본 발명은 소매점 종합 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 상권별 매출 예측 모델 및 상권별 폐업 예측 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 분석대상 소매점에 대한 매출예측 및 상권분석 서비스를 제공하는 소매점 종합 관리 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a retail comprehensive management system, and more specifically, to a retail comprehensive management system which constructs a sales prediction model and a closure prediction model for each commercial district, and provides sales prediction and commercial district analysis services for a retail store to be analyzed using the constructed models.
종래에는 유사 소매점 기반, 시장점유율 기반 또는 주요 경쟁사 대비율 기반으로 대상 상품군에 대한 매출을 예측하였다.Traditionally, sales for a target product group were predicted based on similar retail stores, market share, or comparison with major competitors.
유사 소매점 기반의 매출 예측 방식의 경우, 유사 소매점의 선정 기준이 불명확하고, 유사 소매점 내 자사 브랜드의 매출을 일률적으로 적용하기 때문에 매출 예측의 적중률이 저조하였으며, 경쟁사의 데이터를 반영할 수 없었다.In the case of the sales prediction method based on similar retail stores, the selection criteria for similar retail stores were unclear, and the sales of the company's own brand within similar retail stores were uniformly applied, so the accuracy of sales prediction was low and it was not possible to reflect data from competitors.
또한, 시장점유율 기반의 매출 예측 방식의 경우, 특정 지역이나 특정 경쟁사의 일부 데이터를 이용하기 때문에 정보의 정확도가 떨어지고, 각 소매점마다 매출 정보가 다름에도 불구하고 동일한 시장점유율을 반영하기 때문에 매출 예측의 적중률이 저조하였다.In addition, in the case of the sales forecasting method based on market share, the accuracy of the information is low because it uses some data from a specific region or a specific competitor, and the accuracy of the sales forecast is low because the same market share is reflected even though the sales information is different for each retail store.
마지막으로, 주요 경쟁사 대비율 기반의 매출 예측 방식의 경우, 경쟁사 지역의 평균 매출을 활용하기 때문에 브랜드 별 매출의 차이에 따른 데이터의 왜곡이 크고, 각 브랜드 별 편차가 컸다.Lastly, in the case of the sales forecasting method based on the ratio of major competitors, since the average sales in the competitor region were used, there was a large distortion of data due to the difference in sales by brand, and the deviation for each brand was large.
한편, 종전의 관능평가결과와 시장점유율 정보로부터 관능품질경쟁력과 시장점유율 사이의 관계식을 도출하여, 신제품의 새로운 관능평가결과로부터 시장점유율을 예측하는 매출액 예측시스템에 관한 선행기술로 대한민국 등록특허 제10-0795751호가 개시된 바 있다.Meanwhile, a prior art patent application, Republic of Korea Patent No. 10-0795751, was disclosed regarding a sales prediction system that predicts market share from new sensory evaluation results of a new product by deriving a relationship between sensory quality competitiveness and market share from previous sensory evaluation results and market share information.
한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.Meanwhile, the background technology described above is technical information that the inventor possessed for deriving the present invention or acquired during the process of deriving the present invention, and cannot necessarily be considered as publicly known technology disclosed to the general public prior to the application of the present invention.
본 발명의 일측면은 상권별 매출 예측 모델 및 상권별 폐업 예측 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 분석대상 소매점에 대한 매출예측 및 상권분석 서비스를 제공하는 소매점 종합 관리 시스템을 제공한다.One aspect of the present invention provides a retail comprehensive management system that constructs a sales prediction model and a closure prediction model for each commercial district, and provides sales prediction and commercial district analysis services for a target retail store using the constructed model.
본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
본 발명의 일 실시예에 따른 소매점 종합 관리 시스템은 상권별 매출 예측 모델 및 상권별 폐업 예측 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 분석대상 소매점에 대한 매출예측 및 상권분석 서비스를 제공하는 관리서버를 포함한다.A retail comprehensive management system according to one embodiment of the present invention includes a management server that constructs a sales prediction model and a closure prediction model for each commercial district, and provides sales prediction and commercial district analysis services for a target retail store using the constructed models.
