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비즈니스 모델 (Lean Canvas)

1. 고객군 (Customer Segments)

우리의 목표 고객군은 업무지식이 없어도 누락 없이 정확하게 회의록을 작성하여 공유하고 싶은 팀원입니다. 이들은 회의록 작성 책임을 부여받았지만 전문용어나 업무 맥락에 대한 이해가 부족하여 심리적 부담을 느끼는 사람들입니다. 특히 신입사원, 타부서로 순환 근무를 온 직원, 프리랜서나 외부 협력사 담당자가 이 고객군에 해당합니다.

Early Adopters는 이 중에서도 회의가 빈번하고 회의록 작성 부담이 큰 스타트업과 중소기업의 팀원들입니다. 이들은 새로운 도구 도입에 대한 거부감이 적고, 업무 효율화에 대한 니즈가 강하며, 회의록 작성의 어려움을 직접적으로 경험하고 있어 우리 서비스의 가치를 빠르게 인식할 수 있습니다.

2. 문제 (Problems)

현재 고객들이 겪고 있는 가장 중요한 문제는 다음과 같습니다. 첫째, 업무 용어를 모르면 회의록 작성이 지연되고 부정확해집니다. 회의 중 전문용어와 맥락을 이해하지 못하지만, 회의 흐름을 방해할까봐 질문하지 못하고, 회의 후 용어를 찾아보느라 시간이 지연됩니다. 둘째, 회의록 작성 시 누락이 발생하고 피드백이 느립니다. 실시간으로 기록과 이해를 동시에 해야 하며, 작성 후 참석자들의 검토 응답이 늦어 정확성이 떨어집니다. 셋째, 무능력자로 보일까 두려워 질문하지 못하는 심리적 안전감 부족 문제가 있습니다. 넷째, 회의 후 별도의 정리 시간이 필요하여 비효율적입니다.

기존 대안으로는 수기 작성 후 타이핑하는 전통적 방식, Otter.ai나 Zoom의 자동 녹취록 기능, Google Docs를 통한 실시간 공유 등이 있습니다. 그러나 이러한 기존 솔루션들은 용어 설명이 없고, 회의록 구조화가 부족하며, AI 기반 자동화와 협업 기능이 제한적이라는 한계가 있습니다.

3. 고유가치제안 (Unique Value Propositions)

우리의 고유가치제안은 "업무지식 없이도 회의 중 참석자와 함께 검증하며 완벽한 회의록을 자동 완성하는 AI 협업 플랫폼"입니다. 단순한 녹취 서비스를 넘어, 멀티모달 AI 기술을 활용하여 음성, 화면 공유, 참석자의 표정과 제스처까지 통합 분석함으로써 회의의 맥락을 정확하게 파악합니다. 실시간 용어 설명과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 지식 증강 기능을 통해 업무지식이 부족한 사람도 회의 내용을 정확히 이해할 수 있습니다. 회의 중 참석자들이 함께 검증하는 협업 프로세스를 통해 회의가 끝나는 순간 검증된 회의록이 완성되며, Todo와 일정이 자동으로 캘린더에 연동되어 회의 결정사항이 실제 실행으로 이어지도록 합니다.

High-level Concept: "회의가 끝나면 회의록도 끝난다 - AI가 함께하는 스마트 회의록"

4. 솔루션 (Solutions)

우리의 핵심 해결책은 다음 두 가지입니다.

첫 번째 솔루션은 AI 기반 실시간 회의 음성 인식 및 자동 회의록 작성 시스템입니다. 멀티모달 AI 기술을 활용하여 회의 중 음성뿐만 아니라 화면 공유 내용, 참석자의 표정과 제스처까지 통합적으로 분석하여 회의 맥락을 정확하게 파악합니다. 회의록 초안을 자동으로 생성하고 주제, 시간, 장소, 요약 등의 필수 항목을 자동으로 작성하며, AI가 품질 검증까지 수행하여 회의록 작성자의 부담을 최소화합니다. 애매모호한 표현을 정확한 문장으로 다듬고, 오타를 자동으로 수정하며, 문맥에 맞게 내용을 정리하여 일관된 품질의 회의록을 제공합니다.

