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운동 기록

운동기록운동 일지

The signal here is competition saturation, not search demand. You decide; we lay out the evidence.

Demand read

two models, independent (a read, not a measurement)

split verdict
Opus
Wanted헬스 인구가 세트·중량 기록용으로 기본 건강앱 대신 전용 앱을 적극 설치하고 리뷰 수만 건이 이를 뒷받침한다.
Codex
Not wanted운동 기록 수요는 크지만 이미 흔한 앱으로 충분해 기존 앱의 불만만으로 새 앱 설치를 기대하기 어렵다.

Two AI reads (Opus and Codex). A judgment, not measured demand. When they split, that is how uncertain it is.

01

How crowded is it

saturation from top-app review concentration

result apps
22
count alone does not show saturation
top-10 review sum
176,034
core saturation signal
#1 app reviews
13,293
dominant incumbent?
top-10 median
6,085
review spread
local-script apps
90%
localization
stale 1yr+
10%
high means a gap

A dominant app with 13,293 reviews owns this space. Avoid a head-on fight, find a narrow gap.

02

Who is already here

top competitor apps (by search relevance)

AppRatingReviews
플릭 - 운동일지, 운동기록, 운동일기, 운동루틴DLT Partners Inc.4.6913,293
셀핏 - 운동기록, 운동일지SANG HYUK NAM4.621,008
플랜핏 - 운동 루틴 추천과 헬스 홈트 다이어트 기록Planfit Inc.4.7328,140
번핏 -헬스 & 운동일지 운동기록 운동루틴 헬스루틴Bunnit inc.,4.817,003
인아웃 - 다이어트 코치 & 식단, 운동, 체중 기록Mynormal Company4.8555,371
짐워크 - 헬스 홈트 운동일지 운동기록 루틴 다이어트Gymwork Inc.4.693,211
데이스탬프 - 좋은 습관, 루틴 쉽게 만들기동현 hwang4.725,167
Apple FitnessApple Services Pte. Ltd.3.28710
03

What reviews complain about

from 90 competitor reviews

기록·계정 데이터 소실 (로그인 오류, 업데이트 시 기록 날아감)high
  • “업데이트하면 기록 다 날아갑니다”
  • “기존에 쌓아둔 데이터가 다 날아갔네요. 계정연동 해놨는데도 복구가 안되네요”
  • “재로그인후 루틴 자 날라감”
  • “4년 째 쓰고있는데 무한로딩 떠서 기록 다 날아갔는데”
Product opportunity

로컬 우선 저장 + 안정적인 계정 복구. 운동 기록 앱에서 데이터 신뢰성이 곧 제품이다. 오프라인 저장 후 동기화하는 구조를 기본으로 잡으면 차별화 포인트가 된다.

애플워치 연동 실패high
  • “2주째 워치 연동 안됨”
  • “삭제 후 재설치하고 별 짓을 다해도 애플워치 동기화도 안되고 운동목록도 안되네요”
  • “3.7.37 여전히 워치 연동 안됩니다”
  • “워치 연동이 문제라면 다른 어플로 갈아타야하나 심각하게 고민중”
Product opportunity

HealthKit 연동을 단순하고 견고하게. 폰-워치 간 동기화가 튀지 않는 것만으로도 이탈 유저를 흡수할 여지가 있다. 다만 iOS 업데이트마다 다른 앱들도 같이 터졌다는 언급이 있으니 유지보수 부담은 각오해야 한다.

결제·구독·환불 UX 불만medium
  • “구독 후 48내 취소... 취소 및 환불이 안되는데 처리 부탁합니다. 메일도 발송이 안되고”
  • “프로 결제를 했는데도 자꾸 안되길래 삭제하고 다시 설치하니 결제가 완전 리셋되었네요”
  • “앱스토어에는 평새 구독 옵션과 가격이 제시되어 있는데 막상 어플에는 월 구독, 연간구독 두 가지 옵션만 있네요”
Product opportunity

구매 복원(StoreKit restorePurchases) 안내를 앱 안에 명확히 두고, 환불 문의 경로를 보이게 하기. 결제 관련 1점 리뷰가 쉽게 붙는 영역이다.

