핵심 아이디어
- 타깃
- 20-35세 여성, 옷장엔 100벌 넘는데 매일 '입을 게 없다'고 느끼는 패션 과소비자. 지속가능 소비에 관심 있지만 정리/리셀이 귀찮은 MZ세대
- 문제
- 한국인 평균 옷장 100벌+ 중 실제 착용은 30% 미만. '아까워서' 안 버리고 새 옷은 계속 사고 옷장은 포화. 가구당 약 ₩50만원 이상의 의류가 옷장에서 잠들어 있으며, 연간 의류 폐기 7만톤+. 리셀하고 싶어도 '뭘 팔지 고르기'와 '등록하기'가 너무 귀찮아 방치
- 해결
- 옷장 사진만 찍으면 AI가 개별 의류 자동 인식·등록. 각 옷에 '반감기'를 부여해 안 입을수록 화면에서 시각적으로 부패(fade·곰팡이 이펙트), 입으면 킨츠기처럼 금빛 균열 효과로 부활. 반감기 임박 시 음성 알림 → 리셀/기부 원터치 연동. 텍스트 입력 제로, 사진+음성만으로 모든 플로우 완결
- 차별화
- 기존 옷장 앱(Cladwell·Stylebook)은 '스타일링 코디' 중심 → WornGold는 '경제적 낭비 시각화 + 부패/회복 게임화'로 행동 변화 유도. 기존 리셀(당근·번개장터)은 '팔고 싶을 때' 수동 등록 → WornGold는 반감기 기반으로 '지금 팔아야 할 옷'을 AI가 사전 감지해 자동 리스팅. 과학적 반감기 메타포 + 킨츠기 비주얼 언어는 업계 전무
핵심 기능
- 01
AI 옷장 스캔: 사진 한 장으로 개별 의류 자동 인식·등록 — 텍스트 입력 완전 제로
- 02
반감기 시각화: 안 입는 옷은 화면에서 점진적 부패(fade→곰팡이), 자주 입는 옷은 금빛 킨츠기 효과
- 03
음성 리마인더: '이 코트 마지막으로 입은 지 42일째야. 오늘 한번 꺼내볼래?'
- 04
CPW(착용당 비용) 대시보드: ₩30만 코트÷30회=₩1만 vs ₩5만 셔츠÷2회=₩2.5만 시각 비교
- 05
원터치 리셀: 반감기 소멸 의류 → AI가 사진+적정가 자동 생성 → 번개장터/당근 연동 리스팅
- 06
옷장 캡 챌린지: 총량 상한 자율 설정 → 새 옷 사려면 한 벌 졸업시키기 게임화
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | B2C 프리미엄 ₩12,900/월 × 800명 = 월 ₩10,320,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 무료 유저 20벌 제한, 프리미엄은 무제한+AI코디+자동리셀+CPW분석. |
| 근거 02 | 추가 수익: 리셀 성사 수수료 8%. |
| 근거 03 | B2B 패션 브랜드 데이터 인사이트 API ₩500,000/월(프리미엄 충족). |
| 근거 04 | 유저가 돈 내는 이유: 앱이 옷장 속 잠든 ₩50만원+를 리셀로 현금화해주므로 구독료 ₩12,900이 '당연히 싸다'고 느낌 |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 한국 의류 소비 시장 약 46조원 (2025 기준)유효 시장 20-40대 의류 관리 + 중고 의류 리셀 관심층 약 2조원초기 목표 시장 1년차 유료 유저 1,000명 + 리셀 수수료 기반 연 약 2억원
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 방사성 동위원소(반감기/추적자) × 모타이나이(낭비 금지) × Gamification — 과학적 반감기 개념을 의류 소비에 이식, 일본 낭비 금지 철학과 게임화로 옷장 방치→현금화 행동 전환 유도
- 분석 방식
- TRIZ 사전 조치(반감기 소멸 전 선제 음성 알림) + 10배 불편(옷장 캡으로 새 구매 자체를 제한) + 게으름뱅이 페르소나(사진 한 장이면 끝, 텍스트 입력 제로) + 킨츠기(오래 입은 옷에 금빛 가치 부여)
- 포착 일자
- 2026.03.25