Кейс по аналитике в “1C Медицина”

В данном кейсе я расскажу как мы сделали сквозную аналитику с недружелюбной мис "1C медицина".

Клиника понимала сколько тратится на таргет и контекст, какова стоимость звонка и заявки. Но не было понимания сколько денег принес конкретный канал.

Как это часто бывает, ресурсов на реализацию проекта по полной автоматизации не было. Перейти на другую мсис возможности не было. Срок - 1 месяц. Через месяц клиника хотела увидеть выручку в разрезе каналов. Сколько пациентов пришло с seo, какая выручка. Также по всем возможным каналам.

Я начал с того, что выписал все возможные источники обращения в клинику. В сумме получилось 12 источников. Среди них были агрегаторы ( zoon, doc-doc, prodoctorov), seo, прямые заходы на сайт, таргет, контекст, переходы с других сайтов, smm…

На первом этапе нужно было закрепить за каждым звонком и заявкой его источник. Чтобы была некая база данных со всеми звонками и заявками. Чтобы у каждого звонка и заявки был источник.
Клиника уже работала в amoCRM.

Через систему сквозной аналитики Roistat мы создали подменные номера под каждый источник и настроили интеграцию с amoCRM. Даже звонки по основному номеру клиники попадали в amoCRM.

В результате первого этапа абсолютно все звонки и заявки стали попадать в amo. Roistat определял источник и закреплял его за звонком или заявкой. Источник можно было увидеть в карточке обращения. Исключение составили агрегаторы. Звонки с агрегаторов поступали напрямую в колл-центр.

На втором этапе нужно было закреплять за записью пациента в 1C его источник. В 1C такая возможность была. У карточки пациента был пункт "источник". 1C специалист добавил все источники и сделал этот пункт обязательным для заполнения.

Я сделал инструкцию для операторов call-центра по определению источника обращения. Теперь оператор при записи на прием вставлял номер в АМО, открывал карточку, видел источник. Этот источник выбирал из списка в 1C. Звонки с агрегаторов определялись сразу и по ним не надо было открывать АМО. Нужный агрегатор сразу выбирался из списка в 1C. Мы протестировали эту систему и процесс начал работать под контролем руководителя колл-центра. Определение источника каждого обращения занимало менее минуты.

На третьем этапе мы настроили отчёт по пациентам и выручке в разрезе направлений клиники в формате:
Направление "гинекология"

• Источник SEO ( кол-во пациентов, кол-во услуг, выручка)
• Источник Yandex директ ( кол-во пациентов, кол-во услуг, выручка)
  И так по всем источникам.

Через месяц мы получили необходимую аналитику.