【医管痛点系列二十】作为医院管理者,如何使运营数据发挥最大价

2021
03/26

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博策医管
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你对医院的数据了解多少?

阅读提示:全文3338字,预计阅读需12分钟

国内的管理者通常有三派,一种是纯经验派,一种是纯数据派,还有中立派。纯经验派往往都是实干家,自己功成名就的时候没怎么依赖数据,也不相信数据。纯数据派死盯数据,认为经验太不可靠,只有数据最客观真实。

博策医管认为,管理既是科学也是艺术,科学工具要用,经验也要用,两者要相互印证,才能更好地运营医院。

一、建立数据指标体系和数据运营体系

我们通常所称的经营报表数据,例如初诊量、初诊率、入院率、流失率,实际上都是医院数据指标体系的一部分,是对“数”的定义。数据指标是提出问题的。

每一个数据指标都有关联的业务动作,当药房没药了,就得补货,当慢性病患者离院很久,就需要客服人员进行维护提醒延方,那么对“数”的使用,就属于数据运营体系,即如何采集,如何验证,如何通过分析综合判断,使数据指导运营。

01

数据对医院信息的传递至关重要

数据能够帮助医院在信息传递时更加精准。生活中的语言有时为了生动而很模糊,比如一个媒人介绍相亲对象的时候,可以说这小伙子“长得高,又有钱,又有能力”。但是姑娘听到了这些话,其实并没有什么概念。有钱可以是大富大贵,也可以是小富即安。这种语言在生活中并无不可,但放在医院里,每个人感性认识不同,就会越传越错,一个轱辘传过七个人就变成一个“葫芦”。

而数据就不同了,如果我们说一个小伙子“一米八二,在市中心有三室一厅的房子,有自己的公司”。那么,无论多少人来描述,这些特征都是固化的,不会改变。

建立数据指标体系,包括我们要采集哪些数据,这些数据是怎么定义的,以及是怎么算出来的。如果指标做得很细,那么在分析的时候,依据就更多,同时采集难度与成本也会相应提高。

如果从经营的角度来说,数据是眼睛、耳朵,也是尺子,帮助管理者反馈精准的量化信息。想象一下没有眼睛或尺子的世界是什么样子,倘使一家医院没有收集数据及数据运营的意识,那么管理的结果就难免要盲人摸象,让感性影响到客观性,出现认知偏差,把做得不好的地方当成做得好的。

02

数据是为实现目标存在的

数据指标体系体现的是事实,是建立数据运营体系的前提,而数据运营体系体现才是怎么用,这要求分析人员要熟悉医院业务流程。

数据是客观多维的,要进行数据分析,必须有目标。想清楚您收集数据是为了干什么。

然后,围绕目标,根据业务流程设计数据收集分析方案。

如果想要提升初诊量,那么就多针对外营销、患者渠道、患者地域等方面多采集数据。

如果想要降低投诉率,那么就要对投诉科室、投诉问题、患者就诊流程等方面收集事实。

如果要控制运营成本,那么就要在各科室的固定资产、采购成本、人力成本方面做文章。

二、针对目标收集数据

01

沥干水分,排除数据遗漏、作假、错误

这里要注意多方验证,数据中各指标之间是否有相互矛盾、过高、过低、缺乏一致性等异常之处,特别各业务衔接、关键考核指标等重灾区。比如初诊量大幅提高的同时,营收却没有明显增长,比如没有特殊原因,两个月的成本投入却如同过山车等等。

作为医院的管理者,需要让门诊、住院部、营销、客服、财物、后勤等几个部门互相制约,互相印证。

02

提取数据

这里要注意所要提取数据的范围和标准,要围绕目标进行。

通常我们分析数据无外乎看总量、看构成、看行为。反推一下,如提取数据的目的是为了营销做参考,那么一般情况下,就不需要用到住院率,如果关注点在于重点科室成本控制,那么就不需要考虑总量。如果要分析高端群体在院消费,那么就不能把中低端的也计算在内。

03

查询、处理

三、制定具体数据分析方式

01

分析切入点

拿到了较为完整真实的数据后,我们可以通过趋势分析,维度分解,患者分群、转化漏斗、业务流程、数学建模等几种方法进行分析。

如果从医院整体运营角度来看,若数据收集较为系统,可以建立较为复杂的数学模型,但对于大多数医院的运营分析来说,漏斗分析法更为直观简洁高效。

具体即把业务链条分为几个环节,如推广、初诊、住院、复诊等几个环节,逐层分析转化情况,即患者为什么少。是患者治愈了,还是流失了?如果是流失了,在哪几个环节流失最多,原因是什么。

