Динамическое ценообразование в сфере медицинских услуг

Проблематика медицинского бизнеса
Бизнес на рынке медицинских услуг сегодня сталкивается с рядом задач и вызовов, от успешности решения которых зависит его прибыльность и перспективы развития.

Это и высокий уровень конкуренции, в том числе со стороны государственного сектора, и проблемы кадров и их эффективной загрузки, а также рост требований к качеству обслуживания.

Ниже мы покажем как современными методами провести анализ этих факторов и получить возможность быстро реагировать на меняющуюся ситуацию.

Также мы расскажем, как многие из этих задач могут быть решены с помощью автоматизации ценообразования, позволяющей радикально влиять на эффективность бизнеса. Ведь ценообразование является мощнейшим операционным рычагом, и даже небольшой прирост выручки может давать кратно больший прирост чистой прибыли.
Как повысить выручку медицинской клиники и загрузить врачей
Итак, рассмотрим конкретные примеры. Прибыльность бизнеса медицинских услуг напрямую зависит от уровня загрузки врачей и актуальности цен. Разберем ситуацию с распределением нагрузки подробнее.

Увы, совершенно обычной является ситуация, когда врачи загружены неравномерно. У одного специалиста полная запись на недели вперед, а у другого много свободных "окошек" каждый день. Эти врачи могут отличаться опытом и квалификацией, но при этом цена приема будет одинакова. Кроме того, востребованность врачей определенного профиля может иметь ярко выраженную сезонность. Корректировка стоимости приема, в данном случае, не только повышает маржинальность бизнеса, но и дает практическую возможность пациентам записаться к "звездному" врачу на ближайшее время.

Необходимость динамической балансировки нагрузки актуальна и на уровне разных клиник сети: одна клиника расположена в центре и загружена гораздо больше, чем другая, в "спальном" районе. Третий медицинский центр открыт совсем недавно и там с записью совсем плохо, несмотря на рекламу. Здесь на помощь также приходит автоматизация ценообразования.

Гибкость цены в зависимости от загруженности врачей в разных клиниках сети не только более равномерно распределит нагрузку на специалистов, но и повысит лояльность клиентов. Для одного пациента важно попасть в конкретную клинику в удобное ему время, а другой пациент готов к поездке в соседний медицинский центр, чтобы дешевле заплатить за прием.
Конкуренция на рынке медицинских услуг
Актуальность цены на услуги также является важнейшим вопросом на высококонкурентных рынках. Слишком низкая цена будет означать потерю прибыли, а слишком высокая - потерю потенциального клиента, который уйдет к конкурентам.

Этот вопрос особенно остро стоит в таких чувствительных к ценам областях, как лабораторные анализы. Как правильно выстроить ценообразование при постоянно меняющейся ситуации на рынке? В данном случае поможет автоматическое отслеживание цен конкурентов и корректировка прайса с учетом этой информации и выбранной стратегии клиники: максимизация дохода, выручки или увеличение доли рынка.
Решение
Перейдем к практической части и расскажем как система ценообразования Imprice решает вышеперечисленные задачи
Инструмент: Модуль оптимизации цен алгоритмами на базе машинного обучения

Как это работает?
На основе исторических данных и машинного обучения система Imprice определяет эластичность спроса и предлагает оптимальные цены.
Цена приема врача будет скорректирована с учетом его загрузки, уровня квалификации и количества заявок на запись.
Сезонность услуг, отпуска и болезни самих врачей могут быть спрогнозированы и нивелированы ценой на услуги.
Алгоритм учтет разницу загрузки врачей в разных клиниках сети таким образом, чтобы обеспечить максимальную загрузку каждого из них.
Лабораторные исследования и анализы требуют особо гибкого ценообразования с учетом конкуренции и сезонности. Система Imprice на основе исторических данных позволяет предиктивно оценивать перспективность проведения той или иной акции на определенные виды исследований и одновременно рекомендовать отделу маркетинга проведение рекламных кампаний и изменения по цене. Кроме того, алгоритм выделит категорию услуг, особо чувствительных к цене ("индикаторов", KVI), на которые цены следует держать минимальными, а на другие категории исследований, напротив, можно увеличить наценку и повысить маржинальность.
В случае недостатка исторических данных, алгоритм будет проводить исследование спроса, незначительно меняя расценки и накапливая данные для принятия решений.
Будут сформированы разные предложения для разных ценовых сегментов.
Будут сформированы персональные предложения в личном кабинете пациента с учетом программы лояльности, профиля клиента, статистики отмененных записей и других факторов.


Результат:
Максимизация дохода и повышение количества записей к врачам.
Нагрузка гибко распределяется между клиниками сети, повышая загрузку врачей.
Возможность строить прогнозы продаж услуг с учетом сезонности, загруженности клиник, конкуренции, графика отпусков врачей и пр.
Возможность понимать востребованность и необходимость во врачах конкретной специальности и категории.
Возможность предлагать больше услуг там, где в них есть потребность.
Возможность прогнозировать открытие новой клиники в том районе, где услуги будут максимально востребованы (зная загруженность ближайших клиник и адреса пациентов).
Выбор нужной стратегии клиники: максимизации продаж или максимизация прибыли.
Повышение лояльности клиентов, в том числе через персональное ценообразование.

Подробнее: Ценообразование на базе Machine Learning на примере ценообразования товаров.
Повышение выручки и загрузки врачей
Исследования рынка и конкурентный анализ
Инструмент: Модуль автоматизации конкурентного ценообразования

Как это работает?
Собирается информация о конкурентном окружении. При этом вы можете выбрать каких конкурентов из списка считать наиболее значимыми при формировании цен, а каких нет.
Осуществляется настройка автоматического парсинга цен конкурентов. Алгоритм автоматически сканирует цены конкурентов из открытых источников, вносит их в систему и поддерживает информацию в актуальном состоянии. Изменение цен конкурентов сразу отражается в системе.
Формируются аналитические отчеты, которые дают полное представление о конкурентном окружении.
Учитывается выбранная компанией стратегия: увеличение объема продаж или максимизация маржинальности.
Система незамедлительно реагирует на изменение цен конкурентов и дает рекомендации по корректировке цен.


Результат:
Цены на услуги соответствуют рынку и остаются привлекательными для клиентов.
Переход от трудоемкого ручного анализа к автоматическому. Уменьшение расхода ресурсов. Руководители отделений не отвлекаются на ручное "прочесывание" сайтов конкурентов.
Ситуация на рынке прозрачна и всегда актуальна в отличие от варианта ручного анализа, проводимого редко и с запозданием.
Улучшается удержание клиентов (конкуренты не могут переманить более низкими ценами) .
Максимизация прибыли или увеличение объема продаж.

Подробнее: Конкурентное ценообразование и автоматический мониторинг цен конкурентов на базе Imprice.
По данным ряда исследований, внедрение динамического ценообразования может увеличить доходы медицинских клиник на 5-15%
Рост
валовой прибыли
5-15%
Остались вопросы о задачах вашего бизнеса и ценообразовании?
Задайте их нам!
С удовольствием проконсультируем и покажем,
как оптимальнее решить ваш ценовой кейс: