Sağlık ve hizmet işletmelerinde (klinik, diş, fizyoterapi, güzellik merkezi) gerçek problem çoğu zaman “hasta sayısı” değil “kapasite dalgalanmasıdır”. Bir gün çok yoğun geçerken ertesi gün boşluklar oluşur; no‑show’lar, geç kalanlar ve plansız iptaller toplam verimliliği aşağı çeker. “Klinik Akış Koçu” fikri; randevu akışını, geçmiş davranışları ve operasyon sinyallerini analiz ederek no‑show riskini, olası gecikmeleri ve günlük kapasite ihtiyacını tahmin eden; ardından somut aksiyonlar üreten bir Ai planlayıcıdır.

Bu ürünün ayırt edici yanı, sadece “hatırlatma mesajı” yazmak değil, randevu yönetimini bir optimizasyon problemine çevirmesidir. Koç, her randevuyu bir “risk profili” ile etiketler: ilk kez gelen, uzun işlem, yoğun saat, uzak lokasyon, geçmişte iptal etmiş, ödeme davranışı, hafta içi/hafta sonu gibi faktörlerle bir risk skoru üretir. Ardından klinik politikalarına göre aksiyon planı çıkarır: risk düşükse standart SMS; risk orta ise WhatsApp + kolay yeniden planla linki; risk yüksek ise çift doğrulama, ön ödeme veya yedek liste tetikleme.

İkinci boyut, gecikme ve “zincirleme kayma” yönetimidir. Kliniklerde bir randevunun uzaması, tüm günü etkileyebilir. Koç, işlem türlerine göre gerçek süre dağılımını öğrenir: örneğin dolgu işlemi “ortalama 35 dakika ama %20 olasılıkla 55 dakika” gibi. Bu dağılımları kullanarak günün akışını simüle eder ve “tampon” önerir: yoğun günlerde belirli slotlara 5–10 dakikalık buffer eklemek, toplam gecikmeyi ciddi düşürür. Ayrıca kritik anlarda uyarı verir: “Şu anda 20 dakikalık gecikme birikiyor; 14:30 randevusunu 15:00’e otomatik kaydırma önerisi.”

MVP, çok basit verilerle başlayabilir: randevu listesi, iptal/no‑show geçmişi, işlem türü ve süre. İlk aşamada dış veri şart değildir. Panel, ertesi gün için 3 çıktı üretir: (1) yüksek riskli randevular listesi, (2) olası gecikme saatleri, (3) yedek liste çağırma önerisi. İkinci aşamada entegrasyonlar eklenir: online randevu sistemi, SMS/WhatsApp sağlayıcısı, ödeme altyapısı, Google Calendar. Böylece öneriler manuel değil, akışa gömülü olur.

Koç’un “insani” tarafı iletişim dilidir. Sağlık tarafında metinler çok hassastır: hastayı korkutmadan net olmak gerekir. Koç, klinik tonunu öğrenerek hatırlatmaları kişiselleştirir. “Randevunuzu onaylar mısınız?” demek yerine, hastanın işlem türüne göre hazırlık bilgisini de ekler: “Randevunuzdan 10 dakika önce gelmeniz ve kimliğinizi yanınızda bulundurmanız yeterli.” Bu, aynı zamanda kalite algısını artırır.

Gelir modeli net ROI ile ilişkilidir: no‑show oranı düşerse gelir artar. Ayrıca boşluk azalınca yeni hasta kapasitesi açılır. Koç; aylık randevu hacmine göre fiyatlanabilir. Kurumsal kliniklerde şube bazlı raporlar, doktor bazlı kapasite planı ve hasta deneyimi metrikleri (bekleme süresi) gibi modüller premium paket olur. Ek ürün olarak “talep tahmini” eklenebilir: sezon, kampanya, lokasyon trendleri ile gelecek ayın randevu ihtiyacını tahmin edip pazarlama bütçesini optimize etmek.

Sonuçta “Klinik Akış Koçu”, küçük görünen ama büyük maliyet üreten bir problemi çözer: zamanın doğru planlanması. Bunu sadece hatırlatma ile değil; tahmin, optimizasyon ve doğru iletişim birleşimiyle yapar.

