Вы когда-нибудь задумывались, почему одни компании знают, что вы собираетесь купить, прежде чем вы сами это поняли? Это не магия. Это - предиктивная аналитика. И именно она отвечает на вопрос: какой из типов расширенной аналитики используется для оценки вероятности появления клиента?
Почему это важно? Простой пример
Представьте, что вы владелец клиники в Владивостоке. Каждый месяц у вас приходит 120 новых пациентов. Но вы заметили: 70% из них - это люди, которые в прошлом году проходили анализ на гормоны, а потом не возвращались. Вы хотите понять: кто из них с наибольшей вероятностью снова придет? Кто может нуждаться в повторном обследовании? Кто просто забыл про вас?
Если вы просто смотрите на прошлые данные - вы видите только прошлое. Но если вы используете предиктивную аналитику - вы начинаете видеть будущее. Вы узнаете, что пациенты, которые сдавали анализ на ТТГ весной и не приходили 8 месяцев, имеют 68% шансов вернуться в следующем апреле. Это не догадка. Это расчет.
Что такое предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика - это метод, который использует исторические данные, статистику и алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать, что произойдет в будущем. В контексте клиентов - это оценка вероятности того, что человек совершит определенное действие: придет на прием, купит пакет услуг, отпишется от рассылки, перейдет к другому врачу.
Она не говорит: «Этот клиент придет завтра». Она говорит: «У этого клиента 73% шансов прийти в течение 45 дней, если мы отправим ему напоминание по СМС». Это разница между угадыванием и расчетом.
В медицинской сфере предиктивная аналитика работает на основе:
- Истории обращений (когда, как часто, какие анализы сдавал)
- Времени между визитами
- Демографии (возраст, пол, район проживания)
- Откликов на уведомления (открыл ли письмо, ответил ли на звонок)
- Результатов анализов (например, если холестерин вырос - вероятность повторного визита увеличивается)
Какие другие типы аналитики существуют - и почему они не подходят
Люди часто путают предиктивную аналитику с другими типами. Вот почему это важно различать:
| Тип аналитики | Что делает | Подходит для оценки вероятности клиента? |
|---|---|---|
| Описательная | Говорит, что уже произошло: «В прошлом месяце 45 человек сдали анализ на сахар» | Нет |
| Диагностическая | Объясняет, почему это произошло: «Почему число обращений упало в январе? - из-за снегопада» | Нет |
| Предиктивная | Прогнозирует, что произойдет: «У пациента с уровнем глюкозы 6.8 и двумя визитами за год - 82% шанс возврата через 3 месяца» | Да |
| Прескриптивная | Рекомендует, что делать: «Отправьте СМС через 3 дня, скидка 15% на повторный анализ» | Частично - но она зависит от предиктивной |
Описательная аналитика - это отчеты. Диагностическая - это расследования. Прескриптивная - это инструкции. Только предиктивная отвечает на ваш вопрос: какова вероятность, что клиент появится?
Как это работает на практике? Пример из клиники
В одной клинике в Приморье собрали данные за 18 месяцев: 2 300 пациентов, 11 000 обращений, 45 типов анализов. Они построили модель, которая учитывала:
- Время между последним и предыдущим визитом
- Тип последнего анализа (гормоны, биохимия, онкомаркеры)
- Наличие хронического диагноза
- Ответ на SMS-напоминание (открыл/не открыл)
- Сезонность (зимой - больше обращений по гормонам)
Результат? Модель предсказала с точностью 84%, кто придет в ближайшие 60 дней. Они начали отправлять персонализированные напоминания только тем, у кого вероятность выше 70%. Результат: на 37% выросла повторная посещаемость, а расходы на рассылки снизились на 52% - потому что не рассылали никому подряд.
Что нужно, чтобы начать
Вы не обязаны быть программистом или иметь бюджет на ИИ. Начать можно с простого:
- Соберите данные: даты визитов, типы анализов, результаты, контакты пациентов (с согласия).
