모임 FoodFit - 맞춤 식품 추천 앱
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FoodFit - 맞춤 식품 추천 앱
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ai_analysis_desc# FoodFit 시장 및 서비스 분석
## 1) 단기·중기·장기 소비자 특성, 규모, 니즈
### ① 단기: 출시 후 0~12개월
#### 핵심 소비자
초기에는 모든 식품 소비자를 대상으로 하기보다, 불편과 구매 빈도가 동시에 높은 이용자에 집중하는 것이 적절합니다.
- 식품 알레르기 보유자 및 보호자
- 당뇨·고지혈증·신장질환 등 식이관리가 필요한 사람
- 저탄수화물·고단백·저당 식단 이용자
- 헬스·다이어트 이용자
- 자녀의 간식과 식품을 대신 구매하는 부모
- 제품의 영양성분을 직접 비교하는 건강 관심층
#### 예상 규모
초기에는 전체 시장보다 실제로 앱을 반복 사용할 가능성이 높은 ‘문제 인식층’을 기준으로 보는 것이 좋습니다.
- 적극적인 초기 이용 가능층: 수십만~100만 명 수준
- 1차 목표: 회원가입 1만~3만 명
- 핵심 목표: 월간 활성 이용자 5천~1만 명
- 중요한 지표: 다운로드 수보다 식품 검색·바코드 조회·재방문율
#### 주요 니즈
- 제품을 먹어도 되는지 즉시 확인
- 알레르기 성분 포함 여부를 빠르게 확인
- 단백질, 당류, 탄수화물, 나트륨 등 기준별 비교
- 어려운 원재료명을 쉬운 언어로 해석
- 매장에서 10~30초 이내에 의사결정
- 잘못된 정보로 인한 건강상 위험 최소화
초기에는 “영양정보를 많이 보여주는 서비스”보다 **“내 조건에 맞는 제품인지 바로 알려주는 서비스”**로 포지셔닝해야 합니다.
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### ② 중기: 1~3년
#### 핵심 소비자
서비스가 충분한 데이터를 확보하면 특정 질환·알레르기층을 넘어 식단관리 이용자로 확장할 수 있습니다.
- 당뇨·고혈압·고지혈증 환자
- 임산부와 영유아 보호자
- 운동 및 체중관리 이용자
- 비건·할랄·글루텐프리 등 식품 선택 기준이 있는 소비자
- 병원·영양사·헬스케어 서비스 이용자
- 건강기능식품 및 간편식을 자주 구매하는 소비자
#### 예상 규모
중기에는 식품 구매 전 성분을 확인하는 건강관리 인구가 주요 시장이 됩니다.
- 잠재 이용자: 수백만 명 규모
- 목표 월간 활성 이용자: 10만~30만 명
- 유료 전환 가능 이용자: 전체 활성 이용자의 약 3~10% 수준을 가정
- B2B 고객: 병원, 약국, 영양상담센터, 기업 건강관리 서비스 등
#### 주요 니즈
- 개인 건강 상태에 맞는 식품 추천
- 구매 이력과 섭취 기록 연동
- 일일·주간 영양 섭취량 관리
- 질환별 식품 기준 적용
- 가족 구성원별 프로필 관리
- 대체 식품 추천
- 온라인 쇼핑몰에서 구매 가능한 제품 연결
중기에는 단순 검색 서비스에서 **개인 맞춤형 식품 의사결정 플랫폼**으로 발전해야 합니다.
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### ③ 장기: 3년 이후
#### 핵심 소비자
장기적으로는 소비자용 앱과 기업용 데이터·추천 플랫폼을 함께 운영하는 구조가 적합합니다.
- 일반 소비자 전체
- 보험사·병원·헬스케어 플랫폼 이용자
- 식품 제조사 및 유통사
- 영양사·의료진
- 학교·어린이집·기업 급식 운영기관
- 외국인 및 해외 식품 구매자
#### 예상 규모
장기적으로는 B2C 단일 앱 시장보다 다음 영역을 포함한 확장 시장을 목표로 할 수 있습니다.
- 개인 식품 선택·영양관리
- 질환별 식단관리
- 식품 데이터 API
- 제조사 상품 분석
- 유통·커머스 추천
- 보험·병원 연계 건강관리
이 경우 직접 유료 이용자뿐 아니라 API 사용료, 기업용 구독료, 제휴 수수료 등으로 수익원을 다변화할 수 있습니다.
