KR102550711B1 - 활동정보 기반 회원 등급결정 플랫폼 운용 서버 및 그 동작 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 활동정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버 및 그 동작 방법을 개시한다.
활동정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버는, 적어도 하나의 프로세서(processor) 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고, 적어도 하나의 단계는, 사용자 단말을 통해 서버에서 제공되는 플랫폼에 가입하려는 사용자를 회원으로 등록하는 단계, 추천인 정보를 사용하여 사용자의 회원 등급을 산출하는 단계, 산출된 회원 등급과 마진율에 따라 적립금의 적용 비율을 달리 적용하는 단계, 회원 등급에 회원의 활동 정보를 반영하여 활동 회원 등급을 생성하는 단계, 회원의 요청에 따라 다른 회원의 회원 등급에 따라 상이한 추가 적립금을 지원하는 이벤트를 생성하는 단계 및 이벤트를 생성하고자 하는 회원의 등급에 따라 생성 요청한 이벤트의 최대 추가 적립금 지원 한도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

활동정보 기반 회원 등급결정 플랫폼 운용 서버 및 그 동작 방법 {Activity information-based member rating determination platform operation server and operation method thereof}

본 발명은 활동정보 기반 회원 등급결정 플랫폼 운용 서버 및 그 동작 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 회원의 다양한 활동 정보에 따라 회원 등급을 결정할 수 있는 서버 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

최근 비대면 플랫폼 기술의 발달로 많은 사람들은 대면하지 않고 온라인을 통한 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 제공되는 서비스는 점차 다양화되고 확대되면서 온라인 쇼핑몰, 동영상 스트리밍 또는 다양한 커뮤니티 등에서 비대면 서비스를 제공받을 수 있게 되었다.

이때, 서비스를 제공받고 자신의 온라인 활동에 대한 신용도를 축적하기 위해 회원으로 가입해야 하는 경우가 다수이며, 이를 통해 사용자들은 회원으로서의 혜택을 향유할 수 있다.

회원은 단순히 온라인 상의 특정 사용자를 지칭하는 것을 넘어 특정 등급에 따라 여러가지 혜택을 제공받을 수 있는데, 기존의 회원 등급은 온라인 서비스 운영자의 미리 설정된 기준에 따라 정하여 지거나, 다수의 이익보다는 특정 집단(예: 상위 등급의 회원 또는 서비스 운영자)의 이익에 중점을 두고 있는 실정이다.

서비스를 제공하고 그 대가로부터 이익을 발생시키는 상품의 경우, 그 상품의 성질을 떠나 해당 상품을 제공하기 위한 상품의 원가와 소비자가 해당 상품을 획득하기 위해 지불해야 하는 대가 사이에 차이가 발생하며, 서비스의 운영자는 그 차이를 조정함으로써 자신 또는 다른 사용자의 이익을 발생시킬 수 있다.

그러나, 이러한 혜택을 각 회원의 활동 또는 각 플랫폼의 운영체계에 의해 공평한 대가로서 제공되기에는 어려움이 상존한다. 이에 따라, 다양한 서비스의 제공에 있어 서비스 제공자의 운영상의 수익과 각 사용자의 활동에 따른 공평한 이득의 제공을 위해, 사용자의 활동 정보에 따른 회원 등급의 결정에 대한 연구가 필요한 실정이다.

국내특허공보 제10-2290471호

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 활동정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운영 서버를 제공하는데 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 활동정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운영 서버의 동작 방법을 제공하는 데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버를 제공한다.

활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버는, 적어도 하나의 프로세서(processor) 및 상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.

이때, 적어도 하나의 단계는, 사용자 단말을 통해 서버에서 제공되는 플랫폼에 가입하려는 사용자를 회원으로 등록하는 단계, 추천인 정보를 사용하여 사용자의 회원 등급을 산출하는 단계, 산출된 회원 등급과 마진율에 따라 적립금의 적용 비율을 달리 적용하는 단계, 회원 등급에 회원의 활동 정보를 반영하여 활동 회원 등급을 생성하는 단계, 회원의 요청에 따라 다른 회원의 회원 등급에 따라 상이한 추가 적립금을 지원하는 이벤트를 생성하는 단계 및 이벤트를 생성하고자 하는 회원의 등급에 따라 생성 요청한 이벤트의 최대 추가 적립금 지원 한도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

여기서 적립금의 적용 비율을 달리 적용하는 단계는, 마진율이 높은 판매 상품에 대하여는 높은 할인과 적립금을 지원하고, 마진율이 낮은 판매 상품에 대하여는 낮은 할인과 적립금을 지원할 수 있다.

이때, 활동 회원 등급을 생성하는 단계는, 전체 회원 중 미리 정해진 기간 동안 아무런 활동이 없는 회원은 휴면회원으로 배제하고, 나머지 회원들을 활동 회원으로 지정하고, 활동 회원을 대상으로 활동 정보를 사용하여 회원 등급을 조정하여 활동 회원 등급을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 활동 회원 등급을 생성하는 단계는, 활동 정보의 총량을 기초로 활동 정보 트래픽을 산출하고, 활동 정보 트래픽이 활동 정보 트래픽 평균보다 낮은 회원의 경우 활동 회원의 회원 등급을 낮게 조정할 수 있으며, 활동 정보 트래픽이 활동 정보 트래픽 평균보다 높은 회원의 경우 활동 회원의 등급을 높게 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

한편, 이벤트의 최대 추가 적립금 지원 한도를 결정하는 단계는, 상품을 구매하는 회원의 회원 등급에 따른 할인율과 마진율의 차이를 산출하여, 그 결과 값을 이벤트에 따른 추가 적립금 지원 한도로 결정할 수 있다.

