KR102014773B1 - Gift recommendation method with social network and social commerce - Google Patents

Abstract

Translated fromKorean

본 발명은 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법으로, 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 빅데이터를 통해 분석 하고, 위시리스트 분석 결과를 지인들에게 노출 범위를 정해 노출시킴으로써 지인들이 선물을 준비할 때 추천 정보를 제공하여 선물 고민으로 인한 스트레스를 줄이고, 원하는 선물을 주고 받게하는 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법에 관한 것이다.The present invention is a method for recommending gifts through social commerce and social networks, and recommends when acquaintances prepare gifts by analyzing social commerce and social networks through big data and exposing the results of wish list analysis to their acquaintances. It is about social commerce and how to recommend gifts through social networks that provide information to reduce the stress of gift worries and give and receive gifts.

Description

Translated fromKorean

소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법{GIFT RECOMMENDATION METHOD WITH SOCIAL NETWORK AND SOCIAL COMMERCE}How to recommend gifts through social commerce and social networks {GIFT RECOMMENDATION METHOD WITH SOCIAL NETWORK AND SOCIAL COMMERCE}

소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법으로, 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 빅데이터를 통해 분석 하고, 위시리스트 분석 결과를 지인들에게 노출 범위를 정해 노출시킴으로써 지인들이 선물을 준비할 때 추천 정보를 제공하여 선물 고민으로 인한 스트레스를 줄이고, 원하는 선물을 주고 받게하는 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법에 관한 것이다.As a gift recommendation method through social commerce and social networks, social commerce and social networks are analyzed through big data, and the results of the wish list analysis are exposed to acquaintances to provide acquaintances when they prepare gifts. It is about social commerce and how to recommend gifts through social networks to reduce the stress caused by gift worries, give and receive gifts.

본 발명은 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for recommending gifts through social commerce and social networks.

소셜 커머스(Social Commerce)란 소셜 네트워크 서비스(SNS; Social Network Service)를 통하여 이루어지는 전자상거래의 알종으로, 일정 수 이상의 구매자가 모일 경우 파격적인 할인가로 상품을 제공하는 판매 방식이다.Social commerce (Social Commerce) is a kind of e-commerce through a social network service (SNS), a sales method that provides a product at a bargain discount when a certain number of buyers gather.

소셜 커머스는 2005년 야후(Yahoo!)가 처음 제안한 용어로, 국내에는 2010년 그루폰이 한국시장에 진출하고 티몬이 소셜쇼핑을 시작하면서 본격적으로 시작되었다. 이후 연평균 360%씩 성장하며 2014년에는 5 조 5,000억원의 매출을 기록했다. 현재 국내 소셜커머스 시장은 쿠팡, 티몬, 위메프 3사가 주도하고 있다.Social commerce was a term first proposed by Yahoo! in 2005, which began in earnest when Groupon entered the Korean market in 2010 and Timon started social shopping. Since then, it has grown at an annual average rate of 360% and recorded sales of KRW 5.5 trillion in 2014. The domestic social commerce market is currently dominated by three companies, Coupang, Timon, and Wymp.

선행기술인 대한민국 등록특허 제10-1556020호에는 연령, 성별에 따른 관심사를 기반으로 블로그를 추천하는 시스템 및 방법이 제시된다. 하지만 선행기술은 연령, 성별 등의 객관적 지표에 따라 관심 블로그를 추천하는 방식으로 개인별 기호에 따른 맞춤 추천을 제공하지 못한다는 단점이 있다.Prior art Republic of Korea Patent No. 10-1556020 proposes a system and method for recommending a blog based on interests according to age and gender. However, the prior art has a disadvantage in that it does not provide a personalized recommendation according to individual preferences by recommending a blog of interest based on objective indicators such as age and gender.

