모임 Build It, Ship it (가제)
project
[projectLocation3String.KR01] Build It, Ship it (가제)
기며누
(phone_verification) 오늘 loginis_recruitingprojectStatusString.02
recruiting_status_title
jobDetailString2.0203
0/1jobDetailString2.0302
0/2jobDetailString2.0408
0/1
apply_input ✍️ (total5unit_count) applyInputString.type, applyInputString.reason, applyInputString.pf, applyInputString.intro, applyInputString.age
platform_title
ai_analysis_title
ai_analysis_desc아래 프로젝트는 **아직 서비스 아이디어가 확정되지 않은 ‘문제 탐색형 실서비스 개발 프로젝트’**입니다. 따라서 특정 산업의 시장규모를 단정하기보다는, 3개월 내 MVP를 출시하고 사용자 반응을 검증하는 관점에서 분석하겠습니다.
다만 최종 소비자와 경쟁업체는 서비스 주제에 따라 크게 달라지므로, 아래 분석은 **모바일·웹 기반의 일반적인 B2C 디지털 서비스**를 개발한다는 가정에 기반합니다.
---
# 1) 단기·중기·장기 관점의 주요 소비자 특성, 규모 및 니즈
## 1-1. 단기 관점: 출시 후 0~6개월
### 주요 소비자
초기에는 대규모 대중보다 다음과 같은 **얼리어답터와 문제 인식이 강한 사용자**를 우선 공략하는 것이 적합합니다.
- 팀원 및 지인의 주변 사용자
- 대학생, 취업준비생, 직장인 등 특정 문제를 자주 겪는 집단
- 온라인 커뮤니티의 적극적인 참여자
- 새로운 서비스 사용에 거부감이 적은 20~30대
- 기존 서비스에 불만이 있거나 대안을 찾고 있는 사용자
- 베타테스트와 피드백에 참여할 의향이 있는 사용자
### 규모
초기에는 전체 시장 규모보다 **검증 가능한 사용자 수**가 중요합니다.
- 1차 목표: 인터뷰 20~30명
- 사전 테스트 사용자: 50~100명
- MVP 출시 후 가입자: 300~1,000명
- 실제 반복 사용자의 확보: 50~200명
- 주간 활성 사용자 또는 핵심 기능 이용자: 100명 이상
초기 성공 여부는 가입자 수보다 다음 지표로 판단해야 합니다.
- 회원가입 후 핵심 기능까지 도달하는 비율
- 첫 사용 후 7일 내 재방문율
- 사용자가 문제 해결을 체감하는 비율
- 사용자가 다른 사람에게 추천할 의향
- 반복적으로 사용하는 핵심 행동의 빈도
### 주요 니즈
- 별도의 학습 없이 바로 사용할 수 있는 간단한 서비스
- 기존 서비스보다 빠르고 편리한 문제 해결
- 불필요한 기능이 적은 명확한 사용자 경험
- 개인정보와 데이터에 대한 신뢰
- 실제 사용자의 의견이 빠르게 반영되는 서비스
- 모바일에서 짧은 시간 안에 이용할 수 있는 경험
초기에는 기능을 많이 제공하기보다 **하나의 명확한 문제를 해결하는 것**이 중요합니다.
---
## 1-2. 중기 관점: 6개월~2년
### 주요 소비자
중기에는 초기 얼리어답터뿐 아니라 서비스의 가치를 명확히 이해한 일반 사용자로 확장할 수 있습니다.
- 특정 문제를 정기적으로 겪는 반복 사용자
- 검색이나 커뮤니티 추천을 통해 유입된 사용자
- 기존 사용자의 추천으로 가입한 사용자
- 특정 직업·관심사·생활패턴을 가진 세부 타깃
- 서비스 이용 빈도가 높은 헤비유저
- 개인 사용자뿐 아니라 소규모 팀이나 조직 사용자
### 규모
서비스의 문제 영역에 따라 다르지만, 중기에는 다음과 같은 목표를 설정할 수 있습니다.
- 누적 가입자 1만~10만 명
- 월간 활성 사용자 3,000~3만 명
- 핵심 기능을 월 2회 이상 이용하는 사용자 비율 30~40% 이상
- 자연 유입과 추천 유입 비중 30% 이상
- 유료 기능 또는 기업 고객의 초기 확보
이 단계부터는 단순 사용자 수보다 **잔존율과 수익성**이 중요해집니다.
