KR20230173298A - Marketing system using big data - Google Patents

Abstract

본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템은 온라인 쇼핑몰의 운영서버에 접속하여 상기 온라인 쇼핑몰에 가입된 회원의 정형 정보 및 비정형 정보를 수집하며, 상기 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품의 상품 정보를 운영서버로부터 수집하는 수집부; 상기 수집부를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 연관된 상품별로 분류하여 저장하는 상품 데이터베이스와, 각 온라인 쇼핑몰별로 수집된 상품 정보를 온라인 쇼핑몰별로 분류하여 저장하는 쇼핑몰 데이터베이스가 구비된 저장부; 상기 비정형 데이터를 생성한 회원의 정형 데이터를 분석하여 상품별로 관심도가 높은 연령대 및 성별을 상기 상품 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 연령대 및 성별을 기반으로 상품별 광고의 타겟 대상이 지정된 광고대상 정보를 생성하며, 상기 광고대상 정보가 생성된 상품을 판매상품으로 하는 제1 온라인 쇼핑몰을 상기 쇼핑몰 데이터베이스로부터 추출하여 상기 제1 온라인 쇼핑몰의 운영서버로 광고대상 정보를 전송하는 광고대상 선정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The marketing system utilizing big data of the present invention connects to the operation server of the online shopping mall, collects structured and unstructured information of members registered with the online shopping mall, and stores product information of products sold in the online shopping mall through the operating server. A collection unit that collects from; A storage unit equipped with a product database that classifies and stores the structured information and unstructured information collected through the collection unit by related products, and a shopping mall database that categorizes and stores product information collected for each online shopping mall by online shopping mall; By analyzing the structured data of the member who created the unstructured data, the age group and gender with high interest for each product are extracted from the product database, and based on the age group and gender, advertising target information for each product is created, An advertising target selection unit extracts a first online shopping mall selling products for which the advertising target information is generated from the shopping mall database and transmits the advertising target information to an operation server of the first online shopping mall.

Description

빅데이터를 활용한 마케팅시스템{MARKETING SYSTEM USING BIG DATA}Marketing system using big data {MARKETING SYSTEM USING BIG DATA}

본 발명은 빅데이터를 활용한 마케팅시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a marketing system using big data.

빅데이터에 대한 수집과 분석에 대한 관심이 높아지면서 포털이나 대형 유통사 혹은 제조사와 같이 많은 회원을 보유하고 회원의 방대한 사용 로그 정보를 수집할 수 있는 업체들이 회원의 사용 로그를 분석하는 것으로 특정한 트랜드 정보를 산출하거나 타겟 그룹을 구분하는 등의 빅데이터 활용을 고려하고 있다.As interest in the collection and analysis of big data increases, companies such as portals, large distributors, or manufacturers that have many members and can collect extensive usage log information of members analyze members' usage logs to provide specific trend information. We are considering using big data to calculate or classify target groups.

기본적으로 빅데이터에 대한 처리는 방대한 정보를 효과적으로 처리하기 위하여 다양한 정형 및 비정형 데이터를 수집 및 연관 분석하는 기술, 목적 없이 얻어지는 정보들로부터 유의미한 정보를 산출하는 기술 등이 복합적으로 적용되고 있다.Basically, the processing of big data applies a combination of technologies to collect and analyze various structured and unstructured data, and technologies to calculate meaningful information from information obtained without purpose, in order to effectively process vast amounts of information.

데이터를 분석 및 활용하기 위해서는, 데이터마이닝, 통계분석, 수리적 최적화 등의 요소 기술에 대한 전문성 및 해당 데이터가 생성된 분야에 대한 폭넓은 이해가 필요하다. 예를 들어, 마케팅 리서치 분야의 경우, 분야별 소비자 행동, 욕구, 환경 등과 관련된 지식 또는 정보 유형에 대한 이해가 충분한 전문가 인력이 필요하다.In order to analyze and utilize data, expertise in element technologies such as data mining, statistical analysis, and mathematical optimization and a broad understanding of the field in which the data was generated are required. For example, in the field of marketing research, experts are needed who have sufficient understanding of types of knowledge or information related to consumer behavior, needs, and environment for each field.

한편, IoT 응용 제품서비스의 급속한 확산으로 소비 관련 데이터 생성이 크게 늘고 있으나, 데이터의 과학적/효과적 분석 능력과 경험을 가진 전문가는 크게 부족한 실정이다. 이에 따라, 데이터 분석의 수준이 보통 키워드 빈도수 측정 수준에 머물러 분석의 정확도가 떨어지며 대부분의 데이터가 사장되고 있다.Meanwhile, the generation of consumption-related data is increasing significantly due to the rapid spread of IoT application product services, but there is a significant shortage of experts with the ability and experience to scientifically/effectively analyze data. Accordingly, the level of data analysis remains at the level of measuring keyword frequencies, reducing the accuracy of analysis and causing most of the data to be lost.

그러나 기존의 마케팅 리서치 방식에 따르면 온/오프라인 상의 방대한 데이터를 수집 및 분석하는데 많은 인력과 시간이 소요되는 한계가 있었다. 또한, 이종 데이터의 자동 융합 및 감성 관련 빅데이터 분석은 전문적인 추출 기준 및 분류 체계 등이 체계적으로 수립되어 있지 않다는 문제점이 존재한다.However, the existing marketing research method had the limitation of requiring a lot of manpower and time to collect and analyze massive amounts of data both online and offline. In addition, automatic fusion of heterogeneous data and emotional big data analysis have the problem that professional extraction standards and classification systems are not systematically established.

따라서 마케팅 리서치 데이터로 활용하기 위해, 수집된 방대한 양의 비정형 데이터를 정형화 과정과 다양한 분석 방법을 통해 처리할 필요성이 존재한다.Therefore, in order to utilize it as marketing research data, there is a need to process the vast amount of collected unstructured data through a formalization process and various analysis methods.

이와 관련하여, 대한민국 공개특허 제10-2010-0032967호(발명의 명칭: 바이럴 마케팅 분석 방법 및 그 시스템)에는, 고객의 조건인 마케팅 정보 및 환경 변수를 입력하면, 유사한 마케팅 사례와 비교 분석을 통해 최적의 마케팅 방법 및 그 결과를 제시할 수 있는 바이럴 마케팅 분석 방법 및 그 시스템이 개시되어 있다. 이 시스템은 광고 데이터들을 축적하기 위한 광고 요약 DB와, 고객 기본 정보 및 환경 변수가 입력되기 입력 장치, 및 상기 입력 장치를 통해 상기 고객 기본 정보 및 환경 변수가 입력되는 경우, 상기 고객 기본 정보 및 환경 변수에 대응하는 유사 데이터를 상기 광고 요약 DB로부터 검색하고, 그 결과를 출력하기 위한 컴퓨터를 포함한다.In this regard, in Republic of Korea Patent Publication No. 10-2010-0032967 (title of the invention: Viral marketing analysis method and system), when marketing information and environmental variables, which are customer conditions, are entered, similar marketing cases and comparative analysis are performed. A viral marketing analysis method and system that can present the optimal marketing method and results are disclosed. This system includes an advertisement summary DB for accumulating advertisement data, an input device for inputting customer basic information and environment variables, and when the customer basic information and environment variables are input through the input device, the customer basic information and environment variables are input. and a computer for searching similar data corresponding to variables from the advertisement summary DB and outputting the results.

그러나, 전술한 마케팅 분석 시스템은 내부 정보만으로 빅데이터를 구축하기 어려운 업체에서는 일부의 마케팅 사례와의 비교 분석을 통해 결과 값을 도출할 수밖에 없으므로, 그 결과 값에 대한 신뢰도가 낮다는 문제점이 있었다.However, the above-mentioned marketing analysis system has a problem in that companies that have difficulty building big data with only internal information have no choice but to derive results through comparative analysis with some marketing cases, and thus the reliability of the results is low.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 빅데이터를 활용한 마케팅시스템을 제공하는 것이다.The problem that the present invention aims to solve is to provide a marketing system using big data.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템은 온라인 쇼핑몰의 운영서버에 접속하여 상기 온라인 쇼핑몰에 가입된 회원의 정형 정보 및 비정형 정보를 수집하며, 상기 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품의 상품 정보를 운영서버로부터 수집하는 수집부; 상기 수집부를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 연관된 상품별로 분류하여 저장하는 상품 데이터베이스와, 각 온라인 쇼핑몰별로 수집된 상품 정보를 온라인 쇼핑몰별로 분류하여 저장하는 쇼핑몰 데이터베이스가 구비된 저장부; 상기 비정형 데이터를 생성한 회원의 정형 데이터를 분석하여 상품별로 관심도가 높은 연령대 및 성별을 상기 상품 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 연령대 및 성별을 기반으로 상품별 광고의 타겟 대상이 지정된 광고대상 정보를 생성하며, 상기 광고대상 정보가 생성된 상품을 판매상품으로 하는 제1 온라인 쇼핑몰을 상기 쇼핑몰 데이터베이스로부터 추출하여 상기 제1 온라인 쇼핑몰의 운영서버로 광고대상 정보를 전송하는 광고대상 선정부를 포함할 수 있다.The marketing system using big data of the present invention to solve the above-mentioned problems connects to the operation server of the online shopping mall, collects structured and unstructured information of members registered with the online shopping mall, and sells sales in the online shopping mall. A collection unit that collects product information from the operation server; A storage unit equipped with a product database that classifies and stores the structured information and unstructured information collected through the collection unit by related products, and a shopping mall database that categorizes and stores product information collected for each online shopping mall by online shopping mall; By analyzing the structured data of the member who created the unstructured data, the age group and gender with high interest for each product are extracted from the product database, and based on the age group and gender, advertising target information for each product is created, It may include an advertising target selection unit that extracts a first online shopping mall selling products for which the advertising target information is generated from the shopping mall database and transmits the advertising target information to an operation server of the first online shopping mall.

상기 비정형 정보는 장바구니에 저장된 상품 정보, 온라인 쇼핑몰의 상품 페이지 접속정보, 온라인 쇼핑몰에 입력한 검색 키워드 정보, 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The unstructured information may include any one or more of product information stored in a shopping cart, product page access information of an online shopping mall, and search keyword information entered into an online shopping mall.

상기 상품 페이지 접속정보는 3초 내지 5초 이상의 페이지별 체류시간을 갖는 상품 페이지 접속정보인 것을 특징으로 할 수 있다.The product page access information may be characterized as product page access information having a retention time for each page of 3 to 5 seconds or more.