#### 장기 니즈
- 개인 건강데이터와 식품데이터의 통합
- 구매 전·섭취 후·건강 변화의 연결
- 여러 국가의 식품성분 및 알레르기 정보 지원
- 병원 및 전문가와 공유 가능한 리포트
- 개인에게 설명 가능한 AI 기반 식품 추천
- 정확도와 최신성에 대한 높은 신뢰
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## 2) 현재 시장성과 향후 3년간 시장 추세
## 현재 시장성
FoodFit은 수요가 존재하는 서비스입니다. 특히 다음 세 가지 요인이 시장 진입에 유리합니다.
### ① 건강관리의 일상화
당뇨, 혈당, 다이어트, 고단백 식단, 저당 식품에 대한 관심이 커지고 있습니다. 과거에는 특정 질환자만 영양정보를 확인했지만, 현재는 일반 소비자도 단백질과 당류, 나트륨을 비교합니다.
### ② 가공식품과 간편식 증가
간편식·배달식·프로틴 제품·저당 제품의 종류가 증가하면서 소비자가 직접 비교해야 하는 정보량이 늘었습니다. 제품 선택의 어려움이 FoodFit의 문제 해결 영역과 맞닿아 있습니다.
### ③ 기존 서비스의 정보 분산
현재 정보는 여러 곳에 나누어져 있습니다.
- 식품의약품안전처 및 식품안전나라: 공공 데이터 중심
- 제조사 상품 페이지: 자사 제품 중심
- 쇼핑몰: 상품 판매 중심
- 다이어트 앱: 섭취 기록 중심
- 커뮤니티: 개인 경험 중심
FoodFit은 이 정보를 사용자 개인의 조건에 맞춰 판단해주는 역할을 할 수 있습니다.
다만 시장성이 곧바로 사업성으로 이어지는 것은 아닙니다. 알레르기와 질환 관련 서비스는 **데이터 정확성, 법적 책임, 신뢰 형성**이 매우 중요합니다.
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## 향후 3년 추세
### 1년 차: 건강 식품 검색·비교 서비스 경쟁 심화
- 저당·고단백·제로슈거 제품 증가
- 소비자의 영양성분표 확인 빈도 증가
- 바코드 검색과 AI 식품 분석 서비스 확대
- 네이버·쿠팡·배달 플랫폼의 건강 필터 강화 가능성
이 시기에는 FoodFit이 “정확하고 빠르게 판단해주는 서비스”라는 인지도를 확보해야 합니다.
### 2년 차: 개인화 및 기록 기능의 중요성 증가
- 개인별 식단 추천
- 건강검진 결과와 식품 추천 연결
- 웨어러블·혈당 데이터와의 연동
- 가족 프로필 및 반복 구매 관리
- 구독형 건강관리 서비스와의 결합
이때부터는 단순한 제품 검색만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 사용자 데이터와 재방문 이유가 필요합니다.
### 3년 차: B2B·커머스·헬스케어 연계 확대
- 병원 및 영양상담 서비스 연계
- 식품 제조사의 상품 개선 및 경쟁제품 분석
- 식품 데이터 API 제공
- 맞춤형 식품 큐레이션과 구매 연동
- 보험사·기업 복지·건강관리 프로그램과의 제휴
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## 예상 경쟁업체 및 서비스
### ① 식품안전나라·공공 식품 데이터 서비스
- 공식 식품 및 영양성분 정보 제공
- 신뢰도는 높지만 소비자 관점의 개인화와 즉시 판단 기능은 제한적
- FoodFit은 공공 데이터와 차별화된 UX를 제공해야 함
### ② 눔, 닥터다이어리, 삼성 헬스 등 건강관리 앱
- 식단 기록, 운동, 혈당, 체중관리 기능 제공
- 이용자와 건강관리 데이터가 이미 존재
- FoodFit은 이들과 경쟁하기보다 식품 판별 모듈이나 데이터 제휴 대상으로 접근하는 것이 유리
### ③ 팻시크릿, MyFitnessPal 등 영양 기록 서비스
- 방대한 식품 데이터와 칼로리 기록 기능 보유
- 이용자가 직접 섭취량을 입력하는 방식이 중심
- FoodFit은 기록보다 “먹기 전 적합성 판단”에 집중해 차별화 가능
### ④ Yuka, Fig, Spoonful 등 해외 식품 판별 서비스
- 바코드 스캔
- 알레르기 및 식품 성분 필터
- 건강등급이나 개인 기준에 따른 제품 평가
- 향후 국내 시장에 직접 진입하거나 유사 서비스가 국내에 출시될 가능성 있음
### ⑤ 네이버·쿠팡·컬리 등 커머스 플랫폼
- 제품 검색, 리뷰, 가격 비교, 구매까지 연결
- 향후 건강 필터와 맞춤형 추천을 내재화할 가능성이 높음
- FoodFit은 이들과 직접 상품 판매로 경쟁하기보다 전문 식품판별 데이터와 신뢰성으로 차별화해야 함
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## 3) 경쟁력 확보를 위한 차별화 기능과 전략
### ① 사용자별 ‘섭취 가능 여부’ 판정
단순히 성분을 나열하지 말고 다음처럼 판단 결과를 제공해야 합니다.