### 주요 니즈
- 더 빠르고 정확한 서비스 결과
- 개인별 맞춤화
- 사용 기록 및 데이터의 지속적인 관리
- 여러 기기에서의 동기화
- 알림, 자동화, 추천 기능
- 고객지원과 오류 대응
- 서비스 이용에 대한 비용 대비 가치
중기에는 사용자가 “한 번 써보는 서비스”에서 “계속 이용하는 서비스”로 인식하도록 만들어야 합니다.
---
## 1-3. 장기 관점: 2~3년 이상
### 주요 소비자
장기적으로는 개인 사용자뿐 아니라 다음 고객군까지 확대할 수 있습니다.
- 대중적인 일반 사용자
- 특정 산업이나 직군의 전문 사용자
- 기업 및 기관 고객
- 교육기관·커뮤니티·파트너사
- 서비스 API나 데이터를 활용하려는 사업자
- 해외 사용자
### 규모
장기 시장 규모는 서비스 영역에 따라 달라지므로 다음 방식으로 산정하는 것이 적절합니다.
- **TAM**: 해당 문제를 겪는 전체 잠재 고객
- **SAM**: 현재 플랫폼과 지역에서 접근 가능한 고객
- **SOM**: 3년 내 실제 확보 가능한 고객
예를 들어 국내 특정 사용자군을 대상으로 하는 서비스라면, 전체 인구가 아니라 다음과 같이 계산해야 합니다.
> 타깃 사용자 수 × 문제 발생 빈도 × 서비스 사용 가능성 × 유료 전환 가능성
장기적으로는 단순 가입자보다 다음과 같은 지표가 중요합니다.
- 안정적인 월간 활성 사용자
- 유료 고객 비율
- 고객 생애가치
- 고객 획득 비용 대비 매출
- 기업 고객 수
- 데이터와 네트워크 효과의 축적 정도
### 주요 니즈
- 높은 신뢰성과 안정성
- 개인화된 경험
- 다른 서비스와의 연동
- 보안 및 개인정보 보호
- 전문적인 고객지원
- 지속적인 기능 개선
- 국내외 환경을 고려한 확장성
---
# 2) 현재 시장성과 향후 3년간 시장 추세
## 2-1. 현재 시장성
현재 시장에서는 단순히 “앱이나 웹서비스를 출시했다”는 것만으로 경쟁력을 확보하기 어렵습니다. 이미 많은 분야에서 다음과 같은 서비스가 존재하기 때문입니다.
- 대형 플랫폼이 제공하는 유사 기능
- AI 기반 서비스
- 커뮤니티와 콘텐츠 서비스
- 생산성 및 일정관리 서비스
- 기존 모바일 앱과 웹서비스
- 노코드·SaaS 기반의 빠른 대체 서비스
따라서 이 프로젝트의 시장성은 아이디어 자체보다 다음 요소에 의해 결정됩니다.
1. 실제 사용자가 자주 겪는 문제인가
2. 기존 서비스가 충분히 해결하지 못한 불편이 있는가
3. 사용자가 대체 서비스를 찾을 정도로 불편한가
4. 초기 팀이 3개월 안에 차별화된 MVP를 만들 수 있는가
5. 사용자가 반복해서 사용할 이유가 있는가
6. 향후 수익화 또는 확장이 가능한가
현재 단계에서 가장 큰 위험은 **개발은 완료했지만 사용자가 필요로 하지 않는 서비스가 되는 것**입니다. 따라서 개발보다 먼저 문제 정의와 사용자 검증이 필요합니다.
---
## 2-2. 향후 3년 시장 추세
### ① AI 기능의 기본 탑재화
향후에는 AI가 특별한 기능이 아니라 검색, 추천, 요약, 자동입력, 고객지원 등에 기본적으로 포함될 가능성이 높습니다.
예상 변화는 다음과 같습니다.
- 사용자의 자연어 입력을 통한 서비스 이용
- 개인화된 추천과 자동화
- 콘텐츠 요약 및 분류
- AI 챗봇 기반 고객지원
- 사용자의 행동 데이터를 활용한 맞춤형 기능
단순히 “AI를 사용한다”는 점은 차별화가 되기 어렵고, **AI가 실제 사용자의 시간과 노력을 얼마나 줄이는지**가 중요합니다.
