Original title:
The business plan of an AI-Powered Mindful eating application
Translated title:
Podnikatelský plán pro AI aplikaci na výživu Gluto
Authors:
DaniilLomeiko ; KarelPernica (advisor) ; AlešKubíček (referee) Document type: Bachelor's theses
Year:
2026
Language:
eng Publisher:
Vysoká škola ekonomická v Praze Abstract:
[eng][cze] This bachelor’s thesis presents a comprehensive, data-driven business plan for "Gluto," an innovative AI-powered Software-as-a-Service (SaaS) mobile application designed to combat decision fatigue in personalized nutrition. The study aimed to create a theoretically sound and practically viable roadmap for Gluto's market entry and early-stage growth within the European sector, specifically by addressing prevalent user frustrations with existing digital solutions and leveraging modern AI advancements for cost-efficient MVP development. A desk-research methodology was employed, systematically applying established business frameworks such as the Business Model Canvas and Lean Startup principles alongside strategic analyses like PESTLE and Porter's Five Forces. A key component involved a proprietary analysis of over 21,000 competitor app user reviews to identify critical unmet needs. Market sizing for initial launch markets (Germany and France) was conducted using publicly available industry data and benchmarked assumptions, leading to the formulation of an MVP-focused financial plan. The research confirmed a significant market opportunity, underscored by widespread user dissatisfaction with current nutrition apps regarding UI complexity, manual data entry, and opaque pricing. The plan outlines a SaaS subscription model and an initial LTV:CAC ratio of 1.56, with a clear strategy for data-driven optimization towards a sustainable target of >3. This thesis culminates in a practical, actionable roadmap for Gluto, demonstrating the application of rigorous business planning to an AI-SaaS venture. It emphasizes iterative development and validated learning to achieve product-market fit and build a scalable business, offering a pathway to effectively address identified market gaps in personalized nutrition.Tato bakalářská práce představuje komplexní, datově podložený podnikatelský plán pro "Gluto", inovativní AI-poháněnou mobilní aplikaci typu Software-as-a-Service (SaaS), navrženou k potlačení rozhodovací únavy v personalizované výživě. Studie si kladla za cíl vytvořit teoreticky podložený a prakticky realizovatelný plán pro vstup Gluta na trh a jeho raný růst v evropském sektoru, konkrétně řešením běžných frustrací uživatelů se stávajícími digitálními řešeními a využitím moderních AI technologií pro nákladově efektivní vývoj MVP. Byla použita metodologie desk-research, systematicky aplikující zavedené podnikatelské rámce jako Business Model Canvas a principy Lean Startup spolu se strategickými analýzami jako PESTLE a Porterových pět sil. Klíčovou součástí byla vlastní analýza více než 21 000 uživatelských recenzí konkurenčních aplikací k identifikaci kritických nenaplněných potřeb. Velikost trhu pro počáteční cílové trhy (Německo a Francie) byla stanovena pomocí veřejně dostupných odvětvových dat a srovnatelných předpokladů, což vedlo k formulaci finančního plánu zaměřeného na MVP. Výzkum potvrdil významnou tržní příležitost, podtrženou širokou nespokojeností uživatelů se současnými výživovými aplikacemi ohledně složitosti uživatelského rozhraní, manuálního zadávání dat a netransparentních cen. Plán nastiňuje model SaaS předplatného a počáteční poměr LTV:CAC 1,56, s jasnou strategií pro datově řízenou optimalizaci směrem k udržitelnému cíli >3. Tato práce vrcholí praktickým, realizovatelným plánem pro Gluto, demonstrujícím aplikaci důkladného podnikatelského plánování na AI-SaaS projekt. Zdůrazňuje iterativní vývoj a ověřené učení k dosažení product-market fit a vybudování škálovatelného podnikání, nabízejícího cestu k efektivnímu řešení identifikovaných mezer na trhu personalizované výživy.
Keywords:
AI; Business Plan; Lean; Personalized Nutrition; SaaS; AI; Business Plan; Lean; Personalized Nutrition; SaaS
Institution: University of Economics, Prague
(web)
Document availability information: Available in the digital repository of the University of Economics, Prague. Original record: https://vskp.vse.cz/eid/97503
guest ::
