칼럼-044 : 병원 홈페이지 방문자 통계를 1차원적으로만 사용하고 있지 않은가

우리 병원 홈페이지의 방문자 통계를 분석할 때, 방문자 수, 체류 시간, 페이지 조회 수처럼, 1차원적인 지표의 

분석만 하는 것은 아닌지 생각해 볼 필요가 있습니다. 

중요한 것은 실제 병원의 홈페이지를 방문한 가망 신환의 사용자 행동입니다. 

예를 들어, 노안 수술과 라식 수술을 동시에 진행하고 있는 안과가 있다고 가정할 때, 당연히 병원의 홈페이지에는 

노안 수술 메뉴와 라식 수술 메뉴가 대메뉴로 존재하고 있을 것입니다.

일반적인 수준의 병원에서는 각 메뉴를 클릭한 사람이 몇 명 정도인지 체크하고 넘어가는 것이 일반적입니다. 

많이 본 페이지를 점검하지 않는 병원도 아마 절반은 넘을 것으로 추정합니다. 

분석을 제대로 하는 병원이라면, 노안 수술 메뉴와 라식 수술 메뉴의 각 메뉴를 본 사람들 중에 

몇 %가 온라인 예약 메뉴로 이동하였는지, 그리고 다시 그들 중 몇 %가 실제 온라인 예약을 하였는지 

사용자 흐름에 따른 분석을 할 것입니다. 

어떤 병원이든 광고는 결국 예산이 한정되어 있을 것이며, 한정된 예산을 좀 더 많은 전환, 

즉 광고의 다음 단계인 ‘예약’ 단계로 좀 더 많은 결과를 주는 광고매체나 예약이 잘 잡히는 

시술이나 수술 쪽으로 온오프라인의 광고예산을 투입해야 합니다.

 상기에서 예시로 든 안과에서 만일 노안이 라식 대비 2배 많은 매출이 나왔다면, 광고예산의 상당 부분을 

노안 수술 쪽에 더 투입해야 할 것입니다. 또한, 많은 경우에 실수하기 쉬운 한 가지가 많은 광고 성과분석 

도구들이 마지막 클릭만으로 통계를 잡아주는 경향이 있다는 점입니다. 

그러나 디지털 광고의 결과 분석을 마지막 클릭으로만 한다면 여러 중요한 지표를 놓치는 결과를 가져오게 됩니다.

 예를 들어, 유튜브로 우리 병원을 알게 된 사람은 유튜브에서 곧바로 핸드폰 전화 버튼을 누르거나, 

유튜브에서 곧바로 우리 병원의 홈페이지로 이동하지는 않을 것입니다. 

우선 정보 획득을 위해서 네이버로 먼저 이동 후에 홈페이지로 오는 사람이 더 많을 것입니다. 

유튜브 광고 이후에 네이버를 통한 유입이 늘어났는데, 해당 인과관계를 단순히 네이버나 

네이버 키워드 광고를 통한 예약이 일차적으로 많다고 해서, 그것을 유튜브의 기여가 아닌 

100% 네이버의 기여라고만 본다면, 실제로 이것은 맞지 않는 통계입니다.

 이러한 오류를 범하고 있는 병원들을 많이 봅니다. 최근에 나온 통계분석 도구들의 일부 메뉴로 

‘기여 분석’ 이라는 항목에서 마지막 클릭 이전에 가망고객들이 어디서 오게 되었는지 분석이 가능합니다. 

앞으로는 1차원적인 분석이 아닌 입체적인 분석으로 통계분석을 정확하게 해야 합니다.

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