### ② 모바일 중심에서 멀티플랫폼으로 확대
모바일 이용이 기본이지만, 복잡한 입력이나 관리 업무는 PC 웹을 선호하는 사용자가 많습니다.
- 모바일: 확인, 알림, 간단한 입력
- PC 웹: 검색, 관리, 작성, 분석
- 모바일 웹: 공유와 검색 유입
- 앱: 푸시 알림과 반복 사용
따라서 하나의 플랫폼만 고집하기보다는 사용 맥락에 따라 기능을 분리하는 방향이 유리합니다.
### ③ 개인정보와 신뢰의 중요성 증가
서비스가 사용자 데이터를 수집하거나 AI를 활용할수록 다음 문제가 중요해집니다.
- 개인정보 수집 범위
- 제3자 API 전송 여부
- 데이터 보관 기간
- 계정 삭제와 데이터 삭제
- 추천 결과의 신뢰성
- AI 결과의 오류 가능성
초기부터 개인정보처리방침, 이용약관, 데이터 삭제 정책을 준비해야 합니다.
### ④ 구독 피로와 무료 서비스 경쟁 심화
사용자는 너무 많은 구독형 서비스를 이용하고 있기 때문에, 단순한 구독 모델에는 부담을 느낄 수 있습니다.
향후에는 다음 방식이 상대적으로 적합할 수 있습니다.
- 핵심 기능 무료 제공
- 고급 기능만 유료화
- 사용량 기반 결제
- 팀·기업용 요금제
- 광고 또는 제휴 수익
- 일회성 결제와 구독의 병행
### ⑤ 플랫폼 집중과 획득 비용 상승
네이버, 카카오, 구글, 애플, 인스타그램, 유튜브 등 대형 플랫폼의 영향력이 커지고 있어 신규 서비스가 광고만으로 사용자를 확보하기는 어렵습니다.
따라서 검색 노출, 콘텐츠, 커뮤니티, 추천, 제휴 등 낮은 비용의 유입 채널을 확보해야 합니다.
---
## 2-3. 예상 경쟁업체와 서비스
최종 아이디어가 정해지지 않았기 때문에 특정 경쟁업체를 단정할 수는 없지만, 대부분의 디지털 서비스는 다음과 경쟁하게 됩니다.
### ① 대형 플랫폼
- 네이버: 검색, 콘텐츠, 커뮤니티, 예약, 지도, 쇼핑 등
- 카카오: 메신저, 커뮤니티, 결제, 콘텐츠, 생활서비스
- 구글: 검색, 지도, 생산성, AI, 클라우드
- 애플·삼성: 모바일 운영체제와 기본 앱
대형 플랫폼의 장점은 높은 사용자 수와 신뢰도입니다. 이에 대응하려면 대형 플랫폼이 제공하지 못하는 **세부 사용자군의 문제와 전문성**을 공략해야 합니다.
### ② AI 기반 서비스
- ChatGPT
- Google Gemini
- Claude
- 국내 AI 검색·생산성 서비스
- 특정 업무에 특화된 AI SaaS
AI 기능을 포함한 서비스를 기획한다면 단순 챗봇 형태는 경쟁이 어렵습니다. 특정 분야의 데이터, 워크플로우, 사용자 기록과 결합해야 합니다.
### ③ 생산성·협업 서비스
- Notion
- Slack
- Trello
- Asana
- Google Workspace
- Microsoft 365
팀 협업, 문서관리, 일정관리 서비스라면 이미 강력한 경쟁자가 많습니다. 이 경우 특정 직군이나 상황에 특화된 서비스가 필요합니다.
### ④ 커뮤니티·정보 서비스
- 네이버 카페
- 에브리타임
- 당근
- 오늘의집
- 디시인사이드
- 각종 전문 커뮤니티
커뮤니티형 서비스를 만든다면 초기부터 콘텐츠와 사용자 활동을 확보해야 하므로, 기술 개발보다 운영 전략이 더 중요할 수 있습니다.
---
# 3) 시장 경쟁력을 위한 차별화 기능 및 전략
다음 중 최소 세 가지 이상을 적용하는 것이 좋습니다.
## 3-1. 특정 사용자군에 집중하는 버티컬 전략
“모든 사람을 위한 서비스”는 초기에는 누구에게도 강하게 필요하지 않은 서비스가 되기 쉽습니다.