상기 관리서버는,The above management server,
카드 사용 데이터, 분석대상 소매점이 위치한 지역정보, 분석대상 소매점의 업종정보, 분석대상 기간의 휴일정보 및 분석대상 기간의 기상정보를 기초로 분석대상 소매점의 예상 매출액을 산출하는 매출 예측 모델을 생성하는 매출 예측 모델 생성부;A sales prediction model generation unit that generates a sales prediction model that calculates the expected sales of the target retail store based on card usage data, information on the region where the target retail store is located, information on the industry of the target retail store, holiday information for the target period of analysis, and weather information for the target period of analysis;
카드 사용 데이터를 기초로 매출 추이 정보를 생성하고, 생성된 매출 추이 정보에 기초하여 분석대상 소매점 의 폐업률을 산출하는 폐업 예측 모델을 생성하는 폐업 예측 모델 생성부; 및A closure prediction model generation unit that generates sales trend information based on card usage data and generates a closure prediction model that calculates the closure rate of the target retail store based on the generated sales trend information; and
산출된 상기 예상 매출액 및 상기 예상 폐업률에 기초하여 상권지표 정보를 생성하는 상권 분석부를 포함한다.It includes a commercial area analysis unit that generates commercial area index information based on the above-mentioned expected sales amount and the above-mentioned expected business closure rate.
상기 매출 예측 모델은, 하기 수학식을 이용하여 예상 매출액을 산출한다.The above sales prediction model calculates expected sales using the following mathematical formula.
[수학식][Mathematical formula]
여기서, S는 예상 매출액, n은 분석 대상 기간의 총 일수, pn는 분석 대상 기간(n)동안 발생된 카드 사용 데이터, dh는 분석 대상 기간 중 공휴일로 지정된 일수, dr은 분석 대상 기간에 포함된 강우 일수, ta는 분석 대상 기간 중 미리 정해진 정상 온도 범위에 포함된 일수, te는 분석 대상 기간 중 미리 정해진 정상 온도 범위를 벗어난 일수, σ는 온도값들의 분산이다.Here, S is the expected sales, n is the total number of days in the analysis period, pn is the card usage data generated during the analysis period (n), dh is the number of days designated as public holidays in the analysis period, dr is the number of rainy days in the analysis period, ta is the number of days included in the predetermined normal temperature range in the analysis period, te is the number of days outside the predetermined normal temperature range in the analysis period, and σ is the variance of temperature values.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 상권별 매출 예측 모델 및 상권별 폐업 예측 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 분석대상 소매점에 대한 신뢰성 있는 매출예측 및 상권분석 서비스를 제공할 수 있다.According to one aspect of the present invention described above, a sales prediction model and a business closure prediction model for each commercial district are constructed, and reliable sales prediction and business district analysis services can be provided for a target retail store using the constructed model.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소매점 종합 관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리서버의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.
도 3 및 도 4는 상권분석부의 구체적인 기능을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a retail store comprehensive management system according to one embodiment of the present invention.
Figure 2 is a drawing showing the specific configuration of the management server illustrated in Figure 1.
Figures 3 and 4 are drawings to explain the specific functions of the commercial area analysis department.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.The detailed description of the invention set forth below refers to the accompanying drawings which illustrate, by way of example, specific embodiments in which the invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the invention, while different from one another, are not necessarily mutually exclusive. For example, specific shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention. It should also be understood that the positions or arrangements of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not to be taken in a limiting sense, and the scope of the invention is defined only by the appended claims, along with the full scope of equivalents to which such claims are entitled, if properly so described. Like reference numerals in the drawings designate the same or similar functionality throughout the several aspects.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소매점 종합 관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.FIG. 1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a retail store comprehensive management system according to one embodiment of the present invention.
본 발명에 따른 소매점 종합 관리 시스템은 상권별 매출 예측 모델 및 상권별 폐업 예측 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 분석대상 소매점에 대한 매출예측 및 상권분석 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다.The purpose of the retail comprehensive management system according to the present invention is to construct a sales prediction model and a closure prediction model for each commercial district, and to provide sales prediction and commercial district analysis services for the target retail store using the constructed models.
구체적으로, 본 발명에 따른 소매점 종합 관리 시스템은 소매점 단말(10) 및 관리서버(20)를 포함한다.Specifically, the retail comprehensive management system according to the present invention includes a retail terminal (10) and a management server (20).
