Современные технологии стремительно меняют облик многих отраслей, и медицина не является исключением. Одним из наиболее значимых факторов, влияющих на качество обслуживания клиентов в медицинской сфере, становится интеграция искусственного интеллекта и современных ИТ-решений. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ помогает улучшить обслуживание клиентов в медицинских компаниях.
Почему качество обслуживания важно в медицине
Качество обслуживания в медицине имеет критическое значение. В большинстве случаев пациент обращается в медицинское учреждение в состоянии стресса или с острой проблемой, что делает быстрое и корректное взаимодействие с ним особенно важным. Первое касание с медицинской организацией часто происходит через колл-центр, и именно от этого взаимодействия зависит общее восприятие качества услуг. Длительные ожидания, необходимость многократного объяснения своей проблемы и невозможность решить вопрос за один звонок могут привести к недовольству и потере пациента.
По нашим данным, более 80% людей готовы отказаться от покупки или получения услуги уже после первого негативного опыта взаимодействия с компанией. Поэтому основная задача первой линии клиентского сервиса заключается в организации быстрой и бесшовной коммуникации.
Как устроен колл-центр в медицинских клиниках
Сегодня работа любого клиентского контакт-центра в компании — это обязательная синергия нескольких инструментов. Уровень конечной удовлетворенности человека, который обратился в колл-центр медицинской компании, довольно сильно зависит от технологических решений.
Работа колл-центра в медицинских учреждениях требует высокой степени автоматизации и интеграции различных систем. Входящие звонки обрабатываются администраторами или операторами, которые используют специализированные медицинские информационные системы или CRM для записи пациентов на прием и обновления данных. Однако без должной автоматизации часть информации может теряться или фиксироваться некорректно, что негативно сказывается на качестве обслуживания.
Кроме того, исходящий обзвон также играет важную роль. Операторы часто обзванивают клиентов для подтверждения записей на прием, что может составлять до
- Интеграция центра обработки вызовов и медицинской CRM (или медицинской информационной системы). Это базовый вариант реализации, который позволяет не только организовать персонализированное общение, к примеру, назвать человека по имени, и проявить индивидуальный подход, но и автоматизировать процесс по распределению звонков, фиксации данных о клиенте и визите, а также улучшить качество аналитики.
При реализации такой схемы компания может столкнуться с тем, что не все специализированные медицинские CRM имеют удобные и достаточно широкие настройки интеграции с телефонией. Выходом в данной ситуации может быть помощь со стороны интегратора телефонии/колл-центра в проработке такой интеграции.
- Интеграция голосового ассистента и CRM. В медицинских учреждениях в среднем
50-70% стандартных запросов. Так построен процесс в большинстве клиник, коммерческих или государственных организациях.
При этом часть процесса происходит персонализировано с каждым пациентом, например, пациент индивидуально осуществляет запись на прием. Этот процесс можно автоматизировать и оптимизировать — отказаться от человеческого фактора ввиду каких-то ошибок, освободить руки оператора первой линии и переместить фокус на более важные задачи, требующие повышенного внимания.
Типовых задач любого контактного центра медицинской службы довольно много. Запись на прием, информирование о каких-либо изменениях, новшества или акциях, подтверждение записи о приеме. Например, напоминание о приеме можно легко автоматизировать с помощью голосового ассистента, для этого достаточно назвать имя пациента, указать время, дату и адрес посещения, а также задать вопрос, готов ли пациент прийти на прием. И далее в случае положительной реакции автоматически подтвердить визит пациента. Это значительно облегчит и упростит ежедневную работу сотрудников колл-центра и сэкономит время.
Также при автоматизации линии входящих обращений с помощью голосового робота мы рекомендуем разделять первичные и повторные обращения. Первичные обращения, как правило, связаны с необходимостью более развернутой консультации, поэтому следует включать отдельное голосовое приветствие и оказывать консультацию пациенту вручную.
- Центр обработки вызовов, CRM, голосовой ассистент и речевая аналитика. Такое комплексное решение позволяет не только упростить ключевые этапы коммуникации с помощью ИИ, но и контролировать важные показатели, такие как индекс удовлетворенности пациентов и уровень клиентской лояльности. Речевая аналитика помогает выявлять слабые места в обслуживании и улучшать взаимодействие с клиентами.
