BLUF: 다음 조사에서는 답을 세 개로 따로 낸다
① 시장 자체가 매력적인가, ② 제안 기능이 돈을 받을 만큼 유리한가, ③ 아니라면 다른 블루오션이 있는가. 세 질문을 섞지 않는 것이 이번 사례의 가장 큰 교훈이다.
시장 매력도수요 규모만 보지 않는다. 성장, 수익 풀, 공급 증가, 무료대안, 획득비용, 반복사용을 합쳐 “새 사업자가 들어갈 만한가”를 판정한다.
기능 매력도유용함과 사업성을 구분한다. 이미 번들된 기능인지, 독립 결제가 가능한지, 실패책임이 큰지, 복제가 쉬운지 확인한다.
니치 발견“경쟁사가 적다”가 아니라 반복되는 고통, 지불자, 접근 가능한 유통, 방어력을 함께 만족하는 빈 공간만 후보로 남긴다.
이 문서의 용도: 다음 신사업 조사 착수 프롬프트, 중간 점검표, 보고서 목차, Go/Pivot/Stop 회의자료로 그대로 사용할 수 있다.
시스템 아키텍처: 컨설팅 표준 6단계 구조 (2026-08-17 전면 재편)
왜 다시 짰나: 지금까지 이 SOP는 사건이 터질 때마다 규칙을 하나씩 덧붙이는 방식(패치 로그)으로 자랐다 — 8단계→10단계→3중검증→매체무관화. 사용자가 "저런 전문적인 리서치나 컨설팅 수준의 시스템을 구축하라는 거였어, 그거부터 다시 제대로 구축해"라고 지적했다. McKinsey·BCG·Bain이 실제로 쓰는 시장진입 리포트의 표준 구조(6개 섹션, 출처: 전 BCG 컨설턴트 작성 방법론 글, 2026)를 확인한 결과 이 프로젝트가 그동안 만든 요소들은 전부 이 틀 안에 들어가지만, 두 가지가 빠져 있었다: ① 후보를 평가하기 전에 스크리닝 기준을 미리 합의하는 절차, ② 후보를 나란히 비교하는 표준 스코어링 매트릭스. 아래는 이 프로젝트의 모든 규칙을 이 6단계 틀로 재배치한 지도다 — 기존 절은 삭제하지 않고 이 지도에서 링크로 연결한다.
| 단계 | 컨설팅 표준의 요구사항 | 이 프로젝트에서 이미 있는 것 | 이번에 새로 채운 것 |
|---|---|---|---|
| 1. 목적·범위 정의 | 왜 이 조사를 하는지, 무엇을 비교하는지, 전략적 목표가 뭔지 1~2장으로 고정 | 1단계: 의사결정 계약 | — |
| 2. 카테고리 개관(거시) | 개별 후보를 보기 전에 전체 산업 규모·성장·구조적 힘을 먼저 파악 | TAM 3층, JTBD job 정의 | — |
| 3. 예비 스크리닝 | 넓은 후보군을 사전에 합의된 일관 기준으로 숏리스트로 좁힌다 — 기준을 다 정한 뒤에 평가를 시작해야 나중에 "왜 이 기준을 빠뜨렸냐"는 신뢰붕괴가 없다 | 2단계: 선택지 집합, 4단계: 후보 원장 | 신규: 스크리닝 기준 사전합의 절차 — 지금까지는 기준을 먼저 정하지 않고 후보 보면서 즉흥 판단했다 |
| 4. 후보별 심층평가 | 모든 후보에 동일한 5개 하위주제를 같은 순서·같은 지표로 적용(구조적 일관성이 핵심 — 한 후보만 규제환경을 빼먹으면 신뢰가 깨진다) | 시장규모·성장=TAM+리더매출역산 / 고객수요=JTBD+증거사다리 / 경쟁구도=CR4/HHI / 규제=4단계 갭검증 / 리스크=이탈률·ARPU | 신규: 5개 하위주제를 모든 후보에 균일 적용했는지 체크하는 구조적 일관성 게이트 — 이번 세션에서 후보마다 적용 깊이가 달랐던 것(저널링·Proof-of-Human은 3중검증까지, 낱말퀴즈·AI컴패니언은 뒤늦게 추가)이 바로 이 규칙 위반이었다 |
| 5. 매력도 종합·선택 | 기준×후보의 스코어링 매트릭스로 시각화하고, "전부 나름의 장점이 있다"로 끝내지 않고 명시적 우선순위 추천으로 마무리 | 템플릿: 최종 결론 형식 | 신규: 표준 스코어링 매트릭스 템플릿 — 지금까지 후보 비교표를 매번 다른 형식(순위표, 재정렬표 등)으로 즉흥 작성했다. 2차 신규: 파워로우 챔피언룰(트랙2) — 매트릭스(트랙1)가 전원 통과를 요구하는 AND-게이트라 소규모팀형 비대칭 성공 후보를 구조적으로 걸러낸다는 것이 확인돼, 단일 강점만으로 진행 가능한 별도 트랙을 병행 신설 |
| 6. 정의·방법론 | 조사방법·출처·기준 정의·데이터 한계를 문서화 — 신뢰 확보 + 6개월 뒤 재검토 대비 | 근거와 한계, 도구 라우팅 | — |
3단계 보강: 예비 스크리닝 기준 사전합의
지금까지 빠져 있던 것: 선택지 집합(2단계)을 뽑은 뒤 곧바로 개별 후보를 파고들었다 — "이 기준을 통과 못하면 더 안 본다"는 필터를 미리 정한 적이 없다. 컨설팅 표준은 이 필터를 스크리닝 전에 이해관계자와 합의해두라고 명시한다(나중에 "왜 이 기준을 뺐냐"는 반박을 막기 위해).
다음 조사를 시작할 때, 선택지 집합을 뽑기 전이 아니라 뽑은 직후 개별 심층평가 전에 아래 다섯 줄을 고정한다(각 조사마다 값은 바뀌어도 됨, 형식은 고정):
스크리닝 기준(예시 — 조사마다 조정) 1) 노동수입 배제: 창업자가 물리적으로 상주·시술해야 매출이 나면 즉시 제외 2) 매체 무관: 앱/웹/물리제품/콘텐츠/서비스 중 아직 정하지 않음 — 니즈가 확정된 뒤 매체를 고른다 3) 규모 하한: 카테고리 1위 실매출이 연 OO원 미만이면 "구조적 저수익" 후보로 하향(성급히 기각은 아니되 우선순위 최하단) 4) 리텐션 하한: 업계 평균 D30 리텐션·이탈률이 동종 소비자앱 카테고리 하위 25%면 "니즈 있어도 지불지속성 의심" 라벨 5) 규제 배제: 인허가·소개알선 금지 법령 저촉이 확정되면 즉시 제외(우회설계 가능성 있으면 조건부)
왜 순서가 중요한가: 기준을 먼저 정하면 "이 후보가 마음에 드니까 기준을 맞춰준다"는 사후 합리화를 막는다. 이번 세션에서 저널링을 두 번 오판한 것도, 기준(리더매출 역산 대조)을 나중에야 만들어 이미 뽑아놓은 후보에 소급 적용했기 때문이다 — 처음부터 기준이 있었다면 1차 판정에서 걸러졌을 것이다.
4단계 보강: 구조적 일관성 게이트
이번 세션의 위반 사례: 저널링·Proof-of-Human은 리더매출역산+이탈률벤치마크까지 검증했는데, 낱말퀴즈·AI컴패니언은 한참 뒤에야("이걸로 다시 조사해" 요청 이후) 같은 검증을 받았다. 그 사이엔 네 후보가 서로 다른 깊이로 평가된 채 순위표에 같이 올라 있었다 — 컨설팅 표준이 "한 나라만 규제환경을 빼먹어도 신뢰가 깨진다"고 경고하는 바로 그 상황이었다.
규칙: 후보 원장에 있는 모든 후보는 심층평가 5개 하위주제(시장규모·고객수요·경쟁구도·규제·리스크) 중 하나라도 적용 안 된 후보가 있으면, 그 시점의 순위표·추천에 "미완결 비교"라고 명시한다. "일단 다 뽑고 나중에 채운다"는 허용하되, 최종 판정 전에는 전부 같은 깊이여야 한다.
5단계 보강: 표준 스코어링 매트릭스 템플릿
후보 비교표는 매번 다른 형식으로 즉흥 작성하지 않고, 아래 템플릿을 기본값으로 쓴다 — 기준을 행, 후보를 열로 고정하고 각 셀은 반드시 근거 절로 링크한다.
| 평가기준 | 후보 A | 후보 B | 후보 C | ... |
|---|---|---|---|---|
| 시장규모(top-down) | 🟢/🟡/🔴 + 링크 | |||
| 리더매출 역산 일치도 | 🟢/🟡/🔴 + 링크 | |||
| 경쟁집중도(CR4/HHI) | 🟢/🟡/🔴 + 링크 | |||
| 이탈률·ARPU | 🟢/🟡/🔴 + 링크 | |||
| JTBD job 안정성 | 🟢/🟡/🔴 + 링크 | |||
| 규제 리스크 | 🟢/🟡/🔴 + 링크 | |||
| 종합 판정 | Go/조건부/Stop |
"전부 나름의 장점이 있다"로 끝내지 않는다. 컨설팅 표준 원문: "A market entry analysis that concludes with 'all markets have merit' has not done its job." 이 매트릭스는 반드시 명시적 우선순위로 끝나야 한다 — 전부 Stop이면 "선택지 집합을 다시 넓혀야 한다"는 것 자체가 그 라운드의 명시적 결론이지, 무기한 보류가 아니다.
이 매트릭스는 트랙1(안전마진형) 전용이다 — 트랙2(파워로우형)는 다음 절에서 별도 규칙을 쓴다. 이 표는 기준을 모두 통과해야 하는 AND-게이트 구조라, 대기업 M&A식 리스크 제거에는 맞지만 "소규모팀·비대칭 대성공"을 찾는 데는 구조적으로 불리하다는 것이 2026-08-17에 확인됐다.
5단계 재보강: 파워로우 발굴 — "챔피언룰" (2026-08-17, AI네이티브 컨설팅사·VC 리서치 방법론 도입)
왜 다시 열었나: 사용자가 요청한 건 "1인이나 소규모팀이지만 대규모 사업이 가능하게" 하는 후보 발굴이었다 — 슬랙(피벗한 사내도구), 하스스톤(블리자드의 곁가지 팀), 캔디크러시(King의 소규모 스튜디오)를 문자 그대로의 카테고리가 아니라 "소규모팀·단일한 강점 하나로 압도적 규모에 도달한 패턴"의 예시로 든 것이었다. 그런데 이 세션에서 지금까지 돌린 5라운드(낱말퀴즈·저널링·AI컴패니언·Proof-of-Human·악기학습앱)는 5단계 스코어링 매트릭스의 6개 기준(시장규모·리더매출역산·CR4/HHI·이탈률/ARPU·JTBD·규제)을 전부 통과해야 살아남는 구조였고, 결과는 5전 5패였다. 전통 컨설팅(McKinsey/BCG/Bain, 이미 반영)과 별개로 AI네이티브 컨설팅사·VC의 리서치 방법론을 조사해보니, 이 전멸은 우연이 아니라 매트릭스 설계 자체의 구조적 결과였다.
