Rendelőknek: előfizetéses vizit online kártyás fizetési rendszerrel
Feltöltés dátuma:
A WebOrigo 2019-ben készítette el speciális, orvosi rendelőknek szánt, havonta levonásra kerülő azaz előfizetéses kártyás fizetési rendszerét. Így a rendelőintézetek és fogorvosok, vagy akár kisállatklinikák egy olyan tagsági rendszert tudnak biztosítani, ahol vendégeik, pácienseik biztonságosan fel tudnak iratkozni a havi díjas a szolgáltatásra, ezáltal kényelmi szolgáltatásokat élvezhessenek, melyet természetesen a rendelők saját maguk határozhatnak meg.
Miért hasznos?
Néhány példa, melyeket korábban már alkalmaztuk:
- Vizitdíj elengedése látogatás esetén
- Munkaidőn kívüli azonnali segítségnyújtás
- Kedvezmény a listaárakból
- Ingyenes féléves kontroll lehetősége
A tagdíj bankkártyás fizetési rendszerrel kerül levonásra az előfizető páciensekről minden hónapban automatikusan, nekik csak egyszer kell a kártyaadataikat megadni. Így a rendelők sokkal hosszabb, tartós kapcsolatot tudnak kiépíteni páciensükkel.
Rendszerünk fix áron, vagy havi díjas alapon is elérhető a rendelők számára, akár rajtunk, akár a WebOrigo viszonteladó partnerein keresztül. Bővebb információért kérjük, hogy vegye fel velünk a kapcsolatot, ezt követően tudunk személyre szabott árat kínálni.
Iratkozzon fel a hírlevelünkre!
Iratkozzon fel a hírlevelünkre, hogy elsőként értesülhessen legújabb projektjeinkről és technológiai újdonságainkról.
Trendek és kereslet előrejelzése: A mesterséges intelligencia ereje a készlet-előrejelzésben
A készletgazdálkodás minden vállalkozás kritikus szempontja, amely befolyásolja a költségeket, az ügyfelek elégedettségét és az általános nyereségességet. Hagyományosan a készlet-előrejelzés kézi módszerekre és a múltbeli adatok elemzésére támaszkodott, ami gyakran pontatlanságot és hatástalanságot eredményezett. A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás megjelenésével azonban a vállalkozásoknak ma már hatékony eszközök állnak rendelkezésükre a trendek és a kereslet soha nem látott pontosságú előrejelzéséhez. Ebben a cikkben a mesterséges intelligencia átalakító erejét vizsgáljuk a készlet-előrejelzésben, és azt, hogy a vállalkozások hogyan használhatják ki ezeket a technológiákat ellátási láncuk működésének optimalizálására.