Navegar pelos sistemas de saúde pode ser complexo. E quando a saúde de uma pessoa está em jogo, as complicações e os atrasos desnecessários na hora de conseguir tratamento podem ser mais uma fonte de estresse. E não são apenas os pacientes que sofrem quando a experiência é frustrante e difícil. As organizações prestadoras de serviços de saúde correm o risco de perder pacientes, e os pagadores correm o risco de perder seus clientes. Entre aqueles que têm a liberdade para escolher outra seguradora, 34% estavam insatisfeitos o suficiente com a seguradora atual para dizer que provavelmente fariam a troca, de acordo com o “US Health Insurers Customer Experience Index” da Forrester 2021 , citado pela Fierce Healthcare.
Muitas vezes, essa insatisfação se baseia em uma queixa abrangente: conseguir tratamento é muito difícil. Por trás dessa queixa está uma lista de frustrações: são necessárias várias chamadas para agendar uma consulta com o médico certo; não é fácil saber onde estacionar ou como encontrar a clínica assim que se chega ao complexo de saúde; uma fatura inesperada chega e não está claro por que os custos adicionais são tão altos para o procedimento.
Para cada uma dessas frustrações, a dificuldade de navegar pelo sistema de saúde é o fator determinante. Em outras palavras, a pessoa precisa se esforçar bastante para conseguir o tratamento que espera e necessita.
Mas o que o esforço do paciente significa de fato? E como você avalia isso e o respectivo impacto na satisfação do paciente? As seguradoras e os pagadores já dispõem de uma infinidade valiosa de dados de interações de pacientes e membros para ajudar a analisar o fluxo da jornada na hora de identificar situações em que os pacientes precisam se esforçar demais.
Com esses dados em mãos, você pode definir prioridades para otimizar a experiência do paciente em todo o tratamento, reduzindo o esforço nos pontos onde o impacto é maior.
Meça o que realmente importa
Para examinar os dados das interações, você precisa ir além das métricas de produção, como volume de chamadas e TMA. Essas informações são úteis para a gestão operacional, mas não oferecem insights sobre o esforço dos pacientes durante toda a jornada de tratamento. Para identificar oportunidades de redução de esforço, analise interações repetidas, tempos de espera e taxas de transferência. Se quiser insights ainda mais claros, procure desagregar os dados por tipo de problema e provedor.
É importante gerar valores de índice normalizados para suas métricas e, assim, não interpretar as tendências de maneira equivocada. Os dados brutos podem enganar: um pico nas interações pode indicar um novo problema que aumenta o esforço ou pode ser o resultado da aquisição de novos pacientes ou membros. Os valores de índice normalizados colocam a variabilidade dos dados em contexto, convertendo as contagens totais em taxas por membro ou população de pacientes.
Com o tempo, esses valores normalizados passam a ser uma base sólida na hora de identificar tendências e avaliar o impacto das melhorias de processos. Por exemplo, uma pergunta de cobrança relacionada a um procedimento específico pode normalmente ser resolvida com uma única interação, e apenas em um pequeno número de casos são necessárias duas ou mais conversas. Quando se considera toda uma população de pacientes, isso pode significar um índice normalizado de 1,15 interações, que fornece uma base para a avaliação do desempenho. Um aumento futuro no índice pode indicar um novo problema a ser resolvido, enquanto uma diminuição pode sugerir que as melhorias nos processos estão tendo um impacto positivo.
Investigue e identifique soluções
Os dados certos podem dizer o que está acontecendo, mas não podem dizer por quê. Para responder a essa pergunta, você precisa relacionar as informações qualitativas com as métricas quantitativas. Isso requer um certo trabalho de detetive, mas a inteligência artificial (IA) pode ajudar você a reunir, com mais eficiência, as informações qualitativas que necessita.
Comece coletando gravações e transcrições das principais interações relacionadas à métrica e ao tipo de interação que está investigando. A análise de fala e texto orientada pela IA pode gerar transcrições com anotações sobre sentimentos. E, com a identificação de assuntos usando inteligência artificial, você pode identificar rapidamente interações relacionadas a um interesse em particular.
