[논문]병원고객관계관리 시스템 도입에 영향을 미치는 요인 연구

전재란

doi:10.5762/kais.2009.10.1.209

병원고객관계관리 시스템 도입에 영향을 미치는 요인 연구
A Study on the Factors affecting the Implementation of HCRM 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.10 no.1, 2009년, pp.209 - 214

전재란 (효성병원)

초록
AI-Helper

병원 산업계의 경영관리 환경 변화에서 인터넷의 정보 제공 수준이 높아짐으로써 고객의 의료 지능이 높아지고, 병원선택(Hospital Shopping)과 의사선택(Doctor Shopping)을 스스로 하고 있어서, 병원의 경영도 고객(환자)접점 관리가 사업성과를 중요한 결정 요인으로 작용하고 있다. 이러한 결과로 환자와의 접점관리를 위한 고객관계관리(CRM) 시스템을 구축하고 운영하는 병원이 점차 늘어가고 있다. 그러나 이러한 병원CRM시스템 투자 노력에도 불구하고 그 성과는 미미한 수준에 머물고 있거나 대부분의 CRM 시스템이 실패함에 따라 CRM의 적극적인 도입의 지가 줄어들고 있다. 본 연구에서는 병원CRM시스템의 도입 의도에 어떤 영향 변수들이 주요한 변수로 작용하고 있는지에 대하여 연구하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 병원CRM시스템의 구축에 있어서 영향을 많이 끼치는 분야로 병원정보시스템을 선택했고, 이를 위해 구조방정식모형을 이용하여 연구 가설을 검증하고 연구 모형의 유효성을 증명한 독립변수의 측정 변수를 도출하여 향후 CRM 도입을 하고자 하는 병원에게 지식정보를 제공하고자 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Due to the high level of information supportive function of Internet, the management environment change is accelerating. The Patients are able to have the chances of Hospital- and Doctor-shopping. So the Customer Relationship Management skill or Patient -oriented management is becoming one of the important management method of Hospital. To adapt these trend, many Hospital invest the money and efforts for the implementation of Hospital CRM system. But the Performance of HCRM is not satisfactory for the investor from many reasons. In this paper we try to find out which kinds of factors have the Influences on the Implementation of HCRM, and how is the relation between these factors. We use the Structural Equation Model to clarify these relationships. The result of this paper will contribute in the decision making of the implementation of HCRM in the field, and in providing the knowledge base.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

것이 중요하다 하겠다. 기존의 연구에서 HIS의 성공 요인에 대한 연구들을 살펴보도록 하자. Lucas[9]는 정보시스템의 성공에 영향을 미치는 요인으로 사용자의 태도와 인식, 경영층의 지원, 시스템의 질, 의사결정 형태, 인적 및 상황적 요인 등을 들고 있으며, 시스템의 품질과 경영층의 지원이 사용자의 태도에 영향을 주는 요인으로 파악하고 있다.
본 연구에서는 병원정보시스템(HIS)의 활용 수준이 HCRM시스템 도입 의도에 영향을 미치고 있다는 사실을 알게 되었다. 특히 구조적 연구 모형의 연구를 통해 최종적으로 HCRM도입 의도에 영향을 미치는 수준의 주요 변수를 도출하였다.
집중적으로 연구하였다. 이를 위해 구조방정식 모형을 이용하여 연구 가설을 검증하고 연구 모형의 유효성을 증명한 독립변수의 측정 변수를 도출하여 향후 CRM 도입을 하고자 하는 병원에게 지식정보를 제공하고자 하였다.

가설 설정

H₂: HIS의 교육지원 수준이 높을수록 CRM도입 의도가 높아질 것이다.
H₃: HIS의 활용전략의 이해가 높을수록 CRM도입 의도가 높아질 것이다.
H₄: HIS의 활용능력의 수준이 높을수록 CRM도입 의도가 높아질 것이다.
Hl: HIS의 기술제공 수준이 높을수록 CRM도입 의도가 높아질 것이다.

