Пилили мы когда-то в агентстве диджитал-маркетинг для клиник и постоянно подгорало: почему всё так криво? Вот если бы мы сами делали, то бизнес бы взлетел. Казалось, если прикрутить нормальные процессы, дашборды, накодить код, то медицина выйдет на новый уровень.
Спойлер: мы ошибались.
Набор случайностей, помноженный на опыт, привёл к встрече с партнёрами. Они круто умели управлять медициной и тоже хотели масштаба. Мы моментально синкнулись по ценностям и видению, пожали руки и начали.
Взялись делать стоматологию: за пломбы и врачей отвечали партнёры, а мы должны были наконец-то сделать достойный маркетинг и айтишку в медицине. Хотелось сделать клинику с предсказуемым сервисом снаружи и понятной структурой внутри — принимать решения на данных, а не по ощущениям или потому что так принято.
Мы думали, сейчас поставим CRM, настроим аналитику, и дело пойдёт.
Мы размялись, разбежались и бодро вмазались в стену: медицина не желала прогибаться под наш айтишный подход.
1. В IT эффект виден быстро. В стоматологии эффект размазан по времени
В IT ты привык к быстрой обратной связи: ты что-то сделал — через день, неделю, максимум месяц видишь эффект: выросла конверсия, упали ошибки, пользователи ушли или остались.
В стоматологии это может занять годы. «Умные» маркетологи иногда говорят, мол пациент окупается не сразу, а со второго лечения. Ну это классно, только второй раз люди идут лечиться, по нашим данным, через 20 месяцев — тогда и узнаем, сработало ли решение, принятое 2 года назад.
2. CRM — для продавцов кирпичей
Заказали поддон кирпичей, договор подписали, оплатили, сделку закрыли — всё понятно, а вот что назвать сделкой в стоматологии? Кариес за 6к? Бесплатную консультацию? План лечения на 500к, который может быть начнут через полгода? Приходится придумывать абстракции, которыми можно будет хоть как-то измерить процессы — это сильно мешает аналитике, но по-другому не получается.
3.В стоматологию могут не приходить годами
Ты можешь запустить рекламную кампанию и никогда не узнать реальную конверсию. Человек отметит себе «прикольную стоматологию», а придёт в неё не на чек-ап через пару месяцев, а когда-нибудь потом, когда «что-то давно не был, надо сходить, наверное». Или придёт на осмотр, посмотрит на сложный и дорогой план лечения и вернётся, когда зубы начнут болеть.
В общем, оказалось, что не мы одни такие умные и хотим как лучше. Оказалось, что каких-то инструментов просто нет, и чтобы всё работало, надо их создать. Ну мы и создали.
Что мы накодили и что реально работает:
1. Свой DWH и сквозная аналитика
Есть классная вещь — сквозная аналитика, она нам сильно нравится. Человек нажал на рекламу в «Одноклассниках», а ты увидел, сколько денег он принёс, и насколько выгодна конкретно эта реклама. Сервисы, которые эту аналитику делают, есть, но для них опять! нужны данные, с которыми сложно. 2 года ушло на то, чтобы все данные о визитах, оплатах и рекламах автоматически и бесперебойно связывались между 1С, AmoCRM и уходили в Roistat. Построили свой DWH (data warehouse), в котором всё агрегируем. Наладили этот поток и теперь получаем чистую, полезную аналитику, которую до нас в медицине мало кто так настраивал.
Например: запускали «Авито» — увидели, что цена записи улетела в космос — выключили. Без DWH сливали бы бюджет месяцами.
2. Agile
Данные собрали и проанализировали, теперь надо, чтобы они работали. Здесь уже система более понятная и отлаженная. В онлайне тестируем гипотезы через A/B-тесты, а в офлайне собрали скрам-команду, которая занимается внедрениями улучшений в клиниках. Вот тут можно почитать подробнее, обо что споткнулись, а что уже получилось.
3. Экосистема в Telegram
Для пациентов мы сделали полноценный WebApp внутри телеги. Записаться, посмотреть историю визитов, чеки, выбрать врача — всё без звонков.Для команды сделали командный бот. Показывает расписание, метрики, напоминает о др.
Главная фича — «бэклог идей»: сотрудник кидает предложение по улучшению и следит за статусом. Можно предложить что угодно: крутить на телевизорах в клиниках Тарантино, закупить новую форму, закинуть идею для соцсетей. Каждое предложение рассматриваем и многое внедряем.
В планах прикрутить в бот доступ в базу знаний через MCP, чтобы бот сам отвечал на любые вопросы новичков.
4. Типа своя крипта: зубаксы (zbs)
Ввели внутреннюю валюту. Майнят её участием в скрам-команде, съёмками в контенте, вычиткой текстов. Тратят на обучение, технику, лечение друзей.
Кстати, можно задонатить коллеге «спасибо» в зубаксах (с комиссией системы, как полагается).
5. Экраны в клиниках управляются удаленно
Автоматизировали процесс, который до этого отнимал силы и время: приходилось объяснять админам что-то про HDMI, возить флешки с контентом и выбирать из весьма ограниченных вариантов, что бы нам такого вывести на экран.
Теперь телевизоры в клиниках работают без нашего участия, управляются одним кликом, а мы можем выводить не только картинки и видео, но и, например, интерактивный контент. В общем, добавили ещё один канал коммуникаций в зону ожидания.
6. ИИ-отзывы
ИИ-шка пока не лечит, но 300 отзывов в месяц разгребает. Тегает тональность, подсвечивает проблемы, мэтчит с врачом и «передаёт» командному боту, а бот уже отправляет врачу. Ещё ИИ ставит галочку «Вайбовый», чтобы вывести отзыв на сайте. Руками мы бы это читали неделю.
Несмотря на то, что айтишный подход здорово помогает в стоматологии, это всё ещё не панацея. Есть то, с чем мы разбираемся до сих пор:
Вот эти крепкие орешки, пока не поддавшиеся айтишному уму:
1. Абсолютно точная аналитика по трафику так и не сложилась
В идеальном мире мы хотели бы видеть, откуда пришёл каждый пациент — вплоть до конкретного канала и касания. В реальности мессенджеры, звонки и ограничения со стороны платформ (привет, iOS и их отношение к меткам) сделали эту картину неизбежно неполной.
2. Дубли пациентов — отдельный вид боли
Некоторые пациенты приводят в клинику своих близких: мам, пап, супругов, детей. На вопрос о номере телефона легко отвечают — «Запишите мой». У системы взрыв мозга — номер телефона один, а пациента два. Из-за этого мы иногда не можем связаться с пациентом, а мэтчить такие данные — отдельный круг ада.
3. ИИ в клинической части пока не прижился
Мы пробовали автоматическую генерацию медицинских карт, но врачи пока это не приняли. Сейчас ИИ живёт там, где может: в анализе и мэтчинге отзывов. Продумываем гипотезу по анализу корректности планов лечения.
4. В какой-то момент пришлось принять несовершенство данных
В медицине данные важны, но ещё важнее — доверие между врачом, пациентом и системой. Поэтому с частью огрехов мы сознательно смирились.