B
핵심 아이디어
- 타깃
- 편의점·가공식품 자주 먹는 20-30대 피부 고민자. 여드름·홍조·아토피 등으로 피부과를 다니면서도 '뭘 먹으면 안 되는지'는 모르는 사람. 특히 식단 조절로 피부를 개선하고 싶지만 제품 단위 판단이 불가능한 사람
- 문제
- 피부과에서 '기름진 거, 단 거 조심하세요' 수준의 조언만 받는다. 편의점 앞에서 삼각김밥과 샌드위치 중 어떤 게 내 여드름에 더 나쁜지 알 방법이 없다. 성분표를 읽어도 '소르비탄모노스테아레이트'가 피부에 뭘 하는지 모른다.
- 해결
- 식품 바코드 스캔 → 식품위생법 의무표시 성분 DB 조회 → 사용자 피부 프로필(타입·고민·알레르기)에 맞춰 피부 영향 점수를 😊/😐/😡 이모지로 즉시 표시. 매일의 식단-피부 상태를 기록하면 AI가 '너는 유제품 먹은 다음 날 여드름 확률 73%' 같은 개인별 트리거 식품을 발견해준다.
- 차별화
- 화해가 '바르는 것'의 성분을 분석했다면, SkinBite는 '먹는 것'의 피부 영향을 분석하는 최초의 서비스. Yuka(프랑스)는 일반 건강 점수만 주지만, SkinBite는 피부 타입별 개인화된 영향도를 제공. '스킨케어의 절반은 냉장고에 있다'는 피부과 상식을 제품화한 것.
핵심 기능
- 01
바코드 스캔 즉시 피부 영향 점수 — 초록/노랑/빨강 이모지 + 위험 성분 하이라이트
- 02
피부 프로필 설정 — 타입(건성/지성/민감/복합), 현재 고민(여드름/홍조/아토피/건조), 알레르기 이력
- 03
일일 식단-피부 다이어리 — 식사 기록 + 피부 상태 셀피 → AI 패턴 분석으로 개인별 트리거 식품 발견
- 04
계절별 피부 위험 알림 — 봄: 히스타민 교차반응 식품 경고 / 여름: 고GI·유분 유발 경고 / 가을: 건조 촉진 성분 경고 / 겨울: 면역저하 유발 식품 경고
- 05
편의점별 피부 친화 꿀조합 — CU·GS25·세븐일레븐 신상품 포함 '오늘의 피부 맑은 세트' 큐레이션
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 프리미엄 구독 월 ₩9,900 × 1,050명 = 월 ₩10,395,000. |
|---|---|
| 근거 01 | 피부과 1회 ₩30,000의 1/3 가격으로 매일 무제한 식품 스캔. |
| 근거 02 | 추가 수익: 피부 친화 제품 추천 어필리에이트 수수료 건당 ₩500~2,000. |
| 근거 03 | 돈 내는 이유 = '피부과 줄이는 비용 > 구독료'라는 확실한 등식 |
- 개발 기간
- 약 12주
- 시장 규모
- 전체 시장 ₩2조 (한국 스킨케어 시장 ₩12조 중 식품 기인 피부 관리 비중 약 15% + 이너뷰티 시장 ₩5,000억)유효 시장 ₩3,600억 (20-40대 피부 고민자 중 가공식품 주 2회+ 이용자 약 300만 명 × 연 ₩120,000)초기 목표 시장 ₩1.25억/년 (출시 1년 내 유료 구독자 1,050명 × 월 ₩9,900)
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- 편의점 꿀조합(오프라인 식품 선택 행위) × 식품위생법(성분 의무표시 데이터 인프라) × 피부 트러블(해결 안 되는 만성 니즈)의 3중 충돌. 화해가 화장품 성분을 해석해 ₩1,000억 기업이 됐다면, 식품 성분→피부 해석은 아직 공백
- 분석 방식
- 이종 산업 합병(식품유통 × 피부의학) + 역발상 TRIZ(오프라인 편의점 선택을 앱으로) + 5살 CEO(😊😐😡 이모지 UX — 아이도 이해하는 직관성)
- 포착 일자
- 2026.03.31