홍진경
🐶 AI 찐친
📚 학습반장
🚀 SNS 챌린지 달성자

딥리서치로 사업모델검증 해보기

소개

  • 시장 내에서의 포지셔닝과 차별화 포인트를 가지는 사업모델을 검토해보자.

  • 사업모델 검증에 프레임워크 기반으로 딥리서치를 사용해보자.

🛠️ 진행방법 : 딥리서치 활용과정과 인사이트

- 전략적 탐색과 확장을 위한 입력 프롬프트 구성 및 자동화 시도

No.

입력 항목

설명

입력 방식 예시

1

사용자 유형

프롬프트 작성 시의 관점 설정

대표자 / 투자자 / 외부 분석가

2

산업군 선택

산업 특화 리서치 프레임워크 반영

AI SaaS / 이커머스 / 핀테크 / 헬스케어 등

3

분석 목적

딥리서치의 주요 초점 선택

BM 분석 / 시장 분석 / 투자 전략 / 경쟁 분석

4

기간 설정

조사 대상 기간 범위

최근 1년 / 3년 / 5년 / 2024년 이후 등

5

선호 출처

리서치 신뢰도 제고를 위한 자료 범위

McKinsey, Gartner, CB Insights 등

6

톤앤매너

보고서 스타일 설정

투자자용 전략 리포트 / 창업자 브리핑 스타일 등

7

출력 방식

보고서 구조 지정

Executive Summary + 목차 + 분석 + 결론

8

벤치마킹 대상

비교하고 싶은 기업 or 경쟁사

예: OpenAI, Stripe, Shopify 등

💡 딥리서치 활용한 핵심 분석:

- 6가지 사업가설 분석 [ by 김태현님 사례 ]

- Porter's 5 Forces 프레임워크 활용 [ by 이상연님 사례 ]

1) 6가지 사업 가설 요약 테이블

항목

핵심 내용 및 시장 근거

확신 수준

불확실성 및 주의점

시장 수요와 해결되지 않은 문제

- 건강기능식품 시장의 성장 정체 및 정보 과부하 문제 (40대 여성, 중장년층은 맞춤형 건강관리 니즈가 높음)
- 소비자들이 신뢰성 있는, 개인화된 큐레이션에 대한 요구가 증가하고 있음

매우 높음

챗봇 채널에 대한 소비자 신뢰 및 채택 속도

현재 사용자 해결 방식과 기존 솔루션

- 기존에는 포털 검색, 리뷰, 오프라인 상담 등 여러 채널을 통해 스스로 정보를 모아 결정함
- 기존 AI 추천 시스템은 단순 협업필터링에 머물어 개인화 정도와 실시간 트렌드 반영에 한계가 있음

높음

사용자가 이미 익숙한 방식에 대한 만족도와 디지털 전환의 속도

우리가 제공할 수 있는 10배 개선 지점

- 통계 기반, 트렌드 및 코호트 데이터로 개인화 추천을 제공하여 선택 장애 해소
- 24시간 맞춤형 상담 및 간편한 구매 연계로 사용자 경험 혁신
- 고객 맞춤형 큐레이션과 한층 깊이 있는 정보 제공 (전문가 조언 수준의 신뢰도 확보)

높음

챗봇의 추천 정확도, 초기 사용자 경험 및 피드백에 따른 개선 속도

핵심 제안과 혁신 요소

- RAG 기술을 활용한 AI 챗봇 도입으로 실시간 최신 트렌드 반영 및 맞춤형 추천
- 도메인 지식 그래프와 통계·코호트 기반 알고리즘 결합
- 친근하면서도 전문적인 대화형 UX를 통한 차별화된 큐레이션 제공

매우 높음

기술 구현 및 운영 프로세스에서의 오류 가능성, 법적/규제 이슈(의약 표현 제한 등)

수익화 전략

- 자사몰 기반 제품 판매 증대 및 교차 판매/업셀링
- 정기구독 모델, 멤버십 및 프리미엄 서비스 도입
- 타 브랜드 제휴, 광고, 데이터 기반 신규 제품 개발 및 서비스 다각화

높음

제휴 및 구독 모델의 초기 고객 수용 여부, 가격 경쟁력 유지

비즈니스 확장성과 경쟁 장벽 가능성

- 축적된 사용자 데이터와 맞춤형 AI 알고리즘을 통한 고객 락인 효과
- 차별화된 PB/OEM 상품 개발 및 독점 상품 확보로 공급망 통제
- 브랜드 신뢰와 커뮤니티 구축으로 지속적 네트워크 효과 확보

