TWI776711B - 團購訂單管理系統、方法與電腦程式產品 - Google Patents
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Abstract
本揭露提出一種團購訂單管理方法,可以讓賣方裝置建立多個管理群,每一個管理群包含多個社群群組。買方裝置傳送訂單資訊至伺服器以後,伺服器可以合併來自不同社群群組但屬於相同買方裝置的訂單資訊,合併來自不同管理群但屬於相同買方裝置的訂單資訊。伺服器還用以在管理平台提供一選項給賣方裝置,用以合併來自不同買方裝置的訂單資訊。
Description
本揭露是有關於線上團購的訂單管理系統與方法。
近年來網路購路的方式越來越盛行,其中還包括了團體購物(簡稱團購),此模式是由賣方集結足夠的買方人數,便可以優惠價格購買或使用賣方的物品、優惠券或服務。然而,賣方可能在多個社群平台販賣商品,如何管理來自買方的訂單,為此領域技術人員所關心的議題。
本揭露的實施例提出一種團購訂單管理系統,包括伺服器、買方裝置與賣方裝置。伺服器用以提供管理平台。賣方裝置用以透過管理平台建立多個管理群,每一個管理群包含多個社群群組。買方裝置分別用以根據社群帳號加入社群群組。賣方裝置用以在社群群組發佈商品資訊連結,買方裝置透過商品資訊連結開啟伺服器提供的購買介面,
並且買方裝置透過購買介面傳送訂單資訊至伺服器。伺服器用以合併來自不同社群群組但屬於相同買方裝置的訂單資訊,合併來自不同管理群但屬於相同買方裝置的訂單資訊。伺服器還用以在管理平台提供一選項給賣方裝置,用以合併來自不同買方裝置的訂單資訊。
在一些實施例中,伺服器還用以建立階層式團購架構,此階層式團購架構包括多個層級,每一個層級包括一個賣方裝置以及至少一個買方裝置。伺服器用以收集在層級中所有買方裝置的訂單資訊,並將訂單資訊中的金流資訊或者物流資訊傳送給最高層級的賣方裝置。
在一些實施例中,伺服器用以將最高層級的賣方裝置所產生的商品資訊連結傳送至較低層級的賣方裝置。
在一些實施例中,伺服器還用以在社群群組加入虛擬機器人,此虛擬機器人將買方裝置的多個訊息輸入至第一神經網路以產生狀態特徵向量,並將對應的賣方裝置的訊息輸入至第二神經網路以產生動作特徵向量,計算狀態特徵向量與動作特徵向量的內積以做為一輸出值。伺服器還用以根據賣方裝置是否接受訂單決定獎勵值,計算獎勵值與輸出值之間的誤差,並根據反向傳播方法來訓練第一神經網路與第二神經網路。
在一些實施例中,當對應的賣方裝置接收訂單,虛擬機器人設定獎勵值為正。當賣方裝置拒絕訂單,虛擬機器人設定獎勵值為負。否則根據以下數學式計算獎勵值。
其中A為動作集合,a'為動作集合中的候選動作特徵向量,候選動作特徵向量表示一個回應訊息。s k+1為下一個狀態特徵向量,Q(s k+1 ,a')為狀態特徵向量s k+1與候選動作特徵向量a'之間的內積。
以另一個角度來說,本揭露的實施例提出一種團購訂單管理方法,由伺服器執行。此團購訂單管理方法包括:提供管理平台給多個賣方裝置以建立多個管理群,其中每一個管理群包含多個社群群組,多個買方裝置分別用以根據社群帳號加入社群群組;提供購買介面,藉此賣方裝置在社群群組發佈一商品資訊連結,買方裝置透過商品資訊連結開啟購買介面;以及接收來自買方裝置的訂單資訊,合併來自不同社群群組但屬於相同買方裝置的訂單資訊,合併來自不同管理群但屬於相同買方裝置的訂單資訊,並且在管理平台提供一選項給賣方裝置,用以合併來自不同買方裝置的訂單資訊。
以另外一個角度來說,本揭露的實施例提出一種電腦程式產品,由電腦系統執行以完成上述的團購訂單管理方法。
110:伺服器
121~123:賣方裝置
141~143:管理群
151~153,161~163:社群群組
171~173:買方裝置
200:使用者介面
300:介面
310:商品資訊連結
400:購買介面
500:階層式團購架構
501,502,503:賣方裝置
511~517:買方裝置
L1~L3:層級
