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        基于Web用戶行為分析的醫(yī)院宣傳策略探討

        2017-03-21 01:32:21李暉
        中國醫(yī)療管理科學(xué) 2017年2期
        關(guān)鍵詞:服務(wù)半徑數(shù)據(jù)挖掘我院

        李暉

        ·調(diào)查分析·

        基于Web用戶行為分析的醫(yī)院宣傳策略探討

        李暉

        落實(shí)李克強(qiáng)總理2015年3月在第十二屆全國人民代表大會(huì)第四次會(huì)議政府工作報(bào)告中提出的制定“互聯(lián)網(wǎng)+行動(dòng)”計(jì)劃的旨意,我院將“互聯(lián)網(wǎng)+”思想融入醫(yī)院宣傳工作中,通過運(yùn)用百度統(tǒng)計(jì)、#和ROST CM 內(nèi)容分析工具平臺對醫(yī)院網(wǎng)站來訪者的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,挖掘出內(nèi)部隱含的價(jià)值,以了解用戶需求、醫(yī)院服務(wù)半徑等,使醫(yī)院宣傳工作能夠有的放矢,減少宣傳的盲目性,以期為信息化建設(shè)的宏觀決策及醫(yī)院宣傳的精準(zhǔn)化、個(gè)性化服務(wù)提供科學(xué)依據(jù)。

        Web數(shù)據(jù)挖掘;互聯(lián)網(wǎng)+;醫(yī)院宣傳;醫(yī)療服務(wù)策略

        在當(dāng)今信息社會(huì),醫(yī)院宣傳工作的重要性不斷突顯出來,做好醫(yī)院宣傳工作不僅能直接吸引病源、增加醫(yī)院的服務(wù)能動(dòng)性,更能積累醫(yī)院無形資產(chǎn),創(chuàng)造社會(huì)效益[1]。2015年3月,李克強(qiáng)總理在第十二屆全國人民代表大會(huì)第四次會(huì)議政府工作報(bào)告中提出制定“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃之后,在“2015中國衛(wèi)生信息技術(shù)交流大會(huì)暨兩岸四地電子健康論壇”會(huì)議中,國家衛(wèi)生和計(jì)劃生育委員會(huì)統(tǒng)計(jì)信息中心首次從官方角度定義了“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”概念,并提出“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”應(yīng)該以“需求”為導(dǎo)向進(jìn)行貫徹執(zhí)行的方針。我院將“互聯(lián)網(wǎng)+”思想與醫(yī)院的宣傳工作相結(jié)合,采用Web數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段[2],對醫(yī)院網(wǎng)站收集到的大量的、詳細(xì)的用戶信息進(jìn)行分析,挖掘用戶需求,發(fā)現(xiàn)問題、解決問題,以期進(jìn)一步推動(dòng)醫(yī)療健康宣傳信息化工作朝著更快、更好方向發(fā)展。

        1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

        對我院Web站點(diǎn)收集到的用戶行為數(shù)據(jù)和醫(yī)患溝通互動(dòng)內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析。一是利用百度統(tǒng)計(jì)、#流量統(tǒng)計(jì)管理軟件,統(tǒng)計(jì)出2016年11月至2017年1月網(wǎng)站訪客的地域來源、年齡等結(jié)構(gòu)特征,并對頁面點(diǎn)擊的熱力圖以及“搜什么”、高峰時(shí)間段等進(jìn)行研究。二是從醫(yī)患互動(dòng)數(shù)據(jù)庫中提取出2016年1月~5月共計(jì)563條醫(yī)患交流記錄,經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗,保留547條有效數(shù)據(jù),將文件格式轉(zhuǎn)換為txt文件,導(dǎo)入ROST MC對文本進(jìn)行內(nèi)容分析。

        2 研究結(jié)果及分析

        2.1 地域來源

        通過分析2016年11月至2017年1月有關(guān)地域來源的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),國內(nèi)山西省內(nèi)的瀏覽量占比最高,而國外瀏覽量最高的國家是美國。具體見表1、表2。

