KR101663580B1 - 전자상거래 추천 분석 시스템 및 추천 분석 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 전자상거래 클라이언트 장치의 데이터를 수집하여 상품 분석에 기초가 되는 분석 기초 데이터를 추천 분석 장치에 전달하고, 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 정보를 기반으로 추천 상품 정보를 상기 클라이언트 장치로 웹 브라우저를 통해 제공하며, 전자상거래 서비스 운영을 지원하기 위한 운영 도구 인터페이스 및 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 분석 결과 데이터를 전자상거래 운영 장치에게 웹 브라우저를 통해 제공하는 전자상거래 서비스 장치 및 상기 분석 기초 데이터를 상기 전자상거래 서비스 장치로부터 수신하여 분석 및/또는 추천 요청에 대한 상품 분석을 수행하며, 상품 분석 결과에 따라 상기 분석 결과 데이터 및 상기 추천 상품 정보를 생성하여 상기 전자상거래 서비스 장치로 전송하는 추천 분석 장치를 포함하되, 상기 분석 결과 데이터는 상기 운영 도구 인터페이스를 통해 실시간 반영되도록 제공되는 실시간 분석 결과 데이터 및 적어도 하나의 비실시간 분석 결과를 종합하여 비실시간으로 제공되는 결과 보고서 데이터를 포함하고, 상기 실시간 분석 결과 데이터와 상기 결과 보고서 데이터는 상기 전자상거래 서비스 장치 및 추천 분석 장치에서 이원화되어 생성 및 송수신되는 전자상거래에서의 상품 추천 분석 시스템을 개시하고 있다.

Description

전자상거래 추천 분석 시스템 및 추천 분석 방법{ELECTRONIC COMMERCE RECOMMENDATION AND ANALYSIS SYSMEM, AND RECOMMENDATION AND ANALYSIS SYSMEM METHOD}

본 발명은 전자상거래 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 전자상거래에서 실시간으로 추천 상품을 분석하는 시스템, 분석된 데이터를 통해 상품 추천, 운영도구 및 실시간 분석 및 결과보고서를 제공하는 방법에 관한 것이다.

일반적으로 전자상거래 웹사이트 판매 분석 방법은 사이트의 방문자에 대한 통계를 제공하는 방식으로 수행되었다. 상기 통계를 분석하는 방법에 있어서, 특정 웹사이트의 주소과 상기 웹 사이트의 주소의 페이지를 분석하여 사용자가 웹 사이트 및 페이지를 사용자의 웹브라우저를 통해 호출되었는지 어느 링크를 선택하여 다른 페이지로 이동하였는지 상기 웹브라우저가 또한 부가적으로 판매분석 방법을 제공한다면 전체 사용자가 상품을 얼마나 조회 및 구매하였는지에 대한 방식을 포함할 수 있다. 이러한 전자상거래 사이트 판매 분석 방법은 웹 사이트의 웹 로그 분석 이상을 포함하지 못하고, 실질적으로 상품 조회 구매에 대한 분석을 하지 못하였으며, 이와 관련된 도구를 제공하지 못하였다. 전자상거래 웹 사이트를 운영하는 운영자는 전자상거래 웹 사이트에서 판매를 위한 효율적인 상품배치를 고려하지 못하고, 예상을 통한 임의적인 상품배치를 할 수 밖에 없었고, 이를 만회하기 위한 추가적인 비용, 예컨대, 광고나 판매를 위한 이벤트을 부담할 수 밖에 없었다. 또한, 전자상거래 웹사이트 운영자의 적절하지 않은 상품 배치로 인해 판매감소 등 악영향을 감수할 수 밖에 없었다. 또한, 전자상거래 웹사이트 고객은 전자상거래 웹사이트 운영자가 배치한 임의적인 상품배치를 보게 됨으로써, 해당 전자상거래 웹사이트에 부정적인 이미지를 가지게 되거나 고객이 필요로 하는 상품을 웹사이트 메인 페이지 및 주요 페이지 등에 적절하게 배치하지 못하여 판매감소를 가져올 수 있는 문제점이 존재한다.

상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 고객이 전자상거래 웹사이트에서 상품을 조회하거나 구매할 때 해당 이력을 상품 기준으로 수집하고 이를 실시간으로 분석하는 시스템을 제공하여 시스템을 이용한 전자상거래 운영도구와 실시간 분석결과 보고서를 제공함으로써 운영자가 전자상거래 웹사이트에서 고객에게 필요한 상품을 적절하게 추천하여 배치하고 활용할 수 있도록 하여 판매증가를 통한 매출증대에 기여하고 전자상거래 웹사이트 고객에게 운영자가 적절하게 배치한 상품을 구매할 수 있도록 유도하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템 및 추천 분석 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 다른 목적은 전자상거래 서비스를 통해 추천상품을 전자상거래 고객에게 제공하고 전자상거래 시스템에서 전자상거래 고객이 조회하거나 검색한 상품을 수집하여 추천 분석 시스템에 제공하며, 전자상거래의 상품정보를 기반으로 분석하고 이를 전자상거래 운영자에게 실시간 분석 및 결과 보고서 형태와 전자상거래의 상품을 관리할 수 있는 운영도구를 제공하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템 및 추천 분석 방법을 제공하는 것이다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 전자상거래를 통해 상품을 분석 및 추천하기 위한 시스템은 전자상거래 클라이언트 장치의 데이터를 수집하여 상품 분석에 기초가 되는 분석 기초 데이터를 추천 분석 장치에 전달하고, 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 정보를 기반으로 추천 상품 정보를 상기 클라이언트 장치로 웹 브라우저를 통해 제공하며, 전자상거래 서비스 운영을 지원하기 위한 운영 도구 인터페이스 및 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 분석 결과 데이터를 전자상거래 운영 장치에게 웹 브라우저를 통해 제공하는 전자상거래 서비스 장치 및 상기 분석 기초 데이터를 상기 전자상거래 서비스 장치로부터 수신하여 분석 및/또는 추천 요청에 대한 상품 분석을 수행하며, 상품 분석 결과에 따라 상기 분석 결과 데이터 및 상기 추천 상품 정보를 생성하여 상기 전자상거래 서비스 장치로 전송하는 추천 분석 장치를 포함하되, 상기 분석 결과 데이터는 상기 운영 도구 인터페이스를 통해 실시간 반영되도록 제공되는 실시간 분석 결과 데이터 및 적어도 하나의 비실시간 분석 결과를 종합하여 비실시간으로 제공되는 결과 보고서 데이터를 포함하고, 상기 실시간 분석 결과 데이터와 상기 결과 보고서 데이터는 상기 전자상거래 서비스 장치 및 추천 분석 장치에서 이원화되어 생성 및 송수신될 수 있다.

상기 추천 분석 장치는 상기 전자상거래 서비스 장치로부터 수신되는 분석 기초 데이터를 수신하여 데이터베이스에 저장하는 분석 수집 모듈, 상기 데이터베이스 내에 저장된 데이터 및 상기 전자상거래 서비스 장치에 추가 요청하여 수신된 데이터를 분석하여 상기 추천 상품 정보를 생성하고, 분석 결과를 상기 데이터베이스에 저장하는 데이터 분석 모듈, 상기 분석 수집 모듈에서 수신되는 분석 기초 데이터를 실시간으로 분석하여 실시간 분석 결과 데이터를 생성하고 실시간 전송 가능한 형태의 포맷으로 변환하여 상기 전자상거래 서비스 장치로 실시간 전송하기 위한 실시간 분석 모듈, 상기 데이터베이스에 저장된 결과 보고서 데이터를 조회하거나 또는 상기 데이터 분석 모듈이 수행한 분석 결과를 기반으로 특정 웹사이트 또는 웹페이지별 결과 보고서를 생성하여 상기 데이터베이스에 저장하는 보고서 모듈 및 상기 분석 수집 모듈, 상기 데이터 분석 모듈, 상기 실시간 분석 모듈 및 상기 보고서 모듈의 데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.

상기 실시간 분석 결과 데이터는, 실시간 전송 가능한 형태의 포맷으로 용이하게 변환할 수 있는 정보를 포함하되, 상기 분석 요청된 상품에 대한, 소정 기간까지의 주문 수 정보, 소정 기간까지의 페이지 조회(view) 정보, 미래 소정 기간까지의 기대 주문 수 정보 및 해당 가격과 상기 기대 주문 수 정보를 기반으로 계산되는 기대 주문 금액 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

상기 데이터 분석 모듈은 상품 기준의 추천 상품 및 고객 기준의 추천 상품을 제공하되, 상기 상품 기준의 추천 상품은 상품간의 유사성 및 복수의 고객들의 구매 내역을 기준으로 추천되고, 상기 고객 기준의 추천 상품은 특정 고객의 개인화된 장바구니, 위시리스트, 최근 조회 상품 및 구매 상품 정보를 기준으로 추천될 수 있다.

