A
핵심 아이디어
- 타깃
- 투자 유치 준비 중인 스타트업 대표, B2B 세일즈 담당자, 연봉 협상 앞둔 직장인, 단가 협상하는 프리랜서
- 문제
- 협상 스킬 교육은 1일 ₩30-50만원이고 연 1회 수준. 실전 연습 기회는 사실상 제로. 대부분 한 번도 연습 없이 투자자 미팅·연봉 협상에 돌입. 친구에게 부탁하면 현실감 없음.
- 해결
- 음성 AI가 투자자·거래처·상사·클라이언트 역할을 현실적으로 수행. GTA 오픈월드처럼 시나리오·난이도·상대 성격을 자유롭게 선택. 의도적으로 강하게 밀어붙이는 고통스러운 훈련. 라운드 종료 후 전술 스코어카드·음성 분석·개선점 코칭 제공.
- 차별화
- 기존 면접 AI는 일문일답 형식이고 협상 전술 분석 없음. DealSpar는 자유 대화형 실시간 협상 시뮬레이션 + 전술 채점(앵커링, BATNA, 양보 타이밍) + 한국 비즈니스 맥락 반영. 오프라인 교육의 1/100 가격.
핵심 기능
- 01
자유 시나리오 빌더 (투자유치·연봉·거래처·계약 + 난이도·상대 성격 설정)
- 02
음성 실시간 협상 시뮬레이션 (AI가 상대역 수행)
- 03
전술 스코어카드 (앵커링·BATNA 활용·양보 타이밍·감정 통제 등 7개 축)
- 04
개인 약점 프로파일 + 성장 추이 대시보드
- 05
실제 미팅 상황 입력→맞춤 시나리오 자동 생성
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 건당 ₩5,000 × 일 평균 100라운드 × 30일 = 월 ₩15,000,000. |
|---|---|
| 근거 01 | B2B 팀 플랜 ₩49,000/석/월 추가 예정. |
| 근거 02 | 1일 ₩50만원 교육 대비 1/100 가격이므로 과금 저항 최소. |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 기업 교육·시뮬레이션 시장 ~₩2조/년유효 시장 협상·세일즈 스킬 훈련 시장 ~₩2,000억/년초기 목표 시장 AI 기반 협상 훈련 초기 시장 ~₩18억/년
- 시장 흐름
- emerging
발견 근거
- 시장 신호
- GTA(오픈월드 자유) × 건당 ₩5,000 과금 × 음성만 조작(제약) × 고통스러운 경험 유료화(역발상)
- 분석 방식
- 방법 3: 역발상 — '고통을 돈 주고 사는' 구조 + GTA 오픈월드 자유도를 협상 시나리오 선택에 적용
- 포착 일자
- 2026.03.06