또한, 동일한 상품 카테고리에서 해당 상품의 판매가격, 원가 및 마진율을 기초로 상품의 품질 점수를 산출하는 단계, 산출된 상품의 품질 점수에 기초하여 상품 등급을 결정하는 단계 및 활동 회원들 중 상품을 판매하는 회원의 수 및 상품을 구매하는 회원의 수를 비교하여 추가 적립금을 지급할 상품 등급을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따른 활동정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운영 서버 및 그 동작 방법을 이용할 경우에는 사용자와 서비스 운영자 사이의 이익 분배를 통하여 다수의 플랫폼 유입을 통해 수익률을 증대시킬 수 있다.

또한, 회원의 서비스 사용에 따른 활동 정보를 통해 회원 등급을 조정하고, 이에 따라 다른 사용자를 위한 이벤트를 발생시킬 수 있어, 회원의 서비스 활동에 대한 동기를 부여하고, 실제 활동 회원의 증가를 통해 서비스의 양적 및 질적 향상을 도모할 수 있다.

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.

본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버의 구동 환경을 도시한 예시도이다.
도 2는 회원 등급 및 마진에 따른 적립금 변동을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 회원 추천에 따른 적립금 적립을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 회원 등급에 따른 추천인 적립금과 사업자 적립금을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 사용자의 활동 정보를 반영하여 적립금을 지원하는 일 예를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6는 회원 등급에 따라 다르게 생성되는 이벤트를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 도 1에 따른 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버에 대한 하드웨어 구성도이다.
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.

마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

이 때, 본 실시 예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명함에 있어서, 특정 시스템의 예를 주된 대상으로 할 것이지만, 본 명세서에서 청구하고자 하는 주요한 요지는 유사한 기술적 배경을 가지는 여타의 통신 시스템 및 서비스에도 본 명세서에 개시된 범위를 크게 벗어나지 아니하는 범위에서 적용 가능하며, 이는 당해 기술분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버의 구동 환경을 도시한 예시도이다.

도 1을 참조하면, 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버 (100)(이하, '서버'라고 함)는 사용자 단말(10)을 통해 플랫폼에 접속하는 사용자들의 회원 등급을 산출하고, 회원 등급에 따른 이벤트를 생성하여 사용자 및 다른 사용자에 제공할 수 있다.

사용자 단말(10)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.

서버(100)는 사용자 단말(10)을 통해 서버(100)에서 제공되는 각종 플랫폼에 가입하려는 사용자를 회원으로 등록할 수 있다. 예컨대, 각종 플랫폼은 다양한 서비스를 제공할 수 있으며 온라인 쇼핑 플랫폼, 온라인 오픈마켓, 인터넷 매거진, 게임 중계 플랫폼 및 인터넷을 통한 영상 스트리밍 플랫폼을 포함할 수 있다. 이하, 설명의 편의를 위해 서버(100)에서 온라인 쇼핑 플랫폼을 제공하는 것을 중심으로 설명하지만 이에 제한되는 것은 아니다.

또한, 이하 설명에서 '사용자'는 사용자 단말(10)의 사용 관점에서 기술한 것일 수 있고, '회원'은 제공 서비스를 이용하는 사용자의 관점에서 기술한 것일 수 있다. 다만, 이에 제한되는 것은 아니며 는 '사용자'와 '회원'은 혼용하여 사용될 수 있다.

한편, '회원'은 일반적으로 상품을 판매 또는 구매하지 않고 주로 광고 및 선전을 통한 추천 활동을 하는 사용자를 의미할 수 있으나, 이이 제한되지 않으며, '회원'이 상품의 판매 또는 구매시 상황에 따라 '판매자' 또는 '구매자'로 표현될 수 있다.

이때, 사용자는 해당 플랫폼의 이용을 위해 회원 가입을 진행할 수 있으며, 회원 가입은 온라인 사이트의 직접 방문, 링크 접속, QR코드 접속 등 다양한 경로를 통해 이뤄질 수 있다. 예를 들어, 새롭게 플랫폼에 가입하려는 사용자는 기존 사용자가 생성한 인터넷 링크를 통해 회원 가입을 진행할 수 있으며, 이때, 서버(100)는 기존의 사용자와 새로운 사용자를 추천인과 피추천인의 관계로 형성할 수 있다.

또한, 서버(100)는 새로운 사용자의 회원 가입을 진행하면서 직접 추천인을 기재할 수 있도록 할 수 있으며, 추천인을 기재하는 방식은 코드, 성명, 전화번호 입력 또는 2차원 내지 3차원 바코드의 입력을 통해 달성할 수 있다.

다만, 이에 제한되는 것은 아니며, 사용자는 별도의 추천인을 설정하지 않고 회원 가입을 진행할 수 있다. 이 경우, 사용자는 미리 정해진 기간 내에 다른 사용자를 추천인으로 지정할 수 있고, 일 예로, 최초 회원 가입시 추천인을 지정하지 않은 새로운 사용자는 회원 가입 후 14일 이내에 다른 사용자를 추천인으로 지정할 수 있고, 그 기간이 지난 경우 실기될 수 있다.