예를 들어 다음처럼 좁혀야 합니다.
- 대학생 전체가 아니라 졸업 예정 대학생
- 직장인 전체가 아니라 이직을 준비하는 개발자
- 자영업자 전체가 아니라 1인 온라인 판매자
- 모든 사용자가 아니라 특정 지역의 특정 생활 문제를 겪는 사용자
초기에는 시장을 좁히고, 해당 사용자에게 높은 만족도를 제공하는 것이 유리합니다.
---
## 3-2. 핵심 문제를 해결하는 1개 기능 중심 MVP
3개월 내 출시를 목표로 한다면 다음과 같은 기준이 필요합니다.
- 사용자가 첫 화면에서 서비스 가치를 이해할 수 있는가
- 5분 이내 핵심 기능을 사용할 수 있는가
- 핵심 기능을 사용한 뒤 결과가 즉시 제공되는가
- 없어도 되는 기능을 과감히 제거했는가
- 핵심 기능의 성공 여부를 측정할 수 있는가
기능 목록을 늘리기보다 “이 기능 하나 때문에 다시 방문하는가?”를 기준으로 우선순위를 정해야 합니다.
---
## 3-3. AI보다 사용자 데이터와 워크플로우 차별화
AI 모델 자체는 경쟁사가 쉽게 따라 할 수 있습니다. 따라서 다음과 같이 차별화하는 것이 좋습니다.
- 사용자별 기록을 축적해 개인화
- 반복 작업 자동화
- 사용자의 상황에 맞춘 추천
- 특정 분야의 템플릿과 데이터 제공
- 결과물을 저장·관리·공유할 수 있는 구조
- 외부 서비스와의 연동
예를 들어 단순히 AI 답변을 제공하는 것이 아니라, 답변을 일정·문서·작업 목록으로 전환해주는 식입니다.
---
## 3-4. 사용자가 참여하는 데이터·커뮤니티 구조
서비스 성격에 따라 사용자가 직접 콘텐츠나 데이터를 추가하게 만들면 경쟁력이 쌓일 수 있습니다.
- 사용자 리뷰와 평가
- 실시간 정보 공유
- 사용자 제작 템플릿
- 사례와 노하우 축적
- 전문가 답변
- 사용자 간 추천 및 협업
다만 커뮤니티 기능은 초기 콘텐츠 부족 문제가 있으므로, 운영팀이 먼저 기본 콘텐츠를 확보해야 합니다.
---
## 3-5. 신뢰와 투명성 강화
다음 기능은 특히 AI·개인정보 기반 서비스에서 차별화 요소가 될 수 있습니다.
- 데이터 수집 항목 공개
- AI 결과의 출처 표시
- 사용자가 데이터 삭제 가능
- 추천 이유 설명
- 오류 신고 기능
- 이용약관과 개인정보 정책의 쉬운 설명
사용자 입장에서는 기능이 조금 부족하더라도 신뢰할 수 있는 서비스를 선호할 수 있습니다.
---
## 3-6. 피드백 반영 속도를 경쟁력으로 활용
대기업은 기능과 자본은 강하지만 사용자 피드백을 빠르게 반영하기 어렵습니다. 이 프로젝트는 다음 부분에서 차별화할 수 있습니다.
- 사용자 인터뷰 결과를 주간 단위로 반영
- 베타 사용자 전용 피드백 채널 운영
- 개선 내역 공개
- 사용자 요청 기능에 대한 우선순위 설명
- 빠른 버그 수정과 배포
초기에는 완성도보다 **사용자 요구에 대한 반응 속도**가 더 큰 경쟁력이 될 수 있습니다.
---
# 4) 출시 플랫폼 우선순위와 이유
## 권장 우선순위
### 1순위: 모바일 웹 또는 반응형 웹
3개월 내 첫 출시를 목표로 한다면 모바일 웹이 가장 현실적입니다.
#### 이유
- 앱 설치 없이 바로 접근 가능
- 링크 공유와 검색 유입이 쉬움
- iOS와 Android를 동시에 지원 가능
- 앱 심사 과정이 필요 없음
- 빠른 수정과 배포 가능
- 사용자 인터뷰와 테스트가 쉬움
특히 서비스 아이디어가 아직 확정되지 않은 상황에서는 모바일 웹으로 먼저 가설을 검증하는 것이 적절합니다.
