Healthtech: пациенты не приходят на приёмы (no-show)

Ситуация: Доля неявок (no-show) на записанные приёмы — 18%, это простой врачей и потерянная выручка. Нужно понять, кто и почему не приходит, и предложить, как снизить — напоминания, овербукинг или предоплата.

No-show — пациент записался, но не пришёл и не отменил. Бьёт по утилизации врачей и выручке. Снижают напоминаниями, удобной отменой (освобождает слот), овербукингом (рискованно) и предоплатой/депозитом (барьер для записи).

Доступные данные

• appointments: appt_id, patient_id, doctor_id, scheduled_at, booked_at, status (attended|no_show|canceled)
• reminders: appt_id, channel (sms|push|call), sent_at, delivered
• patients: patient_id, age, prior_appts, prior_no_shows, distance_km
• doctors: doctor_id, specialty, slot_minutes

Задачи

• Посчитать no-show rate и его драйверы: lead time (дни от записи до приёма), история неявок, канал напоминания.
• Оценить эффект напоминаний: no-show с доставленным напоминанием vs без.
• Сегментировать риск: какие пациенты/слоты рискованнее (для таргетных мер).
• Сравнить варианты: напоминания vs овербукинг vs депозит (эффект и риски).

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы