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병원 마케팅 성과를 클릭이 아닌 ‘매출’로 증명하는 방법
- 한눈에 보는 핵심요약
- 광고 클릭부터 실제 매출까지 모든 흐름을 연결해 마케팅 성과를 정확히 측정하기 위한 메디하이 프로덕트 팀의 업무 여정을 소개합니다.
"광고는 잘 되는 것 같은데, 왜 매출은 늘지 않을까요?"
병원 마케팅 현장에서 가장 빈번하게 들려오는 고민입니다. 문의는 분명히 늘었는데 예약이 기대에 못 미치거나, 예약은 많은데 실제 내원으로 이어지지 않는 경우, 혹은 내원은 늘었음에도 매출은 그대로인 경우가 많습니다.
결국 문제의 본질은 광고가 아닙니다. 문의 이후 고객 여정의 데이터가 어딘가에서 유실되어 성과를 파악할 수 없다는 점입니다.
하지만 대부분의 병원에서는 어느 구간에서 이탈이 발생하는지, 어떤 광고·캠페인·콘텐츠에서 특히 문제가 심각한지를 정확히 확인하기 어렵습니다.
메디하이 프로덕트팀은 이 문제를 ‘광고 성과를 매출까지 연결해 최적화 할 수 없는 구조의 문제’로 보았습니다. 이번 스토리에서는 문제 해결을 위해 프로덕트 팀이 진행한 내용을 공유하고자 합니다.
1. 메디하이 프로덕트 팀이 해결하고자 한 과제
병원 마케팅의 성과는 보통 '문의 수'로 측정됩니다. 하지만 문의가 많다고 반드시 매출이 느는 건 아닙니다.
- 문의는 많은데 예약이 안 잡히거나
- 예약은 많은데 내원율이 낮거나
- 내원은 늘었는데 결제 전환이 안 되거나
마케팅 퍼널 어딘가에 누수가 있는데, 그 지점을 정확히 알 수 없는 것이 문제입니다.
메디하이 프로덕트 팀의 목표는 명확했습니다.
광고 캠페인의 성과를 클릭이나 문의가 아닌, 실제 매출까지 연결해서 최적화하는 것.
그러려면 ‘광고 → 문의 → 예약 → 내원 → 결제’에 이르는 퍼널 전체가 하나로 연결되어야 했습니다.
1) 첫 번째 장벽: 광고 데이터와 실제 전환의 어긋남
병원 마케팅 전체 퍼널을 연결하려면 먼저 출발점인 '문의' 데이터부터 정확해야 합니다. 하지만 기존 쿠키 기반 추적 방식은 브라우저 정책, 추적 제한 등으로 전환 데이터가 누락되는 경우가 많았습니다.
광고 플랫폼에서 보여주는 전환 수치와 실제 문의 건수가 일치하지 않는 상황이 반복됐고, 이 상태에서는 어떤 캠페인이 정말 효과가 있는지 판단 자체가 어려웠습니다.
그래서 메디하이 프로덕트팀은 데이터 누락을 최소화하기 위해 전환 API(서버-서버 방식) 연동을 우선 추진했습니다.
| 구분 | 주요 내용 |
|---|---|
| 전환 API 연동 | Meta·Google·Taboola 등 서버 간 직접 송신으로 전환 데이터 누락 최소화 |
| 성과 자동 동기화 | 주요 채널(Meta, Google, Taboola, 당근, 토스 등) 데이터 주기적 수집·통합 |
| 캠페인별 효율 분석 | 소진 금액, 문의 단가, 실적을 캠페인 단위로 한눈에 확인 |
이를 통해, 문의에서 매출에 이르는 전환 과정을 최적화를 할 수 있는 환경을 만들어 전체 퍼널 데이터를 연결했습니다.
2) 두 번째 장벽: 병원 안에 갇힌 데이터
하지만 광고 데이터가 정확해져도 한계는 여전히 남아있었습니다.
광고 이후 병원 내부에서 일어나는 ‘문의 → 예약 → 내원’ 전환 흐름이 연결되지 않으면 마케팅의 실제 성과를 알기 어렵기 때문입니다.
이 데이터를 광고 시스템과 API로 직접 연결하는 것은 현실적으로 거의 불가능했습니다. 그래서 대안은 병원이 직접 데이터를 업로드하는 방식이었는데, 여기에도 문제가 있었습니다.
- 병원 담당자가 바쁘면 업로드가 밀림
- 담당자마다 정리 방식이 달라 데이터 정합성 문제 발생
- 결국 병원이 업로드하지 않으면 최적화도 멈추는 구조
이 구조에서는 아무리 좋은 시스템을 만들어도 지속적인 캠페인 최적화가 불가능했습니다.
그래서 메디하이는 병원에서 관리 중인 내부 데이터를 메디하이 시스템과 직접 연동했습니다.
- 예약·내원 데이터: 메디하이가 병원을 대신해 정기적으로 수집·업로드
- 결제 데이터: 문의 정보 기준으로 자동 매칭, 캠페인별 매출 기여도 산출
- 일관된 데이터 기준: 담당자 역량에 의존하지 않는 정합성 확보
이로써 광고부터 매출까지 이어지는 ‘풀퍼널(Full-Funnel) 데이터 통합 시스템’이 완성되었습니다.
2. 무엇이 달라졌나
이 구조가 만들어지면서, 이전에는 불가능했던 질문들에 데이터로 답할 수 있게 되었습니다.
| 이전 | 이후 |
|---|---|
| "이 캠페인 문의 많이 들어왔네" | "이 캠페인은 문의는 많은데 예약 전환이 낮네. 랜딩 메시지를 바꿔보자" |
| "광고비 대비 문의 단가는 좋은데..." | "문의 단가는 높지만 내원·결제 전환이 좋아서 실제 ROI는 이 캠페인이 더 높네" |
| "매출이 왜 안 늘지?" (감으로 추측) |
"문의→예약 단계에서 30% 이탈. 상담 스크립트를 점검해보자" |
위의 표에서 볼 수 있듯이, 최적화의 기준이 '문의 수'에서 '매출 기여도'로 바뀌게 되었습니다.
결론 : 클릭이 아닌 ‘매출’로 증명되는 병원 마케팅
이번 프로젝트를 통해 메디하이 프로덕트팀은 병원 마케팅 전 과정을 끊김 없이 연결하는 풀퍼널 데이터 통합 시스템을 완성했습니다.
문의 효율은 좋은데 매출은 왜 안 나오지? 라는 질문에 감이 아닌 데이터로 답할 수 있는 구조가 만들어진 것입니다.
메디하이는 이 성과 데이터 기반 위에 AI를 결합해 캠페인과 콘텐츠를 더 빠르고 정확하게 최적화할 준비를 하고 있습니다.
앞으로도 메디하이 프로덕트팀은 병원이 장기적으로 더 나은 성과를 만들어갈 수 있도록 ‘성과 데이터 기반 시스템’을 지속적으로 고도화해 나가겠습니다.
