KR20240080503A

KR20240080503A - System and method of recommending product and service

Info

Publication number: KR20240080503A
Application number: KR1020220163924A
Authority: KR
Inventors: 조우형
Original assignee: 조우형
Priority date: 2022-11-30
Filing date: 2022-11-30
Publication date: 2024-06-07

Abstract

본 발명은 상품 서비스 추천 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 상품 구매자의 니즈에 부합되는 상품을 추천하고, 선호도에 다른 재고 소진율을 예측하여 재고를 보충하며, 상품과 관련된 설치, 조립, 장애 보수 또는 사용법 설명등과 같은 무형의 서비스 이용자에게 효율적인 서비스를 제공하도록, 판매 대상 상품(110)의 정보를 수집하여 상품정보(100)를 데이터베이스(DB)에 저장하는 상품정보 수집단계(S100);와 상기 상품(110)을 구매했거나, 구매를 희망하는 구매자 정보(200)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매자정보 수집단계(S200);와 상기 상품(110)의 구매정보(300)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매정보 수집단계(S300);와 상기 구매정보(300)를 기초로 상기 상품(110)에 관련된 설치 또는 장애처리 서비스 이용정보(400)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 서비스 정보 수집단계(S400);와 상기 구매정보(300), 상기 구매자 정보(200) 및 상기 서비스 이용정보(400)를 이용하여 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 상기 상품(110) 또는 서비스 이용을 추천하는 추천정보(500)를 추천하는 추천 단계(S500);를 포함하는 상품 서비스 추천 시스템 및 방법을 개시한다. The present invention relates to a product service recommendation system and method. More specifically, the present invention relates to a product service recommendation system and method. More specifically, it recommends products that meet the needs of product buyers, replenishes inventory by predicting inventory exhaustion rates depending on preferences, and installation, assembly, and failure related to products. A product information collection step (S100) of collecting information on products for sale (110) and storing the product information (100) in a database (DB) to provide efficient services to users of intangible services such as maintenance or instructions on how to use them. and a buyer information collection step (S200) of collecting buyer information 200 who has purchased or wishes to purchase the product 110 and storing it in the database (DB); and purchase information 300 of the product 110 A purchase information collection step (S300) of collecting and storing in the database (DB); and collecting installation or troubleshooting service usage information (400) related to the product (110) based on the purchase information (300) A service information collection step (S400) of storing in a database (DB); and the purchase information (300), the buyer information (200), and the service use information (400) are used to remind the person wishing to purchase the product (110). Disclosed is a product and service recommendation system and method including a recommendation step (S500) of recommending recommendation information 500 for recommending use of a product 110 or service.

Description

상품 및 서비스 추천 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD OF RECOMMENDING PRODUCT AND SERVICE}Product and service recommendation system and method {SYSTEM AND METHOD OF RECOMMENDING PRODUCT AND SERVICE}

본 발명은 상품 및 서비스 추천 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 상품 구매자의 니즈에 부합되는 상품을 추천하고, 선호도에 다른 재고 소진율을 예측하여 재고를 보충하며, 상품과 관련된 설치, 조립, 장애 보수 또는 사용법 설명 등과 같은 무형의 서비스 이용자에게 효율적인 서비스를 제공하도록, 상품정보 수집단계, 구매자정보 수집단계, 구매정보 수집단계, 서비스 정보 수집단계 및 추천 단계를 포함하는 상품 및 서비스 추천 시스템 및 방법을 제공하는 것에 관한 것이다.The present invention relates to a product and service recommendation system and method. More specifically, the present invention relates to a product and service recommendation system and method. More specifically, the present invention relates to a product and service recommendation system and method, which recommends products that meet the needs of product buyers, replenishes inventory by predicting inventory exhaustion rates depending on preferences, and installation and assembly related to products. , a product and service recommendation system that includes a product information collection step, a buyer information collection step, a purchase information collection step, a service information collection step, and a recommendation step to provide efficient services to users of intangible services such as fault repair or usage instructions, and It's about providing a way.

일반적으로 인터넷을 이용한 통신 수단의 발달과 다양한 인프라의 구축 및 컨텐츠 개발에 따른 다양한 분야에서 인터넷을 이용한 여러 가지 시도가 전개되고 있으며, 인터넷을 이용한 기술 분야로는 전자상거래와 전자결제 및 경매, 입찰 등을 비롯한 다양한 방식이 선보이고 있다.In general, various attempts using the Internet are being made in various fields due to the development of communication methods using the Internet, the construction of various infrastructures, and the development of content. Technology fields using the Internet include e-commerce, electronic payments, auctions, and bidding. Various methods, including , are being introduced.

종래 전자상거래 방식으로는 기업과 소비자 간의 유통 거래가 주를 이루는 B2C와 기업과 기업 간의 유통 거래가 주로 이루어지는 B2B의 형태로 이루어져 있다. 좀 더 구체적으로, B2C의 방식은 다수의 소비자가 직접 상품 제공자의 웹서버를 통해 접속되어 원하는 제품을 주문하고 주문된 제품에 대한 결제와 택배를 이용한 개별적인 배송이 이루어지도록 하는 것이다. 그리고 B2C의 방식은 기업과 기업 간의 거래에 관한 것이다.Conventional e-commerce methods consist of B2C, which mainly involves distribution transactions between companies and consumers, and B2B, which mainly involves distribution transactions between companies. More specifically, the B2C method allows multiple consumers to directly connect to the product provider's web server to order desired products, pay for the ordered products, and have individual delivery using courier service. And the B2C method is about transactions between companies.

한편, 전자 상거래의 형태적 분류로는 다수의 상품 이미지를 분류별로 웹 브라우져를 통해 디스플레이되도록 하는 일반적인 쇼핑몰 형태와, 공급자에 의해 초기 공급 가격이 정해져 있고 구매 희망자가 늘어감에 따라 판매 가격이 낮아지도록 하여 더 많은 구매자의 참여를 유도하는 공동구매 형태, 공급자가 상품에 대한 최저 가격을 먼저 제시하고 제시된 가격에서 구매자들의 경쟁을 통해 가장 높은 가격을 제시한 소비자에게 낙찰이 이루어지도록 하는 경매 또는 이와 반대의 역경매 형태 등이 대표적이다.Meanwhile, the formal classification of e-commerce includes a general shopping mall type that displays multiple product images by category through a web browser, and an initial supply price set by the supplier and a sales price lowered as the number of prospective buyers increases. A form of group purchasing that encourages the participation of more buyers, an auction in which the supplier first proposes the lowest price for the product and the buyer bids the highest price through competition at the proposed price, or vice versa. A representative example is the reverse auction format.

이와 같은 전자상거래 형태는 공급자를 통해 다수의 판매자가 제품을 공급받아 소비자에게 구매 제품이 판매되도록 하는 기본 구조를 이루고 있다.This form of e-commerce has a basic structure in which multiple sellers receive products from suppliers and sell the purchased products to consumers.

그러나 종래의 인터넷을 이용한 전자상거래는 유형 제품(예컨대, 가구 제품, 가전 제품, 식료품 등)만을 판매하는 것일 뿐, 눈에 보이지 않는 제품 즉, 무형 서비스(예컨대, 법률서비스, 생활편의 서비스, 디자인 서비스, 아웃소싱 서비스, 아르바이트 서비스 등)를 판매하지는 않고 있다.However, conventional e-commerce using the Internet only sells tangible products (e.g., furniture products, home appliances, groceries, etc.), but also sells invisible products, that is, intangible services (e.g., legal services, convenience services, design services). , outsourcing services, part-time job services, etc.) are not sold.

때문에 사용자들이 상술한 바와 같은 서비스를 이용하려고 하는 경우에는 직접 찾아가서 서비스 계약을 체결해야만 하는 번거로운 문제점이 있다.Therefore, when users try to use the above-mentioned service, there is a cumbersome problem in that they have to go to the service in person and sign a service contract.

