비즈니스 모델의 핵심 정의

빌드업은 공급자에게 안정적인 비즈니스 기반을 제공합니다. 1사 1원칙 구조를 통해 공급자는 특정 카테고리에서 경쟁 없이 자신만의 시장을 구축할 수 있으며, 단순한 가격 경쟁이 아닌 가치와 스토리로 고객에게 어필할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. 공급자의 역할은 D2C(Direct-to-Consumer) 방식을 통해 유통 과정을 단순화하고, 공급자가 본래의 가치를 소비자에게 직접 전달할 수 있도록 설계되었습니다. 이로 인해 공급자는 고객과 신뢰를 기반으로 한 관계를 형성하고, 자신의 브랜드를 강화하며 장기적으로 성장할 수 있습니다.

또한, 빌드업은 AI와 데이터 분석을 활용해 고객의 니즈를 실시간으로 공급자에게 전달하며, 상품을 지속적으로 고도화할 수 있는 기회를 제공합니다. 공급자는 단순히 상품을 판매하는 것을 넘어, 고객과 함께 성장하는 선순환 구조를 통해 시장 내 차별성과 안정성을 동시에 확보하게 됩니다. 결국, 빌드업에서 공급자는 단순한 판매자가 아닌, 시장과 고객을 함께 만들어가는 핵심 주체로 자리 잡게 됩니다.

이렇게 되면 내 비즈니스 가치와 보상은 단순히 내 상품, 내 마케팅 노력에 의존하지 않게 됩니다. 링크스테이션 상의 다수 제품($n$개)과 그들의 활발한 거래량 (pi⋅qip_i \cdot q_ipi⋅qi) 을 통해 발생하는 거대한 매출 합 (∑i=1n(pi⋅qi)\sum_{i=1}^{n}(p_i \cdot q_i)∑i=1n(pi⋅qi)) 에서 내가 일정 비율 $s$를 가져가는 구조로 전환됩니다. 이로써 내 수익 모델은 ‘단선적’에서 ‘병렬적’으로 확장됩니다.

• $n=100$
• 모든 상품 평균 가격 pi=Pp_i = Ppi=P (예: 20,000원)
• 모든 상품 하루 판매량 qi=Qq_i = Qqi=Q (예: 10개)
• $s=0.021$ (2.1%)

이 경우 모든 상품이 동일 조건이라면,

빌드업 생태계에서는 공급자가 기존보다 훨씬 효율적인 환경에서 비즈니스를 운영할 수 있습니다. 먼저, 자동화된 거래관리 시스템(e.TMS)와 스마트 소싱·정산 기능을 통해 관리, 발주, 정산, 세무 등 행정 업무를 최소화합니다. 이로 인해 전통적인 비즈니스에서 판매량이 늘어날수록 증가하던 인건비나 운영 비용이 사실상 고정되거나 미미한 수준으로 유지될 수 있습니다. 즉, 더 많은 상품을 판매하더라도 추가적인 관리 비용이 거의 들지 않는 구조를 갖출 수 있습니다.

두 번째로, 빌드업의 핵심인 ‘링크스테이션’은 개인과 개인, 공급자와 소비자를 유기적으로 연결하여 링크스테이션 전체를 성장시키는 강력한 촉매 역할을 합니다. 일반적인 판매 성장에서는 내 상품을 직접 홍보하고, 개별 고객을 유치하며, 한정된 시장 범위 내에서만 성장할 수 있습니다. 그러나 링크스테이션 기반의 성장 모델에서는 새로운 파트너와 고객이 지속적으로 연결되고, 그로 인해 전체 링크스테이션 판매 기회가 기하급수적으로 확대될 수 있습니다.

이러한 구조적 특성 덕분에 비용은 낮고 일정하게 유지되면서, 성장 곡선은 기존보다 훨씬 가파르게 상승하는 ‘드라마틱한 성장’을 실현할 수 있습니다. 다시 말해, 빌드업 생태계에서 공급자는 비용 부담 없이 링크스테이션 효과를 극대화해, 기존 비즈니스 모델로는 상상하기 어려운 수준의 성장 임계점에 도달할 수 있게 됩니다.

일반적인 비즈니스 모델(전통적 시나리오)

• 판매량: $Q$ (판매된 상품의 총 수량)
• 상품 단가: $p$, 원가: $w$
• 고정비용: CfixedC_{fixed}Cfixed
• 변동비용: 판매량 증가에 따라 인건비, 관리비 등이 비례적으로 증가한다고 가정할 때, 단위당 변동비용을 $c$라 하면, 총비용은 다음과 같이 표현될 수 있습니다.

