몽매니저 : 병원을 잘 경영하기 위해서는 예측이 필요합니다.

미래를 알 수 있다면 얼마나 좋을까요?
병원을 잘 경영하기 위해서는 예측이 필요합니다.

우리가 목표 한 것이 달성 될 지에 대한 예측
목표를 달성 할 수 없는 리스크가 있는지에 대한 예측
지속적인 성장이나 현재를 유지하기 위한 주변 환경의 변화에 대한 예측

예측을 위해서는 이 3가지 관점이 필요합니다.

영향을 주는 요인을 얼마나 잘 이해할 수 있나?

매출에 영향을 주는 요인에는 어떤 것들이 있는지 생각해봐야 합니다.
매출의 구성을 세분화해서 생각해볼까요?

-신환의 매출과 구환의 매출과 진료 건수, 환자 수
-치료과목 별의 매출과 진료 건수, 환자 수
-연령별의 매출과 진료 건수, 환자 수
-거주지 별의 매출과 진료 건수, 환자 수
등등….
그리고 이 항목들의 조합에 따라 경영 예측을 할 수 있습니다.

예를 들어, 임플란트 관련 매출의 추이 변화는 크게 없는데, 환자 수의 추세가 떨어지고 있다면
추가적인 임플란트 매출이 생기지 않을 것으로 예측 되기 때문에
임플란트 관련 진단과 상담에 더 집중해야 할 것입니다.

시용할 수 있는 데이터가 얼마나 많은가?

데이터의 종류도 중요하지만 많은 기간의 데이터 축적도 중요합니다.

해당 달이나 짧은 기간의 데이터는 분석적인 관점에서는 볼 수 있는 것이 거의 없습니다.
그런데 데이터들이 기간 별로 거시적으로 쌓이게 되면 우린 추이와 추세 등을 알 수 있게 되고 그 흐름에 따라서
인사이트를 볼 수 있고 미래를 예측할 수 있게 됩니다.

추세(trend)

데이터가 장기적으로 증가하거나 감소할 때, 추세(trend)가 존재합니다.

계절성(seasonality)

해마다 어떤 특정한 때에 나타나는 것 같은 계절성 요인이 시계열에 영향을 줄 때 계절성(seasonality) 패턴이 나타납니다.
계절성은 빈도의 형태로 나타나는데, 그 빈도는 항상 일정하며 알려져 있습니다.

주기성(cycle)

고정된 빈도가 아닌 형태로 증가나 감소하는 모습을 보일 때 주기(cycle)가 나타납니다.
보통 이러한 요동은 경제 상황 때문에 일어나고, 흔히 “경기 순환(business cycle)”과 관련 있습니다.
보통 이러한 요동의 지속 기간은 적어도 2년 이상입니다.

병원에서는 1월부터 12월 까지의 시계열적 추이와 년도 별로 달끼리 비교해보는 계절 변동을 많이 봅니다.
그리고 몽매니저는 이 변화들이 어떤 흐름으로 가고 있는 지를 파악할 수 있게 하는 추세 그래프를 제공합니다.

예측이 우리가 예측하려는 것에 영향을 줄 수 있는가?

예측이 끝이 아닙니다.
예측을 했다면 전략을 세워 액션을 취해야 합니다.
많은 유의미한 데이터를 수집했고 결과물을 만들어 내서 현상을 파악해도
여기서 그치는 경우가 많습니다. 목적이 없어서 입니다.
우리가 원하는 목적을 분명히 하여 행동을 해야지만 결과가 바뀔 수 있습니다.

몽매니저에서 가장 대표적으로 보여주는 예측은
목표매출 대비 성과 예측과 리스크 예측 입니다.
이번 달에 매출 달성까지 얼마가 부족하다는 예측이 나왔다면 우린 어떻게 해야 할까요?

매출에 영향을 줄 수 있는 것들을 세분화해 분석해봐야 할 것 입니다.
신환의 추이를 보고 유입이 떨어지고 있다면 좀 더 신환을 이끌어낼 수 있는 전략을 짠다거나
구환의 재내원율이 떨어지고 있다면 정기검진을 이끌어낼 수 있는 리콜 액션을 적극적으로 취하거나
상담 동의율을 점검해보고 동의율이 떨어지고 있다면 원인을 분석 해볼 수 있을 겁니다.
그리고 매출에 즉각적인 영향을 줄 수 있는 부분에서 액션을 취해야 하겠죠.

예측은 정확하지 않습니다.
하지만 예측한다는 것은 알 수 없는 미래에 대한 최소한의 준비입니다.
예측 정보는 병원의 리스크를 관리하기 위한 아주 중요한 포인트입니다.

몽매니저의 예측 알고리즘은 분기 및 최근 매출을 기반으로
이번 달 우리 병원의 목표가 달성 가능한지 예측해 줍니다.
쌓일수록 정교해지는 몽매니저의 예측 데이터로 위기를 이겨내고 미래를 준비하세요.