또 다른 선행기술인 대한민국 등록특허 제10-1765782호에는 사용자 관심 기반의 핫 플레이스 추천 방법 및 서버가 제시된다. 이 선행기술의 경우 사용자 자신의 관심 기반으로 추천을 해주므로 타인의 관심에 따른 추천 정보를 확인할 수 없다.Another prior art Korean Patent Registration No. 10-1765782 proposes a hot place recommendation method and server based on user interest. In the case of the prior art, since the recommendation is based on the user's own interest, the recommendation information according to the interest of others cannot be confirmed.

대한민국 등록특허번호 : 제10-1556020호Republic of Korea Patent No.: 10-1556020대한민국 등록특허번호 : 제10-1765782호Republic of Korea Patent No.: 10-1765782

본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 빅데이터를 통해 분석 하고, 위시리스트 분석 결과를 지인들에게 노출 범위를 정해 노출시킴으로써 지인들이 선물을 준비할 때 추천 정보를 제공하여 선물 고민으로 인한 스트레스를 줄이고, 원하는 선물을 주고 받게하는 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention is to solve the above problems of the prior art, when the social commerce and social networks through big data, and the results of the wish list analysis to acquaintances by acquaintances to prepare the gifts when acquaintances It aims to reduce the stress caused by gift worries by providing recommendation information, and to provide gift commerce methods through social commerce and social networks that give and receive desired gifts.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Technical problems to be achieved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other technical problems not mentioned above may be clearly understood by those skilled in the art from the following description. There will be.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법은 추천 선물 테이블 생성부가, 소셜 커머스 사용자의 장바구니, 조회, 찜여부 중 어느 하나 이상을 포함하는 검색 데이터로 구성된 추천 선물 테이블을 생성하는 단계; 상기 소셜 커머스 사용자가 추천 선물 노출 허용 범위를 설정하는 단계; 상기 단계에서 설정된 노출 허용 범위에 따라 소셜 네트워크에 선물을 추천하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, a gift recommendation method through a social commerce and a social network according to the present invention includes a recommendation gift table generation unit including search data including at least one of a shopping cart, inquiry, and wishing of a social commerce user. Generating a recommendation gift table; Setting a recommended gift exposure allowance range by the social commerce user; Recommending a gift to a social network according to the exposure tolerance set in the step; Characterized in that it comprises a.

상기 추천 선물 노출 허용 범위를 설정하는 단계는 노출할 하나 이상의 선물을 선택하는 단계; 상기 단계에서 선택한 선물의 공개 범위를 설정하는 단계;를 포함하고 상기 공개 범위 설정 단계에서 공개 범위는 전체공개, 친구에게 공개, 특정 친구에게 공개, 비공개 중 어느 하나가 되는 것을 특징으로 한다.The setting of the recommended gift exposure allowance range may include selecting one or more gifts to be exposed; Setting a disclosure range of the gift selected in the above step; and the disclosure range in the disclosure range setting step is characterized in that the disclosure is any one of public, public to friends, public to a specific friend, private.

이하 본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 빅데이터를 통해 분석 하고, 위시리스트 분석 결과를 지인들에게 노출 범위를 정해 노출시킴으로써 지인들이 선물을 준비할 때 추천 정보를 제공하여 선물 고민으로 인한 스트레스를 줄이고, 원하는 선물을 주고 받게하는 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법을 제공하는 효과가 있다.The present invention is to solve the problems of the prior art as described above, by analyzing the social commerce and social networks through big data, and the results of the wish list analysis to the acquaintances by acquaintances to prepare the gifts for acquaintances When you provide recommendation information, you can reduce the stress caused by gift worries, and provide a way to recommend gifts through social commerce and social networks that give and receive desired gifts.

본 발명의 기술적 효과들은 이상에서 언급한 기술적 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical effects of the present invention are not limited to the above-mentioned technical effects, and other technical effects not mentioned above may be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims. There will be.

