KR102379181B1 - Method, device and system for deriving beauty business plan and strategy based on artificial intelligence - Google Patents
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Abstract
Description
아래 실시예들은 인공지능을 기반으로 뷰티 사업 기획 및 전략안을 도출하기 위한 기술에 관한 것이다.The examples below relate to technology for deriving a beauty business plan and strategy based on artificial intelligence.
최근, 남녀노소를 불문하고, 뷰티에 관한 관심이 높아지면서, 뷰티는 단순한 미용이 아닌 자신의 경쟁력을 높이기 위한 하나의 방편으로 받아들여지고 있다. 이러한 사회적 인식의 변화로 많은 사람들이 외모 관리를 긍정적으로 생각하고 있다. 하지만, 자신이 선호하는 뷰티 제품을 찾는데 어려운 문제가 있다.Recently, regardless of age or gender, as interest in beauty increases, beauty is being accepted as a way to enhance one's competitiveness rather than just beauty. Due to this change in social perception, many people are thinking positively about appearance management. However, there is a difficult problem in finding a beauty product that one likes.
한편, SNS 활성화로 인해 인플루언서가 증가하면서, 인플루언서를 활용한 마케팅 시장도 성장함에 따라 다수의 관련 대행업체들이 등장하였으나 단순 팔로워수 등에 의존한 저가, 저품질 대행 서비스가 제공되고 있는 문제가 있다.On the other hand, as the number of influencers increased due to the activation of SNS and the marketing market using influencers also grew, a number of related agencies appeared. there is.
이에 따라, 뷰티 사업자가 인플루언서로 지명도가 높은 경우, 그 인플루언서와 관련이 있는 신제품을 출시할 때, 뷰티 사업자에게 적합한 제품을 출시한다면, 광고 없이 판매 촉진에 대한 상승 효과를 용이하게 가져올 수 있다.Accordingly, if a beauty business operator has a high reputation as an influencer, launches a new product related to the influencer, and releases a product suitable for the beauty business operator, it will easily lead to a synergistic effect on sales promotion without advertising. can
따라서, 뷰티 사업자에게 적절한 제품 기획 전략을 세우고자 하는 요구가 증대되고 있어, 이와 관련된 기술에 대한 연구가 요구된다.Therefore, there is an increasing demand for beauty business operators to establish an appropriate product planning strategy, and research on related technologies is required.
일실시예에 따르면, 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 게시 자료를 수집하고, 게시 자료를 기반으로, 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 추출하고, 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 기초로, 제1 뷰티 사업자에게 적합한 뷰티 사업의 분야를 선정하고, 제1 뷰티 사업자에게 제1 분야가 적합한 것으로 선정되면, 제1 뷰티 사업자의 회원 정보를 기초로, 제1 분야에서 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정하고, 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 제1 인공 신경망에 적용하여, 제1 인공 신경망의 출력을 기초로, 제1 제품에 대한 기획 전략을 생성하고, 제1 제품에 대한 기획 전략을 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는, 인공지능 기반 뷰티 사업 기획 및 전략안 도출 방법, 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것을 그 목적으로 한다.According to an embodiment, the posting data uploaded to the SNS account of the first beauty business operator is collected, the keyword for the first beauty business operator is extracted based on the posting data, and the keyword for the first beauty business operator is collected, When a field of beauty business suitable for the first beauty business operator is selected, and the first field is selected as suitable for the first beauty business operator, based on the member information of the first beauty business operator, a target suitable for the first beauty business operator in the first field Setting the market, target product, and target price, applying the analysis results of the target market, target product, and target price to the first artificial neural network, based on the output of the first artificial neural network, planning strategy for the first product The purpose of the present invention is to provide a method, apparatus and system for deriving an artificial intelligence-based beauty business planning and strategy proposal, which generates and provides a planning strategy for the first product to the first beauty operator terminal.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The object of the present invention is not limited to the object mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.
일실시예에 따르면, 장치에 의해 수행되는, 인공지능을 기반으로 뷰티 사업 기획 및 전략안을 도출하는 방법에 있어서, 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 게시 자료를 수집하는 단계; 상기 게시 자료를 기반으로, 상기 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 추출하는 단계; 상기 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 기초로, 상기 제1 뷰티 사업자에게 적합한 뷰티 사업의 분야를 선정하는 단계; 상기 제1 뷰티 사업자에게 제1 분야가 적합한 것으로 선정되면, 상기 제1 뷰티 사업자의 회원 정보를 기초로, 상기 제1 분야에서 상기 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정하는 단계; 상기 타겟 시장, 상기 타겟 제품 및 상기 타겟 가격에 대한 분석 결과를 제1 인공 신경망에 적용하여, 상기 제1 인공 신경망의 출력을 기초로, 제1 제품에 대한 기획 전략을 생성하는 단계; 및 상기 제1 제품에 대한 기획 전략을 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는 단계를 포함하는, 인공지능 기반 뷰티 사업 기획 및 전략안 도출 방법이 제공된다.According to an embodiment, there is provided a method for deriving a beauty business plan and strategy based on artificial intelligence, performed by a device, the method comprising: collecting posted data uploaded to an SNS account of a first beauty operator; extracting a keyword for the first beauty business operator based on the posted data; selecting a field of beauty business suitable for the first beauty business operator based on the keyword for the first beauty business operator; When the first field is selected as suitable for the first beauty operator, based on member information of the first beauty operator, setting a target market, target product and target price suitable for the first beauty operator in the first field step; generating a planning strategy for a first product based on the output of the first artificial neural network by applying the analysis results of the target market, the target product, and the target price to a first artificial neural network; and providing a planning strategy for the first product to a first beauty operator terminal, an artificial intelligence-based beauty business planning and strategy deriving method is provided.
상기 타겟 시장, 상기 타겟 제품 및 상기 타겟 가격을 설정하는 단계는, 상기 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 즐겨찾기로 등록한 팔로워들의 정보를 획득하는 단계; 상기 팔로워들의 정보를 기초로, 상기 팔로워들의 나이를 확인하고, 상기 팔로워들을 나이대 별로 그룹화하여 복수의 그룹으로 분류하는 단계; 나이대 별로 분류된 복수의 그룹 중 제1 그룹으로 분류된 팔로워들이 가장 많은 것으로 확인되면, 상기 제1 그룹의 나이대를 상기 타겟 시장으로 설정하는 단계; 상기 제1 그룹으로 분류된 팔로워들의 정보를 기초로, 상기 제1 그룹으로 분류된 팔로워들이 선호하는 스타일을 확인하고, 상기 제1 그룹으로 분류된 팔로워들을 선호 스타일 별로 그룹화하여 복수의 그룹으로 분류하는 단계; 선호 스타일 별로 분류된 복수의 그룹 중 제1-1 그룹으로 분류된 팔로워들이 가장 많은 것으로 확인되면, 상기 제1-1 그룹의 선호 스타일을 상기 타겟 제품으로 설정하는 단계; 및 상기 타겟 시장으로 설정된 나이대 및 상기 타겟 제품으로 설정된 선호 스타일을 고려하여, 상기 타겟 가격을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.The step of setting the target market, the target product, and the target price may include: acquiring information of followers who have registered the SNS account of the first beauty operator as a favorite; identifying the ages of the followers based on the information of the followers, and grouping the followers by age group to classify them into a plurality of groups; setting the age group of the first group as the target market when it is confirmed that the number of followers classified into the first group is greatest among the plurality of groups classified by age; Based on the information of the followers classified into the first group, the style preferred by the followers classified into the first group is checked, and the followers classified into the first group are grouped by preference style to classify the plurality of groups step; setting the preferred style of the 1-1 group as the target product when it is confirmed that the number of followers classified in the 1-1 group is the largest among the plurality of groups classified by preference style; and setting the target price in consideration of the age group set as the target market and the preferred style set as the target product.
상기 인공지능 기반 뷰티 사업 기획 및 전략안 도출 방법은, 상기 제1 제품에 대한 기획 전략을 상기 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는 단계 이후, 상기 제1 뷰티 사업자 단말로부터 상기 제1 제품에 대한 사업 전략 요청을 수신하는 단계; 상기 제1 제품을 생산하는데 필요한 원료, 상기 제1 제품의 생산이 가능한 제조 공장, 상기 제1 제품을 생산하여 판매하는데 소요되는 예산, 상기 제1 제품에 대한 규격 및 규제 해소 방안을 기반으로, 상기 제1 제품에 대한 사업 전략을 생성하는 단계; 및 상기 제1 제품에 대한 사업 전략을 상기 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.The artificial intelligence-based beauty business planning and strategy deriving method is, after the step of providing the planning strategy for the first product to the first beauty operator terminal, the business strategy for the first product from the first beauty operator terminal receiving a request; Based on the raw materials required to produce the first product, a manufacturing plant capable of producing the first product, the budget required to produce and sell the first product, and the standards and regulations for the first product, the creating a business strategy for the first product; and providing a business strategy for the first product to the first beauty operator terminal.
상기 인공지능 기반 뷰티 사업 기획 및 전략안 도출 방법은, 상기 제1 제품에 대한 사업 전략을 상기 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는 단계 이후, 상기 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 즐겨찾기로 등록한 팔로워들의 SNS 상에 업로드된 게시물 중 상기 제1 제품에 대한 게시 자료를 수집하는 단계; 상기 제1 제품에 대한 게시 자료가 미리 설정된 제1 기간 동안 수집되면, 상기 제1 기간 동안 수집된 게시 자료를 기반으로, 상기 제1 기간에 대한 상기 제1 제품의 팔로워 반응 지수를 나타내는 제1 반응 지표를 산출하는 단계; 상기 제1 제품에 대한 게시 자료가 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안 수집되면, 상기 제2 기간 동안 수집된 게시 자료를 기반으로, 상기 제2 기간에 대한 상기 제1 제품의 팔로워 반응 지수를 나타내는 제2 반응 지표를 산출하는 단계; 상기 제1 반응 지표 및 상기 제2 반응 지표를 비교하여, 상기 제1 기간의 시작일부터 상기 제2 기간의 종료일까지 상기 제1 제품에 대한 관심 변동 추세를 나타내는 제1 트렌드를 분석하는 단계; 상기 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 제2 인공 신경망에 적용하여, 상기 제2 인공 신경망의 출력을 기초로, 상기 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 생성하는 단계; 및 상기 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 상기 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.The artificial intelligence-based beauty business planning and strategy derivation method is, after the step of providing the business strategy for the first product to the first beauty operator terminal, the followers who registered the SNS account of the first beauty operator as a favorite collecting posting data for the first product among posts uploaded on SNS; When the posting data for the first product is collected for a first preset period, a first reaction indicating a follower response index of the first product for the first period based on the posting data collected during the first period calculating an indicator; When the posting data for the first product is collected for a second period after the first period, based on the posting data collected during the second period, the follower response index of the first product for the second period is calculated calculating a second response index indicating; comparing the first reaction index and the second reaction index to analyze a first trend indicating a change trend of interest in the first product from a start date of the first period to an end date of the second period; generating a marketing strategy for the first product by applying an analysis result of the first trend to a second artificial neural network and based on the output of the second artificial neural network; and providing a marketing strategy for the first product to the first beauty operator terminal.
상기 인공지능 기반 뷰티 사업 기획 및 전략안 도출 방법은, 상기 제1 제품을 판매하는 제1 업체의 매출 자료를 수집하는 단계; 상기 매출 자료를 통해 상기 제1 업체의 평균 매출액을 확인하고, 상기 제1 업체의 기본 정보를 통해 상기 제1 업체의 직원 수를 확인하는 단계; 상기 제1 업체의 평균 매출액이 미리 설정된 기준 매출액 보다 적으면서, 상기 제1 업체의 직원 수가 미리 설정된 기준 직원 수 보다 적은 것으로 확인되면, 기본 매출 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하여, 가장 저렴한 가격으로 설정된 제1 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공하는 단계; 상기 제1 업체의 평균 매출액이 상기 기준 매출액 보다 많으면서, 상기 제1 업체의 직원 수가 상기 기준 직원 수 보다 적은 것으로 확인되면, 상세 매출 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하여, 상기 제1 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제2 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 제공하는 단계; 상기 제1 업체의 평균 매출액이 상기 기준 매출액 보다 적으면서, 상기 제1 업체의 직원 수가 상기 기준 직원 수 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 기본 매출 관리 서비스 및 급여 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하여, 상기 제2 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제3 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 제공하는 단계; 및 상기 제1 업체의 평균 매출액이 상기 기준 매출액 보다 많으면서, 상기 제1 업체의 직원 수가 상기 기준 직원 수 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 상세 매출 관리 서비스 및 상기 급여 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하여, 상기 제3 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제4 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.The AI-based beauty business planning and strategy deriving method includes: collecting sales data of a first company that sells the first product; checking the average sales of the first company through the sales data, and confirming the number of employees of the first company through basic information of the first company; If the average sales of the first company is less than the preset reference sales, and it is confirmed that the number of employees of the first company is less than the preset reference number of employees, it is determined that the basic sales management service is necessary, and the first company set at the lowest price 1 providing a recommendation notification message for a plan to an administrator terminal; If the average sales of the first company is greater than the reference sales and the number of employees of the first company is smaller than the reference number of employees, it is determined that detailed sales management service is necessary, and the price is higher than that of the first rate plan. providing a recommendation notification message for a set second rate plan to the manager terminal; When the average sales of the first company is less than the reference sales and it is confirmed that the number of employees of the first company is greater than the reference number of employees, it is determined that the basic sales management service and the payroll management service are necessary, and the second providing a recommendation notification message for a third rate plan set at a higher price than the rate plan to the manager terminal; and when the average sales of the first company is greater than the reference sales, and it is confirmed that the number of employees of the first company is greater than the reference number of employees, it is determined that the detailed sales management service and the payroll management service are necessary, The method may further include providing a recommendation notification message for a fourth rate plan set at a higher price than the third rate plan to the manager terminal.
일실시예에 따르면, 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 게시 자료를 수집하고, 게시 자료를 기반으로, 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 추출하고, 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 기초로, 제1 뷰티 사업자에게 적합한 뷰티 사업의 분야를 선정하고, 제1 뷰티 사업자에게 제1 분야가 적합한 것으로 선정되면, 제1 뷰티 사업자의 회원 정보를 기초로, 제1 분야에서 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정하고, 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 제1 인공 신경망에 적용하여, 제1 인공 신경망의 출력을 기초로, 제1 제품에 대한 기획 전략을 생성하고, 제1 제품에 대한 기획 전략을 제1 뷰티 사업자 단말로 제공함으로써, 뷰티 사업자에게 적절한 제품 기획 전략을 제시할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment, the posting data uploaded to the SNS account of the first beauty business operator is collected, the keyword for the first beauty business operator is extracted based on the posting data, and the keyword for the first beauty business operator is collected, When a field of beauty business suitable for the first beauty business operator is selected, and the first field is selected as suitable for the first beauty business operator, based on the member information of the first beauty business operator, a target suitable for the first beauty business operator in the first field Setting the market, target product, and target price, applying the analysis results of the target market, target product, and target price to the first artificial neural network, based on the output of the first artificial neural network, planning strategy for the first product By creating and providing a planning strategy for the first product to the first beauty business operator terminal, there is an effect of presenting an appropriate product planning strategy to the beauty business operator.
한편, 실시예들에 따른 효과들은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.On the other hand, the effects according to the embodiments are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 인공지능을 기반으로 뷰티 사업 기획 및 전략안을 도출하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따른 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 일실시예에 따른 제품 사업 전략을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따른 제품 마케팅 전략을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 제1 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 제2 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일실시예에 따른 정기 구독 서비스의 요금제를 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
2 is a flowchart for explaining a process of deriving a beauty business plan and strategy based on artificial intelligence according to an embodiment.
3 is a flowchart illustrating a process of setting a target market, a target product, and a target price according to an exemplary embodiment.
4 is a flowchart illustrating a process of providing a product business strategy according to an embodiment.
5 is a flowchart illustrating a process of providing a product marketing strategy according to an exemplary embodiment.
6 is a diagram for explaining learning of a first artificial neural network according to an embodiment.
7 is a diagram for explaining learning of a second artificial neural network according to an embodiment.
8 is a flowchart illustrating a process of recommending a rate plan for a regular subscription service according to an exemplary embodiment.
9 is an exemplary diagram of a configuration of an apparatus according to an embodiment.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents and substitutes for the embodiments are included in the scope of the rights.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments are disclosed for purposes of illustration only, and may be changed and implemented in various forms. Accordingly, the embodiments are not limited to the specific disclosure form, and the scope of the present specification includes changes, equivalents, or substitutes included in the technical spirit.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Although terms such as first or second may be used to describe various elements, these terms should be interpreted only for the purpose of distinguishing one element from another. For example, a first component may be termed a second component, and similarly, a second component may also be termed a first component.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected to” another component, it may be directly connected or connected to the other component, but it should be understood that another component may exist in between.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 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.The terms used in the examples are used for the purpose of description only, and should not be construed as limiting. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or a combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 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 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. In describing the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.The embodiments may be implemented in various types of products, such as personal computers, laptop computers, tablet computers, smart phones, televisions, smart home appliances, intelligent cars, kiosks, wearable devices, and the like.
도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the configuration of a system according to an embodiment.
도 1을 참조하면, 일실시예에 따른 시스템은 통신망을 통해 서로 통신 가능한 복수의 뷰티 사업자 단말(100) 및 장치(200)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a system according to an embodiment may include a plurality of
먼저, 통신망은 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.First, the communication network may be configured regardless of its communication mode, such as wired and wireless, and may be implemented in various forms so that communication between a server and a server and communication between a server and a terminal are performed.
복수의 뷰티 사업자 단말(100)은 뷰티 사업을 진행하고 있거나 진행할 예정인 뷰티 사업자들이 사용하는 단말기로, 제1 뷰티 사업자가 사용하는 제1 뷰티 사업자 단말(110), 제2 뷰티 사업자가 사용하는 제2 뷰티 사업자 단말(120), 제3 뷰티 사업자가 사용하는 제3 뷰티 사업자 단말(130) 등을 포함할 수 있다.A plurality of
복수의 뷰티 사업자 단말(100) 각각은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다. 바람직하게, 도 1에 도시된 바와 같이, 제1 뷰티 사업자 단말(110), 제2 뷰티 사업자 단말(120), 제3 뷰티 사업자 단말(130) 등은 스마트폰일 수 있으며, 실시예에 따라 달리 채용될 수도 있다. Each of the plurality of
복수의 뷰티 사업자 단말(100) 각각은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 복수의 뷰티 사업자 단말(100)은 장치(200)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.Each of the plurality of
복수의 뷰티 사업자 단말(100) 각각은 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 운영하는 웹 페이지에 접속되거나, 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 개발·배포한 애플리케이션이 설치될 수 있다. 복수의 뷰티 사업자 단말(100) 각각은 웹 페이지 또는 애플리케이션을 통해 장치(200)와 연동될 수 있다.Each of the plurality of
복수의 뷰티 사업자 단말(100) 각각은 장치(200)에서 제공하는 웹 페이지, 애플리케이션을 등을 통해 장치(200)에 접속할 수 있다.Each of the plurality of
이하에서는 설명의 편의상, 제1 뷰티 사업자 단말(110)의 동작을 위주로 설명하지만, 제2 뷰티 사업자 단말(120) 등의 다른 뷰티 사업자 단말에서 제1 뷰티 사업자 단말(110)의 동작을 대신 수행할 수 있는 것은 물론이다.Hereinafter, for convenience of explanation, the operation of the first
장치(200)는 장치(200)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버일수도 있고, 클라우드 서버일 수도 있고, 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 장치(200)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능, 저장/참조 기능, 입출력 기능 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 장치(200)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공 신경망을 구비할 수 있다. 장치(200)는 복수의 뷰티 사업자 단말(100)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.The
일실시예에 따르면 장치(200)는 뷰티 사업 진출을 위한 정보를 수집하여 처리하고, 인공지능을 기반으로 뷰티 사업 기획 및 전략안을 설계하여 도출할 수 있다. 이때, 장치(200)는 뷰티 사업자의 사업 경력, 타겟 제품, 타겟 시장 등에 대한 정보를 기초로, 사업 시작을 위한 제조 공장을 매칭하고, 예산안, 규격과 규제 해소 방안, 제품 성분 등에 대한 정보를 결과물로 도출함으로써, 도출된 결과물을 복수의 뷰티 사업자 단말(100)로 제공할 수 있다.According to an embodiment, the
도 2는 일실시예에 따른 인공지능을 기반으로 뷰티 사업 기획 및 전략안을 도출하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart for explaining a process of deriving a beauty business plan and strategy based on artificial intelligence according to an embodiment.
