병원 상담 문의, 며칠까지 관리해야 할까?

2023-11-02
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"병원 상담 문의를 어떻게 관리해야 효율적이면서 예약률도 높일 수 있을까요?"


OO 치과 원장님은 전화 상담 인력은 부족한데 시스템이 자리 잡히지 않아 힘들어 하십니다. 상담 문의 관리가 제대로 이뤄지지 않고 있다고 말씀하시면서 고객 문의 관리에 관한 객관적인 가이드가 있다면 좋겠다고 하셨습니다


OO 치과와 같은 고민을 하는 병원들이 많은 것이라고 생각됩니다. 그래서 이번 블로그에서는 메디하이의 데이터 분석을 바탕으로, 예약률에 도움을 주는 전화 상담 가이드를 소개하고자 합니다. 


1. 병원 문제를 해결하기 위한 인사이트 팀 프로세스


메디하이가 문제를 해결하는 방법은 크게 ‘문제 상황 파악 → 데이터 수집 →  데이터 분석 →  해결방안 제시’로 진행됩니다.  

병원의 문제 상황을 파악하기 위해서는 먼저, 병원 구성원들을 대상으로 인터뷰를 진행합니다. 이 과정 중에 수집한 내용을 바탕으로 병원의 문제를 ‘인력, 시스템, 관리, 데이터, 프로세스, 문화’의 카테고리로 나누어 분석합니다. 6가지 카테고리를 기준으로 문제 상황의 원인을 가정하고 이를 해결할 수 있는 개선 방안을 고민합니다. 


그 후, 병원의 현 상황을 파악하기 위해 운영 데이터를 수집합니다. 이후에는 일련의 데이터 분석 절차를 진행하며, 이 과정 중에 문제 해결을 위한 가설을 설정하고 해당 가설을 검증합니다. 도출된 데이터를 바탕으로 병원 운영을 위한 가이드를 작성합니다. 


1-1. 문제 상황 파악 


OO치과 원장님은 한정된 인력과 시스템 안에서, 병원 상담 문의를 효율적으로 관리하는 방법을 고민하고 계셨습니다. 특히, 병원 상담 문의가 들어온 후  며칠까지 관리해야 하는지 궁금해 하셨습니다. 


1-2. 데이터 수집 


원장님의 질문에 해당하는 결과를 얻기 위해서 OO치과 전화 상담원들의 기존 데이터를 분석해 볼 필요가 있었습니다.

메디하이는 OO치과의 병원 관리자 페이지를 통해 일정 기간의 데이터를 수집했습니다. 약 1년 3개월의 데이터를 바탕으로 데이터 분석 절차는 아래와 같이 진행하였습니다.


1-3. 데이터 분석 


지표 정의

분석 목표에 따라 관심 있는 지표를 정의합니다. OO치과에서는 병원 예약률을 개선하기 위해  "월별 예약률"이라는 지표를 정의했습니다. 


데이터 수집 및 정제

필요한 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 정제합니다. 이 과정에서 결측치(Missing Value, 누락 값)나 이상치(Outlier, 데이터 범위에서 많이 벗어난 값)을 확인하고 데이터 온전하게 만듭니다.


데이터 탐색 (EDA)

데이터를 분석하기 전, 다양한 각도에서 그것을 관찰하고 이해하는 과정으로 그래프나 통계적인 방법을 사용합니다. 데이터의 분포, 클래스 불균형, 상관관계 등을 파악합니다.


가설 수립 및 검정

탐색한 데이터를 기반으로 가설을 수립하고 통계적 가설 검정을 통해 가설을 확인합니다. OO 치과의 경우, "문의 유입부터 관리 마감 시점까지의 시간이 짧을수록 예약률이 높을 것이다"라는 가설을 검정했습니다. 


데이터 분석

데이터 분석을 통해 가설 검정 및 탐색 단계에서 얻은 인사이트를 활용하여 결과를 도출합니다. 예약률을 개선하기 위한 특정 패턴이나 요인을 식별하고 분석합니다.


2. 문의가 들어온 뒤, 며칠까지 관리하는 것이 좋을까


데이터 분석을 통해 도출된 인사이트를 소개해 드릴 시간입니다. 앞서 언급한 것처럼, 메디하이는 ‘병원 상담 문의가 들어온 뒤, 며칠까지 관리할 때 가장 효과적일까’에 대한 답을 찾고자 데이터 분석을 진행했습니다. 



