Synchroniser la santé, simplifier la vie
Qiu a créé un algorithme prédictif prêt à l'emploi
En se connectant au planning du centre médical, Qiu peut prédire le retard accumulé par les médecins au cours de la journée.
Qiu prévient ensuite automatiquement le patient du retard via SMS.
Le patient peut dès lors suivre en temps réel le nombre de personnes avant lui
Naviguez avec simplicité à travers vos rendez-vous médicaux
Dégage du temps pour vos équipes supports > réduction du temps d’attente au téléphone pour les patients
Fidélisation et confiance des patients renforcées
Avis en ligne positifs
Booster son référencement organique sur Google
Attirer et fidéliser plus de patients avec une qualité de services supérieure
Bénéfices pour les patients
Rester informé en temps réel
Attirer et fidéliser plus de patients avec une qualité de services supérieure
Mieux organiser sa journée
Méthodologie data
Collecte de données
Intégration à l’API du centre médical ou Doctolib
Utilisation de tags ou de l’API pour une vue en temps réel de la salle d’attente
Traitement des données
Enrichissement des données brutes avec de la metadata (lieu, jour, heure, météo)
Analyse via machine learning pour une prédiction optimale
Notification au patient
Validation anticipée des retards
Envoi automatique d’un SMS aux patients concernés
Plus d'informations
ron@qiu.run
Qiu a créé un algorithme prédictif prêt à l'emploi
En se connectant au planning du centre médical, Qiu peut prédire le retard accumulé par les médecins au cours de la journée.
Qiu prévient ensuite automatiquement le patient du retard via SMS.
Le patient peut dès lors suivre en temps réel le nombre de personnes avant lui
Les bénéfices
Bénéfices pour votre centre
Booster son référencement organique sur Google
Attirer et fidéliser plus de patients avec une qualité de services supérieure
Réduction du temps d’attente au téléphone pour les patients
Bénéfices pour le patient
Ils restent informés en temps réel
Ils peuvent mieux organiser leur journée
Réduction du temps d’attente sur place et de la frustration
Méthodologie data
Collecte de données
Intégration à l’API du centre médical ou Doctolib
Utilisation de tags ou de l’API pour une vue en temps réel de la salle d’attente
Traitement des données
Enrichissement des données brutes avec de la metadata (lieu, jour, heure, météo)
Analyse via machine learning pour une prédiction optimale
Notification au patient
Validation anticipée des retards
Envoi automatique d’un SMS aux patients concernés
