Welche Kanäle haben Patienten gebracht, die geblieben sind?

Ein Gewichtsmanagement-Programm verdient über Monate. Ein Patient, der sich anmeldet und nach vier Wochen aufhört, ist nur einen Bruchteil dessen wert, der ein Jahr bleibt – und die Kanäle unterscheiden sich bei dieser Kennzahl enorm.

Wer nach Programmumsatz über einen längeren Zeitraum statt nach Anmeldungen bewertet, sieht, welcher Kanal Patienten bringt, die weitermachen. Häufig hat die günstigste Anmeldequelle mit großem Abstand die schlechteste Bindung.

Die GLP-1-Nachfrage hat Anfragen reichlich und billig gemacht. Dadurch sahen die Kosten pro Lead überall hervorragend aus und unterschieden die Kanäle überhaupt nicht mehr.

Der Umsatz pro gewonnenem Patienten unterscheidet sie weiterhin deutlich. Das ist die Zahl, die eine Nachfragespitze übersteht.

In einem medikamentengestützten Programm fließt ein erheblicher Teil dessen, was der Patient zahlt, wieder ab, um die Medikamente zu decken. Zwei Kampagnen können also identischen Umsatz und ganz unterschiedliche Deckungsbeiträge bringen, weil die eine Patienten in eine Programmstufe mit hohen Medikamentenkosten geholt hat und die andere eine Coaching- und Betreuungsstufe gefüllt hat, bei der fast alles in der Klinik bleibt. Nach Umsatz allein sind beide gleichwertig. Der Kontostand der Klinik sieht das anders, und die Lücke wächst mit jedem Monat, in dem die falsche Kampagne finanziert wird.

Das ist kein Argument gegen die Bewertung nach Umsatz, die das richtige erste Instrument bleibt, wohl aber ein Argument dafür, die Programmstufe bis in den Bericht mitzuführen. Eine Spalte für die Programmstufe im Export erlaubt es, das Ranking zweimal zu lesen: einmal nach eingenommenem Geld und einmal innerhalb jeder Stufe. So wird eine Quelle, die viele Einschreibungen mit niedriger Marge bringt, als solche erkennbar, statt allein wegen ihres Umsatzes oben auf der Liste zu stehen. Für sich gelesen, überzeugt der Umsatz eine Klinik irgendwann davon, genau auf die Stufe zu setzen, mit der sie am wenigsten verdient – ein Fehler, der schwer rückgängig zu machen ist, wenn der Terminkalender erst einmal voll davon ist.

Kliniken, die die Spalte ergänzen, stellen meist fest, dass die Stufen ungleich aus den Quellen gespeist werden statt gemischt. Eine Kampagne liefert fast ausschließlich für das Premiumprogramm, eine andere fast ausschließlich für den Einstiegstarif – ein Targeting-Ergebnis, das niemand geplant hat und das jeder aus den Anzeigentexten hätte vorhersagen können. Sobald das sichtbar ist, wird die Entscheidung einfach: von welcher Stufe die Klinik mehr möchte, getroffen anhand von Zahlen statt anhand der Anzeige, die letzte Woche die meisten Anrufe gebracht hat.

Das Geschäftsmodell ist hier ein Abonnement im Gewand einer Klinik. Ein Patient, der sich für $299 im Monat einschreibt, ist $299 oder $3,600 wert – je nachdem, wie lange er bleibt, und das entscheidet sich etwa im dritten oder vierten Monat, wenn die ersten Ergebnisse da sind und der Reiz des Neuen noch nicht verflogen ist. Die Quellen unterscheiden sich erheblich darin, wie viele ihrer Patienten diesen Punkt erreichen, und die Unterschiede korrelieren nicht mit den Akquisekosten der Einschreibungen. Einschreibungszahlen behandeln beide Patienten am Tag der Anmeldung als gleich – dem einzigen Tag, an dem das stimmt.

Nichts, was am Tag der Einschreibung verfügbar ist, sagt das voraus. Deshalb sind die Kosten pro Einschreibung zur Standardkennzahl geworden, und deshalb produzieren sie immer wieder enttäuschende Quartale. Eine Kampagne, die den Kalender im Januar füllt und ihn bis Mai wieder leert, sieht vier Monate lang hervorragend aus – und danach wird es auf die Bindung, das Coaching-Team oder die Jahreszeit geschoben. Lesbar wird das Muster erst, wenn jede Monatsabbuchung der Anfrage gutgeschrieben wird, die den Patienten ursprünglich gebracht hat.

Dazu exportieren Sie zwölf Monate an Abbuchungen mit der Kontaktangabe des Patienten in jeder Zeile und lassen den Bericht über den gesamten Zeitraum laufen. Wiederkehrende Abbuchungen werden derselben Person und damit derselben ursprünglichen Quelle zugeordnet, sodass das Ranking zu Umsatz pro Einschreibung wird statt zu Einschreibungen pro ausgegebenem Dollar. Nicht selten kehrt sich die Reihenfolge komplett um, und die Quelle, die alle abgeschrieben hatten, ist die, deren Patienten im Herbst noch zahlen.

Eine lokale Klinik mit Waage, Blutabnahme und Arzt im Haus konkurriert bei Suchbegriffen mit Online-Programmen, die landesweit arbeiten und entsprechend kalkulieren. Diese Wettbewerber können sich Kosten pro Anfrage leisten, die lokal ruinös wären, weil sie jeder zusätzliche Patient in der Versorgung fast nichts kostet. Eine Klinik, die ihre eigenen Kosten pro Lead mit dem vergleicht, was der Markt vermeintlich zahlt, vergleicht sich mit einem Unternehmen mit anderer Kostenstruktur und zieht Schlüsse, die für sie nicht gelten.

Der lokale Vorteil ist echt, zeigt sich aber später in der Beziehung statt beim Klick: Patienten, die vorbeikommen, gemessen werden, von jemandem betreut werden, der sich an sie erinnert, und deshalb länger bleiben. Das ist ein Bindungsvorteil, und Bindung ist genau das, was die Kosten pro Lead nicht sehen. Die lokale Klinik wirkt also teuer bei der Kennzahl, die sie messen kann, und ist stärker bei der Kennzahl, die über das Jahr entscheidet – und meist kürzt sie das Budget auf Grundlage der ersten.

Die Bewertung nach eingenommenem Umsatz pro Anfrage statt nach Kosten pro Anfrage korrigiert den Vergleich, und das geht auch für einen bereits abgeschlossenen Zeitraum, weil die Abrechnungsdaten ohnehin geführt wurden. Eine Klinik, die die letzten zwölf Monate so auswertet, erhält eine belastbare Zahl dafür, was ein Patient aus jeder Quelle wirklich wert ist – die einzige Zahl, die das Bieten gegen einen überregionalen Anbieter zu einer Entscheidung macht statt zu einer Nervenprobe. Sie gibt der Klinik auch intern etwas an die Hand, wenn die Kosten pro Lead wieder steigen, was sie tun werden, und die Antwort hört auf, ein Streit darüber zu sein, ob der Markt schlechter geworden ist.