제1 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품을 다른 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품과 비교하여 가격 경쟁력이 있는 상품을 마케팅 강화 상품으로 선정하여 상기 제1 온라인 쇼핑몰의 운영서버에 전송하는 핵심상품 선정부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.It further includes a core product selection unit that compares products sold in the first online shopping mall with products sold in other online shopping malls to select products with price competitiveness as marketing-enhanced products and transmits them to the operation server of the first online shopping mall. It can be characterized as:

상기 수집부는 상기 운영서버를 통해 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 상품류 정보를 수집하고, 상기 수집부를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 분석하여 기 설정된 기준 이상의 관심도를 갖는 상품을 추천상품으로 추출하고, 상기 쇼핑몰 데이터베이스를 분석하여 상기 추천상품의 상품 정보가 저장되지 않은 제2 온라인 쇼핑몰을 추출하며, 상기 제2 온라인 쇼핑몰 중 상기 추천상품과 매칭된 상품류 정보가 수집된 제3 온라인 쇼핑몰의 운영서버에 상기 추천상품의 상품 정보를 제공하는 구매상품 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The collection unit collects information on products sold at online shopping malls through the operation server, analyzes the structured information and unstructured information collected through the collection unit, and extracts products with a level of interest higher than a preset standard as recommended products. The shopping mall database is analyzed to extract a second online shopping mall in which the product information of the recommended product is not stored, and the operation server of a third online shopping mall where product information matching the recommended product among the second online shopping malls is collected. It may further include a purchase product recommendation unit that provides product information on recommended products.

본 발명에 의하면 내부 정보만으로는 충분한 정보를 수집하기 어려운 업체라도 온라인상에서 정보 공유를 통해 빅데이터를 구축하는데 기여하고, 마케팅 지원 정보나 경영 지원 정보를 제공받을 수 있다.According to the present invention, even companies that find it difficult to collect sufficient information with only internal information can contribute to building big data through information sharing online and receive marketing support information or management support information.

또한, 본 발명은 개별 기업은 빅데이터를 분석하는 고가의 장비 및 인력을 마련할 필요가 없으며, 빅데이터 분석을 통한 마케팅 지원 정보나 경영 지원 정보를 낮은 비용으로 확보할 수 있다.In addition, according to the present invention, individual companies do not need to prepare expensive equipment and manpower to analyze big data, and can secure marketing support information or management support information through big data analysis at low cost.

아울러, 본 발명은 온라인 쇼핑몰의 운영자가 성별 및 연령대 별로 어떤 상품이 인기가 있는지를 파악할 수 있으므로, 효과적인 마케팅 시행이 가능해진다.In addition, the present invention allows operators of online shopping malls to determine which products are popular by gender and age group, thereby enabling effective marketing.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템의 마케팅 관리 서버를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템의 마케팅 관리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템을 나타낸 계통도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템이 진행되는 과정을 나타낸 순서도이다.Figure 1 is a configuration diagram to explain a marketing system using big data of the present invention.
Figure 2 is a block diagram for explaining the marketing management server of the marketing system utilizing big data of the present invention.
Figure 3 is a flow chart to explain the marketing management method of the marketing system using big data of the present invention.
Figure 4 is a schematic diagram showing a marketing system of another embodiment of the present invention.
Figure 5 is a flowchart showing the process of the marketing system of another embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely provided to ensure that the disclosure of the present invention is complete and to provide a general understanding of the technical field to which the present invention pertains. It is provided to fully inform the skilled person of the scope of the present invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for describing embodiments and is not intended to limit the invention. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context. As used in the specification, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other elements in addition to the mentioned elements. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification, and “and/or” includes each and every combination of one or more of the referenced elements. Although “first”, “second”, etc. are used to describe various components, these components are of course not limited by these terms. These terms are merely used to distinguish one component from another. Therefore, it goes without saying that the first component mentioned below may also be a second component within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined.

도 1을 참조하면, 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템은 각 온라인 쇼핑몰에 가입된 회원의 정형 정보 및 비정형 정보를 수집하고 분석하여 상품별 타겟 대상이 지정된 광고대상 정보를 생성하며, 상기 광고대상 정보를 온라인 쇼핑몰별로 전송하는 마케팅 관리 서버(100), 및 상기 마케팅 관리 서버(100)에 각종 정보를 제공하고 마케팅 관리 서버(100)로부터 마케팅 서비스를 제공받기로 제휴된 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)를 포함한다. 이때, 각 운영서버(200)는 마케팅 관리 서버(100)와 유무선통신 네트워크(이하, '통신 네트워크'라 약칭함)를 통해 연결된다.Referring to Figure 1, the marketing system utilizing big data of the present invention collects and analyzes structured and unstructured information of members registered in each online shopping mall to generate advertising target information with a target target for each product, and the advertising target A marketing management server 100 that transmits information to each online shopping mall, and an operation server 200 of an online shopping mall affiliated to provide various information to the marketing management server 100 and receive marketing services from the marketing management server 100. ) includes. At this time, each operation server 200 is connected to the marketing management server 100 through a wired or wireless communication network (hereinafter abbreviated as 'communication network').

필요에 따라, 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템은 마케팅 관리 서버(100)와 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰에 접속할 때 마케팅 관리 서버(100)로 쿠키정보를 제공하는 사용자 단말기(300)를 더 포함할 수 있다.If necessary, the marketing system utilizing the big data of the present invention includes a user terminal 300 that provides cookie information to the marketing management server 100 when accessing an online shopping mall that is business-affiliated with the marketing management server 100. More may be included.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템은 마케팅 관리 서버(100)를 포함한다.Referring to Figures 1 and 2, the marketing system utilizing big data of the present invention includes a marketing management server 100.

상기 마케팅 관리 서버(100)는 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)에 접속하여 각종 정보를 수집하여 빅데이터를 구축하고, 이 빅데이터를 분석하여 각 온라인 쇼핑몰에 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하는 것으로, 수집부(110)와 저장부(120) 및 광고대상 선정부(130)를 포함하여 구성될 수 있다. 이러한 마케팅 관리 서버(100)는 통신 네트워크를 통해 업무적으로 제휴된 각 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)에 연결된다.The marketing management server 100 connects to the operation server 200 of a business-affiliated online shopping mall, collects various information, builds big data, and analyzes this big data to provide customized marketing services to each online shopping mall. In doing so, it may be configured to include a collection unit 110, a storage unit 120, and an advertising target selection unit 130. This marketing management server 100 is connected to the operation server 200 of each business-affiliated online shopping mall through a communication network.

본 발명의 마케팅 관리 서버(100)를 구성하는 수집부(110)는 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)에 접속하여 상기 온라인 쇼핑몰에 저장된 정형 정보, 비정형 정보, 상품 정보를 수집하는 구성이다.The collection unit 110, which constitutes the marketing management server 100 of the present invention, connects to the operation server 200 of a business-affiliated online shopping mall and collects structured information, unstructured information, and product information stored in the online shopping mall. It is a composition.

이러한 수집부(110)는 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰에 가입된 회원의 정형 정보 및 비정형 정보를 수집하며, 상기 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품의 상품 정보를 운영서버(200)로부터 수집한다. 필요에 따라, 수집부(110)는 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)를 통해 해당 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 상품류 정보를 수집할 수 있다.This collection unit 110 collects structured and unstructured information of members registered at a business-affiliated online shopping mall, and collects product information on products being sold at the online shopping mall from the operation server 200. If necessary, the collection unit 110 may collect information on products sold at the online shopping mall through the operation server 200 of the business-affiliated online shopping mall.

여기서, 정형 정보는 회원 가입 시 입력된 회원의 나이, 성별, 거주지 등의 회원정보를 포함한다. 그리고 비정형 정보는 형식이 정해지지 않은 정보로, 회원의 장바구니에 저장된 상품 정보, 온라인 쇼핑몰의 상품 페이지 접속정보, 온라인 쇼핑몰에 입력한 검색 키워드 정보, 중 어느 하나 이상을 포함한다.Here, the structured information includes member information such as the member's age, gender, and residence entered at the time of membership registration. In addition, unstructured information is information in an undefined format and includes one or more of product information stored in the member's shopping cart, product page access information in the online shopping mall, and search keyword information entered in the online shopping mall.

이때, 상기 상품 페이지 접속정보로는 회원이 관심을 갖는 상품만을 선별할 수 있도록 3초 내지 5초 이상의 페이지별 체류시간을 갖는 상품 페이지 접속정보만을 사용하는 것이 바람직하다.At this time, it is desirable to use only product page access information that has a stay time for each page of 3 to 5 seconds or more so that members can select only products in which they are interested.

특정 양태로서, 본 발명에 따른 수집부(110)는 메타데이터에 설정된 탐색 기준(회원 정보, 상품 정보 등)에 따라 정보를 탐색하도록 하는 수집 관리모듈과, 수집 관리모듈의 요청에 따라 설정된 온라인 쇼핑몰에 접속하여 정보를 탐색하는 정보 탐색모듈과, 상기 정보 탐색모듈에 의해 탐색된 정보를 해당 온라인 쇼핑몰의 특성을 고려하여 파싱한 후 관계성이 정의된 항목들을 기준으로 포맷을 변환하는 데이터 생성모듈과, 데이터 생성 모듈이 생성한 정보를 저장부(120)에 제공하는 데이터 제공모듈을 포함한다. 여기서, 데이터 생성모듈은 탐색된 정보를 파싱하여 규격화된 포맷으로 변환하면서 해당 정보가 속하는 분류를 계층적 공통 코드 정보로 추가할 수 있다. 예를 들어, 해당 정보가 여성 로션에 관한 정보라면 여성용품-화장품-로션에 해당하는 공통 코드 정보일 수 있다.In a specific aspect, the collection unit 110 according to the present invention includes a collection management module that searches for information according to search criteria (member information, product information, etc.) set in metadata, and an online shopping mall set up according to the request of the collection management module. an information search module that connects to and searches for information; a data generation module that parses the information searched by the information search module in consideration of the characteristics of the relevant online shopping mall and then converts the format based on items with defined relationships; , and a data provision module that provides information generated by the data generation module to the storage unit 120. Here, the data generation module can parse the searched information and convert it into a standardized format while adding the classification to which the information belongs as hierarchical common code information. For example, if the information is about women's lotion, it may be common code information corresponding to women's products-cosmetics-lotion.