서버(100)는 사용자들이 회원 가입을 진행할 때 입력한 추천인 정보를 사용하여 사용자의 회원 등급을 산출할 수 있다. 예컨대, 사용자 B가 회원 가입시 사용자 A를 추천하였다면, 서버(100)는 사용자 A의 회원 등급을 산출할 때, 사용자 A에 대해 피추천인 관계인 사용자 B를 추천인 정보로 하여 사용자 A의 회원 등급을 산출할 수 있다.

여기서, 회원 등급은 온라인 쇼핑 플랫폼에서 제공되는 기능을 사용할 때 각 사용자별로 상이한 사용조건을 부과하거나 지정할 수 있는 권한을 의미하며, 일 예로, 회원 명칭, 사용 금액에 대한 적립금 적립율, 마진에 따른 적립금의 지정 및 추천인 확보 한도가 달라질 수 있다.

도 2는 회원 등급 및 마진에 따른 적립금 변동을 설명하기 위한 예시도이다.

도 2를 참조하면, 서버(100)는 회원 등급을 일반 회원, 패밀리, 매니저 및 파트너와 사업자로 구별할 수 있다. 이때, 일반 회원은 가입 직후 자신을 추천한 추천인이 0~4명인 회원, 패밀리 등급은 자신을 추천한 추천인이 5~9명인 회원, 매니저 등급은 자신을 추천한 추천인이 10~29명인 회원, 파트너 등급은 자신을 추천한 추천인이 30명 이상인 회원, 사업자 등급은 서버(100)의 운영 주체와 협의한 단체로서, 예컨대, 다른 사업자 및 가맹 회사를 의미할 수 있다. 이때, 등급의 변동이 있는 경우 서버(100)는 사용자 단말(10)을 통해 사용자에 등급 변동 사실을 전송할 수 있다.

여기서 마진(margin)은 판매 상품 또는 서비스의 원가와 판매가 사이의 차이를 의미하며, 다시 말하면 물건을 판매했을 때 수익을 의미할 수 있다. 또한 마진율은 판매가격과 원가의 차이를 판매가로 나눈 값에 100을 곱하여 산출할 수 있으며, 예컨대, 서버(100)는 판매 상품의 판가가 100원이고, 원가가 50원인 상품의 마진율은 50%로 산출할 수 있다.

다시 도 2를 참조하면, 서버(100)는 각 회원이 플랫폼을 이용할 때 앞서 산출된 회원 등급과 마진율에 따라 적립금의 적용 비율을 달리 적용할 수 있다. 일 예로, 일반 회원의 경우 마진율에 따라 2~7%의 할인을 부여하고, 패밀리 등급의 회원은 일반 회원의 마진율에 따른 할인율을 적용하고 이에 더하여, 마진율에 따라 1~3%의 적립금을 추가로 부여할 수 있다. 또한, 매니저 등급의 회원은 일반 회원의 마진율에 따른 할인율을 적용하고 이에 더하여, 마진율에 따라 3~7%의 적립금을 추가로 부여할 수 있으며, 파트너 및 사업자 회원의 경우 일반 회원의 마진율에 따른 할인율을 적용하고 이에 더하여, 마진율에 따라 5~11%의 적립금을 추가로 부여할 수 있다.

이를 통해, 서버(100)는 단순한 회원 가입만으로도 상품에 할인율을 적용함으로써 회원 가입을 유도할 수 있고, 해당 회원의 자율적인 광고, 선전 행위를 통해 다른 회원을 유치하고, 자신의 추천인 수를 증대시켜 회원 등급을 상승시킴으로써 마진율에 따른 적립금을 추가로 확보할 수 있다.

서버(100)는 마진율이 높은 판매 상품에 대하여는 높은 할인과 적립금을 지원하고, 마진율이 낮은 판매 상품에 대하여는 낮은 할인과 적립금을 지원함으로써 상품 판매자에게는 적어도 일정한 수익률을 보장하면서, 상품 구매자에게는 합리적인 할인 및 적립금을 지원하여 상품의 구매 및 판매의 촉진을 구현할 수 있다.

도 3은 회원 추천에 따른 적립금 적립을 설명하기 위한 예시도이다.

도 3을 참조하면, 사용자 A는 첫 사용자로 다른 추천인 없이 회원 가입을 진행하였고, 그 이후 사용자 B로부터 1회 추천을 받았으며, 추천인 수에 따른 회원 등급으로 '패밀리' 등급 회원으로 지정되어 그에 따른 혜택을 지원받는다. 사용자 B는 A를 추천인으로 지정하여 회원 가입을 진행하였고, 그 이후 사용자 C, D, E로부터 3회 추천을 받았으며, 추천인 수에 따른 회원 등급으로 '파트너' 등급 회원으로 지정되어 그에 따른 혜택을 지원받는다. 또한, 사용자 C, D, E는 B를 추천인으로 지정하여 회원 가입을 진행하였고, 그 이후 다른 사용자의 추천이 없어 일반 회원 등급의 혜택을 지원받는다.

그런데, 이때 사용자 A는 자신을 추천인으로 지정한 B가 다른 사용자 C, D, E로부터 추천을 받았지만 그에 따른 종속적 효력이 배제되어 자신을 직접 추천한 추천인의 수에 따른 혜택을 지급받는다.

즉, 서버(100)는 사용자의 직접 추천인 수에 따른 회원 등급을 부여함으로써 직접적으로 활동하고, 광고 선전에 노력한 사용자에게 높은 등급을 부여함으로써 사용자의 자발적 의지에 의한 홍보 효과를 달성할 수 있다.