근거 1 — VC는 "다수결"이 아니라 "챔피언룰"을 쓴다 (HBS 2021, Catching Outliers)
초기단계 VC 수익률은 멱함수(파레토) 분포다 — 투자의 절반 이상이 완전히 실패하고, 소수가 압도적 수익을 낸다. 이 논문의 핵심 수학적 결과("catastrophe principle"): 꼬리가 두꺼운 분포에서는 슈퍼스타 결과가 여러 지표에서 두루 높아서가 아니라, 단 하나의 특출난 지표가 나머지 평범한(심지어 결함 있는) 지표들을 압도해서 나온다. 그래서 위원회가 만장일치·다수결로 "모든 기준을 통과해야 승인"하는 방식을 쓰면, 바로 이런 이상치(outlier) 후보를 체계적으로 걸러낸다 — 논문 저자들이 실제 VC 설문에서 확인한 답: VC들이 만장일치 대신 "파트너 1명이라도 강하게 지지하면 통과시키는" 챔피언룰을 쓰는 이유는 명시적으로 "이상치를 잡기 위해서"였다. 수치 시뮬레이션 결과, 챔피언룰은 다수결보다 유니콘(10배 이상 수익) 포착 확률이 3.2배 높았다.
이 프로젝트에 대입하면: 5단계 매트릭스는 "6개 기준 전부 🟢~🟡"을 요구하는 사실상의 만장일치 규칙이다 — 정확히 이 논문이 이상치를 놓친다고 지목하는 그 구조다. 악기학습앱은 리더매출역산이 처음으로 top-down과 근접(1.8억→5.8억 규모, CAGR 14.2%, Yousician·Simply Piano 개별 매출이 "상위 5개=시장 55~60%" 가정과 정합)했고 리텐션도 4개 후보 중 가장 나았는데, 매트릭스의 다른 셀(경쟁집중도 등)이 약하면 여전히 종합판정에서 밀렸을 것이다 — 챔피언룰이었다면 "리더매출역산 정합"이라는 단일 강점만으로 다음 단계(한국어 로컬라이제이션 반증실험)까지 진행했을 것이다.
근거 2 — "작은 시장에서 시작"은 결함이 아니라 소규모팀의 전략이다 (Y Combinator, Toy Markets)
YC의 공식 관찰: 처음부터 거대한 시장(예: 보험)을 겨냥한 스타트업은 투자자 기대치가 높아져서 매 마일스톤을 넘기 어렵고, 결과적으로 창업자 지분도 더 많이 희석된다. 반대로 "토이마켓"(작고 하찮아 보이는 시장)에서 시작한 팀은 기대치가 낮아 마일스톤을 쉽게 넘기고, 두 경로 중 하나로 커진다: ① 인접시장 확장(작은 니치를 장악한 뒤 특성이 비슷한 다음 니치로 반복 확장) 또는 ② 행동변화("지금은 시장이 없지만, 이 제품이 사람들의 행동 자체를 바꿔 새 수요를 만든다"). Airbnb도 처음엔 "에어매트리스 3개 빌려주기"라는 토이마켓이었고, 창업자 본인이 첫 손님을 받아본 뒤에야("예상 밖으로 즐거웠다") 확신을 얻었다 — 시장조사가 아니라 창업자 본인의 1차 체험이 신호였다.
이 프로젝트에 대입하면: 3단계 스크리닝 기준의 "규모 하한" 항목이 지금까지 사실상 "top-down 시장규모가 작으면 우선순위 하향"으로 작동했다 — YC 논리로는 이게 거꾸로다. 초기 TAM이 작다는 이유만으로 후보를 하향시키지 않는다. 대신 인접확장 경로 또는 행동변화 경로가 구체적으로 그려지는지를 심사한다.
트랙2 규칙: 챔피언 지명 (2026-08-17 신설, 트랙1과 병행 운영)
다음 조사부터, 5단계 매트릭스를 채운 뒤 "전부 Stop"이 나오면 그걸로 끝내지 말고, 아래 세 신호 중 하나라도 뚜렷한 후보가 있는지 별도로 재검토한다. 있으면 "챔피언 지명" 표시를 달고, 3단계의 치명적 배제기준(노동수입·규제위반)만 통과하면 나머지 매트릭스 셀이 🔴여도 가장 싼 반증실험 단계(9단계)로 즉시 보낸다 — 매트릭스 전체 통과를 기다리지 않는다.
| 챔피언 신호 | 판정 방법 |
|---|---|
| ① 단일 지표 압도 | 리더매출역산·CR4/HHI·이탈률·JTBD 중 단 하나가 이번 세션 5라운드 평균보다 뚜렷이 좋은가(예: 리더매출역산이 top-down과 5배 이내로 근접한 최초 사례) |
| ② 인접확장·행동변화 경로 | 초기 니치가 작아도, "이 니치를 장악하면 다음 어느 니치로 갈 수 있는가" 또는 "이게 사람들의 행동을 어떻게 바꾸는가"를 구체적 문장으로 쓸 수 있는가(못 쓰면 챔피언 아님) |
| ③ 1차 체험 신호 | 조사자(또는 사용자) 본인이 기존 대안을 실제로 3분 이상 써보고 "생각보다 별로였다/생각보다 좋았다"는 구체적 놀라움을 느꼈는가 — 설문·업계보고서가 아니라 1차 체험 |
| ④ 차별화된 훅(2026-08-19 신설, 가장 중요) | 경쟁자가 있어도, "같은 니즈를 다른 실행 방식으로 푸는 구체적 훅"을 한 문장으로 쓸 수 있는가(예: 캐릭터·라포·리텐션 메커니즘·미학·타겟 좁히기·수익화 방식). 못 쓰면 챔피언 아니고, 경쟁자가 있다는 사실 자체는 기각 사유가 아니다 |
2026-08-19 근본 정정: "경쟁자가 있다"를 기각 사유로 쓴 것 자체가 틀렸다. 사용자가 직접 지적했다: "솔리테어도 이미 있는데 훅을 다르게(인게임+메타게임+귀엽게) 준거고, 덕사주타로도 캐릭터·라포·일기로 리텐션 높인거고, 공썸도 골프 데이팅 — 작지만 코어층 IAP가 확실해서 하는거야. 세상에 없는 건 없고, 있는 건 누가 하고 있기 때문에 조사했을 때 결과가 나온거니까, 세상에 없는 걸 찾는다는 전제부터가 모순이야." 이건 이 프로젝트의 실제 사업 3개(wwssolitaire·덕사주타로·공썸) 전부가 이미 포화된 카테고리에서 차별화된 실행 훅으로 이긴 사례라는 것을 사용자가 직접 근거로 든 것이다. 그런데 2026-08-19의 22라운드는 정확히 반대로 돌았다 — "경쟁자가 이미 있다"를 이유로 시니어AI말벗·캠핑용품대여·UGC크리에이터마켓 등을 전부 낮은 우선순위로 깎았다. 진짜 판별 기준은 "경쟁자가 있는가"가 아니라 "그 경쟁자들이 안 쓰는 차별화된 훅을 구체적으로 제시할 수 있는가"다 — 훅이 없으면 빈 시장이라도 기각, 훅이 있으면 경쟁이 있어도 진행이다. 트랙1의 "경쟁집중도" 셀도 이 관점으로 재해석한다: CR4/HHI가 높다는 사실 자체가 아니라 "그 안에서 차별화 훅을 낼 자리가 있는가"를 본다.
이어진 질문(2026-08-19): "반대로 좋은 아이템인데 조사에서 경쟁자가 안 잡히는 경우가 원천적으로 있을 수 있나?" 있다 — 단 세 가지 좁은 경우로 한정된다. ① 기술/정책이 막 열린 순간(예: 실시간 AI 피드백처럼 최근 LLM·저지연 ASR 없이는 불가능했던 기능, 또는 AI기본법처럼 막 생긴 규제가 새 카테고리를 만드는 경우) — 단 이런 창은 짧다(첫 진입 우위가 몇 달 단위로 닫힘, a16z "help me→see me" 관찰과 동일). ② 진짜 구조적 모트(글로벌 기업이 합리적으로 안 들어올 이유가 있는 지역·문화·언어 특이성 — 로컬라이제이션 갭 검증의 4가지 진짜 장벽 중 하나에 해당하는 경우). ③ 이 조사 방법 자체의 사각지대 — 비공개 스텔스 스타트업, 막 론칭해 아직 색인 안 된 서비스, 오프라인 전용 사업, 검색 못한 언어/소스. ③은 정직하게 인정해야 한다: "경쟁자를 못 찾았다"와 "경쟁자가 없다"는 이 조사방법으로는 구분이 안 된다 — WebSearch 기반 조사는 "존재하지 않는다"를 확정할 수 없고 "이 조사로는 못 찾았다"만 말할 수 있다. 그래서 "확인된 무경쟁"을 성공 신호로 삼지 않는다 — 애초에 검증 불가능한 상태를 목표로 잡는 것 자체가 문제다. 대신 어떤 경쟁 상태든(있든 없든, 확인이 안 되든) 방어 가능한 것은 차별화 훅뿐이다 — 이게 챔피언 신호 ④를 유일한 필수 신호가 아니라 가장 중요한 신호로 격상한 이유다.
트랙1을 버리는 게 아니다. 트랙1(AND-게이트)은 여전히 명백히 나쁜 후보(불법, 노동집약, 소비자 시장 자체가 없음 — Proof-of-Human 사례)를 걸러내는 데 유효하다. 문제는 트랙1만 쓰고 트랙2를 안 썼다는 것이다. 앞으로는 두 트랙을 병행한다: 트랙1로 명백히 나쁜 후보를 먼저 제거하고, 남은 후보 중 트랙1 전부 통과가 없으면 트랙2(챔피언룰)로 재심사한다.