---
### 2순위: PC 웹
다음 유형의 서비스라면 PC 웹을 함께 고려해야 합니다.
- 문서 작성과 편집
- 데이터 관리와 분석
- 협업과 프로젝트 관리
- 긴 글 작성
- 관리자 기능
- 여러 정보를 비교해야 하는 서비스
일반적으로 사용자용 화면은 모바일 반응형으로 만들고, 관리자·운영자 화면은 PC 웹 중심으로 구성하는 방식이 효율적입니다.
---
### 3순위: 모바일 앱
모바일 앱은 사용자 반응이 확인된 뒤 출시하는 것을 권장합니다.
#### 앱이 적합한 경우
- 푸시 알림이 핵심인 서비스
- 위치·카메라·센서 등 기기 기능 활용
- 매일 또는 매우 자주 사용하는 서비스
- 오프라인 사용이 필요한 서비스
- 앱 아이콘을 통한 반복 방문이 중요한 서비스
초기부터 네이티브 앱을 만들면 개발·QA·스토어 심사 부담이 커질 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 순서가 적합합니다.
> 모바일 웹 MVP → 사용자 반응 검증 → PWA 또는 크로스플랫폼 앱 → 네이티브 기능 강화
---
## 플랫폼별 역할
| 플랫폼 | 적합한 역할 |
|---|---|
| 모바일 웹 | 초기 유입, 빠른 검증, 공유, 간단한 핵심 기능 |
| PC 웹 | 관리, 작성, 분석, 운영자 기능 |
| 모바일 앱 | 알림, 반복 사용, 기기 기능, 충성 사용자 확보 |
---
# 5) 초기 시장 진입전략
## 5-1. 문제 검증 인터뷰를 먼저 진행
개발 전에 최소 20명 이상의 잠재 사용자와 인터뷰하는 것이 좋습니다.
질문은 아이디어 선호도가 아니라 실제 행동 중심이어야 합니다.
- 최근 해당 문제를 언제 겪었는가
- 지금은 어떻게 해결하는가
- 해결하는 데 얼마나 시간과 비용이 드는가
- 기존 서비스에서 불편한 점은 무엇인가
- 해결되지 않아 포기한 경험이 있는가
- 돈을 지불하거나 주변에 추천할 의향이 있는가
“좋은 서비스 같다”는 응답보다 실제 사용 경험과 현재 대체 행동을 확인해야 합니다.
---
## 5-2. 좁은 타깃을 대상으로 베타테스트
초기에는 대중 광고보다 특정 집단을 집중적으로 확보하는 것이 좋습니다.
예시 채널:
- 대학 커뮤니티
- 개발자·디자이너 커뮤니티
- 취업 준비 오픈채팅방
- 관련 네이버 카페
- 지역 커뮤니티
- 팀원과 지인의 직장·학교 네트워크
- 소규모 전문 커뮤니티
단순 홍보 글보다 “몇 명을 대상으로 베타테스트한다”는 방식이 참여율을 높일 수 있습니다.
---
## 5-3. 랜딩페이지와 사전 신청 운영
개발 전에 간단한 랜딩페이지를 만들어 다음을 측정할 수 있습니다.
- 어떤 문제를 해결하는 서비스인지
- 주요 사용 대상
- 핵심 기능
- 사전 신청자 수
- 이메일 또는 알림 신청률
- 사용자들이 가장 기대하는 기능
이를 통해 개발 전에 관심도를 확인하고, 초기 사용자 목록을 확보할 수 있습니다.
---
## 5-4. 베타 사용자에게 명확한 보상 제공
사용자 피드백을 받기 위해서는 참여 동기가 필요합니다.
- 평생 무료 이용권
- 베타 사용자 전용 배지
- 프리미엄 기능 제공
- 소정의 상품 또는 기프티콘
- 개선 기능에 대한 우선 사용권
- 사용자 의견을 제품에 반영하고 공개
---
## 5-5. 콘텐츠 기반 유입 확보
서비스와 관련된 문제 해결 콘텐츠를 지속적으로 발행하는 것이 좋습니다.
- 문제 해결 가이드
- 사용 사례
- 체크리스트
- 비교 콘텐츠
- 템플릿
- 사용자 인터뷰
- 개발 과정과 개선 기록
서비스가 아직 작을수록 광고보다 검색·공유 가능한 콘텐츠가 장기적으로 유리합니다.
