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História de cliente

Personalização do ambiente de farmácia para melhorar o desempenho

1,6%

Aumento da adesão à medicação (tomar a medicação conforme prescrito)

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INDUSTRY: Healthcare
CLOUD: Azure

“A Databricks nos ajuda a prever o comportamento dos clientes e, em seguida, oferecemos benefícios mais relevantes e pessoais a eles.”

– Raghu Nakka, consultor sênior de análise da CVS Health

Com mais de 80 milhões de clientes passando por suas farmácias todos os dias, a CVS Health está sempre procurando maneiras de fornecer interações mais significativas para melhorar a saúde. Em 2018, a empresa começou a aproveitar o machine learning em seu ambiente Hadoop para personalizar experiências, mas a complexidade e a escala absoluta de seus conjuntos de dados eram tão diversas que não conseguiam entender detalhadamente o comportamento dos clientes. Desde o uso da Databricks, a CVS Health analisou os dados do cliente para criar várias experiências, experiments e diferentes segmentos de personalização em escala.

Entender o comportamento diverso e imprevisível dos clientes

Em 2018, a CVS Health queria se concentrar na personalização, mas com 10.000 lojas nos Estados Unidos e inúmeros comportamentos imprevisíveis fragmentados, a personalização foi mais difícil do que o esperado.

“Nossos clientes não são clientes típicos de supermercados”, contou Raghu Nakka, analista sênior da CVS Health. “É muito difícil prever o comportamento porque um cliente poderia ir a uma loja de conveniência apenas porque precisa comprar leite ou ele poderia ir a uma loja de conveniência como a CVS para comprar um medicamente e aproveitar para comprar um doce. Então, o preditor de comportamento é imprevisível, e nossos dados têm muitas dimensões; o que inevitavelmente leva a problemas de superajuste em qualquer modelo de machine learning.”

A CVS Health iniciou sua jornada de personalização no Hadoop. Alguns meses depois de configurar o ambiente, a empresa lançou sua primeira campanha de personalização para 1% dos clientes, mas encontraram obstáculos que escalavam de 1% para 5% devido a limitações de poder de processamento e armazenamento físico de dados. “Havia restrições práticas na implantação de hardware adicional, o que tornava difícil escalar para o nível desejado”, explicou Michelle Un, diretora de análises corporativas da CVS Health.

A CVS Health precisava de uma plataforma mais robusta para atingir o nível de personalização que a empresa queria, então definiu suas metas novamente e começou a explorar as opções. “Otimizar o processo era um objetivo muito importante, pois queríamos saber por quais canais os clientes se comunicam melhor: mensagens de texto, ligação telefônica, ofertas na loja etc.”, afirmou Raghu. “E o timing também era importante. Por exemplo, se um cliente precisar de uma nova receita médica, talvez essa situação seja um momento melhor para enviar uma oferta do que para um cliente que acabou de comprar seu medicamento.”

Personalização em escala com um ambiente baseado em nuvem

A CVS Health optou por mudar para um ambiente baseado em nuvem usando Azure Databricks. Isso permitiu que a empresa expandisse os casos de uso que poderia oferecer suporte e, por sua vez, dimensionasse para fornecer benefícios personalizados aos clientes de suas farmácias.

“Com o Azure Databricks, temos a flexibilidade de dimensionar nossos clusters para atender nossos negócios exclusivos e diferentes casos de uso de negócios”, contou Michelle. “Não somos mais limitados pelo hardware físico.”

A Databricks também forneceu a agilidade de que as equipes precisavam desesperadamente e permitiu que elas criassem e testassem estruturas de experimentação, iterassem rapidamente em vários ambientes e expandissem seus recursos de machine learning. Ao centralizar ativos e usar notebooks interativos, os problemas associados a fontes de dados díspares, como restrições de acesso a dados e pipelines com uso intensivo de recursos, não estão mais presentes.

O novo ambiente de colaboração permite que todos os membros da equipe trabalhem juntos. A equipe de data engineering cria pipelines de dados mais rapidamente, os data scientists treinam modelos de ML com mais eficiência e os analistas de dados visualizam métricas financeiras e operacionais para melhorar a tomada de decisões internas com o Tableau.

Comunicações personalizadas promovem um dia a dia mais saudável

Com a Databricks, a CVS Health entende melhor quem são seus clientes e o que eles precisam naquele momento. A empresa pode não apenas medir a probabilidade de comprar um determinado produto, quando enviar um lembrete ao paciente para reabastecer ou retirar seu medicamente, mas também identificar possíveis efeitos colaterais que o paciente possa ter.

“Essa solução está no centro de nossa estratégia”, afirma Raghu. “Prevemos o comportamento dos clientes e, em seguida, oferecemos benefícios mais relevantes e pessoais a eles.”

A CVS Health melhorou a adesão à medicação em 1,6% após melhorar a personalização. Em outras palavras, mais e mais pacientes estão tomando seus medicamentos no horário e conforme as prescrições.

A CVS Health usa a Databricks como base de análise de dados para promover o atendimento centrado no paciente por meio de insights de dados acionáveis e modelos inovadores focados em melhorar a saúde e a felicidade do cliente a longo prazo.

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A CVS Health usa o Tableau para visualizar métricas financeiras e operacionais para a tomada de decisões internas. Hoje, sua equipe de analistas de dados executa uma variedade de relatórios e dashboards na Databricks para otimizar as operações da farmácia enquanto procura maneiras de melhorar a experiência dos pacientes.