핵심 아이디어
- 타깃
- 스마트스토어/쿠팡 입점 1-2년차 초보 셀러. 월 매출 100-1,000만원 구간에서 재고 관리에 처음 고통받기 시작하는 사람.
- 문제
- 초보 셀러는 과거 데이터가 없어서 발주량을 '감'으로 잡는다. 과발주하면 재고 부담(창고비+자본 묶임), 소발주하면 품절로 매출 손실+검색순위 하락. 지금은 엑셀에 손으로 계산하거나 그냥 감으로 때린다.
- 해결
- 개인 판매 이력이 없어도 동일 카테고리 시장 데이터 기반으로 발주량을 AI 추천. 건당 ₩100 과금으로 월 구독 부담 없이 필요할 때만 사용. 판매 채널 API 연동 시 개인 데이터까지 반영하여 정확도 향상.
- 차별화
- 기존 재고 관리 SaaS는 월 ₩5-30만원 구독 + 최소 6개월 데이터 필요. OrderCast는 건당 ₩100 + 데이터 0건인 신규 셀러도 시장 벤치마크로 즉시 사용 가능. 진입장벽 10x 낮춤.
핵심 기능
- 01
카테고리별 시장 수요 벤치마크 예측
- 02
스마트스토어/쿠팡 API 자동 연동
- 03
시즌·프로모션 발주량 시뮬레이션
- 04
SKU별 적정 안전재고 알림
- 05
과발주/소발주 리스크 대시보드
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 건당 ₩100 × 월 평균 100건/셀러 × 1,000 활성 셀러 = 월 ₩10,000,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 셀러 입장에서 월 ₩10,000으로 품절 1회(₩50만원+ 손실) 방지 → '거저'라고 느낌. |
- 개발 기간
- 약 10주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 온라인 셀러 100만+ × 연 이커머스 도구 지출 = ₩1.2조유효 시장 초보~중소 셀러 30만명 × 연 ₩120,000 = ₩360억초기 목표 시장 첫 해 활성 셀러 1,000명 × 월 ₩10,000 = 월 ₩10,000,000
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- AI 재고/수요 예측(AI 네이티브) × 첫 월급(인생 이벤트) 충돌 → '첫 매출을 내는 초보 셀러'의 재고 공포에 포커스
- 분석 방식
- 방법 1: 강제 충돌 조합 + 방법 4: 제약 조건(건당 ₩100 마이크로 결제)이 역으로 '구독 부담 제거'라는 차별점 생성
- 포착 일자
- 2026.03.07