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모임 우리 모임에 딱 맞는 맛집 장소 추천 서비스

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우리 모임에 딱 맞는 맛집 장소 추천 서비스

  • 김윤배

    김윤배

    (phone_verification) 1일전 login
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    1) 단기/중기/장기 관점의 주요 소비자 분석
    단기(0~1년)
    핵심 소비자는 20~30대의 소규모 모임 사용자입니다. 특히 카카오톡 단톡방 사용 빈도가 높고, “약속 장소 정하기”에 피로감을 느끼는 대학생·직장인·커플 모임·소개팅 그룹이 중심이 됩니다. 규모로 보면 국내 기준 수백만 명 수준의 생활형 니즈 시장입니다.
    이 시기의 핵심 니즈는 매우 명확합니다.
    - 빠른 장소 결정
    - 중간 지점 계산
    - 취향 충돌 최소화
    - “검색 피로” 감소
    - 광고성 맛집 필터링
    현재 사용자 행동을 보면 네이버 지도·카카오맵·망고플레이트·인스타 릴스를 오가며 탐색 후 결국 한 명이 결정하는 구조인데, MINT는 “의사결정 자체”를 줄인다는 점에서 차별성이 있습니다.
    중기(1~3년)
    중기에는 소비자가 단순 장소 추천을 넘어 “모임 운영 효율”을 원하게 됩니다. 이 단계에서는 아래 집단이 확장 타깃이 됩니다.
    - 직장 회식/팀모임
    - 동호회·스터디 운영자
    - 커뮤니티 기반 소모임
    - 커플·데이트 사용자
    - 외국인 관광객 그룹
    시장 규모는 B2C를 넘어 B2B2C 성격으로 확장됩니다. 예를 들어 기업 회식 예약, 단체 예약 연동, 지역 상권 제휴 등이 가능해집니다.
    니즈도 단순 추천에서 다음 단계로 이동합니다.
    - 예약까지 원스톱 처리
    - 분위기/소음/좌석 정보
    - 실시간 혼잡도
    - 비용 자동 분배
    - 모임 히스토리 기반 개인화
    장기(3년 이상)
    장기적으로는 “모임 의사결정 플랫폼”으로 진화 가능성이 있습니다. 단순 맛집 추천이 아니라 사람들의 오프라인 만남 데이터를 기반으로 생활형 AI 컨시어지 역할을 할 수 있습니다.
    예상 소비자층:
    - 글로벌 여행/로컬 모임 사용자
    - 기업 복지/출장 플랫폼
    - 지역 기반 커뮤니티 서비스
    - AI 일정 비서 사용자
    장기 니즈:
    - 일정 조율 + 장소 추천 통합
    - 개인 취향 학습 기반 자동 추천
    - 모임 목적별 최적화
    - 지역 상권 큐레이션
    - AI 기반 “모임 성공률” 향상
    2) 시장성과 향후 3년 시장 추세 및 경쟁 분석
    현재 시장성
    시장은 충분히 존재합니다. 문제는 “장소 검색”이 아니라 “합의 비용”에 있습니다. 특히 한국은 단톡 문화와 모임 빈도가 매우 높아 문제 빈도 자체가 큽니다.
    다만 현재 시장은 “검색 서비스” 중심으로 형성되어 있고 “합의 최적화 서비스”는 아직 뚜렷한 강자가 없습니다. 이 공백이 기회입니다.
    향후 3년 시장 추세
    1. AI 기반 추천 서비스 확대
    사용자들은 검색보다 “추천 결과”를 선호하게 됩니다. 네이버·카카오·구글도 생성형 AI 기반 로컬 추천을 강화할 가능성이 큽니다.
    2. 초개인화 로컬 플랫폼 성장
    “평점 높은 맛집”보다 “우리 모임에 맞는 장소”가 중요해집니다.
    3. 예약·결제 통합 경쟁 심화
    캐치테이블·네이버예약·야놀자 등은 예약 중심으로 확장하며 모임 데이터까지 확보하려 할 가능성이 큽니다.
    예상 경쟁업체
    - 네이버 지도
    강점: 데이터·트래픽·검색
    약점: 그룹 합의 UX 약함
    - 카카오맵
    강점: 카카오톡 연동 가능성
    약점: 추천 로직 차별성 부족
    - 캐치테이블
    강점: 예약