- 섭취 가능
- 주의해서 섭취
- 섭취 권장하지 않음
- 알레르기 성분 포함 가능성
- 데이터 확인 필요
다만 의료적 진단이나 절대적인 안전을 보장하는 표현은 피해야 합니다. 특히 알레르기 서비스에서는 다음 문구가 필요합니다.
> “이 정보는 제품 표시사항과 공개 데이터를 기반으로 하며, 제조공정·교차오염 여부는 제조사 확인이 필요합니다.”
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### ② 제품 성분을 일반인이 이해할 수 있게 해석
예를 들어 단순히 “말티톨, 수크랄로스, 난소화성말토덱스트린”이라고 보여주는 것이 아니라 다음과 같이 설명할 수 있습니다.
- 어떤 목적의 성분인지
- 당류와 탄수화물에 미치는 영향
- 특정 사용자에게 주의가 필요한지
- 알레르기와 관련이 있는지
- 유사 제품에도 흔히 들어가는지
전문용어를 사용자 행동으로 바꿔주는 것이 핵심입니다.
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### ③ 상황별 프로필 관리
사용자가 매번 조건을 입력하지 않도록 프로필을 제공할 수 있습니다.
- 본인: 당류 제한, 우유 알레르기
- 자녀: 견과류 알레르기
- 운동용: 단백질 20g 이상, 당류 5g 이하
- 신장관리용: 나트륨과 단백질 제한
가족 구성원별 프로필은 보호자와 부모 이용자의 재방문을 높일 수 있습니다.
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### ④ 제품 간 비교와 대체 추천
사용자가 제품을 검색했을 때 “안 됩니다”에서 끝나면 불편합니다.
예를 들어 다음 기능이 필요합니다.
- 현재 제품의 문제 성분 표시
- 조건에 더 적합한 대체 제품 추천
- 가격·용량·단백질·당류 비교
- 동일 카테고리 내 안전도 비교
- 온라인 구매 링크 연결
“판단”과 “다음 행동”을 함께 제공해야 합니다.
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### ⑤ 데이터 신뢰도와 최신성 표시
식품 데이터 서비스의 가장 큰 경쟁력은 데이터 신뢰도입니다.
각 식품에 다음 정보를 표시하는 것이 좋습니다.
- 데이터 출처
- 최종 확인일
- 제품 정보 업데이트일
- 제조사 공식 정보 여부
- 사용자 제보 여부
- 정보 신뢰도 등급
또한 사용자가 잘못된 정보를 신고하고, 사진이나 성분표를 업로드할 수 있어야 합니다.
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### ⑥ 매장 상황에 최적화된 UX
FoodFit의 핵심 사용 상황은 매대 앞입니다. 따라서 다음 기능이 중요합니다.
- 바코드 스캔
- 카메라 OCR
- 검색 결과의 빠른 로딩
- 한눈에 들어오는 색상·아이콘
- 오프라인 또는 저속 네트워크 대응
- 최근 검색 및 즐겨찾기
- 결과 화면에서 핵심 판단을 최상단에 표시
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## 4) 출시 플랫폼 우선순위
## 1순위: 모바일 앱
FoodFit의 주 사용 맥락은 마트, 편의점, 온라인 장보기 중 제품을 고르는 순간입니다. 따라서 모바일 앱이 가장 적합합니다.