또한, 필요한 경우 데이터 생성모듈은 수집되는 개인정보를 익명 처리하고 식별정보는 암호화하거나 삭제하는 보안 관련 처리를 수행할 수도 있다. 한편, 탐색된 정보 중 회원정보는 각 온라인 쇼핑몰로부터 얻은 고유 정보이기 때문에 특정 온라인 쇼핑몰에서 수집된 회원정보를 다른 온라인 쇼핑몰에 제공하지 않는다. 그리고 특정 온라인 쇼핑몰에서 확인되는 항목이 다른 온라인 쇼핑몰에서는 확인되지 않을 수도 있으므로, 빅데이터 분석을 위해서 관계성을 설정한 항목들을 마련하고 그로부터 해당 웹사이트에 적합한 항목을 선택하여 마련된 포맷으로 정리한다. 예를 들어, 회원의 성별, 연령대, 거주지와 같은 항목들은 관련 항목에 대응되는 정보가 수집될 수도 있고 수집되지 않을 수도 있다. 따라서 이러한 경우 수집대상 기본 정보로서 성별, 연령대, 거주지 등을 관계성이 있는 항목으로 마련하고 이들 중에서 해당 온라인 쇼핑몰에서 얻어지는 정보를 대응되는 항목으로 설정할 수 있다. 이러한 항목 정보는 이후 분석 시 항목들 간 관계성에 따른 가치 분석이나 항목을 기준으로 하는 1:N 정보 생성에 따른 연관 분석 등에서 활용될 수 있으므로 그 포맷 설정은 중요한 부분이라 할 수 있으며, 본 발명의 실시예에서는 이러한 포맷 설정을 온라인 쇼핑몰의 특성을 반영하여 파싱할 수 있도록 함으로서 수집 대상의 특성에 최적화된 변환이 가능하게 된다.Additionally, if necessary, the data generation module may perform security-related processing such as anonymizing the collected personal information and encrypting or deleting identifying information. Meanwhile, since member information among the searched information is unique information obtained from each online shopping mall, member information collected from a specific online shopping mall is not provided to other online shopping malls. And since items confirmed in a specific online shopping mall may not be confirmed in other online shopping malls, items with established relationships are prepared for big data analysis, and items suitable for the website are selected from them and organized in a prepared format. For example, for items such as the member's gender, age group, and residence, information corresponding to the related items may or may not be collected. Therefore, in this case, gender, age group, residence, etc. can be prepared as relevant items as basic information to be collected, and among these, information obtained from the relevant online shopping mall can be set as the corresponding item. This item information can be used in subsequent analysis, such as value analysis based on relationships between items or correlation analysis based on 1:N information generation based on items, so setting the format can be said to be an important part, and can be said to be an important part of the practice of the present invention. In the example, by allowing these format settings to be parsed to reflect the characteristics of the online shopping mall, conversion optimized for the characteristics of the collection object is possible.

본 발명의 마케팅 관리 서버(100)를 구성하는 저장부(120)는 상기 수집부(110)를 통해 수집된 각종 정보를 저장하여 빅데이터를 구축하는 것으로, 상품 데이터베이스(DB), 쇼핑몰 데이터베이스(DB)를 포함하며, 선택적으로 방문페이지 데이터베이스(DB)를 포함하여 구성될 수 있다.The storage unit 120, which constitutes the marketing management server 100 of the present invention, stores various information collected through the collection unit 110 to build big data, including a product database (DB) and a shopping mall database (DB). ), and may optionally include a landing page database (DB).

상기 상품 DB는 상기 수집부(110)를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 연관된 상품별로 분류하여 저장하는 DB이다.The product DB is a DB that categorizes and stores structured information and unstructured information collected through the collection unit 110 by related product.

상기 쇼핑몰 DB는 각 온라인 쇼핑몰별로 수집된 상품 정보를 분류 식별자를 부가하고 온라인 쇼핑몰별로 분류하여 저장하는 DB이다.The shopping mall DB is a DB that stores product information collected for each online shopping mall by adding a classification identifier and classifying it for each online shopping mall.

상기 방문페이지 DB는 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰에 접속한 각 사용자 단말기(300)로부터 수집된 제2 비정형 정보로부터 상기 온라인 쇼핑몰을 방문하기 전에 방문한 웹 페이지의 목록을 저장하는 DB이다.The visited page DB is a DB that stores a list of web pages visited before visiting the online shopping mall from second unstructured information collected from each user terminal 300 connected to a business-affiliated online shopping mall.

필요에 따라, 저장부(120)는 상품 DB, 쇼핑몰 DB, 방문페이지 DB에 저장되지 않은 각종 정보를 크기에 따라 구분하여 여러 곳의 저장 장소에 저장하는 다양한 분산 저장 방식을 이용할 수 있으며, 바람직하게는 하둡 파일시스템(Hadoop Distributed File System, HDFS)을 이용한다. 보다 구체적으로, 저장부(120)는 정형화된 내부 정보가 아닌 다양한 결과 제공 포맷이나 제공 결과들(웹페이지, 문서, 게시판, 덧글 등)을 통합적으로 분석할 수 있도록 항목을 기준으로 규격화하고 검색된 내용을 종류별로 구분하기 위해서 분류 기준을 계층적 통합 코드로 구분한다. 그리고 수집부(110)는 자신의 변환 규칙에 맞추어 제공하는 포맷의 탐색 정보를 수집하고 그에 대한 통합 코드를 코드 데이터베이스에서 확인하여 분류 식별자를 부가하고 그 크기를 구분하여 저장부(120)에 분산하여 저장한다.If necessary, the storage unit 120 can use various distributed storage methods to classify various types of information not stored in the product DB, shopping mall DB, and landing page DB according to size and store them in various storage locations, preferably. uses the Hadoop Distributed File System (HDFS). More specifically, the storage unit 120 standardizes the searched content based on the item so that various result provision formats or provided results (web pages, documents, bulletin boards, comments, etc.), rather than standardized internal information, can be comprehensively analyzed. In order to classify by type, the classification criteria are divided into hierarchical integrated codes. Then, the collection unit 110 collects the search information of the format provided according to its conversion rules, checks the integrated code for it in the code database, adds a classification identifier, classifies the size, and distributes it to the storage unit 120. Save.

이를 위해, 저장부(120)는 수집된 정보를 각종 DB에 분산 저장하면서 분산 저장한 위치, 파일명, 그룹 코드, 입력 날짜 등에 대한 정보를 저장하는 메타데이터 데이터베이스와, 상기 메타데이터 데이터베이스에 정보를 제공하는 수집 에이전트모듈과, 수집되는 데이터의 크기에 따라 분할하여 저장하도록 하는 데이터 흐름 제어모듈을 더 포함할 수 있다.For this purpose, the storage unit 120 distributes the collected information in various DBs and provides a metadata database that stores information on the distributed storage location, file name, group code, input date, etc., and information to the metadata database. It may further include a collection agent module and a data flow control module that divides and stores the collected data according to the size.

본 발명의 마케팅 관리 서버(100)를 구성하는 광고대상 선정부(130)는 저장부(120)에 구축된 빅데이터를 분석하여 연령대 및 성별별로 맞춤형 상품을 추출하고, 상기 맞춤형 상품을 판매중인 온라인 쇼핑몰에 맞춤형 마케팅 서비스를 제공하는 것이다.The advertising target selection unit 130, which constitutes the marketing management server 100 of the present invention, analyzes the big data built in the storage unit 120 to extract customized products by age group and gender, and sells the customized products online. It provides customized marketing services to shopping malls.

이러한 광고대상 선정부(130)는 상기 비정형 데이터를 생성한 회원의 정형 데이터를 분석하여 상품별로 관심도가 높은 연령대 및 성별을 상기 상품 DB로부터 추출하고, 상기 연령대 및 성별을 기반으로 상품별 광고의 타겟 대상이 지정된 광고대상 정보를 생성하며, 상기 광고대상 정보가 생성된 상품을 판매상품으로 하는 제1 온라인 쇼핑몰을 상기 쇼핑몰 데이터베이스로부터 추출하여 상기 제1 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)로 광고대상 정보를 전송한다.This advertising target selection unit 130 analyzes the structured data of the member who generated the unstructured data, extracts the age group and gender with high interest for each product from the product DB, and targets the advertisement for each product based on the age group and gender. This designated advertising target information is generated, and a first online shopping mall selling products for which the advertising target information is generated is extracted from the shopping mall database and the advertising target information is transmitted to the operation server 200 of the first online shopping mall. do.

또한, 광고대상 선정부(130)는 상기 방문페이지 DB에 저장된 웹 페이지의 목록을 분석하여 소비자의 관심도가 높은 상품류를 선택하고, 상기 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 상품 중 상기 상품류에 대응되는 상품을 광고의 타겟 대상으로 지정하는 광고대상 정보를 생성하며, 상기 광고대상 정보를 상기 온라인 쇼핑몰로 전송하도록 구성될 수 있다.In addition, the advertising target selection unit 130 analyzes the list of web pages stored in the landing page DB to select products with high consumer interest, and selects products corresponding to the products sold in the online shopping mall. It may be configured to generate advertising target information that specifies the target object of the advertisement and transmit the advertising target information to the online shopping mall.

특정 양태로서, 본 발명에 따른 광고대상 선정부(130)는 항목 기반 가치 분석을 포함하는 다양한 분석 프로세스(분석 스크립트, 알고리즘, 설정 등)를 관리하는 분석 프로세스 모듈과, 상기 분석 프로세스 모듈의 각 분석 프로세스에 따라 분석을 자동적으로 수행하여 상품별로 관심도가 높은 연령대 및 성별을 산출하고 상품별 광고의 타겟 대상이 지정된 광고대상 정보를 생성하는 데이터 분석 모듈과, 상기 데이터 분석 모듈의 개별 분석 프로세스들을 등록, 갱신, 제거하고, 필요한 경우 코드 데이터베이스로부터 통합 코드 정보를 확인하여 데이터 분석 모듈에 제공하며, 데이터 분석 모듈이 분석한 결과(광고대상 정보)를 수집하여 저장부(120)에 기록하는 분석 제어 모듈을 포함한다.In a specific aspect, the advertising target selection unit 130 according to the present invention includes an analysis process module that manages various analysis processes (analysis scripts, algorithms, settings, etc.) including item-based value analysis, and each analysis of the analysis process module. A data analysis module that automatically performs analysis according to the process to calculate the age group and gender with high interest for each product and generates advertising target information for each product, and registers and updates individual analysis processes of the data analysis module. , removes, and, if necessary, checks the integrated code information from the code database and provides it to the data analysis module, and includes an analysis control module that collects the results (advertisement target information) analyzed by the data analysis module and records them in the storage unit 120. do.

