C
핵심 아이디어
- 타깃
- B2C: 이직 고민 2-7년차 직장인(연봉 3,500-7,000만원). B2B: 핵심인재 이탈 방지 100-500인 기업 HR팀
- 문제
- 이직 결정을 블라인드 익명 게시판의 감정적 조언에 의존. '3년차 개발자 대기업 갈까요?'에 의견만 난무. 비슷한 상황에서 이직한 사람이 6개월·1년 후 어떻게 됐는지 데이터 전무. 80세 할머니처럼 '이런 케이스 수천 번 봤어' 해줄 존재 부재.
- 해결
- 익명 이직 상황(회사규모·직급·연봉·고민) 기록 → 이직 후 6/12/24개월 결과(연봉변화·만족도·후회여부) 업데이트. '유사 847명 중 72% 만족, 평균 연봉 34%↑' 데이터 인사이트.
- 차별화
- 블라인드(현재 의견) vs ExitMap(이직 결과 데이터). 의견이 아닌 증거 기반 의사결정. 할머니의 60년 경험 = 수만 건 종단 데이터. 업계 최초 이직 결과 추적 플랫폼.
핵심 기능
- 01
익명 이직 상황 기록 + 유사 사례 자동 매칭(업종·직급·연차·고민유형)
- 02
6/12/24개월 결과 추적 + '나와 비슷한 N명 결과' 통계 대시보드
- 03
B2B HR 대시보드: 자사 직원 이직 리스크 조기 경보(익명 집계 기반)
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2C ₩9,900/월 × 1,500명 = ₩14,850,000 + B2B ₩199,000/월 × 30사 = ₩5,970,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 월 합계 ₩20,820,000. |
| 근거 02 | 이직 실패 1건 = 연봉 6개월 기회비용. |
| 근거 03 | ₩9,900은 거저. |
- 개발 기간
- 약 8주
- 시장 규모
- 전체 시장 글로벌 HR테크·커리어 서비스 시장 약 ₩52조유효 시장 한국 2-7년차 직장인 커리어 서비스 약 ₩5,000억초기 목표 시장 (1,500명×₩9,900 + 30사×₩199,000)×12 = ₩2.5억/년
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 익명 게시판(블라인드식 커리어 고민) × 이직 고민 2-7년차 → 의견 아닌 결과 데이터 플랫폼
- 분석 방식
- 방법 4: 페르소나 전환 — 80세 할머니 해커의 '수천 커리어 지켜본 지혜'를 종단 데이터베이스로 구현
- 포착 일자
- 2026.03.07