고객지원 부재 (문의 채널 응답 없음)medium
  • “메일 3번씩 보내도 답도 없고.. 이렇게 운영할거면 인수하질말지”
  • “문의드려도 답도 없고. 너무하네요”
  • “어디로 문의해야하는지도 모르겠고”
Product opportunity

기능 개선 요청 (위젯, 기구 추가, 데이터 내보내기)medium
  • “홈화면에서 위젯으로도 확인할 수 있으면 더욱 좋을거 같아요”
  • “운동 데이터 다운 가능 한 것 처럼 모든 메모 다운로드도 가능해지면 좋겠습니다”
  • “기구 추가는 안 하시나요?”
  • “폴더별로 루틴을 정리해서 넣어놓을 수 있는 기능이 있으면 좋을 것 같습니다”
Product opportunity

위젯(WidgetKit), CSV·메모 포함 데이터 내보내기, 커스텀 운동·기구 등록. 팬층이 5점 리뷰로 달라고 직접 말하는 항목들이라 우선순위 잡기 쉽다.

04

Can a solo dev build it

difficulty and risk, broken down

ScopeOne monthServernot needed (on-device)
⚠ 워치 연동은 iOS 업데이트마다 고장 빈도가 높은 영역이라 유지보수 부담 큼⚠ 경쟁 강도 high, 플릭·플랜핏·인아웃이 리뷰 수만~수만 규모로 이미 자리잡음⚠ 무료 앱이 표준인 시장이라 수익화 문턱이 높음⚠ 리뷰 대부분이 특정 앱(플릭)의 오류라, 시장 전반 통찰로 일반화하면 안 됨

CoreData + CloudKit(또는 로컬 백업)로 데이터 신뢰성을 최우선으로 잡고, HealthKit 연동을 붙인 무료 기록 앱을 한 달 안에 MVP로 만들 수 있다. 서버 없이 시작 가능하고, 데이터 안 날아감을 직접 마케팅 문구로 쓸 수 있다.

05

If you build it

a one-page brief (a starting point, not the answer)

기록이 절대 안 날아가는 운동일지

Who for

3년 이상 꾸준히 기록을 쌓아온 헬스 인서클 사용자, 최근 대형 앱 오류로 이탈을 고민하는 사람

Problem

시장 1위급 앱들에서 로그인 오류와 업데이트 사고로 쌓은 기록이 사라지고, 문의해도 답이 없다. 기록 앱의 핵심 가치인 신뢰가 무너진 상태.

MVP features
  • ·과한 SNS 피드나 커뮤니티
  • ·AI 코칭·식단까지 한번에 붙이기
  • ·서버 의존 로그인 구조
Do not build
    Smallest version

    운동 추가, 세트 기록, 히스토리 열람, 로컬 백업만 있는 앱. 스토어에 '기록 안전'을 앞세워 출시.

    Monetization

    무료로 기록 기능 전부 제공, 워치 앱이나 통계 화면을 일회성 구매(라이프타임)로 푸는 방식. 구독이 표준인 시장에서 일회성 결제가 어필 포인트가 된다. 다만 매출 기대치는 낮게 잡아야 한다.

    App name / subtitle ideas
    운동일지 기록 안전 백업운동 기록 오류없는 운동일지헬스 루틴 기록 운동일기
    06

    Honest warning

    the biggest trap of this opportunity

    이 키워드 최대 함정: 리뷰 데이터가 플릭의 일시적 사태에 몰려 있어서, 경쟁 앱이 모두 불안정한 걸로 착각하고 진입하면 정상화된 시장과 맞닥뜨리게 된다.

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    Data: Apple iTunes Search API + public App Store reviews (App Store · Korea) · fetched 2026.08.13 · 90 review samples (recent first, max 500/app) · analysis pre-computed in a local batch (subscription LLM), no runtime calls