Основная цель маркетинга вашей медицинской практики - вернуть ваши инвестиции. Несмотря на то, что расчет вашей стоимости за лида и стоимости за встречу имеет решающее значение для принятия разумных маркетинговых решений, они не дают вам полной картины. Чтобы быть более конкретным, они раскрывают только инвестиционную половину истории. Чтобы получить полное представление о том, насколько хорошо работает ваш маркетинг, вам также необходимо рассчитать обратную сторону, что означает определение пожизненной ценности ваших пациентов (LTV).

Чтобы вести успешную медицинскую практику, вам необходимо рассчитать LTV, потому что он дает представление о том, насколько прибылен ваш офис на самом деле. Если вы вкладываете 130 долларов в новую встречу, но в основном получаете разовые консультации стоимостью всего от 200 до 300 долларов каждая, ваша практика обречена на неприятности. В этом случае почти весь ваш доход идет на маркетинг, и очень мало остается на покрытие ваших накладных расходов и, что наиболее важно, на оплату себя.

Однако с 130 долларами, если вы сможете привлечь долгосрочного пациента на сумму 20 000 долларов или более, вы, вероятно, будете иметь финансово стабильную практику и определенно получите значительную отдачу от вложений в свои маркетинговые усилия.

Другие преимущества расчета стоимости жизни пациента

Отслеживание LTV с течением времени может помочь вам предсказать будущие условия вашей практики. Снижение LTV в сочетании с устойчивыми или растущими инвестициями в маркетинг может указывать на то, что вы терпите неудачу в удержании пациентов, и вам следует заняться этим заранее, прежде чем это серьезно повредит финансовому здоровью вашей практики. В качестве альтернативы, рост LTV при стабильных инвестициях в маркетинг указывает на рост прибыльности вашей практики и высокую эффективность ваших маркетинговых усилий, поэтому вы можете уверенно придерживаться своей текущей стратегии.

Анализ LTV для различных демографических групп также поможет вам найти пациентов, наиболее важных для здоровья вашего офиса на протяжении всей жизни. Таким образом, вы можете разрабатывать маркетинговые кампании для привлечения новых пациентов, которые, вероятно, принесут больше дохода, вместо того, чтобы тратить свои маркетинговые деньги на привлечение пациентов, у которых вряд ли будет высокий LTV.

Расчет пожизненной ценности ваших пациентов

Подсчитать LTV ваших пациентов очень просто. Вам нужно умножить среднюю стоимость приема на прием на среднее количество приемов в год на среднее количество лет, в течение которых пациент остается с вами.

V = средняя стоимость назначения

N = среднее количество посещений в год

Y = среднее количество лет, в течение которых они остаются вашим пациентом

Жизненная ценность = V x N x Y

Предположим, вы работаете в стоматологической клинике, и ваш средний пациент посещает 4 раза в год по 160 долларов каждая и остается в вашей клинике в среднем 7 лет. В этом случае средний LTV ваших пациентов будет 4 x 160 долларов x 7 = 4480 долларов США.

Если ваша медицинская практика устанавливает отношения с пациентами на протяжении многих лет или даже десятилетий, вам, возможно, придется разделить пациентов на сегменты, чтобы оценить их LTV с большей точностью. Например, если вы педиатр, родители с новорожденным могут оставаться с вами от 15 до 18 лет, и если они бронируют два приема по 200 долларов в год в среднем, LTV для этого ребенка может вырасти до 7200 долларов. Кроме того, пациенты в возрасте 10 лет и старше могут иметь LTV всего в 2000 долларов до перехода к другому врачу.

Другие медицинские эксперты могут сегментировать LTV своих пациентов на основе услуг, которые они заказывают. Например, если вы ортодонт, большая часть LTV от пациента может быть получена от одной ценной услуги, а большая сумма, которую пациент тратит на Invisalign, может представлять их всю LTV. Сравнение LTV и затрат на маркетинг по нескольким распространенным процедурам может дать вам лучшее представление о финансовой стабильности вашей практики, чем сегментирование пациентов по возрасту.

