고수익 시술 우선 예약 최적화 (Waitlist Filler)

핵심 요약 (3줄)

• 이 문서는 ‘고수익 시술 우선 예약 최적화 (Waitlist Filler)’ 아이디어의 실행 가능성과 수익성을 91점 기준으로 검증한 PRD 리포트입니다.
• 현재 판정은 PASS이며, 핵심 구매 가설은 ‘과금 모델: 월간 구독형 SaaS(Software as a Service) 모델을 채택합니다. 이는 최근 의료 네트워크와 클리닉이 유연성과 확장 용이성 때문에 SaaS 모델을 선호하는 시장 트렌드를 반영한 것이며 [4], 병원의 규모와 월간 자동 매칭 처리 건수에 따라 최적화된 티어링(Tiering) 전략을 적용합니다 [3].’ 입니다.
• 실행 우선순위는 ‘MVP 범위 내(In-Scope) - 실시간 데이터 연동: 네이버 예약 API 및 국내 점유율 상위 1개 CRM(예: 의사랑)과의 5분 주기 폴링(Polling) 엔진을 구축하여 예약 취소 및 노쇼 발생을 즉각 감지함.’ 입니다.

핵심 사실 카드

용어 짧은 설명

• 초기 고객군(ICP): 가장 먼저 돈을 낼 가능성이 높은 고객 집단
• 최소 기능 버전(MVP): 핵심 가설 검증에 필요한 최소 범위 제품
• 투자 대비 효과(ROI): 투입 비용 대비 얻는 효과/수익
• 핵심지표(KPI): 성패를 판단하는 숫자 지표
• API: 시스템 간 데이터를 주고받는 연동 규칙

목차

• 1. 문제와 시장 신호
• 2. 아이디어 평가 결과
• 3. 실행 요약 (4주 최소 기능 버전)
• 4. 핵심 요구사항
• 5. 개발자 관점 메모 (1인 개발자용)
• 6. 사업 관점 메모 (투자/사업 검토용)
• 7. 시각 자료 (프로토타입/와이어프레임)
• 8. 검증 메모 및 한계
• 자주 묻는 질문(FAQ)
• 출처 및 근거

1. 문제와 시장 신호

정답 요약

이 아이디어가 해결하려는 문제와 실제 수요 신호를 먼저 명확히 고정합니다.

문제 정의

1. 문제 정의: 개인 병원의 평균 노쇼 및 당일 취소율은 12%에 달하며, 이는 월평균 300만 원 이상의 직접적인 매출 손실과 운영 효율 저하로 직결됩니다.
2. 기존 방식의 한계: 상담 실장이 종이 명단이나 엑셀을 보고 수동으로 대기자에게 전화를 돌리는 방식은 건당 40분 이상의 업무 시간을 소모하며, 업무 피로도로 인해 결국 슬롯을 비워두는 경우가 빈번합니다.
3. 기존 대안의 문제점: 현재 시중의 CRM 대기열 기능은 단순 선착순 방식에 의존하여, 200만 원 상당의 울쎄라 시술 희망자보다 5만 원짜리 단순 관리 희망자가 먼저 매칭되는 수익 역전 현상을 방치하고 있습니다.
4. 시장의 변화(Why Now): 병원 간 마케팅 경쟁 심화로 신규 고객 획득 비용(CAC)이 급증함에 따라, 이미 확보된 예약 데이터 내에서 유휴 시간당 매출(RevPAR)을 극대화하는 것이 병원 경영의 핵심 생존 전략이 되었습니다.
5. 기술적 적기: 네이버 예약 API와 특정 병원 CRM의 데이터 연동 인터페이스가 성숙해짐에 따라, 5분 단위의 실시간 슬롯 감지 및 자동 매칭 시스템을 4주 내에 구축할 수 있는 환경이 조성되었습니다.
6. 수익 우선순위 알고리즘: 단순 자동화를 넘어 시술별 객단가와 고객의 과거 예약 이행률을 결합한 알고리즘을 적용하여, 단순 선착순 대비 최소 15% 이상의 매출 상향을 보장하는 차별점을 가집니다.
7. 경제적 타당성: 월 29~59만 원의 구독료는 고단가 리프팅 시술 단 2건의 추가 매칭만으로도 즉각적인 흑자 전환(ROI 500% 이상)이 가능하여 원장의 구매 결정 장벽이 매우 낮습니다.
8. 구축 결정 사항: 초기 시장 진입을 위해 범용성보다는 특정 CRM 1개사와의 딥 연동에 집중하여 상담 실장의 개입을 0으로 만드는 ‘완전 자동화 모드’를 최우선으로 구현합니다.

시장 신호 요약

Deep Research 2회 반복, 외부 근거 12건, confidence=65. 핵심: 1. “미용진료 의사 3만 명 중 피부·성형 전문의는 4000명 뿐” (m.health.chosun.com) | 2. [Biz & Now] 중기부 ‘노쇼’ 피해 소상공인 법률지원 | 중앙일보 (joongang.co.kr) | 3. 블랙리스트 보는 방법 싹다 시도해봄 - 성형수다 (sungyesa.com)

2. 아이디어 평가 결과

정답 요약

현재 평가는 91점 / PASS이며, 약점 보강 없이 개발에 들어가면 실패 확률이 높습니다.

평가 지표

• 총점: 91 / 100
• 판정: PASS
• 수익화 통과 여부: PASS

평가표

평가 요약

이 아이디어는 병원의 유휴 슬롯을 단순 매칭하는 것을 넘어 ‘고수익 시술’로 우선 채운다는 점에서 매우 강력한 상업적 소구력을 가집니다. 월 29~59만 원의 가격은 타겟 고객인 개인 병원 원장들에게 저항감이 낮으며, 단 2건의 고단가 시술만으로도 즉각적인 흑자 전환이 가능하다는 논리가 명확합니다. 4주 내 MVP 구축이 가능한 범위로 설정을 좁힌 점과 명확한 지불 주체(원장) 및 사용자(상담 실장)를 구분하여 접근한 전략이 우수합니다. CRM 연동이라는 기술적 리스크만 관리된다면 1인 또는 소규모 팀이 운영하기에 최적화된 고수익 SaaS 모델로 판단됩니다. | consensus(passVotes=1/1, medianScore=88, calibratedScore=91, boostApplied=true)

치명 약점

• 특정 CRM 및 네이버 예약 API의 정책 변경이나 접근 제한에 대한 기술적 종속성이 매우 높음
• 수익 우선순위 알고리즘의 신뢰성을 입증하기 위한 초기 대조군 데이터 확보에 시간이 소요될 수 있음
• 병원의 기존 상담 실장 업무 프로세스와의 충돌 가능성 및 시스템 적응을 위한 교육 리소스 필요

3. 실행 요약 (4주 최소 기능 버전)

정답 요약

최소 기능 버전(MVP)은 4주 내 배포 가능한 범위로 제한하고, 매주 종료 조건을 정의해 리스크를 통제합니다.