또한, 오프라인을 통해 서비스 계약을 체결한 경우에도 서비스 제공자와 구매자 상호 간에 서비스 불만족에 대한 문제가 발생하는 경우, 그 발생된 문제에 대한 사후 처리가 진행되지 못함으로써 구매자가 불이익을 당하는 사례가 빈번히 발생되고 있는 문제점이 있다In addition, even when a service contract is concluded offline, if a problem with service dissatisfaction arises between the service provider and the buyer, there are frequent cases where the buyer is disadvantaged because the problem cannot be processed afterward. There is a problem that is becoming

대한민국 공개특허 제10-2022-0119875호(2022년 08월 30일 공개)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2022-0119875 (published on August 30, 2022)

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 전술한 바와 같은 문제점 내지는 필요성을 해결하기 위한 것으로, 상품 구매자의 니즈에 부합되는 상품을 추천하고, 상품별 선호도에 다른 재고 소진율을 예측하여 재고를 선별적으로 보충하며, 상품과 관련된 설치, 조립, 장애 보수 또는 사용법 설명등과 같은 무형의 서비스 이용자에게 효율적인 서비스를 제공하는 상품 서비스 추천 시스템 및 방법을 제공하려는 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention is to solve the problems or needs described above, such as recommending products that meet the needs of product buyers, selectively replenishing inventory by predicting inventory exhaustion rates depending on the preferences of each product, and The goal is to provide a product service recommendation system and method that provides efficient services to users of intangible services such as product-related installation, assembly, fault repair, or usage instructions.

본 발명의 다른 목적은, 판매 대상 상품(110)의 정보를 수집하여 상품정보(100)를 데이터베이스(DB)에 저장하는 상품정보 수집단계(S100)와 상기 상품(110)을 구매했거나, 구매를 희망하는 구매자 정보(200)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매자정보 수집단계(S200)를 통해 상품 정보와 구매자 정보가 상호 매칭 가능한 상품 서비스 추천 시스템을 제공하려는 것이다.Another object of the present invention is the product information collection step (S100) of collecting information on the product 110 to be sold and storing the product information 100 in the database (DB), and the product 110 has been purchased or has been purchased. The goal is to provide a product service recommendation system in which product information and buyer information can be matched with each other through the buyer information collection step (S200) in which desired buyer information (200) is collected and stored in the database (DB).

본 발명의 또 다른 목적은, 상기 상품(110)의 구매정보(300)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매정보 수집단계(S300)와 상기 구매정보(300)를 기초로 상기 상품(110)에 관련된 설치 또는 장애처리 서비스 이용정보(400)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 서비스 정보 수집단계(S400)를 통해 구매자의 서비스 이력을 파악하여 신규 구매 고객에게 해당되는 무형의 서비스 정보를 사전 예측 가능한 상품 서비스 추천 시스템을 제공하려는 것이다.Another purpose of the present invention is to collect the purchase information 300 of the product 110 and store it in the database (DB) (S300), and based on the purchase information 300, the product ( Intangible service applicable to new purchasing customers by identifying the purchaser's service history through the service information collection step (S400) of collecting installation or error handling service usage information (400) related to 110) and storing it in the database (DB). The goal is to provide a product service recommendation system that can predict information in advance.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기 구매정보(300), 상기 구매자 정보(200) 및 상기 서비스 이용정보(400)를 이용하여 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 상기 상품(110) 또는 상기 서비스 이용정보(400)을 추천하는 추천 단계(S500)와, 상기 상품정보(100)는 상기 상품(110)을 대표하는 색상 정보 및 형태 정보를 포함하고 상기 구매자 정보(200)에는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보가 구성되어 구매자 각각의 통계적 특성에 부합되는 상품 및 서비스 추천이 가능한 상품 서비스 추천 시스템을 제공하려는 것이다.Another purpose of the present invention is to provide a person who wishes to purchase the product 110 using the purchase information 300, the buyer information 200, and the service use information 400 to use the product 110 or the service. A recommendation step (S500) of recommending information 400, the product information 100 includes color information and shape information representing the product 110, and the buyer information 200 includes gender information, age group information, and The goal is to provide a product and service recommendation system that can recommend products and services that match the statistical characteristics of each buyer by organizing residence information.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기 구매자 정보(200)는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보로 구매자 그룹 노드(210)를 형성하고, 상기 추천 단계(S500)는 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하고 어느 하나의 상기 구매자 그룹 노드(210)에 소속되는 구매자에게는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)에 따라 상기 상품(110)의 목록을 순차적으로 산출하여 목록 순서에 따라 판매자 또는 구매자에게 제공하여 구매 희망자에게 구매 확률이 높은 상품을 우선적으로 표시하는 상품 서비스 추천 시스템을 제공하려는 것이다.Another object of the present invention is that the buyer information 200 forms a buyer group node 210 with gender information, age group information, and residence information, and the recommendation step (S500) forms the buyer group node 210 and the buyer group node 210. Priority relationship weight information 311 is generated between purchase preference information 310, and buyers belonging to one of the buyer group nodes 210 are given the product 110 according to the priority relationship weight information 311. The goal is to provide a product service recommendation system that sequentially calculates the list and provides it to the seller or buyer according to the order of the list, thereby preferentially displaying products with a high probability of purchase to prospective buyers.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기 추천 단계(S500)는 상기 상품(110)의 출시일과 상품 구매 일자와의 차이일을 기준으로 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 남자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 이내인 경우 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 하드웨어 스펙과 하드웨어 버전을 우선 분류기준으로 하여 남성 선호도를 산출하고, 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 여자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 보다 더 큰 경우에는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 색상을 우선 분류기준으로 여성 선호도를 산출하여, 성별에 따라 각각의 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하여 분류된 구매 그룹별로 선호도를 각각 다르게 산출하여 선호도 적중 확률이 높아지는 상품 서비스 추천 시스템을 제공하려는 것이다.Another object of the present invention is that the recommendation step (S500) is performed when the gender of the buyer group node 210 is male based on the difference date between the release date of the product 110 and the product purchase date, and the difference date is If it is within this predetermined date, male preference is calculated by using the priority relationship weight information 311 as the priority classification criteria for hardware specifications and hardware version, and if the gender of the buyer group node 210 is female, the difference date If it is greater than this predetermined date, female preference is calculated using the priority relationship weight information 311 as a color-based classification criterion, and each buyer group node 210 and the purchase preference information 310 are generated according to gender. The goal is to provide a product service recommendation system that increases the probability of hitting preferences by calculating preferences differently for each classified purchase group by generating priority relationship weight information 311 between them.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기 상품정보 수집단계(S100)는 상기 상품(110)의 제조사에서 제공하는 외부시스템(900)에 네트워크로 연결되어, 상기 상품(110)을 수신받도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 정보가 변경 수신되는 경우 상기 추천 단계(S500)는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 재계산 하며, 상기 데이터베이스(DB)에는 계절 정보, 날씨 정보 및 일자 정보가 포함되는 카렌다 정보(C)가 저장되며, 상기 구매정보(300)에는 구매자가 구매한 일시정보와 구매 장소 정보가 포함되는 구매 속성정보(320)가 포함되어 상기 추천 단계(S500)는 상기 카렌다 정보(C)와 상기 구매 속성정보(320)을 이용하여 상기 구매 속성정보(320)별로 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 계산 하여 계절별 우선순위 관계 가중치 정보(312)를 산출하여 구매 확률의 최신성이 보장되는 상품 서비스 추천 시스템을 제공하려는 것이다.Another object of the present invention is that the product information collection step (S100) is connected to an external system 900 provided by the manufacturer of the product 110 through a network and is equipped to receive the product 110, When information related to the product 110 is changed and received, the recommendation step (S500) recalculates the priority relationship weight information 311, and the database (DB) includes season information, weather information, and date information. Calendar information (C) is stored, and the purchase information (300) includes purchase attribute information (320), which includes purchase date information and purchase location information, and the recommendation step (S500) includes the calendar information (C). ) and the purchase attribute information 320, the priority relationship weight information 311 is calculated for each purchase attribute information 320, and the seasonal priority relationship weight information 312 is calculated to determine the latestness of the purchase probability. The goal is to provide a guaranteed product service recommendation system.

본 발명의 또 다른 목적은, 재고 충전 단계(S600)를 더 포함하되, 상기 재고 충전 단계(S600)는 상기 상품(110)의 현재 재고와 상기 구매자 그룹 노드(210)의 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 상기 외부시스템(900)에 재고 필요 수량을 주문하도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)와 상기 구매자 그룹 노드(210)를 상기 외부시스템(900)에 전달하도록 구비되어 상품 및 서비스의 생산자에게 필요 정보를 제공하는 상품 서비스 추천 시스템을 제공하려는 것이다.Another object of the present invention further includes an inventory replenishment step (S600), wherein the inventory replenishment step (S600) includes the current inventory of the product 110 and the priority relationship weight information of the buyer group node 210. It is equipped to order the required quantity of inventory from the external system 900 using (311), and sends the priority relationship weight information 311 related to the product 110 and the buyer group node 210 to the external system. The purpose is to provide a product service recommendation system that is equipped to be delivered to (900) and provides necessary information to producers of products and services.

