서 설명된 상품에 대한 리뷰의 수치화된 평가 결과나 평점, 리뷰의 개수 등은 모두 간단한 연산에 의하여 쉽게 형량될 수 있는 데이터이므로 상품 평가를 위한 데이터로서 유용하다.

인기 상품 후보 리스트의 추출

서버(100)의 인기 상품 후보 리스트 추출부(110)에서 수행되는 인기 상품 후보 리스트 추출에 관하여 보다 상세하게 살펴보기로 한다.

인기 상품 후보 리스트 추출부(110)는 우선 상품 평가 데이터를 갖는 상품들 중에서 본 발명에 따른 판매 방법(후술함)을 도입하기에 적절한 후보군을 도출해낸다. 예를 들어, 전자 제품, 도서, 가구, 인테리어 제품, 꽃배달 서비스(본 명세서에서는, 용역의 제공에 중점을 두는 서비스의 경우에도 그것이 상품과 마찬가지로 정가가 부여되어 온라인 판매될 수 있는 것인 이상, 편의상 상품으로 분류하여 언급하기로 한다) 등의 상품은 일정 기간 동안 가격의 변동폭이 적은 특성이 있는데 이러한 상품이 후술할 본 발명에 따른 판매 방법을 적용하기에 보다 적당하다. 따라서, 인기 상품 후보 리스트 추출부(110)는 이러한 상품에 대하여 우선적으로 처리를 수행할 수 있다. 보다 구체적인 인기 상품 후보 리스트 추출을 위하여 상품 평가 데이터를 활용할 때에는, 사용자 리뷰, 사용자 평점, 전문가 리뷰, 전문가 평점 및 사용자 리뷰나 전문가 리뷰를 수치화한 평가 결과 등의 항목에 대하여 소정의 문턱치를 적용함으로써 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품의 가짓수를 한정할 수 있다. 인기 상품의 후보 리스트에 속하는 상품의 가짓수는 필요에 따라 조절될 수 있는데, 바람직하게는 3-10개일 수 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 인기 상품 후보 리스트 추출부(110)는 사용자 리뷰 및/또는 전문가 리뷰에 기초하여 상품의 인기도를 측정한다. 이를 위하여, 인기 상품 후보 리스트 추출부(110)가 데이터베이스(200)에 저장되어 있는 사용자 리뷰 및/또는 전문가 리뷰를 참조하여, 앞서 설명된 바와 같은 로직에 따라 사용자 리뷰 및/또는 전문가 리뷰의 수치화된 평가 결과를 도출할 수도 있다. 물론, 인기 상품 후보 리스트 추출부(110)는 앞서 설명한 바와 같이 데이터베이스(200)에 이미 저장되어 있는 수치화된 평가 결과를 참조할 수도 있다.

구체적으로, 인기 상품 후보 리스트는 다음과 같은 기준으로 추출될 수 있다:

(1) 사용자 평점의 평균값

사용자 평점의 평균값은 해당 상품에 대한 사용자의 선호도를 가장 쉽게 나타낼 수 있는 수치이다. 만약 사용자 평점이 어떤 경우에는 5점 척도에 의해, 어떤 경우에는 7점 척도에 의해 부여되었다면 서로 다른 점수 척도에 알맞게 사용자 평점을 표준화하여 평균값을 계산할 수도 있다. 즉, 5점 척도에서는 평점이 0 내지 4 중 하나의 값으로 부여되고, 7점 척도에서는 평점이 0 내지 6 중 하나의 값으로 부여된다고 하면, 7점 척도로 부여된 평점을 5점 척도로 부여된 평점과 합산하기 이전에 표준화할 수 있다. 즉, 7점 척도에서는 (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6)으로 부여되었던 평점을 표준화하여 (0, 2/3, 4/3, 2, 8/3, 10/3, 4)로 환산할 수 있다. 물론, 5점 척도로 부여된 평점을 7점 척도로 환산하는 것도 가능하다. 하나의 상품 식별 정보에 해당하는 사용자 평점은 이와 같이 점수 척도에 관계 없이 모두 합산될 수 있고, 이를 사용자 평점의 전체 개수로 나누어 평균값을 획득할 수 있다.

