KR20210066514A - Marketing solution system that can analyze and manage the impact of the influencer and Marketing solution method using the same - Google Patents

Marketing solution system that can analyze and manage the impact of the influencer and Marketing solution method using the same Download PDF

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Abstract

A marketing solution providing system capable of analyzing and managing the impact of an influencer according to one embodiment of the present invention comprises: an input unit for receiving and inputting recommended product information provided by a customized target product search/recommendation system and related information of a similar product related thereto; a consumer group analysis unit which analyzes the consumption (purchase) distribution of the similar product according to the related information of the similar product input by the input unit by age, a monthly purchase amount, and a purchasing behavior pattern according to a time and a region; a marketing means selection unit which selects a marketing means of the corresponding product according to the characteristics of a plurality of consumer groups analyzed by the consumer analysis unit; a demand and supply index determining unit which predicts a supply amount and a supply price for a recommended product based on the region, the age, the purchase amount, the purchase behavior pattern, and a selling price of the similar product, and calculates the prediction result as an index; an influencer management unit which requests the selected influencers to perform advertisements and evaluations for the recommended product (brand) for a preset period after selecting an influencer related to the recommended product, and receives information on results of advertisements and evaluations; and a sales success probability prediction unit which predicts the sales success probability of the recommended product (brand) using a forecasting algorithm with a demand index, a supply index, and an influencer activity analysis result (score) applied thereto.

Description

인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템 및 방법{Marketing solution system that can analyze and manage the impact of the influencer and Marketing solution method using the same}Marketing solution system that can analyze and manage the impact of the influencer and Marketing solution method using the same}

본 발명은 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for providing a marketing solution capable of analyzing and managing influencer influence.

제품을 개발하기 전, 찾고자 하는 제품 관련 키워드의 검색 양이나 쿼리수를 알아보기 위해서는 해당 포털사이트의 광과 관리 페이지를 통해서만 알 수 있었으며 SNS나 포털 사이트의 직접검색을 통해서 정보를 확인할 수 있었다. 또한, 제품을 개발한 후 마케팅 활동을 통해 제품을 판매하게 되더라도 많게는 수십 개의 프로그램을 이용하거나 혹은 프로그램이 아닌 직접 수동으로 판매부터 마케팅까지 진행하는 것이 일반적이었다.Before developing a product, in order to find out the number of searches or the number of queries for the product-related keywords you want to find, you could only find out through the management page of the corresponding portal site, and you could check the information through SNS or direct search on the portal site. In addition, even if the product is sold through marketing activities after product development, it is common to use dozens of programs or to proceed from sales to marketing manually instead of using programs.

한국 공개특허 제10-2010-0117335호(2010. 11. 3자 공개)Korean Patent Laid-Open Patent No. 10-2010-0117335 (published on November 3, 2010)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 상품 또는 컨텐츠를 구매 및 구매가능한 소비자 계층을 여러 형태로 분류한 후, 분류된 소비자 형태에 따라 서로 다른 마케팅 수단을 적용시켜 계층별 소비자의 해당 상품에 대한 반응률을 분석한 분석결과를 제공하는 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The problem to be solved by the present invention is to analyze the response rate of consumers for each tier by applying different marketing means according to the classified consumer types after classifying the consumer classes who can purchase and purchase products or contents into various forms. It aims to provide a system and method for providing a marketing solution that can analyze and manage influencer influence that provides analysis results.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템 및 방법은 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템에서 제공한 추천 상품정보 및 이와 관련된 유사상품의 연관정보를 수신하여 입력하는 입력부, 상기 입력부에 입력된 유사상품의 연관정보에 따라 유사상품의 소비(구매)분포도를 시간 및 지역기반에 따라 연령, 월 구매액, 구매행동패턴 별로 소비자층을 분석하는 소비자층 분석부, 상기 소비자 분석부에서 분석된 다수의 소비자층의 특성에 따라 해당 제품의 마케팅 수단을 선정하는 마케팅 수단 선정부; 지역, 연령, 구매액, 구매행동패턴 및 유사상품의 판매가격에 기초하여 추천 상품에 대한 공급량, 공급가격 등을 예측하여 지수로 산출하는 수요 및 공급지수 결정부; 추천상품과 관련된 인플루언서를 선별한 후, 선별된 인플루언서에게 기 설정된 기간동안 추천상품(브랜드)에 대한 광고 및 평가에 대한 활동을 요청하고, 광고 및 평가에 대한 결과정보를 제공받는 인플루언서 관리부; 및 수요지수, 공급지수, 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)를 적용한 예측알고리즘을 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측하는 판매성공가능성 예측부를 포함한다.A system and method for providing a marketing solution capable of analyzing and managing influencer influence according to an embodiment of the present invention for solving the above problems are recommended product information provided by a consumer analysis system using online big data and similar products related thereto An input unit for receiving and inputting the related information of the input unit, and analyzing the consumption (purchase) distribution of similar products according to the related information of similar products input to the input unit by age, monthly purchase amount, and purchasing behavior pattern according to time and region a consumer group analysis unit, a marketing means selection unit that selects a marketing method of a corresponding product according to the characteristics of a plurality of consumer groups analyzed by the consumer analysis unit; a demand and supply index determining unit that predicts the supply amount, supply price, etc. for a recommended product based on region, age, purchase amount, purchase behavior pattern, and sales price of similar products and calculates an index; After selecting an influencer related to a recommended product, the selected influencer is requested to conduct advertisement and evaluation of the recommended product (brand) for a preset period, and the influencer is provided with information on the result of advertisement and evaluation Luencer Management Department; and a sales success probability prediction unit that predicts the sales success probability of a recommended product (brand) using a prediction algorithm applying the demand index, supply index, and influencer's activity analysis result (score).

일 실시예에서, 상기 인플루언서 관리부는 인플루언서의 SNS 활동량를 기준으로 상품종류(분야)별 인플루언서를 등록하는 인플루언서 등록부; 추천상품과 관련된 상품에 대하여 SNS 활동을 하는 인플루언서를 검색한 후, 특정요건에 부합하는 인플루언서를 선정하는 인플루언서 검색 및 선정부; 및 등록된 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠를 플랫폼별로 크롤링(Crawling)하여 각 인프루언서의 활동정보를 수집하고, 컨텐츠에 포함된 이미지, 영상 또는 텍스트를 추출하여 해당 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠 내용을 데이터베이스화하고, 컨텐츠를 구성하는 구성요소의 종류 및 구성요소의 배열을 분석하여 해당 인플루언서가 자주 사용하는 컨텐츠 포맷을 분석하고, 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠에 연계된 타 사용자의 피드백(feedback)을 수집하여 피드백의 양과 피드백의 내용(예를 들어, 피드백 경향(긍정 또는 부정) 등)을 분석하는 인플루언서 활동량 분석부를 포함한다.In an embodiment, the influencer management unit includes an influencer registration unit for registering influencers by product type (field) based on the SNS activity amount of the influencer; an influencer search and selection unit that searches for influencers who engage in SNS activities for products related to recommended products and selects influencers that meet specific requirements; And, by crawling the contents posted by the registered influencers by platform, activity information of each influencer is collected, and images, videos, or texts included in the contents are extracted and the contents posted by the influencers. database, analyze the types of components and arrangement of components that make up the contents to analyze the contents format frequently used by the influencer, and feedback from other users linked to the contents posted by the influencer. feedback) and analyzes the amount of feedback and the content of the feedback (eg, feedback trend (positive or negative), etc.).

일 실시예에서, 상기 판매성공가능성 예측부는 추천상품(브랜드)과 유사한 제품 또는 상품 중 성공적인 평가를 받는 상품 또는 제품들에 대한 수요지수의 평균값, 공급지수의 평균값을 저장한 후, 하기의 식 2를 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the sales success predicting unit stores the average value of the demand index and the average value of the supply index for a product or products that are successfully evaluated among products or products similar to the recommended product (brand), and then, the following Equation 2 It is characterized in predicting the sales success probability of a recommended product (brand) using

[식 2][Equation 2]

Figure pat00001
Figure pat00001

여기서, SSP는 판매성공 가능성이고, Index α는 추천상품(브랜드)의 수요지수이고, Index

Figure pat00002
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 수요지수의 평균값이고, Index β는 추천상품(브랜드)의 공급지수이고, Index
Figure pat00003
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 공급지수의 평균값이고,
Figure pat00004
는 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)이다.Here, SSP is the sales success probability, Index α is the demand index of the recommended product (brand), and Index
Figure pat00002
is the average value of the demand index of similar products (brands) or products, Index β is the supply index of recommended products (brands), and Index
Figure pat00003
is the average value of the supply index of similar products (brands) or products,
Figure pat00004
is the result (score) of the influencer's activity amount.

상기

Figure pat00005
는 인플루언서의 플랫폼별 광고 활동량, 주요 광고 플랫폼, 추천상품 대중피드백(예를 들어, 광고 컨텐츠 방문수, 조회수, 피드백 수) 등을 점수화하여 합산한 합산값일 수 있다.remind
Figure pat00005
may be a sum value obtained by scoring the influencer's advertising activity by platform, major advertising platforms, and public feedback on recommended products (eg, the number of visits to advertising content, the number of views, and the number of feedbacks).

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 방법은 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템에서 제공한 추천 상품정보 및 이와 관련된 유사상품의 연관정보를 수신하여 입력부가 입력하는 단계; 상기 입력부에 입력된 유사상품의 연관정보에 따라 유사상품의 소비(구매)분포도를 시간 및 지역기반에 따라 연령, 월 구매액, 구매행동패턴 별로 소비자층을 소비자층 분석부에서 분석하는 단계; 상기 소비자 분석부에서 분석된 다수의 소비자층의 특성에 따라 해당 제품의 마케팅 수단을 마케팅 수단 선정부에서 선정하는 단계; 지역, 연령, 구매액, 구매행동패턴 및 유사상품의 판매가격에 기초하여 추천 상품에 대한 공급량, 공급가격 등을 예측하여 수요 및 공급 지수를 생성하는 단계; 판매성공률 예측부에서 수요지수, 공급지수, 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)를 적용한 예측알고리즘을 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측하는 단계; 및 인플루언서 관리부에서 추천상품과 관련된 인플루언서를 선별한 후, 선별된 인플루언서에게 기 설정된 기간동안 추천상품(브랜드)에 대한 광고 및 평가에 대한 활동을 요청하고, 광고 및 평가에 대한 결과정보를 제공받는 단계를 포함한다.A method for providing a marketing solution capable of analyzing and managing influencer influence according to an embodiment of the present invention for solving the above problems is a correlation between recommended product information provided by a consumer analysis system using online big data and related similar products receiving information and inputting the information by an input unit; analyzing, by the consumer group analysis unit, the consumption (purchase) distribution of similar products according to the related information of the similar products input in the input unit, by age, monthly purchase amount, and purchasing behavior pattern according to time and region; selecting a marketing means for the corresponding product by the marketing means selection part according to the characteristics of a plurality of consumer groups analyzed by the consumer analysis part; generating a supply and demand index by predicting a supply amount, a supply price, etc. for a recommended product based on a region, age, purchase amount, purchase behavior pattern, and a selling price of a similar product; predicting the sales success probability of a recommended product (brand) by using a prediction algorithm applying the demand index, supply index, and influencer activity analysis result (score) in the sales success rate prediction unit; And after the influencer management department selects the influencers related to the recommended products, the selected influencers are requested to advertise and evaluate the recommended products (brands) for a preset period, and and receiving result information.

일 실시예에서, 상기 판매성공가능성을 예측하는 단계는 추천상품(브랜드)과 유사한 제품 또는 상품 중 성공적인 평가를 받는 상품 또는 제품들에 대한 수요지수의 평균값, 공급지수의 평균값을 저장한 후, 하기의 식 2를 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the predicting of the sales success probability comprises storing the average value of the demand index and the average value of the supply index for a product or products that are successfully evaluated among products or products similar to the recommended product (brand), and then Equation 2 is used to predict the sales success probability of a recommended product (brand).

[식 2][Equation 2]

Figure pat00006
Figure pat00006

여기서, SSP는 판매성공 가능성이고, Index α는 추천상품(브랜드)의 수요지수이고, Index

Figure pat00007
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 수요지수의 평균값이고, Index β는 추천상품(브랜드)의 공급지수이고, Index
Figure pat00008
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 공급지수의 평균값이고,
Figure pat00009
는 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)이다.Here, SSP is the sales success probability, Index α is the demand index of the recommended product (brand), and Index
Figure pat00007
is the average value of the demand index of similar products (brands) or products, Index β is the supply index of recommended products (brands), and Index
Figure pat00008
is the average value of the supply index of similar products (brands) or products,
Figure pat00009
is the result (score) of the influencer's activity amount.