본 발명의 또 다른 목적은, 상기 상품정보(100)에는 상기 상품(110) 구매시 제공 혜택이 포함되는 혜택 속성 정보(120)이 포함되며 상기 구매정보 수집단계(S300)는 상기 혜택 속성 정보(120)를 포함하여 상기 구매정보(300)를 수집하며, 상기 추천 단계(S500)는 상기 혜택 속성 정보(120)이 포함되는 경우와 미 포함되는 각각의 경우를 고려하여 상기 구매선호도정보(310)를 산출하고 상기 혜택 속성 정보(120)의 유무에 따라 해당되는 상기 구매선호도정보(310)와 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 구매 희망자에게 추천하여 혜택 유무에 따른 선호도의 오차가 방지하는 상품 서비스 추천 시스템을 제공하려는 것이다.Another object of the present invention is that the product information 100 includes benefit attribute information 120 including benefits provided when purchasing the product 110, and the purchase information collection step (S300) includes the benefit attribute information 120. ), the purchase information 300 is collected, and the recommendation step (S500) collects the purchase preference information 310 in consideration of each case in which the benefit attribute information 120 is included and in each case in which it is not included. Calculate and recommend to the purchaser using the corresponding purchase preference information 310 and the priority relationship weight information 311 according to the presence or absence of the benefit attribute information 120 to prevent preference errors depending on the presence or absence of the benefit. The goal is to provide a product service recommendation system.

한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Meanwhile, the technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly apparent to those skilled in the art from the description below. It will be understandable.

상술한 과제를 실현하기 위한 본 발명의 일 실시 예와 관련된 상품 서비스 추천 방법은 먼저, 판매 대상 상품(110)의 정보를 수집하거나 입력받아, 상품정보(100)를 데이터베이스(DB)에 저장하는 상품정보 수집단계(S100);를 포함할 수 있다.The product service recommendation method related to an embodiment of the present invention for realizing the above-described problem first collects or receives information on the product 110 to be sold and stores the product information 100 in the database (DB). It may include an information collection step (S100).

또한, 상기 상품(110)을 구매했거나, 구매를 희망하는 구매자 정보(200)를 수집하거나 입력을 받아, 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매자정보 수집단계(S200);를 포함할 수 있다.In addition, it may include a buyer information collection step (S200) of collecting or receiving input of buyer information 200 who has purchased or wishes to purchase the product 110 and storing it in the database (DB).

다음으로, 상기 상품(110)의 구매정보(300)를 수집하거나 입력을 받아서, 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매정보 수집단계(S300);를 포함할 수 있다.Next, it may include a purchase information collection step (S300) of collecting or receiving purchase information 300 of the product 110 and storing it in the database (DB).

다음으로, 상기 구매정보(300)를 기초로 상기 상품(110)에 관련된 설치 또는 장애처리 서비스 이용정보(400)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 서비스 정보 수집단계(S400);를 포함할 수 있다.Next, a service information collection step (S400) of collecting installation or troubleshooting service usage information 400 related to the product 110 based on the purchase information 300 and storing it in the database (DB); can do.

여기에, 상기 구매정보(300), 상기 구매자 정보(200) 및 상기 서비스 이용정보(400)를 이용하여 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 상기 상품(110) 또는 서비스 이용을 추천하는 추천정보(500)를 추천하는 추천 단계(S500);를 포함할 수 있다.Here, recommendation information ( It may include a recommendation step (S500) of recommending 500).

여기서, 상기 상품정보(100)는 상기 상품(110)을 대표하는 색상 정보 및 형태 정보를 포함하고 상기 구매자 정보(200)에는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보가 포함되는 것을 특징으로 할 수 있다.Here, the product information 100 may include color information and shape information representing the product 110, and the buyer information 200 may include gender information, age information, and residence information.

이때, 상기 구매정보 수집단계(S300)는 상기 구매자 정보(200)에 포함된 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보를 색상 정보 및 형태 정보로 분류하여 상기 구매선호도정보(310)를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다.At this time, the purchase information collection step (S300) is provided to generate the purchase preference information (310) by classifying the gender information, age group information, and residence information included in the buyer information (200) into color information and shape information. It can be characterized.

또한, 상기 추천 단계(S500)는 상기 구매선호도정보(310)의 선호도 순위에 따라 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 추천하도록 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다.Additionally, the recommendation step (S500) may be configured to recommend the product 110 to the person wishing to purchase it according to the preference ranking of the purchase preference information 310.

여기서, 상기 구매자 정보(200)는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보로 구매자 그룹 노드(210)를 형성하고, 상기 추천 단계(S500)는 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하고 어느 하나의 상기 구매자 그룹 노드(210)에 소속되는 구매자에게는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)에 따라 상기 상품(110)의 목록을 순차적으로 산출하여 목록 순서에 따라 판매자 또는 구매자에게 제공하도록 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다.Here, the buyer information 200 forms a buyer group node 210 with gender information, age information, and residence information, and the recommendation step (S500) includes the buyer group node 210 and the purchase preference information 310. Priority relationship weight information 311 is generated among the buyers, and a list of the products 110 is sequentially calculated according to the priority relationship weight information 311 for a buyer belonging to one of the buyer group nodes 210. It may be characterized as being provided to the seller or buyer according to the order of the list.

이때, 상기 추천 단계(S500)는 상기 상품(110)의 출시일과 상품 구매 일자와의 차이일을 기준으로 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 남자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 이내인 경우 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 하드웨어 스펙과 하드웨어 버전을 우선 분류기준으로 하여 남성 선호도를 산출하고, 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 여자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 보다 더 큰 경우에는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 색상을 우선 분류기준으로 여성 선호도를 산출하여, 성별에 따라 각각의 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다.At this time, the recommendation step (S500) is performed when the gender of the buyer group node 210 is male based on the difference date between the release date of the product 110 and the product purchase date, and when the difference date is within a predetermined date. The priority relationship weight information 311 is used to calculate male preference based on hardware specifications and hardware version as priority classification criteria, and when the gender of the buyer group node 210 is female and the difference date is greater than a predetermined date. In this case, the priority relationship weight information 311 is used to calculate female preference based on color, and priority relationship weight information is generated between each buyer group node 210 and the purchase preference information 310 according to gender. It may be characterized as being provided to generate (311).

한편, 상기 상품정보 수집단계(S100)는 상기 상품(110)의 제조사에서 제공하는 외부시스템(900)에 네트워크로 연결되어, 상기 상품(110)을 수신받도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 정보가 변경 수신되는 경우 상기 추천 단계(S500)는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 재계산 하도록 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다.Meanwhile, the product information collection step (S100) is connected to the external system 900 provided by the manufacturer of the product 110 through a network, and is equipped to receive the product 110, and is connected to the external system 900 provided by the manufacturer of the product 110. When information is received in change, the recommendation step (S500) may be characterized in that it is provided to recalculate the priority relationship weight information 311.

여기서, 상기 데이터베이스(DB)에는 계절 정보, 날씨 정보 및 일자 정보가 포함되는 카렌다 정보(C)가 저장되며, 상기 구매정보(300)에는 구매자가 구매한 일시정보와 구매 장소 정보가 포함되는 구매 속성정보(320)가 포함되는 것을 특징으로 할 수 있다.Here, calendar information (C) including season information, weather information, and date information is stored in the database (DB), and the purchase information 300 includes purchase attributes including information on the date and time of purchase by the buyer and information on the purchase location. It may be characterized as including information 320.

이때, 상기 추천 단계(S500)는 상기 카렌다 정보(C)와 상기 구매 속성정보(320)을 이용하여 상기 구매 속성정보(320)별로 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 계산 하여 계절별 우선순위 관계 가중치 정보(312)를 산출하도록 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다.At this time, the recommendation step (S500) uses the calendar information (C) and the purchase attribute information 320 to calculate the priority relationship weight information 311 for each purchase attribute information 320 to determine the priority relationship by season. It may be characterized as being provided to calculate weight information 312.

