Wat zijn no shows, waarom zijn ze nadelig en hoe kun je ze voorkomen met AI?

Veel organisaties maken afspraken met klanten. Denk aan de tandartspraktijk, het ziekenhuis, de kapper of een restaurant. Helaas komt het regelmatig voor dat klanten niet komen opdagen voor hun afspraak zonder dit van tevoren te melden. Dit wordt een 'no-show' genoemd.

In dit artikel leggen we uit wat een no-show is, waarom patiënten niet komen opdagen, wat de impact is voor jouw organisatie én hoe je dankzij slimme AI-software no-shows kunt voorspellen en voorkomen.

• Wat betekent een no show?
• Waarom ontstaan no shows?
• Wat kost een no-show jouw organisatie?
• Hoe kun je no-shows voorkomen?
• Hoe werkt mijn AI-software om no-shows te voorspellen?
• Veelgestelde vragen (FAQ)
• Conclusie

Wat betekent een no show?

Een no-show is een afspraak waarbij de patiënt niet verschijnt zonder vooraf af te zeggen. Dit komt vaker voor dan veel mensen denken. In de zorg zijn no shows een veel voorkomend probleem bij tandartsen, huisartsen, fysiotherapeuten, GGZ-instellingen en ziekenhuizen. Maar ook in andere sectoren, zoals de horeca of kappers, kunnen no-shows voorkomen.

Voorbeelden van een no-show

• Een patiënt heeft een afspraak bij de tandarts maar verschijnt niet, zonder te bellen of te mailen.
• Een cliënt bij de psycholoog zegt niet af en komt simpelweg niet opdagen.
• Een ziekenhuispatiënt vergeet een controleafspraak, waardoor de specialist onnodig tijd vrijhoudt.

Elke gemiste afspraak betekent verlies van tijd, capaciteit en omzet. Vaak zorgt het ook voor langere wachttijden voor andere patiënten, sommigen moeten inmiddels al 3 maanden wachten voor een afspraak met de arts mogelijk is.

Het verschil en de overeenkomst met een “te late afmelding”

Een no-show is niet hetzelfde als een te late afmelding. Bij een te late afmelding laat de patiënt wél weten dat hij of zij niet kan komen, maar doet dit pas vlak voor de afspraak. We rekenen een afmelding binnen 24 uur voor de afspraak als te laat. In dat geval is het vaak te laat om de tijd nog opnieuw een andere klant in te plannen. Daarom worden te late afmeldingen vaak ook als no-shows beschouwd.

Waarom ontstaan no shows?

Er zijn veel redenen waarom mensen een afspraak missen. Uit onderzoek blijkt dat dit zelden onwil is. Vaak spelen praktische, psychologische of communicatieve factoren een rol.

1. Vergeten of onvoldoende herinneringen
De meest voorkomende reden. Patiënten vergeten hun afspraak, zeker als deze weken eerder is gepland. Denk bijvoorbeeld aan een afspraak voor een jaarlijkse controle bij de tandarts. We zien dat dit vooral jongeren en ouderen overkomt. Het beheren van de eigen agenda is voor hen soms lastiger. Ook een gebrek aan herinneringen kan bijdragen aan no-shows. De meeste organisaties voeren wel een vorm van herinnering uit, en dat helpt. Maar vaak is enkel een SMS of email nog niet voldoende.

2. Angst of financiele redenen
Zeker bij tandarts- of GGZ-afspraken kan angst of geld een rol spelen. Patiënten vermijden de afspraak of bellen op het laatste moment af, zonder daadwerkelijk te annuleren. Zo voorkomen ze de confrontatie met hun angst of de kosten van de behandeling. Voor jouw organisatie is dit zonde. Want een late afmelding, betekent alsnog dat de tijd niet meer kan worden ingevuld door een andere patiënt.x Hierdoor kun je minder klanten helpen, waardoor je omzet misloopt. Of een klant verzekerd is of niet, speelt hierbij een rol. En kan als deze data beschikbaar is, meegenomen worden in het AI model.

3. Logistieke problemen
Verkeersdrukte, geen oppas, of vertraging in het openbaar vervoer kunnen ertoe leiden dat iemand besluit niet meer te gaan. Hoewel dit vaak wordt genoemd als reden, is het in de praktijk minder vaak de oorzaak van no-shows. Dit is vastgesteld met het AI model van no showsvoorspellen.nl, dat kijkt naar patronen in no-shows. Verkeer of weersinvloeden zijn hierin niet significant.

4. Ziekte of plotselinge omstandigheden
Soms is iemand echt ziek of moet onverwachts werken, en vergeet dit door te geven. In deze gevallen is het begrijpelijk dat de afspraak niet doorgaat. Maar het blijft zonde dat de tijd niet meer kan worden ingevuld door een andere patiënt. Deze categorie no-shows is lastig te voorkomen., en maakt dat no shows voorspellen nooit 100% accuraat kan zijn.

Wat kost een no-show jouw organisatie?

Voor veel organisaties staan de kosten vast: het pand is gehuurd, het personeel moet betaald worden en de apparatuur staat klaar. Wanneer een klant niet opdaagt, blijven die kosten bestaan, maar er komt geen omzet binnen. Een no-show betekent dus directe verlies van inkomsten terwijl de uitgaven doorgaan.

Rekenvoorbeeld:
Stel dat je 100 afspraken plant, maar 20 patiënten niet komen opdagen. Je moet die 20 afspraken opnieuw inplannen om dezelfde 100 patiënten te kunnen helpen. Dat betekent dat je in feite 120 afspraken nodig hebt om 100 patiënten te helpen. In dit rekenvoorbeeld verlies je dus de omzet over 20 afspraken. Afhankelijk van de gemiddelde prijs per afspraak kan dit snel oplopen. Reken je 100 euro per afspraak, dan verlies je dus 2000 euro aan omzet. We zien dat sommige organisaties duizenden no shows per jaar hebben, wat kan oplopen tot miljoenen euro's aan gemiste omzet.