상기 분석 제어 모듈은 효과적인 마케팅 분석을 위해서 항목 기준 연관성 분석에 의한 가치 분석을 포함하는 분석 프로세스들(조회, 정형과. 비정형의 연계분석, 통계분석, 텍스트 분석, 기계학습, 배치 분석, 데이터연관 관계 파악, 패턴 추출, 랭킹, 이슈 분석, 시기 분석, 연관어 분석, 상관 분석, 회귀 분석 등)을 이용하여 수집된 데이터를 분석한 후 그 결과를 저장부(120)에 저장하고, 저장부(120)에 기 저장된 이전 가치 분석 결과와 신규 분석된 가치 분석 결과를 항목을 기준으로 재분석하여 그 결과를 저장부(120)에 다시 저장한다.The analysis control module performs analysis processes (search, structured and unstructured linkage analysis, statistical analysis, text analysis, machine learning, batch analysis, data correlation) including value analysis by item-based correlation analysis for effective marketing analysis. After analyzing the collected data using identification, pattern extraction, ranking, issue analysis, timing analysis, related word analysis, correlation analysis, regression analysis, etc.), the results are stored in the storage unit 120, and the storage unit 120 ), the previously stored value analysis results and the newly analyzed value analysis results are reanalyzed based on the items and the results are stored again in the storage unit 120.

필요에 따라, 상기 마케팅 관리 서버(100)는 핵심상품 선정부(140), 구매상품 추천부(150), 공동구매부(160), 단말기정보 추출부(170) 중 어느 하나 이상을 더 포함하여 구성될 수 있다.If necessary, the marketing management server 100 further includes one or more of a core product selection unit 140, a purchase product recommendation unit 150, a group purchase unit 160, and a terminal information extraction unit 170. It can be.

본 발명의 마케팅 관리 서버(100)를 구성하는 핵심상품 선정부(140)는 임의의 제1 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품 중 다른 온라인 쇼핑몰과 비교해 가격 경쟁력이 있는 상품을 알려주는 것이다.The core product selection unit 140, which constitutes the marketing management server 100 of the present invention, informs of products that are price competitive compared to other online shopping malls among the products being sold in any first online shopping mall.

구체적으로, 상기 핵심상품 선정부(140)는 제1 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품을 다른 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품과 비교하여 가격 경쟁력이 있는 상품을 마케팅 강화 상품으로 선정하며, 상기 마케팅 강화 상품의 정보를 상기 제1 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)에 전송하는 역할을 수행한다.Specifically, the core product selection unit 140 compares products sold in the first online shopping mall with products sold in other online shopping malls and selects products with price competitiveness as marketing-enhanced products. It performs the role of transmitting information to the operation server 200 of the first online shopping mall.

본 발명의 마케팅 관리 서버(100)를 구성하는 구매상품 추천부(150)는 빅데이터를 분석하여 소비자의 관심도가 높은 추천상품을 선택하고, 상기 추천상품을 판매하지 않은 온라인 쇼핑몰에 추천상품의 정보를 제공하는 것이다.The purchase product recommendation unit 150, which constitutes the marketing management server 100 of the present invention, analyzes big data to select recommended products with high consumer interest, and provides recommended product information to online shopping malls that do not sell the recommended products. is to provide.

구체적으로, 상기 구매상품 추천부(150)는 수집부(110)를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 분석하여 기 설정된 기준 이상의 관심도를 갖는 상품을 추천상품으로 추출하고, 상기 쇼핑몰 DB를 분석하여 상기 추천상품의 상품 정보가 저장되지 않은 제2 온라인 쇼핑몰을 추출하며, 상기 제2 온라인 쇼핑몰 중 상기 추천상품과 매칭된 상품류 정보가 수집된 제3 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)에 상기 추천상품의 상품 정보를 제공하는 역할을 수행한다.Specifically, the purchase product recommendation unit 150 analyzes the structured and unstructured information collected through the collection unit 110 to extract products with a level of interest higher than a preset standard as recommended products, and analyzes the shopping mall DB to extract recommended products. A second online shopping mall in which product information of the recommended product is not stored is extracted, and the recommended product is sent to the operation server 200 of a third online shopping mall where product information matching the recommended product among the second online shopping malls is collected. Its role is to provide product information.

본 발명의 마케팅 관리 서버(100)를 구성하는 공동구매부(160)는 빅데이터를 분석하여 소비자의 관심도가 높은 추천상품을 선택하고, 상기 추천상품을 판매하는 온라인 쇼핑몰에 추천상품의 공동구매 기회를 제공하는 것이다. 이러한 공동구매부(160)는 구매력이 높지 않은 다수의 중소기업을 연계시켜 추천상품에 대한 구매수량을 늘려줌으로써 추천상품의 구입단가를 낮춰주는 기능을 제공한다.The group purchasing unit 160, which constitutes the marketing management server 100 of the present invention, analyzes big data to select recommended products with high consumer interest, and provides group purchasing opportunities for recommended products to online shopping malls selling the recommended products. It is provided. This group purchasing department 160 provides a function of lowering the purchase price of recommended products by linking a large number of small and medium-sized businesses that do not have high purchasing power to increase the purchase quantity of recommended products.

구체적으로, 상기 공동구매부(160)는 수집부(110)를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 분석하여 기 설정된 기준 이상의 관심도를 갖는 상품을 추천상품으로 추출하고, 상기 쇼핑몰 데이터베이스를 분석하여 상기 추천상품의 상품 정보가 저장된 온라인 쇼핑몰들을 추출하며, 상기 온라인 쇼핑몰들에 추천상품의 공동구매 참여를 문의하는 역할을 수행한다. 그리고 공동구매부(160)는 추천상품에 대한 공동구매의 참여를 요청한 온라인 쇼핑몰 목록을 생성하여 저장하며, 각 온라인 쇼핑몰의 구매요청 수량을 계산하여 총 구매수량을 저장한다.Specifically, the group purchasing unit 160 analyzes the structured and unstructured information collected through the collection unit 110 to extract products with a level of interest greater than a preset standard as recommended products, and analyzes the shopping mall database to recommend the products. It extracts online shopping malls where the product information of the product is stored and performs the role of inquiring about participation in group purchasing of recommended products from the online shopping malls. Additionally, the group purchasing unit 160 creates and stores a list of online shopping malls requesting participation in group purchasing of recommended products, calculates the purchase request quantity for each online shopping mall, and stores the total purchase quantity.

본 발명의 마케팅 관리 서버(100)를 구성하는 단말기정보 추출부(170)는 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰에 접속한 사용자 단말기(300)로부터 쿠키 정보를 수집하는 것으로, 사용자 단말기(300)에 설치된 어플리케이션 또는 운영서버(200)에 설치된 프로그램을 통해 쿠키 정보가 추출되면 이를 통신 네트워크를 통해 수집한다.The terminal information extraction unit 170, which constitutes the marketing management server 100 of the present invention, collects cookie information from the user terminal 300 connected to a business-affiliated online shopping mall, and is installed on the user terminal 300. When cookie information is extracted through an application or a program installed on the operating server 200, it is collected through a communication network.

구체적으로, 상기 단말기정보 추출부(170)는 마케팅 관리 서버(100)와 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰에 접속한 사용자 단말기(300)의 쿠키 정보 중 기 설정된 시간 이내에 생성된 쿠키 정보를 제2 비정형 정보로서 크롤링하고, 상기 제2 비정형 정보를 상기 저장부로 전송한다.Specifically, the terminal information extraction unit 170 extracts the cookie information generated within a preset time from among the cookie information of the user terminal 300 that accesses the online shopping mall business-affiliated with the marketing management server 100 into a second unstructured form. It crawls as information and transmits the second unstructured information to the storage unit.

이를 위해, 마케팅 관리 서비스를 제공받는 온라인 쇼핑몰은 회원 가입 시에 사용자 단말기(300)를 통해 생성된 쿠키 정보 중 온라인 쇼핑몰에 접속한 시점으로부터 미리 지정된 시간 이내에 생성된 쿠키 정보의 수집에 대한 권리를 미리 동의 받는다. 그리고 온라인 쇼핑몰은 접속한 사용자 단말기(300) 중 쿠키 정보의 수집에 동의한 사용자 단말기(300)의 쿠키 정보만을 수집한다.For this purpose, the online shopping mall that receives the marketing management service grants in advance the right to collect cookie information generated through the user terminal 300 within a predetermined time from the time of accessing the online shopping mall. Get consent. And, among the connected user terminals 300, the online shopping mall collects only cookie information from user terminals 300 that have agreed to the collection of cookie information.

도 1을 참조하면, 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템은 운영서버(200)를 포함한다.Referring to Figure 1, the marketing system utilizing big data of the present invention includes an operation server 200.

상기 운영서버(200)는 온라인 쇼핑몰의 웹사이트가 저장된 것으로, 통신 네트워크를 통해 업무적으로 제휴된 마케팅 관리 서버(100)에 연결된다.The operation server 200 stores the online shopping mall website and is connected to a business-affiliated marketing management server 100 through a communication network.

이러한 운영서버(200)는 가입된 회원의 정형 정보 및 비정형 정보가 저장되고, 판매중인 상품에 대한 상품 정보가 저장되며, 마케팅 관리 서버(100)의 요청에 따라 정형 정보, 비정형 정보, 상품 정보를 마케팅 관리 서버(100)로 제공한다.This operation server 200 stores structured information and unstructured information of registered members, stores product information about products being sold, and provides structured information, unstructured information, and product information at the request of the marketing management server 100. It is provided by the marketing management server (100).

또한, 운영서버(200)는 마케팅 관리 서버(100)로부터 제공된 광고대상 정보, 마케팅 강화 상품 정보, 추천상품 정보 등을 수신받는다.Additionally, the operation server 200 receives advertising target information, marketing-enhanced product information, recommended product information, etc. provided from the marketing management server 100.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 마케팅 서비스 시스템은 사용자 단말기(300)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the marketing service system according to the present invention includes a user terminal 300.

