A
50대 디지털 구독료 연간 총액 진단기
3.85
Derivation Chain
Step 1
OpenAI Amazon AI 구독 경제 확대
→
Step 2
50대 디지털 구독 서비스 증가
→
Step 3
자신이 매월 얼마를 구독료로 쓰는지 모름
→
Step 4
카드 명세서 기반 구독료 자동 추출 및 절감 가이드
Problem
50-60대가 넷플릭스, 유튜브 프리미엄, 멜론, 네이버 플러스, 쿠팡 로켓와우, AI 서비스 등 월정액 구독을 5-10개 유지하면서 총액을 파악하지 못한다. 카드 명세서에 영문 표기·소액 결제로 묻혀있어 인식이 어렵고, 사용하지 않는 구독을 1-2년째 유지하는 경우가 흔하다. 연간 불필요 구독료가 평균 30-60만원에 달한다.
Solution
웹에서 카드 명세서 PDF/엑셀을 업로드하면, 구독형 결제를 자동 인식하여 월별/연간 총액을 시각화. 최근 3개월 미사용 구독 강조 표시. 각 구독별 해지 방법 직접 링크 + 더 저렴한 대안 추천.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation signal quality from competition and demand data. |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
Feasibility (78%)
Data Availability
23.3/25
Feasibility Breakdown
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
Market Validation (56/100)
Validation Breakdown
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |
Technical Requirements
프론트엔드 [low]
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]