

Synchroniser la santé, simplifier la vie
Qiu a créé un algorithme prédictif prêt à l'emploi
En se connectant au planning du centre médical, Qiu peut prédire le retard accumulé par les médecins au cours de la journée.
Qiu prévient ensuite automatiquement le patient du retard via SMS.
Le patient peut dès lors suivre en temps réel le nombre de personnes avant lui

Naviguez avec simplicité à travers vos rendez-vous médicaux

Dégage du temps pour vos équipes supports > réduction du temps d’attente au téléphone pour les patients

Fidélisation et confiance des patients renforcées

Avis en ligne positifs

Booster son référencement organique sur Google

Attirer et fidéliser plus de patients avec une qualité de services supérieure
Bénéfices pour les patients

Rester informé en temps réel

Attirer et fidéliser plus de patients avec une qualité de services supérieure

Mieux organiser sa journée
Méthodologie data

Collecte de données

Intégration à l’API du centre médical ou Doctolib

Utilisation de tags ou de l’API pour une vue en temps réel de la salle d’attente

Traitement des données

Enrichissement des données brutes avec de la metadata (lieu, jour, heure, météo)

Analyse via machine learning pour une prédiction optimale

Notification au patient

Validation anticipée des retards

Envoi automatique d’un SMS aux patients concernés
Plus d'informations
ron@qiu.run
Qiu a créé un algorithme prédictif prêt à l'emploi
En se connectant au planning du centre médical, Qiu peut prédire le retard accumulé par les médecins au cours de la journée.
Qiu prévient ensuite automatiquement le patient du retard via SMS.
Le patient peut dès lors suivre en temps réel le nombre de personnes avant lui

Les bénéfices

Bénéfices pour votre centre

Booster son référencement organique sur Google

Attirer et fidéliser plus de patients avec une qualité de services supérieure

Réduction du temps d’attente au téléphone pour les patients

Bénéfices pour le patient

Ils restent informés en temps réel

Ils peuvent mieux organiser leur journée

Réduction du temps d’attente sur place et de la frustration
Méthodologie data

Collecte de données

Intégration à l’API du centre médical ou Doctolib

Utilisation de tags ou de l’API pour une vue en temps réel de la salle d’attente

Traitement des données

Enrichissement des données brutes avec de la metadata (lieu, jour, heure, météo)

Analyse via machine learning pour une prédiction optimale

Notification au patient

Validation anticipée des retards

Envoi automatique d’un SMS aux patients concernés