또한, 재고 충전 단계(S600)를 더 포함하고 상기 재고 충전 단계(S600)는 상기 상품(110)의 현재 재고와 상기 구매자 그룹 노드(210)의 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 상기 외부시스템(900)에 재고 필요 수량을 주문하도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)와 상기 구매자 그룹 노드(210)를 상기 외부시스템(900)에 전달하도록 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, it further includes an inventory replenishment step (S600), and the inventory replenishment step (S600) uses the current inventory of the product 110 and the priority relationship weight information 311 of the buyer group node 210. It is equipped to order the required inventory quantity from the external system 900, and is equipped to transmit the priority relationship weight information 311 and the buyer group node 210 related to the product 110 to the external system 900. It can be characterized as being.

한편, 상기 상품정보(100)에는 상기 상품(110) 구매시 제공 혜택이 포함되는 혜택 속성 정보(120)이 포함되며, 상기 구매정보 수집단계(S300)는 상기 혜택 속성 정보(120)를 포함하여 상기 구매정보(300)를 수집하며, 상기 추천 단계(S500)는 상기 혜택 속성 정보(120)이 포함되는 경우와 미 포함되는 각각의 경우를 고려하여 상기 구매선호도정보(310)를 산출하고, 상기 혜택 속성 정보(120)의 유무에 따라 해당되는 상기 구매선호도정보(310)와 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 구매 희망자에게 추천하도록 구비되는 것을 특징으로 할 수 있다.Meanwhile, the product information 100 includes benefit attribute information 120 including benefits provided when purchasing the product 110, and the purchase information collection step (S300) includes the benefit attribute information 120. Purchase information 300 is collected, and the recommendation step (S500) calculates the purchase preference information 310 by considering each case in which the benefit attribute information 120 is included and in each case in which it is not included, and the benefit attribute information 120 is collected. Depending on the presence or absence of attribute information 120, the purchase preference information 310 and the priority relationship weight information 311 may be used to make recommendations to purchasers.

이에 본 발명은 상품 서비스 추천 시스템 및 방법을 제공하여,Accordingly, the present invention provides a product service recommendation system and method,

첫째, 상품 구매자의 니즈에 부합되는 상품을 추천하고, 상품별 선호도에 다른 재고 소진율을 예측하여 재고를 선별적으로 보충하며, 상품과 관련된 설치, 조립, 장애 보수 또는 사용법 설명등과 같은 무형의 서비스 이용자에게 효율적인 서비스를 제공할 수 있다.First, it recommends products that meet the needs of product buyers, selectively replenishes inventory by predicting inventory consumption rates that vary depending on product preferences, and provides intangible services such as product-related installation, assembly, repair, or instructions on how to use the product. We can provide efficient services to you.

둘째, 판매 대상 상품(110)의 정보를 수집하여 상품정보(100)를 데이터베이스(DB)에 저장하는 상품정보 수집단계(S100)와 상기 상품(110)을 구매했거나, 구매를 희망하는 구매자 정보(200)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매자정보 수집단계(S200)를 통해 상품 정보와 구매자 정보가 상호 매칭 가능한 효과가 있다.Second, the product information collection step (S100) of collecting information on the product 110 to be sold and storing the product information 100 in the database (DB), and information on the buyer who has purchased or wishes to purchase the product 110 ( There is an effect of matching product information and buyer information through the buyer information collection step (S200) of collecting and storing 200) in the database (DB).

셋째, 상기 상품(110)의 구매정보(300)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매정보 수집단계(S300)와 상기 구매정보(300)를 기초로 상기 상품(110)에 관련된 설치 또는 장애처리 서비스 이용정보(400)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 서비스 정보 수집단계(S400)를 통해 구매자의 서비스 이력을 파악하여 신규 구매 고객에게 해당되는 무형의 서비스 정보를 사전 예측이 가능하다.Third, a purchase information collection step (S300) of collecting purchase information 300 of the product 110 and storing it in the database (DB), and installation or installation related to the product 110 based on the purchase information 300. Through the service information collection step (S400) in which failure handling service usage information (400) is collected and stored in the database (DB), the purchaser's service history is identified and intangible service information applicable to new purchasing customers can be predicted in advance. do.

넷째, 상기 구매정보(300), 상기 구매자 정보(200) 및 상기 서비스 이용정보(400)를 이용하여 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 상기 상품(110) 또는 상기 서비스 이용정보(400)을 추천하는 추천 단계(S500)와, 상기 상품정보(100)는 상기 상품(110)을 대표하는 색상 정보 및 형태 정보를 포함하고 상기 구매자 정보(200)에는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보가 구성되어 구매자 각각의 통계적 특성에 부합되는 상품 및 서비스 추천이 가능한 효과가 있다.Fourth, the product 110 or the service usage information 400 is recommended to a person who wishes to purchase the product 110 using the purchase information 300, the buyer information 200, and the service usage information 400. In the recommendation step (S500), the product information 100 includes color information and shape information representing the product 110, and the buyer information 200 includes gender information, age group information, and residence information. This has the effect of being able to recommend products and services that match each statistical characteristic.

다섯째, 상기 구매자 정보(200)는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보로 구매자 그룹 노드(210)를 형성하고, 상기 추천 단계(S500)는 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하고 어느 하나의 상기 구매자 그룹 노드(210)에 소속되는 구매자에게는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)에 따라 상기 상품(110)의 목록을 순차적으로 산출하여 목록 순서에 따라 판매자 또는 구매자에게 제공하여 구매 희망자에게 구매 확률이 높은 상품을 우선적으로 표시하여 구매 적중률을 높이는 효과가 있다.Fifth, the buyer information 200 forms a buyer group node 210 with gender information, age group information, and residence information, and the recommendation step (S500) includes the buyer group node 210 and the purchase preference information 310. Priority relationship weight information 311 is generated among the buyers, and a list of the products 110 is sequentially calculated according to the priority relationship weight information 311 for a buyer belonging to one of the buyer group nodes 210. It is provided to sellers or buyers according to the order of the list, which has the effect of increasing the purchase hit rate by preferentially displaying products with a high probability of purchase to prospective buyers.

여섯째, 상기 추천 단계(S500)는 상기 상품(110)의 출시일과 상품 구매 일자와의 차이일을 기준으로 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 남자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 이내인 경우 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 하드웨어 스펙과 하드웨어 버전을 우선 분류기준으로 하여 남성 선호도를 산출하고, 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 여자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 보다 더 큰 경우에는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 색상을 우선 분류기준으로 여성 선호도를 산출하여, 성별에 따라 각각의 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하여 분류된 구매 그룹별로 선호도를 각각 다르게 산출하여 선호도 적중 확률이 높아진다.Sixth, the recommendation step (S500) is performed when the gender of the buyer group node 210 is male based on the difference between the release date of the product 110 and the product purchase date, and when the difference date is within a predetermined date. The priority relationship weight information 311 is used to calculate male preference based on hardware specifications and hardware version as priority classification criteria, and when the gender of the buyer group node 210 is female and the difference date is greater than a predetermined date. In this case, the priority relationship weight information 311 is used to calculate female preference based on color, and priority relationship weight information is generated between each buyer group node 210 and the purchase preference information 310 according to gender. By generating (311), preferences are calculated differently for each classified purchase group, increasing the probability of hitting the preference.

일곱째, 상기 상품정보 수집단계(S100)는 상기 상품(110)의 제조사에서 제공하는 외부시스템(900)에 네트워크로 연결되어, 상기 상품(110)을 수신받도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 정보가 변경 수신되는 경우 상기 추천 단계(S500)는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 재계산 하며, 상기 데이터베이스(DB)에는 계절 정보, 날씨 정보 및 일자 정보가 포함되는 카렌다 정보(C)가 저장되며, 상기 구매정보(300)에는 구매자가 구매한 일시정보와 구매 장소 정보가 포함되는 구매 속성정보(320)가 포함되어 상기 추천 단계(S500)는 상기 카렌다 정보(C)와 상기 구매 속성정보(320)을 이용하여 상기 구매 속성정보(320)별로 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 계산 하여 계절별 우선순위 관계 가중치 정보(312)를 산출하여 구매 확률의 최신성이 보장된다.Seventh, the product information collection step (S100) is connected to the external system 900 provided by the manufacturer of the product 110 through a network, and is equipped to receive the product 110, and provides information related to the product 110. When information is changed and received, the recommendation step (S500) recalculates the priority relationship weight information 311, and the database (DB) contains calendar information (C) including season information, weather information, and date information. The purchase information 300 includes purchase attribute information 320, which includes purchase date information and purchase location information, and the recommendation step (S500) includes the calendar information C and the purchase attribute information. Using 320, the priority relationship weight information 311 is calculated for each purchase attribute information 320, and the priority relationship weight information 312 for each season is calculated, thereby ensuring the up-to-dateness of the purchase probability.

여덟째, 재고 충전 단계(S600)를 더 포함하되, 상기 재고 충전 단계(S600)는 상기 상품(110)의 현재 재고와 상기 구매자 그룹 노드(210)의 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 상기 외부시스템(900)에 재고 필요 수량을 주문하도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)와 상기 구매자 그룹 노드(210)를 상기 외부시스템(900)에 전달하도록 구비되어 상품 및 서비스의 생산자에게 필요 정보를 제공한다.Eighth, it further includes an inventory recharge step (S600), wherein the inventory recharge step (S600) uses the current inventory of the product 110 and the priority relationship weight information 311 of the buyer group node 210. It is equipped to order the required quantity of inventory from the external system 900, and transmits the priority relationship weight information 311 and the buyer group node 210 related to the product 110 to the external system 900. It is equipped to provide necessary information to producers of goods and services.

이홉째, 상기 상품정보(100)에는 상기 상품(110) 구매시 제공 혜택이 포함되는 혜택 속성 정보(120)이 포함되며 상기 구매정보 수집단계(S300)는 상기 혜택 속성 정보(120)를 포함하여 상기 구매정보(300)를 수집하며, 상기 추천 단계(S500)는 상기 혜택 속성 정보(120)이 포함되는 경우와 미 포함되는 각각의 경우를 고려하여 상기 구매선호도정보(310)를 산출하고 상기 혜택 속성 정보(120)의 유무에 따라 해당되는 상기 구매선호도정보(310)와 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 구매 희망자에게 추천하여 혜택 유무에 따른 선호도의 오차가 방지된다.Second, the product information 100 includes benefit attribute information 120 including benefits provided when purchasing the product 110, and the purchase information collection step (S300) includes the benefit attribute information 120. Purchase information 300 is collected, and the recommendation step (S500) calculates the purchase preference information 310 by considering each case in which the benefit attribute information 120 is included and each case in which the benefit attribute information 120 is not included. Depending on the presence or absence of information 120, the purchase preference information 310 and the priority relationship weight information 311 are used to recommend the purchaser to the purchaser, thereby preventing preference errors depending on the presence or absence of benefits.

한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Meanwhile, the effects that can be obtained from 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. You will be able to.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1 및 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 상품 서비스 추천 시스템의 전체적인 구성을 설명하기 위한 개념도 및 블럭도이다.
도 3 및 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 상품 서비스 추천 시스템의 상품과 상품 정보를 설명하기 위한 구성도 및 화면 예시도이다.
도 5 및 6 은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 상품 서비스 추천 시스템의 추천 플로우를 설명하기 위한 개념도이다.
도 7 내지 8 은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 상품 서비스 추천 시스템이 추천 상품과 추천 서비스를 관리하는 내용을 설명하기 위한 개념도이다.The following drawings attached to this specification illustrate a preferred embodiment of the present invention, and serve to further understand the technical idea of the present invention along with the detailed description of the invention. Therefore, the present invention is limited to the matters described in such drawings. It should not be interpreted in a limited way.
1 and 2 are conceptual diagrams and block diagrams for explaining the overall configuration of a product service recommendation system according to a preferred embodiment of the present invention.
Figures 3 and 4 are configuration diagrams and screen examples for explaining products and product information of a product service recommendation system according to a preferred embodiment of the present invention.
5 and 6 are conceptual diagrams for explaining the recommendation flow of a product service recommendation system according to a preferred embodiment of the present invention.
Figures 7 and 8 are conceptual diagrams to explain how a product service recommendation system manages recommended products and recommended services according to a preferred embodiment of the present invention.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments according to the concept of the present invention disclosed in this specification are merely illustrative for the purpose of explaining the embodiments according to the concept of the present invention, and the embodiments according to the concept of the present invention are It may be implemented in various forms and is not limited to the embodiments described herein.

본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Since the embodiments according to the concept of the present invention can make various changes and have various forms, the embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in this specification. However, this is not intended to limit the embodiments according to the concept of the present invention to specific disclosed forms, and includes all changes, equivalents, or substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention.

도 1 및 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 상품 서비스 추천 시스템의 전체적인 구성을 설명하기 위한 개념도 및 블럭도이고, 도 3 및 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 상품 서비스 추천 시스템의 상품과 상품 정보를 설명하기 위한 구성도 및 화면 예시도이며, 도 5 및 6 은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 상품 서비스 추천 시스템의 추천 플로우를 설명하기 위한 개념도이며, 도 7 내지 8 은 본 발명의 바람직한 일 실시 예에 따른 상품 서비스 추천 시스템이 추천 상품과 추천 서비스를 관리하는 내용을 설명하기 위한 개념도이다.Figures 1 and 2 are conceptual diagrams and block diagrams for explaining the overall configuration of a product service recommendation system according to a preferred embodiment of the present invention, and Figures 3 and 4 are diagrams of a product service recommendation system according to a preferred embodiment of the present invention. These are configuration diagrams and screen examples for explaining products and product information. Figures 5 and 6 are conceptual diagrams for explaining the recommendation flow of the product service recommendation system according to a preferred embodiment of the present invention, and Figures 7 and 8 are diagrams showing the present invention. This is a conceptual diagram to explain how a product service recommendation system according to a preferred embodiment of the invention manages recommended products and recommended services.

상품과 상품에 관계된 서비스를 추천하도록 본원 발명의 일 실시 예와 관련된 상품 서비스 추천 시스템은 먼저, 판매 대상 상품(110)의 정보를 수집하여 상품정보(100)를 데이터베이스(DB)에 저장하는 상품정보 수집단계(S100)와 상기 상품(110)을 구매했거나, 구매를 희망하는 구매자 정보(200)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매자정보 수집단계(S200)와 상기 상품(110)의 구매정보(300)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매정보 수집단계(S300)와 상기 구매정보(300)를 기초로 상기 상품(110)에 관련된 설치 또는 장애처리 서비스 이용정보(400)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 서비스 정보 수집단계(S400)가 구성된다.The product service recommendation system related to an embodiment of the present invention to recommend products and services related to the product first collects information on the product 110 to be sold and stores the product information 100 in a database (DB). Collection step (S100) and purchaser information collection step (S200) of collecting buyer information (200) who has purchased or wishes to purchase the product (110) and storing it in the database (DB) and purchase of the product (110) A purchase information collection step (S300) in which information (300) is collected and stored in the database (DB), and installation or error handling service usage information (400) related to the product (110) is collected based on the purchase information (300). A service information collection step (S400) is configured to collect and store the service information in the database (DB).

이때, 각각의 정보는 상기 데이터베이스(DB)에 저장되며 각각 정보 수집은 외부시스템(900)에 네트워크로 연결되어 API접근 방식 또는 스크린스크래핑 방식으로 수집되는 것이다.At this time, each information is stored in the database (DB), and each information is collected by connecting to an external system 900 through a network and using an API approach or screen scraping method.

여기에, 상기 구매정보(300), 상기 구매자 정보(200) 및 상기 서비스 이용정보(400)를 이용하여 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 상기 상품(110) 또는 서비스 이용을 추천하는 추천정보(500)를 추천하는 추천 단계(S500)가 구성되는 것이다.Here, recommendation information ( A recommendation step (S500) is configured to recommend 500).

여기서, 상기 상품정보(100)는 상기 상품(110)을 대표하는 색상 정보 및 형태 정보를 포함하고 상기 구매자 정보(200)에는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보가 포함되고, 상기 구매정보 수집단계(S300)는 상기 구매자 정보(200)에 포함된 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보를 색상 정보 및 형태 정보로 분류하여 상기 구매선호도정보(310)를 생성하도록 구비되는 것이다.Here, the product information 100 includes color information and shape information representing the product 110, and the buyer information 200 includes gender information, age group information, and residence information, and the purchase information collection step ( S300) is provided to generate the purchase preference information 310 by classifying the gender information, age information, and residence information included in the buyer information 200 into color information and shape information.

이때, 각각의 상품 정보에 포함되는 상품 이미지의 형태 특징을 추출하여 데이터베이스에 저장하고, 상품 색상을 이미지 분석하여 컬러 특징 정보를 데이터베이스에 저장하고, 구매된 이력을 분석할 때, 컬러별 형태별 구매도를 함께 분석하도록 하는 것이다.At this time, the shape characteristics of the product image included in each product information are extracted and stored in the database, the product color is image analyzed and the color characteristic information is stored in the database, and when the purchase history is analyzed, the purchase information by color and shape is also stored in the database. is to be analyzed together.

또한, 상기 추천 단계(S500)는 상기 구매선호도정보(310)의 선호도 순위에 따라 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 추천하도록 구비되며, 상기 구매자 정보(200)는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보로 구매자 그룹 노드(210)를 형성하고, 상기 추천 단계(S500)는 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하고 어느 하나의 상기 구매자 그룹 노드(210)에 소속되는 구매자에게는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)에 따라 상기 상품(110)의 목록을 순차적으로 산출하여 목록 순서에 따라 판매자 또는 구매자에게 제공하는 것이다.In addition, the recommendation step (S500) is provided to recommend the product 110 to the person wishing to purchase it according to the preference ranking of the purchase preference information 310, and the buyer information 200 includes gender information, age group information, and residence information. A buyer group node 210 is formed, and the recommendation step (S500) generates priority relationship weight information 311 between the buyer group node 210 and the purchase preference information 310 and selects one of the buyers. For buyers belonging to the group node 210, a list of the products 110 is sequentially calculated according to the priority relationship weight information 311 and provided to the seller or buyer according to the list order.

이때, 상기 추천 단계(S500)는 상기 상품(110)의 출시일과 상품 구매 일자와의 차이일을 기준으로 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 남자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 이내인 경우 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 하드웨어 스펙과 하드웨어 버전을 우선 분류기준으로 하여 남성 선호도를 산출하고, 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 여자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 보다 더 큰 경우에는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 색상을 우선 분류기준으로 여성 선호도를 산출하여, 성별에 따라 각각의 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성한다.At this time, the recommendation step (S500) is performed when the gender of the buyer group node 210 is male based on the difference date between the release date of the product 110 and the product purchase date, and when the difference date is within a predetermined date. The priority relationship weight information 311 is used to calculate male preference based on hardware specifications and hardware version as priority classification criteria, and when the gender of the buyer group node 210 is female and the difference date is greater than a predetermined date. In this case, the priority relationship weight information 311 is used to calculate female preference based on color, and priority relationship weight information is generated between each buyer group node 210 and the purchase preference information 310 according to gender. Produces (311).

한편, 상기 상품정보 수집단계(S100)는 상기 상품(110)의 제조사에서 제공하는 외부시스템(900)에 네트워크로 연결되어, 상기 상품(110)을 수신받도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 정보가 변경 수신되는 경우 상기 추천 단계(S500)는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 재계산 하도록 구성된다.Meanwhile, the product information collection step (S100) is connected to the external system 900 provided by the manufacturer of the product 110 through a network, and is equipped to receive the product 110, and is connected to the external system 900 provided by the manufacturer of the product 110. When information is received in change, the recommendation step (S500) is configured to recalculate the priority relationship weight information (311).

여기서, 상기 데이터베이스(DB)에는 계절 정보, 날씨 정보 및 일자 정보가 포함되는 카렌다 정보(C)가 저장되며, 상기 구매정보(300)에는 구매자가 구매한 일시정보와 구매 장소 정보가 포함되는 구매 속성정보(320)가 포함되며, 상기 추천 단계(S500)는 상기 카렌다 정보(C)와 상기 구매 속성정보(320)을 이용하여 상기 구매 속성정보(320)별로 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 계산 하여 계절별 우선순위 관계 가중치 정보(312)를 산출하는 것이다.Here, calendar information (C) including season information, weather information, and date information is stored in the database (DB), and the purchase information 300 includes purchase attributes including date and time of purchase by the buyer and purchase location information. Information 320 is included, and the recommendation step (S500) uses the calendar information (C) and the purchase attribute information 320 to generate the priority relationship weight information 311 for each purchase attribute information 320. By calculating, seasonal priority relationship weight information 312 is calculated.

또한, 재고 충전 단계(S600)를 더 포함하고 상기 재고 충전 단계(S600)는 상기 상품(110)의 현재 재고와 상기 구매자 그룹 노드(210)의 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 상기 외부시스템(900)에 재고 필요 수량을 주문하도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)와 상기 구매자 그룹 노드(210)를 상기 외부시스템(900)에 전달하는 것이다.In addition, it further includes an inventory replenishment step (S600), and the inventory replenishment step (S600) uses the current inventory of the product 110 and the priority relationship weight information 311 of the buyer group node 210. It is equipped to order the required quantity of inventory from the external system 900, and transmits the priority relationship weight information 311 and the buyer group node 210 related to the product 110 to the external system 900. .

한편, 상기 상품정보(100)에는 상기 상품(110) 구매시 제공 혜택이 포함되는 혜택 속성 정보(120)이 포함되며, 상기 구매정보 수집단계(S300)는 상기 혜택 속성 정보(120)를 포함하여 상기 구매정보(300)를 수집하며, 상기 추천 단계(S500)는 상기 혜택 속성 정보(120)이 포함되는 경우와 미 포함되는 각각의 경우를 고려하여 상기 구매선호도정보(310)를 산출하고, 상기 혜택 속성 정보(120)의 유무에 따라 해당되는 상기 구매선호도정보(310)와 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 구매 희망자에게 추천하는 것이다.Meanwhile, the product information 100 includes benefit attribute information 120 including benefits provided when purchasing the product 110, and the purchase information collection step (S300) includes the benefit attribute information 120. Purchase information 300 is collected, and the recommendation step (S500) calculates the purchase preference information 310 by considering each case in which the benefit attribute information 120 is included and in each case in which it is not included, and the benefit attribute information 120 is collected. The purchase preference information 310 and the priority relationship weight information 311 corresponding to the presence or absence of the attribute information 120 are used to make recommendations to the purchaser.

