En este blog te invitamos a conocer cómo Crossnet ayuda al sector salud a mejorar sus procesos de atención no presencial mediante automatizaciones basadas en IA, omnicanalidad y Analytics. Conoce todo a continuación.
Crossnet implementa soluciones de cloud/contact center basadas en:
- Omnicanalidad
- Analytics
- AI
Partiendo de estos 3 pilares, Crossnet apoya a sus clientes en el sector de la salud mejorando y automatizando la atención de sus pacientes mediante el servicio remoto, utilizando de manera integrada y Unificada la información que se puede obtener de los 3 pilares de CrossNet (Omnicanalidad, Analytics y AI).
Esto se puede abordar en 3 grandes procesos claves para la gestión y contacto del paciente, como verás a continuación:
Reserva de Horas
- IVR personalizado con atención de grupos de agentes especializados.
- IVR personalizado con autoatención en línea para la entrega de información al paciente.
- Distintos canales de agendamiento (Chat, Mail, Watsapp, Voz) que se gestionan de manera unificada y coordinada.
- Escritorio Unificado Omnicanal y Omnimodal que permite recibir y gestionar interacciones de distintos canales y entregar el contexto histórico de cada una de ellas con el paciente.
- Integración a sistemas de la clínica para registrar las gestiones y optimizar procesos.
- Asistente Virtual de Voz (Inteligencia Artificial) para resolver dudas en línea y de manera automática.
- ChatBot (Inteligencia Artificial) Integrado con sistema de la clínica con la capacidad de escalamiento a un ejecutivo para el apoyo en el caso de ser necesario.
Cobranza
- Campañas de recordatorio. En el modelo de servicio se pueden crear y gestionar la cantidad de campañas que estimen convenientes.
- Autonomía de gestión y administración de las campañas.
- SMS Interactivo para recordatorio con facilidades de pago.
- Escritorio Unificado Omnicanal y Omnimodal actualmente activo que permite recibir y gestionar interacciones de distintos canales y entregar el contexto histórico de cada una de ellas con el paciente.
- Integración sistemas de la clínica para registrar las gestiones y optimizar procesos.
Confirmación de Hora Médicas
- Flujo de Confirmación con el objetivo de disminuir el “No Show” a través de: Mails Masivos, SMS Interactivo, Campañas de Voz, Whatsapp.
- Business Intelligence: El primer valor de un proceso de Confirmación de Hora Médica es contar no solo con la información de la cantidad de registros que se recorren en la campaña y cuántos de ellos confirman la asistencia, sino también conociendo cuántos de esos registros que “confirmaron”, asisten finalmente a su cita médica (disminución de la tasa de “No Show”).
- Business Analytics (BA) que consiste en analizar los datos, procesarlos, probar modelos, y finalmente obtener un Modelo Predictivo final del comportamiento de los pacientes. Para ello se usan técnicas de Inteligencia Artificial, desarrolladas y entrenadas con las variables propias de la empresa.
Estos 3 aspectos claves traen los siguientes beneficios:
- Modelo de Confirmación basado en Predicción de Asistencia.
- Aumento de efectividad de Canal por paciente.
- Probabilidad de asistencia a una cita agendada a través de un calendario por cada especialidad y profesional.
- Segmentación de Pacientes.
- Modelo de optimización de sobre cupo.
Descripción de la unificación de estos 3 pilares en el proceso de confirmación de horas médicas:
Se requiere integrar los canales de atención disponibles para sus pacientes, para la confirmación de su hora médica, con la mirada Omnicanal que entrega la actual Plataforma de Contact Center de Crossnet.
Para dar cumplimiento a esta necesidad, se propone un envío de confirmaciones a través de distintos canales (Mail, sms, Whatsapp, Voz) que a su vez son orquestados de manera Omnicanal por la plataforma.
Para ello, el proyecto se aborda en dos fases que se implementan de una manera escalable.
