「인터넷에서 보고 왔다」는 답변을 나누는 기준

찾았는지, 눈에 띄었는지부터

「인터넷」 한 칸으로는 읽을 수 없는 것

「인터넷」이라는 칸은 의원이 돈을 쓰는 곳도, 관리하는 사람도 다른 네 채널을 한데 담습니다. 검색과 지도 앱은 환자가 무언가를 찾을 때 의원이 찾아지느냐의 문제이고, SNS와 커뮤니티는 환자가 찾지 않았는데도 의원이 눈에 띄느냐의 문제입니다. 앞의 둘은 검색에 걸릴 정보를 다듬는 일로, 뒤의 둘은 사람들이 머무는 곳에 의원 이야기가 놓이게 하는 일로 이어져, 할 일이 서로 다르고, 그 일을 맡는 사람이나 업체도 다를 수 있습니다. 「인터넷」이 늘었다는 사실만으로는 둘 가운데 어느 쪽 일이 효과를 냈는지 알 수 없습니다.

첫 질문을 찾음과 눈에 띔으로 둔 까닭

환자에게 처음부터 채널의 이름을 물으면 답이 흔들립니다. 인스타그램과 블로그, 카페와 지도를 구분해 쓰지 않는 환자도 있기 때문입니다. 반면 「직접 찾아보셨어요, 아니면 보다가 눈에 띄셨어요?」는 「병원을 찾다가요」, 「인스타 보다가요」처럼 짧은 말로도 답이 나오는 질문입니다. 이 질문은 환자가 그때 무엇을 하고 있었는지를 묻는 질문이어서, 채널의 이름을 몰라도 답할 수 있습니다.

이 첫 질문으로 네 묶음이 둘로 갈리면, 둘째 질문은 하나만 남습니다. 찾은 쪽에는 지도를 열었는지만, 눈에 띈 쪽에는 게시판 글이었는지만 물으면 되므로, 되묻기가 두 번에서 끝납니다. 접수가 붐비는 시간에도 두 번이면 대기 줄을 오래 붙잡지 않습니다.

SNS와 커뮤니티를 가르는 선

SNS와 커뮤니티는 둘 다 찾지 않았는데 눈에 띈 경로이지만, 글이 놓인 곳이 다릅니다. SNS는 인스타그램처럼 각자의 계정에 글과 사진이 올라오고 그것이 피드로 흘러가는 곳이고, 커뮤니티는 지역 카페나 동네 게시판처럼 한 주제나 한 동네의 사람들이 한 게시판에 글을 모으는 곳입니다. 의원에 관한 이야기가 SNS에서 퍼졌다면 한 사람의 게시물이 그 사람을 아는 사람들에게 닿은 것이고, 커뮤니티에서 퍼졌다면 같은 동네나 같은 고민을 가진 사람들에게 닿은 것입니다.

둘째 질문을 「카페나 동네 게시판 글이었어요?」로 정한 것은 이 차이를 환자의 말로 옮긴 것입니다. 환자가 「인스타에서 봤어요」처럼 이름을 먼저 말하면 둘째 질문 없이 SNS에 넣습니다. 새로 생긴 SNS라도 각자의 계정에 글이 올라오고 피드로 흘러가는 곳이라면 SNS로, 한 게시판에 글이 모이는 곳이라면 커뮤니티로 넣습니다.

접수 응대 매뉴얼에 넣는 문장

되묻는 문장은 접수 응대 매뉴얼에 그대로 적어 접수대에서 바로 볼 수 있게 합니다. 아래는 매뉴얼에 넣을 문장입니다.

매뉴얼에는 묻지 않을 말도 함께 넣습니다. 「인스타요, 카페요, 검색이요?」처럼 채널 이름을 늘어놓는 질문은 환자가 마지막에 들은 이름으로 답하게 만들 수 있어 쓰지 않습니다.

카카오톡 안에서 본 것

「카톡에서 봤어요」라는 답은 카카오톡 안의 어디였는지에 따라 묶음이 갈립니다. 여러 사람이 한 방에 모여 글을 나누는 오픈채팅방에서 봤다면, 한 주제나 한 동네의 사람들이 모인 곳이므로 커뮤니티에 넣습니다. 의원이 운영하는 카카오톡 채널의 소식을 받아 봤다면, 의원이 직접 보낸 것이므로 네 묶음이 아니라 의원 채널의 칸에 넣습니다. 아는 사람이 일대일 대화로 보내 준 것이라면 소개입니다.

이 셋은 환자에게 「여러 사람이 있는 방이었어요, 병원에서 온 소식이었어요, 아는 분이 보내 주신 거였어요?」로 한 번에 물어 가릴 수 있습니다.