---
## 5-6. 핵심 지표를 정하고 빠르게 개선
초기부터 다음 지표를 수집해야 합니다.
- 방문자 수
- 회원가입 전환율
- 핵심 기능 실행률
- 첫 사용 완료율
- 1일·7일·30일 재방문율
- 사용자당 이용 빈도
- 추천 또는 공유 횟수
- 오류율
- 피드백 제출률
특히 초기에는 가입자 수보다 **핵심 기능을 실제로 사용하는 사용자 비율**을 중점적으로 봐야 합니다.
---
# 6) 시장 확대 전략
## 6-1. 인접 사용자군으로 단계적 확장
처음부터 모든 사용자를 대상으로 확장하기보다, 유사한 문제를 가진 집단으로 넓혀야 합니다.
예시:
1. 대학생 대상
2. 취업준비생 전체
3. 초기 직장인
4. 특정 직군 종사자
5. 기업 및 교육기관
사용자군을 확장할 때는 기존 기능을 조금 수정해도 적용할 수 있는지 확인해야 합니다.
---
## 6-2. 추천과 공유 구조 강화
사용자가 자연스럽게 다른 사람을 초대하도록 만들어야 합니다.
- 결과 공유 링크
- 친구 초대 보상
- 공동 작업 기능
- 추천 코드
- 사용자별 공개 페이지
- 커뮤니티 참여 기능
- 팀 단위 이용 기능
특히 서비스 결과물이 다른 사람과 공유될 수 있다면, 광고 없이도 자연스럽게 노출이 발생할 수 있습니다.
---
## 6-3. 기업·기관용 B2B 모델 추가
B2C만으로 수익성을 확보하기 어렵다면 B2B로 확장할 수 있습니다.
가능한 고객:
- 기업 인사팀
- 교육기관
- 대학
- 부트캠프
- 커뮤니티 운영자
- 소규모 사업자
- 전문 협회
B2B에서는 개인 사용자 기능 외에 다음이 필요합니다.
- 관리자 대시보드
- 사용자 그룹 관리
- 권한 설정
- 통계 및 리포트
- 데이터 보안
- 고객지원
- 계약 및 결제 기능
---
## 6-4. 외부 서비스와 API 연동
서비스 사용성을 높이기 위해 다음과 같은 연동을 고려할 수 있습니다.
- 카카오·네이버·구글 로그인
- 캘린더
- 이메일
- 클라우드 저장소
- 결제 서비스
- 슬랙·디스코드
- 지도·공공데이터 API
- AI API
연동은 사용자의 기존 업무 흐름에 서비스를 자연스럽게 포함시키는 효과가 있습니다.
---
## 6-5. 데이터와 사용자 행동을 기반으로 개인화
사용자가 쌓은 데이터가 많아질수록 서비스 가치가 높아지도록 설계해야 합니다.
- 이용 기록 기반 추천
- 사용자별 대시보드
- 관심사와 목표 기반 콘텐츠 제공
- 반복 작업 자동화
- 사용 패턴 분석
- 개인별 알림과 리마인드
이렇게 하면 사용자가 다른 서비스로 이동할 때 기존 데이터를 잃게 되므로 전환 비용이 높아집니다.
---
## 6-6. 해외 진출과 다국어 지원
국내에서 제품 적합성을 확보한 뒤 다음 순서로 해외 진출을 고려할 수 있습니다.
1. 영어 UI와 약관 제공
2. 영어권 사용자 인터뷰
3. 핵심 기능만 현지화
4. 해외 커뮤니티와 제휴
5. 국가별 결제와 고객지원 구축
단순 번역만으로는 부족하며, 국가별 문화·법률·사용 습관을 함께 반영해야 합니다.
---
# 종합 평가
이 프로젝트의 가장 큰 장점은 다음과 같습니다.
- 기획부터 운영까지 End-to-End 경험 가능
- 백엔드·프론트엔드·디자인·기획 역할이 구성됨
- 실제 사용자 피드백을 반영할 계획
- Discord, Notion, Figma, GitHub 등 협업 환경이 준비됨
- 3개월 내 출시라는 명확한 일정이 있음
반면 가장 큰 위험은 다음과 같습니다.
