나의 맥킨지 이야기 (16): 입사 1년만에 병원 프로젝트에 들어가다

연초부터 ILW 트레이닝과 Beach에서 제안서 쓰는 생활을 두달가량한 후에

3월초부터 병원 프로젝트에서 일할 수 있었습니다.

이렇게 프로젝트가 시작하기로 했다가 연기되면

컨설턴트들이 기다리는 중에 다른 프로젝트로 팔려나가는 경우가 흔합니다.

사람이 가장 큰 자원인 컨설팅 회사 입장에서는 어쩔 수 없는 부분이기도 합니다.

이때는 연초이고 금융위기 발생 직후라서 그런지 다른 프로젝트가 많이 뜨지 않아서

원래 참여하기로 했던 사람들이 그대로 배치되었습니다.

 

자잘한 변화는 있었는데 11월에 프로젝트가 처음 시작되려고 하던 당시에 JEM (직급 Assocaite이지만 팀장 직급을 맡는 사람)이었던

팀장이 그 사이에 EM으로 승진하여 EM으로 프로젝트에 참여하게 되었습니다.

그리고 마케팅 스페셜리스트와 저 이외에 저보다 6개월 이후에 입사한 BA 한명이 추가로 참여하였습니다.

 

예전 포스팅(나의 맥킨지 이야기 (12): 간만에 병원 프로젝트가 떴는데…)에서 설명했던 것처럼

이 프로젝트의 주된 내용은 기존에 국내에 없는 형태의 병원을 국내에 짓는 것의 타당성과

적정한 병원 규모를 추정하는 것이었습니다.

암, 심장 질환, 뇌 질환 등 다양한 질환군 별로 수술 환자, 입원 환자의 규모를 예측하는 작업이 중요했습니다.

우리나라 보건 의료 통계가 잘 되어 있는 편이고 특히 암 같은 경우에는 상당히 자세히 나와 있기는 하지만

여전히 부족한 부분이 있었습니다.

예를들어  폐암과 같은 특정암의 경우 수술을 받는 환자의 비율이나 방사선치료를 받는 환자의 비율이 얼마나 되는지

와 같은 통계는 구하기가 힘들었습니다.

이런 자료는 함께 일하기로 되어 있는 국내 병원의 내부 자료를 받을 수도 있을 것이라고 생각했지만

이런저런 검색을 해보니 해당 병원에서는 그런 자료를 모으고 있지 않은 것 같았습니다.

그래서 그동안 이런저런 잡다한 일을 하는 와중에 시간을 내서 프로젝트에 도움이 될 만한 자료를 찾아다녔습니다.

검색을 하다보니 세브란스 암센터에서 10년 이상의 자료를 정리한 통계집을 발간한 것이 있어서

필요한 자료를 구할 수 있었습니다.

이때 세브란스 암센터에서 진료한 자료가 우리나라 전체 암환자를 대표할 수 있는가하는 의문이 있을 수도 있습니다.

예를들어, 세브란스 같은 대형병원에서는 중증도가 높거나 다른 곳에서 손대기 힘든 환자가 더 많이 몰려서

일종의 bias가 생길 수 있지 않느냐 하는 것입니다.

하지만, 우리나라 상황을 보면 일단 암진단만 받으면 Big4를 비롯한 대형병원으로 가는 경우가 워낙 많아서

세브란스 자료를 기반으로 한다고 해도 큰 오차는 없을 것이라고 보았습니다.

나중에 삼성서울병원으로 자리를 옮기고 나서 보니 삼성서울병원도 유사한 통계집을 발간하고 있었습니다.

 

이렇게 컨설팅을 하다보면 프로젝트를 위해서 꼭 필요하지만 해당 수치나 자료를 구하기 힘든 경우가 있습니다.

당연히 있을 것이라고 생각했던 자료가 없어서 애를 먹는 경우도 많습니다.

이때 컨설턴트들이 사용하는 방법이 몇가지가 있습니다.

 

가장 많이 쓰는 방법이 Guesstimation입니다.

예전 포스팅에서 관련된 내용을 다루었습니다.

