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BIZKIT · K-CONTENT IP VALUATION FRAMEWORK
영화 모델, 음악 모델은 없다.
있는 건 7개의 수익 구조뿐이다.
하나의 IP는 웹툰에서 애니메이션으로, 게임으로, 공연으로 동시에 확장합니다. BIZKIT은 원작 산업이 아니라 실제로 돈이 발생하는 방식(Event)을 기준으로 모델을 설계합니다.
07
Event Category
3
Confidence Axis
∞
Origin IP Type 확장 가능
기존 방식 — 산업 중심
영화는 영화 모델로, 게임은 게임 모델로 평가합니다. 산업이 늘어날 때마다 새 모델이 필요하고, 하나의 IP가 여러 산업에 걸치면 전체 가치를 합산할 방법이 없습니다.
영화 → Model A
게임 → Model B
음악 → Model C
... 산업이 늘수록 모델도 무한 증식
게임 → Model B
음악 → Model C
... 산업이 늘수록 모델도 무한 증식
BIZKIT 방식 — Event 중심
팝업스토어는 드라마든 K-pop이든 동일한 리테일 로직을, 공연은 뮤지컬이든 아이돌이든 동일한 공연 로직을 따릅니다. 원작 산업은 신뢰도(Confidence)를 조정하는 입력값일 뿐입니다.
Production / Distribution / Live / Experience
Commerce / Digital / Fandom
→ 7개로 완결, 산업이 늘어도 구조는 그대로
Commerce / Digital / Fandom
→ 7개로 완결, 산업이 늘어도 구조는 그대로
계산 구조 — 3개의 축
모든 Event Category는 동일한 3개 축으로 계산됩니다. 축 B가 "무엇을 파는가"를 정하고, 축 A와 축 C가 그 매출을 보정합니다.
AXIS B — REVENUE ENGINE
무엇을 파는가
Event Category 7개. 실제 매출 산식의 본체. 원작 산업과 무관하게 동일 로직.
AXIS A — CONFIDENCE
얼마나 믿을 수 있는가
IP Strength × Execution Capability × Market Context. Origin IP Type이 여기에 입력됨.
AXIS C — LIFE CYCLE
언제 돈이 들어오는가
Viral / Fad / Evergreen / Franchise / Legacy. Event 유형별 표준 곡선.
7개 Event Category
산업이 아니라 사업 형태 기준. 왼쪽 번호는 서열이 아니라 Value Chain 상 발생 순서(제작 → 유통 → 소비 → 확장)를 나타냅니다.
01Content
Creation /
Production
Creation /
Production
제작
콘텐츠를 새로 만드는 단계 — 드라마·영화·애니메이션 제작, 앨범 제작, 웹툰 연재 착수.
Revenue Tree
제작비 회수(선판매) + 완성 후 1차 판권료
핵심 KPI
제작비 규모, 사전 판매 계약 여부, Origin IP 신뢰도
Data Source
방송사·OTT 계약공시(제한적) / 언론보도 추정
Life Cycle
Franchise / Viral
02Content
Release /
Distribution
Release /
Distribution
유통
완성된 콘텐츠를 시장에 내보내는 단계 — OTT 판권, 해외 판매, 극장 개봉, 국내 방송.
Revenue Tree
라이선싱료 + 시청 기반 royalty + 해외판권 + 방송광고 배분
핵심 KPI
시청시간·구독전환율, 배급 국가 수, 계약조건
Data Source
OTT 자체 순위(제한적) / 증권사 리포트
Life Cycle
Viral
03Live
Entertainment
Entertainment
공연
관객을 직접 모으는 현장 — 콘서트, 월드투어, 팬미팅, 뮤지컬, 페스티벌.
Revenue Tree
티켓(일반/VIP) + MD + 스폰서십 + 실시간 중계 + VOD
핵심 KPI
좌석수 × Occupancy × 티켓가 × 회차
Data Source
인터파크·YES24·멜론티켓 매진 이력
Life Cycle
Franchise
04Experience /
Space
Space
공간 체험
공간 기반 콘텐츠 소비 — 팝업스토어, 전시, 테마파크, 캐릭터 카페.
Revenue Tree
입장료 + 굿즈 판매 + 포토존 부가상품 + 브랜드 협업
핵심 KPI
방문자수 × 객단가 × 전환율 × 운영기간
Data Source
언론보도(방문객수 추정) / 운영사 비공개
Life Cycle
Fad
05Commerce
상품화
IP를 활용한 상품 판매 — 굿즈, 한정판, 라이선싱, 브랜드 협업, OST.
Revenue Tree
SKU × 판매량 × 객단가 / 계약건수 × 로열티율
핵심 KPI
라이선스 계약 수, 로열티율(추정 3~15%), SKU 다양성
Data Source
비공개 — 업계 추정 레인지에 의존
Life Cycle
Evergreen / Fad
06Digital /
Platform
Platform
디지털
온라인 기반 콘텐츠 활동 — 버추얼 콘서트, 메타버스 이벤트, 온라인 팬사인, 디지털 컬렉터블.
Revenue Tree
접속자수 × 결제전환율 × 객단가
핵심 KPI
동시접속자수, 플랫폼 수수료율
Data Source
플랫폼 자체 발표(제한적)
Life Cycle
Viral
07Fandom /
Community
Community
팬덤
팬덤 기반 지속 활동 — 팬사인회, 팬 페스티벌, 멤버십 프로그램, 팬덤 플랫폼.
Revenue Tree
가입자수 × 구독료 × 유지율(갱신율)
핵심 KPI
멤버십 가입자수, 갱신율
Data Source
플랫폼 비공개 / 팬카페 규모로 간접 추정
Life Cycle
Evergreen
Origin IP Type — 2차 입력값
Event Category가 "무엇을 파는가"를 정한다면, 원작이 어느 산업 출신인지는 그 안에서 신뢰도(Axis A-1)를 채우는 KPI 세트만 바꿉니다.
예: 웹툰 원작이든 오리지널 각본이든, "드라마 제작(Event 01)"이라는 모델 구조는 동일합니다. 다만 웹툰 원작이면 조회수·전환율 데이터를 쓰고, 오리지널이면 감독·배우 트랙레코드 비중이 커집니다.
| Origin IP Type | Axis A-1 핵심 KPI |
|---|---|
| 웹소설 | 누적 조회수, 유료 전환율, 완결 여부 |
| 웹툰 | 누적 조회수, 구독자수, 평점, 해외 번역 국가 수 |
| 게임 | DAU/MAU, 누적 다운로드, 플레이타임 |
| 소설 / 출판 | 누적 판매량, 베스트셀러 기간, 문학상 수상 이력 |
| 아티스트(음악) | 팬덤 시계열(SNS·스트리밍), 전작 실적, 차트 성과 |
| 캐릭터 | 라이선스 계약 수, SKU 다양성, 브랜드 검색량 |
| 실화 / 논픽션 | 사건 인지도(뉴스 언급량), 검색량 트렌드 |
| 오리지널(원작 없음) | 해당 없음 — 대신 Axis A-2(제작진·캐스팅 트랙레코드) 비중 상승 |
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