실습) 사업 계획서 작성하기

는  목차도 내용도 모든걸 그냥 다 엉터리 내 마음대로 지정했다

사실 보고서 자체는 ai의 도움을 많이 받았다

사용한 사이트 ...>< 제미나이, 지피티, 클로드, 노트북lm,이미지fx

ㅋㅋㅎㅎ사실상 이용할 수 있는건 다 이용했다고 생각하면 됨

그냥... 한번 해봤다~ㅎㅎ ^^

 

내가 생각한 문제점:

유튜브 내에서 너무 거짓 뉴스들과 가짜 정보들이 판을치는것같아서 그 진위 여부를 판독해주는 서비스를 만들면 어떨까!? 생각했음.... 타켓층은 부모님 세대를 둔 20~30대 자녀들? 평소에 엄마아빠 보면서 저걸 왜 믿지? 싶은 정보들의 대다수는 유튜브였던것같아서.... 이거에 답답함을 느낀 자식들아 너희가 구독료좀 대신 내드려라 하는 ~~ㅋ

 

이 서비스 기획의 가장 큰 문제점이 있음, 바로 설문조사를 가짜로 진행함 !!! ㅋㅋㅋ ㅠㅠㅠ 시간이 부족하기도 했고..(변명) 일단은 어떤식으로 돌아가는지 궁금했기에.. 실습 해봤음에 만족^^ㅎㅎ..  최대한 다양한 연령대의 많은 설문조사 자료가 필요했는데 일단 제미나이에게 샘플데이터를 만들어달라고 부탁함. 그렇게 나온 설문조사지 시트가 

이런식이다 !! psm 분석을 해봐야했기 때문에...(나중에 알았지만 샘플 개수가 좀 부족했다)

그래서 여튼 이 자료를 가지고 psm분석을 진행했다. 

아래는 그 코드!!

# PSM 곡선 계산
def calculate_psm_curves(df, max_price=8000, step=250):
    """PSM 곡선 계산 함수"""
    price_range = np.arange(0, max_price + step, step)
    total_responses = len(df)
   curves_data = []  
    for price in price_range:
        too_cheap = len(df[df['min_price'] > price]) / total_responses * 100
        too_expensive = len(df[df['max_price'] < price]) / total_responses * 100
        not_too_cheap = 100 - too_cheap
        not_too_expensive = 100 - too_expensive
        acceptable = max(0, not_too_cheap - too_expensive)    
        curves_data.append({
            'price': price,
            'too_cheap': too_cheap,
            'too_expensive': too_expensive,
            'not_too_cheap': not_too_cheap,
            'not_too_expensive': not_too_expensive,
            'acceptable': acceptable
        })  
    return pd.DataFrame(curves_data)
# PSM 곡선 데이터 생성
psm_df = calculate_psm_curves(df)
# 최적 가격점 계산
def find_optimal_points(psm_df):
    """최적 가격점들 찾기"""
    opp = None  # Optimal Price Point
    pmc = None  # Point of Marginal Cheapness  
    pme = None  # Point of Marginal Expensiveness
    for i in range(1, len(psm_df)):
        curr = psm_df.iloc[i]
        prev = psm_df.iloc[i-1]
        # OPP: 너무 싸다와 너무 비싸다가 교차하는 점
        if opp is None and prev['too_cheap'] >= prev['too_expensive'] and curr['too_cheap'] <= curr['too_expensive']:
            opp = curr['price']
        # PMC: 너무 싸지 않다와 너무 비싸다가 교차하는 점
        if pmc is None and prev['not_too_cheap'] >= prev['too_expensive'] and curr['not_too_cheap'] <= curr['too_expensive']: pmc = curr['price']
        # PME: 너무 싸다와 너무 비싸지 않다가 교차하는 점
        if pme is None and prev['too_cheap'] >= prev['not_too_expensive'] and curr['too_cheap'] <= curr['not_too_expensive']:           pme = curr['price']
    return {'opp': opp, 'pmc': pmc, 'pme': pme}
optimal_points = find_optimal_points(psm_df)
print("\n🎯 최적 가격점")
print("-" * 30)
print(f"OPP (최적 가격점): {optimal_points['opp']:,}원" if optimal_points['opp'] else "OPP: 찾을 수 없음")
print(f"PMC (한계 저가점): {optimal_points['pmc']:,}원" if optimal_points['pmc'] else "PMC: 찾을 수 없음")
print(f"PME (한계 고가점): {optimal_points['pme']:,}원" if optimal_points['pme'] else "PME: 찾을 수 없음")
# 시각화 1: PSM 곡선
plt.figure(figsize=(14, 8))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(psm_df['price'], psm_df['too_cheap'], 'r-', linewidth=3, label='너무 싸다', marker='o', markersize=3)
plt.plot(psm_df['price'], psm_df['too_expensive'], 'orange', linewidth=3, label='너무 비싸다', marker='s', markersize=3)
plt.plot(psm_df['price'], psm_df['not_too_cheap'], 'g--', linewidth=2, label='싸지 않다', alpha=0.7)
plt.plot(psm_df['price'], psm_df['not_too_expensive'], 'b--', linewidth=2, label='비싸지 않다', alpha=0.7)
# 최적가격점 표시
if optimal_points['opp']:
    plt.axvline(x=optimal_points['opp'], color='purple', linestyle=':', linewidth=2, alpha=0.8)
    plt.text(optimal_points['opp'], 50, f'OPP\n{optimal_points["opp"]:,}원', 
             ha='center', va='center', fontsize=10, 
             bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", facecolor="yellow", alpha=0.7))
plt.xlabel('가격 (원)')
plt.ylabel('비율 (%)')
plt.title('PSM 가격 민감도 곡선', fontsize=14, fontweight='bold')
plt.legend()
plt.grid(True, alpha=0.3)