상기 사용자 단말기(300)는 통신 네트워크를 통해 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)에 접속하여 온라인 쇼핑몰에서 판매중인 상품을 구매하거나 검색하는 것으로, 일 실시 양태로서, 본 발명에 따른 사용자 단말기(300)는 온라인 쇼핑몰의 이용을 위해 운영서버(200)에 접속하는 경우, 운영서버(200)에 설치된 프로그램의 요청에 따라 자체 저장된 쿠키 정보를 상기 프로그램에 제공한다.The user terminal 300 connects to the operation server 200 of the online shopping mall through a communication network to purchase or search for products sold in the online shopping mall. In one embodiment, the user terminal 300 according to the present invention When accessing the operation server 200 to use an online shopping mall, self-stored cookie information is provided to the program at the request of the program installed on the operation server 200.

다른 실시 양태로서, 본 발명에 따른 사용자 단말기(300)는 온라인 쇼핑몰에서 제공한 어플리케이션을 통해 상기 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)에 접속하는 경우, 어플리케이션의 요청에 따라 자체 저장된 쿠키 정보를 어플리케이션을 통해 운영서버(200)나 마케팅 관리 서버(100)로 전송한다.In another embodiment, when the user terminal 300 according to the present invention connects to the operation server 200 of the online shopping mall through an application provided by the online shopping mall, the user terminal 300 stores its own cookie information through the application at the request of the application. It is transmitted to the operation server 200 or marketing management server 100.

이러한 사용자 단말기(300)는 온라인 쇼핑몰에 회원 가입을 위해 개별 식별기호(Identification Number : ID) 정보를 사용자로부터 입력받으며, 상기 ID 정보는 통신 네트워크를 통해 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)로 전송한다. 이때, ID 정보에는 사용자의 생년월일, 성별, 주소, 전화번호, 로그인을 위한 ID 및 비밀번호 등이 하나 이상 포함될 수 있다.This user terminal 300 receives individual identification number (ID) information from the user in order to register as a member of the online shopping mall, and transmits the ID information to the operation server 200 of the online shopping mall through a communication network. At this time, the ID information may include one or more of the user's date of birth, gender, address, phone number, ID and password for logging in, etc.

이러한 사용자 단말기(300)는 다수의 기지국과 기지국 제어기, 이동 통신 교환기 및 왑(WAP) 게이트웨이 등을 포함하는 무선 통신망과 인터넷 등의 유선 통신망을 통해 온라인 쇼핑몰에 접속할 수 있는 수단을 의미하며, 무선 단말기와 유선 단말기를 사용할 수 있다.This user terminal 300 refers to a means of accessing an online shopping mall through a wired communication network such as the Internet and a wireless communication network including a plurality of base stations, base station controllers, mobile communication exchanges, and WAP gateways, and is a wireless terminal. You can use a wired terminal.

이때, 무선 단말기로는 스마트폰, 테블릿 PC, 노트북 컴퓨터 등이 사용될 수 있으며, 유선 단말기로는 인터넷 접속 수단을 갖는 개인용 컴퓨터, 통신 단말기, 텔레비전, 유선전화 등이 사용될 수 있다.At this time, a smartphone, tablet PC, laptop computer, etc. can be used as a wireless terminal, and a personal computer, communication terminal, television, landline phone, etc. with an Internet connection can be used as a wired terminal.

도 3을 참조하면, 본 발명의 빅데이터를 활용한 마케팅시스템의 구현방법은 인터넷을 통해 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰로부터 각종 정보를 수집하는 정보 수집단계(S100)와, 상기 정보 수집단계를 통해 수집된 정보로 빅데이터를 구축하는 정보 저장단계(S200)와, 상기 빅데이터를 분석하여 광고대상 정보를 생성하는 정보 생성단계(S300), 및 상기 광고대상 정보를 매칭된 온라인 쇼핑몰로 전송하는 정보 전송단계(S400)를 포함한다.Referring to Figure 3, the method of implementing a marketing system using big data of the present invention includes an information collection step (S100) of collecting various information from a business-affiliated online shopping mall through the Internet, and through the information collection step. An information storage step (S200) of constructing big data from the collected information, an information generation step (S300) of analyzing the big data to generate advertising target information, and information transmitting the advertising target information to a matched online shopping mall. Includes a transmission step (S400).

상기 정보 수집단계(S100)에서는 마케팅 관리 서버(100)의 수집부(110)가 온라인 상에서 업무적으로 제휴된 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)에 접속하여 상기 온라인 쇼핑몰에 가입된 회원의 정형 정보 및 비정형 정보를 수집하고, 상기 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품의 상품 정보를 수집한다.In the information collection step (S100), the collection unit 110 of the marketing management server 100 connects to the operation server 200 of an online shopping mall with which it is business-affiliated online to collect stereotypical information and Collects unstructured information and collects product information on products being sold in the online shopping mall.

상기 정보 저장단계(S200)에서는 마케팅 관리 서버(100)의 저장부(120)가 상기 수집부(110)를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 연관된 상품별로 분류하여 상품 DB에 저장하고, 상기 상품 정보를 온라인 쇼핑몰별로 분류하여 쇼핑몰 DB에 저장한다.In the information storage step (S200), the storage unit 120 of the marketing management server 100 classifies the structured information and unstructured information collected through the collection unit 110 by related product and stores the product in the product DB. Information is classified by online shopping mall and stored in the shopping mall DB.

상기 정보 생성단계(S300)에서는 마케팅 관리 서버(100)의 광고대상 선정부(130)가 저장부를 통해 상기 비정형 데이터를 생성한 회원의 정형 데이터를 분석하여 상품별로 관심도가 높은 연령대 및 성별을 추출하고, 상기 연령대 및 성별을 기반으로 상품 별 광고의 타겟 대상으로 지정하며, 상기 상품별 광고의 타겟 대상이 지정된 광고대상 정보를 생성한다.In the information generation step (S300), the advertising target selection unit 130 of the marketing management server 100 analyzes the structured data of the member who created the unstructured data through the storage unit to extract the age group and gender with high interest for each product. , the target audience for advertisements for each product is designated based on the age group and gender, and advertising target information for each product is generated.

상기 정보 전송단계(S400)에서는 마케팅 관리 서버(100)의 광고대상 선정부(130)가 각 온라인 쇼핑몰마다 매칭된 상품별 광고대상 정보를 취합하여 상기 온라인 쇼핑몰의 운영서버(200)로 전송한다.In the information transmission step (S400), the advertising target selection unit 130 of the marketing management server 100 collects advertising target information for each product matched for each online shopping mall and transmits it to the operation server 200 of the online shopping mall.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템을 설명한다. 도 4는 본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템을 나타낸 계통도이고, 도 5는 본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템이 진행되는 과정을 나타낸 순서도이다.Hereinafter, a marketing system according to another embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Figure 4 is a flow chart showing the marketing system of another embodiment of the present invention, and Figure 5 is a flow chart showing the process of the marketing system of another embodiment of the present invention.

본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템은 1) 마케팅을 진행하고 2) BNPL 조건으로 상품을 판매하는 플랫폼(자체적으로 상품을 판매)을 운영하는 시스템일 수 있다.The marketing system of another embodiment of the present invention may be a system that 1) conducts marketing and 2) operates a platform that sells products under BNPL conditions (selling products on its own).

BNPL은 "Buy Now Pay Later"의 약자로서 신용카드가 없어도 선구매 후 결제가 가능한 결제서비스 시스템으로서, 뉴노멀 시대의 새로운 핀테크 산업(Fintech)의 떠오르는 결제수단이 되고 있다.BNPL, which stands for “Buy Now Pay Later,” is a payment service system that allows pre-purchase and payment without a credit card, and is becoming an emerging payment method in the new fintech industry (Fintech) in the new normal era.

이를 위해, 본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템은 유저 단말(1)과 네트워크(2)와 메인 서버(3)를 포함할 수 있다.To this end, the marketing system of another embodiment of the present invention may include a user terminal 1, a network 2, and a main server 3.

유저 단말(1)은 플랫폼을 이용하는 유저가 사용하는 단말기로서, 마케팅 시스템에 의해 운영되는 플랫폼과 관련한 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션이 제공되는 단말일 수 있다.The user terminal 1 is a terminal used by a user using the platform, and may be a terminal on which a web page, app page, program, or application related to the platform operated by the marketing system is provided.

유저 단말(1)은 네트워크(2)를 통하여 원격지의 메인 서버(3)에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 일 예로, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.The user terminal 1 may be implemented as a computer that can access the main server 3 at a remote location through the network 2, for example, a laptop or desktop equipped with navigation and a web browser. , laptop, etc.

상세하게, 유저 단말(1)은 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, 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 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 유저 단말(1)은 네트워크(2)를 통해 메인 서버(3)와 연결될 수 있다.In detail, the user terminal 1 is a wireless communication device that guarantees portability and mobility, and includes navigation, PCS (Personal Communication System), GSM (Global System for Mobile communications), PDC (Personal Digital Cellular), and 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 It may include, but is not limited to, all types of handheld wireless communication devices such as (smartphone), smartpad, tablet PC, etc. The user terminal (1) can be connected to the main server (3) through the network (2).

네트워크(2)는 유저 단말(1)과 메인 서버(3)와 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.The network 2 refers to a connection structure that allows information exchange between each node, such as the user terminal 1 and the main server 3. Examples of such networks include RF and 3rd Generation Partnership Project (3GPP) networks. , LTE (Long Term Evolution) network, 5GPP (5th Generation Partnership Project) 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 network, NFC network, satellite broadcasting network, analog broadcasting network, DMB (Digital Multimedia Broadcasting) network, etc., but are not limited thereto.

메인 서버(3)는 마케팅 시스템에 의해 운영되는 플랫폼의 관리자 서버로서, 마케팅 시스템과 관련한 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다.The main server 3 is a manager server of a platform operated by a marketing system and may be a server that provides web pages, app pages, programs, or applications related to the marketing system.

메인 서버(3)는 1) 마케팅 진행을 위한 "마케팅 서버(미도시)"와 2) BNPL 조건으로 상품을 판매하는 "판매 서버(미도시)"를 포함할 수 있다.The main server 3 may include 1) a “marketing server (not shown)” for marketing, and 2) a “sales server (not shown)” that sells products under BNPL conditions.