(2) 전문가 평점의 평균값

전문가 평점의 평균값 역시 사용자 평점과 마찬가지의 원리로 획득될 수 있다. 그러나, 전문가의 상품 평가가 일반적으로는 사용자의 평가보다 더욱 신뢰할 만한 것이라고 가정하여, 전문가 평점의 평균값을 사용자 평점의 평균값보다 우선적으로 고려하여 인기 상품 후보 리스트를 추출하거나, 전문가 평점의 평균값에 가중치를 두어 인기 상품 후보 리스트를 추출할 수도 있다.

(3) 사용자 리뷰의 개수

사용자 리뷰는 직접적 해당 상품을 경험한 사용자가 남기는 것이라고 볼 수 있으므로, 사용자 리뷰의 개수가 많은 경우 이를 매출이 많은 인기 상품이라고 볼 여지가 있다. 그러나, 어떤 경우에는 사용자 리뷰의 대부분이 상품의 품질 등에 불만을 표시하는 내용일 수 있으므로, 막연히 사용자 리뷰의 개수가 많다고 하여 이를 인기 상품으로 분류하는 것은 바람직하지 않을 수 있다. 따라서, 이는 사용자 평점의 평균값이나 후술할 사용자 리뷰의 수치화된 평가 결과와 함께 고려될 때 보다 효과적인 인기 상품 후보군 추출 기준이 될 수 있다.

(4) 전문가 리뷰의 개수

전문가 리뷰의 개수가 많다는 것 역시 일반적으로는 그 상품이 얼마나 이슈화되었는가 하는 것을 나타내 주는 간접적인 척도일 수 있다. 따라서, 이를 인기 상품의 후보로 되기 위한 한 기준으로 삼을 수 있다. 다만, 전문가 평점의 평균값보다는 덜 중요하게 고려될 수 있다.

(5) 사용자 리뷰 및 전문가 리뷰의 수치화된 평가 결과

앞서 설명된 바와 같은 로직에 따라 수치화된 리뷰의 평가 결과가 도출될 수 있으므로, 이를 이용하여 인기 상품 후보 리스트를 추출할 수도 있다. 앞서 설명한 (1) 내지 (4)의 추출 기준 및 이러한 수치화된 평가 결과는 어느 하나만 단독으로, 또는 둘 이상을 결합하여 인기 상품 후보 리스트를 추출하기 위해 이용될 수 있다.

상품 공급 조건의 수집

서버(100)의 상품 공급 조건 수집부(120)에서 수행되는 상품 공급 조건의 수집에 관하여 보다 상세하게 살펴보기로 한다. 다만, 하기 설명되는 상품 공급 조건 수집부의 처리 중 일부는, 필요에 따라, 본 발명의 서버(100)에 포함되는 다른 프로그램 모듈에 의해 수행될 수도 있다.

먼저, 도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따라 경쟁 입찰 방식으로 상품 공급 조건을 수집하는 처리를 나타내는 흐름도이다. 도 3a를 참조하여 보면, 단계 S302에서, 상품 공급 조건 수집부(120)는 추출된 인기 상품 후보 리스트의 각 상품에 대하여 적용될 수 있는 상품 공급 조건을 정하여 이에 기초한 입찰 안내서를 생성한다. 이러한 상품 공급 조건으로는, 공급 가능한 수량, 공급 단가, 공급될 상품의 재고 특성 등이 포함될 수 있다. 단계 S304에서, 상품 공급 조건 수집부(120)는 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품을 공급하는 상품 공급자 서버(300)로 생성된 입찰 안내서를 전송한다. 입찰 안내서가 각 상품 공급자 서버(300)에 수신되면, 각 상품 공급자 서버(300)는 응찰서를 작성하고 공지의 전자 입찰 공인 인증서를 사용하여 응찰서에 서명 처리를 행한다. 단계 S306에서는, 각 상품 공급자 서버(300)가 작성된 응찰서를 서버(100)의 상품 공급 조건 수집부(120)에 전송하고, 상품 공급 조건 수집부(120)는 이를 수신한다.