근거 3 — AI네이티브 컨설팅사가 실제로 다르게 하는 것 (2026-08-17 조사)
| 차원 | 전통 컨설팅 | AI네이티브 컨설팅사(Undercurrent·Orion 등, 2026) | 이 SOP 반영 |
|---|---|---|---|
| 리서치 사이클 | 2~4주(주니어 애널리스트 대역폭 병목) | 48~72시간(agentic 병렬 리서치, OSINT 다중소스 동시 처리) | 이미 정합 — 이 프로젝트는 세션당 5~10라운드로 빠르게 도는 구조를 이미 채택 중, 유지 |
| 근거 관리 | 파일·폴더·개인 기억에 분산, 재사용 안 됨 | 모든 주장에 출처유형·신뢰도·날짜를 태그, 약한 근거는 숨기지 않고 라벨링해서 남김 | 신설: 스코어링 매트릭스 각 셀에 근거 링크뿐 아니라 fact/infer/estimate/unknown 태그(근거와 한계 절의 기존 체계)도 달 것을 명문화 |
| Top-down/Bottom-up 정합성 | top-down 위주, 괴리를 별도로 안 다룸 | 두 경로를 항상 병행 계산하고, 수렴하지 않으면 그 괴리 자체를 정보로 취급(왜 다른지 원인 규명) | 이미 정합 — 수익성 역산 검증(리더매출역산 vs top-down)이 사실상 이 방식. 신설: 이 원칙을 리더매출역산뿐 아니라 모든 TAM 계산에 일반화 |
| 단발 vs 상시 | 프로젝트 단위 1회성 보고서 | 상시 모니터링(신호 감지)과 단발 심층조사(신호 검증)를 별개 층으로 분리 운영(Gartner Insights 매출의 78%가 구독형 상시 모니터링) | 1인 조사엔 상시 인프라가 과함 — 경량화해서 아래 재점검 트리거 로그로 채택 |
재점검 트리거 로그 (경량화된 "상시 모니터링" 채택)
"Stop" 판정을 영구 결론으로 취급하지 않는다. 트랙1에서 탈락한 후보도 아래 로그에 남겨, 특정 조건이 바뀌면 재조사 대상으로 자동 복귀시킨다 — 매번 후보 원장을 처음부터 다시 만들지 않기 위함이다.
| 후보 | 기각 사유 | 재점검 트리거 조건 | 다음 확인 시점 |
|---|---|---|---|
| 디지털 저널링 | 카테고리 1위 15년·대기업 인수로도 월매출 $120만 수준, 이탈률 75.3%/년 | AI 기반 저널링(자동 요약·감정분석 결합) 신규 진입자가 이탈률을 통계적으로 유의하게 낮췄다는 사례가 나오면 | 2027-02 (6개월 후) |
| Proof-of-Human | World App 소비자 매출 <$5,000/월, 실질은 B2B 인프라 | 주요 플랫폼(OpenAI·Meta 등)이 소비자 대상 유료 "인간 인증" 기능을 정식 출시하면 | 신호 발생 시 즉시 |
| 악기 자율학습 앱 (2026-08-18 검증 완료 — 조건부 Go) | 완결됨. CR4/HHI≈48~60%(비집중이나 강한 플레이어 다수), 한국 수요는 "완전한 빈 시장"이 아니라 두나무 자본의 마이뮤직파이브가 4개월 전 진입한 초기단계로 정정. 리텐션도 "최고" 주장 근거를 못 찾아 정정(카테고리 평균 최악권, named 리더는 평균 상회 정도) | 두나무가 아직 안 다룬 악기군(기타·현악기)으로 좁혀 진입 타이밍을 잡을 것인지 결정 | 자세히: 수요·니즈 보고서 사례5 |
5단계 최종 보강: 5요인 가중 스코어카드 — "성공할 만한 사업"의 실제 컨설팅/VC 기준 (2026-08-19)
왜 이 절이 필요한가: 사용자가 물었다 — "결국 목표는 성공할만한 사업이 뭐냐야... 큰 시장, 큰 수익, 적은 경쟁, 높은 결제율, 이런 나은 환경·나은 상황·나은 시기의 사업을 찾고 있는 거야. 그래서 컨설팅업체에서는 어떻게 찾어." 지금까지의 챔피언 신호(①단일지표압도 ②인접확장경로 ③1차체험 ④차별화훅)는 "이 후보가 진행할 가치가 있는가"를 걸러내는 데는 좋지만, 여러 통과 후보들 사이의 최종 우선순위는 못 매긴다. 이걸 위해 실제 컨설팅·VC가 쓰는 가중 스코어링 방법을 조사해 도입했다.
근거 1 — GE-McKinsey 나인박스 매트릭스(1970년대~현재 표준)
GE가 자사 사업포트폴리오 투자우선순위를 매기기 위해 McKinsey에 의뢰해 만든 프레임워크. "산업 매력도"(시장규모·성장률·PEST요인·Porter's Five Forces=공급자power·구매자power·경쟁강도·대체재위협·진입장벽·수익마진·규제압력) × "경쟁력" 두 축으로 사업기회를 배치한다. 오늘날까지 대기업 대부분이 이 프레임워크나 그 파생형을 쓴다.
근거 2 — Bill Gross(아이디어랩 창업자)의 스타트업 성공요인 실증연구(TED, 2015)
자신이 창업·인큐베이팅한 수백 개 스타트업을 아이디어·팀/실행력·비즈니스모델·자금·타이밍 5개 요인으로 채점해 성공/실패와의 상관관계를 분석했다. 결과: 타이밍이 성공/실패 차이의 42%를 설명 — 압도적 1위였고, 팀/실행력이 2위, 아이디어의 차별성이 3위, 비즈니스모델과 자금은 가장 덜 중요했다. Airbnb 사례를 직접 인용: "아이디어도 좋고 실행도 훌륭했지만, 결정적으로는 경기침체 한가운데 나와 사람들이 여윳돈이 절실했던 시점과 맞아떨어진 것"이 성공 요인이었다고 분석했다.
근거 3 — a16z "Why Now" 프레임워크(VC 실전 심사 질문)
a16z를 비롯한 최상위 VC들이 피칭 심사에서 반드시 묻는 질문: "왜 지금인가?" — 기술이 막 가능해진 시점(AI 신capability), 정책·규제가 막 바뀐 시점, 세대·문화가 막 바뀐 시점 중 무엇이 이 사업을 지금 특히 유리하게 만드는지 요구한다. "너무 이른 것은 틀린 것처럼 느껴진다"(being too early can feel just like being wrong)는 a16z 공동창업자 Marc Andreessen의 표현대로, 좋은 아이디어도 타이밍이 안 맞으면 실패로 위장된다.
근거 4 — Speedinvest(유럽 VC) 11축 스코어카드(실전 심사 도구)
Value Proposition·Defensibility(방어력=이 SOP의 차별화 훅)·Network Effects·Market·Competition·Monetisation(수익화=결제율)·Traction·Engagement·Unit Economics·Team·Investment Case, 총 11개 축을 가중치로 점수화해 실제 투자 여부를 심사하는 데 쓰는 공개된 방법론.
이 SOP에 통합: 5요인 가중 스코어카드
위 4개 프레임워크를 종합해 후보 통과(챔피언룰) 이후, 최종 우선순위를 매기는 9단계 보강 도구로 채택한다. Bill Gross의 실증 결과를 반영해 타이밍에 가장 높은 가중치를 둔다.
| 요인 | 가중치 | 채점 기준(1~5) | 출처 |
|---|---|---|---|
| 시장 매력도 | 20% | 시장규모·성장률(top-down 근거, GE-McKinsey 산업매력도) | GE-McKinsey |
| 경쟁강도(낮을수록 고득점) | 20% | Porter's Five Forces — 특히 진입장벽·대체재위협 | GE-McKinsey/Porter |
| 수익화(결제율) | 20% | 동일/유사 카테고리에서 실제 결제 전환이 검증된 선례가 있는가(리더매출역산과 연결) | Speedinvest Monetisation |
| 타이밍("왜 지금") | 25%(최고 가중치) | 기술이 막 가능해졌는가? 정책·규제가 막 바뀌었는가? 문화·세대가 막 바뀌었는가? — 없으면 저점 | Bill Gross(42%)+a16z Why Now |
| 차별화 훅 | 15% | 챔피언 신호④(경쟁자가 안 쓰는 구체적 훅) | 이 SOP 자체 원칙 |
실전 적용 사례(2026-08-19, 수요·니즈 보고서 4개 통과후보)
| 후보 | 시장(20%) | 경쟁(20%) | 수익화(20%) | 타이밍(25%) | 훅(15%) | 가중점수 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 시니어 AI 정서케어·말벗 | 4.5 | 3 | 3 | 4(AI 정서대화 capability 성숙+고령화 정책드라이브 동시 발생) | 4 | 3.70 — 1위 |
| 악기 자율학습 앱(기타) | 4 | 3 | 5 | 2.5(안정적 성장일 뿐, 뚜렷한 변곡점 없음) | 2.5 | 3.40 — 2위 |
| 치매 부모 돌봄 가족 커뮤니티 | 4.5 | 4.5 | 1.5(미검증) | 2.5 | 4 | 3.33 — 3위 |
| 중증 정신질환자 가족 커뮤니티 | 3 | 4.5 | 1(미검증+낙인으로 결제기피 리스크) | 2.5 | 4 | 2.93 — 4위 |
결론이 바뀐 이유: 챔피언룰(니즈+훅) 기준으로는 치매돌봄가족이 1위였지만, 수익화(결제율)와 타이밍까지 넣으면 시니어AI말벗이 1위로 올라온다. 치매돌봄·정신질환가족 두 후보는 니즈·훅은 최상급이지만 결제전환이 한 번도 검증되지 않았고(사회복지 인접 카테고리 특유의 "무료여야 한다"는 기대), 타이밍도 "꾸준한 트렌드"일 뿐 뚜렷한 변곡점이 없다. 악기앱은 결제율은 최강이지만 "왜 지금"이 약하다. 이게 컨설팅/VC가 실제로 하는 일이다 — 니즈 검증과 사업성 검증은 별개 스코어이고, 최종 판단은 이 둘을 가중합산해야 나온다.
표준 절차화(2026-08-19, 사용자 지시): "앞으로 후보를 찾을 때마다 이 방식을 계속 써서 돌려." 이후 이 프로젝트의 신사업 후보 발굴은 순차적 단일 검색이 아니라 Workflow 도구의 멀티렌즈 병렬 파이프라인을 표준으로 쓴다. 구조: ① Find 단계 — 6개 컨설팅 렌즈(GE-McKinsey 시장분석·STEEP-Social·STEEP-Economic·기술 Why-Now·정책 Why-Now·글로벌 커뮤니티 마이닝)를 서로 다른 서브에이전트로 동시 병렬 실행, 각자 이미 다룬 후보 목록을 피하고 약신호(문제 검색, 해법 검색 아님) 원칙으로 후보를 낸다. ② Verify 단계 — 나온 후보마다 별도 서브에이전트가 실제 경쟁자를 검색 확인하고 5요인 가중 스코어카드로 채점한다(경쟁자 존재 자체는 감점 아님 — 훅 유무만 본다). ③ Synthesize — 가중점수 3.3점 이상만 생존시켜 보고한다. 매 실행마다 "이미 다룬 후보" 제외목록을 최신 상태로 갱신해서 스크립트에 반영한다. 실전 검증: 2026-08-19 첫 실행(24개 서브에이전트, 18개 후보)에서 1위 후보("N잡러 세금관리 SaaS")가 파인더 단계에서 "한국에 없다"고 주장했으나 Verify 단계 서브에이전트가 실제 검색으로 SSEM·삼쩜삼·자비스 3개 기존 경쟁자를 찾아내 Stop으로 뒤집었다 — 이중검증 구조가 의도대로 작동함을 확인.