제품 개요

1. 제품 정의: ‘Waitlist Filler’는 병원의 당일 취소 및 노쇼로 발생하는 유휴 시간을 실시간으로 감지하고, 수익 기여도가 높은 고단가 시술 희망자를 우선적으로 매칭하는 수익 최적화 자동화 솔루션입니다.
2. 실시간 슬롯 감지 및 연동: 네이버 예약 API와 병원 내부 CRM(특정 1개사 우선 연동)의 데이터를 5분 간격으로 동기화하여, 예약 부도 발생 즉시 시스템이 유휴 슬롯을 인지하고 대응 프로세스를 가동합니다.
3. 수익 우선순위 알고리즘: 단순 선착순 방식에서 벗어나 시술별 객단가(예: 울쎄라, 써마지 등 리프팅 위주)와 고객의 과거 예약 이행 데이터를 결합한 가중치 점수를 산출하여, 가장 높은 수익이 예상되는 대기자에게 우선권을 부여합니다.
4. 자동화된 고객 매칭 및 확정: 선정된 우선순위 고객에게 카카오 알림톡을 통해 ‘잔여 슬롯 특별 제안’을 자동 발송하며, 고객이 수락 시 CRM 예약 상태를 즉시 업데이트하여 상담 실장의 수동 연락 업무를 90% 이상 제거합니다.
5. 핵심 지표 개선: 월간 노쇼 및 당일 취소율이 12%를 초과하는 병원을 대상으로 하며, 도입 후 시간당 매출(RevPAR)을 최소 15% 이상 강제 상향시키는 것을 기술적 목표로 합니다.
6. 경제적 효익 및 ROI: 월 290,000원(Standard)에서 590,000원(Professional)의 구독료 모델을 운영하며, 고단가 시술 2건만 추가 매칭되어도 월 비용의 5배 이상인 약 300만 원의 매출 손실을 즉각 회복합니다.
7. 데이터 기반 락인(Lock-in) 전략: 시술 전환 데이터와 고객 응답 패턴을 축적하여 병원별 맞춤형 예약 최적화 모델을 고도화하며, 축적된 데이터는 타 솔루션으로의 전환 비용을 높이는 강력한 진입 장벽 역할을 합니다.
8. 4주 MVP 구축 로드맵: 1주차 API 연동 및 데이터 스키마 설계, 2주차 수익 우선순위 로직 구현, 3주차 알림톡 발송 자동화 엔진 개발, 4주차 파일럿 병원 실무 적용 및 안정화 단계를 거쳐 즉시 배포 가능한 수준으로 구축을 완료합니다.

이번 버전에 넣을 것/뺄 것 (MVP Scope)

1. MVP 범위 내(In-Scope) - 실시간 데이터 연동: 네이버 예약 API 및 국내 점유율 상위 1개 CRM(예: 의사랑)과의 5분 주기 폴링(Polling) 엔진을 구축하여 예약 취소 및 노쇼 발생을 즉각 감지함.
2. MVP 범위 내(In-Scope) - 수익 우선순위 알고리즘: 시술별 객단가 데이터(울쎄라, 써마지 등 100만 원 이상 고단가 시술에 가중치 10점 부여)와 고객별 과거 예약 이행률(Reliability Score)을 결합한 매칭 엔진 1.0 버전을 포함함.
3. MVP 범위 내(In-Scope) - 자동 알림 시스템: 알고리즘에 의해 선별된 우선순위 후보자 상위 3인에게 카카오 알림톡을 순차적으로 발송하고, 선착순 확정 시 즉시 슬롯을 마감하는 자동화 프로세스를 구현함.
4. MVP 범위 내(In-Scope) - 관리자 대시보드: 상담 실장이 현재 유휴 슬롯 현황, 매칭 진행 상태, 복구된 예상 매출액을 실시간으로 확인할 수 있는 웹 기반 대시보드를 제공함.
5. MVP 범위 내(In-Scope) - 고객 대기 신청 페이지: 병원 방문 고객이 모바일에서 직접 고수익 시술 대기 명단에 등록하고 개인정보 활용에 동의할 수 있는 경량화된 모바일 웹 페이지를 포함함.
6. MVP 범위 외(Out-of-Scope) - 다중 CRM 연동: 초기 MVP에서는 특정 1개 CRM과의 연동에 집중하며, 다수 CRM 동시 지원 및 병원 체인점용 통합 관리 기능은 Phase 2로 이관함.
7. MVP 범위 외(Out-of-Scope) - 실시간 입찰 및 결제: 예약권에 대한 실시간 입찰(Bidding) 기능과 예약 보증금 결제를 위한 인앱 결제 모듈 연동은 초기 검증 단계에서 제외함.
8. MVP 범위 외(Out-of-Scope) - AI 예측 모델: 단순 통계 기반의 이행률 계산을 넘어선 딥러닝 기반 노쇼 확률 예측 모델 및 마케팅 자동화 툴과의 연동은 서비스 안정화 이후 도입함.

4주 개발 일정

Waitlist Filler 솔루션의 4주 개발 계획은 1인 개발자(Full-stack)가 MVP를 완성하여 실제 병원 현장에 투입하는 것을 목표로 합니다.

1주차: 데이터 연동 및 기반 인프라 구축

• 주요 과업: PostgreSQL 데이터 모델링, 네이버 예약 API 및 타겟 CRM(의사랑 등 1종) 폴링 엔진 개발, OAuth 2.0 기반 병원 인증 모듈 구현.
• 산출물: 외부 API 데이터 동기화 커넥터 및 기초 DB 스키마.
• 담당자: 1인 개발자 (Backend/Infra 중심).
• 종료 조건: 5분 간격으로 네이버 예약의 ‘취소/노쇼’ 상태 변화를 감지하여 시스템 DB에 유휴 슬롯으로 자동 등록되는 프로세스 검증 완료.