보통 ~

높음

충분한 데이터 축적 전 초기 시장 반응, 신규 경쟁자의 빠른 진입 가능성


2) Porter의 5 Forces 요약 테이블

Force

핵심 내용 및 시장 근거

강도 수준

전략적 제안 및 대응 방안

산업 내 경쟁 (경쟁 강도)

- 글로벌·국내 맞춤형 헬스케어 및 건강기능식품 커머스 시장에서 스타트업부터 대형 기업까지 경쟁 치열
- AI 챗봇과 맞춤형 추천 기능을 내세운 경쟁자들이 다수 존재 (예: Care/of, 알고케어 등)

매우 높음

차별화된 맞춤형 추천 경험, 과학적 근거 기반 신뢰성 강화, 전략적 제휴 및 브랜드 강화

공급자의 힘

- 건강기능식품 공급자(대형 제조사 및 중소 전문업체)가 다수 분산되어 있어 특정 공급자 영향력은 낮음
- 인기 브랜드 제품의 경우 일부 공급자 교섭력이 존재하지만, 장기적으로 PB/OEM 전환 가능

낮음

다변화된 공급망 구축, 전략적 제휴 및 자체 PB 상품 개발을 통해 공급자 영향력 최소화

구매자의 힘

- 40대 여성 및 중장년층 소비자는 다양한 구매 채널을 통해 가격 및 품질 비교 가능
- 기존 브랜드에 대한 충성도와 가격 민감도 높음
- 맞춤형 추천을 받으면 충성 고객으로 전환될 가능성 존재

보통 ~ 높음

구독 모델 및 락인 전략, 맞춤형 상담 강화, 커뮤니티/리뷰 시스템을 통한 고객 충성도 제고

대체재의 위협

- 오프라인 상담, 전통 약국, 일반 이커머스 플랫폼 등 다양한 대체 채널 존재
- 소비자들이 AI 챗봇 대신 익숙한 방식으로도 건강관리를 시도할 수 있음

높음

휴먼 터치 결합, 비용·편의성 우위 강조, 효과 데이터 축적 및 교육을 통한 소비자 인식 전환

신규 진입자의 위협

- 시장 성장성이 높아 진입 장벽이 낮음 (AI 기술 범용화, OEM 용이성)
- 규제 샌드박스 활용 등으로 신규 스타트업 다수 등장 가능, 대형 기업의 후발 진입 위험도 존재

매우 높음

빠른 사용자 데이터 확보, 지속적 기술 혁신 및 네트워크 효과 구축, 브랜드 신뢰도 강화

🌍 경쟁사 리서치에서의 인사이트

기존에는 경쟁사나 유사 사업모델을 찾기 위해

직접 검색을 하거나 여러 자료를 비교해야 했습니다.

딥리서치를 활용하니,

최신 트렌드를 반영한 국내외 유사 사례를 빠르게 확인할 수 있었습니다.

📌 추가 리서치의 출발점

딥리서치 결과가 워낙 방대하다 보니,

오히려 “이건 더 자세히 조사해봐야겠다” 싶은 항목들도 생겼습니다.

이에 따라, 일부 항목은 v0.dev 도구를 활용해 빠르게 시각화하였고,

딥리서치 결과보고서는 시각화 형태로 정리할 필요성을 강하게 느끼게 되었습니다.

한국의 채팅 앱 스크린 샷

🧠 느낀 점: '개발'에서 '검증'으로

기존에는 사업 아이디어를 개발하고 정리하는 데 집중해왔다면,

이번 경험을 통해 사업모델을 "검증"하는 시각을 갖게 되었습니다.

- 시장 내의 경쟁과 흐름을 고려한 전략 수립이 가능해졌고,

- 데이터 기반의 근거를 확보함으로써 방향성을 잡는데 도움이 되었습니다.

✨ 개선되면 좋을 점

딥리서치 보고서의 텍스트가 방대하다 보니,

시각적으로 정돈된 템플릿이 추가되면 더 효과적일 것이라 생각합니다.

예를 들어,

- 핵심 인사이트를 한눈에 보여주는 요약 카드

- 주요 분석 내용을 자동 정리한 표나 다이어그램

등이 포함된다면 활용도가 훨씬 높아질 것입니다.

도움 받은 글 (옵션)

https://www.gpters.org/wealth/post/openai-deep-research-case-7nAljUxSH2p9KU0

https://www.gpters.org/wealth/post/jtbd-prompto-research-k1RzuCrWB5O4aSf

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