도 2를 참조하면, 먼저, S201 단계에서, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 게시 자료를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 2 , first, in step S201 , the
구체적으로, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자 단말(110)로부터 뷰티 사업 기획 요청을 수신할 수 있으며, 뷰티 사업 기획 요청에 따라, 데이터베이스에 미리 등록된 제1 뷰티 사업자의 회원 정보를 통해, 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 확인하여, 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 게시 자료를 수집할 수 있다. 여기서, 뷰티 사업 기획 요청은 자신에게 적합한 뷰티 사업의 기획 전략을 요청하는 것으로, 뷰티 사업자가 서비스 이용을 위한 회원으로 가입된 경우에만, 뷰티 사업의 기획 전략을 제공하는 서비스가 제공될 수 있다.Specifically, the
장치(200)는 크롤링(Crawling) 등 다양한 기법을 통해, 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 게시 자료를 수집할 수 있다.The
S202 단계에서, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 게시 자료를 기반으로, 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 추출할 수 있다. 이때, 장치(200)는 게시 자료에 포함된 동영상, 이미지, 글자 등을 분석하여, 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 추출할 수 있다.In step S202, the
예를 들어, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 사진을 분석하여, “자연스러운 화장”, “립 포인트”, “하얀 피부”, “피부 미인”, “예쁜 얼굴”, “워너비 몸매” 등을 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드로 추출할 수 있다.For example, the
S203 단계에서, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자에게 적합한 뷰티 사업의 분야를 선정할 수 있다.In step S203 , the
예를 들어, 장치(200)는 “립 포인트”가 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드로 추출된 경우, 립스틱 분야를 제1 뷰티 사업자에게 적합한 뷰티 사업의 분야로 선정하고, “피부 미인”이 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드로 추출된 경우, 기초 화장품 분야를 제1 뷰티 사업자에게 적합한 뷰티 사업의 분야로 선정하고, “워너비 몸매”가 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드로 추출된 경우, 다이어트 보조제 분야를 제1 뷰티 사업자에게 적합한 뷰티 사업의 분야로 선정할 수 있다.For example, when “lip point” is extracted as a keyword for the first beauty operator, the
S204 단계에서, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자에게 제1 분야가 적합한 것으로 선정되면, 제1 분야에서 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정할 수 있다.In step S204 , when the first field is selected as suitable for the first beauty operator, the
예를 들어, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자에게 파운데이션 분야가 적합한 것으로 선정되면, 파운데이션 분야에서 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타게 가격을 설정할 수 있다. 이때, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자와 비슷한 나이대이거나 제1 뷰티 사업자의 팔로워들 중 가장 많은 나이대를 타겟 시장으로 설정하고, 타겟 시장으로 분류된 팔로워들이 밝은 화장을 좋아하는 경우, 밝은 화장을 좋아하는 타겟들을 위해 17호 내지 21호를 타겟 제품으로 설정하고, 타겟 세대를 위해 가성비 좋은 가격을 타겟 가격으로 설정할 수 있다.For example, when the foundation field is selected as suitable for the first beauty operator, the
일실시예에 따르면, 장치(200)는 서비스 이용을 위한 회원으로 가입 시 등록된 제1 뷰티 사업자의 회원 정보를 기초로, 제1 분야에서 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정할 수 있다. 여기서, 제1 뷰티 사업자의 회원 정보는 선호하는 타겟 시장, 타겟 제품, 타겟 가격 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the
다른 실시예에 따르면, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 즐겨찾기로 등록한 팔로워들을 분석하여, 제1 분야에서 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정할 수 있다. 이와 관련된 자세한 설명은 도 3을 참조하여 후술하기로 한다.According to another embodiment, the
S205 단계에서, 장치(200)는 제1 분야에서 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 분석하고, 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 제1 인공 신경망에 적용할 수 있다.In step S205, the
일실시예에 따르면, 제1 인공 신경망은 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 입력 받은 후, 제품에 대한 기획 전략을 출력하는 알고리즘일 수 있다. 예를 들어, 타겟 시장이 20대이고, 타겟 제품이 17호의 파운데이션이고, 타겟 가격이 2만원대인 경우, 제1 인공 신경망은 (20대, 17호, 2만원대)를 입력으로 받아, 20대들을 주사용층으로 하는 2만원대의 17호 파운데이션을 제1 제품으로 선정하고 제1 제품에 대한 기획 전략을 출력할 수 있다.According to an embodiment, the first artificial neural network may be an algorithm that outputs a planning strategy for a product after receiving analysis results for a target market, a target product, and a target price. For example, if the target market is in their 20s, the target product is foundation No. 17, and the target price is around 20,000 won, the first artificial neural network receives (20s, 17s, 20,000 won) as input, You can select the No. 17 foundation of 20,000 won as the injectable layer as the first product, and print out the planning strategy for the first product.
S206 단계에서, 장치(200)는 제1 인공 신경망의 출력을 기초로, 제1 제품에 대한 기획 전략을 생성할 수 있다. 여기서, 제1 제품에 대한 기획 전략은 제1 제품을 어떠한 방식으로 기획하여 출시할 것인지에 대한 전략을 포함할 수 있다.In step S206 , the
제1 인공 신경망은 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 통해, 어느 제품을 어떠한 방식으로 기획할 것인지 분석하도록 학습될 수 있다. 제1 인공 신경망은 도 6을 참조하여 후술되는 방법을 통해 학습될 수 있다.The first artificial neural network may be trained to analyze which product is planned in which way through the analysis result of the target market, target product, and target price. The first artificial neural network may be learned through a method described later with reference to FIG. 6 .
S207 단계에서, 장치(200)는 제1 제품에 대한 기획 전략을 제1 뷰티 사업자 단말(110)로 제공할 수 있다. In step S207 , the
도 3은 일실시예에 따른 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a process of setting a target market, a target product, and a target price according to an exemplary embodiment.
도 3을 참조하면, 먼저, S301 단계에서, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 즐겨찾기로 등록한 팔로워들의 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 팔로워들의 정보는 팔로워들의 나이, 팔로워들이 선호하는 스타일 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , first, in step S301 , the
장치(200)는 SNS 서버와 연동되어, 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 즐겨찾기로 등록한 팔로워들의 정보를 SNS 서버로부터 획득할 수 있다. 이때, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정 정보를 SNS 서버로 전송하고, 팔로워들의 정보를 SNS 서버로 수신하는 과정을 통해, 팔로워들의 정보를 획득할 수 있다.The
S302 단계에서, 장치(200)는 팔로워들의 정보를 기초로, 팔로워들의 나이를 확인하고, 팔로워들을 나이대 별로 그룹화하여 복수의 그룹으로 분류할 수 있다.In step S302 , the
예를 들어, 제1 뷰티 사업자의 팔로워로 제1 사용자, 제2 사용자 및 제3 사용자가 있는 경우, 장치(200)는 제1 사용자의 나이가 15살로 확인되면, 제1 사용자를 10대 그룹인 제1 그룹으로 분류하고, 제2 사용자의 나이가 25살로 확인되면, 제2 사용자를 20대 그룹인 제2 그룹으로 분류하고, 제3 사용자의 나이가 35살로 확인되면, 제3 사용자를 30대 그룹인 제3 그룹으로 분류할 수 있다.For example, if there are a first user, a second user, and a third user as followers of the first beauty operator, the
S303 단계에서, 장치(200)는 나이대 별로 분류된 복수의 그룹 중 가장 많은 팔로워들이 분류되어 있는 제1 그룹을 확인할 수 있다.In step S303 , the
예를 들어, 장치(200)는 팔로워들을 나이대 별로 그룹화하여 제1 그룹, 제2 그룹 및 제3 그룹으로 분류하였는데, 30명의 팔로워가 제1 그룹으로 분류되고, 20명의 팔로워가 제2 그룹으로 분류되고, 10명의 팔로워가 제3 그룹으로 분류된 경우, 복수의 그룹 중 제1 그룹에 가장 많은 팔로워들이 분류되어 있는 것으로 확인할 수 있다.For example, the
S304 단계에서, 장치(200)는 제1 그룹의 나이대를 타겟 시장으로 설정할 수 있다.In step S304 , the
예를 들어, 제1 뷰티 사업자의 팔로워 중에서, 20대에 해당하는 팔로워들을 제1 그룹으로 분류하고, 30대에 해당하는 팔로워들을 제2 그룹으로 분류하고, 40대에 해당하는 팔로워들을 제3 그룹으로 분류한 경우, 장치(200)는 제1 그룹으로 분류된 팔로워들이 가장 많은 것으로 확인되면, 20대를 타겟 시장으로 설정할 수 있다.For example, among the followers of the first beauty operator, followers in their 20s are classified as a first group, followers in their 30s are classified as a second group, and followers in their 40s are classified as a third group. When classified as , the
