re-callva
CS팀은 좋은 콜에 쓰세요

방치된 DB가예약으로.

리콜·후속콜·노쇼, AI가 먼저 거릅니다. 예약 후보만 넘깁니다.

상담 후 미예약노쇼·취소미내원휴면 환자

Recovery engine

못 돌린 DB를 먼저 걸러냅니다.

Input

12,840

못 돌린 DB

Output

118

예약 후보

못 돌린 DB

AI가 먼저 발신

예약 후보

CS팀에만 전달

기본값: 전체 DB 말고, 처리할 후보만.

Problem

버리긴 아깝고, 사람이 돌리긴 비쌉니다.

원장님이 원하는 건 AI가 아닙니다. 못 돌린 DB에서 예약 후보가 다시 나오는 구조입니다.

1

CS팀은 더 비싼 콜이 있음

예약 확정, 고가 문의, 컴플레인, 현장 응대가 먼저입니다. 리콜은 중요하지만 늘 뒤로 밀립니다.

2

사람 붙이기엔 단가가 안 맞음

상담 후 미예약, 휴면, 노쇼 DB는 버리긴 아깝고 직원 시간을 쓰기엔 비쌉니다.

3

외주 콜센터는 느리고 비쌈

병원 맥락을 다시 교육해야 하고, 후순위 DB를 많이 돌리면 비용이 먼저 커집니다.

4

결과가 안 남으면 또 처음부터

누가 거절했고, 누가 콜백했고, 어떤 DB가 살아있는지 남지 않으면 다음 캠페인도 감으로 돕니다.

Economics

10배 싸게, 더 빨리 검증합니다

기존 고품질 DB 업체나 외주 콜센터로는 못 돌릴 목록까지 AI가 먼저 걸러냅니다.

10배 저렴하게

고품질 DB 제공 업체나 외주 콜센터 기준으로는 못 돌릴 DB까지 비용 부담 없이 검증합니다.

며칠 안에

사람이 몇 주 걸릴 발신을 동시 회선으로 빠르게 끝내고, 결과만 남깁니다.

CS팀은 후보만

관심 없음, 부재중, 거절은 AI가 정리하고 예약 후보와 콜백 약속만 넘깁니다.

DB가 없어도

보유 DB가 없거나 부족하면 파트너 DB 소싱까지 연결합니다.

Team split

CS팀은 좋은 콜만 봅니다

반복 발신과 1차 분류를 빼면 인건비, 교육, 퇴사 리스크가 같이 줄어듭니다.

고가 문의

맡길 곳

CS팀

결과

바로 상담

예약 확정

맡길 곳

CS팀

결과

정확히 처리

못 돌린 DB

맡길 곳

AI

결과

대량 검증

관심 없음

맡길 곳

AI

결과

자동 종료

Use cases

사람 붙이기 아까운 콜부터

후순위 DB라도 싸게 넓게 검증하면 예약 후보가 나옵니다.

리콜

정기검진, 시술 주기, 재방문 대상자에게 병원 기준대로 안내합니다.

대상 확인일정 제안예약 후보

상담 후 후속콜

상담만 받고 멈춘 환자에게 망설이는 이유를 좁혀 묻습니다.

상담 이력걱정 확인콜백 약속

노쇼 방지

예약 전 확인, 일정 변경, 취소 위험 신호를 먼저 잡습니다.

예약 확인변경 처리부재 재시도

휴면 재활성화

사람 붙이기 애매한 오래된 DB를 싸게 넓게 검증합니다.

대량 발신관심 분류후보 전달

Operating model

DB와 매뉴얼만 주면 됩니다

지금 CS팀이 쓰는 말, 금칙어, 가격 대응을 그대로 넣고 시작합니다.

01

DB와 매뉴얼 전달

보유 DB, 기존 CS 스크립트, 금칙어, 가격 대응을 받습니다.

02

AI가 대량 발신

대표번호로 걸고 부재중은 다시 시도합니다.

03

후순위 DB 검증

관심 없음은 닫고, 콜백·예약 의사만 분리합니다.

04

CS팀에 후보 전달

직원은 바로 처리할 사람만 봅니다.

DB sourcing

DB가 없어도 시작합니다

보유 DB가 부족하면 파트너사를 통해 캠페인용 DB 소싱까지 같이 검토합니다.

보유 DB 있음바로 파일럿
DB 부족추가 소싱 검토
DB 없음파트너 연결

Proof

빠르게 돌려야 돈이 됩니다

이미 상담한 환자, 노쇼, 휴면 DB는 늦게 볼수록 직원 시간이 더 아깝습니다.

핵심

사람은 고가 콜에, AI는 넓은 검증에 씁니다.

