병원 내부 데이터를 이용한 고객 분석

고객에 대한 이해는 비지니스의 기본입니다.

어떤 고객이 우리 사업에 만족하고 앞으로 반복 구매할 가능성이 높은지, 또 어떤 고객이 만족하지 못하고 있는지는 기본이고

우리 사업으로 유치할 수 있는 가능성이 높은 잠재 고객은 어떤 사람들인지 등 다양한 변수에 대한 분석을 실시합니다.

 

병원도 예외는 아니어서, 외부 컨설팅이나 고객 조사 등을 통해서 고객에 대한 이해를 높이기 위해서 노력합니다.

그렇게 분석되는 결과물은 설문조사를 통하여 어떤 고객들이 우리 병원에 만족하고 어떤 고객들이 만족하지 못하는지를

보여주는 고객 만족도 조사에 그치는 경우가 많습니다.

한단계 더 나아가는 경우, 실제 고객 뿐만 아니라 잠재적 고객까지 포함하여 분석하기도 하고

고객을 특성별로 분류하여 어떤 특성을 가진 고객이 우리 병원을 이용할 가능성이 높고

어떤 고객이 이용하지 않을 가능성이 높은지를 보는 cluster analysis를 하기도 합니다.

 

이렇게 굳이 외부 기관을 통하지 않아도 병원 내부에는 고객에 대한 어마어마한 데이터가 축적되어 있어

분석을 통해 의미있는 결과를 얻어낼 수 있을 것 같은데 이를 활용하는 경우는 생각보다 많지 않은 것 같습니다.

병원 내부 데이터로 해보면 좋을 것 같은 것에 대해서 생각해 보았습니다.

중소형병원 보다는 Big4병원이나 대형병원에 적합한이야기일 것 같습니다.

 

먼저 해볼 수 있는 것은 다른 질환에 대해서 진료받다가

중증 질환이 생겼을 때 여전히 우리병원에서 진료받는 환자군과 그렇지 않은 환자군의 특성에 대한 분석입니다.

암 발생 후   진료받는 경우 암 발생 후           진료받지 않는 경우
기존에 다른 질환으로 진료받던 경우 A B
기존에 다른 질환으로 진료받지 않던 경우 C D

 

이런 기준으로 보면 위와 같이 4가지 경우로 나누어서 생각할 수 있습니다.

A: 기존에 다른 질환으로 진료받았으며 암 진단 후에도 우리 병원에서 진료받는 환자 -> 전체 신뢰 고객

B: 기존에 다른 질환으로 진료받았으나 암 진단 후에는 다른 병원에서 진료받는 환자 -> 암 비신뢰 고객

C: 기존에 우리 병원을 다니지 않았으나 암 진단 후에 우리 병원에서 진료받는 환자 -> 암 신뢰 고객

D: 일반 질환이나 암 모두에 대해서 우리 병원에서 진료받지 않는 환자 -> 비관심 고객

 

여기서 D 고객은 우리병원에서 진료 받는 것에 관심이 없기 때문에 고객으로 유치하기도 쉽지 않고

병원이 가진 데이터로 찾아내기가 힘들기 때문에 분석 대상에서 제외하겠습니다.

 

A, C 고객의 경우는 손쉽게 분석할 수 있습니다.

우리 병원에 암으로 진료받는 환자들을 기존에 다른 질환으로 진료받은 적이 있는 지 유무에 따라 분류하기만 하면 됩니다.

 

B를 찾아내기 위해서 분석하는 것은 까다로워 보입니다.

대개의 병원에서는 암에 걸리지 않은 환자를 훨씬 많이 진료하고 있을 것인데

그 중에서 암으로 진단받았지만 우리병원에서 암 진료를 받지 않는 환자는 매우 소수일 것이고

찾아내기도 힘들어 보입니다.

이때 중증 질환 등록 여부를 통해 확인할 수 있을 것 같습니다.

우리나라에서는 암, 심근경색, 뇌졸중 등의 질환을  중증 질환으로 등록해서  이들의 본인 부담금을 낮추어 주고 있으며

이 정보는 병원에서 사용하는 환자 등록 화면에 뜨기 때문에 파악이 가능합니다.

물론 기존에 고혈압이나 당뇨로 우리 병원을 다니다가 암으로 진단된 이후 다른병원으로 옮기면서

고혈압, 당뇨도 그 병원에서 진료받는 환자들은 찾아내기가 힘듭니다.

하지만, 환자 수가 많은 대형병원의 경우 그런 환자들이 빠진다고 해도

B 고객의 숫자가 어느 정도는 나올 것이기 때문에 그들의 특성을 짐작하는 것은 가능하다고 생각합니다.

 

이렇게 A, B, C에 해당하는 고객군이 나오면 이들의 특성을 찾아내야 합니다.

어떤 성별, 연령인지 거주지는 어디인지, 보호자로 등록된 사람의 주소는 어디인지,

기존에 우리병원을 다니던 환자의 경우 어느 진료과, 어느 교수의 외래를 다녔는지?

현재 우리병원에서 암으로 진료받는 경우 어느 진료과, 어느 교수의 외래를 다니는지?

같은 것이 대표적인 특성일 것입니다.

 

이 과정을 거쳐서, 각 군에 해당하는 환자들에 대한 보다 구체적인 정보를 얻을 수 있습니다.

또한, 각 군에 해당하는 환자들을 대상으로 설문 조사등을 통해 그들이 원하는 것을 구체적으로 조사할 수도 있습니다.

고객들을 실제 행동을 기준으로 분류했기 때문에 (그냥 별 생각없이 외부 기관에 맡기는) 설문 조사에 비해서

훨씬 가치있는 정보를 얻을 수 있습니다.

 

이렇게 얻은 정보를 이용해서 고객을 확보하기 위한 방안을 마련할 수 있습니다.

이런 고객 확보 방안에 쓸 수 있는 예산은 한정되어 있기 때문에 우선 순위를 정하는 것이 필요합니다.

A의 경우, 가급적 우리병원을 다니려는 환자이기 때문에 이들의 만족도를 유지하기 위해서 노력하되

B에 해당하는 환자는 A로 전환하기 위해서, C에 해당하는 환자는 유사 환자들을 더 많이 유입하기 위해서

노력해야 합니다.

 

예를들어 C에 해당하는 환자 중에서 특정 암 환자가 많다면, 그쪽 분야를 더욱 특성화 하는 것을 고려할 수 있을 것입니다.

또, C에 해당하는 환자들이나 그 보호자가 거주하는 지역에 특성이 있다면 그 지역에 광고를 하는 것도 고려할 수 있습니다.

 

B에 해당하는 환자들은 설문 조사나 Focus Group Interview 등을 통해서 우리 병원에 대해서 갖는 불만을 알고

이를 줄이기 위해서 노력해야할 것입니다.

다만, 그 이유가 특정 암 치료에 대한 명성이나 신뢰가 낮기 때문이라면 이를 높이는 것은 쉽게할 수 있는 것이 아니기 때문에

실제 어느 정도의 노력을 기울일 지는 그 이유에 따라서 다를 것입니다.

 

결국 더 많은 인사이트를 얻기 위해서는 고객 설문조사가 필요할 수도 있습니다.

하지만, 전적으로 고객 설문조사에 의존하기 보다는

병원 내 데이터를 이용해서 (고객이 설문조사 때 답하는 단순한 의향이 아닌) 실제 고객 행동에 기반해서

고객 조사를 이용한다면 보다 가치 있는 정보를 얻을 수 있을 것입니다.

 

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