이상에서 일 실시 예를 통해 설명된 본원 발명의 상품 서비스 추천 시스템을 이용하면, 상품 구매자의 니즈에 부합되는 상품을 추천하고, 상품별 선호도에 다른 재고 소진율을 예측하여 재고를 선별적으로 보충하며, 상품과 관련된 설치, 조립, 장애 보수 또는 사용법 설명등과 같은 무형의 서비스 이용자에게 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며, 판매 대상 상품(110)의 정보를 수집하여 상품정보(100)를 데이터베이스(DB)에 저장하는 상품정보 수집단계(S100)와 상기 상품(110)을 구매했거나, 구매를 희망하는 구매자 정보(200)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매자정보 수집단계(S200)를 통해 상품 정보와 구매자 정보가 상호 매칭 가능하며, 상기 상품(110)의 구매정보(300)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매정보 수집단계(S300)와 상기 구매정보(300)를 기초로 상기 상품(110)에 관련된 설치 또는 장애처리 서비스 이용정보(400)를 수집하여 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 서비스 정보 수집단계(S400)를 통해 구매자의 서비스 이력을 파악하여 신규 구매 고객에게 해당되는 무형의 서비스 정보를 사전 예측이 가능하며, 상기 구매정보(300), 상기 구매자 정보(200) 및 상기 서비스 이용정보(400)를 이용하여 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 상기 상품(110) 또는 상기 서비스 이용정보(400)을 추천하는 추천 단계(S500)와, 상기 상품정보(100)는 상기 상품(110)을 대표하는 색상 정보 및 형태 정보를 포함하고 상기 구매자 정보(200)에는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보가 구성되어 구매자 각각의 통계적 특성에 부합되는 상품 및 서비스 추천이 가능하고, 상기 구매자 정보(200)는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보로 구매자 그룹 노드(210)를 형성하고, 상기 추천 단계(S500)는 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하고 어느 하나의 상기 구매자 그룹 노드(210)에 소속되는 구매자에게는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)에 따라 상기 상품(110)의 목록을 순차적으로 산출하여 목록 순서에 따라 판매자 또는 구매자에게 제공하여 구매 희망자에게 구매 확률이 높은 상품을 우선적으로 표시하여 구매 적중률을 높이며, 상기 추천 단계(S500)는 상기 상품(110)의 출시일과 상품 구매 일자와의 차이일을 기준으로 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 남자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 이내인 경우 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 하드웨어 스펙과 하드웨어 버전을 우선 분류기준으로 하여 남성 선호도를 산출하고, 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 여자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 보다 더 큰 경우에는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 색상을 우선 분류기준으로 여성 선호도를 산출하여, 성별에 따라 각각의 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하여 분류된 구매 그룹별로 선호도를 각각 다르게 산출하여 선호도 적중 확률이 높아지며, 상기 상품정보 수집단계(S100)는 상기 상품(110)의 제조사에서 제공하는 외부시스템(900)에 네트워크로 연결되어, 상기 상품(110)을 수신받도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 정보가 변경 수신되는 경우 상기 추천 단계(S500)는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 재계산 하며, 상기 데이터베이스(DB)에는 계절 정보, 날씨 정보 및 일자 정보가 포함되는 카렌다 정보(C)가 저장되며, 상기 구매정보(300)에는 구매자가 구매한 일시정보와 구매 장소 정보가 포함되는 구매 속성정보(320)가 포함되어 상기 추천 단계(S500)는 상기 카렌다 정보(C)와 상기 구매 속성정보(320)을 이용하여 상기 구매 속성정보(320)별로 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 계산 하여 계절별 우선순위 관계 가중치 정보(312)를 산출하여 구매 확률의 최신성을 유지하며, 재고 충전 단계(S600)를 더 포함하되, 상기 재고 충전 단계(S600)는 상기 상품(110)의 현재 재고와 상기 구매자 그룹 노드(210)의 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 상기 외부시스템(900)에 재고 필요 수량을 주문하도록 구비되며, 상기 상품(110)에 관련된 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)와 상기 구매자 그룹 노드(210)를 상기 외부시스템(900)에 전달하도록 구비되어 상품 및 서비스의 생산자에게 필요한 정보를 제공할 수 있는 것이다.By using the product service recommendation system of the present invention described through an example above, products that meet the needs of product buyers are recommended, inventory is selectively replenished by predicting inventory exhaustion rates that vary depending on product preferences, and product It is possible to provide efficient services to users of intangible services such as installation, assembly, repair of problems, or instructions on how to use, and collects information on products for sale (110) and stores product information (100) in a database (DB). Product information and Buyer information can be matched with each other, and the purchase information collection step (S300) of collecting the purchase information 300 of the product 110 and storing it in the database (DB) and the product (S300) based on the purchase information 300 Intangible service applicable to new purchasing customers by identifying the purchaser's service history through the service information collection step (S400) of collecting installation or error handling service usage information (400) related to 110) and storing it in the database (DB). Information can be predicted in advance, and the purchase information 300, the buyer information 200, and the service use information 400 are used to inform a person who wishes to purchase the product 110 to use the product 110 or the service. A recommendation step (S500) of recommending information 400, the product information 100 includes color information and shape information representing the product 110, and the buyer information 200 includes gender information, age group information, and Residence information is configured to recommend products and services that match the statistical characteristics of each buyer, and the buyer information 200 forms a buyer group node 210 with gender information, age group information, and residence information, and the recommendation step (S500) generates priority relationship weight information 311 between the buyer group node 210 and the purchase preference information 310, and provides the priority relationship to a buyer belonging to any one of the buyer group nodes 210. A list of the products 110 is sequentially calculated according to the weight information 311 and provided to the seller or buyer according to the list order to increase the purchase hit rate by preferentially displaying products with a high purchase probability to the purchaser, and in the recommendation step. (S500) is the priority relationship weight when the gender of the buyer group node 210 is male based on the difference date between the release date of the product 110 and the product purchase date and the difference date is within a predetermined date. Male preference is calculated based on the information 311 based on hardware specifications and hardware version. If the gender of the buyer group node 210 is female and the difference date is greater than a predetermined date, the priority is calculated. Women's preference is calculated using the relationship weight information 311 as a color-first classification criterion, and priority relationship weight information 311 is generated between each buyer group node 210 and the purchase preference information 310 according to gender. By calculating preferences differently for each classified purchase group, the probability of hitting the preference increases, and the product information collection step (S100) is connected through a network to the external system 900 provided by the manufacturer of the product 110, and the product (110), and if the information related to the product 110 is changed and received, the recommendation step (S500) recalculates the priority relationship weight information 311, and the database (DB) Calendar information (C) including information, weather information, and date information is stored, and the purchase information 300 includes purchase attribute information 320 including purchase date information and purchase location information, and recommends the purchase information. In step S500, the priority relationship weight information 311 is calculated for each purchase attribute information 320 using the calendar information C and the purchase attribute information 320, and seasonal priority relationship weight information 312 is calculated. ) is calculated to maintain the latestness of the purchase probability, and further includes an inventory replenishment step (S600), wherein the inventory replenishment step (S600) includes the current inventory of the product 110 and the above of the buyer group node 210. It is equipped to order the required inventory quantity from the external system 900 using priority relationship weight information 311, and uses the priority relationship weight information 311 and the buyer group node 210 related to the product 110. ) is provided to the external system 900 to provide necessary information to producers of goods and services.

이상 본 발명은 바람직한 일실시 예를 통하여 설명하였는데, 상술한 실시 예는 본 발명의 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과하며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화가 가능함은 이 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명은 보호범위는 특정 실시예가 아니라 특허 청구 범위에 기재된 사항에 의해 해석되어야 하며, 그와 도응한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상도 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석 되어야 될 것이다.The present invention has been described above through a preferred embodiment, but the above-described embodiment is merely an illustrative explanation of the technical idea of the present invention, and various changes are possible within the scope of the technical idea of the present invention. Anyone with ordinary knowledge will be able to understand. Therefore, the scope of protection of the present invention should be interpreted based on the matters stated in the patent claims, not the specific embodiments, and all technical ideas within the scope corresponding thereto should be interpreted as being included in the scope of rights of the present invention.

100 ... 상품정보
110 ... 상품
120 ... 혜택 속성 정보
200 ... 구매자 정보
210 ... 구매자 그룹 노드
300 ... 구매정보
310 ... 구매선호도정보
311 ... 우선순위 관계 가중치 정보
312 ... 계절별 우선순위 관계 가중치 정보
320 ... 구매 속성정보
400 ... 서비스 이용 정보
500 ... 추천정보
900 ... 외부시스템
DB ... 데이터베이스
C ... 카렌다 정보
S100 ... 상품정보 수집단계
S200 ... 구매자정보 수집단계
S300 ... 구매정보 수집단계
S400 ... 서비스 정보 수집단계
S500 ... 추천 단계
S600 ... 재고 충전 단계100 ... product information
110 ... goods
120 ... Benefit Attribute Information
200 ... Buyer Information
210 ... Buyer group node
300 ... Purchase information
310 ... Purchase preference information
311 ... Priority Relationship Weight Information
312 ... seasonal priority relationship weight information
320 ... Purchase attribute information
400 ... Service usage information
500 ... Recommended Information
900 ... external system
DB ... database
C ... Calendar information
S100 ... product information collection stage
S200... Buyer information collection stage
S300... Purchase information collection stage
S400 ... service information collection stage
S500 ... Recommended Steps
S600 ... Stock filling phase