상기 데이터 분석 모듈은 상기 분석 요청된 상품에 대한, i) 주문 및 상품 조회에 대한 기간별 추이 분석, ii) 소정 기간 내에 상기 분석 요청된 상품에 대한 주문 신호 및 조회 신호의 접근 경로 분석 및 iii) 소정 기간 내에 이루어진 구매 기록을 토대로 구매 성향 분석 중 적어도 어느 하나를 수행하여 비실시간 분석 결과 데이터를 생성하고, 상기 비실시간 분석 결과 데이터는 상기 결과 보고서 데이터 작성시 참조 자료로서 이용될 수 있다.

상기 iii) 구매 성향 분석은 소정 기간 내에 이루어진 지역, 성별, 연령, 결재수단 , 시간대별, 요일별 구매 성향에 대한 분석을 포함할 수 있다.

상기 결과 보고서 데이터는 소정 기간 내에 포함된 상기 클라이언트 장치의1) 전체 클릭, 추천 클릭 및 주문 클릭의 상대적인 비율에 대한 분석 및 2) 장바구니 담기 행위, 관심 상품 등록 행위 대비 실제 주문에 대한 비율 분석에 대한 내용을 포함할 수 있다.

상기 운영 도구 인터페이스는, 상기 실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 전자상거래 서비스에서의 현재 상품 배열에 대한 우선순위를 자동 변경하도록 설정하는 제 1 모드 및 외부 입력을 통해 현재 상품 배열을 수동 변경하도록 설정하는 제 2 모드를 제공하되, 상기 결과 보고서 데이터, 상기 결과 보고서 데이터 작성의 기초가 되는 상기 적어도 하나의 비실시간 분석 결과 데이터 및 상기 실시간 분석 결과 데이터를 종합 제공하여 상기 제 2 모드의 수동 변경을 지원할 수 있다.

상기 운영 도구 인터페이스는 상기 제 2 모드의 수동 변경을 위해, 전체 상품 분석, 페이지 단위 상품 분석, 상품 배열 관리 및 상품 정보 관리를 위한 메뉴를 제공할 수 있다.

상기 전자상거래 서비스 장치는 상기 클라이언트로부터의 상품 추천 요청을 상기 추천 분석 장치로 전송하고 상기 추천 분석 장치로부터 수신되는 추천 상품 정보를 클라이언트 장치에게 제공하는 상품 추천 모듈, 상기 클라이언트 장치와 연관된 고객 정보 중 추천 분석에 필요한 데이터를 수집하여 상기 추천 분석 장치로 제공하는 데이터 수집 모듈, 상기 운영도구 인터페이스를 상기 전자상거래 운영 장치로 제공하는 운영 도구 인터페이스 제공 모듈, 상기 전자상거래 운영 장치로부터 수신되는 실시간 분석 요청을 상기 추천 분석 장치로 전송하고, 상기 추천 분석 장치로부터 수신되는 실시간 분석 결과 데이터를 상기 전자상거래 운영 장치로 실시간 제공하는 실시간 상품 분석 응답 모듈, 상기 전자상거래 운영 장치로부터 수신되는 결과 보고서 요청을 상기 추천 분석 장치로 전송하고, 상기 추천 분석 장치로부터 수신되는 결과 보고서 데이터를 상기 전자상거래 운영 장치로 제공하는 결과 보고서 제공 모듈 및 상기 상품 추천 모듈, 상기 데이터 수집 모듈, 상기 운영 도구 인터페이스 제공 모듈, 상기 실시간 상품 분석 응답 모듈 및 상기 결과 보고서 제공 모듈의 주요 데이터 또는 임시 데이터를 저장하는 서비스 장치 데이터베이스를 포함할 수 있다.

상기 데이터 수집 모듈은 분석에 필요한 데이터를 수집하여 상기 추천 분석 장치로 전달하되, 상기 분석에 필요한 데이터는 상품 카테고리 조회 정보, 상품 조회 정보, 장바구니 담기 정보, 위시 리스트 등록 정보, 상품 구매에 대한 시간별, 요일별, 일별, 결제수단별 정보, 지역, 성별, 유입 경로 및 현재 페이지 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

상기 전자상거래 서비스 장치는 상기 추천 분석 장치의 요청에 응답하여 요청에 대응하는, 상기 서비스 장치 데이터베이스에 저장된 데이터를 전송할 수 있다.

상기 전자상거래 운영 장치는 상기 전자상거래 서비스 장치의 각 모듈에서 제공하는 정보를 상기 클라이언트 장치와 동일한 화면에서 제공할 수 있도록 자바스크립트 또는 크롬 웹브라우저 확장 중 어느 하나를 통해 제공할 수 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 전자상거래를 통해 상품을 분석 및 추천하기 위한 방법은 전자상거래 서비스 장치가 전자상거래 클라이언트 장치의 데이터를 수집하여 상품 분석에 기초가 되는 분석 기초 데이터를 추천 분석 장치에 전달하는 단계, 상기 추천 분석 장치가 상기 분석 기초 데이터를 상기 전자상거래 서비스 장치로부터 수신하여 분석 및/또는 추천 요청된 상품에 대한 상품 분석을 수행하는 단계, 상기 추천 분석 장치가 상품 분석 결과에 따라 분석 결과 데이터 및 추천 상품 정보를 생성하여 데이터베이스에 저장하고 상기 전자상거래 서비스 장치로 전송하는 단계 및 상기 전자상거래 서비스 장치가 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 정보를 기반으로 추천 상품 정보를 상기 클라이언트 장치에 웹 브라우저를 통해 제공하며, 전자상거래 서비스 운영을 위한 운영 도구 인터페이스 및 상기 추천 분석 장치로부터 수신한 분석 결과 데이터를 전자상거래 운영 장치에게 웹 브라우저를 통해 제공하는 단계를 포함하되, 상기 분석 결과 데이터는 상기 운영 도구 인터페이스를 통해 실시간 반영되도록 제공되는 실시간 분석 결과 데이터 및 적어도 하나의 비실시간 분석 결과를 종합하여 비실시간으로 제공되는 결과 보고서 데이터를 포함하고, 상기 실시간 분석 결과 데이터와 상기 결과 보고서 데이터는 상기 전자상거래 서비스 장치 및 추천 분석 장치에서 이원화되어 생성 및 송수신될 수 있다.

상기 운영 도구 인터페이스는, 상기 실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 전자상거래 서비스에서의 현재 상품 배열에 대한 우선순위를 자동 변경하도록 설정하는 제 1 모드 및 외부 입력을 통해 현재 상품 배열을 수동 변경하도록 설정하는 제 2 모드를 제공하되, 상기 결과 보고서 데이터, 상기 결과 보고서 데이터 작성의 기초가 되는 상기 적어도 하나의 비실시간 분석 결과 데이터 및 상기 실시간 분석 결과 데이터를 종합 제공함으로써 상기 제 2 모드의 수동 변경을 지원할 수 있다.

상기 추천 분석 장치는 상기 상품 추천 정보로서, 상품 기준의 추천 상품 및 고객 기준의 추천 상품을 제공하되, 상기 상품 기준의 추천 상품은 상품간의 유사성 및 복수의 고객들의 구매 내역을 기준으로 추천되고, 상기 고객 기준의 추천 상품은 특정 고객의 개인화된 장바구니, 위시리스트, 최근 조회 상품 및 구매 상품 정보를 기준으로 추천될 수 있다.

상기 실시간 분석 결과 데이터는 실시간 전송 가능한 형태의 포맷으로 용이하게 변환할 수 있는 정보를 포함하되, 상기 분석 요청된 상품에 대한, 소정 기간까지의 주문 수 정보, 소정 기간까지의 페이지 조회(view) 정보, 미래 소정 기간까지의 기대 주문 수 정보 및 해당 가격과 상기 기대 주문 수 정보를 기반으로 계산되는 기대 주문 금액 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

상기 추천 분석 장치는 상기 분석 요청된 상품에 대한, i) 주문 및 상품 조회에 대한 기간별 추이 분석, ii) 소정 기간 내에 상기 분석 요청된 상품에 대한 주문 신호 및 조회 신호의 접근 경로 분석 및 iii) 소정 기간 내에 이루어진 구매 기록을 토대로 구매 성향 분석 중 적어도 어느 하나를 수행하여 비실시간 분석 결과 데이터를 생성하고, 상기 비실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 상기 결과 보고서 데이터를 생성할 수 있다.

