Регулярное и систематическое взаимодействие с клиентами клиники способствует увеличению их лояльности и частоты обращений. Мы рассмотрим, существуют ли универсальные методы управления клиентской базой, которые позволят оптимизировать работу с ней.
Эффективное взаимодействие с клиентской базой в медицинских учреждениях
В процессе сотрудничества с медицинскими учреждениями первоначальный акцент делается на два аспекта: регулирование периодичности предоставляемых услуг и установление «сервисных» индикаторов. Эти индикаторы позволяют цифровым методом отслеживать ключевые параметры, которые могут указывать руководству на наличие проблем в работе учреждения. Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих аспектов на конкретных примерах.
Начнем с периодичности услуг. В многопрофильных медицинских центрах существуют услуги, требующиеся пациентам через определенные промежутки времени, такие как стоматологические или гинекологические процедуры. Если пациент посетил клинику с экстренной проблемой, например, для удаления зуба или снятия рентгеновского снимка, важно предложить ему запланировать последующий осмотр через некоторое время.
Представим ситуацию: пациент приходит за снимком тазобедренного сустава, получив направление от мануального терапевта. Снимок подтверждает легкую дисплазию сустава. После получения снимка пациент благодарит и уходит, возможно, не вернувшись в ваш центр, так как продолжит лечение у своего терапевта. Чтобы удержать такого клиента, следует:
- Внести его данные в вашу клиентскую базу.
- Зафиксировать дату его посещения.
- Через полгода или год напомнить ему о необходимости повторного снимка для контроля за прогрессом лечения. Желательно автоматизировать этот процесс.
Такие напоминания увеличивают вероятность повторных обращений на 15-20%, при этом не требуя значительных дополнительных затрат. ВАЖНО: Чем больше информации мы собираем о поведении наших клиентов, тем точнее можем сформулировать предложение. При этом правильный подход к коммуникации позволяет избежать впечатления навязчивости, демонстрируя заботу о клиенте.
Ключевые метрики для анализа работы с клиентской базой в медицинском центре
При взаимодействии с клиентами медицинского центра особое внимание стоит уделять настройке и анализу сервисных показателей. Вот несколько критериев из вашей клиентской базы, которые могут многое рассказать о качестве обслуживания в вашем учреждении. Одним из наиболее важных показателей является число клиентов, которые прекратили посещения. Под «ушедшими клиентами» понимают тех, кто пропустил один или более циклов обслуживания (например, не совершил запланированный повторный визит) в течение определенного периода (три месяца, полгода или год, в зависимости от частоты обращений в ваш центр).
Осознание того, сколько клиентов ушло, часто становится шоком для учреждения. Мы обнаруживаем, что этот показатель может колебаться от 30 до 80% от общего числа клиентов! Конечно, естественная утечка клиентов, не связанная напрямую с качеством услуг, считается нормой и может достигать до 30%.
После того как вы определите количество ушедших клиентов, следует более детально изучить эту информацию:
- Когда они ушли после какого посещения? Если после первого, это указывает на проблемы в сервисе, которые следует решать, улучшая обслуживание новых клиентов.
- После какой услуги клиенты уходят? Проанализируйте качество предоставленных услуг, сравните их с предложениями конкурентов.
- После визита к какому врачу наблюдается отток? Возможно, стоит направить к этому специалисту «тайного покупателя» для оценки качества его работы.
Использование «тайного покупателя» — это популярный метод в медицинской сфере, который наиболее эффективен, когда сначала выявляются слабые места (например, высокий уровень оттока клиентов), затем формируются гипотезы на основе данных о клиентах и только после этого проводится проверка.
ВАЖНО! Анализ состава клиентов, которые прекратили посещения, должен включать всестороннее рассмотрение различных аспектов. Не исключено, что высокий уровень оттока может наблюдаться даже у компетентного врача, если он обслуживает большое количество пациентов. Следовательно, крайне важно оценивать не только количественные, но и качественные показатели. Так, процентное соотношение между количеством принятых и ушедших клиентов может более точно отражать реальную картину.
Применение данных о клиентах в медицинских учреждениях
Одна из наших инициатив была проектом для медицинской лаборатории, где мы создали «жизненный профиль» клиента. Это концепция была адаптацией метода расчета CLTV (ценности клиента на всю жизнь). Мы разработали перечень лабораторных услуг и определяли их необходимость в зависимости от возраста клиента. Например, если клиент впервые пришел на анализ в возрасте 25-30 лет, мы не только напоминали о важности регулярных проверок, но и предлагали услуги, которые становятся релевантными с возрастом. Важно было не перегружать клиента информацией, а интегрировать эти предложения, например, с таргетированным контент-маркетингом. Так, мужчинам старше 40 лет могла приходить статья о профилактике аденомы простаты с приглашением на обследование, в то время как молодые люди и женщины такую рассылку не получали. Эффективное использование данных требует сотрудничества маркетологов с медицинскими специалистами, но обычно это окупается.
Мы также анализировали данные о визитах клиентов, выявляя зависимости услуг от возраста и пола. Например, обнаружили повышенный спрос на некоторые услуги среди юношей 17-18 лет в весенний и осенний периоды, что было связано с призывными кампаниями. Это позволило центру акцентировать рекламные кампании в эти сезоны.
Понимание динамики обращений клиентов помогает эффективнее планировать маркетинговые акции для привлечения и удержания клиентов. Знание о том, какие услуги и через какие каналы клиенты ищут, позволяет оптимизировать маркетинговые инвестиции. Также важно предлагать комплексные услуги в зависимости от результатов первого обращения клиента. Правильная аналитика данных дает возможность поддерживать связь с клиентом и предоставлять услуги на протяжении длительного времени. В случае большого объема данных необходимо использование CRM-систем и инструментов для анализа, которые максимизируют прозрачность и эффективность аналитики.