S305 단계에서, 장치(200)는 제1 그룹으로 분류된 팔로워들의 정보를 기초로, 제1 그룹으로 분류된 팔로워들이 선호하는 스타일을 확인하고, 제1 그룹으로 분류된 팔로워들을 선호 스타일 별로 그룹화하여 복수의 그룹으로 분류할 수 있다.In step S305, the
예를 들어, 제1 뷰티 사업자의 팔로워들 중 제1 사용자, 제2 사용자 및 제3 사용자가 제1 그룹으로 분류되어 있는 경우, 장치(200)는 제1 사용자의 선호 스타일이 17호로 확인되면, 제1 사용자를 밝은 화장을 선호하는 그룹인 제1-1 그룹으로 분류하고, 제2 사용자의 선호 스타일이 22호로 확인되면, 제1 사용자를 평범한 화장을 선호하는 그룹인 제1-2 그룹으로 분류하고, 제3 사용자의 선호 스타일이 25호로 확인되면, 제3 사용자를 어두운 화장을 선호하는 그룹인 제1-3 그룹으로 분류할 수 있다.For example, if the first user, the second user, and the third user among the followers of the first beauty operator are classified into the first group, the
S306 단계에서, 장치(200)는 선호 스타일 별로 분류된 복수의 그룹 중 가장 많은 팔로워들이 분류되어 있는 제1-1 그룹을 확인할 수 있다.In step S306 , the
예를 들어, 장치(200)는 팔로워들을 선호 스타일 별로 그룹화하여 제1-1 그룹, 제1-2 그룹 및 제1-3 그룹으로 분류하였는데, 15명의 팔로워가 제1-1 그룹으로 분류되고, 10명의 팔로워가 제1-2 그룹으로 분류되고, 5명의 팔로워가 제1-3 그룹으로 분류된 경우, 제1 그룹에서 제1-1 그룹에 가장 많은 팔로워들이 분류되어 있는 것으로 확인할 수 있다.For example, the
S307 단계에서, 장치(200)는 제1-1 그룹의 선호 스타일을 타겟 제품으로 설정할 수 있다.In step S307 , the
예를 들어, 제1 그룹에서 밝은 화장을 선호하는 팔로워들을 제1-1 그룹으로 분류하고, 제1 그룹에서 평범한 화장을 선호하는 팔로워들을 제1-2 그룹으로 분류하고, 제1 그룹에서 어두운 화장을 선호하는 팔로워들을 제1-3 그룹으로 분류한 경우, 장치(200)는 제1-1 그룹으로 분류된 팔로워들이 가장 많은 것으로 확인되면, 밝은 화장을 위한 17호 내지 21호의 파운데이션 제품을 타겟 제품으로 설정할 수 있다.For example, in the first group, the followers who prefer light makeup are classified into the 1-1 group, the followers who prefer plain makeup in the first group are classified into the 1-2 group, and in the first group, the dark makeup is classified into the first group. When the followers that prefer can be set to
S308 단계에서, 장치(200)는 타겟 시장으로 설정된 나이대 및 타겟 제품으로 설정된 선호 스타일을 고려하여, 타겟 가격을 설정할 수 있다.In step S308 , the
예를 들어, 장치(200)는 타겟 시장으로 20대가 설정되고, 타겟 제품으로 핑크색 립스틱 제품이 설정된 경우, 타겟 가격을 저가인 2만원으로 설정할 수 있으며, 타겟 시장으로 40대가 설정되고, 타겟 제품으로 17호 내지 21호의 파운데이션 제품이 설정된 경우, 타겟 가격을 고가인 5만원으로 설정할 수 있다.For example, when 20 units are set as the target market and a pink lipstick product is set as the target product, the
도 4는 일실시예에 따른 제품 사업 전략을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a process of providing a product business strategy according to an embodiment.
도 4를 참조하면, 먼저, S401 단계에서, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자 단말(110)로부터 제1 제품에 대한 사업 전략 요청을 수신할 수 있다. 여기서, 제1 제품에 대한 사업 전략 요청은 제1 제품에 대한 기획 전략을 확인하여, 제1 제품에 대한 사업을 진행하기 위해, 제1 제품에 대한 사업 전략을 요청하는 것으로, 장치(200)는 제1 제품에 대한 기획 전략을 제1 뷰티 사업자 단말(110)로 제공한 후, 회신으로, 제1 뷰티 사업자 단말(110)로부터 제1 제품에 대한 사업 전략 요청을 수신할 수 있다.Referring to FIG. 4 , first, in step S401 , the
S402 단계에서, 장치(200)는 제1 제품의 원료, 제조 공장, 예산, 규격, 규제 해소 방안 등을 분석하여, 제1 제품에 대한 사업 전략을 생성할 수 있다. 여기서, 제1 제품에 대한 사업 전략은 제1 제품에 대한 사업을 어떠한 방식으로 진행할 것인지에 대한 전략을 포함할 수 있다.In step S402 , the
구체적으로, 장치(200)는 제1 제품에 대한 사업 전략 요청이 수신되면, 제1 제품에 대한 기획 전략을 기초로, 제1 제품을 생산하는데 필요한 원료를 확인하고, 제1 제품을 생산하는데 필요한 원료를 기초로, 제1 제품의 생산이 가능한 제조 공장을 확인하고, 제1 제품의 생산과 유통 과정을 고려하여, 제1 제품을 생산하여 판매하는데 소요되는 예산을 산출하고, 제1 제품에 대한 규격과 해당 규격에 규제가 있는 경우, 이를 해소하기 위한 방안이 있는지 여부를 확인할 수 있다.Specifically, when a business strategy request for the first product is received, the
장치(200)는 제1 제품을 생산하는데 필요한 원료, 제1 제품의 생산이 가능한 제조 공장, 제1 제품을 생산하여 판매하는데 소요되는 예산, 제1 제품에 대한 규격 및 규제 해소 방안을 종합하여, 제1 제품에 대한 사업 전략을 생성할 수 있다. The
S403 단계에서, 장치(200)는 제1 제품에 대한 사업 전략을 제1 뷰티 사업자 단말(110)로 제공할 수 있다. In step S403 , the
일실시예에 따르면, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자에게 적합한 제1 제품을 선정하여 매칭할 뿐만 아니라, 제1 제품을 제조하는데 적합한 제조사를 선정하여 매칭할 수 있다.According to an embodiment, the
예를 들어, 장치(200)는 제1 제품이 립스틱인 경우, 립스틱 제품에 대한 제조를 전문으로 하는 제1 제조사를 선정하여, 제1 뷰티 사업자와 제1 제조사를 매칭할 수 있으며, 제1 제품이 에센스인 경우, 에센스 제품에 대한 제조를 전문으로 하는 제2 제조사를 선정하여, 제1 뷰티 사업자와 제2 제조사를 매칭할 수 있다.For example, when the first product is a lipstick, the
즉, 제1 뷰티 사업자가 제1 제품을 통해 실제로 사업을 진행하고자 할 때, 제1 제품의 종류 별로 OEM 제조사를 매칭하고, 매칭 결과를 제1 뷰티 사업자에게 통보함으로써, 제품에 대한 기획, 사업 및 제조를 총괄하는 통합적인 전략안을 제공할 수 있다.That is, when the first beauty operator wants to actually conduct business through the first product, by matching the OEM manufacturer by type of the first product and notifying the first beauty operator of the matching result, product planning, business and It can provide an integrated strategy that covers manufacturing.
도 5는 일실시예에 따른 제품 마케팅 전략을 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a process of providing a product marketing strategy according to an exemplary embodiment.
도 5를 참조하면, 먼저, S501 단계에서, 장치(200)는 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 즐겨찾기로 등록한 팔로워들의 SNS 상에 업로드된 게시물 중 제1 제품에 대한 게시 자료를 수집할 수 있다.Referring to FIG. 5 , first, in step S501 , the
장치(200)는 크롤링(Crawling) 등 다양한 기법을 통해, 제1 뷰티 사업자의 팔로워들 각각의 SNS 상에 업로드된 게시물 중 제1 제품에 대한 게시 자료를 수집할 수 있다.The
예를 들어, 장치(200)는 장치(200)와 연결된 복수의 SNS 서버(미도시)로부터 제1 뷰티 사업자의 팔로워들 각각의 SNS 상에 업로드된 게시물 중 제1 제품에 대한 게시 자료를 수집할 수 있다.For example, the
장치(200)는 제1 제품에 대한 게시 자료를 수집하여, 게시처, 게시 일자, 횟수, 추천 수, 공유 수 등을 통해, 제1 제품에 대한 팔로워 반응 지수를 분석할 수 있다. 예를 들어, 장치(200)는 제1 제품에 대한 게시 자료를 이용하여, 언제 얼마나 많이 팔로워들의 SNS 상에 게시되었는지 분석하여, 제1 제품에 대한 팔로워 반응 지수를 분석할 수 있다.The
S502 단계에서, 장치(200)는 제1 기간 동안 제1 제품에 대한 게시 자료가 수집되었는지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 기간은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.In step S502 , the
S502 단계에서 제1 기간 동안 게시 자료가 수집되지 않은 것으로 확인되면, S501 단계로 되돌아가, 장치(200)는 제1 제품에 대한 게시 자료를 다시 수집할 수 있다.If it is confirmed in step S502 that the posting data has not been collected for the first period, the process returns to step S501, and the
S502 단계에서 제1 기간 동안 게시 자료가 수집된 것으로 확인되면, S503 단계에서, 장치(200)는 제1 기간 동안 수집된 게시 자료를 기반으로, 제1 반응 지표를 산출할 수 있다. 여기서, 제1 반응 지표는 제1 기간에 대한 제1 제품의 팔로워 반응 지수를 나타낼 수 있다.When it is confirmed in step S502 that the posting data has been collected for the first period, in step S503 , the
구체적으로, 제1 기간 동안의 게시 목표량이 설정되어 있는 경우, 장치(200)는 제1 기간 동안 수집된 제1 제품의 게시 자료를 기반으로, 제1 제품의 게시량이 게시 목표량을 얼마나 달성하였는지 여부를 확인할 수 있으며, 게시 목표량을 얼마나 달성하였는지에 대한 비율을 산출하여, 산출된 비율을 제1 반응 지표로 산출할 수 있다. 이때, 장치(200)는 게시 횟수 뿐만 아니라, 추천 수, 좋아요 수 등을 더 적용하여, 제1 반응 지표를 산출할 수 있다. Specifically, when the posting target amount for the first period is set, the
예를 들어, 제1 기간이 1월이고, 제1 제품의 월 게시 목표량이 100회로 설정되어 있는 경우, 장치(200)는 제1 기간 동안 수집된 제1 제품의 게시 자료를 기반으로, 제1 제품이 120회 게시된 것으로 확인되면, 제1 제품에 대한 반응 지표를 1.2로 산출할 수 있다.For example, when the first period is January and the monthly posting target amount of the first product is set to 100, the
한편, S504 단계에서, 장치(200)는 제2 기간 동안 제1 제품에 대한 게시 자료가 수집되었는지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 제2 기간은 제1 기간 이후의 기간으로, 제1 기간과 동일한 길이로 설정될 수 있다.Meanwhile, in step S504 , the
S504 단계에서 제2 기간 동안 게시 자료가 수집되지 않은 것으로 확인되면, S501 단계로 되돌아가, 장치(200)는 제1 제품에 대한 게시 자료를 다시 수집할 수 있다.If it is confirmed in step S504 that the posting data has not been collected for the second period, the process returns to step S501, and the
S504 단계에서 제2 기간 동안 게시 자료가 수집된 것으로 확인되면, S505 단계에서, 장치(200)는 제2 기간 동안 수집된 게시 자료를 기반으로, 제2 반응 지표를 산출할 수 있다. 여기서, 제2 반응 지표는 제2 기간에 대한 제1 제품의 팔로워 반응 지수를 나타낼 수 있다. 이때, 장치(200)는 제1 반응 지표를 산출하는 방식과 동일한 조건을 적용하여, 제2 반응 지표를 산출할 수 있다.When it is confirmed in step S504 that the posting data has been collected for the second period, in step S505 , the