상기

Figure pat00010
는 인플루언서의 플랫폼별 광고 활동량, 주요 광고 플랫폼, 추천상품 대중피드백(예를 들어, 광고 컨텐츠 방문수, 조회수, 피드백 수) 등을 점수화하여 합산한 합산값일 수 있다.remind
Figure pat00010
may be a sum value obtained by scoring the influencer's advertising activity by platform, major advertising platforms, and public feedback on recommended products (eg, the number of visits to advertising content, the number of views, and the number of feedbacks).

본 발명의 일 실시예에 따른 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템 및 방법을 이용하면, 상품 또는 컨텐츠를 구매 및 구매가능한 소비자 계층을 여러 형태로 분류한 후, 분류된 소비자 형태에 따라 서로 다른 마케팅 수단을 적용시켜 계층별 소비자의 해당 상품에 대한 반응률을 분석한 분석결과를 제공할 수 있다는 이점이 있다.Using the system and method for providing a marketing solution capable of analyzing and managing influencer influence according to an embodiment of the present invention, after classifying the consumer classes who can purchase and purchase products or contents into various forms, the Accordingly, there is an advantage in that it is possible to provide analysis results by analyzing the response rate of consumers by class to the corresponding product by applying different marketing methods.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템과 연동되는 시스템들 간의 네트워크 관계도를 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템을 나타낸 블럭도이다.
도 3은 도 2에 도시된 AI 분석부의 분석 플랫폼의 일 예를 나타낸 도이다.
도 4는 도 1에 도시된 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템의 블록도이다.
도 5는 도 4에 도시된 인플루언서 관리부의 세부구성도이다.
도 6은 인플루언서의 체험 운영현황을 분석한 예시도이다.
도 7은 도 2에 도시된 신규 브랜드 크리에이팅 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 8은 도 7에 도시된 마케팅 효용성 관리부에서 브랜드별로 분석 산출한 광고 ROAS 대비 매출액의 일예시도이다.
도 9는 도 7에 도시된 생산량 및 재고관리부에서 제공하는 KPI 관리 인터페이스를 나타낸 예시도이다.
도 10은 도 2에 도시된 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템을 이용한 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 방법을 설명한 흐름도이다.
도 11은 도 4에 도시된 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템을 이용한 마케팅 솔루션 제공 방법을 설명한 흐름도이다.
도 12는 도 11에 도시된 S850의 세부과정을 나타낸 흐름도이다.
도 13은 도 7에 도시된 신규 브랜드 크리에이팅 시스템을 이용한 신규 브랜드 크리에이팅 방법을 설명한 흐름도이다.
도 14는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시한 도이다.
1 is an exemplary diagram illustrating a network relationship diagram between systems interworking with a consumer analysis system utilizing online big data according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a consumer analysis system utilizing online big data according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an example of an analysis platform of the AI analysis unit shown in FIG. 2 .
FIG. 4 is a block diagram of a system for providing a marketing solution capable of analyzing and managing influencer influence shown in FIG. 1 .
5 is a detailed configuration diagram of the influencer management unit shown in FIG. 4 .
6 is an exemplary view analyzing the experience operation status of the influencer.
7 is a block diagram illustrating the new brand creation system shown in FIG. 2 .
FIG. 8 is an exemplary diagram of sales compared to advertising ROAS calculated by analysis for each brand by the marketing effectiveness management unit shown in FIG. 7 .
9 is an exemplary diagram illustrating a KPI management interface provided by the production and inventory management unit shown in FIG. 7 .
10 is a flowchart illustrating a consumer analysis method using online big data using the consumer analysis system using online big data shown in FIG. 2 .
11 is a flowchart illustrating a marketing solution providing method using the marketing solution providing system capable of analyzing and managing influencer influence shown in FIG. 4 .
12 is a flowchart illustrating a detailed process of S850 shown in FIG. 11 .
13 is a flowchart illustrating a new brand creation method using the new brand creation system shown in FIG. 7 .
14 illustrates an example computing environment in which one or more embodiments disclosed herein may be implemented.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily implement them. However, the present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, this includes not only the case of being "directly connected" but also the case of being "electrically connected" with another element interposed therebetween. . Also, when a part "includes" a component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated, and one or more other features However, it is to be understood that the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded in advance.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다. The terms "about", "substantially", etc. to the extent used throughout the specification are used in a sense at or close to the numerical value when manufacturing and material tolerances inherent in the stated meaning are presented, and are intended to enhance the understanding of the present invention. To help, precise or absolute figures are used to prevent unfair use by unscrupulous infringers of the stated disclosure. As used throughout the specification of the present invention, the term “step for (to)” or “step for” does not mean “step for”.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. In this specification, a "part" includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized using both. In addition, one unit may be implemented using two or more hardware, and two or more units may be implemented by one hardware.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다. In this specification, some of the operations or functions described as being performed by the terminal, apparatus, or device may be performed instead of in a server connected to the terminal, apparatus, or device. Similarly, some of the operations or functions described as being performed by the server may also be performed in a terminal, apparatus, or device connected to the server.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Maching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.In this specification, some of the operations or functions described as mapping or matching with the terminal means mapping or matching the terminal's unique number or personal identification information, which is the identification data of the terminal. can be interpreted as

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 수요 분석 시스템을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a customer demand analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 고객 수요 분석 시스템(100)는 클라이언트 단말(10) 및 외부서버(20)와 네트워크로 통신한다.As shown in FIG. 1 , the customer demand analysis system 100 according to an embodiment of the present invention communicates with the client terminal 10 and the external server 20 through a network.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.Here, the network refers to a connection structure in which information exchange is possible between each node, such as a plurality of terminals and servers. Examples of such a network include RF, 3rd Generation Partnership Project (3GPP) network, and Long Term (LTE). Evolution) network, 5th Generation Partnership Project (5GPP) network, WIMAX (World Interoperability for Microwave Access) network, Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide Area Network) , PAN (Personal Area Network), Bluetooth (Bluetooth) network, NFC network, satellite broadcasting network, analog broadcasting network, DMB (Digital Multimedia Broadcasting) network, etc. are included, but are not limited thereto.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.In the following, the term at least one is defined as a term including the singular and the plural, and even if the term at least one does not exist, each component may exist in the singular or plural, and may mean the singular or plural. it will be self-evident In addition, that each component is provided in singular or plural may be changed according to embodiments.

참고로, 상기 클라이언트 단말(10)은 대중의 선호도가 강한 반면에 온라인 또는 오프라인 시장에 노출이 적은 상품을 검색하고자 하는 클라이언트의 단말일 수 있다.For reference, the client terminal 10 may be a terminal of a client who wants to search for a product that has a strong public preference but has little exposure to an online or offline market.

상기 클라이언트 단말(10)은 고객 수요 분석 시스템에서 제공된 정보 검색 플랫폼(예컨대, 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 어플리케이션)이 실행 가능한 단말일 수 있다.The client terminal 10 may be a terminal capable of executing an information retrieval platform (eg, a web page, an app page, a program or an application) provided by the customer demand analysis system.

상기 클라이언트 단말(10)은 정보 검색 플랫폼에서 제시하는 기 설정된 카테고리 범주에 해당하는 상품 연관 정보를 입력하는 단말일 수 있다.The client terminal 10 may be a terminal for inputting product-related information corresponding to a preset category category presented by an information search platform.

여기서, 상품 연관 정보는 상품 또는 콘텐츠 종류, 유통지역, 검색자 나이/성별 등의 메타정보일 수 있다.Here, the product-related information may be meta information such as a product or content type, a distribution region, and the age/gender of a searcher.

상기 클라이언트 단말(10)은 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 또한, 소비자 단말(200)은, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.The client terminal 10 may include a notebook computer, a desktop computer, a laptop computer, and the like. In addition, the consumer terminal 200, as a wireless communication device that guarantees portability and mobility, PCS (Personal Communication System), GSM (Global System for Mobile communications), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) terminal, smartphone ), a smart pad, a tablet PC, and the like, may include all kinds of handheld-based wireless communication devices.

상기 정보 검색 플랫폼은 후술할 고객 맞춤 타겟 상품 검색/추천장치(100)로부터 지정한 상품 또는 상품종류에 대한 검색결과에 대한 통계결과를 표시하거나 또한, 2개 이상의 후보 상품을 설정한 후, 검색결과를 1:1 또는 1:多로 비교가능한 GUI를 포함할 수 있다.The information retrieval platform displays statistical results for a search result for a product or product type specified from the customized target product search/recommendation device 100, which will be described later, or sets two or more candidate products, and then displays the search results. It can include a 1:1 or 1:many comparison GUI.

다음으로, 외부서버(20)는 구글, 네이버, 다음과 같은 검색사 서버, SNS 기능을 지원하는 서버(트위터, 페이스북, 카카오톡, 인스타그램, 유투부), 온라인 상품판매서버 (홈쇼핑) 등과 같이, 상품 또는 콘텐츠 정보와 연관된 연관정보를 대중에게 제공 및 피드백 받는 서버라면 모두 가능할 것이다. 또한, 상기 외부서버(20)는 API 기능을 갖는 서버일 수 있다.Next, the external server 20 includes Google, Naver, the following search company servers, servers supporting SNS functions (Twitter, Facebook, KakaoTalk, Instagram, YouTube), online product sales servers (home shopping), etc. Likewise, any server that provides and receives feedback on related information related to product or content information to the public will be possible. In addition, the external server 20 may be a server having an API function.

한편, 본원의 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템(100)은 네트워크를 통해 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템(200)과 연동할 수 있고, 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템(200)은 신규 브랜드 크리에이팅 시스템(300)과 연동할 수 있다.On the other hand, the consumer analysis system 100 using the online big data of our company can be linked with the marketing solution providing system 200 that can analyze and manage influencer influence through a network, and influencer influence analysis and management is possible. The possible marketing solution providing system 200 may be linked with the new brand creation system 300 .

상기 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템(200) 및 신규 브랜드 크리에이팅 시스템(300)에 대한 보다 상세한 설명은 후술하도록 한다.A more detailed description of the marketing solution providing system 200 and the new brand creating system 300 capable of analyzing and managing influencer influence will be described later.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템과 연동되는 시스템 간의 네트워크 관계도를 나타낸 예시도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템을 나타낸 블록도이고, 도 3은 도 2에 도시된 AI 분석부의 분석 플랫폼의 일 예를 나타낸 도이다.1 is an exemplary diagram illustrating a network relationship diagram between a consumer analysis system and a system interworking using online big data according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is online big data according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram showing a consumer analysis system, and FIG. 3 is a diagram showing an example of an analysis platform of the AI analysis unit shown in FIG. 2 .

도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템(100)는 입력부(110), 정보수집부(120), 정보분류부(130), AI 분석부(140) 및 검색 및 추출부(150)를 포함할 수 있다.1 to 3 , the consumer analysis system 100 using online big data according to an embodiment of the present invention includes an input unit 110 , an information collection unit 120 , an information classification unit 130 , and AI It may include an analysis unit 140 and a search and extraction unit 150 .

상기 입력부(110)는 클라이언트 단말의 정보 검색 플랫폼에서 제공된 키워드를 입력하는 구성일 수 있다.The input unit 110 may be configured to input a keyword provided by the information search platform of the client terminal.

여기서, 키워드는 상품 또는 콘텐츠 종류, 유통지역, 검색자 나이/성별 등의 메타정보 등을 포함한다.Here, the keyword includes meta information such as product or content type, distribution region, and searcher age/gender.

다음으로, 상기 정보수집부(120)는 복수 개의 외부서버(20)와 연동하여, 기 설정된 카테고리 범주 내에 포함된 적어도 하나 이상의 상품 또는 컨텐츠와 연관된 연관정보를 수집한다.Next, the information collection unit 120 cooperates with a plurality of external servers 20 to collect related information related to at least one product or content included in a preset category category.

여기서, 연관정보는 판매량, 공급처, 공급루트, SNS 반응도, 검색량, 검색빈도 수, 성별/나이 등을 수집한다.Here, the related information collects sales volume, supplier, supply route, SNS response, search volume, search frequency, gender/age, and the like.

이때, 상기 정보수집부(120)는 수집된 연관정보들 중 정보공개처(웹 주소 등, SNS ID 등등)가 불명확 또는 부정확한 정보를 자체 필터링할 수 있다. 또한, 상기 정보수집부는 외부서버의 API를 이용하여 정보를 수집한다.At this time, the information collection unit 120 may self-filter information that is unclear or inaccurate in the information disclosure destination (web address, etc., SNS ID, etc.) among the collected related information. In addition, the information collection unit collects information using the API of the external server.

