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UZBEKISTAN · TASHKENTSAÚDE · CLÍNICA MULTIESPECIALIDADEAUTOMAÇÃO AI · CHATBOTTELEGRAM · WEBSITE2025–2026

Clínica médica: 65% das marcações automatizadas e menos 520 chamadas todas as semanas

65%
DAS MARCAÇÕES AUTOMATIZADAS
−28%
TAXA DE FALTAS
−520
CHAMADAS PARA A RECEÇÃO POR SEMANA
2
IDIOMAS: UZBEQUE E RUSSO
Clínica multiespecialidade: 65% das marcações automatizadas
PROBLEMA

Demasiadas chamadas, demasiadas faltas, pouca capacidade na receção

A equipa de receção da clínica passava a maior parte da semana a responder às mesmas 6–8 perguntas: disponibilidade do médico, unidade, preço, preparação e remarcação. Os pacientes preferiam cada vez mais comunicar em uzbeque ou russo, especialmente via Telegram, mas a clínica não tinha um fluxo self-service ligado à agenda em tempo real.

A receção geria 520 chamadas repetitivas por semana que podiam ser automatizadas;
A marcação dependia de coordenação manual por telefone com a agenda do MIS;
A taxa de faltas era agravada por fluxos fracos de lembrete e confirmação;
Sem self-service bilingue em uzbeque e russo no Telegram ou no website;
SOLUÇÃO · 8 SEMANAS

Um bot AI bilingue ligado à agenda real e construído para converter

Desenhámos uma lógica única de marcação para dois canais — Telegram e chat no website — com acesso em tempo real às vagas dos médicos no MIS da clínica. O bot respondia a perguntas rotineiras, sugeria horários disponíveis, confirmava marcações e ativava sequências de lembrete que reduziram esquecimentos e follow-up manual.

SEMANAS 1–2
Discovery e lógica de marcação
Mapeámos mais de 40 cenários de receção, criámos intents em uzbeque/russo e definimos fluxos para nova marcação, remarcação, cancelamento, seleção de unidade e encaminhamento por especialidade.
SEMANAS 3–4
Integração com MIS
Ligámos o bot à agenda da clínica, à disponibilidade dos médicos e aos estados das marcações, para que os pacientes vissem vagas reais em vez de deixarem pedidos de retorno de chamada.
SEMANAS 5–6
Lançamento em Telegram + website
Implementámos o assistente no Telegram e no website, com fallback para a receção em casos limite, captação de leads e mudança de idioma em 1 toque.
SEMANAS 7–8
Automação de lembretes e afinação
Adicionámos mensagens de confirmação, lembrete e reativação 24 horas e 2 horas antes das consultas; otimizámos os prompts semanalmente com base em dados de abandono e handoff.
RESULTADO · 3 MESES

O bot tornou-se a principal camada de marcação da clínica para a procura rotineira

MÉTRICAANTESDEPOISVARIAÇÃO
Marcações tratadas automaticamente 0% 65% NOVO CANAL
Chamadas para a receção / semana 800 280 −520
Taxa de faltas 18% 13% −28%
Tempo médio de marcação 7.4 min 2.1 min −72%
Percentagem de marcações via Telegram 0% 49% NOVO CANAL
“Esperávamos um chatbot. O que recebemos foi um segundo balcão de receção que funciona 24/7 em dois idiomas e nunca perde a agenda.”
Diretor de Operações CLÍNICA MÉDICA · TASHKENT
FAQ

Perguntas frequentes

Não encontrou a sua resposta — pergunte no Telegram, respondemos em até 2 horas.
Quanto tempo demora a lançar um bot de marcações bilingue como este?
Este lançamento cobriu a descoberta e o mapeamento de cenários, a integração em tempo real com o MIS da clínica e a implementação no Telegram e no site, com afinações semanais depois. Ao longo desse processo, a clínica atingiu 65% de marcações automatizadas e reduziu as chamadas à receção em 520 por semana.
Isto funcionaria para uma clínica que atualmente só marca consultas por telefone?
Sim, foi exatamente o ponto de partida desta clínica de Tashkent, com as marcações a depender inteiramente da coordenação manual por telefone com a agenda da clínica. Ligar um bot bilingue a essa mesma agenda em tempo real permitiu aos pacientes marcar por si próprios em usbeque ou russo, automatizando 65% das marcações sem eliminar a opção telefónica para casos especiais.
Qual foi a parte mais difícil de construir um bot que trata marcações em duas línguas?
Mapear a lógica foi mais difícil do que a própria tradução: mais de 40 cenários de receção, cobrindo novas marcações, remarcações, cancelamentos e encaminhamento por especialidade, tiveram de ser definidos tanto em usbeque como em russo e ligados a dados em tempo real do MIS. Foi esse trabalho de base que permitiu ao bot tratar 65% das marcações sem intervenção humana.
Como se mede se um bot de marcações está realmente a funcionar?
As medidas centrais foram a proporção de automação, o volume de chamadas e as faltas. As chamadas à receção caíram de 800 para 280 por semana, a taxa de faltas desceu de 18% para 13% depois de se adicionarem lembretes de 24 horas e 2 horas, e o tempo médio de marcação caiu de 7,4 minutos para 2,1 minutos.
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