도 4는 회원 등급에 따른 추천인 적립금과 사업자 적립금을 설명하기 위한 예시도이다.

서버(100)는 추천인과 피추천인의 관계에서 피추천인의 등급에 따라 추천인 또한 적립 혜택을 지원받을 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 회원 등급에 따라 추천인과 피추천인 중 높은 회원 등급이 높은 회원의 최대 적립율 내에서 회원 등급에 따라 상이한 적립금을 지원할 수 있다.

예를 들어, 사용자 A가 회원 가입을 진행하면서 회원 B를 추천인으로 기재한 경우, 회원 A는 추천인, 회원 B는 피추천인의 관계를 생성한다. 이때, 회원 A가 온라인 쇼핑 플랫폼 활동을 통해 매출을 발생시킨 경우, 회원 B의 회원 등급에 따라 그에 대응되는 적립금을 지원받을 수 있다. 예컨대, 회원 B의 회원 등급이 '파트너'인 회원 B는 최대 14%의 적립금을 지원받을 수 있다. 이때, 회원 등급이 회원 B와 동일하게 파트너이고, 회원 A가 매출을 발생시킨 경우 상품 판매 가격의 7%는 회원 B에 추천인 적립금으로 적립되고, 회원 A는 상품 구매 적립금으로서 7%의 적립금을 지원받을 수 있다.

다른 예로, 회원 A의 회원 등급은 패밀리이고, 회원 B의 회원 등급은 파트너인 경우, 서버(100)는 회원 A와 B중 더 높은 회원 등급인 회원 B의 적립률 14%를 최대 적립율로 하고, 회원 A에게는 5%의 적립금을 지원하고, 회원 B에게는 9%의 적립금을 지원할 수 있다.

이처럼, 서버(100)는 회원의 등급에 따라 지원 가능한 적립율 내에서 추천인 및 피추천인에 대한 적립금을 지원함으로써, 추천인에게는 추천인 기입으로 인한 직접적인 적립금 혜택을 부여하고, 피추천인에게는 온라인 쇼핑 플랫폼의 광고 및 선전 동기를 부여할 수 있으며, 그에 대한 보상으로 다른 회원들의 구매 활동에 따른 보상을 확보할 수 있다. 뿐만 아니라, 마진율에 따라 회원 등급이 높은 회원의 적립율을 기준으로 적립금을 지급함으로써, 상품 판매에 따른 수익을 보장하면서 각 회원들에게 합리적인 적립금 혜택의 지원이 가능하다.

도 5는 사용자의 활동 정보를 반영하여 적립금을 지원하는 일 예를 설명하기 위한 예시도이다.

도 5를 참조하면, 서버(100)는 회원의 활동 정보에 따라 회원 등급에 따른 할인 및 적립금에 더하여 추가 적립금을 지원할 수 있다. 여기서 활동 정보란, 회원이 서버(100)에서 제공하는 온라인 쇼핑 플랫폼에서 활동하며 생성되는 정보로서, 예컨대, 작성 리뷰수, 리뷰 종류(문자, 사진 및 영상 등), 접속 횟수, 총 접속 시간, 상품 구매 횟수, 총 상품 구매 금액, 상품 판매 횟수, 총 상품 판매 금액, 상품 판매 등록 개수, 및 상품의 구매 또는 판매 빈도를 포함할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 회원의 활동 유무에 따라 미리 지정된 일괄 적립금을 지원할 수 있고, 회원이 작성한 리뷰의 글자수가 미리 정해진 문자 수 이상(예: 100글자)인 경우 또는 회원의 리뷰에 문자와 사진 또는 영상이 포함된 경우 추가 적립금을 지원할 수 있다.

이러한 리뷰 작성 촉진 운영은 실제 상품의 사용자에 의한 후기를 남김으로써 해당 상품의 우수성을 입증하고, 후속 구매자들을 유인할 수 있어, 상품의 구매와 판매를 촉진할 수 있다.

특히, 구매자는 해당 리뷰의 작성을 통해 추가 적립금을 확보할 수 있으며, 잠재적 구매자는 다른 구매자들의 구매 후기인 리뷰를 참고하여 구매를 결정함으로써 소비의 효율성을 도모할 수 있다.

한편, 서버(100)는 상품의 공급가와 판매가에 따른 차이, 즉, 마진율에 따라 적립금의 지원 규모를 상이하게 조절할 수 있다. 도 2 및 도 3을 참조하면, 각 회원 등급에 따라 마진율이 높을수록 할인율과 적립금 적립율은 증가하며, 마진율이 낮을수록 할인율과 적립금은 낮아진다. 이때, 서버(100)는 마진율이 일정 값 이하인 경우(예: 20% 이하)에는 할인 또는 적립금 지원을 배제하여, 판매자의 이익을 보장할 수 있다.

일 예로, 도 5를 다시 참조하면, 마진율이 20%인 상품에 대해 회원 등급에 따라 가능한 최대 적립금은 9%이고 할인율은 2%이다. 즉, 마진율이 20%인 상품에 대해 할인과 적립을 제외한 이후의 마진율은 9%까지 감소하며, 이때, 부가세와 카드 수수료 등 부대비용을 제외하면, 마진율은 4% 이하로 감소할 수 있으므로, 서버(100)는 마진율이 미리 정해진 값(예: 20%) 미만인 상품에 대해서는 할인과 적립을 배제하여 판매자의 최소 이익을 보장할 수 있다.