두 번째 솔루션은 회의록 기반 Todo 및 일정 자동 관리입니다. 회의 내용을 AI가 분석하여 To-do list를 자동으로 도출하고 담당자를 지정합니다. 다음 회의 일정과 후속 조치 일정을 자동으로 업무 캘린더에 연동하여 일정 관리와 할 일 관리가 자동화됩니다. 워크플로우 엔진을 통해 조직별로 검토 및 승인 프로세스를 커스터마이징할 수 있으며, Todo 항목의 완료 여부를 추적하여 회의 결정사항이 실제 실행으로 이어지도록 관리합니다.

5. 경쟁우위 (Unfair Advantages)

우리가 가진 복제하기 어려운 경쟁우위는 다음과 같습니다. 첫째, 멀티모달 AI 기술력입니다. 음성, 화면, 표정, 제스처를 통합적으로 분석하는 AI 역량은 단순한 기술 도입이 아닌 지속적인 모델 학습과 데이터 축적을 통해 구축되는 핵심 자산입니다. 둘째, 업무지식 부족 문제 해결이라는 차별화된 가치 제안입니다. 경쟁 서비스들이 단순 녹취와 요약에 그치는 반면, 우리는 실시간 용어 설명과 RAG 기반 지식 증강을 통해 타 서비스가 해결하지 못한 핵심 페인포인트를 공략합니다. 셋째, 회의 중 함께 검증하는 실시간 협업 경험은 독특한 사용자 경험으로서 경쟁사가 쉽게 따라할 수 없는 UX 디자인 차별화 요소입니다.

또한 높은 실현 가능성을 바탕으로 빠른 시장 진입이 가능합니다. 핵심 솔루션 1번은 비즈니스 가치 16점, 실현 가능성 10점으로 평가되었고, 2번은 비즈니스 가치 12점, 실현 가능성 9점으로 평가되어 즉시 개발이 가능한 현실적인 솔루션입니다. RAG 기반 지식 증강 시스템은 과거 회의록과 사내 문서를 자동으로 학습하고 활용함으로써, 사용 기간이 길어질수록 더욱 정확하고 맥락에 맞는 정보를 제공하는 진입장벽을 형성합니다. 조직별 맞춤형 워크플로우 노하우와 사용자 경험 디자인 차별화는 시간이 지날수록 더욱 강력한 경쟁우위가 됩니다.

6. 수익구조 (Revenue Streams)

우리의 예상 수익 모델은 SaaS 구독료를 주요 수익원으로 하며, 부가 서비스를 통한 추가 수익을 창출합니다.

SaaS 구독료는 세 가지 플랜으로 구성됩니다. 기본 플랜은 월 10,000원/사용자로 10명 이하 소규모 팀을 대상으로 하며, 비즈니스 플랜은 월 20,000원/사용자로 워크플로우 커스터마이징 기능을 포함합니다. 엔터프라이즈 플랜은 대규모 조직을 대상으로 협의를 통해 가격을 책정하며, On-premise 배포 옵션을 제공합니다.

부가 수익으로는 월 기본 AI 분석 시간을 초과한 경우 추가 시간을 판매하며, 프리미엄 RAG 지식베이스 구축 서비스와 외부 캘린더 및 프로젝트 관리 도구와의 API 연동 수수료를 받습니다.

1년 차 매출 예상은 초기 목표로 100개 중소기업, 평균 20명이 사용하는 것을 가정합니다. 월 매출은 100개사 × 20명 × 15,000원(평균 단가) = 3,000만원이며, 연간 매출은 3.6억원입니다. 고객 유지율 90%를 가정할 때 고객 생애가치(LTV)는 약 54만원/사용자로 예상됩니다.

7. 비용구조 (Cost Structure)

비즈니스 모델이 검증될 때까지 6개월에서 1년 동안 필요한 비용은 다음과 같습니다.

고정비는 월 기준으로 인건비가 가장 큰 비중을 차지합니다. 개발자 3명, 기획자 1명, 마케팅 담당자 1명 총 5명의 인건비로 월 5,000만원이 소요됩니다. 사무실 임대료는 월 300만원, 클라우드 인프라 비용(AWS 또는 GCP)은 초기 소규모 운영 기준 월 500만원, 소프트웨어 라이선스 비용은 월 200만원으로 고정비 합계는 약 6,000만원/월입니다.