Поддерживайте высокий LTV за счет удержания пациентов

Если большинство ваших посещений не включают одноразовые дорогостоящие процедуры - и в этом случае ключом к оптимизации LTV будет поддержание вашей реферальной сети и рекламной стратегии - удержание пациентов имеет важное значение для поддержания высокого LTV. Создание теплой атмосферы в офисе, открытость для отзывов пациентов и отправка полезных напоминаний о назначенных встречах помогут вашим пациентам сохранить свое здоровье и чувствовать себя комфортно в вашем офисе. Более того, небольшие вложения в установление отношений - от отправки поздравительной открытки вашим постоянным пациентам в конце года до составления ежеквартального информационного бюллетеня по электронной почте, содержащего соответствующие рекомендации по оздоровлению - держите ваш офис в центре внимания, чтобы ваши пациенты остаться с тобой подольше.

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) - это разновидность искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения - это компьютерные коды, которые принимают набор данных в качестве входных данных и могут определять закономерности в этом наборе данных, которые ранее не были обнаружены. Если данные не помечены, эти шаблоны могут быть показаны пользователям алгоритма (обучение без учителя). В случае помеченных данных алгоритмы машинного обучения могут использоваться для прогнозирования меток любых будущих немаркированных данных, передаваемых им в качестве входных (контролируемое обучение).

Как машинное обучение используется для расчета стоимости жизни пациента?

Не существует единого способа использования ML для расчета LTV. Один из подходов к вычислению LTV - это сначала сегментировать ваших пациентов на основе их оценок RFM. Расчет оценок RFM здесь не рассматривается. Чтобы рассчитать баллы RFM любого пациента, вам необходимо:

  • Дата их последней встречи.
  • Количество встреч в пределах временного интервала.
  • Общее или среднее значение, полученное по всем приемам пациента.

После того, как у вас есть эти детали и рассчитаны оценки RFM, вы затем применяете концепцию кластеризации, которая является частью обучения без учителя, чтобы сегментировать ваших пациентов. Вы можете использовать алгоритм K-средних для создания этих кластеров. Как только вы определите сегменты, вы можете переключить свое внимание на высокие оценки RFM.

Сегменты с высокими показателями RFM также должны иметь более высокий показатель LTV. И RFM, и LTV указывают на ценность ваших пациентов. Тем не менее, LTV - лучший показатель, потому что он дает вам долларовую стоимость, которая, вероятно, будет получена от вашего пациента на протяжении его отношений с вашей медицинской практикой.

LTV - это стоимость в долларах, и высокий LTV означает, что пациент принесет такую ​​высокую ценность, либо будучи более недавним пациентом, более частым пациентом, либо тратя подробнее о встречах в их жизни.

Прогнозирование будущего дохода

Исторический LTV - это ценность, которую пациент уже создал для вас в прошлом. Следовательно, это не указывает на ценность, которую пациент может принести вам в будущем. Чтобы спрогнозировать будущую стоимость, вы должны использовать регрессию. Это часть контролируемого машинного обучения, используемая для обнаружения корреляции между двумя непрерывными числовыми переменными.

Поскольку прогнозируемый LTV учитывает доход, который вы, вероятно, получите от пациента в будущем, мы должны сосредоточиться на прогнозировании этого будущего дохода. Вы можете использовать Рекуррентные нейронные сети для своей модели. Модель должна уметь прогнозировать среднее количество посещений в будущем, а также доход, полученный от каждого из этих будущих посещений пациента.

Итог

Inqline Data Science Autopilot - это комбинация трех продуктов: «Привлечь», «Привлечь» и «Удержать». Вы можете использовать их, чтобы разделить ваших пациентов на сегменты, рассчитать их LTV и выяснить, какие пациенты, скорее всего, скоро прекратят свои отношения с вами.