다음으로, 상기 정보분류부(130)는 상기 정보수집부(120)에서 필터링되어 수집된 연관정보를 종류, 공급처, 공급루트, 인지도, 구매욕구도, 검색량, 반응도, 검색빈도 수, 검색자 성별/나이, 연관정보 출처로 분류한다.Next, the information classification unit 130 selects the related information filtered and collected by the information collection unit 120 by type, supplier, supply route, awareness level, purchase desire, search amount, response rate, search frequency, and searcher. Classify by gender/age and related information sources.

상기 정보분류부(130)는 하나 또는 복수 개의 프로세서에 해당할 수 있고, 프로세서는 다수의 논리 게이트들의 어레이(Array)로 구현될 수 있고, 범용적인 마이크로 프로세서와 이 마이크로 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리의 조합으로 구현될 수도 있다.The information classification unit 130 may correspond to one or a plurality of processors, the processor may be implemented as an array of a plurality of logic gates, and a general-purpose microprocessor and a program that can be executed in the microprocessor It may be implemented as a combination of stored memories.

또한, 정보분류부(130)는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 분류 구성으로 구현되는 실시 예에 대하여 설명하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 상술한 다양한 알고리즘으로 구현될 수 있다.In addition, although the information classification unit 130 describes an embodiment implemented in a convolutional neural network (CNN)-based classification configuration, the present invention is not limited thereto, and may be implemented by the various algorithms described above.

상기 정보분류부(130)는 컨볼류션 뉴럴 네트워크로 연결된 복수 개의 분산저장소를 포함하고, 신규 종류의 상품생성 또는 기존의 상품이 소멸될 경우, 기존의 뉴럴 네트워크의 연계망의 형태를 가변시킬 수 있다.The information classification unit 130 includes a plurality of distributed storages connected by a convolutional neural network, and when a new type of product is created or an existing product is annihilated, the form of a connection network of the existing neural network can be changed. .

다음으로, AI 분석부(140)는 상기 정보분류부에서 분류된 연관정보들 간의 객체 종속성을 분석한다.Next, the AI analysis unit 140 analyzes the object dependency between the related information classified by the information classification unit.

이때, 상기 AI 분석부(140)는 하기의 식 1을 이용하여 연관정보들 간의 객체 종속성을 분석한다.In this case, the AI analyzer 140 analyzes object dependencies between related information using Equation 1 below.

[식 1][Equation 1]

Figure pat00011
Figure pat00011

여기서, r은 두 변수 간의 종속성을 수치적으로 나타낸 인자, Xi는 기 설정된 시간 동안에 수집된 인지도, 관심도, 검색량, 반응도, 구매욕구도, 검색빈도 수 중 어느 하나이고,

Figure pat00012
는 평균 임계치이고, yi는 종류, 공급처, 공급루트, 노출빈도 중 어느 하나이고,
Figure pat00013
는 평균 임계치이다.Here, r is a factor that numerically represents the dependency between two variables, Xi is any one of awareness, interest, search volume, response, purchase desire, and search frequency collected during a preset time,
Figure pat00012
is the average threshold, yi is any one of type, source of supply, supply route, and exposure frequency,
Figure pat00013
is the average threshold.

본원에서 언급하는 종속값(dependengy)은 제1 연관정보(인지도, 관심도, 검색량, 반응도, 구매욕구도, 검색빈도 수 )와 제2 연관정보(기타 정보, 상품종류, 상품판매량, 시장노출 빈도수 등) 간의 연관성의 크기를 표시한다.The dependency value referred to herein is the first related information (awareness, interest, search volume, response, purchase desire, search frequency) and second related information (other information, product type, product sales volume, market exposure frequency). etc.) to indicate the size of the association between them.

다음으로, 상기 검색 및 추출부(150)는 클라이언트 단말에서 입력된 키워드와 연관된 분류정보를 추출한 후, 인지도, 관심도, 검색량, 반응도, 구매욕구도, 검색빈도 수 중 적어도 하나 이상과 반비례하는 객체 종속성을 갖는 복수 개의 상품 또는 상품군 중 사용자가 지정한 키워드에 가장 적합한 상품 또는 상품군을 추천한다.Next, the search and extraction unit 150 extracts classification information related to the keyword input from the client terminal, and then the object that is inversely proportional to at least one of recognition, interest, search amount, reaction, purchase desire, and search frequency. Among a plurality of products or product groups having dependencies, the product or product group most suitable for the keyword specified by the user is recommended.

상기 AI 검색 및 추출부(150)는 실시간으로 수집된 연관정보의 갱신정보에 따라 기 설정된 키워드에 가장 적합한 상품 또는 상품군을 예측하도록 학습한다.The AI search and extraction unit 150 learns to predict a product or product group most suitable for a preset keyword according to the update information of the related information collected in real time.

한편, 본원에 개시된 고객 수요 분석 시스템(100)는 빅데이터를 구축하기 위하여, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시할 수 있고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다. 그리고,안심거래 서비스 제공 서버(300)는, 분석된 데이터를 시각화하여 출력할 수 있다. 이때, 데이터 마이닝은, 전처리된 데이터 간의 내재된 관계를 탐색하여 클래스가 알려진 훈련 데이터 셋을 학습시켜 새로운 데이터의 클래스를 예측하는 분류(Classification) 또는 클래스 정보 없이 유사성을 기준으로 데이터를 그룹짓는 군집화(Clustering)를 수행할 수 있다. 물론, 이외에도 다양한 마이닝 방법이 존재할 수 있으며, 수집 및 저장되는 빅데이터의 종류나 이후에 요청될 질의(Query)의 종류에 따라 다르게 마이닝될 수도 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는, 인공신경망 딥러닝이나 기계학습 등으로 검증과정을 거칠 수도 있다.On the other hand, the customer demand analysis system 100 disclosed herein refines unstructured data, structured data and semi-structured data included in the stored raw data to build big data, Pre-processing including classification as meta data may be performed, and analysis including data mining may be performed on the pre-processed data. In addition, the secure transaction service providing server 300 may visualize and output the analyzed data. At this time, data mining is a classification that predicts a class of new data by learning a training data set with a known class by exploring the inherent relationship between preprocessed data, or grouping data based on similarity without class information. clustering) can be performed. Of course, various other mining methods may exist, and mining may be performed differently depending on the type of big data to be collected and stored or the type of query to be requested later. The big data constructed in this way can be verified through artificial neural network deep learning or machine learning.

이때, 인공 신경망은 CNN(Convolutional neural network) 구조가 이용될 수 있는데, CNN은 컨볼루션 층을 이용한 네트워크 구조로 이미지 처리에 적합하며, 이미지 데이터를 입력으로 하여 이미지 내의 특징을 기반으로 이미지를 분류할 수 있기 때문이다.At this time, the artificial neural network can use a convolutional neural network (CNN) structure, which is a network structure using a convolutional layer and is suitable for image processing. because it can

또한, 텍스트 마이닝(Text Mining)은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해 내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내거나 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 이를 이용하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 안심거래 서비스에서는, 질의로 입력되는 식별자나 자연어를 분석하고, 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용될 수 있다.In addition, text mining is a technology aimed at extracting and processing useful information from non-/semi-structured text data based on natural language processing technology. Through text mining technology, it is possible to extract meaningful information from a large collection of texts, to identify the linkage with other information, to find the category of text, or to obtain results beyond simple information search. Using this, in the secure transaction service according to an embodiment of the present invention, large-capacity language resources and statistical and regular algorithms can be used to analyze an identifier or natural language input as a query and to discover hidden information therein.

또한, 본원에 개시된 고객 수요 분석 시스템(100)는 수집한 빅데이터인 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하여, 분석된 데이터를 시각화하여 출력할 수 있다.In addition, the customer demand analysis system 100 disclosed herein stores the collected big data, raw data, in parallel and distributed, and includes unstructured data, structured data and By refining semi-structured data, performing pre-processing including classification as metadata, and performing analysis including data mining on the pre-processed data, the analyzed data can be visualized and output. have.

도 4는 도 1에 도시된 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템의 블록도이고, 도 5는 도 4에 도시된 인플루언서 관리부의 세부구성도이고, 도 6은 인플루언서의 체험 운영현황을 분석한 예시도이다.4 is a block diagram of a marketing solution providing system capable of analyzing and managing influencer influence shown in FIG. 1 , FIG. 5 is a detailed configuration diagram of the influencer management unit shown in FIG. 4 , and FIG. 6 is an influencer It is an example diagram analyzing the current state of experience operation.

도 4 내지 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템(200)은 먼저, 도 1에 도시된 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템(100)과 연동되는 시스템일 수 있다.4 to 6 , the marketing solution providing system 200 capable of analyzing and managing influencer influence according to an embodiment of the present invention is first, a consumer analysis system using the online big data shown in FIG. 1 . (100) may be a system that is interlocked.

상기 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템 (200)은 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템(100)에서 제공한 추천 상품정보에 대한 최적의 마케팅 수단을 추천하는 시스템일 수 있다.The marketing solution providing system 200 capable of analyzing and managing influencer influence may be a system for recommending an optimal marketing means for recommended product information provided by the consumer analysis system 100 using online big data.

상기 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템 (200)은 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템(100)로부터 해당 추천상품과 관련 상품 또는 상품군을 구매 및 구매가능한 소비자 계층을 여러 형태로 분류한 후, 분류된 소비자 형태에 따라 서로 다른 마케팅 수단을 적용시켜 계층별 소비자의 해당 상품에 대한 반응률을 분석한 분석결과를 제공한다.The marketing solution providing system 200 capable of analyzing and managing influencer influence is a consumer analysis system 100 that utilizes online big data to purchase and purchase the recommended product and related products or product groups in various forms. After classification, different marketing methods are applied according to the classified consumer type, and analysis results are provided by analyzing the response rate of consumers by class to the corresponding product.

또한, 상기 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템(200)은 복수의 인플루언서를 통한 상품의 시제품 체험, 개선, 평가정보(체험 리뷰에 대한 통계결과)를 해당 상품 또는 컨텐츠의 마케팅 수단을 선정하는 자료로 사용한다.In addition, the marketing solution providing system 200 capable of analyzing and managing the influence of influencers can provide trial product experience, improvement, and evaluation information (statistical results for experience review) of the product through a plurality of influencers of the product or content. It is used as a material for selecting marketing means.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템(200)은 입력부(210), 소비자층 분석부(220), 마케팅 수단 선정부(230), 판매 반응률 예측부(240), 인플루언서 관리부(250) 및 평가부(260)를 포함한다.More specifically, the marketing solution providing system 200 capable of analyzing and managing influencer influence according to an embodiment of the present invention includes an input unit 210 , a consumer group analysis unit 220 , a marketing means selection unit 230 , and sales. It includes a response rate prediction unit 240 , an influencer management unit 250 , and an evaluation unit 260 .

상기 입력부(210)는 도 2에 도시된 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템(100)로부터 추천 상품정보 및 이와 관련된 유사상품의 연관정보(예컨대, 유사제품 구매에 따른 신용카드 사용유무, 판매량, 판매처, 공급루트, SNS 반응도, 검색량, 검색빈도 수, 성별/나이, 지역분포 등)를 수신한다.The input unit 210 receives recommended product information from the consumer analysis system 100 using the online big data shown in FIG. 2 and related information on similar products related thereto (eg, whether or not a credit card is used for purchasing similar products, sales volume, vendor, supply route, SNS response, search volume, search frequency, gender/age, regional distribution, etc.) are received.

상기 소비자층 분석부(220)는 입력부에 입력된 유사상품의 연관정보에 따라 유사상품의 소비(구매)분포도를 시간 및 지역기반에 따라 연령, 월 구매액, 구매행동패턴 별로 소비자층을 분석한다.The consumer group analysis unit 220 analyzes the consumption (purchase) distribution of the similar product according to the related information of the similar product input to the input unit, and analyzes the consumer group by age, monthly purchase amount, and purchasing behavior pattern according to time and region.

상기 마케팅 수단 선정부(230)는 분석된 다수의 소비자층의 특성에 따라 해당 제품의 마케팅 수단을 선정한다.The marketing means selection unit 230 selects the marketing means of the corresponding product according to the analyzed characteristics of a plurality of consumer groups.

여기서, 마케팅 수단은 SNS 광고, 체험공모, 전자메일, 우편, 전화 등을 포함할 수 있다.Here, the marketing means may include SNS advertisement, experience contest, e-mail, mail, telephone, and the like.

