Клиент думал, что всё хорошо, но терял 1,5 млн рублей в месяц из-за … данных в таблице. BI-аналитика показала реальные цифры

Клиент считал, что конверсия в запись на 20% выше, чем в действительности. Дело в том, что отчёты клиники были неполными и сложными для проверки, а сотрудники вносили неточные данные. Мы нашли ошибки в цифрах и предложили настроить дашборды, которые покажут руководителю реальную статистику. Рассказываем, как пришли к BI-аналитике и почему рекомендуем её каждой клинике.

«ДентТайм» — семейная стоматология в Воронеже. Открылась в 2003 году и на протяжении долгого времени не занималась маркетингом.

Перемены начались в 2020 году. Тогда руководитель клиники оставила врачебную практику и сосредоточилась на управлении бизнесом, а Вебфлай занялись комплексным продвижением, оцифровкой стоматологии и онлайн-репутацией.

Рассказываю, как мы пришли к достоверной BI-аналитике и стали считать окупаемость пациентов до копейки. Поделюсь также факапами, которые помешали сделать всё быстро. Спойлер: три цифры не сходились в течение … 3 месяцев. Читайте далее, в чём было дело.

Клиника хотела получать достоверные данные о ключевых метриках бизнеса, таких как количество потенциальных клиентов, каналы привлечения, конверсия из лида в пациента, а также стоимость лечения и многое другое.

Учёт новых пациентов «ДентТайм» вели в таблице, которую администраторы заполняли вручную. Источник информации указывали со слов клиента, но проверить его достоверность было невозможно. Таблица не давала полного представления о показателях: видно, что пациент записался на приём, но не понятно, откуда он узнал о клинике, сколько стоило его привлечение, какую услугу он оплатил.

Чтобы получить относительно точные данные, нужно сравнить записи в таблице, медицинской информационной системе, телефонии и CRM. Такая работа со статистикой трудоёмкая и вычисления могут занять неделю, но это необходимо для проверки точности интеграции.

Клиника хотела отслеживать ключевые показатели и получать точные данные, не тратя время на их сбор и анализ. Чтобы это реализовать, мы начали с интеграции МИС iDent с Битрикс24 и настройки отчётов в CRM, а затем предложили разработать BI-аналитику.

Что клиент хотел видеть на дашбордах:

Каждый из запросов оказался «задачей со звёздочкой» по разным причинам. Обычно для получения такой статистики приходится составлять несколько отчётов, так как используются разные источники данных:

Чтобы отслеживать показатели в каждой системе, необходимо войти в неё, выгрузить данные, внести их в общую таблицу и сравнить. Мы решили пойти другим путём, настроить BI-аналитику и получать статистику в пару кликов.

Панель с данными, состоящая из девяти экранов, доступна на портале клиники в Битрикс24. Подробно остановлюсь на тех блоках, которые помогли снять самые ужасные боли руководителя.

Чтобы считать какой-то показатель, важно определить, что брать за основу. Например, каждая клиника сама решает, кого считать первичными, а кого — повторными пациентами.

Например, новым клиентом может считаться тот, кто:

В то же время вторичным пациентом считается тот, кто:

Важно чётко установить параметры для каждой категории, чтобы облегчить себе анализ. Самый простой способ решить, кого считать новым клиентом в клинике, это:

Нам нужно было исключить из статистики пациентов, которые пришли лечиться по полису добровольного медицинского страхования (ДМС). Задача осложнялась тем, что BI-аналитика получает эти данные из МИС iDent, при этом система не отличает пациентов по ДМС от остальных.

Поэтому мы решили разделять клиентов в Битрикс24 в зависимости от типа оплаты. Сделать это можно двумя способами: учитывая наличие полиса ДМС или нулевую стоимость приёма.

В итоге мы взяли за основу стоимость приёма — 0 рублей. Этот подход выбрали потому, что в «ДентТайм» нет бесплатных консультаций, а значит все они завершаются оплатой. Исключение составляют только посещения по полису ДМС, что нам и было нужно.

Некоторые метрики сложно или даже невозможно расчитать вручную. К тому же они могут искажаться по ошибке или намеренно. Например, если администратор не уточнил, откуда пациент узнал о клинике или неправильно записал ответ, то в систему попадут недостоверные данные об источниках. Это исказит статистику и руководитель примет неверное решение о масштабировании канала.

Ключевой показатель эффективности работы администраторов — запись нового пациента на консультацию. При этом важно, чтобы клиент фактически пришёл в клинику, а не просто назначил визит. Эти данные сотрудники фиксировали в таблице.

На дашбордах выводится список администраторов и конверсия по каждому сотруднику на всех этапах: от обработки лида до записи на консультацию, явки к врачу и оплаты лечения. Информация обновляется каждый день, и это позволяет руководству клиники сразу замечать проблемы и решать их в моменте, не дожидаясь результатов за месяц.

Для этого необходимо было понимать, сколько пациентов переходит с одного этапа воронки на другой, а также знать сумму расходов на маркетинг. Основная сложность заключалась в том, что информация хранилась в разных системах.

Чтобы получать данные о пациентах и приёмах, мы настроили обмен между iDent и Битрикс24. Полноценную двустороннюю интеграцию эта МИС не поддерживает. Для сбора остальных показателей интегрировали Битрикс24, сервис колл-трекинга CallTouch и Яндекс.Метрику.

Информацию из всех систем объединили в BI-аналитике. Чтобы не перегружать дашборд разделили сводные данные на два основных блока:

Разрыв интеграции с МИС

Из-за разрыва связи, данные в CRM и МИС долго не сходились, отличаясь всего на три цифры. Чтобы устранить ошибку нам потребовалось более 10 недель.

Посчитать рекламные расходы и клики

Необходимо было проанализировать рекламный бюджет и количество целевых действий, таких как звонки, заполнение форм и обращения в онлайн-чат. Эта информация поступает от внешних сервисов. Мы решили задачу с помощью смарт-процессов Битрикс24, которые позволяют обойти ограничения и получить необходимые данные о расходах и кликах.

Статистика по администраторам была некорректной

Я уже упоминал, что в таблице, которую вели администраторы, были неточности. Например, ответственным за запись пациента на консультацию был один сотрудник, а указывался другой. Расхождения также возникали из-за того, что операторы обрабатывали звонки не через свою учётную запись. Это нарушало статистику и вызывало разногласия при начислении премий.

Чтобы устранить проблему, руководство клиники внесло в регламент правило: каждый администратор должен общаться с пациентами только со своего аккаунта Битрикс24. Если же он использовал чужой, то бонус получает администратор, имя которого указано в системе. Это решение помогло.

После внедрения дашбордов, мы ещё 2 месяца вели мониторинг, чтобы убедиться в достоверности данных и соблюдении правил сотрудниками клиники.

Цифра в заголовке является приблизительной. Мы рассчитали разницу между реальной и ложной конверсией и умножили её на средний чек в клинике. Хотите узнать, какую сумму теряет ваш бизнес? 😁 Для этого напишите мне сообщение в Telegram.

#bi_аналитика #интеграция #аналитика