팜뉴스 병원 AI CRM 보도

평균 매출 +13%, 응대율 +27%, 운영 비용 -15%

AI 기반 치과 CRM 도입 후 공개된 운영 성과입니다. 병원 AI 전화 시장은 ‘상담 자동화’보다 ‘매출 회수’와 ‘운영비 절감’ 메시지가 강하게 먹힙니다.

공개 자료 보기

와이즈에이아이 AI 통화 분석

379개 병원, 26,384건 AI 통화 분석

70대 예약 의사 표시율 3.38%→12.92%, 전체 예약 전환율 1.05%→1.92%, 사전 취소율 9.28%→16.67%로 공개됐습니다. 고령층도 음성 전화 채널에서는 반응한다는 근거입니다.

공개 자료 보기

Voice.ai healthcare scheduling page

‘missed call = lost revenue’ 포지셔닝

상위 해외 사이트들은 ‘AI가 똑똑하다’보다 ‘전화를 놓쳐서 예약을 잃는다’를 전면에 둡니다. Voice.ai는 24/7, 1초 이내 응답, EMR/EHR 스케줄 연동을 핵심 카피로 씁니다.

공개 자료 보기

Parakeet Health

‘patient access is a margin problem’

잘나가는 사이트들은 front desk 문제를 운영비·마진 문제로 재정의합니다. 예약, 취소, 노쇼 재예약, 리퍼럴, 리콜 캠페인을 하나의 patient access workflow로 묶습니다.

공개 자료 보기

Talkie.ai patient recall outreach

‘A call center reads a script. Talkie reads your EHR.’

리콜 페이지에서는 단순 리마인더가 아니라 EHR/DB에서 대상을 찾고, 가용 시간을 확인하고, 예약까지 넣는 구조를 강조합니다. re-callva도 CSV 시작→시스템 연동 확장 흐름을 전면화했습니다.

공개 자료 보기

LocaliQ healthcare search ads benchmark

3,542개 의료 검색 광고 캠페인 분석

의료 검색 광고는 의사결정 순간에 잡히는 수요가 중요합니다. LocaliQ는 의료 관련 검색이 하루 10억 건 이상이고 전체 Google 검색의 7%라고 정리합니다. 랜딩은 ‘병원 AI 전화’, ‘병원 리콜 자동화’, ‘노쇼 재예약’ 같은 문제형 검색어에 맞췄습니다.

공개 자료 보기

Live calls

진짜 이렇게 전화합니다.
직접 들어보세요.

ARS 안내음이 아닙니다.
녹음본 재생도 아닙니다.
환자 반응에 따라 생성되는 실시간 대화입니다.

사람이랑 구분 안 돼요.

환자 반응 살펴가면서 실제 CS 직원처럼 한국어로 대화합니다. 추임새, 공감, 되묻기 — 전부 자연스럽게.

피부과 · 여성 상담사

리프팅 상담 후 6개월 미방문 환자

상담만 받고 이탈한 환자에게 전화. 망설이는 이유를 좁혀 묻고, 걱정 해소되면 주말 예약까지 한 번에.

0:00--:--
건강검진 · 남성 상담사

작년 검진 후 1년 도래 고객

1년 된 고객에게 올해 일정 안내. 부부 동반, 지역 이전, 회사 검진 중복 같은 상황도 유연하게.

0:00--:--

사투리도, 9개 언어도.

지역 환자는 사투리로, 외국인 환자는 모국어로. 한국어·영어·중국어·일본어·아랍어·태국어·러시아어·대만어·몽골어까지 — 한국 의료관광 주요 시장을 한 명의 AI가 전부 커버합니다.

사투리

부산·대구 지역 환자 응대

표준어만 하는 AI는 지역 병원에서 어색해요. 억양까지 자연스럽게 받아가며 대화합니다.

0:00--:--
일본어

메디컬 투어리즘 사후관리

시술 후 재방문 안내, 일정 확인까지 모국어로. 중국·미국·대만·태국·중동·러시아·몽골 환자까지 동일 AI로 운영됩니다.

0:00--:--

파일럿 실적

9,000명 DB에서
단 3일 만에 668건 예약

“3일이면 끝나요?” — 네, 진짜 3일입니다.

9,000명
휴면 DB 접촉
3일
소요 기간
668건
예약 확인
1.4억
기대 매출

동시 10회선 · 대표번호 발신 · 파일럿 운영 기준

채용으로 풀 문제가 아닙니다

못 돌린 DB를 사람이 붙잡는 순간 인건비, 교육, 퇴사 리스크가 같이 붙습니다.

roi calculator

우리 병원 DB로 3-5일 안에
얼마를 만들 수 있을까?

숫자를 직접 넣어보세요.
전환율 20%는 실제 파일럿 기준입니다.