 

이건 코드의 일부이기 때문에!! (혹시 몰라서 파일을 올려두기)

psm.ipynb

0.00MB

ㄴ출력결과......

 

그렇게 해서 이 결과를 토대로

  **시장 규모 추정**
   - TAM, SAM, SOM 프레임워크를 활용
   - 연쇄비율법, 탑다운/다운탑 기법 등 다양한 방법론 언급2. **시장 상황 및 설명**
   - 특정 시장에 대한 상황을 구체적으로 설명
   - 해당 시장의 제품과 서비스 목적을 명확하게 기술3. **경쟁사 분석**
   - 주요 경쟁사 확인 및 각 경쟁사의 점유율 추산

 

위 내용을 포함한다는 생각으로

난 최종 보고서를 작성해본것이야 ~~~!!!

veritube.pdf

0.36MB

내용이 너무 길어서 파일로 첨부 ㅎㅎㅎ 작성해봤다에 초점을 두었어요...

 

그리고 저번에 배운게 생각이 나서 html코드로 내 사업 계획서가 담기도록 만들어봄... netlify를 사용했고 이것은 그 링크!!

 

https://polite-gecko-765d6f.netlify.app/

 

나쁘지 않다고 생각한다...

 

마지막으로는 imageFX라는 이미지 생성 사이트를 사용해보고싶어서 

A cinematic YouTube thumbnail showing a split-screen scene: on the left, chaotic fake news icons, blurred video frames, and a bold red "FALSE" graphic stamp; on the right, a clear verified fact with a green check mark on a translucent floating screen, analyzed by a futuristic digital investigator with a magnifying glass. The style is dramatic, modern, and high-contrast with cinematic lighting, photorealistic details, no real logos, no readable text, no watermarks.

 

이런 프롬프트를 넣어봤고?? ImageFx

https://labs.google/fx/ko/tools/image-fx

ImageFX - labs.google/fx

는 다음과 같은 사진을 출력해주었다!!

하하하. 나름 마음에 들어

 

이다음에는 실제로 설문조사를 해서 큰 데이터 샘플을 얻은 후에 조사를 해보고싶다.

설문의 결과가 좋지 않을때 (내 사업 아이디어가 별로라는 평가를 받았을때) 느낄 마음의 상처 각오도 미리 해둬야 한다.

여튼 저번에 배웠던 powerbi시각화 기능도 이 보고서 쓸때 해볼 수 있지 않을까 싶어서 다음에는 그것도 해보고싶다 !!

나름 의미있는 ,,, 수업이었어 !!