핵심 아이디어
- 타깃
- 100-500인 규모 IT/스타트업 기업의 HR팀장 및 경영기획팀. 직원 참여도 향상과 데이터 기반 의사결정을 동시에 원하는 기업.
- 문제
- 기업이 프로젝트 일정·매출 목표·신제품 성과 등을 예측할 때 경영진 직감에 의존. 현장 직원들의 생생한 정보가 의사결정에 반영 안 됨. 동시에 기업복지는 '카페테리아식 포인트 쓰기'에 머물러 직원 참여도 저조. 새해 목표 수립 시즌에 특히 형식적.
- 해결
- 복지포인트를 활용한 사내 예측 시장. '이번 분기 매출 목표 달성할까?', '신제품 출시일 지켜질까?' 같은 사내 이벤트에 직원이 복지포인트로 참여. 적중 시 보너스 포인트 획득. 기업은 집단지성 기반 리스크 조기 경보 데이터를 얻음.
- 차별화
- 도박의 예측 메커니즘을 복지포인트(비현금)로 합법화 + 기업 의사결정 도구로 전환. Google 내부 예측 시장의 한국 SaaS 버전. 기업복지 참여율 3배 이상 향상.
핵심 기능
- 01
사내 예측 마켓: 프로젝트 일정·매출·채용 등 사내 이벤트에 복지포인트로 예측 참여
- 02
집단지성 리포트: 예측 결과 기반 프로젝트 리스크 조기 경보 + 부서별 예측 정확도 대시보드
- 03
복지 시스템 연동: 기존 복지몰(베네피아·이지웰 등) API 연동, 보너스 포인트 복지 혜택으로 교환
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2B SaaS 인원 기반 과금: 인당 월 ₩3,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 평균 200인 기업 × ₩3,000 × 200명 = 기업당 월 ₩600,000. |
| 근거 02 | 목표 50개 기업 × ₩600,000 = 월 ₩30,000,000. |
| 근거 03 | 기업이 돈 내는 이유: 직원 참여도 향상(복지 효과) + 프로젝트 리스크 예측(경영 효과) 이중 ROI. |
- 개발 기간
- 약 10주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 100인+ 기업 약 5만개, 기업복지 시장 연 약 10조원유효 시장 혁신적 기업문화 보유 IT/스타트업/대기업 약 5,000개초기 목표 시장 초기 1년 내 IT/스타트업 50개 기업
- 시장 흐름
- emerging
발견 근거
- 시장 신호
- 새해 첫날(목표·예측 시즌) × 기업복지(복지포인트 활용처 부족) → '불법인 서비스를 합법으로' = 도박의 예측 메커니즘을 복지포인트 기반으로 합법화
- 분석 방식
- 방법 3: 역발상(불법→합법) — 예측 시장(도박 요소)을 비현금 복지포인트로 합법화하고, 기업 의사결정 도구로 포지셔닝. Google 내부 예측 시장 모델의 SaaS화.
- 포착 일자
- 2026.03.03