Айтишники сделали стоматологию — что из этого вышло?

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.

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 размялись, разбежались и бодро вмазались в стену: медицина не желала прогибаться под наш айтишный подход.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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).

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.

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:

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.

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.

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.

В медицине данные важны, но ещё важнее — доверие между врачом, пациентом и системой. Поэтому с частью огрехов мы сознательно смирились.