GA4 온·오프라인 데이터의 통합으로 진료 예약 이탈 고객 리타겟팅 - BizSpring BLOG
핵심 요약
- 온라인 진료 예약 후 실제 병원 방문으로 이어지지 않는 노쇼·이탈 문제를 해결한 의료 기관 사례입니다.
- GA4 측정 프로토콜(Measurement Protocol)로 오프라인 예약 취소·방문 데이터를 온라인 행동 데이터와 통합했습니다.
- 진료 예약, 일정 미정, 일정 확인, 진료 완료 등 고객 여정 단계별로 세분화하여 맞춤형 리타겟팅 시나리오를 설계했습니다.
- 예약 후 취소 고객, 일정 미확정 고객 등 세그먼트별로 재예약 유도·리마인드 광고 캠페인을 집행했습니다.
- 타겟 설정-캠페인 집행-결과 분석-타겟 재설정을 반복하여 전환율을 최적화하고 ROAS를 개선했습니다.
GA4 온·오프라인 데이터의 통합으로 진료 예약 이탈 고객 리타겟팅 - BizSpring BLOG
콘텐츠로 건너뛰기
내비게이션 메뉴
인사이트
테크
활용 방법/사례
활용 방법/사례
성공사례
성공 사례 일반
광고/마케팅 에이전시
이커머스
미디어/콘텐츠
금융/핀테크
의료/헬스케어
통신/인터넷
뉴스/트렌드
릴리즈 노트
인터넷트렌드 ↗
웹사이트 ↗
# GA4 온·오프라인 데이터의 통합으로 진료 예약 이탈 고객 리타겟팅
2025년 03월 19일 2025년 04월 07일
의료/헬스케어
많은 병원에서는 예약 및 진료 상담을 온라인으로 진행하고, 예약된 일정에 맞추어 환자가 의료 기관에 실제로 방문하는 시스템을 사용하고 있습니다. 이때, 예약한 고객이 실제로 의료 기관에 방문하지 않는 상황이 종종 발생합니다. 이로 인해 온라인 성과와 오프라인 최종 전환 성과 사이에 격차가 생기게 됩니다. 이러한 문제를 해결하려면 온라인 전환과 오프라인 전환 데이터를 통합할 필요가 있습니다.
이번 글에서는 병원의 온/오프라인 데이터를 통합하여 온라인 성과와 오프라인 성과를 추적하고, 예약-진료-병원 방문-진료 완료와 같은 병원 고객 여정을 분석하여 그에 따른 타겟팅을 진행한 사례를 살펴보도록 하겠습니다.
고객 배경
온라인 진료 예약과 병원 방문 데이터를 활용한 정교한 리타겟팅이 필요했습니다.
많은 의료 기관에서 온라인을 통해 병원 예약이나 진료 상담을 받고 있지만, 실제로 예약 후 병원에 방문하지 않는 고객들이 적지 않습니다. 그 이유는 여러 가지가 있지만, 대표적으로 예약 후 일정을 확인하지 않아서 노쇼가 발생하거나, 변심으로 인해 진료 예약을 취소하는 경우가 많습니다. 이유가 어찌됐든, 병원에서 직접 관리하는 오프라인 방문 데이터는 GA4 등의 온라인 고객 행동 데이터 수집 툴에 자동으로 적재되지 않는데요, 이것이 병원 데이터 마케팅의 방해물이 되기도 합니다. 온라인 행동 데이터만 가지고 리타겟팅 캠페인을 진행하기에는 정확하지 않기 때문입니다. 병원 홈페이지를 확인한 고객 행동 데이터, 가령 ‘특정 질병에 대한 페이지를 보았다’는 이유만으로 단순 리타겟팅을 하는 것은 효과적인 전략이 아닙니다. 진료 상담 신청 여부와 최종 병원 방문 여부를 기준으로 타겟팅 모수를 정교하게 설정해야 합니다.
Challenge
병원 예약 후 방문하지 않은 고객이 발생하여 온라인과 오프라인의 최종 전환율 격차 발생
‘진료 예약’, ‘일정 미정’, ‘일정 확인’, ‘진료 완료’와 같은 각 단계에서 고객 행동 추적 필요
환자의 진료 상담 신청 여부와 최종 전환 여부를 기준으로 정교한 타겟팅 설정 필요
솔루션
GA4 측정 프로토콜로 온/오프라인 데이터를 통합하고 정교한 리타겟팅 시나리오를 설계했습니다.
