
運用効率
自動化されたインバウンド通話
自動化されたインバウンド通話

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GiftHealth は、処方者、製造業者、患者の間の事務プロセスを効率化し、処方箋ケアへの障壁を取り除く、テクノロジー駆動のヘルスケアプラットフォームです。自動化と AI を活用することで、GiftHealth は処方者の事務負担を軽減しながら、専門医薬品や処置を患者にとってより身近で手頃なものにしています。
急成長に伴い、チームは当初、コンタクトセンター業務を管理するために2年以内に最大2,000人の担当者へ拡大する必要があると予測していました。しかし、Retell の導入により、チームは AI を使ってコンタクトセンターをスケールする可能性を認識し、その計画は撤回されました。
ヘルスケア分野のベテランである CEO の John Romano は、処方箋ケアをより身近で手頃なものにするというミッションを掲げて GiftHealth を共同創業しました。非処方の薬局として、GiftHealth は処方者のオフィスと提携薬局の間に患者サポートの追加レイヤーを提供します。「GiftHealth は医師にとってプロセスを本当にシンプルにします。医師は自分の EHR システムに入るだけです」と Romano は説明します。「そして患者のジャーニーは自動化から始まります。処方箋を受け取るとすぐに、患者にテキストメッセージが届き、私たちはオンボーディングを開始します。」
処方者、特に消化器科分野の処方者を支援することは、ビジネスが拡大するにつれてますます重要になりました。シニアエンジニアの Jonathan Adly は、音声 AI ソリューションが GiftHealth の PCR の通話負担を軽減できると認識していましたが、その課題も承知していました。「Retell AI が登場する前に、この種のことを手作業で実装したことがあります」と彼は説明しました。「それは極めて苦痛でした。」いかなるソリューションもシームレスに機能するためには、GiftHealth のチームにはいくつかの主要な要件がありました。

GiftHealth の PCR は、通常前夜に始まる大腸内視鏡検査のような処置に備える患者を支援するため、時間外のサポートを提供していました。「患者は質問があると医師に電話をかけ、医師の私的な時間を妨げることがあります」と Romano は説明します。多くの問い合わせは似ていましたが、増大する通話量を管理するために業務をスケールするには、PCR を大幅に増やす必要があったでしょう。
深刻な健康上の懸念に対処する GiftHealth のユーザーにとって、問い合わせに対して正確でタイムリーな回答を受け取ることは不可欠です。GiftHealth の訓練された PCR は、こうした通話を処理することで処方者のオフィスに大きな価値を提供しました。「処方者は FAQ を承認でき、患者はその後、医師のオフィスではなく GiftHealth に電話できます」と Romano は説明します。いかなる音声 AI ソリューションも、これらの高い基準を維持する必要がありました。
一部の患者の問題はエスカレーションを要するため、いかなるソリューションも重大な懸念を識別しエスカレーションできることが不可欠でした。「私たちはできるだけ多くの通話に応答したいと考えていますが、常に人間的な要素を維持します」と Romano は説明します。「また、一部の通話は臨床の専門家が対応する必要があるため、薬剤師のチームもいます。」
GiftHealth のミッションはユーザーのお金を節約することであり、組織のコスト最適化はそのモデルの中核です。Adly は過去の経験から、音声 AI ソリューションを社内で構築するのは高コストになると分かっていました。「それを支えるには大規模なエンジニアリングチームが必要です」と彼は指摘します。
Adly はまた、AI テクノロジーの急速な進化を考えると、音声 AI システムの維持には絶え間ない管理が必要であることも理解していました。 「AI を社内で構築するなら、それが中核的な能力でなければならず、他のことは何もできません」 と Adly は言います。GiftHealth はプラットフォームの残りの部分にも注力する必要がありました。
Retell AI は GiftHealth に、運用効率を大幅に改善する管理しやすい AI ソリューションを提供しました。応答を自動化し、人間の介入なしにインバウンド通話の45%を処理することで、Retell AI は最初のサポートラインとなり、GiftHealth がチームを拡大することなく業務をスケールできるようにしました。このソリューションは処方者にも好評でした。「AI が通話に応答すると、医師のオフィスは患者のためにより多くのことができるようになります」と Romano は言います。
Retell AI は、患者の一般的な質問や懸念に対応でき、患者と処方者の双方により良い体験を提供します。「私たちはプロンプトに凝縮したナレッジベースを持っています」と Romano は説明します。「AI がそのプロンプトに基づいて回答できれば、それで対応します。そうでなければ、通話は人間に回ります。」
「AI のもう1つの素晴らしい点は、患者に正しいことを言っているか確認するために、非常に多くのガードレールを設けられることです。」
GiftHealth は Retell AI を「多かれ少なかれ患者接点としての最前線の防御」として実装したと Adly は説明します。8週間の訓練の後、AI は人間の介入なしに問題の45%を解決していました。「これは GiftHealth が運営する規模を考えると素晴らしい数字です。私たちはまだすべてのラインに完全には展開していないのです」と Adly は共有します。
「私たちは医師のオフィスをできるだけ多くの電話から守ります。それは彼らにとって大きな痛点であり、彼らはその結果に非常に満足しています。」
6か月間で、Retell AI は元の運用スタッフのわずか50%で、GiftHealth の患者ユーザー基盤のほぼ200%を支えました。この急速な成長のペースは、当初 Adly と同僚らにコールセンターの大幅な拡大を検討させました。
「今や誰も2,000人規模のコールセンターを思い描いていません。1年前は、私たちはそこへ向かっているように見えました。」
音声 AI プラットフォームを評価する際、Adly は「エンジニアリングチームの中核的な能力」に注目しました。彼は Retell AI を選ぶ前に半ダースほどの選択肢を評価しました。「私は失望していません」と彼は断言します。
「AI は超高速で進化しています。何か新しいものが登場すると、2週間後にはそれが Retell のプラットフォームに統合されています。」
当初、エンジニアリングチームがパイプライン全体を管理していました。12週間後、音声 AI ソリューションの維持と拡張に自信を持つのに十分な時間が経った後、作業の90%が領域の専門知識を持つプロダクトスペシャリストに引き継がれました。 「もっと早く起こり得たことです」と Adly は指摘します。
「プロダクトチームが Retell AI のダッシュボードとプロンプティングを所有しています。何かを接続する必要があるときは、エンジニアリングチームを巻き込みます。しかし日々の作業はプロダクトが処理しています。」
Retell AI をコールセンターの補助として使うことで、GiftHealth は大幅な組織効率を引き出し、リソースの利用を最適化し、運用能力を高めました。
運用効率: 4倍
Retell AI が完全に解決したインバウンド通話: 45%
エンジニアリングに対しプロダクトチームが処理する AI 保守: 90%
「私たちの数字は、通話の45〜50%が人間に一切触れることなく Retell AI によって完全に解決されていることを示しています。私たちはまだすべてのラインに完全には展開していないのです。」 -Jonathan Adly、シニアエンジニア