도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시 예에서 추천 선물 테이블을 생성하는 흐름을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 시스템을 나타낸 도면이다.1 is a flowchart illustrating a gift recommendation method through social commerce and a social network according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a flow of generating a recommendation gift table in one embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a gift recommendation system through social commerce and a social network according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 참고로, 본 발명을 설명하는 데 참조하는 도면에 도시된 구성요소의 크기, 선의 두께 등은 이해의 편의상 다소 과장되게 표현되어 있을 수 있다. 또, 본 발명의 설명에 사용되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의한 것이므로 사용자, 운용자 의도, 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 이 용어에 대한 정의는 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 내리는 것이 마땅하겠다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. For reference, the size of the components, the thickness of the line, and the like shown in the drawings referred to for describing the present invention may be somewhat exaggerated for ease of understanding. In addition, terms used in the description of the present invention are defined in consideration of the functions in the present invention and may vary according to a user, an operator's intention, customs, and the like. Therefore, the definition of this term should be based on the contents throughout the specification.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "... 부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When any part of the specification is to "include" any component, this means that it may further include other components, except to exclude other components unless otherwise stated. In addition, the terms "... unit", "module", etc. described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented in hardware or software or a combination of hardware and software. .

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, this includes not only a "direct connection" but also an "electrical connection" between other elements in between.

도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법을 나타내는 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating a gift recommendation method through social commerce and a social network according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하여 본 발명의 일실시 예에 따른 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천은 사용자가 스마트폰, 컴퓨터 등을 통해 소셜 커머스에서 상품을 검색(S100)하면 사용자가 조회한 상품, 장바구니에 담은 상품, 찜 상품등의 검색 데이터를 수집하여 저장한다(S200). 수집한 검색 데이터를 바탕으로 추천 선물 테이블을 생성하고(S300) 사용자가 추천 선물 노출 허용 범위를 설정하면(S400) 설정한 노출 허용 범위에 따라 선물을 추천한다(S500).Referring to FIG. 1, a gift recommendation through social commerce and a social network according to an embodiment of the present invention is performed by a user searching for a product in social commerce through a smart phone or a computer (S100). Collect and store search data, such as stored goods, steamed goods (S200). When the recommended gift table is generated based on the collected search data (S300), and the user sets the recommended gift exposure allowance range (S400), the gift is recommended according to the set exposure allowance range (S500).

도 2는 본 발명의 일실시 예에서 추천 선물 테이블을 생성하는 흐름을 나타낸 도면이다.2 is a diagram illustrating a flow of generating a recommendation gift table in one embodiment of the present invention.

도 2를 참조하여 본 발명의 일실시 예에서 추천 선물 테이블을 생성방법을 보면, S200단계에서 수집, 저장된 검색 데이터를 바탕으로 기본 추천 선물 테이블을 형성하고(S310), 기본 추천 선물 테이블의 제품과 유사한 제품을 검색 및 추가하여 1차 추천 선물 테이블을 형성한다(S320). 중복되는 제품을 삭제하고, 사용자가 원하지 않는 선물을 선택, 필터링을 통해 2차 추천 선물 테이블을 형성한다(S330). 사용자가 이미 구매한 상품, 구매한 상품과 유사한 상품 등을 제거하며 최종 추천 선물 테이블을 형성한다.Referring to FIG. 2, a method of generating a recommendation gift table according to an exemplary embodiment of the present invention is performed by forming a basic recommendation gift table based on search data collected and stored at step S200 (S310), and a product of a basic recommendation gift table. Similar products are searched and added to form a primary recommendation gift table (S320). A duplicate product is deleted, and a second recommendation gift table is formed through filtering and selecting a gift that the user does not want (S330). The final recommendation gift table is formed by removing the products already purchased by the user and similar products.

