Acıbadem'de Hasta Kayıt Formunda %44,7 Başlatma Artışı

Acıbadem, yüksek trafikli tedavi sayfalarında hasta kayıt formunun dönüşüm hunisini Webtures ile uçtan uca ele aldı. Çalışmanın çıkış noktası, medya harcaması artarken hasta kayıt hacminin aynı oranda büyümemesiydi. Program iki aşamada yürüdü: önce davranışsal araştırma, ardından hipoteze dayalı bir A/B test programı.

Öne çıkan KPI kartları

Hasta kayıt formu başlatma oranı %44,7 arttı
Form tamamlama dönüşüm oranı %8,2 arttı
Formu gören ziyaretçi oranı %15'ten %71'e çıktı
Form terk oranı %63,4'ten %41,8'e düştü
Mobil medyan tamamlama süresi 2:47'den 1:12'ye indi
Efektif hasta başı maliyet %30,8 azaldı

Acıbadem'in Dönüşüm Problemi

Sağlık kategorisinde dönüşüm, yalnızca trafik ya da tasarım meselesi değildir. Kullanıcı bir tedavi sayfasına geldiğinde iki ayrı eşiği aşmak zorundadır: aradığı aksiyona ulaşabilmek ve o aksiyonu tamamlayacak kadar güven duymak.

Projenin başında bu iki eşik ayrı sorular olarak tanımlandı. Kullanıcılar hasta kayıt formuna ulaşabiliyor mu? Ulaşanlar formu tamamlayabiliyor mu? Bu ayrım, sorunun tasarımda mı yoksa yerleşimde mi olduğunu ayırt etmeyi mümkün kıldı.

Araştırma Yaklaşımı

Karma yöntem uygulandı. Nicel veri neyin olduğunu, nitel veri neden olduğunu yanıtladı.

Huni analizi: Sayfa görüntüleme, form görüntüleme, form başlatma ve form gönderimi ayrı adımlar olarak ölçülebilir hale getirildi.
Kaydırma ve tıklama haritaları: Kullanıcıların sayfada ne kadar aşağı indiği ve nerelerde boşa tıkladığı çıkarıldı.
Form alanı analitiği: Terkin hangi alanda gerçekleştiği alan bazında ölçüldü.
Oturum kayıtları: Kayıtlar bağımsız kodlanarak tematik analize tabi tutuldu.
Moderasyonlu kullanılabilirlik testi: Hedef hasta profiline uygun katılımcılarla görev bazlı senaryolar çalışıldı.

Temel Bulgular

Form, ziyaretçilerin büyük bölümünün hiç görmediği bir konumdaydı. Hasta kayıt formu sayfanın en altında duruyordu ve kaydırma verisi ziyaretçilerin yalnızca %15'inin oraya kadar indiğini gösterdi. Yani potansiyel hastaların %85'i formun varlığından haberdar olmuyordu.

Buradaki asıl içgörü, o bölüme inen kullanıcıların %85'inin formu doldurmasıydı. Talep vardı; form talebin oluştuğu yerde değildi. Bu, sorunun formun tasarımı değil konumu olduğunu gösteren en güçlü sinyaldi. Kaydırma verisi olmadan başlatılacak bir form yeniden tasarımı, bütçeyi yanlış yere harcatırdı.

Formun uzunluğu değil, belirli alanlar terke yol açıyordu. Form 11 alandan oluşuyordu ve alan bazlı ölçüm, terklerin %72'sinin yalnızca dört alanda toplandığını gösterdi: kimlik numarası, adres, elle girilen doğum tarihi ve zorunlu şikayet açıklaması. Kimlik ve adres gibi hassas alanlar, kullanılabilirlik testlerinde açık bir mahremiyet tepkisi üretti: 12 katılımcının 9'u kimlik numarası alanında bu bilginin neden bu aşamada istendiğini sorguladı.

Mobilde etkileşim gecikmesi yanlış dokunma üretiyordu. Trafiğin %78'i mobildi. Form alanına odaklanıldığında çalışan doğrulama betikleri INP değerini 480 ms'ye çıkarıyor, klavye açılışında ölçülen 0,31'lik yerleşim kayması kullanıcının yanlış alana dokunmasına yol açıyordu.

Güven sinyalleri karar anından kopuktu. Akreditasyon, hekim kadrosu ve hasta yorumları sayfada mevcuttu ancak formla aynı görüş alanında değildi. Beş saniye testinde 12 katılımcıdan yalnızca 3'ü sayfanın bir hastane randevu sayfası olduğunu net biçimde ifade edebildi.

Deney Programı

Bulgular önceliklendirilmiş bir hipotez listesine dönüştürüldü ve sırayla test edildi. Testler sunucu taraflı altyapıda, %50/%50 trafik dağılımıyla yürütüldü. Karar kriteri %95 güven düzeyi ve en az %80 istatistiksel güçtü; her test öncesinde gereken örneklem büyüklüğü hesaplandı ve bu eşiğe ulaşılmadan test durdurulmadı.

Form konumu: Form, kullanıcının karar verdiği bölüme taşındı, sayfa altındaki mevcut form korundu. Form başlatma %38,9 arttı.
Alan sadeleştirme ve iki adımlı yapı: İlk adım ad, telefon ve branş seçimine indirildi. Kimlik ve adres bilgisi çağrı merkezi sürecine taşındı. Terk oranı %63,4'ten %41,8'e indi, tamamlama %5,1 arttı.
Güven katmanı: Form kartına KVKK açıklaması, JCI rozeti ve 24 saat içinde dönüş taahhüdü eklendi. Tamamlama %2,4 arttı.
Mobil performans: Doğrulama betikleri ertelendi, klavye açılış davranışı düzeltildi ve sabit bir randevu aksiyonu eklendi. INP 480 ms'den 165 ms'ye, CLS 0,31'den 0,04'e, LCP 3,8 sn'den 2,1 sn'ye indi; mobil form başlatma %9,3 arttı.

Sonuç

Program sonunda hasta kayıt formu başlatma oranı %2,9'dan %4,2'ye çıkarak %44,7, form tamamlama dönüşüm oranı %36,6'dan %39,6'ya çıkarak %8,2 arttı. Efektif hasta başı maliyet %30,8 azaldı. Artan kayıt hacmi çağrı merkezi tarafında nitelik kaybı yaratmadı; randevuya dönüşen kayıt oranı korundu, yani artış gerçek hasta talebiydi.

Çalışmanın en aktarılabilir öğrenimi teşhisle ilgili. Darboğazı doğru tespit etmek, çözümü uygulamaktan daha belirleyiciydi. Sağlık kategorisinde sürtünmenin çoğu zaman bir güven sorunu olduğu, hassas alanların huninin ileri aşamasına ertelenmesiyle doğrulandı. Performans da burada bir teknik başlık değil, doğrudan bir kullanıcı deneyimi metriği olarak davrandı.