S506 단계에서, 장치(200)는 제1 반응 지표 및 제2 반응 지표를 비교하여, 제1 기간의 시작일부터 제2 기간의 종료일까지, 제1 제품에 대한 관심 변동 추세를 나타내는 제1 트렌드를 분석할 수 있다.In step S506 , the
구체적으로, 장치(200)는 제1 반응 지표 및 제2 반응 지표를 비교하여, 제1 제품에 대한 관심이 증가 또는 감소되었는지 여부를 확인할 수 있으며, 이를 통해, 제1 제품에 대한 관심 변동 추세를 나타내는 제1 트렌드를 분석할 수 있다.Specifically, the
예를 들어, 제1 반응 지표는 1.2로 산출되어 있고 제2 반응 지표는 1.4로 산출되어 있는 경우, 장치(200)는 제1 반응 지표 및 제2 반응 지표를 비교한 결과, 1.2에서 1.4로 반응 지표가 변경되었으므로, 제1 제품에 대한 관심이 증가된 것을 확인할 수 있다. 이때, 장치(200)는 제1 제품에 대한 관심이 20% 증가한 것을 확인하여, 제1 제품에 대한 관심 변동 추세를 분석할 수 있으며, 분석된 관심 변동 추세를 제1 트렌드로 분석할 수 있다.For example, when the first reaction index is calculated as 1.2 and the second reaction index is calculated as 1.4, the
S507 단계에서, 장치(200)는 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 제2 인공 신경망에 적용할 수 있다.In step S507 , the
일실시예에 따르면, 제2 인공 신경망은 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 입력 받은 후, 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 출력하는 알고리즘일 수 있다. 예를 들어, 제1 트렌드에 대한 분석 결과가 20% 증가인 경우, 제2 인공 신경망은 20을 입력으로 받아, 제1 제품의 브랜드 이미지를 강화하는 것을 추천하는 마케팅 전략을 출력할 수 있으며, 제1 트렌드에 대한 분석 결과가 30% 감소인 경우, 제2 인공 신경망은 -30을 입력으로 받아, 제1 제품의 브랜드를 리뉴얼하는 것을 추천하는 마케팅 전략을 출력할 수 있다.According to an embodiment, the second artificial neural network may be an algorithm that outputs a marketing strategy for the first product after receiving the analysis result for the first trend. For example, if the analysis result for the first trend is 20% increase, the second artificial neural network may receive 20 as an input and output a marketing strategy that recommends reinforcing the brand image of the first product, When the analysis result for the first trend is 30% reduction, the second artificial neural network may receive -30 as an input and output a marketing strategy recommending renewing the brand of the first product.
S508 단계에서, 장치(200)는 제2 인공 신경망의 출력을 기초로, 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 생성할 수 있다. 여기서, 제1 제품에 대한 마케팅 전략은 제1 기간의 시작일부터 제2 기간의 종료일까지 분석된 제1 제품의 관심 변동 추세에 따라, 제2 기간 이후에는 제1 제품에 대한 마케팅을 어떻게 진행할 것인지에 대한 전략을 포함할 수 있다.In step S508 , the
제2 인공 신경망은 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 통해, 제1 제품의 판매량을 증가시키기 위해 제1 제품에 대한 마케팅을 어떻게 진행할 것인지 분석하도록 학습될 수 있다. 제2 인공 신경망은 도 7을 참조하여 후술되는 방법을 통해 학습될 수 있다.The second artificial neural network may be trained to analyze how to conduct marketing for the first product in order to increase the sales volume of the first product through the analysis result of the first trend. The second artificial neural network may be learned through a method described later with reference to FIG. 7 .
도 6은 일실시예에 따른 제1 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining learning of a first artificial neural network according to an embodiment.
일실시예에 따르면, 제1 인공 신경망은 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 입력 받은 후, 제품에 대한 기획 전략을 출력하는 알고리즘일 수 있다. 제1 인공 신경망의 학습이 이루어지는 장치(200)는 학습된 제1 인공 신경망을 이용하여 제품 기획 전략을 분석하는 장치(200)와 동일한 장치일 수 있고, 별개의 장치일 수도 있다. 이하에서는 제1 인공 신경망이 학습되는 과정을 설명한다.According to an embodiment, the first artificial neural network may be an algorithm that outputs a planning strategy for a product after receiving analysis results for a target market, a target product, and a target price. The
먼저, S601 단계에서, 장치(200)는 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 기초로 입력을 생성할 수 있다.First, in step S601 , the
구체적으로, 장치(200)는 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 정보를 전처리하는 과정을 수행할 수 있다. 전처리가 수행된 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 제1 인공 신경망의 입력으로 그대로 사용하거나, 불필요한 정보를 제거하는 통상의 처리를 거쳐 입력을 생성할 수 있다.Specifically, the
S602 단계에서, 장치(200)는 제1 인공 신경망에 입력을 적용할 수 있다. 제1 인공 신경망은 강화 학습(reinforcement learning)에 따라 학습되는 인공 신경망일 수 있다. 제1 인공 신경망은 강화 학습을 통해 추상적 추론을 출력하는데 적합한 Q-Network, DQN(Depp Q-Network), 또는 관계형 네트워크(relation network, RL) 구조일 수 있다.In step S602 , the
강화 학습에 따라 학습되는 제1 인공 신경망은 다양한 보상에 평가를 반영하여 갱신 및 최적화될 수 있다. 예를 들어, 제1 보상은 타겟 시장에 적합한 제품을 추천하면 보상값이 높아질 수 있으며, 제2 보상은 타겟 제품에 적합한 제품을 추천하면 보상값이 높아질 수 있으며, 제3 보상은 타겟 가격에 적합한 제품을 추천하면 보상값이 높아질 수 있다.The first artificial neural network trained according to reinforcement learning may be updated and optimized by reflecting the evaluation in various rewards. For example, the first reward may have a higher reward value when a product suitable for the target market is recommended, the second reward may have a higher reward value when a product suitable for the target product is recommended, and the third reward may have a higher reward value when a product suitable for the target product is recommended Recommending a product may increase the reward value.
S603 단계에서, 장치(200)는 제1 인공 신경망으로부터 출력을 획득할 수 있다. 제1 인공 신경망의 출력은 제품 기획 전략으로, 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과가 입력된 경우, 제1 제품에 대한 기획 전략이 출력될 수 있다. 여기서, 제1 제품에 대한 기획 전략은 제1 제품을 어떠한 방식으로 기획하여 출시할 것인지에 대한 전략을 포함할 수 있다.In step S603 , the
제1 인공 신경망은 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 통해, 제1 뷰티 사업자에게 어느 제품에 대한 사업이 적합할 것인지 분석하여, 제1 제품에 대한 기획 전략을 출력할 수 있다.The first artificial neural network analyzes which product is suitable for the first beauty operator through the analysis result of the target market, target product, and target price suitable for the first beauty operator, and plans strategy for the first product can be printed out.
S604 단계에서, 장치(200)는 제1 인공 신경망의 출력을 평가하여 보상을 지급할 수 있다. 이때, 출력의 평가는 제1 보상, 제2 보상, 제3 보상 등으로 나뉠 수 있다.In step S604 , the
구체적으로, 장치(200)는 타겟 시장에 적합한 제품을 추천하면 제1 보상을 많이 수여하고, 타겟 제품에 적합한 제품을 추천하면 제2 보상을 많이 수여하고, 타겟 가격에 적합한 제품을 추천하면 제3 보상을 많이 수여할 수 있다.Specifically, the
S605 단계에서, 장치(200)는 평가를 기초로 제1 인공 신경망을 갱신할 수 있다.In step S605 , the
구체적으로, 장치(200)는 제1 인공 신경망이 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 통해 제품 기획 전략을 분석하는 환경(environment)에서, 보상값(reward)들의 합의 기대값(expectation)이 최대화되도록, 특정한 상태(state)들에서 취할 행동(action)들을 결정하는 정책(policy)을 최적화하는 과정을 통해 제1 인공 신경망을 갱신할 수 있다.Specifically, the
한편, 정책을 최적화하는 과정은 보상들의 합의 기대값의 최대값 또는 Q-함수의 최대값을 추정하거나, Q-함수의 손실 함수(loss function)의 최소값을 추정하는 과정을 통해 이루어질 수 있다. 손실함수의 최소값의 추정은 확률적 경사하강법(stochastic gradient descent, SGD) 등을 통해 이루어질 수 있다. 정책을 최적화하는 과정은 이에 제한되는 것은 아니며, 강화 학습에서 사용하는 다양한 최적화 알고리즘들이 이용될 수 있다.Meanwhile, the process of optimizing the policy may be performed through the process of estimating the maximum value of the expected value of the sum of rewards or the maximum value of the Q-function, or estimating the minimum value of the loss function of the Q-function. Estimation of the minimum value of the loss function may be performed through stochastic gradient descent (SGD) or the like. The process of optimizing the policy is not limited thereto, and various optimization algorithms used in reinforcement learning may be used.