최종 추천 선물 테이블의 노출 허용 범위를 설정하는 S400단계에 대해 더욱 상세하게 설명해보자면, 우선 사용자가 추천 선물로 표시할 하나 이상의 선물을 선택하고, 선택한 선물들에 대한 공개 범위를 설정한다. 공개 범위는 전체 공개, 친구에게 공개, 특정 친구를 선택하여 선택한 친구에게만 공개, 또는 비공개 중 어느 하나가 된다. 이에 따라, 친구에 따라 다른 선물을 준비하도록 설정하거나, 비공개로 설정해뒀다가 공개 범위를 바꾸는 방식을 통해 기념일이 다가올때 추천 선물을 제공할 수 있다.To describe in more detail the step S400 of setting the exposure allowance range of the final recommendation gift table, the user first selects one or more gifts to be displayed as recommended gifts, and sets a disclosure range for the selected gifts. The visibility can be either public, public to friends, public to only selected friends by selecting specific friends, or private. Accordingly, it is possible to provide a recommended gift when an anniversary approaches by setting a different gift according to a friend, or setting a private and changing the public scope.

공개 허용 범위에 든 사람이 소셜 네트워크에서 추천 선물을 제공하는 방법은, 공개 허용 범위의 사람이 소셜 커머스에서 상품 검색시 화면의 일단에 '000님이 장바구니에 담아 놓은 상품입니다.', '000님이 찜한 상품입니다.', '000님이 조회한 상품입니다.' 등을 표출하거나, 또는 기념일인 사람의 프로필을 선택했을 때 '이런 선물은 어떠신가요?' 등의 문구와 함께 선물할 제품을 추천하는 팝업창을 형성한다.The way people in the public allowance offer gifts recommended in social networks is that items in the public allowance are placed in the shopping cart by '000' at the end of the screen when searching for the product in social commerce. This item is steamed "," This item was viewed by 000. " Or how about a gift like this? Form a pop-up window that recommends products to be presented along with phrases such as

도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 시스템을 나타낸 도면이다.3 is a diagram illustrating a gift recommendation system through social commerce and a social network according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면 본 발명의 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 시스템은 스마트폰, 컴퓨터, 태블릿 피시, 노트북 등의 접속 장치(100), 소셜커머스 서버(200), 선물 추천 서버(300)로 구성된다.Referring to FIG. 3, the gift recommendation system through the social commerce and the social network of the present invention may be connected to a smartphone, a computer, a tablet fish, a laptop, aconnection device 100, asocial commerce server 200, agift recommendation server 300, and the like. It is composed.

소셜커머스 서버(200)는 판매하는 상품의 정보, 판매상품의 결제를 처리하는 결제 모듈 등을 포함하여 구성된다.Thesocial commerce server 200 is configured to include information of goods to be sold, a payment module to process payment of goods to be sold, and the like.

선물 추천 서버(300)는 다수의 사용자들로부터 각 사용자들의 이전 검색기록, 조회 상품, 장바구니에 담은 상품, 찜한 상품에 따라 물품에 대한 순위를 설정하여 보류하며, 유사한 물품을 판단하여 추천 리스트를 제공한다. 본 발명의 일실시 예에 따른 선물 추천 서버(300)는 개인 회원 정보, 개인 회원별 검색 데이터를 저장하는 개인 데이터베이스(310), 상품 정보를 저장하는 상품 데이터베이스(320), 추천 선물 테이블을 형성하는 추천 선물 모델 생성부(330)를 포함한다.Thegift recommendation server 300 sets the rank of the goods according to the previous search history, the inquiry product, the product in the shopping cart, and the wished goods of each user from a plurality of users. do.Gift recommendation server 300 according to an embodiment of the present invention forms a personal member information, apersonal database 310 for storing search data for each individual member, aproduct database 320 for storing product information, forming a recommended gift table Recommended giftmodel generation unit 330 is included.

사용자가 접속 장치(100)를 이용해 소셜커머스 서버(200)에 접속하여 상품을 검색하면, 사용자가 조회한 상품, 장바구니에 담은 상품, 찜한 상품 등의 검색 데이터를 수집하여 선물 추천 서버(300)의 개인 데이터베이스(310)에 저장한다.When the user accesses thesocial commerce server 200 using theaccess device 100 to search for a product, the search data of thegift recommendation server 300 may be collected by collecting search data such as a product viewed by the user, a product in a shopping cart, or a steamed product. Store inpersonal database 310.