    약점: 그룹 최적화 기능 제한적
    - 망고플레이트/식신
    강점: 맛집 큐레이션
    약점: 의사결정 자동화 부재
    - 토스 로컬 서비스 확장 가능성
    토스 앱 생태계 내 확장 시 잠재 경쟁 혹은 협력 대상이 될 수 있습니다.
    3) 경쟁력 확보를 위한 차별화 전략
    첫째, “모임 중심 UX”를 극단적으로 단순화해야 합니다.
    현재 대부분 서비스는 개인 검색 UX입니다. MINT는 “단톡방에서 링크 하나로 모두 참여 → 결과 즉시 결정” 흐름을 가장 매끄럽게 만들어야 합니다.
    둘째, 광고성 리뷰 필터링 신뢰도를 강화해야 합니다.
    “진짜 실패 없는 추천” 경험이 쌓이면 재방문율이 높아집니다. AI 필터링 정확도가 핵심 자산이 될 수 있습니다.
    셋째, 카카오톡/토스 기반 바이럴 구조를 강화해야 합니다.
    모임 서비스는 본질적으로 네트워크 효과가 있습니다. 링크 공유만으로 자연 유입이 발생하도록 설계해야 CAC를 낮출 수 있습니다.
    넷째, “모임 유형별 추천 엔진”이 필요합니다.
    - 소개팅
    - 회식
    - 조용한 대화
    - 생일파티
    - 부모님 동반
    같은 목적 기반 추천은 일반 맛집 플랫폼과 차별화됩니다.
    다섯째, 예약·정산·일정 조율까지 확장해야 합니다.
    단순 추천만으로는 대형 플랫폼 방어가 어렵습니다. 모임 운영 흐름 전체를 잡아야 락인 효과가 생깁니다.
    4) 출시 플랫폼 우선순위
    1순위: 모바일 웹/토스 미니앱
    현재 방향이 적절합니다. 이유는 모임 링크 공유가 핵심이기 때문입니다. 설치 없이 바로 진입 가능해야 전환율이 높습니다.
    2순위: 모바일 앱
    재방문·개인화·푸시알림·모임 히스토리 기능이 중요해지는 시점에서 필요합니다. DAU 기반 리텐션 관리에도 유리합니다.
    3순위: PC 웹
    우선순위는 낮습니다. 이 서비스는 대부분 이동 중·채팅 중·약속 직전 상황에서 사용됩니다. 모바일 중심 사용성이 훨씬 중요합니다.
    5) 초기 시장 진입 전략
    첫째, “단톡 공감 콘텐츠” 중심 SNS 마케팅
    “우리 어디서 봐?” 상황을 밈·릴스·짧은 숏폼으로 확산시키는 방식이 효과적입니다.
    둘째, 대학가·직장인 밀집 지역 집중 공략
    홍대·성수·강남·건대 같은 모임 빈도가 높은 지역 데이터를 먼저 고도화해야 합니다.
    셋째, 인플루언서보다 실제 커뮤니티 침투
    스터디·동호회·대학교 학생회·직장인 커뮤니티 등 반복 모임 집단에서 사용 습관을 만드는 것이 중요합니다.
    넷째, “모임 리더” 타깃 전략
    실제 장소 결정 스트레스를 가장 많이 받는 사람은 모임 주최자입니다. 이들을 위한 메시지가 필요합니다.
    6) 시장 확대 전략
    첫째, 예약 플랫폼과 제휴
    캐치테이블·네이버예약·야놀자 등과 연결하면 수익 모델과 사용자 편의가 동시에 강화됩니다.
    둘째, 지역 상권 광고 모델 구축
    단순 배너 광고보다 “모임 적합 매장” 추천 방식이 효과적입니다. 지역 식당·카페 대상으로 성과형 광고 모델도 가능합니다.
    셋째, 해외 확장 가능성 검토
    일본·대만·한국처럼 모임 문화와 메신저 중심 문화가 강한 시장은 유사 문제를 갖고 있습니다.
    넷째, AI 모임 비서로 확장
    장소 추천뿐 아니라 일정 조율·정산·예약·교통 안내까지 연결하면 생활형 AI 서비스로 확장 가능합니다.
    다섯째, 데이터 기반 개인화 강화
    반복 사용 데이터를 기반으로 “이 모임은 조용한 와인바 선호” 같은 취향 학습이 가능해지면 경쟁력이 크게 높아집니다.
    전체적으로 MINT의 강점은 “문제 정의가 매우 현실적이고 빈도가 높다”는 점입니다. 특히 단순 맛집 추천이 아니라 “합의 비용 감소”에 집중한 접근은 차별성이 있습니다. 다만 장기적으로는 네이버·카카오·토스 같은 플랫폼이 쉽게 진입 가능한 영역이기도 하므로, 초기에 사용자 행동 데이터와 모임 중심 UX를 빠르게 축적하는 것이 가장 중요합니다.

