,

🔍 Кейс: Внедрение data-аналитики для медицинской сети 

Проблема: В конце года в рамках расчетов плана на следующий год сводили большие массивы из данных, чтобы представить план акционерам и защитить бюджет на продвижение. Нужна была возможность оперативно принимать решение, получая отчеты буквально по нажатию кнопки.

Автор.

min read

Собираем из хаоса данных понятную картину и правильно считаем деньги

🔴 Проблема бизнеса

  • «Слепые» траты на маркетинг: Невозможно определить, какие каналы привлекают платежеспособных пациентов.
  • Ручные отчеты: тратили часы ежемесячно на сбор и сведение данных в Excel, но ключевые метрики (CAC, ROMI) оставались «размытыми».
  • В конце года в рамках расчетов плана на следующий год сводили большие массивы из данных, чтобы представить план акционерам и защитить бюджет на продвижение.
  • Нужна была возможность оперативно принимать решение, получая отчеты буквально по нажатию кнопки.

«Слепые» траты на маркетинг: Невозможно определить, какие каналы привлекают платежеспособных пациентов

🛠 Что сделала

1. Настроила сквозную аналитику

  • Интеграция CallTouch + МИС клиники → автоматический сбор данных по каждому пациенту:
    • Откуда пришел (контекстная реклама, SEO, соцсети).
    • Сколько потрачено на его привлечение.
    • Принесенная выручка, окупаемость маркетинговых вложений.
Идеи рождаются из полученных знаний

Принесенная выручка, окупаемость маркетинговых вложений

2. Внедрила систему отчетности

Вместе с программистом собрали дашборд на базе МИС с ключевыми метриками в разрезе каждого направления:

  • CPA (стоимость за все конверсии: отправка формы записи, обращение в чат к оператору, звонок, подписка на email-рассылку).
  • CPL (стоимость за полученный контакт в рамках записи)
  • CAC (стоимость записи пришедшего пациента).

Конверсии: из посещения сайта в действие, конверсия из записи в визит.

3. Внедрила юнит-экономику:

  • Расчёт стоимости привлечения пациента для каждого канала
  • Прогнозирование окупаемости акций перед запуском — это экономило бюджет и ресурсы команды, если на основании отрицательного прогноза принимали решение не запускать акцию. Или способствовало более глобальной рекламе акции на основании прогноза.

Прогнозирование окупаемости акций перед запуском — это экономило бюджет и ресурсы

4. Оптимизировала рекламные каналы:

  • Перераспределила бюджет на основе данных по ROMI, а не «на глаз», как встречала в разных бизнесах.

📈 Результаты

✅  CAC из контекстной рекламы снижен на 53% 

✅ Экономия 80% времени на подготовке отчетов.
✅ Прозрачность расходов: теперь видно, какие каналы окупаются и приносят деньги.
✅ Рост эффективности рекламных кампаний.

Над отчетом работали: я — в качестве инициатора, аналитика, интернет-маркетолога и программист клиники. По итогам года я получила грамоту от генерального и медицинского директоров за это нововведение, которое экономило нам в год более 2-х миллионов рублей маркетингового бюджета.  

Грамоты за достижения по результатам года сотрудников