Атрибуция по рекламным каналам
Настроили автоматическую аналитику эффективности рекламных каналов для медицинской клиники. Данные по обращениям ежедневно загружаются из Roistat, а также могут подключаться из UIS, Calltouch и других сервисов коллтрекинга и сквозной аналитики.
Дополнительно автоматизировали сбор заявок с медицинских агрегаторов: ПроДокторов, СберЗдоровье, НаПоправку и других площадок. Все обращения собираются, очищаются, приводятся к единому формату и сопоставляются с реальными заказами пациентов из МИС.
В результате клиника ежедневно видит, какие рекламные каналы приводят не просто заявки, а фактические визиты, заказы, пациентов и выручку.
Дополнительно автоматизировали сбор заявок с медицинских агрегаторов: ПроДокторов, СберЗдоровье, НаПоправку и других площадок. Все обращения собираются, очищаются, приводятся к единому формату и сопоставляются с реальными заказами пациентов из МИС.
В результате клиника ежедневно видит, какие рекламные каналы приводят не просто заявки, а фактические визиты, заказы, пациентов и выручку.
Контекст
Медицинская клиника использует несколько источников привлечения пациентов: контекстную рекламу, поиск, карты, агрегаторы, звонки, мессенджеры, прямые переходы и внутренние направления.
Часть данных о заявках хранится в сервисах аналитики, часть — в коллтрекинге, часть — на агрегаторах, а реальные заказы и выручка фиксируются уже в МИС. Без единой системы сложно понять, какие каналы действительно приводят пациентов и окупаются.
Маркетинг может видеть обращения, но не всегда видит, дошел ли пациент до приема. Руководство может видеть выручку в МИС, но не всегда понимает, какой канал, кампания или агрегатор ее принес.
Часть данных о заявках хранится в сервисах аналитики, часть — в коллтрекинге, часть — на агрегаторах, а реальные заказы и выручка фиксируются уже в МИС. Без единой системы сложно понять, какие каналы действительно приводят пациентов и окупаются.
Маркетинг может видеть обращения, но не всегда видит, дошел ли пациент до приема. Руководство может видеть выручку в МИС, но не всегда понимает, какой канал, кампания или агрегатор ее принес.
Проблема
До внедрения BI-аналитики эффективность рекламы приходилось оценивать вручную. Данные выгружались из разных систем, сводились в таблицы и сопоставлялись между собой.
Главная сложность была в том, что заявка сама по себе не показывает реальную эффективность канала. Пациент мог оставить обращение, но не прийти на прием. Или наоборот: канал мог давать меньше заявок, но приводить более качественных пациентов с высокой выручкой.
Также было сложно учитывать мультиканальность. Пациент мог несколько раз взаимодействовать с клиникой через разные источники: рекламу, агрегатор, звонок, сайт или мессенджер. Без гибкой модели атрибуции вклад этих каналов оценивался неточно.
Главная сложность была в том, что заявка сама по себе не показывает реальную эффективность канала. Пациент мог оставить обращение, но не прийти на прием. Или наоборот: канал мог давать меньше заявок, но приводить более качественных пациентов с высокой выручкой.
Также было сложно учитывать мультиканальность. Пациент мог несколько раз взаимодействовать с клиникой через разные источники: рекламу, агрегатор, звонок, сайт или мессенджер. Без гибкой модели атрибуции вклад этих каналов оценивался неточно.
Задача
Нужно было собрать единую систему аналитики, которая объединяет заявки, звонки, рекламные источники, агрегаторы и реальные заказы из МИС.
Главная задача — связать маркетинговые обращения с фактическим результатом клиники: визитами, услугами, врачами, направлениями, заказами и выручкой.
Главная задача — связать маркетинговые обращения с фактическим результатом клиники: визитами, услугами, врачами, направлениями, заказами и выручкой.
Решение
Мы настроили автоматическую загрузку данных из Roistat. При необходимости в такую же схему можно подключать UIS, Calltouch и другие сервисы аналитики, коллтрекинга и учета обращений.
Также была настроена автоматизация работы с медицинскими агрегаторами: ПроДокторов, СберЗдоровье, НаПоправку и другими площадками. Заявки из разных источников собираются, очищаются и приводятся к единому формату.