601~603:步驟
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂,下文特舉實施例,並配合所附圖式作詳細說明如下。
圖1是根據一實施例繪示團購訂單管理系統的示意圖。
圖2是根據一實施例繪示管理平台的介面的示意圖。
圖3是根據一實施例繪示LINE群組的介面示意圖。
圖4是根據一實施例繪示購買介面的示意圖。
圖5是根據一實施例繪示階層式團購架構的示意圖。
圖6是根據一實施例繪示團購訂單管理方法的流程圖。
圖1是根據一實施例繪示團購訂單管理系統的示意圖。請參照圖1,團購訂單管理系統包括了伺服器110、多個賣方裝置121~123與多個買方裝置171~173。賣方裝置121~123與買方裝置171~173可以是智慧型手機、平板電腦、個人電腦、或任意具有計算能力且可以連接上互聯網的電子裝置。伺服器110提供一個管理平台,賣方裝置121~123可以透過瀏覽器或應用程式來使用此管理平台,藉此管理來自買方裝置171~173的訂單。舉例來說,管理平台會提供一個使用者介面,如圖2所示,使用者介面200可以讓賣方瀏覽目前的訂單並檢視相關資訊,然而圖2僅為範例,本揭露並不限制使用者介面的內容。
每個賣方裝置121~123可以透過管理平台管理自己的訂單,在此以賣方裝置123為例,賣方裝置123可以建立多個管理群141~143,這些管理群可以根據商品的屬性或是針對的客群來建立,例如賣方可能會販賣多國商品,賣方可以對每一個國家的商品建立一個管理群,管理群141可稱為“日本館”,而管理群142可稱為“韓國館”,以此類推,在一些實施例中,每個管理群141~143也可
以被稱為一個“賣場”。每個管理群141~143包含多個社群群組,例如管理群141包含社群群組151~153,管理群142包含社群群組161~163。這些社群群組可以是LINE群組、LINE社群、Facebook粉絲專頁、Facebook社團、其他網路平台例如蝦皮等等,本揭露並不在此限。在此,每一種社群軟體的社群群組可以不只一個,例如同一個管理群下可以有多個LINE群組。買方裝置171~173可根據自己的社群帳號加入這些社群群組151~153、161~163。同一個買方裝置可以加入多個社群群組,例如買方裝置172加入了社群群組152、161,而買方裝置173加入了社群群組162、163。
在此描述不同社群群組的團購方式。如果社群群組為LINE群組或LINE社群,賣方裝置123可以在對應的社群群組發佈一個商品資訊連結,此商品資訊連結可以是對話中的一則訊息或者是圖片連結等。舉例來說,圖3繪示了LINE群組的介面300,商品資訊連結310是以圖片的方式呈現在對話中。買方裝置可以點擊商品資訊連結310,藉此開啟伺服器110提供的購買介面400(如圖4所示,但圖4僅是範例,本揭露並不限制購買介面的內容),買方裝置可以選擇商品的規格與數量等等,買方裝置可以透過此購買介面400(例如按下確定的按鈕)傳送訂單資訊給伺服器110,此訂單資訊可以包含商品的規格與數量、買方的帳號、收件地址、付款金額、付款方式等等,本揭露並不在此限。
在一些實施例中,伺服器110可以在LINE群組中加入一虛擬機器人,此虛擬機器人可以根據在社群群組中的對話來建立訂單資訊。舉例來說,虛擬機器人可以從賣方裝置提供的資訊中取得商品的關鍵字,此關鍵字例如為商品的規格,虛擬機器人也會取得買方的留言,並判斷留言中是否有上述規格的關鍵字、“+”、“加”等代表購買的符號或文字、以及欲購買的數量,如果這些資訊都齊全了,虛擬機器人會自動建立訂單資訊。舉例來說,買方可以留言“尺寸M,+1”,虛擬機器人會自動的擷取這樣的對話並建立對應的訂單,其中規格是“尺寸M”,數量則是1。
如果社群群組為Facebook粉絲專頁或Facebook社團,則賣方裝置可以發佈一則貼文,包含了所要販賣商品的資訊。買方可以透過留言來決定是否購買,例如留言“尺寸M,+1”等。伺服器110可以透過網頁的程式語言,例如超文本標記語言(HyperText Markup Language,HTML)來自動的擷取買方裝置的留言並建立訂單資訊。