본 발명의 전자상거래에서의 추천 분석 시스템 및 추천 분석 방법에 따르면, 전자상거래 웹사이트 고객은 적절한 상품을 제공 및 추천 받아 이를 구매할 수 있도록 유도하여 상품의 판매증가를 통한 매출증대를 기대할 수 있도록 전자상거래 실시간 상품조회구매 분석 시스템 및 이 시스템을 이용한 도구와 실시간 분석결과 보고서를 제공하는 방법을 제공하여 전자상거래를 효율적으로 운영하는 효과가 있다.

또한, 분석된 상품추천을 전자상거래 고객에게 제공함으로써 전자상거래 시스템을 통한 매출을 증가시키고 전자상거래 관리자는 이를 실시간으로 분석하여 바로 고객에게 제공함으로써 효율적으로 전자상거래 시스템을 운영할 수 있도록 하며, 추천된 상품의 실질적인 결과를 분석하여 전자상거래 운영자에게 실시간 화면으로 제공하고 이를 결과 보고서로 제공함으로써 상품추천 관리를 통해 매출증대로 이어질 수 있도록 지원하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 전자상거래 서비스 장치 및 추천 분석 장치의 구성을 구체적으로 나타낸 상세블록도,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 전자상거래 운영 장치의 운영 도구 모듈의 구성을 구체적으로 나타낸 상세블록도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 실시간 분석 결과 디스플레이 화면을 나타낸 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 운영 도구 모듈이 실시간 분석 데이터를 처리하는 과정을 나타낸 흐름도,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 주문 및 상품 조회 추이 분석 디스플레이 화면을 나타낸 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 경로별 분석 디스플레이 화면을 나타낸 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 구매성향 분석 디스플레이 화면을 나타낸 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 결과 보고서 디스플레이 화면을 나타낸 도면,
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템에서의 분석 기초 데이터의 포맷을 나타낸 개념도,
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 운영 도구 인터페이스에 디스플레이 화면을 나타낸 도면이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템은 클라이언트 장치(110), 전자상거래 서비스 장치(120), 추천 분석 장치(130) 및 전자상거래 운영 장치(140)를 포함할 수 있다.

도 1을 참조하면, 클라이언트 장치(110)는 전자 상거래 서비스 장치(120)에서 제공하는 전자상거래 서비스(예컨대, 인터넷 쇼핑몰)의 고객으로서, 전저상거래를 통한 상품의 구매, 조회, 분석 요청의 주체가되는 장치일 수 있다. 클라이언트 장치(110)는 전자 상거래 서비스 장치(120)와 통신망을 통해 접속하며, 접속부터 접속 종료시까지 전자 상거래 서비스 장치(120)와 복수의 메시지를 송수신할 수 있고, 송수신되는 메시지는 분석 기초 데이터로서 전자상거래 서비스 장치(120)에 기록될 수 있다. 여기서, 분석 기초 데이터는 상품 주문, 상품 조회, 결제 수단, 고객 성별 정보, 접근 경로 정보 및 페이지 정보 등에 대한 시간적인 정보 등, 상품 분석에 필요한 복수의 정보를 포함할 수 있다. 클라이언트 장치(110)의 분석 기초 데이터 경우에 따라, 추천 분석 장치(130)로 직접 전송될 수 있다. 클라이언트 장치(110)는 전자 상거래 서비스 장치(120)로 상품 조회 및 분석을 요청할 수 있다. 그리고, 전자 상거래 서비스 장치(120)는 상품 조회 및 분석 요청에 대응하여, 추천 분석 장치(130)로 분석 요청을 중계하고, 추천 분석 장치(130)는 실시간 분석 결과 데이터 및 결과 보고서 데이터를 포함한 결과 데이터를 전자상거래 서비스 장치(120)로 전송할 수 있고, 전자상거래 서비스 장치(120)는 클라이언트 장치(110)로 추천 상품 정보를 전송할 수 있다.

전자 상거래 서비스 장치(120)는 클라이언트 장치(110)로부터 상품 조회 및 분석 요청을 수신할 수 있다. 또한, 전자상거래 서비스 장치(120)는 전자상거래 운영 장치(140)로부터 실시간 또는 비실시간 분석 요청을 수신할 수 있다. 상기 요청들을 수신하면, 전자상거래 서비스 장치(110)는 추천 분석 장치(130)로 해당 요청들을 전송할 수 있다. 또한, 전자상거래 서비스 장치(120)는 분석 요청뿐만 아니라 상기 클라이언트 장치(110)로부터의 분석 기초 데이터를 추천 분석 장치(130)로 전송할 수 있다. 전자상거래 서비스 장치(120)는 추천 분석 장치(130)로 분석 기초 데이터 이외에 분석에 필요한 데이터를 전송할 수 있다. 이때, 추천 분석 장치(130)의 요청에 의해 필요한 데이터를 선별하여 추천 분석 장치(130)로 전송할 수 있다. 전자상거래 서비스 장치(120)는 추천 분석 장치(130)로부터 수신되는 정보 중 실시간 분석 결과 데이터(예컨대, 주문 수 정보, 조회 수 정보와 같은 실시간으로 집계될 수 있는 데이터)를 선별하여 전자상거래 운영장치(140)에 제공할 수 있다. 상기 실시간 분석 결과 데이터는 전자상거래 운영 장치(140)에 실시간 전송되어 운영자가 실시간으로 상품 배열 등 인터넷 쇼핑몰의 운영을 관리하는데 이용되는 데이터일 수 있다. 또한, 전자상거래 서비스 장치(120)는 결과 보고서 데이터와 같은 비실시간으로 전송되는 데이터를 선별하여 비실시간으로, 전자상거래 운영 장치(140)로 전송할 수 있다.

추천 분석 장치(130)는 전자 상거래(120)로부터의 요청을 수신하여 실시간 또는 비실시간 분석을 수행할 수 있다. 또한, 분석 기초 데이터 및 분석 결과 데이터를 자체 보유하고 있는 빅데이터 데이터베이스에 기록 및 저장할 수 있다. 누적 저장된 데이터를 통해 최초 분석 이후의 분석을 최초 분석된 데이터를 기반으로 보다 효율적으로 수행될 수 있다. 추천 분석 장치(130)는 분석을 통해 추천 상품 정보를 생성할 수 있다. 또한, 추천 분석 장치(130)는 실시간 분석을 통해 특정 상품에 대한 실시간 분석 결과 데이터를 생성할 수 있고, 상기 실시간 분석 결과 데이터는 전자상거래 서비스 장치(120)뿐만 아니라 전자상거래 운영 장치(140)로 실시간으로 전송되어 활용되는 특징이 있다. 또한, 추천 분석 장치(130)는 복수의 분석 데이터를 종합하여 결과 보고서 형태의 비실시간 데이터를 생성할 수 있고, 결과 보고서 데이터는 전자상거래 서비스 장치(120)를 거쳐 전자상거래 운영 장치(140)에게 전달된다. 경우에 따라, 실시간 분석 데이터 및 결과 보고서 데이터는 운영자 설정 또는 전자상거래 서비스 장치(120)에서의 설정을 통해 클라이언트 장치(110)에 직접 제공될 수도 있다. 또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 실시간 분석 데이터 및 결과 보고서 중 하나 이상의 정보가 전자상거래 서비스 장치(120)를 거치지 않고 직접 전자상거래 운영 장치(140)로 전송될 수 있다.

전자상거래 운영 장치(140)는 전자상거래 서비스(예컨대, 인터넷 쇼핑몰)의 운영자가 제어하는 장치로서, 전자상거래 서비스 전반적인 운영을 위한 제어를 수행할 수 있다. 전자상거래 운영 장치(140)는 전자상거래 서비스 장치(120)에서 제공하는 운영 도구 인터페이스를 통해 동작할 수 있다. 운영 도구 인터페이스는 전술한 실시간 분석 데이터 및 결과 보고서를 수신하여 운영자가 볼 수 있도록 디스플레이할 수 있고, 몇가지 운영 도구를 통해 운영자가 전자상거래 서비스를 보다 원활히 동작시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 전자상거래 운영 장치(140)는 운영 도구 모듈(미도시)를 통해 전자상거래 서비스를 제어할 수 있다. 전자상거래 운영 장치(140)는 수신되는 실시간 분석 데이터 및 결과 보고서를 기반으로 자동으로(미리 저장된 방식에 따라) 전자상거래 서비스 상품의 재배열, 상품 등록 등을 변경할 수 있고, 또는 수동으로 배열 및 등록, 디자인 편집 등의 작업을 수행할 수 있다. 상품 재배열, 등록 및 디자인 편집 등의 서비스 운영을 위해, 전자상거래 운영 장치(140)는 제어 신호를 전자 상거래 서비스 장치(120)로 전송한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 전자상거래 서비스 장치 및 추천 분석 장치의 구성을 구체적으로 나타낸 상세블록도이다.

