Utilizando Big Data para Optimizar la Comunicación Médico-Paciente en Citamed

Utilizando Big Data para Optimizar la Comunicación Médico-Paciente en Citamed
April 26, 2015 Manuel Ortiz

Uno de los productos que más impacto ha tenido en el desarrollo de nuestra empresa ha sido Citamed. No tan sólo por el éxito que éste ha logrado, sino por lo que hemos aprendido sobre el arte de la comunicación automatizada y lo indispensable que se torna ésta en la operación diaria y eficiente de las centenas de clientes usuarios de dicho servicio (doctores, clínicas médicas, centros de servicios de salud, etc.).

En términos simples, Citamed es un servicio 100% automático que se encarga de confirmarle y/o recordarle su cita médica a los pacientes de los consultorios u oficinas médicas. Éste se comunica con los pacientes utilizando llamadas telefónicas, mensajes de texto y/o correos electrónicos. Tal comunicación se hace automática, sin necesidad de que los usuarios de Citamed tengan que entrar data alguna ya que el sistema se nutre del calendario electrónico ya existente en el consultorio. Como resultado, el doctor o personal del consultorio, puede ver las respuestas a esta llamada, texto o e-mail, ya sea entrando a su cuenta personalizada en el portal del servicio o recibiendo por correo electrónico un reporte con la información detallada de éstas.

Aunque suena sencillo y hasta “trivial” lo que hace Citamed, ello ha probado ser de gran valor para los clientes del servicio por lo que el mismo se ha convertido en uno hasta indispensable para muchos de ellos. Dicho esto, no pretendo convencerlos de las virtudes o desventajas de Citamed sino compartir con ustedes algunas estadísticas y análisis de la data que hemos podido recopilar de este servicio (en fin, esa es nuestra especializad en Mozart Analytics).

Durante sus 4 años de existencia, Citamed ha confirmado/recordado sobre 1.3 millones de citas y ha realizado más de 2.5 millones de comunicaciones (entre llamadas y textos). Como pueden imaginarse, esto genera una gran cantidad de data relacionada a estas mismas comunicaciones que podemos disecar con resultados sumamente interesantes. Veamos dos ejemplos de ello.

¿A qué hora hay más probabilidad de que el paciente conteste?

Una de las preguntas más comunes que hacen los clientes de Citamed es ¿a qué hora debo configurar el servicio para que llame a mis pacientes?. Citamed permite al usuario configurar las horas y las veces (intentos múltiples cuando el paciente no contesta) en que se llamarán a sus pacientes para confirmar las citas. Aunque indudablemente útil, esta configuración resulta ser en ocasiones una decisión difícil de tomar para los clientes de Citamed.

Cada consultorio médico tiene sus características individuales dependiendo de los días que operan, edades de sus pacientes, localización, etc. Sin embargo, al analizar la data global de aproximadamente 1 millón de llamadas realizadas durante el último año, podemos observar tendencias que ayudan a Citamed a poder dar recomendaciones informadas a sus clientes en cuanto a dicha configuración. La siguiente gráfica muestra el detalle (si interesa, puede acceder la misma aquí).

Llamadas respondidas vs. no respondidas por hora del día

En ésta, se comparan las llamadas exitosas (donde el paciente contestó e interactuo con la misma oprimiendo algún dígito del teléfono) vs. las que no lo fueron por hora del día. Una simple mirada a la misma, revela que mientras más temprano se haga la llamada, más probabilidad hay que la misma sea respondida, siendo la hora pico las 9 am. Además vemos que la efectividad desciende durante el día pero experimenta un rebote a las 5 de la tarde (17 horas) probablemente por razón de que los pacientes están en su auto dado que acaban de salir de sus lugares de trabajo o estudio y están más pendientes de sus teléfonos. Podría ser también que a esa hora ya llegaron a sus hogares y el teléfono al que se les estaba llamando era el terrestre por lo que no lo pudieron contestar durante todo el resto del día por haber estado fuera.

