1. 환자의 기본정보

환자의 기본 정보라면 문진표에 기입하는 연령, 성별, 주소, 내원경로 등이 있습니다. 
이 기본 정보들은 한번만 입력하면 그 후 추가적으로 재 입력할 필요가 없는 데이터들이지만 그렇기 때문에 역설적으로 중요도를 크게 인식하지 못하는 경우도 있습니다. 
우리가 봐야 할 경영 데이터들은 모두 이 기본 정보에 기반한다고 봐야 합니다. 
환자가 내는 비용 즉 매출의 백그라운드엔 ＂몇 살의 어떤 성별의 어디에 사는 환자가 어떤 내원경로를 가지고 어떤 치료과목의 얼마를 냈는지＂의 정보가 있고, 이를 바탕으로 데이터 분석을 하기 때문입니다. 
환자의 기본 정보를 입력하는 것은 입력자의 행동에 의해 정확도가 달라집니다. 
한 예로 Q치과의 코디네이터가 환자의 주소를 모두 인근의 한 아파트로만 입력해서 환자에게 가족이 348명이 묶인 사례가 있습니다.
입력자가 어떤 기준을 가지고 데이터를 입력 하느냐가 데이터 정확도의 관건이 되는 것입니다.

2. 비보험 금액 진료 코드의 상세한 입력

환자들이 수납하는 비보험 금액을 세분화해서 입력하는 것은 아주 중요합니다. 
그래야 여러 조건에 따른 수납 데이터를 정확하게 볼 수 있기 때문입니다.

환자가 500만원을 수납하였습니다.
250만원은 보존 진료비이고 250만원은 보철 진료비라고 가정해 봤을 때. 
입력자가 있는 그대로 매출을 세분화해서 해당 치료 과목에 입력을 해주면 우리는 정확한 데이터를 얻을 수 있을 것입니다. 하지만 입력자가 모르거나 귀찮거나 바빠서 500만원 전체를 보철 진료비로 입력한다면 우린 부정확한 데이터를 얻게 됩니다.

데이터 통계치 자체의 정확도에 큰 기대 없이 어느 정도의 가늠으로 보는 병원도 있을 것입니다. 하지만 이런 오류 기록들이 한 두건 쌓여서 금액의 갭이 커지게 되면 결국 결과적인 데이터 값의 오차 범위도 커지기 때문에 의사 결정에도 오류가 생길 수 밖에 없습니다. 
그러므로 비보험 금액의 진료 코드를 정확히 입력해주는 것은 중요합니다.
실무자들의 바쁜 상황에서 업무 과잉을 유발하지 않도록 하는 데이터 처리 환경이 있다면 정확한 데이터를 얻는데 많은 도움이 될 것이며, 이는 <몽매니저>가 도와줄 수 있습니다.

3. 담당의사별 매출 데이터

의사가 여러 명일 경우 의사당 매출구분 및 통계 데이터가 필요합니다. 
의사당 매출 데이터를 볼 때는 단순 매출 구분으로만 보는 것이 아니라 매출상세 통계(환자수, 진료건수, 상담, 치료과목별, 연령별, 내원경로별 등)도 볼 수 있어야 합니다.

4. 신환 별 & 구환 별 환자 수와 매출

신환 매출이란 신환이 내원하여 처음 치료 결정을 한 총 금액이 신환 매출이라고 볼 수 있습니다.

기간 별 신환의 수와 구환의 수는 전자차트로도 어렵지 않게 파악이 됩니다. 
하지만 기간 별 신환의 매출과 구환의 매출도 파악이 되어야 올바른 경영 지표를 잡을 수 있습니다. 
전자차트에서 보여주는 신환 매출은 ‘신환으로 등록된 날 납부한 비용’만을 신환 매출로 잡아주고 있는데 이것만이 신환 매출라고 볼 수는 없을 것입니다.

신환 매출이란 신환이 내원하여 처음 치료 결정을 한 총 금액이 신환 매출이라고 볼 수 있습니다. (병원 마다의 기준이 다를 수는 있음) 병원 마다의 기준 하에 신환 별 매출과 구환 별 매출은 전자차트만으로는 파악되지 않으므로 수납 데이터의 후 작업이 필요합니다. 
신환과 구환의 매출 기준을 가지고 자동으로 이를 잡아주는 프로그램이 있다면 더 편할 것입니다. 몽매니저 같은!

5. 초진 내원 & 리콜 내원

초진 내원과 리콜 내원은 환자가 우리 병원을 신뢰하는 정도, 그리고 우리병원이 환자를 유지하는 능력을 말하는 것이라고 볼 수 있기 때문에 수치적인 파악과 추이를 체크하는 것이 중요합니다.
그런데 이 두 가지는 비슷해 보이지만 약간은 다른 성격을 가지고 있습니다.

초진 내원은 환자가 불편한 것이 있어 자발적으로 다시 재내원한 환자이고, 리콜 내원은 우리가 부르는 것에 대한 환자의 응답으로 피동적 내원을 말합니다. 
때문에 가능한 분리해서 파악하면 좋은데, 이 역시 초진 내원은 전자차트로 어렵지 않게 파악 되지만 리콜 내원에 대한 응답은 전자차트에 따라 파악하는 것에 한계가 있을 수 있습니다. 
하지만 이를 파악하고 측정하고 관리할 수 있다면 활용도가 높은 고객 관리 데이터가 될 수 있습니다.
몽매니저는 리콜을 관리하고 성과를 파악할 수 있는 데이터를 보여줍니다.

