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목 차
1. 사업 개요
2. 사업 필요성
3. 제품 / 서비스 소개
4. 자체역량 분석
5. 비즈니스 모델 & 추후 계획
6. 창업자 및 경영진 소개
7. 지원 동기
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Target and Land the Best-fitting Job You Will Love
빅데이터 (3 억명의 검증된 커리어 패스 프로파일 ) 기반의 적성분석기술을 통한 대학생 일자리 추천 서비스
01 사업 개요03
자체 개발한통계분석엔진 HUERI
학업 이력 , 경험 , 선호도 , 관심사 등 개인 프로파일 입력
개인의 정보를 집단의 정보와 비교 분석하는‘패턴 매칭’ 알고리즘
개인별 알맞은 직업과 회사 , 연관된 채용정보 추천
머신러닝
개인화 추천
전 세계 3 억명 이상의 검증된 커리어 패스 프로파일
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02 사업 필요성
결국 직무 불만족과 업무 생산성 감소를 초래하여 개인과 회사 모두에게 있어 시간과 기회의 불필요한 낭비
전 세계적인 학업 인플레이션과 취업 경쟁의 심화
취업을 준비하는 대학생들이 자신의 적성에 알맞은 일을 신중하게 찾기 보다는 지금 당장 취업할 수 있는 곳을 선택
50%↑전공을 한 번 이상 변경
73% 전공과 무관한 곳에 취업
61% 첫 번째 직장에 불만족
70% 첫 번째 직장을 2 년안에 퇴사
매년 졸업하는 미국 대학생은 약 400 만명 그 중에서
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기존 서비스들이 채워주지 못했던 소비자들의 니즈를보완해 줄 새로운 솔루션의 필요성 대두
Market Size : $1B적성검사
Market Size : $14B카운슬링
Market Size : $3B채용정보
문제 해결을 위한 진로 지도와 관련된 수많은 시도들 그러나
심리학 기반의 일관적이지 않은 적성 검사 도구들이반세기가 넘도록 기술적 진보와 혁신없이 여전히 사용 - MBTI(Myers-Briggs Type Indicator, 1940)
- Strong Interest Inventory(John Holland's psychology-based code, 1974)
카운슬러 1 명당 담당 학생수는 평균 600 여명으로 실질적이고 효과적인 카운슬링은 불가능할 뿐더러카운슬러의 주관적 해석과 경험에 따라 결과는 천차만별
잡 포스팅의 홍수 속에서 어떤 것이 자신에게 가장 알맞은 정보인지 판단하기 어려움- LinkedIn, Indeed, Vault
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03 제품 / 서비스 소개
새로운 방식의 14 개 문항 적성검사( 기존 적성검사 대비 문항수 1/5 , 소요 시간 1/10 수준 )
개인의 인구통계학적 관련 데이터 기존 검사들을 보면 나오는 결과 값
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Skill
InternshipEducation Knowledge
Interest
Basic Info
Style Value
문항을 통해 개인의 프로파일 및 선호도 데이터 수집
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수집한 개인의 데이터를 3 억명의 커리어 패스 프로파일 데이터와 패턴 매칭
자체 개발한 통계분석엔진 HUERI
LinkedIN 의 3 억명 공개 프로파일 데이터- 학업이력 , 회사경력 , 스킬 등
Onet 의 미국 커리어 관련 공공데이터- 표준 직업군 & 산업군 & 기술군 분류 등
온라인 채용 사이트의 채용 정보 데이터- LinkedIN, Indeed 등
활용데이터
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직업 추천
통계적으로 나에게 가장 적합한 순으로 추천
10
회사 추천
통계적으로 나에게 가장 적합한 순으로 추천
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연관된 채용정보 추천
내가 선택한 직업 or 회사 목록
직업 & 회사를 복합적으로 연관지어 추천 필요 아이템 , 교육 자료 , 기사 등 부가적 추천
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카운슬링처럼 각 세부별 정보와 인사이트 제공( 추천된 직업을 하기 위해 or 회사를 가기 위해서는 무엇을 해야하는지에 대한 )
성공 확률을 높이기 위한 요소들
이 다음 단계에 무엇을 했는지에 대한 정보
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04 자체역량 분석
Proprieitary Algorithm Proven 300M Professional Profiles Personalized Recommendations
심리학을 활용한 설문지 방식의 기존 적성 검사들과는 달리 통계학과 데이터 과학에 기반 , 이미 성공적인 직무 경력을 쌓고 있는
전 세계 3 억 명의 커리어 패스 데이터를 활용한 새로운 적성 분석 기술 보유
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개인의 프로파일을 3 억명 집단의 방대한 커리어 패스 데이터와 실시간으로 비교 분석하는 패턴 매칭 ( 클론 매칭 )
- 기존의 MBTI 와 같은 적성검사 도구들이 피검자를 64 개의 타입으로 구분하는 방식과 다르며 오히려 DNA 분석과 같이 철저하게 개인화된 분석이 가능
* 현재 ‘빅데이터 기반 직무 적성 검사 기술’에 대해서 미국에 특허 출원중(Application No. 14/498,859, Methods and Devices for Collection and Heuristic Analysis of Large-scale Biographical Information )
)( )(Pattern Matching
적응형 구조- 실제 사람들의 데이터에 기반하기 때문에
현장에서 실제로 사용되는 언어를 사용할 수 있고 새로운 직업들도 자동으로 반영
