Deeray помог сети медицинских клиник перейти от выборочной проверки звонков к анализу 100% коммуникаций, определить параметры разговора, связанные с записью и доходимостью пациента до приема, и перестроить работу контроля качества.
Ключевые результаты
+20%рост конверсии звонка в запись на прием∙100% звонковавтоматический анализ вместо ручной проверки 5–7%
- более 40% рост соблюдения стандартов на этапах презентации и работы с возражениями.
Что было до Deeray: контроль охватывал только 5–7% звонков
Сеть медицинских клиник обрабатывала около 80 000 минут разговоров в месяц. Отдел контроля качества физически не мог проверять весь объем: вручную разбирали только 5–7% звонков, а результат проверки мог появиться через 2–3 недели.
Около 80% времени контролеров уходило на прослушивание разговоров и заполнение таблиц. На обучение операторов оставалось около 10% времени. При этом в оценке использовались не только измеримые параметры, но и субъективные критерии — например, «внутренняя улыбка».
Такой подход показывал качество небольшой выборки, но не позволял надежно понять, какие особенности коммуникации действительно связаны с записью и доходимостью пациента до приема.
До / После
| До | После |
|---|---|
| Проверяли 5–7% звонков | Анализируют 100% звонков |
| Результат через 2–3 недели | Результат на следующий день |
| Ручной контроль | Автоматический анализ |
| Субъективные критерии | Метрики, связанные с результатом |
| ОКК в основном проверяет | ОКК больше фокусируется на обучении |
Что сделал Deeray: связал параметры разговоров с бизнес-результатом
Команда начала не с универсального чек-листа, а с полного охвата коммуникаций и разделения сценариев по медицинским направлениям.
1. Подключили 100% звонков
Вместо выборочной ручной проверки Deeray начал автоматически анализировать весь объем звонков. Результаты стали доступны уже на следующий день.
2. Разделили сценарии по медицинским направлениям
Для разных направлений настроили отдельные чек-листы, чтобы не оценивать все звонки по одной схеме.
3. Настроили 25+ параметров оценки
В анализ включили более 25 критериев коммуникации. Это дало достаточно детальную разметку, чтобы сравнивать разные элементы разговора с результатом.
4. Сопоставили разговоры с записью и доходимостью
Параметры звонков сравнивали не только с внутренней оценкой качества, но и с реальным результатом — записью и доходимостью пациента до приема.
5. Провели факторный и корреляционный анализ
Команда искала, какие параметры разговора статистически связаны с результатом, а какие не дают полезного сигнала для управления качеством.
Схема анализа
100% звонков → 25+ параметров → сопоставление с записью и доходимостью → выявление значимых факторов → изменение процессов
Так аналитика звонков медицинской клиники стала инструментом не просто контроля скриптов, а проверки того, какие элементы коммуникации действительно связаны с бизнес-результатом.
Что обнаружили: не все привычные критерии влияли на результат одинаково
Анализ выделил три этапа коммуникации, на которых было важно сфокусироваться.
Презентация
То, как оператор представляет предложение и объясняет следующий шаг, вошло в число ключевых параметров для дальнейшей работы.
Работа с возражениями
Этот этап также оказался среди значимых. Поэтому его усилили и в скриптах, и в последующем контроле качества звонков.
Резюмирование и фиксация деталей записи
Финальная часть разговора — подтверждение договоренностей и деталей записи — стала отдельной зоной внимания.
Одновременно анализ показал, что не каждый традиционный показатель качества разговора связан с бизнес-результатом. Например, субъективный критерий «внутренняя улыбка» не использовали как основание для дальнейшего управления качеством. Его исключили вместе с другими лишними субъективными показателями.
Это изменило сам принцип оценки операторов: вместо «так принято проверять» — параметры, для которых в данных найдена связь с записью и доходимостью пациента до приема. Корреляция при этом рассматривалась как связь, а не как доказательство причинности.
Что изменил клиент после анализа
На основе результатов сеть медицинских клиник пересобрала контроль качества и обучение операторов.
Переработали чек-листы и скрипты
Чек-листы очистили от лишних субъективных критериев. Скрипты разделили по медицинским направлениям и усилили этапы презентации, работы с возражениями и резюмирования.
Изменили KPI
В систему оценки добавили больше объективных параметров, связанных с результатом коммуникации, и сократили роль субъективных критериев.
Ускорили обратную связь
Операторы стали получать информацию об ошибках на следующий день, а не через 2–3 недели. Это позволило быстрее разбирать конкретные разговоры, пока контекст еще актуален.
Ввели короткие разборы слабых звонков
Супервайзеры начали проводить 15-минутные разборы звонков, в которых были найдены слабые места по ключевым этапам коммуникации.
Перенаправили время ОКК на обучение
Автоматизация сняла значительную часть рутинной проверки. Отдел контроля качества смог сместить фокус с прослушивания и таблиц на развитие операторов.
При подключении новых филиалов клиент сохранил тот же штат ОКК: рост объема контроля не потребовал пропорционального расширения команды.
Результаты
+20% к конверсии звонка в запись на прием
После изменений конверсия звонка в запись выросла на 20%. Это главный бизнес-результат проекта.
Более +40% к соблюдению стандартов на ключевых этапах
Показатели по презентации и работе с возражениями выросли более чем на 40%.
100% звонков под контролем вместо 5–7%
Сеть перешла от выборочной ручной проверки к автоматическому анализу всего объема коммуникаций.
Новые филиалы без увеличения штата ОКК
Контроль удалось масштабировать на новые филиалы без расширения команды контроля качества.
Посмотрите, что Deeray найдет в ваших звонках
Покажем на демо, как AI-анализирует коммуникации, выявляет точки потери пациентов и помогает находить факторы, влияющие на запись.