Pain Point 발굴 : 와인 추천 챗봇

와인 문외한, 와인을 추천해주는 챗봇이 있었으면 하는 생각이 들어, 기획

Mar 4. 2025

AI 서비스 기획 부트캠프를 수강하고 있습니다.

첫 실습이었던 페인 포인트 발굴 및 정의, 시장분석입니다.

최근 와인 문외한 상태로 와이너리 아르바이트를 하게 되어 느낀 점이 많았습니다.

와이너리 단기 알바생이기에 손님들이 당연히 저에게 물어보시지 않을거라 생각했지만,

막상 진짜 물어보지 않으시니 알바비를 꽁으로 벌어 좋지만서도..

이 비싼 돈을 들여 나를 채용해서 재고만 채우게 하는 쓱,, 엘엔비 와인매장이 좀 신기하더군요..

별달리 교육도 하지 않고, 그냥 세워만 두다니 이런 비용 낭비가 어디 있습니까..

그래서 알바를 하며 종종 매장 입구에서 큐알을 찍으면 챗봇이 상담해주는 서비스를 제공하면 좋겠다는 생각을 했습니다.

사실 제가 포스가 있는지는 모르겠지만서도 고객분들이 선뜻 직원에게 물어보시지 않더군요.

사람에 비해 상대적으로 질문의 장벽이 낮은 챗봇과 함께라면,, 와인에 문외한인 사람도 민망한 상황 없이 와인을 구매할 수 있지 않을까 하는 생각에 기획을 시작하였습니다.

이번 실습을 통해 실질적인 대안을 생각해 볼 수 있었습니다.

페인포인트를 발굴하고, 시장조사하는 과정이었습니다.

같이 보시죠.

Step 1 : 실생활 속 Pain Point 발굴

일상 속에서 불편했던 경험

Step 2 : Pain Point 분석

✔️ 분석 기준 적용하여 문제를 평가하자.

✔️ 빈도와 영향도 [Pain Point 우선순위 선정 기준]

빈도(Frequency) : 얼마나 자주 발생?

영향도(impact) : 고객의 불편함에 얼마나 큰 영향?

긴급

빈도 ⬆️ 영향도 ⬆️ == 최우선 해결 대상

빈도 ⬇️ 영향도 ⬆️ == 특정 시장 대상 솔루션

빈도 ⬆️ 영향도 ⬇️ == 자동화 가능성 검토

점수 : 1~5점으로 평가

�우선 순위 선정 기준

영향도 : 불편함에 얼마나 큰 영향을 미치는지

빈도 : 얼마나 자주 발생하는지

AI 적용 가능성 : AI 기술 활용한 해결 가능 여부

Step 3 : AI를 활용한 해결 가능성 평가

✔️ AI를 활용한 해결 가능성 있는지 검토

✔️ 사례 참고, 비슷한 접근법 생각하기

Step 1 : AI 솔루션 기획

Step 2 : 시장 크기 추정 (TAM, SAM, SOM)

TAM : 전체 시장 규모 추정

SAM : 실제 서비스 할 수 있는 시장 규모 산출

SOM : 현재 자원과 경쟁사를 고려한 실제 점유 가능 시장 추정

기존 와인 추천 앱과 차별화 ⇒ AI 기반 챗봇 운영으로 질문 장벽 없애기

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김은송

IT 업계에서 AI서비스 기획자로써 커리어를 시작하려 합니다.