如果社群群組為蝦皮購物等,這些網路平台可提供購物資訊應用程式介面(application interface,API),伺服器110可以透過這個應用程式介面來擷取關於訂單的規格、數量、地址等等。
然而,在一些情境下買方可能會給出不明確的訊息,例如只留下“+1”但沒有決定尺寸,或者買方可能沒有使用習慣的語言,例如留下“我要買尺寸M一件”,這樣的情況
下虛擬機器人可以利用機器學習模型來自動產生對話或回應訊息,藉此詢間買家一些缺漏的訊息。具體來說,在此可以結合類神經網路與增強式學習(reinforcement learning),在增強式學習中一般需要定義狀態集合S、動作集合A、以及獎勵r。在一些習知技術中是把狀態集合S中的一個狀態s以及動作集合中的一個動作a輸入至一個神經網路,藉此計算這樣的組合(s,a)具有多少的價值。然而,在本揭露中是採用兩個神經網路來分別處理狀態s與動作a。具體來說,虛擬機器人可以先擷取過去發生過的賣方裝置與買方裝置之間的對話,並且將買方裝置曾經發送的訊息輸入至第一神經網路來產生一個狀態特徵向量,表示為s。另外,虛擬機器人也會將賣方裝置曾經發送的訊息輸入至第二神經網路以產生動作特徵向量,表示為a。上述的第一神經網路與第二神經網路例如為長短期記憶模型(Long Short-Term Memory,LSTM),或者是其他類型的遞歸神經網路(recurrent neural network,RNN)。上述第一神經網路與第二神經網路的輸出可以結合在一起,在此實施例中是計算動作特徵向量a與狀態特徵向量s之間的內積以作為整個網路架構的輸出。
根據賣方裝置曾經輸出的訊息可以建立一個動作集合A,此集合A中的每個動作表示一則回應訊息,例如為“請問尺寸是什麼”、“請問數量是多少”、“請問顏色是什麼”、或者不回應等等,本揭露並不在此限。在此,一個訓練樣本表示為(s k ,a k ,r k ,s k+1),其中s k 表示經過k個訊息之後
的狀態,a k 表示在狀態s k 所採取的動作,r k 表示執行動作a k 之後的獎勵值,s k+1表示執行動作a k 的下一個狀態。當賣方裝置接受訂單時可以設定獎勵值為正,當賣方裝置決定拒絕訂單時可設定獎勵值為負。如果還無法確定是否要接收訂單,還需要詢問一些訊息,則可以根據以下數學式計算獎勵值。
上數學式中的a'為動作集合A中的一個候選動作特徵向量,也表示為一個回應訊息。Q(s k+1 ,a')表示狀態特徵向量s k+1與候選動作特徵向量a'之間的內積。
對於每一個訓練樣本,在決定獎勵值以後,可以計算獎勵值與輸出值Q(s k ,a k )之間的誤差(例如平方差),並根據反向傳播(back propagation)來訓練第一神經網路與第二神經網路。如此一來,上述的增強式學習方法可以根據買方裝置習慣使用的語言適應性且自動的產生回應訊息,在適當時候提出“請問尺寸是什麼”等問句,藉此協助完成訂單。
在伺服器110收集來自買方裝置的訂單資訊以後,可以透過上述的使用者介面200呈現給賣方裝置123。在一些實施例中,伺服器110也可以在使用者介面200提供一些選項,藉此將部分的訂單資訊合併。舉例來說,買方裝置173同時在社群群組162與社群群組163購買了不同的商品,這些訂單資訊的收貨地址相同,如果這兩份訂單用兩個包裹寄送則會增加物流費用。因此伺服器110可
以將來自不同社群群組且屬於相同買方裝置的訂單資訊合併。在一些實施例中也可以合併來自不同管理群的訂單資訊。例如,買方裝置172同時在社群群組152與社群群組161購買了不同的商品,其中社群群組152與社群群組161分別屬於不同的管理群141、142,伺服器110也可以將這兩份訂單資訊合併。在一些實施例中也可以合併不同買方裝置的訂單資訊。舉例來說,買方裝置171與買方裝置172在同一個社群群組152中購買了商品,而買方裝置171與買方裝置172可能是屬於同一個社區的兩戶人家或者是同一公司的同事,這兩個買方可能會想要合併訂單以節省物流費用。因此,伺服器110可以提供一個選項給賣方裝置123,用以合併來自不同買方裝置171、172的訂單資訊。