소매점 단말(10)은 소상공인 운용하는 점포 내에 구비되거나, 소상공인이 소지한 전자장치로, 외부기기와 유무선 통신이 가능하며 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC, 랩탑, 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스, 키오스크의 형태일 수 있다.A retail terminal (10) is an electronic device installed in a store operated by a small business owner or possessed by a small business owner, and may be in the form of a smartphone, PC, laptop, tablet PC, wearable device, or kiosk that can communicate with external devices via wired or wireless communication and input/output and process information.
소매점 단말(10)은 소비자가 신용카드나 체크카드를 이용하여 상품을 구매할 때 발생되는 포스(point of sales, POS) 데이터를 주기적으로 관리서버(20)로 전송하며, 관리서버(20)는 소매점 단말(10)로부터 수신되는 포스 데이터를 카드 사용 데이터로 저장한다.The retail terminal (10) periodically transmits point of sales (POS) data generated when a consumer purchases a product using a credit card or check card to the management server (20), and the management server (20) stores the POS data received from the retail terminal (10) as card usage data.
관리서버(20)는 상권별 매출 예측 모델 및 상권별 폐업 예측 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 분석대상 소매점에 대한 매출예측 및 상권분석 서비스를 소매점 단말(10)로 제공한다.The management server (20) constructs a sales prediction model and a business closure prediction model by commercial district, and provides sales prediction and commercial district analysis services for the target retail store to the retail store terminal (10) using the constructed model.
도 2는 이러한 관리서버(20)의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.Figure 2 is a drawing showing the specific configuration of such a management server (20).
도시된 바와 같이, 관리서버(20)는 매출 예측 모델 생성부(210), 폐업 예측 모델 생성부(220) 및 상권 분석부(230)를 포함한다.As illustrated, the management server (20) includes a sales prediction model generation unit (210), a business closure prediction model generation unit (220), and a business area analysis unit (230).
매출 예측 모델 생성부(210)는 카드 사용 데이터, 분석대상 소매점이 위치한 지역정보, 분석대상 소매점의 업종정보, 분석대상 기간의 휴일정보 및 분석대상 기간의 기상정보를 기초로 분석대상 소매점의 예상 매출액을 산출하는 매출 예측 모델을 생성한다.The sales prediction model generation unit (210) generates a sales prediction model that calculates the expected sales of the target retail store based on card usage data, information on the region where the target retail store is located, information on the industry of the target retail store, holiday information for the target period of analysis, and weather information for the target period of analysis.
즉, 매출 예측 모델 생성부(210)는 매출 예측 모델을 이용하여 분석대상 소매점의 예상 매출액을 산출하며, 이때 매출 예측 모델은 하기 수학식 1을 이용하여 분석대상 소매점의 예상 매출액을 산출한다.That is, the sales prediction model generation unit (210) calculates the expected sales of the target retail store using the sales prediction model, and at this time, the sales prediction model calculates the expected sales of the target retail store using the following mathematical expression 1.
[수학식 1][Mathematical Formula 1]
여기서, S는 예상 매출액, pn는 분석 대상 기간(n)동안 발생된 카드 사용 데이터, n은 분석 대상 기간의 총 일수, dh는 분석 대상 기간 중 공휴일로 지정된 일수, dr은 분석 대상 기간에 포함된 강우 일수, ta는 분석 대상 기간 중 미리 정해진 정상 온도 범위에 포함된 일수, te는 분석 대상 기간 중 미리 정해진 정상 온도 범위를 벗어난 일수, σ는 온도값들의 분산이다.Here, S is the expected sales, pn is the card usage data generated during the analysis period (n), n is the total number of days in the analysis period, dh is the number of days designated as public holidays during the analysis period, dr is the number of rainy days in the analysis period, ta is the number of days within the predetermined normal temperature range during the analysis period, te is the number of days outside the predetermined normal temperature range during the analysis period, and σ is the variance of temperature values.
예를 들어, dt가 30, dh가 8, dr이 3, pn이 1500(만원), ta가 20, te가 10, σ가 5인 경우, 예상 매출액 S는 약 1700만원으로 산출된다.For example, if dt is 30, dh is 8, dr is 3, pn is 15 million (ten thousand won), ta is 20, te is 10, and σ is 5, the expected sales S is calculated to be approximately 17 million won.
이와 같이, 매출 예측 모델 생성부(210)는 상술한 수학식 1을 이용하여 분석대상 소매점의 예상 매출액을 신뢰성있게 산출할 수 있다.In this way, the sales prediction model generation unit (210) can reliably calculate the expected sales amount of the retail store being analyzed using the mathematical expression 1 described above.