다음으로, 수요 및 공급지수 결정부(240)는 지역, 연령, 구매액, 구매행동패턴 및 유사상품의 판매가격에 기초하여 추천 상품에 대한 공급량, 공급가격 등을 예측하여 결정한다.Next, the supply and demand index determining unit 240 predicts and determines the supply amount, supply price, etc. for the recommended product based on the region, age, purchase amount, purchase behavior pattern, and the selling price of the similar product.

여기서, 상기 수요지수(D)는 수요변수, 예컨대, 지역별로 분포된 유사상품을 구매한 구매자의 수, 판매량(특정기간), 구매의사, 홍보반응도로 산출된 인덱스일 수 있다.Here, the demand index (D) may be an index calculated by a demand variable, for example, the number of buyers who purchased similar products distributed by region, sales volume (specific period), purchase intention, and public relations reactivity.

상기 공급지수(P)는 수요지수(D)를 기초로 산출된 인덱스일 수 있다.The supply index (P) may be an index calculated based on the demand index (D).

참고로, 상기 수요지수 및 공급지수는 후술하는 추천상품에 대한 고객 평가에 반영된다.For reference, the demand index and supply index are reflected in customer evaluation of recommended products to be described later.

다음으로, 인플루언서 관리부(250)는 추천상품과 관련된 인플루언서를 선별한 후, 선별된 인플루언서에게 기 설정된 기간동안 추천상품(브랜드)에 대한 광고 및 평가에 대한 활동을 요청하고, 광고 및 평가에 대한 결과정보를 제공받는 구성일 수 있다.Next, the influencer management unit 250 selects an influencer related to the recommended product, and then requests the selected influencer to advertise and evaluate the recommended product (brand) for a preset period, It may be a configuration for receiving advertisement and evaluation result information.

상기 인플루언서 관리부(250)는 인플루언서 검색부(251), 인플루언서 등록부(252), 인플루언서 활동량 분석부(253)를 포함할 수 있다.The influencer management unit 250 may include an influencer search unit 251 , an influencer registration unit 252 , and an influencer activity amount analyzer 253 .

인플루언서 등록부(252)는 인플루언서의 SNS 활동량를 기준으로 상품종류(분야)별 인플루언서를 등록한다. 이때, 인플루언서는 등록시, 기본 정보를 필수정보로 입력한다. 필수정보로는 활동 플랫폼, 플랫폼 계정 정보, 연락처 등일 수 있다.The influencer registration unit 252 registers influencers by product type (field) based on the SNS activity amount of the influencer. At this time, the influencer inputs basic information as essential information when registering. Required information may be an activity platform, platform account information, contact information, and the like.

인플루언서 검색 및 선정부(251)는 추천상품과 관련된 상품에 대하여 SNS 활동을 하는 인플루언서를 검색한 후, 특정요건에 부합하는 인플루언서를 선정한다.The influencer search and selection unit 251 searches for influencers who perform SNS activities for products related to recommended products, and then selects influencers that meet specific requirements.

여기서, 특정요건은 주요 활동 매체의 수, 계정 연계자 사용자 수, 컨텐츠 방문 또는 조회 수, 컨텐츠 피드백 수 중 적어도 하나 이상이 포함된다. 여기서, 특정요건은 추천상품의 유형에 따라 가변될 수 있다. Here, the specific requirement includes at least one or more of the number of major activity media, the number of account-linked users, the number of content visits or inquiries, and the number of content feedback. Here, the specific requirements may vary depending on the type of recommended product.

인플루언서 활동량 분석부(253)는 등록된 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠를 플랫폼별로 크롤링(Crawling)하여 각 인프루언서의 활동정보를 수집한다.The influencer activity amount analysis unit 253 collects activity information of each influencer by crawling the contents posted by the registered influencers for each platform.

예를 들어, 인플루언서의 소셜 미디어 계정 정보, 블로그 계정 정보 또는 동영상 사이트 계정 정보 등 해당 인플루언서의 계정 정보를 기초로 해당 인플루언서의 활동 정보를 수집한다.For example, activity information of the influencer is collected based on the influencer's account information, such as social media account information, blog account information, or video site account information of the influencer.

여기서, 활동정보는 인플루언서의 플랫폼별 포스팅 컨텐츠 수, 플랫폼별 활동량, 컨텐츠 카테고리, 컨텐츠 내용, 컨텐츠 포맷, 활동 기간 및 피드백 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.Here, the activity information may include at least one or more of the number of posting content for each platform of the influencer, the amount of activity by platform, content category, content content, content format, activity period, and feedback.

인플루언서 활동량 분석부(253)는 컨텐츠에 포함된 이미지, 영상 또는 텍스트를 추출하여 해당 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠 내용을 데이터베이스화할 수 있고, 컨텐츠를 구성하는 구성요소(예를 들어, 이미지, 영상, 텍스트 등)의 종류 및 구성요소의 배열을 분석하여 해당 인플루언서가 자주 사용하는 컨텐츠 포맷을 분석할 수 있다.The influencer activity amount analysis unit 253 may extract images, images, or texts included in the contents and convert the contents posted by the influencers into a database, and components constituting the contents (eg, images, By analyzing the type of video, text, etc.) and arrangement of components, it is possible to analyze the content format frequently used by the influencer.

또한, 인플루언서 활동량 분석부(253)는 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠에 연계된 타 사용자의 피드백(feedback)을 수집하여 피드백의 양과 피드백의 내용(예를 들어, 피드백 경향(긍정 또는 부정) 등)을 분석한다. In addition, the influencer activity amount analysis unit 253 collects feedback from other users linked to the content posted by the influencer, and the amount of feedback and the content of the feedback (eg, feedback tendency (positive or negative) etc) are analyzed.

피드백 양과 피드백 내용은 컨텐츠 카테고리, 컨텐츠 내용 또는 컨텐츠 포맷과 연계하여 해당 인플루언서의 컨텐츠 카테고리별 피드백 추이, 컨텐츠 내용별 피드백 추이 또는 컨텐츠 포맷별 피드백 추이를 분석하는데 사용될 수 있다.The amount of feedback and the feedback content may be used to analyze the feedback trend by content category, the feedback trend by content content, or the feedback trend by content format of the influencer in connection with the content category, content content, or content format.

인플루언서 활동량 분석부(253)는 인플루언서에 요청한 추천상품에 대한 광고 및 평가요청 시점부터 종료시점까지의 활동 정보를 분석한다. The influencer activity amount analysis unit 253 analyzes activity information from the time of the advertisement and evaluation request for the recommended product requested to the influencer until the end time.

예를 들어, 컨텐츠 방문 또는 조회 수(예를 들어, 방문수, 기간 평균 방문수, 조회 수, 기간 평균 조회수 등), 컨텐츠 피드백 수(예를 들어, 댓글, 리트윗, '좋아요' 등) 및 피드백 경향(예를 들어, 긍정 또는 부정) 가운데 적어도 하나를 분석하여 분석 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 신체 조건은 기본 정보로 미리 입력받을 수도 있고, 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠의 내용 분석을 통해 획득될 수도 있다.For example, the number of content visits or views (e.g. visits, period average visits, views, period average views, etc.), content feedback count (eg comments, retweets, 'likes', etc.) and feedback trends (eg, positive or negative) may be analyzed to generate analysis information. In an embodiment, the physical condition may be input in advance as basic information or may be obtained through content analysis of content posted by the influencer.

또한, 인플루언서의 광고 이력 정보를 기초로 인플루언서의 플랫폼별 광고 활동량, 주요 광고 플랫폼, 상품 또는 서비스 카테고리별 광고 내역, 상품 또는 서비스별 광고 효과(예를 들어, 광고 컨텐츠 방문수, 조회수, 피드백 수, 피드백 경향) 또는 상품 또는 서비스별 비용 대비 광고 효과 가운데 적어도 하나를 분석하여 분석 정보를 생성할 수 있다. In addition, based on the advertisement history information of the influencer, the amount of advertisement activity by platform of the influencer, advertisement details by major advertisement platform, product or service category, advertisement effect by product or service (e.g., number of visits to advertisement content, number of views, The analysis information may be generated by analyzing at least one of the number of feedbacks, the tendency of feedback) or the advertising effect versus cost for each product or service.

다음으로, 판매성공률 예측부(260)는 수요지수, 공급지수, 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)를 적용한 예측알고리즘을 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측한다.Next, the sales success rate prediction unit 260 predicts the sales success probability of the recommended product (brand) using a prediction algorithm to which the demand index, the supply index, and the analysis result (score) of the influencer's activity amount are applied.

여기서, 인플루언서이 활동량 분석결과는 기 설정된 매뉴얼에 따라 수치화된다.Here, the influencer's activity amount analysis result is quantified according to a preset manual.

참고로, 판매성공률 예측부(260)는 추천상품(브랜드)과 유사한 제품 또는 상품 중 성공적인 평가를 받는 상품 또는 제품들에 대한 수요지수의 평균값, 공급지수의 평균값을 저장한다.For reference, the sales success rate prediction unit 260 stores the average value of the demand index and the average value of the supply index for a product or products that are successfully evaluated among products or products similar to the recommended product (brand).

판매성공률 예측부(260)는 하기의 식 2를 이용하여 성공률을 예측한다.The sales success rate prediction unit 260 predicts the success rate using Equation 2 below.

[식 2][Equation 2]

Figure pat00014
Figure pat00014

여기서, SSP는 판매성공 가능성이고, Index α는 추천상품(브랜드)의 수요지수이고, Index

Figure pat00015
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 수요지수의 평균값이고, Index β는 추천상품(브랜드)의 공급지수이고, Index
Figure pat00016
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 공급지수의 평균값이고,
Figure pat00017
는 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)이다.Here, SSP is the sales success probability, Index α is the demand index of the recommended product (brand), and Index
Figure pat00015
is the average value of the demand index of similar products (brands) or products, Index β is the supply index of recommended products (brands), and Index
Figure pat00016
is the average value of the supply index of similar products (brands) or products,
Figure pat00017
is the result (score) of the influencer's activity amount.

상기

Figure pat00018
는 인플루언서의 플랫폼별 광고 활동량, 주요 광고 플랫폼, 추천상품 대중피드백(예를 들어, 광고 컨텐츠 방문수, 조회수, 피드백 수) 등을 점수화하여 합산한 합산값일 수 있다.remind
Figure pat00018
may be a sum value obtained by scoring the influencer's advertising activity by platform, major advertising platforms, and public feedback on recommended products (eg, the number of visits to advertising content, the number of views, and the number of feedbacks).

상술한 판매성공률 예측부(260)에서 예측한 판매성공가능성 점수는 후술하는 상품생산 및 매출관리 시스템(40)으로 제공될 수 있다.The sales success probability score predicted by the above-described sales success rate prediction unit 260 may be provided to the product production and sales management system 40 to be described later.

참고로, 본 발명의 마케팅 솔루션 제공 시스템(200)은 네트워크를 통해 상품생산 및 매출관리 시스템과 연동할 수 있고, 상기 상품생산 및 매출관리 시스템 (300)에 대한 보다 상세한 설명은 후술하도록 한다.For reference, the marketing solution providing system 200 of the present invention may be linked with a product production and sales management system through a network, and a more detailed description of the product production and sales management system 300 will be described later.

도 7은 도 2에 도시된 신규 브랜드 크리에이팅 시스템을 나타낸 블록도이고, 도 8은 도 7에 도시된 마케팅 효용성 관리부에서 브랜드별로 분석 산출한 광고 ROAS 대비 매출액의 일예시도이고, 도 9는 도 7에 도시된 생산량 및 재고관리부에서 제공하는 KPI 관리 인터페이스를 나타낸 예시도이다.7 is a block diagram showing the new brand creating system shown in FIG. 2 , and FIG. 8 is an exemplary view of sales compared to advertising ROAS analyzed and calculated for each brand by the marketing effectiveness management unit shown in FIG. 7 , FIG. It is an exemplary diagram illustrating a KPI management interface provided by the production and inventory management unit shown in FIG. 7 .

도 7 내지 도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 신규 브랜드 크리에이팅 시스템(300)은 생산공정 및 판매처 관리부(310), 판매내역 관리부(320), 마케팅 효용성 관리부(330), 생산량 및 제고관리부(340) 및 평판 분석부(350)를 포함한다.7 to 9 , the new brand creating system 300 according to an embodiment of the present invention includes a production process and sales location management unit 310 , a sales history management unit 320 , a marketing effectiveness management unit 330 , It includes a production and inventory management unit 340 and a plate analysis unit 350 .