범위 확대(2026-08-19, 사용자 지시): "앞으로는 조사에 서브에이전트가 기본이야." 신사업 후보 발굴뿐 아니라 이 프로젝트의 조사 작업 전반에서 서브에이전트(Agent 도구 또는 Workflow 도구)를 기본값으로 쓴다 — 특히 다음 상황에서는 순차 단일검색보다 서브에이전트를 우선 고려한다: 여러 독립된 각도에서 동시에 조사해야 할 때(병렬 파인더), 발굴된 주장을 별도 시각으로 반증·검증해야 할 때(적대적 검증), 법률·규제처럼 정확한 근거 인용이 필요한 세부 조사를 본 대화 맥락과 분리해서 깊이 파야 할 때. 이 SOP는 신사업 조사 전용이지만, 이 원칙은 이 프로젝트(reports) 전체의 조사성 작업에 적용된다.
7번째 렌즈 신설: AdMob/인앱광고·ASO·그로스 인사이더 검증 (2026-08-19)
계기: 사용자가 지금까지의 5요인 기준과 별개로 "AdMob 총괄 책임자, 인앱광고·ASO·잘되는 앱을 잘 아는 내부자" 관점의 전용 에이전트/스킬을 요청했다. 앱/게임형 후보는 5요인 스코어카드의 수익화(20%)·타이밍(25%) 축을 시장규모·결제선례 같은 거시적 근거만으로 채점해왔는데, 실제로는 광고 포맷별 eCPM·미디에이션 구조·리텐션 방어선·AdMob 계정정지 리스크·ASO 카테고리랭크 같은 실무 디테일이 이 두 축의 점수를 크게 좌우한다 — 거시근거만으로는 놓치는 층위다.
구현: 전용 서브에이전트 .claude/agents/admob-aso-insider.md(subagent_type: admob-aso-insider)와 트리거 스킬 .claude/skills/admob-aso-insider/SKILL.md를 신설했다. 다루는 축: ① 광고수익화 구조(포맷별 eCPM 티어링, 지역 Tier1/Tier3 5~20배 격차, 미디에이션 단독 vs 실시간비딩, ARPDAU·리텐션 벤치마크, iOS ATT 이후 하이브리드캐주얼 시프트) ② UA/그로스 실행모델(팩토리형 vs 컴파운딩 실행형 — 후자가 솔로/소규모팀에 현실적) ③ AdMob 계정 안전 리스크(무효트래픽으로 인한 정지는 포트폴리오 전체를 끊는 단일장애점 — 기존 5요인에 없던 신규 감점축) ④ ASO(키워드·카테고리랭크 임계치·전환최적화·알고리즘의 리텐션 가중).
파이프라인 통합: 앱/게임형 후보에 한해 Verify 단계에 이 렌즈를 추가 검증 에이전트로 병렬 투입해 수익화·타이밍 점수를 조정한다(대체가 아니라 보완). 비앱·비광고수익 후보(서비스형·커뮤니티형 등)에는 적용하지 않는다. 이 렌즈로 참고한 사례(예: 특정 게임·계정의 UA/퍼블리싱 구조)는 차별화된 훅 원칙과 동일하게 클론 금지 — 구조적 실행패턴만 추출해 독립적으로 적용한다.
이전 신사업조사 전체 이력: PDF 사례 이전에 이미 확립된 규칙들
이 절의 목적: 이번 PDF 조사 하나만이 아니라 2026-07-24부터 지금까지 진행된 모든 신사업조사 라운드에서 걸려 넘어졌던 지점과 그 결과로 굳어진 규칙을 한 곳에 모은다. 다음 조사는 매번 처음부터가 아니라 이 누적 규칙 위에서 시작한다.
| 시기 | 계기가 된 조사 | 무엇이 틀렸나 | 확립된 규칙 | 관련 보고서 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-07-24 초반 | 일반 신사업 발굴 | 제안 업종이 사용자의 기존 개발스택(React/Capacitor, 카드게임)에 편향 | 업종은 시장규모·성장·경쟁강도로만 공정 채점, 개발스택 적합성으로 사전 필터링 금지 | 신사업 발굴 |
| 2026-07-24 | 같은 라운드 | 반려동물호텔처럼 사용자가 물리적으로 상주해야 하는 노동집약 모델이 후보에 섞임 | 노동수입(개인 시간·상주로 버는 돈) 모델 전면 제외, 플랫폼/중계/SaaS/자산임대 레이어만 인정 | 비노동 사업모델 |
| 2026-07-24 | 시니어케어 중계 플랫폼(A Place for Mom 벤치마크) | 미국 벤치마크만 보고 1순위 추천 → 사후에 노인장기요양보험법35조6항 위반 소지 발견 | 인허가·규제 업종의 중계수수료 모델은 근거법(의료법27조, 세무사법 등) 사전 확인 없이 상위 추천 금지 | fair-industry-screening 전신 라운드 |
| 2026-07-24 | 반려동물 중계 재검증(도그메이트) | 법적 문제는 없었지만 국내 최근접 기업이 이미 자본잠식·매각 상태였음을 놓칠 뻔함 | "미국엔 있고 한국엔 없다"는 갭 주장은 최근접 국내기업의 실제 운명(투자·매각·법정관리·피벗)까지 확인 후에만 인정 | 같은 라운드 |
| 2026-07-24~25 (11·36·104라운드) | 버티컬 SaaS·매칭플랫폼 대량 스크리닝 | 버티컬 SaaS 7종 전패, CCTV 규제 근거가 벤더 마케팅 글 인용에 불과, 프리딕션마켓이 도박개장죄(형법247조) 형사리스크 보유 | 4단계 갭검증(국내 유사기업 운명·규제 근거법·1차 출처·시장규모 역산) + 버티컬 SaaS 3조건(대상 수만개 이상/무자금 강자 없음/결제 번들 가능) + 형사처벌 가능성은 별도 실격 사유로 표시 | 공정 업종 스크리닝 |
| 2026-07-25 | 98개 자체 브레인스토밍 전패 후 재발굴 | 에이전트가 임의로 카테고리를 지어내 후보를 브레인스토밍 | 새 후보 발굴은 YC RFS·a16z·CB Insights·국내 VC/정부 유망분야 등 이름 있는 전문 출처에서만 시작(기존 후보 심층검증은 예외) | fair-industry-screening-2026-07 |
| 2026-07-25 | 사용자가 프레임 자체를 전환 지시 | B2B TAM×침투율 선형계산 프레임이 104라운드째 전패 — 문제는 개별 후보가 아니라 프레임 자체 | B2C 콘텐츠/IP 벡터(멱함수 페이오프)로 별도 트랙 신설, 니치 포착력·유사사례 규모로 평가, "같은 카테고리"가 아니라 "기능적으로 같은 제품"만 중복 탈락 | 비대칭 소비자 IP 아이디어 |
| 2026-07-28 | wwssolitaire 카지노/슬롯 시장 딥다이브 | WebSearch 요약이 원문에 없는 수치를 인용, PR수치와 3자 애널리틱스가 10배 이상 차이, 규제 우려로 리서치 자체를 스스로 중단 | 원문 대조 없이 WebSearch 요약 인용 금지, PR수치 vs 3자수치 충돌은 병기, 법적 판단이 리서치 자체를 막지 않기(리서치 먼저·법적 라벨은 별도), 카테고리 전체 비교표를 먼저 구축 | project memory 기록, 개별 리포트 다수 |
| 2026-08-15~16 | 모바일 PDF 신사업 조사(이번 사례) | 제품가설("제출 직전 60초")이 시장 질문을 선점, TAM 시나리오값과 광고문구 미분리 | Q1 시장 / Q2 기능 / Q3 대안니치 3분리, TAM 3층(top-down/bottom-up/SOM) 분리 — 아래 "PDF 사례 회고" 절 참고 | 글로벌 PDF 시장 · 한국형 PDF 앱 |
지금까지 확립된 누적 규칙 — 다음 조사는 이 위에서 시작한다
공정 스크리닝업종은 사용자의 기존 개발스택·프로젝트에 편향 없이 시장규모·성장·경쟁강도로만 평가한다.
노동수입 제외개인이 물리적으로 상주·시술·방문해야 매출이 나는 모델은 처음부터 제외한다.
규제 사전검증인허가 업종의 중계·referral 수수료 모델은 근거법(의료법27조, 노인장기요양보험법35조6항, 세무사법 등)을 먼저 찾는다.
4단계 갭검증국내 최근접 기업의 실제 운명, 규제 근거법, 1차 출처, 시장규모 역산을 "갭" 주장마다 실행한다.
버티컬 SaaS 3조건대상 수만개 이상 · 이미 펀딩된 강자 부재 · 결제/핀테크 번들 가능, 셋 중 하나라도 없으면 저순위.
매칭모델 구조적 약점순수 비교·중계·매칭 플랫폼은 한국에서 반복적으로 고사·피벗해왔다는 기본 경계를 깔고 시작한다.
전문 출처 발굴새 후보 브레인스토밍은 임의 카테고리가 아니라 이름 있는 VC·리서치·정부 출처에서 시작한다.
Convex 별도 트랙B2C 콘텐츠/IP 후보는 TAM×침투율이 아니라 니치 포착력·방어력·유사사례 규모로 평가한다.
형사리스크 별도 표시시장이 작다는 것과 형사처벌 가능성은 다른 등급이며 별도로 표기한다.
원문 대조WebSearch 요약을 그대로 인용하지 않고 핵심 주장은 원문 문장을 확인한다.
수치 충돌 병기PR 발표치와 3자 애널리틱스가 다르면 둘 다 보여주고 3자 수치에 더 무게를 둔다.
Q1/Q2/Q3 분리시장 자체 / 제안 기능 / 대안 니치를 섞지 않는다 — 이번 PDF 사례에서 새로 추가.
Exhibit 0 · 누적 규칙 이력표. 근거: 세션 메모리에 기록된 각 라운드의 사용자 정정 시점과 관련 보고서. 라운드 수(11·36·104)는 해당 세션에서 실제 심층검증까지 진행한 후보 수 기준이며, 전수 산업 조사와는 다르다.
메타 패턴: 위 교정 다수가 "그럴듯한 갭처럼 보였지만 실제로는 국내 실패 사례·법적 금지·프레임 자체의 결함이었다"로 수렴한다. 다음 조사에서 새 카테고리를 만나면 이 이력표부터 대조하고, 이미 확립된 규칙을 처음부터 다시 발견하지 않는다.
