No shows voorkomen door no shows voorspellen

Daarom heb ik noshowsvoorspellen.nl opgericht. Een oplossing die het mogelijk maakt om no shows te voorspellen en te voorkomen. In deze blog leg ik uit hoe de oplossing werkt en hoe ik dit zou implementeren in jouw organisatie.

1. Stap 1: Kennismaking
2. Stap 2: Installeren en rendement bepalen
3. Stap 3: Datasets maken
4. Stap 4: Startmoment bepalen
5. Conclusie

Stap 1: Kennismaking

Nadat je het contact formulier hebt ingevuld, ga ik met je in gesprek. Samen bespreken we de situatie van jouw organisatie. Een aantal voorbeeld onderwerpen die we bespreken: Leg je vast of een afspraak een no show is en zo ja hoe? Hoeveel no shows heb je per jaar? Wat heb je al geprobeerd om no shows te voorkomen? Welke systemen gebruik je, enzovoort. Na dit gesprek hebben we samen een goed beeld of dit een passende oplossing is.

Stap 2: Installeren en rendement bepalen

Docker image

Als noshowsvoorspellen.nl voor jouw organisatie een passende oplossing is, kan de software worden geïnstalleerd. De software stel ik beschikbaar als docker image.

Ben je niet bekend met docker of iets minder technisch? Geen probleem, ik kan de software ook voor je installeren. Net wat bij jouw organisatie past.

Deze image bevat het revolutionaire AI model om no shows te voorspellen en de website voor het telefonisch herinneren van klanten. Het voordeel van een docker image is dat alle dependencies in het pakket zitten en het besturingsysteem onafhankelijk kan worden geïnstalleerd. Hierdoor is de installatie eenvoudig.

Wil je meer weten over de installatie met docker? Lees dan de installatiehandleiding.

Stap 3: Datasets maken

Waarom datasets maken?

Nadat de software is geïnstalleerd en geconfigureerd, gaan we aan de slag met de datasets. De datasets zijn de basis voor het voorspelmodel. Zonder datasets is het model niet te trainen en kunnen er geen voorspellingen worden gemaakt. De geïnstalleerde software kan de datasets inlezen en gebruiken om het voorspelmodel te trainen en complexe voorspellingen te maken. De voorspellingen worden vervolgens in een database opgeslagen en worden gebruikt in de webapplicatie.

Onderstaande datasets zijn nodig voor het voorspellen van no shows. De datasets worden opgeslagen in een database of datalake en getest door noshowsvoorspellen.nl. Voor iedere dataset heeft noshowsvoorspellen.nl duidelijk requirements beschreven. Waardoor de ontwikkeling van de datasets vaak snel gaat. Eventueel kan ik meehelpen in de ontwikkeling van de datasets.

Datasets die de organisatie aanmaakt of in samenwerking met noshowsvoorspellen.nl

• Dataset voor het trainen van het voorspelmodel.
• Dataset met toekomstige afspraken die voorspelt moeten worden.
• Dataset met contact informatie klanten: Zodat de organisatie telefonische herinneringen kan uitvoeren.

Datasets die noshowsvoorspellen.nl aanmaakt

• Dataset met voorspellingen: Deze wordt door noshowsvoorspellen.nl aangemaakt.
• Dataset met resultaten van webapp: Deze wordt door noshowsvoorspellen.nl aangemaakt

Wat kun je verwachten?

Het voorspelmodel is vaak erg nauwkeurig, vaak kunnen 70-90% van alle no shows goed voorspeld worden. Daarmee kun je no shows vermijden.

Als bij het trainen van het model blijkt dat minder dan 50% van de no shows kunnen worden voorspeld, betaal je niets. En eindigt de samenwerking dus kosteloos.

Stap 4: Start moment bepalen

Start moment bepalen

Nu er een goed AI voorspelmodel is en de datasets zijn gemaakt. Kunnen we wat met de voorspellingen gaan doen. Gezamenlijk bepalen we het startmoment.

Resultaten

Doordat de uitkomsten van de telefonische herinnering goed worden bijgehouden is het mogelijk om de effectiviteit inzichtelijk te maken. Dit doen we door een experimentele onderzoeksopstelling. Een klein percentage van de voorspelde no shows krijgen geen telefonische herinnering. Daardoor is er een vergelijking tussen de twee groepen mogelijk en kunnen we het resultaat aantonen.

Conclusie

Voorkomen is beter dan genezen.

No-shows kunnen een aanzienlijke impact hebben op de efficiëntie en winstgevendheid van een organisatie. Door actie te nemen kunnen no shows worden voorkomen. Met noshowsvoorspellen.nl kies je voor een oplossing met een gunstige business case.

Wil je meer weten over de business case, lees dan deze blog. Oplossingen zoals NoShowsVoorspellen.nl stellen je in staat om potentiële no-shows te identificeren en de nodige stappen te ondernemen om deze te voorkomen. Minder no-shows betekent niet alleen meer omzet, maar ook een beter georganiseerde planning en minder administratieve lasten.