환자 DB 규모
발신번호 유형→ 응답률 자동 반영
연결 기준 내원 예약 전환율
20%파일럿 실측
내원율 (병원 데이터)
시술(수술)율 (병원 데이터)
1인 평균 객단가
예상 결과
발신5,000건
수신 (19%)950건
내원 예약 (20%)190건
내원 (20%)38명
시술 (20%)8명
예상 매출
800만원
도입 후 5일이면 이 숫자가 나옵니다

20%는 실제 파일럿 기준.
내원율과 시술율은 병원 상황에 맞게 조정하세요.

Security

환자 데이터,
우리가 갖고 있지 않습니다

뭘 저장하고 뭘 저장하지 않는지,
투명하게 보여드립니다.

01

통화 원본은 저장하지 않습니다.

녹취, 전사, 상담메모 같은 원본 데이터는 기본적으로 남기지 않습니다. 내원 의사, 콜백 시간, 예약 상태 같은 구조화된 결과만 저장합니다.

02

녹취가 필요하면, 병원 저장소에만.

녹취나 전사가 꼭 필요한 경우에도 병원이 직접 관리하는 저장소(hospital sink 또는 온프렘)에만 보관합니다. Callva 서버에 환자 음성이 남지 않습니다.

03

의료정보 경계를 설계부터 나눴습니다.

예약 확인, 리콜, 콜백 같은 운영 통화는 의료정보를 수집하지 않도록 설계했습니다. 임상 목적 통화가 필요한 경우는 별도 보안 계층에서 운영됩니다.

우리 병원은 어디에 해당되나요?

대부분의 병원은 Growth로 바로 시작합니다.
녹취 보관이나 내부망 연동이 필요할 때만 Enterprise를 검토하세요.

출시 예정

Care

운영 자동화만 깔끔하게

예약 확인, 해피콜, 콜백 — 사람이 하던 반복 전화를 AI로 바꿉니다.

SaaS (클라우드)
  • 운영 · 케어 아웃바운드
  • 후속조치 큐 · 기본 대시보드
  • 구조화된 결과만 저장
  • 영업 아웃바운드 (리콜, 방문전환)
  • Prompt Studio · A/B 테스트
출시 시 알림 받기
추천

Growth

DB를 매출로 바꾸는 엔진

리콜, 미결상담 회수, 방문전환 캠페인까지. 전환 퍼널을 직접 설계하고 최적화합니다.

SaaS (클라우드)
  • 운영 · 케어 · 영업 아웃바운드 전체
  • Prompt Studio (페르소나 · 플레이북)
  • 캠페인 A/B 테스트
  • 전환 퍼널 · 상세 분석 리포트
  • 발신 시간대 · 우선순위 자동 최적화
  • 다국어 통화 (9개 언어: 영어·중국어·일본어·아랍어·태국어·러시아어·대만어·몽골어)
  • 녹취 · 전사 보관
  • 실시간 모니터링 · QA 리뷰

Enterprise

병원 인프라에서 직접 운영

녹취 보관, 감사 로그, 내부망 연동까지. 컴플라이언스가 까다로운 병원을 위한 구성입니다.

Hospital Sink / 온프렘
  • Growth 전체 기능 포함
  • 통화 녹취 · 전사 보관 (병원 저장소)
  • 전사 뷰어 · 녹음 재생 · 실시간 모니터링
  • 통화 리뷰 · QA 콘솔 · 열람 감사 로그
  • 병원 소유 저장소 연동 (hospital sink / 온프렘)
  • EMR · 예약 시스템 맞춤 연동

이런 경우라면 Enterprise를 검토하세요

  • 내부 감사 · 분쟁 대응을 위해 통화 녹음과 전사 원본을 보관해야 하는 경우
  • 자체 EMR · 내부망에 데이터를 직접 보관해야 하는 컴플라이언스 요건이 있는 경우
  • 멀티 지점 운영으로 조직별 권한 분리와 열람 감사가 필요한 경우

FAQ

자주 묻는 질문

비용, DB, AI 통화 품질처럼 상담 전에 확인하는 내용입니다.

CS팀을 없애는 건가요?

아닙니다. 반복 발신과 1차 분류만 빼고, 현장 응대와 최종 상담은 병원이 계속 맡습니다.

어떤 DB에 맞나요?

상담 후 미예약, 노쇼·취소, 미내원, 정기검진 리콜처럼 다시 연락할 이유가 분명한 목록에 맞습니다.

현장에는 뭐가 오나요?

예약 후보, 콜백 약속, 거절 사유처럼 바로 처리할 수 있는 결과만 옵니다.

연동 없이 되나요?

초기 파일럿은 CSV로 시작할 수 있습니다. 운영이 맞으면 예약 시스템 연동을 붙입니다.

마음에 드셨다면,
실제로 만들어볼까요?

파일럿 가능한 DB 규모, 예상 내원 예약,
운영 방식까지 함께 봅니다.