# PAC （疗效保障）是做什么的 — 一张图

> **一句话**:PAC 是集团的"智能召回中枢"。
> 它把 5 家门诊上万个老客户的就诊数据,**自动转化成客服每天可执行的召回清单 + AI 话术**,
> 让"该打谁、为什么打、怎么打"从经验拍脑袋变成数据驱动。

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## 类比:像医生看病,但患者是"几万个老客户的群体"

| 医生看病(单人) | PAC 召回(群体) |
|---|---|
| 🩺 问诊 — 听症状 | 📥 接收患者档案 — 就诊 / 治疗 / 缴费 |
| 🔬 检查 + 诊断 | 🧠 自动评价 — 客户价值 / 流失风险 / 治疗是否完成 |
| 💊 开处方 | 📋 生成召回清单 — 优先级 + 召回原因 + AI 话术 |
| 📅 嘱咐复诊 | 📞 客服执行 + 反馈 |

**最大区别**:医生一次看一个人,PAC 一夜评完整个集团的几万患者。

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## 一张图看懂

```mermaid
flowchart LR

%% ===== 患者世界 =====
subgraph WORLD["🌐 患者世界(5 家试点门诊)"]
  direction TB
  P1["杭州大厦 患者群"]
  P2["杭州高德 患者群"]
  P3["无锡学前街 患者群"]
  P4["上海世纪公园 患者群"]
  P5["北京朝阳公园 患者群"]
end

%% ===== 数据进来 =====
subgraph DATA["📥 数据自动进入"]
  direction TB
  EVENT["就诊 / 治疗 / 缴费 / 复查<br/>每天产生的真实业务事实"]
end

%% ===== PAC 大脑 =====
subgraph BRAIN["🧠 PAC 集团级召回大脑"]
  direction TB
  STEP1["第 1 步 · 看清每个患者<br/>━━━━━━━━━━━━━━━━━━<br/>· 历史治疗做了什么<br/>· 有没有该复查没来<br/>· 客户价值多高<br/>· 是否流失风险高"]
  STEP2["第 2 步 · 排出该打的清单<br/>━━━━━━━━━━━━━━━━━━<br/>· 优先级排序<br/>· 召回原因解释<br/>· 推荐执行诊所"]
  STEP3["第 3 步 · 准备好客服弹药<br/>━━━━━━━━━━━━━━━━━━<br/>· 一页患者摘要<br/>· AI 个性化话术<br/>· 推荐触达时间 / 渠道"]
  STEP1 --> STEP2 --> STEP3
end

%% ===== 客服执行 =====
subgraph EXEC["📞 客服工作台"]
  direction TB
  DESK["每天上工就看清单<br/>━━━━━━━━━━━━<br/>📋 该打谁<br/>💬 怎么说<br/>📊 客户档案<br/>↓<br/>打电话 / 企微 / 短信"]
end

%% ===== 患者反馈 =====
subgraph RESULT["✅ 结果"]
  direction TB
  R1["✔️ 成功预约 — 复查 / 复诊"]
  R2["✔️ 约定下次再联系"]
  R3["✘ 不感兴趣 / 已转他处<br/>(自动加入不打扰)"]
end

%% ===== 连线 =====
WORLD --> DATA --> BRAIN
BRAIN --> EXEC --> RESULT
RESULT -.->|"结果反馈给 PAC<br/>下次更聪明"| BRAIN

%% ===== 颜色 =====
style WORLD  fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,stroke-width:2px
style DATA   fill:#e0f7fa,stroke:#00838f,stroke-width:2px
style BRAIN  fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:3px
style EXEC   fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
style RESULT fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
style STEP1  fill:#c8e6c9
style STEP2  fill:#c8e6c9
style STEP3  fill:#c8e6c9
```

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## 4 个高价值场景 — PAC 如何工作的具体例子

### 🦷 场景 1:张先生,根管未戴冠(防止小问题变大手术)

```
2024 年 3 月  张先生在杭州大厦门诊做了根管治疗 11 号牙(花费 ¥3,200)
2024 年 4 月  约了戴冠预约,但失约
2024 年至今   一直没戴冠,牙齿可能慢慢失去保护

PAC 自动发现:
  ✓ 看到张先生 14 个月前根管完成
  ✓ 14 个月没戴冠 (该治未治)
  ✓ 是 VIP 客户(累计消费 2.85 万,种植 + 正畸)
  → 进入今天的高优先级召回清单

AI 话术准备好:
  "张先生您好,我是杭州大厦门诊客服小李。
   您去年三月做的 11 号牙根管治疗效果挺好,
   不过当时医生建议加一个牙冠保护,
   现在不戴冠时间长了可能会引起牙齿断裂,
   要不安排个时间来复查一下?..."

业务价值:
  ✓ 立刻可转化 → 戴冠 ¥3,000+
  ✓ 防患于未然 → 避免将来拔牙 → 种植(¥1.5 万)
  ✓ 客户体验 → 患者感受"诊所在关心我"
```

### 🦷 场景 2:李太太,正畸保持器期反弹(高客单防流失)

```
李太太花了 4.5 万做完正畸,需要佩戴保持器 2 年
但 18 个月没回访,可能牙齿反弹

PAC 自动发现:
  ✓ 高客单价正畸已完成
  ✓ 时间窗到了,该提醒
  ✓ 反弹风险高 → 高优先级

业务价值:
  ✓ 防止 4.5 万投入打水漂的差评
  ✓ 锁定后续保持器维护服务
```

