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.

Так же 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, не смотря 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.

Решение

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.
● Формируем разные предложения для разных ценовых сегментов.
● Формируем 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.
✓ Понимать востребованность и необходимость во врачах конкретной специальности и категории.
✓ Предлагать больше услуг там, где в них есть потребность.
✓ 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.

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.
● 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.
● Формирование аналитических отчетов, 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.