Предыдущая страница
В сфере цифровой медицины удобство онлайн-сервиса всё чаще становится решающим фактором выбора. Однако реальный клиентский опыт формируется не только в интерфейсе приложения, но и в момент физического взаимодействия с лабораторией. Проведённые исследования клиентского опыта сервиса по сдаче медицинских анализов позволили рассмотреть этот путь целиком — от первого выбора услуги до получения результатов и консультации врача.
Методология и фокус исследования
Целью проекта стало глубокое понимание пути нового пользователя при записи и сдаче анализов. В рамках качественного этапа использовались глубинные интервью и метод «тайного покупателя», что позволило зафиксировать реальные эмоции, ожидания и барьеры клиентов. Анализ охватывал цифровые каналы, колл-центр и офлайн-этапы в медицинских офисах.
Ключевым инструментом анализа стала customer journey map, которая наглядно показала расхождение между ожидаемым и фактическим опытом. Именно визуализация пути позволила выявить моменты переключения из онлайн в офлайн и понять, где сервис теряет доверие пользователя.
Основной инсайт: цифрово — удобно, офлайн — проблемно
Главный вывод исследования — яркий контраст между цифровой и офлайн-частями сервиса. Онлайн-этапы (поиск, выбор анализов, регистрация и оплата) воспринимаются как удобные, современные и визуально понятные. Пользователи положительно оценивают интерфейс, автозаполнение данных, прозрачную итоговую стоимость и возможность получить консультацию врача.
Однако после визита в лабораторию клиентский опыт резко ухудшается. Основные точки разочарования связаны с:
- непрозрачностью процессов получения результатов;
- слабой интеграцией между цифровым сервисом и лабораториями;
- отсутствием актуальных статусов и уведомлений;
- непредсказуемыми сроками готовности анализов.
Именно на этих этапах customer journey map фиксирует рост тревоги, раздражения и ощущение потери контроля над процессом.
Барьеры, влияющие на лояльность
Исследование показало, что пользователи часто не понимают ключевых правил сервиса: например, что все анализы в заказе приходят одним пакетом после готовности самого долгого. Отсутствие этой информации становится источником сильного разочарования, особенно в ситуациях, когда результаты нужны срочно.
Дополнительные барьеры формируются из-за рассинхронизации данных между системами, неготовности персонала лабораторий работать с клиентами цифрового сервиса и формального характера коммуникаций. В результате сервис воспринимается не как целостное медицинское решение, а как удобный посредник для оплаты.
Гипотезы и необходимость следующего шага
По итогам проекта была сформирована система гипотез о поведении клиентов и факторах, влияющих на их лояльность: от восприятия скидок и навигации до ошибок в выдаче результатов и качества коммуникации на офлайн-этапах. Эти гипотезы основаны на качественных данных и требуют проверки на массовой выборке.
Именно здесь на первый план выходят количественные исследования в маркетинге. Они позволяют оценить, какие барьеры являются единичными, а какие — системными, как именно они влияют на NPS, повторные обращения и отказ от сервиса. Без этого шага приоритизация продуктовых решений остаётся интуитивной.
Почему сочетание методов критично
Комбинация качественного исследования и количественные исследования в маркетинге даёт управленческую ценность данных. Качественный этап отвечает на вопрос «почему», а количественный — «насколько это критично для бизнеса». В связке с уже разработанной customer journey map это формирует целостную модель поведения реальных пользователей.
Такой подход позволяет перейти от описания проблем к точечным решениям: улучшению интеграций, повышению прозрачности информации и выстраиванию бесшовного опыта между цифровым сервисом и офлайн-медициной.
Проведённые исследования клиентского опыта показали, что даже сильный цифровой продукт может терять лояльность из-за слабых офлайн-процессов и невыстроенной коммуникации. Для сервисов в медицинской отрасли критически важно брать ответственность за весь путь клиента, а не только за онлайн-часть. Подтверждение выявленных гипотез через количественные исследования в маркетинге становится логичным следующим шагом к созданию предсказуемого, прозрачного и по-настоящему клиентского сервиса.