본 발명의 다른 실시예의 마케팅시스템이 진행되는 방법은 메인 서버(3)의 마케팅 서버에서 유저 단말(1)로부터 회원 정보를 수집하는 정보 수집단계(A100); 메인 서버(3)의 마케팅 서버에서 정보 수집단계를 통해 수집된 정보로 빅데이터를 구축하는 정보 저장단계(A200); 메인 서버(3)의 마케팅 서버가 빅데이터를 분석하여 광고대상 정보를 생성하는 정보 생성단계(A300); 유저 단말(1)이 메인 서버(3)의 판매 서버로 쇼핑 품목을 송신하는 단계(A400); 메인 서버(3)의 판매 서버가 유저 단말(1)로 쇼핑 품목을 분석하여 매칭되는 품목 리스트를 송신하는 단계(A500); 유저 단말(1)이 메인 서버(3)의 판매 서버로 품목 리스트 중에서 선택한 셀렉 품목 리스트를 송신하는 단계(A600); 메인 서버(3)의 판매 서버가 유저 단말(1)로 셀렉 리스트를 결제하기 위한 BNPL 조건을 송신하는 단계(A700); 유저 단말(1)이 BNPL 조건을 승인하고 전자계약을 체결하는 단계(A800);를 포함할 수 있다.The method of running the marketing system of another embodiment of the present invention includes an information collection step (A100) of collecting member information from the user terminal (1) in the marketing server of the main server (3); An information storage step (A200) of constructing big data with information collected through the information collection step in the marketing server of the main server (3); An information generation step (A300) in which the marketing server of the main server (3) analyzes big data and generates advertising target information; A step of the user terminal 1 transmitting shopping items to the sales server of the main server 3 (A400); A step (A500) in which the sales server of the main server (3) analyzes shopping items and transmits a list of matching items to the user terminal (1); A step (A600) of the user terminal 1 transmitting a selection item list selected from the item list to the sales server of the main server 3; A step in which the sales server of the main server (3) transmits BNPL conditions for paying for the select list to the user terminal (1) (A700); It may include a step (A800) in which the user terminal 1 approves the BNPL conditions and concludes an electronic contract.

메인 서버(3)의 마케팅 서버에서 유저 단말(1)로부터 회원 정보를 수집하는 정보 수집단계(A100) 에서는 메인 서버(3)의 마케팅 서버가 유저 단말(1)로부터 회원 정보를 수집하는 단계일 수 있으며, 회원 정보는 회원의 나이, 성별, 거주지, 상품 페이지 접속 정보(특정 상품 품목 웹페이지에 접속한 시간) 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.In the information collection step (A100) in which the marketing server of the main server (3) collects member information from the user terminal (1), the marketing server of the main server (3) may collect member information from the user terminal (1). Member information may include, but is not limited to, the member's age, gender, residence, product page access information (time of access to a specific product item web page), etc.

메인 서버(3)의 마케팅 서버에서 정보 수집단계를 통해 수집된 정보로 빅데이터를 구축하는 정보 저장단계(A200) 에서는 메인 서버(3)의 마케팅 서버가 수집된 회원 정보를 연관된 상품의 품목별로 분류하여 저장할 수 있다. 일 예로, 메인 서버(3)의 마케팅 서버는 회원 정보의 상품 페이지 접속 정보를 분석하여 회원이 특정 상품 품목 웹페이지에 접속하는 시간이 긴 경우 해당 회원을 해당 상품 품목에 대해 관심도가 높은 것으로 저장할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.In the information storage step (A200), which builds big data with the information collected through the information collection step in the marketing server of the main server (3), the marketing server of the main server (3) classifies the collected member information by item of related product. You can save it. For example, the marketing server of the main server 3 may analyze the product page access information of the member information and, if the member accesses the web page of a specific product item for a long time, store the member as having a high level of interest in the product item. However, it is not limited to this.

메인 서버(3)의 마케팅 서버가 빅데이터를 분석하여 광고대상 정보를 생성하는 정보 생성단계(A300) 에서는 메인 서버(3)의 마케팅 서버가 회원 정보를 분석하여 상품 품목별로 관심도가 높은 연령대 및 성별을 추출하고, 상기 연령대 및 성별을 기반으로 상품 별 광고의 타겟 대상(타겟 유저)을 지정하는 광고대상 정보를 생성하고, 광고대상 정보를 이용하여 유저 단말(1)에게 광고를 제공할 수 있다.In the information generation step (A300), where the marketing server of the main server (3) analyzes big data and generates advertising target information, the marketing server of the main server (3) analyzes member information and determines the age group and gender with high interest for each product item. Extract, generate advertising target information that specifies the target audience (target user) of advertisements for each product based on the age group and gender, and provide advertisements to the user terminal 1 using the advertising target information.

유저 단말(1)이 메인 서버(3)의 판매 서버로 쇼핑 품목을 송신하는 단계(A400) 는 유저가 플랫폼 관리자에게 자신이 구매하고자하는 상품의 품목에 대한 정보를 송신하는 단계일 수 있다. 일 예로, 쇼핑 품목은 쿠션, 베개, 메트 등의 생활용품서부터 티셔츠, 귀금속 액세서리 등의 의류까지 다양할 수 있으며, 이커머스 플랫폼에서 구매할 수 있는 모든 종류의 품목을 아우르는 개념일 수 있으며, 특정 품목에 한정되지 않는다. The step (A400) of the user terminal 1 transmitting a shopping item to the sales server of the main server 3 may be a step in which the user transmits information about the item of the product he or she wishes to purchase to the platform manager. For example, shopping items can range from daily necessities such as cushions, pillows, and mats to clothing such as T-shirts and jewelry accessories, and can encompass all types of items that can be purchased on an e-commerce platform, and can be applied to specific items. It is not limited.

메인 서버(3)의 판매 서버가 유저 단말(1)로 쇼핑 품목을 분석하여 매칭되는 품목 리스트를 송신하는 단계(A500) 는 플랫폼의 메인 서버(3)의 판매 서버에서 셀러 또는 관리자 등에 의해 등록되며 데이터베이스에 기설정되어 특정 품목과 맵핑되어있는 품목 리스트 중에서 유저 단말(1)로부터 요청된 쇼핑 품목과 매칭되는 품목 리스트를 유저 단말(1)에 제공하는 단계일 수 있다. The step (A500) in which the sales server of the main server (3) analyzes the shopping items to the user terminal (1) and transmits a list of matching items is registered by the seller or administrator on the sales server of the main server (3) of the platform. This may be a step of providing the user terminal 1 with a list of items matching the shopping item requested from the user terminal 1 among the list of items preset in the database and mapped to a specific item.

한편, 메인 서버(3)의 판매 서버는 쇼핑 품목을 분석하여 유저 단말(1)에 팝업 영상(일 예로, 라이브커머스 영상)을 제공함으로써 품목 리스트를 송신할 수 있다. 즉, 메인 서버(3)의 판매 서버는 관리자 또는 셀러에 의해 각각의 품목에 대한 라이브커머스 영상을 수신받아 품목 리스트와 매칭되는 라이브커머스 영상을 유저에게 제공할 수 있고, 유저는 영상매체에 의해 자신이 구매하고자 하는 품목에 대한 상세 정보를 파악하여 셀렉할 수 있는 장점이 있다(유저 편의성 향상).Meanwhile, the sales server of the main server 3 may transmit the item list by analyzing shopping items and providing a pop-up video (for example, a live commerce video) to the user terminal 1. In other words, the sales server of the main server (3) can receive the live commerce video for each item by the manager or seller and provide the user with the live commerce video that matches the item list, and the user can use the video media to view the live commerce video for each item. This has the advantage of being able to select an item by obtaining detailed information about the item you wish to purchase (improved user convenience).

또한, 메인 서버(3)의 판매 서버가 라이브커머스 영상을 NFT화하여 유저 단말(1)에 소유지분을 전자계약 형식으로 분배할 수 있다. NFT(Non-Fungible Token; 대체 불가능한 토큰)는 희소성을 갖는 디지털 자산을 대표하는 토큰을 의미하며 블록체인의 토큰을 다른 토큰으로 대체하는 것이 불가능한 가상자산을 의미한다. NFT는 가상자산에 희소성과 유일성이란 가치를 부여할 수 있기 때문에 최근 디지털 예술품, 온라인 스포츠, 게임 아이템 거래 분야 등을 중심으로 그 영향력이 급격히 높아지고 있는 실정이다.In addition, the sales server of the main server (3) can convert the live commerce video into NFT and distribute the ownership stake to the user terminal (1) in the form of an electronic contract. NFT (Non-Fungible Token) refers to a token representing a digital asset with scarcity and a virtual asset that makes it impossible to replace a blockchain token with another token. Because NFTs can add the value of scarcity and uniqueness to virtual assets, their influence has recently been rapidly increasing, especially in the areas of digital art, online sports, and game item trading.

나아가 이에 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템에서는 라이브커머스 영상 외에도 플랫폼을 운영하면서 발생하는 모든 컨텐츠 IP(Content Intellectual Property; 컨텐츠 지식재산)를 NFT화하여 유저와 공동소유 형태로 분배할 수 있다. 컨텐츠 IP는 컨텐츠를 기반으로 다양한 장르 확장과 부가 사업을 가능하게 하는 일련의 지식재산권 묶음(Portfolio)으로서, 종래에는 컨텐츠 IP를 저작권과 상표권을 권리의 법적 기반으로 삼아 라이선싱 방식으로 수익모델을 창출하였다.Furthermore, it is not limited to this, and in the marketing system of another embodiment of the present invention, in addition to the live commerce video, all content IP (Content Intellectual Property) generated while operating the platform can be converted into NFT and distributed in the form of joint ownership with users. You can. Content IP is a portfolio of intellectual property rights that enables expansion of various genres and additional businesses based on content. Previously, content IP was used as a legal basis for copyright and trademark rights to create a revenue model through licensing. .

상술한 바에 따르면, 본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템에서는 플랫폼의 운영과정에서 생성되는 다양한 히스토리 컨텐츠를 종래의 저작권과 상표권으로 관리하는 것 외에 NFT화하여 유저에게 분배하는 새로운 비즈니스 모델을 창출함과 동시에, 이를 수익 목적으로 삼지 않고 유저와 공동소유 형태로 분배함으로써 유저의 소속감과 충성도가 높아지는 장점이 있다.According to the above, in the marketing system of another embodiment of the present invention, in addition to managing various history contents generated during the operation of the platform with conventional copyright and trademark rights, a new business model is created by converting them into NFTs and distributing them to users. , it has the advantage of increasing users' sense of belonging and loyalty by distributing it in the form of joint ownership with users rather than using it for profit purposes.

