Signal Sources (v8 Triple Source)

Trigger

플로리스트 재고·폐기 예측 엔진

Market

식물 구독 리텐션 CRM

Workflow

플로리스트 주문관리 SaaS

Problem

생화는 입고 후 3-7일이면 상품 가치가 급락하는데, 소규모 꽃집은 재고별 입고일·신선도를 수기 관리하여 할인 타이밍을 놓치고 폐기율이 15-30%에 달한다. 폐기 비용이 매출의 10% 이상을 차지하는 경우가 빈번하다.

Solution

꽃 종류별 입고일·예상 수명을 등록하면, 잔여 수명 기반으로 할인 전환 시점을 자동 알림하고, 연동된 판매 채널에 할인가를 자동 반영한다. 폐기 패턴을 누적 분석하여 요일·계절별 적정 발주량을 추천. 입력: 품종+입고일, 출력: 할인 전환 알림 + 주간 폐기율 리포트.

Target: 동네 꽃집 사장 (매장 1-2개 운영) / 화훼 온라인 셀러

Revenue Model: 월 구독 2만원 (단일 매장), 3만원 (멀티매장 + 발주량 추천)

Ecosystem Role: -

MVP Estimate: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty

3.0/5

U Urgency

5.0/5

M Market

4.0/5

R Realizability

5.0/5

V Validation

4.0/5

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.

N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20

Feasibility (81%)

Tech Complexity

40.0/40

Data Availability

21.2/25

MVP Timeline

20.0/20

API Bonus

0.0/15

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 (58/100)

Competition

8.0/20

Market Demand

6.2/20

Timing

14.0/20

Revenue Signals

9.0/15

Pick-Axe Fit

12.0/15

Solo Buildability

9.0/10

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.