Bu randevu için no-show riskini (0-100) tahmin et ve riske göre 2 hatırlatma + 1 yeniden planlama önerisi yaz. Kayıt: {appointment}

Sağlık ve hizmet işletmelerinde (klinik, diş, fizyoterapi, güzellik merkezi) gerçek problem çoğu zaman “hasta sayısı” değil “kapasite dalgalanmasıdır”. Bir gün çok yoğun geçerken ertesi gün boşluklar oluşur; no‑show’lar, geç kalanlar ve plansız iptaller toplam verimliliği aşağı çeker. “Klinik Akış Koçu” fikri; randevu akışını, geçmiş davranışları ve operasyon sinyallerini analiz ederek no‑show riskini, olası gecikmeleri ve günlük kapasite ihtiyacını tahmin eden; ardından somut aksiyonlar üreten bir Ai planlayıcıdır.

Bu ürünün ayırt edici yanı, sadece “hatırlatma mesajı” yazmak değil, randevu yönetimini bir optimizasyon problemine çevirmesidir. Koç, her randevuyu bir “risk profili” ile etiketler: ilk kez gelen, uzun işlem, yoğun saat, uzak lokasyon, geçmişte iptal etmiş, ödeme davranışı, hafta içi/hafta sonu gibi faktörlerle bir risk skoru üretir. Ardından klinik politikalarına göre aksiyon planı çıkarır: risk düşükse standart SMS; risk orta ise WhatsApp + kolay yeniden planla linki; risk yüksek ise çift doğrulama, ön ödeme veya yedek liste tetikleme.

İkinci boyut, gecikme ve “zincirleme kayma” yönetimidir. Kliniklerde bir randevunun uzaması, tüm günü etkileyebilir. Koç, işlem türlerine göre gerçek süre dağılımını öğrenir: örneğin dolgu işlemi “ortalama 35 dakika ama %20 olasılıkla 55 dakika” gibi. Bu dağılımları kullanarak günün akışını simüle eder ve “tampon” önerir: yoğun günlerde belirli slotlara 5–10 dakikalık buffer eklemek, toplam gecikmeyi ciddi düşürür. Ayrıca kritik anlarda uyarı verir: “Şu anda 20 dakikalık gecikme birikiyor; 14:30 randevusunu 15:00’e otomatik kaydırma önerisi.”

MVP, çok basit verilerle başlayabilir: randevu listesi, iptal/no‑show geçmişi, işlem türü ve süre. İlk aşamada dış veri şart değildir. Panel, ertesi gün için 3 çıktı üretir: (1) yüksek riskli randevular listesi, (2) olası gecikme saatleri, (3) yedek liste çağırma önerisi. İkinci aşamada entegrasyonlar eklenir: online randevu sistemi, SMS/WhatsApp sağlayıcısı, ödeme altyapısı, Google Calendar. Böylece öneriler manuel değil, akışa gömülü olur.

Koç’un “insani” tarafı iletişim dilidir. Sağlık tarafında metinler çok hassastır: hastayı korkutmadan net olmak gerekir. Koç, klinik tonunu öğrenerek hatırlatmaları kişiselleştirir. “Randevunuzu onaylar mısınız?” demek yerine, hastanın işlem türüne göre hazırlık bilgisini de ekler: “Randevunuzdan 10 dakika önce gelmeniz ve kimliğinizi yanınızda bulundurmanız yeterli.” Bu, aynı zamanda kalite algısını artırır.

Gelir modeli net ROI ile ilişkilidir: no‑show oranı düşerse gelir artar. Ayrıca boşluk azalınca yeni hasta kapasitesi açılır. Koç; aylık randevu hacmine göre fiyatlanabilir. Kurumsal kliniklerde şube bazlı raporlar, doktor bazlı kapasite planı ve hasta deneyimi metrikleri (bekleme süresi) gibi modüller premium paket olur. Ek ürün olarak “talep tahmini” eklenebilir: sezon, kampanya, lokasyon trendleri ile gelecek ayın randevu ihtiyacını tahmin edip pazarlama bütçesini optimize etmek.

Sonuçta “Klinik Akış Koçu”, küçük görünen ama büyük maliyet üreten bir problemi çözer: zamanın doğru planlanması. Bunu sadece hatırlatma ile değil; tahmin, optimizasyon ve doğru iletişim birleşimiyle yapar.

Bu randevu için no-show riskini (0-100) tahmin et ve riske göre 2 hatırlatma + 1 yeniden planlama önerisi yaz. Kayıt: {appointment}