Ứng dụng Customer Data Platform (CDP) cho ngành chăm sóc sức khỏe, kinh doanh sản phẩm sức khỏe

1. Giới thiệu

Tác động to lớn của công nghệ đối với lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, dược phẩm là điều hiển nhiên đối với bất kỳ ai sử dụng dịch vụ chăm sóc sức khỏe, sản phẩm chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, sự phát triển công nghệ không phải lúc nào cũng dễ dàng ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các sản phẩm sức khỏe. Các hệ thống công nghệ bị ngắt kết nối đặc biệt đã ngăn cản các tổ chức chăm sóc sức khỏe, kinh doanh sản phẩm sức khỏe cung cấp trải nghiệm nhất quán mà người tiêu dùng mong đợi mang đến sản phẩm tốt cho họ, từ mua sắm tại nhà đến trải nghiệm tại dịch vụ chăm sóc. Kết quả là người tiêu dùng không hài lòng, lãng phí chi phí và kết quả sức khỏe của không chưa hẳn đã tốt hơn, cải thiện hơn.

Các nhà quản lý ngành biết rất rõ lý do tại sao việc cung cấp trải nghiệm chăm sóc sức khỏe, trải nghiệm sản phẩm được kết nối khó hơn so với việc cung cấp tại chỗ. Các quy định về quyền riêng tư, hệ thống không tương thích, công nghệ kế thừa, rào cản giữa và trong các tổ chức và áp lực ngân sách đều góp một phần.

May mắn thay, các công nghệ mới đang bắt đầu xuất hiện khiến các vấn đề trở nên dễ giải quyết hơn. Phương pháp tiếp cận được phát triển để quản lý dữ liệu khách hàng cho bán lẻ, du lịch, phương tiện truyền thông và các ngành công nghiệp khác hiện đang được áp dụng cho chăm sóc sức khỏe, kinh doanh sản phẩm sức khỏe. Giống như bất kỳ công nghệ nào, những cách tiếp cận này phải được hiểu để chúng có thể được sử dụng một cách thích hợp. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu một công nghệ như vậy: Nền tảng dữ liệu khách hàng Customer Data Platform. Nó mô tả các cơ hội mà nó tạo ra và gợi ý cách bạn có thể đưa một người vào tổ chức của riêng bạn.

2. Dữ liệu tiêu dùng của chăm sóc sức khỏe

Bất cứ ai làm việc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe – hoặc đơn giản là một bệnh nhân – có thể dễ dàng đưa ra một câu chuyện về sức khỏe cho thấy các vấn đề của dữ liệu bị ngắt kết nối. Ngay cả một cơn đau đầu gối đơn giản cũng bắt đầu một hành trình của khách hàng được thực hiện khó hơn hoặc dễ dàng hơn bởi dữ liệu khách hàng có được ở mỗi bước. Hãy để theo dõi một người phụ nữ năng động, chạy bộ hàng ngày bị gián đoạn vì cơn đau đầu gối.

• Nhận thức. Bước đầu tiên là nghiên cứu đau đầu gối trên Internet. Họ có thể nhập vào một trang thông tin đáng tin cậy, sau đó cung cấp thông tin về lịch sử, địa điểm, đã sử dụng sản phẩm nào, mô tả các triệu chứng hiện tại của mình và lấy lại thông tin cá nhân. Trang thông tin nắm bắt thông tin của người bệnh cung cấp và thêm nó vào hồ sơ của mình.

• Cân nhắc. Người bệnh có thể quyết định có ai đó cần tư vấn sâu hơn cho đầu gối của mình. Họ quay lại trang web cổng thông tin và nó gợi ý một số nhà tư vấn dựa trên sở thích, đánh giá, địa điểm. Khi người bệnh đưa ra lựa chọn, họ được chuyển trực tiếp đến hệ thống cuộc hẹn của nhà cung cấp, nơi được tự động điền dữ liệu của cô.

• Cuộc hẹn. Người bệnh đến gặp bác sỹ tư vấn. Trước khi qua gặp, họ có thể có thời gian để đọc thông tin liên quan đến đầu gối được tự động gửi qua email cho họ trước.

