【医管痛点系列二十】医院管理者，如何使运营数据发挥最大价值？

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国内的管理者通常有三派，一种是纯经验派，一种是纯数据派，还有中立派。纯经验派往往都是实干家，自己功成名就的时候没怎么依赖数据，也不相信数据。纯数据派死盯数据，认为经验太不可靠，只有数据最客观真实。

博策医管认为，管理既是科学也是艺术，科学工具要用，经验也要用，两者要相互印证，才能更好地运营医院。

一、建立数据指标体系和数据运营体系

我们通常所称的经营报表数据，例如初诊量、初诊率、入院率、流失率，实际上都是医院数据指标体系的一部分，是对“数”的定义。数据指标是提出问题的。

每一个数据指标都有关联的业务动作，当药房没药了，就得补货，当慢性病患者离院很久，就需要客服人员进行维护提醒延方，那么对“数”的使用，就属于数据运营体系，即如何采集，如何验证，如何通过分析综合判断，使数据指导运营。

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数据对医院信息的传递至关重要

数据能够帮助医院在信息传递时更加精准。生活中的语言有时为了生动而很模糊，比如一个媒人介绍相亲对象的时候，可以说这小伙子“长得高，又有钱，又有能力”。但是姑娘听到了这些话，其实并没有什么概念。有钱可以是大富大贵，也可以是小富即安。这种语言在生活中并无不可，但放在医院里，每个人感性认识不同，就会越传越错，一个轱辘传过七个人就变成一个“葫芦”。

而数据就不同了，如果我们说一个小伙子“一米八二，在市中心有三室一厅的房子，有自己的公司”。那么，无论多少人来描述，这些特征都是固化的，不会改变。

建立数据指标体系，包括我们要采集哪些数据，这些数据是怎么定义的，以及是怎么算出来的。如果指标做得很细，那么在分析的时候，依据就更多，同时采集难度与成本也会相应提高。

如果从经营的角度来说，数据是眼睛、耳朵，也是尺子，帮助管理者反馈精准的量化信息。想象一下没有眼睛或尺子的世界是什么样子，倘使一家医院没有收集数据及数据运营的意识，那么管理的结果就难免要盲人摸象，让感性影响到客观性，出现认知偏差，把做得不好的地方当成做得好的。

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数据是为实现目标存在的

数据指标体系体现的是事实，是建立数据运营体系的前提，而数据运营体系体现才是怎么用，这要求分析人员要熟悉医院业务流程。

数据是客观多维的，要进行数据分析，必须有目标。想清楚您收集数据是为了干什么。

然后，围绕目标，根据业务流程设计数据收集分析方案。

如果想要提升初诊量，那么就多针对外营销、患者渠道、患者地域等方面多采集数据。

如果想要降低投诉率，那么就要对投诉科室、投诉问题、患者就诊流程等方面收集事实。

如果要控制运营成本，那么就要在各科室的固定资产、采购成本、人力成本方面做文章。

二、针对目标收集数据

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沥干水分，排除数据遗漏、作假、错误

这里要注意多方验证，数据中各指标之间是否有相互矛盾、过高、过低、缺乏一致性等异常之处，特别各业务衔接、关键考核指标等重灾区。比如初诊量大幅提高的同时，营收却没有明显增长，比如没有特殊原因，两个月的成本投入却如同过山车等等。

作为医院的管理者，需要让门诊、住院部、营销、客服、财物、后勤等几个部门互相制约，互相印证。

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提取数据

这里要注意所要提取数据的范围和标准，要围绕目标进行。

通常我们分析数据无外乎看总量、看构成、看行为。反推一下，如提取数据的目的是为了营销做参考，那么一般情况下，就不需要用到住院率，如果关注点在于重点科室成本控制，那么就不需要考虑总量。如果要分析高端群体在院消费，那么就不能把中低端的也计算在内。

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查询、处理

三、制定具体数据分析方式

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分析切入点

拿到了较为完整真实的数据后，我们可以通过趋势分析，维度分解，患者分群、转化漏斗、业务流程、数学建模等几种方法进行分析。

如果从医院整体运营角度来看，若数据收集较为系统，可以建立较为复杂的数学模型，但对于大多数医院的运营分析来说，漏斗分析法更为直观简洁高效。

具体即把业务链条分为几个环节，如推广、初诊、住院、复诊等几个环节，逐层分析转化情况，即患者为什么少。是患者治愈了，还是流失了？如果是流失了，在哪几个环节流失最多，原因是什么。