장치(200)는 상기와 같은 제1 인공 신경망의 학습 과정을 반복함으로써, 제1 인공 신경망을 점진적으로 갱신시킬 수 있다. 이를 통해, 장치(200)는 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 통해, 제품 기획 전략을 출력하는 제1 인공 신경망을 학습시킬 수 있다.The
즉, 장치(200)는 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격에 대한 분석 결과를 통해 제품 기획 전략을 분석할 때, 제1 보상, 제2 보상, 제3 보상 등을 통한 강화 학습을 반영하여, 분석 기준을 조정함으로써, 제1 인공 신경망을 학습시킬 수 있다.That is, the
도 7은 일실시예에 따른 제2 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for explaining learning of a second artificial neural network according to an embodiment.
일실시예에 따르면, 제2 인공 신경망은 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 입력 받은 후, 제품 마케팅 전략을 출력하는 알고리즘일 수 있다. 제2 인공 신경망의 학습이 이루어지는 장치(200)는 학습된 제2 인공 신경망을 이용하여 제품 마케팅 전략을 분석하는 장치(200)와 동일한 장치일 수 있고, 별개의 장치일 수도 있다. 이하에서는 제2 인공 신경망이 학습되는 과정을 설명한다.According to an embodiment, the second artificial neural network may be an algorithm that outputs a product marketing strategy after receiving an analysis result for the first trend. The
먼저, S701 단계에서, 장치(200)는 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 기초로 입력을 생성할 수 있다.First, in step S701 , the
구체적으로, 장치(200)는 트렌드에 대한 분석 결과를 통해 산출된 반응 지표에 대한 정보를 전처리하는 과정을 수행할 수 있다. 전처리가 수행된 트렌드에 대한 분석 결과를 제2 인공 신경망의 입력으로 그대로 사용하거나, 불필요한 정보를 제거하는 통상의 처리를 거쳐 입력을 생성할 수 있다.Specifically, the
S702 단계에서, 장치(200)는 제2 인공 신경망에 입력을 적용할 수 있다. 제2 인공 신경망은 강화 학습(reinforcement learning)에 따라 학습되는 인공 신경망일 수 있다. 제2 인공 신경망은 강화 학습을 통해 추상적 추론을 출력하는데 적합한 Q-Network, DQN(Depp Q-Network), 또는 관계형 네트워크(relation network, RL) 구조일 수 있다.In step S702 , the
강화 학습에 따라 학습되는 제2 인공 신경망은 다양한 보상에 평가를 반영하여 갱신 및 최적화될 수 있다. 예를 들어, 제4 보상은 트렌드에 대한 분석 결과를 통해 산출된 반응 지표가 음수인 경우, 반응 지표가 작을수록 제품의 브랜드 리뉴얼이 필요한 것으로 추천하면 보상값이 높아질 수 있으며, 제5 보상은 트렌드에 대한 분석 결과를 통해 산출된 반응 지표가 양수인 경우, 반응 지표가 클수록 제품의 브랜드 유지가 필요한 것으로 추천하면 보상값이 높아질 수 있다.The second artificial neural network trained according to reinforcement learning may be updated and optimized by reflecting the evaluation in various rewards. For example, in the case of the fourth reward, if the reaction index calculated through the analysis result on the trend is negative, the reward value may be higher if the reaction index is small and recommends that the product needs brand renewal, and the fifth reward is the trend If the reaction index calculated through the analysis result is a positive number, the higher the reaction index, the higher the compensation value may be if it is recommended that the brand maintenance of the product is necessary.
S703 단계에서, 장치(200)는 제2 인공 신경망으로부터 출력을 획득할 수 있다. 제2 인공 신경망의 출력은 제품 마케팅 전략으로, 제1 트렌드에 대한 분석 결과가 입력된 경우, 제1 제품에 대한 마케팅 전략이 출력될 수 있다. 여기서, 제1 제품에 대한 마케팅 전략은 제1 기간의 시작일부터 제2 기간의 종료일까지 분석된 제1 제품의 관심 변동 추세에 따라, 제2 기간 이후에는 제1 제품에 대한 마케팅을 어떻게 진행할 것인지에 대한 전략을 포함할 수 있다.In step S703 , the
제2 인공 신경망은 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 통해, 제2 기간 이후에는 제1 제품에 대한 마케팅을 어떻게 진행한 것인지 분석하여, 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 출력할 수 있다.The second artificial neural network may output a marketing strategy for the first product by analyzing how the marketing for the first product is performed after the second period through the analysis result of the first trend.
S704 단계에서, 장치(200)는 제2 인공 신경망의 출력을 평가하여 보상을 지급할 수 있다. 이때, 출력의 평가는 제4 보상, 제5 보상 등으로 나뉠 수 있다.In step S704 , the
구체적으로, 장치(200)는 트렌드에 대한 분석 결과를 통해 산출된 반응 지표가 음수인 경우, 반응 지표가 작을수록 제품의 브랜드 리뉴얼이 필요한 것으로 추천하면 제4 보상을 많이 수여하고, 트렌드에 대한 분석 결과를 통해 산출된 반응 지표가 양수인 경우, 반응 지표가 클수록 제품의 브랜드 유지가 필요한 것으로 추천하면 제5 보상을 많이 수여할 수 있다.Specifically, when the reaction index calculated through the analysis result for the trend is negative, the
S705 단계에서, 장치(200)는 평가를 기초로 제2 인공 신경망을 갱신할 수 있다.In step S705 , the
구체적으로, 장치(200)는 제2 인공 신경망이 트렌드에 대한 분석 결과를 통해 제품의 마케팅 전략을 분석하는 환경(environment)에서, 보상값(reward)들의 합의 기대값(expectation)이 최대화되도록, 특정한 상태(state)들에서 취할 행동(action)들을 결정하는 정책(policy)을 최적화하는 과정을 통해 제2 인공 신경망을 갱신할 수 있다.Specifically, the
한편, 정책을 최적화하는 과정은 보상들의 합의 기대값의 최대값 또는 Q-함수의 최대값을 추정하거나, Q-함수의 손실 함수(loss function)의 최소값을 추정하는 과정을 통해 이루어질 수 있다. 손실함수의 최소값의 추정은 확률적 경사하강법(stochastic gradient descent, SGD) 등을 통해 이루어질 수 있다. 정책을 최적화하는 과정은 이에 제한되는 것은 아니며, 강화 학습에서 사용하는 다양한 최적화 알고리즘들이 이용될 수 있다.Meanwhile, the process of optimizing the policy may be performed through the process of estimating the maximum value of the expected value of the sum of rewards or the maximum value of the Q-function, or estimating the minimum value of the loss function of the Q-function. Estimation of the minimum value of the loss function may be performed through stochastic gradient descent (SGD) or the like. The process of optimizing the policy is not limited thereto, and various optimization algorithms used in reinforcement learning may be used.
장치(200)는 상기와 같은 제2 인공 신경망의 학습 과정을 반복함으로써, 제2 인공 신경망을 점진적으로 갱신시킬 수 있다. 이를 통해, 장치(200)는 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 통해, 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 출력하는 제2 인공 신경망을 학습시킬 수 있다.The
즉, 장치(200)는 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 통해 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 분석할 때, 제4 보상, 제5 보상 등을 통한 강화 학습을 반영하여, 분석 기준을 조정함으로써, 제2 인공 신경망을 학습시킬 수 있다.That is, when the
도 8은 일실시예에 따른 정기 구독 서비스의 요금제를 추천하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.8 is a flowchart illustrating a process of recommending a rate plan for a regular subscription service according to an exemplary embodiment.