진화형 구조- 패턴 매칭에 활용되는 검증된 커리어 패스 데이터가 시간이 지남에 따라 갱신되고 양적으로도 증가하기에
분석 결과의 신뢰도가 높아짐
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온라인상에 공개된 사람들의 커리어 프로파일을 자동으로 수집하는 프로그램
- 인터넷 상에 공개된 사람들의 프로파일 정보 페이지 URL 을 수집하는 모듈- 수집된 URL 로 접근하여 커리어 프로파일 정보만을 구별하여 수집하는 모듈
- 커리어 프로파일과 같은 비정형 데이터를 정형화 데이터로 변환하는 모듈- 정형화 데이터를 기계 학습하여 데이터베이스화 하는 모듈
대량의 커리어 프로파일을 기계 학습하여 데이터베이스로 변환하는 프로그램
- 데이터베이스와 개인의 프로파일을 비교 분석하는 패턴 매칭 알고리즘- 알고리즘을 기반으로 실시간으로 개인화된 추천 결과를 보여주는 모듈
개인과 집단을 비교 분석하여 알맞은 커리어를 추천하는 알고리즘과 프로그램
현재 기술 개발 완료 단계로 올 8 월 정식 버젼 준비중( 구글로부터 서버 지원 유치 성공 )
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Product Competitors Our Competitive Advantage
+
한 플랫폼 안에서 적성검사 – 카운슬링 – 채용정보를 효과적으로 연결
적성검사 Tool
온라인 채용 정보
통합 서비스
MBTIDISC
Strength Finder
통계적으로 측정 가능한 과학적인 데이터 기반
각 개인별 최적의맞춤형 진로 가이드 가능
적성에 맞는 직업 뿐만 아니라회사 , 채용정보의 실시간 추천
LinkedInIndeedVault
PathSourcewoofound
AfterCollege
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미래 진로 선택에 있어 불필요한 시행착오를 사전에 차단
통계 데이터에 입각한 과학적인 의사결정 지원 기술
사회적으로 큰 문제가 되고 있는 청년 취업 문제 해결
구직자와 구인자의 미스매치 차단
1
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3
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빅데이터 분석 결과를 개인의 생활에 실질적으로 활용할 수 있는 국산 솔루션의 글로벌 상용화
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데이터를 활용하는 과학적인 의사결정 기술의 저변 확대- 개인 차원에서도 손쉽게 데이터에 입각한 의사결정 기술을 활용할 수 있게 됨으로써
과학적인 의사결정 기술 활용의 대중화가 예상됨
추후 기술적 파급효과까지 가능
진로 지도를 넘어 다른 분야에도 응용된 다양한 파생 기술 창출 - 부서 배치와 같은 기업의 인적 자원 관리 기술
- 개인의 미래 예측 및 과거 추론 기술- 개인화 마케팅 기술
+
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Free 일단 채널을 통해 무료로 사용자를 확보한 뒤 자연스럽게 유상거래로 유도(+ 프리미엄 서비스 유료 제공 & 광고 수수료 등도 가능 )
비즈니스 모델 요소 무상 거래 유상 거래
가격
제공가치
고객 관계
비용구조
05 비즈니스 모델 & 추후 계획
무료( 학교 개인별 이메일 주소로 접속 )
유료(특정 시점부터 검사 당 / 10$)
체험 제공을 통한 사용자의 리스크 감소 본래의 제공가치
무료를 통한 집객( 커리어 센터 이용으로 사용자 접점 마련 )
무상 서비스로 구축된 고객 관계
( 습관화로 이탈 방지 )
기본적으로 원가 0
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미국 상위 100 개 대학 3 개월 라이선스 무상 제공
(B2S2S 형태로 초기 사용자층 확보& 시장 진입 저항 최소화 )
각 대학교마다 홍보 담당 대학생 Ambassador 선정
( 구전 마케팅 담당 &대학교와 계약 성공시 수익 공유 )
검사 당 $10 로 대학교로부터 수익 모델 구축
(2017 년까지 500 개 대학교 판로 확대 )
기업용 프리미엄 채용 서비스로 고수익 창출
커리어 관련 대학생네트워크 서비스로 변신
(멘토 연결 , 교육 컨텐츠 제공 , 관련 기사 등 부가 서비스 개발 )
다른 분야와 기술 접목을 통한 파생 기술 창출
( 부서 배치와 같은 기업내 인적 자원 관리 기술 , 개인의 미래 예측 및
과거 추론 기술 등 )
Short-term Mid-term Long-term
현재 미국 Henry M. Gunn High School 에 시범 서비스 사용 중(Stanford GSB, UC Berkeley, Boston College 등 대학교 커리어센터와 파트너십 접촉 중 )
2015. 8. 런칭 – 3 개월 단위 업그레이드 – 2016. 50 만 고객 /30 억 매출 – 2017. M/S 16% 도달
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06 창업자 및 경영진 소개
Vision
한신환CEO & HR-Data Scienitst
삼성전자 , 인사 상담역 , 4 년삼성전자 , Data Engineer, 3 년 ,
Thomas Park CTO & Big-Data Platform Architect
링크드인 , Staff Engineer삼성전자 USA, Staff Engineer
Chris YunVP of Business
구글 , Operation SpecialistKOTRA-SV, Marketing Manager
Jay ParkUX/UI Architect
링크드인 , Senior Engineer
“ 향후 5 년 안에 미국의 모든 대학생이 자신에게 알맞은 직업을 찾게 하자 .”
실리콘밸리에서의 다년간의 현지 경험 + 빅데이터 분야 전문성( 미국 법인 : 미국 내 지적 재산권 확보 , 현지화 및 고도화 담당 / 한국 법인 : 사업 계획 및 핵심 기술 개발 담당 )
전정호Marketing
동국대학교 광고홍보학과
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Education Technology Startup
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