한편, 상기 신규 브랜드 크리에이팅 시스템(300)은 앞에서 상술한 추천상품을 개발 및 생산한 제품을 판매하는 판매업체(온/오프라인 판매처)의 해당 제품에 대한 광고 및 판매효율을 관리 및 분석한다.On the other hand, the new brand creating system 300 manages and analyzes advertisement and sales efficiency for the corresponding product of the seller (on/offline seller) that develops and produces the aforementioned recommended product.

또한, 상기 신규 브랜드 크리에이팅 시스템(300)은 판매량과 판매추이를 분석하여 가장 이상적인 생산량 대비 재고량을 산출하여 제공할 수 있다.In addition, the new brand creating system 300 may analyze the sales volume and sales trend to calculate and provide the most ideal amount of inventory compared to production.

보다 구체적으로, 상기 생산공정 및 판매처 관리부(310)는 앞에서 상술한 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공부(200)에서 제공한 판매가능성 점수를 기초로, 추천상품을 제품화한다.More specifically, the production process and vendor management unit 310 commercializes a recommended product based on the sellability score provided by the marketing solution providing unit 200 capable of analyzing and managing influencer influence as described above.

상기 제품화 및 판매처 계획관리부(310)는 추천상품을 제품화하는 데 필요한 재반비용 및 판매처를 계획 및 집행한다.The productization and sales place planning and management unit 310 plans and executes the resale cost and vendors necessary to commercialize the recommended product.

다음으로, 상기 판매내역 관리부(310)는 제품화 및 판매처 계획관리부(310)에서 계획 및 집행하여 제품화된 상품을 판매하는 판매처의 서버와 연동되어, 판매처에서 제공한 해당 상품의 판매내역(판매수익)을 제공받아 관리한다.Next, the sales history management unit 310 is linked with the server of the vendor that sells the product that is planned and executed by the productization and sales place planning management unit 310, and the sales details (sales revenue) of the product provided by the vendor provided and managed.

상기 마케팅 효용성 관리부(320)는 판매처 별 판매내역(판매수익) 및 광고비를 기초로 ROAS(Return on Ads Spending)를 산출하고, 산출된 ROAS 대비 매출액을 산출하여 마케팅 효용성을 분석한다.The marketing effectiveness management unit 320 calculates ROAS (Return on Ads Spending) based on the sales details (sales revenue) and advertising expenses for each vendor, and calculates sales compared to the calculated ROAS to analyze marketing effectiveness.

참고로, ROAS(Return on Ads Spending)는 광고 집행비용 관련된 매출을 추적하는 지표로서, 상기 지표를 이용하여 판매처는 매출액과 마케팅 지출 비용만으로 빠르게 마케팅 성과가 좋은지 또는 판단하기에 유리하다. For reference, ROAS (Return on Ads Spending) is an indicator that tracks sales related to advertising execution costs, and using the indicator, it is advantageous for vendors to quickly determine whether or not marketing performance is good only with sales and marketing expenditures.

즉, 판매처에서 온라인 광고의 효용성이 어느정도인 지를 수치적으로 판단할 수 있다. In other words, it is possible to numerically judge how effective the online advertisement is at the seller.

다음으로, 생산량 및 제고예측 관리부(340)는 ROAS 대비 매출액을 통해 분석한 효용성 및 기간별 판매량를 기초로 판매추이를 예측 및 분석하고, 판매추이에 따라 재고량 및 생산량을 예측 및 조정한다.Next, the production and inventory forecasting management unit 340 predicts and analyzes the sales trend based on the utility and period-by-period sales volume analyzed through the sales compared to the ROAS, and predicts and adjusts the inventory amount and production according to the sales trend.

또한, 생산량 및 재고예측 관리부(340)는 판매추이를 예측하는 데 있어, 후술하는 평판 분석부의 결과를 적용할 수 있다. In addition, the production volume and inventory prediction management unit 340 may apply the results of the reputation analysis unit to be described later in predicting the sales trend.

다음으로, 평판 분석부(350)는 소비자의 리뷰 및 제품 관련 컨텐츠(뉴스, 블로그 및 카페 게시물, SNS에 등록된 피드 등)를 수집하여 제품 반응도(긍정 또는 부정)에 대한 소비자의 구매평가를 분석한다.Next, the reputation analysis unit 350 collects consumer reviews and product-related content (news, blog and cafe posts, feeds registered on SNS, etc.) and analyzes the consumer's purchase evaluation for product responsiveness (positive or negative) do.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 방법을 설명한 흐름도이다.10 is a flowchart illustrating a consumer analysis method using online big data according to an embodiment of the present invention.

도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 방법(S700)는 입력부가 클라이언트 단말의 정보 검색 플랫폼에서 제공된 키워드를 입력(S710)한다. 여기서, 키워드는 상품 또는 콘텐츠 종류, 유통지역, 검색자 나이/성별 등의 메타정보 등을 포함한다.As shown in FIG. 10 , in the consumer analysis method ( S700 ) using online big data according to an embodiment of the present invention, the input unit inputs a keyword provided from the information search platform of the client terminal ( S710 ). Here, the keyword includes meta information such as product or content type, distribution region, and searcher age/gender.

이후, 정보수집부(120)에서 복수 개의 외부서버(20)와 연동하여, 기 설정된 카테고리 범주 내에 포함된 적어도 하나 이상의 상품 또는 컨텐츠와 연관된 연관정보를 수집(S720)한다. 여기서, 연관정보는 판매량, 공급처, 공급루트, SNS 반응도, 검색량, 검색빈도 수, 성별/나이 등을 수집한다. 이때, 상기 정보수집부(120)는 수집된 연관정보들 중 정보공개처(웹 주소 등, SNS ID 등등)가 불명확 또는 부정확한 정보를 자체 필터링할 수 있다. 또한, 상기 정보수집부는 외부서버의 API를 이용하여 정보를 수집한다.Thereafter, the information collection unit 120 cooperates with the plurality of external servers 20 to collect related information related to at least one product or content included in a preset category category ( S720 ). Here, the related information collects sales volume, supplier, supply route, SNS response, search volume, search frequency, gender/age, and the like. At this time, the information collection unit 120 may self-filter information that is unclear or inaccurate in the information disclosure destination (web address, etc., SNS ID, etc.) among the collected related information. In addition, the information collection unit collects information using the API of the external server.

이후, 정보분류부(130)에서 정보수집부(120)에서 필터링되어 수집된 연관정보를 종류, 공급처, 공급루트, 인지도, 구매욕구도, 검색량, 반응도, 검색빈도 수, 검색자 성별/나이, 연관정보 출처로 분류(S730)한다. 여기서, 상기 정보분류부(130)는 하나 또는 복수 개의 프로세서에 해당할 수 있고, 프로세서는 다수의 논리 게이트들의 어레이(Array)로 구현될 수 있고, 범용적인 마이크로 프로세서와 이 마이크로 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램이 저장된 메모리의 조합으로 구현될 수도 있다.Thereafter, the information classification unit 130 filters and collects related information from the information collection unit 120 for type, supplier, supply route, awareness, purchase desire, search volume, response rate, search frequency, and searcher gender/age. , classified as a related information source (S730). Here, the information classification unit 130 may correspond to one or a plurality of processors, and the processor may be implemented as an array of a plurality of logic gates, and may be implemented in a general-purpose microprocessor and the microprocessor. The program may be implemented as a combination of stored memories.

또한, 정보분류부(130)는 컨볼루션 뉴럴 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 분류 구성으로 구현되는 실시 예에 대하여 설명하지만 이에 한정되는 것은 아니며, 상술한 다양한 알고리즘으로 구현될 수 있다. In addition, although the information classification unit 130 describes an embodiment implemented in a convolutional neural network (CNN)-based classification configuration, the present invention is not limited thereto, and may be implemented by the various algorithms described above.

상기 정보분류부(130)는 컨볼류션 뉴럴 네트워크로 연결된 복수 개의 분산저장소를 포함하고, 신규 종류의 상품생성 또는 기존의 상품이 소멸될 경우, 기존의 뉴럴 네트워크의 연계망의 형태를 가변시킬 수 있다.The information classification unit 130 includes a plurality of distributed storages connected by a convolutional neural network, and when a new type of product is created or an existing product is annihilated, the form of a connection network of the existing neural network can be changed. .

이후, AI 분석부(140)에서 상기 정보분류부에서 분류된 연관정보들 간의 객체 종속성을 분석(S740)한다. 이때, 상기 AI 분석부(140)는 하기의 식 1을 이용하여 연관정보들 간의 객체 종속성을 분석한다.Thereafter, the AI analysis unit 140 analyzes object dependencies between the related information classified by the information classification unit ( S740 ). In this case, the AI analyzer 140 analyzes object dependencies between related information using Equation 1 below.

[식 1][Equation 1]

Figure pat00019
Figure pat00019

여기서, r은 두 변수 간의 종속성을 수치적으로 나타낸 인자, Xi는 기 설정된 시간 동안에 수집된 인지도, 관심도, 검색량, 반응도, 구매욕구도, 검색빈도 수 중 어느 하나이고,

Figure pat00020
는 평균 임계치이고, yi는 종류, 공급처, 공급루트, 노출빈도 중 어느 하나이고,
Figure pat00021
는 평균 임계치이다.Here, r is a factor that numerically represents the dependency between two variables, Xi is any one of awareness, interest, search volume, response, purchase desire, and search frequency collected during a preset time,
Figure pat00020
is the average threshold, yi is any one of type, source of supply, supply route, and exposure frequency,
Figure pat00021
is the average threshold.

본원에서 언급하는 종속값(dependengy)은 제1 연관정보(인지도, 관심도, 검색량, 반응도, 구매욕구도, 검색빈도 수 )와 제2 연관정보(기타 정보, 상품종류, 상품판매량, 시장노출 빈도수 등) 간의 연관성의 크기를 표시한다.The dependency value referred to herein is the first related information (awareness, interest, search volume, response, purchase desire, search frequency) and second related information (other information, product type, product sales volume, market exposure frequency). etc.) to indicate the size of the association between them.

이후, 검색/추천부(150)에서 클라이언트 단말에서 입력된 키워드와 연관된 분류정보를 추출한 후, 인지도, 관심도, 검색량, 반응도, 구매욕구도, 검색빈도 수 중 적어도 하나 이상과 반비례하는 객체 종속성을 갖는 복수 개의 상품 또는 상품군 중 사용자가 지정한 키워드에 가장 적합한 상품 또는 상품군을 추천(S750)한다.After that, in the search/recommendation unit 150 After extracting the classification information related to the keyword input from the client terminal, a plurality of products or product groups that have an object dependency that is inversely proportional to at least one of awareness, interest, search volume, reaction, purchase desire, and search frequency is specified by the user. A product or product group most suitable for the keyword is recommended (S750).

상기 AI 검색 및 추출부(150)는 실시간으로 수집된 연관정보의 갱신정보에 따라 기 설정된 키워드에 가장 적합한 상품 또는 상품군을 예측하도록 학습한다.The AI search and extraction unit 150 learns to predict a product or product group most suitable for a preset keyword according to the update information of the related information collected in real time.

한편, 본원에 개시된 고객 수요 분석 시스템(100)는 빅데이터를 구축하기 위하여, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시할 수 있고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시할 수 있다. 그리고,안심거래 서비스 제공 서버(300)는, 분석된 데이터를 시각화하여 출력할 수 있다. 이때, 데이터 마이닝은, 전처리된 데이터 간의 내재된 관계를 탐색하여 클래스가 알려진 훈련 데이터 셋을 학습시켜 새로운 데이터의 클래스를 예측하는 분류(Classification) 또는 클래스 정보 없이 유사성을 기준으로 데이터를 그룹짓는 군집화(Clustering)를 수행할 수 있다. 물론, 이외에도 다양한 마이닝 방법이 존재할 수 있으며, 수집 및 저장되는 빅데이터의 종류나 이후에 요청될 질의(Query)의 종류에 따라 다르게 마이닝될 수도 있다. 이렇게 구축된 빅데이터는, 인공신경망 딥러닝이나 기계학습 등으로 검증과정을 거칠 수도 있다.On the other hand, the customer demand analysis system 100 disclosed herein refines unstructured data, structured data and semi-structured data included in the stored raw data to build big data, Pre-processing including classification as meta data may be performed, and analysis including data mining may be performed on the pre-processed data. In addition, the secure transaction service providing server 300 may visualize and output the analyzed data. At this time, data mining is a classification that predicts a class of new data by learning a training data set with a known class by exploring the inherent relationship between preprocessed data, or grouping data based on similarity without class information. clustering) can be performed. Of course, various other mining methods may exist, and mining may be performed differently depending on the type of big data to be collected and stored or the type of query to be requested later. The big data constructed in this way can be verified through artificial neural network deep learning or machine learning.