6. 상담자별 상담 동의율과 상담 결정금액

무작정 동의율부터 볼 것이 아니라 목표 매출을 이루기 위해 달성해야 하는 기준 금액을 먼저 정하라.

상담 동의율과 상담 결정 금액은 그 달의 매출 성과에 있어서 핵심적이라고 볼 수 있습니다. 
상담 데이터를 볼 때 동의율만 본다면 앞으로는 상담 결정 금액도 반드시 주목해야 합니다. 

상담 동의율은 상대적인 비율이기 때문에 상담 동의율이 높다고 해서 상담 동의 금액까지 높지 않을 수 있습니다. 
예를 들어, 우리 병원이 1억 매출을 내기 위해선 매달 7천 만원 이상의 상담 등의 금액이 필요한데, 아무리 상담 동의율이 80%
이상 나온다 하더라고 진단 금액 자체가 작아서 동의 금액이 충족되지 않는다면 목표 달성을 할 수 없습니다.

반대로 상담 결정 금액은 절대적인 값이기 때문에 금액이 매출 성과의 확실한 기준이 될 수 있습니다. 
위의 예시를 다시 적용했을 때 상담 동의율이 50%대라 하더라도 상담 결정 금액이 7천 만원 이상이 나온다면 매출 목표를 달성할 가능성이 높아지는 것입니다. 

상담 동의율이 높다면 더 좋은 성과를 낼 수 있는 것은 확실합니다. 다만, 얼마의 상담 결정 금액이 있어야 한다는 절대적 기준 목표를 잡으면 목표에 좀 더 효과적으로 접근할 수 있습니다.
무조건 동의율만 보는 것이 아니라 우리 병원이 목표 매출을 이루기 위해 달성 해야 하는 기준 금액을 먼저 정하고 동의율을 관리하는 것이 좋은 방법입니다. 또한, 여러 명이 상담 할 경우 상담자별로 상담의 성과를 파악하는 것이 필요합니다.

7. 상담 미동의에 대한 사유

상담 미동의를 좀 더 자세히 들여다보면 미동의와 미결정이 있습니다. 
상담 후 동의를 하지 않았다고 해서 일괄 미동의로 처리하는 것보다 미결정과 미동의를 구분하여 관리할 필요가 있습니다.

미결정 환자는 동의로 결정 전환이 될 수 있도록 액션이 필요합니다. 
또한, 확실히 미동의로 결정된 사항에 대해서는 그 사유를 데이터화 하여 우리 병원의 주요한 미동의 사유와 그 추이를 관찰할 필요가 있습니다.

8. 치료 미이행 파악

상담 동의 후 치료 이행 여부를  관리하지 않는 동의율은 오류일 가능성이 크다.

치료 미이행이란 상담 동의를 하고 나서 실제 치료로 이행되지 않는 환자를 말합니다. 
많은 병원에서 놓칠 수 있는 부분이라고 생각합니다. 
매달 월말 보고 시 이 검증 과정이 없다면 지금 우리가 알고 있는 상담 동의 금액과 상담 동의율은 오류 데이터일 가능성이 큽니다.

정확한 데이터 검증을 위해서도 체크 되어야 하지만, 치료 미이행 된 환자들을 파악하고 관리하지 않으면 우리가 모르는 사이 이탈
환자로 끝나버릴 수 있기에 반드시 필요한 과정입니다.

9. 치료 중단 환자 파악

치료 중단 환자의 증가는 병원의 리스크 증가를 의미하기도 한다.

계획된 치료가 중간에 중단되는 경우도 있습니다. 
이는 단순 예약 부도율 로만 처리되어서는 안됩니다. 
기간 별로 치료 진행 중 중단된 환자와 수, 비용, 사유에 대한 데이터를 파악해서 병원의 리스크를 관리하고 미리 예방할 수 있어야 합니다. 
이를 파악해서 병원의 리스크를 관리하고 미리 예방 할 수 있어야 하며, 중단 환자들에 대한 관리 계획을 세워 이탈 환자로 놓쳐버리지 않도록 해야 합니다.

10. 미수금 관리

많은 병원들이 전자차트로 바뀌면서 오히려 역으로 미수금을 관리하기 어려워 지는 경우가 있습니다. 
종이차트 였을 땐 미수금 환자 차트를 따로 빼서 실물로 파악하고 수시로 관리하기가 용이했는데, 전자차트는 실물로 보이지 않으니 미수금 관리가 어렵거나 뒷전이 되는 경우가 종종 있습니다.

우리 병원의 미수금이 제대로 파악되고 있는지? 그리고 파악했다면 어떻게 받을지 관리 계획을 세웠는지? 
또 원장님 이하 직원들 특히 미수금을 관리하는 데스크 직원에 내용 공유가 되었는지 확인 해봐야 합니다. 
몽매니저가 어려운 미수금 관리를 좀 더 수월하게 도와줄 것입니다.

11.  만족도

만족, 불만족은 상황이 있기 때문에 보통 텍스트로 내용을 입력하게 됩니다. 
텍스트 기록은 단기간의 내용 파악은 가능하지만 장기간의 내용은 한눈에 데이터를 보거나 관리하기가 어렵습니다. 
내용과 함께 주요 카테고리를 입력해 데이터화 하면 우리 병원의 만족, 불만족의 주요한 포인트에 대한 파악과 관리가 훨씬 용이해
질 수 있습니다.