변동비는 AI API 비용(OpenAI, Claude, Whisper 등)이 사용량 기반으로 초기 월 500만원 정도 예상되며, 고객 획득 비용(CAC)은 사용자당 5만원을 목표로 합니다. 마케팅 비용은 온라인 광고와 콘텐츠 마케팅에 월 1,000만원을 투입합니다.

6개월간 소요되는 총 비용은 고정비 3.6억원(6,000만원 × 6개월)과 변동비 9,000만원((500만원 + 1,000만원) × 6개월)을 합쳐 약 4.5억원이 필요합니다. 이는 MVP 개발부터 초기 시장 검증까지의 기간을 포함합니다.

8. 핵심지표 (Key Metrics)

서비스 시작 후 측정해야 하는 핵심 지표는 AARRR 프레임워크를 기반으로 합니다.

Acquisition(획득 지표)는 월간 신규 가입 기업 수, 무료 체험 신청률, 웹사이트 방문자 수 및 전환율, 마케팅 채널별 유입 분석을 측정합니다. 어떤 채널을 통해 고객이 유입되는지 파악하여 마케팅 효율을 최적화합니다.

Activation(활성화 지표)는 첫 회의록 작성 완료율(가입 후 7일 내), 온보딩 완료율, 첫 AI 자동 회의록 생성 경험률, 실시간 협업 기능 사용률을 추적합니다. 사용자가 핵심 가치를 빠르게 경험하는지 확인합니다.

Retention(유지 지표)는 월간 활성 사용자(MAU)와 일간 활성 사용자(DAU), 고객 이탈률(Churn Rate), 회의록 작성 빈도(주당 평균), 3개월 이상 지속 사용률을 모니터링합니다. 서비스가 지속적으로 사용되는지 확인하는 가장 중요한 지표입니다.

Revenue(수익 지표)는 월간 반복 매출(MRR), 연간 반복 매출(ARR), 평균 거래액(ARPU), 무료에서 유료로의 전환율을 측정합니다. 비즈니스 모델의 지속 가능성을 검증하는 핵심 지표입니다.

Referral(공유 지표)는 순추천지수(NPS), 바이럴 계수(K-factor), 추천을 통한 신규 가입률, 팀 내 사용자 확산률을 추적합니다. 자발적 확산이 일어나는지 확인하여 유기적 성장 가능성을 평가합니다.

9. 채널 (Channels)

서비스를 제공하고 고객과 만나는 채널은 다음과 같습니다.

직접 채널로는 웹 기반 SaaS 플랫폼이 주요 서비스 채널이며, 모바일 앱(iOS/Android)은 회의록 검토와 Todo 확인용으로 제공됩니다. 데스크톱 앱은 화면 공유 분석 기능을 강화하여 제공합니다.

마케팅 채널로는 콘텐츠 마케팅(블로그, 회의록 작성 가이드, SEO)을 통해 잠재 고객을 유입시키며, Google Ads, LinkedIn, Facebook 등의 온라인 광고를 활용합니다. HR 솔루션 및 협업 도구(Slack, Teams, Notion)와의 파트너십을 통해 연동 기능을 제공하고, 웨비나 및 온라인 세미나를 통해 제품을 소개합니다.

유통 채널로는 공식 웹사이트를 통한 직접 판매가 주요 경로이며, AWS 및 Google Cloud 마켓플레이스 같은 클라우드 파트너 채널을 활용합니다. 엔터프라이즈 영업 대행사를 통해 대기업 고객을 확보합니다.

고객 지원 채널로는 인앱 채팅 지원, 이메일 고객센터, 온라인 지식베이스 및 FAQ, 커뮤니티 포럼을 운영하여 사용자가 원활하게 서비스를 이용하고 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

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결론

이 Lean Canvas는 업무지식이 없어도 누락 없이 정확하게 회의록을 작성하여 공유하고 싶은 팀원을 대상으로, AI 기반 실시간 회의 음성 인식 및 자동 회의록 작성 시스템과 회의록 기반 Todo 및 일정 자동 관리라는 두 가지 핵심 솔루션을 통해 문제를 해결하는 비즈니스 모델을 제시합니다. 멀티모달 AI 기술과 실시간 협업 경험이라는 차별화된 경쟁우위를 바탕으로, SaaS 구독 모델을 통해 1년 차 연간 3.6억원의 매출을 목표로 하며, AARRR 지표를 통해 비즈니스 성장을 체계적으로 관리합니다.