모임 패션 아카이빙 플랫폼 Farchive

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패션 아카이빙 플랫폼 Farchive

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    출시 플랫폼

    반응형 웹(PC/모바일)

    AI의 사업성 분석

    AI에 의해 분석된 사업평가로, 렛플의 의견이 아닙니다.
    이 프로젝트는 AI 기반의 패션 아카이빙 툴을 개발하여 사용자가 자신의 스타일 이미지를 보다 효과적으로 저장, 분류, 비교할 수 있도록 지원합니다. 이에 대한 분석은 다음과 같습니다:
    1) 단기/중기/장기 관점 소비자 특성 및 니즈 분석:
    - **단기:** 패션에 관심이 많고 스타일 이미지를 수집하는 일반 소비자들이 주요 타겟이 될 것입니다. 이들은 빠르고 직관적인 이미지 저장 및 분류 기능을 필요로 할 것이며, 기존 플랫폼의 한계를 경험한 소비자들이 프로젝트에 관심을 가질 것입니다.
    - **중기:** 디자이너, 스타일리스트, 모델과 같은 패션 전문 종사자들이 주요 소비자로 성장할 수 있습니다. 이들에게는 전문적인 데이터 관리 및 태그 시스템이 중요하고, 다른 사용자와 협업할 수 있는 아카이빙 기능이 주요 니즈가 될 것입니다.
    - **장기:** 패션 아카이빙을 연구 및 기록하는 시각 예술 전문가들, 학자들이 장기적인 소비자가 될 가능성이 있습니다. 이들은 고급 메타데이터와 출처 정보를 필요로 하며, 사용자 커뮤니티와의 적극적인 협업을 통한 데이터 관리 기능을 요구할 것입니다.
    2) 현재 시장성과 향후 3년간 시장 추세 및 예상 경쟁업체 설명:
    - **현재 시장:** 인스타그램, 핀터레스트 등이 이미지 저장 플랫폼으로 자리 잡고 있지만, 정보의 체계적인 아카이빙에는 한계가 있습니다.
    - **향후 시장 추세:** 개인화된 데이터 관리와 AI 기반 태그 시스템의 수요가 증가할 것입니다. 이는 인공지능 기술의 발전과 함께 사용자들이 점점 더 많은 정보를 체계적으로 아카이빙하려는 경향으로 인해 발생합니다.
    - **경쟁업체 및 서비스:** 핀터레스트, 인스타그램과 같은 이미지 공유 플랫폼이 주요 경쟁자가 될 수 있습니다. 이들 플랫폼은 대중성을 가지고 있으나, 정교한 데이터 관리 기능은 부족합니다.
    3) 경쟁력을 가지기 위한 차별화 기능 및 전략:
    - AI 기반 태그 생성으로 사용자가 이미지 속성을 자동화하여 효율적으로 분류합니다.
    - 협업 아카이빙 기능을 통해 사용자 간 커뮤니티 빌딩이 가능하게 합니다.
    - 전문가용 리서치 도구를 제공하여 고급 사용자들에게 가치를 전합니다.
    4) 출시 플랫폼 우선순위와 이유:
    - **모바일 앱:** 사용자가 언제 어디서나 쉽게 이미지를 업로드하고 관리할 수 있도록 모바일 앱을 우선 출시합니다. 모바일 중심의 사용 패턴을 고려하여 빠르고 직관적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
    - **PC 웹:** 전문가 및 학자들이 보다 심화된 데이터를 관리할 필요가 있는 시대에 부응하며 협업 기능을 지원합니다.
    5) 초기 시장 진입 전략:
    - 패션 전문 커뮤니티 및 포럼에서 서비스 홍보 및 초기 사용자 모집.
    - 인플루언서 및 스타일리스트와의 협업을 통한 구체적인 사용 사례 제공.
    - 초기 사용자 제공 피드백을 통해 지속적으로 서비스 개선 및 업데이트를 실시합니다.
    6) 시장 확대 전략:
    - 다양한 언어 및 문화권 사용자 접근성을 높이기 위해 글로벌 서비스 지원.
    - 사용자 커뮤니티 및 협업 기능을 강화하여 인터넷 커뮤니티 형성.
    - 패션 브랜드와의 파트너십을 통한 브랜드 아카이빙 기능 추가.
    이와 같은 전략을 통해 시장 내 경쟁력을 강화하고, 사용자에게 독보적인 가치를 제공할 수 있을 것입니다.

    소개

    프로젝트의 시작 동기

    왜 이 프로젝트를 시작하게 되었나요?