도 3b를 살펴본다. 도 3b는 본 발명의 다른 실시예에 따라 역경매 방식으로 상품 공급 조건을 수집하는 처리를 나타내는 흐름도이다. 도 3b를 참조하여 보면, 단계 S312에서는, 상품 공급 조건 수집부(120)가 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품의 특성에 따라 그 판매에 필요한 조건과 역경매 개시 단가를 특정한다. 예컨 대, 인기 상품 후보 리스트에 삼성전자의 애니콜 SCH-B630 휴대폰이 포함되어 있다면 이에 대하여 역경매 개시 단가는 50만원, 판매 수량은 1000개, 판매 기간은 1일로 특정할 수 있다. 판매 수량 및 역경매 개시 단가는 인기 상품 후보 리스트에 속하는 각 상품의 특성에 따라 정해지고, 판매 기간 역시 상품의 특성에 따라 변동될 수 있다. 단계 S314에서는, 상품 공급 조건 수집부(120)가 역경매 대상 상품을 공급하는 각 상품 공급자의 서버(300)로 특정된 판매 조건 및 역경매 개시 단가를 포함하는 역경매 안내서를 전송한다. 각 상품 공급자의 서버(300)에서는 이에 응하는 취지의 판매 신청서가 작성되고, 이는 상품 공급 조건 수집부(120)로 전송된다. 단계 S316에서는, 상품 공급 조건 수집부(120)가 각 상품 공급자 서버(300)로부터의 판매 신청서를 수신한다. 단계 S318에서, 상품 공급 조건 수집부(120)는 수신된 판매 신청서를 분석하여 가장 낮은 역경매 단가를 추출한다. 단계 S320에서는, 상품 공급 조건 수집부(120)가 추출된 가장 낮은 역경매 단가를 각 상품 공급자 서버(300)로 통지하고, 단계 S322에서는, 통지에 응답하여, 추출된 단가보다 낮은 단가를 포함하는 판매 신청서가 상품 공급자 서버(300)로부터 전송된 것이 있는지를 검출한다. 여기서, 단계 S320 및 S322는 상품 공급자 서버(300)로부터 기존의 추출된 단가보다 더 낮은 단가를 포함하는 판매 신청서가 수신된 것이 없을 때까지 반복될 수도 있다.

본 발명에서, 위에서 설명된 경쟁 입찰 방식은 상품의 종류나 수량과 관계 없이 상품 공급자들로부터 상품 공급 조건을 접수한 후, 가장 적합한 상품을 인기 상품으로 선정하는 데에 보다 유리한 반면, 역경매 방식은 인기 상품 후보 리스트 에 포함된 상품 중 동일 또는 거의 유사한 상품의 여러 상품 공급자들을 대상으로 하여 가장 낮은 단가로 상품을 공급 받는 데에 보다 유리하다는 점이 이해될 필요가 있다.

Claims

상품 평가 데이터를 활용하여 인기 상품에 관한 정보를 제공하기 위한 방법으로서,

네트워크에 연결된 서버가 상품 평가 데이터를 바탕으로 적어도 하나의 후보 상품을 포함하는 인기 상품 후보 리스트를 추출하는 단계,

상기 서버가 상기 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상기 적어도 하나의 후보 상품의 공급자 서버로부터 상품 공급 조건을 수집하는 단계,

상기 서버가 상기 수집된 상품 공급 조건에 기초하여 상기 적어도 하나의 후보 상품 중 적어도 하나를 인기 상품으로서 선정하는 단계, 및

상기 서버가 상기 선정된 인기 상품 및 상기 선정된 인기 상품의 공급 조건에 관한 정보를 상기 서버에 접속한 사용자 단말 장치에 제공하는 단계

를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 사용자 리뷰, 상품에 대한 사용자 평점, 상품에 대한 전문가 리뷰 및 상품에 대한 전문가 평점 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 사용자 리뷰를 포함하고, 상기 인기 상품 후보 리스트 추출 단계는, 상기 상품에 대한 사용자 리뷰의 개수 및 상기 상품에 대한 사용자 리뷰의 수치화된 평가 결과 중 적어도 하나를 참조하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 사용자 평점을 포함하고, 상기 인기 상품 후보 리스트 추출 단계는, 상기 상품에 대한 사용자 평점의 평균값을 참조하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 전문가 리뷰를 포함하고, 상기 인기 상품 후보 리스트 추출 단계는, 상기 상품에 대한 전문가 리뷰의 개수 및 상기 상품에 대한 전문가 리뷰의 수치화된 평가 결과 중 적어도 하나를 참조하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 전문가 평점을 포함하고, 상기 인기 상품 후보 리스트 추출 단계는, 상기 상품에 대한 전문가 평점의 평균값을 참조하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 상품 공급 조건 수집 단계는 상기 공급자 서버로부터 입찰 방식 및 역 경매 방식 중 적어도 하나의 방식으로 상기 상품 공급 조건을 수집하는 단계를 포함하는 방법.
제7항에 있어서,

