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AI 기반 패션 큐레이션 앱

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    출시 플랫폼

    출시 플랫폼 미정 platform tbd

    AI의 사업성 분석

    AI에 의해 분석된 사업평가로, 렛플의 의견이 아닙니다.
    1) 비즈니스 모델을 분석하고 제시된 관점에 따라 적절한 대답을 하기 위해서는 실제 프로젝트에 대한 정보가 필요하지만, 이 경우 제공된 정보만으로 분석해본다면 다음과 같습니다.
    - 단기 관점에서 주요 소비자 특성 및 규모: 단기적으로 환경문제에 대한 인식이 높고, 지속 가능한 소비를 추구하는 젊은 세대(밀레니얼, Z세대)를 주요 타깃으로 설정할 수 있습니다. 디지털 네이티브 세대이므로 온라인 커뮤니티 및 소셜 미디어를 통한 접근이 효과적일 것입니다. 니즈는 개인화된 패션 큐레이션과 환경을 생각한 의류 선택입니다.
    - 중기 관점에서의 소비자 특성 및 규모: 중기적으로는 의식 있는 소비를 추구하는 중년층도 타깃으로 포함해 의류 구매를 줄이면서도 개인의 스타일을 유지하고 싶어 하는 그룹을 포함시킵니다. 니즈는 다양하고 지속가능한 패션 아이템에 대한 접근입니다.
    - 장기 관점에서의 소비자 특성 및 규모: 장기적으로는 환경 친화적인 소비에 관심 있는 전 연령대와 국가로 확장을 모색합니다. 규모는 시장 확대에 따라 늘어날 수 있으며, 니즈는 세계적인 패션 트렌드에 맞춘 지속 가능한 라이프스타일 제안으로 변화할 수 있습니다.
    2) 현재 시장성과 향후 시장 추세:
    - 현재 시장성: 환경을 생각하는 의류 소비는 확대되는 추세이며, 특히 지속 가능한 패션에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 트렌드는 전 세계적으로 공감대를 형성하고 있습니다.
    - 앞으로 3년간 시장 추세: 소비자들은 더욱 개인화되고 지속 가능성을 중시하는 제품을 선호할 것입니다. AI를 활용한 패션 큐레이션 서비스는 성장할 가능성이 크며, 특히 데이터 기반 의사결정과 개인화 추천 알고리즘이 중요한 역할을 할 것입니다.
    - 예상 경쟁업체 및 서비스: 현재 존재하는 여러 패션 추천 플랫폼, 스타일링 앱, 그리고 대형 온라인 쇼핑몰들이 경쟁업체가 될 수 있습니다. 특히 데이터와 AI 기술을 활용한 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 스타트업들이 경쟁 상대입니다.
    3) 차별화 기능이나 전략:
    - AI 기반 개인 맞춤 큐레이션이라는 기능 자체가 경쟁력이 될 수 있으며, 사용자의 행동과 선호도를 분석하여 매우 개인화된 제안을 제공함으로써 차별화할 수 있습니다.
    - 자체 개발한 날씨에 맞춘 의류 추천 알고리즘을 통해 실생활과 밀접한 서비스를 제공합니다.
    - 지속 가능성에 대한 고민으로 소비자에게 의미 있는 쇼핑 경험을 제공할 수 있는 마케팅 전략을 구사합니다.
    4) 출시 플랫폼 우선순위 및 이유:
    - 모바일 앱과 웹을 우선적으로 개발하는 것이 중요합니다. 특히 모바일 앱은 이동성과 접근성 측면에서 사용자에게 편의를 제공하며, 현대인이 스마트폰을 빈번하게 사용하는 점을 고려할 때 가장 효과적인 접근성을 가집니다.
    - PC 웹은 데이터 입력과 상세한 정보 접근에 있어 우수한 사용 경험을 제공할 수 있어 모바일 앱과 결합하여 사용될 수 있습니다.
    5) 초기 시장 진입전략:
    - 파트너십 개발을 통해 초기 사용자 기반 확보: 패션 브랜드, 인플루언서, 친환경 단체와의 협력을 고려할 수 있습니다.
    - 소셜 미디어 및 인플루언서 마케팅을 활용하여 타깃 소비자에게 브랜드를 인지시킵니다.
    - 초기 사용자를 위한 프로모션과 할인을 통해 데이터를 수집하고, 초기 시장 테스트를 실시합니다.
    6) 시장 확대 전략:
    - 지속적인 사용자 데이터 분석 및 서비스 개선을 통해 고객 만족도를 높이고 입소문 마케팅을 유도합니다.
    - 확장 가능한 마켓 플레이스 및 커뮤니티 기능 도입으로 사용자 간의 상호작용 증대와 롱테일 효과를 극대화합니다.
    - 국제적인 패션 이벤트, 전시회 참가 등을 통해 글로벌 시장으로의 확장을 적극 모색합니다.

    소개

    1. 프로젝트의 시작 동기

    패션 제품 소비자의 고민 해결 및 무분별한 의류 소비에 따른 환경오염 해소

     

    1차 서비스: 사용자 친화적 의류 큐레이션 앱.

    - 회원 서비스 및 기기 사용권한 수집.

    - 사용자 취향 정보 수집 및 DB화

    - 의류 관련 정보의 카테고리화로 사용자 측면에서의 접근성 향상

    • - 수집된 사용자 취향 정보에 따른 제안 알고리즘 개발

    - 기기 사용 권한에 따른 날씨 등 제안 알고리즘 개발

    2차 서비스: 사용자 최적화 의류 스타일링 앱.

    - 1차 서비스의 데이터 및 다른 방법을 통해 수집된 데이터를 기반으로 LLM 생성 

    • - LLM 기반 AI 학습 알고리즘 개발

    -시스템, 서비스, AI 통합 구현

     

     

    2. 회의 진행/모임 방식 

     

    • - 주 1~2회 정기 미팅

    • - 프로젝트 완료전까지 협업 플랫폼을 통한 필요시 소통

    • - 온라인 미팅을 주로 하며, 대면 회의는 추후 중요한 사항 의사결정 필요시 소집

     

    3. 나의 경험 및 경력 및 맡게 되는 역할

    [프로젝트에서의 역할]

    Position - 기획(작성자 본인)

    -경영

    - 전체 사업 운영

    • - 팀 매니지먼트

    Position - 디자이너(참여 팀원)

    • - UI/UX 디자인

    Position (CTO)

    • - 최고기술경영

    Position - FE (개발팀 리더)

    • - 프론트 개발 및 개발 부서 책임

    Position - BE

    • - API, 백엔드 개발

    Position - AI

    • - 알고리즘 개발 및 이식

    • - 도메인 이해 및 적용

    함께 성장할 인재분들을 모십니다.

    많은 관심 부탁드립니다.

    기술/언어

    • React

      #React

    • ReactNative

      #ReactNative

    • Flutter

      #Flutter

    • Swift

      #Swift

    • Photoshop

      #Photoshop

    • Illustrator

      #Illustrator

    • Figma

      #Figma

    • Java

      #Java

    • Spring

      #Spring

    한줄 소식

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    리더 정보

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    프로젝트 기간

    24.03.22 ~25.01.30  (315일)

    프로젝트 분야

    뷰티/패션

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