빅데이터에서 똘똘한 스몰데이터를 얻어내라.
이번 장에서는 현장에서 일하고 있는 의사, 간호사, 위생사, 조무사들의 목소리를 직접 반영한 설문조사 결과를 정리해 보았다. 이 조사를 바탕으로 앞의 목차들을 집필하는데 많은 도움을 얻을 수 있었다. 현장에서 직접 고객을 대하는 그들의 생각을 백분율 파이차트를 이용하여, 다음 10개의 질문을 반영 및 정리하였다. 그룹은 병원의 대표인 원장과 나머지 직원들 이렇게 두 그룹으로 분류하여 설문조사에 임하였다. 각 질문마다 원장들과 직원들의 응답을 비교해 보았다.
<질문1> 고객관리에 있어 가장 중요한 것은?
이 질문에 대해 원장과 직원들 간에 확연하게 다른 결과를 보여주었다. 원장들은 고객관리에 있어, 힘든 것도 인내하며 그들을 진심으로 대하는 것을 가장 중요하게 생각하는 경향을 보였다. 반면에, 직원들은 내원한 고객들에게 기본적으로 베풀 수 있는 친절을 1순위로 꼽았다.
<질문2> 고객관리에 있어 가장 어려운 것은?
원장들은 인내심과 고객을 대하는 진심을 고객관리에 있어 가장 중요하다고 느끼는 동시에 가장 어렵다고 느꼈다. 직원들은 반면에 고객과의 신뢰관계를 맺는 것을 가장 어렵다고 느꼈다.
<질문3> 고객관리에 있어 문제해결이 가장 시급한 것은?
원장들은 공감과 배려를 고객관리 차원에서 가장 빨리 해결해야 할 과제로 여겼다. 직원들은 반면에 한 번 내원했던 고객들을 다시 내원하게끔 하는 리콜을 가장 시급한 과제라고 생각했다.
<질문4> 본인이 생각하는 병원의 좋은 시스템을 하나 꼽는다면?
원장들은 기본적으로 병원의 시스템에 대한 자부심이 많이 결여되어 있었고, 본원만이 내세울 수 있는 시스템은 딱히 없거나 잘 모르겠다고 대답했다. 그에 반해 직원들은 직원교육과 독서경영 등이 병원이 내세울만한 좋은 시스템이라고 생각했다. 전반적으로 원장들보다는 직원들이 병원의 시스템에 대한 생각을 많이 하고 있다는 느낌을 받았다.
<질문5> 병원의 복지는 잘되고 있다고 생각하는가?
기본적으로 복지에 대한 생각은 원장들과 직원들 생각이 정반대였다. 원장들은 충분히 복지를 잘 제공해주고 있다고 생각한 반면에, 직원들은 대부분이 만족하지 못했다. 직원들은 급여가 충분하지 않다는 것 외에도 일이 너무 많고 힘들다는 점, 쉬는 날을 마음대로 정할 수 없다는 점, 세미나 또는 외부교육 비용지원 부실 등을 꼽았다.
<질문6> 직원, 고객과의 소통은 잘 되고 있는가?
원장들과 직원들 모두 고객 및 직원과의 소통은 대체적으로 잘 이루어지고 있다고 생각했다. 고객과의 소통이 잘 되지 않는 주된 이유로는 소통자체가 힘든 고객, 많은 고객들이 동시에 내원할 때 등을 그 이유로 꼽았다.
<질문7> 병원만의 차별화된 전략상품이 있는가?
<질문4>와 비슷하게 원장들은 자신의 병원을 과소평가하는 경향을 보였다. 그에 비해 직원들은 병원의 기술력을 차별화 포인트로 생각했다.
<질문8> 어떤 형태의 홍보로 인해 고객들이 내원하고 있다고 생각하나요?
원장들은 입소문에 의한 효과가 가장 크다고 생각하는 반면, 직원들은 주로 온라인 마케팅에 의해 고객들이 많이 찾아온다고 생각했다.
<질문9> 병원의 경영에서 가장 중요한 요소는?
원장들은 경영에 있어 모든 요소들이 두루두루 중요하다고 생각하는 반면, 직원들은 친절, 정직, 전문성을 경영에 있어 가장 중요한 요소로 꼽았다.
<질문10> 병원의 경영에서 가장 어렵거나 힘든 요소는?
원장들은 직원관리를 경영에서 가장 어려운 요소로 꼽은 반면, 직원들은 불만고객응대를 가장 어려운 요소로 꼽았다.
오늘날처럼 다양성이 공존하는 사회에서 빅데이터는 그 중요성을 더해가고 있다. 직감과 통찰력을 발휘하려면 이제는 원장도 데이터를 분석하고 전체적인 맥락을 파악해야 하는 시대다. 고객들이 특정 대상에 관심을 가지면 왜 그런지 그 이유부터 파악해보도록 하자. 빅데이터를 통해 why?에 대한 답을 얻는 것은 병원의 전반적인 경영에 있어 매우 중요한 스타트다. 그러나 요즘은 넘쳐나는 데이터의 홍수 때문에 수많은 원장들이 머리를 쥐어뜯고 있다. 이들 중 또 상당수는 그저 데이터를 저장하기만 할 뿐, 데이터의 의미를 파악하려는 노력은 시도조차 하지 못하고 있다. 일단 데이터를 활용하려면 적절한 질문을 던지고, 데이터의 숫자들이 의미하는 것을 알아야 한다. 그리고 그 속에서 똘똘한 데이터를 찾아 나가야 한다. 가능한 당신이 찾고 있는 신호를 좀 더 구체화함으로써 빅데이터 안의 신호와 잡음을 구분할 줄 알아야 하는 것이다.