도 2를 참조하면, 전자상거래 서비스 장치(120)는 상품 추천 모듈(121), 데이터 수집 모듈(122), 실시간 상품 분석 응답 모듈(123), 운영 도구 인터페이스 제공 모듈(124), 결과 보고서 제공 모듈(125) 및 서비스 장치 데이터베이스(126)를 포함할 수 있다. 또한, 도면에 도시되진 않았지만, 각각의 모듈들은 통신 모듈(미도시)을 이용하여 통신망을 통해 클라이언트 장치(110), 추천 분석 장치(130) 및 전자상거래 운영 장치(140)와 정보를 송수신할 수 있다.

상품 추천 모듈(121)은 클라이언트 장치(110)로부터 상품 추천 요청을 수신한다. 상품 추천 요청은 상품 카테고리 정보(예컨대, 상품 검색어일 수 있음)를 포함할 수 있다. 즉, 상품 카테고리 정보에 대한 추천 요청을 해당 쇼핑몰의 웹 브라우져를 통해 입력하면, 상기 입력을 기반으로 상기 카테고리에 해당하는 상품에 관한 추천 요청 신호로 변환하여 추천 분석 장치(130)의 데이터 분석 모듈(132)로 전송할 수 있다. 또한, 상품 추천 모듈(121)은 상품 추천 요청에 응답하여 추천 분석 장치(130)로부터 수신되는 추천 상품 정보를 클라이언트 장치(110)로 웹 브라우저를 통해 제공할 수 있다. 이때, 추천 상품 정보는 상품 기준의 추천 상품과 고객 기준의 추천 상품 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 상품 기준의 추천 상품은 상품간의 유사성 및 여러 고객들의 구매를 기준으로 추천 상품을 선별한 것이고, 고객 기준의 추천 상품은 특정 고객의 장바구니, 위시리스트, 최근 조회/구매 상품 등 특정 고객에 개인화된 추천 상품을 의미한다. 즉, 클라이언트 장치(110)는 고객의 선택에 따라 두 가지 기준에 맞는 추천 상품 정보 중 적어도 하나를 수신할 수 있다. 경우에 따라, 상품 추천 모듈(121)은 추천 분석 장치(130)의 빅데이터 데이터베이스(135)에 요청하여 추천 상품 정보를 제공받을 수도 있다.

데이터 수집 모듈(122)은 클라이언트 장치(110)로부터의 각종 데이터를 수집할 수 있다. 데이터 수집 모듈(122)은 클라이언트 장치(110)가 전송하는 상품 조회, 상품 구매, 상품 검색, 특정 카테고리 검색, 장바구니에 담는 행위, 위시리스트에 포함시키는 행위 등 분석에 필요한 모든 기초 데이터를 수집한다. 예컨대, 분석 기초 데이터는 상품 카테고리 조회, 상품 조회, 장바구니 담기, 위시리스트 등록, 상품 구매(시간별/요일별/일별/결제수단별), 고객의 지역, 성별, 연령, 접근 경로 및 현재 페이지 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 수집된 분석 기초 데이터는 추천 분석 장치(130)의 데이터 분석 모듈(132)로 전송된다.

실시간 상품 분석 응답 모듈(123)은 전자상거래 운영 장치(140)의 운영 도구 모듈로부터 특정 상품 또는 특정 상품 군에 대한 실시간 분석 요청을 수신하여, 추천 분석 장치(130)의 실시간 분석 모듈(133)로 필요한 실시간 분석 데이터를 요청할 수 있다. 그리고는, 추천 분석 장치(130)의 실시간 분석 모듈(133)로부터 수신되는 실시간 분석 결과 데이터를 상기 운영 도구 모듈로 전송할 수 있다. 이때, 운영 도구 모듈을 통해 최적화된 인터페이스 및 기능을 제공할 수 있다. 실시간 상품 분석 응답 모듈(123)은 실시간으로 전송될 수 있는 네트워크 환경에서 동작하는 것이 바람직할 수 있다. 또한, 트래픽이 몰리는 경우, 패킷 손실율이 높거나 가용 대역폭이 작은 경우, 전자상거래 서비스 장치(120) 내 다른 구성요소보다 실시간 상품 분석 응답 모듈(123)이 우선적으로 동작되도록 설정할 수 있다. 또한, 실시간 상품 분석 응답 모듈(123)은 전자상거래 운영 장치(140) 및 추천 분석 장치(130)와의 통신에 있어서, 실시간 통신이 가능하도록 실시간 통신에 적합한 형태의 포맷으로 변환한다. 이때, 다량의 정보를 포함시키게 되면, 지연(delay)이 발생할 수 있으므로, 조회 수 정보, 또는 주문(구매) 수 정보 및 간단한 관련 정보만이 실시간 통신을 통해 이루어질 수 있다.

운영 도구 인터페이스 제공 모듈(124)은 전자상거래 운영 장치(140)로 운영 도구 인터페이스를 제공한다. 운영 도구 인터페이스는 전체 상품 분석, 페이지 단위 상품 분석, 상품 배열 관리, 상품 정보 관리 중 하나 이상의 기능을 수행할 수 이도록 설계될 수 있다. 즉, 운영 도구 인터페이스를 통해 실시간 분석 결과 데이터 및 결과 보고서를 시각화하여 제공할 수 있고, 상품 배열 관리 등의 운영을 용이하게 할 수 있다.

결과 보고서 제공 모듈(125)은 운영 도구 모듈로부터의 결과 보고서 요청을 수신하여 추천 분석 장치(130)의 보고서 모듈(134)로 전송한다. 또한, 추천 분석 장치(130)로부터 상기 요청에 대응하는 결과 보고서 데이터를 수신하여 상기 운영 도구 모듈로 전송하는 기능을 수행한다.

서비스 장치 데이터베이스(126)는 상품 추천 모듈(121), 데이터 수집 모듈(122), 실시간 상품 분석 응답 모듈(123), 운영 도구 인터페이스 제공 모듈(124), 결과 보고서 제공 모듈(125)의 주요 데이터 또는 임시 데이터를 보관할 수 있다. 경우에 따라 상품 추천 모듈(121), 데이터 수집 모듈(122), 실시간 상품 분석 응답 모듈(123) 및 결과 보고서 제공 모듈(125)은 추천 분석 장치(120)에 요청할 데이터를 데이터베이스(126)에 저장된 데이터에서 획득할 수 있다.

추천 분석 장치(130)는 분석 수집 모듈(131), 데이터 분석 모듈(132), 실시간 분석 모듈(133), 보고서 모듈(134) 및 빅데이터 데이터베이스(135)를 포함할 수 있다. 또한, 도면에 도시되진 않았지만, 추천 분석 장치(130)의 각각의 모듈들은 통신 모듈(미도시)을 이용하여 통신망을 통해 클라이언트 장치(110), 전자상거래 서비스 장치(120) 및 전자상거래 운영 장치(140)와 정보를 송수신할 수 있다.

분석 수집 모듈(131)은 전자 상거래 서비스 장치(120)의 데이터 분석 모듈(121)에서 수집되는 분석 기초 데이터를 수신한다. 분석 수집 모듈(131)은 경우에 따라 클라이언트 장치(110)로부터 직접 데이터를 수신할 수 있다. 분석 수집 모듈(131)은 분석에 용이하게 정보를 카테고리화할 수 있다. 즉, 특정 상품별로, 또는 특정 상품 카테고리 별로, 고객 지역 별로, 시간대별로 등 분석에 직접 사용될 수 있도록 카테고리화하여 데이터를 수집할 수 있고, 수집된 데이터는 빅데이터 데이터베이스(135)에 저장될 수 있다.

