기사 제공처 : 패트론타임스 / 등록기자: 진성완 [기자에게 문의하기]  0 /  

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병원 광고의 성과를 바라보는 방식이 달라지고 있다. 단순히 광고 노출 수와 클릭률을 높이는 데 집중하던 방식에서 벗어나, 실제 문의와 상담, 예약, 내원까지 얼마나 이어졌는지를 함께 관리하는 흐름이 확산되고 있다.

이 같은 변화 속에서 병·의원 특화 퍼포먼스 마케팅 에이전시 팀퍼포먼스가 광고 이후의 환자 행동을 데이터로 분석하고 AI를 활용해 개선 속도를 높이는 전략을 제시하며 주목받고 있다.

팀퍼포먼스는 지난 6월 26일 한국병원홍보협회 부산·울산·경남지회가 주최한 ‘2026년도 상반기 병·의원 홍보 세미나’에 제1강 연자로 참여해 병원 퍼포먼스 마케팅의 운영 방법과 AI 활용 방향을 소개했다.

강연에 나선 정용훈 대표는 병원 광고가 클릭에서 끝나는 구조가 아니라는 점을 강조했다. 광고를 통해 유입이 발생하더라도 문의가 없거나, 문의 이후 상담과 예약이 제대로 이어지지 않는다면 실제 성과는 제한적일 수 있다는 설명이다.

팀퍼포먼스는 병원 광고를 환자의 이동 과정 전체로 분석한다. 광고 노출, 클릭, 페이지 방문, 문의 DB 생성, 상담, 예약, 실제 내원까지 각 단계를 나누고 어느 지점에서 이탈이 집중되는지 확인한다.

예를 들어 광고 클릭은 충분하지만 문의 전환이 낮다면 광고 예산을 늘리기보다 랜딩페이지의 정보 구성과 상담 유도 방식을 먼저 살펴볼 수 있다. 반대로 문의 건수는 많지만 예약률이 낮다면 상담 응답 속도와 안내 방식, 예약 과정이 원인인지 점검할 수 있다.

정용훈 대표는 “병원 광고는 유입을 많이 만드는 것만으로 성과가 완성되지 않는다”며 “어떤 광고가 실제 문의를 만들었고, 어떤 문의가 예약과 내원으로 이어졌는지를 확인해야 광고비의 가치를 제대로 판단할 수 있다”고 말했다.

팀퍼포먼스는 이를 위해 UTM 기반 유입 경로 분석, 전용번호 활용, CRM 연동, 상담 데이터 확인 등 다양한 측정 체계를 활용한다. 단순 문의 건수만 집계하는 것이 아니라 어떤 키워드와 광고 소재, 캠페인이 실제 환자 행동에 영향을 줬는지를 파악하는 데 초점을 둔다.

이 같은 구조가 갖춰지면 병원은 광고비를 보다 정교하게 배분할 수 있다. 클릭은 많지만 실제 예약 기여도가 낮은 광고와, 유입 규모는 작더라도 내원 가능성이 높은 캠페인을 구분해 운영할 수 있기 때문이다.

AI 활용 역시 팀퍼포먼스가 강조하는 핵심 전략 중 하나다.

팀퍼포먼스는 AI를 단순히 광고 문구를 만드는 도구로 보지 않는다. 광고 카피 변형, 콘텐츠 주제 확장, 이미지 콘셉트 기획, 다국어 소재 제작, 다양한 버전 테스트, 성과 변화 감지 등 병원 마케팅 전반의 실행 속도를 높이는 수단으로 활용한다는 방향이다.

진료 분야별 환자 의도가 다르다는 점도 중요하게 본다. 같은 치과라도 임플란트와 교정 환자의 고민은 다르고, 피부미용 역시 연령대와 관심 시술에 따라 반응하는 메시지가 달라질 수 있다.

팀퍼포먼스는 이런 차이를 반영해 여러 광고 소재를 빠르게 테스트하고, 실제 반응 데이터를 기반으로 다음 캠페인 방향을 조정하는 전략을 지향한다.

정 대표는 “AI는 측정 가능한 구조 위에서 활용할 때 더 강력해진다”며 “무엇이 잘되고 어디에서 성과가 막히는지 먼저 확인한 뒤 AI로 테스트와 개선 속도를 높이는 것이 중요하다”고 설명했다.

매체 운영에서도 각 채널의 역할을 구분한다. 팀퍼포먼스는 네이버와 구글, 메타, 틱톡을 동일한 방식으로 운영하지 않는다. 검색 의도가 강한 이용자와 만나는 채널과, 아직 병원을 결정하지 않은 잠재 환자에게 관심을 형성하는 채널의 역할이 다르다는 판단이다.

동시에 각 매체를 서로 분리된 광고판으로 보지 않는다. 검색광고, SNS 콘텐츠, 숏폼 영상, 랜딩페이지, 문의 접수, 상담, 예약, CRM 데이터를 하나의 환자 여정으로 연결한다.

광고 반응이 좋아도 도착 페이지가 약하면 환자는 이탈할 수 있다. 문의가 많이 들어와도 상담 응답이 늦으면 예약률이 떨어질 수 있다. 예약 이후 안내가 부족하면 실제 내원율 역시 낮아질 가능성이 있다.

팀퍼포먼스는 이런 문제를 개별 광고 하나의 실패로 보지 않고 전체 전환 구조의 문제로 접근한다.

의료광고 규제와 환자 데이터 보안도 주요 관리 요소다. AI가 생성한 문구와 이미지 역시 의료광고 관련 기준의 적용을 받을 수 있기 때문에 과도한 효과 표현이나 환자가 오인할 수 있는 메시지는 검수 과정이 필요하다.

정용훈 대표는 “AI가 실행 속도를 높일 수는 있지만 책임까지 대신할 수는 없다”며 “의료광고 표현 검수와 환자 데이터 보안은 사람이 최종적으로 책임지는 구조가 필요하다”고 밝혔다.

팀퍼포먼스 관계자는 “병원마다 진료 분야와 지역, 주요 환자층, 상담 운영 방식이 모두 다르기 때문에 동일한 광고 공식을 반복 적용하는 데는 한계가 있다”며 “실제 데이터를 바탕으로 전환 구조를 분석하고 병원별 상황에 맞는 전략을 설계해야 한다”고 말했다.

이어 “앞으로도 팀퍼포먼스는 데이터 측정, 퍼널 분석, AI 기반 운영 효율화를 고도화해 병원 광고비가 단순 노출 비용에 머물지 않고 실제 상담과 예약, 내원 성과로 이어질 수 있도록 지원할 계획”이라고 덧붙였다.

병원 마케팅 시장이 고도화될수록 광고를 집행하는 능력보다 성과가 어디에서 발생하고 어디에서 끊기는지를 찾아내는 역량의 중요성은 더욱 커질 전망이다. 데이터로 전환 구조를 읽고 AI로 실행 속도를 높이는 팀퍼포먼스의 전략이 병·의원 마케팅 시장에서 어떤 경쟁력을 만들어낼지 주목된다.