도 8을 참조하면, 먼저, S801 단계에서, 장치(200)는 제1 업체의 매출 자료를 통해 제1 업체의 평균 매출액을 확인하고, 제1 업체의 기본 정보를 통해 제1 업체의 직원 수를 확인할 수 있다. 여기서, 제1 업체는 제1 제품을 생산하여 판매하고 있는 업체이다. 이를 위해, 장치(200)는 제1 업체의 매출 자료를 수집하고, 제1 업체의 기본 정보를 데이터베이스에 저장하여 관리할 수 있다.Referring to Figure 8, first, in step S801, the
예를 들어, 장치(200)는 제1 업체의 매출 자료를 기반으로 제1 업체의 월별 평균 매출액이 얼마인지 확인하고, 정기 구독 서비스의 회원 가입 시 등록된 제1 업체의 기본 정보를 통해 제1 업체의 직원 수가 몇 명인지 확인할 수 있다.For example, the
S802 단계에서, 장치(200)는 제1 업체의 평균 매출액이 미리 설정된 기준 매출액 보다 적은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 기준 매출액은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.In step S802 , the
S802 단계에서 제1 업체의 평균 매출액이 기준 매출액 보다 적은 것으로 확인되면, S803 단계에서, 장치(200)는 제1 업체의 직원 수가 미리 설정된 기준 직원 수 보다 적은지 여부를 확인할 수 있다. 여기서, 기준 직원 수는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.If it is determined in step S802 that the average sales of the first company is less than the reference sales, in step S803 , the
S803 단계에서 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 적은 것으로 확인되면, S804 단계에서, 장치(200)는 정기 구독 서비스의 요금제 중 가장 저렴한 가격으로 설정된 제1 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공할 수 있다. 여기서, 관리자 단말은 제1 업체를 관리하는 관리자의 단말을 의미할 수 있다.If it is confirmed in step S803 that the number of employees of the first company is less than the reference number of employees, in step S804, the
즉, 장치(200)는 제1 업체의 평균 매출액이 기준 매출액 보다 적은 것으로 확인되면, 기본 매출 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하고, 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 적은 것으로 확인되면, 급여 관리 서비스가 필요하지 않은 것으로 판단할 수 있으며, 기본 매출 관리 서비스만 필요한 경우, 제1 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공할 수 있다.That is, if the
S803 단계에서 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 많은 것으로 확인되면, S805 단계에서, 장치(200)는 정기 구독 서비스의 요금제 중 제2 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제3 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공할 수 있다.If it is confirmed in step S803 that the number of employees of the first company is greater than the reference number of employees, in step S805, the
즉, 장치(200)는 제1 업체의 평균 매출액이 기준 매출액 보다 적은 것으로 확인되면, 기본 매출 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하고, 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 많은 것으로 확인되면, 급여 관리 서비스가 필요한 것으로 판단할 수 있으며, 기본 매출 관리 서비스 및 급여 관리 서비스가 필요한 경우, 제3 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공할 수 있다.That is, when the
한편, S802 단계에서 제1 업체의 평균 매출액이 기준 매출액 보다 많은 것으로 확인되면, S806 단계에서, 장치(200)는 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 적은지 여부를 확인할 수 있다.On the other hand, if it is determined in step S802 that the average sales of the first company is greater than the reference sales, in step S806 , the
S806 단계에서 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 적은 것으로 확인되면, S807 단계에서, 장치(200)는 정기 구독 서비스의 요금제 중 제1 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제2 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공할 수 있다.If it is confirmed in step S806 that the number of employees of the first company is less than the reference number of employees, in step S807, the
즉, 장치(200)는 제1 업체의 평균 매출액이 기준 매출액 보다 많은 것으로 확인되면, 상세 매출 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하고, 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 적은 것으로 확인되면, 급여 관리 서비스가 필요하지 않은 것으로 판단할 수 있으며, 상세 매출 관리 서비스만 필요한 경우, 제2 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공할 수 있다.That is, when it is confirmed that the average sales of the first company is greater than the reference sales, the
S806 단계에서 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 많은 것으로 확인되면, S808 단계에서, 장치(200)는 정기 구독 서비스의 요금제 중 제3 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제4 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공할 수 있다.If it is confirmed in step S806 that the number of employees of the first company is greater than the reference number of employees, in step S808, the
즉, 장치(200)는 제1 업체의 평균 매출액이 기준 매출액 보다 많은 것으로 확인되면, 상세 매출 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하고, 제1 업체의 직원 수가 기준 직원 수 보다 많은 것으로 확인되면, 급여 관리 서비스가 필요한 것으로 판단할 수 있으며, 상세 매출 관리 서비스 및 급여 관리 서비스가 필요한 경우, 제4 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공할 수 있다.That is, when the
도 9는 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.9 is an exemplary diagram of a configuration of an apparatus according to an embodiment.
일실시예에 따른 장치(200)는 프로세서(210) 및 메모리(220)를 포함한다. 프로세서(210)는 도 1 내지 도 8을 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 8을 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 장치(200)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 8을 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.The
메모리(220)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 후술되는 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(220)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.The
프로세서(210)는 프로그램을 실행하고, 장치(200)를 제어할 수 있다. 프로세서(210)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(220)에 저장될 수 있다. 장치(200)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.The
장치(200)는 인공 신경망을 학습시키거나, 학습된 인공 신경망을 이용하는데 사용될 수 있다. 메모리(220)는 학습 중인 또는 학습된 인공 신경망을 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 메모리(220)에 저장된 인공 신경망 알고리즘을 학습시키거나 실행시킬 수 있다. 인공 신경망을 학습시키는 장치(200)와 학습된 인공 신경망을 이용하는 장치(200)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.The
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented by a hardware component, a software component, and/or a combination of a hardware component and a software component. For example, the apparatus, methods, and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate (FPGA) array), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions, may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or apparatus, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (3)
제1 뷰티 사업자의 SNS 계정에 업로드된 게시 자료를 수집하는 단계;
상기 게시 자료를 기반으로, 상기 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 추출하는 단계;
상기 제1 뷰티 사업자에 대한 키워드를 기초로, 상기 제1 뷰티 사업자에게 적합한 뷰티 사업의 분야를 선정하는 단계;
상기 제1 뷰티 사업자에게 제1 분야가 적합한 것으로 선정되면, 상기 제1 뷰티 사업자의 회원 정보를 기초로, 상기 제1 분야에서 상기 제1 뷰티 사업자에게 적합한 타겟 시장, 타겟 제품 및 타겟 가격을 설정하는 단계;
상기 타겟 시장, 상기 타겟 제품 및 상기 타겟 가격에 대한 분석 결과를 제1 인공 신경망에 적용하여, 상기 제1 인공 신경망의 출력을 기초로, 제1 제품에 대한 기획 전략을 생성하는 단계;
상기 제1 제품에 대한 기획 전략을 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는 단계;
상기 제1 뷰티 사업자 단말로부터 상기 제1 제품에 대한 사업 전략 요청을 수신하는 단계;
상기 제1 제품을 생산하는데 필요한 원료, 상기 제1 제품의 생산이 가능한 제조 공장, 상기 제1 제품을 생산하여 판매하는데 소요되는 예산, 상기 제1 제품에 대한 규격 및 규제 해소 방안을 기반으로, 상기 제1 제품에 대한 사업 전략을 생성하는 단계;
상기 제1 제품에 대한 사업 전략을 상기 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는 단계;
상기 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 즐겨찾기로 등록한 팔로워들의 SNS 상에 업로드된 게시물 중 상기 제1 제품에 대한 게시 자료를 수집하는 단계;
상기 제1 제품에 대한 게시 자료가 미리 설정된 제1 기간 동안 수집되면, 상기 제1 기간 동안 수집된 게시 자료를 기반으로, 상기 제1 기간에 대한 상기 제1 제품의 팔로워 반응 지수를 나타내는 제1 반응 지표를 산출하는 단계;
상기 제1 제품에 대한 게시 자료가 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안 수집되면, 상기 제2 기간 동안 수집된 게시 자료를 기반으로, 상기 제2 기간에 대한 상기 제1 제품의 팔로워 반응 지수를 나타내는 제2 반응 지표를 산출하는 단계;
상기 제1 반응 지표 및 상기 제2 반응 지표를 비교하여, 상기 제1 기간의 시작일부터 상기 제2 기간의 종료일까지 상기 제1 제품에 대한 관심 변동 추세를 나타내는 제1 트렌드를 분석하는 단계;
상기 제1 트렌드에 대한 분석 결과를 제2 인공 신경망에 적용하여, 상기 제2 인공 신경망의 출력을 기초로, 상기 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 생성하는 단계;
상기 제1 제품에 대한 마케팅 전략을 상기 제1 뷰티 사업자 단말로 제공하는 단계;
상기 제1 제품을 판매하는 제1 업체의 매출 자료를 수집하는 단계;
상기 매출 자료를 통해 상기 제1 업체의 평균 매출액을 확인하고, 상기 제1 업체의 기본 정보를 통해 상기 제1 업체의 직원 수를 확인하는 단계;
상기 제1 업체의 평균 매출액이 미리 설정된 기준 매출액 보다 적으면서, 상기 제1 업체의 직원 수가 미리 설정된 기준 직원 수 보다 적은 것으로 확인되면, 기본 매출 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하여, 가장 저렴한 가격으로 설정된 제1 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 관리자 단말로 제공하는 단계;
상기 제1 업체의 평균 매출액이 상기 기준 매출액 보다 많으면서, 상기 제1 업체의 직원 수가 상기 기준 직원 수 보다 적은 것으로 확인되면, 상세 매출 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하여, 상기 제1 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제2 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 제공하는 단계;
상기 제1 업체의 평균 매출액이 상기 기준 매출액 보다 적으면서, 상기 제1 업체의 직원 수가 상기 기준 직원 수 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 기본 매출 관리 서비스 및 급여 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하여, 상기 제2 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제3 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 제공하는 단계; 및
상기 제1 업체의 평균 매출액이 상기 기준 매출액 보다 많으면서, 상기 제1 업체의 직원 수가 상기 기준 직원 수 보다 많은 것으로 확인되면, 상기 상세 매출 관리 서비스 및 상기 급여 관리 서비스가 필요한 것으로 판단하여, 상기 제3 요금제 보다 비싼 가격으로 설정된 제4 요금제에 대한 추천 알림 메시지를 상기 관리자 단말로 제공하는 단계를 포함하는,
인공지능 기반 뷰티 사업 기획 및 전략안 도출 방법.In a method of deriving a beauty business plan and strategy based on artificial intelligence, performed by a device,
Collecting the posting data uploaded to the SNS account of the first beauty business operator;
extracting a keyword for the first beauty business operator based on the posted data;
selecting a field of beauty business suitable for the first beauty business operator based on the keyword for the first beauty business operator;
When the first field is selected as suitable for the first beauty operator, based on member information of the first beauty operator, setting a target market, target product, and target price suitable for the first beauty operator in the first field step;
generating a planning strategy for a first product by applying an analysis result of the target market, the target product, and the target price to a first artificial neural network, based on the output of the first artificial neural network;
providing a planning strategy for the first product to a first beauty operator terminal;
Receiving a business strategy request for the first product from the first beauty operator terminal;
Based on the raw materials required to produce the first product, the manufacturing plant capable of producing the first product, the budget required to produce and sell the first product, and the standards and regulations for the first product, the creating a business strategy for the first product;
providing a business strategy for the first product to the first beauty operator terminal;
collecting posting data on the first product among posts uploaded on SNS of followers who have registered the SNS account of the first beauty operator as a favorite;
When the posting data for the first product is collected for a first preset period, based on the posting data collected during the first period, a first reaction indicating the follower response index of the first product for the first period calculating an indicator;
When the posting data for the first product is collected for a second period after the first period, the follower response index of the first product for the second period is calculated based on the posting data collected during the second period. calculating a second response index indicating;
comparing the first reaction index and the second reaction index to analyze a first trend indicating a change trend of interest in the first product from a start date of the first period to an end date of the second period;
generating a marketing strategy for the first product by applying an analysis result of the first trend to a second artificial neural network and based on the output of the second artificial neural network;
providing a marketing strategy for the first product to the first beauty operator terminal;
collecting sales data of a first company that sells the first product;
confirming the average sales of the first company through the sales data, and confirming the number of employees of the first company through basic information of the first company;
If the average sales of the first company is less than the preset reference sales, and it is confirmed that the number of employees of the first company is less than the preset reference number of employees, it is determined that the basic sales management service is necessary, and the first company set at the lowest price 1 providing a recommendation notification message for a plan to an administrator terminal;
If the average sales of the first company is greater than the reference sales and the number of employees of the first company is smaller than the reference number of employees, it is determined that detailed sales management service is necessary, and the price is higher than that of the first rate plan. providing a recommendation notification message for a set second rate plan to the manager terminal;
When the average sales of the first company is less than the reference sales and it is confirmed that the number of employees of the first company is greater than the reference number of employees, it is determined that the basic sales management service and the payroll management service are necessary, and the second providing a recommendation notification message for a third rate plan set at a higher price than the rate plan to the manager terminal; and
When the average sales of the first company is greater than the reference sales, and it is confirmed that the number of employees of the first company is greater than the reference number of employees, it is determined that the detailed sales management service and the payroll management service are necessary, 3 comprising the step of providing a recommendation notification message for the fourth plan set at a higher price than the plan to the manager terminal,
A method of planning and deriving a strategy for a beauty business based on artificial intelligence.