상기 상품 공급 조건은 공급 수량, 공급 단가, 재고 특성에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,

상기 인기 상품에 관한 정보는 웹 사이트의 특정 코너에 업로딩되는 방법.
제9항에 있어서,

상기 인기 상품에 관한 정보는 상기 특정 코너에서 소정 기간 동안 한정적으로 사용자에게 표시되는 방법.
제9항에 있어서,

상기 특정 코너는 상기 웹 사이트의 핫세일 코너와 연동되는 탭의 형태로 사용자에게 표시되는 방법.
제9항의 방법에 따라 상기 특정 코너에 업로딩된 인기 상품의 정보를 이용한 마케팅 방법 - 상기 특정 코너에는 타 사용자에게 상기 인기 상품을 추천하기 위한 수단이 포함되어 있음 - 으로서,

상기 인기 상품의 정보를 전자 메일 서비스를 이용하여 타 사용자의 전자 메일 계정으로 전송하는 단계를 포함하는 방법.
인기 상품 제공 시스템으로서,

상품 평가 데이터를 활용하여 인기 상품 후보 리스트를 추출하는 인기 상품 후보 리스트 추출부,

상기 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품의 공급자 서버로부터 상품 공급 조건을 수집하는 상품 공급 조건 수집부,

상기 수집된 상품 공급 조건에 기초하여 상기 인기 상품 후보 리스트에 속하는 상품 중 적어도 하나를 인기 상품으로서 선정하는 인기 상품 선정부, 및

상기 선정된 인기 상품에 관한 정보 및 상기 선정된 인기 상품의 상품 공급 조건에 관한 정보를 포함하는 문서를 생성하는 문서 생성부

를 포함하는 시스템.
제13항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 사용자 리뷰, 상품에 대한 사용자 평점, 상품에 대한 전문가 리뷰 및 상품에 대한 전문가 평점 중 적어도 하나를 포함 하는 시스템.
제13항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 사용자 리뷰를 포함하고, 상기 인기 상품 후보 리스트 추출부는, 상기 상품에 대한 사용자 리뷰의 개수 및 상기 상품에 대한 사용자 리뷰의 수치화된 평가 결과 중 적어도 하나를 참조하는 시스템.
제13항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 사용자 평점을 포함하고, 상기 인기 상품 후보 리스트 추출부는, 상기 상품에 대한 사용자 평점의 평균값을 참조하는 시스템.
제13항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 전문가 리뷰를 포함하고, 상기 인기 상품 후보 리스트 추출부는, 상기 상품에 대한 전문가 리뷰의 개수 및 상기 상품에 대한 전문가 리뷰의 수치화된 평가 결과 중 적어도 하나를 참조하는 시스템.
제13항에 있어서,

상기 상품 평가 데이터는 상품에 대한 전문가 평점을 포함하고, 상기 인기 상품 후보 리스트 추출부는, 상기 상품에 대한 전문가 평점의 평균값을 참조하는 시스템.
제13항에 있어서,

상기 상품 공급 조건 수집부는 상기 공급자 서버로부터 입찰 방식 및 역경매 방식 중 적어도 하나의 방식으로 상기 상품 공급 조건을 수집하는 시스템.
제19항에 있어서,

상기 상품 공급 조건은 공급 수량, 공급 단가, 재고 특성에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 시스템.
제13항 내지 제20항 중 어느 한 항에 따른 시스템으로서,

상기 문서 생성부는 상기 선정된 인기 상품에 관한 정보를 웹 사이트의 특정 코너에 업로딩하기 위한 웹 컨텐츠 업로더인 시스템.
제21항에 있어서,

상기 인기 상품에 관한 정보가 상기 특정 코너에서 소정 기간 동안 한정적으로 사용자에게 표시되는 시스템.
제21항에 있어서,

상기 특정 코너는 상기 웹 사이트의 핫세일 코너와 연동되는 탭의 형태로 사 용자에게 표시되는 시스템.
제21항에 있어서,

상기 특정 코너에는 타 사용자에게 상기 인기 상품을 추천하기 위한 수단이 더 포함되어 있고,

상기 추천 수단이 기동되는 경우, 상기 인기 상품의 정보를 전자 메일 서비스를 이용하여 타 사용자의 전자 메일 계정으로 전송하는 수단을 더 포함하는 시스템.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
제9항에 따른 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
제12항에 따른 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.