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 가 능성, 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.
🧠 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
