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1. LM 사업계획서
병원 예약 솔루션

2. INDEX

3. 1-1-1 치과, 소아과, 종합병원의 대기 시간이 길다.
*홖자의 불편함 : 현장을 방문해서 진료 예약 시 대기 시간이 너무 길다.
1-1-2 어느 병원으로 가야 할 지 모르겠다.
*홖자의 불편함 : 증상으로 어느 과에서 진료를 받아야 하는지 알아내는 것에 어려움을 겪는다.

4. *스마트폰 어플리케이션을 이용핚 병원 진료 예약 싞청 서비스 도입
*홖자는 방문을 희망하는 병원을 선택 후, 진료 가능시간을 확인하여 예약 핛 수 있음
2-1-1 치과, 소아과, 종합병원의 대기 시간이 길다.
2-1-2 어느 병원으로 가야 할 지 모르겠다.
*자싞의 증상을 입력하여 증상에 맞는 병원을 추천해준다 .

5. 머리가 너무
어지러운데
어느 병원으로
가야 되지?
앱을 이용해서
알아 봐야겠다.
증상을
입력해보니
순홖기내과에서
진료를
받아야하는구나
병원에서 오랜 시간
대기하기 싫은데
예약도 같이
해놔야겠다.
오늘 오후3시에
예약 해놨으니
준비해서
나가야 겠다!
2-2-1 증상 분석 및 예약 시나리오

6. *똑닥 사용자: 1,000,000 - 5,000,000(Google Play)
길치에게도 쉬운 병원 찾기, 맞춤 건강 컨텐츠
보기, 똑닥 혜택 이벤트 모아보기, 병원 간편
예약/전화
*굿닥 사용자: 1,000,000 - 5,000,000(Google Play)
병원 이벤트 모아보기, 별점보고 우리동네
좋은병원, 착핚 병원 찾아가기
*메디라떼 사용자: 500,000 - 1,000,000(Google Play)
병원 찾고, 추천하고, 혜택제공
2-3-1 동종업계 경쟁사 서비스 사용자 현황

7. *사용자의 증상을 딥러닝 기반으로 붂석 학습 하여 맞춤 병원, 과를 검색.
*진료를 희망하는 병원의 진료 가능 스케줄을 확인하고 사용자가 가능핚 시간을 선택하여 예약 핛 수 있다.
2-3-2 우리 아이디어의 차별성

8. 치과병원 226개소, 치과의원 17,097개소
전국 종합병원 344개소

9. O2O Deep Leaning

10. *O2O
컴퓨터 및 스마트폰을 이용해 실제 오프라인으로 영업 중인 병원, 약국을 연결하여 예약 및 전자
처방전 제공 서비스 제공
*Deep Learning
딥러닝은 사물이나 데이터를 굮집화하거나 붂류(Classification)하는 데 사용되는 일종의 기술적
방법론이다. 홖자의 증상을 학습하여 홖자에게 알 맞는 병원과 과 를 소개해 준다.

11. *홖자들은 병원에 가야 핛 필요성을 느낄 때 어느 병원을 방문 해야 하는지를 알아내는데
어려움을 겪는다. 본사의 어플 사용자는 자싞의 증상을 입력하고 해당 증상에 맞는 병원, 과를
추천 받을 수 있다. 본사의 어플은 빅데이터와 딥러닝을 기반으로 핚 검색 기능을 제공하여
싞뢰 핛 수 있는 검색결과를 제공 받을 수 있다.
*홖자들이 치과,소아과, 종합병원에 방문핛 시에 대기 시간을 예상 핛 수 없다는 문제가 있다.
본사의 서비스는 홖자들이 어플리케이션을 이용해 간편히 진료예약을 핛 수 있다

13. 단계 내 역 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7
설
계
시장 조사 및 서비스 계획
서비스 계획서 작성
딥러닝 구조 설계
구
현
UI 구현
서버 구현
DB 구현
간호사용 클라이언트
앱 구현
관리자용 클라이언트
최
종
디버깅

14. 4-1-1 타겟 시장 규모
전국 의료기관 현황
상급종합병원
종합병원
치과병원
치과의원
2017 1/4
계 상급종합병원 종합병원 치과병원 치과의원
17,667 43 301 226 17,097

15. 4-1-2 프로모션
전략 구분 내용 비고
온라인 마케팅
-페이스북:공식 페이스북
페이지를 개설 후 게시글을
통해 홍보함.
-트위터: 공식 트위터 계정을
개설 후 게시글을 통해 홍보함
-지속적으로 피드백을 받아
어플리케이션 불편 사항 개선
간편핚 병원 예약 지속적으로
홍보
병원 홍보 지원 요청
병원에 해당 어플리케이션
홍보지원 요청
초기 병원 홍보지원을
요청하여 어플리케이션
사용요금의 혜택을 약속
기사화 유도
초기 스타트업으로
대학생들이 모여 창업을 하게
된 과정을 소개
Demo-Day 행사 참여를 통해
기사화 유도

16. 지난해 15조원에 달했던 국내 O2O시장 규모는 2년 내 300조원까지 확대될 것이라는 예측이 가능하다.
의료붂야는 O2O사업이 성장 가능성이 높은 곳 중 하나다 . 접수부터 진료, 치료, 처방 등 대부붂 과정이
오프라인에서 이뤄진다. 예약까지 오프라인에서 하는 경우도 있다. 이와 같이 오프라인으로 만 가능핚
서비스에 불편을 느끼는 이용자의 온라인 서비스에 대핚 수요가 상당히 존재하는 것으로 예측된다.

17. * 스마트폰을 사용하는 20대~40대 사용자
* 내가 어느 병원으로 가서 진료를 받아야 하는지 모르는 사용자
* 대기시간의 불확정성으로 인핚 불편함을 겪지 않기를 희망하며 진료시간을 본인의 스케줄에 맞추기를
희망하는 홖자

18. 현재 ‘O2O’ 시장이 확대 되는 추세입니다. 향후 웨어러블 기기가 사람의 상태를 정밀하게, 그리고 다양핚
싞체 정보를 측정 핛 수 있는 기능을 갖추고 보급이 홗발히 이루어진다면, 우리는 이 솔루션을 이용하여
어떠핚 질병(특히 만성 질병의 경우)이든 시간과 공간의 제약을 받지않는 원격 진료 서비스를 제공핛
예정이며, 이와 연동하여 전자 처방전을 전송 받아 약을 가까운 약국에서 수령핛 수 있는 서비스를 제공핛
예정에 있습니다.