나의 맥킨지 이야기(2): 맥킨지에 입사하기까지 (2) 에서는

제가 입사 인터뷰를 할 때 전세계 LNG 선박 수요를 추정하는 질문을 받아서 풀었던 내용을 다루었고

나의 맥킨지 이야기(4): 컨설팅 입사 케이스 인터뷰에 대한 조언 에서는

역시 제가 입사 인터뷰를 할 때, 병원 프로젝트와 관련해서 받았던 질문과 풀었던 방법을 다루었습니다.

Guesstimation은 쉽게 구하기 힘든 수치 자료를 합리적인 분석과, 논리를 통해서 추정하는 작업이라 할 수 있습니다.

컨설팅 인터뷰나 구글 입사 인터뷰에 대한 각종 자료를 보면

‘어느 한순간 미국 상공에 떠 있는 비행기 대수가 몇대인지 추정해 보시오’라던지

‘서울 시내 주유소 개수를 추정해 보시오’와 같은 질문들이 있는데

전형적인 Guesstimation 질문들입니다.

 

어떤 사람들은 이런 질문들이 별 의미가 없지만 얼마나 똑똑한 지를 떠보는 것이라고 생각합니다.

그런 점도 있지만 더 중요한 것은 컨설팅을 하다보면 Guesstimation을 동원해야할 때가 있기 때문입니다.

예를들어 지금은 국내 통계가 있지만 외국인 환자 유치 사업 초기에 통계가 없던 시절에

국내로 유입가능한 외국인 환자 수를 추정한다고 해보겠습니다.

여러가지 방법이 있겠지만 극동 러시아 여러 도시 등 물리적으로 한국으로 오기가 용이한 국가들을 대상으로 해보면

 

대상 도시 거주 인구

x 연간 입원 비율

x 해외에서 진료를 받을 만한 질환 비율

x 해외 진료가 가능한 부유층 비율

x 해외로 나가는 환자 중 국내로 오는 사람 비율

 

의 곱으로 추정할 수 있습니다.

 

이렇게 나누어 곱한다고 하면

연간 입원 비율이나, 부유층 비율 같은 것은 실제 데이터 혹은 어느 정도 신뢰할만한 수치를 구할 수 있습니다.

따라서 전체적인 추정의 신뢰가 높아집니다.

 

향후 국내로 들어오는 외국인 환자의 미래 전망치를 구할 때에도 이런 접근이 큰 도움이 됩니다.

각각의 비율이 변화하는 정도는 어느 정도 신뢰할 수 있을 정도로 추정할 수 있기 때문입니다.

 

핵심은 정확한 숫자를 구할 수는 없지만 충분한 논리가 있어서

만드는 사람이나 듣는 사람이 그정도 수치면 상당히 정확할 수 있겠다고 납득할만한

결과를 만들어 내는 것입니다.

 

Guesstimation만으로 충분하지 않을 때 많이 쓰는 방법은 전문가 인터뷰입니다.

예를들어 우리나라 폐암 환자 가운데 수술을 받는 비율은 얼마나 될까요?라는 질문에 대한 답은

통계없이는 구하기가 힘듭니다.

이때 통계가 없다면 해당 분야 전문가들 의견을 듣습니다.

폐암이라면 호흡기내과, 흉부외과 의사들이 되겠지요.

해당 분야 전문가 여러명의 의견을 들어보면 생각보다 수치의 범위가 넓지 않고

어느 정도 선에 수렴하는 경우도 많아서 비교적 수월하게 예상 수치를 정리할 수 있습니다.

매우 특이한 분야인 경우, 예상 수치 범위가 넓은 경우도 있는데 이럴 때는 그냥 산술 평균을 해버리기도 합니다.

 

세번째는 Guesstimation과 비슷한데 최대한 유사한 통계자료를 이용하는 방법입니다.

우리나라 국적의 환자 가운데 외국으로 나가서 진료를 받는 사람의 규모가 얼마나 될 것인가?

라던지, 국내 거주 외국인 가운데 사보험에 들어있는 사람 규모는 얼마나 될 것인가?

같은 질문을 생각해 보겠습니다.

