Ниша: Медицина

Системы визуализации данных: Power BI

Источники данных: МЕДМИС, 1С, Excel и Google Таблицы, UIS

Стек технологий: MySQL, Python

Точка А:

Данные по приёмам, врачам, филиалам, финансам и звонкам находились в разных системах, что не позволяло видеть полную картину по бизнесу.

Решения без автоматизации:

Аналитика велась через выгрузки из МЕДМИС, 1С и коллтрекинга с последующим сведением данных в Excel. Отчёты собирались вручную и обновлялись нерегулярно.

Это занимало много времени, приводило к расхождениям в данных и не позволяло оперативно отслеживать ключевые показатели по филиалам, врачам, звонкам и финансам.

Предложенное решение:

Собрать данные из всех источников, объединить их в единую модель и визуализировать в Power BI в виде дашбордов.

Панель будет показывать в режиме реального времени ключевые показатели клиник, что позволит управлять бизнесом на основе актуальных данных.

Проблема:

Отсутствие единой аналитики мешало контролировать загрузку врачей, оценивать эффективность филиалов и операторов, анализировать конверсию звонков в запись, а также управлять выручкой, прибылью и рентабельностью на уровне всей сети клиник.

В результате работы было сделано:

1

На графике вывели сравнение врачей по двум показателям: выручке и количеству приёмов. Это даёт понимание, за счёт чего формируется оборот — высокой загрузки или более дорогих услуг.

За счёт такого анализа можно быстро определить сильных и слабых по эффективности специалистов, скорректировать распределение пациентов и более точно управлять загрузкой врачей.

2

Собрали сводную таблицу по филиалам с детализацией до направлений: отображаются количество приёмов, оборот, выплаты врачам и средний чек. Это позволяет видеть вклад каждого филиала и специализации в общие показатели сети.

Показали конверсию из звонков в запись в разрезе специализаций: видно общее количество обращений и долю записавшихся пациентов по каждому направлению. Это помогает понять, какие услуги лучше конвертируются, а где теряются заявки.

Дополнительно справа вынесена таблица по филиалам с конверсией, где список раскрывается до уровня операторов. Это позволяет детально анализировать, кто именно влияет на результат и где есть точки роста в обработке обращений.

3

4

На графике сопоставили операторов и специализации, чтобы понять, кто и в каких направлениях показывает наилучшую конверсию в запись. Видно не только количество целевых записей, но и процент эффективности относительно заданного уровня.

5

Визуализировали конверсию по каждому оператору на этапы: явка на первичную консультацию (ПК), повторный приём (ПО) и общая явка. Это позволяет увидеть не только итоговый результат, но и понять, как он формируется на каждом этапе.

Такой срез помогает определить, где именно теряются пациенты — на первичке или повторных визитах — и точечно работать с эффективностью операторов на каждом этапе записи.

Компания получила единую систему аналитики продаж, которая объединяет ключевые показатели в одном интерфейсе. Руководство видит полную картину работы отдела продаж, может управлять эффективностью менеджеров, продуктовой матрицей и каналами привлечения на основе данных в режиме реального времени.