메디컬 AI 마케팅 에이전시 강남펠리컨랩이 의료 마케팅 시장의 방향 전환을 예고하는 메시지를 내놓았다. 국내 개원가가 직면한 구조적 한계를 짚는 동시에, 글로벌 환자 유치와 인공지능 기반 마케팅을 결합한 새로운 전략을 공개하면서다.
강남펠리컨랩은 4월 11일부터 12일까지 서울 코엑스마곡에서 열린 ‘2026 대한미용성형레이저의학회(ASLS) 춘계학술대회’에서 김형석 대표와 최정아 총괄이사가 연자로 참여해 강연을 진행했다고 밝혔다.
이번 강연은 ‘내수를 넘어 글로벌로: 의료 마케팅의 새로운 패러다임’을 주제로 구성됐다. 현장에서는 병·의원 경영 환경의 변화와 함께 AI 의료마케팅, 글로벌 환자 유치 전략, 데이터 기반 병원 운영의 중요성이 핵심 화두로 다뤄졌다.
첫 세션에 나선 김형석 대표는 국내 의료 시장의 구조적 변화를 직설적으로 짚었다. 합계출산율 0.68 수준까지 떨어진 상황에서 신규 환자 기반이 축소되고, 병·의원 수는 늘어나면서 경쟁 강도는 한층 높아졌다는 분석이다.
김 대표는 “국내 시장만으로는 성장에 한계가 분명하다”며 “약 150만 명 규모의 글로벌 환자 유치는 선택이 아니라 생존 문제에 가깝다”고 강조했다.
특히 기존 의료 마케팅 방식에 대한 문제 제기도 이어졌다. 외부 대행사 중심의 광고 집행 구조가 반복적인 비용 지출로 이어지는 반면, 병원 자체 자산으로 남지 않는다는 점을 지적했다. 대안으로는 병원 명의의 글로벌 채널 구축과 환자 데이터(DB·CRM) 직접 확보를 제시했다.
병원이 고객 데이터를 직접 보유하고 운영해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 주장이다. 단순 광고 집행이 아니라 ‘데이터 자산 축적’ 관점으로 마케팅을 재정의해야 한다는 메시지로 읽힌다.
두 번째 세션에서는 AI 기반 검색 환경 변화가 집중적으로 다뤄졌다. 최정아 총괄이사는 검색 중심의 기존 디지털 마케팅이 빠르게 재편되고 있다고 진단했다.
그는 “이용자가 키워드를 입력해 찾는 시대에서, AI가 정보를 선별해 추천하는 구조로 이동하고 있다”며 새로운 최적화 전략의 필요성을 강조했다.
구체적으로는 검색엔진최적화(SEO)를 넘어 AI 응답 엔진 최적화(AEO), 생성형 엔진 최적화(GEO) 개념을 소개했다. AI가 병원 정보를 이해하고 인용할 수 있도록 콘텐츠 구조를 설계하는 방식이다.
현장에서는 의료 콘텐츠를 단순 홍보 자료가 아니라 ‘AI가 읽을 수 있는 데이터’로 전환해야 한다는 점이 실무적 관점에서 제시됐다. 이는 향후 의료기관의 온라인 노출 경쟁이 검색 순위에서 AI 추천 알고리즘 중심으로 이동할 가능성을 시사한다.
강연 전반에서 반복된 키워드는 ‘자산화’였다. 병원 마케팅을 비용 지출이 아닌 데이터 축적과 채널 구축을 통한 자산 확보 과정으로 봐야 한다는 주장이다.
그동안 개원가에서는 마케팅 대행사 의존도가 높고, 광고 성과 역시 단기 지표에 집중되는 경향이 강했다. 강남펠리컨랩은 이 구조가 장기적으로 병원의 경쟁력을 약화시킬 수 있다고 지적했다.
다만 업계 일각에서는 AI 기반 마케팅 전략이 실제 성과로 이어지기까지 시간과 비용이 필요하다는 점에서 신중한 접근이 필요하다는 시각도 존재한다. 글로벌 환자 유치 역시 규제, 언어, 현지 네트워크 등 복합적인 요소가 작용하는 만큼 단순 전략만으로 해결되기 어렵다는 평가다.
강남펠리컨랩은 의원급 의료기관을 대상으로 AI 기반 브랜딩, 마케팅, 세일즈, 고객경험(CX)을 통합한 솔루션을 제공하는 기업이다. 해외 환자 유치 플랫폼 ‘KKUMI’, 의학 교육 플랫폼 ‘의인대계’, MSO 및 마케팅 서비스 ‘Medivisor’를 운영하고 있다.
서울과 부산을 비롯해 도쿄, 대만 등 아시아 주요 지역에 거점을 두고 사업을 확장 중이다.
의료 시장 전반에서 디지털 전환과 AI 활용이 빠르게 확산되는 흐름 속에서, 병·의원의 대응 전략 역시 변곡점에 접어들었다는 평가가 나온다. 향후 AI 기반 의료마케팅이 실제 성과로 이어질지, 개원가의 새로운 표준으로 자리 잡을지는 시장의 검증 과정에 달려 있다.
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