네 묶음을 읽는 법

네 묶음은 먼저 찾은 쪽과 눈에 띈 쪽의 두 덩어리로 읽습니다. 찾은 쪽, 곧 검색과 지도 앱이 늘었다면 의원을 찾는 사람에게 의원 정보가 잘 걸리고 있다는 뜻이어서, 그사이 검색에 걸릴 정보나 지도의 의원 정보를 다듬은 일이 있었는지와 함께 읽습니다. 눈에 띈 쪽, 곧 SNS와 커뮤니티가 늘었다면 누군가 의원 이야기를 올렸다는 뜻이어서, 그달에 의원에 관한 어떤 게시물이나 글이 올라왔는지를 찾아 읽습니다.

눈에 띈 쪽 안에서 커뮤니티만 늘었다면, 같은 동네나 같은 고민을 가진 사람들 사이에서 의원 이야기가 오간 것입니다. 이런 이야기는 한 번 퍼지면 그 게시판의 다른 사람들이 다시 찾아 읽기도 하므로, 어떤 글에서 시작되었는지를 찾아 두면 그 뒤 몇 달의 커뮤니티 숫자를 읽는 데 실마리가 됩니다.

접수 서식의 선택지

말로 되묻는 것과 함께 접수 서식의 선택지도 고칩니다. 서식에 「인터넷」 선택지가 하나만 있으면, 서식을 직접 채우는 환자는 되묻는 질문을 받지 않은 채 그 칸에 표시합니다. 서식에는 「인터넷」 대신 「인터넷에서 직접 찾아봄」과 「인터넷에서 보다가 눈에 띔」을 두고, 그 아래에 지도와 게시판을 묻는 둘째 줄을 각각 이어 놓습니다. 그러면 서식으로 받은 답과 말로 받은 답이 같은 네 묶음에 모입니다.

「인터넷」 답을 나눌 때의 착오

첫째는 「네이버에서요」, 「인스타에서요」처럼 사이트나 앱의 이름으로 답한 환자에게는 되묻지 않고 넘어가는 경우입니다. 「인스타」는 SNS로 바로 넣을 수 있지만, 「네이버」 안에는 검색도, 지도도, 블로그의 이웃 글도, 카페도 함께 들어 있습니다. 「네이버」라는 답에도 「직접 찾아보셨어요, 아니면 보다가 눈에 띄셨어요?」를 물어야 네 묶음 가운데 하나로 갑니다.

둘째는 SNS 게시물의 반응이 많았던 달과 SNS 신환이 늘어난 달이 겹치자, 그 게시물이 신환을 데려왔다고 바로 잇는 경우입니다. 접수에서는 SNS였는지까지만 물었을 뿐 어느 게시물이었는지는 묻지 않았으므로, 그 둘을 까닭과 결과로 이을 근거는 없습니다. 게시물의 반응은 SNS를 운영하는 쪽의 숫자로 따로 두고, 신환과는 달 단위로 나란히 놓는 데서 멈춥니다.

셋째는 SNS에서 광고로 본 것과 다른 사람의 게시물로 본 것을 한 칸에 넣는 경우입니다. SNS 광고는 의원이 돈을 내고 띄운 것이어서 광고 계정의 성과로 읽어야 하고, 다른 사람의 게시물은 환자들 사이에서 의원 이야기가 오간 것입니다. SNS 묶음 안을 광고와 게시물로 나눠 남기고, 의원이 SNS 광고를 하지 않은 달이라면 SNS 묶음은 모두 게시물로 읽습니다.

네 묶음 밖의 답과 광고의 추적

AI 챗봇에게 물어 의원을 알았다는 답은 찾아 나선 것이지만 검색도 지도 앱도 아니어서 네 묶음 어디에도 맞지 않습니다. 이 답은 따로 한 줄로 남기고, 그 숫자를 병원GEO진단의 결과 옆에 놓아 AI 답변에 의원이 오르내린 것과 함께 읽습니다. AI 챗봇을 묻는 말은 매뉴얼에 따로 넣지 않고, 환자가 먼저 말할 때 받습니다.

병원 검색광고 전환 추적을 대행사와 함께 운영하는 의원에게, 네 묶음은 광고 회의에서 다룰 숫자의 범위를 정해 줍니다. 검색 묶음은 그 추적과 함께 놓고 다룰 숫자이고, SNS와 커뮤니티는 다른 광고 계정이거나 광고 밖의 일이어서 같은 회의에서 같은 잣대로 따지지 않습니다. 커뮤니티의 숫자를 광고비와 나란히 놓고 한 명당 비용처럼 읽으면, 돈을 쓰지 않은 채널이 가장 싼 채널처럼 잘못 읽힙니다.