데이터 분석 모듈(132)은 실질적으로 분석 수집 모듈(131) 또는 빅데이터 데이터베이스(135)로부터 데이터를 획득하여 분석 요청된 상품 또는 상품 카테고리에 대한 분석을 수행하고, 추천 상품 정보를 생성한다. 분석 요청은 상품 추천 모듈(121) 또는 운영 도구 인터페이스 제공 모듈(124)을 통해 수신할 수 있다. 데이터 분석 모듈(132)은 먼저, 빅데이터 데이터베이스(135)에 분석 요청된 상품 또는 상품 카테고리와 관련하여 기존에 수행한 분석 데이터가 있는지 조회하고, 있는 경우, 조회 결과를 기반으로 추천 상품 정보를 생성할 수 있다. 데이터 분석 모듈(132)은 현재 확보한 데이터보다 추가적인 데이터가 필요한 경우, 예컨대, 현재 시점부터 2005년까지의 데이터만이 존재하는데, 2003년까지의 정보가 필요한 경우, 서비스 장치 데이터베이스(126)에 추가 데이터를 요청 및 전달받아 분석에 활용할 수 있다. 데이터 분석 모듈(132)은 전술한 바와 같이, 상품 기준의 추천 상품과 고객 기준의 추천 상품을 추천할 수 있다. 상품 기준의 추천 상품은 복수의 구매자들이 가장 많이 찾는 상품 등, 주문 수 및 조회 수에 근거하여 추천되되, 상품의 유사성 등을 고려하여 복수 개의 상품이 추천될 수 있다. 고객 기준의 추천 상품은 현재까지의 고객의 구매 관련 행동 패턴(예컨대, 상품 조회, 상품 카테고리 조회, 상품 구매, 장바구니 담기, 위시리스트 등록 등의 행동 패턴)을 통해 과거 행동과 현재 구성된 상품 세트 간의 연관성을 추출하고, 연관성이 가장 높은 상품을 추천하는 방식이 사용될 수 있다. 생성된 추천 상품 정보는 상품 추천 모듈(121) 및/또는 서비스 장치 데이터베이스(126)로 전송될 수 있다. 또한, 데이터 분석 모듈(132)은 분석 요청된 상품에 대한, i) 주문 및 상품 조회에 대한 기간별 추이 분석(도 6 참조), ii) 소정 기간 내에 상기 분석 요청된 상품에 대한 주문 신호 및 조회 신호의 접근 경로 분석(도 7 참조) 및 iii) 소정 기간 내에 이루어진 구매 기록을 토대로 구매 성향 분석(도 8 참조) 중 적어도 어느 하나를 수행하여 비실시간 분석 결과 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 구매 성향 분석은 소정 기간 내에 이루어진 지역, 성별, 연령, 결재수단 , 시간대별, 요일별 구매 성향에 대한 분석을 포함할 수 있다. 이렇게 생성된 비실시간 분석 결과 데이터는 결과 보고서 데이터 작성시 참조 자료로서 이용될 수 있다.

그리고, 빅데이터 데이터베이스(135)에도 자체 저장될 수 있다. 이를 통해, 빅데이터 데이터베이스(135)는 분석을 거듭할수록 더 방대한 양의 분석 결과 데이터를 확보할 수 있고, 보다 용이하게 향후 고객 또는 상품에 대한 분석을 수행할 수 있다.

실시간 분석 모듈(133)은 전자상거래 서비스 장치(120)의 실시간 상품 분석 응답 모듈(123)로부터의 실시간 분석 요청을 수신하여 실시간 분석을 수행한다. 실시간 분석 모듈(133)은 분석 수집 모듈(121)로부터 전달받은 데이터를 기반으로 실시간으로 분석하여 실시간 분석 결과 데이터를 생성하고, 이를 실시간 상품 분석 응답 모듈(123)로 전송한다. 실시간 분석 결과 데이터는 특정 상품(복수 개일 수 있음)에 대한 주문 수 정보, 페이지 조회 수 정보, 기대 주문 수 정보 및 기대 주문 금액 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 여기서, 주문 수 정보는 소정 기간 내에 해당 상품에 대한 주문 신호 수이고, 페이지 조회 수 정보는 소정 기간까지의 해당 상품 페이지가 조회된 수를 나타내며, 기대 주문 수 정보는 상기 주문 수 정보를 토대로 미래 소정 기간까지 예상되는 기대 주문 수를 나타내고, 기대 주문 금액은 해당 상품의 값과 상기 기대 주문 수의 연산으로 구해지는 금액을 나타낸다. 상기 실시간 분석 정보는 실시간으로 바로 확인할 수 있는 비교적 간단한 정보일 뿐만 아니라, 적은 연산량으로 계산되어지는 값이기 때문에, 실시간 분석 및 실시간 송수신이 가능하다. 또한, 실시간 분석 모듈(133)은 실시간 분석 결과 데이터를 실시간 전송 가능한 포맷으로 변환하여 실시간 상품 분석 응답 모듈(123)로 전송할 수 있다.

보고서 모듈(134)은 결과 보고서 제공 모듈(125)로부터 요청 받은 결과 보고서 데이터를 생성하여 결과 보고서 제공 모듈(125)로 전송한다. 보고서 모듈(134)은 데이터 분석 모듈(132)과 마찬가지로, 요청에 응답하여 최초 빅데이터 데이터베이스(135)에 저장된 결과보고서가 있는지 조회한다. 보고서 모듈(134)은 데이터 분석 모듈(132)에서의 분석 결과 데이터를 기반으로 결과 보고서를 생성하고, 생성된 결과 보고서는 결과 보고서 제공 모듈(125)로 보내어지기 전에, 빅데이터 데이터베이스(135)에 저장될 수 있다. 결과 보고서에는 소정 기간 내에 수행된 전체 클릭 수(추천+주문 클릭 수 합계), 추천 클릭 수, 주문 클릭 수를 통해 각각의 클릭의 비율 분석, 및 장바구니, 관심 상품 등록 대비 실제 주문 수에 대한 비율 분석 등의 내용을 포함할 수 있다. 결과 보고서는 특정 웹 사이트 또는 웹 페이지 단위로 행해질 수 있다.

빅데이터 데이터베이스(135)는 상기 분석 수집 모듈(131), 데이터 분석 모듈(132), 실시간 분석 모듈(133) 및 보고서 모듈(134)에서 기록한 데이터를 저장하고, 분석한 데이터 및 결과 보고서 데이터를 기록할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 전자상거래 운영 장치의 운영 도구 모듈의 구성을 구체적으로 나타낸 상세블록도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 운영 도구 모듈(300)은 수신부(310), 전송부(320), 제어부(330), 사용자 인터페이스(340) 및 디스플레이부(350)를 포함할 수 있다.

도 3을 참조하면, 수신부(310)는 전자상거래 서비스 장치(120) 및 추천 분석 장치(130)로부터 데이터를 수신할 수 있다. 전송부(320)는 전자상거래 서비스 장치(120)로 분석 요청 또는 전자상거래 서비스에 대한 제어 요청 등을 전송할 수 있다.

제어부(330)는 신호의 송수신 및 전자상거래 서비스 전반에 대한 제어 신호를 생성할 수 있다. 제어부(330)는 모드 설정부(332)를 포함할 수 있다. 모드 설정부(332)는 전자상거래 서비스(예컨대, 인터넷 쇼핑몰)의 상품 배열을 수신되는 실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 자동으로 변경하는 자동 변경 모드 및 상품 배열을 사용자 인터페이스(340)를 통한 운영자의 입력으로 수동으로 변경하는 수동 변경 모드 중 어느 하나의 모드로 설정하는 기능을 수행한다. 자동 변경 모드를 선택하는 경우, 실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 전자상거래 서비스에서의 상품 배열의 우선 순위를 자동으로 변경한다. 실시간 분석 결과 데이터의 예시는 도 4를통해 상세히 살펴본다. 또한, 제어부(330)에서의 동작은 도 5를 통해 상세히 살펴본다.

사용자 인터페이스(340)는 외부 입력을 수신하기 위한 인터페이스이다. 운영자는 사용자 인터페이스(340)를 통해 운영 장치의 설정 및 전자상거래 서비스의 각종 운영에 관한 제어를 수동으로 수행할 수 있다.