도3에서 상품 데이터베이스(320)는 선물 추천 서버(300)에 별도로 있지만, 다른 실시예에서는 소셜 커머스 서버(200) 내의 상품 정보를 이용할 수 있고, 또 다른 예에서는 소셜 커머스 서버(200)와 선물 추천 서버(300)를 통합하여 발명을 구현할 수 있다.In FIG. 3, thecommodity database 320 is separate from thegift recommendation server 300, but in other embodiments, commodity information in thesocial commerce server 200 may be used, and in another example, thesocial commerce server 200 and the gift recommendation. The invention can be implemented by integrating theserver 300.

추천 선물 모델 생성부(330)에서는 개인 데이터베이스(310)에 저장된 회원별 검색 데이터와 상품 데이터베이스(320)에 저장된 상품 정보를 이용해서 추천 선물 테이블을 형성한다.The recommendation giftmodel generation unit 330 forms a recommendation gift table using member-specific search data stored in thepersonal database 310 and product information stored in theproduct database 320.

발명의 일실시 예에서 추천 선물 모델 생성부(330)는 추천 제품 설정부(331), 유사 제품 추천부(332), 추천 정보 제공부(333)를 포함한다.In an embodiment of the present invention, the recommended giftmodel generation unit 330 includes a recommendation product setting unit 331, a similar product recommendation unit 332, and a recommendation information providing unit 333.

추천 제품 설정부(331)는 사용자의 사용기록, 예를 들어 사용자가 조회한 상품, 장바구니에 담은 상품, 찜한 상품에 따라 추천 제품 순위를 설정하기 위하여, 사용자에게 복수의 대상을 나열하고 각 순위를 설정할수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공한다. 이에 따라 사용자가 직접 각 대상을 순차적으로 나열하여 나열된 순서에 따라 순위를 설정하도록 지원할 수도 있고, 다른 예에서는 경쟁 모형(paired comparison)을 적용하여 사용자가 선호하는 대상에 따라 자동적으로 순위가 정해지도록 지원할 수 있다.The recommended product setting unit 331 lists a plurality of targets to the user and sets each ranking to the user in order to set the recommended product ranking according to the user's usage history, for example, the product viewed by the user, the product in the shopping cart, and the desired product. It provides GUI (Graphic User Interface) that can be set. This allows users to manually list each target in sequential order and rank them in the order in which they are listed.In other examples, a paired comparison can be applied to automatically rank users based on their preferences. Can be.

유사 제품 추천부(332)는 추천 제품 설정부(331)에서 선택한 추천 제품과, 추천 제품 순위를 기초로 상품 데이터 베이스(320)에서 추천 제품과 유사한 제품을 추천한다. 추천 정보 제공부(333)는 유사 제품 추천부(332)에서 추천한 제품, 추천 제품 설정부(331)에서 선택한 추천 제품의 정보를 사용자에게 제공한다.The similar product recommendation unit 332 recommends a product similar to the recommendation product in theproduct database 320 based on the recommendation product selected by the recommendation product setting unit 331 and the recommendation product ranking. The recommendation information providing unit 333 provides the user with information of a product recommended by the similar product recommendation unit 332 and a recommendation product selected by the recommended product setting unit 331.

본 발명이 일실시 예에서는 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)을 적용하여 사용자가 여러 제품 중 선호하는 제품을 비교 선택하게 하여, 추천 제품 리스트를 설정할 수 있다.In an embodiment of the present invention, a user may compare and select a preferred product among various products by applying conjoint analysis to set a recommended product list.

컨조인트 분석(Conjoint Analysis)이란 어떤 제품 또는 서비스가 갖고 있는 속성 하나하나에 고객이 부여하는 가치를 추정함으로써, 그 고객이 어떤 제품을 선택할지를 예측하는 기법이다. 여러가지 속성의 대상에 대하여 사용자의 선호를 효용함수로 표현하여 수리적으로 분석하는 방법으로서, 여러 상품을 비교하거나 몇 개의 상품이든 가질 수 있는 속성들을 모두 고려하여 응답자의 개별적인 선호도를 파악할 수 있다.Conjoint Analysis is a technique for estimating which product a customer will choose by estimating the value that a customer places on each attribute of a product or service. As a method of mathematically analyzing the user's preferences as a utility function for the objects of various attributes, the individual preferences of the respondents can be grasped by comparing several products or considering all the attributes that may have any number of products.

