Сквозь 12 городов: как «Клиника Фомина» построила сквозную аналитику для всей сети

Крупные игроки рынка медицинских услуг испытывают серьезные проблемы с настройкой сквозной аналитики. Множество сервисов сложно интегрировать друг с другом, у разметки рекламы нет единой логики, у разных филиалов свои колл-центры, а подключить коллтрекинг на десятки клиник по все стране — дорого. А еще у каждой клиники собственная специфика, из-за которой те или иные типовые решения просто не подходят.

О том, как преодолеть эти и другие проблемы, на конференции Callday. Cквозная аналитика рассказал Юрий Батиевский, Head of Digital «Клиники Фомина». Давайте погрузимся в детали и передадим ему слово.

О клинике

«Клиника Фомина» — многопрофильные клиники доказательной медицины с фокусом на женском здоровье. Сеть предлагает услуги по более чем 10 направлениям, включая гинекологию, педиатрию, кардиологию, дерматовенерологию и др. «Клиника Фомина» имеет отделения в 12 городах России, включая Москву, Санкт-Петербург, Краснодар, Сочи и Уфу. Компания использует передовые технологии, новейшее медицинское оборудование и придерживается принципа «Пациентократии» — подхода, при котором пациент находится в центре внимания медицинской команды, а врачи всегда открыты для общения.

Задача и специфика

Когда я пришел работать в компанию, она поставила передо мной задачу создать систему сквозной аналитики и сделать так, чтобы все каналы работали эффективно. Для этого нужно обязательно учитывать особенности и сферы, и самой компании с ее бизнес-процессами. И тут начинается самое интересное. 

Сфера медицины имеет свою специфику, по сравнению с другими услугами. Здесь есть ряд уникальных ограничений.

• Сложно продать услуги, когда ничего не болит. Это создает маркетинговую проблему: потребность в услуге здесь нельзя сформировать, а когда она возникнет у клиента, ему должна попасться на глаза реклама клиники, которая попадает в боль. 

• Звонок — основная точка входа. Довольно часто клиентам нужна консультация, они хотят задать уточняющие вопросы и попросить совета по услугам у менеджера. Поэтому неизбежно придется вести учет и анализ звонков. 

• Медицинская информационная система — это не CRM. МИС — это база данных о клиентах и истории взаимодействия с ними. Здесь хранится очень много информации о жалобах, диагнозах, обследованиях, анализах, рецептах и др. В случае «Клиники Фомина» на ее базе выстроена рекомендательная ИИ-система АСЯ, которая анализирует данные о пользователях и предлагает продукты, которые им подойдут. Исторически сложилось так, что МИС также имеет функции CRM, то есть содержит информацию о том, какие услуги приобретал пациент, за какую стоимость, какие врачи его вели, по каким контактам можно связаться с человеком и т.д. Проблема состоит в том, что для полноценной работы с воронкой продаж нужна именно CRM, а в медицине она часто не существует отдельно.

• Медицинская тайна. Особые законодательные нормы защищают информацию о пациентах. Чтобы использовать многие передовые инструменты интернет-маркетинга с использованием таких данных, нужно долго консультироваться с юристами и искать такие формы работы, которые будут находиться строго в рамках законодательства.

Всё это делало нашу работу очень непростой. 

Построение пути пациента 

Сквозная аналитика не существует в отрыве от клиентского пути, ведь нужно четко понимать, что делает человек в промежутке времени от первого касания с клиникой до записи на прием и какие еще рекламные каналы влияют на то, что заинтересованный пользователь в итоге станет пациентом. 

Кроме того, в нашей сфере путь клиента не заканчивается первым приемом. Одно из фокусных направлений работы «Клиники Фомина» — это гинекология, стоимость лида в этой сфере довольно высока. Поэтому недостаточно просто привлечь клиента на разовый прием, нужно стремиться его возвращать благодаря качественным услугам, высоким результатам лечения и различным маркетинговым активностям. Для нас крайне важно заботиться о LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность клиента), ведь именно на этапе повторных посещений компания начинает получить прибыль и окупать вложения в рекламу. 

Вот пример того, как может выглядеть путь пациента у нас:

Как видите, он предполагает разные рекламные каналы для привлечения пользователя, а также как минимум 3-4 касания с сайтом с различными целями: первоначальное изучение, выбор врача, просмотр расписания, контактов и др. 

Чтобы выстроить систему сквозной аналитики, нужно оцифровать весь этот путь, четко связывая пациентов, данные о которых уже имеются в базе клиники, с их предыдущими действиями в интернете, которые привели их к нам. 

Особая воронка продаж

К этому процессу мы подходим иначе, чем другие компании из сферы услуг.

Их типовая воронка зачастую выглядит так:

1. Контакт с компанией (звонок, заявка, переписка в мессенджере)
2. Запись на прием
3. Прием
4. Последующие приемы

Мы же смотрим на воронку продаж с 3 разных сторон, в каждом случае задействованы немного разные рекламные каналы. 

• Воронка на спросе. Понимание того, какие источники трафика играют роль при первичном поиске специалиста (SEO, контекстная реклама, карты, агрегаторы и пр.).

• Системная воронка. Предполагает более широкий взгляд, когда следом за осознанием проблемы у человека следует поиск информации, а затем подбор клиники и врача.

• Воронка с точки зрения силы бренда. Она предполагает, что после возникновения потребности и изучения информации о проблеме на первый план выходит знание о нашем бренде: человек либо сам вспоминает название клиники, либо видит нашу рекламу в момент изучения информации о заболевании и решает записаться на прием. 

Система сквозной аналитики «Клиники Фомина»

Вот схема работы нашей сквозной аналитики:

Ее компоненты — это:

• аналитическая платформа Calltouch;
• рекламные системы. Из них мы забираем данные о затратах;
• Яндекс Метрика и Google Analytics. Они интегрированы с аналитикой Calltouch. Все онлайн-события фиксируются Метрикой, а в GA4 мы прокидываем все офлайн-конверсии, которые есть в Calltouch;
• коллтрекинг Calltouch;
• телефония Mango и CRM «Альпака»;
• медицинская информационная система на базе 1С. Сложность в том, что в каждом регионе присутствия клиники своя МИС, поэтому требуется «склеить» много разнородных систем и данных. 

Информация различных типов из всех этих сервисов собирается в единую базу данных, а результаты анализа визуализируются с помощью сводных таблиц и Power BI. 

Как используются решения Calltouch 

Calltouch у нас — это буквально платформа для всего! Чаще всего мы применяем следующие возможности. 

Коллтрекинг

У нас он статический на внешних каналах (офлайн-реклама, агрегаторы, геосервисы), динамический на платной рекламе и прямых переходах, гибридный на SEO. Мы не стали экономить, ставя один телефонный номер на неприоритетные каналы. Например, в SEO у нас базово закреплены фиксированные номера для каждой поисковой системы, но когда человек возвращается на сайт по прямому переходу, работает динамика. Благодаря этому мы видим весь путь: через поиск клиент пришел в блог, прочитал статью, а через некоторое время вернулся, введя в адресною строку название сайта напрямую.

Сбор лидов со всех каналов

Каждый рекламный источник у нас размечается по строгим правилам, чтобы данные были точными. Мы применяем 3 основные метки:

• источник трафика (UTM_Source);
• канал (UTM_Medium);
• рекламная кампания (UTM_Campaign). Эта метка особенная: в ней одновременно зашифрованы данные о регионе, костцентре и название кампании. Это необходимо, чтобы понять, как работает каждая кампания, и сопоставить их по регионам. Например, чтобы сравнить эффективность рекламы на картах в Москве и Санкт-Петербурге, нам достаточно буквально пары кликов в полях фильтра в интерфейсе аналитики.

Так всё это выглядит в интерфейсе Calltouch

Такая единая структура меток — это 50% успеха эффективной аналитики и последующего управления рекламой. 

Аналитика звонков

Мы используем Предикт, распознавание и тегирование по определенным ключевым словам, и Антифрод, который помогает отсеять накрутку и мусорный трафик — спам. Например, ниже видно, что система определяет пол, направление и цель звонка. 

Дальнейший возможный шаг — подключение нейросетей для анализа всей этой информации, однако даже поверхностный анализ нам уже значительно помог. После первого тегирования массива звонков мы смогли найти серьезную проблему в работе: у определенных врачей очень быстро заканчивается запись, в том числе и на месяц вперед, что может привести к потере клиента или к долгому ожиданию услуги. 

Основа для сквозной аналитики

Calltouch сейчас является для нас той базой, на которой мы выстраиваем аналитику и объединяем данные из разных источников. Мы сделали выбор в пользу этого продукта в том числе и потому, что нас привлекла простота и скорость запуска решения. 

Рекомендации по настройке сквозной аналитики

Конечно, когда мы начали строить нашу систему, мы столкнулись с рядом проблем, которые усложняли работу и снижали точность данных. Это и множество аккаунтов Яндекс Метрики для разных ресурсов, которые было сложно объединить, и несколько аккаунтов коллтрекинга в одном регионе, и данные, которые не бьются между собой, и многое другое.

Поэтому для тех, кто будет идти по похожему пути, у нас есть пара советов.

• Одному аккаунту КТ должна соответствовать одна локация, например, город присутствия компании. Иначе будьте готовы к утомительной работе по интеграции данных из разных аккаунтов, что, конечно, не повышает точность данных. 
• Ведите постоянный мониторинг погрешностей, находите и устраняйте их причины. Например, если часть звонков идет на городские номера, а часть на подменные, — это может серьезно искажать данные аналитики. Другой пример — попадание динамического номера в базы агрегаторов. В итоге он, по сути, превращается из динамики в статику и по нему начинают звонить совсем не из тех каналов, для которых номер был предназначен. Иногда этим грешит даже Яндекс, и эта проблема очень актуальна для всей сферы услуг. 
• Унифицируйте настройки и создавайте четкие стандарты — единые правила настройки и оформления элементов сквозной аналитики, в частности, UTM-меток в рекламных системах.
• Не плодите сущности — не создавайте новые аккаунты и не подключайте новые сервисы без веской причины. Их чрезмерное количество вызывает проблемы с интеграцией и снижает точность аналитики.
• Регулярно проверяйте статистику и настройки. Так вы сможете обнаружить ошибку или странность в данных и быстро устранить их причины по горячим следам.
• Внимательно изучайте юридические тонкости в медицинской сфере. Любой звонок пациента — это медицинская тайна. Нужно четко понимать, что можно и нельзя делать с этими данными.