Caso de uso — período piloto — anonimizado

Rede hospitalar em SP: auto-agendamento de 30% para 77,7% em período piloto com IA

Uma rede hospitalar em São Paulo conduziu um piloto com a recepção de IA da Carecode para aumentar a taxa de auto-agendamento e melhorar a conversão de contatos para procedimentos. A meta de auto-agendamento era 65%.

O nome da organização é preservado por acordo de confidencialidade. Os dados foram autorizados para publicação.

30% → 77,7%
Auto-agendamento (meta era 65%) — piloto
8% → 32,6%
Conversão contato para ressonância — piloto
33% → 52,8%
Conversão contato para consulta — piloto

O desafio

A rede tinha uma taxa de auto-agendamento de 30% — a maioria dos agendamentos ainda dependia de interação manual com a recepção. Para procedimentos de alta demanda como ressonância, a conversão de contato para agendamento era de 8%.

O objetivo do piloto era aumentar a taxa de auto-agendamento para pelo menos 65% e melhorar a conversão de contatos para procedimentos, sem ampliar a equipe de recepção.

Como o piloto foi estruturado

A Carecode foi implantada como canal de atendimento pelo WhatsApp com capacidade de auto-agendamento integrada à agenda da rede. O agente guiava o paciente até a confirmação do horário sem intervenção humana.

Para procedimentos específicos como ressonância, o fluxo incluía triagem de indicação e encaminhamento para o agendamento do exame — convertendo contatos que antes ficavam sem resposta ou desistiam.

A equipe de recepção manteve acesso às conversas e intervinha nos casos escalados. O piloto rodou com controle de métricas por canal para medir o impacto da IA separado do atendimento humano.

Resultado

Durante o período piloto, a taxa de auto-agendamento subiu de 30% para 77,7% — superando a meta de 65%. A conversão de contato para ressonância passou de 8% para 32,6%. A conversão de contato para consulta subiu de 33% para 52,8%.

Os resultados foram obtidos no período piloto. Os dados foram autorizados para publicação pela rede.

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