「未受診パターン分析」を用いた 健診勧奨改善のヒント

▼ 下記のような課題感をお持ちの健保様にオススメの記事です。

・ 根強い未受診層が存在し、受診率が頭打ちになってきたと感じている。

・ 健診勧奨の効果検証をしようとしても「何故Aさんは受診してくれて、Bさんは受診してくれないのか？」など、
　 行動理由の特定が難しいため、改善に向けた議論が難しいという課題を感じている。

・ 健診勧奨により力を入れていくため、新しい取り組みを探している。

今回ご紹介するのは、「未受診パターンの分析による属性分け」です。

メリット１：属性ごとに分けて検証ができるため、改善に向けた議論へつなげやすくなる。

メリット２：未受診者の「なぜ行かないのか」をデータから類推できるため、より“効くメッセージ”で勧奨することができる。

分析方法

過去2年継続して在籍している方を対象とし、

「２年前の健診受診状況」

「２年前の健診における所見の有無」

「通院履歴」

をもとに、下記分類方法で未受診の背景を類推します。

（図1：未受診パターン分け手順例）

実際にJMDCのデータ(2017年時点)で分析を行ったところ、
被扶養者の昨年度健診を受けなかった人のうち８割近くがパターン⑤と⑥でした。
つまり、被扶養者の健診未受診者のうち、８割近くが「根強い未受診者」という結果になりました。

（図2：未受診パターン別の分布）

このようにパターン分析を行うことで分布の見える化ができるため、
どの層から対策をしていけば効率が良いのか、という目星をつける事が容易になります。

さらに下記表3のように、未受診パターンから「未受診者の心理」を類推することで、
「何を理解してもらえれば、受診してくれるのか？」という点まで落とし込んで検討できるため、
根強い未受診者へ“効くメッセージ”を訴求していくことが可能となります。

（表3：健診未受診パターンと、考えられる未受診心理）

未受診背景から類推した「理解してもらうことで、健診を受ける可能性が高まる事実」が下記です。

（表4：未受診者の心理と、受診の可能性を高める訴求メッセージ）

実際にこの分析を用いて未受診パターンごとに合った訴求メッセージを設定することで、
「根強い未受診層」でさえも診率が向上した事例もあります。

最後に

いかがだったでしょうか。

今回の分析はあくまで一例ですが、健診未受診パターン分けを行うことで、
パターン毎の戦略を検討することが可能になるため、是非一度お試しください！