이에 대한 답을 줄 수 있는 통계나 자료는 구할 수가 없습니다.

관련 자료를 최대한 찾고 이를 이용해서 추정하는 수밖에 없습니다.

 

첫번째 질문 같은 경우

한국은행에서 해외 치료 목적의 외화 이체, 외환, 해외 신용 카드 사용 금액을 취합한 자료가 있는데

여기에 치료차 해외에 나가본 경험이 있는 환자들을 대상으로 한 설문 조사 결과에 나온

평균 진료비를 나누면 대략 구할 수 있습니다.

이때 한국은행 자료에는 원정출산이 포함되어 있어서 빼주는 것이 필요한데

관련 데이타도 없고 추정할만한 근거가 없었습니다.

법무부에서 발급하는 비자 종류 중에 원정출산 규모 추정에 이용할만한 것이 있는데

통계로 공개되어 있지 않아서 법무부에 문의하였는데

원정출산 규모 추정에 이용될까봐서 공개하지 않는다는 답을 듣기도 했습니다.

 

그리고 두번째 질문의 경우

국내 거주 외국인을 비자 종류별로 구분한 자료를 놓고 비자 성격으로 보아서

외국계 회사의 국내 주재원이나 외교관 및 그 가족에 해당하는 사람들의 수를 추정하여 구할 수 있습니다.

 

사람마다 다르겠지만 저는 이런 추정 작업이 무에서 유를 창조하는 일종의 예술같다고 생각했습니다.

여러 자료를 찾아낸 후 잘 끼워맞추어서 예전에  없던 것을 만들어 내는 과정이 즐거웠고

가끔은 너무 그 작업에 빠져서 프로젝트에서 필요로 하는 것 이상을 만들어 보느라고

시간 낭비를 하기도 했습니다.

 

다시 프로젝트 얘기로 돌아와서

저는 주요 질환 별로 향후 입원/외래 환자 수, 수술 건수를 추정하는 모델을 만들고

다양하게 유입될 수 있는 환자 수를 추정하기 위한 작업을 했습니다.

함께 일한 마케팅 스페셜리스트는 국내와 중국에서 고객 설문 조사와 FGI (Focus Group Interview)를 준비, 실행하고

그 결과를 정리했습니다. 결과치를  제가 만든 모델에 반영하면 신규 병원 규모 추정치가 나왔습니다.

그리고 입사 6개월된 BA는 제가 모델 만드는 것을 도우면서 신규 병원의 수익성을 아주 high-level로

추정하는 작업을 하였습니다.

 

팀장이나 팀원들 모두가 회사 내에서 평판이 좋고 원만한 사람들이라 즐겁게 프로젝트를 할 수 있었습니다.

마케팅 스페셜리스트가 이맘 때에 만삭이었기 때문에 설문조사와 FGI 결과를 정리한 후에

프로젝트 공식 종료 전에 팀에서 나가기로 한 상태였습니다.

맥킨지의 경우, 전반적으로 work & life balance가 매우 나쁜 대신에

출산과 같은 family issue에 대해서는 매우 관대했고

본인이나 배우자가 출산 예정일이 얼마 안남은 경우 프로젝트 중간에  나가는 것을 전제로

프로젝트에 들어오기도 했고 이런 것이 회사내에서도 용인되었습니다.

맥킨지 입사 직전에 첫째가 태어났고 퇴사 후 삼성서울병원으로 이직한지 7개월만에 둘째가 태어난 저는

이를 이용해보지는 못했습니다.

 

제가 익숙한 주제이기도 했고 팀 구성이 워낙 좋았기 때문에

맥킨지 다니는 동안 가장 즐겁게 일했습니다.

개인적으로는 이전 프로젝트들에 있을 때에 비해서 ‘펄펄 날았다’고 생각합니다.

또, 같이 일하는 동료들이 병원이라는 주제에 익숙하지 않았기 때문에

옆에서 많은 것을 알려주는 것도 즐거웠습니다.

 

게다가 클라이언트가 외국 회사였기 때문에 맥킨지 사무실에서 프로젝트를 진행하는 것도 좋았습니다.