상기 타겟 시장, 상기 타겟 제품 및 상기 타겟 가격을 설정하는 단계는,
상기 제1 뷰티 사업자의 SNS 계정을 즐겨찾기로 등록한 팔로워들의 정보를 획득하는 단계;
상기 팔로워들의 정보를 기초로, 상기 팔로워들의 나이를 확인하고, 상기 팔로워들을 나이대 별로 그룹화하여 복수의 그룹으로 분류하는 단계;
나이대 별로 분류된 복수의 그룹 중 제1 그룹으로 분류된 팔로워들이 가장 많은 것으로 확인되면, 상기 제1 그룹의 나이대를 상기 타겟 시장으로 설정하는 단계;
상기 제1 그룹으로 분류된 팔로워들의 정보를 기초로, 상기 제1 그룹으로 분류된 팔로워들이 선호하는 스타일을 확인하고, 상기 제1 그룹으로 분류된 팔로워들을 선호 스타일 별로 그룹화하여 복수의 그룹으로 분류하는 단계;
선호 스타일 별로 분류된 복수의 그룹 중 제1-1 그룹으로 분류된 팔로워들이 가장 많은 것으로 확인되면, 상기 제1-1 그룹의 선호 스타일을 상기 타겟 제품으로 설정하는 단계; 및
상기 타겟 시장으로 설정된 나이대 및 상기 타겟 제품으로 설정된 선호 스타일을 고려하여, 상기 타겟 가격을 설정하는 단계를 포함하는,
인공지능 기반 뷰티 사업 기획 및 전략안 도출 방법.According to claim 1,
Setting the target market, the target product, and the target price comprises:
obtaining information of followers who have registered the SNS account of the first beauty operator as a favorite;
identifying the ages of the followers based on the information of the followers, and grouping the followers by age group to classify them into a plurality of groups;
setting the age group of the first group as the target market when it is confirmed that the number of followers classified into the first group is the most among the plurality of groups classified by age;
Based on the information of the followers classified into the first group, the style preferred by the followers classified into the first group is identified, and the followers classified into the first group are grouped by preferred style to classify the plurality of groups step;
setting the preferred style of the 1-1 group as the target product when it is confirmed that the number of followers classified in the 1-1 group is the most among the plurality of groups classified by preference style; and
Comprising the step of setting the target price in consideration of the age group set as the target market and the preferred style set as the target product,
A method of planning and deriving a strategy for a beauty business based on artificial intelligence.
Priority Applications (1)
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| KR1020210117480A KR102379181B1 (en) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | Method, device and system for deriving beauty business plan and strategy based on artificial intelligence |
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| KR1020210117480A KR102379181B1 (en) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | Method, device and system for deriving beauty business plan and strategy based on artificial intelligence |
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Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102421684B1 (en) * | 2022-05-03 | 2022-07-14 | 이명수 | Method, device and system for deriving items for sale online based on artificial intelligence |
| KR102447549B1 (en) * | 2022-04-07 | 2022-09-26 | 주식회사 르호사 | Method, device and system for providing jewelry trading service associated with artwork based on nft |
| KR102470993B1 (en) | 2022-05-03 | 2022-11-28 | 주식회사 엔라이즈 | Method, device and system for deriving product sales strategy for health functional food based on artificial intelligence |
| KR102489654B1 (en) * | 2022-10-11 | 2023-01-18 | 주식회사 시온컴어스 | server that monitors the manufacturing process of cosmetics and manages planning, manufacturing, marketing and distribution processes |
| KR102515439B1 (en) * | 2022-08-08 | 2023-03-30 | 주식회사 어썸커머스 | Method, device and system for matching beauty product manufacturers using influencer information and brand maker information based on artificial intelligence |
| KR102516050B1 (en) * | 2022-08-01 | 2023-03-31 | 주식회사 시온컴어스 | Apparatus and method for providing monitoring and management of process for planning, manufacturing, marketing and distribution for cosmetic |
| KR102533442B1 (en) | 2022-12-08 | 2023-05-17 | (주)스테이튠드 | Product planning and marketing strategy derivation method, device and system for online sales based on artificial intelligence model |
| KR102538950B1 (en) * | 2022-12-07 | 2023-06-01 | 주식회사 올리브인터내셔널 | Cluster commerce building system |
| KR102592637B1 (en) * | 2023-05-04 | 2023-10-23 | 주식회사 디노마드 | Method and server for providing project marketing strategies based on the degree of fit between users and projects using ai models |
| KR102597432B1 (en) * | 2023-05-15 | 2023-11-01 | 전정욱 | Method, device and system for creating proposals and quotation of corporate tailored content based on artificial intelligence |
| KR102609682B1 (en) | 2023-01-10 | 2023-12-05 | 트리톤 주식회사 | Method for generating product planning based on trend prediction and Apparatus thereof |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101397951B1 (en) | 2012-06-13 | 2014-05-30 | 이병환 | System for operating beauty information portal site |
| KR101431521B1 (en) | 2013-12-10 | 2014-08-21 | 이병환 | Method for operating beauty information portal site |
| KR101643654B1 (en) | 2014-08-13 | 2016-07-29 | (주)폭스앤플래닛 | Intermediation system for cosmetic business based odm |
| KR101897545B1 (en) | 2017-05-29 | 2018-09-12 | 권정호 | Beauty style development activation system, server and method, and beauty style reservation and settlement system and method using same |
| KR20210035461A (en) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | 주식회사 씨와이 | Collaboration system for planning and development and production of cosmetic new product |
| KR20210086137A (en) * | 2019-12-31 | 2021-07-08 | 주식회사 아트랩 | Electronic device, method, and computer readable medium for marketing cosmetic |
| KR102278085B1 (en) * | 2019-11-28 | 2021-07-16 | (주)양유 | Marketing solution system that can analyze and manage the impact of the influencer and Marketing solution method using the same |
-
2021
- 2021-09-03 KR KR1020210117480A patent/KR102379181B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101397951B1 (en) | 2012-06-13 | 2014-05-30 | 이병환 | System for operating beauty information portal site |
| KR101431521B1 (en) | 2013-12-10 | 2014-08-21 | 이병환 | Method for operating beauty information portal site |
| KR101643654B1 (en) | 2014-08-13 | 2016-07-29 | (주)폭스앤플래닛 | Intermediation system for cosmetic business based odm |
| KR101897545B1 (en) | 2017-05-29 | 2018-09-12 | 권정호 | Beauty style development activation system, server and method, and beauty style reservation and settlement system and method using same |
| KR20210035461A (en) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | 주식회사 씨와이 | Collaboration system for planning and development and production of cosmetic new product |
| KR102278085B1 (en) * | 2019-11-28 | 2021-07-16 | (주)양유 | Marketing solution system that can analyze and manage the impact of the influencer and Marketing solution method using the same |
| KR20210086137A (en) * | 2019-12-31 | 2021-07-08 | 주식회사 아트랩 | Electronic device, method, and computer readable medium for marketing cosmetic |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102447549B1 (en) * | 2022-04-07 | 2022-09-26 | 주식회사 르호사 | Method, device and system for providing jewelry trading service associated with artwork based on nft |
| KR102421684B1 (en) * | 2022-05-03 | 2022-07-14 | 이명수 | Method, device and system for deriving items for sale online based on artificial intelligence |
| KR102470993B1 (en) | 2022-05-03 | 2022-11-28 | 주식회사 엔라이즈 | Method, device and system for deriving product sales strategy for health functional food based on artificial intelligence |
| KR102516050B1 (en) * | 2022-08-01 | 2023-03-31 | 주식회사 시온컴어스 | Apparatus and method for providing monitoring and management of process for planning, manufacturing, marketing and distribution for cosmetic |
| KR102515439B1 (en) * | 2022-08-08 | 2023-03-30 | 주식회사 어썸커머스 | Method, device and system for matching beauty product manufacturers using influencer information and brand maker information based on artificial intelligence |
| KR102489654B1 (en) * | 2022-10-11 | 2023-01-18 | 주식회사 시온컴어스 | server that monitors the manufacturing process of cosmetics and manages planning, manufacturing, marketing and distribution processes |
| KR102538950B1 (en) * | 2022-12-07 | 2023-06-01 | 주식회사 올리브인터내셔널 | Cluster commerce building system |
| KR102533442B1 (en) | 2022-12-08 | 2023-05-17 | (주)스테이튠드 | Product planning and marketing strategy derivation method, device and system for online sales based on artificial intelligence model |
| KR102609682B1 (en) | 2023-01-10 | 2023-12-05 | 트리톤 주식회사 | Method for generating product planning based on trend prediction and Apparatus thereof |
| KR102592637B1 (en) * | 2023-05-04 | 2023-10-23 | 주식회사 디노마드 | Method and server for providing project marketing strategies based on the degree of fit between users and projects using ai models |
| KR102597432B1 (en) * | 2023-05-15 | 2023-11-01 | 전정욱 | Method, device and system for creating proposals and quotation of corporate tailored content based on artificial intelligence |
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