Аналитика клиники
На первый взгляд, возвращаемость пациентов считается просто: берём тех, кто пришёл в клинику повторно, делим на всех первичных пациентов и получаем долю возврата. Но без дополнительных уточнений эта цифра почти ничего не говорит.
Допустим, в январе клиника получила 10 000 новых пациентов. В течение следующих 90 дней повторно обратились 2 800 человек. Возвращаемость — 28%.
Через год из той же январской когорты вернулись уже 4 600 пациентов. Возвращаемость — 46%.
Обе цифры правильные. Но отвечают они на разные вопросы.
Если сравнивать клиники, направления или месяцы без единого периода наблюдения, можно принять разницу в методике расчёта за изменение поведения пациентов.
Перед расчётом нужно договориться как минимум о четырёх вещах:
От этих решений результат может измениться в разы.
Например, повторный визит через семь дней после первичного приёма может быть частью одного курса лечения. Для бизнеса это второй оплаченный визит, но он ещё не доказывает, что пациент сформировал устойчивую связь с клиникой.
И наоборот: пациент, который возвращается на ежегодную диагностику через 11 месяцев, при расчёте за 90 дней будет признан невозвратившимся, хотя его поведение полностью соответствует характеру услуги.
Поэтому единого правильного срока возврата для всей клиники обычно не существует.
В отчётах часто встречается показатель: повторные пациенты месяца, делённые на всех пациентов месяца. Он описывает структуру текущего потока, но не показывает, какая доля новых пациентов действительно вернулась.
Представим две ситуации.
Структура потока по месяцам
| Показатель | Месяц 1 | Месяц 2 |
|---|---|---|
| Новые пациенты | 6 000 | 3 000 |
| Повторные пациенты | 4 000 | 4 000 |
| Всего пациентов | 10 000 | 7 000 |
| Доля повторных | 40% | 57% |
Формально доля повторных пациентов выросла с 40 до 57%. Но произошло это не потому, что клиника стала лучше удерживать пациентов. Количество повторных не изменилось — просто вдвое сократился приток новых.
Если смотреть только на долю, ухудшение можно принять за успех.
Чтобы измерять возврат, нужно следить не за долей повторных в общем потоке, а за когортами: брать пациентов, впервые пришедшие в определённый период, и смотреть, сколько из них вернулось через одинаковые интервалы времени.
Базовая формула выглядит так:
Базовая формула
Возвращаемость за 90 дней = пациенты когорты, совершившие хотя бы один следующий визит в течение 90 дней, делённые на всех первичных пациентов этой когорты.
Например:
Затем по той же методике считаются февральская, мартовская и остальные когорты. Сравнивать можно только те из них, для которых период наблюдения уже завершён. Нельзя сопоставлять январскую когорту, за которой наблюдали год, с августовской, у которой прошло только два месяца.
Но и когортной возвращаемости недостаточно. Она показывает итог, но не объясняет, что именно происходит внутри базы.
Важно знать не только сколько пациентов вернулось, но и когда это произошло.
Если основная масса повторных обращений приходится на первые 30 дней, коммуникация на 90-й день, скорее всего, запаздывает. Если заметная часть естественно возвращается через 9–12 месяцев, признание пациента ушедшим через 180 дней будет преждевременным.
Распределение времени между первым и вторым визитом позволяет увидеть:
Пациенты после консультации терапевта, лабораторного исследования, стоматологического лечения и разовой справки ведут себя по-разному.
Низкая повторяемость может означать как потерю пациента, так и нормальное завершение его задачи. Поэтому общая цифра по клинике смешивает несколько разных моделей спроса.
Как минимум возвращаемость стоит считать по крупным направлениям первого обращения. В более подробном анализе — по услуге, диагнозу или типу эпизода, если данные позволяют делать это корректно.
Следующий визит можно рассматривать на нескольких уровнях:
Если оценивать только возвращение к конкретному врачу, переход пациента с терапии в диагностику будет выглядеть как потеря. Если смотреть только на сеть целиком, можно не заметить проблемы с продолжением назначенного лечения.
Два сегмента могут иметь одинаковую долю возврата, но сильно отличаться по ценности.
В одном повторно возвращается 30% пациентов и совершает в среднем по одному следующему визиту. В другом возвращаются те же 30%, но каждый вернувшийся проходит курс из четырёх посещений.
Поэтому вместе с возвращаемостью нужно смотреть:
Общая возвращаемость может оставаться стабильной, хотя внутри базы происходят противоположные изменения.
Например, возврат после лабораторной диагностики растёт, а после первичного приёма врача падает. Или показатели постоянных пациентов улучшаются, но новые когорты возвращаются всё хуже. Среднее значение скроет оба процесса.
Поэтому показатель нужно раскладывать хотя бы по:
Для первого анализа клинике обычно достаточно следующего набора:
Минимальный набор метрик возврата
| Показатель | Какой вопрос отвечает |
|---|---|
| Возврат за 30, 90, 180 и 365 дней | Какой часть новых пациентов совершает следующий визит |
| Медианное время до второго визита | Когда обычно происходит возвращение |
| Кривая накопленного возврата | Как вероятность возвращения меняется со временем |
| Возврат по направлению первого визита | Где низкий показатель нормален, а где требует внимания |
| Переходы между направлениями | Как пациент продолжает отношения с клиникой |
| Доля третьих и последующих визитов | Становится ли второй визит началом устойчивых отношений |
| Выручка когорты после первого визита | Какую экономическую ценность создают последующие обращения |
Только после этого имеет смысл обсуждать CRM-сценарии, напоминания и реактивацию.
Иначе клиника рискует отправлять одинаковую коммуникацию пациентам с принципиально разным спросом: одним — слишком рано, другим — слишком поздно, третьим — по поводу услуги, которая им больше не нужна.
Вопрос «какая у нас доля повторных пациентов?» слишком общий.
Полезнее сформулировать его так:
Какая часть пациентов после первого обращения возвращается в клинику, в какие сроки, по каким направлениям и чем отличаются вернувшиеся от тех, кто больше не обращался?
Ответ на него не даёт готовой CRM-механики. Зато показывает, где вообще существует пространство для воздействия и какие группы пациентов стоит исследовать в первую очередь.
Высокая или низкая доля повторных сама по себе ещё не диагноз. Значение появляется только вместе с периодом наблюдения, контекстом первого обращения и дальнейшим поведением пациента.
Диагностика возвратов
Я разбираю реальную структуру визитов и показываю, где возврат пациентов формируется естественно, а где его можно изменить — до того, как выбирать CRM-сценарий и триггерные коммуникации.
Для предварительной оценки достаточно структуры выгрузки или небольшого обезличенного примера данных. Я проверю, какие показатели можно рассчитать, каких полей не хватает и имеет ли смысл проводить полный анализ.