병원 선택은 신중하게, 모두닥에게 물어보세요.
그로스 해킹 관점으로 살펴본 모두닥
모두닥은 어떤 앱인가?
"병원 찾기 필수앱. 모두닥은 본인 인증 기반 병원 검색, 예약, 리뷰를 제공하는 플랫폼이다.
이를 통해 의료인과 비의료인의 정보 비대칭성을 극복하고자 하며,
대한민국에서 가장 믿을 수 있는 의료 정보 플랫폼이 되고자 하는 프로덕트다.“
내가 모두닥 프로덕트에 관심이 생긴 이유는?
대한민국의 e-의료시장은 더 성장할 수 있는 거대한 규모의 시장이며 아직 시장의 니즈를 정확하게 찾은 기업을 찾기 어려운 시장이기도 하기 때문이다.
헬스케어 분야에 관심이 있다 보니 지난 분석 때 Product "똑닥"의 BM을 분석한 적이 있는데,
이때 관련 앱 서비스를 눈여겨보던 중 모두닥, 착한 의사, 굿닥 등을 알게 되었다.
그중 앱스토어에서 눈에 띈 프로덕트가 모두닥이었다.
그래서 이번엔 2017년 10월 설립된 모두닥을 분석하여
프로덕트를 더욱 성장시킬 수 있는 방법에 대해 모색해보고자 한다.
먼저 사용자 관점에서 모두닥이라는 프로덕트를 어떻게 사용하게 될지 역할극을 해보았다.
" 병원 정보를 찾으려면 어떻게 알아볼까?"
"가벼운 감기, 장염 등이라면 내 증상에 알맞은 진료과가 있는 병원을 근처 지도앱에서 찾아보고 리뷰를 볼 것 같아!"
"만약 라식, 라섹, 정신과 치료, 아토피, 사랑니 발치 등 치료 후 관리가 필요하거나 좀 더 신중한 선택이 필요한 시술, 가벼운 수술이 필요한 진료라면?"
"좀 더 열심히 찾아보겠지? 병원 결정하는데 시간이 걸릴 것 같아! 왜냐면 좀 더 신중하게
후기들을 더 보고 결정하고 싶지!"
나 또한 신중하게 병원 진료를 선택할 때는 가까운 지인의 경험을 듣고 나름 2-3군데를 가보거나, 후기를 꼼꼼히 보고 선택하는 편인데...
모두닥이라는 프로덕트를 몰랐다!(이런 프로덕트는 널리 널리 알려야 해!!)
더 많은 사람들이 이용했으면 좋겠어요!!!
그로스해킹 관점으로
모두닥을 더욱 성장시킬 수 있는 방법에 대해 모색해보려 한다.
그로스 해킹이란 성장을 뜻하는 그로스와
해킹의 합성어로 드롭박스 그로스 팀 창설자,
‘션 엘리스’가 최초로 제안한 개념이다.
고객의 취향을 파악하고, 더 효과적으로 고객에게 접근해
저비용으로 최고의 광고 효용을 추구하는
마케팅 기법이다.
광고 대신 "사용자 데이터"를 통해 좋은 사용자 경험을 위한
product 개선을 시도하고 핵심지표를 성장시켜 나가는
마케팅 기법이다.
PMF(Product Market Fit, 제품시장적합성)를 찾아내는
마케팅 전략 중 하나라고 볼 수 있을 것 같다.
사용자 데이터 분석을 위한 내부 데이터 접근은 어렵지만,
외부적으로도 활용 가능한 데이터를 수집하기 위해
먼저 앱스토어 평점 및 리뷰를 살펴보았다.
그리고 혁신의 숲에서 수집할 수 있는 데이터들도 함께 살펴보았다.
- 앱스토어의 VOC를 살펴보면 "병원 선택에 매우 유용한 어플"이라는 긍정적인 피드백이 있다.
반면 기술 개선(영수증 인증 에러 관련 불만 등)이 필요하다는 부정적인 내용을 살펴볼 수 있었는데, 또한 이러한 리뷰에 대한 개발자 답변(개선에 대한 피드백)이 작년 10월 이후로 업데이트되지 않고 있다는 것도 발견할 수 있었다.
- 혁신의 숲에서 제공하는 트래픽 데이터를 살펴보면 작년 '22년(최고 81.9만) 대비 '23년 1월(51만) 감소한 추세를 확인할 수 있었다.
"모두닥은 조금 더 뾰족해질 필요가 있다."
중장기적으로는 핵심타켓을 목표로
성장곡선 만들기가 필요하다.
개인적으로는 핵심타켓을 찾기란 내부 데이터 필요 및
생각보다 시간이 오래 걸릴 수도 있을 듯하여
빠르게 문제 개선이 가능한 리뷰시스템 개선에 대해
아이디어를 도출해보고자 한다.
더불어 핵심타겟을 찾기 위한 여러 실험이 떠올랐다.
모두닥을 정기적으로 신뢰성을 가지고 이용할
이용자(핵심 고객)가 누구일까? 에 대해 심도 있는 고민과
인터뷰, A/B 테스트가 필요할 것이다.
"모두닥의 팬을 만들어야 한다!"