이 경우, $Q$가 커질수록 비용 또한 일정 비율로 증가하므로, 판매량이 크게 늘어나더라도 이익 증가 폭이 제한적입니다.

빌드업 생태계(링크스테이션 기반 시나리오)

빌드업 생태계에서는 자동화와 스마트 기능을 통해 변동비용 $c$를 거의 0에 가깝게 만들 수 있다고 가정합니다. 즉, 판매량이 늘어나도 추가적인 관리비용이 거의 발생하지 않습니다. 또한, 링크스테이션 효과에 의해 판매량 $Q$가 단순히 선형적으로 증가하는 것이 아니라, 파트너 초대 및 링크스테이션 확장을 통해 기하급수적(혹은 초선형적) 성장으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 판매량이 링크스테이션 효과에 따라 $Q$가 아닌 QαQ^\alphaQα ($\alpha >1$) 형태로 증가한다고 가정해 봅시다.

• 링크스테이션 효과로 인한 성장 모델 (필라멘트 구조):

여기서 $a$는 성장 스케일 계수, $\alpha$는 링크스테이션 효과로 인한 성장 지수입니다. 비용은 고정비용만 있다고 가정할 수 있습니다(자동화된 시스템 덕에 변동비용 거의 없음):

따라서 이익은 다음과 같이 단순화됩니다.

$\alpha >1$인 경우, $Q$가 커질수록 QαQ^\alphaQα는 선형보다 빠르게 증가합니다. 이로 인해 이익 $P(Q)$는 전통적인 모델보다 훨씬 빠르게 커질 수 있습니다.

더구나 비용 $C(Q)$가 거의 일정하므로, 판매 증가에 따른 비용 부담 없이 매출 확대에 따른 이익이 급격히 상승하는 ‘드라마틱한 성장’을 실현할 수 있습니다.

결론

• 전통적 모델: 이익은 (p−w−c)Q−Cfixed(p - w - c)Q - C_{fixed}(p−w−c)Q−Cfixed 형태로 선형 증가하며, 비용도 판매량에 비례해 증가.

• 빌드업 모델: 비용은 거의 고정(CfixedC_{fixed}Cfixed)이고, 매출은 QαQ^\alphaQα($\alpha >1$)로 증가하는 형태. 링크스테이션 효과로 인해 $\alpha$가 1보다 크면 매출이 기하급수적으로 증가해, 비용 증가 없이 드라마틱한 성장 가능.

빌드업 생태계가 왜 비용은 낮게 고정하면서도 성장률을 비약적으로 높일 수 있는지를 직관적으로 보여줍니다.

파트너 플랜

파트너는 빌드업 생태계에서 공급자, 판매자, 소비자의 경계 없이 자유로운 역할 전환이 가능한 구조를 활용하여, 자신의 경제적 가치를 극대화할 수 있습니다. 이 플랜은 크게 세 가지 측면에서 논리적으로 전개할 수 있습니다.

• 합리적인 소비 기회 확보
  파트너는 D2C(Direct-to-Consumer) 모델을 통해 공급자로부터 거의 원가 수준에 가까운 가격으로 상품을 공급받을 수 있습니다. 이는 일반적인 소비자 구매보다 훨씬 경쟁력 있는 조건으로 상품을 확보하는 것을 의미합니다. 다시 말해, 파트너는 동일한 상품을 더 낮은 가격에 구입함으로써 매입비용을 절감하고, 동시에 우수한 품질의 상품을 안정적으로 공급받을 수 있습니다.

• 적극적인 판매 활동을 통한 수익 창출
  파트너는 자신만의 거래관리시스템을 구축한 것과 같기 때문에, 소비자에게 직접 상품을 판매하여 마진을 확보할 수 있습니다. 판매가격과 공급가격, 그리고 판매액 기준으로 책정되는 수수료의 구조를 파악함으로써, 파트너는 최적의 가격 전략을 세울 수 있습니다. 예를 들어, 공급가격이 1만 원이고, 판매가격을 1만 5천 원으로 설정할 경우, 10% 수수료를 제하고 남는 금액이 파트너의 순이익이 됩니다. 이때 수수료는 판매금액을 기준으로 부과되므로, 유통단계가 복잡해지더라도 상품가격 상승 없이 인프라를 확장하여 수익을 극대화할 수 있습니다.

