Teklif Sürecinde Klinik Verileri (Çağrı Hacmi vb.) Nasıl Analiz Ediliyor?

Buyo gibi AI asistanları, diş kliniklerine teklif sunarken yalnızca sabit bir fiyat listesiyle değil, klinik özelinde toplanan verilerle hareket eder. Peki bu veriler nasıl analiz edilir ve teklife nasıl yansır? İşte perde arkasındaki süreç.

Hangi Veriler Toplanır?

Teklif sürecinde klinikten genellikle şu ham veriler istenir:

• Günlük ortalama çağrı hacmi: Yoğun ve sakin günlerin ortalaması.
• Kaçırılan çağrı oranı: Meşgul veya mesai dışı cevap verilemeyen aramaların yüzdesi.
• Mevcut randevu dönüşüm oranı: Gelen çağrılardan kaçının randevuya dönüştüğü.
• Çalışma saatleri ve vardiya düzeni: Asistanın hangi saatlerde devrede olacağını belirlemek için.

Bu veriler genellikle klinik yönetim yazılımından veya operatör raporlarından alınır.

Veriler Nasıl Analiz Edilir? Kurgusal Bir Örnek

Diyelim ki bir klinik günde ortalama 50 çağrı alıyor ve bunların %20'si (10 çağrı) cevaplanamıyor. Kaçırılan çağrıların %30'unun potansiyel hasta olduğu ve bunların yine %30'unun randevuya dönüşebileceği varsayılsın. Aylık bazda bu, yaklaşık 27 potansiyel hastanın kaybedildiği anlamına gelir.

Bu noktada AI Automation devreye girer: Buyo, kaçırılan çağrıların %70'ini anında karşılayarak randevu almaya çalışır. Aynı dönüşüm oranıyla, ayda 19 ek randevu elde edilebilir.

Potansiyel Gelir Hesabı

Her yeni hastanın ortalama sepet büyüklüğü (ilk muayene + tedavi) 1000 TL kabul edilirse, 19 ek hasta ayda 19.000 TL ek gelir demektir. Bu hesap, teklifin temelini oluşturur. Ancak her klinik farklı olduğu için kesin rakamlar yerine varsayımsal senaryolar kullanılır.

Teklife Yansıması

Toplanan veriler ve yapılan analiz sonucunda iki temel kalem belirlenir:

• Sabit kurulum ücreti: ₺29.900 (tek seferlik).
• Aylık abonelik ücreti: İşletmenin büyüklüğüne, potansiyel kazanca ve iş yüküne göre özel olarak belirlenir. Bu ücret sabit bir rakam değildir; her klinik için teklif üzerinden netleşir.

Örneğin, yukarıdaki kurgusal senaryoda aylık potansiyel kazanç 19.000 TL iken, aylık abonelik ücreti bu kazancın makul bir yüzdesi olarak belirlenir. Gerçek teklif, klinikle yapılan görüşmeler sonrası şekillenir.

Veri Odaklı Teklifin Avantajları

Bu yöntem sayesinde klinikler, ödeyecekleri ücretin karşılığını somut verilerle görebilir. Ayrıca Buyo gibi bir AI asistanının yatırım getirisi (ROI) net bir şekilde hesaplanabilir. Teklif süreci şeffaf ilerler ve klinik kendi verileri üzerinden karar verir.