• Gặp gỡ. Bác sĩ chuẩn đoán không có gì nghiêm trọng nhưng bác sỹ sẽ đưa ra các kịch bản hỗ trợ điều trị điện tử cho một vài bài kiểm tra và một số liệu pháp vật lý. Người bệnh ủy quyền cho hệ thống nhà cung cấp dịch vụ kết nối với lịch cá nhân của mình và lên lịch các cuộc hẹn với điện thoại di động trước khi rời văn phòng. Cuối ngày hôm đó, cô nhận được một cuộc khảo sát về sự hài lòng của khách hàng và trả lời với số điểm hoàn hảo.

• Hậu gặp. Các xét nghiệm cho thấy không có gì. Kết quả được thông báo qua Email, tin nhắn. Người bệnh được lời nhắc trước các buổi trị liệu vật lý, học một số động tác mới, hoàn thành liệu trình và cơn đau đầu gối không còn nữa. Một tuần sau buổi học cuối cùng, người bệnh được email theo dõi từ bác sĩ để kiểm tra xem mọi thứ đã diễn ra như thế nào. Người bệnh báo cáo rằng cô cảm thấy tuyệt vời, đánh giá cao trị liệu vật lý và viết một bài đánh giá cho trang web của nhà cung cấp.

Hành trình suôn sẻ của người bệnh đã được thực hiện bằng cách chia sẻ dữ liệu khách hàng ở mọi giai đoạn. Nghiên cứu ban đầu của người bệnh dễ dàng hơn vì cổng thông tin có thể trình bày thông tin phù hợp nhất với lịch sử và tình huống của họ. Cổng thông tin có thể đề xuất các nhà cung cấp, tư vấn phù hợp có tính đến vị trí, sở thích . Dữ liệu di chuyển dễ dàng trên cổng thông tin, cuộc hẹn, bảo hiểm, lịch sử y tế, cơ sở thử nghiệm, lịch cá nhân, vật lý trị liệu, sự hài lòng của khách hàng và hệ thống thu thập đánh giá. Tất cả các hệ thống có thể liên lạc với người bệnh qua email và nhắn tin, xây dựng một lịch sử thống nhất về những gì được gửi và phản hồi. Nếu người bệnh bỏ lỡ một bài kiểm tra hoặc cuộc hẹn, các quy trình khác sẽ được tiến hành để xác định và giải quyết bất kỳ vấn đề nào.

3. Trở ngại để vượt qua

Công nghệ cung cấp trải nghiệm đã có sẵn. Nhưng rất ít tổ chức ứng dụng để hoạt động trơn tru như mô tả.

Những trở ngại thường gặp bao gồm:

• Nguồn bị ngắt kết nối. Dữ liệu khách hàng được thu thập trong hàng chục hệ thống, từ email đến CRM đến lịch sử y tế đến chatbot. Tất cả đều chạy riêng và lưu trữ dữ liệu của riêng họ. Kết nối chúng để chia sẻ dữ liệu và chạy các quy trình chia sẻ đòi hỏi công cụ tích hợp. Các dự án có thể khó tạo ra và thậm chí khó duy trì hơn theo thời gian khi hệ thống nguồn và đích thay đổi.

• Thông tin không nhất quán. Mỗi hệ thống thu thập dữ liệu theo các định dạng riêng và tuân theo các tiêu chuẩn riêng. Điều này tạo ra các phiên bản khác nhau của cùng một thông tin cần được đối chiếu và đánh giá để chọn phiên bản tốt nhất. Các hệ thống cũng có thể áp dụng các ý nghĩa khác nhau cho cùng một thuật ngữ: địa chỉ trong hệ thống thanh toán có thể là địa chỉ gửi thư trong khi địa chỉ trong hệ thống chăm sóc tại nhà sẽ là vị trí thực tế. Dữ liệu trong một số hệ thống có thể bị lỗi thời, đòi hỏi một mức độ kiểm tra khác để áp dụng giá trị gần đây nhất.