- 서비스 아이디어와 타깃 고객이 아직 정해지지 않음
- 개발자가 많고 기획·PM 인력이 상대적으로 부족함
- 팀 프로젝트가 포트폴리오 중심으로 흐를 가능성
- 기능 개발에 비해 사용자 조사와 운영이 약해질 가능성
- 출시 이후 지속적으로 운영할 담당자가 불명확함
따라서 권장되는 실행 순서는 다음과 같습니다.
> **문제 후보 3개 선정 → 사용자 인터뷰 → 타깃 고객 1개 선택 → 랜딩페이지 검증 → 핵심 기능 1~2개 개발 → 모바일 웹 MVP 출시 → 사용 데이터 분석 → 앱·PC·수익모델 확장**
특히 초기에는 “무엇을 만들 것인가”보다 **누구의 어떤 문제를 얼마나 자주 해결할 것인가**를 먼저 결정해야 합니다. 서비스 주제가 확정되면 그때 구체적인 시장규모, 경쟁사, 수익모델, 플랫폼 전략을 다시 산정하는 것이 정확합니다.
introduction
1. 프로젝트의 시작 동기
단순한 포트폴리오용 프로젝트가 아니라, 실제 사용자가 사용하는 서비스를 기획부터 개발·배포·운영까지 경험하기 위해 시작했습니다.
특정 아이디어를 미리 정하기보다 팀원들과 함께 문제를 찾고, 시장·사용자 조사를 거쳐 서비스를 구체화할 예정입니다.
약 3개월 내 첫 서비스 배포를 목표로 하며, 이후 실제 사용자 피드백을 바탕으로 개선과 운영까지 이어가는 것을 목표로 합니다.
2. 회의 진행 / 모임 방식
정기 회의는 주 1회 Discord를 통해 온라인으로 진행합니다.
주요 협업 도구는 Discord, Notion, Figma, GitHub를 사용할 예정이며, 필요 시 파트별 추가 회의나 오프라인 미팅도 진행할 수 있습니다.
각자의 학업·취업 준비·본업을 고려하되, 맡은 역할과 일정은 책임감 있게 진행하는 방식을 지향합니다.
3. 팀장 소개 및 팀에서 가져갈 수 있는 경험
백엔드 개발을 중심으로 여러 개인·팀 프로젝트를 진행했으며, 기획부터 프론트엔드·백엔드 구현, 외부 API 및 AI 기능 연동, 배포까지 End-to-End 개발 경험이 있습니다.
앱 출시 및 QA, 프론트엔드·백엔드 통합 테스트, 팀원 코드 리뷰 및 개발 지원 경험도 있습니다.
이번 프로젝트에서는 팀 리더로서 전체 일정과 방향을 조율하고, 각 파트 간 협업과 커뮤니케이션을 지원할 예정입니다.
또한 기획부터 디자인·개발·배포·운영까지 서비스가 만들어지는 전 과정에 직접 참여할 수 있어, 단순히 포트폴리오 한 줄을 채우는 프로젝트를 넘어 실제 취업 과정에서도 경쟁력 있게 활용할 수 있는 경험을 쌓을 수 있습니다.
4. 현재 팀 구성
Back-End Developer
→ 2~3명 합류 확정 / 모집 마감
Front-End Developer
→ 2명 합류 확정 / 1명 추가 모집
UI/UX Designer
→ 2명 모집
기획 / PM
→ 1명 모집
현재 실력이 완벽한 분보다는 다른 파트와 적극적으로 소통하고, 맡은 역할을 끝까지 책임감 있게 진행할 수 있는 분과 함께하고 싶습니다.
UI/UX Designer는 초기 기획 단계부터 사용자 흐름과 화면 구조를 함께 설계하고, 실제 구현 및 QA까지 참여합니다.
기획 / PM은 문제 정의, 시장·사용자 조사, 기능 우선순위 설정 등을 담당합니다.
Front-End Developer는 현재 합류한 개발자 2명과 함께 화면 구현, API 연동, 통합 테스트 및 배포 등에 참여합니다.
project_tech_title
#Figma
#React
project_news_title
- no_news_yet
member
projectTypeString2.01 waiting_apply
프로젝트 apply
- link_kakaolink_kakao_url
- link_operatorlink_operator_url
- link_investhelp@letspl.me
- link_ad_urllink_ad