        表1 瀏覽量在前10名的省份及其具體瀏覽情況

        表2 境外訪問前10名的國家及其瀏覽量

        地域來源可以反映出醫(yī)院的服務(wù)半徑。服務(wù)半徑是衡量醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量、服務(wù)態(tài)度、服務(wù)范圍大小的重要指標(biāo)[3]。由表1數(shù)據(jù)可看出,瀏覽量排名前10位的省份中,以山西本省內(nèi)的訪客最多,占81.68%,其他9個(gè)省份的訪客占11.36%。說明我院在山西省內(nèi)具有較強(qiáng)的影響力,在國內(nèi)也有一定知名度。表2中列出37個(gè)所屬國家中排名前10位的國家,此項(xiàng)數(shù)據(jù)說明醫(yī)院的服務(wù)半徑突破了省際性,在國際上受到一定程度的關(guān)注。

        2.2 年齡分布

        分析2016年11月~2017年1月的年齡數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),19歲及以下占5.0%,20歲~29歲占49.78%,30歲~39歲占28.8%,40歲~49歲占12.4%,50歲及以上占4.0%。其中,20歲~39歲人群占據(jù)了78.6%的搜索份額,成為訪問的主力軍。

        2.3 訪問設(shè)備

        數(shù)據(jù)顯示,使用移動(dòng)設(shè)備訪問網(wǎng)站的用戶占55%,高于PC機(jī)訪問網(wǎng)站的占比(45%);而使用移動(dòng)設(shè)備訪問網(wǎng)站的跳出率為72%,明顯高于使用PC機(jī)訪問網(wǎng)站的跳出率(55%)。分析原因可能是由于網(wǎng)頁的設(shè)計(jì)是基于PC機(jī)開發(fā)的,手機(jī)用戶的界面舒適度不夠。

        2.4 頁面熱力圖

        百度統(tǒng)計(jì)的熱力圖可以非常直觀地展示設(shè)定頁面的點(diǎn)擊情況[4]。通過查看2017年1月1日~31日的熱力圖,我們明確了訪客的關(guān)注點(diǎn)是“預(yù)約掛號”、“出診時(shí)間”、“專家簡介”、“醫(yī)院動(dòng)態(tài)”等內(nèi)容。

        2.5 時(shí)段流量分析

        統(tǒng)計(jì)24小時(shí)的流量數(shù)據(jù)表明,網(wǎng)站在凌晨1:00~5:00訪客流量最少,占所有訪客的2.5%。因此,網(wǎng)站每日的數(shù)據(jù)庫備份工作可以安排在此時(shí)段完成;而在7:00~10:00訪客流量較多,發(fā)布、更新網(wǎng)站內(nèi)容可以在這個(gè)時(shí)間段完成,讓便讓更多的訪客看到。

        2.6 情感分析

        文本情感分析又稱意見挖掘,簡單而言,是對帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的過程[5]。ROST軟件的情感分析以語句為單位。打開ROST軟件,選擇功能性分析一>情感分析,對格式化后醫(yī)患問答記錄進(jìn)行情感分析。在統(tǒng)計(jì)的547條詞句中,訪客的情感傾向分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

        表3 情感分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        對軟件分析出來的情感傾向性文本數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,可總結(jié)出正、負(fù)面和中性情感的特征[6]。積極的情緒詞匯特征主要是訪客有禮貌的咨詢、感謝等,如“你好”“請問”“服務(wù)態(tài)度好”“謝謝”等。中性的情緒詞匯特征一般是客觀狀態(tài)的描述,不包含帶有情感傾向性的詞,如“怎么”“什么”“哪”等。消極情緒詞匯特征是句中帶有消極情感傾向的詞,反映了訪問者的畏懼、迷茫、疑惑或焦慮的情緒,如“沒效果”“安全嗎”“擔(dān)心”等。雖然在不同的語境中,對有些詞的情感傾向判定不一定準(zhǔn)確,但總體上還是可以了解到一些訪問者的情感狀態(tài)。

        2.7 高頻詞分析

        使用ROST CM獲取高頻特征詞,過濾無意義詞匯后,列出排在前20位的詞匯。見表4。

        表4 排在前20位的高頻詞情況

        由表4可見,訪問者最想知道的是“近視”“預(yù)約”“斜視”“掛號”等方面的內(nèi)容。

        3 討論

        3.1 可根據(jù)患者地域來源特點(diǎn)科學(xué)規(guī)劃服務(wù)區(qū)域

        通過分析地域來源發(fā)現(xiàn),我院網(wǎng)站訪客以山西本省內(nèi)最多,其他省份也有一定的訪問量。因此,我院今后應(yīng)持續(xù)發(fā)展自身特色學(xué)科及??频钠放菩?yīng),繼續(xù)保持對省內(nèi)患者的吸引力,保證本地患者來源的同時(shí),不斷提高醫(yī)院的醫(yī)療環(huán)境、醫(yī)療質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、管理水平,以吸引更多外地患者來院就醫(yī)。