전문 방법론 근거: 이 SOP가 재발명이 아니라는 것을 확인
왜 이 절이 추가됐나: "신사업 조사엔 전문적인 방법이 있을 텐데, 그것부터 조사해서 최고의 방법을 적용하라"는 요청(2026-08-17)에 따라 학술·VC·컨설팅 업계가 실제로 쓰는 기회발굴 방법론을 조사했다. 결론은 이 SOP가 이미 여러 핵심 원칙과 일치하지만, 세 가지가 새로 보강됐다 — 아래 표에 정리한다.
| 방법론 | 출처 | 핵심 주장 | 이 SOP와의 관계 |
|---|---|---|---|
| Jobs-to-be-Done(JTBD) | Tony Ulwick(Strategyn)·Clayton Christensen | "Job은 안정적이다, 제품만 바뀐다" — 음악감상이라는 job은 LP→카세트→스트리밍으로 도구만 바뀔 뿐 job 자체는 불변. Outcome-Driven Innovation(ODI) 프로세스는 86% 성공률(업계 평균 17%의 5배)을 자체 보고 | 신규 보강. "니즈"를 "지금 유행하는 기능"이 아니라 "안정적인 job"으로 재정의하는 기준으로 채택. Q1/Q2/Q3의 Q2(제안 기능)를 판정할 때 이 job 불변성 테스트를 적용한다. |
| VC 기회평가 4인 인터뷰 | Harvard Business School Working Knowledge(2005), 실리콘밸리 VC 4인 인터뷰 | 시장을 팀·기술보다 먼저 본다("markets trump people and trump technology"). 시장을 "대체재(더 싸고 빠르고 좋은 것)"와 "신세계형(수요 자체가 불확실)"으로 나눠 사이징 방법을 다르게 적용. 시장 진입 타이밍 리스크(너무 이르면 수요가 없고, 너무 늦으면 추월당함)를 명시 | 신규 보강. TAM 계산 시 "대체재형이면 기존 지출액 기반, 신세계형이면 시나리오 기반"으로 방법을 먼저 분류하도록 TAM 절에 추가 |
| 선택지 집합(Choice Set) 생성 | Gruber·MacMillan·Thompson, Management Science(2008, 동료심사 학술논문) | 연쇄 창업가(serial entrepreneur)는 창업 전 여러 시장기회의 "선택지 집합"을 만들고 비교한 뒤 진입하며, 이게 실제 성과와 상관관계가 있다(단, 한계수익 체감) | 기존 원칙의 학술적 뒷받침. 이 프로젝트가 이미 해온 "여러 후보를 동시에 스크리닝(80개, 104개 등)" 방식이 임의의 습관이 아니라 검증된 방법이라는 근거 확보 |
| The Mom Test / Evidence 계층 | Rob Fitzpatrick, IdeaProof.io 프레임워크 비교(2026, 검증프레임워크 92/100 최고점) | 사람들이 "말하는 것"이 아니라 "실제로 하는 것"을 믿어라 — 직접 인터뷰가 최우선 검증 도구 | 원격 데스크 리서치용으로 변형 적용 중. 라이브 인터뷰 대신 증거 사다리(D관심<C표현<B행동<A거래)로 이미 구현돼 있음 — "관심 표현"보다 "실제 지출/재사용"을 항상 상위 증거로 취급하는 규칙이 Mom Test의 원격 리서치 버전이다. |
| Lean Startup / Business Model Canvas / Design Thinking | Eric Ries, Alex Osterwalder, IDEO | MVP 반복, 비즈니스모델 9블록, 인간중심 프로토타이핑 | 이 프로젝트 범위 밖으로 명시. 이들은 "이미 정한 아이디어를 실행"하는 단계의 방법론이라 "무엇을 조사할지" 단계인 이 SOP와는 역할이 다르다. 후속 실행 단계에서 참고할 것. |
| 약신호(Weak Signal) 탐지 / Market Pull vs Technology Push | Ansoff(1975), McKinsey "The strength of weak signals"(2014), BCG Strategic Foresight(2025), STEEP 프레임워크 | Weak signal="아직 확정 안 된 변화의 초기 조짐"(vs Trend="이미 일반화된 패턴" — 시장보고서는 항상 trend만 다룬다). Market pull("문제가 해법을 찾는 중" — 아직 안 풀린 불편)과 Technology push("해법이 문제를 찾는 중" — 이미 나온 제품)를 구분해야 한다. McKinsey 육아서비스 사례: 존재하지 않는 서비스를 조사할 때 "그 서비스"를 검색하지 않고 문제를 둘러싼 커뮤니티 대화(부모 포럼)를 뒤져 니즈의 형태·가격·기존 대안을 역산했다 | 신규 보강(2026-08-19, 사용자 지적 계기). "최근 뉴스/논문"조차 그게 해법 발표(technology push, 이미 경쟁자 정보)인지 문제 보도(market pull, 아직 안 풀린 신호)인지 구분해야 한다는 게 이번 정정의 핵심. 2단계 선택지 집합 생성에 이 구분을 명문화 — 아래 절차·2x2 매트릭스 참고 |
실전 절차(2026-08-19 신설): 시장보고서 대신 문제신호를 어떻게 찾는가.
- 후보 문제 가설을 먼저 세운다(STEEP 축: 사회 Social·기술 Technology·경제 Economic·환경 Environmental·정치/정책 Political 중 하나에서 "요즘 심해지는 불편"을 하나 고른다 — 예: 고령화, 1인가구 증가, 특정 규제 변화).
- "해법"이 아니라 "문제를 둘러싼 대화"를 검색한다 — "[문제] 불편 후기/커뮤니티/맘카페/힘들다" 류로 검색해 해당 문제를 겪는 사람들의 실제 대화·불만·임시방편을 찾는다. "[문제] 앱/서비스"로 검색하면 이미 나온 해법(technology push)만 걸린다.
- 관련성×새로움 2x2 매트릭스로 분류한다(Mühlroth et al., 2023 방법론): 관련성 높음+새로움 높음=즉시 다음 단계(강신호), 관련성 높음+새로움 낮음=이미 아는 문제(경쟁 여부만 확인), 나머지는 보류/무시.
- 강신호로 분류된 문제만 챔피언 신호 ④(차별화 훅) 검토로 넘긴다 — 경쟁자가 있어도 상관없다, 훅이 있는지만 본다.
결론: 최고의 단일 방법론은 없다. IdeaProof의 2026년 비교에서도 "2026년 창업자는 이들을 쌓아 쓴다(stack)"고 명시한다. 이 SOP가 채택하는 조합은 약신호 탐지(문제신호 vs 해법신호 구분) → 선택지 집합 생성(다수 후보 스크리닝) → JTBD(니즈를 안정적 job으로 정의) → 증거 사다리(원격판 Mom Test) → 대체재/신세계형 분류 후 TAM 사이징 → VC식 시장우선 평가(팀·기술보다 시장 먼저) → 챔피언 신호(차별화 훅 우선)다.
PDF 사례 회고: 무엇이 잘됐고 어디서 질문을 놓쳤나
| 단계 | 실제 진행 | 평가 | 다음 조사 규칙 |
|---|---|---|---|
| 초기 범위 | 한국형 모바일/PC PDF 앱, Stirling 참고, 기술·시장·라이선스까지 폭넓게 제시됨 | 사실 질문이 복합적이었다 | 사용자가 시장만 보라고 하면 기술 트랙을 완전히 분리한다 |
| 첫 축소 | 글로벌 시장만 조사하면서 “제출 직전 60초” 가설을 중심으로 좁힘 | 실수 제품가설이 시장질문을 선점 | 가설 없는 시장지도부터 만들고 포지션은 뒤에서 평가한다 |
| 용어 혼선 | TAM과 “60초”가 한 흐름에 등장해 사용자가 의미를 재질문 | 실수 계산값과 광고문구 미분리 | 사실·계산·가설·카피를 시각적으로 다른 라벨로 표시한다 |
| 시장 확장 | 범용·웹유틸리티·스캔·압축·학습·가림 등 직접 34개, 인접 3개를 군집화 | 유효 “틈새도 많다”는 반론을 확인 | 후보 원장을 먼저 만들고 니치별 공급밀도를 비교한다 |
| TAM 계산 | 직접 관측값 부재를 밝히고 낮음·기준·높음 시나리오와 외부 경계값을 병행 | 유효 거짓 정밀도 완화 | top-down, bottom-up, observed boundary를 반드시 분리한다 |
| 최종 정정 | 사용자가 원하는 질문이 시장·개인정보탐지·기타 니치의 세 가지임을 명시 | 핵심 교훈 | 조사 시작 전에 3문장으로 decision contract를 고정한다 |
Exhibit 1 · PDF 사례의 조사 흐름. 근거: 사용자 요청·정정의 순서와 2026-08-15 작성된 글로벌 모바일 PDF 시장 보고서. 사례 회고이며 다른 시장의 성과를 보장하지 않는다.
가장 큰 실패모드: 사용자가 제시한 제품가설을 “검증 대상”이 아니라 “조사 프레임”으로 받아들이는 것. 그러면 시장 전체보다 그 가설을 뒷받침하는 자료가 먼저 모인다.
조사 시작 전 고정할 3대 질문
Q1. 시장 자체가 매력적인가?제품 아이디어를 빼고 카테고리의 수요, 매출, 성장, 공급, 이익구조, 유통 난이도를 본다. 결론 형식은 “큰 시장/작은 시장”이 아니라 “신규 진입 매력 높음·조건부·낮음”이다.
Q2. 제안 기능에 메리트가 있는가?해당 기능이 고객의 선택 이유인지, 기본 위생요건인지, 기존 앱의 번들 기능인지 판정한다. 기능 사용량보다 독립 지불의향이 중요하다. JTBD 보강: 이 기능이 뒷받침하는 job이 "제품이 바뀌어도 안정적인 job"인지("음악감상"처럼), 아니면 "지금 이 제품에 종속된 기능"인지 구분한다 — 전자만 장기 니즈로 인정한다.
Q3. 다른 블루오션이 있는가?기능을 버리고 고객·상황·직군·지역·유통·규제 축을 다시 조합한다. 검증 전에는 “블루오션”이라 부르지 않고 “저경쟁 후보”라고만 쓴다.
Decision contract 예시 1) 글로벌 모바일 PDF 카테고리는 신규 사업자에게 경제적으로 매력적인가? 2) 자동 개인정보 탐지·영구가림은 독립 제품 또는 유료 차별점이 될 수 있는가? 3) 아니라면 PDF 생태계에서 반복수요·지불의향·방어력을 갖춘 저경쟁 세그먼트가 있는가? 각 질문에 진행 / 조건부 진행 / 중단을 별도로 답한다.
재사용 SOP: 10단계 (2026-08-17, 선택지집합·시장검증 2단계 추가)
1
의사결정 계약
독자, 최종 결정, 지역, 기간, 제외범위, 성공조건을 5~8줄로 고정한다. 제품명이나 기능명을 시장 정의로 쓰지 않는다.
독자, 최종 결정, 지역, 기간, 제외범위, 성공조건을 5~8줄로 고정한다. 제품명이나 기능명을 시장 정의로 쓰지 않는다.
