White Spot Analyse für ein führendes medizinisches Labor
Wir entwickelten eine White Spot Analyse auf Databricks. Die Lösung zeigt Praxen und Kliniken mit hohem ungenutzten Umsatzpotenzial auf. So kann der Vertrieb gezielt Cross-Selling-Aktionen planen und priorisieren, und langfristig den Umsatz steigern.
Das medizinische Labor gehört mit rund 650 Mitarbeitenden zu den größeren Anbietern in seinem Bereich. Es führt Untersuchungen für verschiedene Fachrichtungen durch und unterstützt Praxen und Kliniken in ganz Nordrhein Westfalen.
Auf einen Blick:
- Branche: Gesundheitswesen
- Ziel: White Spot Analyse zur Identifzierung von Umsatzpotenzialen in der medizinischen Labordiagnostik
- Tools: Databricks, Azure Cloud, Python (CI/CD Pipeline), GitLab
Die Ausgangssituation
Vor Projektbeginn fehlte dem Labor eine klare Sicht darauf, welche Praxen und Kliniken ihr tatsächliches Umsatzpotenzial ausschöpfen und welche deutlich darunter liegen. Es gab keine systematische Methode, um Umsatzpotenziale pro Praxis oder Klinik sichtbar zu machen.
Das Labor arbeitet mit einer großen Zahl an medizinischen Einrichtungen aus unterschiedlichen Fachrichtungen zusammen. Obwohl viele Untersuchungen regelmäßig durchgeführt werden, war unklar, in welchen Fachbereichen und bei welchen Kunden zusätzliche Analysen zu erwarten wären.
Das Labor vermutete, dass abweichende Auftragszahlen (im Vergleich zum Fachbereich) daraus resultieren, dass die Kliniken mit konkurrierenden Laboren Analysen erstellen lassen. Daher gilt es, Angebote entsprechend anzupassen, so dass Kliniken bevorzugt bei unserem Kunden alle Analysen durchführen. Jedoch war die Datengrundlage unübersichtlich und es gab keine Modellierung oder Reportings, die die Potenziale sichtbar gemacht hätten.
Statt datenbasierter Entscheidungen stützte sich das Team auf Erfahrung und Bauchgefühl. Dadurch wurden Potenziale übersehen und Vertriebsressourcen nicht optimal eingesetzt. Diese fehlende Transparenz und Priorisierung haben wir mit der White Spot Analyse – einem Cross-Selling-Modell – aufgelöst.
Vor diesen Herausforderungen stand unser Kunde
Fehlende Datenbasis
Das Unternehmen hatte keine Sicht darauf, welche Praxen viele oder wenige Untersuchungen einreichen.
Unklare Potenziale pro Fachrichtung
Es gab keine Referenzwerte pro Arzt, um das erwartbare Untersuchungsvolumen zu bestimmen.
Verzerrte Datenlage durch Corona
PCR-Umsätze mussten ausgeschlossen werden, weil sie die Analyse stark verfälscht hätten.
Als Lösungsansatz entwickelte Datasolut eine White Spot Analyse auf Databricks, die automatisch Praxen und Kliniken mit hohem ungenutztem Umsatzpotenzial erkennt. Grundlage waren historische Untersuchungsdaten, Umsatzdaten und Stammdaten der medizinischen Einrichtungen.
Wir nutzen unter anderem die Daten zur Anzahl der Ärzte pro Praxis oder Klinik mit entsprechender Spezialisierung (z.B. Zytologie oder Gynäkologie). Das sind entscheidende Informationen, weil sie die Referenzwerte normalisiert, die pro Arzt berechnet werden müssen. Waren zum Beispiel 2 Ärzte in einer Praxis, so musste das Modell die entsprechenden Umsätze halbieren.
Wir mussten enge Rücksprache mit dem Labor halten, um die Zusammenhänge zwischen Laboruntersuchungen und medizinischen Fachrichtungen zu verstehen, z.B.:
- Welche Analysen führt ein Zytologe normalerweise durch?
- Wie Unterscheiden sich die Analysen je nach medizinischem Fachbereich?
Außerdem mussten wir das Modell korrekt Normen. Beispielsweise waren die Umsatzzahlen während Corona besonders hoch, da das Labor von PCR-Analysen profitierte.
Unsere Lösung
Ziel war es, ein transparentes Modell zu schaffen, das erwartbare Untersuchungsvolumina pro Fachrichtung und pro Arzt ableitet. Dafür haben wir zunächst ein Lakehouse auf Databricks aufgebaut und die verschiedenen Datenquellen zusammengeführt.
Es folgte die Normalisierung der Umsätze, basierend auf der Anzahl der Ärzte je Praxis/Klinik. Schließlich berechneten wir die Referenzumsätze der unterschiedlichen labordiagnostischen Untersuchungen je medizinische Fachrichtung. Das Ergebnis waren über 95 Quantile pro Arzt, die pro Arzt normalisiert sind. Die Potenziale für Laboranalysen basieren auf den historischen und erwartbaren Umsätzen pro Praxis (Potenzial = Erwartbarer Umsatz – historischer Umsatz)
Die Lösung wurde so aufgebaut, dass sie sich direkt in bestehende Vertriebsprozesse einfügt. Der Fokus lag darauf, Potenziale klar sichtbar zu machen, um so Vertriebsressourcen gezielt auf die wichtigsten Praxen und Kliniken zu lenken.
Wie gehen wir dabei vor?
1.
Ableitung erwartbarer Untersuchungsvolumina pro Fachrichtung und pro Arzt auf Basis historischer Daten.
2.
Integration und Normalisierung der Umsätze je Praxis und Klinik unter Berücksichtigung der Arztanzahl.
3.
Einbindung der Ergebnisse in bestehende Vertriebsprozesse zur Priorisierung von Praxen mit hohem Umsatzpotenzial.
Der Weg zum Erfolg
Gemeinsam mit dem Vertrieb entwickelte Datasolut eine White Spot Analyse (Cross-Selling-Prognosemodell), die offene Umsatzpotenziale je Praxis und Klinik sichtbar macht und direkt in die bestehenden Vertriebsprozesse eingebunden wurde. Die Lösung unterstützt eine gezielte Ansprache entlang der Customer Journey und erhöht die Vertriebseffizienz deutlich.
Im Backtest zeigte sich, dass die identifizierten Potenziale klar priorisieren und Praxen mit hohem erwartbarem Untersuchungsvolumen zuverlässig hervorheben. So kann der Vertrieb mit gleichem Ressourceneinsatz mehr Wirkung erzielen.
Das Ergebnis
Das Ergebnis ist eine monatliche, vollautomatisierte Berechnung der Cross-Selling-Potenziale.
Heute kann das Labor gezielt Praxen und Kliniken mit hohem ungenutztem Umsatzpotenzial ansprechen und die Vertriebsarbeit deutlich fokussierter steuern. Die White Spot Analyse zeigt systematisch die Einrichtungen mit dem größten erwartbaren Untersuchungsvolumen und schafft eine klare Grundlage für priorisierte Gespräche.
Durch die monatliche Automatisierung werden Ressourcen effizient genutzt, während sich das Team stärker auf strategische Aufgaben konzentrieren kann. Die Lösung läuft vollständig in der Cloud auf Databricks und dient als Basis für weitere datengetriebene Use Cases.
Geplant ist die gemeinsame Erweiterung um zusätzliche Analysen, die weitere Fachrichtungen und Potenzialcluster einbeziehen.
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