• Không có hồ sơ thống nhất. Dữ liệu khách hàng không được kết hợp thành một hồ sơ duy nhất nơi nó có thể được sử dụng cho các hoạt động và phân tích. Không có hồ sơ như vậy, mỗi quy trình cần xây dựng hồ sơ riêng cho mục đích riêng của mình

• Dữ liệu không tăng cường. Dữ liệu khách hàng sẽ có giá trị hơn nhiều nếu nó được tăng cường với các giá trị được tính toán, chẳng hạn như khả năng bỏ lỡ một cuộc hẹn hoặc có các biến chứng của bệnh sau khi xuất viện, sử dụng sản phẩm. Xây dựng các mô hình như vậy thường đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu thủ công của các nhà khoa học dữ liệu và việc triển khai các mô hình đòi hỏi phải truy cập liên tục vào dữ liệu hiện tại.

• Hạn chế truy cập bên ngoài. Các hệ thống hiện tại thường không thể truy cập dữ liệu được lưu trữ ở nơi khác, vì chúng không được thiết kế để đọc dữ liệu ngoài hoặc chúng thiếu trình kết nối cho một nguồn cụ thể. Có thể nhập dữ liệu qua truyền tệp nhưng ngay cả điều này đòi hỏi phải có mô hình dữ liệu để lưu trữ dữ liệu, các quy trình có thể đọc dữ liệu mở rộng và các cách để đảm bảo dữ liệu mới không ghi đè lên dữ liệu hiện có.

• Không truy cập thời gian thực. Các tác vụ đối mặt với khách hàng như lên lịch hẹn cần một số hệ thống để chia sẻ dữ liệu theo thời gian thực, vì vậy mỗi hệ thống có một cái nhìn nhất quán về thông tin mới nhất. Truyền tệp thường quá chậm trong những tình huống này, vì vậy việc truy cập trực tiếp vào dữ liệu khách hàng là điều cần thiết. Điều này có thể có nghĩa là đọc dữ liệu từ các hệ thống nguồn hoặc từ hồ sơ khách hàng dùng chung được cập nhật theo thời gian thực.

4. Các vấn đề với các giải pháp hiện có

Với các tổ chức chăm sóc sức khỏe có đầu tư lớn có thể đã thực hiện trong các hệ thống khách hàng, nhưng họ vẫn tồn tại điểm theo dõi được hành trình của khách hàng sử dụng dịch vụ..

• Kho dữ liệu doanh nghiệp được thiết kế để hỗ trợ phân tích và báo cáo dữ liệu. Để làm tốt điều này, họ dựa vào các mô hình dữ liệu đang có và các quy trình chuyển đổi dữ liệu thành các định dạng có cấu trúc. Họ thường thêm dữ liệu nhiều để tạo ra các bản tóm tắt và các biện pháp xuất dữ liệu giúp các hệ thống báo cáo chạy nhanh hơn. Tất cả quá trình xử lý này có thể sẽ khó chia sẻ dữ liệu trong thời gian thực. Chúng cũng khiến nhân viên quản lý dữ liệu mất nhiều thời gian để thêm nguồn dữ liệu hoặc thành phần mới, đặc biệt khi chúng chứa dữ liệu ít cấu trúc như nhật ký hành vi Web hoặc bảng điểm trò chuyện. Các nhà quản lý dữ liệu thường thiếu các công cụ xuất dữ liệu và phân đoạn riêng, vì chúng được thiết kế để cung cấp dữ liệu vào các hệ thống khác có các tính năng đó. Tương tự, họ có xu hướng dựa vào chất lượng dữ liệu bên ngoài và các công cụ quản lý dữ liệu để làm sạch và chuẩn hóa các đầu vào trước khi chúng đến được chuyển vào hệ thống