02

选择合适的参考系

一根棍子就放在那儿,你说它长也行,短也对。只有再拿出另一根棍子去和它比,你才知道长短。数据也是一个道理。这个标杆可以是自己,也可以是行业内的其他医院。与自己比较,通过控制变量,可以知道自己哪方面有了提升,哪方面最近管理不善。

与其他医院比较,可以知道差距在哪里,但这里要注意,选择的标杆医院应该具有参考性。除非是进行业务细节比较,否则整体运营选择的参考系,尽量不要跨专科、跨级别。如眼科医院最好和眼科医院比较,中医医院最好与中医医院比较,三级医院最好与三级医院比较,否则变量过多是无法说明问题的。

03

分析数据结构

凌乱的运营数据是无法马上使用的,就像炒菜前要切菜一样,需要人来将其条理化,把数据做归类分级处理。

如把患者按照入院时间、消费金额、病种等,进行归类合并,不同级别的运营数据要有不同的针对性调整策略,要有不同的保密级别。

通常,我们会比较关注沉淀成本,成本结构、收入结构分析等关键性指标。如不同科室、病种、药品、初诊与复诊,来院患者的渠道、地域、消费等的构成比例。一句话,细节决定成败,针对您的目标,您能做到得越细,就越能帮助您分析清楚状况。

四、数据的使用

数据本身躺在那儿是客观的,但数据的选取与解读具有主观性。数据的提取、整理、分类、分析后,我们可以从以下几方面来使用:

01

通过数据指导运营事实的研判与决策

明显的数据,高了低了,这谁都可以看出来。但是要知道为什么高为什么低,就需要见一定功夫了,您得懂运营,知道数据与事实之间的逻辑关系,需要进行分析、综合判断。

就像医生一样,患者说牙痛,你得知道除了可能牙齿有问题,心脏也要查一查。而这当中,有些事是见仁见智的。

博策医管建议您要多问几个问题,如这个数据是怎么去定义的,来源是不是真实的,有没有遗漏,即便数据是真实完整的,要怎么判断它反应出的事实。

简单地以初诊量下降为例,初诊量下降,是疫情影响,还是专科医院受病种季节性的影响,亦或者是客群收入受季节性影响?

具体还可能要问到,初诊量下降是什么时间开始的,这种下降是临时性的,还是持续性的?是一过性的,还是周期性的?是全渠道的,还是特殊渠道的?哪些患者类型流失的更多,是老年人,年轻人,男性,女性?

以及,初诊量下降的时候,外部环境有哪些变化,如政策有哪些变化,内部有哪些变化,如院方是不是改变了品牌推广的内容与渠道,是不是院方内部进行了业务调整?……

——一个数据很简单,但背后的原因有很多。通常想搞清楚原因,还要关注其他因素。

02

对未来进行预测

如对未来市场环境的预测、收益预测等。

03

依靠数据进行绩效考核

通过客观数据指标进行员工的考核,显得相对更加公平,有利于一些制度的推行。这对家族型民营医院来说尤为重要。

04

通过数据进行目标管理

数据指标为量化指标,容易分解,员工的目标更加明确,配合BSC平衡计分卡、OKR等管理工具,使战略落地的执行路径更加清晰。

05

以数据作背书进行营销、融资等经济活动

五、阶段性进行数据收集、分析、整理与反馈

数据指标系统是一项持续性和历时性的工作,从医院的长期数据中,能观察到数据的一致性,从而判断出哪些是异常数据,就像树的年轮一样,一旦这个工作是断断续续进行的,那么分析起来,信度和效度都将大打折扣。

六、尽信数则不如无数

不要轻视数据,也不要过分重视数据。再多的数据都是给予过往,它是判断未来的依据,但判断未来不能仅仅依靠数据。

很多决策的做出,的确需要通过数据确认事实,但搞清楚事实很重要是一回事,根据事实如何制定正确的策略又是另一回事。

——毕竟,业绩是做出来的不是算出来的。

结   语

医管之路,道阻且长,不要说二十篇短文,便是二十部学术专著也无法尽述。我们虽然在医院管理行业里已经摸爬滚打了十几年乃至几十年,成果也算丰硕,但深知,市场常变,医海无涯,自己还有很多不足,我们依然还在路上。

博策医管仅将职业经验的一部分拿出来与各位医院管理者分享,希望能为大家提供有益的参考,如能唤起您的小小共鸣,于愿足矣。诸君若有医管问题愿意交流或指点,我们无任欢迎。


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关键词:
医管,医院,数据,运营,指标,经验

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