이상 본 발명의 실시 예에 따른 도면을 참조하여 설명하였지만, 본 발명이 속한 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주 내에서 다양한 응용, 변형 및 개작을 행하는 것이 가능할 것이다. 이에, 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.Although described above with reference to the drawings in accordance with an embodiment of the present invention, those skilled in the art to which the present invention pertains to various applications, modifications and adaptations within the scope of the present invention based on the above contents. will be. Accordingly, the true scope of protection of the invention should be defined only by the appended claims.

100 : 접속 장치
200 : 소셜커머스 서버
300 : 선물 추천 서버
310 : 개인 데이터베이스
320 : 상품 데이터베이스
330 : 추천 선물 테이블 생성부100: connection device
200: social commerce server
300: gift recommendation server
310: personal database
320: product database
330: recommendation gift table generation unit

Claims (2)

Translated fromKorean

소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 시스템은 스마트폰, 컴퓨터, 태블릿 피시, 노트북 등의 접속 장치(100), 소셜커머스 서버(200), 선물 추천 서버(300)로 구성되고,
소셜커머스 서버(200)는 판매하는 상품의 정보, 판매상품의 결제를 처리하는 결제 모듈 등을 포함하며,
선물 추천 서버(300)는 다수의 사용자들로부터 각 사용자들의 이전 검색기록, 조회 상품, 장바구니에 담은 상품, 찜한 상품에 따라 물품에 대한 순위를 설정하여 보류하며, 유사한 물품을 판단하여 추천 리스트를 제공하며, 상기 선물 추천 서버(300)는 개인 회원 정보, 개인 회원별 검색 데이터를 저장하는 개인 데이터베이스(310), 상품 정보를 저장하는 상품 데이터베이스(320), 추천 선물 테이블을 형성하는 추천 선물 모델 생성부(330)를 포함하는 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법에 있어서,

