#2383

PreMortem

매장 오픈 전, 그 자리의 AI 폐업 부검 리포트

아이디어 auto AI 결과물 판매 상권분석 자영업 폐업데이터 창업리스크 2026-03-23
📝 개발 기획서
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가입하고 이용
B
56점
종합 평가
시장성 15 / 25
경쟁우위 10 / 25
완성도 14 / 20
독창성 10 / 15
검증 6 / 15
🎯 문제 & 타겟
WHO
처음 자영업 창업하는 30~50대 예비 사장님. 퇴직금·대출로 3000만~1억원을 투자하려는데 '이 자리 괜찮을까' 불안한 사람.
PROBLEM
자영업 평균 투자금 5000만원인데 해당 위치에서 과거 몇 개 가게가 왜 망했는지 알 방법이 없음. 기존 상권분석은 '유동인구 많다/적다' 수준이라 실제 리스크 판단 불가. 1년 내 폐업률 40%+.
💡 솔루션
주소 하나 입력하면 해당 위치의 '사전부검 리포트'를 AI가 생성. 폐업 히스토리(이 건물에서 5년간 4개 가게 망함) + 폐업 원인 분석 + 업종별 생존확률 시뮬레이션 + 인근 상인 익명 인사이트를 한 리포트로 납품.
DIFFERENTIATION
기존 상권분석은 '이 동네 유동인구 몇 명'이 끝. PreMortem은 '이 정확한 자리에서 왜 죽었는가'에 집중하는 유일한 서비스. 전문 컨설팅(50~200만원) 대비 1/10 가격에 데이터 기반 리스크 경고.
💰 수익 모델
기본 리포트 ₩49,000 / 프리미엄(시뮬레이션+인사이트) ₩199,000. 평균 객단가 ₩150,000 × 월 70건 = 월 ₩10,500,000. 5000만원 투자 앞둔 사람에게 15만원은 보험료. '싸다' 인식 확실.
TAM
한국 연 90만 신규 자영업 창업 × ₩150,000 = 연 ₩1,350억
SAM
상권분석 비용 지불 의향 예비 창업자 20만명 × ₩150,000 = 연 ₩300억
SOM
초기 서울·수도권 집중, 연 3만명 × ₩150,000 = 연 ₩45억
🛡 경쟁우위 (Moat)
데이터 경쟁: 보통 트렌드: rising
폐업 이력 + 사용자 창업 후 실적 피드백 데이터가 누적될수록 리스크 예측 정확도가 올라가는 데이터 플라이휠. 공공데이터만으로는 만들 수 없는 '실제 폐업 원인 + 생존 패턴' 독점 데이터셋 구축.
LOCK-IN
리포트 구매자가 창업 후 실적을 입력하면 자기 매장 건강 점수 무료 제공 → 실적 데이터 지속 유입 → 예측 모델 강화 선순환
📈 AI 12차원 분석
타이밍 7
왜 지금?
시장규모 5
SOM
확장성 6
10x 경로
경쟁인식 3
경쟁사 파악
인사이트 7
고객 이해
방어벽 3
모방 난이도
문제심각도 9
진통제?
수익현실성 5
돈 될까?
차별화 6
10배 개선
명확성 8
한 줄 설명
실현리스크 3
만들 수 있나
시장검증 5
수요 증거
AI 총평
'폐업 부검'이라는 프레이밍은 탁월하나, 핀다 오픈업이 이미 1억3천만 데이터로 98% 정확도의 무료 폐업예측을 제공 중이고, 정부·서울시도 무료 플랫폼을 운영·고도화 중이어서 유료화 근거가 취약하며, 서비스의 핵심인 '왜 망했는가'의 원인 데이터는 어떤 공공DB에도 존재하지 않아 실제 리포트 품질 담보 자체가 가장 큰 미해결 리스크.
핵심 기능
주소 입력 → 해당 위치 폐업 히스토리 즉시 조회 (무료 미끼, 바이럴 유도)
AI 사전부검 리포트: 폐업 원인 패턴 분석 + 리스크 점수(A~F) 산출
업종별 생존율 시뮬레이션: 최악/평균/최상 시나리오 월별 캐시플로우 그래프
반경 1km 경쟁 밀도 + 동종 업종 생존율 히트맵
인근 현직 자영업자 익명 리얼 인사이트 크라우드소싱
생성 출처
신호 실패(폐업 리스크의 본질) × 시뮬레이션 교육(창업 전 실패를 가상 체험) × 코끼리-기억/공동체(해당 위치의 폐업 이력이라는 '공동체의 기억'을 데이터로 복원)
방법론 TRIZ 최악의 앱 뒤집기 — 최악: 폐업률 높은 자리에 가게 열라는 앱 → 뒤집기: 그 자리에서 왜 다 망했는지 부검해주는 앱 + 자기 파괴형: 창업 의사결정 완료 시 서비스 졸업
날짜 2026-03-23
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