Proof — App Concept
한 줄 정의
매일 30초 습관 기록 + Apple Watch 자동 데이터 → "내 생활습관이 내 몸에 미치는 영향"을 증명해주는 앱.
Identity
- 이름: Proof
- 태그라인: Your body's proof.
- App Store 부제: See how your habits shape your health.
- 카테고리: Health & Fitness
- 포지셔닝: Bevel/Athlytic이 "오늘의 점수"를 보여준다면, Proof는 "왜 그 점수인지"를 증명한다.
Core Value Proposition
다른 앱: "오늘 수면 점수 72점입니다."
Proof: "어제 맥주 2잔 마신 뒤 수면 점수가 평균보다 22% 낮았습니다.
지난 12번 중 10번이 같은 패턴이었습니다."
타겟 사용자
Primary: "호기심 많은 건강 관심자"
- 30~50대, Apple Watch 보유
- 건강 데이터를 보지만 "그래서 뭘 어쩌라고?"를 느끼는 사람
- 바이오해커까지는 아니지만, 커피/술/운동이 내 몸에 어떤 영향을 주는지 궁금
- Bevel/Athlytic 같은 앱을 쓰거나 써본 적 있음
Secondary: "Quantified Self 커뮤니티"
- r/QuantifiedSelf, r/Biohackers
- N=1 실험에 익숙하지만 수동으로 스프레드시트 관리
- 자동화 도구를 갈망
핵심 기능 (3개 레이어)
Layer 1: 습관 로그 (무료 — 매일 30초)
하루 한 번, 어젯밤~오늘 아침 사이의 습관을 빠르게 기록.
입력 방식: 탭 기반 (타이핑 최소화)
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│ 어제 뭐 했나요? │
│ │
│ ☕ 커피 [0] [1] [2] [3+] │
│ 🍺 알코올 [0] [1] [2] [3+] │
│ 🏃 운동 [없음] [가벼운] [강한] │
│ 🧘 명상 [안함] [10분] [20분+] │
│ 💊 보충제 [안 먹음] [먹음] │
│ 🍽️ 저녁 시간 [7pm전] [7~9] [9pm후] │
│ │
│ [기록 완료 ✓] │
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Apple Watch 컴플리케이션: 워치 페이스에서 바로 기록 가능
자동 데이터 (HealthKit):
- 수면 점수, 수면 시간, 수면 단계
- HRV (심박변이도)
- 안정시 심박수
- 호흡률
- 손목 체온
- 혈중 산소
- 운동 데이터 (자동 감지)
Layer 2: 인사이트 카드 (무료 — 2주 후 시작)
데이터가 쌓이면 자동으로 패턴을 발견하여 카드 형태로 표시.
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│ 💡 발견 │
│ │
│ 알코올과 수면 점수 │
│ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ │
│ │
│ 🍺 마신 다음날: 평균 61점 │
│ 🚫 안 마신 다음날: 평균 78점 │
│ 차이: -22% │
│ 관찰 횟수: 12회 중 10회 일치 │
│ 신뢰도: ●●●○ 높음 │
│ │
│ [자세히 보기] [실험 만들기] │
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인사이트 유형:
- 상관관계 발견: "X를 하면 Y가 이렇게 변한다"
- 이상 감지: "오늘 HRV가 평소보다 30% 낮습니다. 어제 뭐가 달랐나요?"
- 트렌드: "지난 한 달간 수면 점수가 점진적으로 개선되고 있습니다"
- 비교: "운동한 날 vs 안 한 날의 수면 품질 차이"
신뢰도 표시: 항상 관찰 횟수와 일치율을 표시. "12회 중 10회"처럼 구체적으로.
Layer 3: 셀프 실험 (프리미엄 — N=1 Lab)
인사이트 카드에서 "실험 만들기"를 누르면 가설 기반 실험 시작.