• Các hồ dữ liệu được thiết kế như một kho lưu trữ cho tất cả các loại dữ liệu, thường giữ một bản sao thông tin từ các hệ thống nguồn ở định dạng gần với bản gốc. Điều này làm cho các hồ dữ liệu rất linh hoạt, vì chúng có thể lưu trữ hầu hết mọi loại đầu vào và cần xử lý ít để thêm một nguồn mới. Nhưng điều này cũng có nghĩa là dữ liệu trong hồ dữ liệu không được làm sạch, chuẩn hóa, thống nhất hoặc tiếp xúc với bất kỳ thứ gì ngoài hình thức ban đầu, bị ngắt kết nối. Một hồ dữ liệu có thể là điểm khởi đầu cho dữ liệu khách hàng hợp nhất, vì nó có kết nối với các nguồn dữ liệu
• Các hệ thống CRM và dữ liệu của chúng được giao dịch theo bản chất. Trên khắp các ngành công nghiệp, CRM được thiết kế và thường được sử dụng để hỗ trợ các tương tác trực tiếp của khách hàng, chẳng hạn như các cuộc hội thoại với một đại lý trung tâm cuộc gọi. Tích hợp với các hệ thống khác, chẳng hạn như hồ sơ y tế, thường bị giới hạn vì cả lý do riêng tư và kỹ thuật. Phân tích nâng cao và tạo mô hình dự đoán cũng nằm ngoài phạm vi của hầu hết các sản phẩm CRM ngoài chăm sóc sức khỏe. Hệ thống CRM xác định nguồn dữ liệu mà bạn có thể tích hợp và yêu cầu bạn thu thập dữ liệu bằng các mã định danh được xác định trước như ID khách hàng, địa chỉ email hoặc cookie. Điều này là do các hệ thống CRM giải quyết các vấn đề rất cụ thể liên quan đến tiếp thị, mua lại và lòng trung thành của bệnh nhân.

• Các công cụ y tế dân số được thiết kế để nắm bắt và chia sẻ thông tin cụ thể cho các mục đích hoạt động. Nhưng họ đã thiết kế để kết hợp các yếu tố dữ liệu mới mà không cần lập trình rộng rãi. Chúng đặc biệt hạn chế trong việc làm sạch và chuẩn hóa các yếu tố dữ liệu mới và trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Họ thường thiếu các mô hình dự đoán tùy chỉnh và các công cụ phân đoạn hoạt động trên dữ liệu hành vi kỹ thuật số từ các nguồn phi lâm sàng. Tùy chọn xuất dữ liệu bị hạn chế.

• Các hệ thống tiếp thị mục đích chung, bao gồm, tự động hóa tiếp thị, công cụ email và nhắn tin, nền tảng quản lý dữ liệu, hệ thống quản lý nội dung Web và nền tảng ứng dụng di động, được thiết kế chủ yếu để truyền tải thông điệp tiếp thị. Họ lưu trữ số lượng dữ liệu hạn chế trên mỗi khách hàng, có một số tính năng về chất lượng và tiêu chuẩn hóa dữ liệu, ít kết hợp nhận dạng để tìm bản ghi trùng lặp và có khả năng trao đổi dữ liệu hạn chế với các hệ thống khác. Nhiều người thiếu kiểm soát bảo mật và quyền riêng tư cần thiết để quản lý đúng thông tin sức khỏe nhạy cảm.

5. Customer Data Platforms

Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là một hệ thống tương đối mới được thiết kế đặc biệt để lắp ráp, thống nhất và chia sẻ dữ liệu khách hàng. Theo chứng nhận của Viện nền tảng dữ liệu khách hàng, RealCDPTM, CDP sẽ có thể theo dõi được dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào, giữ lại tất cả các chi tiết của dữ liệu đã nhập, lưu trữ dữ liệu vô thời hạn, cập nhật hồ sơ khách hàng thống nhất và chia sẻ hồ sơ với bất kỳ hệ thống bên ngoài nào. Hầu hết các CDP cung cấp các khả năng bổ sung bao gồm nhập dữ liệu thời gian thực, truy cập hồ sơ theo thời gian thực và các công cụ phân đoạn để tạo các bộ hồ sơ. Nhiều người cung cấp nhiều tính năng hơn, bao gồm tạo các mô hình dự đoán, đề xuất nội dung hoặc hành động tốt nhất cho từng khách hàng và điều phối các liên hệ của khách hàng trên các kênh. Một vài CDP bao gồm các tính năng gửi tin nhắn, chẳng hạn như gửi email hoặc tiêm tin nhắn được cá nhân hóa trên các trang web. Tuy nhiên, CDP cũng phải cho phép sử dụng các sản phẩm khác cho các nhiệm vụ đó, hoặc nó sẽ không đủ điều kiện là CDP thực sự.

