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Experiment Plan — GlucoSnap (v2: demand-discovery 반영)

결론: 실험 설계 불필요 (Kill 권고 강화)

OpportunityScore 0.059 (v1: 0.069에서 하락)로 Kill 영역. demand-discovery에서 스크린샷 추출 수요가 0건으로 이중 확인되었으므로, 실험 투입의 학습 가치가 사실상 없습니다.

v1 대비 변경점

  • v1: "Kill 권고이나 만약 실험한다면" 참고용 실험 1개 제시
  • v2: 실험 자체를 권장하지 않음. demand-discovery가 수요 부재를 구조적으로 확인.

실험을 권장하지 않는 근거 (DD 보강)

  1. 수요 0건 이중 확인: market-validation에서 웹 검색으로 수요 미발견 → demand-discovery에서 4종 쿼리 x 5채널, 20회+ 체계적 검색으로 재확인. 수집 게이트(raw 120, HQ 40, WTP 15) 전부 미충족.

  2. 산업 트렌드 가속: FHIR CGM IG v1.0 (2025-09), Withings-Lingo 직접 API (2026 Q1). 데이터 포터빌리티가 표준/API로 정면 해결되는 속도가 빨라짐.

  3. Problem Cluster 분석: demand-discovery에서 4개 문제 클러스터 식별. 모두 CGM 제조사/HealthKit/FHIR가 해결 중. "스크린샷 추출"은 독립 클러스터조차 형성하지 못함.

  4. 기회비용 명확: GlucoseWorks OpportunityScore 0.406 vs GlucoSnap 0.059. 동일 리소스를 GlucoseWorks 실험(D7 리텐션, 캘리브레이션 정확도)에 투입하는 것이 7배 높은 기대 가치.

만약 그래도 실험한다면 (극히 비권장)

v1에서 제시한 랜딩 페이지 수요 테스트(0.5일 공수)는 여전히 가능하나, demand-discovery의 체계적 수요 탐색이 이미 동일한 검증을 수행한 것과 같습니다. 추가 학습 가치가 극히 제한적입니다.

권장 액션

  1. GlucoSnap 실험 일정 잡지 않음
  2. GlucoseWorks 실험 1-3에 집중
  3. 분기별 CGM 포터빌리티 환경 모니터링만 유지

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