Livello: principiante
Jim Grayson, Professore, Università di Augusta
Tutto è iniziato con questa richiesta: "Puoi aiutarci a capire perché ci sono così tante mancate presentazioni agli appuntamenti del nostro medico?" In risposta, usando la modellazione dei prediciti JMP e dopo molte iterazioni, abbiamo sviluppato un bellissimo modello predittivo per identificare le caratteristiche dei no-show. Sebbene siamo stati in grado di utilizzare la nostra esperienza per rispondere alla domanda iniziale, una volta "risolto il problema" ci siamo resi conto che la vera necessità non era quella di sviluppare un modello meraviglioso. Piuttosto, dovevamo usare ciò che avevamo appreso dal nostro modello per creare interventi che ci avrebbero portato a comprendere il vero obiettivo: portare i pazienti in clinica per le loro visite!
Abbiamo incentrato il progetto sulla fase due e sviluppato un esperimento semplice progettato per studiare potenziali interventi per affrontare le intuizioni che avevamo appreso dal modello predittivo iniziale sulla popolazione no-show. Questo studio è stato completato nell'aprile 2019 e i risultati mostrano miglioramenti molto significativi per due dei tre interventi.
Ci viene ricordato che c'è un inizio, una metà e una fine. Siamo entusiasti del mezzo: questa è la modellazione. Ma ciò che ci rende o distrugge sono l'inizio e la fine: l'inizio della comprensione del vero obiettivo e la fine quando distribuiamo i risultati che soddisfano il vero risultato desiderato del progetto.
In questo discorso parleremo dell'intero processo, dall'avvio di questo progetto con un obiettivo principalmente analitico al pivoting a un obiettivo focalizzato sul business che è passato dall'interruzione del problema alla distribuzione.