폐업 예측 모델 생성부(220)는 카드 사용 데이터를 기초로 매출 추이 정보를 생성하고, 생성된 매출 추이 정보에 기초하여 분석대상 소매점의 폐업률을 산출하는 폐업 예측 모델을 생성한다.The closure prediction model generation unit (220) generates sales trend information based on card usage data, and generates a closure prediction model that calculates the closure rate of the target retail store based on the generated sales trend information.
즉, 폐업 예측 모델 생성부(220)는 폐업 예측 모델을 이용하여 분석대상 소매점의 폐업률을 예측하며, 이때 폐업 예측 모델은 하기 수학식 2을 이용하여 분석대상 소매점의 예측 폐업률을 산출한다.That is, the closure prediction model generation unit (220) predicts the closure rate of the target retail store using the closure prediction model, and at this time, the closure prediction model calculates the predicted closure rate of the target retail store using the following mathematical expression 2.
[수학식 2][Mathematical formula 2]
여기서, Pc는 예측 폐업률, Sn는 n주차 또는 n월차의 매출액, Sn-1은 n-1주차 또는 n-1월차의 매출액, k는 분석 대상 기간의 총 주차 또는 총 월차, w2는 업종별로 설정되는 제2 가중치, σ는 분석대상 소매점과 동종의 다른 소매점의 평균 매출액 간의 차이값의 표준편차이다.Here, Pc is the predicted business closure rate, Sn is the sales for the nth week or nth month, Sn-1 is the sales for the n-1st week or n-1st month, k is the total weeks or months of the analysis period, w2 is the second weight set by industry, and σ is the standard deviation of the difference between the average sales of the analyzed retail store and other similar retail stores.
예를 들어, Sn이 1500, Sn-1이 1600, k가 8, w2가 10, σ가 0.5인 경우, 예측 폐업률은 약 17.5%로 산출될 수 있으며, 이와 같이 폐업 예측 모델 생성부(220)는 상술한 수학식 2를 이용하여 분석대상 소매점의 폐업률을 예측함으로써 점포 운용에 참고가 될 정보를 정밀하게 산출하여 제공할 수 있다.For example, when Sn is 1500, Sn-1 is 1600, k is 8, w2 is 10, and σ is 0.5, the predicted closure rate can be calculated to be approximately 17.5%, and in this way, the closure prediction model generation unit (220) can precisely calculate and provide information that can be used as a reference for store operation by predicting the closure rate of the target retail store using the mathematical expression 2 described above.
상권 분석부(230)는 산출된 상기 예상 매출액 및 상기 예상 폐업률에 기초하여 상권지표 정보를 생성한다.The commercial area analysis department (230) generates commercial area index information based on the calculated expected sales amount and expected business closure rate.
도 3 및 도 4는 상권 분석부(230)에 의해 생성된 상권지표 정보의 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.Figures 3 and 4 are drawings showing specific examples of commercial area indicator information generated by the commercial area analysis unit (230).
도시된 바와 같이, 상권 분석부(230)는 동네상권 매출 예측 서비스, 개인상점 매출 예측 서비스, 상점 수익 산출 서비스, 상점 홍보 마케팅 서비스, 메뉴 원가 계산 서비스 및 상점 관리 지원 서비스를 제공하기 위한 플랫폼 화면을 관리한다.As illustrated, the commercial area analysis department (230) manages a platform screen for providing a neighborhood commercial area sales prediction service, a personal store sales prediction service, a store profit calculation service, a store promotion marketing service, a menu cost calculation service, and a store management support service.
일 실시예에서, 상권 분석부(230)는 하기 수학식 3을 이용하여 상권점수를 산출한다.In one embodiment, the commercial area analysis unit (230) calculates the commercial area score using the following mathematical expression 3.