Khả năng thường bị thiếu trong các hệ thống khác nhưng thường được tìm thấy trong CDP bao gồm:

• Nhập các nguồn không cấu trúc và bán cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm ghi chú kiểm tra, nhận xét phương tiện truyền thông xã hội, bảng điểm chatbot và ghi chú đại lý trung tâm cuộc gọi. Dữ liệu bán cấu trúc bao gồm nhật ký trình duyệt Web và luồng dữ liệu thiết bị giám sát. Một số trong những mục này sẽ vẫn còn trong hệ thống nguồn của họ vì lý do riêng tư. Những người khác là những phần quan trọng trong lịch sử khách hàng cần được ghi lại trong CDP để họ có thể tiếp tục tinh chỉnh và sử dụng bởi các hệ thống khác.

• Thống nhất danh tính. Các hệ thống khác nhau thường sẽ sử dụng các định danh khách hàng khác nhau. CDP có thể thu thập các định danh đó, xác định cái nào thực sự đề cập đến cùng một cá nhân, và lưu trữ các kết quả để tham khảo trong tương lai. Điều này cho phép CDP thu thập một cái nhìn đầy đủ hơn về mỗi khách hàng hơn là có thể nếu mỗi định danh được coi là một cá thể riêng biệt. CDP khác nhau rất nhiều trong các phương thức mà họ sử dụng, từ các kết quả trực tiếp (trong đó hai định danh được sử dụng bởi hai hệ thống khác nhau) cho đến các kết quả xác suất (trong đó hệ thống so sánh nhiều yếu tố dữ liệu để ước tính khả năng hai bản ghi đề cập đến cùng một người) . Xác định thống nhất thường dựa trên các tài nguyên bên ngoài như thay đổi tệp địa chỉ hoặc danh sách các thiết bị dường như có cùng chủ sở hữu.

• Hỗ trợ mô hình dự đoán. Điều này bao gồm tạo các mô hình dự đoán trong CDP cũng như nhập điểm được tạo bởi các mô hình bên ngoài. Nhiều CDP cung cấp khả năng tạo mô hình mở rộng, thường bao gồm các tùy chọn học máy tự động cho phép người dùng không có kỹ thuật tự tạo mô hình. Tuy nhiên, các mô hình được tạo ra, CDP có thể dễ dàng thêm điểm mô hình vào hồ sơ khách hàng. Điều này làm cho chúng sẵn sàng để CDP và các hệ thống khác sử dụng.

• Hành trình phối hợp. Chế độ xem trung tâm của CDPftime về tất cả dữ liệu và kết nối của khách hàng với tất cả các hệ thống hướng tới khách hàng đặt nó ở vị trí lý tưởng để điều phối các phương pháp điều trị của khách hàng trên các kênh. CDP có thể tận dụng lợi thế này bằng cách thêm các tính năng phối hợp theo dõi tình trạng của khách hàng và quyết định cách đối xử với từng khách hàng trong từng tình huống. Các quyết định có thể bao gồm loại tin nhắn nào sẽ gửi, loại ưu đãi cụ thể nào sẽ được sử dụng, kênh nào sẽ sử dụng, khi nào gửi tin nhắn và tần suất tiếp cận. Chế độ xem khách hàng hoàn chỉnh giúp CDP dễ dàng xem xét mối quan hệ giữa các chương trình nhắn tin khác nhau: ví dụ: CDP có thể ngăn chặn các thông điệp tiếp thị đến một khách hàng vừa đặt lịch hẹn văn phòng.

• Tương tác thời gian thực. Gần như tất cả các CDP cho phép các hệ thống bên ngoài đọc hồ sơ khách hàng trong thời gian thực. Điều này cho phép một trang web hoặc ứng dụng di động sử dụng dữ liệu khách hàng hoàn chỉnh để cá nhân hóa hoặc quyết định. Nhiều CDP vượt ra ngoài việc cung cấp dữ liệu để thực hiện các hành động thời gian thực như tính điểm mô hình dự đoán hoặc chọn phương pháp điều trị được đề xuất. Các khả năng này cho phép CDP tạo tin nhắn cá nhân cho các trang web hoặc ứng dụng di động để phân phối. Việc CDP đưa ra quyết định như vậy đảm bảo rằng các tương tác thời gian thực phù hợp với phần còn lại của hành trình khách hàng được phối hợp.

