Use Cases - Deutsch
Mit Alteryx erzielte AdventHealth eine Renditezurechnung von 100 Millionen Dollar
AdventHealth ist ein amerikanischer Gesundheitsdienstleister mit mehr als 47 Krankenhäusern und Gesundheitseinrichtungen in neun Staaten und fünf Millionen Patienten jährlich. Wie viele andere Organisationen des Gesundheitswesens wollte auch AdventHealth die Auswirkungen von Marketing-Initiativen analysieren, stand jedoch vor Problemen bezüglich der Datenintegrität durch zahlreiche unterschiedliche Systeme. Mit Alteryx gelang es dem Analyse-Team des Unternehmens, mehrere Datenquellen zu extrahieren und zu standardisieren, um tiefere Einblicke in Marketing-Analysen mit einer zugerechneten Rendite von mehr als 100 Millionen Dollar zu gewinnen.
Unser Ziel war es, eine Lösung für den Abgleich von Patientendaten in allen unseren Software-Systemen zu entwickeln, beispielsweise Salesforce, Cerner und Buchhaltung, um die Rendite wieder den Marketing-Kampagnen zuordnen zu können. Die große Herausforderung, vor der wir standen, war die Datenintegrität. In den unterschiedlichen eingesetzten Systemen fanden wir dieselben Personen unter verschiedenen Namen. Wir entwickelten eine Lösung zum Abgleich der fünf Hauptkriterien: Geburtsdatum, E-Mail-Adresse, Kontakt, Anschrift und vollständiger Name, um sicher zu stellen, dass mindestens drei dieser Kriterien in jedem System übereinstimmen und für die Zurechnung der Rendite genutzt werden können.
Vor der Einführung von Alteryx war unser Prozess sehr eingeschränkt bezüglich der Handhabung der Anzahl von Datenpunkten, die wir auswerten wollten. Er beinhaltete einen umständlichen manuellen Vorgang, der mehr als 21 Stunden in Anspruch nahm, erhebliche menschliche Interventionen erforderte und zu einer Trefferquote von lediglich 46 % führte. Darüber hinaus ließ sich dieser Vorgang nicht problemlos replizieren oder automatisieren.
Mit der Umstellung auf Alteryx fanden wir die magische Plattform, die uns fehlte. Mit Alteryx stellten wir zunächst sicher, dass die Daten sämtlicher Extraktionen auf dieselbe Weise formatiert waren. Wir nutzten RegEx zur Erkennung von Datenmustern und entwickelten Ausdrücke für Abgleichen, Parsen, Ersetzen, und Tokenisieren. Wir nutzten hauptsächlich die Funktion „Ersetzen“ zur Korrektur und Neuordnung der Adressinformationen. Nachdem die Daten im richtigen Format vorlagen, nutzten wir Geocoder zur Standardisierung der Adressen und sparten so viel Zeit für die Datenbereinigung. Anschließend nutzten wir Fuzzy Matching zur Verbindung von Salesforce-, EMR- und Buchhaltungs-Systeminformationen, um zu ermitteln, welche Patienten in jedem System existierten und übereinstimmten. Mit Alteryx erzielten wir eine Trefferquote von 91 % gegenüber einer vorherigen Quote von lediglich 46 %.
Mit den Alteryx-Funktionen wie RegEx, GeoCoder, und Fuzzy Matching konnten wir unsere Daten mühelos und effizient organisieren sowie standardisieren und letztlich unser gewünschtes Ergebnis erzielen. Wir reduzierten unsere Ausführungszeit von zuvor 21 Stunden ohne Alteryx auf nun weniger als 5 Stunden und automatisierten unsere Lösung vollständig.
Beschreiben Sie Ihre erzielten Vorteile
Alteryx hatte eine enorme Auswirkung auf unser Unternehmen, sowohl finanziell als auch betrieblich. Es ist einfach magisch! Wir können unser Unternehmen nun besser verstehen sowie erkenntnis- und vor allem datenbasierte umsetzbare Maßnahmen ergreifen. Mit Alteryx erzielte AdventHealth eine Renditezurechnung von 150 Millionen Dollar im Vergleich zu einer vorherigen Zurechnung von lediglich 30 Millionen Dollar. Darüber hinaus reduzierte Alteryx die Verarbeitungszeit um 75 % und verdoppelte die Trefferquote auf 91 % bei vollständiger Automatisierung. Diese Resultate hätten wir ohne Alteryx nicht erzielt.