После этого обращения сопоставляются с данными из МИС. Система связывает заявки и рекламные источники с реальными заказами клиентов, чтобы в BI-отчете отображались не только лиды, но и фактическая эффективность каждого канала.
Модель атрибуции гибкая: ее можно адаптировать под правила конкретной клиники и учитывать мультиканальность заявок. Если пациент взаимодействовал с несколькими источниками до записи или оплаты, система может учитывать не только последний канал, но и цепочку касаний.
Также была настроена автоматизация работы с медицинскими агрегаторами: ПроДокторов, СберЗдоровье, НаПоправку и другими площадками. Заявки из разных источников собираются, очищаются и приводятся к единому формату.
После этого обращения сопоставляются с данными из МИС. Система связывает заявки и рекламные источники с реальными заказами клиентов, чтобы в BI-отчете отображались не только лиды, но и фактическая эффективность каждого канала.
Модель атрибуции гибкая: ее можно адаптировать под правила конкретной клиники и учитывать мультиканальность заявок. Если пациент взаимодействовал с несколькими источниками до записи или оплаты, система может учитывать не только последний канал, но и цепочку касаний.
Что показывает дашборд
В отчете можно анализировать рекламные каналы по ключевым метрикам:
Также можно анализировать, какие каналы приводят пациентов на конкретные направления, услуги и к конкретным врачам. Это помогает оценивать не только общую эффективность источника, но и его вклад в развитие отдельных медицинских направлений.
Отдельно можно провалиться до конкретной рекламной кампании и посмотреть, какую выручку, заказы и пациентопоток она принесла. Это дает возможность точнее управлять рекламным бюджетом и быстро находить кампании, которые дают качественный результат.
- Выручка;
- Пациентопоток;
- Заказы;
- Услуги;
- Средний чек;
Также можно анализировать, какие каналы приводят пациентов на конкретные направления, услуги и к конкретным врачам. Это помогает оценивать не только общую эффективность источника, но и его вклад в развитие отдельных медицинских направлений.
Отдельно можно провалиться до конкретной рекламной кампании и посмотреть, какую выручку, заказы и пациентопоток она принесла. Это дает возможность точнее управлять рекламным бюджетом и быстро находить кампании, которые дают качественный результат.
Результат
Клиника получила ежедневную аналитику эффективности рекламных каналов без ручной сборки отчетов. Теперь маркетинг и руководство видят, какие источники приводят реальные заказы и выручку, а не только заявки.
В одном BI-отчете можно понять:
В одном BI-отчете можно понять:
- какие каналы дают максимальную выручку;
- какие источники приводят новых пациентов;
- какие каналы возвращают повторных пациентов;
- какие площадки дают качественные обращения;
- какие каналы работают на конкретные направления и врачей;
- какие рекламные кампании приносят реальные заказы;
- где много заявок, но мало фактических визитов;
- какой вклад в результат дает каждый канал с учетом мультиканального пути пациента;
- какие рекламные направления стоит усиливать, а какие пересматривать.
Итог
BI-дашборд связал маркетинговую аналитику с реальными данными из МИС. Клиника получила прозрачную картину по рекламным каналам: от первого обращения пациента до фактического заказа, врача, направления и выручки.
Гибкая модель атрибуции позволяет учитывать мультиканальность заявок, анализировать эффективность до уровня конкретной кампании и понимать, какие каналы приводят новых и повторных пациентов. Это помогает отказаться от ручного сведения данных и принимать решения по маркетинговому бюджету на основе ежедневной актуальной аналитики.
Гибкая модель атрибуции позволяет учитывать мультиканальность заявок, анализировать эффективность до уровня конкретной кампании и понимать, какие каналы приводят новых и повторных пациентов. Это помогает отказаться от ручного сведения данных и принимать решения по маркетинговому бюджету на основе ежедневной актуальной аналитики.
Получите
расчет для вашего проекта
расчет для вашего проекта
Оставьте заявку — и мы покажем, как дашборды DataMed помогают клиникам видеть реальную прибыль,
контролировать загрузку врачей и сокращать потери.
контролировать загрузку врачей и сокращать потери.
