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병원상권분석 컨설팅 사례연구



한 원장님이 찾아오셨습니다.

"개원 자리로 생각하는 2곳 중에 어떤 곳이 더 좋을까요?" "업자 말로는 항아리 상권이고 사람들이 더 많아질 곳이라 좋다는데 몇 억씩 들여서 하는 개원이라 걱정이 큽니다. 도움을 좀 받을 수 있을까요?" | 개원 자리를 알아볼 때 가장 큰 문제는 업자와 원장님 간 정보의 비대칭입니다.


업자는 그동안의 경험과 축적된 데이터로 자신이 유리한 쪽으로 설명할 수 있습니다. 개원을 하시는 원장님은 경험이 없고 데이터도 없기 때문에 선배에게 물어보거나 직접 가서 눈으로 보고 생각해보며 판단할 뿐입니다. 때문에 선생님께서 공부하시더라도 비대칭성을 해결하기 힘들며 오늘은 그 갭을 줄일 수 있는 방법에 대해 말씀드리겠습니다. 저는 이 글만 잘 보시고 저희 시스템을 이용하셔도 최악의 개원 자리를 피할 수 있을 것이라고 확신합니다. | 페이스북, 아마존 닷컴, 넷플릭스의 공통점이 뭘까요? 비록 분야는 다르지만 이것으로 사업 성공했다는 공통점이 있습니다. 페이스북 피드를 보면 어떻게 알았는지 이전에 검색했던 것과 비슷한 광고들을 띄어줍니다. 넷플릭스를 보면 영화를 하나 봤을 때 추천되는 영화가 내 취향에 잘 맞습니다. 그래서 클릭을 하고 결제를 합니다. 사용자들의 데이터를 분석해서 가장 좋아할 만한 콘텐츠를 뿌려주기 때문에 사용자들은 자기도 모르게 결제를 하게 됩니다. 즉, 새로운 강자들의 영업 비밀은 바로 '데이터'에 있습니다. '데이터'에 관한 유명한 일화가 있습니다. 2012년 미국 대형할인마트인 '타겟'은 한 고등학생에게 유아용품 할인 티켓을 보냅니다. 부모는 쿠폰을 잘못 보냈다면서 항의를 했는데요. 그러나 알고 보니 그 고등학생은 실제로 임신 중이었습니다. 타겟은 부모도 모르던 임신 사실을 구매 이력으로 알아냈습니다. 평소 구매하지 않았던 영양제와 화학물질이 적은 로션 등을 구입했기 때문이죠. 우리가 알고 있는 것보다 '데이터 분석'은 훨씬 고도화되고 필수적인 도구가 되었습니다. 이른바 데이터에 울고 웃는 상황이 된 거죠. 하지만 병원 산업에서는 아직까지 데이터가 많이 쓰이지 않고 있습니다. 저는 데이터 분야에서 뒤쳐진 병원 산업이기 때문에 오히려 데이터로 승부 보는 게 굉장히 유리한 시점이라고 생각했습니다. 그래서 저는 병원 데이터에 집중했고 우리나라에 없는 병원에 특화된 상권분석과 키워드 마케팅 분석 시스템을 개발하였습니다. 오늘 말씀드리려는 부분은 바로 국내에서 유일하고 가장 앞선 기술을 가진 스타트닥터 상권분석 시스템을 활용한 상권분석 컨설팅에 대한 칼럼입니다. 처음에 말씀드렸던 원장님 사례로 돌아가 보겠습니다. 구체적인 내용은 대외비라 밝힐 수 없지만 내과 원장님께 드렸던 조언을 일부 공개합니다.집중해 주세요. 한 가지만 유념해 주세요. 온라인 상권분석은 50 정도이고 실제 가서 발품 팔며 얻는 정보가 나머지 50 입니다. 온라인 상권분석만 하면 안 되고 여러 자리들 중 온라인 상권분석으로 좋은 자리만 걸러낸 후 실제 가서 보셔야 합니다. 우리가 데이터를 볼 때 가장 중요한 것은 상대값입니다. 다른 지역대비 매출이 좋은지, 다른 지역대비 인구가 많은지, 같은 지역이라도 시간에 따라 매출이 어떤지를 확인해야 합니다. 상대적으로 어떤지를 잘 보시기 바랍니다. 1. 인구 구성


생활인구란 유동인구라고 생각하시면 되는데 단순히 돌아다니는 사람만 측정한 것이 아니라 지역에 거주하는 인구까지 측정해서 실제 잠재 고객을 보다 정확히 예측합니다. 쉽게 말하면 아파트에 거주하면서 일하러 가지 않는 고객들은 근처 편의점이나 식당으로 가겠죠. 예전엔 이런 부분이 제대로 측정되지 않았는데 생활인구의 개념으로 이제는 가능합니다. 해당 지역(파란색)은 서울시 평균보다 30프로 정도 높게 나오네요. 상권분석은 종합적으로 판단해야 합니다. 생활인구가 높게 나왔다고 해도 경쟁병원이 너무 많거나 소득수준이 낮거나 교통이 불편하면 안 좋은 개원자리일 수도 있습니다. 2. 매출 데이터를통한 실제 환자 타겟팅 1) 매출 추이 확인


매출을 볼 때 절대값을 많이 보시는데 저는 절대값은 참고만 하시라고 말씀드립니다. 국내의 어떤 시스템도 모든 카드 데이터를 모을 수가 없기 때문에 누락이 있을 수밖에 없고 보정을 했어도 정확하지는 않으니까요. 따라서 절대값보다 매출의 추이와 비율을 참고하면 좋습니다. 상권분석 데이터의 상대적인 분석은 분석 전문가들도 정확하다고 판단하고 있습니다. 해당 지역(파란색)은 병원당 평균 매출이 서울시 평균보다 높게 나오네요. 매력적인 지역입니다. 2) 환자구성 확인



보시는 대로 주요 고객층은 40대 이상의 여성분들이 많이 오십니다. 3) 경쟁지수


스타트닥터에는 통계학적 분석을 활용한 지표를 추가로 제공하고 있습니다. 경쟁지수는 해당 지역에서 같은 과 병원이 얼마나 많은지 나타내는 지수입니다. 면적 대비 경쟁지수를 보시면되는데요. 이 지역은 타 지역에 비해 경쟁률이 높지 않습니다. 괜찮네요! 4) 환자 소득

맨 오른쪽이 해당 지역의 환자 소득입니다.


보통의 병원의 수가를 산정할 때 근처 병원의 수가를 먼저 조사합니다. 하지만 한 가지 더 조사해야 할 것이 있는데 바로 환자분들의 소득입니다. 환자 소득이 높은 지역이라면 수가상승여력이 있는 겁니다. 다시 말해서 개원했을 때 어떻게 콘셉트를 잡느냐에 따라 주변 병원보다 높은 수가를 받으며 매출을 더 올릴 수 있다는 의미입니다. 이 지역은 소득이 다른 지역보다 높습니다. 따라서 수가상승여력이 있다고 판단할 수 있습니다. 3. 병원컨셉 (휴일 진료, 야간 진료 등) 주말은 토요일과 일요일을 포함합니다. 1) 평균영업시간

맨 오른쪽이 해당 동의 평균 주말 영업시간입니다. 서울시 평균과 얼추 비슷하네요. 오전 9시부터 오후 2시 정도까지 영업을 많이 하나 봅니다. 2) 주말 시간당 매출액

맨 오른쪽이 해당 동의 주말 시간당 매출액

주말 시간당 매출액은 서울시 평균보다 낮네요. 흔히 말하는 가성비가 좀 떨어져 보입니다. 3. 상권 및 매출 예측 미래 매출 예측은 MIT나 스탠포드에서 가장 많이 쓰이는 ARIMA modeling을 통해 구현하였습니다. 예측은 어디까지나 예측일 뿐이지만 국내에서 최초로 병원에 특화된 매출 예측 시스템을 공개합니다. 데이터는 절대값보다 추이를 집중해서 보시면 됩니다. 1) 서울시 매출 예측 그래프


서울시는 앞으로 크게 떨어짐 없이 유지되는 것으로 예측됩니다. 2) 개원 예정지역의 매출 예측 그래프(동 단위)


해당 개원예정지역은 약간의 상승기울기를 보입니다. 즉, 최소 서울시 평균 정도는 되는 괜찮은 지역이라고 볼 수 있습니다. 지금까지의 데이터를 분석해보면 1. 생활유동인구 : 서울시 평균보다 1.2배이상 높다. 2. 매출 : 서울시 평균보다 2배이상 높으며 40대 이상의 여성분을 타겟으로 하면 좋고 환자소득도 서울시평균보다 높다. 3. 주말 매출: 주말은 서울시 평균보다 매출이 낮아 가성비가 떨어지는 편이다. 4. 매출 예측: 향후 1년간 꾸준히 상승할 것으로 생각되는 지역이다. 결론, 이 지역은 온라인 상권분석 상 추천할 만한 지역입니다. 이제 직접 가셔서 근처 병원은 어떤지, 사람들이 많이 다니는 도로인지, 건물은 어떤지등을 직접 확인하셔야합니다. 지금까지 한 지역을 잡아 온라인 상권분석을 진행했습니다. 온라인 상권분석을 맹신하는 것은 안됩니다. 온라인 분석을 통해 객관적으로 판단을 해보고 자세한 건 직접 발품을 팔거나 해당 지역에 지하철이 개통된다거나 하는 좋은 혹은 나쁜 이벤트가 없는지 확인해야 합니다. 스타트닥터는 위 컨설팅 내용의 일부를 실시간 시스템으로 제공합니다. 홈페이지에서 오셔서 직접 경험해 보세요. 새로운 인사이트를 얻으실 수 있을 겁니다. 스타트닥터 상권분석 시스템 바로 가기

30초면 알수있는 스타트닥터 소개

긴 글 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.

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