为什么大数据可以改变医疗保险优势计划吗
这篇文章是由传达健康解决方案。
大数据分析是一个高优先级对于大多数纳税人,但最近一次调查发现了许多感觉不愿与这类项目的成功。
然而,纳税人不能等太久。卫生保健部门一直低于一些利用大数据,但它开始流行起来。卫生保健提供者和纳税人是分析电子健康记录的数据,以确定向,高成本的病人,制定有针对性的干预措施,改善人口健康、协调护理和支持从收费服务过渡到价值关怀。
纳税人有访问搜集的数据,可用于提高效率,健康保险,病人结果和用户参与,同时降低医疗成本。但这些好处将会意识到只有当纳税人有正确的平台来分析他们的数据并把这些见解的行动。
大数据和医疗保险的优势
战略的使用大数据可以为医疗保险优势特别有用,计划削减成本和提高效率。Andrew McAfee和麻省理工学院斯隆商学院的Erik Brynjolfsson管理发现公司说,他们使用数据驱动的决策支持有更好的财务和运营的结果。事实上,“公司在行业的前三名的使用数据驱动的决策,平均5%和6%比其竞争对手更有利可图。”
马一个计划,提高生产力和盈利能力将有众所周知的一个主要优势在一个高度竞争的市场利润空间缩小。即使很小的收益效率转化为储蓄,可以降低保费的形式传递给成员或更好的福利。
和运营效率并不是唯一的地方大数据可以把储蓄。一个好的数据分析策略是成功的关键的司机在价值取向的护理。从HealthScape顾问,健康计划调查的70%计划说数据/分析是有效的在支持价值支付模型。
大数据发挥作用计划设置激励成员和促进健康的消费行为。例如,它可以帮助识别常用和重新接纳模式成员之间。一旦确认了个人,专用护理管理者可以分配给引导他们,和分析甚至可以确定哪些干预是最有可能提供一个更好的结果。
同时,行为数据,利益相关数据和预测疾病进展数据可以帮助计划成本和风险度量对于新生来说,以及预测变化的影响保险费,钱和定价可以入学,指出帕累托的情报。
最后,马计划可能要带一个页面从零售商的剧本大数据分析和使用它加强客户接触和产品。大数据可以更好的分析理解和段消费者,开发个性化的消费者特征进行推广策略基于需求、偏好和优先权。指尖的洞察力面向客户的专业人员可以更有效的互动和更好的会员体验。
开始
德勤建议纳税人现在行动过渡到大数据。那些有兴趣加强他们的数据分析专注于:
- 得到高层领导的支持和选择一个分析组织的领导人
- 设置战略业务优先级分析
- 调整数据策略对当前和未来的需求
- 创建一个数据质量和治理框架
- 创建一个企业范围的组织模型分析。
而纳税人可能感觉不到准备在这一领域取得成功,他们不必独自前进。纳税人可以与一个可信赖的供应商合作,立即实施强有力的大数据战略,使用专用工具和先进的分析。这些工具超越提醒公司新趋势——他们使数据可操作的所以纳税人知道如何优化客户接触点、个性化计划产品和效率最大化。
正确的合作伙伴,纳税人可以采取数据分析到下一个水平和战略应用他们的见解在所有地区的组织。计划利用这个机会将提高运营效率,降低成本,提供更好的能力,更多的成员量身定做的好处。
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