• Chế độ xem đại lý của dữ liệu thống nhất. Chế độ xem khách hàng hoàn chỉnh của CDP nhiệt có thể bao gồm thông tin cập nhật về các sự kiện trên tất cả các kênh. Điều này đặc biệt hữu ích cho các đại lý trung tâm cuộc gọi, những người thường xuyên liên lạc khi khách hàng gặp sự cố với trang web hoặc ứng dụng di động. Có thể xem dữ liệu gần đây từ các kênh đó có thể tiết kiệm đáng kể thời gian và giảm sự thất vọng của khách hàng. Tất nhiên, CDP chỉ có thể xem dữ liệu thời gian thực cho các hệ thống có thể cung cấp dữ liệu đó: nhiều hệ thống hoạt động không tạo ra luồng dữ liệu thời gian thực hoặc cho phép truy cập trực tiếp vào các tệp bên trong của chúng. Trong những trường hợp đó, dữ liệu CDP sẽ chỉ hiện tại như lần tải lên tệp cuối cùng, có thể chạy hàng đêm.

Một phần sau của bài viết này sẽ thảo luận về cách tìm CDP phù hợp với nhu cầu của bạn. Hiện tại, điểm quan trọng cần nhớ là mọi hệ thống đều được thiết kế để giỏi một thứ gì đó và CDP được thiết kế để thu thập và chia sẻ dữ liệu khách hàng. Các hệ thống được thiết kế để giỏi một thứ khác sẽ không phục vụ mục đích CDP.

6. MARKETING

Xây dựng thương hiệu

Khảo sát các bệnh nhân hiện tại và tiềm năng để có được phản ứng của họ đối với các khái niệm thương hiệu thay thế. Phân tích kết quả theo phân khúc khách hàng.

Tìm một bác sĩ

Hãy để các đại lý trung tâm cuộc gọi xem dữ liệu khách hàng hiện có để giúp họ tìm một bác sĩ mới với vị trí, dịch vụ và tính sẵn có phù hợp. Kết nối trực tiếp với các hệ thống cuộc hẹn và văn phòng bác sĩ.

Trung tâm liên lạc

Kết hợp dữ liệu từ tất cả các nguồn để trình bày các đại lý trung tâm liên lạc với một cái nhìn đầy đủ về dữ liệu cho từng khách hàng. Sử dụng các mô hình và quy tắc dự đoán để đề xuất hành động tốt nhất cho từng đại lý trung tâm cuộc gọi trong khi gọi.

Chatbots

Sử dụng lịch sử khách hàng, sở thích, vị trí và dữ liệu khác để điều chỉnh phản hồi của chatbot theo nhu cầu của khách hàng.

Cá nhân hóa web

Sử dụng dữ liệu khách hàng và mô hình dự đoán

Để tìm những thông điệp tốt nhất để phục vụ mỗi người truy cập trang web, dựa trên lịch sử, sở thích và hành vi hiện tại.

Vận hành
Chuyển hướng sử dụng: Đánh giá việc sử dụng tài nguyên của bệnh nhân, xác định các cơ hội để sử dụng hiệu quả hơn và liên hệ với bệnh nhân với các lựa chọn thay thế được đề xuất.

Đăng ký ứng dụng và cổng thông tin: Tiếp cận với các bệnh nhân mới và các bệnh nhân hiện tại chưa được kiểm soát với thông tin về đăng ký ứng dụng và cổng thông tin, bao gồm các lợi ích và hướng dẫn.

Chuẩn bị liên lạc: Gửi thông tin trước các cuộc hẹn bao gồm địa điểm và chỉ dẫn văn phòng, những gì cần mang theo, thủ tục nhận phòng, vv Cung cấp một cơ hội để điền vào các mẫu đơn trực tuyến.

Khảo sát kinh nghiệm: Gửi khảo sát kinh nghiệm cho bệnh nhân qua email, văn bản hoặc các kênh khác. Lưu trữ kết quả trong tệp khách hàng, phản hồi bất kỳ vấn đề cụ thể nào và phân tích kết quả theo thời gian để xác định xu hướng và cơ hội.

Lời nhắc thanh toán: Gửi lời nhắc thanh toán bao gồm các tùy chọn thanh toán ngay lập tức (trực tuyến, thanh toán qua điện thoại, v.v.) cho bệnh nhân với các khoản phí chưa thanh toán.