GA4의 측정 프로토콜, Measurement Protocol은 GA에서 측정하지 않는 데이터를 GA4로 전송할 수 있는 하나의 약속입니다. GA로 전송하고 싶은 데이터를 요구되는 형식으로 변환하여 전송하게 되면, GA에서 확인할 수 있도록 해주는 것인데요. 이를 활용하여 오프라인 데이터를 GA4에 전송하여 온라인 데이터와 통합할 수 있게 됩니다. 이것을 활용하여 의료 기관의 온/오프라인 데이터를 통합하고, 통합된 데이터를 바탕으로 정교한 세그먼트 설계를 통한 리타겟팅을 하였습니다.
💡 적용 솔루션
- GA4 측정 프로토콜(MP) 활용
GA4의 측정 프로토콜(Measurement Protocol)↗ 을 사용하여, 오프라인에서 발생한 실제 전환 및 이탈 데이터를 GA4로 전송하였습니다. 예를 들어, 고객이 온라인에서 진료 예약을 접수한 후 오프라인에서 진료 예약을 취소하거나 일정이 확정되지 않았을 때, 이를 GA4에 실시간으로 전송합니다. 이 방식은 특정 고객의 정확한 전환 데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 해주어, 온라인 행동 데이터와 통합할 수 있게 합니다. 온라인을 통해 진료 예약을 한 고객이 실제 방문을 했는지, 전환에 대한 데이터를 결합하여 데이터를 완성하고, 이후 리타겟팅 캠페인을 보다 정밀하게 설정할 수 있는 기반이 됩니다.
- 고객 여정 분석 및 리타겟팅 시나리오 설계
환자가 ‘진료 예약’, ‘일정 미정’, ‘일정 확인’, ‘진료 완료’라는 단계를 거치며 어떤 경로를 통해 최종 전환되지 않고 이탈하는지를 분석합니다. 이 데이터를 기반으로 고객을 세분화하여, 각 단계에 맞는 맞춤형 전략을 수립합니다. 고객의 여정과 행동 데이터를 기반으로 리타겟팅 시나리오를 설계합니다. 예를 들어 고객을 다음과 같은 특징으로 분류하여 각기 다른 전략을 통해 병원 방문을 유도할 수 있습니다.
📍 진료 예약 후 취소한 고객 : 이들은 진료 예약 후 병원 방문을 하지 않은 고객들이며, 그 이유를 파악하여 재예약 유도 캠페인을 진행할 수 있습니다.
📍 진료 일정이 확인되지 않은 고객 : 이 고객들은 진료 일정이 확정되지 않아 최종 전환이 이루어지지 않은 상태로, 이들에게는 일정 확인을 독려하는 리마인드 광고를 진행할 수 있습니다.
- 시나리오에 따른 캠페인 집행 과 분석
위와 같이 ‘진료 예약 후 취소한 고객’ 또는 ‘일정 미정 고객’에 대한 시나리오 설계를 바탕으로 리타겟팅 디스플레이 캠페인을 실행하여, 전환을 유도하는 정교한 타겟 마케팅을 실현합니다. 캠페인 집행 후, 결과 분석을 통해 타겟팅 모수를 재조정합니다. 타겟 설정부터 캠페인 진행, 캠페인 결과 분석을 통한 타겟 재설정을 반복적으로 수행하며 전환율을 최적화하고 ROAS(광고비 대비 매출)를 개선하는 전략을 취합니다.
솔루션 결과
정교한 리타겟팅으로 병원 방문을 유도하여 ROAS를 개선하였습니다.
솔루션을 통해 온라인에서의 진료 예약 접수와 오프라인에서의 실제 전환을 더욱 밀접하게 연결할 수 있었습니다. 온라인에서 진료 예약 후 취소하거나 일정이 확인되지 않은 고객을 정확히 파악하고, 그에 맞는 리타겟팅을 통해 전환율을 높였습니다. 데이터를 활용하여 단순 리타겟팅이 아닌, 고객의 실제 진료 상담 신청 여부와 최종 전환 여부를 기반으로 타겟팅을 세밀하게 설정하여, 더욱 효과적인 캠페인을 진행했습니다. 반복적인 타겟 설정 → 캠페인 집행 → 결과 분석 → 타겟 재설정의 과정을 통해 전환율을 최적화하고, 광고 비용 대비 수익(ROAS)을 개선했습니다.