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选择合适的参考系

一根棍子就放在那儿，你说它长也行，短也对。只有再拿出另一根棍子去和它比，你才知道长短。数据也是一个道理。这个标杆可以是自己，也可以是行业内的其他医院。与自己比较，通过控制变量，可以知道自己哪方面有了提升，哪方面最近管理不善。

与其他医院比较，可以知道差距在哪里，但这里要注意，选择的标杆医院应该具有参考性。除非是进行业务细节比较，否则整体运营选择的参考系，尽量不要跨专科、跨级别。如眼科医院最好和眼科医院比较，中医医院最好与中医医院比较，三级医院最好与三级医院比较，否则变量过多是无法说明问题的。

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分析数据结构

凌乱的运营数据是无法马上使用的，就像炒菜前要切菜一样，需要人来将其条理化，把数据做归类分级处理。

如把患者按照入院时间、消费金额、病种等，进行归类合并，不同级别的运营数据要有不同的针对性调整策略，要有不同的保密级别。

通常，我们会比较关注沉淀成本，成本结构、收入结构分析等关键性指标。如不同科室、病种、药品、初诊与复诊，来院患者的渠道、地域、消费等的构成比例。一句话，细节决定成败，针对您的目标，您能做到得越细，就越能帮助您分析清楚状况。

四、数据的使用

数据本身躺在那儿是客观的，但数据的选取与解读具有主观性。数据的提取、整理、分类、分析后，我们可以从以下几方面来使用：

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通过数据指导运营事实的研判与决策

明显的数据，高了低了，这谁都可以看出来。但是要知道为什么高为什么低，就需要见一定功夫了，您得懂运营，知道数据与事实之间的逻辑关系，需要进行分析、综合判断。

就像医生一样，患者说牙痛，你得知道除了可能牙齿有问题，心脏也要查一查。而这当中，有些事是见仁见智的。

博策医管建议您要多问几个问题，如这个数据是怎么去定义的，来源是不是真实的，有没有遗漏，即便数据是真实完整的，要怎么判断它反应出的事实。

简单地以初诊量下降为例，初诊量下降，是疫情影响，还是专科医院受病种季节性的影响，亦或者是客群收入受季节性影响？

具体还可能要问到，初诊量下降是什么时间开始的，这种下降是临时性的，还是持续性的？是一过性的，还是周期性的？是全渠道的，还是特殊渠道的？哪些患者类型流失的更多，是老年人，年轻人，男性，女性？

以及，初诊量下降的时候，外部环境有哪些变化，如政策有哪些变化，内部有哪些变化，如院方是不是改变了品牌推广的内容与渠道，是不是院方内部进行了业务调整？……

——一个数据很简单，但背后的原因有很多。通常想搞清楚原因，还要关注其他因素。

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对未来进行预测

如对未来市场环境的预测、收益预测等。

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依靠数据进行绩效考核

通过客观数据指标进行员工的考核，显得相对更加公平，有利于一些制度的推行。这对家族型民营医院来说尤为重要。

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通过数据进行目标管理

数据指标为量化指标，容易分解，员工的目标更加明确，配合BSC平衡计分卡、OKR等管理工具，使战略落地的执行路径更加清晰。

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以数据作背书进行营销、融资等经济活动

五、阶段性进行数据收集、分析、整理与反馈

数据指标系统是一项持续性和历时性的工作，从医院的长期数据中，能观察到数据的一致性，从而判断出哪些是异常数据，就像树的年轮一样，一旦这个工作是断断续续进行的，那么分析起来，信度和效度都将大打折扣。

六、尽信数则不如无数

不要轻视数据，也不要过分重视数据。再多的数据都是给予过往，它是判断未来的依据，但判断未来不能仅仅依靠数据。

很多决策的做出，的确需要通过数据确认事实，但搞清楚事实很重要是一回事，根据事实如何制定正确的策略又是另一回事。

——毕竟，业绩是做出来的不是算出来的。

结 语

医管之路，道阻且长，不要说二十篇短文，便是二十部学术专著也无法尽述。我们虽然在医院管理行业里已经摸爬滚打了十几年乃至几十年，成果也算丰硕，但深知，市场常变，医海无涯，自己还有很多不足，我们依然还在路上。

博策医管仅将职业经验的一部分拿出来与各位医院管理者分享，希望能为大家提供有益的参考，如能唤起您的小小共鸣，于愿足矣。诸君若有医管问题愿意交流或指点，我们无任欢迎。

博策医管的春节系列文章，至此结束，感谢您宝贵的阅读时间。