ในบทความนี้
Cohort Analysis คือการจัดคนไข้เป็นกลุ่มตามเดือนที่มารับบริการครั้งแรก แล้วติดตามว่าแต่ละกลุ่มกลับมาใช้บริการกี่เปอร์เซ็นต์ และสร้างรายได้เท่าไรเมื่อเวลาผ่านไป ทำให้เห็นว่าคลินิกหรือโรงพยาบาลรักษาคนไข้ไว้ได้ดีขึ้นหรือแย่ลง ซึ่งยอดคนไข้รวมในแต่ละเดือนบอกไม่ได้
ยอดคนไข้ที่เพิ่มขึ้นทุกเดือนดูเป็นข่าวดี แต่ถ้าเพิ่มเพราะยิงแอดหาคนไข้ใหม่มากขึ้น ขณะที่คนไข้เดิมไม่กลับมา ต้นทุนการตลาดจะสูงขึ้นเรื่อย ๆ Cohort Analysis แยกสองเรื่องนี้ออกจากกัน บทความนี้อธิบายวิธีอ่านตาราง Cohort ตัวเลขที่ควรดู และมีเครื่องมือให้ลองกับข้อมูลของคุณได้ทันที
ลองวิเคราะห์ Cohort คนไข้ด้วยข้อมูลของคุณ
กดลองด้วยข้อมูลตัวอย่างเพื่อดูหน้าตาผลลัพธ์ หรือเปิดไฟล์ CSV ที่ส่งออกจากระบบของคลินิกหรือโรงพยาบาล ข้อมูลตัวอย่างเป็นข้อมูลสมมติของคลินิกหนึ่งแห่งในเวลา 12 เดือน
เครื่องมือวิเคราะห์ Cohort คนไข้
วางข้อมูลการมารับบริการ หรือเปิดไฟล์ CSV ที่มี 3 คอลัมน์ คือ รหัสคนไข้ วันที่มารับบริการ และยอดเงิน เครื่องมือจะจัดคนไข้เป็นกลุ่มตามเดือนที่มาครั้งแรก แล้วแสดงว่ากลับมากี่เปอร์เซ็นต์ในแต่ละเดือนถัดไป ข้อมูลประมวลผลในเครื่องของคุณ ไม่ถูกส่งออกไปไหน
หรือวางข้อมูลเอง
หนึ่งบรรทัดต่อหนึ่งครั้งที่มารับบริการ คั่นด้วยจุลภาคหรือแท็บ เช่น HN0001,2025-01-15,3500 วันที่ใช้ได้ทั้ง ปี-เดือน-วัน และ วัน/เดือน/ปี (พ.ศ. หรือ ค.ศ.) ใช้รหัสคนไข้แทนชื่อเสมอ
อ่านตาราง Cohort อย่างไร
ตาราง Cohort มีหนึ่งแถวต่อคนไข้หนึ่งรุ่น เช่น คนไข้ที่มาครั้งแรกในเดือนมกราคม และมีหนึ่งคอลัมน์ต่อเดือนที่ผ่านไปนับจากครั้งแรก
| อ่านแบบไหน | ดูอะไร | ตัวอย่างคำถามที่ตอบได้ |
|---|---|---|
| ตามแถว (ซ้ายไปขวา) | คนไข้รุ่นหนึ่งกลับมาลดลงเร็วแค่ไหน | คนไข้ที่มาเดือนมกราคม ยังกลับมาอยู่กี่เปอร์เซ็นต์ในเดือนที่ 6 |
| ตามคอลัมน์ (บนลงล่าง) | รุ่นใหม่ ๆ กลับมาดีขึ้นหรือแย่ลงเมื่อเทียบที่เดือนเดียวกัน | หลังเริ่มส่งข้อความเตือนนัด คนไข้รุ่นใหม่กลับมาในเดือนที่ 1 มากขึ้นไหม |
| ตามแนวทแยง | เดือนปฏิทินเดียวกันกระทบทุกรุ่นพร้อมกันไหม | ช่วงที่แพทย์ประจำลาออก ทุกรุ่นกลับมาน้อยลงพร้อมกันหรือเปล่า |
ช่องที่ยังว่างคือช่องที่ยังไม่ถึงเวลา เช่น คนไข้รุ่นที่เพิ่งเริ่มเมื่อ 3 เดือนก่อน ยังไม่มีข้อมูลเดือนที่ 6
ตัวเลขที่ควรดู
| ตัวเลข | ความหมาย | ใช้ตัดสินใจเรื่อง |
|---|---|---|
| อัตรากลับมาเดือนที่ 1 | คนไข้กลับมาในเดือนถัดจากครั้งแรก | การนัดติดตามผลและการดูแลหลังรับบริการ |
| อัตรากลับมาเดือนที่ 3 และ 6 | คนไข้ยังผูกพันกับคลินิกหรือโรงพยาบาลไหม | โปรแกรมชวนกลับมาตามรอบ และคุณภาพบริการ |
| รายได้สะสมต่อคนไข้ใน 12 เดือน | คนไข้ใหม่หนึ่งคนสร้างรายได้เท่าไรในปีแรก | เพดานงบการตลาดต่อคนไข้ใหม่ |
| การเปลี่ยนแปลงระหว่างรุ่น | รุ่นล่าสุดดีกว่าหรือแย่กว่ารุ่นก่อน ๆ | ผลของสิ่งที่เปลี่ยนไป เช่น ช่องทางหาคนไข้ใหม่ หรือทีมใหม่ |