한편, 마진율이 45%인 상품에 대해 회원 등급에 따라 가능한 최대 적립금은 15%이고, 할인율은 7%이다. 즉, 마진율이 45%인 상품에 대해 할인과 적립을 제외한 이후의 마진율은 23%까지 감소하며, 이때 부가세와 카드 수수료 등 부대비용을 제외하더라도 판매자는 15% 이상의 수익을 보장할 수 있다.

이 경우, 서버(100)는 높은 할인율과 적립금 지원을 통해 상품 판매를 유도하고, 판매자는 비록 마진율은 감소하였으나, 판매량을 증가시킴으로써 시장성을 확보할 수 있다.

한편, 서버(100)는 추천인 정보에 의해 결정되는 회원 등급에 더하여 회원의 활동 정보를 반영하여 활동 회원 등급을 생성할 수 있다. 여기서, 활동 회원 등급이란, 추천인 수에 기초하여 결정된 회원 등급을 기초로, 실제 활동하는 회원들의 활동 정보를 반영하여 조정된 회원 등급으로서, 실제 사용자가 상품의 구매 또는 판매시 적용 받을 수 있는 회원 등급을 의미한다. 다만, 아래의 설명에서 '회원'과 '활동 회원'은 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 특별히 구분이 필요한 경우는 별도의 설명을 더하기로 한다.

예컨대, 회원 A는 실질적인 상품의 구매 또는 판매 활동은 전혀 없지만 오직 높은 회원 등급을 유지하기 위한 선전 또는 광고 행위를 통해 다수의 추천인을 모집할 수 있고, 이를 통해 높은 회원 등급을 유지할 수 있다.

반면, 회원 B는 누구의 추천도 받지 못하여 일반 회원 등급이었으나 꾸준한 활동에 의한 활동 정보가 누적될 수 있으며, 이 경우에는 추천인이 존재하지 않더라도 사용자 B의 회원 등급을 조정하여 상위 회원 등급으로 변경할 수 있다.

이를 통해 서버(100)는 실제 온라인 쇼핑 플랫폼에서 많은 상품의 구매 및 판매를 진행하고, 리뷰를 작성하는 등 활발한 활동을 하는 회원임에도 불구하고, 오직 외부 광고 또는 선전행위가 존재하지 않아 지속적으로 낮은 회원 등급을 유지하게 하는 불합리함을 배제하고, 사용자들의 상품 구매, 판매 및 활동 행위에 대한 동기를 부여할 수 있다.

또한, 서버(100)는 온라인 쇼핑 플랫폼에 가입한 전체 회원 중 미리 정해진 기간(예: 1개월) 동안 아무런 활동이 없는 회원은 휴면회원으로 배제하고, 나머지 회원들을 활동 회원으로 지정하며, 활동 회원을 대상으로 활동 정보를 사용하여 회원 등급을 조정할 수 있다.

이때 서버(100)는 활동 회원들이 생성하는 활동정보의 총량을 기초로 활동 정보 트래픽을 산출하고, 활동 정보 트래픽을 활동 회원의 수로 나눈 값 또는 활동 정보 트래픽을 판매, 구매 상품의 판매량 또는 구매량으로 나눈 값 즉, 활동 정보 트래픽 평균을 산출하여, 각 활동 회원들이 생성한 활동 정보 트래픽이 활동 정보 트래픽 평균보다 낮은 경우 그 활동 회원의 회원 등급을 낮게 조정할 수 있으며, 각 활동 회원들이 생성한 활동 정보 트래픽이 활동 정보 트래픽 평균보다 높은 경우 그 활동 회원의 회원 등급을 높게 조정할 수 있다.

한편, 서버(100)는 활동 회원들을 트래픽 발생량에 따라 나열하고, 구분되는 회원 등급의 개수로 구간을 분할하고, 활동 정보 트래픽 평균을 분할된 구간별로 산출한 다음, 특정 활동 회원이 생성한 활동 정보 트래픽이 그 활동 회원이 속한 구간의 활동 정보 트래픽 평균 큰 경우 그 활동 회원의 회원 등급을 높게 조절하고, 특정 활동 회원이 생성한 활동 정보 트래픽이 그 활동 회원이 속한 구간의 활동 정보 트래픽 평균 작은 경우 그 활동 회원의 회원 등급을 낮게 조절함으로써 회원의 활동 정보를 기초로 사용자들의 회원 등급을 조절할 수 있다.

또한, 서버(100)는 앞서 설명한 회원 등급의 조절 방식을 반복 수행함으로써 회원 등급이 세분화되어 있는 경우에도 그 회원의 적절한 등급을 찾아 회원 등급을 조절할 수 있다.

한편, 서버(100)는 활동 정보 트래픽의 일 예로서 아래의 수학식을 통해 활동 정보 점수를 산출하여 회원 등급의 조절에 사용할 수 있다. 서버(100)는 다양한 활동 정보로 인해 발생하는 트래픽량을 활동 정보 점수로서, 회원의 주요 활동 정보만을 기초로 점수화 할 수 있다.

[수학식 1]

다시 말하면, 활동 정보 점수(AIS, Activity information score)는 판매 상품의 마진율(MoSI, Margin of Selling Item)을 판매 상품의 할인율(DRoSI, Discount Rate of Selling Item)로 나눈 값과 구매 상품의 마진율(MoBI, Margin of buying Item)을 구매 상품의 할인율(DRoBI, Discount Rate of Buying Item)로 나눈 값을 모두 더하여, 판매 아이템의 개수(SIA, Selling Item Amount)(예: k개)와 구매 아이템의 개수(BIA, Buying Item Amount)(예:

개)로 나누어 산출할 수 있다.