- Отметьте, кто вернулся, а кто нет - за последние 12 месяцев.
- Используйте бесплатные инструменты: Google Sheets + формулы (например, =ПРОГНОЗ.ЛИНЕЙН() для трендов) или сервисы вроде Yandex.Metrica для отслеживания поведения.
- Создайте простой сегмент: «Пациенты, сдавшие анализ на ТТГ 6-8 месяцев назад, не приходили 30+ дней».
- Отправьте им письмо с предложением «Повторный анализ со скидкой 20%» - и замерьте, сколько пришло.
Через 2-3 месяца вы уже будете видеть закономерности. Не нужно ждать идеальной системы. Нужно начать с того, что есть.
Почему это работает именно в медицине
В отличие от ритейла, где клиент может купить что-то раз в месяц, в медицине поведение предсказуемо. Люди с гипотиреозом приходят каждые 3-6 месяцев. Люди с диабетом - каждые 2-4 месяца. Это не случайность. Это биология. И биология поддается анализу.
Когда вы знаете, что у пациента с уровнем гликированного гемоглобина 7.5% вероятность повторного визита в ближайшие 45 дней - 89%, вы не просто «напоминаете». Вы предотвращаете осложнения. Вы спасаете здоровье. И при этом удерживаете клиента.
Ошибки, которых стоит избегать
- Собирать слишком много данных - не все важны. Лучше 5 точных показателей, чем 50 размытых.
- Игнорировать качество данных - если в базе 30% пациентов с неправильными телефонами - модель будет ошибаться.
- Считать, что алгоритм заменит врача - он помогает, но не принимает решения. Решение - всегда за специалистом.
- Не проверять результаты - если через месяц вы не смотрите, насколько точны прогнозы - вы просто тратите время.
Что дальше?
Предиктивная аналитика - это не тренд. Это новая норма. Те клиники, которые начнут использовать ее в 2025 году, получат преимущество: меньше потерь клиентов, меньше времени на маркетинг, больше доверия со стороны пациентов.
Вы не должны делать всё сразу. Начните с одного типа анализа. С одним сегментом пациентов. С одним вопросом: «Кто из них вернётся?»
Ответ вы найдете не в гадании. Ответ вы найдете в данных.
Что такое предиктивная аналитика в медицине?
Предиктивная аналитика в медицине - это использование исторических данных о пациентах (даты визитов, типы анализов, результаты, отклики на уведомления) для прогнозирования, кто из них с наибольшей вероятностью вернётся на приём. Это не угадывание - это расчёт на основе статистики и алгоритмов.
Какие данные нужны для предиктивной аналитики?
Достаточно базовых данных: дата и тип каждого визита, результаты ключевых анализов (например, глюкоза, ТТГ, холестерин), контактная информация (с согласия), и информация о том, отвечал ли пациент на напоминания. Главное - не объём, а качество и последовательность.
Можно ли использовать предиктивную аналитику без дорогостоящих программ?
Да. Начать можно с Excel или Google Sheets. Простые формулы, такие как ПРОГНОЗ.ЛИНЕЙН или анализ временных рядов, уже помогут выявить тренды. Бесплатные CRM-системы, вроде Bitrix24 или HubSpot, тоже предлагают базовые функции предиктивного анализа для малого бизнеса.
Почему не подходит описательная аналитика?
Описательная аналитика говорит, что уже произошло: «В прошлом месяце 120 человек сдали анализ на сахар». Она не отвечает на вопрос «Кто придет в следующем месяце?». Для прогнозирования нужно смотреть не только на прошлое, но и на паттерны - и именно это делает предиктивная аналитика.
Как часто нужно пересматривать модель?
Модель нужно проверять раз в 2-3 месяца. Поведение пациентов меняется: сезонные колебания, новые заболевания, изменения в страховании. Если вы не обновляете данные - прогнозы становятся бесполезными. Лучше маленький, но актуальный анализ, чем большой, но устаревший.
Написать комментарий