在一些實施例中,伺服器110還可以建立一個階層式團購架構,如圖5所示,階層式團購架構500包括了多個層級L1~L3,其中層級L1屬於最高層級,層級L3是最低層級。每個層級包括了一個賣方裝置與多個買方裝置,賣方裝置將商品賣給同一個層級中的其他買方裝置。特別的是,買方裝置可以再“開團”建立下一個層級,此時這個買方裝置同時也是下一個層級的賣方裝置。舉例來說,賣方裝置501將商品賣給買方裝置511~513以及賣方裝置502,賣方裝置502也建立自己的層級L2並有自己的買方裝置514~515。類似的,賣方裝置503是賣方裝置502的買方,同時也建立自己的層級L3。也就是說,賣方
裝置501將商品賣給賣方裝置502與其他買方裝置511~513,賣方裝置502再將商品轉賣給賣方裝置503與其他買方裝置514~515,而賣方裝置503再將商品轉賣給買方裝置516~517。透過轉賣,賣方裝置502、503可以賺取商品的價差或是分得一些利潤。在這樣的階層式團購架構500,每個層級L1~L3都有各自的物流與金流要管理,但這樣可能沒有效率,例如賣方裝置501必須要先出貨給賣方裝置502,賣方裝置502才能再出貨給賣方裝置503,最後賣方裝置503才能出貨給買方裝置516~517。或者,買方裝置516~517必須要先付錢給賣方裝置503,賣方裝置503再付錢給賣方裝置502,最後賣方裝置502才付錢給賣方裝置501。因此在此實施例中,伺服器110在建構這樣的階層式團購架構500以後,會收集所有層級L1~L3中所有買方裝置的訂單資訊,並將其中的金流資訊以及/或者物流資訊傳送給最高層級L1的賣方裝置501。如此一來所有的買方裝置可以直接付錢給賣方裝置501,而賣方裝置501也可以直接出貨給所有的買方裝置,這樣可以節省物流與金流的費用、程序、以及/或者所需時間。
在一些實施中,上述包含圖片的商品資訊連結310可以由最高層級L1的賣方裝置501所製作,伺服器110可以自動的將此商品資訊連結310傳送給較低層級的賣方裝置502、503,如此一來賣方裝置502、503不用重複製作商品資訊連結310,藉此可以鼓勵開團。
圖6是根據一實施例繪示團購訂單管理方法的流程圖。請參照圖6,此方法由伺服器110執行。在步驟601,提供管理平台給多個賣方裝置以建立多個管理群,其中每一個管理群包含多個社群群組,多個買方裝置分別用以根據社群帳號加入社群群組。在步驟602,提供購買介面,藉此賣方裝置在社群群組發佈一商品資訊連結,買方裝置透過商品資訊連結開啟購買介面。在步驟603,接收來自買方裝置的訂單資訊,合併來自不同社群群組但屬於相同買方裝置的訂單資訊,合併來自不同管理群但屬於相同買方裝置的訂單資訊,並且在管理平台提供選項給賣方裝置,用以合併來自不同買方裝置的訂單資訊。然而,圖6中各步驟已詳細說明如上,在此便不再贅述。值得注意的是,圖6中各步驟可以實作為多個程式碼或是電路,本發明並不在此限。此外,圖6的方法可以搭配以上實施例使用,也可以單獨使用。換言之,圖6的各步驟之間也可以加入其他的步驟。
以另外一個角度來說,本發明也提出了一電腦程式商品,此商品可由任意的程式語言及/或平台所撰寫,當此電腦程式商品被載入至電腦系統並執行時,可執行上述的團購訂單管理方法。
在上述的系統與方法中,可以協助賣方裝置合併訂單資訊以節省物流費用,也可以協助建立階層式團購架構以管理金流和物流,也可以利用人工智慧自動產生對話以協助完成訂單。
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
110:伺服器
121~123:賣方裝置
141~143:管理群
