대시보드 활용 가이드

한 줄 정의

(당월 총수납 − 전년 동월 총수납) ÷ 전년 동월 총수납 × 100. 헤드라인 카드는 12개월 누적 YoY — 단발 변동 노이즈 제거.

임계값

🟢 좋을 때 (≥ 5%)

• 일회성 효과(대형 케이스 마감)인지, 추세인지 구분 — 12개월 롤링이 따라 올라가는지 확인.
• 진료 캐파 한계 도달 여부 점검 (예약 적체·신환 거절 등).

🔴 마이너스로 꺾였을 때

• 진료과목별·담당의별·결제수단별 분해 — 어디서 빠지는지.
• 같은 시점 환자 수 변화 확인 — 방문 자체 감소 vs 객단가 감소.
• 마케팅 채널별 신환 추이 점검.

📋 정의서 전체: 01_revenue_growth.yaml

왜 모니터링 등급?

2026-05-05 확인 결과 Top 미납 환자가 원장 가족·특수관계인. 회수 대상 아님 → 실효 미수 사실상 0. 매일 보지 말고 분기 1회 추세만 점검.

한 줄 정의

(환자몫 − 환자수납) ÷ 환자몫 × 100. 공단부담금은 100% 회수 가정 (덴트웹 화면의 '미수금' 91.8%는 공단부담금 시차).

임계값

📌 12개월 누적이 3% 초과로 올라갈 때

• 미납 Top 환자 리스트 점검 — 가족·특수관계인 제외하면 진짜 미수.
• 본인부담 면제 처리 누락 여부 확인.
• 분기 회수 콜 검토.

📋 정의서: 02_patient_unpaid.yaml

한 줄 정의

치료계획 라인 중 실행 완료(상태=3) 비율. 상담 → 실제 처치로 얼마나 이어지는지. 9년 누적 73.6% (3856/5238). 임계값 70% 초과.

임계값

🔴 낮은 전환율 발견 시

• 상담자별·담당의사별 전환율 분해 — 특정 인물에서 누수가 큰가.
• 미전환(상태 0/1/2)이 많은 진료과목 식별 — 어떤 케이스가 안 잡히는지.
• 가격대별 전환율 — 고액 케이스가 안 잡히는지 (가격 협상·할부 옵션 검토).

🔴 갑자기 급락한 추세

• 신규 상담실 인원 변경·휴직 등 운영 변화 점검.
• 시즌·외부 요인 (경기·코로나류) 영향 확인.

📋 정의서: 03_treatment_plan_conversion.yaml

한 줄 정의

상위 20% 환자가 만든 매출 ÷ 총매출. 12개월 윈도우(헤드라인)와 9년 누적(장기 추세) 병행. 12M 70.4%, 9년 74.3% — 모두 건강한 Pareto.

임계값

🔴 너무 낮으면 (충성층 부족)

• 신환 의존도 점검 — 신환 비중·평균 객단가
• VIP 케어 프로그램 검토 (검진 알림·생일 메시지)

🔴 너무 높으면 (의존 과다)

• VIP Top N RFM 추적 — 이탈 신호 조기 감지
• 신규 VIP 발굴 (잠재 케이스 큰 환자 식별)

📋 정의서: 04_vip_concentration.yaml

한 줄 정의

어느 수가(처치 항목)가 매출을 견인하는지. Top 30이 매출 73.0% 차지 — Pareto 80/20 정상 범위. 임플란트·보철 같은 고액 케이스가 leverage point.

임계값 (Top 20% 수가의 매출 비중)

📌 활용

• Top 매출 수가의 월별 추이 별도 추적 — 임플란트 N1A050, 지르코니아 L1Z011 등
• 시술자별·환자세그먼트별 분해
• 신규 케이스 mix 변화 (보험 vs 임플 vs 보철 vs 보존)

📋 정의서: 06_procedure_revenue_pareto.yaml

📅 예약 노쇼율 — 슬롯 손실 신호

분류: TB_예약목록보관.n이행현황

• 이행 (1): 환자가 와서 진료 완료
• 사전취소 (코드 2 AND x변경내역 XML의 '예약 취소' 시각 < 예약시각): 슬롯 회수 여지 있음
• 노쇼 (코드 2 AND 취소 시각 ≥ 예약시각): 슬롯 손실 — 헤드라인 지표
• 코드 0 (직원 메모성 예약): 분석 제외

헤드라인: 노쇼율 = 노쇼 / (이행 + 노쇼). 12개월 롤링.

🟢 양호할 때

이행률 95%+. SMS 리마인더와 사전 콜이 잘 작동하는 상태. 분기 1회 추세 점검.