┌─────────────────────────────┐
│ 🧪 새 실험 │
│ │
│ 가설: 카페인을 끊으면 │
│ 수면 점수가 올라간다 │
│ │
│ 변수: ☕ 카페인 섭취 │
│ 측정: 수면 점수, HRV │
│ 기간: 2주 (기준) + 2주 (실험) │
│ │
│ 실험 설계: │
│ Week 1-2: 평소대로 (기준선) │
│ Week 3-4: 카페인 제거 │
│ │
│ [실험 시작] │
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실험 진행 중 UX:
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│ 🧪 카페인 실험 — Day 8/28 │
│ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ │
│ ████████░░░░░░░░░░░░░░░░░ │
│ │
│ 현재 단계: 기준선 수집 │
│ 남은 기간: 6일 후 실험 시작 │
│ │
│ 지금까지: │
│ 평균 수면 점수: 71 │
│ 평균 HRV: 42ms │
│ │
│ 💡 Tip: 기준선이 안정적일수록 │
│ 실험 결과가 신뢰할 수 있어요 │
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실험 결과:
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│ 🧪 실험 완료! │
│ │
│ 카페인 제거 효과 │
│ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ │
│ │
│ 기준 실험 변화 │
│ 수면 71점 82점 +15% │
│ HRV 42ms 49ms +17% │
│ 심박 64bpm 60bpm -6% │
│ │
│ 📊 통계적 유의미성: 높음 │
│ (p < 0.05, Cohen's d = 0.8)│
│ │
│ 결론: 카페인이 당신의 수면에 │
│ 유의미한 영향을 줍니다. │
│ 수면 개선이 목표라면 카페인 │
│ 섭취를 줄이는 것을 권합니다. │
│ │
│ [결과 저장] [새 실험] [공유] │
└─────────────────────────────┘
가격 모델
| 티어 | 가격 | 포함 기능 |
|---|---|---|
| 무료 | $0 | 습관 3개 추적, 기본 인사이트 카드, 2주 데이터 |
| 프리미엄 | $4.99/mo | 무제한 습관, N=1 실험, AI 인사이트, 장기 트렌드 |
| 연간 | $34.99/yr | 프리미엄 동일 (30% 할인) |
무료 → 프리미엄 전환 트리거:
- 3개 습관 한도 도달 시 "더 많은 습관을 추적하시겠어요?"
- 인사이트 카드에서 "실험 만들기" 탭 → 프리미엄 안내
- 2주 데이터 한도 → "장기 트렌드를 보시겠어요?"
Bevel/Athlytic과의 관계
사용자의 하루:
아침 → Bevel/Athlytic에서 "오늘의 회복 점수" 확인
→ Proof에서 "어제 습관 기록" 30초
2주 후 → Proof가 "왜 점수가 높았는지/낮았는지" 인사이트 제공
→ "이걸 실험해볼까요?" → 셀프 실험 시작
경쟁이 아니라 보완. Bevel의 점수에 "이유"를 붙여주는 앱.
기술 스택 (예상)
- iOS: SwiftUI + HealthKit
- watchOS: WatchKit 컴플리케이션 + 간단 입력 UI
- AI: Claude Haiku / GPT-5 Nano (인사이트 생성, 실험 결과 해석)
- 통계: 온디바이스 상관 분석 (Swift), p-value/Cohen's d 계산
- 서버: 최소화 (온디바이스 처리 우선, AI API 호출만 서버 경유)
- 프라이버시: 건강 데이터는 기기에만 저장. AI 호출 시 익명화된 요약만 전송.
App Store 최적화 (ASO) 키워드
- Primary: health experiment, habit tracker apple watch, HRV correlation
- Secondary: sleep score improve, caffeine sleep effect, alcohol HRV impact
- Long-tail: "does coffee affect my sleep", "how alcohol affects heart rate variability"
FDA/규제 포지셔닝
- General Wellness 카테고리 유지 (FDA 2026.01 가이던스 준수)
- 값/범위/추세/기준선 표시 + 수면/활동/스트레스/회복 맥락화 = 허용
- "진단", "치료", "처방" 용어 절대 사용 금지
- "이 결과는 의학적 조언이 아닙니다. 건강 전문가와 상담하세요." 필수 표시
- 통계적 결과도 "관찰된 패턴"으로 표현, "확정적 인과관계"로 표현하지 않음