อัตรากลับมาที่ดีขึ้นอยู่กับบริการ คลินิกทันตกรรมและคลินิกความงามมีรอบกลับมาตามธรรมชาติ ส่วนบริการอย่างเลสิกหรือการผ่าตัดเกิดครั้งเดียว อัตรากลับมาจึงต่ำตามธรรมชาติ ควรเทียบกับตัวเองระหว่างรุ่น และแยกวิเคราะห์ตามบริการเมื่อทำได้ มากกว่าเทียบกับตัวเลขของที่อื่น
นำผลไปใช้
- ตั้งเพดานงบการตลาด ใช้รายได้ต่อคนไข้ใหม่ใน 12 เดือน คูณอัตรากำไรขั้นต้น และสัดส่วนที่ยอมใช้หาคนไข้ ดูวิธีคิดในแผนการตลาดโรงพยาบาล
- แก้จุดที่คนไข้หลุด ถ้าเดือนที่ 1 ต่ำ ให้ดูการนัดติดตามผลหลังรับบริการครั้งแรก ถ้าเดือนที่ 3–6 ต่ำ ให้ดูโปรแกรมชวนกลับมาตามรอบที่มีเหตุผลทางการแพทย์ เช่น ตรวจซ้ำ ขูดหินปูน หรือวัคซีนเข็มถัดไป
- เทียบช่องทางหาคนไข้ใหม่ แยกรุ่นตามช่องทางที่คนไข้มาครั้งแรก ช่องทางที่ต้นทุนต่ำแต่คนไข้ไม่กลับมา อาจแพงกว่าที่คิด
- วัดผลของสิ่งที่เปลี่ยน เมื่อเริ่มโปรแกรมใหม่ ดูว่ารุ่นที่เริ่มหลังจากนั้นกลับมาดีขึ้นที่เดือนเดียวกันหรือไม่
เตรียมข้อมูลและดาวน์โหลดแม่แบบ Excel
ส่งออกข้อมูลการมารับบริการจากระบบคลินิกหรือโรงพยาบาล ให้เหลือสามคอลัมน์ คือรหัสคนไข้ (เช่น HN) วันที่มารับบริการ และยอดเงิน หนึ่งบรรทัดต่อหนึ่งครั้งที่มา ใช้รหัสแทนชื่อ และไม่ต้องใส่ข้อมูลการรักษา เพื่อไม่ให้มีข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลสุขภาพในไฟล์ที่ใช้วิเคราะห์
ถ้าอยากทำใน Excel แม่แบบนี้คำนวณตาราง Cohort ทั้งอัตรากลับมาและรายได้สะสมต่อคนให้จากข้อมูลดิบด้วยสูตร รองรับ 3,000 บรรทัด และขยายได้
แม่แบบวิเคราะห์ Cohort คนไข้
คำถามที่พบบ่อย
Cohort Analysis คืออะไร
Cohort Analysis คือการจัดลูกค้าหรือคนไข้เป็นกลุ่มตามช่วงเวลาที่เริ่มใช้บริการครั้งแรก เช่น รายเดือน แล้วติดตามพฤติกรรมของแต่ละกลุ่มเมื่อเวลาผ่านไป เช่น สัดส่วนที่กลับมาใช้บริการ และรายได้สะสมต่อคน ทำให้เห็นแนวโน้มที่ยอดรวมรายเดือนบอกไม่ได้
ต้องใช้ข้อมูลอะไรในการทำ Cohort Analysis คนไข้
ใช้แค่สามคอลัมน์ คือรหัสคนไข้ วันที่มารับบริการ และยอดเงิน หนึ่งบรรทัดต่อหนึ่งครั้งที่มา ควรใช้รหัสคนไข้แทนชื่อ และไม่ต้องใส่ข้อมูลการรักษา
อัตรากลับมาของคนไข้ที่ดีควรเป็นเท่าไร
ขึ้นกับประเภทบริการ บริการที่มีรอบกลับมาตามธรรมชาติ เช่น ทันตกรรมและความงาม ควรมีอัตรากลับมาสูงกว่าบริการที่เกิดครั้งเดียว เช่น เลสิก จึงควรเทียบกับตัวเองระหว่างรุ่น และแยกตามบริการ มากกว่าเทียบกับตัวเลขของที่อื่น
Cohort Analysis ช่วยตั้งงบการตลาดได้อย่างไร
Cohort Analysis ให้ตัวเลขรายได้สะสมต่อคนไข้ใหม่ใน 12 เดือน เมื่อคูณด้วยอัตรากำไรขั้นต้นและสัดส่วนที่ยอมใช้เป็นต้นทุนหาคนไข้ จะได้เพดานต้นทุนต่อคนไข้ใหม่ที่ยอมจ่ายได้ ซึ่งใช้ตั้งงบและตัดสินใจว่าช่องทางไหนคุ้ม
ใช้เครื่องมือในหน้านี้กับข้อมูลคนไข้จริงปลอดภัยไหม
เครื่องมือประมวลผลในเบราว์เซอร์ของคุณ ข้อมูลไม่ถูกส่งออกไปที่เซิร์ฟเวอร์ แต่ก็ควรใช้รหัสคนไข้แทนชื่อ และใช้ข้อมูลเท่าที่จำเป็นเสมอ ตามหลักการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล
ควรทำ Cohort Analysis บ่อยแค่ไหน
ทำทุกเดือนหรือทุกไตรมาส โดยใช้ข้อมูลย้อนหลังอย่างน้อย 12 เดือน เพื่อให้เห็นรุ่นที่ครบปีและเทียบรุ่นใหม่กับรุ่นเก่าได้