Сложности и проблемы внедрения
Несмотря на очевидные преимущества, многие медицинские учреждения сталкиваются с трудностями в автоматизации процессов. Проблемы могут возникать из-за недостаточной интеграции программного обеспечения и человеческого фактора — усталости, невнимательности и ошибок операторов. Важно понимать, что сложные индивидуальные интеграции не приведут к желаемым результатам, если не будет реализован базовый минимум автоматизации.
Базовые правила автоматизации работы операторов колл-центра
При автоматизации контактного центра в медицинском учреждении необходимо учитывать несколько ключевых моментов. Без наличия этого минимального функционала говорить о дальнейших возможностях автоматизации будет преждевременно.
Эти базовые правила помогут создать эффективную и продуктивную рабочую среду для операторов, а также обеспечат высокий уровень обслуживания для пациентов.
- Идентификация клиента при входящем звонке. Данная функция, известная как «автоподнятие карточки клиента», позволяет оператору мгновенно получать доступ ко всей информации о клиенте и истории его взаимодействия с компанией в момент поступления звонка. Если клиент ранее был занесен в базу данных, оператор видит все необходимые сведения, что способствует персонализированному подходу и значительно сокращает время обработки вызова. Отказ от ручного поиска информации позволяет оператору сосредоточиться на решении текущей проблемы клиента.
- Градация по типам клиентов. Система позволяет классифицировать клиентов по различным категориям, таким как VIP-клиенты, клиенты с ограниченными возможностями, а также осуществлять идентификацию на уровне «родитель-ребенок», когда запись на прием осуществляется через законного представителя несовершеннолетнего пациента. Такой подход обеспечивает эффективную маршрутизацию вызовов к нужным специалистам, что не только сокращает время ожидания на линии, но и ускоряет процесс решения вопросов, с которыми обращаются пациенты.
- Click-to-call. Крайне удобная функция, которая позволяет существенно упростить рутинные задачи оператора или сотрудника регистратуры. Исходящий вызов пациенту осуществляется нажатием одной кнопки в карточке пациента, без необходимости ручного набора номера.
- Автоматизация создания задачи после завершения звонка. Автоматическое создание записей и задач после завершения разговора — это базовая, но крайне важная функция. Например, если не удалось дозвониться до пациента, система автоматически создаст напоминание о необходимости повторного контакта. Такой подход минимизирует влияние человеческого фактора и снижает риск потери важной информации.
- Запись и транскрибация диалога в текст. Быстрый доступ к текстовым расшифровкам телефонных разговоров позволяет контролировать качество обслуживания и эффективно разрешать спорные ситуации. Запись и последующая транскрибация диалогов обеспечивают прозрачность взаимодействия с клиентами и помогают в дальнейшем анализе работы службы поддержки.
Речевая аналитика и оценка качества обслуживания пациентов
Оценка качества работы сотрудников колл-центров остается сложной задачей. Модели переговоров, как правило, следуют установленным скриптам, и критерии оценки могут быть как слишком детализированными, так и слишком абстрактными.
Такой подход позволяет операторам увидеть только свои звонки, а супервизору — получать детализированную информацию по каждому оператору и колл-центру в целом. Генеративная модель использует накопленные данные и позволяет проводить оценку в разрезе специфики конкретной организации. Это дает возможность операторам воспринимать оценку не как критику, а как полезный инструмент для профессионального роста.
Заключение
Внедрение ИИ и современных технологий в работу медицинских колл-центров открывает новые горизонты для улучшения качества обслуживания. Искусственный интеллект позволяет не только автоматизировать рутинные задачи, но и анализировать данные, что помогает выявлять проблемы и находить пути их решения. В результате, пациенты получают более качественные услуги, а медицинские организации повышают свою эффективность и конкурентоспособность.
В условиях постоянного роста потребностей пациентов и сложности медицинских услуг, интеграция ИИ и автоматизация процессов становятся неотъемлемой частью успешной стратегии работы медицинских учреждений. Важно понимать, что автоматизация — это не только замена человеческого труда, но и возможность повысить уровень обслуживания, сосредоточив внимание на том, что действительно важно: заботе о здоровье и благополучии пациентов.