Ngăn chặn từ bỏ sử dụng dịch vụ: Tiếp cận với những bệnh nhân có khả năng hoặc đã bỏ lỡ một cuộc hẹn để ngăn chặn hoặc sắp xếp lại.

Theo dõi xuất viện: Tạo danh sách bệnh nhân xuất viện, đánh giá mức độ rủi ro và liên hệ với bệnh nhân có nguy cơ cao để kiểm tra sự tuân thủ và tình trạng của họ.

Tình trạng mãn tính hoặc tuân thủ chương trình thuốc

Định kỳ liên lạc với bệnh nhân mắc bệnh mãn tính để kiểm tra tình trạng và tuân thủ kế hoạch điều trị. So sánh dữ liệu dược phẩm với đơn thuốc để xác định bệnh nhân có thể không dùng thuốc.

7. Tìm đến CDP

Chìa khóa để chọn CDP – hoặc bất kỳ hệ thống nào khác – là xác định nhu cầu của bạn.

Điều này bắt đầu với việc xác định những gì bạn muốn hệ thống giúp bạn hoàn thành. Phân tích sâu những điều này để hiểu toàn bộ quy trình kinh doanh cần thiết để đạt được chúng, những lỗ hổng nào hiện đang ngăn bạn thực hiện quy trình đó và những khoảng trống nào có thể được CDP lấp đầy.

Điểm cuối cùng đó rất quan trọng: ngay cả CDP mạnh nhất cũng có thể giải quyết các vấn đề như thiếu nhân viên để thực hiện dự án, thiếu hợp tác giữa các bộ phận hoặc hệ thống có thể chia sẻ dữ liệu của họ. Bạn có thể kết luận rằng một số ứng dụng hấp dẫn nhất chỉ đơn giản là không thể, bất kể CDP của bạn có thể làm gì. Đó là một khám phá không vui nhưng nó tốt hơn để thực hiện trước khi bạn mua CDP so với sau đó.

Tin vui hơn là nhiều lỗ hổng sẽ được CDP xử lý. Cho dù đó là một công cụ phân đoạn, xây dựng mô hình dự đoán, chiến dịch ra ngoài, tương tác thời gian thực hoặc điều phối hành trình đầy đủ, bạn có thể tìm thấy một CDP đáp ứng nhu cầu đó. Vì vậy, một khi bạn xây dựng một danh sách kiểm tra các yêu cầu CDP của mình, bạn có thể di chuyển khá nhanh để đánh giá hệ thống nào làm gì. Viện CDP xuất bản nhiều nguồn tài nguyên để trợ giúp, bao gồm một thư mục toàn diện về các nhà cung cấp CDP, báo cáo ngành với thông tin chính của nhà cung cấp và danh sách tính năng chi tiết của nhà cung cấp. Truy cập www.cdpinst acad.org để xem.

Khi đánh giá các nhà cung cấp CDP, hãy nhớ rằng các tính năng chỉ là một phần của quyết định. Bạn cũng muốn xem xét chuyên môn trong ngành, sự trưởng thành của sản phẩm, chi phí, tích hợp hiện có và dễ sử dụng. Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sẽ muốn đặc biệt chú ý đến kinh nghiệm trong ngành vì chăm sóc sức khỏe bao gồm rất nhiều hệ thống hoạt động chuyên biệt, các ràng buộc quy định và thực hành công nghiệp. Làm việc với một nhà cung cấp hiểu tất cả những điều này sẽ giúp việc triển khai nhanh hơn và dễ dàng hơn.

Tóm lược

Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đã thay đổi rất nhiều và sẽ tiếp tục thay đổi nhanh chóng trong tương lai gần. Một điều mà thay đổi là tầm quan trọng của dữ liệu khách hàng. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe sẽ cần những quan điểm đầy đủ, chính xác, hiện tại, dễ tiếp cận của khách hàng để mang lại kết quả tốt, kiểm soát chi phí và đáp ứng những kỳ vọng đang gia tăng. Trong thế giới lấy khách hàng làm trung tâm này, Nền tảng dữ liệu khách hàng mạnh mẽ là nền tảng quan trọng để thành công.