Claims

판매 대상 상품(110)의 정보를 수집하거나 또는 입력을 받아서, 상품정보(100)를 데이터베이스(DB)에 저장하는 상품정보 수집단계(S100);
상기 상품(110)을 구매했거나, 구매를 희망하는 구매자 정보(200)를 수집하거나 입력을 받아서, 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매자정보 수집단계(S200);
상기 상품(110)의 구매정보(300)를 수집하거나 입력을 받아서, 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 구매정보 수집단계(S300);
상기 구매정보(300)를 기초로 상기 상품(110)에 관련된 설치 또는 장애처리 서비스 이용정보(400)를 수집하여, 상기 데이터베이스(DB)에 저장하는 서비스 정보 수집단계(S400);
상기 구매정보(300), 상기 구매자 정보(200) 및 상기 서비스 이용정보(400)를 이용하여 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 상기 상품(110) 또는 서비스 이용을 추천하는 추천정보(500)를 추천하는 추천 단계(S500);를 포함하되,
상기 상품정보(100)는 상기 상품(110)을 대표하는 색상 정보 및 형태 정보를 포함하고 상기 구매자 정보(200)에는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보가 포함되며,
상기 구매정보 수집단계(S300)는,
상기 구매자 정보(200)에 포함된 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보를 색상 정보 및 형태 정보로 분류하여, 상기 구매선호도정보(310)를 생성하도록 구비되며,
상기 추천 단계(S500)는,
상기 구매선호도정보(310)의 선호도 순위에 따라 상기 상품(110)을 구매 희망자에게 추천하도록 구비되는 것을 특징으로 하는,
상품 서비스 추천 방법.
A product information collection step (S100) of collecting or receiving input information on the product to be sold (110) and storing the product information (100) in a database (DB);
A buyer information collection step (S200) of collecting or receiving buyer information 200 who has purchased or wishes to purchase the product 110 and storing it in the database (DB);
A purchase information collection step (S300) of collecting or receiving purchase information 300 of the product 110 and storing it in the database (DB);
A service information collection step (S400) of collecting installation or troubleshooting service usage information (400) related to the product (110) based on the purchase information (300) and storing it in the database (DB);
Using the purchase information 300, the buyer information 200, and the service use information 400, recommendation information 500 is provided to recommend the use of the product 110 or service to a person wishing to purchase the product 110. Including a recommended recommendation step (S500);
The product information 100 includes color information and shape information representing the product 110, and the buyer information 200 includes gender information, age information, and residence information,
In the purchase information collection step (S300),
It is equipped to generate the purchase preference information 310 by classifying the gender information, age group information, and residence information included in the buyer information 200 into color information and shape information,
In the recommendation step (S500),
Characterized in that it is provided to recommend the product 110 to a person wishing to purchase it according to the preference ranking of the purchase preference information 310,
How to recommend products and services.

제 1 항에 있어서,
상기 구매자 정보(200)는 성별 정보, 연령대 정보 및 거주지 정보로 구매자 그룹 노드(210)를 형성하고,
상기 추천 단계(S500)는,
상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하고,
어느 하나의 상기 구매자 그룹 노드(210)에 소속되는 구매자에게는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)에 따라 상기 상품(110)의 목록을 순차적으로 산출하여 목록 순서에 따라 판매자 또는 구매자에게 제공하도록 구비되는 것을 특징으로 하는,
상품 서비스 추천 방법.
According to claim 1,
The buyer information 200 forms a buyer group node 210 with gender information, age group information, and residence information,
In the recommendation step (S500),
Generate priority relationship weight information 311 between the buyer group node 210 and the purchase preference information 310,
A buyer belonging to one of the buyer group nodes 210 is equipped to sequentially calculate a list of the products 110 according to the priority relationship weight information 311 and provide it to the seller or buyer according to the list order. Characterized by,
How to recommend products and services.

제 2 항에 있어서,
상기 추천 단계(S500)는,
상기 상품(110)의 출시일과 상품 구매 일자와의 차이일을 기준으로 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 남자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 이내인 경우 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 하드웨어 스펙과 하드웨어 버전을 우선 분류기준으로 하여 남성 선호도를 산출하고, 상기 구매자 그룹 노드(210)의 성별이 여자인 경우이고 상기 차이일이 소정 일자 보다 더 큰 경우에는 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 색상을 우선 분류기준으로 여성 선호도를 산출하여, 성별에 따라 각각의 상기 구매자 그룹 노드(210)와 상기 구매선호도정보(310)간에 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 생성하도록 구비되는 것을 특징으로 하는,
상품 서비스 추천 방법.
According to claim 2,
In the recommendation step (S500),
If the gender of the buyer group node 210 is male based on the difference date between the release date of the product 110 and the product purchase date, and the difference date is within a predetermined date, the priority relationship weight information 311 Male preference is calculated based on the hardware specifications and hardware version as the priority classification criteria, and if the gender of the buyer group node 210 is female and the difference date is greater than a predetermined date, the priority relationship weight information ( 311) is provided to calculate female preference based on color as a priority classification criterion and generate priority relationship weight information 311 between each buyer group node 210 and the purchase preference information 310 according to gender. Characterized by,
How to recommend products and services.

제 3 항에 있어서,
상기 상품정보 수집단계(S100)는 상기 상품(110)의 제조사에서 제공하는 외부시스템(900)에 네트워크로 연결되어, 상기 상품(110)을 수신받도록 구비되며,
상기 상품(110)에 관련된 정보가 변경 수신되는 경우,
상기 추천 단계(S500)는,
상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 재계산 하도록 구비되는 것을 특징으로 하는,
상품 서비스 추천 방법.
According to claim 3,
The product information collection step (S100) is connected to an external system 900 provided by the manufacturer of the product 110 through a network and is equipped to receive the product 110,
If information related to the product 110 is changed,
In the recommendation step (S500),
Characterized in that it is provided to recalculate the priority relationship weight information (311),
How to recommend products and services.

제 4 항에 있어서,
상기 데이터베이스(DB)에는 계절 정보, 날씨 정보 및 일자 정보가 포함되는 카렌다 정보(C)가 저장되며,
상기 구매정보(300)에는 구매자가 구매한 일시정보와 구매 장소 정보가 포함되는 구매 속성정보(320)가 포함되어,
상기 추천 단계(S500)는,
상기 카렌다 정보(C)와 상기 구매 속성정보(320)을 이용하여 상기 구매 속성정보(320)별로 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 계산 하여 계절별 우선순위 관계 가중치 정보(312)를 산출하도록 구비되는 것을 특징으로 하는,
상품 서비스 추천 방법.
According to claim 4,
The database (DB) stores calendar information (C) including season information, weather information, and date information,
The purchase information 300 includes purchase attribute information 320, which includes purchase date information and purchase location information,
In the recommendation step (S500),
It is equipped to calculate the priority relationship weight information (311) for each purchase attribute information (320) using the calendar information (C) and the purchase attribute information (320) to calculate the priority relationship weight information (312) for each season. Characterized by being,
How to recommend products and services.

제 5 항에 있어서,
재고 충전 단계(S600);를 더 포함하되,
상기 재고 충전 단계(S600)는,
상기 상품(110)의 현재 재고와 상기 구매자 그룹 노드(210)의 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 상기 외부시스템(900)에 재고 필요 수량을 주문하도록 구비되며,
상기 상품(110)에 관련된 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)와 상기 구매자 그룹 노드(210)를 상기 외부시스템(900)에 전달하도록 구비되는 것을 특징으로 하는,
상품 서비스 추천 방법.
According to claim 5,
Further including an inventory charging step (S600),
In the inventory charging step (S600),
It is equipped to order the required inventory quantity from the external system 900 using the current inventory of the product 110 and the priority relationship weight information 311 of the buyer group node 210,
Characterized in that it is provided to transmit the priority relationship weight information 311 and the buyer group node 210 related to the product 110 to the external system 900.
How to recommend products and services.

제 6 항에 있어서,
상기 상품정보(100)에는 상기 상품(110) 구매시 제공 혜택이 포함되는 혜택 속성 정보(120)가 포함되며,
상기 구매정보 수집단계(S300)는 상기 혜택 속성 정보(120)를 포함하여 상기 구매정보(300)를 수집하며,
상기 추천 단계(S500)는,
상기 혜택 속성 정보(120)이 포함되는 경우와 미 포함되는 각각의 경우를 고려하여 상기 구매선호도정보(310)를 산출하고,
상기 혜택 속성 정보(120)의 유무에 따라 해당되는 상기 구매선호도정보(310)와 상기 우선순위 관계 가중치 정보(311)를 이용하여 구매 희망자에게 추천하도록 구비되는 것을 특징으로 하는,
상품 서비스 추천 방법.According to claim 6,
The product information 100 includes benefit attribute information 120 including benefits provided when purchasing the product 110,
The purchase information collection step (S300) collects the purchase information (300) including the benefit attribute information (120),
In the recommendation step (S500),
Calculate the purchase preference information 310 by considering each case in which the benefit attribute information 120 is included and each case in which it is not included,
Characterized in that it is provided to recommend to a purchaser using the purchase preference information (310) and the priority relationship weight information (311) corresponding to the presence or absence of the benefit attribute information (120),
How to recommend products and services.