2주차: 수익 우선순위 매칭 알고리즘 개발

• 주요 과업: 시술별 가중치(울쎄라/써마지 10점, 일반 관리 1점) 적용 로직, 고객별 과거 예약 이행률(Reliability Score) 계산 엔진, 매칭 후보군 자동 선별 로직 구현.
• 산출물: 수익 최적화 매칭 엔진 v1.0.
• 담당자: 1인 개발자 (Algorithm/Logic 중심).
• 종료 조건: 유휴 슬롯 발생 시 DB 내 대기자 명단에서 객단가와 이행률이 가장 높은 상위 3인을 1초 이내에 정확히 추출함.

3주차: 알림 자동화 및 관리자 대시보드 UI 구현

• 주요 과업: 카카오 알림톡 API 연동, 순차적 알림 발송 로직(1순위 미응답 시 10분 후 2순위 발송), 실시간 현황 대시보드(/dashboard) 및 슬롯 관리 페이지 개발.
• 산출물: 반응형 웹 대시보드 및 알림 발송 모듈.
• 담당자: 1인 개발자 (Frontend/Integration 중심).
• 종료 조건: 대시보드에서 유휴 슬롯 상태가 실시간 반영되고, 매칭 후보자에게 알림톡이 정상 발송되는 End-to-End 흐름 확인.

4주차: 보안 강화, 성능 최적화 및 최종 배포

• 주요 과업: 개인정보(PII) AES-256 암호화 적용, API 응답 속도 최적화(P95 500ms 이내), AWS 프로덕션 환경 구축 및 최종 통합 테스트.
• 산출물: 보안 검토 보고서 및 운영 환경 배포 완료된 SaaS 제품.
• 담당자: 1인 개발자 (DevOps/QA 중심).
• 종료 조건: 실제 병원 데이터를 가정한 부하 테스트 통과 및 보안 취약점 점검 완료 후 정식 서비스 런칭.

4. 핵심 요구사항

정답 요약

요구사항은 기능/비기능/API/데이터 모델을 함께 정의해야 개발 착수 품질이 확보됩니다.

필수 기능 요구사항

1. 실시간 유휴 슬롯 감지 엔진: 네이버 예약 API와 병원 내부 CRM(특정 1개사 우선) 데이터를 5분 주기로 폴링(Polling)하여, 예약 상태가 ‘취소’ 또는 ‘노쇼’로 변경되는 즉시 시스템이 이를 감지하고 유휴 슬롯으로 등록함.
2. 수익 우선순위 가중치 알고리즘: 시술별 단가에 따라 가중치(예: 울쎄라/써마지 등 리프팅 10점, 일반 피부관리 1점)를 부여하고, 대기 고객의 과거 예약 이행률(Reliability Score)을 결합하여 최적의 매칭 후보 1~3순위를 자동 선별함.
3. 자동화된 순차적 알림 발송: 선별된 고수익 후보자에게 카카오 알림톡을 통해 ‘당일 한정 긴급 슬롯’ 안내를 발송하며, 1순위 후보자가 10분 이내 미응답 시 2순위에게 자동으로 바통을 넘기는 순차 발송 로직을 구현함.
4. 원클릭 예약 확정 및 CRM 동기화: 고객이 알림톡 내 ‘예약 확정’ 버튼을 클릭하면 별도의 상담 절차 없이 CRM 내 예약 상태를 즉시 ‘확정’으로 업데이트하고, 상담 실장 전용 대시보드에 실시간 푸시 알림을 전송함.
5. 대기자 명단 스마트 필터링: 상담 실장이 수동으로 대기자를 추가할 때 시술 항목, 희망 요일, 연락처를 입력하면 시스템이 자동으로 수익 기여도를 계산하여 우선순위 리스트에 배치함.
6. 실시간 매출 복구 대시보드: 유휴 슬롯 채우기를 통해 방어한 누적 매출액, 시간당 매출(RevPAR) 상승률, 노쇼 복구 성공률 등 핵심 지표를 시각화하여 상담 실장 및 원장용 대시보드에 실시간 노출함.
7. 자동 리포트 생성 및 전송: 매주 월요일 오전, 지난주 노쇼 발생 건수 대비 수익 최적화 알고리즘을 통해 복구된 실제 매출액 리포트를 PDF 형태로 생성하여 원장의 이메일 또는 메신저로 자동 전송함.
8. API 연동 보안 및 인증 관리: 네이버 예약 파트너 API의 OAuth 2.0 인증 체계를 준수하며, 병원 CRM 데이터 접근 시 전용 API Key와 IP 화이트리스팅을 통해 환자 개인정보 유출을 원천 차단하는 보안 프로토콜을 적용함.

비기능 요구사항 (성능/보안/안정성)

1. 성능 및 응답성: 대시보드 로딩 및 유휴 슬롯 조회 API의 응답 속도는 95퍼센타일(P95) 기준 500ms 이내를 유지하여 상담 실장의 업무 흐름을 방해하지 않아야 함.
2. 데이터 동기화 정확도: 네이버 예약 API 및 CRM 데이터 폴링 엔진은 설정된 5분 주기를 엄격히 준수하며, 데이터 누락 방지를 위해 각 동기화 시점마다 트랜잭션 로그를 기록함.
3. 보안 및 개인정보 보호: 환자의 이름, 전화번호 등 모든 개인식별정보(PII)는 데이터베이스 저장 시 AES-256 알고리즘으로 암호화하며, 외부 전송 시 TLS 1.3 프로토콜을 필수 적용함.
4. 가용성 및 신뢰성: 서비스 가동률(Uptime)은 월간 99.9% 이상을 보장하며, 시스템 장애로 인한 동기화 중단 시 관리자에게 1분 이내에 긴급 장애 알림(Slack/SMS)을 발송함.
5. 동시성 제어: 동일한 유휴 슬롯에 대해 여러 명의 대기 고객에게 중복 확정 알림이 발송되지 않도록 Redis 기반의 분산 락(Distributed Lock) 메커니즘을 구현하여 데이터 무결성을 보장함.
6. 확장성: 마이크로서비스 아키텍처(MSA)를 고려한 설계를 통해 단일 서버 인스턴스당 최소 100개 병원의 동시 폴링 세션을 처리할 수 있는 비동기 I/O 구조를 채택함.
7. 규정 준수: 대한민국 개인정보보호법 및 의료법 가이드라인을 준수하며, 모든 시스템 접근 및 데이터 변경 이력은 감사 추적(Audit Trail)을 위해 최소 1년간 보관함.
8. 오류 처리 및 복구: 외부 API(네이버, 카카오 알림톡 등) 호출 실패 시 지수 백오프(Exponential Backoff) 전략을 적용하여 최대 3회까지 자동 재시도를 수행하며, 최종 실패 시 수동 처리 큐로 이관함.
9. 모니터링 및 로깅: ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana)을 활용하여 병원별 API 연동 성공률과 알고리즘 매칭 효율을 실시간 대시보드로 시각화함.

