정의
노쇼율은 예약한 고객이나 환자가 오지도 않고 제때 취소하지도 않은 예약의 비율입니다. 노쇼 건수를 진행될 예정이던 예약 건수로 나눈 값입니다.
노쇼율을 계산하는 방법
계산식은 노쇼 건수를 예정된 예약 건수로 나누고 100을 곱한 값입니다. 한 클리닉의 한 달 예약이 200건이고 그중 18명이 오지도 취소하지도 않았다면 노쇼율은 18을 200으로 나눈 값, 즉 9퍼센트입니다.
어려운 부분은 분모와 노쇼의 정의입니다. 팀마다 세 가지 점에서 다르므로, 숫자를 비교하기 전에 적어 두세요.
- 몇 시간 전에 한 취소를 노쇼로 셀지 여부. 많은 의원이 24시간 같은 기준선을 두고 그보다 늦은 것은 직전 취소나 노쇼로 취급합니다.
- 업체가 직접 취소하거나 옮긴 예약을 분모에 포함할지 여부.
- 너무 늦게 도착해서 진료를 할 수 없게 된 사람을 셀지 여부.
비율은 비용도 가립니다. 예약이 길거나 담당자를 다시 배정할 수 없으면 놓친 시간대의 비용이 더 크므로, 일부 팀은 시간대 길이나 매출로 가중하거나 백분율과 함께 손실 시간을 보고합니다.
위의 정의가 결과를 바꾸기 때문에 하나의 업계 벤치마크를 인용하는 것은 안전하지 않습니다. 의원을 자체의 과거 몇 달과, 예약 유형과 예약 선행 기간별로 나누어 비교하세요.
음성 에이전트에게 중요한 이유
음성 도입에서 이 숫자를 움직일 수 있는 것은 두 가지입니다. 첫째는 알림 전화입니다. 에이전트가 며칠 전과 전날에 전화해 올 수 있는지 묻고 예약 변경을 제안할 수 있습니다. 변경된 예약은 클리닉이 채울 수 있는 시간대를 비워 주므로, 무시되는 수동적인 알림보다 가치가 큽니다. 둘째는 예약 통화 자체입니다. 예약할 때 세부 사항과 올바른 전화번호를 확인하는 에이전트는 시간을 잘못 알았거나 연락이 닿지 않아 생기는 노쇼를 줄입니다.
변화를 에이전트의 덕으로 돌리려면 전화가 없던 기간이나 집단과 비교하고, 최종 비율만이 아니라 확인됨, 일정 변경, 연락 불가라는 결과를 추적하세요.
알림 전화는 발신 통화입니다. 미국에서는 AI가 생성한 음성에 대한 TCPA의 동의 규칙이 적용되며, 의료에서는 전화를 받은 사람에게 무엇을 말할 수 있는지에 관한 추가 개인정보 규칙이 있습니다. 출시 전에 둘 다 법무 담당자와 확인하세요. 예약 잡기와 AI 예약 알림 사용 사례를 참고하세요.
예시
설명용 한 달입니다. 한 클리닉이 예약 200건을 받았고 18건이 노쇼였습니다(9퍼센트). 다음 달, 같은 클리닉이 에이전트로 모두에게 48시간 전에 전화합니다. 예약 200건 중 120건이 확인하고, 30건이 일정을 바꾸고, 12건이 취소하고, 38건이 받지 않습니다. 그 38건 중 10건이 오지 않으므로 비율은 5퍼센트입니다. 클리닉은 풀린 42개 시간대 중 몇 개를 다시 채웠는지도 추적합니다. 채울 수 있는 취소는 노쇼보다 비용이 적기 때문입니다.