151~153,161~163:社群群組
171~173:買方裝置
Claims (6)
- 一種團購訂單管理系統,包括:一伺服器,用以提供一管理平台;多個賣方裝置,用以透過該管理平台建立多個管理群,其中每一該些管理群包含多個社群群組;以及多個買方裝置,分別用以根據一社群帳號加入該些社群群組的其中之一,其中該些賣方裝置用以在該些社群群組的至少其中之一發佈一商品資訊連結,該些買方裝置透過該商品資訊連結開啟該伺服器提供的一購買介面,並且該些買方裝置透過該購買介面傳送一訂單資訊至該伺服器,其中該伺服器用以合併來自不同的該些社群群組但屬於相同的該買方裝置的該訂單資訊,合併來自不同的該些管理群但屬於相同的該買方裝置的該訂單資訊,其中該伺服器還用以在該管理平台提供一選項給該些賣方裝置,用以合併來自不同的該些買方裝置的該訂單資訊,其中該伺服器還用以建立一階層式團購架構,該階層式團購架構包括多個層級,每一該些層級包括該些賣方裝置的其中之一以及該些買方裝置的至少其中之一,其中該伺服器用以收集在該些層級中所有的該些買方裝置的該訂單資訊,並將該訂單資訊中的金流資訊或者物流資訊傳送給該些層級中的一最高層級的該賣方裝置。
- 如請求項1所述之團購訂單管理系統,其中該伺服器用以將該最高層級的該賣方裝置所產生的該商品資訊連結傳送至較低層級的該賣方裝置。
- 如請求項1所述之團購訂單管理系統,其中該伺服器還用以在該些社群群組的其中之一加入一虛擬機器人,該虛擬機器人將該買方裝置的其中之一的多個訊息輸入至一第一神經網路以產生一狀態特徵向量,並將對應的該賣方裝置的多個訊息輸入至一第二神經網路以產生一動作特徵向量,計算該狀態特徵向量與該動作特徵向量的內積以做為一輸出值,該伺服器還用以根據對應的該賣方裝置是否接受一訂單決定一獎勵值,計算該獎勵值與該輸出值之間的誤差,並根據反向傳播方法來訓練該第一神經網路與該第二神經網路。
- 一種團購訂單管理方法,由一伺服器執行,該團購訂單管理方法包括:提供一管理平台給多個賣方裝置以建立多個管理群,其中每一該些管理群包含多個社群群組,其中多個買方裝置分別用以根據一社群帳號加入該些社群群組的其中之一;提供一購買介面,藉此該些賣方裝置在該些社群群組的至少其中之一發佈一商品資訊連結,該些買方裝置透過該商品資訊連結開啟該購買介面;接收來自該些買方裝置的一訂單資訊,合併來自不同的該些社群群組但屬於相同的該買方裝置的該訂單資訊,合併來自不同的該些管理群但屬於相同的該買方裝置的該訂單資訊,並且在該管理平台提供一選項給該些賣方裝置,用以合併來自不同的該些買方裝置的該訂單資訊;建立一階層式團購架構,該階層式團購架構包括多個層級,每一該些層級包括該些賣方裝置的其中之一以及該些買方裝置的至少其中之一;以及收集在該些層級中所有的該些買方裝置的該訂單資訊,並將該訂單資訊中的金流資訊或者物流資訊傳送給該些層級中的一最高層級的該賣方裝置。
- 一種電腦程式產品,由一電腦系統執行以完 成多個步驟:提供一管理平台給多個賣方裝置以建立多個管理群,其中每一該些管理群包含多個社群群組,其中多個買方裝置分別用以根據一社群帳號加入該些社群群組的其中之一;提供一購買介面,藉此該些賣方裝置在該些社群群組的至少其中之一發佈一商品資訊連結,該些買方裝置透過該商品資訊連結開啟該購買介面;接收來自該些買方裝置的一訂單資訊,合併來自不同的該些社群群組但屬於相同的該買方裝置的該訂單資訊,合併來自不同的該些管理群但屬於相同的該買方裝置的該訂單資訊,並且在該管理平台提供一選項給該些賣方裝置,用以合併來自不同的該些買方裝置的該訂單資訊;建立一階層式團購架構,該階層式團購架構包括多個層級,每一該些層級包括該些賣方裝置的其中之一以及該些買方裝置的至少其中之一;以及收集在該些層級中所有的該些買方裝置的該訂單資訊,並將該訂單資訊中的金流資訊或者物流資訊傳送給該些層級中的一最高層級的該賣方裝置。
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