제안 방법

al.[10] 가주장한 FIS 활용 수준의 중요성과 강현석 [2] 이 주장한 e-Biz 전략의 수준이 정보시스템 활용도에 많은 영향을 보인다는 연구 모형을 HIS의 연구 모형에 수정 적용하고, HIS의 교육 수준의 중요성을 고려하여 독립변수를 구성하였다. 따라서 독립변수로서 HIS의 기술적 수준에서 8 개 측정변수, HIS의 교육 수준에서 5개 측정변수, HIS의 활용 전략에서 8개의 측정변수를 구성하였다.
확인요인분석에 근거한 측정모형의 평가는 SMC값과 표준화 잔차를 참고하면서 분석하였다. 그 결과 [표 3]과 같이 나타났으며 제안모형의 적합도에 일부 미치는 못하지만 CFI, IFI 값이 0.9에 접근하여 모델 적합도는 수용 가능한 수준으로 평가하였다. 또한 측정항목들과 개념간의 비표준화 요인부하 값과 다중상관자승 (Squared Multiple Correlation)값을 보면, 잠재변수와 측정변수 간의 관계에 대한 모수추정치가 모두 0보다 상당히 큰 값을 나타내고 있으며, 이들 추정치에 대한 C.
활용한다. 그리고 CRMe 고객욕구(3eeds)를 만족시키기 위해 활용되는 기술과 비즈니스 프로세스를 통합한다. I이러한 CRM 시스템이 성공적으로 도입되고 운영되기 위해서는 병원정보시스템(Hospital Information System : HIS)와의 관계를 추적해 보아야 한다.
[10] 가주장한 FIS 활용 수준의 중요성과 강현석 [2] 이 주장한 e-Biz 전략의 수준이 정보시스템 활용도에 많은 영향을 보인다는 연구 모형을 HIS의 연구 모형에 수정 적용하고, HIS의 교육 수준의 중요성을 고려하여 독립변수를 구성하였다. 따라서 독립변수로서 HIS의 기술적 수준에서 8 개 측정변수, HIS의 교육 수준에서 5개 측정변수, HIS의 활용 전략에서 8개의 측정변수를 구성하였다.
또한 내생변수로서 HIS의 활용 능력은 6개의 측정변수를 가지고 분석하고자 한다. 종속변수로는 CRM 구축 의도로서 6개의 측정변수를 구성하였다.
본 연구를 위한 설문의 구성은 탐색적 요인 분석의 결과에서 나타난 것과 같이 HIS의 기술제공수준, 교육수준, 활용전략의 이해, 활용능■력의 수준 및 CRM도입 의도를 측정할 수 있도록 변수를 선정하였다. 설문 조사는 전국을 대상으로 2008년 5월 6일부터 7월 15일까지 실시하였다.
이러한 문제를 해결하기 위해 병원CRM시스템의 구축에 있어서 영향을 많이 끼치는 분야로 병원정보시스템을 선택했고, 특히 병원정보시스템 (Hospital Information System)의 이용 수준이 HCRM시스템에 어떠한 영향을 주는지를 집중적으로 연구하였다. 이를 위해 구조방정식 모형을 이용하여 연구 가설을 검증하고 연구 모형의 유효성을 증명한 독립변수의 측정 변수를 도출하여 향후 CRM 도입을 하고자 하는 병원에게 지식정보를 제공하고자 하였다.
이를 통해 구성된 독립변수와 종속변수의 가설검증을 통해 귀무가설의 기각 여부를 판단한 후 연구 모형의 구조적 분석을 통해 최적 연구 모형을 도출하는데 있어 가장 주요한 영향력을 갖는 측정 변수를 AMOS 4.0을 통해도 출하였다
확인요인분석을 실시하였다[11]. 자료의 부합 도를 검정하기 위하여, X 2, GFI, AGFI, CFI, NFI, IFI, RMR 값을 사용하였다. 측정변수의 확인요인분석의 결과는 [표 2]와 같다.
영향을 주는 변수로 3가지를 제시하고 있다. 즉 개인적 특성(나이, 성, 지위, 교육수준, 전산 교육, 컴퓨터사용 경험)과 신념(컴퓨터 불안감, 과업의 다양성), 조직 특성(조직의 지원)을 변수로 설정하여 실증 연구를 행하였다. 본 연구에서는 위의 선행 연구를 기초하여 정보시스템의 성과는 조직에 내재된 다양한 특성변수들에 의해 영향을 받는데 이를 범주화시켜서 HIS의 기술제공 수준, 교육지원 수준, 활용전략의 이해 수준 그리고 사용자의 활용능력의 수준, 과 같이 4가지 요인을 중심으로 HCRM시스템의 도입의도와 관련하여 연구를 진행할 것이다.
되었다. 특히 구조적 연구 모형의 연구를 통해 최종적으로 HCRM도입 의도에 영향을 미치는 수준의 주요 변수를 도출하였다. 그렇지만 도출된 각 변수 간의 관계성은 분석하지 않아 측정변수 간의 비중은 알 수가 없다.
측정변수의 확인요인분석의 결과는 [표 2]와 같다. 확인요인분석에 근거한 측정모형의 평가는 SMC값과 표준화 잔차를 참고하면서 분석하였다. 그 결과 [표 3]과 같이 나타났으며 제안모형의 적합도에 일부 미치는 못하지만 CFI, IFI 값이 0.

