레드오션이 된 맛집 서비스 시장, 차별화 할래말래

유닛코드 : PXE-104, 필수형

 

 

안녕하세요! 오늘은 다이닝코드에 기획 제안서를 작성하기 전, 논리적으로 탄탄한 구성의

제안서를 작성하기 위해 레이아웃을 정리해보려고 합니다. 

 

1️⃣ 현재 다이닝코드의 전략은 뭘까?

“많은 사람들의 리뷰와 평점을 최대한 ‘객관화’해서, 실패 확률이 낮은 맛집을 추천해주는 서비스”

현재 다이닝코드의 핵심 전략

• 리뷰 기반 신뢰
  • 블로그·광고성 콘텐츠보다
    → 실제 방문자 리뷰 중심
• 평균화 전략
  • 개인 취향보다
    → 다수의 평가, 평점 평균, 방문 데이터
• 실용성 중심 UX
  • “지금 여기서 실패하지 않을 곳”
  • 맛집 탐험보다는 안전한 선택

다이닝코드는 "취향을 탐색해주는 서비스"가 아니라, "실패를 방지하는 서비스"에 가깝습니다. 

 

 

2️⃣ 다이닝코드는 어떻게 성장했을까? (초기 유입 구조)

초기 성공 요인

1. 맛집 정보의 비대칭 해소
   • 광고 블로그 난무 → “여긴 진짜다”는 니즈
2. 리뷰 데이터 축적
   • 초반엔 소수의 헤비 유저 + 지역 단위 리뷰
3. 검색 기반 유입
   • “OO동 맛집”, “혼밥 가능한 식당”
     → 의도가 분명한 유저 유입

하지만 지금은?

• 경쟁자:
  • 네이버 지도, 카카오맵, 인스타, 틱톡, 구글맵
• 문제:
  • 정보는 넘치는데, 선택의 기준이 없음
  • 다 비슷비슷해 보임

 그래서 지금 다이닝코드는 ‘쓸 수는 있지만, 굳이 써야 할 이유’는 약해진 상태입니다.

 

3️⃣ 문제의 핵심 

 

맛집을 찾을 때 사람들은

여행지보다는 생활반경, 유명 맛집보다 나랑 맞는 곳, 평점보다는 누가 추천했는지를 궁금해합니다.

결론은, "나와 성질, 취향이 비슷한 사람이 추천한 맛집이 더 믿음이 간다" 입니다.

 

4️⃣ 제안하는 3가지 전략 = 다이닝코드의 재포지셔닝

🔹 전략 1. MBTI 기반 ‘취향 신뢰 시스템’

• 리뷰에 MBTI 태그를 선택적으로 노출
• “INFP인 내가 좋았던 곳”
• 같은 MBTI → 리뷰 우선 노출

를 통해, 

• 신뢰 필터
• MZ 바이럴 장치
• 나와 비슷한 사람의 선택이라는 명분

“평점 4.5보다
‘나랑 같은 INFP가 좋아한 곳’이 더 끌린다” 

와 같은 효과를 만들어낼 수 있습니다.

 

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🔹 전략 2. 카페 특화 카테고리 분리

카페 추천 기능은 단독 서비스로 존재하기보다는, 메인 서비스와 결합되어 사용자 유입을 촉진하는 역할을 합니다.

특히 SNS 상에서는 카페 콘텐츠가 공유되고 확산되기 쉬운 특성을 가지며, 이를 통해 자연스러운 신규 유입을 이끌어낼 수 있습니다.

 

그래서:

• 카페 전용 카테고리 분리
  • ☕ 카공하기 좋은 카페
  • 🍰 디저트 맛집
  • 📸 인스타 감성 카페
  • 🔌 콘센트 / 좌석 / 조용함 필터

👉 카페 = 음식보다 공간·목적 소비

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🔹 전략 3. 친구와 함께 쓰는 ‘공동 맛집 리스트’

• “성수동에서 친구 4명이 같이 저장한 리스트”
• 공유·수정 가능한 맛집 앨범
• 약속 전 탐색 → 대화 → 합의까지 한 번에

이를 통해

• 네트워크 효과
• 락인 구조
• “내 친구가 쓰는 앱 = 나도 쓰는 앱”

와 같은 효과를 이끌어낼 수 있습니다.

 

 

5️⃣ 제안 PPT 구조

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01. 왜 지금, 다이닝코드인가

• 맛집 서비스 시장은 이미 레드오션
• 하지만 ‘선택의 피로’는 더 커지고 있음
• 정보는 많은데, 결정 기준은 부족

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02. 현재 다이닝코드의 전략과 한계

• 객관적 리뷰와 평점 중심의 평균화 전략
• 실패 확률은 낮지만,
  취향을 설득하지는 못함
• “무난한 앱”으로 인식될 위험

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03. 사용자 행동의 변화

• 멀리 가기보다 근방 탐색
• 유명 맛집보다 나랑 맞는 곳
• 평점보다 누가 추천했는지

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04. 제안 ① MBTI 기반 취향 필터

• 리뷰에 성향을 입히다
• 같은 성향 → 높은 신뢰
• 놀이처럼 소비되는 리뷰 문화

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05. 제안 ② 카페 특화 탐색 구조

• 카페는 음식이 아니라 ‘목적’
• 카공·감성·디저트 중심의 재분류
• 카페 탐색 경험 자체의 개선

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06. 제안 ③ 친구와 함께 쓰는 맛집 리스트

• 개인 앱 → 관계형 서비스
• 함께 저장하고, 함께 고르는 경험
• “이 앱은 혼자 쓰는 앱이 아니다”

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07. 기대 효과

• 사용자 유입
  • MBTI·공유 기반 SNS 바이럴
• 리텐션 강화
  • 친구·리스트·취향 데이터로 락인
• 브랜드 재포지셔닝
  • ‘맛집 정보 앱’ →
    ‘취향 기반 맛집 커뮤니티’

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08. 결론 – 레드오션에서의 Aura Farming

• 기능 경쟁이 아닌 정체성 경쟁
• 다이닝코드만의 색깔 만들기
• “나랑 맞는 사람들의 맛집 지도”