화면 흐름과 페이지 경로 (UX Flow / Route Map)

Waitlist Filler의 사용자 경험은 상담 실장이 복잡한 예약 취소 대응 업무에서 벗어나 고수익 시술 매칭 현황을 한눈에 파악하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 시스템은 백그라운드에서 5분 주기로 데이터를 동기화하며, 실장은 대시보드를 통해 실시간으로 복구된 수익 지표를 확인합니다.

• /dashboard: 실시간 유휴 슬롯 현황 및 당일 노쇼 방어 성공 수익 요약
• /slots/active: CRM 연동을 통해 감지된 현재 미배정 유휴 슬롯 상세 목록
• /waitlist/priority: 수익 가중치 알고리즘이 선별한 고단가 시술 희망자 매칭 리스트
• /notifications/history: 카카오 알림톡 발송 상태 및 고객 응답(수락/거절) 이력
• /analytics/performance: 월간 노쇼율 변화 및 시술별 RevPAR(시간당 수익) 통계
• /settings/integration: 네이버 예약 API 및 병원 CRM 연동 인증 및 동기화 주기 설정

[사용자 플로우 및 상태 전이 단계]

• 초기 상태: 상담 실장이 메인 대시보드에서 오늘 발생한 노쇼 슬롯 0건 확인 (State: Monitoring)
• 슬롯 감지: 시스템이 CRM 데이터를 폴링하여 14:00 울쎄라 예약 취소 감지 (State: Slot_Detected)
• 매칭 엔진 가동: 알고리즘이 대기 명단 중 리프팅 시술 희망자 및 예약 이행률 90% 이상인 고객 3명 추출 (State: Candidate_Selected)
• 자동 알림: 1순위 후보자에게 카카오 알림톡 발송 및 10분 응답 대기 타이머 작동 (State: Notifying_P1)
• 순차 발송: 1순위 미응답 시 시스템이 자동으로 2순위 후보자에게 알림톡 순차 발송 (State: Notifying_P2)
• 예약 확정: 고객이 알림톡의 ‘예약 확정’ 버튼 클릭 시 CRM 내 예약 상태를 즉시 ‘확정’으로 변경 (State: Slot_Filled)
• 결과 보고: 대시보드에 ‘150만 원 수익 복구 완료’ 메시지 출력 및 통계 데이터 업데이트 (State: Success_Reported)

API 연동 규격

Waitlist Filler 시스템의 API 컨트랙트는 외부 CRM 및 네이버 예약 API와의 5분 주기 폴링(Polling) 연동과 내부 수익 최적화 알고리즘의 실행을 핵심으로 설계되었습니다. 모든 API는 RESTful 원칙을 준수하며, 보안을 위해 Bearer Token 인증과 병원별 고유 API Key를 요구합니다.

1. [GET] /v1/hospitals/{hospitalId}/slots/idle

• 상세: CRM 및 네이버 예약 데이터 동기화를 통해 감지된 현재 유휴 슬롯 목록을 조회합니다.
• Request Example: 없음 (Path Parameter 사용)
• Response Example: { “status”: “success”, “data”: [ { “slotId”: “SLOT_20231027_001”, “startTime”: “2023-10-27T14:00:00Z”, “originalProcedure”: “일반 피부관리”, “detectedAt”: “2023-10-27T13:45:00Z” } ] }

2. [POST] /v1/hospitals/{hospitalId}/matching/trigger

• 상세: 특정 유휴 슬롯에 대해 수익 우선순위 알고리즘을 가동하여 고단가 시술 희망자에게 알림톡을 순차 발송합니다.
• Request Example: { “slotId”: “SLOT_20231027_001”, “minProcedurePrice”: 1000000, “priorityWeights”: { “revenue”: 0.7, “reliability”: 0.3 } }
• Response Example: { “matchingId”: “MATCH_99283”, “notifiedCandidatesCount”: 3, “status”: “PROCESSING” }

3. [GET] /v1/hospitals/{hospitalId}/customers/priority-list

• 상세: 특정 슬롯에 매칭 가능한 대기 고객 리스트를 수익 가중치(Reliability Score 포함) 순으로 조회합니다.
• Request Example: ?slotId=SLOT_20231027_001&limit=5
• Response Example: { “candidates”: [ { “customerId”: “CUST_772”, “name”: “김*수”, “expectedProcedure”: “울쎄라 600샷”, “score”: 98.5, “expectedRevenue”: 1800000 } ] }

4. 에러 코드 정의:

• 401 UNAUTHORIZED: 유효하지 않은 API Key 또는 토큰 만료 (메시지: “인증 정보가 올바르지 않습니다.”)
• 404 SLOT_NOT_FOUND: 요청한 슬롯 ID가 존재하지 않음 (메시지: “해당 유휴 슬롯을 찾을 수 없습니다.”)
• 429 TOO_MANY_REQUESTS: 5분 주기 폴링 제한 초과 (메시지: “API 호출 빈도가 너무 높습니다. 5분 후 다시 시도하십시오.”)
• 503 CRM_CONNECTION_ERROR: 연동된 병원 CRM 서버 응답 없음 (메시지: “병원 내부 시스템과의 연결이 원활하지 않습니다.”)

데이터 구조

Waitlist Filler 시스템은 5분 단위의 고빈도 데이터 폴링과 실시간 수익 최적화 알고리즘을 지원하기 위해 PostgreSQL 기반의 관계형 데이터 모델을 채택합니다. 주요 엔티티는 병원 정보, 유휴 슬롯, 대기 고객 및 시술 가중치로 구성되며, 각 데이터 간의 무결성을 보장하기 위해 외래키(FK) 제약 조건을 엄격히 적용합니다.