La próxima gráfica retrata esto más claro todavía (para ver la misma directamente oprima aquí). En la misma, se observa que el área que corresponde a las llamadas exitosas se mantiene mayor o igual al de las llamadas no exitosas hasta las 5 de la tarde cuando se empieza a observar un descenso rápido y marcado en las contestadas vs. las no contestadas. Esto nos podría llevar a concluir que las llamadas nocturnas o fueras de horas laborables no son tan exitosas como las que se hacen durante el día.

Llamadas respondidas vs. no respondidas por hora del día

Ahora bien, una vez visto este análisis, no podemos evitar preguntarnos:

¿Cuán efectiva es la 1ra llamada vs. la 2nda y la 3ra?

Es importante considerar esta variable conjunto al análisis anterior ya que no podemos concluir en un 100% que el único factor que afecta la efectividad de las llamadas de confirmación es la hora del día. Mi hipótesis (muy personal ya que estoy juzgando por mi propio comportamiento) es que la mayoría de las personas no responden la llamada en el primer intento sino que dejan que la misma se vaya a mensaje de voz ya sea porque no reconocen el número que los está llamando (aun cuando Citamed utiliza el número de la oficina o consultorio donde el paciente tiene la cita para identificar la llamada), o porque quieren escuchar primero de que trata la llamada (mediante el mensaje de voz). Además, yo estimo que si el paciente no contesta ninguno de los 2 primeros intentos, hay una muy baja probabilidad de que responda al tercero. Esto por dos razones: 1) el número al que se le está llamando es incorrecto, viejo o inexistente; 2) sencillamente el paciente prefiere no contestar para no registrar ninguna respuesta ya que está indeciso de si asistirá o no a la cita.

Si mi hipótesis es correcta, se fortalecería el análisis anterior dado que las primeras 2 llamadas normalmente se hacen en horas laborables, mientras que el tercer intento se hace en la tarde-noche. Veamos a ver que nos dice la data (oprima aquí para acceder la gráfica directamente).

Citas con respuesta vs. sin responder por # de intento

Por lo que veo, mi hipótesis estaba parcialmente bien y parcialmente mal. La gráfica nos demuestra que en el primer intento, muchas más citas son contestadas comparado con las que no lo son. Pero la diferencia más marcada, es entre el éxito de esta primera llamada versus las demás; derrotando así mi hipótesis de que la segunda llamada era más exitosa que la primera. Sin embargo, mi teoría de que la probabilidad de que la tercera llamada fuera exitosa versus los otros primeros intentos, estuvo correcta dado que, como nos demuestra la gráfica, fueron muy pocas las contestadas en este último intento comparadas a las que no se respondieron.

Conclusión

De este análisis podemos concluir claramente que el momento óptimo de hacer una llamada es temprano en la mañana o, si se quieren evitar las llamadas mañaneras, pues se debe comenzar a llamar entre las 4 y las 5 de la tarde (no más tarde, evitando llamadas después de las 7 de la noche). Mejor todavía, al considerar ambos análisis unitariamente, vemos que la configuración óptima sería que se haga la primera llamada a las 9 am y, si no se logra contacto, intentar de nuevo a las 5 pm. Así se aumenta al máximo la probabilidad de conseguir una respuesta del paciente.

Como podemos evidenciar, la gran cantidad de data que indirectamente provee Citamed es invaluable para poder brindar recomendaciones informadas a sus clientes. Es incalculable el valor que tiene el análisis de la misma para el éxito de un servicio como éste y, más aun, para el aprovechamiento pleno y efectivo del mismo por sus clientes.

Me encantaría seguir analizando la misma y contestando preguntas tales como: ¿qué es mas efectivo, los mensajes de texto o las llamadas? o; ¿es mejor hacer sólo llamadas, o combinar llamadas con mensajes de texto?. !Pero estas las dejo para un próximo blog!

Loves beach and beer (specially Medalla). Software Engineer and Co-founder of Mozart Analytics, and award winning technology startup Citamed.net. Passionate about software engineering with strong knowledge and years of experience in cloud services and architecting for the cloud. Works as the CEO of Citamed.net in San Juan, Puerto Rico. Lives happily with his wife and dog.

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