    패션을 좋아하고 스타일을 모으는 사람이라면 누구나 자신만의 ‘이미지 폴더’를 갖고 있습니다.

    하지만 정작 그 수많은 이미지를 나중에 다시 찾고, 분석하고, 비교하기는 어렵습니다.

    저 역시 매일 수십 개의 룩을 스크랩하면서도,
    이 이미지 어디서 봤더라? 브랜드는 뭐였지? 같은 스타일이었나?” 같은 고민을 자주 했습니다.

    핀터레스트나 인스타그램 같은 기존 플랫폼들은 단순한 이미지 저장에 그치고,
    정보 정리, 출처 확인, 스타일 비교 등의 아카이빙에는 매우 비효율적입니다.
    그래서 AI와 함께, 진짜 ‘패션 아카이빙 도구’를 만들기로 결심했습니다.


    만들고자 하는 프로덕트

    우리가 만들고 있는 건 다음과 같은 기능을 갖춘 AI 기반의 패션 아카이빙 툴입니다:

    • - 클라우드에 무제한 스타일 이미지 업로드

    • - AI가 자동으로 스타일 태그 생성 (ex. 컬러/핏/브랜드/무드 등)

    • - 나만의 아카이빙 컬렉션 구축 (ex. 계절별, 무드별, 브랜드별, TPO 등)

    • - 다른 유저와의 협업 아카이빙 (ex. 커뮤니티 기반 위키형 태깅)

    • - 전문가용 리서치 도구 (출처, 제품 정보, 시즌, 디자이너 메타데이터 포함)


    🎯 타겟 유저

    • 패션을 즐기고 직접 스타일을 모으는 사람들

    • 디자이너, 스타일리스트, 모델, 포토그래퍼 등 창작자

    • 특정 무드나 룩을 꾸준히 아카이빙하고자 하는 아카이빙 덕후

    • 핀터레스트나 인스타에 한계를 느끼는 패션 아카이빙 사용자

    • 정보까지 함께 보관하고 싶은 시각 예술/패션 전공자


    회의 진행/모임 방식

    • - 데일리로 비동기 회의 진행 예정입니다.

    • - 회의는 온라인 중심으로 운영합니다 (Zoom 또는 Google Meet)

    • - 커뮤니케이션은 카톡 오픈채팅 + 노션 중심으로 합니다.

    • 기능 정의, 디자인, 아카이빙 데이터 분류 등 업무는 비동기 작업이 많습니다.

    • 프로토타입 리뷰 및 사용자 피드백을 주기적으로 공유합니다.


    저의 경험 및 프로젝트내 역할

    • iOS 앱 개발자로 재직 중이며, 이 프로젝트에서는 기획 + 제품 방향성 총괄(PM 역할)을 맡고 있으며,
      초기에 함께 방향을 논의하고 프로덕트를 함께 키워나가실 분들을 구하고 있습니다.

    현재 서비스 MVP는 개발이 된 상태입니다.

    https://farchive.site 에 들어가셔서 확인이 가능합니다.

    이미 MVP를 만들었음에도 프로젝트를 이끌어갈 동료를 구하는 이유는 간단합니다.

     

    좀 더 직관적인 서비스를 만들고 싶습니다.

    그리고 같이 이 서비스를 더 키워나가고 싶습니다.

     

    그러기 위해 Next.js + Supabase가 가능한 개발자와

    직관적인 서비스로 디벨롭 시켜줄 디자이너

    그리고 이 서비스를 더 많은 유저들에게 소개시켜줄 마케터를 구합니다.

     

     


    그 외

    • 현재 1인 개발/기획 구조이기 때문에 자유로운 논의, 빠른 실행이 가능합니다.

    • "요즘 무슨 스타일이 유행하지?"를 고민하거나,
      "내가 저장해둔 이미지를 다시 찾아서 정리하고 싶다"는 생각을 해본 적 있다면,
      이 서비스의 미래 유저일 수 있고, 동료일 수 있습니다.

    • 패션에 대한 감각도 좋지만, "무언가를 정리하고 쌓아가는 걸 좋아하는 사람"이라면 더욱 환영합니다.

    https://open.kakao.com/o/sIwWVnwh

    자세한 문의는 여기로 와주세요.

    기술/언어

    • Typescript

      #Typescript

    • NextJS

      #NextJS

    • #supabase

    한줄 소식

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    프로젝트 기간

    25.05.16 ~25.11.16  (185일)

    프로젝트 분야

    뷰티&패션

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