이때, 인공 신경망은 CNN(Convolutional neural network) 구조가 이용될 수 있는데, CNN은 컨볼루션 층을 이용한 네트워크 구조로 이미지 처리에 적합하며, 이미지 데이터를 입력으로 하여 이미지 내의 특징을 기반으로 이미지를 분류할 수 있기 때문이다.At this time, the artificial neural network can use a convolutional neural network (CNN) structure, which is a network structure using a convolutional layer and is suitable for image processing. because it can

또한, 텍스트 마이닝(Text Mining)은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해 내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내거나 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어낼 수 있다. 이를 이용하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 안심거래 서비스에서는, 질의로 입력되는 식별자나 자연어를 분석하고, 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용될 수 있다.In addition, text mining is a technology aimed at extracting and processing useful information from non-/semi-structured text data based on natural language processing technology. Through text mining technology, it is possible to extract meaningful information from a large collection of texts, to identify the linkage with other information, to find the category of text, or to obtain results beyond simple information search. Using this, in the secure transaction service according to an embodiment of the present invention, large-capacity language resources and statistical and regular algorithms can be used to analyze an identifier or natural language input as a query and to discover hidden information therein.

또한, 본원에 개시된 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템(100)는 수집한 빅데이터인 로우 데이터(Raw Data)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 저장된 로우 데이터 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터 및 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하여, 분석된 데이터를 시각화하여 출력할 수 있다.In addition, the consumer analysis system 100 utilizing the online big data disclosed herein parallelly and distributedly stores raw data, which is the collected big data, and stores unstructured data and structured data included in the stored raw data. (Structured) data and semi-structured data are refined, pre-processing including classification is performed as meta data, and the pre-processed data is analyzed including data mining, and the analyzed data is It can be visualized and printed out.

도 11은 도 4에 도시된 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템을 이용한 마케팅 솔루션 제공 방법을 설명한 흐름도이고, .도 12는 도 11에 도시된 인플루언서 관리단계의 세부 흐름도이다.11 is a flowchart illustrating a marketing solution providing method using the marketing solution providing system capable of analyzing and managing influencer influence shown in FIG. 4, and FIG. 12 is a detailed flowchart of the influencer management step shown in FIG. .

도 11 및 도 12를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 방법(S800)은 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 방법(S710)에서 제공한 추천 상품정보에 대한 최적의 마케팅 수단을 추천 및 제품화 가능성을 확인하기 위한 과정에 관한 것이다.11 and 12 , a method for providing a marketing solution capable of analyzing and managing influencer influence according to an embodiment of the present invention (S800) is a recommendation provided by a method for analyzing consumers using online big data (S710) It is about the process for recommending the optimal marketing means for product information and confirming the possibility of commercialization.

도 1에 도시된 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템(100)로부터 추천 상품정보 및 이와 관련된 유사상품의 연관정보(예컨대, 유사제품 구매에 따른 신용카드 사용유무, 판매량, 판매처, 공급루트, SNS 반응도, 검색량, 검색빈도 수, 성별/나이, 지역분포 등)를 입력부가 수신(S810)한다.Recommendation product information from the consumer analysis system 100 using online big data shown in FIG. 1 and related information on similar products (eg, whether or not a credit card is used for purchasing similar products, sales volume, vendor, supply route, SNS) Responsiveness, search volume, number of search frequencies, gender/age, regional distribution, etc.) are received by the input unit ( S810 ).

이후, 소비자층 분석부(220)에서 입력된 유사상품의 연관정보에 따라 유사상품의 소비(구매)분포도를 시간 및 지역기반에 따라 연령, 월 구매액, 구매행동패턴 별로 소비자층을 분석(S820)한다.Thereafter, the consumption (purchase) distribution of the similar product according to the related information of the similar product input from the consumer group analysis unit 220 is analyzed by age, monthly purchase amount, and purchasing behavior pattern according to time and region (S820).

이후, 상기 마케팅 수단 선정부(230)에서 분석된 다수의 소비자층의 특성에 따라 해당 제품의 마케팅 수단을 선정(S830)한다. 여기서, 마케팅 수단은 SNS 광고, 체험공모, 전자메일, 우편, 전화 등을 포함할 수 있다.Thereafter, the marketing means of the corresponding product is selected according to the characteristics of a plurality of consumer groups analyzed by the marketing means selection unit 230 ( S830 ). Here, the marketing means may include SNS advertisement, experience contest, e-mail, mail, telephone, and the like.

이후, 수요 및 공급지수 결정부(240)에서 지역, 연령, 구매액, 구매행동패턴 및 유사상품의 판매가격에 기초하여 추천 상품에 대한 공급량, 공급가격 등을 예측하여 결정(S840)한다. 여기서, 상기 수요지수(D)는 수요변수, 예컨대, 지역별로 분포된 유사상품을 구매한 구매자의 수, 판매량(특정기간), 구매의사, 홍보반응도로 산출된 인덱스일 수 있다.Thereafter, the supply amount and supply price of the recommended product are predicted and determined based on the region, age, purchase amount, purchase behavior pattern, and the selling price of the similar product in the supply and demand index determining unit 240 ( S840 ). Here, the demand index (D) may be an index calculated by a demand variable, for example, the number of buyers who purchased similar products distributed by region, sales volume (specific period), purchase intention, and public relations reactivity.

상기 공급지수(P)는 수요지수(D)를 기초로 산출된 인덱스일 수 있다.The supply index (P) may be an index calculated based on the demand index (D).

참고로, 상기 수요지수 및 공급지수는 후술하는 추천상품에 대한 고객 평가에 반영된다.For reference, the demand index and supply index are reflected in customer evaluation of recommended products to be described later.

이후, 인플루언서 관리부(250)에서 추천상품과 관련된 인플루언서를 선별한 후, 선별된 인플루언서에게 기 설정된 기간동안 추천상품(브랜드)에 대한 광고 및 평가에 대한 활동을 요청하고, 광고 및 평가에 대한 결과정보를 제공(S850)한다.After that, the influencer management unit 250 selects an influencer related to a recommended product, and then requests the selected influencer to conduct advertisement and evaluation of the recommended product (brand) for a preset period, And provides result information for the evaluation (S850).

상기 S850 단계는 인플루언서 등록부(252)에서 인플루언서의 SNS 활동량를 기준으로 상품종류(분야)별 인플루언서를 등록(S851)하는 단계일 수 있다. 이때, 인플루언서는 등록시, 기본 정보를 필수정보로 입력한다. 필수정보로는 활동 플랫폼, 플랫폼 계정 정보, 연락처 등일 수 있다.The step S850 may be a step of registering ( S851 ) influencers by product type (field) based on the SNS activity amount of the influencer in the influencer registration unit 252 . At this time, the influencer inputs basic information as essential information when registering. Required information may be an activity platform, platform account information, contact information, and the like.

다음으로, 인플루언서 검색 및 선정부(251)에서 추천상품과 관련된 상품에 대하여 SNS 활동을 하는 인플루언서를 검색한 후, 특정요건에 부합하는 인플루언서를 선정(S852)한다. 여기서, 특정요건은 주요 활동 매체의 수, 계정 연계자 사용자 수, 컨텐츠 방문 또는 조회 수, 컨텐츠 피드백 수 중 적어도 하나 이상이 포함된다. 여기서, 특정요건은 추천상품의 유형에 따라 가변될 수 있다. Next, the influencer search and selection unit 251 searches for an influencer who performs SNS activities for a product related to a recommended product, and then selects an influencer that meets specific requirements ( S852 ). Here, the specific requirement includes at least one or more of the number of major activity media, the number of account-linked users, the number of content visits or inquiries, and the number of content feedback. Here, the specific requirements may vary depending on the type of recommended product.

다음으로, 인플루언서 활동량 분석부(253)에서 등록된 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠를 플랫폼별로 크롤링(Crawling)하여 각 인프루언서의 활동정보를 수집(예를 들어, 인플루언서의 소셜 미디어 계정 정보, 블로그 계정 정보 또는 동영상 사이트 계정 정보 등 해당 인플루언서의 계정 정보를 기초로 해당 인플루언서의 활동 정보를 수집 및 분석(S853)한다. Next, the influencer activity analysis unit 253 crawls the contents posted by the registered influencers by platform to collect activity information of each influencer (eg, influencer's social media). Based on the influencer's account information, such as account information, blog account information, or video site account information, activity information of the influencer is collected and analyzed (S853).

여기서, 활동정보는 인플루언서의 플랫폼별 포스팅 컨텐츠 수, 플랫폼별 활동량, 컨텐츠 카테고리, 컨텐츠 내용, 컨텐츠 포맷, 활동 기간 및 피드백 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.Here, the activity information may include at least one or more of the number of posting content for each platform of the influencer, the amount of activity by platform, content category, content content, content format, activity period, and feedback.

여기서, 인플루언서 활동량 분석부(253)의 분석과정은 다음과 같은 분석과정을 포함할 수 있다.Here, the analysis process of the influencer activity amount analysis unit 253 may include the following analysis process.

예컨대, 컨텐츠에 포함된 이미지, 영상 또는 텍스트를 추출하여 해당 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠 내용을 데이터베이스화할 수 있고, 컨텐츠를 구성하는 구성요소(예를 들어, 이미지, 영상, 텍스트 등)의 종류 및 구성요소의 배열을 분석하여 해당 인플루언서가 자주 사용하는 컨텐츠 포맷을 분석하는 과정을 포함할 수 있다.For example, by extracting an image, video, or text included in the content, the content posted by the influencer can be converted into a database, and the types of components (for example, images, images, texts, etc.) constituting the content and It may include a process of analyzing the content format frequently used by the influencer by analyzing the arrangement of the components.

또한, 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠에 연계된 타 사용자의 피드백(feedback)을 수집하여 피드백의 양과 피드백의 내용(예를 들어, 피드백 경향(긍정 또는 부정) 등)을 분석하는 과정을 포함할 수 있다.In addition, it may include a process of collecting feedback from other users linked to the content posted by the influencer and analyzing the amount of feedback and the content of the feedback (eg, feedback trend (positive or negative), etc.) have.

여기서, 피드백 양과 피드백 내용은 컨텐츠 카테고리, 컨텐츠 내용 또는 컨텐츠 포맷과 연계하여 해당 인플루언서의 컨텐츠 카테고리별 피드백 추이, 컨텐츠 내용별 피드백 추이 또는 컨텐츠 포맷별 피드백 추이를 분석하는데 사용될 수 있다.Here, the amount of feedback and the feedback content may be used to analyze the feedback trend by content category, the feedback trend by content content, or the feedback trend by content format of the corresponding influencer in connection with the content category, content content, or content format.

이때, 분석대상은 인플루언서에 요청한 추천상품에 대한 광고 및 평가요청 시점부터 종료시점까지의 활동 정보를 대상으로 한다. At this time, the analysis target is the advertisement for the recommended product requested by the influencer and activity information from the time of the evaluation request to the end time.

예를 들어, 기 설정된 기간 동안 해당 인플루언서의 계정에서 발생된 컨텐츠 방문 또는 조회 수(예를 들어, 방문수, 기간 평균 방문수, 조회 수, 기간 평균 조회수 등), 컨텐츠 피드백 수(예를 들어, 댓글, 리트윗, '좋아요' 등) 및 피드백 경향(예를 들어, 긍정 또는 부정) 가운데 적어도 하나를 분석하여 분석 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 신체 조건은 기본 정보로 미리 입력받을 수도 있고, 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠의 내용 분석을 통해 획득될 수도 있다.For example, the number of content visits or views (e.g., visits, period average visits, views, period average views, etc.), content feedbacks (eg, The analysis information may be generated by analyzing at least one of comments, retweets, 'likes', etc.) and feedback trends (eg, positive or negative). In an embodiment, the physical condition may be input in advance as basic information or may be obtained through content analysis of content posted by the influencer.

또한, 인플루언서의 광고 이력 정보를 기초로 인플루언서의 플랫폼별 광고 활동량, 주요 광고 플랫폼, 상품 또는 서비스 카테고리별 광고 내역, 상품 또는 서비스별 광고 효과(예를 들어, 광고 컨텐츠 방문수, 조회수, 피드백 수, 피드백 경향) 또는 상품 또는 서비스별 비용 대비 광고 효과 가운데 적어도 하나를 분석하여 분석 정보를 생성할 수 있다. In addition, based on the advertisement history information of the influencer, the amount of advertisement activity by platform of the influencer, advertisement details by major advertisement platform, product or service category, advertisement effect by product or service (e.g., number of visits to advertisement content, number of views, The analysis information may be generated by analyzing at least one of the number of feedbacks, the tendency of feedback) or the advertising effect versus cost for each product or service.

