체인은 입지·유동인구·매출·재고를 데이터로 압니다. 독립 카페는 대부분 감으로 결정합니다. 이 정보 비대칭이 독립 카페가 문을 닫는 가장 큰 이유 중 하나입니다.
Chains know location, footfall, sales and stock from data. Independent cafés mostly decide on gut feel. That asymmetry is one of the biggest reasons they close.
Observe, simulate and measure what really happens in store · without ever filming anyone. One login, one hub. Cheap on-site hardware, processing in the cloud, privacy by design.
하나의 로그인, 하나의 허브. 저렴한 현장 장비, 클라우드 처리, 설계로 보호되는 개인정보. 내일, 당신의 카페에 대해 체인이 자기 매장에 대해 아는 것을 알게 됩니다.
어디에 열까. 공공데이터로 인구·유동·매출·경쟁을 분석해 최적 입지를 점수로 제시.
Where to open: the best location, scored on Korean public data.
열기 전에. 매장 구성과 인력 배치를 바꿔가며 매출·대기열을 시뮬레이션.
Before you invest: revenue and queues, simulated.
매장에서. 몇 명이, 언제, 어디에 머무는지. 영상은 매장 밖으로 나가지 않고 분 단위 집계만 (PIPA 준수 설계).
In store: how many, when, where. Video never leaves the shop; only per-minute aggregates.
카운터에서. 체크리스트·재고·근무·알림. 매일의 운영 일지.
At the counter: checklists, stock, planning and alerts. The daily logbook.
메뉴별. 음료·디저트의 칼로리·영양소·알레르겐을 항목별로 자동 집계.
Per item: calories, nutrition and allergens for drinks and food.
곧. 장비 자동화 · 가상 트윈으로 규칙을 검증하고, 항상 사람이 승인한 위임 안에서만.
Soon: machine automation · rules validated on virtual twins, only ever under an approved human mandate.
Estimates are labelled as estimates; empty days are never invented; demographics are off by default.
추정치는 추정치로 표시하고, 없는 날은 지어내지 않으며, 인구통계는 기본적으로 꺼져 있습니다.
Built on Korean open data · population, footfall, sales, retail. Evidence, not guesswork.
한국 공공데이터(인구·생활인구·매출·상가)로 시작합니다. 감이 아니라 근거.
Vision runs on the café's own device; only per-minute aggregates are sent. PIPA and GDPR built into the design.
비전은 매장 자체 장비에서 실행되고, 분 단위 집계만 전송됩니다. 개인정보보호법·GDPR을 설계 수준에서 준수.
Automation assists; the operator decides. Every action is permission-gated, every suggestion explainable.
자동화는 보조하고, 결정은 사람이 합니다. 모든 동작은 권한으로 통제되고, 모든 제안은 설명 가능.