2
선택지 집합 생성 (매체 무관, 2026-08-17 명문화)
YC Requests for Startups, a16z Big Ideas, CB Insights, 국내 VC·정부 유망분야 등 이름 있는 전문 소스에서 동시에 여러 후보를 뽑는다. 자체 브레인스토밍으로 시작하지 않는다(Gruber·MacMillan·Thompson, Management Science 2008의 학술 근거). 이 단계에서 앱/웹/물리적 제품/콘텐츠/서비스 중 매체를 미리 정하지 않는다 — 검증 도구가 편한 매체(예: 앱스토어 데이터)로 후보군이 암묵적으로 좁혀지는 것을 경계한다(매체 편향 교정 사례 참고).
YC Requests for Startups, a16z Big Ideas, CB Insights, 국내 VC·정부 유망분야 등 이름 있는 전문 소스에서 동시에 여러 후보를 뽑는다. 자체 브레인스토밍으로 시작하지 않는다(Gruber·MacMillan·Thompson, Management Science 2008의 학술 근거). 이 단계에서 앱/웹/물리적 제품/콘텐츠/서비스 중 매체를 미리 정하지 않는다 — 검증 도구가 편한 매체(예: 앱스토어 데이터)로 후보군이 암묵적으로 좁혀지는 것을 경계한다(매체 편향 교정 사례 참고).
3
카테고리 지도
범용제품, 기능특화, 고객특화, 상황특화, 인접 대체재를 먼저 나눈다. 각 군에서 선도사·중견·무료·신규 앱을 포함한다.
범용제품, 기능특화, 고객특화, 상황특화, 인접 대체재를 먼저 나눈다. 각 군에서 선도사·중견·무료·신규 앱을 포함한다.
4
후보 원장
포함·제외·미확인·접근불가를 기록한다. 전수조사가 아니면 “광범위 스캔” 또는 “표본조사”라고 밝힌다.
포함·제외·미확인·접근불가를 기록한다. 전수조사가 아니면 “광범위 스캔” 또는 “표본조사”라고 밝힌다.
5
시장 매력도 독립 평가
수요 규모, 성장, 매출화, 공급 증가, 가격 하한, 반복성, CAC 의존, 플랫폼 위험을 동일 축으로 비교한다.
수요 규모, 성장, 매출화, 공급 증가, 가격 하한, 반복성, CAC 의존, 플랫폼 위험을 동일 축으로 비교한다.
6
기능가설 독립 평가
발견 가능성, 사용 빈도, 지불자, 번들화, 복제 난이도, 실패책임, 데이터·규제 위험을 확인한다. JTBD의 "job 불변성" 테스트로 유행 기능과 안정적 니즈를 구분한다.
발견 가능성, 사용 빈도, 지불자, 번들화, 복제 난이도, 실패책임, 데이터·규제 위험을 확인한다. JTBD의 "job 불변성" 테스트로 유행 기능과 안정적 니즈를 구분한다.
7
니치 재조합
고객 × 순간 × 문서/업무 × 지역/규제 × 유통 × 결제주체의 조합으로 후보를 만든다. 기능명만 바꾼 앱은 탈락시킨다.
고객 × 순간 × 문서/업무 × 지역/규제 × 유통 × 결제주체의 조합으로 후보를 만든다. 기능명만 바꾼 앱은 탈락시킨다.
8
시장검증: 규모·경쟁도·수익성 역산 (3중 검증, 2026-08-17 3번째 요소 추가)
Top-down×Bottom-up×Comparables 삼각측량으로 시장규모를 교차대조하고, CR4/HHI 경쟁집중도를 계산한다. 리서치기관(Sensor Tower·data.ai·Similarweb 등)의 무료 공개 화면을 로그인 없이 먼저 열어 확인한다. 여기서 멈추면 안 된다 — 반드시 ③ 카테고리 1위의 실제 매출을 역산해 top-down 시장규모와 대조하고(5배 이상 차이나면 top-down 수치를 의심), ④ 그 카테고리의 이탈률·ARPU 벤치마크를 검색해 "비집중"이 성장여지인지 구조적 저수익 때문인지 가른다. 이 두 가지 없이는 "비집중 = 진입 우호적"이라고 쓰지 않는다.
Top-down×Bottom-up×Comparables 삼각측량으로 시장규모를 교차대조하고, CR4/HHI 경쟁집중도를 계산한다. 리서치기관(Sensor Tower·data.ai·Similarweb 등)의 무료 공개 화면을 로그인 없이 먼저 열어 확인한다. 여기서 멈추면 안 된다 — 반드시 ③ 카테고리 1위의 실제 매출을 역산해 top-down 시장규모와 대조하고(5배 이상 차이나면 top-down 수치를 의심), ④ 그 카테고리의 이탈률·ARPU 벤치마크를 검색해 "비집중"이 성장여지인지 구조적 저수익 때문인지 가른다. 이 두 가지 없이는 "비집중 = 진입 우호적"이라고 쓰지 않는다.
9
경제성·반증
TAM보다 획득 가능한 사용자, 전환, 가격, 유지, 공헌이익을 계산한다. 무료대안으로 3분 내 해결되는지, 유통 우위가 없는지 반대증거를 먼저 찾는다.
TAM보다 획득 가능한 사용자, 전환, 가격, 유지, 공헌이익을 계산한다. 무료대안으로 3분 내 해결되는지, 유통 우위가 없는지 반대증거를 먼저 찾는다.
10
판정과 다음 게이트
Q1·Q2·Q3에 각각 Go/Conditional/Stop을 내리고, 개발이 아니라 가장 싼 반증실험을 다음 단계로 지정한다.
Q1·Q2·Q3에 각각 Go/Conditional/Stop을 내리고, 개발이 아니라 가장 싼 반증실험을 다음 단계로 지정한다.
순서의 이유: 시장을 먼저 보면 “기능이 좋아 보인다”는 앵커링을 줄이고, 후보 원장을 먼저 만들면 유명 경쟁사 몇 곳만 보고 빈 시장이라고 착각하는 것을 막는다. 선택지 집합(2단계)을 맨 앞에 두면 첫 아이디어에 앵커링되지 않고, 시장검증(8단계)을 경제성 계산(9단계) 앞에 두면 근거 없는 숫자로 반증 계산을 하지 않는다.
시장검증 실전 체크리스트: "접근 불가"라고 적기 전에 먼저 할 것
2026-08-17 실제 교정 사례: 수요·니즈 조사에서 처음엔 "Sensor Tower 원자료는 패널 기반이라 접근 불가"라고 적고 넘어갔다. 사용자가 "예시 화면 같은 건 공개하니까 어떤 항목이 있는지는 명백히 알 수 있다"고 지적했고, 실제로 열어보니 카테고리 상위차트(무료/유료 다운로드+매출 순위)와 개별 앱 overview(지난달 다운로드·매출 스냅샷)는 로그인 없이 무료로 공개돼 있었다. "유료 도구일 것"이라는 추측만으로 검증을 건너뛴 게 실수였다.
| 도구 | 로그인 없이 되는 것 | 로그인 필요한 것 |
|---|---|---|
| Sensor Tower | 카테고리별 상위차트(국가·날짜·플랫폼별 무료/유료 다운로드+매출 순위 Top 차트 전체), 개별 앱 overview(카테고리·가격·인기국가·지난달 다운로드·매출 스냅샷·광고집행 여부) | RPD, DAU, 사용시간, 세션수, 상위 페르소나, 앱검색(search 엔드포인트는 로그인 필요 — 대신 WebSearch로 overview URL을 찾아 직접 접속) |
| 일반 원칙 | 대부분의 리서치기관이 "이 정도는 보여줘야 가입 전환이 된다"는 무료 미끼 화면을 운영한다 — 카테고리 순위, 요약 통계, 샘플 리포트는 거의 항상 공개. | 세부 이력, 원시 시계열, 대량 export, 경쟁사 비교 API는 유료. |
절차: ① 원하는 지표를 정한다(다운로드/매출/순위/집중도). ② 해당 리서치기관명 + "무료"/"top charts"/"overview"로 먼저 검색해 로그인 없는 URL 패턴을 찾는다. ③ 직접 브라우저로 열어 확인한다(사이트 자체 검색창은 로그인을 요구하는 경우가 많으니, WebSearch로 개별 페이지 URL을 먼저 확보하는 게 더 잘 뚫린다). ④ 그래도 막히면 그때 "미확인"이라 적는다 — 시도 전에 미리 단정하지 않는다.
2026-08-17 두 번째 교정 — 매체 편향: Sensor Tower로 검증하기 편하다는 이유로, 이후 여러 라운드의 선택지 집합(2단계)이 사실상 전부 "앱"으로만 좁혀졌다(낱말퀴즈 앱, 저널링 앱, AI컴패니언 앱, 악기학습 앱). 사용자가 "너무 앱에 치중되어있어, 나는 파이프라인을 만든 건데"라고 지적했다 — 검증 도구가 후보 발굴 범위를 은연중에 좁히면 안 된다. Convex 트랙 원칙(2026-07-25)에도 이미 "medium-agnostic — app, web, game, physical product, other media 모두 해당"이라고 명시돼 있었는데, 8단계를 앱 중심 도구(Sensor Tower)로 구현하면서 2단계(선택지 집합)까지 암묵적으로 앱에 앵커링된 것이다.
매체 무관 검증 도구 매핑 (8단계는 어떤 사업형태든 적용)
| 사업 형태 | 리더매출 역산 도구 | 경쟁집중도(CR4/HHI) 근거 |
|---|---|---|
| 모바일 앱/게임 | Sensor Tower·data.ai 무료 overview | App Store/Play 카테고리 상위차트 |
| 웹서비스·SaaS | 공개 ARR 발표, G2·Capterra 리뷰수(사용자 규모 프록시), Crunchbase 무료 펀딩정보, 가격표 공개 페이지 | G2 Grid의 "Leaders" 사분면 밀집도, 유사 카테고리 내 named 경쟁사 수 |
| 이커머스·물리적 제품 | Etsy/스마트스토어 리뷰수×평균단가 역산, 아마존이면 Jungle Scout류 무료 추정치, 쿠팡윙 판매자 순위 | 해당 카테고리 베스트셀러 목록의 판매자 다양성 |
| 콘텐츠·미디어(뉴스레터·유튜브·팟캐스트) | 구독자수×업계 표준 광고단가(뉴스레터 CPM $20~40대), 유튜브는 소셜블레이드 무료 추정 | 같은 니치 상위 채널/뉴스레터의 구독자 분포 |
| 서비스·마켓플레이스 | 업계 협회 통계, 상장/공시된 유사기업 매출, 정부 통계(예: 국세청 업종별 통계) | 지역별/업종별 사업자 수 공식 통계 |
적용 규칙: 2단계(선택지 집합)에서 특정 매체를 전제하지 않는다 — "이 니즈를 앱으로 풀면"이 아니라 "이 니즈를 무엇으로 풀 것인가"를 열어둔다. 8단계(시장검증)에서 후보의 매체가 정해진 뒤에야 위 표에서 맞는 도구를 고른다 — 도구가 있는 매체만 후보로 남기지 않는다.