두번째 프로젝트 때 이미 경험했지만

제가 필요로하는 자원이 늘 갖추어져 있고, 누구 눈치볼 필요 없이 편하게 일할 수 있어서 좋았습니다.

사무실에서 일하면 보너스가 하나 있었는데 바로 working lunch였습니다.

Working lunch는 회의 등으로 인해서 일하면서 먹는 점심 식사를 이야기 합니다.

Working lunch는 회사 비용으로 식사를 시켜먹을 수 있기 때문에 좋았습니다.

당시 맥킨지 서울사무소가 위치해 있던 서울파이낸스센터에 있는 좋은 식당 음식을

배달로 시켜서 먹으면서 일하곤 했습니다.

물론 그냥 나가서 점심 먹기 싫다고 그냥 시켜 먹을 수 있는 것은 아니었고

회의를 하면서 점심을 해결해야하는 경우로 정해져 있었습니다.

하지만 사무실에서 일하면 경계가 모호해지는 경우도 있었습니다.

1인당 25000원으로 budget이 정해져 있었는데

파이낸스센터 지하 식당들은 25000원에 맞춘 도시락 메뉴를 갖추어

그 수요를 채워주었습니다.

가끔은 더 싼 것을 시키고 남은 것은 비싼 음료수를 함께 시키기도 했는데

대단한 것은 아니었지만 일하면서 누릴 수 있는 소소한 즐거움에 기뻐하곤 했습니다.

그리고 가끔은 회사 주위에 있는 식당에 가서 밥을 먹고 청계천 산책을 한 후

사무실로 돌아오기도 했습니다. 이 역시 클라이언트 사무실에 나가서 일할 때는

누리기 힘든 호사였습니다.

 

전체 프로젝트 기간은 8주였고 4주가량 지난 4월 초에 1차 Progress Review(PR)를 하였습니다.

프로젝트 중간 보고회 정도 되겠습니다.

병원 분들과 client가 맥킨지 사무실로 찾아왔고

직접 올 수 없는 사람들은 teleconference로 참여했습니다.

1st PR에서는 대상 고객군이 누가 있으며 그 규모는 얼마나 되는 지에 대한

맥킨지 팀의 의견을 공유하였습니다.

다행히 발표를 듣는 분들은 큰 불만이 없어 보였습니다.

아니 정확히는 크게 불만을 표하는 분은 없었습니다.

아마 고객사가 누구인지가 다소 애매한 상황과 관련이 있지 않았나 싶습니다.

 

1st PR을 하는 중에 고객 설문 조사와 FGI가 한참 진행되고 있었습니다.

결과가 나올 때까지 저는 병원 수요 예측 모델을 열심히 만들었습니다.

이렇게 본격적인 모델을 만들어보는 것은 처음이었습니다.

모델이란, excel을 이용하여 각종 변수를 반영해서 향후 수치를 예측하는 것을 말합니다.

이 프로젝트의 경우에는 암, 심장질환, 뇌신경질환의 향후 수요 변화를 예측해야했고

환자들이 수술받는 비율, 입원하는 비율, 입원 기간 등의 변수를 모두 반영해야했습니다.

 

당시 모델을 만들 때 기억나는 것중 하나는 암 환자의 향후 증가율을 추정하는 작업이었습니다.

향후 증가율을 추정할 때 제일 많이 쓰는 방법은 지난 수년간의 성장율을 평균해서

이를 적용하는 것입니다.

문제는 지난 수년간 암환자의 성장율이 매우 빨랐다는 것입니다.

대한민국 전체 환자 성장율이 암환자 보다 훨씬 낮았기 때문에

지난 수년간 암환자 성장율을 그대로 적용해서

2020년까지 가면 우리나라 환자 가운데 대다수가 암환자가 된다는 것으로 나왔습니다.

따라서 그 성장율을 그대로 적용할 수는 없었습니다.

어떻게 할까 고민하다가 미국의 암 발생율을 적용하기로 했습니다.

미국은 우리나라보다 암발생율이 좀 높은 상태에서 성장율은 많이 느려진 상태였습니다.