🔴 신호 들어올 때

• SMS 리마인더 시점·횟수 점검 (전일 + 당일 아침이 표준)
• 노쇼 환자는 다음 예약 시 사전 확인 콜 도입
• 월별 노쇼율 추이에서 특정 월에 튀는지 확인 (계절성, 인근 행사 등)

👥 환자 이탈률 — 진짜 매출 누수 신호

분류 (TB_환자정보.sz최종내원일 vs 오늘):

• 활성 (≤6M): 강한 케어 진행 중
• 준활성 (6~12M): 정기 점검 권유 시점
• 위험군 (1~2년): 리콜 콜 1순위 — 곧 영구 이탈
• 장기 휴면 (2년+): 리콜 캠페인 대상

헤드라인: 12M 활성 환자 보유율 = (12개월 내 내원) / (내원 이력 알려진 전체 환자).

🟢 양호할 때

유지 보수 단계. 분기 1회 추세 점검. 24M 활성 환자 추이가 우상향이면 환자 기반 성장 중.

🔴 신호 들어올 때

• 위험군(1~2년) Top N 환자 리콜 콜 — 누적 매출 큰 환자부터. 영구 이탈 전 회복할 마지막 기회
• 정기 점검 SMS / 보험 만기 알림 자동화 검토
• 월별 활성 환자 수 추이가 평행 또는 우하향이면 신규 유입 부족 → 마케팅 재검토
• 장기 휴면(2년+)은 ROI 낮으니 리콜 캠페인은 1~2년 위험군에 집중

🆕 신환 유입 + 트래픽 추이

정의:

• 신환 = 그 월에 처음 등록된 환자 (TB_환자정보.sz등록시각 YYYYMM 매칭)
• 접수환자수 = 그 월에 진료비내역 발생한 distinct 환자
• 진료일수 = 그 월에 진료비내역 있는 distinct 일자
• 일평균 신환 = 신환수 / 진료일수 — 휴진 영향 제거된 진짜 유입 신호

헤드라인: 12M 일평균 신환.

🟢 양호할 때

유입 안정. 환자 보유율(KPI #7)과 같이 보면 funnel 건강 상태 진단 가능.

🔴 신호 들어올 때

• 마케팅 채널 점검 — KPI #11(내원경로 분포) 함께 확인
• 월별 추세가 꾸준히 우하향이면 신환 마케팅 강화 검토
• 접수환자 수도 같이 떨어지면 단순 마케팅 문제가 아님 — 운영 전반 점검

👤 연령 다양성과 매출 견인층 의존도

정의: 활성 환자 (12M 진료비내역 발생) + 신환 (12M 등록) 의 10년 단위 연령대 분포.

헤드라인: 30-59세 활성 환자 비중 — 임플란트·보철 등 고가 진료 핵심 연령층.

🟢 양호할 때

신환 평균 연령과 활성 평균 연령을 비교 — 비슷하면 자연 갱신, 신환이 더 어리면 젊은 층 유입 활발.

🔴 신호 들어올 때

• 특정 연령에 의존하면 그 세대 인구 변동에 취약
• 마케팅 채널·진료 메뉴를 다른 연령층 친화적으로 확장 검토
• 연령대별 평균 진료비 차트로 어디에 매출이 몰리는지 확인

📍 환자 유입 지역 의존도

정의: 12M 활성 환자의 시/구 단위 분포 (TB_환자정보.sz주소의 시/구/동 부분). 주소는 추출 시 시/구/동까지만 보존 (번지·도로명·건물명 제거 — privacy 유지).

헤드라인: Top 1 시/구 비중 — 한 지역에 의존하면 그 지역 변화에 취약.

🟢 양호할 때

지역 다양성 좋음. 광역 마케팅으로 신환 채널 확대 검토.

🔴 신호 들어올 때

• Top 지역의 인구 변동·경쟁 의원 진입 모니터링
• 인근 새 지역에 마케팅 펼쳐 분산 시도
• 주소 미상률이 높으면 등록 시 주소 입력 점검 (KPI #11 미입력률과 함께)

📍 마케팅 채널 ROI 측정 가능 여부

정의: 12M 신환의 n내원경로 분포. 코드 0 또는 미매칭 = '미입력'.

헤드라인: 신환 미입력률. 이게 높으면 채널별 ROI 분석 자체가 불가능 — 우선 입력률부터 잡아야 한다.

🟢 양호할 때

채널별 평균 진료비 비교로 ROI 분석 가능. 고가치 채널에 마케팅 예산 집중. 가족소개·블로그·인터넷 검색 등 채널별 신환 1인당 평균 진료비 차이가 운영 의사결정 근거.

🔴 신호 들어올 때 (현재)

• 최우선 — 데이터 입력 프로세스: 신환 등록 시 내원경로를 필수 필드로 변경
• 데스크 직원 교육 — 환자에게 자연스럽게 묻는 스크립트 정착
• 입력률 70%+ 도달해야 채널별 의사결정에 신뢰 가능
• 주간 미입력 환자 리스트를 데스크에 피드백 (지속 개선)