Человечный чат-бот для сбора обратной связи у пациентов

Поднять охват сбора обратной связи у пациентов клиники с базовых ~2% до значения, при котором данные становятся репрезентативными, и одновременно качественно изменить характер этой обратной связи — от формальных оценок к содержательной обратной связи.

Ключевые требования:

1. Формат коммуникации должен восприниматься пациентом как обращение от сотрудника клиники, а не от робота.

2. Глубина: ответы должны давать конкретику — по конкретным врачам, корпусам, точкам контакта.

3. Реактивность: бот должен уметь распознавать в диалоге сигналы и запускать соответствующие бизнес-процессы клиники (медицинская тревога, коммерческий запрос, эскалация недовольства).

4. Совместимость с уже выстроенными процессами контроля качества — поведение бота должно соответствовать стандартам и тону клиники.

Разработали LLM-бот, который проводит структурированное, но человечное «интервью» по трём ключевым осям клиентского опыта — врач, рекомендации, клиника. Для каждого направления заложен сценарий уточняющих вопросов, чтобы вытаскивать конкретику, а не общие оценки.

Поведение бота строилось не «в вакууме», а на основе:

- Внутренних материалов клиники (стандарты сервиса, обучающие документы).

- Подхода и формулировок руководителя контроля качества — он участвовал в проектировании диалоговой логики и тональности.

Реактивный слой: параллельно с веденьем диалога LLM анализирует ответы пациента на сигналы. При срабатывании условий бот вызывает соответствующие процессы:

- Медицинский сигнал → запись в систему клиники для связи дежурного врача.

- Коммерческий запрос → создание заявки в CRM с обещанием звонка менеджера.

- Высокий уровень недовольства → передача диалога живому сотруднику отдела контроля качества.

Результаты диалогов нормализуются и попадают в аналитическое хранилище — клиника видит структурированный поток обратной связи в разрезе врачей, корпусов и точек контакта.

Результаты сотрудничества

- Конверсия в сбор обратной связи: с 2% до 50% — рост в 25 раз

- Глубина обратной связи: получают конкретику до уровня «не работает кофемашина в N-корпусе»

- Тревожные и коммерческие обращения обрабатываются без задержки — бот сам поднимает нужный процесс

- Клиника получает поток управляемых данных для улучшения сервиса.

Этот проект подтвердил: качественная обратная связь начинается не с вопросов, а с доверия. Когда пациент общается с ботом как с человеком, он раскрывается — даёт развёрнутые ответы, указывает на реальные проблемы, делится коммерческими запросами. Мы показали, что LLM-бот может не только собирать данные, но и запускать по ним бизнес-процессы. Для клиники это поток управляемых инсайтов и быстрая реакция на проблемные точки. Для нас — подтверждение, что человечный ИИ в медицине работает