이때, 판매 상품 및 구매상품의 할인율은 상품의 실제 가격 형성에 영향을 줄 수 있는 요소의 총 합으로써, 예컨대, 일반회원에 대한 할인율과 적립율을 모두 합한 값을 의미할 수 있다.

또한, 판매 상품의 마진율은 앞서 설명한 바와 같이, 상품의 판매가에서 원가를 제외한 값을 판매가로 나누어 산출할 수 있으며, 상품의 판매자는 수학 연산을 통해 자신의 상품에 대한 마진율을 계산할 수 있다. 다만, 구매 상품의 마진율은 구매자가 구매한 상품의 원가를 알지 못하는 이상 자체적으로 계산할 수 없다. 이때, 서버(100)는 상품을 판매하기 위해 온라인 쇼핑 플랫폼에 상품을 등록할 때, 해당 상품의 원가를 기재하도록 함으로써 이를 해결할 수 있다.

또한, 이 경우에도 상품의 구매자에게는 구매 상품의 마진율을 공개하지 않고, 서버(100)는 오직 활동 정보 점수의 산출에만 구매 상품의 마진율을 반영할 수 있다.

이를 통해, 서버(100)는 마진율이 높은 상품의 판매 또는 구매를 수행한 회원에게 높은 활동 정보 점수를 부여할 수 있으며, 구매 또는 판매 상품의 할인율이 높게 적용되어 상품을 구매 또는 판매한 회원의 경우에는 활동 정보 점수를 낮게 부여할 수 있다.

또한, 회원이 구매 또는 판매한 모든 상품의 개수를 반영함으로써 산출된 점수를 정규화 할 수 있다.

도 6은 회원 등급에 따라 다르게 생성되는 이벤트를 설명하기 위한 예시도이다. 도 6을 참조하면, 서버(100)는 회원의 요청에 따라 다른 회원의 회원 등급에 따라 상이한 추가 적립율을 지원하는 이벤트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 이벤트 생성을 원하는 회원의 요청에 따라 다른 회원들의 회원 등급에 따라 각 상품의 마진율별 최대 10%의 추가 적립금을 지원하는 이벤트를 생성할 수 있다.

일 예로, 패밀리 등급의 회원은 마진율에 따라 1~2.5%의 적립금을 지원받을 수 있고, 사업자 등급의 회원은 마진율에 따라 6~14%의 적립금을 지원받을 수 있다. 이때, 서버(100)는 각 회원들을 위해 이벤트를 생성하여 추가 적립금을 지원할 수 있으며, 예컨대, 패밀리 등급의 회원은 마진율에 따라 0.1~0.25%의 추가 적립금을 지원받을 수 있고, 사업자 등급의 회원은 마진율에 따라 0.6~1.4%의 적립금을 추가로 지원받을 수 있다.

한편, 서버(100)는 사용자 단말(10)을 사용하는 회원의 요청에 따라 다른 회원을 위한 이벤트를 생성할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 패밀리 등급 회원의 요청에 따라 패밀리 등급 회원이 판매중인 상품을 다른 회원이 구매하는 경우, 상품의 마진율에 따라 다른 회원에게 추가 적립금을 지원할 수 있다. 예컨대, 패밀리 등급 회원이 마진 20%인 상품 A를 판매하고 있을 때, 패밀리 등급 회원은 다른 회원을 위해 해당 상품에 대해 이벤트 진행 요청을 할 수 있으며, 서버(100)는 미리 정해진 적립율(예: 패밀리 등급 회원 적립율의 10%)에 따라 다른 회원이 상품을 구매하였을 때 추가 적립금을 지원할 수 있다. 이때 상품을 구입한 다른 회원이 사업자 등급인 경우, 마진율 20%인 상품을 기준으로 할인률 2%, 사업자 회원 등급에 따른 적립율 6%에 상품 판매자가 개최한 이벤트에 따른 추가 적립율 0.1%를 지원받을 수 있다. 즉, 상품 구매자는 자신의 회원 등급에 따른 적립 이외에 이벤트 개최자의 회원 등급에 따른 추가 적립을 지원받을 수 있다.

이를 통해, 상품을 구매하고자 하는 사용자는 보다 높은 등급의 회원이 개최한 이벤트에 해당하는 품목을 구매함으로써 보다 높은 적립금을 확보할 수 있으며, 높은 수요를 통한 수익 발생을 위해 각 회원들은 자신의 등급을 상승시켜 상품을 판매하도록 유인할 수 있다.

서버(100)는 상품의 판매자와 구매자 사이의 균형을 유도하고, 적극적인 상품 판매 및 구매와 활동 정보의 생산을 유도할 수 있다

한편, 서버(100)는 아래 수학식 2를 통해 이벤트를 생성하고자 하는 회원의 등급에 따라 생성 요청한 이벤트의 최대 추가 적립금 지원 한도를 결정할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 판매 상품의 마진율(MoSI, Margin of Selling Item)에서 판매 상품의 할인율(DRoSI, Discount Rate of Selling Item)을 뺀 값을 이벤트의 지원 한도로 결정할 수 있다. 예컨대, 사업자 등급의 회원 A가 마진율 45%인 상품을 판매하여 이벤트를 시작한 경우, 사업자 등급의 회원 B가 상품을 구매할 때에는, 할인율 7%, 적립률 14% 및 이벤트 적립률 1.4%를 고려하면 판매 상품의 할인율(DRoSI)은 22.4%가 된다. 이때, 사업자 등급의 회원 A의 마진율은 22.6%까지 감소하게 된다.

