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핵심 아이디어
- 타깃
- 월 매출 300-1,000만원대 푸드트럭 운영자, 팝업스토어 기획 브랜드
- 문제
- 어디서 팔아야 잘 팔리는지 '감'으로 판단. 시험기간 대학가 몰림, 축제 끝난 뒤 텅 빈 곳에 출점 등 반복 실수. 네이버 카페·인스타에서 정보 수집에 매일 1-2시간 소요
- 해결
- 공공 이벤트·학사일정·기상청·유동인구 API를 교차 분석해 일별 최적 출점 위치 TOP3 + 예상 매출을 5초 만에 보여줌. 출점 후 실제 매출 입력하면 다음 추천 정확도 상승
- 차별화
- 감 기반 위치 선정(2시간) → 데이터 기반 5초 추천. 초기 테스트에서 출점 위치 변경만으로 일 매출 15-30% 상승 기대
핵심 기능
- 01
일별 최적 출점 위치 TOP3 + 예상 매출 추천
- 02
시험·축제·콘서트 등 이벤트 일정 자동 반영
- 03
날씨×메뉴 조합별 판매량 분석
- 04
출점 이력 기반 매출 패턴 학습
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B SaaS 월 ₩39,000 × 목표 400대 = 월 ₩15,600,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 위치 하나 잘 잡으면 일 매출 10만원 차이 → 월 ₩39,000은 첫날에 회수. |
| 근거 02 | 프리미엄(실시간 경쟁 출점 현황) ₩79,000도 가능 |
- 개발 기간
- 약 10주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 외식업 시장 약 150조원, 이동식 음식 판매 약 1조원유효 시장 한국 푸드트럭 약 7,000대 + 팝업스토어 연 5,000건 = 연 ₩40억 규모 SaaS 시장초기 목표 시장 초기 서울·수도권 푸드트럭 2,000대 타겟 = 연 ₩9.4억
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 시험 전날(수요 폭발 시점) × 타코 트럭(수요가 있는 곳으로 이동하는 공급 모델). '수요 예측 → 공급 이동' 패턴을 데이터 SaaS로 전환
- 분석 방식
- 강제 충돌: 시간적 수요 집중 + 공간적 공급 유연성 = 위치 최적화 도구
- 포착 일자
- 2026.03.03