HealthTech: снижение no-show на приёмах

Ситуация: No-show rate — 18%. Каждый no-show = потеря 3000 ₽ (слот врача) + ухудшение здоровья пациента.

Клиника, 500 приёмов/день. SMS-напоминание отправляется за 24ч, но open rate — 60%. Выходные no-show — 25%, будние — 15%.

Доступные данные

• appointments: apt_id, patient_id, doctor_id, specialty, date, time, status (attended/noshow/cancelled)
• patients: patient_id, age, chronic_conditions, distance_km, insurance_type
• reminders: apt_id, channel (sms/push/call), sent_at, opened, confirmed

Задачи

• Определить предикторы no-show: lead time, specialty, day of week, patient profile.
• Построить predictive model для no-show risk.
• Предложить intervention strategy: overbooking, targeted reminders, penalty/incentive.
• Рассчитать ROI каждой intervention.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы