Автоматизация продаж с помощью ИИ для Медицины и стоматологии

1. Квалификация лидов и защита от спама

Заявка через сайт: "Нужно вылечить зуб". AI-агент начинает диалог:

• Уточняет проблему: боль/эстетика/профилактика
• Если боль: "Какая интенсивность от 1 до 10? Когда началась?"
• Спрашивает, был ли уже у стоматолога с этой проблемой
• Выясняет наличие страховки/ДМС
• Определяет бюджет на лечение
• Проверяет готовность прийти: "Когда удобно записаться?"
• Отсекает конкурентов и студентов "для опроса"

Результат:
Администратор работает только с реальными пациентами. Экономия времени на обработку спама и нецелевых — 10 часов в неделю. Врачи видят перед приёмом предварительную информацию о проблеме пациента. Конверсия обращений в первичные приёмы выросла с 45% до 68%.

2. Автоматическая запись на приём

Пациент прошёл квалификацию и готов записаться. AI-агент:

• Предлагает врачей нужного профиля (терапевт/хирург/ортодонт)
• Показывает свободные окна в расписании на 3-5 дней
• Уточняет удобное время для пациента
• Записывает в календарь врача и клинику
• Отправляет подтверждение с адресом клиники, ФИО врача, кабинетом
• Напоминает за 24 часа: "Завтра в 14:00 ждём вас в клинике"
• Напоминает за 2 часа: "Через 2 часа приём. Если опаздываете — напишите"
• Опционально: просит заполнить анкету здоровья до визита

Результат:
Запись работает 24/7 — пациент может записаться в 23:00, когда администратор не работает. Неявки снизились с 28% до 9%. Администратор освободился от рутины записи и занимается приёмом пациентов в клинике. Пациенты довольны удобством — рейтинг клиники вырос.

3. Сбор анамнеза до приёма

Пациент записался на приём. AI-агент за день до визита:

• Отправляет ссылку на онлайн-анкету
• Собирает данные: аллергии, хронические заболевания, принимаемые препараты
• Уточняет предыдущие стоматологические вмешательства
• Спрашивает про страхи и пожелания
• Если ребёнок: уточняет особенности поведения
• Данные автоматически попадают в карту пациента в CRM

Результат:
Врач заранее знает о пациенте всё важное — приём эффективнее. Экономия 5-7 минут на каждом приёме (не нужно заполнять карту вручную). Пациенты чувствуют, что к ним готовились — доверие растёт. За месяц врач принимает пациентов больше за счёт оптимизации времени.

5. Upsell / Cross-sell

Пациент пришёл лечить кариес одного зуба. AI-агент после приёма:

• Upsell: "Врач рекомендует профессиональную чистку — сейчас скидка 20%"
• Cross-sell: "На соседнем зубе тоже начальный кариес — можем вылечить на следующем визите"
• Профилактика: "Запишем на профосмотр через 6 месяцев? Бесплатно для постоянных пациентов"
• Напоминает о рекомендациях врача: "Не забудьте заменить щётку и начать пользоваться флоссом"

Результат:
45% пациентов соглашаются на профчистку после лечения. 30% записываются на профилактический осмотр через полгода (раньше приходили только при боли). Средний чек с пациента вырос с 8 500 до 11 200 руб. LTV пациента увеличился на 35%.

6. Информирование о статусе лечения

Пациент проходит сложное лечение (имплантация, ортодонтия). AI-агент:

• Напоминает о следующем этапе
• Информирует о прогрессе: "Завершили 3 из 8 этапов лечения"
• Отвечает на типовые вопросы: "Когда снимать швы?", "Сколько носить брекеты?"
• Даёт рекомендации по уходу после процедуры
• Напоминает принять назначенные препараты
• Предупреждает о нормальных реакциях: "Небольшой отёк первые 2 дня — это норма"

Результат:
Пациенты спокойнее — знают, что ожидать на каждом этапе. Звонков в клинику с вопросами "это нормально?" сократилось на 60%. Администратор не отвлекает врачей на консультации по типовым вопросам. Комплаенс (следование рекомендациям) вырос — результаты лечения лучше.