    introduction

    안녕하세요. MINT를 기획한 20대 청년입니다.

    🌿 MINT는 여러 명이 모일 때 만남의 장소를 한 번의 탭으로 정해주는 서비스입니다.

    "우리 어디서 봐?" 단톡방에서 30분씩 조용해지는 그 순간,
    출발지·예산·못 먹는 음식·인원·분위기까지 전원 조건을 반영해
    우리 모임에 딱 맞는 3곳으로 압축해 추천합니다.

    현재 앱인토스(토스 미니앱)로 출시되어 실제 유저를 모으고 있으며 추후 각종 온라인 마케팅을 통해 실제 유저를 재차 모으고자 합니다.

    👉 직접 써보세요: https://mint-mlp-4vm9.vercel.app/

    🏆 MINT는 지금까지


    모두의창업 1기 선정
    한경닷컴 AI스타트업 레볼루션 6기 전체 2위
    하나유니버시티 5기 선발

    등의 과정을 거치며 서비스를 발전시켜 왔습니다.

    👤 저의 경험 및 이 프로젝트에서의 역할

    경험·경력

    • 독학으로 React + TypeScript + Vite / Supabase / Claude API / Vercel 풀스택을 익혀, 기획부터 개발·배포까지 혼자 진행하는 1인 창업자입니다.

    • MINT: 아이디어 → 앱인토스(토스 미니앱) 출시까지 직접 개발했습니다.

      상권정보 API 기반 후보 확장 → 광고성 리뷰(협찬·체험단) 필터링 → AI 적합도 스코어링으로 이어지는 추천 파이프라인을 설계·구현했고, 출시 후 2개월간 약 300회 업데이트를 반복했습니다.

    • 검증·마케팅: 메타(인스타그램) 광고를 직접 집행해 노출→랜딩→MVP 진입 전환율을 측정하고, 카카오톡 단톡방 10곳의 장소 결정 데이터를 자체 수집해 문제 정의 근거로 활용했습니다.

    • 사업계획·심사: 모두의창업 1기 사업계획서·활동보고서 작성과 1:1 멘토링을 거치며 BM(리더플랜 구독 → 방문 성사 수수료)과 단계별 KPI를 설계했습니다.

    • 이전 프로젝트: 사주 기반 관계 갈등 분석 앱 TOXIC(결제 기능 포함, 8일간 실결제 검증 완료), 자기소개 카드 서비스 NAYANA 등을 기획·개발·브랜딩까지 직접 만들었습니다.

    이 프로젝트에서의 역할 (리더)

    • - 서비스 방향·우선순위 결정, 로드맵과 검증 계획 설계

    • - 개발 총괄 (추천 파이프라인, 앱인토스 기능 개발)

    • - 지원사업·심사·멘토링 대응, 사업계획서 작성

      - 팀원 각자가 맡은 영역에서 결과를 낼 수 있도록 데이터·컨텍스트를 공유하고 병목을 제거하는 역할

    🤝 어떤 분을 찾고 있나요?

    MINT를 함께 키워갈 팀원을 폭넓게 찾고 있습니다.

    • - 광고·퍼포먼스 마케터 — 메타·구글·네이버 광고 집행, 타겟·소재 A/B 테스트, 유입 최적화

    • - 콘텐츠 마케터 — 인스타·릴스 등 SNS 콘텐츠 기획·제작, 브랜드 톤 운영

    • - 기획자 (PM/그로스) — 유저 인터뷰·검증 설계, 지표 정의, 기능 우선순위

    • - 개발자 (프론트/백) — 앱인토스 기반 기능 개발, 추천 파이프라인 고도화

    • - 디자이너 (UI/UX) — 서비스 화면·플로우 디자인, 온·오프라인 홍보물

    단순히 "맡은 일"을 하는 게 아니라,

    "이 문제를 어떻게 풀면 사람들이 진짜 쓸까?" 를 함께 고민할 분이면 좋겠습니다.
    직종이 위에 없어도, 스타트업을 함께 만들고 싶은 분이라면 편하게 연락 주세요.

    관련 경험이나 포트폴리오가 있으면 좋지만, 필수는 아닙니다.
    마음 편하게 먹으시고 많은 지원 부탁드립니다.

    🌱 지금 합류하면 좋은 이유


    MINT는 현재 실제 유저를 모으며 지불의향까지 검증하는 단계에 있습니다.
    포트폴리오용으로 끝나는 프로젝트가 아니라, 직접 만든 기능·소재·콘텐츠가 실제 사용자에게 노출되고 반응이 데이터로 돌아오는 경험을 할 수 있습니다.
    초기 핵심 멤버로 함께 성장할 기회입니다.

    🤝 협업 방식


    온라인 협업 기본 (필요 시 부천·서울권 오프라인)
    일정은 유연하게, 실제 운영 중인 서비스라 반영이 빠릅니다.

    솔직하게 아직 초기라 급여를 드리긴 어렵습니다.

    대신 실제 서비스를 키운 경험, 초기 멤버로서의 기여와 그에 맞는 보상, 함께 성장하는 과정을 약속드립니다.
    (구체적인 조건은 서로 얘기하며 맞춰가요)

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    • React

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    • Git

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    • #node

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      김윤배

      김윤배

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