• 인프라 확장과 병렬적 수익 모델 활용
  파트너는 단순히 직접 판매에 그치지 않고, 링크 초대를 통해 새로운 파트너를 유치할 수 있습니다. 이는 링크스테이션의 규모가 확장될수록 파트너가 수익을 거둘 수 있는 기회가 기하급수적으로 늘어난다는 뜻입니다. 기존 유통 구조에서는 단계가 늘어날수록 가격이 상승하지만, 빌드업 생태계는 병렬적 보상 모델을 도입하여 이 문제를 극복합니다. 참여자가 늘어날수록 증가하는 매출액 일부를 파트너에게 보상하는 구조이므로, 파트너는 시간과 노력을 투자해 링크스테이션을 확대함으로써 장기적이고 안정적인 수익을 확보할 수 있습니다.

종합적 의미와 가치
결국, 파트너 플랜은 낮은 가격으로 구매하는 소비자 혜택, 직접 판매를 통한 이윤 확보, 링크 초대를 통한 링크스테이션 수익 창출이라는 세 가지 축을 중심으로 전개됩니다. 이를 통해 파트너는 단순한 구매자나 대리점 역할을 넘어, 온·오프라인을 아우르는 진화된 경제 활동을 펼칠 수 있습니다. 특히, 오프라인 비즈니스를 영위하는 파트너라면 빌드업을 통해 온라인 판매를 손쉽게 병행할 수 있어, 기존 프랜차이즈나 가맹점 운영 모델보다 훨씬 유연하고 확장성 있는 비즈니스 생태계를 구축할 수 있습니다.

이로써 파트너는 빌드업 생태계 안에서 자신의 역할을 유연하게 변화시키며, 소비·판매·유통 링크스테이션 관리 등 다양한 경제적 활동을 통해 실질적인 이익과 가치를 창출할 수 있는 전략적 기회를 얻게 됩니다.

• 소비 측면의 이점
  전통적인 이커머스 플랫폼(스마트스토어, 쿠팡)은 소비자가 상품을 구매할 때, 중간 유통 단계를 거치는 만큼 가격 경쟁력이 일정 부분 제한됩니다. 또한, 소비자 입장에서 특정 업체나 플랫폼에 종속되어 다양한 혜택을 받지 못하거나, 할인이나 로열티 프로그램이 특정 조건에서만 유효한 경우가 많습니다 반면, 빌드업 모델은 D2C(Direct-to-Consumer) 구조를 통해 공급자와 소비자를 직접 연결하고, AI·빅데이터를 통해 상품을 지속적으로 개선합니다. 이로 인해 소비자는 합리적인 가격, 안정적인 품질, 꾸준한 상품 업데이트로 만족도가 높아지며, 기존 플랫폼보다 개인화된 쇼핑 경험을 누릴 수 있습니다. 나아가 구매자(소비자)도 원할 때 파트너가 되어 원가 수준 구매 혜택을 얻거나, 링크 확장을 통한 수익 창출이 가능해지는 등 단순 ‘소비자’ 역할을 넘어 다양한 경제적 활동 참여가 가능합니다.

• 공급 측면의 이점
  기존 플랫폼은 판매자에게 수수료나 광고비 부담을 강제하고, 과도한 경쟁 상황에서 단순 가격경쟁에 내몰리는 경우가 많습니다. 또한 판매자가 자신만의 몰을 구축하는 데 한계가 있고, 플랫폼 정책 변화나 수수료 인상 등에 대한 대응이 어렵습니다. 빌드업 모델에서는 공급자가 원가 수준의 공급가격을 안정적으로 설정하고, 파트너 (판매자, 소비자) 에게 직·간접적으로 상품을 전달하는 생태계를 형성합니다. 이때 유통단계가 늘어나더라도 가격이 비정상적으로 상승하지 않는 ‘병렬적 수익 모델’을 통해, 공급자는 안정적으로 수익을 확보하고 브랜드를 강화할 수 있습니다. 또한 별도의 광고비나 복잡한 정산 과정 없이도 링크스테이션을 통한 링크스테이션 확장에 따라 자연스럽게 판매 기회가 늘어나므로, 공급자 입장에서는 운영 관리 비용과 복잡도가 현저히 낮아집니다.

