Analiza opinii pacjentów w czasie rzeczywistym ograniczyła negatywne recenzje
Negatywne opinie wybuchały, zanim ktokolwiek je zauważył. Prywatny model AI wychwytuje sygnały niezadowolenia i ostrzega zespół wcześnie.
Co bolało
Niezadowolenie pacjentów ujawniało się dopiero w publicznych recenzjach, gdy było już za późno na reakcję. Marketing dowiadywał się o problemach z opóźnieniem, a każda negatywna opinia uderzała w reputację całej sieci.
Co wdrożyliśmy
Wdrożyliśmy prywatny model AI analizujący spływające ankiety i wiadomości od pacjentów. System wychwytuje wczesne sygnały niezadowolenia, klasyfikuje powód i natychmiast kieruje sprawę do właściwej placówki, zanim pacjent sięgnie po publiczną recenzję.
Efekt
Liczba publicznych negatywnych recenzji spadła o blisko trzydzieści procent w skali kwartału. Zespoły reagują na problemy, gdy jeszcze da się je naprawić, a pacjenci czują się wysłuchani. Marketing dostał czytelny obraz powtarzających się bolączek. Analiza opinii działa na danych przechowywanych wewnątrz sieci, bez przekazywania ich na zewnątrz.
„Dziś rozwiązujemy problem telefonem do pacjenta, a nie odpisywaniem na jednogwiazdkową recenzję."
specjalistka ds. doświadczeń pacjenta
Placówkę opisujemy anonimowo. Część scenariuszy bazuje na realnych wdrożeniach, część na powtarzalnych sytuacjach z rynku ochrony zdrowia w Polsce. Pełne referencje z kontaktem do decydenta udostępniamy po podpisaniu NDA. Liczby mają charakter orientacyjny i nie są gwarancją wyniku dla konkretnej placówki.