[수학식 3][Mathematical Formula 3]
여기서, I는 상권점수, w는 분석 요청된 상권을 중심으로 소정 반경 내에 위치하는 점포들의 평균면적(m2), h는 w는 분석 요청된 상권을 중심으로 소정 반경 내에 위치하는 건물들의 평균 높이(층수)별로 설정되는 가중치, n은 분석 요청된 상권에서 측정된 평균 소음 크기(db), g는 pd_i는 상권 중심지와 분석 요청된 상권을 중심으로 소정 반경 내에 위치하는 복수의 편의시설 중 특정 편의시설 i간의 이격거리(m), sd는 상권중심지와 상권중심지를 기준으로 소정 반경 내에 위치한 대중교통 정류장k 간의 이격거리(m), c는 상권중심지를 기준으로 소정 반경 내에 위치한 축구 경기장 및 야구 경기장의 개수이다.Here, I is the commercial district score, w is the average area (m2 ) of stores located within a certain radius centered on the commercial district for which analysis is requested, h is the weight set by the average height (number of floors) of buildings located within a certain radius centered on the commercial district for which analysis is requested, n is the average noise level (db) measured in the commercial district for which analysis is requested, g is the distance (m) between specific convenience facilities i among multiple convenience facilities located within a certain radius centered on the commercial district center and the commercial district for which analysis is requested, sd is the distance (m) between the commercial district center and public transportation stops k located within a certain radius from the commercial district center, and c is the number of soccer stadiums and baseball stadiums located within a certain radius from the commercial district center.
예를 들어, w가 50, h가 0.1, n이 80dB, pd_i가 100, sd가 300, c가 1인 경우 상권점수 I는 약 78점으로 산출될 수 있다.For example, if w is 50, h is 0.1, n is 80dB, pd_i is 100, sd is 300, and c is 1, the commercial area score I can be calculated to be approximately 78 points.
이와 같이, 상권 분석부(230)는 상기 수학식 3을 이용하여 상권별로 점수를 산출함으로써 신뢰성 있는 상권 분석 서비스를 제공할 수 있다.In this way, the commercial area analysis unit (230) can provide a reliable commercial area analysis service by calculating a score for each commercial area using the mathematical expression 3 above.
동네상권 매출 예측 서비스Neighborhood business sales prediction service
상권 분석부(230)는 전국 읍면동 기준 상권별로 주 단위 또는 월 단위의 매출액 추이와 향후 예측 매출액에 대한 정보를 제공한다.The commercial district analysis department (230) provides information on weekly or monthly sales trends and future forecast sales by commercial district in each town, township, and district nationwide.
상권 분석부(230)는 일 단위, 주 단위, 월 단위 모두 시도 후 정확도가 높은 주 단위 또는 월 단위 분석 중 어느 하나를 선택하여 플랫폼 화면에 표시한다.The business district analysis department (230) attempts daily, weekly, and monthly analyses, and then selects either weekly or monthly analyses with higher accuracy and displays them on the platform screen.
*개인상점 매출 예측 서비스*Personal store sales prediction service
상권 분석부(230)는 소매점 단말(10)이 관리서버(20)로 POS 데이터 기록을 업로드 시, 매출액 추이와 예측 매출액을 산출하여 소매점 단말(10)로 전송한다.When a retail store terminal (10) uploads POS data records to the management server (20), the commercial area analysis unit (230) calculates sales trends and predicted sales and transmits them to the retail store terminal (10).
즉, 본 발명은 소매점 단말(10)이 POS 데이터를 공유함으로써 본인 상점의 매출 예측값 제공으로 인한 영업 계획 수립이 가능하며 상점관리 지원 연계로 인한 경영 편리성이 증대될 수 있다.That is, the present invention enables establishment of a business plan by providing a sales forecast value for one's own store by having a retail store terminal (10) share POS data, and management convenience can be increased by linking with store management support.
상점 수익 산출 서비스Store Revenue Calculation Service
상술한 단순 상권 분석 및 매출 예측 데이터만으로는 소상공인들의 관심을 끌기에는 부족하며, 소상공인의 대다수는 본인의 정확한 순수익 계산이 어렵다는 문제점이 있다. 이에 상권 분석부(230)는 소상공인들의 매출 및 지출 관리 서비스와, 예상 세금 계산서비스를 제공하여 월 별 순수익 계산을 도와 본인의 경영상태를 점검할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.The simple business area analysis and sales forecast data described above are not enough to attract the attention of small business owners, and the problem is that most small business owners have difficulty calculating their own accurate net income. Accordingly, the business area analysis department (230) can provide a service that helps small business owners calculate their monthly net income by providing sales and expenditure management services and an expected tax calculation service, thereby providing a service that allows them to check their own management status.
메뉴 원가 계산 서비스Menu Cost Calculation Service
특히 요식업의 경우, 주력 메뉴의 경우 마진을 높게, 유인 메뉴의 경우 마진을 낮게 하여 고객 유입의 문턱을 낮춰야 필요가 있다.Especially in the case of the restaurant industry, it is necessary to lower the threshold for attracting customers by raising the margin for the main menu and lowering the margin for the attractive menu.