수익성 역산 검증: "비집중"을 성장여지로 오독하지 않는 법
같은 실패가 2연속 발생했다(2026-08-17, 같은 세션 안에서). CR4/HHI로 "비집중"을 확인하는 것까지는 8단계에서 이미 하고 있었다. 그런데 두 후보 모두 "비집중=진입 우호적"이라고 판정한 뒤 왜 비집중인지는 확인하지 않았다 — 그 결과 정반대 원인(성장여지 vs 구조적 저수익)을 구분하지 못하고 판정을 두 번 뒤집었다.
| 사례 | 1차 판정(틀림) | 역산했더니 | 진짜 원인 |
|---|---|---|---|
| Proof-of-Human(World App) | "경쟁구도가 파편화 = 진입 우호적" → 1위로 상향 | World App 소비자 매출 <$5,000/월(무료 overview 실측) | 비집중이 아니라 소비자 시장 자체가 존재하지 않음(B2B 인프라 베팅일 뿐) |
| 디지털 저널링 | "CR4≈47%, HHI≈700 비집중 실측" → 1위로 재상향 | 카테고리 1위 Day One(15년·Automattic 인수) 실제 월매출 약 $120만(3자 추정) — top-down 시장규모($65억)로 역산한 예상 매출과 100배 이상 괴리. 습관/저널 카테고리 업계 벤치마크: 월 이탈률 11.3%(연 75.3%), ARPU 중위값 $6, D30 리텐션 8%(캐주얼게임 다음으로 최악) | 비집중이 아니라 이 job은 지불의향·리텐션 천장이 구조적으로 낮음 — 15년·대기업 인수로도 못 뚫음 |
일반화된 규칙(8단계에 영구 반영됨): "비집중(HHI 낮음)"을 확인한 뒤에는 반드시 다음 두 가지를 추가로 하기 전까지 "진입 우호적"이라고 쓰지 않는다.
- 리더 매출 역산 대조: 카테고리 1위(또는 상위 2~3개)의 실제 매출을 무료 공개화면·3자 추정 서비스(bumetric류)로 찾는다 → 그 매출 ÷ 추정 점유율 = 역산 시장규모. 이걸 top-down 업계보고서 수치와 비교한다. 5배 이상 차이나면 top-down 수치가 인접 카테고리를 광범위하게 합친 숫자일 가능성이 높다 — 역산값을 신뢰한다.
- 카테고리 리텐션/ARPU 벤치마크 확인: "[카테고리명] app churn rate/retention benchmark 2026" 류로 검색해 업계 평균 이탈률·ARPU·D30 리텐션을 찾는다. 이탈률이 동종 카테고리 평균보다 훨씬 높고 ARPU가 낮으면, JTBD의 "job이 안정적이다"라는 판정과 별개로 "이 job에 돈을 계속 낼 의향은 낮다"는 정반대 결론을 낼 수 있다 — job 존재와 지불지속성은 다른 질문이다.
세 번째 주의(2026-08-18 추가): 큰 괴리가 항상 top-down 탓은 아니다 — 웹결제 우회 EdTech 사례. 악기 자율학습 앱 검증 중, Sensor Tower 계열 3자 추정치(bumetric)로 Yousician을 조회하니 월 $3,700(연 $4.4만)로 나와 top-down·비교기업 추정치($5,000만~1.5억)와 1,000배 이상 괴리했다 — 위 규칙대로면 "top-down을 의심"해야 할 수치였다. 그런데 실제 원인은 정반대였다: Yousician은 앱스토어 결제(수수료 30%) 대신 자사 웹사이트에서 신용카드·PayPal로 직접 구독 결제를 받고 있었고(공식 고객지원 문서로 확인), 이런 웹결제 우회 매출은 Sensor Tower류의 앱스토어 IAP 전용 추적 도구에는 애초에 잡히지 않는다. 이번엔 top-down이 아니라 bottom-up 추정치 쪽이 구조적으로 과소평가된 사례였다.
일반화된 규칙(8단계에 추가 반영): 리더매출역산에서 top-down과 5배 이상 괴리가 나오면, "top-down을 의심"하기 전에 먼저 해당 카테고리가 앱스토어 IAP 외 결제 경로(자사 웹사이트 직접결제·B2B 라이선싱·오프라인 판매 등)를 쓰는 업종인지부터 확인한다. 확인 방법: "[앱이름] subscribe website" 또는 "[앱이름] 웹 구독"으로 검색해 공식 고객지원 문서를 찾는다. 구독형 SaaS·EdTech·크리에이터 도구는 앱스토어 30% 수수료를 피하려 웹결제를 병행하는 경우가 흔하다 — 이 경우 IAP 전용 추정치를 낮은 쪽으로 채택하지 말고, 시장보고서·비교기업 기반 추정치(top-down/comparables)를 신뢰하고, IAP 수치는 "이 카테고리에서는 구조적으로 과소평가됨"이라고 명시한다.
로컬라이제이션 갭 검증: "언어 미지원"을 진입장벽으로 쓰기 전에 먼저 할 것
실사고(2026-08-18, 사용자 지적으로 발견): 악기 자율학습 앱(기타 세그먼트) 추천의 핵심 근거로 "Yousician Guitar가 한국어를 지원하지 않는다"를 썼다. 사용자가 "나는 패스트팔로워 아니어도 되고 영어 되면 대부분 사용자는 저거 쓸 것 — 샤잠이나 수노도 한국어 없던 시절에 잘 썼다"고 지적했다. 실제로 확인하니 Yousician은 한국에서 지역제한·결제장벽 없이 정상적으로 다운로드·구독 가능했고, 한국 사용자가 2019년부터 클리앙에 영어 UI 그대로 사용후기를 올릴 만큼 이미 실사용 중이었다. 샤잠도 한국어 지원 이전부터 "한국을 포함한 전 세계에서 가장 인기 있는 음악인식앱"이었다(2017년 삼성 스마트TV 한국 출시 라인업 포함). "한국어 미지원"이라는 근거 자체가 무효였다.
일반화된 규칙(신규, 2·8단계에 반영): 글로벌 앱/서비스의 "이 나라에 없다"를 기회로 쓰려면, 아래 중 최소 하나가 실제로 확인돼야 한다 — 언어 미지원 자체는 여기에 해당하지 않는다.
- 지역제한(geo-block): 해당 앱스토어/플레이스토어에서 그 국가 계정으로는 검색·다운로드 자체가 안 되는가. (검색: "[앱이름] not available in [국가] app store")
- 결제 장벽: 그 국가의 카드·페이팔·현지 결제수단으로 결제가 안 되는가. 대부분의 글로벌 구독 앱은 Apple/Google IAP가 지원되는 나라면 자동으로 결제도 된다 — 결제 장벽은 지역제한보다도 드물다.
- 물리적 서비스 국한: 서비스가 원격으로 제공될 수 없는 성격인가(요양원·현지 인력·오프라인 시설처럼 그 자체가 지역에 묶인 경우). 이 경우 언어와 무관하게 애초에 그 나라에 그 서비스가 존재할 수 없다.
- 규제·라이선싱 장벽: 데이터 현지화법·금융규제·콘텐츠 라이선싱 등으로 그 나라에서 합법적으로 운영이 막혀 있는가.
TAM 계산 규칙: 숫자 하나가 아니라 세 층
사이징 전에 먼저 분류한다(VC 방법론 보강, 2026-08-17): "대체재형"(기존보다 더 싸고·빠르고·좋은 것 — 기존 제품 매출로 역산 가능)인지 "신세계형"(수요 자체가 검증 안 된 새로운 것 — 시나리오 기반일 수밖에 없음)인지 먼저 분류한다. 대체재형인데 시나리오 사이징을 쓰거나, 신세계형인데 확정 수치처럼 제시하면 그 자체가 실패모드다.
| 층 | 질문 | 계산 예 | 실패모드 |
|---|---|---|---|
| Top-down 경계 | 관련 산업 전체가 어느 정도인가? | 공식통계·투명한 시장데이터·상장사 공시 | 넓은 산업 총액을 해당 앱 TAM으로 둔갑 |
| Bottom-up TAM | 누가, 얼마나 자주, 얼마를 지불하는가? | 대상자 × 연간 문제발생률 × 유료비율 × ARPPU | 문제발생률과 결제율을 근거 없이 확정 |
| SAM/SOM | 우리 채널과 제품으로 실제 접근 가능한가? | 연 유입 × 전환율 × 가격 × 유지율 | “TAM의 1%”를 획득계획으로 사용 |
Exhibit 2 · 시장규모 계산 체계. 모든 입력에 단위·기간·지역·관측/추정 여부를 붙인다. 핵심 입력이 미확인이면 낮음·기준·높음 민감도로 보여준다.
필수 표기 공식 = 대상자 × 문제 발생률 × 유료 전환 × 연 ARPPU 관측값: 출처·기준일·지역·단위 추정값: 가정 근거와 낮음/기준/높음 외부 경계: 더 넓거나 좁은 시장이라 직접 비교 불가한 이유 결론: 숫자가 바뀌어도 의사결정이 유지되는 범위
PDF 사례의 교훈: 약 $301M 기준 TAM은 관측 사실이 아니라 시나리오였다. 다음 보고서에서도 추정치를 제목이나 BLUF에서 쓸 때 반드시 “시나리오·저신뢰”를 붙인다.
블루오션 판별: 경쟁사 수가 적은 것만으로는 부족
| 검사축 | 통과 질문 | 강한 증거 | 탈락 신호 |
|---|---|---|---|
| 고통 | 실패하면 시간·돈·기회가 실제로 손실되는가? | 반려, 재작업, 지원문의, 벌금, 매출손실 | 불편하지만 무료대안으로 즉시 해결 |
| 빈도 | 같은 지불자가 반복 경험하는가? | 월간/주간 업무, 조직 단위 반복 | 개인은 몇 년에 한 번 사용 |
| 지불 | 사용자와 지불자가 누구인지 명확한가? | 현재 외주·인력·경쟁제품 지출 | “있으면 좋다” 외 예산 없음 |
| 경쟁공백 | 기존 제품이 구조적으로 못 푸는 이유가 있는가? | 규제·로컬 규칙·통합·신뢰·워크플로 | UI와 광고카피만 다름 |
| 방어력 | 성공 후 대형사가 쉽게 복제할 수 없는가? | 독점 유통, 데이터, 기관통합, 인증, 운영노하우 | 한 번의 기능개발로 복제 가능 |
| 유통 | 저렴하게 반복 도달할 채널이 있는가? | 협회·기관·플랫폼·검색 의도·기존 고객 | 앱스토어 광고만 의존 |
Exhibit 3 · 저경쟁 후보 판별표. 여섯 축 중 하나라도 구조적으로 불가능하면 “블루오션” 표현을 금지하고 실험 후보 또는 중단으로 둔다.