Web 3.0 시대의 링크스테이션과 ‘1인 1몰’ 생태계 구축 이유

Web 3.0은 초연결성, 개인화가 핵심 키워드입니다. 기존 플랫폼 중심의 이커머스는 중앙화된 거대 플랫폼에 종속된 구조를 띄며, 개인이 자신의 비즈니스 생태계를 자유롭게 구축하고 운영하는 데 제약이 있습니다. 그러나 링크스테이션 기반의 빌드업 모델은 개인이 스스로 하나의 독립적인 몰(거래관리 시스템)을 보유하고, 링크스테이션 참여를 통해 가치를 극대화하는 ‘1인 1몰’ 생태계를 지향합니다.

여기서 ‘1인 1몰’이 의미하는 바는 다음과 같습니다.

• 개인 주도 경제 활동: 누구나 자신의 몰(거래관리 시스템)을 기반으로, 필요할 때 공급자가 되고, 필요할 때 소비자가 되며, 필요할 때 판매자로 전환할 수 있는 자유를 갖습니다.

• 링크스테이션 확장을 통한 병렬 수익 확보: 탈중앙화된 링크스테이션은 단일 거대 플랫폼 없이도 여러 개인 몰이 상호작용하며, AI와 빅데이터를 통해 맞춤형 상품 공급, 가격 조정, 전략적 수익 분배가 가능해집니다. 이로써 링크스테이션에 참여한 각 개인은 자신의 경제활동 범위를 확장해 나갈수록 더 큰 수익과 가치를 공유받게 됩니다.

• 3.0 시대의 소비·판매·공급 방식: Web 3.0은 단순한 온라인 몰을 넘어, 디지털 자산 등과도 연계가 가능한 환경을 제공합니다. 따라서 1인 1몰은 단순히 물리적 상품 거래가 아닌, 디지털 생태계 전반에서 다양한 형태의 가치(콘텐츠, 서비스, 상품)를 거래·교환하는 기능을 수행하게 됩니다. 이는 기존 이커머스의 중앙 통제·수수료 모델과 달리, 탈중앙화된 가치 교환을 가능케 합니다.

• 그룹장: 그룹 운영, 상품 승인, 전반적 관리에 따른 보상
• 링크초대: 파트너가 다른 파트너를 초대하여 판매망을 확장한 공로에 대한 보상 
• 공급사 추천: 새로운 공급사를 생태계에 참여시키는 공로에 대한 보상
• 연동수수료(빌드업 연동): 빌드업 시스템 유지, 시스템 운영, 광고 지원 등 운영비용 충당 목적
• PG 수수료 (토스페이먼츠): 온라인 결제 처리 과정에서 발생하는 금융수수료 및 지급정산 비용
• 그룹추천: A그룹이 B그룹을 추천했을 때 발생하는 추가 보상

D2C e.TMS로서의 빌드업 차별점 강화

• 불합리한 유통 구조 개선: 중간 단계를 줄이고 직거래(D2C)로 비용을 절감하며, 가격 경쟁력과 품질 안정성을 확보합니다.

• 전통적 플랫폼 기업 문제 해결: 높은 수수료나 플랫폼 종속성 없이 독립적 브랜드 운영 가능.

• 투명한 수수료 정책: 위와 같은 세분화된 수수료 구조로 링크스테이션 확장과 참여자 활동에 따른 보상을 명확히 하여, 모두가 이익을 공유하는 선순환 구조를 만듭니다.

• 판매 단가, 공급가, 수수료율 변화에 따른 이익 시뮬레이션:
  특정 상품의 판매가, 공급가, 그리고 위에서 정의한 수수료 구조(그룹장, 링크초대, 공급사 추천 등)를 변수로 두고, 판매량(Q) 변화에 따른 각 참여자(공급자, 그룹장, 파트너) 이익 변화를 예측할 수 있습니다.

• 링크스테이션 확장(파트너 초대, 공급사 추천) 시나리오 분석:
  파트너가 링크초대를 적극적으로 수행할 때 전체 매출 합(∑ p_i q_i)이 어떻게 증가하는지, 그에 따른 각 수수료 보상 구조(링크초대 2.1%, 공급사 추천 1.2%)가 참여자에게 어떤 장기 이익을 주는지 분석할 수 있습니다.

• PG 수수료 및 연동 수수료를 통한 운영 비용 관리 시뮬레이션:
  PG 수수료(3.4%)나 연동수수료(2.34%)를 고정값으로 두고, 플랫폼(빌드업) 차원에서의 총 비용 대비 수익성, 플랫폼 지속 가능성, 광고 지원 효과 등을 평가할 수 있습니다.

