KR20250051568A - 소매점 종합 관리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 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.

Description

소매점 종합 관리 시스템{Retail store comprehensive management system}

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.

종래에는 유사 소매점 기반, 시장점유율 기반 또는 주요 경쟁사 대비율 기반으로 대상 상품군에 대한 매출을 예측하였다.

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.

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.

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.

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.

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.

한국등록특허 제10-0795751호

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.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

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.

상기 관리서버는,

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;

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; 및

산출된 상기 예상 매출액 및 상기 예상 폐업률에 기초하여 상권지표 정보를 생성하는 상권 분석부를 포함한다.

상기 매출 예측 모델은, 하기 수학식을 이용하여 예상 매출액을 산출한다.

[수학식]

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.

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.

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.

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.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 소매점 종합 관리 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.

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.

구체적으로, 본 발명에 따른 소매점 종합 관리 시스템은 소매점 단말(10) 및 관리서버(20)를 포함한다.

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.

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.

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.

도 2는 이러한 관리서버(20)의 구체적인 구성이 도시된 도면이다.

도시된 바와 같이, 관리서버(20)는 매출 예측 모델 생성부(210), 폐업 예측 모델 생성부(220) 및 상권 분석부(230)를 포함한다.

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.

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.

[수학식 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.

예를 들어, dt가 30, dh가 8, dr이 3, pn이 1500(만원), ta가 20, te가 10, σ가 5인 경우, 예상 매출액 S는 약 1700만원으로 산출된다.

이와 같이, 매출 예측 모델 생성부(210)는 상술한 수학식 1을 이용하여 분석대상 소매점의 예상 매출액을 신뢰성있게 산출할 수 있다.

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.

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.

[수학식 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.

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.

상권 분석부(230)는 산출된 상기 예상 매출액 및 상기 예상 폐업률에 기초하여 상권지표 정보를 생성한다.

도 3 및 도 4는 상권 분석부(230)에 의해 생성된 상권지표 정보의 구체적인 일 예가 도시된 도면이다.

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.

일 실시예에서, 상권 분석부(230)는 하기 수학식 3을 이용하여 상권점수를 산출한다.

[수학식 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.

예를 들어, w가 50, h가 0.1, n이 80dB, pd_i가 100, sd가 300, c가 1인 경우 상권점수 I는 약 78점으로 산출될 수 있다.

이와 같이, 상권 분석부(230)는 상기 수학식 3을 이용하여 상권별로 점수를 산출함으로써 신뢰성 있는 상권 분석 서비스를 제공할 수 있다.

동네상권 매출 예측 서비스

상권 분석부(230)는 전국 읍면동 기준 상권별로 주 단위 또는 월 단위의 매출액 추이와 향후 예측 매출액에 대한 정보를 제공한다.

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.

*개인상점 매출 예측 서비스

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.

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.

상점 수익 산출 서비스

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.

메뉴 원가 계산 서비스

특히 요식업의 경우, 주력 메뉴의 경우 마진을 높게, 유인 메뉴의 경우 마진을 낮게 하여 고객 유입의 문턱을 낮춰야 필요가 있다.

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.

상점 관리 지원 서비스

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.

상점 홍보 마케팅 서비스

상권 분석부(230)는 소매점 단말(10)로부터 결제된 프로모션 금액에 따라 차별적인 홍보 서비스를 제공한다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

210: 매출 예측 모델 생성부
220: 폐업 예측 모델 생성부
230: 상권 분석부

Claims (2)

1. 상권별 매출 예측 모델 및 상권별 폐업 예측 모델을 구축하고, 구축된 모델을 이용하여 분석대상 소매점에 대한 매출예측 및 상권분석 서비스를 제공하는 관리서버를 포함하는, 소매점 종합 관리 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 관리서버는,
   카드 사용 데이터를 기초로 매출 추이 정보를 생성하고, 생성된 매출 추이 정보에 기초하여 분석대상 소매점의 예상 폐업률을 산출하는 폐업 예측 모델을 생성하는 폐업 예측 모델 생성부; 및
   산출된 상기 예상 매출액 및 상기 예상 폐업률에 기초하여 상권지표 정보를 생성하는 상권 분석부를 포함하고,
   상기 폐업 예측 모델 생성부는,
   하기 수학식 1을 이용하여 분석대상 소매점의 예측 폐업률을 산출하고,
   상기 상권 분석부는,
   하기 수학식 2를 이용하여 상권분석 서비스 제공을 위한 상권점수를 산출하는, 소매점 종합 관리 시스템.
   
   [수학식 1]
   
   
   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.
   
   [수학식 2]
   
   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.