Оставьте заявку
Когортный анализ в Заботе 2.0 — полный контроль над удержанием пациентов и ростом клиники
что покажет дашборд когортного анализа:
узнайте, когда и почему уходят ваши пациенты — и как вернуть их на второй визит
видимость динамики удержания во времени
Группировка пациентов по месяцу первого визита и отслеживание возврата через 1, 3, 6 месяцев
Вы сразу увидите, в каких месяцах просадки, и сможете принять меры по исправлению
главное окно роста — первые 30 дней после первичного визита
Пациенты, вернувшиеся в этот период, удерживаются в 2–4 раза дольше.
Когортный дашборд подсветит, сколько таких пациентов вы теряете в этом критическом окне и подскажет готовые сценарии для повышения возвращаемости (сценарии для удержания пациентов в мессенджерах, SMS, автозвонки).
честное сравнение с медианой рынка
Каждая метрика снабжена бенчмарком — медианой по клиникам вашей специализации в Заботе 2.0
Конверсия 1→2 визит — 18,5% (средний ориентир стоматологии)
Удержание пациентов через 3 мес. — 12,3%.
Удержание пациентов через 3 мес. — 12,3%.
Теперь вы точно знаете: ваша клиника в лидерах или есть куда расти. Без гаданий и «средней температуры по больнице»
вы вкладываете деньги в привлечение, но теряете до 80% первичных пациентов
Когортный дашборд Забота 2.0 показывает динамику возвращаемости по месяцам, сравнивает вашу клинику с рынком и помогает найти главный резерв роста — без сложных терминов и лишних графиков.
Как когортный анализ работает вместе с RFM?
вот почему пациент уходит из вашей онлайн-записи:
вы замечаете в KPI-карточке: конверсия 1→2 = 8% (медиана 18,5%)
открываете heatmap и видите, что когорта марта 2025 провалилась на 3-м месяце
Запускаете в пару кликов RFM-сценарий «Спящие» для этой когорты: напоминание о незавершённом лечении, персональное предложение
Через месяц снова смотрите когорты — видите, как изменилась возвращаемость
Сегмент
Чемпионы
️Лояльные
Новые лояльные
Растущие
Риск оттока
Спящие
Обычный
Характеристика
Всё на 4 и 5. Самые ценные
Были недавно, чуть уступают Чемпионам
Пришли 1-2 раза, понравилось
Ходят регулярно, но тратят мало
Раньше были активны, но давно не появлялись
Давно не были, тратили мало
Средние показатели
Главная рекомендация
Удерживать, благодарить, просить рекомендации
Выращивать до Чемпионов
Вовлекать, знакомить с клиникой
Повышать средний чек
Срочно возвращать
Реактивировать «якорными» акциями
Мотивировать на рост
RFM‑анализ в «Забота 2.0» - умная сегментация пациентов
RFM‑анализ в «Забота 2.0» — сегментирует базу пациентов на 7 сегментов по 3 метрикам: давность визита/продажи (R), частота визитов (F) и сумма продаж (M)
RFM-анализ показывает, кто приносит основную выручку, кто на грани ухода, а кого проще всего «дорастить».
Дальше вы включаете точные сценарии: удержание випов, рост частоты у лояльных, возврат спящих — без массовых спам-рассылок и лишних скидок
Сегмент
Чемпионы
️Лояльные
Новые лояльные
Растущие
Риск оттока
Спящие
Обычный
Характеристика
Всё на 4 и 5. Самые ценные
Были недавно, чуть уступают Чемпионам
Пришли 1-2 раза, понравилось
Ходят регулярно, но тратят мало
Раньше были активны, но давно не появлялись
Давно не были, тратили мало
Средние показатели
Главная рекомендация
Удерживать, благодарить, просить рекомендации
Выращивать до Чемпионов
Вовлекать, знакомить с клиникой
Повышать средний чек
Срочно возвращать
Реактивировать «якорными» акциями
Мотивировать на рост
Как использовать RFM-анализ от Забота 2.0 в клинике?
защита выручки от лишних скидок
Вы сможете не давать скидки всем подряд, в частности, тем, кто и так пришёл бы → сохраняем выручку
управление расписанием
При высокой загрузке клиники (выше 75%) приоритет слотов для высокочековых пациентов → без этого Чемпион не может записаться и уходит к конкуренту
персонализированные допродажи
Персональные офферы с высоким чеком для лояльных пациентов и чемпионов, остальным — базовые напоминания → выше конверсия и чек при меньшем количестве касаний и без раздражения от пациентов
ранний сигнал оттока пациентов
RFM-анализ покажет, кто «выпал» из привычного графика визитов → возвращаем до 15–20% уходящих
оптимизация бюджета
СМС стоит 70 рублей. Отправить его пациенту с чеком 2 000 — убыток. С чеком 15 000 — ROI 10x. Без RFM вы не отличите одного от другого. Вместо массовых рассылок — сообщения только для ценных или рисковых сегментов → экономия 20–35% при росте конверсии
вы перестанете терять пациентов из-за того, что в МИС всё занято. Форма предзаписи в Telegram приносит +30 заявок в неделю без единого звонка администратору
Онлайн-заявка: запустите запись без интеграции с МИС
вот почему пациент уходит из вашей онлайн-записи:
открывает ваш сайт → выбирает время → видит «занято» → закрывает и идёт к конкуренту
интеграция с МИС стоит 300–500 тыс. рублей и занимает 3 месяца
вы теряете лидов, потому что у вас нет даже формы предзаписи
пациент в Telegram боте
Нажимает кнопку «Мои записи» → открывается мини-приложение.
выбирает услугу, врача, дату и слот
Видит только то, что вы сами настроили в расписании (без интеграции с МИС)
отправляет заявку
администратор получает уведомление в ЛК
вы подтверждаете или предлагаете другое время
Слот свободен → подтверждаете
→ пациент получает готовую запись
→ пациент получает готовую запись
Слот занят в МИС → предлагаете альтернативу
через бота → пациент соглашается или выбирает другое
через бота → пациент соглашается или выбирает другое
пациент получает уведомление в боте
Почему пациенты не возвращаются, даже если в клинике существует система лояльности?
У пациента нет «привычки» возвращаться: нет повода и персонального предложения
Скидки не только «едят» маржу, но и приучают пациентов «ждать» акций
Руководству не хватает аналитики: что работает, а что — нет
Администраторы не успевают вести ручные бонусы/скидки
Нет сегментации: всем отправляют одно и то же предложение
часто программа лояльности становится чемоданом без ручки
бонусы превращаются в обычную скидку и не возвращает пациентов
работа с системой становится болью для клиники
Система лояльности Забота 2.0 — рост LTV из базы без просадки маржинальности
Это управляемая система лояльности для клиники:
вы задаете правила и ограничения
разделяете пациентов по уровням
управляете выручкой по показателям
вместо хаотичных скидок и решений «на глаз»
Система лояльности от Забота 2.0
решает эти проблемы через правила, автоматизацию и персонализацию
Наглядно показываем, что работает в вашей системе лояльности, а что нет
Почему упали регистрации?
не тот оффер, сложная точка входа, слабая коммуникация, «непонятные правила»
Почему снизилась Активность / процент списаний?
бонусы слишком маленькие, нет ощущения прогресса уровня, списание неудобно, нет напоминаний о сгорании
Пациент вернулся из‑за бонусов или просто списал, потому что напомнили?
Отделяем влияние механики (правила/уровни) от влияния коммуникаций (уведомления/сроки)
умеем собрать данные по всем воронка и срезам, чтобы найти зависимости
рекомендуем, что менять, чтобы был результат. От маржинальности
за счет каскадных рассылок доносим всю информацию до пациентов и мотивируем вернуться