유저 단말(1)이 메인 서버(3)의 판매 서버로 품목 리스트 중에서 선택한 셀렉 품목 리스트를 송신하는 단계(A600) 는 유저가 플랫폼에서 제공하는 품목 리스트를 판단하여 그 중에서 자신이 구매하고자 하는 품목을 선택하는 단계일 수 있다. In the step (A600) of the user terminal (1) transmitting a list of selection items selected from the item list to the sales server of the main server (3), the user determines the list of items provided by the platform and selects the item he or she wants to purchase among them. This may be a stage of choice.

메인 서버(3)의 판매 서버가 유저 단말(1)로 셀렉 품목을 결제하기 위한 BNPL 조건을 송신하는 단계(A700) 는 플랫폼 관리자가 유저가 선택한 품목에 대한 BNPL 조건을 제시하는 단계일 수 있다. The step (A700) in which the sales server of the main server 3 transmits the BNPL conditions for paying for the selected item to the user terminal 1 may be a step in which the platform manager presents the BNPL conditions for the item selected by the user.

본 발명의 다른 실시예의 마케팅 시스템에서는 별도의 신용조건을 고려하지 않고 후불결제를 진행하여 연체료가 발생하는 리스크가 높은 BNPL 조건을 합리적으로 설정하기 위해 아래와 같은 프로세스로 BNPL 조건을 제시할 수 있다.In the marketing system of another embodiment of the present invention, BNPL conditions can be presented through the process below to reasonably set BNPL conditions with a high risk of incurring late fees by performing deferred payment without considering separate credit conditions.

먼저, 메인 서버(3)의 판매 서버는 대상 유저(현재 유저 단말기를 이용하여 품목을 구매하고자 하는 유저)의 성별과 나이와 거주지역과 월소득과 과거 계약을 체결한 복수의 유저(과거 유저 단말기를 이용하여 품목을 구매하고자 하는 유저)의 성별과 나이와 거주지역과 월소득을 비교하여 복수의 비교 유저를 선별할 수 있다(상술한 대상 유저와 과거의 복수의 유저의 정보는 플랫폼 가입 시 요청되며 메인 서버의 데이터베이스에 기록).First, the sales server of the main server (3) records the gender, age, residential area, and monthly income of the target user (user who wants to purchase an item using the current user terminal) and multiple users who have entered into a past contract (past user terminal). You can select multiple comparative users by comparing the gender, age, residential area, and monthly income of the user who wants to purchase the item (the information of the above-mentioned target users and past multiple users is requested when signing up for the platform and is provided on the main page). recorded in the server's database).

이 경우, 메인 서버(3)의 판매 서버는 대상 유저와 과거 계약을 체결한 복수의 유저의 정보를 인공지능 유사 카테고리 분류 알고리즘을 이용하여 대상 유저와 개인 정보의 유사도가 높은 복수의 비교 유저를 선별할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 학습된 인공지능이 아닌 기설정된 소프트웨어 프로그램을 이용하여 대상 유저와 과거 계약을 체결한 복수의 유저의 개인 정보를 매칭하여 대상 유저와 동일한 범위에 있는 복수의 비교 유저를 선별할 수 있다.In this case, the sales server of the main server (3) uses the information of multiple users who have entered into past contracts with the target user using an artificial intelligence similar category classification algorithm to select a plurality of comparison users with high similarity in personal information to the target user. It can be done, but is not limited to this, by matching the personal information of multiple users who have entered into past contracts with the target user using a preset software program rather than learned artificial intelligence, and comparing multiple items in the same range as the target user. Users can be selected.

그 다음, 메인 서버(3)의 판매 서버는 대상 유저의 쇼핑 품목과 복수의 비교 유저의 쇼핑 품목이 동일한 비율을 기준으로 대상 유저의 쇼핑 품목의 유행 여부를 판단하고, 대상 유저의 셀렉 품목과 복수의 비교 유저의 셀렉 품목이 동일한 비율을 기준으로 대상 유저의 셀렉 품목의 인기 여부를 판단할 수 있다.Next, the sales server of the main server 3 determines whether the target user's shopping item is popular based on the same ratio between the target user's shopping item and the shopping items of a plurality of comparison users, and The popularity of the target user's selected items can be determined based on the ratio of the selected items of the comparison users being the same.

즉, 플랫폼에서는 1) 복수의 비교 유저의 총 쇼핑 품목(유저가 구매하고자 하는 상품)에서 대상 유저의 쇼핑 품목과 동일한 쇼핑 품목의 비율이 기설정된 특정 값(일 예로, 30%) 이상인 경우, 해당 쇼핑 품목이 대상 유저와 동종의 유저 집단에서 유행하는 상품이라고 판단하여 유행 상품으로 정의할 수 있고, 2) 복수의 비교 유저의 총 쇼핑 품목에서 대상 유저의 쇼핑 품목과 동일한 쇼핑 품목의 비율이 기설정된 특정 값 미만인 경우, 해당 쇼핑 품목이 대상 유저와 동종의 유저 집단에서 비유행하는 상품이라고 판단할 수 있다.That is, in the platform, 1) if the ratio of shopping items that are the same as the target user's shopping items in the total shopping items (products that the user wants to purchase) of multiple comparison users is more than a certain preset value (for example, 30%), A shopping item can be defined as a trending product by determining that it is a trendy product in the same user group as the target user, and 2) the ratio of shopping items that are the same as the target user's shopping items among the total shopping items of multiple comparison users is preset. If it is less than a certain value, it can be determined that the shopping item is a product that is not trending in the same group of users as the target user.

또한, 플랫폼에서는 1) 복수의 비교 유저의 총 셀렉 품목(플랫폼에서 유저에게 추천하고 유저가 선택한 실제 판매하는 상품)에서 대상 유저의 셀렉 품목과 동일한 셀렉 품목의 비율이 기설정된 특정 값(일 예로, 30%) 이상인 경우, 해당 셀렉 품목이 대상 유저와 동종의 유저 집단에서 많이 팔리는 인기있는 판매 상품이라고 판단하여 인기 상품으로 정의할 수 있고, 2) 복수의 비교 유저의 총 셀렉 품목에서 대상 유저의 셀렉 품목과 동일한 셀렉 품목의 비율이 기설정된 특정 값 미만인 경우, 해당 셀렉 품목이 대상 유저와 동종의 유저 집단에서 많이 팔리지 않는 비인기있는 판매 상품이라고 판단하여 비인기 상품으로 정의할 수 있다.In addition, in the platform, 1) the ratio of selected items that are the same as the target user's selected items among the total selected items (products recommended to the user on the platform and actually sold by the user) of multiple comparison users is set to a certain preset value (for example, 30%) or more, the selected item can be defined as a popular product as it is judged to be a popular product that is sold a lot in the same group of users as the target user, and 2) the target user's selection from the total selected items of multiple comparison users If the ratio of selected items identical to an item is less than a certain preset value, the selected selected item may be determined to be an unpopular selling product that is not widely sold in the same group of users as the target user, and may be defined as an unpopular product.

이 경우, 쇼핑 품목은 셀렉 품목보다 상위 카테고리에 있는 상품일 수 있으며, 일 예로, 쇼핑 품목이 티셔츠라면 셀렉 품목은 A사의 a디자인의 반팔티, B사의 b디자인의 반팔티 등일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.In this case, the shopping item may be a product in a higher category than the selected item. For example, if the shopping item is a t-shirt, the selected item may be a short-sleeved t-shirt in design A of company A, a short-sleeved t-shirt in design b of company B, etc., but this is limited to this. It doesn't work.

그 다음, 메인 서버(3)의 판매 서버에서는 대상 유저의 쇼핑 품목의 유행 여부와 대상 유저의 셀렉 품목의 인기 여부를 기준으로 BNPL 조건의 선지급 금액 비율을 결정할 수 있다.Next, the sales server of the main server 3 can determine the rate of advance payment under BNPL conditions based on whether the target user's shopping item is popular and the target user's selected item is popular.

상세하게, 메인 서버(3)의 판매 서버는 1) 대상 유저의 쇼핑 품목이 유행이고 셀렉 품목이 인기인 경우, 선지급 금액 비율이 없는 BNPL 조건(전통적인 해석으로의 BNPL 조건; 선구매 후결제)을 설정할 수 있으며(대상 유저의 쇼핑 품목이 유행 상품이고 셀렉 품목이 인기 상품인 경우, 다른 플랫폼에서도 쉽게 찾아볼 수 있고 더 좋은 조건으로 판매할 수 있는 확률이 높으므로 선지급 금액 비율이 없는 대상 유저에게 유리한 BNPL 조건을 제시), 2) 대상 유저의 쇼핑 품목이 유행이고 셀렉 품목이 비인기인 경우와 대상 유저의 쇼핑 품목이 비유행이고 셀렉 품목이 인기인 경우, 선지급 금액 비율이 낮은 BNPL 조건(새로운 종류의 BNPL 조건; 선일부 납부 후결제)을 설정하고(대상 유저의 쇼핑 품목과 셀렉 품목 중 어느 하나만 유행 상품이고 인기 상품인 경우, 다른 플랫폼에서도 쉽게 찾아볼 수 없을 확률이 높으므로 선지급 금액 비율이 낮은 비율로 존재하는 대상 유저에게 유리하지도 불리하지도 않은 BNPL 조건을 제시), 3) 대상 유저의 쇼핑 품?遲? 비유행이고 셀렉 품목이 비인기인 경우, 선지급 금액 비율이 높은 BNPL 조건(새로운 종류의 BNPL 조건; 선일부 납부 후결제)을 설정할 수 있다(대상 유저의 쇼핑 품목이 비유행 상품이고 셀렉 품목이 비인기 상품인 경우 다른 플랫폼에서 찾아보기 힘들 확률이 높으므로 선지급 금액 비율이 높은 비율로 존재하는 플랫폼 관리자에게 유리하고 대상 유저에게 불리한 BNPL 조건을 제시).In detail, the sales server of the main server (3) sets up a BNPL condition (BNPL condition in the traditional interpretation; pre-purchase, later payment) with no prepayment amount ratio if the target user's shopping item is trendy and the selected item is popular. (If the target user's shopping item is a trendy product and the selected item is a popular product, it can be easily found on other platforms and there is a high probability that it can be sold at better conditions, so BNPL is advantageous to the target user without an advance payment ratio. conditions), 2) When the target user's shopping items are trendy and the select items are unpopular, and when the target user's shopping items are not trendy and the select items are popular, BNPL conditions with a low prepayment amount ratio (a new type of BNPL) Conditions (payment in advance, payment later) are set (if only one of the target user's shopping items or selected items is a trendy product and a popular product, there is a high probability that it cannot be easily found on other platforms, so the prepayment amount ratio is set at a low rate. Presenting BNPL conditions that are neither advantageous nor unfavorable to existing target users), 3) Target user's shopping items? If the item is not trendy and the selected item is unpopular, you can set up a BNPL condition (a new type of BNPL condition; pay in advance, pay later) with a high prepayment ratio (if the target user's shopping item is a non-trending item and the selected item is an unpopular item) In this case, it is highly likely that it will be difficult to find on other platforms, so it presents BNPL conditions that are advantageous to the platform manager with a high rate of prepaid amount and unfavorable to the target users).

