医疗数字化转型之窗口科室数字化-九数云BI

标签: 医疗数字化转型 | 发布时间: 2024-11-20 10:43:16

进行医疗数字化转型和窗口科室数字化,医院可以通过数据分析来改进窗口科室的服务,来提升新患者的留存率。

在现代医疗环境中,医院的管理和运营越来越依赖于数据分析和智能决策。为了提升服务质量和运营效率,医院需要对各科室的运行状况进行全面和精细的数据分析来促进医疗数字化转型。医疗数字化该怎么做?可以从科室管理优化着手。今天九数云BI给大家带来医疗数字化转型的一些重要数据大屏模板,帮助医院窗口科室分析,指导运营部门关注窗口科室的服务质量,从而实现更好的管理效果。

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医疗数字化转型之窗口科室数字化

1、窗口科室排名分析

窗口科室排名分析能统计不同科室中用户量以及最近一段时间的患者消费金额,并进行降序排序。通过这种方式,医院管理者可以一目了然地看到哪些科室是“明星科室”,即哪些科室在用户数量和消费金额方面表现突出。有助于运营部门识别高效科室,同时也能发现潜力科室,提供针对性的管理和支持。

关键指标:

  1. 接待客户数:各科室接待的患者数量,在图表中使用编号ID代表客户。
  2. 最近一段时间消费金额:患者近期在各科室的消费总额,时间可以通过筛选器灵活调整。

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2、年龄段-科室分析

年龄段-科室分析通过统计不同年龄段患者在各科室的分布情况,帮助医疗机构了解各科室的患者年龄结构,帮助指导科室在资源配置和服务设计上更好地满足不同年龄段患者的需求。

关键指标:

  1. 年龄段分布:不同年龄段的患者比例。
  2. 科室分布:各年龄段患者主要集中在哪些科室。

 

3、新老客户科室分析

新老客户科室分析对新客户和老客户在各科室的分布进行统计和比较,帮助了解新客户和老客户的就诊偏好和消费行为,识别吸引新客户的有效科室和服务,优化老客户维护策略,从而提高客户满意度和忠诚度,实现客户群体的稳定增长。

关键指标:

  • 新客户首诊增加量:新客户首次就诊的数量变化。
  • 老客户回诊率:老客户的重复就诊情况。

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4、候诊时长分析

患者的候诊时长是影响患者满意度的重要因素,长时间的候诊会降低患者的就诊体验,甚至导致患者流失。因此医疗数字化转型要着重优化医院候诊时长。

关键指标:

  • 候诊时长平均值:通过对各科室患者候诊时长的统计和分析,找出候诊时长较长的科室和时间段,为优化候诊流程提供数据支持。
  • 看诊时常平均值:分析影响患者候诊时长的因素,如医生工作效率、科室排班情况、患者到诊时间等,找出影响候诊时长的主要因素,并制定相应的改进措施。
  • 患者数:患者数是分析候诊时长的重要指标之一,通过统计和分析不同科室和时间段的患者数量,可以找到候诊时长较长的高峰期。

进行医疗数字化转型和窗口科室数字化,医院可以通过数据分析来改进窗口科室的服务,来提升新患者的留存率:

  • 针对排名靠前的窗口科室增加护士资源,以前平均分配护士到各个科室,现在按照窗口科室的需求进行合理投放资源;或是
  • 优化线下引导流程缩短患者等候时间。这不仅优化了新患者服务,还提升了患者对医院的满意度,进而促使他们在有需要时二次、三次到访。

通过针对医院的窗口科室进行分析,能够将有限的资源投入到最需要的地方。这种策略不仅能够提高医院的服务质量,也有利于提升复诊率推动医院的可持续发展。

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