대상 데이터

설문 조사는 전국을 대상으로 2008년 5월 6일부터 7월 15일까지 실시하였다. HIS구축 기업을 대상으로 전체 80부를 배포하였으며 이 중 56부가 회수되었다. 그러나 HIS의 미도입 또는 타당하지 않은 설문을 제외하고 49부의 응답만을 선정하여 분석에 활용하였다.
HIS구축 기업을 대상으로 전체 80부를 배포하였으며 이 중 56부가 회수되었다. 그러나 HIS의 미도입 또는 타당하지 않은 설문을 제외하고 49부의 응답만을 선정하여 분석에 활용하였다. 데이터 분석을 위해 통계분석 패키지인 SPSS V12.
수 있도록 변수를 선정하였다. 설문 조사는 전국을 대상으로 2008년 5월 6일부터 7월 15일까지 실시하였다. HIS구축 기업을 대상으로 전체 80부를 배포하였으며 이 중 56부가 회수되었다.

데이터처리

구성 개념간의 가설적 관계를 분석하기 위해 측정변수들의 확인요인분석을 실시하였다[11]. 자료의 부합 도를 검정하기 위하여, X 2, GFI, AGFI, CFI, NFI, IFI, RMR 값을 사용하였다.
그러나 HIS의 미도입 또는 타당하지 않은 설문을 제외하고 49부의 응답만을 선정하여 분석에 활용하였다. 데이터 분석을 위해 통계분석 패키지인 SPSS V12.0을 활용하여 기초 통계 분석, 신뢰성 분석,상관분석, 요인분석 등 사전 검증 분석을 실시하였으며 연구 모형의 검증을 위해서는 AMOS 4.0을 이용하였다.
4.1 측정변수의 탐색적 요인분석

요인분석(Factor Analysis)을 통하여 측정 변수의 타당성 검증을 실시하였다. Factor의 선택기준은 고유 값 (Eigen value)가 1.

성능/효과

40 이상을 기준으로 하였다. 요인 분석 결과에서 3번째 요인으로 구성된 측정 변수는 제외하였으며, 측정변수의 신뢰수준은 Cronbach a값이 0.7795 ~ 0.8707로 나타났다.
이러한 구조 모형을 통한 가설 검증 결과, 구조 모형의 적합도를 높이기 위해 조정한 독립 변수들 중에서 주요한 영향 변수가 도출되었다.

후속연구

불충분하다. 그렇지만 병원정보시스템 사례가 많지 않아 환경적으로 불가한 면이 없지 않아 가능한 데이터를 통해 연구한 것으로 향후 많은 연구자들은 본 연구를 기초로 하여 보다 많은 수의 데이터를 확보하여 연구를 하게 되면 발전적인 연구결과가 도출될 것이라고 생각된다.
즉 개인적 특성(나이, 성, 지위, 교육수준, 전산 교육, 컴퓨터사용 경험)과 신념(컴퓨터 불안감, 과업의 다양성), 조직 특성(조직의 지원)을 변수로 설정하여 실증 연구를 행하였다. 본 연구에서는 위의 선행 연구를 기초하여 정보시스템의 성과는 조직에 내재된 다양한 특성변수들에 의해 영향을 받는데 이를 범주화시켜서 HIS의 기술제공 수준, 교육지원 수준, 활용전략의 이해 수준 그리고 사용자의 활용능력의 수준, 과 같이 4가지 요인을 중심으로 HCRM시스템의 도입의도와 관련하여 연구를 진행할 것이다.
연구의 한계점으로는 구조 모형의 연구를 통한 독립요인의 측정 변수를 도출한 것의 데이터가 불충분하다. 그렇지만 병원정보시스템 사례가 많지 않아 환경적으로 불가한 면이 없지 않아 가능한 데이터를 통해 연구한 것으로 향후 많은 연구자들은 본 연구를 기초로 하여 보다 많은 수의 데이터를 확보하여 연구를 하게 되면 발전적인 연구결과가 도출될 것이라고 생각된다.

참고문헌 (13)

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Igbaria, M., "End-User Computing Effectiveness: A Structural Equation Model", Omega, Vol. 18, No. 6, 1990
Lucas, H.C., "Performance and the Use of an Information system", Management Science, vil. 21, No. 8, Apr. 1975

상세보기
Nelson, S., Frey, N., "Customer Data Quality and Integration: The Foundation of Successful CRM", Gartner Group, Stategic Analysis report, 26, November, pp.1-30, 2001.
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상세보기
Reinartz, W. J., Krafft, M., and Hoyer, W.D., "Measuring the Customer Relationship Management Construct and Linking it to Performance Outcomes", Working Paper Series of the Teradate Center for Customer Relationship Management, Duck University, 2003.
Van Hoff, H. B., Combrink, T. E., "U.S. Lodging Managers and the Internet: perceptions from the industry," Cornell H.R.A. Quarterly, Vol.39, No. 2, pp.46-54, 1998.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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