Franchise-Startup · 제품화 · Beta

이 자리에 창업해도 될까요?

1억을 걸기 전에 3년 생존확률부터. 브랜드 리스크 스코어와 상권 진단을 전국 폐업 기록 전수로 계산합니다.

0.68AUC

브랜드 폐점 백테스트

어디로 들어가시겠어요?

이 도메인의 콘솔 3개입니다. 모두 하나의 시뮬레이션 엔진 위에 섭니다. 필요한 곳으로 바로 들어가세요.

가게를 여는 예비 창업자라면

열기 전에 압니다. 이 자리 이 업종이 얼마를 벌고, 얼마나 버티는지, 감이 아니라 숫자로.

문제 01

엔진 02 · 예측 · 상태공간·유추

이 구·이 업종이 실제로 점포당 얼마를 버는지 서울 전역 실매출로 계산합니다. 어느 구가 유리한지 순서까지 줄 세워서.

문제 02

엔진 06 · 리스크 · 생존분석·EVT·VaR

생존율과 중위 존속연수는 기본. '하위 5%는 반년 안에 닫는다'는 최악의 꼬리 위험까지 숫자로 보여드립니다.

문제 03

엔진 01 · 측정 · MRP·사후층화

가맹점 평균매출과 폐점률로 본사를 검증합니다. 매장 사진만 번드르르한 브랜드를 미리 걸러냅니다.

문제 04

엔진 03 · 시나리오 · 몬테카를로·MCTS

경쟁 입점·임대료 인상이 겹치는 미래를 돌려, 어떤 자리·전략이 버티는지 골든패스로 짚어 드립니다.

실측 백테스트결과

0.64r우리 수요 예측 vs 실제 매출

감으로 찍은 게 아닙니다. 전국 53만 개 매장의 개업과 폐업을 전수로 봤고, census로 예측한 수요는 실제 매출과 이만큼 맞았습니다.

개월 0 → 36개월 · 중위 존속 ~3.1년 · 하위 5%는 반년 내 폐업.

상단 r=0.64는 수요 예측 대 실매출 상관(실측). 아래는 코호트 생존곡선 출력 형태(대표 예시).

온톨로지 · 상태공간 S0엔진이 이 도메인을 보는 방식

측정 축

A1 수요A2 동태A3 생존A4 경쟁A5 비용A6 계절

상태벡터 · 항등식

매출 = 수요( 배후 × 상업성 ) × 포착률

라벨 · 정답지

LOCALDATA 개업·폐업 전수

6축 상태벡터 + 전국 폐업 라벨이 S0. 백테스트는 코호트 시점 이전 데이터만 써서 라벨 누출을 막습니다.

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