部落格

在实施新的索赔管理和风险管理软件之前，克利夫兰诊所确定了几个需要改进的关键领域：

1. 增强集成能力
2. 提高数据可见性
3. 更高的系统灵活性
4. 简化的工作流程

这些目标的驱 电话号码资源 动因素是建立更强大、响应更快的系统的愿景。他们寻求一种解决方案，使他们能够更有效地管理索赔、从数据中获得更深入的见解、快速适应不断变化的需求并简化日常运营。

确保领导层支持和利益相关者认同

克利夫兰诊所成功实施新索 理查德·庫裡 執行長 赔管理软件的一个关键因素是获得高层领导的坚定支持。Potoczak 强调了获得执行董事、首席财务官和自保保险公司董事会支持的重要性。

此外，Potoczak 和她的团队在整个过程中优先考虑终端用户的意见。通过让每天使用该系统的人参与进来，他们确保最终产品能够满足实际需求并促进用户采用。

分阶段实施方法

克利夫兰诊所采用分阶段的方式实施新的索赔管理系统：

第 1 阶段 – 鉴于现有供应商的合同即将到期，克利夫兰诊所优先考虑为专业责任和一般责任索赔构建一套类似的系统。初始阶段侧重于基本功能和关键报告，确保平稳过渡和不间断运营。

第 2 阶段 – 通过构建 泰国数据 仪表板、创建与其他系统的接口、开发导入模板以及扩展到其他覆盖范围来增强系统。这种分阶段的方法使克利夫兰诊所能够满足关键的最后期限，同时还能够在整个过程中进行周到的设计和纳入用户反馈。

新系统带来了几项重大改进：

1. 改进的集成 – 与人力资源（Workday）和电子病历（Epic）系统的接口简化了数据流并减少了手动输入。
2. 增强的数据可见性——自定义仪表板和复杂的报告提供对关键数据的实时访问，从而实现更明智的决策。
3. 提高灵活性——快速添加或修改系统元素的能力使组织能够有效地适应不断变化的需求。
4. 简化的工作流程——最终用户现在执行任务所需的点击次数和时间大约是以前的一半，大大提高了效率。

Potoczak 表示，这些改进已节省了大量时间。例如，准备针对特定机构的索赔趋势报告现在只需几分钟而不是几小时，仅她的团队每年就节省了 100 多个小时。

克服实施挑战

虽然好处 电报数据 显而易见，但实施过程并非一帆风顺。Potoczak 为开展类似项目的组织提供了几条建议：

1. 明确定义您的最终目标并将其传达给您的实施团队。
2. 在流程早期识别 IT 联系人并与其合作。
3. 指定一个单一的联络点作为最终用户和实施团队之间的接口。
4. 与您的团队合作，在实施过程中转移责任，让关键人员专注于项目。
5. 除了初始培训之外，还为最终用户提供持续支持，例如每月举行用户组会议。

扩展到临床风险管理

克利夫兰诊所在索赔管 理查柯肯德爾 執行長 理方面取得了成功，现在正在扩大该系统的使用范围，以支持其临床风险管理计划和流程。此次扩展有望将事件数据捕获、报告和根本原因分析 (RCA) 整合到一个统一的系统中，进一步简化流程并提高数据可访问性。

医疗机构的关键要点

克利夫兰诊所的经验为其 泰国数据 他希望通过新技术加强风险管理实践的医疗机构提供了一些宝贵的经验教训：

1. 在整个过程中获得强有力的领导支持。
2. 考虑采用分阶段实施方法，根据组织的具体时间表和需求进行量身定制。这可以实现平稳过渡，最大限度地减少干扰，并提供持续改进的机会。
3. 优先考虑与现有系统的集成能力，以最大限度地提高效率。
4. 专注于提高数据可见性和报告，以实现数据驱动的决策。
5. 投资能够适应不断变化的组织需求的灵活系统。
6. 让利益相关者（包括最终用户）参与整个过程，以确保系统满足他们的需求。
7. 在选择风险管理解决方案以支持未来增长和扩张时，请考虑可扩展性。