다시 말해, 서버(100)는 각 회원의 최소 수익을 보장하기 위해 상품을 구매하는 회원의 회원 등급에 따른 할인율과 마진율의 차이를 산출하여, 그 결과 값을 이벤트에 따른 추가 적립금 지원 한도로 결정할 수 있다.

또한, 서버(100)는 이벤트를 진행할 때, 동일한 상품 카테고리에서 해당 상품의 판매가격, 원가 및 마진율을 기초로 상품의 품질 점수를 산출하고, 산출된 상품의 품질 점수에 따라 상품등급을 결정하고, 높은 상품 등급의 상품을 구매한 사용자에게 회원 등급에 따라 추가 적립을 지원할 수 있다.

예를 들어, 서버(100)는 아래의 수학식을 통해 상품의 품질 점수를 산출할 수 있다.

[수학식 2]

즉, 상품 k의 상품의 품질 점수(QSoM, Quality Score of Merchandise)는 상품 k의 판매가와 상품 k의 원가 및 상품 k의 판매 상품의 마진율(MoSI, Margin of Selling Item)을 곱하여 산출될 수 있다. 다시 말하면, 동일한 카테고리에서 해당 상품의 판매가가 높을수록 해당 상품의 품질이 높을 수 있음을 가정할 수 있고, 동일하게 상품의 원가가 높을수록 상품의 품질은 비례하여 높을 수 있다. 또한, 명품과 같이 고액의 상품의 경우 실제 원가에 비해 판매가가 높은 점을 고려할 때, 고품질의 상품의 경우 판매가와 원가가 높으며 마진율 또한 높은 것으로 가정할 수 있다.

한편, 서버(100)는 산출된 상품의 품질 점수에 따라 상품등급을 결정할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 산출된 상품의 품질 점수에 따라 상품등급을 적어도 하나 이상의 단계(예: 3단계 또는 상, 중, 하)로 구분할 수 있다. 일 예로, 서버(100)는 산출된 상품의 품질 점수에 따라 상위 100% 이하 70% 초과, 69% 이하 30% 초과 및 29% 이하 0% 이상으로 구간을 구분하여 상품 등급을 결정할 수 있다.

상품 등급이 결정되면, 서버(100)는 가장 높은 등급의 상품을 구매한 회원에게 추가 적립을 지원할 수 있다.

이때, 서버(100)는 가장 높은 등급의 상품을 구매한 회원에게 지원되는 추가 적립금은 상품을 구매한 회원의 회원 등급의 최대 할인율의 미리 정해진 범위(예: 10% 이내)에서 결정될 수 있다.

즉, 상품의 등급이 가장 높다는 의미는 상품의 가격이 높으면서, 원가가 높으나, 그 중 마진율이 높은 상품을 의미할 수 있다. 즉, 높은 가격의 상품에서 마진율이 크므로 해당 상품을 구매한 사용자에게 추가 적립금을 부여함으로써 높은 판매 상품의 상품을 구매하는 부담을 경감시킬 수 있다.

이때, 서버(100)는 활동 회원들 중 상품을 판매하는 회원의 수 및 상품을 구매하는 회원의 수를 비교하여 추가 적립금을 지급할 상품 등급 구간을 결정할 수 있다.

앞선 설명에 더하여, 서버(100)는 가장 낮은 등급의 상품을 구매한 회원에게 추가 적립금을 부여할 수 있다. 다시 말하면, 상품의 등급이 가장 낮다는 의미는 상품의 가격이 낮으면서, 원가가 낮으나, 그 중 마진율도 낮은 상품을 의미할 수 있다. 즉, 낮은 가격의 상품에서 마진율이 작으므로 해당 상품은 박리다매 형식의 전략을 내포한 상품일 수 있으며, 나아가 저가 상품을 판매하는 회원들의 광고 선전에 대한 부담을 경감시킬 수 있다.

즉, 온라인 쇼핑 플랫폼 상에 상품을 판매하는 회원의 수가 많은 경우, 서버(100)는 상품 등급이 높은 상품을 구매하는 회원에게 추가 적립금을 지원함으로써 상품의 구매자에게 보다 큰 혜택을 부여할 수 있고, 온라인 쇼핑 플랫폼 상에 상품을 구매하는 회원의 수가 많은 경우, 서버(100)는 상품 등급이 낮은 상품을 구매하는 회원에게 추가 적립금을 지원함으로써 상품의 판매자에게 보다 큰 혜택을 부여할 수 있다.

다만, 일반적으로 상품의 판매자 대비 구매자의 회원 수가 월등히 많은 경우가 많으므로, 서버(100)는 판매 회원의 수를 계산할 때 소정의 가중치를 부여할 수 있으며, 소정의 가중치는 아래의 수학식을 통해 산출될 수 있다.

[수학식 3]

즉, 가중치 W_S는 판매 아이템의 개수(SIA, Selling Item Amount)를 총 구매자 수(NoBM, Number of Buying Member)로 나눈 값을 통해 결정될 수 있다. 즉, 판매 아이템의 개수가 증가할수록 가중치는 증가하며, 가중치가 증가될수록 상품을 판매하는 회원의 수가 높게 결정될 수 있고 이 경우, 상품 등급이 높은 상품을 구매하는 회원에게 추가 적립금을 지원함으로써 상품의 구매자에게 보다 큰 혜택을 지원함으로써, 상품의 판매자와 구매자 사이의 균형을 유지할 수 있다.