이에. 상권 분석부(230)는 소매점 단말(10)을 통해 실제 들어가는 재료와 재료의 양을 입력받고, 메뉴의 용도(주력메뉴, 일반메뉴, 유인 메뉴)를 선택받으면 해당 메뉴의 적정 가격을 자동으로 산출하여 표시할 수 있다.Accordingly, the commercial area analysis unit (230) can input the actual ingredients and the amount of ingredients through the retail terminal (10), and when the purpose of the menu (main menu, general menu, attractive menu) is selected, the appropriate price of the corresponding menu can be automatically calculated and displayed.
상점 관리 지원 서비스Store Management Support Services
또한, 상권 분석부(230)는 매출예측 상권분석 플랫폼에서 아르바이트생 현황을 볼 수 있는 아르바이트생 관리 서비스를 지원하며, 매출예측 상권분석 플랫폼에서는 식자재 시세를 알려주어 식자재 구매 비용이 적절한지를 판단하는 상점 운영관리 서비스를 제공한다.In addition, the commercial area analysis department (230) supports a part-time worker management service that allows the user to view the status of part-time workers on the sales prediction commercial area analysis platform, and the sales prediction commercial area analysis platform provides a store operation management service that informs the market price of food ingredients to determine whether the cost of purchasing food ingredients is appropriate.
상점 홍보 마케팅 서비스Store Promotion Marketing Services
상권 분석부(230)는 소매점 단말(10)로부터 결제된 프로모션 금액에 따라 차별적인 홍보 서비스를 제공한다.The commercial area analysis department (230) provides differentiated promotional services based on the promotional amount paid from the retail store terminal (10).
예컨대, 상권 분석부(230)는 프리미엄 프로모션 가격을 지불한 소매점 단말(10)로 맞춤형 홍보 콘텐츠를 자동으로 생성하여 제공하며, 생성된 맞춤형 홍보 콘텐츠를 이용한 온라인 홍보 비용 및 홍보 효과를 분석하여 소매점 단말(10)로 실시간 피드백 정보를 제공할 수 있다.For example, the commercial area analysis unit (230) can automatically generate and provide customized promotional content to a retail store terminal (10) that has paid a premium promotional price, and can analyze online promotional costs and promotional effects using the generated customized promotional content to provide real-time feedback information to the retail store terminal (10).
이와 같이, 본 발명에 따른 관리서버는 AI모델링을 활용하여 실질적인 빅데이터분석을 통해 상권조사분석과 매출예측시스템 구축으로 소상공인의 매출액을 예측하고 이들의 경영활동에 도움이 되는 다양한 서비스를 제공할 수 있다.In this way, the management server according to the present invention can predict the sales of small business owners and provide various services helpful for their management activities by constructing a sales prediction system and analyzing business districts through practical big data analysis using AI modeling.
이와 같은, 본 발명에 따른 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.As such, the technology according to the present invention may be implemented as an application or may be implemented in the form of program commands that can be executed through various computer components and recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program commands, data files, data structures, etc., singly or in combination.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The program commands recorded on the above computer-readable recording medium are those specifically designed and configured for the present invention, and may also be known and available to those skilled in the art of computer software.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, and flash memory.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, etc. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform processing according to the present invention, and vice versa.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 공간으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the present invention has been described above with reference to embodiments, it will be understood by those skilled in the art that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below.