想象一下组织中的典型场景：政策以各种格式存储在多个位置 — 共享驱动器、电子邮件附件、部门网站，甚至文件柜中的打印副本。当需要更新政策时，该过程涉及一系列繁琐的电子邮件、手动编辑和无休止的审批，这通常会导致延迟和不一致。这种分散的方法导致人们混淆哪个版本的政策是最新的、谁负责执行该政策以及员工是否了解该政策。 

对于负责管理这些政策的后台团队来说，手动流程简直就是一场噩梦。如果没有集中式系统，跟踪政策版本、管理审批和确保合规性将成为一项艰巨的任务。大量的政策（每个政策都有自己的创建、审批、分发和修订生命周期）很容易让这些团队不堪重负，导致错过更新、应用不一致以及增加法律和监管风险。 

为什么您的组织需要中央策略存储库？  

另一方面，员工必须遵守这 WhatsApp 数据 些政策。当工作方式依赖于手动流程时，访问政策通常是一种令人沮丧的体验。员工可能必须搜索多个系统或询问同事在哪里可以找到政策的最新版本。即使他们找到了，也不能保证它是正确的或最新的版本。结果呢？政策被误解、忽视或完全无视，破坏了组织的合规工作，使其容易受到行为违规、监管违规和法律责任的影响。 

这种分散、混乱的方法不仅效率低下，而且非常危险。在当今的监管环境中，合规要求越来越严格，不合规的成本越来越高，组织无法承受以这种随意的方式管理其政策。手动流程是一颗定时炸弹，随时可能以高昂的监管罚款、破坏性的法律纠纷或声誉危机的形式爆炸。 

为什么自动化政策和程序管理是解决方案？  

解决方案在于自动化。通过过渡到 理查德·庫裡 執行長 自动化政策管理系统，组织可以理清混乱局面，确保政策得到一致管理、有效沟通和严格遵守。自动化将政策管理流程集中化，创建单一事实来源，所有政策都存储、访问和跟踪在其中。这消除了多个版本和不同存储位置带来的混乱，确保员工始终能够在正确的时间找到正确的政策。 

它适用于您的团队： 

自动化改变了后台团队的 泰国数据 工作方式。自动化工作流程简化了整个政策生命周期，从起草和批准到分发和合规性监控。这不仅减轻了管理负担，还增强了问责制，因为系统会跟踪对政策采取的每一项行动——谁创建了政策、谁审查了政策、谁批准了政策以及谁阅读并确认了政策。在进行审计或调查时，此审计线索可提供明确的合规证据，从而降低处罚和法律诉讼的风险。 

当一家创新型保险公司着手推出一款旨在服务于之前未被发现的市场的产品时，传统观点认为这需要 12 到 18 个月的时间。但对于这家保险公司来说，这显然不是一个选择。

通过选择我们先进的无代码平台与 Dais 合作，该公司逆行业趋势而行，在不到 30 天内就推出了改变游戏规则的新产品。一个小型内部团队能够在比通常时间短得多的时间内将他们的愿景变成现实。无需昂贵的顾问或广泛的服务包。

这次旅程太棒了

”负责该项目的保险公司首席执行官表示。“他们的无代码平台让我们能够快速且经济地将想法变成现实。Dais 允许以最小的努力实现快速迭代。”

结果不言而喻。该保险公司节省了约 120 万美元的实施成本，更令人印象深刻的是，他们比行业标准快 11 个月就进入了市场。

在这个市场速度可以成就或毁灭一个企业的时代，这家保险公司已经证明，未来属于那些愿意挑战传统、采用新战略的人。

亮点：

• 不到 1 个月即可完成部署
• 使用无代码进行实现
• 节省了约 120 万的实施成本

嵌入式和基于使用情况的覆盖并不像您想象的那么难

我们的一位客户是一家科技公司，其业务围绕一款有助于降低风险的移动应用而建立。他们希望在现有产品中增加保险选项，并且必须在 30 个工作日内将保险产品推向市场，以便为重大节日做好准备。

Dais 总裁 Jason Kolb 表示：“[这家保 手机数据 险公司的] 技术确实令人印象深刻。他们展示了如何将复杂的保险解决方案无缝融入日常运营，为行业树立了新标准。我们很高兴能参与这一创新之旅。”

这一成功案例有力地证明了无代码技术和事件驱动 API 架构的潜力。当具有前瞻性的公司与有远见的解决方案提供商合作时，不可能的事情不仅会变成可能，而且会产生深远的影响。

亮点：

• 嵌入式和基于使用的产品
• 使用无代码进行实现
• 利用 API 简化客户接收流程并简化销售
• 30 个工作日内送达

作为一条依赖使用数据 理查柯肯德爾 執行長 价的定制产品线，产品需要通过客户已经在使用的正常流程进行销售。通过使用我们的无代码平台和对话式 API 架构，该公司能够按时完成任务，并从假日客户的涌入中获益。

下一步：人工智能和上市速度

Dais 团队早期做出的一项重要决定是构建一个真正面向未来的系统 — 该系统能够无缝适应快速发展的保险业格局。这一愿景的核心是我们的对话式 API 架构和基于事件的自动化框架。

这些创新组件不仅使我们能够充分利用自己的 AI 能力，还使我们的客户能够集成大量公开可用的 AI 工具以及他们可能内部开发的任何专有解决方案。通过采用基于事件的方法，Dais 创建了一个灵活、高度可互操作的平台，可以从头到尾简化保险流程。

人工智能即将引发一场 泰国数据 真正的革命 — — 这场革命不仅仅是提高效率这么简单。这项变革性技术能够重新定义整个保险生命周期，从产品构思到客户服务。

那么，我们正在监测和研究哪些具体的人工智能驱动的进步呢？让我们仔细看看。

保险行业长期以来一直利用机器学习和机器人流程自动化等人工智能工具来简化运营。然而，生成式人工智能 (GenAI) 的出现将这些功能推向了前所未有的高度。

GenAI 正在彻底改变保险公司分析和应对市场动态的方式。通过将数据分析与内容创建相结合，它能够更细致地了解新兴风险和机遇。例如，在巴尔的摩大桥倒塌等事件发生后，GenAI 可以快速评估市场，以确定是否需要新产品来应对特定风险，例如保护高风险地区的船舶。

或许最重要的是，GenAI 让保险公司能够在市场上采取主动而不是被动的态度。通过将 AI 纳入其建模流程，保险公司可以发掘尚未开发的市场并领先于竞争对手开发创新产品。这种能力对于行业来说至关重要，因为抢占市场先机可以带来显著的竞争优势。因此，GenAI 不仅增强了现有流程，还从根本上改变了保险产品的构思、开发和上市方式。

加快产品发布

在当今竞争激烈的保 商店 险业中，加快产品发布速度对保险公司来说至关重要。由于市场份额是首要关注点，在竞争对手之前推出新保险可以决定保险公司的成败。然而，在保单管理系统中设置新产品的传统流程一直是一个重大瓶颈，通常需要大量时间和资源。

我们目前正在评估如何使用 GenAI 来简化整个产品发布周期，从构思到实施。首先要理解政策文件并创建系统配置内容，这项任务以前需要大量手动工作。GenAI 可以快速分析现有政策、提取关键信息并为新产品生成必要的文档。

人工智能用于评分因素和问题选择

另一个有趣的应 理查德·庫裡 執行長 用是使用人工智能通过智能选择评级因素和问题选择来简化录取流程。通过分析大量数据，人工智能可以识别与准确定价风险最相关的因素，并确定在申请过程中要询问的最关键问题。

您现在可以做什么

许多工具承诺将您的产 泰国数据 品推向市场，但它们通常伴随着高昂的实施成本和漫长的时间表。这些工具通常缺乏灵活性，无法适应当今保险业不断变化的需求。成功需要一个能够提供速度和成本效益的系统，该系统专为保险业的发展而打造，而不仅仅是保险业的现状。借助 Dais 的无代码、基于事件的平台，您可以轻松集成 AI 创新并保持领先地位，确保您