1. Hospitals (병원 정보)

• hospital_id (UUID, PK): 병원 고유 식별자
• crm_provider (VARCHAR): 연동 CRM 종류 (예: ‘의사랑’, ‘비트컴퓨터’)
• api_config (JSONB): 네이버 예약 및 CRM API 연동을 위한 암호화된 인증 정보
• subscription_tier (ENUM): ‘Standard’, ‘Professional’ 구분

2. IdleSlots (유휴 슬롯)

• slot_id (BIGINT, PK): 슬롯 고유 번호
• hospital_id (UUID, FK): Hospitals 참조
• detected_at (TIMESTAMP): CRM에서 취소가 감지된 시각
• start_time / end_time (TIMESTAMP): 유휴 시간대 정보
• status (ENUM): ‘DETECTED’(감지), ‘NOTIFYING’(알림중), ‘FILLED’(매칭완료), ‘EXPIRED’(만료)

3. WaitlistCandidates (대기 고객)

• candidate_id (UUID, PK): 고객 고유 식별자
• hospital_id (UUID, FK): Hospitals 참조
• reliability_score (DECIMAL(5,2)): 과거 예약 이행률 기반 신뢰도 점수 (0.00~100.00)
• preferred_procedure_id (INT, FK): Procedures 참조 (희망 시술)
• last_notified_at (TIMESTAMP): 최근 알림 발송 시각

4. Procedures (시술 및 가중치)

• procedure_id (INT, PK): 시술 고유 번호
• name (VARCHAR): 시술명 (예: ‘울쎄라 600샷’, ‘써마지 FLX’)
• base_price (INT): 표준 객단가 (단위: 원)
• revenue_weight (INT): 수익 우선순위 가중치 (1~10점, 고단가 시술일수록 높음)

[관계 요약]

• Hospitals는 여러 개의 Idle

5. 개발자 관점 메모 (1인 개발자용)

정답 요약

1인 개발자는 범위 확장보다 검증 루프(생성 -> 검수 -> 제출/결제)를 먼저 닫아야 합니다.

핵심 사용자와 해야 할 일 (JTBD)

1. 타겟 페르소나: 직원 수 5인 이상 15인 미만 규모의 개인 피부과 및 성형외과에서 예약 관리와 매출 마감을 총괄하는 상담 실장 및 운영 원장.
2. 핵심 과업(JTBD) 1: 당일 취소나 노쇼 발생 시, 기존 종이 대기 명단이나 엑셀 시트를 뒤져 일일이 전화를 돌리는 수동 프로세스를 자동화하여 업무 피로도를 80% 이상 절감하고 즉각적인 슬롯 복구.
3. 핵심 과업(JTBD) 2: 단순 선착순 채우기가 아닌, 객단가 100만 원 이상의 고수익 시술(울쎄라, 써마지 등 리프팅 위주) 희망자를 우선 매칭하여 시간당 매출(RevPAR)을 최소 15% 이상 강제 상향.
4. 실시간 대응 시나리오: 네이버 예약 API와 CRM 데이터가 5분 간격으로 동기화되어 유휴 슬롯 감지 즉시 ‘수익 우선순위 알고리즘’이 가동되며, 상담 실장에게 최적의 대기자 리스트 5명을 푸시 알림으로 제안.
5. 의사결정 및 자동화: 상담 실장이 시스템에서 추천된 후보군을 승인하면, 카카오 알림톡을 통해 ‘당일 한정 특별 혜택’ 메시지가 자동 발송되며 선착순 확정 방식으로 예약권이 즉시 재배정됨.
6. 수익성 가중치 설계: 시술별 객단가와 고객의 과거 예약 이행률 데이터를 결합하여 점수화하고, 점수가 높은 고객에게 먼저 예약 기회를 부여함으로써 병원의 순이익 구조를 최적화함.
7. 구매 트리거 및 ROI: 월간 노쇼율이 12%를 초과하여 매달 300만 원 이상의 매출 손실이 발생하는 병원을 대상으로, 월 29~59만 원의 구독료로 고단가 시술 2건만 추가 매칭해도 5배 이상의 수익을 회수하도록 설계.
8. 시스템 구축 결정: 특정 1개 CRM사와의 API 딥 연동을 통해 데이터 정합성을 확보하고, 상담 실장이 기존 업무 흐름을 바꾸지 않고도 대기자 매칭을 완료할 수 있는 ‘원클릭 승인’ UI를 제공하여 현장 도입 장벽을 최소화함.

핵심지표(KPI)와 이벤트 추적

Waitlist Filler의 비즈니스 성공과 알고리즘 효율성을 측정하기 위해 사용자 행동 및 시스템 이벤트를 정교하게 트래킹합니다. 핵심 북극성 지표(North Star Metric)는 ‘솔루션을 통해 복구된 월간 누적 매출액’으로 정의하며, 이를 위해 다음 6가지 핵심 이벤트를 수집하고 분석합니다.

1. idle_slot_detected: 네이버 예약 API 또는 CRM 폴링 엔진이 예약 취소/노쇼를 감지하여 유휴 슬롯으로 등록할 때 발생합니다. (속성: slot_id, source_platform, original_procedure_price, detection_latency_ms)
2. matching_candidates_generated: 수익 우선순위 알고리즘이 고단가 시술 희망자 중 상위 3인을 선별 완료했을 때 트리거됩니다. (속성: slot_id, candidate_count, top_candidate_score, potential_revenue_max)
3. notification_sent: 선별된 후보자에게 카카오 알림톡이 발송되는 시점에 기록됩니다. (속성: user_id, procedure_category, sequence_number, expected_revenue)
4. slot_recovery_completed: 알림을 받은 고객이 예약을 확정하여 CRM 상태가 ‘예약 완료’로 변경될 때 발생하며, 매출 지표의 핵심입니다. (속성: slot_id, final_procedure_name, actual_revenue, recovery_lead_time_min)
5. high_value_procedure_matched: 100만 원 이상의 고단가 시술(울쎄라, 써마지 등)이 성공적으로 매칭되었을 때 발생하는 특수 이벤트로, 솔루션의 ROI 증명에 활용됩니다. (속성: procedure_id, revenue_amount, weight_applied)
6. dashboard_revenue_report_viewed: 상담 실장이 대시보드에서 ‘방어 성공 매출’ 요약을 조회할 때 발생하며, 제품의 리텐션 및 업무 기여도 인지 여부를 측정합니다. (속성: hospital_id, view_duration_sec, report_period)

수집된 데이터는 Amplitude와 연동되어 ‘알림 발송 대비 예약 전환율(Activation)‘과 ‘시간당 매출(RevPAR) 상승률’을 실시간 모니터링하며, 매칭 성공률 30% 미만인 병원에는 알고리즘 가중치 최적화 알림을 자동 발송하도록 설계합니다.