7. Напоминания о профилактике

Пациент завершил лечение 6 месяцев назад. AI-агент:

• Напоминает: "Пора на профилактический осмотр"
• Предлагает удобные даты для записи
• Рассказывает о важности регулярных визитов
• Информирует об акциях: "В этом месяце профчистка со скидкой 25%"
• Если пациент игнорирует — повторяет через 2 недели

Результат:
40% пациентов возвращаются на профилактику по напоминанию (раньше возвращались 12%). Клиника переходит от модели "лечим когда болит" к модели "профилактика и долгосрочные отношения". Выручка стабильнее — не зависит от сезонности. База постоянных пациентов выросла на 60%.

8. Сбор обратной связи и отзывов

Через 2-3 дня после приёма AI-агент:

• Спрашивает: "Как прошёл приём? Оцените от 1 до 10"
• Уточняет: "Довольны ли работой врача?"
• Если оценка 8-10: "Будем рады отзыву на Яндекс/Google/ПроДокторов"
• Если оценка 1-6: "Что пошло не так?" + уведомление администратору для связи с пациентом
• Собирает NPS: "Порекомендуете ли нашу клинику?"

Результат:
Получили 230 новых отзывов за 4 месяца (было 40 за год). Рейтинг на Яндекс.Картах вырос с 4.3 до 4.9. Выявили 8 недовольных пациентов и решили проблемы — вернули лояльность, избежали негатива. Поток новых пациентов по отзывам +45%.

9. Догрев базы пациентов

База: 1200 пациентов, которые не были в клинике 1-2 года. AI-агент:

• "Давно не были у стоматолога. Как дела с зубами?"
• "Рекомендуем профосмотр — бесплатно для постоянных пациентов"
• Напоминает о незавершённом лечении: "У вас остался план лечения. Продолжим?"
• Информирует о новых услугах: "Теперь делаем отбеливание Zoom 4"
• Сообщает об акциях: "Скидка 30% на имплантацию в этом месяце"

Результат:
Из 1200 человек откликнулись 267. Из них 143 записались на приём, 89 завершили лечение. Дополнительная выручка: 3.2 млн руб из существующей базы. Стоимость реактивации — минимальная, эти пациенты уже доверяют клинике.

10. Умная маршрутизация к специалистам

В клинике 6 врачей разных специализаций. AI-агент распределяет пациентов:

• Кариес, пломбы → терапевтам
• Удаление, имплантация → хирургу
• Брекеты, элайнеры → ортодонту
• Протезирование → ортопеду
• Детская стоматология → детскому врачу
• Острая боль → первому свободному врачу
• Учитывает загрузку: если у специалиста очередь на неделю — предлагает коллегу

Результат:
Пациент сразу попадает к нужному специалисту — не нужны повторные визиты. Врачи работают в своей специализации — качество выше, приёмы быстрее. Равномерная загрузка докторов — нет перегруженных и простаивающих. Удовлетворённость пациентов выросла — попали к тому, кто лучше всего решит проблему.

11. AI-контроль качества обслуживания

AI-агент анализирует взаимодействие с пациентами:

• Оценивает скорость ответа администратора на заявки
• Проверяет, все ли пациенты получили напоминания о приёме
• Анализирует причины отмен и переносов
• Изучает отзывы и находит паттерны (часто жалуются на холл/парковку)
• Выявляет врачей с низким NPS для обратной связи
• Формирует еженедельный отчёт для руководителя

Результат:
Руководитель видит узкие места без ручного анализа. Выявили, что администратор отвечает на заявки с задержкой 2+ часа — провели обучение. Обнаружили проблемы с парковкой — договорились с соседним ТЦ. NPS клиники вырос с 68 до 81. Процент отмен приёмов снизился с 15% до 7%.