핵심 정보
타겟
30-40대 첫 주택 구매자, 전세→매매 전환자, 타 지역 이주 예정자. 부동산 중개업소(B2B).
문제
네이버부동산에서 매물은 보이지만 '그 동네 실제 생활'은 알 수 없음. 현재: 주말마다 직접 방문(1-2시간 × 여러 동네), 맘카페 검색(편향), 중개인 말(이해충돌). 집값 ₩5억짜리 결정을 '감'으로 하는 상황.
솔루션
각 동네 실거주자(스카우트)가 표준 템플릿으로 영상 촬영: 실제 소음, 주차 상황, 통학 동선, 편의시설, 주민 분위기. 구매자는 리포트 구매로 '발품' 대체. 유튜버 구조를 동네 리뷰에 적용.
차별화
기존 부동산 정보 = 매물 스펙 중심. Vicinity = 동네 생활 중심 + 실거주자 1인칭 영상 + 5점 구조화 평가. '무료로 얻던 동네 정보'를 프로가 만든 유료 인텔리전스로 전환.
수익
B2C ₩25,000/건 × 400건/월 = ₩10,000,000/월. B2B 중개업소 ₩99,000/월 × 100곳 병행 시 추가 ₩9,900,000. 집값 ₩5억 대비 ₩25,000은 0.005% → 극히 합리적.