クリニックが集患できない原因を特定する3つの手順
クリニックが集患できない原因はどこにあるのか
クリニックが集患できない原因は認知不足ではなく表示から来訪そして予約に至るまでのどの段階で患者さんが離脱しているかを数字で特定できていないことにあります
まずは自院のデータを見て3つの関門のどこに穴があるのかを見つけることが最初のステップです
クリニックが集患できない根本的な理由は患者さんが自院の存在を知ってから実際に予約を完了するまでの経路のどこかで立ち止まってしまうことにあります
この流れを把握するためにはファネルという考え方を用いるのが効果的です
ファネルとは広く集めた見込み患者さんが段階を進むごとに絞り込まれていく漏斗状の過程のことです
患者さんがクリニックを探すときの行動を分解していくと検索して見つける段階とホームページを訪れる段階そして診療内容を見て予約を決める段階に分かれます
この一連の流れのどこで数字が落ちているかを把握することが課題解決の糸口となります
医療業界のシステム開発が高額なのは歴史的な常識でしたが今は手元のデータを簡単に可視化できる時代です
外部の業者に費用を払って大掛かりな調査をしなくても自院のパソコンから確認できる数字はたくさんあります
漠然と患者さんが来ないと悩むのではなくどこでつまずいているのかを数字ベースで切り分けることが重要です
最初から全部わかっている人はいません
1、2、3、4と段階を踏んで確認していくからこそこれもできるという可能性が広がっていきます
まずは自院の現状を客観的な数字として捉えどこにテコ入れをすべきかを見極める体制を作ることが求められます
原因を特定するための3つの診断手順とは
原因を特定するための手順はWeb上の表示数を確かめ次にサイトへの来訪率を計算し最後に実際の予約率を割り出すという3つのステップで構成されます
グループで都内にクリニックを開いてから5年が経ちますがコロナの緊急事態宣言の最中に開業したこともあり当初からデータに基づく集患を徹底してきました
その経験から私たちは以下の3つの数字を定期的に追うことをお勧めしています
この記事で挙げる手順は3つですがこれらを順番に確認するだけで課題の所在がはっきりと浮かび上がってきます
| 確認する段階 | 見るべき指標 | 離脱している場合の仮説 |
|---|---|---|
| 表示 | 検索結果での表示回数 | 検索キーワードと自院の強みが合っていない |
| 来訪 | クリック率・アクセス数 | タイトルや説明文が患者さんの興味を惹いていない |
| 予約 | 予約完了数・コンバージョン率 | サイト内の情報が不足しているか予約導線が分かりにくい |
手順1は表示数の確認です
Googleビジネスプロフィールや検索エンジンの管理画面から自院が月に何回表示されているかを見ます
ここが少なければそもそも地域の人に知られていないという原因が特定できます
手順2は来訪率の確認です
表示された回数に対して何人がホームページをクリックしてくれたかを計算し興味を持たれているかを測ります
手順3は予約率の確認です
ホームページに来た人のうち実際に予約ボタンを押してくれた人の割合を出します
アクセスがあるのに予約が入らない場合はこの段階に大きな課題が潜んでいます
課題が特定できれば集患のアイデアを効果的な場所に集中して投下できるようになります
集患の課題を解決する具体的な改善策とは
段階別の数字が出たら表示数が足りない場合は露出を増やし来訪率が低い場合は導線を見直し予約率が低い場合は院内の情報を発信するという対策を打ちます
医療の世界は外から見ればブラックボックスです
どんな先生がいてどんな雰囲気で診察をしてくれるのか患者さんには全く見えません
だからこそ中身を発信する価値があり医療従事者の知識は人を救うための宝物として求めている人がたくさんいます
予約率が低い場合はこの情報発信が足りていないケースがほとんどです
今は喋るだけで文章になる時代です
音声入力で語った内容をAIが整形してくれるため文章を書くのが苦手な人でも簡単に発信できます
同一グループの診療現場では告知用のLPを1日で作り上げています
外注に出していた頃は1ヶ月単位で待っていた作業ですが内製化することで劇的にスピードが上がりました
また患者さん向けの説明マニュアルが10〜15分で形になることも珍しくありません
情報を先に渡しておけばAIが下書きまで出してくれるため最後は人が確認するだけで済みます
本やコース教材あるいはアプリやWebなど発信の形は自由に選べるようになっています
医師の発信コンテンツを充実させることで患者さんの不安を取り除き予約への最後の一押しを作ることができます
なくなっていくのは統計処理やWeb制作といった頭がいいとされてきた領域の仕事です
残るのは手術や問診そして患者さんとの会話という人にしかできない仕事です
だからこそ情報発信の作業は効率化し患者さんと向き合う時間を増やすことが大切です
データを集計して改善を回す体制をどう作るか
データを集計して改善を回すには日々の予約状況や患者さんの動向を自動でまとめる仕組みを作り担当者が無理なく数字を追える環境を整えることが重要です
手作業で毎日数字を拾うのは長続きしません
私たちがグループの診療現場で実際に運用しているのは各種データを一箇所に集約する仕組みです
同一グループの診療現場ではアウトカム調査の1回の実作業が1〜2時間で終わっており動かしているのはほぼ1人です
従来は外部に委託していた規模の作業ですがデータを自動でまとめる環境があれば院内のスタッフだけで十分に回せます
AIは時に嘘をつきできるのにできないと言うこともあります
そのため特性を理解して作り込み最後は必ず人が確認する運用が欠かせません
業務効率化は入り口にすぎずこんなこともできるんだという気づきの先に仕事も私生活も変わっていく世界が待っています
日々の数字の変化を手元で確認できるようになれば次の一手を考えるのが楽しくなります
私たちが実際の現場で使っている予約データの集計ダッシュボードはそのような思いから生まれました
また医療機関向けAI導入支援を活用することで自院に合った集計体制をスムーズに構築することが可能です
まずは現状の数字を知りどこに課題があるのかを特定するところから始めてみてください
よくある質問
- なぜアクセスがあるのに予約が増えないのですか
- ホームページにアクセスがあるのに予約に結びつかない場合はサイト内の情報不足や予約導線の分かりにくさが原因として考えられます
患者さんが知りたい診療の流れや院内の雰囲気を充実させ予約ボタンを押しやすい位置に配置するなどの改善が必要です - データの集計は専門知識がないと難しいですか
- かつては専門的な知識や高額なシステムが必要でしたが今は手元のツールやAIを組み合わせることで誰でも簡単に集計できる時代です
最初から完璧を目指さずまずは月に一度だけでも表示数や予約数を記録していくことから始めるのがお勧めです - AIを使って集患のための記事を書くことはできますか
- はい音声入力などで語った内容をAIに整形させることで医療の専門知識を分かりやすい記事にまとめることが可能です
ただしAIは時に誤った情報を出力することもあるため最後は必ず人が内容を確認して公開する運用を守ることが重要です