### 모바일 앱의 장점
- 바코드 스캔과 카메라 기능 활용
- 푸시 알림
- 검색·즐겨찾기·개인 프로필 저장
- 재방문과 리텐션 관리
- 사용자 행동 데이터 수집
- 향후 걸음 수, 혈당, 건강 데이터 연동 가능
iOS와 Android를 동시에 지원하는 크로스플랫폼 기술을 활용하면 초기 개발 부담을 줄일 수 있습니다.
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## 2순위: 모바일 웹
모바일 웹은 앱 설치 전 유입과 검색엔진 노출을 위해 필요합니다.
### 주요 역할
- 알레르기·당뇨·단백질 등 콘텐츠 검색 유입
- 제품 상세 페이지 공유
- 앱 설치 전 서비스 체험
- 광고와 SNS 캠페인 랜딩페이지
- 앱 설치를 유도하는 전환 채널
추천 구조는 다음과 같습니다.
> 검색·광고 유입은 모바일 웹 → 핵심 기능 사용 → 앱 설치 유도
처음부터 모바일 웹과 앱의 모든 기능을 동일하게 구현하기보다는, 웹에서는 콘텐츠와 제품 상세 조회에 집중하는 것이 효율적입니다.
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## 3순위: PC 웹
초기 B2C 소비자용으로는 우선순위가 낮습니다. 사용자가 제품을 확인하는 상황이 주로 모바일이기 때문입니다.
다만 다음 용도로는 필요합니다.
- 관리자용 데이터 검수
- 제조사·병원·영양사 대시보드
- 식품 데이터 분석
- B2B 리포트
- 콘텐츠 제작 및 운영
따라서 PC 웹은 소비자용 서비스보다 **운영자·기업용 플랫폼**으로 개발하는 것이 적절합니다.
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## 5) 초기 시장 진입전략
### ① 좁은 문제부터 공략하기
초기부터 “모든 건강식품을 분석하는 앱”으로 홍보하면 메시지가 약해집니다.
다음과 같이 특정 문제를 선택하는 것이 좋습니다.
- 알레르기 성분 확인
- 당뇨·혈당관리 식품 선택
- 고단백·저당 제품 비교
- 어린이 간식 안전성 확인
초기에는 이 중 1~2개를 대표 카테고리로 선택하고, 실제 사용성과 재방문율을 검증해야 합니다.
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### ② 인스타그램·틱톡·블로그 중심 콘텐츠 마케팅
FoodFit은 콘텐츠화하기 좋은 주제가 많습니다.
예시:
- “무설탕인데 왜 탄수화물이 높을까?”
- “우유 알레르기가 있다면 주의할 성분”
- “단백질바를 고를 때 확인할 5가지”
- “당류 0g 표시만 믿으면 안 되는 이유”
- “아이 간식 성분표에서 먼저 볼 항목”
콘텐츠의 마지막에는 단순한 서비스 홍보보다 다음과 같은 행동을 유도해야 합니다.
> “이 제품이 내 조건에 맞는지 FoodFit에서 확인해보세요.”
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### ③ 알레르기·당뇨·헬스 커뮤니티와 제휴
초기 이용자는 일반 대중보다 이미 문제를 느끼고 있는 커뮤니티에서 확보하는 것이 효율적입니다.
- 알레르기 환우회
- 당뇨 관련 커뮤니티
- 맘카페
- 헬스·다이어트 커뮤니티
- 저탄고지·비건·글루텐프리 커뮤니티
- 영양사 및 운동 코치 네트워크
단순 광고보다 베타테스터 모집, 사용자 인터뷰, 커뮤니티 전용 기능 제공 방식이 효과적입니다.
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### ④ 실제 매장 기반 게릴라 테스트
대형마트, 편의점, 헬스장, 병원 인근 약국 등에서 QR코드 기반 체험을 진행할 수 있습니다.
- “이 제품, 내게 맞을까?”
- “바코드를 찍어 성분을 3초 만에 확인하세요.”