[차트 1]에서 막대 그래프를  살펴보면, 문의 유입 후 시간이 지날수록 관리를 마친 문의 수가 점점 줄어든다는 것을 확인할 수 있습니다. OO 치과의 경우에는 전체 문의 중 3일 이내에  48.4%가 마무리 되었고  7일 이내에 60%가 관리 마감되었으며, 7일이 지난 후에는 40%까지 진행된 것으로 보입니다.  관리를 마친 문의 수는 첫날을 기준으로 점점 감소합니다. 


[차트 1]에서  붉은색으로 표시된 선 그래프는, 문의 수 대비 예약률을 의미합니다. 그래프의 변화를 육안으로만 확인해도 시간이 지남에 따라 예약률이 낮아진다는 것을 알 수 있는데요. 실제로 일자별 비율 차이를 계산해 보면 그 정도를 좀 더 정확하게 살필 수 있습니다. 


 OO치과의  예약률 추이를 살펴보면 1일 차 이후 4일 차까지 10% 내외의 차이를 두고 점진적으로 하락선을 띄고 있음을 볼 수 있습니다. 2일에서 3일까지는 4%, 3일에서 4일 사이에는 6%  떨어진 것을 볼 수 있습니다. 


그러나 4일부터 5일까지의 예약률은 이전보다 큰 폭인  35%의 치아를 보여 예약률이 급격히 하락했음을 알 수 있습니다. 문의가 유입된 후 1~4일차와  4일 차 이후를 비교할 때, 그 차이는 약 6 배에 달합니다.


결과적으로, 예약률을 올리기 위해서는 문의가 들어온 후 4-5일 이내 예약으로 전환하는 노력이 필요합니다. 그렇지 않을 경우, 예약률은 급격히 낮아질 수 있습니다. 



병원에서 전화 상담을 하시는 분들이라면 고객과의 첫 컨택이 얼마나 중요한지 아실 것입니다. 하지만 그 차이가 얼마나 나는지는 정확히 모르셨을 것입니다. 


[차트 2]의  막대 그래프에 표시된 예약률을 보면, 첫 번째 컨택에서 예약으로 전환되는 경우는 39%로 상당히 높은 편 입니다. 반면, 두 번째의 예약률이 9.8%, 세 번째 예약률이 10%, 심지어 네 번째의 예약률이 2%에 그치고 있어 첫 번째 예약률 만큼의 결과를 내지 못하고 있는 것을 알 수 있습니다. 


첫 번째 컨택과 그 이후 컨택에서의 차이가 3배에 달합니다. 그렇기 때문에 첫 번째 상담에서 연결된 전환 건 수, 즉 FCR(First Call Resolution)이 이후의 컨택보다 더 중요합니다. 이 말은 곧, 가능한 첫 통화에서 예약 전환을 마쳐야 함을 의미합니다. 


3. 병원 예약률 높이기 위해 전화 상담 팀에 필요한 것 


그럼 앞으로 OO치과의 전화 상담 팀은 어떻게 업무를 해야 예약률을 올릴 수 있을까요? 


뛰어난 전화 상담원을 추가 채용하는 것도 좋은 방법이지만 먼저, 상담원들이 고객 문의를 신속하고 정확하게 처리할 수 있도록 효율적인 시스템과 프로세스를 구축하는 것이 필요합니다. 


이번 스토리에서 전한 내용처럼, 문의가 들어온 뒤 적어도 4~ 5일 이내 관리하는 것을 추천하며 최대 7일 간 재관리를 하는 것을 권장합니다.  또한, 첫 번째 컨택의 예약률이 이후의 컨택에 비해 월등히 높으니 첫 접점에서 최대한 예약을 이끌 수 있는 시스템 마련할 것을 권장드립니다. 이외에도 사전 교육이나 고객 상담 자료를 준비하시는 것이 필요합니다. 


그동안 감에 의존해 고객 문의를 관리해 왔다면, 오늘 블로그의 내용을 병원 전화 상담 시스템에 반영해 보세요. 효과적으로 문의 관리를 할 때, 고객은 더 나은 서비스 경험을 얻을 수 있으며 병원의 평판과 예약률도 함께 높아질 것입니다. 

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