나아가 메인 서버(3)의 판매 서버는 대상 유저와 동일한 셀렉 상품을 선택하여 전자계약을 체결한 복수의 비교 유저의 완납 비율과 납부 중인 비율과 연체 중인 비율을 기준으로 대상 유저에게 상호 다른 상환기간을 제시할 수 있다. 먼저, 메인 서버(3)의 판매 서버는 1) 대상 유저와 동일한 셀렉 상품을 선택한 복수의 비교 유저 중에서 완납 비율이 특정값 이상(일 예로, 50% 이상)인 경우 납부 중인 비율과 연체 중인 비율에 관계가 없이, 결제금액의 상환기간이 짧은 BNPL 조건을 설정할 수 있으며(대상 유저와 동종의 유저 집단이 셀렉 상품에 대한 결제에 큰 무리가 없다고 판단하여 상환기간을 짧게 설정), 2) 대상 유저와 동일한 셀렉 상품을 선택한 복수의 비교 유저 중에서 완납 비율이 특정값 미만이고 납부 중인 비율이 특정값 이상(일 예로, 30% 이상)인 경우 연체 중인 비율에 관계가 없이 결제금액의 상환기간이 중간인 BNPL 조건을 설정할 수 있으며(대상 유저와 동종의 유저 집단이 셀렉 상품에 대한 결제에 무리가 없다고 판단하여 상환기간을 중간으로 설정), 3) 대상 유저와 동일한 셀렉 상품을 선택한 복수의 비교 유저 중에서 완납 비율이 특정값 미만이고 납부 중인 비율이 특정값 미만이고 연체 중인 비율이 특정값 이상(일 예로, 20% 이상)인 경우, 셀렉 상품이 비인기상품이면 결제금액의 상환기간이 중간인 BNPL 조건을 설정할 수 있고 셀렉 상품이 인기상품이면 결제금액의 상환기간이 긴 BNPL 조건을 설정할 수 있다(대상 유저와 동종의 유저 집단이 셀렉 상품에 대한 결제에 어려움을 느낀다고 판단하여 원칙적으로 결제금액의 상환기간이 긴 BNPL 조건을 설정하지만, 셀렉 상품이 비인기 상품인 경우 유저가 다른 플랫폼을 이용할 확률이 낮고 연체 중인 비율이 증가하더라도 전체적인 플랫폼 운영에 차질이 없으므로 결제금액의 상환기간이 중간인 BNPL조건을 설정).Furthermore, the sales server of the main server (3) selects the same selection product as the target user and provides different repayment periods to the target user based on the full payment ratio, payment ratio, and delinquent ratio of multiple comparison users who entered into an electronic contract. can be presented. First, the sales server of the main server (3) 1) If the full payment ratio among multiple comparison users who selected the same selection product as the target user is more than a certain value (for example, 50% or more), the payment ratio and the delinquent ratio are added. Regardless of the relationship, BNPL conditions with a short repayment period of the payment amount can be set (the repayment period is set short as the target user and the same group of users are judged to have no difficulty in paying for the selected product), 2) the target user and Among multiple comparison users who selected the same selection product, if the full payment ratio is below a certain value and the in-payment ratio is above a certain value (e.g., 30% or more), BNPL has a medium repayment period of the payment amount regardless of the overdue ratio. Conditions can be set (the repayment period is set to the middle as it is judged that there will be no problem for the target user and the same group of users to pay for the select product), and 3) the full payment rate among multiple comparison users who selected the same select product as the target user If it is less than this specific value, the percentage being paid is less than the certain value, and the percentage in arrears is more than a certain value (for example, 20% or more), and the selected product is an unpopular product, you can set a BNPL condition in which the repayment period of the payment amount is medium. If the selected product is a popular product, you can set BNPL conditions with a long repayment period of the payment amount (it is determined that the target user and the same group of users have difficulty paying for the selected product, so in principle, BNPL with a long repayment period of the payment amount Conditions are set, but if the selected product is an unpopular product, the probability of users using another platform is low, and even if the rate of delinquency increases, the overall platform operation is not disrupted, so BNPL conditions are set with a medium repayment period of the payment amount).

유저 단말(1)이 BNPL 조건을 승인하고 전자계약을 체결하는 단계(A800) 는 유저가 플랫폼에서 제시한 BNPL 조건을 검토하고 승인하여 해당 조건으로 해당 품목을 구매하는 전자계약을 체결하는 단계일 수 있다. The step (A800) in which the user terminal (1) approves the BNPL conditions and concludes an electronic contract may be a step in which the user reviews and approves the BNPL conditions presented by the platform and concludes an electronic contract to purchase the item under those conditions. there is.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Above, embodiments of the present invention have been described with reference to the attached drawings, but those skilled in the art will understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing its technical idea or essential features. You will be able to understand it. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive.

Claims (5)

온라인 쇼핑몰의 운영서버에 접속하여 상기 온라인 쇼핑몰에 가입된 회원의 정형 정보 및 비정형 정보를 수집하며, 상기 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품의 상품 정보를 운영서버로부터 수집하는 수집부;
상기 수집부를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 연관된 상품별로 분류하여 저장하는 상품 데이터베이스와, 각 온라인 쇼핑몰별로 수집된 상품 정보를 온라인 쇼핑몰별로 분류하여 저장하는 쇼핑몰 데이터베이스가 구비된 저장부; 및
상기 비정형 데이터를 생성한 회원의 정형 데이터를 분석하여 상품별로 관심도가 높은 연령대 및 성별을 상기 상품 데이터베이스로부터 추출하고, 상기 연령대 및 성별을 기반으로 상품별 광고의 타겟 대상이 지정된 광고대상 정보를 생성하며, 상기 광고대상 정보가 생성된 상품을 판매상품으로 하는 제1 온라인 쇼핑몰을 상기 쇼핑몰 데이터베이스로부터 추출하여 상기 제1 온라인 쇼핑몰의 운영서버로 광고대상 정보를 전송하는 광고대상 선정부를 포함하는 빅데이터를 활용한 마케팅시스템.
a collection unit that accesses the operation server of the online shopping mall to collect structured and unstructured information of members registered with the online shopping mall, and collects product information of products being sold in the online shopping mall from the operation server;
A storage unit equipped with a product database that classifies and stores the structured information and unstructured information collected through the collection unit by related products, and a shopping mall database that categorizes and stores product information collected for each online shopping mall by online shopping mall; and
By analyzing the structured data of the member who created the unstructured data, the age group and gender with high interest for each product are extracted from the product database, and based on the age group and gender, advertising target information for each product is created, Using big data, it includes an advertising target selection unit that extracts a first online shopping mall selling products for which the advertising target information is generated from the shopping mall database and transmits the advertising target information to the operation server of the first online shopping mall. Marketing system.
제1항에 있어서,
상기 비정형 정보는 장바구니에 저장된 상품 정보, 온라인 쇼핑몰의 상품 페이지 접속정보, 온라인 쇼핑몰에 입력한 검색 키워드 정보, 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 활용한 마케팅시스템.
According to paragraph 1,
The unstructured information is a marketing system utilizing big data, characterized in that it includes any one or more of product information stored in the shopping cart, product page access information of an online shopping mall, and search keyword information entered into an online shopping mall.
제2항에 있어서,
상기 상품 페이지 접속정보는 3초 내지 5초 이상의 페이지별 체류시간을 갖는 상품 페이지 접속정보인 것을 특징으로 하는 빅데이터를 활용한 마케팅시스템.
According to paragraph 2,
A marketing system utilizing big data, wherein the product page access information is product page access information with a retention time for each page of 3 to 5 seconds or more.
제1항에 있어서,
제1 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품을 다른 온라인 쇼핑몰에서 판매 중인 판매상품과 비교하여 가격 경쟁력이 있는 상품을 마케팅 강화 상품으로 선정하여 상기 제1 온라인 쇼핑몰의 운영서버에 전송하는 핵심상품 선정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 활용한 마케팅시스템.
According to paragraph 1,
It further includes a core product selection unit that compares products sold in the first online shopping mall with products sold in other online shopping malls to select products with price competitiveness as marketing-enhanced products and transmits them to the operation server of the first online shopping mall. A marketing system using big data that is characterized by:
제1항에 있어서,
상기 수집부는 상기 운영서버를 통해 온라인 쇼핑몰에서 판매하는 상품류 정보를 수집하고,
상기 수집부를 통해 수집된 정형 정보와 비정형 정보를 분석하여 기 설정된 기준 이상의 관심도를 갖는 상품을 추천상품으로 추출하고, 상기 쇼핑몰 데이터베이스를 분석하여 상기 추천상품의 상품 정보가 저장되지 않은 제2 온라인 쇼핑몰을 추출하며, 상기 제2 온라인 쇼핑몰 중 상기 추천상품과 매칭된 상품류 정보가 수집된 제3 온라인 쇼핑몰의 운영서버에 상기 추천상품의 상품 정보를 제공하는 구매상품 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 빅데이터를 활용한 마케팅시스템.According to paragraph 1,
The collection unit collects information on products sold at online shopping malls through the operation server,
By analyzing the structured and unstructured information collected through the collection unit, products with a level of interest higher than a preset standard are extracted as recommended products, and the shopping mall database is analyzed to create a second online shopping mall where product information for the recommended products is not stored. and a purchase product recommendation unit that provides product information of the recommended product to an operation server of a third online shopping mall where product information matching the recommended product of the second online shopping mall is collected. Marketing system using data.