아래 내용은 **광고성·조작 리뷰를 배제하고 ‘점수만 보고도 실패하지 않는 맛집 선택’을 목표로 하는 객관적 리뷰 웹 서비스**를 기준으로, 요청하신 **6가지 관점**에서 새롭게 정리·분석한 결과입니다.
---
## 1) 단기 / 중기 / 장기 관점 주요 소비자 특성·규모·니즈 분석
### ✅ 단기 (출시 ~ 1년)
**주요 타겟**
- 20~30대 수도권 거주자
- 데이트·친구 모임·술자리 중심 사용자
- 네이버/카카오/인스타 리뷰에 불신이 강한 사용자
**소비자 특성**
- “광고 리뷰에 속은 경험”이 반복됨
- 긴 글보다 **숫자·점수·요약 지표 선호**
- 실패 비용(돈+시간)에 민감
**규모**
- 초기 핵심 타겟 약 100만~300만 명 (수도권 외식 잦은 MZ)
**니즈**
- ✅ 광고 배제
- ✅ 신뢰 가능한 점수
- ✅ 빠른 의사결정 (3초 안에 선택)
---
### ✅ 중기 (1~3년)
**주요 타겟 확대**
- 가족 외식, 직장 회식, 소개팅, 기념일 사용자
- 30~40대까지 확장
**소비자 특성**
- 리뷰 ‘양’보다 **신뢰도 높은 평가 기준** 중시
- “이 상황에 실패하지 않는 곳” 니즈 증가
**규모**
- 전국 외식 사용자 1,000만 명 이상 잠재시장
**니즈**
- ✅ 목적별 추천 (데이트 성공률, 회식 무난함 등)
- ✅ 점수의 근거와 일관성
- ✅ 지역별 신뢰 맛집 DB
---
### ✅ 장기 (3년 이상)
**주요 타겟**
- 전 연령대
- 국내 + 해외 관광객
- B2B(회식 장소 추천, 기업 복지)
**소비자 특성**
- 브랜드 신뢰가 쌓인 플랫폼 선호
- “검색 = 여기 먼저” 수준
**규모**
- 국내 외식 시장 전반 (수천만 사용자)
**니즈**
- ✅ 표준화된 음식점 신뢰 지표
- ✅ 타 서비스와 연동 (지도·예약·결제)
---
## 2) 현재 시장성과 향후 3년 시장 추세
### ✅ 현재 시장 상황
- 맛집 플랫폼 **과포화**
- 네이버·카카오·구글 리뷰 **신뢰도 하락**
- 인플루언서·체험단 리뷰에 대한 피로감 극심
👉 **“리뷰는 많은데 믿을 수 없다”** 가 시장의 핵심 문제
---
### ✅ 향후 3년간 시장 추세
1. **리뷰 신뢰성 중심 서비스 성장**
- 단순 별점 → 평가 기준 세분화
2. **숫자·지표 기반 추천 강화**
- AI, 통계 기반 점수 산정
3. **광고 없는 유료/프리미엄 모델 등장**
---
### ✅ 예상 경쟁업체 및 서비스
| 구분 | 서비스 | 한계 |
|----|------|----|
| 국내 | 네이버 플레이스 | 광고/체험단 리뷰 혼재 |
| 국내 | 카카오맵 | 별점 신뢰도 낮음 |
| 국내 | 식신 | 광고 중심 |
| 해외 | Yelp | 한국 정서/데이터 부족 |
| 신규 | 큐레이션 앱들 | 표본 부족, 지속성 약함 |
👉 **기회**: “리뷰 텍스트 없는 점수 신뢰 시스템”
---
## 3) 경쟁력을 가지기 위한 차별화 기능·전략 (3가지 이상)
### ✅ 1. 리뷰 글 없는 ‘점수 중심 시스템’
- 맛 / 가성비 / 재방문의사 / 실패확률 등 **정량 점수**
- 텍스트 최소화 → 조작 난이도 상승
### ✅ 2. 신뢰도 가중치 알고리즘
- 리뷰 작성자의 과거 정확도 반영
- 5점 남발 계정 점수 영향도 감소
### ✅ 3. 상황별 성공 확률 지표
- “데이트 실패 확률 5%”
- “부모님 만족도 92%”
→ 감성 아닌 **결과 중심**
### ✅ 4. 광고 완전 분리 정책
- 음식점 점수에 광고 영향 0%
- 광고는 ‘노출 영역’만 허용
---
## 4) 출시 플랫폼 우선순위 및 이유
### ✅ 1순위: 모바일 웹
- 빠른 MVP 테스트
- 개발 비용 최소
- 공유·유입 용이
### ✅ 2순위: 모바일 앱
- 충성 사용자 확보
- 위치 기반 추천 강화
- 푸시 알림 활용
### ✅ 3순위: PC 웹
- 데이터 분석용
- B2B·운영자용 대시보드
👉 **초기엔 모바일 웹 집중이 최적**
---
## 5) 초기 시장 진입 전략 (3가지 이상)
### ✅ 1. 지역 한정 전략
- “강남·홍대·성수 실패 없는 맛집”
- 데이터 밀도 확보가 우선
### ✅ 2. 실패 경험 공감 마케팅
- “여기서 실패한 적 있나요?”
- 광고성 리뷰에 대한 분노 자극
### ✅ 3. 리뷰어 초대제
- 초기 유저는 ‘선별 초대’
- 점수 신뢰도 유지
### ✅ 4. SNS 바이럴용 단순 지표
- “이 동네 실패 확률 3% 맛집 TOP5”
---
## 6) 시장 확대 전략 (3가지 이상)
### ✅ 1. 목적 기반 확장
- 데이트 / 소개팅 / 회식 / 가족식사 전용 필터
### ✅ 2. 프리미엄 모델
- 광고 없는 버전
- 예약 우선권
- 실패 확률 예측 고급 지표
### ✅ 3. B2B 제휴
- 회사 회식 추천
- 카드사·멤버십 연계
### ✅ 4. 해외 확장
- “한국 맛집 실패 없는 지표”
- 관광객 타겟
---
## ✅ 종합 한 줄 정리
> **이 프로젝트는 ‘리뷰를 읽는 시대’를 끝내고,
점수만 보고도 실패하지 않는 외식 의사결정 플랫폼을 만들 수 있는 충분한 시장성과 명확한 문제의식을 가진 프로젝트입니다.**
원하시면 다음 단계로
- 👉 **점수 시스템 설계**
- 👉 **MVP 개선 피드백**
- 👉 **수익모델 구체화**
도 도와드릴 수 있어요.