- “아이 간식 알레르기 성분 확인”
매장 상황에서 실제로 몇 초 안에 사용하는지를 확인하면 제품 개선에 도움이 됩니다.
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### ⑤ 초기 사용자 추천 프로그램
알레르기나 식단관리 이용자는 가족·지인에게 앱을 추천할 가능성이 높습니다.
예시:
- 가족 프로필 추가 시 프리미엄 기능 제공
- 친구 초대 시 식품 비교 리포트 제공
- 제품 정보 오류 제보 시 포인트 지급
- 베타테스터에게 평생 무료 또는 장기 할인 제공
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### ⑥ 핵심 성과지표를 다운로드보다 사용행동으로 설정
초기에는 다음 지표를 우선적으로 봐야 합니다.
- 첫 제품 검색 완료율
- 첫 검색 후 7일 내 재방문율
- 사용자당 주간 검색 횟수
- 바코드 스캔 성공률
- 검색 후 대체 제품 클릭률
- 결과에 대한 신뢰도 평가
- 잘못된 정보 신고율
- 사용자 추천 전환율
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## 6) 시장 확대전략
### ① 질환·상황별 서비스 확장
초기 알레르기 또는 당뇨 중심으로 시작한 뒤 다음 영역으로 확장할 수 있습니다.
- 고혈압·저나트륨
- 고지혈증·저포화지방
- 신장질환 식단
- 임산부 식품
- 영유아 간식
- 비건·할랄·글루텐프리
- 운동·고단백 식단
다만 질환별 기준은 의료·영양 전문가의 검수가 필요합니다.
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### ② 커머스와 연결
사용자가 제품을 검색한 뒤 바로 구매할 수 있도록 연결하면 서비스 가치가 커집니다.
- 네이버쇼핑·쿠팡·컬리 등 구매 링크
- 사용자 조건별 상품 큐레이션
- 정기배송 상품 추천
- 대체 제품의 가격 비교
- 제휴 판매 수수료
단, 수익 때문에 부적절한 제품을 추천한다는 인식이 생기지 않도록 추천 기준과 광고 여부를 명확히 표시해야 합니다.
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### ③ 병원·영양사·헬스케어 플랫폼과 B2B 제휴
FoodFit의 식품 데이터와 개인화 판정 기능은 B2B로 확장할 수 있습니다.
- 병원 영양상담용 식품 검색 도구
- 당뇨관리 플랫폼의 식품 판별 기능
- 영양사 상담용 리포트
- 기업 건강검진 후 식단관리 서비스
- 보험사의 건강관리 프로그램
- 학교·어린이집 급식 알레르기 관리
B2B 모델에서는 소비자 앱과 별도로 관리자용 웹 대시보드가 필요합니다.
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### ④ 제조사·유통사 대상 데이터 사업
185만 개 식품 데이터가 정확하게 관리된다면 다음 사업이 가능합니다.
- 제품 영양성분 비교 분석
- 경쟁 제품 벤치마킹
- 소비자 관심 성분 리포트
- 신제품의 건강 속성 분석
- 식품 데이터 API
- 유통사의 개인화 검색 기능 제공
다만 제조사 광고와 판정 결과가 충돌할 수 있으므로, 데이터 평가의 독립성을 유지해야 합니다.
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### ⑤ AI 기반 식품 분석 고도화
AI는 단순한 챗봇보다 다음 기능에 활용하는 것이 적합합니다.
- 성분표 OCR
- 원재료명 의미 해석
- 사용자의 자연어 조건 분석
- “당뇨가 있는데 이 제품을 먹어도 되나요?”와 같은 질문 응답
- 식품 간 영양 비교
- 개인 조건에 따른 대체 제품 추천
AI의 답변에는 근거 데이터와 불확실성 표시가 함께 있어야 합니다. 건강 관련 분야에서는 확신에 찬 부정확한 답변이 가장 큰 위험 요소입니다.
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## 종합 평가
FoodFit은 단순한 영양성분 조회 앱보다 **개인 건강 조건에 따른 식품 의사결정 서비스**로 정의할 때 경쟁력이 있습니다.
초기에는 다음 세 가지에 집중하는 것이 좋습니다.