한편, S850 과정이 완료되면, 판매성공률 예측부(260)에서 수요지수, 공급지수, 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)를 적용한 예측알고리즘을 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측(S860)한다.On the other hand, when the S850 process is completed, the sales success rate prediction unit 260 predicts the sales success probability of the recommended product (brand) using a prediction algorithm that applies the demand index, supply index, and influencer activity analysis result (score). (S860).

여기서, 인플루언서이 활동량 분석결과는 기 설정된 매뉴얼에 따라 수치화된다.Here, the influencer's activity amount analysis result is quantified according to a preset manual.

참고로, 판매성공률 예측부(260)는 추천상품(브랜드)과 유사한 제품 또는 상품 중 성공적인 평가를 받는 상품 또는 제품들에 대한 수요지수의 평균값, 공급지수의 평균값을 저장한다.For reference, the sales success rate prediction unit 260 stores the average value of the demand index and the average value of the supply index for a product or products that are successfully evaluated among products or products similar to the recommended product (brand).

판매성공률 예측부(260)는 하기의 식 2를 이용하여 성공률을 예측한다.The sales success rate prediction unit 260 predicts the success rate using Equation 2 below.

[식 2][Equation 2]

Figure pat00022
Figure pat00022

여기서, SSP는 판매성공 가능성이고, Index α는 추천상품(브랜드)의 수요지수이고, Index

Figure pat00023
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 수요지수의 평균값이고, Index β는 추천상품(브랜드)의 공급지수이고, Index
Figure pat00024
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 공급지수의 평균값이고,
Figure pat00025
는 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)이다.Here, SSP is the sales success probability, Index α is the demand index of the recommended product (brand), and Index
Figure pat00023
is the average value of the demand index of similar products (brands) or products, Index β is the supply index of recommended products (brands), and Index
Figure pat00024
is the average value of the supply index of similar products (brands) or products,
Figure pat00025
is the result (score) of the influencer's activity amount.

상기

Figure pat00026
는 인플루언서의 플랫폼별 광고 활동량, 주요 광고 플랫폼, 추천상품 대중피드백(예를 들어, 광고 컨텐츠 방문수, 조회수, 피드백 수) 등을 점수화하여 합산한 합산값일 수 있다.remind
Figure pat00026
may be a sum value obtained by scoring the influencer's advertising activity by platform, major advertising platforms, and public feedback on recommended products (eg, the number of visits to advertising content, the number of views, and the number of feedbacks).

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 신규 브랜드 크리에이팅 방법을 나타낸 흐름도이다.13 is a flowchart illustrating a method for creating a new brand according to an embodiment of the present invention.

도 13을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 신규 브랜드 크리에이팅 방법(S900)은 앞에서 상술한 추천상품을 개발 및 생산한 제품을 판매하는 판매업체(온/오프라인 판매처)의 해당 제품에 대한 광고 및 판매효율을 관리 및 분석하는 방법일 수 있다.Referring to FIG. 13 , the new brand creation method ( S900 ) according to an embodiment of the present invention is applied to a corresponding product of a vendor (on/offline vendor) who develops and produces the aforementioned recommended product. It may be a method of managing and analyzing advertising and sales efficiency for

판매량과 판매추이를 분석하여 가장 이상적인 생산량 대비 재고량을 산출하여 제공하는 방법일 수 있다.It may be a method to analyze sales volume and sales trends to calculate and provide the most ideal amount of inventory compared to production.

보다 구체적으로, 생산공정 및 판매처 관리부(310)에서 마케팅 솔루션 제공부(200)에서 제공한 판매가능성 점수를 기초로, 추천상품을 제품화(S910)한다.More specifically, based on the sales potential score provided by the marketing solution providing unit 200 in the production process and vendor management unit 310, the recommended product is commercialized (S910).

이후, 상기 제품화 및 판매처 계획관리부(310)에서 추천상품을 제품화하는 데 필요한 재반비용 및 판매처를 계획 및 집행(S920)한다.Thereafter, the productization and sales place planning and management unit 310 plans and executes ( S920 ) the cost of resale and the seller required to commercialize the recommended product.

다음으로, 판매내역 관리부(310)는 제품화 및 판매처 계획관리부(310)에서 계획 및 집행하여 제품화된 상품을 판매하는 판매처의 서버와 연동되어, 판매처에서 제공한 해당 상품의 판매내역(판매수익)을 제공받아 관리(S930)한다.Next, the sales history management unit 310 is interlocked with the server of the vendor that sells the product that is planned and executed by the productization and sales place planning management unit 310, and the sales details (sales revenue) of the product provided by the vendor It is provided and managed (S930).

상기 마케팅 효용성 관리부(320)는 판매처 별 판매내역(판매수익) 및 광고비를 기초로 ROAS(Return on Ads Spending)를 산출하고, 산출된 ROAS 대비 매출액을 산출하여 마케팅 효용성을 분석(S940)한다.The marketing effectiveness management unit 320 calculates ROAS (Return on Ads Spending) based on the sales details (sales revenue) and advertising expenses for each vendor, and calculates sales compared to the calculated ROAS to analyze marketing effectiveness (S940).

참고로, ROAS(Return on Ads Spending)는 광고 집행비용 관련된 매출을 추적하는 지표로서, 상기 지표를 이용하여 판매처는 매출액과 마케팅 지출 비용만으로 빠르게 마케팅 성과가 좋은지 또는 판단하기에 유리하다. For reference, ROAS (Return on Ads Spending) is an indicator that tracks sales related to advertising execution costs, and using the indicator, it is advantageous for vendors to quickly determine whether or not marketing performance is good only with sales and marketing expenditures.

즉, 판매처에서 온라인 광고의 효용성이 어느정도인 지를 수치적으로 판단할 수 있다. In other words, it is possible to numerically judge how effective the online advertisement is at the seller.

다음으로, 생산량 및 제고예측 관리부(340)는 ROAS 대비 매출액을 통해 분석한 효용성 및 기간별 판매량를 기초로 판매추이를 예측 및 분석하고, 판매추이에 따라 재고량 및 생산량을 예측 및 조정한다.Next, the production and inventory forecasting management unit 340 predicts and analyzes the sales trend based on the utility and period-by-period sales volume analyzed through the sales compared to the ROAS, and predicts and adjusts the inventory amount and production according to the sales trend.

또한, 생산량 및 재고예측 관리부(340)는 판매추이를 예측하는 데 있어, 후술하는 평판 분석부의 결과를 적용할 수 있다. In addition, the production volume and inventory prediction management unit 340 may apply the results of the reputation analysis unit to be described later in predicting the sales trend.

다음으로, 평판 분석부(350)는 소비자의 리뷰 및 제품 관련 컨텐츠(뉴스, 블로그 및 카페 게시물, SNS에 등록된 피드 등)를 수집하여 제품 반응도(긍정 또는 부정)에 대한 소비자의 구매평가를 분석한다.Next, the reputation analysis unit 350 collects consumer reviews and product-related content (news, blog and cafe posts, feeds registered on SNS, etc.) and analyzes the consumer's purchase evaluation for product responsiveness (positive or negative) do.

도 14는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예가 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경을 도시하는 도면으로, 상술한 하나 이상의 실시예를 구현하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(1100)를 포함하는 시스템(1000)의 예시를 도시한다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 개인 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 핸드헬드 또는 랩탑 디바이스, 모바일 디바이스(모바일폰, PDA, 미디어 플레이어 등), 멀티프로세서 시스템, 소비자 전자기기, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 임의의 전술된 시스템 또는 디바이스를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 등을 포함하지만, 이것으로 한정되는 것은 아니다.14 illustrates an example computing environment in which one or more embodiments disclosed herein may be implemented, and is an illustration of a system 1000 including a computing device 1100 configured to implement one or more embodiments described above. shows For example, computing device 1100 may be a personal computer, server computer, handheld or laptop device, mobile device (mobile phone, PDA, media player, etc.), multiprocessor system, consumer electronics, minicomputer, mainframe computer, distributed computing environments including any of the aforementioned systems or devices, and the like.

컴퓨팅 디바이스(1100)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(1110) 및 메모리(1120)를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세싱 유닛(1110)은 예를 들어 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 마이크로프로세서, 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC), Field Programmable Gate Arrays(FPGA) 등을 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다. The computing device 1100 may include at least one processing unit 1110 and a memory 1120 . Here, the processing unit 1110 may include, for example, a central processing unit (CPU), a graphic processing unit (GPU), a microprocessor, an Application Specific Integrated Circuit (ASIC), Field Programmable Gate Arrays (FPGA), etc. and may have a plurality of cores.

메모리(1120)는 휘발성 메모리(예를 들어, RAM 등), 비휘발성 메모리(예를 들어, ROM, 플래시 메모리 등) 또는 이들의 조합일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 추가적인 스토리지(1130)를 포함할 수 있다. 스토리지(1130)는 자기 스토리지, 광학 스토리지 등을 포함하지만 이것으로 한정되지 않는다. 스토리지(1130)에는 본 명세서에 개진된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 명령이 저장될 수 있고, 운영 시스템, 애플리케이션 프로그램 등을 구현하기 위한 다른 컴퓨터 판독 가능한 명령도 저장될 수 있다. 스토리지(1130)에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 명령은 프로세싱 유닛(1110)에 의해 실행되기 위해 메모리(1120)에 로딩될 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 입력 디바이스(들)(1140) 및 출력 디바이스(들)(1150)을 포함할 수 있다. The memory 1120 may be a volatile memory (eg, RAM, etc.), a non-volatile memory (eg, ROM, flash memory, etc.), or a combination thereof. Additionally, computing device 1100 may include additional storage 1130 . Storage 1130 includes, but is not limited to, magnetic storage, optical storage, and the like. The storage 1130 may store computer readable instructions for implementing one or more embodiments disclosed herein, and other computer readable instructions for implementing an operating system, an application program, and the like. Computer readable instructions stored in storage 1130 may be loaded into memory 1120 for execution by processing unit 1110 . Computing device 1100 may also include input device(s) 1140 and output device(s) 1150 .

여기서, 입력 디바이스(들)(1140)은 예를 들어 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 적외선 카메라, 비디오 입력 디바이스 또는 임의의 다른 입력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 출력 디바이스(들)(1150)은 예를 들어 하나 이상의 디스플레이, 스피커, 프린터 또는 임의의 다른 출력 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 다른 컴퓨팅 디바이스에 구비된 입력 디바이스 또는 출력 디바이스를 입력 디바이스(들)(1140) 또는 출력 디바이스(들)(1150)로서 사용할 수도 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1100)는 컴퓨팅 디바이스(1100)가 다른 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1300))와 통신할 수 있게 하는 통신접속(들)(1160)을 포함할 수 있다. Here, the input device(s) 1140 may include, for example, a keyboard, mouse, pen, voice input device, touch input device, infrared camera, video input device, or any other input device, or the like. Further, the output device(s) 1150 may include, for example, one or more displays, speakers, printers, or any other output device, or the like. Also, the computing device 1100 may use an input device or an output device included in another computing device as the input device(s) 1140 or the output device(s) 1150 . Computing device 1100 may also include communication connection(s) 1160 that enable computing device 1100 to communicate with another device (eg, computing device 1300 ).

여기서, 통신 접속(들)(1160)은 모뎀, 네트워크 인터페이스 카드(NIC), 통합 네트워크 인터페이스, 무선 주파수 송신기/수신기, 적외선 포트, USB 접속 또는 컴퓨팅 디바이스(1100)를 다른 컴퓨팅 디바이스에 접속시키기 위한 다른 인터페이스를 포함할 수 있다. 또한, 통신 접속(들)(1160)은 유선 접속 또는 무선 접속을 포함할 수 있다. 상술한 컴퓨팅 디바이스(1100)의 각 구성요소는 버스 등의 다양한 상호접속(예를 들어, 주변 구성요소 상호접속(PCI), USB, 펌웨어(IEEE 1394), 광학적 버스 구조 등)에 의해 접속될 수도 있고, 네트워크(1200)에 의해 상호접속될 수도 있다. 본 명세서에서 사용되는 "구성요소", "시스템" 등과 같은 용어들은 일반적으로 하드웨어, 하드웨어와 소프트웨어의 조합, 소프트웨어, 또는 실행중인 소프트웨어인 컴퓨터 관련 엔티티를 지칭하는 것이다.Here, communication connection(s) 1160 may be a modem, network interface card (NIC), integrated network interface, radio frequency transmitter/receiver, infrared port, USB connection, or other for connecting computing device 1100 to another computing device. It may include interfaces. Also, the communication connection(s) 1160 may include a wired connection or a wireless connection. Each component of the aforementioned computing device 1100 may be connected by various interconnections such as a bus (eg, peripheral component interconnection (PCI), USB, firmware (IEEE 1394), optical bus structure, etc.) and may be interconnected by a network 1200 . As used herein, terms such as "component," "system," and the like, generally refer to a computer-related entity that is hardware, a combination of hardware and software, software, or software in execution.

