문제점 (고통지수: 8/10)
“오늘 저녁 뭐 먹지?” - 매일 반복되는 이 질문이 가족의 정신적 부담(mental load)이 됩니다.
현재 상황의 문제점:
- 결정 피로: 매일 반복되는 식사 결정으로 지침
- 영양 불균형: 쉽고 빠른 것만 선택하게 됨
- 식재료 낭비: 계획 없이 장을 봐서 남는 재료
- 시간 소모: 레시피 검색, 장보기 목록 작성에 시간 소비
Reddit에서 발견: “I built an AI to handle the ‘what’s for dinner?’ mental load for families”
타겟 시장
- Primary: 한국 시장 (현지화 후 글로벌)
- Segment: 맞벌이 부부, 자녀가 있는 가정, 1인 가구
- Estimated TAM: AI 식사 계획 앱 시장 $972M (2024) → $11.5B (2034), CAGR 28%
사용자들은 월 $200 이상의 배달비/외식비를 절약하고, 주당 2.3시간의 시간을 절약한다고 합니다.
MealPlanAI란?
MealPlanAI는 가족의 취향, 영양 목표, 냉장고 재료를 고려하여 AI가 주간 식단과 장보기 목록을 자동 생성하는 앱입니다.
핵심 기능
- AI 식단 추천: 가족 구성원별 취향 반영
- 냉장고 재료 활용: 있는 재료로 가능한 메뉴 제안
- 자동 장보기 목록: 레시피 기반 쇼핑 리스트
- 영양 분석: 주간 영양 균형 체크
- 원클릭 대체: 마음에 안 드는 메뉴 즉시 교체
경쟁 분석
| 경쟁사 | 가격 | 주요 약점 |
|---|---|---|
| Ollie | 프리미엄 | 영어권 중심, 한국 식재료 미지원 |
| Fitia | $89.99/년 | 다이어트 중심, 일반 가정용 부족 |
| Meal Prep Pro | $9/월 | 밀프렙 중심, 실시간 식사용 부족 |
| 만개의레시피 | 무료 | AI 추천 없음, 수동 검색 |
시장 상황: RED_OCEAN - 글로벌 경쟁 치열하지만 한국 현지화 기회
차별화 기회: 한국 식재료/레시피에 특화된 AI 추천
MVP 개발
기술 스택
- Frontend: Next.js, React, TailwindCSS
- Backend: Node.js, TypeScript
- Database: PostgreSQL, Supabase
- AI: OpenAI API, 한국어 레시피 데이터셋
- APIs: 마트 API (쿠팡, 마켓컬리)
MVP 기능 (16-20주)
- 가족 프로필 설정 (알레르기, 선호도)
- AI 주간 식단 생성
- 레시피 상세 페이지
- 장보기 목록 생성
- 기본 영양 정보
기술 적합도: 8/10
웹 개발 경험이 있다면 충분히 가능합니다.
수익 모델
- Model: 구독 (Subscription)
- 가격대: $4.99-$9.99/월
- 예상 MRR:
- 6개월: $300-$800
- 12개월: $1,500-$4,000
수익화 전략
- 무료: 주 3일 식단, 기본 레시피
- Pro ($4.99/월): 주 7일 식단, 무제한 대체, 영양 분석
- Family ($9.99/월): 가족 공유, 마트 연동, 프리미엄 레시피
리스크 분석
| 리스크 | 수준 | 대응 전략 |
|---|---|---|
| 기술적 | LOW | OpenAI API 활용 |
| 시장 | HIGH | 강력한 경쟁자 존재 |
| 실행 | HIGH | 한국 레시피 데이터 수집 필요 |
이런 분께 추천
- 한국 시장에 집중하고 싶은 분
- 음식/요리에 관심이 있는 분
- B2C 경험을 쌓고 싶은 분
- 높은 시장 성장률을 원하는 분
주의사항
- 레시피 데이터 수집에 시간 필요
- 경쟁이 치열하여 차별화 중요
- 한국 현지화 (결제, 마트 연동) 필요
이 아이디어로 사이드프로젝트를 시작하셨다면, 또는 다른 의견이 있다면 댓글로 공유해주세요!