对于急症护理医院来说，PSSM 时间表既是立即采取行动的号召，也是战略机遇。在本文发表时，时间表如下： 

2025 

• 1 月 1 日：演出期开始 
• 全年：实施并记录 PSSM 要求 
• Q4：开始准备证明文件 

2026 

• 三月/四月：向 CMS 提交首份证明文件 
• 10 月：结果将在 CMS 的 Care Compare 网站上公开发布 

为什么尽早开始很重要 

• 仓促实施可能会导致数据质量问题和文档空白 
• 员工可能没有时间充分理解和接受新流程 
• 与现有系统和工作流程的集成变得更具挑战性 

网络研讨会上的民意调 WS电话列表 查显示，34% 的医院满足每个领域的部分要求，17% 的医院满足大部分或全部要求。这表明，虽然医院并非完全从停滞状态开始，但仍有许多工作要做。 

2026 年的公开报告影响又增加了一层紧迫性，因为 PSSM 分数将在 Care Compare 上供患者、同行和合作伙伴查看。这不仅仅是一项监管要求，更是展示您对患者安全承诺的机会。虽然该措施不会根据分数直接施加惩罚，但还有其他财务考虑因素，正如独立记者 Mary Chris Jaklevic 所报道的那样，她曾为各种专业和消费者出版物报道过医疗财务、临床护理和医学研究。她指出：“医院不会因低分而受到惩罚，但从 2027 年 10 月 1 日起，不提交数据的医院的医疗保险支付将减少。” 

需要立即采取行动 

当您了解首先要关 理查柯肯德爾 執行長 注的重点时，PSSM 合规之路就会变得更加清晰。报告挑战的早期预警信号通常出现在三个关键领域：及时性、资源限制和缺乏标准化。  

从领导参与开始 

PSSM 合规的基础始 泰国数据 于高层。正如 Schreiber 博士所强调的，“我们所说的高级管理委员会是指您的管理委员会……我们不是指董事会质量小组委员会。”这一区别至关重要——PSSM 需要董事会层面真正参与患者安全，而不仅仅是委托给委员会。 

立即采取的行动： 

• 安排董事会就 PSSM 要求和影响进行演示 
• 审查当前的安全指标和领导绩效评估，以评估患者安全因素对它们的影响 
• 记录董事会层面的安全承诺和监督流程 

对于任何销售团队来说，获得准确的销售预测都很重要。当您得到想要的东西时，几乎就是中了大奖。但是，当预测方法太多时，这怎么可能呢？当你知道没有 100% 的确定性时，您将如何找到保证准确性的技术？

关于选择正确的预测技术，你必须知道这一点。它能帮助你准确预测未来的利润和销售额，从而发挥重要作用。

值得信赖的三种销售预测技术

您的预测基于预测未来销售的数据需求和数据情况。您 whatsapp 数据库  的销售预测只能与其所基于的数据一样好。预测专家在销售预测中使用三种技术。这些技术基于您用于预测需求的输入数据类型。

三种销售预测技术包括：

• 定性技术
• 时间序列分析
• 投影因果模型

定性技术涉及定性数据，而时间序列分析则侧重于模式和变化。因果模型基于系统元素之间关系的改良和具体信息。

这就是为什么预测专家认为，由于存在差异，对一个国家有效的技术可能并不适合另一个国家。

你必须知道的预测技术的作用

定性技术定性：

当数据限制您时，使用销售预测模型的特定技术。

例如，您可以在推出新产品时使用定性技术。您可以 绿色复选标记 应用人类判断和评级方案来找到定性和定量数据。在这样做的同时，您还会发现一切都基于估算。

使用粗略估计，您可以预测市场渗透率以及产品被大众接受后的表现如何。这意味着您还将知道在哪里以及所有无效情况。

时间序列分析：

如果您有多年的销售电话数据或其他与产品相关的信息，可以帮助进行未来预测，则
当存在明显的稳定趋势时，使用这种技术很重要，可以将产品联系起来以确定未来。

您还可以使用销售电话数据的记录来预测未来和当前情况下的产品性能。
在时间序列方法中，有一种特定的方式来分析随时间收集的数据序列点。
在时间序列分析中，您会在一段固定的时间内以一致的间隔记录数据点。有一种记录结构可以将所有内容纳入视野。