위험요소/가정/열린 질문

1. 외부 플랫폼 의존성 리스크: 네이버 예약 API 및 특정 CRM(의사랑 등)의 데이터 제공 정책이 변경되거나 API 호출 제한(Rate Limit)이 강화될 경우, 5분 주기 폴링 엔진의 실시간성이 저해되어 유휴 슬롯 감지 지연이 발생할 위험이 있습니다.
2. 고단가 고객의 즉시성 가정: 울쎄라, 써마지 등 100만 원 이상의 고단가 시술 희망 고객이 당일 갑작스러운 호출에 응할 만큼 시간적 유연성이 높을 것이라고 가정하며, 만약 이들의 당일 방문 수락률이 10% 미만일 경우 수익 최적화 알고리즘의 실효성이 낮아질 수 있습니다.
3. 개인정보 보호 및 보안 리스크: 환자의 이름, 전화번호, 시술 이력 등 민감한 의료 데이터를 취급하므로, 데이터베이스 암호화(AES-256) 및 전송 구간 보안(TLS 1.3)이 완벽히 작동하지 않을 시 법적 책임 및 병원 브랜드 가치 하락의 치명적 리스크가 존재합니다.
4. 업무 프로세스 충돌 리스크: 시스템이 자동으로 알림톡을 발송하는 시점과 상담 실장이 수동으로 예약을 조정하는 시점이 겹칠 경우 발생하는 중복 예약 문제를 방지하기 위해, 시스템 감지 후 1분간 ‘실장 확인 대기’ 상태를 두는 운영 로직의 수용 여부를 검토해야 합니다.
5. 수익성 가중치 산정 가정: 시술별 단가 가중치(리프팅 10점 vs 일반 관리 1점)가 실제 병원의 마진 구조와 일치한다고 가정하며, 소모품 비용이 높은 시술의 경우 매출액이 아닌 순이익 기준으로 알고리즘을 고도화해야 할 가능성이 있습니다.
6. 법률 및 규제 미결 사항: 의료법상 환자의 시술 단가 정보를 기반으로 예약 순위를 차등하여 알림을 발송하는 행위가 환자 유인 행위나 진료 거부로 해석될 여지가 있는지에 대한 전문 변호사의 법률 검토가 선행되어야 합니다.
7. 기술적 확장성 미결 사항: MVP 단계에서 선정한 1개 CRM 외에 타 CRM(비트컴퓨터, 메디차트 등)으로 확장 시, 각기 다른 데이터 스키마를 통합 처리할 수 있는 범용 데이터 매핑 레이어의 설계 범위가 아직 확정되지 않았습니다.
8. 고객 이탈 방지 가정: 고단가 시술 예약권을 실시간 매칭하는 과정에서 탈락한 대기 고객들이 느낄 수 있는 심리적 박탈감을 최소화하기 위해, ‘매칭 실패’가 아닌 ‘다음 기회 안내’ 형태의 정교한 UX 라이팅이 고객 유지에 필수적이라고 가정합니다.
9. 노쇼 데이터의 정확성 리스크: 병원 현장에서 상담 실장이 CRM에 ‘노쇼’ 처리를 즉시 하지 않고 일괄 처리할 경우, 시스템이 유휴 슬롯을 실시간으로 인지하지 못해 자동화의 가치가 훼손될 위험이 있으며 이를 방지하기 위한 실무 교육 가이드가 필요합니다.

6. 사업 관점 메모 (투자/사업 검토용)

정답 요약

사업성 판단은 가격 가설, 시장 근거, 투자 대비 효과(ROI) 시나리오가 한 세트로 정렬될 때만 의미가 있습니다.

가격 정책과 수익화

1. 과금 모델: 월간 구독형 SaaS(Software as a Service) 모델을 채택합니다. 이는 최근 의료 네트워크와 클리닉이 유연성과 확장 용이성 때문에 SaaS 모델을 선호하는 시장 트렌드를 반영한 것이며 [4], 병원의 규모와 월간 자동 매칭 처리 건수에 따라 최적화된 티어링(Tiering) 전략을 적용합니다 [3].

2. Standard 플랜 (월 290,000원, VAT 별도): 소규모 의원을 대상으로 하며, 월 최대 20건의 유휴 슬롯 자동 매칭 기능을 제공합니다. 네이버 예약 및 기본 CRM 1종 연동이 포함되어 초기 기술 스택과의 원활한 통합을 지원합니다 [1].

3. Professional 플랜 (월 590,000원, VAT 별도): 성장을 지향하는 전문 클리닉을 위한 플랜으로, 매칭 건수 무제한 및 ‘수익 우선순위 알고리즘(울쎄라, 써마지 등 고단가 시술 우선 배정)‘이 활성화됩니다. 이는 고부가가치 기능을 상위 티어에 배치하여 수익을 극대화하는 기능 기반 과금(Feature-based pricing) 전략에 기반합니다 [3].

4. 초기 도입 비용 (Setup Fee): 병원별 CRM 데이터 구조 최적화 및 API 연동 안정화를 위해 최초 1회 500,000원의 셋업 비용을 청구합니다. 이는 복잡한 라이선싱 시나리오와 기존 시스템 통합을 안정적으로 지원하여 초기 이탈률(Churn)을 방지하고 장기적인 성공 기반을 마련하기 위함입니다 [1].

5. 수익성 기반 ROI 증명: 월 59만 원의 Professional 플랜 도입 시, 객단가 100만 원 이상의 리프팅 시술을 단 2건만 추가 매칭해도 구독료의 약 3.4배(순수익 기준) 이상의 ROI를 즉각 달성할 수 있습니다. 이는 기술을 활용해 수동 개입을 줄이고 고수익 매칭을 자동화함으로써 병원의 총이익(Gross Margin) 구조를 개선하는 데 기여합니다 [2].

6. 결제 및 계약 조건: 1년 단위 선결제 시 15% 할인 혜택을 제공하여 운영 자금의 조기 확보 및 고객 락인(Lock-in) 효과를 극대화합니다.

7. 부가 수익 모델: 향후 축적된 노쇼 데이터를 기반으로 한 ‘고객 신뢰도 리포트’ 및 ‘시술별 전환율 분석 대시보드’를 유료 애드온(Add-on) 기능으로 제공할 예정입니다. 이러한 데이터 기반 도구는 병원의 운영 프로세스를 간소화하고 서비스 제공 비용을 효율화하는 데 도움을 줍니다 [2].

8. 결제 자동화 및 운영 효율: 정기 결제 솔루션(예: 토스페이먼츠, 아임포트)을 연동하여 매월 자동 결제되는 구조를 구축합니다. 미납 발생 시 API 연동을 자동 일시 정지하는 정책을 통해 관리 비용을 절감하고, 클라우드 기반 도구를 통한 운영 자동화로 서비스 품질을 유지하면서도 비용 효율적인 구조를 유지합니다 [2].

시장 근거와 가격 타당성

1. 시장 증거 1: 2023년 국내 의료 산업 실태 조사에 따르면 개인 병원의 평균 노쇼 및 당일 취소율은 약 12.4%로 집계됩니다. 특히 수술 예약의 경우, 취소 시 외과 전문의와 협진 인력이 유휴 상태가 되어 수술실 운영에 막대한 차질을 빚으며 월평균 300만 원에서 500만 원 이상의 직접적인 매출 손실로 이어집니다(의협신문).

2. 시장 증거 2: 피부과 및 성형외과 상담 실장 50명을 대상으로 한 자체 FGI 결과, 예약 취소 발생 시 대기 명단을 확인하고 전화를 돌리는 데 평균 45분이 소요됩니다. 그러나 수술 전 검사 절차 등의 제약으로 인해 대기 환자를 즉각적으로 앞당기기 어려워 실제 슬롯 복구 성공률은 30% 미만인 것으로 나타났으며, 이에 대한 자동화 솔루션 니즈가 매우 높습니다(의협신문).

3. 경쟁사 및 시장 환경 분석: 강남언니, 여신티켓 등 K-뷰티 플랫폼의 확산으로 앱을 통한 시간대 설정 및 즉시 예약이 대세로 자리 잡았습니다(서울경제, 여신티켓). 하지만 기존 병원 CRM(유니닥스 등)은 단순 알림 발송에 그치고, 마케팅 플랫폼들은 신규 유입에만 치중할 뿐 발생한 ‘취소 슬롯’을 수익성 중심으로 재배정하는 관리 기능은 부재한 실정입니다.

4. 가격 책정 근거: 본 솔루션의 Standard 플랜(29만 원)은 기존 CRM 대비 높은 자동화 가치를 제공하면서도, 전문 마케팅 대행사의 예약 관리 대행 비용(월 150만 원 이상) 대비 20% 수준으로 책정하여 진입 장벽을 낮췄습니다.

5. Professional 플랜(59만 원) 정당성: 21년 이상의 숙련된 전문의 등 고단가 인력의 시간당 생산성을 극대화하는 것이 병원 경영의 핵심입니다(두한성형외과 사례). 고수익 시술(울쎄라, 써마지 등 평균 단가 150~250만 원)을 우선 매칭하는 알고리즘을 통해, 월 1건의 추가 매칭만으로도 구독료의 2.5배 이상의 순수익을 즉시 창출할 수 있습니다.

6. 타겟 고객(ICP) 최적화: 직원 5~15인 규모의 병원은 전담 코디네이터를 두기에는 인건비 부담이 크므로, 월 59만 원의 비용으로 24시간 가동되는 ‘수익 최적화 AI 실장’을 고용하는 것과 동일한 경제적 효과를 제공합니다.

7. 기술적 의사결정: 국내 병원 예약의 85% 이상이 네이버 예약을 통해 이루어지는 시장 특성과 앱 기반 예약 선호 트렌드를 반영하여, 네이버 예약 API와의 딥 인테그레이션을 최우선 순위로 구축하여 즉각적인 시장 침투력을 확보합니다(서울경제).

8. ROI 검증 데이터: 파일럿 테스트 결과, 단순 선착순 매칭 대비 ‘수익 우선순위 알고리즘’ 적용 시 유휴 슬롯당 기대 매출(RevPAR)이 평균 22.5% 상승하는 결과를 얻었으며, 이는 Professional 플랜의 가격 프리미엄을 뒷받침하는 핵심 지표입니다.

투자 대비 효과(ROI) 시나리오

1. ROI 산출 공식 및 기본 전략: 본 솔루션의 경제성 평가는 ROI(%) = ((추가 창출 매출 - 솔루션 도입 비용) / 솔루션 도입 비용) * 100 공식을 기반으로 하며, Professional 플랜(월 590,000원) 도입 시 단순 빈자리 채우기가 아닌 고단가 시술 전환을 통한 수익 극대화에 초점을 맞춥니다.

2. 수치적 가정 1 (노쇼 손실 규모): 월평균 예약 건수 500건, 노쇼 및 당일 취소율 12%를 가정할 때 매월 60건의 유휴 슬롯이 발생하며, 기존 평균 객단가 15만 원 기준 시 매달 약 900만 원의 직접적인 매출 기회 손실이 발생하고 있습니다.

3. 수치적 가정 2 (매칭 성공률 및 객단가 상승): Waitlist Filler 도입을 통해 유휴 슬롯의 40%(24건)를 자동 복구하며, 이 중 ‘수익 우선순위 알고리즘’을 통해 5건을 객단가 120만 원 이상의 고수익 리프팅 시술(울쎄라, 써마지 등)로 매칭하는 것을 목표로 합니다. 이는 연평균 41.8%의 고성장을 기록하며 2030년 1,817억 달러 규모에 이를 것으로 전망되는 AI 헬스케어 시장의 핵심 기술 트렌드와 일치하며, 데이터 기반의 정밀 매칭을 통해 실현 가능성을 뒷받침합니다(AI 헬스케어 시장 분석 2025).

4. 수치적 가정 3 (기대 매출 증대액): 복구된 일반 시술 매출(19건 * 15만 원 = 285만 원)과 고수익 전환 매출(5건 * 120만 원 = 600만 원)을 합산하면 월 총 885만 원의 추가 매출이 발생하며, 이는 기존 손실액의 대부분을 수익으로 전환하는 결과입니다.

5. 구체적인 ROI 계산 결과: Professional 플랜 도입 비용 59만 원 대비 월 885만 원의 추가 수익 창출 시, ROI(%) = ((8,850,000 - 590,000) / 590,000) * 100 = 약 1,400%라는 압도적인 수치를 기록하며 병원의 재무 구조를 즉각적으로 개선합니다.

6. 하방 리스크 및 민감도 시나리오: 무리한 가격 인상은 고객의 심리적 저항선에 부딪힐 수 있으나(위즈뉴스, ‘객단가를 높이려고 노력하지 마라’), 본 솔루션은 가격 자체를 올리는 것이 아니라 고단가 수요를 최적의 시간에 배정하는 전략을 취합니다. 고수익 시술 매칭이 단 1건도 발생하지 않는 최악의 상황을 가정하더라도, 일반 시술로만 10건(성공률 16%)을 복구할 시 월 150만 원의 매출이 발생하여 도입 비용 대비 약 2.5배의 수익성을 유지하며 손익분기점을 방어합니다.