이상이 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 일 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various modifications and variations will be possible without departing from the essential characteristics of the present invention by those skilled in the art to which the present invention pertains. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. The protection scope of the present invention should be construed by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.

10: 상품정보 올인원 통합 처리 시스템
100: 온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템
110: 입력부
120: 정보수집부
130: 정보분류부
140: 분석부
150: 검색 및 추출부
200: 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템
210: 입력부
220: 소비자층 분석부
230: 마케팅 수단 선정부
240: 판매 반응률 예측부
250: 인플루언서 관리부
260: 평가부
300: 신규 브랜드 크리에이팅 시스템
310: 생산공정 및 판매처 관리부
320: 판매내역 관리부
330: 마케팅 효용성 관리부
340: 생산량 및 제고관리부
350: 평판 분석부
10: Product information all-in-one integrated processing system
100: Consumer analysis system using online big data
110: input unit
120: information collection unit
130: information classification unit
140: analysis unit
150: search and extraction unit
200: Marketing solution providing system that can analyze and manage influencer influence
210: input unit
220: consumer group analysis unit
230: Marketing means selection unit
240: sales response rate prediction unit
250: Influencer Management Department
260: evaluation unit
300: New Brand Creation System
310: Production process and sales place management department
320: sales history management unit
330: Marketing Effectiveness Management Department
340: Production and inventory management department
350: reputation analysis unit

Claims (5)

온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템에서 제공한 추천 상품정보 및 이와 관련된 유사상품의 연관정보를 수신하여 입력하는 입력부;
상기 입력부에 입력된 유사상품의 연관정보에 따라 유사상품의 소비(구매)분포도를 시간 및 지역기반에 따라 연령, 월 구매액, 구매행동패턴 별로 소비자층을 분석하는 소비자층 분석부;
상기 소비자 분석부에서 분석된 다수의 소비자층의 특성에 따라 해당 제품의 마케팅 수단을 선정하는 마케팅 수단 선정부;
지역, 연령, 구매액, 구매행동패턴 및 유사상품의 판매가격에 기초하여 추천 상품에 대한 공급량, 공급가격 등을 예측하여 지수로 산출하는 수요 및 공급지수 결정부;
추천상품과 관련된 인플루언서를 선별한 후, 선별된 인플루언서에게 기 설정된 기간동안 추천상품(브랜드)에 대한 광고 및 평가에 대한 활동을 요청하고, 광고 및 평가에 대한 결과정보를 제공받는 인플루언서 관리부; 및
수요지수, 공급지수, 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)를 적용한 예측알고리즘을 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측하는 판매성공률 예측부를 포함하는 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템.
an input unit for receiving and inputting recommended product information provided by a consumer analysis system using online big data and related information of similar products related thereto;
a consumer group analysis unit that analyzes the consumption (purchase) distribution of similar products according to the related information of the similar products input to the input unit by age, monthly purchase amount, and purchasing behavior pattern according to time and region;
a marketing means selection unit for selecting a marketing means of the corresponding product according to the characteristics of a plurality of consumer groups analyzed by the consumer analysis unit;
a demand and supply index determining unit that predicts the supply amount and supply price of a recommended product based on the region, age, purchase amount, purchase behavior pattern, and the selling price of similar products and calculates it as an index;
After selecting an influencer related to a recommended product, the selected influencer is requested to conduct advertisement and evaluation of the recommended product (brand) for a preset period, and the influencer is provided with information on the result of advertisement and evaluation Luencer Management Department; and
Influencer influence analysis and management is possible, including a sales success rate prediction unit that predicts the sales success probability of recommended products (brands) using a forecasting algorithm that applies the demand index, supply index, and influencer activity analysis result (score) Marketing solution provision system.
제1항에 있어서,
상기 인플루언서 관리부는
인플루언서의 SNS 활동량를 기준으로 상품종류(분야)별 인플루언서를 등록하는 인플루언서 등록부;
추천상품과 관련된 상품에 대하여 SNS 활동을 하는 인플루언서를 검색한 후, 특정요건에 부합하는 인플루언서를 선정하는 인플루언서 검색 및 선정부; 및
등록된 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠를 플랫폼별로 크롤링(Crawling)하여 각 인프루언서의 활동정보를 수집하고, 컨텐츠에 포함된 이미지, 영상 또는 텍스트를 추출하여 해당 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠 내용을 데이터베이스화하고, 컨텐츠를 구성하는 구성요소의 종류 및 구성요소의 배열을 분석하여 해당 인플루언서가 자주 사용하는 컨텐츠 포맷을 분석하고, 인플루언서가 포스팅한 컨텐츠에 연계된 타 사용자의 피드백(feedback)을 수집하여 피드백의 양과 피드백의 내용(예를 들어, 피드백 경향(긍정 또는 부정) 등)을 분석하는 인플루언서 활동량 분석부를 포함하는 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템.
According to claim 1,
The influencer manager
an influencer registration unit that registers influencers by product type (field) based on the influencer's SNS activity amount;
an influencer search and selection unit that searches for influencers who engage in SNS activities for products related to recommended products and selects influencers that meet specific requirements; and
By crawling the contents posted by registered influencers by platform, activity information of each influencer is collected, and images, videos, or texts included in the contents are extracted and the contents posted by the influencers are displayed. By making a database and analyzing the types and arrangement of components constituting the contents, the contents format frequently used by the influencer is analyzed, and the feedback of other users linked to the contents posted by the influencer. ) to collect and analyze the amount of feedback and the content of the feedback (eg, feedback trend (positive or negative), etc.), including an influencer activity analysis unit that analyzes and manages influencer influence. A marketing solution providing system.
제1항에 있어서,
상기 판매성공률 예측부는
추천상품(브랜드)과 유사한 제품 또는 상품 중 성공적인 평가를 받는 상품 또는 제품들에 대한 수요지수의 평균값, 공급지수의 평균값을 저장한 후, 하기의 식 2를 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측하는 것을 특징으로 하는 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 시스템.
[식 2]
Figure pat00027

여기서, SSP는 판매성공 가능성이고, Index α는 추천상품(브랜드)의 수요지수이고, Index
Figure pat00028
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 수요지수의 평균값이고, Index β는 추천상품(브랜드)의 공급지수이고, Index
Figure pat00029
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 공급지수의 평균값이고,
Figure pat00030
는 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)이다.
상기
Figure pat00031
는 인플루언서의 플랫폼별 광고 활동량, 주요 광고 플랫폼, 추천상품 대중피드백(예를 들어, 광고 컨텐츠 방문수, 조회수, 피드백 수) 등을 점수화하여 합산한 합산값일 수 있다.
According to claim 1,
The sales success rate prediction unit
After storing the average value of the demand index and the average value of the supply index for products or products that have been evaluated successfully among products or products similar to the recommended product (brand), the sales success of the recommended product (brand) is stored using Equation 2 below A marketing solution providing system capable of analyzing and managing influencer influence, characterized by predicting the possibility.
[Equation 2]
Figure pat00027

Here, SSP is the sales success probability, Index α is the demand index of the recommended product (brand), and Index
Figure pat00028
is the average value of the demand index of similar products (brands) or products, Index β is the supply index of recommended products (brands), and Index
Figure pat00029
is the average value of the supply index of similar products (brands) or products,
Figure pat00030
is the result (score) of the influencer's activity amount.
remind
Figure pat00031
may be a sum value obtained by scoring the influencer's advertising activity by platform, major advertising platforms, and public feedback on recommended products (eg, the number of visits to advertising content, the number of views, and the number of feedbacks).
온라인 빅데이터를 활용한 소비자 분석 시스템에서 제공한 추천 상품정보 및 이와 관련된 유사상품의 연관정보를 수신하여 입력부가 입력하는 단계;
상기 입력부에 입력된 유사상품의 연관정보에 따라 유사상품의 소비(구매)분포도를 시간 및 지역기반에 따라 연령, 월 구매액, 구매행동패턴 별로 소비자층을 소비자층 분석부에서 분석하는 단계;
상기 소비자 분석부에서 분석된 다수의 소비자층의 특성에 따라 해당 제품의 마케팅 수단을 마케팅 수단 선정부에서 선정하는 단계;
지역, 연령, 구매액, 구매행동패턴 및 유사상품의 판매가격에 기초하여 추천 상품에 대한 공급량, 공급가격 등을 예측하여 수요 및 공급 지수를 생성하는 단계;
판매성공률 예측부에서 수요지수, 공급지수, 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)를 적용한 예측알고리즘을 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측하는 단계; 및
인플루언서 관리부에서 추천상품과 관련된 인플루언서를 선별한 후, 선별된 인플루언서에게 기 설정된 기간동안 추천상품(브랜드)에 대한 광고 및 평가에 대한 활동을 요청하고, 광고 및 평가에 대한 결과정보를 제공받는 단계를 포함하는 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 방법.
receiving, by an input unit, recommended product information provided by a consumer analysis system using online big data and related information on similar products related thereto;
analyzing, by the consumer group analysis unit, the consumption (purchase) distribution of similar products according to the related information of the similar products input in the input unit, by age, monthly purchase amount, and purchasing behavior pattern according to time and region;
selecting a marketing means of the corresponding product by the marketing means selection part according to the characteristics of a plurality of consumer groups analyzed by the consumer analysis part;
generating a supply and demand index by predicting a supply amount and a supply price for a recommended product based on a region, an age, a purchase amount, a purchasing behavior pattern, and a selling price of a similar product;
Predicting the sales success probability of a recommended product (brand) using a prediction algorithm applying the demand index, supply index, and influencer activity analysis result (score) in the sales success rate prediction unit; and
After the influencer management department selects the influencer related to the recommended product, the selected influencer is requested to advertise and evaluate the recommended product (brand) for a preset period, and the results of the advertisement and evaluation A method of providing a marketing solution capable of analyzing and managing influencer influence, including the step of receiving information.
제4항에 있어서,
상기 판매성공가능성을 예측하는 단계는
추천상품(브랜드)과 유사한 제품 또는 상품 중 성공적인 평가를 받는 상품 또는 제품들에 대한 수요지수의 평균값, 공급지수의 평균값을 저장한 후, 하기의 식 2를 이용하여 추천상품(브랜드)의 판매성공가능성을 예측하는 것을 특징으로 하는 인플루언서 영향력 분석 및 관리가 가능한 마케팅 솔루션 제공 방법.
[식 2]
Figure pat00032

여기서, SSP는 판매성공 가능성이고, Index α는 추천상품(브랜드)의 수요지수이고, Index
Figure pat00033
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 수요지수의 평균값이고, Index β는 추천상품(브랜드)의 공급지수이고, Index
Figure pat00034
는 유사상품(브랜드) 또는 제품들의 공급지수의 평균값이고,
Figure pat00035
는 인플루언서의 활동량 분석결과(점수)이다.
상기
Figure pat00036
는 인플루언서의 플랫폼별 광고 활동량, 주요 광고 플랫폼, 추천상품 대중피드백(예를 들어, 광고 컨텐츠 방문수, 조회수, 피드백 수) 등을 점수화하여 합산한 합산값이다.
5. The method of claim 4,
The step of predicting the sales success probability is
After storing the average value of the demand index and the average value of the supply index for products or products that have been evaluated successfully among products or products similar to the recommended product (brand), the sales success of the recommended product (brand) is stored using Equation 2 below A method of providing a marketing solution capable of analyzing and managing influencer influence, characterized by predicting the possibility.
[Equation 2]
Figure pat00032

Here, SSP is the sales success probability, Index α is the demand index of the recommended product (brand), and Index
Figure pat00033
is the average value of the demand index of similar products (brands) or products, Index β is the supply index of recommended products (brands), and Index
Figure pat00034
is the average value of the supply index of similar products (brands) or products,
Figure pat00035
is the result (score) of the influencer's activity amount.
remind
Figure pat00036
is the sum of the scores of influencers' advertising activity by platform, major advertising platforms, and public feedback on recommended products (eg, number of visits to advertising content, number of views, and number of feedbacks).
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