投射因果模型：

当您拥有有关产品和分析的足够历 粉絲數據 史数据时，就会开发出该

您使用一系列可能影响市场未来走势的变量。这种预测方法确定了这些预期变量对消费者需求的影响程度、未来将支持哪种定价类型以及您的公司如何采用未来预测。

如果您正在寻找与世界接轨的销售预测模型，因果模型是您的首选。使用这种技术，您可以表达相关的因果关系并获取市场调查信息。

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您可以战略性地将入

站销售和出站销售结合在一起，以创建一种销售策略，帮助您通过入站销售吸引潜在客户。然后，您可以使用出站策略进一步与他们互动，从而增加更快达成交易的机会。 3. 执行外向型销售策略的一些常用工具有哪些？ 您需要一些工具来扩展您的外向型营销工作。

 

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通过发现我们现在将从对话智能中讨论的关键数据，您可以更好地了解您的客户并更有效地向他们销售。

来自销售电话的潜在客户和客户数据

完美账户营销活动的第一步是确定你的目标市场。首先，你必须了解你的理想客户的特征。

• 他们到底是谁？
• 他们属于什么行业？
• 他们喜欢什么和不喜欢什么？
• 他们来自哪里？
• 公司规模有多大？
• 他们的痛点是什么？
• 他们目前使用的流程和技术是什么？
• 他们的预算是多少？
• 他们的堆栈的平均购买价格是多少？

这些数据将帮助您建立客户-卖家关系。在讨论制定 ABM 策略之前，这种关系至关重要，因为它会影响您针对要关注哪些账户做出的每个决定。

用于协调销售和营销材料

使用销售电话数据，您的营销团队可以了解客户所 telegram 数字数据 段，并根据销售漏斗的豆腐、毛坯和包坯阶段创建内容。

如果整个销售流程和数据管道都是透明的，销售和营销团队就可以更好地协调 ABM 活动。对话分析工具通过让两个团队访问以下内容来实现这一点：

• 可以集成到团队流程中的工具，
• 共享交易报告，
• 以及透明的沟通。

用于客户个性化的销售电话数据

与大多数企业一样，将产品或服务推向市场所需的时间差异很大。基于帐户的营销的优点在于，您可以选择在潜在客户的企业中识别联系人，这些联系人可以影响决策过程并在产品概念化的早期赢得他们的信任。

诀窍在于发现目标公司中谁拥有最大的权力，以及如 与系统集成 将您的 何让他们愿意与您合作。有些人可能会说，这种直接的信息传递听起来只是带来了更多高质量的潜在客户 – 但实际上，它的作用远不止于此！

它无疑有助于开辟新的沟通渠道，并培养超越简单的电话营销或电子邮件活动所能实现的关系，使您的销售和营销工作更加个性化。这些努力最终将有助于为您的企业建立成功的基础，提高品牌知名度和吸引客户。

对话智能是 ABM 营销的必备工具

对话智能平台与您当前的销售和营销堆栈集成，用于记录、转录和分析销售对话，以获取关键客户和交易数据，并将其以易于理解的报告形式呈现。它甚至将数据与记录一起记录在您的 CRM 中，因此您可以就交易进行透明的沟通，并获得透明的交易渠道数据。

我们已经知道，这些数据对于有针对性的营销和 粉絲數據 强化您的 ABM 流程和协调至关重要。Forrester的报告还指出，56% 的时间用于个性化内容，43% 的时间用于高级数据管理，是 ABM 成功的关键。

临别赠言

销售电话数据是加强业务开发工作的强大工具。这些数据可以告诉您很多有关 ABM 策略有效性的信息，并帮助您确定需要纠正的问题。我们希望本博客能让您对销售电话数据的力量以及它如何帮助您加强 ABM 策略有了一些新的见解。