디스플레이부(350)는 운영 도구 인터페이스를 웹 브라우저를 통해 디스플레이할 수 있다. 디스플레이부(350)는 실시간 분석 결과 데이터 및 비실시간 분석 결과 데이터(예컨대, 추이 분석 결과, 접근 경로 분석 및 구매 성향 분석 결과 등)뿐만 아니라 결과 보고서 데이터를 디스플레이하여 운영자로 하여금 해당 웹 사이트의 운영 및 관리를 용이하게 할 수 있도록 지원할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 실시간 분석 디스플레이 화면을 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 실시간 분석 결과 데이터(410-1, 410-2, 410-3, 410-4, 410-5, 410-6)는 운영 도구 인터페이스를 통해 도 4와 같이 나타날 수 있다. 복수 개의 상품들이 우선 순위에 따라 배열될 수 있다. 실시간 분석 결과 데이터(410-1, 410-2, 410-3, 410-4, 410-5, 410-6)는 복수의 상품들의 어느 한 영역에 표시될 수 있다(도 4에서는 좌측 상단에 표시되었음). 실시간 분석 결과 데이터(410-1, 410-2, 410-3, 410-4, 410-5, 410-6)는, 전술한 바와 같이, 주문 수(o), 페이지 조회 수(v: view), 기대 주문수(OpV) 및 기대 주문 금액(EspV) 정보를 포함할 수 있다. 만약, 운영 도구 모듈의 모드 설정부(332)가 자동 변경 모드를 선택하는 경우, 주문 수(o) 정보를 기반으로 상대적으로 주문 수가 많은 순서대로 우선순위를 두어 상품 배열을 하도록 설정할 수 있다. 이때, 주문 수 정보(o) 이외에 페이지 조회 수(v: view), 기대 주문수(OpV) 및 기대 주문 금액(EspV) 정보 등 다른 정보가 기준이 되어 우선순위를 결정할 수 있다. 수동 변경 모드의 경우는 이러한 분석 정보를 운영자에게 디스플레이할 뿐 직접적인 변경을 제어부(330)가 자체적으로 수행하지는 않는다. 이때, 만약 운영자가 실시간 분석 요청 이외에 다른 레벨의 분석을 요청하고 싶은 경우, 실시간 분석 결과 데이터(410-6)을 선택 클릭할 수 있다. 이때, 운영 도구 인터페이스는 추이 분석(420)을 위한 메뉴, 경로별 분석(430)을 위한 메뉴 및 구매 성향 분석(440)을 위한 메뉴를 제공할 수 있고, 해당 메뉴를 클릭하면, 분석 요청이 전자상거래 서비스 장치(120)의 운영 도구 인터페이스 제공 모듈(124)로 전송되고, 해당 분석 결과 정보를 전자상거래 서비스 장치(120)의 데이터베이스(126)로부터 수신할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 운영 도구 모듈이 실시간 분석 데이터를 처리하는 과정을 나타낸 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 운영 도구 모듈은 실시간 결과 데이터를 수신하게 되면, 먼저, 자동 변경 모드인지 판단한다(S510). 이는 사용자 설정을 통해 변경될 수 있고, 디폴트는 자동 변경 모드 및 수동 변경 모드 중 어느 하나로 설정되어 있을 수 있다. 만약, 자동 변경 모드가 아니라면, 사용자 인터페이스의 입력에 따라 수동으로 상품 배열 등 쇼핑몰이 관리될 수 있다(S512).

자동 변경 모드인 경우, 자동 변경 모드 중 어느 방식으로 설정되어 있는지 판단한다(S520). 이는 운영 도구 모듈의 저장부(일종의 버퍼일 수 있음)(미도시)에 설정으로서 저장되어 있을 수 있고, 이를 인출하여 확인할 수 있다. 만약, 특별한 설정으로 변경되어 있지 않다면, 디폴트 방식에 따라 상품 간의 우선순위를 변경할 수 있다(S522). 디폴트 방식은 주문 수 기반 우선순위 변경 방식, 페이지 조회 수 기반 우선순위 변경 방식, 기대 주문 수 기반 우선순위 변경 방식 및 기대 주문 금액 기반 우선순위 변경 방식 중 어느 하나로 설정되어 있을 수 있다. 이는 우선순위 변경 방식에 대한 식별 정보를 통해 식별될 수 있다.

특정 방식(예컨대, 주문 수 기반 우선순위 변경 방식, 페이지 조회 수 기반 우선순위 변경 방식, 기대 주문 수 기반 우선순위 변경 방식 및 기대 주문 금액 기반 우선순위 변경 방식 중 어느 하나)으로 우선 순위 변경 방식이 설정되어 있다면, 상기 저장소로부터 설정되어 있는 방식 정보를 획득할 수 있다(S530). 이때, 특정 방식은 최초에 설정되어 있는 방식이 아닌 새로운 방식으로 운영자가 직접 추가한 방식일 수 있고, 새로운 방식은 그 진행 과정이 프로그램화되어 저장소에 저장되어 있어야 한다.

방식 정보가 획득되고 나면, 획득된 방식에 따라 상품 배열에 대한 우선순위를 변경한다(S540). 예컨대, 기대 주문 금액 기반 우선순위 변경 방식에 따르면, 기대 주문 금액이 가장 높은 상품이 첫 번째가 되고, 이후 그 다음 순서대로 정렬시켜 상품이 배열되도록 한다.

그리고는, 변경된 우선 순위대로 상품이 배열되도록 제어 신호를 전송한다(S550).

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 주문 및 상품 조회 추이 분석 디스플레이 화면을 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 주문 및 상품 조회 추이 분석 결과 데이터는 특정 상품 또는 특정 상품 군에 대한 소정 기간 동안의 주문 수, 전체 일반 조회수 및 현재 경로를 통한 조회수에 대한 추이 그래프를 포함할 수 있다. 이는 분석 기초 데이터의 상품 식별 정보 또는 상품 카테고리 정보, 타임 스탬프 정보, 상품 조회/주문 정보를 기반으로 생성될 수 있다. 분석을 원하는 구간 정보는 운영 도구 인터페이스를 통해 설정할 수 있다. 상기 결과 데이터는 그래프 형식으로 제공될 수도 있으나, 다른 표현(예컨대, 표, 문자열 등)으로 제공될 수도 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 경로별 분석 디스플레이 화면을 나타낸 도면이다.

도 7을 참조하면, 경로별 분석 결과 데이터는 특정 상품 또는 특정 상품 군에 대한 소정 기간 동안의 주문 및 조회 행위에 있어서, 주문 및 조회 행위까지의 접근 경로에 대해 분석한 테이블을 포함할 수 있다. 이는 분석 기초 데이터의 상품 식별 정보 또는 상품 카테고리 정보, 타임 스탬프 정보, 상품 조회/주문 정보, 접근 경로 정보를 기반으로 생성될 수 있다. 분석을 원하는 구간 정보는 운영 도구 인터페이스를 통해 설정할 수 있다. 상기 결과 데이터는 테이블 형식으로 제공될 수도 있으나, 다른 표현(예컨대, 그래프, 문자열 등)으로 제공될 수도 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 구매성향 분석 디스플레이 화면을 나타낸 도면이다.

도 8을 참조하면, 구매성향 분석 결과 데이터는 소정 기간 동안의 주문(또는 조회 행위)에 있어서, 고객의 구매 성향을 분석한 것으로, 고객의 지역, 성별, 연렬, 결제수단, 시간대별, 요일별 및 일별 구매 행위 중 하나 이상을 분석한 그래프를 포함할 수 있다. 이는 분석 기초 데이터의 고객 식별 정보, 타임 스탬프 정보, 상품 주문 정보, 고객의 지역, 성별, 연령 정보, 결제수단 정보를 기반으로 생성될 수 있다. 분석을 원하는 구간 정보는 운영 도구 인터페이스를 통해 설정할 수 있다. 상기 결과 데이터는 그래프 형식으로 제공될 수도 있으나, 다른 표현으로 제공될 수도 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 결과 보고서 디스플레이 화면을 나타낸 도면이다.

도 9를 참조하면, 결과 보고서 데이터는 특정 쇼핑몰(예컨대, 웹 사이트 또는 웹 페이지)의 분석 결과에 대한 내용을 포함할 수 있다. 결과 보고서에는 특정 기간 동안의 특정 상품(또는 상품군)에 대한 분석 결과 정보가 포함될 수 있다. 예컨대, 해당 상품에 대한 전체 클릭 대비 추천 클릭의 비율, 또는 주문 클릭 대비 추천 클릭 비율 및 유입 경로별 전체 클릭 비율, 주문 클릭 비율이 포함될 수 있다. 또한, 상품 상세 조회 클릭, 장바구니 담기 클릭, 관심 상품 등록 클릭 및 주문 클릭에 대한 클릭 비율에 대한 결과도 포함될 수 있다. 더욱이, 결과 보고서에는 특정 페이지에 등록된 상품 전체에 대한 분석 결과가 포함될 수도 있다. 이러한 분석 결과 값은 그래프, 표, 문자열 또는 그 외의 표현 수단을 통해 표시될 수 있고, 사용자가 보기에 편리한 형태로 변형되어 제공될 수 있다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템에서의 분석 기초 데이터의 포맷을 나타낸 개념도이다.

