고객이 방문하게 만드는 병원 마케팅
• 병원 마케팅 최적화하기(1) : A/B 테스트 활용 백서 👀
• 병원 마케팅 최적화하기(2) : A/B 테스트 주요 성과 지표 분석 방법
• 병원 마케팅 최적화하기(3) : A/B 테스트 설계 가이드
지난 아티클에서는 광고 소재 기획 방법에 대해 논의하며 USP(Unique Selling Proposition)를 중심으로 메시지를 구성하고, 이를 활용한 브랜드 포지셔닝 전략을 설정했습니다. 하지만 아무리 철저히 기획된 광고라 해도 실제 성과가 기대에 미치지 못할 수 있습니다.
그렇다면 광고 성과를 사전에 예측하고, 고객의 클릭을 유도하는 소재를 더 효과적으로 파악할 방법은 무엇일까요?
이번 아티클에서는 병원 마케팅 담당자들이 광고 전환율을 높이고, 고객 참여도를 극대화하며, 투자 비용을 절감할 수 있는 A/B 테스트에 대해 소개하고자 합니다.
1. A/B 테스트란?
A/B 테스트는 두 가지 이상의 콘텐츠나 요소를 비교하여, 어느 버전이 더 높은 성과를 내는지 측정하는 실험 과정입니다.
여기서 콘텐츠란 웹사이트(예: 예약 페이지 디자인), 광고 소재(예: 이미지, 헤드라인), CTA(Call-to-Action) 버튼(예: “지금 예약하기” vs “무료 상담받기”) 등 고객의 행동 양식에 영향을 미치는 요소들을 일컫습니다.
A/B 테스트는 가설 수립 → 실험 설계 → 테스트 실행 → 데이터 분석 → 결과 적용의 5단계로 구성됩니다. 예를 들어, 병원의 예약 문의량 증대를 목표로 한다면, A/B 테스트를 통해 다음과 같은 가설을 검증할 수 있습니다:
- “버튼 색상을 빨강으로 변경하면 클릭률이 증가할 것이다.”
- “예약 페이지에서 불필요한 입력 필드를 제거하면 문의 전환율이 높아질 것이다.”
2. A/B 테스트를 활용해야하는 4가지 주요 이유
병원 마케팅은 단순히 광고를 게시하는 것에서 끝나지 않습니다. 실제로 광고가 얼마나 효과적인지, 환자가 어떤 메시지에 더 반응하는지 데이터로 증명하고 개선하는 것이 중요합니다.
A/B 테스트를 진행하면 실질적으로 성과를 내는 광고와 콘텐츠를 식별하고 최적화할 수 있습니다.
- 가설 검증: 광고나 콘텐츠가 환자 유치에 실제로 효과가 있는지를 데이터 기반으로 확인할 수 있습니다.
- 효과적인 변수 도출: 여러 요소 중 어떤 변화가 가장 긍정적인 영향을 미쳤는지 파악할 수 있습니다.
- 결과의 원인 분석: 데이터를 통해 성과의 근본 원인을 분석함으로써, 재현 가능한 성공 전략을 수립할 수 있습니다.
- 데이터 기반 의사결정: 객관적 데이터를 바탕으로 최적의 마케팅 전략을 선택할 수 있습니다.
3. A/B 테스트 방법
A/B 테스트를 실행하기 위해서는 아래 방법을 사용해볼 수 있습니다.
- 무작위로 웹사이트 트래픽을 두 그룹으로 나눕니다.
- 동일한 조건에서 두 그룹에 다른 콘텐츠를 일정 기간 노출합니다.
- 클릭률, 전환율, 또는 매출과 같은 KPI를 기준으로 성과를 측정합니다.
- 데이터를 분석해 가장 효과적인 버전을 선택하고 이를 적용합니다.
여기서 A/B 테스트의 핵심은 사용자를 적절히 분리하는 것입니다.
A/B 테스트에서 사용자를 분리하는 이유는 테스트의 신뢰도를 높이고 결과를 정확하게 측정하기 위함입니다. 적절한 사용자 분리는 데이터 왜곡을 방지하고, 특정 조건에서 최적의 마케팅 전략을 도출하는 데 도움을 줍니다. 사용자 분리 방식은 테스트 목표와 트래픽 크기 등에 따라 달라질 수 있습니다.
아래는 병원 마케팅에서 사용할 수 있는 주요 사용자 분리 방법들입니다.
3.1) 사용자 세그먼트에 따른 구분
국가, 관심사, 나이, 성별, 지역과 같은 인구통계학적 데이터를 기준으로 그룹을 나눕니다. 특정 타겟 그룹을 대상으로 맞춤형 테스트를 진행할 수 있어 마케팅 효과를 극대화시킬 수 있습니다.
3.2) 사용자 유입 경로에 따른 구분
웹사이트 트래픽을 유입 경로에 따라 구분하는 방법으로 크게 6가지로 나눌 수 있습니다. 사용자 유입 경로에 따라 구분하면 각 채널의 유입 특성을 분석하여 채널별 최적화된 전략을 설계할 수 있습니다.
| 직접유입 (Direct) | 병원 웹사이트 URL을 직접 입력하거나 북마크를 통해 방문한 사용자 |
| 검색 엔진 유입 (Search Engine) | Google, Bing 등 검색 결과를 통해 유입된 사용자 |
| 리퍼럴 (Referral) | 외부 웹사이트 링크(네이버 커뮤니티, 모두닥 등) 링크를 통해 유입된 사용자 |
| Affiliate 유입 (Affiliate) | 병원과 협력 관계에 있는 파트너 사이트를 통해 유입된 사용자 |
| 소셜미디어 (Social Media) | Instagram, Facebook, Tiktok 등 소셜미디어 플랫폼에서 유입된 사용자 |
| 페이드 미디어 (Paid) | Google Ads, 당근마켓 등 유료 광고 클릭으로 유입 사용자 |
3.3) 사용자 활동 이력에 따른 구분
환자-병원 간의 활동 이력을 바탕으로 구분하는 방식으로, 환자 행동 패턴에 따른 맞춤형 마케팅 전략 설계가 가능합니다. 또한, 이는 전환율과 재방문율을 높이는데 매우 유용한 방법입니다.
| 신규환자 | 병원을 처음 방문하는 사용자 |
| 재방문 환자 | 과거에 병원을 이용했던 사용자 |
| 문의만 남긴 사용자 | 온라인 예약 페이지에 정보를 입력하거나 또는 방문 후 컨설팅만 받은 사용자 |
3.4) 사용자 디바이스별 분리
각 디바이스의 사용 환경에 맞는 경험을 제공하여 환자 만족도를 높일 수 있을 뿐 아니라, 디바이스별 전환율 차이를 분석해 최적화된 UI/UX를 제공할 수 있습니다.
| 모바일 사용자 | 스마트폰으로 웹/앱을 이용하는 유저 |
| 태블릿 사용자 | iPad와 같은 태블릿 기기 유저 |
| 데스크톱 사용자 | PC를 통한 웹사이트 방문 유저 |
4. 결론
A/B 테스트는 단순한 실험 이상의 가치를 지니며, 병원 마케팅의 효율성을 데이터 기반으로 지속적으로 높일 수 있는 핵심 도구입니다.
다음 아티클에서는 A/B 테스트에서 반드시 알아야 할 주요 성과 지표와 분석 방법을 다룰 예정입니다. 이를 통해 병원 마케팅 활동을 더욱 체계적으로 설계하고, 환자와의 신뢰를 기반으로 효과적인 캠페인을 운영하는 방법을 확인해보세요.
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- 마케터, 브랜드 담당자, 디자이너가 협력하여 병원의 고유한 가치를 살린 광고 전략을 기획, 제작, 분석까지 책임집니다.
- 타겟 고객 행동 예측 및 콘텐츠 제작을 통해 환자 전환율을 극대화합니다.
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