• 그룹추천 수수료 도입 시 확장 시나리오:
  현재 미정인 그룹추천 1% 수수료를 도입했을 때, 하나의 그룹이 다른 그룹의 참여를 이끌어내는 인센티브 효과를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 그룹 간 협력이나 링크스테이션 간 융합 전략을 수리적으로 검토할 수 있습니다.

Examining D2C advantage

The model assumption involves analyzing a 6-month scenario, introducing 10 new products each week at 15% below market price, estimating a 1.15 D2C price advantage. Evaluating fee effects: I’m mapping out the fee policy, assuming a neutral S=1, or possibly 1.2 if it strongly boosts expansion. Partner growth is tied to each new product introduction.

Sifting through network dynamics: Partners expanding rapidly by 10fold, initially inviting 3 new partners each per product introduction, is intriguing but may need adjustment for more realistic growth.Taking a closer look: I’m unpicking the network growth by examining the timeframe of 24 weeks and factoring in the weekly addition of 10 new products from unique supply partners. Assessing partner growth: I’m thinking through weekly partner expansion, starting with 10 and introducing 10 new products. Each partner invites 3 more, leading to surprising exponential growth. Taking a closer look: Assuming exponential growth with weekly 10 products and 3 new partners per partner is yielding vast, unmanageable figures, highlighting the need for adjustment. Pulling together: Opting for each partner to invite 3 new partners weekly, with 10 new products introduced, balances exponential growth with a more manageable pace. Tracing the pattern: Interestingly, each week, the partner count quadruples, with 10 new products introduced and 3 new partners per existing partner. Focusing on partner growth: Each week, every partner invites 3 new partners, while 10 new products are introduced. This method simplifies the growth pattern, maintaining consistency. Pinpointing stable growth: I’m leaning on Interpretation A, where each partner invites 3 new partners weekly. This approach keeps the growth model more practical and manageable. Reassessment of growth: The exponential growth is unattainable, so a scaling down to 3 new partners per month per partner is more practical, avoiding impractical figures. Adopting a new strategy: Implementing a more conservative model, each partner invites 3 new partners weekly, with 10 new products introduced, resulting in a steady but manageable growth.

Balancing progress and caution: I’m deciding to track weekly advances with 10 new product arrivals and 3 partner invites per partner. This helps keep the growth rate steady and manageable. Revamping the strategy: I’m simplifying the approach by having each partner invite only 3 new partners weekly. This fosters growth while keeping the figures more practical and manageable. Laying out options: I'm simplifying the scenario by having each partner invite 3 new partners monthly, while 10 new products are introduced weekly, ensuring steady and manageable growth.

Surveying projections: After 6 months, there should be about 40,960 partners with 240 new products from distinct supply partners, assuming each partner sells 1 unit of each product. Piecing together the numbers: I'm projecting 40,960 partners with 240 products, each partner selling on average 3 new partners monthly, tracking steady and manageable growth over 6 months.

Demonstrating exponential growth

OK, let me see: the exponential party here shows exponential increases in partners, products, and sales, which leads to a massive success scenario compared to traditional linear growth models.

1. 입력변수 (Inputs)

   • $D$: D2C 가격 인자 (D2C Price Advantage)

     • 예: 일반 판매가격 대비 D2C 상품의 할인율이나 원가 대비 비율
     • $D>1$ 일수록 기존 대비 가격경쟁력이 높아 네트워크 확장에 유리

   • $T$: 트렌드/키워드 인기도 (Trend Factor)

     • 웹 검색량, SNS 언급량, 키워드 검색 트래픽 등을 통해 가중
     • $0<T\le 1$, 1에 가까울수록 해당 상품/키워드가 시장에서 인기

   • N0N_0N0: 초기 파트너(공급자·판매자) 수량

     • 링크초대 전 초기 네트워크 규모

   • $L$: 링크초대 효율성 (Link Expansion Efficiency)

     • 평균적으로 한 파트너가 추가로 유치하는 파트너/소비자 수
     • 네트워크 확장 지표, $L>0$

   • $S$: 수수료 정책 가중치 (수수료 구조에 따른 유인 정도)

     • 수수료 정책(예: 그룹장 보상, 링크초대 보상, 공급사 추천 보상)이 파트너 행동을 얼마나 촉진하는지 반영
     • $S>0$, 클수록 파트너 참여 및 초대 활동 강화

2. 산출변수 (Output)

   • $R$: 성공 지표(비즈니스 성공도)
     여기서 "성공"을 네트워크 규모 기반 매출 성장률 혹은 이익 증가율로 정의할 수 있음.
   • 비교대상: 일반적인 비즈니스 모델(전통적 구조) 대비 빌드업 모델의 성공 배율