도 10을 참조하면, 분석 기초 데이터(1000)는 실시간 및 비실시간 분석에 필요한 정보가 모두 포함되어 있어야 한다. 기본적으로, 분석 기초 데이터(1000)에는 고객 ID, 즉 고객을 식별할 수 있는 정보, 상품 ID(상품을 식별하기 위한 정보), 상품 카테고리 정보가 포함될 수 있다. 상품 카테고리 정보는 해당 상품이 포함되는 카테고리 정보로서, 라운드 티셔츠, 브이 넥 티셔츠와 같은 상품은 티셔츠라는 카테고리에 함께 묶일 수 있다. 또한, 분석 기초 데이터(1000)는 상품 조회 정보, 장바구니 담기 정보, 위시리스트 등록 정보, 타임스탬프 정보, 결제수단 정보, 지역 ID 정보, 성별 정보, 접근 경로 정보 및 현재 페이지 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

여기서, 상품 조회 정보는 해당 클릭이나 요청이 상품 조회를 위한 것인지를 나타내고, 장바구니 담기 정보는 상품을 장바구니에 담는 행위를 지시하는지에 대한 정보를 나타내며, 위시리스트 등록 정보는 해당 상품을 위시리스트에 등록하고자 하는 행위인지에 대한 정보를 나타낼 수 잇다. 타임 스탬프 정보는 특정 행위가 발생하는 시간을 지시하기 위한 정보를 나타낸다. 결제수단 정보는 구매 행위가 일어날 시 구매를 위한 결제 수단이 무엇인지에(예컨대, 신용카드, 무통장 입금, 실시간 계좌이체, 휴대폰 결제, 적립금 등이 있을 수 있음) 대한 정보를 포함한다. 지역 ID는 고객이 주문하는 지역을 식별하기 위한 정보가, 성별 정보는 주문 또는 조회 행위를 수행하는 고객의 성별을 식별하기 위한 정보가, 접근 경로 정보는 해당 행위가 있기까지의 접근 경로에 대한 정보가, 현재 페이지 정보는 현재 행위가 일어나는 페이지를 식별하기 위한 정보가 포함될 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자상거래에서의 추천 분석 시스템의 운영 도구 인터페이스에 디스플레이 화면을 나타낸 도면이다.

도 11을 참조하면, 운영 도구 인터페이스는 상품 등록을 위한 메뉴, 상품 진열을 관리하기 위한 메뉴, 진열 순서를 변경하기 위한 메뉴 및 디자인 편집을 위한 메뉴를 포함할 수 있다.

여기서, 상품 등록을 현재 진열되지 않은 상품을 새롭게 등록하기 위한 메뉴이고, 진열 관리는 한 페이지에 진열할 상품의 수 등 전반적인 상품 진열에 관한 것을 제어하는 메뉴이다. 진열 순서 변경 메뉴는 상품 진열의 우선 순위를 정하여 페이지 수에 맞춰 어느 페이지에 어떤 상품을 순서대로 배열할지를 정하는 메뉴이다. 진열 순서 변경 메뉴가 앞서 설명한 실시간 분석 결과 데이터를 토대로 상품의 우선 순위를 변경하여 최초 페이지 또는 주요 페이지에 가장 주목받는 상품을 진열하기 위한 메뉴가 될 수 있다. 또한, 운영 도구 인터페이스는 실시간 분석 요청시 기간 및 페이지를 설정하기 위한 기능을 제공할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 전자상거래 운영 장치는 운영 도구 인터페이스를 통해 전자상거래 서비스 장치의 각 모듈에서 제공하는 정보를 클라이언트 장치와 동일한 화면에서 제공할 수 있도록 자바스크립트 또는 크롬 웹브라우저 확장 중 어느 하나를 통해 제공할 수 있다.

이상 도면 및 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명의 보호범위가 상기 도면 또는 실시예에 의해 한정되는 것을 의미하지는 않으며 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (18)