O próximo passo é mobilizar sua equipe. Sua experiência e seu julgamento profissional serão fundamentais para diagnosticar os problemas subjacentes e dar origem a soluções eficazes. Peça às equipes de qualidade e escalonamento para ler as transcrições e ouvir as gravações com o objetivo de categorizar as interações e chegar a um acordo em relação a um conjunto comum de descritores. Você pode basear categorias em localização, segmento de paciente/membro, tipo de serviço ou fase da jornada do paciente. Depois, peça à equipe para criar e calibrar um sistema de pontuação para avaliar a interação.
Por fim, forme uma equipe multifuncional maior, incluindo as áreas responsáveis pela etapa que você está investigando na jornada do paciente. Uma comunidade comprometida e empoderada oferece perspectiva e estabelece conexões entre líderes e membros da equipe de atendimento para moldar a estratégia de uma organização a fim de proporcionar melhores experiências aos pacientes. Por exemplo, se você estiver analisando interações relacionadas com a marcação de consultas, inclua pessoas da equipe de agendamento, cuja experiência específica será a base para você considerar as interações e permitirá a identificação de problemas e as respectivas soluções. Faça com que essa equipe mais abrangente defina pontuações e discuta as interações, sugerindo alterações para reduzir o esforço e simplificar a experiência do paciente.
Priorize e personalize
Depois de identificar os problemas de processo e desempenho e ter uma lista de soluções sugeridas, você pode priorizar as intervenções. Seus dados de interação oferecem orientações úteis para determinar sua estratégia e projetar um roadmap para melhoria.
Para maximizar o impacto na satisfação do paciente e na eficiência operacional, concentre-se nas experiências que são de alto esforço e que afetam o maior número de pacientes ou membros. Melhorar as opções de autoatendimento, personalizar as interações com chatbots e aprimorar os portais de pacientes são maneiras de reduzir o esforço do paciente. Se os pacientes tiverem problemas para encontrar a clínica certa ao chegar no local, um e-mail ou texto de pré-agendamento com um mapa e indicações pode evitar frustrações e reduzir o impacto dos atrasos nas operações da clínica. Da mesma forma, as comunicações proativas que explicam as alterações na cobertura de um membro à medida que ele se inscreve em um novo plano podem ajudar a evitar confusão e frustração se, por exemplo, as despesas não pagas tiverem sido alteradas para um procedimento ou prescrição.
Os insights orientados por dados também podem melhorar as interações ao vivo com representantes e ajudá-los a prever perguntas ou preocupações adicionais que um membro possa ter mais tarde. Por exemplo, quando uma pessoa pede ajuda para encontrar um especialista, o representante também deve orientar sobre como obter a pré-aprovação para um procedimento que provavelmente precisará ser feito, além de já avisar sobre os custos extras esperados. Quando prevê e trata dessas necessidades futuras proativamente, o representante evita chamadas repetidas.
O objetivo é conhecer os pacientes ou membros, prever as necessidades dessas pessoas e oferecer proativamente o serviço certo no momento certo. Uma abordagem omnichannel projetada para fornecer uma experiência consistente, perfeita e conectada permite que você melhore a satisfação e os resultados do paciente, dê suporte às equipes de atendimento e reduza os custos operacionais.
Inspire mudanças culturais para melhoria contínua
Uma abordagem orientada por dados que inclui uma ampla equipe multifuncional é uma estratégia eficaz para direcionar a redução do esforço do paciente e melhorar a jornada do paciente. Isto também oferece outros benefícios importantes de longo prazo. Quando compartilha dados internamente e discute os pontos problemáticos em toda a organização, você aumenta a conscientização sobre os desafios operacionais e impulsiona o desenvolvimento de soluções. Administradores e equipes médicas sem visibilidade dos problemas de serviço podem acabar involuntariamente implementando processos que geram frustrações para pacientes e membros. Mas, quando os pacientes são ouvidos em primeira mão sobre os desafios, essa experiência pode ser esclarecedora. Muitas vezes, isso gera insights poderosos não apenas para a melhoria da jornada do paciente, mas também para a compreensão e aprimoramento das rotinas diárias e realidades dos colaboradores que lidam com essas interações.
Sem uma cultura organizacional compartilhada de melhoria contínua orientada por dados, as mudanças nos processos que reduzem o esforço de pacientes e membros podem ter uma curta duração. Compartilhar informações e insights é uma etapa essencial na criação e manutenção de uma cultura que apoia a transformação da experiência do paciente no longo prazo. E tudo começa com os dados.
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