더 뾰족해지기 위해 살펴봐야 할 핵심지표는 무엇일까?
- 전환율 (CVR; ConVersion Rate)
CVR= 특정 행동으로 전환한 사람의 수(전환수) ÷ 클릭수(유입) X 100
전환율은 유입된 고객 중 목표로 전환된 비율을 뜻한다. 전환을 무엇으로 잡느냐에 따라 숫자가 달라진다.
모두닥에서 사용자의 리뷰 작성 과정을 정리해 보자면,
홈 화면 → 리뷰작성 → 리뷰 쓰러 가기 → 휴대폰 본인인증/연동 서비스 동의
→ 리뷰 쓰기 → 의사선택 → 진료후기 작성(최소 100자)
→ 선택사항 작성(항목별 추가 포인트 지급) → 리뷰 별점
→ 리뷰 제출 완료!
* [홈 화면] → [리뷰작성] 화면
리뷰 작성을 위해서는 먼저 영수증, 결제 문자, 뱅킹 앱, 처방전 혹은 홈택스 연동으로 작성 가능한 진료내역을 불러올 수 있다.
진료후기는 필수적으로 최소 100자 이상 작성되어야 한다.
선택사항으로는 다시 가고 싶은 병원인지(예, 아니요), 대기시간, 사진, 별점(진료의 효과, 의사의 친절, 청결함)을 작성하여 제출하면 된다.
- 리뷰작성에 대한 가설 세우기
“사용자가 리뷰를 좀 더 간편하게 작성할 수 있게 되면, 홈 화면에서 리뷰 쓰기 완성까지 일어나는 전환율이 개선될 것이다. 이렇게 리뷰 수가 증가한다면 모두닥 플랫폼을 이용하는 이용자도 자연스럽게 늘어날 것이다.”
마케팅 살펴보기
주변 지인에게 제품을 소개하고 추천하는 고객을 통해
신규 유저를 유입하기 위해
앱 초대 이벤트를 진행하고 있다.
잠재 고객을 '입소문 효과를 내는 핵심 고객(Referral)'으로
전환하고자 하는 마케팅을 시도하고 있다.
이 이벤트로 유입된 잠재 고객들에게 제품 사용 시
모두닥 서비스에 대한 만족도를 높여
실제로 주변 사람들에게 추천하고 싶은
제품을 만드는 것에 집중해야 한다.
VOC를 살펴보던 중
리뷰 간소화에 대한 필요성을 작성한 내용을 찾을 수 있었다.
영수증 리뷰 시스템 간소화 추가 개선이 필요하다.
(인증절차가 너무 까다로운 경향이 있다)
네이버 마이플레이스 리뷰와 같이 간소화(별점 및 간단한 리뷰)한 버전의 영수증 리뷰도 추가하여
영수증 리뷰 서비스가 투 트랙으로
리뷰 작성이 가능하게 된다면
사용자의 전환율(영수증 리뷰 작성 완료) 및
리뷰 갯수가 증가하지 않을까?!
현재('23년 3월 기준) 병원들 중 앱 내 10개 미만의 리뷰인 병원이 종종 보인다.
영수증 간단 리뷰 시스템을 도입(포인트 지급에 차등을 부여)하여 간단하게 리뷰를 남길 수 있는 기능을 추가하여 전반적인 리뷰 수를 늘릴 필요가 있다는 생각을 했다.
이와 더불어 영수증 리뷰 간소화에 따른 빠른 검수를 통한 리뷰 인증시간 단축에 대한 마케팅도 시도해 본다.
그리고 기능 개선에도 힘을 써야 한다고 생각한다. 지금 모든 리뷰를 직접 "클린 시스템"을 통해 확인하고 있는데, AI 등을 통해 자동화할 수 있는 기능 개발 등 기술력을 향상할 수 있는 방법을 모색할 필요가 있다.
예시: 네이버 MY플레이스 영수증 리뷰
네이버 영수증 리뷰의 경우, 영수증만 업로드하면 장소 정보를 읽어온 후 해당 장소 확인 후 별점 및 간단한 리뷰글 작성하면 리뷰 작성 완료된다.
VOC에 따르면 영수증 사진 업로드 시
에러 발생 조치 필요하다.
내가 모두닥 PM이라면...?
전환율을 끌어올려 프로덕트를 성장시킬 만한 그로스 해킹 전략을 정리해 보자면,
가설 : "모두닥은 리뷰 작성 에러에 대해 적절한 조치 및 영수증 리뷰 시스템 간소화 시스템을 추가한다면, 고객들은 리뷰 쓰기 완성까지 쉽게 접근할 수 있을 것이고, 그러면 리뷰 쓰기 완료까지 전환율이 성장하는 결과를 얻을 수 있을 것이다."
이와 더불어 모두닥의 핵심 고객을 찾아내기 위해 데이터를 계속해서 분석할 것이다. 각 진료과별 "도움이 돼요"비율을 산출하여 어느 진료과에 가장 많은 반응이 도출되는지 분석하고, 해당 진료과를 타겟으로 이벤트를 기획하고 마케팅하여 개선 효과를 테스트(지표, 설문조사 등)해볼 것이다.
