Сквозная аналитика для медицинской клиники. Мифы и реальность

Многие владельцы клиник и неопытные в медицинском маркетинге маркетологи ищут волшебную таблетку, тратят сотни тысяч, а кто-то миллионы на построение сквозной аналитики в связке с AmoCRM или Б24+МИС, которая наконец покажет им откуда идут пациенты, сколько они стоят, и какая эффективность у каждого канала привлечения холодного трафика. Но так ли все радужно, как пишут некоторые сервисы на сайтах? О том, стоит ли тратить существенные бюджеты на аналитику читайте в данной статье, в которой откровенно и честно мы обо всем расскажем.

Для начала, чтобы у нас с вами был единый понятийный аппарат, предлагаю ответить на 3 основных вопроса: 1. что такое сквозная аналитика, 2. зачем нужен данный вид аналитики, 3. что делать с данными, полученными из этой аналитики.

Сквозная аналитика в клинике – система сбора данных, которая показывает полный путь пациента: от первого показа рекламы до посещения клиники и денег в кассе.

Зачем нужен данный вид аналитики? Основная задача сквозной аналитики – свести всю статистическую информацию о продажах в единый реестр и установить причинно-следственную связь между затратами на рекламу и деньгами в кассе по каждой сделке.

Что делать с данными, полученными в результате аналитики? Правильно интерпретировать с помощью профессионального аналитика и построить новые гипотезы, которые должны привести к более эффективным инвестициям в маркетинг.

Спойлер. За последние 3 года к нам пришли более 57 клиник, которые до нас пробовали строить сквозную аналитику и тратили от 150 000 - 1 млн. рублей и через год-полтора после безуспешных попыток фиксировали убытки. Были и те, кто был уверен, что у них есть сковзная аналитика, но при первой базовой проверке, оказывалось, что имеющаяся аналитика не имеет ничего общего с понятием "сквозная аналитика". Были случаи, когда подсчет LTV выдавали за сквозную аналитику. Да-да, и такое бывает)

В маркетинге для эффективного выбора каналов по привлечению и удержанию пациентов используется CJM (карта пути клиента). Она пришла из классического маркетинга и позволяет упростить выбор инструментов по взаимодействию с пациентами, при условии, что составлена специалистами, а не начинающими маркетологами, которые просто перерисуют чужую карту.

Так вот, когда мы составляем CJM, то мы можем сразу спрогнозировать, откуда пациент может к нам приходить, и на каком этапе, каким нашим каналом пользоваться.

Перечислим основные:

А теперь предлагаю ответить на два вопроса:

1. На сколько быстро пациент принимает решение?

Скорость принятия решения зависит от наличия вариантов выбора, а также стоимости лечения. Так как коммерческих клиник сегодня на столько много, что за всю жизнь пациент не обойдет все, если будет ходить каждую неделю в новую клинику, то мы с вами понимаем, что выбор огромен. Стоимость у каждой клиники примерно одинаковая, а значит пациент будет выбирать среди всех, кто подойдет по цене, рейтингу, отзывам, локации, упаковке сайта и соцсетей ...

Таким образом мы подошли ко второму вопросу.

2. Совершают ли пациенты импульсивные решения при выборе клиники и врача?

Безусловно, такой сценарий возможен, но сегодня он достаточно редок. Почему? Потому, что стоимость первичного приема лечения обычно высокая, а также есть большой выбор, в связи с чем пациент тщательно выбирает по многим характеристикам. Одни из основных: стоимость первичного и последующих приемов, локация, рейтинги на картах и отзовиках, отзывы о клинике и врачах, наличие ответов на отзывы, понятное и доступное для понимания видео в соцсетях, работы до и после и т.д.