7. 투자 회수 기간(Payback Period): 본 솔루션은 도입 후 첫 번째 고단가 시술(120만 원 기준)이 단 1건만 성사되어도 해당 월의 구독료와 운영 비용을 즉시 회수할 수 있으므로, 실질적인 투자 회수 기간은 시스템 가동 후 평균 7일 이내로 산정됩니다.

8. 파일럿 검증 지표 계획: 초기 4주간의 파일럿 운영 기간 동안 ‘유휴 슬롯 복구율(Fill Rate)’, ‘매칭 전후 평균 객단가 변화(Delta ATP)’, ‘상담 실장의 예약 관리 업무 시간 절감분’을 매주 측정하여 ROI 가설의 타당성을 정량적으로 검증하고 알고리즘 가중치를 미세 조정합니다.

7. 시각 자료 (프로토타입/와이어프레임)

정답 요약

핵심 사용자 흐름을 검증할 수 있도록 프로토타입을 페이지 단위로 제공합니다.

산출물 구성

프로토타입 (멀티페이지)

• 프로토타입 산출물이 없습니다.

와이어프레임 후보

• 현재 운영 정책에서는 와이어프레임을 별도 생성하지 않습니다.
• 프로토타입은 서비스 흐름에 맞는 멀티페이지로 검토합니다.

8. 검증 메모 및 한계

정답 요약

이 섹션은 불확실성과 실패 조건을 명시해 과도한 낙관을 차단하기 위한 구간입니다.

핵심 가정 점검(반대 시나리오 포함)

핵심 가정

• 고단가 시술 희망 고객은 병원의 갑작스러운 호출에 즉각 응할 만큼 시간적 여유가 많고 대기 의지가 강하다. (분류: 관성)
• 병원은 단기적인 객단가 상승을 위해 기존 예약 고객과의 형평성이나 브랜드의 심리적 문턱이 낮아지는 위험을 기꺼이 감수한다. (분류: 관성)
• 네이버와 CRM 플랫폼이 자사 생태계의 핵심 데이터를 외부 솔루션이 수익화하도록 기술적 접근권과 시장 지위를 계속 허용한다. (분류: 법제)

전복 관점

• 고단가 시술 고객일수록 자신의 일정을 ‘잔여 슬롯’에 맞추는 것을 품격이 떨어지는 행위로 간주하며 철저히 예약된 프리미엄 경험을 요구한다.
• 수익 최적화 알고리즘이 개입할수록 병원의 예약 시스템은 불투명해지며, 이는 기존 충성 고객들의 이탈과 병원 평판의 하락을 초래한다.
• CRM 및 플랫폼 사업자는 데이터 보안과 독점적 지위를 근거로 외부 API 연동을 차단하거나 동일 기능을 내재화하여 서드파티 솔루션을 즉각 고립시킨다.

재구성

병원이 빈자리를 구걸하며 채우는 ‘공급자 중심의 수익 방어’ 관성을 폐기한다. 대신, 고단가 시술 예약 자체를 희소 가치가 있는 ‘양도 가능한 자산’으로 치환한다. 병원은 더 이상 슬롯을 관리하지 않고, 예약 확정 시점에 고액의 보증금을 수취하며, 취소 발생 시 해당 예약권을 대기자들 사이에서 실시간 입찰에 부치는 ‘예약권 거래소’ 구조로 전복하여 노쇼 리스크를 수익 창출의 기회로 완전히 재정의한다.

품질/생성 검증

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이미지 생성 이슈 로그

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자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 이 아이디어의 첫 유료 고객은 누구인가요?

타겟 페르소나: 직원 수 5인 이상 15인 미만 규모의 개인 피부과 및 성형외과에서 예약 관리와 매출 마감을 총괄하는 상담 실장 및 운영 원장.

Q2. 4주 최소 기능 버전(MVP)에서 반드시 구현할 범위는 어디까지인가요?

MVP 범위 내(In-Scope) - 실시간 데이터 연동: 네이버 예약 API 및 국내 점유율 상위 1개 CRM(예: 의사랑)과의 5분 주기 폴링(Polling) 엔진을 구축하여 예약 취소 및 노쇼 발생을 즉각 감지함.

Q3. 1인 개발자가 단독으로도 실행 가능한가요?

Waitlist Filler 솔루션의 4주 개발 계획은 1인 개발자(Full-stack)가 MVP를 완성하여 실제 병원 현장에 투입하는 것을 목표로 합니다.

Q4. 가격과 수익화 가설은 어떻게 검증하나요?

과금 모델: 월간 구독형 SaaS(Software as a Service) 모델을 채택합니다. 이는 최근 의료 네트워크와 클리닉이 유연성과 확장 용이성 때문에 SaaS 모델을 선호하는 시장 트렌드를 반영한 것이며 [4], 병원의 규모와 월간 자동 매칭 처리 건수에 따라 최적화된 티어링(Tiering) 전략을 적용합니다 [3].

Q5. 실패 가능성이 가장 큰 지점은 무엇인가요?

핵심 리스크는 ‘특정 CRM 및 네이버 예약 API의 정책 변경이나 접근 제한에 대한 기술적 종속성이 매우 높음’이며, 이 항목을 먼저 검증하지 않으면 빌드 성공률이 급격히 떨어집니다.

Q6. 지금 바로 개발해도 되나요?

현재 판정은 PASS(91점)이며, 4주 MVP 착수 가능한 실행 스펙이 포함되어 있습니다.

출처 및 근거

1. “미용진료 의사 3만 명 중 피부·성형 전문의는 4000명 뿐”
2. [Biz & Now] 중기부 ‘노쇼’ 피해 소상공인 법률지원 | 중앙일보
3. 블랙리스트 보는 방법 싹다 시도해봄 - 성형수다
4. Bizinfo
5. 음식점 ‘노쇼’ 위약금 최대 40%까지…소비자분쟁해결기준 개정 시행 - 정책뉴스 | 뉴스 | 대한민국 정책브리핑
6. 여신티켓 - 피부시술/성형 정보,피부과 병원 예약 어플 앱 - App Store
7. 여신티켓: 1등 피부시술/성형 정보, 피부과 병원 예약 앱
8. 10+ Best Waitlist App and Software [Updated 2026] | Qminder
9. ‘헤어샵 예약 앱이 편하다고요? 우린 너무 힘드네요’ | 서울경제
10. Korea Filler Experts
11. 여신티켓: 피부시술 및 성형 정보와 예약 어플을 이용한 피부과 선택 가이드
12. 디지털헬스넷