1. 전자상거래를 통해 상품을 분석 및 추천하기 위한 시스템에 있어서,
   전자상거래 클라이언트 장치의 데이터를 수집하여 상품 분석에 기초가 되는 분석 기초 데이터를 추천 분석 장치에 전달하고, 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 정보를 기반으로 추천 상품 정보를 상기 클라이언트 장치로 웹 브라우저를 통해 제공하며, 전자상거래 서비스 운영을 지원하기 위한 운영 도구 인터페이스 및 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 분석 결과 데이터를 전자상거래 운영 장치에게 웹 브라우저를 통해 제공하는 전자상거래 서비스 장치; 및
   상기 분석 기초 데이터를 상기 전자상거래 서비스 장치로부터 수신하여 분석 및/또는 추천 요청에 대한 상품 분석을 수행하며, 상품 분석 결과에 따라 상기 분석 결과 데이터 및 상기 추천 상품 정보를 생성하여 상기 전자상거래 서비스 장치로 전송하는 추천 분석 장치를 포함하되,
   상기 분석 결과 데이터는 상기 운영 도구 인터페이스를 통해 실시간 반영되도록 제공되는 실시간 분석 결과 데이터 및 적어도 하나의 비실시간 분석 결과를 종합하여 비실시간으로 제공되는 결과 보고서 데이터를 포함하고, 상기 실시간 분석 결과 데이터와 상기 결과 보고서 데이터는 상기 추천 분석 장치에서 이원화되어 생성되어 상기 전자상거래 서비스 장치를 통해 별개로 상기 전자상거래 운영장치로 송수신되고,
   상기 운영 도구 인터페이스는 전자상거래 서비스에서의 현재 상품 배열에 대한 우선순위를 자동 변경하도록 설정하는 제 1 모드 및 외부 입력을 통해 현재 상품 배열을 수동 변경하도록 설정하는 제 2 모드를 제공하며,
   상기 전자상거래 운영 장치에 의해, 상기 제 1 모드는 상기 실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 동작하고, 상기 제 2 모드는 상기 실시간 분석 결과 데이터, 상기 결과 보고서 데이터 및 상기 적어도 하나의 비실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 동작하며, 상기 제 1 모드에서, 자동변경된 우선순위에 따라 상품 배열을 실시간으로 자동 변경하도록 하는 제어신호를 전송하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 추천 분석 장치는
   상기 전자상거래 서비스 장치로부터 수신되는 분석 기초 데이터를 수신하여 데이터베이스에 저장하는 분석 수집 모듈;
   상기 데이터베이스 내에 저장된 데이터 및 상기 전자상거래 서비스 장치에 추가 요청하여 수신된 데이터를 분석하여 상기 추천 상품 정보를 생성하고, 분석 결과를 상기 데이터베이스에 저장하는 데이터 분석 모듈;
   상기 분석 수집 모듈에서 수신되는 분석 기초 데이터를 실시간으로 분석하여 실시간 분석 결과 데이터를 생성하고 실시간 전송 가능한 형태의 포맷으로 변환하여 상기 전자상거래 서비스 장치로 실시간 전송하기 위한 실시간 분석 모듈;
   상기 데이터베이스에 저장된 결과 보고서 데이터를 조회하거나 또는 상기 데이터 분석 모듈이 수행한 분석 결과를 기반으로 특정 웹사이트 또는 웹페이지별 결과 보고서를 생성하여 상기 데이터베이스에 저장하는 보고서 모듈; 및
   상기 분석 수집 모듈, 상기 데이터 분석 모듈, 상기 실시간 분석 모듈 및 상기 보고서 모듈의 데이터를 저장하는 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 실시간 분석 결과 데이터는, 실시간 전송 가능한 형태의 포맷으로 용이하게 변환할 수 있는 정보를 포함하되, 상기 분석 요청된 상품에 대한, 소정 기간까지의 주문 수 정보, 소정 기간까지의 페이지 조회(view) 정보, 미래 소정 기간까지의 기대 주문 수 정보 및 해당 가격과 상기 기대 주문 수 정보를 기반으로 계산되는 기대 주문 금액 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 데이터 분석 모듈은 상품 기준의 추천 상품 및 고객 기준의 추천 상품을 제공하되,
   상기 상품 기준의 추천 상품은 상품간의 유사성 및 복수의 고객들의 구매 내역을 기준으로 추천되고,
   상기 고객 기준의 추천 상품은 특정 고객의 개인화된 장바구니, 위시리스트, 최근 조회 상품 및 구매 상품 정보를 기준으로 추천되는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
5. 제 2 항에 있어서, 상기 데이터 분석 모듈은
   상기 분석 요청된 상품에 대한, i) 주문 및 상품 조회에 대한 기간별 추이 분석, ii) 소정 기간 내에 상기 분석 요청된 상품에 대한 주문 신호 및 조회 신호의 접근 경로 분석 및 iii) 소정 기간 내에 이루어진 구매 기록을 토대로 구매 성향 분석 중 적어도 어느 하나를 수행하여 비실시간 분석 결과 데이터를 생성하고,
   상기 비실시간 분석 결과 데이터는 상기 결과 보고서 데이터 작성시 참조 자료로서 이용되는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 iii) 구매 성향 분석은 소정 기간 내에 이루어진 지역, 성별, 연령, 결재수단 , 시간대별, 요일별 구매 성향에 대한 분석을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
7. 제 2 항에 있어서,
   상기 결과 보고서 데이터는 소정 기간 내에 포함된 상기 클라이언트 장치의1) 전체 클릭, 추천 클릭 및 주문 클릭의 상대적인 비율에 대한 분석 및 2) 장바구니 담기 행위, 관심 상품 등록 행위 대비 실제 주문에 대한 비율 분석에 대한 내용을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
8. 제 1 항에 있어서, 상기 운영 도구 인터페이스는,
   상기 실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 전자상거래 서비스에서의 현재 상품 배열에 대한 우선순위를 자동 변경하도록 설정하는 제 1 모드 및 외부 입력을 통해 현재 상품 배열을 수동 변경하도록 설정하는 제 2 모드를 제공하되,
   상기 결과 보고서 데이터, 상기 결과 보고서 데이터 작성의 기초가 되는 상기 적어도 하나의 비실시간 분석 결과 데이터 및 상기 실시간 분석 결과 데이터를 종합 제공하여 상기 제 2 모드의 수동 변경을 지원하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 운영 도구 인터페이스는 상기 제 2 모드의 수동 변경을 위해, 전체 상품 분석, 페이지 단위 상품 분석, 상품 배열 관리 및 상품 정보 관리를 위한 메뉴를 제공하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
10. 제 1 항에 있어서, 상기 전자상거래 서비스 장치는
    상기 클라이언트로부터의 상품 추천 요청을 상기 추천 분석 장치로 전송하고 상기 추천 분석 장치로부터 수신되는 추천 상품 정보를 클라이언트 장치에게 제공하는 상품 추천 모듈;
    상기 클라이언트 장치와 연관된 고객 정보 중 추천 분석에 필요한 데이터를 수집하여 상기 추천 분석 장치로 제공하는 데이터 수집 모듈;
    상기 운영도구 인터페이스를 상기 전자상거래 운영 장치로 제공하는 운영 도구 인터페이스 제공 모듈;
    상기 전자상거래 운영 장치로부터 수신되는 실시간 분석 요청을 상기 추천 분석 장치로 전송하고, 상기 추천 분석 장치로부터 수신되는 실시간 분석 결과 데이터를 상기 전자상거래 운영 장치로 실시간 제공하는 실시간 상품 분석 응답 모듈;
    상기 전자상거래 운영 장치로부터 수신되는 결과 보고서 요청을 상기 추천 분석 장치로 전송하고, 상기 추천 분석 장치로부터 수신되는 결과 보고서 데이터를 상기 전자상거래 운영 장치로 제공하는 결과 보고서 제공 모듈; 및
    상기 상품 추천 모듈, 상기 데이터 수집 모듈, 상기 운영 도구 인터페이스 제공 모듈, 상기 실시간 상품 분석 응답 모듈 및 상기 결과 보고서 제공 모듈의 주요 데이터 또는 임시 데이터를 저장하는 서비스 장치 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 데이터 수집 모듈은
    분석에 필요한 데이터를 수집하여 상기 추천 분석 장치로 전달하되, 상기 분석에 필요한 데이터는 상품 카테고리 조회 정보, 상품 조회 정보, 장바구니 담기 정보, 위시 리스트 등록 정보, 상품 구매에 대한 시간별, 요일별, 일별, 결제수단별 정보, 지역, 성별, 유입 경로 및 현재 페이지 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 전자상거래 서비스 장치는 상기 추천 분석 장치의 요청에 응답하여 요청에 대응하는, 상기 서비스 장치 데이터베이스에 저장된 데이터를 전송하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
13. 제 11 항에 있어서,
    상기 전자상거래 운영 장치는 상기 전자상거래 서비스 장치의 각 모듈에서 제공하는 정보를 상기 클라이언트 장치와 동일한 화면에서 제공할 수 있도록 자바스크립트 또는 크롬 웹브라우저 확장 중 어느 하나를 통해 제공하는 것을 특징으로 하는 전자상거래 전자상거래에서의 추천 분석 시스템.
14. 전자상거래를 통해 상품을 분석 및 추천하기 위한 방법에 있어서,
    전자상거래 서비스 장치가 전자상거래 클라이언트 장치의 데이터를 수집하여 상품 분석에 기초가 되는 분석 기초 데이터를 추천 분석 장치에 전달하는 단계;
    상기 추천 분석 장치가 상기 분석 기초 데이터를 상기 전자상거래 서비스 장치로부터 수신하여 분석 및/또는 추천 요청된 상품에 대한 상품 분석을 수행하는 단계;
    상기 추천 분석 장치가 상품 분석 결과에 따라 분석 결과 데이터 및 추천 상품 정보를 생성하여 데이터베이스에 저장하고 상기 전자상거래 서비스 장치로 전송하는 단계; 및
    상기 전자상거래 서비스 장치가 상기 추천 분석 장치로부터 수신된 정보를 기반으로 추천 상품 정보를 상기 클라이언트 장치에 웹 브라우저를 통해 제공하며, 전자상거래 서비스 운영을 위한 운영 도구 인터페이스 및 상기 추천 분석 장치로부터 수신한 분석 결과 데이터를 전자상거래 운영 장치에게 웹 브라우저를 통해 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 분석 결과 데이터는 상기 운영 도구 인터페이스를 통해 실시간 반영되도록 제공되는 실시간 분석 결과 데이터 및 적어도 하나의 비실시간 분석 결과를 종합하여 비실시간으로 제공되는 결과 보고서 데이터를 포함하고, 상기 실시간 분석 결과 데이터와 상기 결과 보고서 데이터는 상기 추천 분석 장치에서 이원화되어 생성 및 송수신되며,
    상기 운영 도구 인터페이스는 전자상거래 서비스에서의 현재 상품 배열에 대한 우선순위를 자동 변경하도록 설정하는 제 1 모드 및 외부 입력을 통해 현재 상품 배열을 수동 변경하도록 설정하는 제 2 모드를 제공하되,
    상기 전자상거래 운영 장치에 의해, 상기 제 1 모드는 상기 실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 동작하고, 상기 제 2 모드는 상기 실시간 분석 결과 데이터, 상기 결과 보고서 데이터 및 상기 적어도 하나의 비실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 동작하며, 상기 제 1 모드에서, 자동변경된 우선순위에 따라 상품 배열을 실시간으로 자동 변경하도록 하는 제어신호를 전송는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 상품 추천 분석 방법.
15. 제 14 항에 있어서, 상기 운영 도구 인터페이스는,
    상기 실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 전자상거래 서비스에서의 현재 상품 배열에 대한 우선순위를 자동 변경하도록 설정하는 제 1 모드 및 외부 입력을 통해 현재 상품 배열을 수동 변경하도록 설정하는 제 2 모드를 제공하되,
    상기 결과 보고서 데이터, 상기 결과 보고서 데이터 작성의 기초가 되는 상기 적어도 하나의 비실시간 분석 결과 데이터 및 상기 실시간 분석 결과 데이터를 종합 제공함으로써 상기 제 2 모드의 수동 변경을 지원하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 상품 추천 분석 방법.
16. 제 14 항에 있어서,
    상기 추천 분석 장치는 상기 상품 추천 정보로서, 상품 기준의 추천 상품 및 고객 기준의 추천 상품을 제공하되,
    상기 상품 기준의 추천 상품은 상품간의 유사성 및 복수의 고객들의 구매 내역을 기준으로 추천되고,
    상기 고객 기준의 추천 상품은 특정 고객의 개인화된 장바구니, 위시리스트, 최근 조회 상품 및 구매 상품 정보를 기준으로 추천되는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 상품 추천 분석 방법.
17. 제 14 항에 있어서,
    상기 실시간 분석 결과 데이터는 실시간 전송 가능한 형태의 포맷으로 용이하게 변환할 수 있는 정보를 포함하되, 상기 분석 요청된 상품에 대한, 소정 기간까지의 주문 수 정보, 소정 기간까지의 페이지 조회(view) 정보, 미래 소정 기간까지의 기대 주문 수 정보 및 해당 가격과 상기 기대 주문 수 정보를 기반으로 계산되는 기대 주문 금액 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 상품 추천 분석 방법.
18. 제 14 항에 있어서, 상기 추천 분석 장치는
    상기 분석 요청된 상품에 대한, i) 주문 및 상품 조회에 대한 기간별 추이 분석, ii) 소정 기간 내에 상기 분석 요청된 상품에 대한 주문 신호 및 조회 신호의 접근 경로 분석 및 iii) 소정 기간 내에 이루어진 구매 기록을 토대로 구매 성향 분석 중 적어도 어느 하나를 수행하여 비실시간 분석 결과 데이터를 생성하고, 상기 비실시간 분석 결과 데이터를 기반으로 상기 결과 보고서 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 전자상거래에서의 상품 추천 분석 방법.
    

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