Performance
병원 방문 전환율을 높이는 리타겟팅 시나리오 설계
정교한 타겟팅을 바탕으로 하는 환자 세그먼트 별 맞춤형 캠페인 집행
반복적인 타겟팅 개선으로 전환율 최적화 및 ROAS 개선
병원에서 발생하는 온라인과 오프라인 간의 전환의 격차를 좁히기 위해서는 고객의 여정을 세분화하여 각 단계에 맞는 맞춤형 리타겟팅 전략을 세워야 합니다. GA4의 측정 프로토콜을 활용하여 실시간 전환 데이터를 추적하고, 고객 행동에 따른 리타겟팅 시나리오를 설계하는 방식으로 전환율 최적화 및 ROAS 개선을 달성할 수 있습니다.
개인화 마케팅에서 중요한 것은 고객 여정을 정확하게 분석하고, 각 고객에게 맞는 전략을 수립하는 것입니다. 이를 통해 더욱 효과적인 마케팅 캠페인을 운영하고, 의료 기관의 온라인과 오프라인 성과를 동시에 향상시킬 수 있습니다.
최신 마케팅/고객 데이터 활용 사례를 받아보실 수 있습니다.
비즈스프링 뉴스레터 구독하기 →
Related Posts via Categories
Google·Meta에서 병원/의료업 정교한 리타겟팅 캠페인 집행 사례
다음에 대해 검색하기...
최신 글 둘러보기
기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가
콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다
광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나
코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다
GEO를 위한 글쓰기를 위한 작은 노하우
(해외동향) 광고주가 광고플랫폼 리포트에서 자체 측정으로 옮겨가고 있다.
구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험
AI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅
ChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간
마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까?
출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%99%9c%ec%9a%a9-%eb%b0%a9%eb%b2%95-%ec%82%ac%eb%a1%80/success-cases/medical-and-healthcare/ga4-%ec%98%a8%ec%98%a4%ed%94%84%eb%9d%bc%ec%9d%b8-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ed%86%b5%ed%95%a9-%ec%a7%84%eb%a3%8c-%ec%98%88%ec%95%bd-%ec%9d%b4%ed%83%88-%ea%b3%a0%ea%b0%9d-%ea%b4%80%eb%a6%ac/
자주 묻는 질문
병원 온라인 예약과 오프라인 방문 데이터가 왜 따로 노는 건가요?
병원이 직접 관리하는 오프라인 방문 데이터는 GA4 같은 온라인 행동 데이터 수집 툴에 자동으로 적재되지 않기 때문입니다. 이로 인해 온라인 성과와 실제 병원 방문이라는 오프라인 최종 전환 성과 사이에 격차가 발생합니다.
이 문제를 어떻게 해결했나요?
GA4의 측정 프로토콜(Measurement Protocol)을 활용해 오프라인에서 발생한 예약 취소나 일정 미확정 같은 실제 전환·이탈 데이터를 GA4로 실시간 전송하여 온라인 데이터와 통합했습니다. 이를 통해 정교한 세그먼트 설계와 리타겟팅이 가능해졌습니다.
구체적으로 어떤 고객군에게 어떤 캠페인을 진행했나요?
진료 예약 후 취소한 고객에게는 재예약 유도 캠페인을, 진료 일정이 확인되지 않은 고객에게는 일정 확인을 독려하는 리마인드 광고를 진행했습니다. 각 단계별 고객 여정을 분석해 맞춤형 리타겟팅 디스플레이 캠페인을 실행했습니다.
이 방식으로 어떤 성과를 얻었나요?
온라인 진료 예약 접수와 오프라인 실제 전환을 밀접하게 연결하여 전환율을 높였습니다. 타겟 설정, 캠페인 집행, 결과 분석, 타겟 재설정을 반복 수행하며 전환율을 최적화하고 ROAS(광고비 대비 매출)를 개선했습니다.