3. 기본 아이디어

   • 전통적 모델에서는 성공도가 대략 Pold=(p−w−c)Q−CfixedP_{old} = (p - w - c)Q - C_{fixed}Pold=(p−w−c)Q−Cfixed 형태로 선형 증가. 여기서 수익은 판매량(Q)에만 크게 의존.
   • 빌드업 모델에서는 병렬적 보상 구조와 링크초대 덕분에 네트워크 효과를 통한 기하급수적 성장 가능.
   • D2C 상품 도입 시, 가격경쟁력( D )이 상승하면 파트너나 소비자 유입 증가율이 상승하고, 트렌드( T )가 높으면 해당 상품 판매가 전체 네트워크를 견인.
   • 수수료 정책( S )은 파트너들이 적극적으로 링크초대를 하도록 유도, $L$은 그 효율성 반영.

4. 함수 모델 예시:

   우선 네트워크가 확장되며 판매량이 기하급수적으로 증가한다고 가정할 수 있음.

   예를 들어, 최종 파트너 수를 $N$라 할 때:

   N=N0×(1+LS(D−1)T)N = N_0 \times (1 + L S (D - 1) T)N=N0×(1+LS(D−1)T)

   여기서 $D-1$은 D2C 가격경쟁력이 일반모델 대비 얼마나 우위인지 (D가 1보다 클수록), $T$는 트렌드 효과, $S$는 수수료 정책 영향, $L$은 링크초대 효율을 모두 반영.
   이 식은 단순 예시이며, 실제로는 $N$이 기하급수적으로 증가하는 모델(예: N≈N0⋅exp⁡(α(D−1)STL)N \approx N_0 \cdot \exp(\alpha (D-1) S T L)N≈N0⋅exp(α(D−1)STL))로 잡아도 됨.

   판매량(Q)은 파트너 수에 비례하거나 파트너 증가로 기하급수적 성장 가정:

   Q≈Q0×NQ \approx Q_0 \times NQ≈Q0×N

   (단, Q0Q_0Q0는 초기 판매량 단위)

   빌드업 모델의 이익(또는 성공지표) RnewR_{new}Rnew를 다음과 같이 가정:

   Rnew≈a⋅Q⋅D⋅T⋅SβR_{new} \approx a \cdot Q \cdot D \cdot T \cdot S^\betaRnew≈a⋅Q⋅D⋅T⋅Sβ

   여기서 $a$, $\beta$는 조정 상수. D, T, S가 높을수록 파트너 활동이 활발해지며, Q가 증가해 R_new 상승.

5. 전통 모델 대비 성공 배율
   전통 모델 성공 지표: RoldR_{old}Rold는 전통적 구조 하에서의 이익 혹은 성과. 예를 들어:

   Rold≈(p−w)Q0−CfixedR_{old} \approx (p - w) Q_0 - C_{fixed}Rold≈(p−w)Q0−Cfixed

   여기서 Q 증가율은 제한적(선형 증가).

   빌드업 대비 전통적 모델 배율(성공배율) $M$:

   M=RnewRoldM = \frac{R_{new}}{R_{old}}M=RoldRnew

   D2C 도입, 수수료 정책, 링크초대 등을 통해 $Q$가 기하급수적으로 증가하고, 가격경쟁력(D)과 트렌드(T), 수수료 정책(S) 등이 합쳐지면, $M$은 전통 모델 대비 몇 배 이상 커질 수 있다.

   예를 들어, 단순 가정:

   • 전통 모델 성장률: 선형, Q 약 n 배 증가 시 R_old ~ n 배 증가
   • 빌드업 모델: 지수적, Q ~ $\exp ((D-1)STL)$ 형태 증가 시 R_new는 전통 대비 기하배 증가.

   그러면:

   M≈a⋅Q0⋅N0⋅exp⁡((D−1)STL)⋅D⋅T(p−w)Q0−CfixedM \approx \frac{a \cdot Q_0 \cdot N_0 \cdot \exp((D-1) S T L) \cdot D \cdot T}{(p - w) Q_0 - C_{fixed}}M≈(p−w)Q0−Cfixeda⋅Q0⋅N0⋅exp((D−1)STL)⋅D⋅T

   초항 정리 시, $(p-w)$는 전통 모델에서는 제한적 성장, 빌드업에서는 D, S, T, L 조합에 따른 기하급수성장으로 M은 상당히 클 수 있음.