ИИ-администратор для медицинской клиники: превращаем входящий трафик в структурированные базы лидов

Заказчик

МК «Клиника 4 управления» — многопрофильный медицинский центр в Самаре.

Задача

Разгрузить администраторов в периоды пиковых нагрузок, не терять лидов, упростить процесс записи, не применять сложные интеграции, внедрить решение за 2 недели, минимизировать обучение сотрудников.

Медицинская компания «Клиника 4 управления» работает более 20 лет, имеет хорошую репутацию и постоянный поток пациентов. У нее есть сайт с единым городским номером, администраторы принимают звонки по телефону и записывают на прием, используя «1С:Медицина». В обычные дни система справляется: 3 сотрудника кол-центра обрабатывают ~100 звонков в день. Но в пиковые периоды начинается неконтролируемая ситуация.

Основные боли:

?Пропущенные звонки = потерянные пациенты
В периоды перед праздниками и выходными администраторы физически не успевают принимать все входящие звонки. Часть обращения идёт в гудки, пациент не может дозвониться и уходит к конкурентам. Финансовый ущерб сложно измерить, но потери очевидны.

?Выгорание и текучка персонала
Администраторы работают в режиме постоянного стресса: спешка, много звонков, критические ситуации, раздражённые пациенты. «Иногда администраторы увольняются», — рассказал руководитель. Текучка кадров — это дополнительные затраты на подбор и обучение, потеря качества сервиса.

?Непрозрачный, ручной процесс сбора данных
Администратор по телефону:

• Допускает ошибки при записи на слух контактных данных пациентов (человеческий фактор)
• Никакого трек-листа, никакой истории обращения, никакого контроля. Если администратор отвлечется, информация может потеряться.

?Нет видимой воронки и аналитики
Если пациент не дозвонился — обращение может затеряться. Руководитель не видит:

• Сколько входящих обращений в день/неделю.
• Какой процент закрывается при записи.
• Какие часы пиковые.

Попытка решения проблемы подключением мессенджера оказалась безуспешной:
Клиника подключила Telegram для переписки с пациентами, но администраторы не успевали её вести: «Писать долго и неудобно, проще поговорить по телефону». Идея была правильной, реализация — нет.

 Страхи перед серьёзными проблемами

Руководитель задумался о том, чтобы нанять ещё одного администратора или внедрить CRM. Но:

• Найм нового сотрудника → долгий процесс подбора, обучения, финансовых затрат.
• Внедрение CRM (AmoCRM, Bitrix24, 1С-интеграция) ? дорогие, требуются IT-проекты, представители «1С:Медицина» (риск сбоёв и утечки медицинских данных), сопротивление команды новому проекту.

Клиника искала простое, безопасное, быстрое решение без IT-проектов, без значительных рисков.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ПРОЕКТА

На входе руководитель клиники сформулировал конкретные цели:

РЕШЕНИЕ: АРХИТЕКТУРА ИИ-АДМИНИСТРАТОРА

Почему мы выбрали именно этот подход

Вместо найма дополнительных сотрудников или внедрения CRM мы предложили ИИ-чат-бот и Google-таблицы в качестве промежуточного хранилища данных. Это:

• ? Просто (без кода и привлечения программистов).
• ? Безопасно (Google-таблица отдельно от медданных в 1С).
• ? Быстро (2 недели до боевого запуска).
• ? Дешево (от 50 тыс. разработка + 10 тыс./мес за сопровождение).
• ? Масштабируемо (легко добавить новую информацию в базу знаний ИИ-бота).

Компоненты решения

1. Каналы связи (где работает бот)

• Виджет на сайте — перехватывает посетителей сайта, которые хотят начать переписку в мессенджере: «Хочешь получить ответ за 10 секунд? Напиши нам!».
• Telegram — основной канал (популярен в России, удобен для пациентов).
• WhatsApp — резервный канал.

2. ИИ-администратор (что он делает)

Бот ведёт гибкий диалог, почти неотличимый от живого администратора:

• Приветствует пациента.
• Отвечает на частые вопросы (FAQ).
• Выясняет, какому врачу/на какую услугу нужна запись.
• Собирает контактные данные (имя, телефон, желательное время визита).
• Записывает полученную информацию в Google-таблицу.

3. Google-таблица как «мини-CRM» (где хранятся данные)

Все данные из диалогов автоматически записываются в Google-таблицу, к которой имеют доступ руководство и администраторы клиники. В таблице сохраняется информация:

• Дата и время обращения.
• Имя пациента (бот не спрашивает фамилию).
• Телефон.
• Желаемый врач/исследование.
• Желательное время приёма (до 14:00 или после).
• Первичное/Вторичное обращение.

4. Администраторы (как они работают)

Кол-центр теперь работает по новой схеме:

• Утром и в течение дня: администратор открывает Google-таблицу, видит все предварительные записи, в том числе сделанные в нерабочее время.
• Перезванивает пациенту: уточняет время визита к врачу.
• Запись: вносит данные в «1С:Медицина».

Затраты времени на одного пациента: было от 5–7 минут (принятие входящего звонка по телефону и полный диалог с нуля), стало 2–3 минуты (дозвон с уже собранной информацией). Экономия времени 30-40%.

Процесс разработки и внедрения ИИ-администратора по этапам

Этап 1: Аудит и подготовка (Дни 1–3)

• Собеседование с ЛПР и сотрудниками Заказчика, подготовка опросного листа с учётом специфики бизнеса, заполнение опросника
• Выявление часто задаваемых вопросов (FAQ): 15-20 типовых вопросов о товарах и услугах Заказчика
• Аудит записей диалогов клиентов с представителями Заказчика (тексты, аудио - если есть)
• Расчёт окупаемости внедрения ИИ-бота (анализ увеличения конверсии по этапам воронки продаж, экономия времени администраторов)
• Разработка и согласование с Заказчиком плана внедрения ИИ-бота
• Подготовка коммерческого предложения Заказчику (если необходимо)
• Подготовка технического задания (ТЗ) на разработку ИИ-бота, согласование с Заказчиком
• Заключение договоров на разработку и обслуживание ИИ-бота с Заказчиком

Результат: согласованные с Заказчиком План внедрения ИИ-бота, ТЗ на разработку, подписанные договора на разработку и обслуживание ИИ-бота.

Этап 2: Разработка ИИ-бота (Дни 4–10)

• Описание возможных сценариев диалога совместно с представителями Заказчика.
• Изучение скриптов диалогов представителей Заказчика с клиентами (если есть).
• Согласование текстов приветствий, вопросов, отработки возражений.
• Тексты и условия напоминаний пациенту (в случае прерывания диалога).
• Разработка инструкции для работы ИИ-бота на специализированной платформе.
• Внесение данных (тексты, таблицы, изображения) с описанием товаров и услуг Заказчика в базу знаний ИИ-бота.

Примечание: Всего использовалось три Google-таблицы (две таблицы подключены и работают с ботом: таблица с Ф.И.О. и специальностями врачей и таблица Обращений пациентов, в которую записываются данные по итогам диалогов, третья таблица к боту не подключалась, она использовалась при тестировании бота для устранения замечаний по  его работе).

• Разработка дизайна Google-таблицы (структура, поля, параметры) для сохранения данных по запросам клиентов
• Подключение согласованных с Заказчиком каналов коммуникаций ИИ-бота (Telegram)
• Подключение необходимых интеграций с ИИ-ботом (виджет на сайте).

Результат: Разработан бот, архитектура которого понятна Заказчику.

Этап 3: Тестирование (Дни 11–13)

Администраторы медицинской клиники, работающие в настоящее время на входящих звонках, 4 дня тестировали бота:

• Писали реальные вопросы.
• Проверяли корректность записи данных в таблице.
• Ловили ошибки: неправильные ответы ИИ-бота, забытые поля для записи на визит к врачу.

Примеры доработок: Для отладки работы бота была создана специальная Google-таблица обратной связи , где сотрудники клиники записывали замечания по боту. Разработчик устранял ошибки, переписывал неудачные ответы, дополнял FAQ.

Этап 4: Обучение сотрудников Заказчика (Дни 14)

Сессия обучения администраторов:

• Как смотреть и обрабатывать Заявки на визит в Google таблице.
• Алгоритм внесения данных в «1С:Медицина» с соответствующей отметкой в Google-таблице об обработке заявки.
• Регламент: ответ на новую заявку в течение 15 минут.

ПРИМЕР РАБОТЫ БОТА

В Google-таблице администратора автоматически появилось:

Благодаря проработанной инструкции, обучению по предоставленной заказчиком информации и тшательной отладке ИИ-сотрудник легко справляется с нешаблонными ситуациями. Например, когда одной фамилии врача недостататочно для идентификации специалиста:

Или когда пациент хочет не только записаться, но и уточнить, как добраться до клиники:

РЕЗУЛЬТАТЫ И МЕТРИКИ

Достигнутые результаты

Качественные результаты

?Администраторы работают спокойнее
Нет стресса от пропущенных звонков, нет хаоса. Google-таблица запоминает все обращения. Уменьшается выгорание и текучесть персонала.

?Руководитель видит весь процесс
Google-таблица Обращений — это лайв-дашборд: сколько заявок, сколько и каких врачей, желаемое время визитов. Контроль и аналитика.

?Пациенты довольны удобствами
Не нужно долго ждать дозвона. Пишешь в Telegram, и за 10 сек отвечает бот. Психологический плюс к лояльности и доверию к медицинской клинике.

?Масштабируемость
Если трафик вырос на 50%, не нужно нанимать нового администратора — ИИ-бот автоматически обработает прирост. ИИ-бот может вести диалог одновременно с тысячей пациентов.

?Первый шаг к большой автоматизации
Google-таблица — это не конец, это начало. Когда клиника увидит успех, можно интегрировать в CRM Битрикс24 и автоматизировать навигацию по отзывам, рассылкам, кампаниям.

ЧТО ВАЖНО ОТМЕТИТЬ

Почему клиника выбрала именно этот подход

1. Без интеграций с «1С:Медицина» — нет риска сбоев, потерь медданных, долгих IT-проектов.
2. Простая архитектура — простые интеграции с Google-таблицами
3. Простая база знаний - сформирована из часто задаваемых вопросов, прямых ответов на них и Google-таблицы с Ф.И.О. врачей и их специальностями
4. Простота взаимодействия ИИ-бота с действующими сотрудниками (просмотр Google-таблицы Обращений)
5. Быстрый старт — 2 недели вместо месяцев.
6. Минимальный бюджет — 50 тыс.руб. разработка + 10 тыс.руб. в месяц сопровождение.
7. Низкий риск — если что-то не понравится, легко отключите без потерь.

ИТОГОВАЯ ТАБЛИЦА: БЫЛО VS СТАЛО

Перейти на сайт