Чтобы наш пост не был затянутым сразу опишем базовый, самый частый сценарий поведения пациента, который позволит понять, можно ли доверять "сквозной аналитике":
Сценарий 1:
У человека что-то заболело. Он начинает искать варианты решения проблемы: мед препараты или обратиться к врачу. Предположим, что он всеже решил обратиться к врачу. Тогда скорее всего он спросит знакомых. Если знакомые дадут рекомендацию по клинике или врачу, то будущий пациент в Яндексе или Гугле будет искать контакты. Попадет возможно на Яндекс.Карты и позвонит сразу кликнув по трубке телефона. В вашей аналитике в итоге отразится, что пациента привлекли Яндекс.Карты. Да, администратор может уточнить, как нашли клинику и пациент скажет, что по рекомендации. Вероятность корректности ответа пациента 50%/50%, поэтому верить этим данным равносильно гаданию на кофейной гуще.

Сценарий 2:

У человека что-то заболело. Он начинает искать варианты решения проблемы: мед препараты или обратиться к врачу. Предположим, что он всеже решил обратиться к врачу. Тогда скорее всего он спросит знакомых. У знакомых рекомендаций не нашлось. Тогда пациенты идут искать в яндексе решение своей проблемы. Предположим, он увидел вашу рекламу в Яндекс.Директ и перешел по ней на ваш сайт. Отлично! Если пациент сразу обратиться через сайт, то мы зафиксируем обращение и запишем в аналитику, что сработала контекстная реклама. Но радоваться рано, ведь пациент, посмотрев наш сайт и список врачей, пошел искать отзывы в Яндексе. В поисковике он вбил ФИО врача+отзывы. Бинго! Он попал, предположим, на Продокторов и там увидел запись-онлайн, а также, возможно, что клубная цена на прием у врача ниже, чем на вашем сайте. Что делает пациент, если отзывы положительные и цена устраивает? Ответ очевиден - записывается через Продокторов.

Что же вы увидите в вашей сквозной аналитике? Что ПроДокторов привлек пациентов. А как же контекстная реклама и сайт? Их у вас не будет при таком сценарии. Какие выводы вы сделаете в конце месяца? Контекст не работает, так как не дает прямых конверсий и решаете его отключить. Через месяц вы видите огромную просадку по количеству пациентов, а также обнуленную статистику в Яндекс.Директ, которую вновь придется формировать, тратя бОльшие бюджеты.

Это всего два сценария, которые приводят к искажению данных в сквозной аналитике. Таких сценариев гораздо больше. Прибавив к данной ситуации отсутствие в вашей клинике профессионального аналитика, можно сделать вывод, что все деньги на попытки построить правильную сквозную аналитику будут спущены в трубу.

Лишней бесплатной аналитика точно не бывает, особенно если у вас есть спец, который может прочитать эти цифры и построить правильные гипотезы. В остальном - обучайте администраторов и анализируйте их конверсии. Обычно именно на этом этапе взаимодействия с клиникой происходят самые большие потери. Администраторы очень часто маркируют пациентов некорректно, отмечая их как нецелевые. Если вы не контролируете своих админов, то начните с этого и вы наладив работу в этом блоке, вы увидите прирост количества пациентов до 50%, при условии, что у вас есть входящий трафик. В остальном рекомендация обращаться к профессионалам в медицинском маркетинге, так как в нем много отличий от маркетинга в недвижимости или автомобильном бизнесе, откуда нередко маркетологи, полагая, что разницы между продажей автомобилей и медицинских услуг нет.

Да, обязательно! А еще не забудьте подключить запись разговоров. Без нее вы не сможете правильно и эффективно контролировать звонки администраторов.

А вот с динамическим колл-тркеингом надо быть внимательным. Некоторые сервисы некорректно дают пул номеров и в итоге вам могут дать мусорные номера от бывших магазинов и т.д.

Если вам было лень читать, то кратко можете посмотреть наше видео и подписаться на канал, чтобы знать больше про особенности медицинского маркетинга, так как мы более 12 лет этим занимаемся каждый день, привлекая пациентов в лидирующие клиники по всей России!