B
핵심 아이디어
- 타깃
- 가격 정책 고민하는 이커머스 셀러(쿠팡/스마트스토어), 국내 SaaS 스타트업, 구독 서비스 운영사
- 문제
- 가격을 올릴까 내릴까, 연간 할인을 몇 %로 할까 — 감으로 결정하다 매출 폭락하거나 마진을 날림. A/B 테스트는 느리고 리스크 큼
- 해결
- 가격 변경 시나리오를 입력하면 AI가 업종 벤치마크+자사 과거 데이터로 매출/이탈 영향을 1분 시뮬레이션. 특히 '연간 결제 할인율 최적화' 기능으로 SaaS의 연간 전환율 극대화
- 차별화
- 기존 가격 도구는 사후 A/B 테스트(2-4주 소요, 실매출 리스크). 이건 사전 시뮬레이션으로 테스트 전에 결과를 미리 봄
핵심 기능
- 01
가격 시나리오별 매출/이탈/LTV 시뮬레이션 대시보드
- 02
SaaS 연간 결제 할인율 최적 산출기 (몇 %가 전환율 최대인가)
- 03
업종별 가격 탄력성 벤치마크 리포트
시장과 비즈니스
수익 구조
| 핵심 모델 | 월 ₩99,000 구독 (연결제 시 월 ₩69,000 — 자체 제품이 연간 할인 모델을 실천). |
|---|---|
| 근거 01 | 목표: 100사 → 월 ₩9.9M |
- 개발 기간
- 약 16주
- 시장 규모
- 분석 중입니다.
- 시장 흐름
- rising
발견 근거
- 시장 신호
- '미래를 1분만 볼 수 있다면?' × '연간 결제 할인' — 가격 의사결정의 불확실성을 '미래 엿보기' 시뮬레이션으로 해결하고, 연간 할인이라는 수익 모델 자체를 제품 기능으로 내재화
- 분석 방식
- 방법 2: 수익 역설계 — 월 99,000원을 기꺼이 낼 B2B 가치를 먼저 설정. 가격 최적화 = 직접적 매출 임팩트이므로 ROI 입증 용이
- 포착 일자
- 2026.02.26