Cómo mejorar los procesos de atención no presencial al paciente en el sector salud
FASE 1 – Mirada Integral del Proceso de Confirmación de Horas Médicas
El primer valor de un proceso de Confirmación de Hora Médica es contar -no solo con la información de la cantidad de registros que se recorren en la campaña y cuántos de ellos confirman la asistencia- sino que poder saber, además, cuántos de aquellos registros que “confirmaron”, asisten finalmente a su cita médica (disminución de la tasa de “No Show”).
Para ello, estamos incorporando en nuestro servicio, una solución de Business Intelligence (BI) desarrollada en conjunto con nuestro partner especialista Snow Consulting, de manera de integrar la información de la plataforma tecnológica, con los resultados del negocio, que faciliten e impulsen la planificación de los tomadores de decisión.
Esto lo hacemos mediante un servicio de Consultoría apoyado por Snow Consulting y su red de expertos en Analytics, y se enmarca en el mismo Modelo de Servicio de CrossNet de Evolución Continua.
El trabajo conjunto de la Clínica, Crossnet y Snow Consulting, permitirán, por ejemplo:
- Consolidar fuentes de datos del Contact Center, con datos propios del negocio
- Consolidar los datos de distintos canales de atención que se dispongan, como voz, e-mail, chat, redes sociales, SMS, WhatsApp, etc.
- Cruce, limpieza y procesamiento de datos
- Lograr un mejor entendimiento de la data que generan
- Determinación, cálculo y seguimiento de KPI’s
- Diseño de reportes que guíen a una adecuada interpretación
- Entre otros
Esta información se presentará en un módulo especialmente diseñado con este tipo de reportes en el Portal CrossNet de atención no presencial. A continuación, se muestran imágenes de ejemplo:
FASE 2 – Modelo predictivo para la Asistencia a Hora Médica
Una vez que se tenga abordada la etapa de madurez de la información anteriormente descrita, proponemos desarrollar la solución de Business Analytics (BA). Esta consiste en analizar los datos, procesarlos, probar modelos, y finalmente obtener un Modelo Predictivo final del comportamiento de los pacientes. Para ello se usan técnicas de Inteligencia Artificial, desarrolladas y entrenadas con variables propias de Crossnet, que facilitan la atención no presencial.
Al igual que en la fase anterior, esto lo hacemos mediante el servicio de Consultoría apoyado por Snow Consulting y su red de expertos en Analytics, y se enmarca en el mismo Modelo de Servicio de CrossNet de Evolución Continua. Se presentará los resultados de estos modelos en un módulo del Portal CrossNet considerando al menos los siguientes datos:
- Modelo de Confirmación basado en Predicción de Asistencia.
- Aumento de efectividad de Canal por paciente.
- Probabilidad de asistencia a una cita agendada a través de un calendario por cada especialidad y profesional.
- Segmentación de Pacientes.
- Modelo de optimización de sobre cupo.
Ejemplo Calendario Probabilidad de Asistencia – Portal Crossnet
El diferenciador de Crossnet
Existen alternativas en el mercado que abordan estos procesos pero de manera aislada, lo que claramente produce un trabajo por silos que es complicado de abordar por los clientes.
El diferenciador de CrossNet es el apoyo a sus clientes en la atención no presencial: mejoras y automatización de la atención de sus clientes, utilizando de manera integrada y unificada la información que se puede obtener de los 3 pilares de CrossNet (Omnicanalidad, Analytics y AI). CrossNet opera como orquestados de manera de entregar la información clara y ordenada a los sistemas de gestión interna de los clientes (CRM).
Conclusión
Mediante 3 aspectos clave (confirmación de hora, reserva de hora y cobranza) en Crossnet garantizamos la operatividad continua de los procesos de atención no presenciales en el sector salud. Gracias a nuestras integraciones de Cloud Contact Center basadas en pilares de omnicanalidad, analytics/modelos de predicción e Inteligencia Artificial, somos líderes en servicios de Cloud Contact Center.
Artículo realizado en colaboración con Felipe González de la Maza, Consultor de servicios de Crossnet.
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