Как Doctor On Demand утроил удержание через переосмысление первого касания

Как Doctor On Demand утроил удержание через переосмысление первого касания

В 2024 году сервис телемедицины Doctor On Demand столкнулся с типичной для HealthTech ловушкой: воронка приносила регистрации, но 68% новых пользователей не возвращались за второй консультацией. Маркетинг отчитывался лидами, продажи — оплаченными визитами, retention (удержание) не принадлежал никому.

Контекст: классическая разорванность между перформансом, продуктом и клиникой. Пациент приходил по рекламе, получал консультацию, дальше — тишина. Ни follow-up сценариев (сопровождения после приёма), ни напоминаний о контрольных точках, ни сегментации по нозологиям. Данные о визитах лежали в медицинском контуре, маркетинг оперировал только верхними метриками.

Задача: поднять долю повторных обращений с 32% до 50% за 9 месяцев без увеличения бюджета на привлечение. Главный фокус — встроить ответственность за удержание в RevOps-контур (Revenue Operations — единая модель, где маркетинг, продажи и клиника отвечают за выручку сообща).

Решение состояло из трёх слоёв.

Первый — продуктовый. После консультации пользователь получал не дежовое «спасибо, будьте здоровы», а структурированный план действий: даты контрольных обследований, ссылки на профильных врачей, персонализированные статьи. Контент генерировался динамически на основе жалоб и диагнозов из закрытого эпикриза (заключения врача).

Второй — коммуникационный. Запустили омниканальную программу: push, email, SMS — но с разной логикой. Для хронических пациентов (диабет, гипертония) — ежемесячный check-in (чек-ап звонок или сообщение). Для острых состояний — серия из трёх follow-up (сопровождение) в течение двух недель. Частотность и канал определялись риск-скорингом (балльной оценкой вероятности повторного обращения).

Третий — аналитический. Связали данные о приёмах, поведении в приложении и платежах в единый когортный отчёт. Маркетинг перестал мерить эффективность по CPL (стоимости лида) и перешёл на 90-дневный LTV (пожизненную ценность клиента) с разбивкой по стартовому диагнозу. Это позволило перераспределить бюджет в сторону сегментов с лучшей повторной активностью.

Результат за 9 месяцев: повторные консультации выросли с 32% до 54%, средний LTV пациента увеличился на 41%, доля органических повторных визитов достигла 28%. Стоимость привлечения одного «удержанного» пациента снизилась на 23%. Через год после старта программы 71% выручки сервиса генерировали когорты (группы пользователей, привлечённые в один период), пришедшие после внедрения новой модели.

Урок для HealthTech-маркетинга простой. **В подписной медицине привлечение — это аренда внимания, а удержание — это инвестиция в отношения.** Пока перформанс оптимизирует только воронку верхнего уровня, продукт и клиника работают вслепую относительно коммерческого эффекта. RevOps-подход сшивает эти слои: маркетинг начинает отвечать не за лиды, а за прогноз выручки по когортам, а продукт — за реальную ценность после первого касания.

Второй вывод касается данных. В HealthTech разграничение «медицинской тайны» и «маркетинговой аналитики» часто искусственное. Там, где это позволяют регуляторные рамки, объединение клинических и поведенческих сигналов в единый профиль даёт мультипликативный эффект — каждое следующее касание точнее предыдущего.

Третий — про ответственность. Когда повторные визиты становятся KPI (ключевым показателем) и маркетинга, и клиники одновременно, исчезает игра в «это не наши пациенты». Пациент перестаёт быть воронкой — он становится активом, чья ценность раскрывается во времени.

— @HealthTechCases