B
핵심 아이디어
- 타깃
- 프랜차이즈 F&B(치킨·카페·분식) 본사 CS팀 및 개별 매장 점주. 네이버 평점에 민감한 매출 ₩3,000만원+/월 매장.
- 문제
- 고객 불만을 네이버 리뷰로 1주일 후에 발견. 이미 평점 하락 + 잠재 고객 이탈. 현재 대응: 리뷰 올라오면 사후 사과댓글. 불만 고객의 87%는 리뷰 안 쓰고 그냥 안 옴.
- 해결
- 매장 내 QR→3초 컬러 피드백(🟢🟡🔴)→불만 즉시 매니저 알림→사전 설계된 복구 스크립트 실행(할인 쿠폰, 즉석 사과, 재제공). 리뷰가 올라가기 전에 문제를 해결.
- 차별화
- 기존 NPS/피드백 도구는 '측정'만 함. SavePoint는 불만 감지 즉시 '복구 액션'까지 자동화. 게임의 세이브포인트처럼, 고객 관계가 망가지기 직전에 복구.
핵심 기능
- 01
QR 기반 3초 컬러 피드백 수집 (터치 한 번)
- 02
불만(🔴) 즉시 매니저 푸시 알림 + 상황별 복구 스크립트
- 03
실시간 매장 감정 컬러맵 대시보드 (본사용 멀티매장 뷰)
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | ₩29,000/월 × 목표 500매장 = ₩14,500,000/월. |
|---|---|
| 근거 01 | 네이버 1점 리뷰 1건 방지 = 잠재 매출 ₩50만원+ 보호. |
| 근거 02 | 월 ₩29,000은 악성 리뷰 1건 방어 비용의 6%. |
- 개발 기간
- 약 10주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 고객경험관리(CXM) 시장 약 8,000억원유효 시장 오프라인 F&B·리테일 실시간 피드백 솔루션 시장 약 1,500억원초기 목표 시장 서울 핵심 상권 F&B·리테일 500매장 × ₩29,000 × 12 = 약 1.7억원/년
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 색깔=감정(고객 감정의 컬러 시각화) × 라이브 스트리밍(실시간 피드백 스트림) 충돌. 역발상: 불만이라는 '고통'을 일부러 빨리 찾아 노출하면 → 즉시 복구 기회로 전환.
- 분석 방식
- 방법 2: 역발상 적용 — 고통(고객 불만)을 일부러 실시간으로 찾아서 가치화 + 한 도시 집중 런칭
- 포착 일자
- 2026.03.07