따라서 향후 수년 내에 우리나라의 암발생율이 미국과 비슷한 수준까지 올라가고 나면

성장율이 느려진다고 가정하여 문제를 해결했습니다.

 

국내로 들어올 의료관광객 수를 추정하는 것도 문제였습니다.

위에서 Guesstimation 얘기를 하면서

극동 러시아 여러 도시 등 물리적으로 한국으로 오기가 용이한 국가들을 대상으로 해서

여러가지 숫자와 비율의 곱으로 구할 수 있다고 하였지만

이 당시 국내에서 의료관광 관련 통계도 없어서 막상 계산하기는 힘들었습니다.

 

그래서 이런 저런 자료를 찾아보았는데

마침 2008년에 맥킨지 내의 의료 전문가들이 전세계 Medical travel 시장에 대한 조사 자료를 내놓은 것이 있었습니다.

Mapping the market for medical travel 이라는 보고서인데 관심있는 분들은 한번 읽어보시기를 권합니다.

이 자료는 전세계에서 의료관광으로 유명한 주요 병원들을 조사해서 전체 시장 규모를 추정하였습니다.

조사 시점인 2007년 기준으로 전세계에서 1년에 60,000~ 85,000명의 의료관광객이 있다고 추정하여

지나치게 보수적이라는 지적을 받기도 했습니다.

하지만 맥킨지 팀은 medical travel을 엄격하게 정의해서 거주 외국인이 본국이 아닌 거주하는 국가에서 진료받는 경우나

외국 여행 중 응급 상황이 발생한 경우를 제외하였고,

이 경우 전체 외국인 환자 중에 35~45%만이 진정한 의미의 의료관광객이라고 보았습니다.

그리고 지금도 마찬가지이지만 당시에도 전세계 의료관광객 규모를 조사한 자료 가운데

주요 병원들과 일일이 접촉하여 자료를 받아서 정리한 것으로는 거의 유일한 자료이기 때문에

가치가 있다고 할 수 있습니다.

 

비슷한 시기에 딜로이트 컨설팅에서도 비슷한 보고서를 내놓았습니다.

Medical Tourism: consumers in search of value라는 제목의 보고서입니다.

이 보고서에 보면 아래와 같은 표가 나옵니다.

딜로이트보고서

딜로이트보고서

표 아래에 있는 가정에 보면 2007년에 미국인 가운데 외국으로 진료받으러 간 사람이 750,000명이며 2010년까지 6백만명으로 늘어날 것이라고

가정하고 있으며 두개의 주석이 달려있습니다.

주석

주석

3번 주석은 2006년 India Daily라는 신문에 실린 기사인 것 같습니다.

미국에서 외국으로 진료받으러 간 사람들의 규모를 추정하는 근거가 인도의 한 신문이라는게 이상해서 해당 링크로 들어가 보았습니다.

“Close to 750,000 Americans will go offshore for medical treatments abroad in 2007. The number is staggering 6 millions by 2010”

그 링크로 가보면 신문 칼럼으로 연결되는데 중간에 위와같은 내용이 나옵니다.

즉 어떤 구체적인 근거가 있는게 아니고 그냥 인도의 한 신문의 칼럼에서 어떤 사람의 생각을 적은 것이 근거인 셈입니다.

그러면 4번 링크에는 어떤 내용이 있나 해서 들어가보면 3번 링크가 그 근거로 나옵니다.

딜로이트 정도되는 회사에서 의료관광객을 추정하면서 내놓은 자료치고는 너무 빈약합니다.

그럼에도 이 보고서가 나왔을 때 국내 수많은 신문들이 이 보고서를 인용해서 의료관광이 뜨는 비지니스가 될 것이라고 기사를 썼던 것으로 기억합니다.

이름있는 컨설팅 회사에서 내놓는 보고서 가운데  근거 없는 이야기가 나오는 경우가 꽤 있다는 것을 보여주는 사례입니다.

 

어찌되었건 컨설팅 팀에서는 위의 맥킨지 추정치를 이용하여 국내로 유입 가능한 의료관광객 규모를 추정하였고

그 규모는 그리 크지 않았습니다.

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