        3.2 應(yīng)順應(yīng)時(shí)代發(fā)展對網(wǎng)頁進(jìn)行自適應(yīng)CSS布局調(diào)整

        據(jù)《第39次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》,截至2016年12月,我國手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.95億,臺式、筆記本電腦的使用率均出現(xiàn)下降。我們應(yīng)順應(yīng)時(shí)代發(fā)展需要,對網(wǎng)頁進(jìn)行自適應(yīng)CSS布局的改進(jìn),使頁面在大屏幕、PDA小屏幕上都能得到良好的呈現(xiàn)。

        3.3 運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)針對用戶需求開展個(gè)性化服務(wù)

        今后可考慮利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段,發(fā)現(xiàn)問題、解決問題。應(yīng)深入挖掘用戶需求,采用聚類法將用戶群細(xì)分,根據(jù)用戶的關(guān)注點(diǎn)不同,建立不同的用戶群,為患者提供精準(zhǔn)化、個(gè)性化服務(wù),努力提高患者滿意度。此外,對于用戶提出的共性問題,醫(yī)院可通過報(bào)紙、網(wǎng)站、電視節(jié)目、科普講座、微信公眾平臺等多種方式進(jìn)行解答。

        3.4 積極推動(dòng)傳統(tǒng)宣傳媒體與新興媒體的深度融合

        在網(wǎng)站今后的建設(shè)中,可運(yùn)用現(xiàn)代信息化手段,使科普內(nèi)容更加豐富、形象、生動(dòng)。另外,還要順應(yīng)科普宣傳的視頻化、移動(dòng)化等發(fā)展趨勢,綜合運(yùn)用圖文、動(dòng)漫、音視頻等多種形式,實(shí)現(xiàn)科普從可讀到可視、從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)、從平面媒體到全媒體的融合轉(zhuǎn)變。

        [1] 李暉.發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)媒體作用 推動(dòng)宣傳深度發(fā)展[J]. 中國管理信息化,2013, 16(4):87.

        [2] (美)林那夫,(美)密歇爾,(美)貝爾.Web數(shù)據(jù)挖掘:將客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為客戶價(jià)值[M]. 北京:電子工業(yè)出版社,2004:18, 49.

        [3] 李暉.分析醫(yī)院服務(wù)半徑 探討醫(yī)院宣傳方向[J]. 中國藥物與臨床, 2013, 13(6):814.

        [4] 彭吉練.利用百度統(tǒng)計(jì)的圖書館網(wǎng)站讀者訪問行為研究[J].四川圖書館學(xué)報(bào),2015(3): 84, 88.

        [5] 趙妍妍,秦兵,劉挺.文本情感分析[J].軟件學(xué)報(bào),2010(8):1834, 1848.

        [6] 疏鳳芳,趙呈領(lǐng),萬力勇,黃磊,段峰峰.基于QQ群的網(wǎng)絡(luò)課堂交互特性研究[J]. 現(xiàn)代教育技術(shù),2012(7):85.

        Discussion on hospital publicity strategy based on the analysis on Web users' behaviors

        Li Hui. Publicity Department, Shanxi Eye Hospital, Taiyuan 030002, China

        To execute the order to formulate the "Internet+ Action" Plan, which was brought forward by Premier Li Keqiang in the Report on the Work of the Government at the Fourth Session of the 12th National People’s Congress in March of 2015, the hospital incorporates the thought of "Internet+" into publicity work. Such content analysis tools and platforms as Baidu statistics, #, and ROST CM are utilized to comprehensively analyze the behavioral data of hospital website visitors and explore their implicit value, in order to understand the users' needs, the hospital's service radius, etc. and make the publicity of hospital well targeted and less blind, in the hope of providing scientific basis for the macro decision-making of informatization and the accurate and personalized service of hospital publicity.

        Web data mining; Internet+; Hospital publicity; Medical service strategy

        2016-12-28)

        10.3969/j.issn.2095-7432.2017.02.013

        山西省軟科學(xué)項(xiàng)目(2014041063-3)

        030002 太原,山西省眼科醫(yī)院宣傳科

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