1. **특정 타깃의 문제 해결**
알레르기, 당뇨, 고단백 등 명확한 사용자군 확보
2. **빠르고 신뢰할 수 있는 제품 판정**
바코드·OCR·개인 프로필 기반의 즉시 결과 제공
3. **판정 이후의 행동까지 연결**
대체 제품 추천, 구매 링크, 저장 및 가족 공유
가장 중요한 성공 조건은 데이터의 양보다 **판정의 신뢰도와 실제 사용 상황에서의 속도**입니다. 사용자가 매대 앞에서 FoodFit을 한 번 써보고 “다음에도 이 앱을 켜야겠다”고 느끼게 만드는 것이 초기 시장 진입의 핵심입니다.
introduction
1. 프로젝트의 시작 동기
성분표는 늘 제품 뒤에 붙어 있습니다. 문제는 비교를 결국 사람이 직접 해야 한다는 것입니다.
단백질을 챙겨야 하는 사람은 제품을 하나씩 뒤집어가며 함량을 비교해야 했고
당뇨나 알러지가 있는 사람은 성분을 한 줄씩 직접 확인하며 피해야 했고
특정 성분을 제한해야 하는 사람은 g 단위로 계산해가며 먹어야 했습니다
그리고 대부분의 사람은 알아보기 힘든 성분들을 그냥 넘긴 채, 제품 선택을 수동적으로 해왔습니다.
FoodFit은 이 판단을 사람 대신 해주는 서비스입니다.
저희는 이 서비스를 위하여 철저히 사용자 입장에서 고민하였습니다.
식품의 가공상태에 따른 섭취 가능 여부 알고리즘, 사용자의 건강, 185만개 식품 데이터를 활용한 대규모 군집 분석까지
기존 시장에 존재하기 힘들었던 여러 새로운 시도들을 통하여 이 목표에 점점 다가가고 있습니다.
서비스 유효성 검증을 위해 사전에 Instagram 광고를 집행했고, 유의미한 수요를 확인한 뒤 본격적인 팀 빌딩을 시작했습니다.
현재 MVP 개발 완료를 앞두고 있으며, 이제 사용자 확보와 실서비스 설계를 함께 고민할 시점입니다.
결국 저희가 만들고 싶은 건 성분표를 예쁘게 보여주는 앱이 아니라, 알러지 환자와 질환을 관리하는 사람들이 매대 앞에서 더 이상 고민하지 않아도 되는 상태입니다.
- 모집 포지션 : 마케팅 - 그로스 및 콘텐츠 마케팅 담당 (1명)
서비스 출시 전후 사용자 유입 전략 수립 및 실행
서비스 브랜드 아이덴티티 및 핵심 메시지 수립
식품 영양·알레르기 정보 기반 콘텐츠 기획 및 제작
앱스토어 최적화(ASO) 및 SNS·커뮤니티 채널 운영
유입·전환·리텐션 지표 분석 및 개선 실험 설계
사용자 피드백 및 인터뷰 수집을 통한 타깃 사용자 검증
기획·디자인팀과의 협업을 통한 마케팅 소재 제작 및 개선 방향 제안
현재 인원 : FE 2명 / BE 2명 / PM·기획 2명 / 디자이너 1명
2. 회의 진행/모임 방식
100% 온라인으로 진행하며, 장기 프로젝트입니다.
매주 금요일 밤 9시 디스코드로 정기 회의를 진행합니다.
평소 커뮤니케이션도 디스코드로 합니다.
3. 저의 역할
FoodFit의 프로젝트 리드이자 PM(기획)을 맡고 있습니다.
4. 기타
[모집 방식]
렛플 지원하기
→ 서류검토(필수X) & 커피챗 일정 조율
→ 커피챗(프로젝트에 대한 질문을 받는 시간) + 참여자분의 최종 지원여부 확정
→ 확정된 분들 중 2차 서류 검토
→ 11월 1일 최종 발표
[일정]
모집 기간 : 10/25 ~ 11/1 / 프로젝트 참여자 최종 확정일 : 11/1
[지원 시 적어주시면 좋은 내용]
프로젝트 참여 가능 기간 및 주당 투입 가능 시간
간단한 이력 또는 포트폴리오 (형식 자유)
FoodFit에 관심이 생긴 이유 한두 줄
지원은 렛플 지원하기로 부탁드립니다.
서비스 페이지 : https://foodfit-landing.vercel.app/
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