니치 생성용 조합표
고객일반 소비자 / 전문직 / 중소기업 / 기관 운영자 / 플랫폼
순간생성 / 검토 / 제출 직전 / 반려 후 / 감사·증빙
업무변환 / 검사 / 협업 / 보안 / 승인 / 보관
제약국가 규칙 / 민감정보 / 저사양 / 오프라인 / 대량처리
지불자개인 / 고용주 / 기관 / 거래 상대 / 규제 대상자
유통검색 / 앱스토어 / 협회 / API·SDK / 기존 업무도구
해석/추론 PDF 사례에서 “오프라인 PDF”는 기능·속성 조합이라 쉽게 복제됐다. 반면 “기관 업로드 단계에 삽입되는 client-side preflight”는 지불자·유통·통합이 달라 상대적으로 더 방어적인 후보가 됐다.
도구 라우팅: 필요한 증거에 맞춰 최소 조합만 쓴다
| 필요 | 우선 수단 | Vendor 후보 | 사용 원칙 |
|---|---|---|---|
| 시장·가격·공식수치 | 공식 사이트, 공시, 앱스토어, 통계, 원문 PDF | 대개 불필요 | 1차 출처로 충분하면 추가 도구를 늘리지 않는다 |
| 최근 SNS 문제신호 | 공식 검색·플랫폼 원문 | last30days-skill | 후보 발견용이며 시장규모·발생률 증거로 사용 금지 |
| 특정 원문 접근 | 직접 열기 | Agent-Reach | 직접 접근이 막힐 때만 사용 |
| 대규모 자료축적 | 후보 원장·로컬 로그 | open-notebook | 여러 차례 갱신할 코퍼스가 있을 때만 |
| 동적 사이트 탐색 | 내장 브라우저/웹 도구 | browser-use | 현재 도구로 해결되지 않을 때만 |
| Hub 링크 감사 | 내장 HTML·HTTP 검사 | linkinator | 대규모 링크 감사가 반복될 때 설치 승인 후 사용 |
Exhibit 4 · 도구 선택표. 이번 문서 작성 시 vendor 라우터는 source-only linkinator를 추천했으나 Node 확인·의존성 설치·빌드·실행 승인이 필요했다. 내장 검증으로 충분해 활성화하지 않았다.
라우터 요청에 반드시 포함: 프로젝트명/경로, 목표, 현재 단계, 스택, 제약, 보호할 SSOT. 추천 결과가 “도구 없음”이어도 정상이며, 추천되었다는 이유만으로 설치하지 않는다.
다음 조사에서 복사할 템플릿
1. 착수 프롬프트
목표: [카테고리]의 신규 사업 진입 여부를 결정한다. 반드시 분리해 답할 질문: 1) 제품가설을 제외해도 시장 자체가 신규 진입에 매력적인가? 2) [제안 기능]은 독립 지불 이유인가, 번들/위생 기능인가? 3) 아니라면 고객·상황·지불자·유통이 다른 저경쟁 니치가 있는가? 범위: - 지역 / 기준일 / 기간: - 포함 / 제외: - 경쟁 후보 원장: - 전수조사 여부: 필수 분석: - 수요·성장·수익 풀·공급 증가·가격 하한 - 반복빈도·CAC/LTV·무료대안·플랫폼 위험 - 기능 채택·결제·복제·실패책임 - TAM(top-down/bottom-up)과 현실적 SOM 분리 - 각 질문별 Go / Conditional / Stop - 가장 싼 반증실험과 중단조건
2. 중간 점검 질문
- 지금 모으는 자료가 시장 전체를 설명하는가, 처음 제품가설만 뒷받침하는가?
- “사용자 많음”을 “신규 앱이 돈 벌 수 있음”으로 바꾸고 있지 않은가?
- 기능이 유용하다는 증거와 별도 결제한다는 증거가 구분됐는가?
- 무료·OS 기본기능·웹도구·수작업까지 대체재에 넣었는가?
- 니치 후보의 반복성·지불자·유통·방어력 중 미확인은 무엇인가?
- 추정 TAM이 결론을 바꾸는가, 단지 시장을 커 보이게 하는가?
3. 최종 결론 형식
| 질문 | 판정 | 결정적 근거 | 미확인 | 다음 행동 | 중단조건 |
|---|---|---|---|---|---|
| 시장 자체 | 진행/조건부/중단 | 3개 이내 | 결론을 뒤집을 값 | 조사/실험/중단 | 관측 가능한 기준 |
| 제안 기능 | 진행/조건부/중단 | 채택·결제·경쟁 | 지불·책임 | 독립/번들/폐기 | 전환·안전성 |
| 대안 니치 | 후보/없음 | 고통·빈도·지불·공백 | CAC·시장크기 | 가장 싼 검증 | 무료대안·유통 실패 |
완료 게이트: 이 스물한 개가 없으면 조사 미완료
□ 선택지 집합전문 소스에서 여러 후보를 동시에 뽑았다(자체 브레인스토밍으로 시작 안 함). 매체를 앱으로 미리 좁히지 않았다.
□ 질문 분리시장·기능·니치 세 결론이 따로 있다.
□ 범위지역·기간·포함·제외·커버리지 수준이 보인다.
□ 후보 원장포함·제외·미확인·접근불가가 추적된다.
□ 공급 측면수요뿐 아니라 출시 증가와 무료 하한을 봤다.
□ 결제 근거사용량과 지불의향을 구분했다.
□ 유통CAC와 도달채널이 미확인인지 표시했다.
□ TAM 3층경계·bottom-up·SOM이 섞이지 않았다.
□ 근거 라벨사실·추정·추론·미확인이 구분된다.
□ 반대증거무료대안·낮은 빈도·복제 가능성을 검토했다.
□ 블루오션 절제검증 전에는 저경쟁 후보라고만 부른다.
□ 다음 게이트개발보다 싼 반증실험이 먼저다.
□ 중단기준좋지 않은 결과가 나오면 실제로 멈출 수 있다.
□ 시장검증 실측CR4/HHI 또는 최소 무료 공개차트를 직접 열어봤다 — "로그인 필요할 것"이라고 추측만 하고 넘어가지 않았다.
□ 수익성 역산카테고리 1위의 실제 매출을 top-down 시장규모와 대조했고, 이탈률·ARPU 벤치마크로 "비집중"의 진짜 원인(성장여지 vs 구조적 저수익)을 가렸다.
□ 스크리닝 기준 사전합의후보를 들여다보기 전에 통과·기각 기준을 먼저 정했다 — 후보를 본 뒤 기준을 소급 적용하지 않았다.
□ 구조적 일관성모든 후보가 같은 5개 하위주제(시장규모·고객수요·경쟁구도·규제·리스크)로 같은 깊이까지 평가됐다 — 일부만 3중검증받고 나머지는 얕게 남지 않았다.
□ 트랙2 챔피언 재검토트랙1(매트릭스 전체 통과)에서 전부 Stop이 나왔다면, 챔피언 지명 규칙으로 단일 강점·인접확장경로·1차체험신호 중 하나라도 있는지 별도로 재검토했다 — "전부 탈락"으로 그냥 끝내지 않았다.
□ 재점검 트리거 로그이번에 Stop된 후보를 재점검 트리거 로그에 기각사유·재점검조건과 함께 남겼다 — 다음 조사가 처음부터 다시 시작하지 않도록.
□ 로컬라이제이션 갭 검증"이 나라에 없다/이 언어를 지원 안 한다"를 기회로 쓰기 전에 지역제한·결제장벽·물리적 서비스 국한·규제장벽 중 하나를 실제로 확인했다 — 언어 미지원 하나만으로 진입장벽이라 단정하지 않았다.
□ 차별화 훅 우선(2026-08-19 신설)"경쟁자가 있다"만으로 후보를 기각하지 않았다 — 챔피언 신호 ④대로 그 경쟁자들이 안 쓰는 구체적 훅(캐릭터·라포·미학·타겟좁히기·수익화방식)을 먼저 찾아본 뒤에만 기각/보류를 판정했다.
□ 5요인 가중 스코어카드(2026-08-19 신설)챔피언룰을 통과한 후보들끼리는 시장·경쟁·수익화·타이밍(최고가중치)·훅 5요인 가중점수로 최종 우선순위를 매겼다 — "니즈가 검증됐다"와 "사업성이 있다"를 같은 것으로 취급하지 않았다.
권장 운영: 조사 착수 때 이 문서의 3대 질문과 착수 프롬프트를 복사하고, 중간에는 여섯 질문으로 앵커링을 점검하며, 최종 보고서는 스물한 개 완료 게이트로 검수한다.
근거와 한계
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 검증 사실 | PDF 조사에서 사용된 후보 수·TAM 방식·보고서 구조, 사용자 정정 순서, evidence-report 표준, 이번 vendor 라우터 결과, "전체이력" 절의 각 라운드가 실제로 발행된 보고서·세션 메모리 기록과 대응함 |
| 해석/추론 | 제품가설이 시장 프레임을 선점했다는 진단, 3대 질문 분리가 재발 방지에 효과적이라는 판단, 여러 라운드의 실패 원인이 "국내 실패사례·법적 금지·프레임 결함"으로 수렴한다는 메타 패턴 |
| 제안 기준 | 8단계 SOP, 여섯 니치 검사축, 열두 완료 게이트, 누적 규칙 12개. 운영 템플릿이며 통계적으로 검증된 업계 표준은 아님 |
| 미확인 | 이 SOP가 다른 카테고리에서 조사시간·오류율·의사결정 품질을 얼마나 개선하는지. 다음 3건에 적용해 회고해야 함 |
범위: 2026-07-24부터 2026-08-16까지 진행된 신사업조사 라운드 전체(공정 스크리닝 → 노동수입 제외 → 갭검증 마라톤 → 전문출처 발굴 → Convex 피벗 → 리서치 검증 규율)와 이번 PDF 시장조사를 바탕으로 한 사례 기반 회고다. 신사업 조사 방법론 전체를 전수 비교한 학술 문헌 리뷰가 아니며, 각 라운드 요약은 해당 세션 메모리와 발행된 보고서에 근거한다.
내부 기준: PDF 시장 보고서, 공정 업종 스크리닝, 비대칭 소비자 IP 아이디어, 저장소의 evidence-report/SKILL.md와 report-standard.md, 2026-08-16 vendor 라우팅 결과.
다음 적용
다음 신사업 조사에서는 첫 답변이나 작업계획에 Q1 시장 / Q2 기능 / Q3 대안 니치를 그대로 명시하고, "전체이력" 절의 누적 규칙 12개를 먼저 대조한다. 후보 원장과 시장 매력도 평가가 끝나기 전에는 특정 제품 콘셉트·광고문구·MVP 범위로 좁히지 않는다.
세 번 적용한 뒤 “사용자 정정 횟수, 미확인 핵심값 수, 조사 후 폐기된 가설 비율, 개발 전 중단 여부”를 비교해 이 SOP 자체를 개정한다.