한편, 총 구매자 수가 증가하는 경우 가중치는 감소하며, 가중치가 감소할수록 상품을 판매하는 회원의 수가 낮게 결정될 수 있고 이 경우, 상품 등급이 낮은 상품을 구매하는 회원에게 추가 적립금을 지원함으로써 상품의 판매자에게 보다 큰 혜택을 지원함으로써, 상품의 판매자와 구매자 사이의 균형을 유지할 수 있다.

도 7은 도 1에 따른 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버에 대한 하드웨어 구성도이다.

도 7을 참조하면, 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버(700)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 710) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(710)가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 720)를 포함할 수 있다.

여기서 적어도 하나의 프로세서(710)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(720) 및 저장 장치(760) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(720)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.

또한, 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버(700)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 730)를 포함할 수 있다. 또한, 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버(700)는 입력 인터페이스 장치(740), 출력 인터페이스 장치(750), 저장 장치(760) 등을 더 포함할 수 있다. 활동 정보 기반 회원 등급 결정 플랫폼 운용 서버(700)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 770)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.

본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.

컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (5)

1. 플랫폼 운용 서버에 있어서,
   적어도 하나의 프로세서(processor); 및
   상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory); 를 포함하고,
   상기 적어도 하나의 프로세서는:
   사용자 단말을 통해 서버에서 제공되는 플랫폼에 가입하려는 사용자를 회원으로 등록하고,
   추천인 정보를 사용하여 상기 사용자의 회원 등급을 산출하고,
   상기 회원 등급과 마진율에 따라 적립금의 적용 비율을 달리 적용하고,
   상기 회원 등급 및 상기 회원의 활동 정보에 기반하여 활동 회원의 등급을 생성하고,
   상기 회원의 요청에 따라 다른 회원의 회원 등급에 따라 상이한 추가 적립금을 지원하는 이벤트를 생성하고,
   상기 이벤트를 생성하고자 하는 상기 회원 등급에 따라 생성 요청한 상기 이벤트의 최대 추가 적립금 지원 한도를 결정하되,
   상기 적어도 하나의 프로세서는:
   전체 회원 중 미리 정해진 기간 동안 아무런 활동이 없는 회원은 휴면 회원으로 설정하고, 나머지 회원들을 상기 활동 회원으로 설정하고, 상기 활동 회원을 대상으로 활동 정보를 사용하여 회원 등급을 조정하여 상기 활동 회원의 등급을 생성하되,
   상기 활동 정보의 총량을 기초로 활동 정보 트래픽을 산출하고, 상기 활동 정보 트래픽이 활동 정보 트래픽 평균보다 낮은 활동 회원의 경우 상기 활동 회원의 등급을 낮게 조정하고, 상기 활동 정보 트래픽이 활동 정보 트래픽 평균보다 높은 활동 회원의 경우 상기 활동 회원의 등급을 높게 조정하되,
   상기 활동 정보 트래픽을 나타내는 활동 정보 점수(AIS, Activity information score)는 아래의 수학식 1에 기반하여 산출하고,
   [수학식 1]
   

   

   
   MoSI (Margin of Selling Item)는 활동 회원이 판매한 상품의 판매 마진율을 나타내고, DRoSI (Discount Rate of Selling Item)는 활동 회원이 판매한 상품의 판매 할인율을 나타내고, MoBI (Margin of buying Item)는 활동 회원이 구매한 상품의 구매 마진율을 나타내고, DRoBI (Discount Rate of Buying Item)는 활동 회원이 구매한 상품의 구매 할인율을 나타내고, k 및 SIA (Selling Item Amount)는 활동 회원이 판매한 상품의 판매 개수를 나타내고,

   

   및 BIA (Buying Item Amount)는 활동 회원이 구매한 상품의 구매 개수를 나타내고,
   상기 적어도 하나의 프로세서는:
   아래의 수학식 2를 통해 상품의 품질 점수(QSoM, Quality Score of Merchandise)를 산출하되,
   [수학식 2]
   QSoM=Price*cost*MoSI
   Price는 상품의 판매가를 의미하고, cost는 상품의 원가를 의미하고, MoSI (Margin of Selling Item)는 상품의 판매 마진율을 의미하고,
   상기 상품의 품질 점수에 기초하여 상기 상품의 상품 등급을 복수의 상품 등급들 중에서 어느 하나로 결정하고,
   활동 회원들 중에서 상기 상품을 판매하는 판매 회원의 수에 소정의 가중치가 적용된 값이 높을수록, 추가 적립금을 지급할 상품 등급의 구간을 상기 복수의 상품 등급들 중에서 더 높은 상품 등급에 기반하여 결정하되,
   상기 소정의 가중치는 상기 상품의 판매 개수에 상기 상품을 구매한 구매 회원의 수를 나눈 값으로 설정되는, 플랫폼 운용 서버.
   
2. 삭제
3. 청구항 1에서,
   상기 적어도 하나의 프로세서는:
   판매 마진율이 높은 상품에 대하여는 높은 할인과 적립금을 지원하고,
   판매 마진율이 낮은 상품에 대하여는 낮은 할인과 적립금을 지원하는, 플랫폼 운용 서버.
4. 삭제
5. 삭제

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