핵심 아이디어
- 타깃
- 수도권 중대형 오피스빌딩 PM사(프로퍼티 매니지먼트), 자산운용사, 빌딩 오너
- 문제
- 입주사가 왜 떠나는지 퇴거 통보 전까지 모름. 빌딩 PM은 관리소장 직감 + 엑셀로 입주사를 관리하며 이탈 조짐을 구조적으로 감지 못함. 공실 1개 층 발생 시 손실 ₩5,000만~₩2억.
- 해결
- 빌딩 내 출입·어메니티 사용·민원·만족도 데이터를 통합 분석해 입주사별 '이탈 확률'을 실시간 산출. 위험 입주사에 대한 선제 대응 플레이북 자동 제안.
- 차별화
- 직감 기반 사후 대응 → 데이터 기반 3-6개월 전 예측. PM의 대응 리드타임 10배 증가, 공실률 20-30% 감소 기대.
핵심 기능
- 01
입주사 만족도 자동 수집 및 NPS 실시간 트래킹
- 02
임대 갱신 확률 AI 예측 + 이탈 위험 등급 알림
- 03
어메니티 ROI 분석 및 투자 우선순위 제안
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B SaaS 월 ₩199,000 × 목표 80개 빌딩 = 월 ₩15,920,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 공실 1건 방지 시 ROI 100배 이상이므로 PM사 입장에서 '당연히 쓸' 가격. |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 상업용 부동산 관리 시장 약 ₩5조유효 시장 수도권 중대형 오피스빌딩 PM 시장 약 ₩5,000억초기 목표 시장 프리미엄 오피스빌딩 80개 × ₩199,000/월 = ₩190,800,000/연
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 중독(입주사를 빌딩에 '중독'시키는 리텐션) × 마라톤(장기 임대 유지 = 장기전) × 건물 제약(빌딩 단위로만 작동)
- 분석 방식
- 방법 4: 테마 충돌법 — 감정(중독) + 스포츠(마라톤/장기전) + 건물 제약을 상업부동산 테넌트 리텐션으로 전환
- 포착 일자
- 2026.03.03