추천 선물 테이블 생성부가, 소셜 커머스 사용자의 장바구니, 조회, 찜여부 중 어느 하나 이상을 포함하는 검색 데이터로 구성된 추천 선물 테이블을 생성하는 단계;
상기 소셜 커머스 사용자가 추천 선물 노출 허용 범위를 설정하는 단계;
상기 단계에서 설정된 노출 허용 범위에 따라 소셜 네트워크에 선물을 추천하는 단계; 를 포함하며,
상기 추천 선물 노출 허용 범위를 설정하는 단계는
노출할 하나 이상의 선물을 선택하는 단계;
상기 단계에서 선택한 선물의 공개 범위를 설정하는 단계;를 포함하고
상기 공개 범위 설정 단계에서 공개 범위는 전체공개, 친구에게 공개, 특정 친구에게 공개, 비공개 중 어느 하나가 되며,
사용자가 접속 장치(100)를 이용해 소셜커머스 서버(200)에 접속하여 상품을 검색하면, 사용자가 조회한 상품, 장바구니에 담은 상품, 찜한 상품 등의 검색 데이터를 수집하여 선물 추천 서버(300)의 개인 데이터베이스(310)에 저장하는 단계;
상품 데이터베이스(320)는 상기 선물 추천 서버(300)에 별도로 있지만, 소셜 커머스 서버(200) 내의 상품 정보를 이용할 수 있고, 소셜 커머스 서버(200)와 선물 추천 서버(300)를 통합하여 발명을 구현하며
,상기 추천 선물 모델 생성부(330)에서는 개인 데이터베이스(310)에 저장된 회원별 검색 데이터와 상품 데이터베이스(320)에 저장된 상품 정보를 이용해서 추천 선물 테이블을 형성하는 단계;
상기 추천 선물 모델 생성부(330)는 추천 제품 설정부(331), 유사 제품 추천부(332), 추천 정보 제공부(333)를 포함하며,
추천 제품 설정부(331)는 사용자의 사용기록, 예를 들어 사용자가 조회한 상품, 장바구니에 담은 상품, 찜한 상품에 따라 추천 제품 순위를 설정하기 위하여, 사용자에게 복수의 대상을 나열하고 각 순위를 설정할수 있는 GUI를 제공하며, 사용자가 직접 각 대상을 순차적으로 나열하여 나열된 순서에 따라 순위를 설정하도록 지원할 수도 있고, 다른 예에서는 경쟁 모형을 적용하여 사용자가 선호하는 대상에 따라 자동적으로 순위가 정해지도록 지원하며,
상기 유사 제품 추천부(332)는 상기 추천 제품 설정부(331)에서 선택한 추천 제품과, 추천 제품 순위를 기초로 상기 상품 데이터 베이스(320)에서 추천 제품과 유사한 제품을 추천하며, 상기 추천 정보 제공부(333)는 상기 유사 제품 추천부(332)에서 추천한 제품, 상기 추천 제품 설정부(331)에서 선택한 추천 제품의 정보를 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 소셜 커머스와 소셜 네트워크를 통한 선물 추천 방법.
The gift recommendation system through social commerce and social network is composed of a connection device 100, such as a smartphone, a computer, a tablet fish, a laptop, a social commerce server 200, a gift recommendation server 300,
The social commerce server 200 includes information of goods to be sold, a payment module that handles payment of goods to sell, and the like.
The gift recommendation server 300 sets the rank of the goods according to the previous search history, the inquiry product, the product in the shopping cart, and the wished goods of each user from a plurality of users. The gift recommendation server 300 may include a personal database 310 storing personal member information, a search data for each individual member, a product database 320 storing product information, and a recommendation gift model generator that forms a recommendation gift table. In the method of recommending gifts through social commerce and social networks, including (330),

Generating, by the recommendation gift table generation unit, a recommendation gift table including search data including at least one of a shopping cart, an inquiry, and a wish list of a social commerce user;
Setting a recommended gift exposure allowance range by the social commerce user;
Recommending a gift to a social network according to the exposure tolerance set in the step; Including;
Setting the recommended gift exposure allowance
Selecting one or more gifts to expose;
Setting a disclosure scope of the gift selected in the step; and
In the setting of the visibility scope, the visibility scope may be any of the following: public, public to friends, public to specific friends, private,
When the user accesses the social commerce server 200 using the access device 100 to search for a product, the search data of the gift recommendation server 300 may be collected by collecting search data such as a product viewed by the user, a product in a shopping cart, or a steamed product. Storing in a personal database 310;
The product database 320 is separate from the gift recommendation server 300, but may use product information in the social commerce server 200, and implement the invention by integrating the social commerce server 200 and the gift recommendation server 300. And
In the recommendation gift model generation unit 330, forming a recommendation gift table using member-specific search data stored in the personal database 310 and product information stored in the product database 320;
The recommended gift model generation unit 330 includes a recommendation product setting unit 331, a similar product recommendation unit 332, and a recommendation information provider 333.
The recommended product setting unit 331 lists a plurality of targets to the user and sets each ranking to the user in order to set the recommended product ranking according to the user's usage history, for example, the product viewed by the user, the product in the shopping cart, and the desired product. It provides a GUI that can be set up, and the user can directly list each target in order and set the ranking according to the order in which they are listed.In another example, a competition model is applied to automatically rank according to the user's preferred target. To help build
The similar product recommendation unit 332 recommends a product similar to the recommended product in the product database 320 based on the recommendation product selected by the recommendation product setting unit 331 and the recommendation product ranking. Study 333 is a product recommended by the similar product recommendation unit 332, the gift recommendation through the social commerce and social network, characterized in that the user provides information of the recommended product selected by the recommended product setting unit 331 Way.
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