### 🦷 场景 3:王医生 VIP 患者,种植年度复查

```
王医生 2022 年做了一颗种植 (¥1.28 万),需要年度复查
已经 14 个月没到诊

PAC 自动发现:
  ✓ 高价值 VIP 客户(总消费 5.2 万)
  ✓ 种植年度复查窗口已到
  ✓ 复查风险高(防种植体周围炎 / 失败)
  → 推荐 leader 客服直接打,VIP 待遇

业务价值:
  ✓ 防种植失败 → 终身维护客户
  ✓ 王医生满意 → 推荐其他客户(转介渠道)
  ✓ 后续多颗种植机会
```

### 🦷 场景 4:陈先生,牙周维护期(长尾高频复购)

```
陈先生有牙周病史,需要 3-6 个月一次维护洁治
半年没回来,可能复发

PAC 自动发现:
  ✓ 牙周治疗史
  ✓ 距上次治疗超 6 个月
  ✓ 复发风险中等
  → 中优先级,按计划提醒

业务价值:
  ✓ 长尾高频复购(每年 2 次 × ¥500+)
  ✓ 防牙周病复发 → 防止后续高价治疗
```

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## PAC 跟传统召回的本质区别

| 维度 | 传统召回(现状) | PAC 召回(目标) |
|---|---|---|
| **谁该打** | 客服自己拍脑袋 / 主管派单 | PAC 自动算优先级 + 给原因 |
| **怎么准备** | 翻档案 30 分钟 / 单 | AI 自动生成摘要 + 话术,5 分钟 / 单 |
| **跨诊所** | 各诊所看自己 | 集团统一看,跨店连续追踪同一患者 |
| **效果评估** | 主管经验判断 | 数据可追溯、可审计、可对比 |
| **新人上手** | 1-2 月老带新 | 1-2 周系统辅助上手 |
| **合规** | 各诊所独立维护 | 集团统一不打扰名单 |

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## 集团能拿到什么(可量化的提升)

| KPI | 提升机制 | 预期 |
|---|---|---|
| **召回客单价** | 精准识别根管 / 种植 / 正畸高客单漏召回 | **1.5-2x** |
| **客服日均有效外呼 / 转化** | 准备时间从 30 分钟降到 5 分钟 | **1.5-2x** |
| **新客服上手时间** | 系统给摘要 + 话术,不靠师傅经验 | **1-2 月 → 1-2 周** |
| **召回接通后转化率** | 高价值客户 + 个性化话术 | 显著提升 |
| **客户挽回率**(沉睡 90 天回诊) | 跨店追踪 + 早期预警 | 显著提升 |
| **客户体验** | 接到的不是骚扰,是"医生关心你的复查" | 投诉率下降 |

> 具体百分比待 W7+ 试点实测(需业务方提供基线数据)

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## PAC 复用价值(超越召回本身)

**"看清每个患者"这件事,价值不止用在召回上**。

PAC 产出的**集团级患者画像数据**(客户价值 / 治疗链状态 / 流失风险 / 沟通偏好等),
**也可以喂给宿主系统的其他模块使用**:

- 📊 **门诊主管 dashboard**:看本诊所客户分层 / 流失趋势 / 团队效能
- 🎯 **精准营销**:VIP 客户专属活动推送 / 沉睡客户激活
- 🛡️ **风险预警**:投诉风险高的客户提前介入
- 👥 **客户分层运营**:不同价值客户不同服务策略

**召回是 PAC 的第一个落地场景,画像层是集团的长期资产。**

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## PAC 的边界(避免误解)

| ✅ PAC 做 | ❌ PAC 不做(留给现有系统) |
|---|---|
| 自动评价患者(画像 / 风险 / 价值) | 替代 5i5ya / Friday 现有业务系统 |
| 生成召回清单 + 优先级 + 召回原因 | 直接控制企微 / 外呼 / SCRM 触达 |
| AI 生成参考话术 + 一页摘要 | 持有完整病历原文(EMR 在医生侧) |
| 接收执行结果反馈 | 主权影像 AI(影像 AI 由专业服务商) |
| 输出集团级画像数据 | 直连患者(所有动作通过宿主中转) |

**协作模式**:PAC 是"大脑",通过接口跟现有业务系统协作,**不取代任何系统、不直连患者**。

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## 评估时点(管委会怎么看效果)

| 节点 | 时间 | 管委会能看到什么 |
|---|---|---|
| **画像初见** | W3 末 | 100+ 患者画像卡片,业务方点评"画像准不准" |
| ⭐ **完整业务流 Demo** | **W4 末** | 浏览器走完一个完整召回流程 — 名单 + 优先级 + 话术 + 摘要 |
| **真实数据接入** | W6 末 | 第 1 家试点真实数据切换 |
| **试点跑通** | W7+ | 真实业务结果 — 可对比基线证明 PAC 提升幅度 |

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## 一句话归纳

**PAC = 把"客服该打谁、为什么打、怎么打"从经验拍脑袋变成数据驱动的集团级智能中枢。**

第一个场景做"老客户召回"(本期),
画像层将来可以服务**集团运营全场景**(营销、分层、预警、VIP 识别)。

不替代现有系统,通过接口协作。客服更专业、客户更满意、集团客单价更高。
