데이터 기반 창업

I. 비즈니스 모델 엔지니어링 1 1. 비즈니스 모델의 4대 축 (The Magic Triangle) 1 2. 가치 제안 디자인 (Value Proposition Design) 6 가. 고객 과업(Jobs-to-be-done) 이론의 심층 이해 6 나. What (가치 제안): 기능(Feature)이 아닌 혜택(Benefit)의 언어화 8 다. How (가치 사슬): 핵심 자원과 파트너십 네트워크 10 라. Why (수익 메커니즘): 비용 구조와 매출 흐름의 방정식 15 마. 비즈니스 모델 캔버스(BMC)와 린 캔버스(Lean Canvas) 21 3. 비즈니스 모델 패턴 혁신 (Pattern Recombination) 25 가. 비즈니스 모델은 발명하는 것이 아니라 조합하는 것 25 나. 패턴 1: 구독 경제(Subscription) - 반복 수익의 구조화 30 다. 패턴 2: 프리미엄(Freemium) - 사용자 기반 확보 후 전환 전략 32 라. 패턴 3: 플랫폼(Two-sided Market) - 네트워크 효과 창출 조건 40 마. 우리 아이템에 적합한 BM 패턴 믹스 앤 매치 42 4. 가치 제안 디자인 51 가. 고통(Pains)과 이득(Gains) 매핑: 고객 프로필 작성 54 나. 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)의 초기 징후 식별 71 다. 고유 가치 제안(USP) 한 문장 정의하기 80 II. 시장 규모 추정과 시뮬레이션 84 1. 시장 규모 추정의 논리: TAM-SAM-SOM 84 가. TAM(전체), SAM(유효), SOM(수익) 시장의 엄밀한 정의 84 나. 페르미 추정(Fermi Estimation)을 활용한 논리적 변수 분해 87 다. 공공 데이터 크롤링을 통한 시장 데이터 확보 89 라. 에어비앤비 초기 시장 규모 추정 사례의 재구성 97 2. R을 활용한 단위 경제(Unit Economics) 모델링 99 가. LTV(고객 생애 가치)와 CAC(고객 획득 비용)의 기본 수식 99 나. 변수 설정: 객단가, 빈도, 마진율, 이탈률 벡터 생성 101 다. 매출 예측 함수(Revenue Function) 작성 105 라. 민감도 분석(Sensitivity Analysis): 수익의 핵심 드라이버 식별 115 마. tidyr를 활용한 시나리오별(Best, Base, Worst) 수익 예측 테이블 생성 116 3. 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 리스크 정량화 126 가. 확정적 모델 vs 확률적 모델의 차이와 불확실성 관리 126 나. 정규분포와 난수 생성(rnorm, runif)의 이해 128 다. 10,000번의 가상 반복 시행(Simulation) 구현 134 라. 시뮬레이션 결과 시각화: 히스토그램과 신뢰구간 도출 142 마. Go or No-Go 의사결정: 데이터 기반의 확신 150

출처: 국립중앙도서관 서지정보