210: 매출 예측 모델 생성부
220: 폐업 예측 모델 생성부
230: 상권 분석부210: Sales prediction model generation section
220: Closure prediction model generation section
230: Commercial Area Analysis Department
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020240124875AKR20250051568A (en) | 2023-10-10 | 2024-09-12 | Retail store comprehensive management system |
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230134416AKR102708463B1 (en) | 2023-10-10 | 2023-10-10 | Sales forecasting and market analysis system |
| KR1020240124875AKR20250051568A (en) | 2023-10-10 | 2024-09-12 | Retail store comprehensive management system |
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230134416ADivisionKR102708463B1 (en) | 2023-10-10 | 2023-10-10 | Sales forecasting and market analysis system |
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20250051568Atrue KR20250051568A (en) | 2025-04-17 |
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230134416AActiveKR102708463B1 (en) | 2023-10-10 | 2023-10-10 | Sales forecasting and market analysis system |
| KR1020240124875APendingKR20250051568A (en) | 2023-10-10 | 2024-09-12 | Retail store comprehensive management system |
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230134416AActiveKR102708463B1 (en) | 2023-10-10 | 2023-10-10 | Sales forecasting and market analysis system |
| Country | Link |
|---|---|
| KR (2) | KR102708463B1 (en) |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102812656B1 (en)* | 2024-12-09 | 2025-05-26 | 주식회사 선한 | AI-based commercial facility expected sales calculation system |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100795751B1 (en) | 2006-01-20 | 2008-01-17 | 주식회사풀무원 | Sales forecasting system through sensory evaluation and sales forecasting method of the forecasting system |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200055835A (en)* | 2018-11-12 | 2020-05-22 | 주식회사 어반포레스트 | Customer-seller centered fitting service method through consumption pattern analysis based on big data |
| KR102344383B1 (en)* | 2021-02-01 | 2021-12-29 | 테이블매니저 주식회사 | Method for analyzing loyalty of the customer to store based on artificial intelligence and system thereof |
| KR102471985B1 (en)* | 2022-06-27 | 2022-11-29 | 주식회사 몬데인컨설팅 | Business management consulting system based on artificial intelligence |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100795751B1 (en) | 2006-01-20 | 2008-01-17 | 주식회사풀무원 | Sales forecasting system through sensory evaluation and sales forecasting method of the forecasting system |
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102708463B1 (en) | 2024-09-23 |
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20210334845A1 (en) | Method and system for generation of at least one output analytic for a promotion | |
| US11182808B2 (en) | Method and system for attributes based forecasting | |
| US8639558B2 (en) | Providing markdown item pricing and promotion calendar | |
| US8126748B2 (en) | Sports and concert event ticket pricing and visualization system | |
| US20160342929A1 (en) | Method for determining staffing needs based in part on sensor inputs | |
| JP7004504B2 (en) | Analysis equipment | |
| US20140200992A1 (en) | Retail product lagged promotional effect prediction system | |
| US20110153385A1 (en) | Determination of demand uplift values for causal factors with seasonal patterns in a causal product demand forecasting system | |
| US20220036382A1 (en) | Data integration hub | |
| US11631091B2 (en) | Systems and methods for measuring traffic density in a region | |
| US12093855B2 (en) | Systems and methods for service location optimization | |
| KR20250051568A (en) | Retail store comprehensive management system | |
| JP6193817B2 (en) | Demand prediction apparatus and program | |
| JP2022154885A (en) | Learning method, learning model, prediction method, prediction device and computer program | |
| JP7396736B1 (en) | Cafeteria management system, cafeteria management method, and program | |
| Pauler et al. | Assessing store performance models | |
| US12361442B2 (en) | Method and system for managing clearance markdown | |
| JP5786001B2 (en) | Demand prediction apparatus and program | |
| US20230022851A1 (en) | Systems and methods for dynamically conducting messaging campaigns responsive to customer events | |
| JP2016012300A (en) | Demand prediction apparatus and program | |
| JP5781555B2 (en) | Data editing apparatus and program | |
| JP5844293B2 (en) | Data editing apparatus and program | |
| US20150120381A1 (en) | Retail sales overlapping promotions forecasting using an optimized p-norm | |
| US11798025B1 (en) | Incremental sales modeling using proxy campaigns | |
| JP2021022346A (en) | Information providing device and information providing method |
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PA0107 | Divisional application | Comment text:Divisional Application of Patent Patent event date:20240912 Patent event code:PA01071R01D Filing date:20231010 Application number text:1020230134416 | |
| PA0201 | Request for examination | Patent event code:PA02011R04I Patent event date:20240912 Comment text:Divisional Application of Patent | |
| PA0302 | Request for accelerated examination | Patent event date:20240912 Patent event code:PA03022R01D Comment text:Request for Accelerated Examination Patent event date:20240912 Patent event code:PA03021R04I Comment text:Divisional Application of Patent | |
| PE0902 | Notice of grounds for rejection | Comment text:Notification of reason for refusal Patent event date:20241119 Patent event code:PE09021S01D | |
| PG1501 | Laying open of application | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration | Patent event code:PE07011S01D Comment text:Decision to Grant Registration Patent event date:20250515 |