Hoe kun je no-shows voorkomen?

Er zijn verschillende manieren om no-shows te verminderen. Sommige zijn eenvoudig toe te passen, andere vragen om een slimmere aanpak. Door de juiste combinatie van herinneringen én voorspellende AI kun je no-shows structureel terugdringen.

1. Basisoplossingen: herinneringen
Een goede eerste stap is het sturen van automatische herinneringen via sms of e-mail. Dit kan het aantal no shows verminderen, maar ik zie ook in de praktijk dat dit vaak nog onvoldoende is. Ook een duidelijke uitleg van je annuleringsbeleid helpt om no-shows te verminderen.

2. Factureren van no shows
Sommige organisaties kiezen ervoor om no-shows te factureren. Dit kan een afschrikmiddel zijn, waardoor het aantal no shows daalt. Maar wees je ervan bewust dat er ook nadelen zijn. In sommige gevallen, zien klanten dit als een reden om een no show niet te melden. Ik heb klanten horen zeggen, "Ik betaal toch om niet te komen. Dan hoef ik toch niet af te zeggen." En vaak leidt het tot een hoop gedoe en discussies over de factuur. Het kan dus werken, maar het is niet mijn favoriete oplossing.

3. De kracht van voorspellende AI
Met voorspellende AI-software kun je vooraf voorspellen welke patiënten een hoger risico op no-show hebben. De software analyseert historische afspraken en patronen, zoals eerdere afzeggingen, tijdstip van de afspraak of type behandeling. Zo weet je precies wie extra aandacht nodig heeft. Mijn software bevat ook een wesbite module, waarmee je eenvoudig voorspelde no shows telefonisch kunt herinneren. Deze aanpak is bewezen effectief en kan no-shows verminderen. Het Erasmus MC en Arkin hebben hiermee al mooie resultaten geboekt.

3. Een stap-voor-stap aanpak

• Verzamel betrouwbare data over je afspraken en no-shows. Het is belangrijk om eerst duidelijk te weten hoe groot het probleem is.
• Start met het herinneren van klanten via SMS of email.
• Ontdek hoeveel extra omzet de AI-software jou kan opleveren.
• Vul het contactformulier in.
• Ik neem contact met je op, en samen gaan we aan de slag om no shows te voorkomen.

Met deze aanpak kun je met minimale inspanning meer klanten helpen, en meer omzet draaien.

Wil je samenwerken?
Vul het contactformulier in en ik neem contact op

Hoe werkt mijn AI-software om no-shows te voorspellen?

De software gebruikt slimme algoritmen om te voorspellen welke afspraken een groter risico hebben op een no-show. De AI leert van historische gegevens over afspraken, zoals tijdstip, type behandeling, leeftijd en eerdere no shows. Zo herkent het systeem patronen die voor mensen vaak onzichtbaar blijven.

Elke ochtend voorspelt het model automatisch welke afspraken het grootste risico op no-show hebben. Deze lijst verschijnt direct in de website, die ook onderdeel is van het pakket. Daardoor kan een medewerker van de organisatie telefonische herinneringen uitvoeren. De medewerker kan eenvoudig aangeven wie is gebeld en of er nog bijzonderheden zijn.

De software is een docker image. Het is mogelijk om de software in de cloud te gebruiken, of op locatie. Het werkt bijvoorbeeld naadloos met Azure, maar ook met Microsoft SQL server, Postgress en meer.

Voordelen van voorspellende AI in jouw praktijk

• Minder no shows praktijken zien een mooie reductie in het aantal no-shows.
• Meer omzet zonder extra werk elke voorkomen no show levert direct meer omzet op.
• Tijdwinst voor het team minder administratieve lasten voor bijvoorbeeld het opnieuw plannen van een afspraak.
• Betere patiëntenzorg minder misverstanden, meer continuïteit in behandelingen.

Resultaten uit de praktijk
Ziekenhuizen en GGZ-instellingen zagen het aantal no-shows sterk dalen, en de omzet flink stijgen. En dat alles zonder extra werkdruk. De software is volledig automatisch, privacyproof en te koppelen aan de systemen van jouw organisatie.

Veelgestelde vragen (FAQ)

Wat is het verschil tussen een no-show en een afmelding?
Een no-show is een afspraak waarbij de patiënt niet komt opdagen zonder dit vooraf te melden. Bij een afmelding laat de patiënt wél weten dat hij of zij niet kan komen, meestal op tijd om het tijdslot nog aan iemand anders te geven. Een no-show veroorzaakt directe omzet- en tijdsverlies, terwijl een afmelding meestal beter op te vangen is.

Hoe betrouwbaar is de AI-voorspelling?
Gemiddeld voorspelt het AI model 70-90% van de no shows correct. Dat betekent dat de meeste patiënten die het systeem als risicovol aanmerkt, inderdaad extra aandacht nodig hebben. De nauwkeurigheid is afhankelijk van de kwaliteit van registratie, hoe beter no shows worden vastgelegd, hoe beter het model presteert.

Werkt dit ook voor tandartspraktijken, GGZ en ziekenhuizen?
Ja. Het voorspellen van no shows is bewezen succesvol voor verschillende domeinen, waaronder tandartspraktijken, GGZ-instellingen en ziekenhuizen. Daarnaast is het ook toepasbaar in andere sectoren zoals kappers, fysiotherapeuten en horeca. De software past zich aan de kenmerken van jouw organisatie en sector aan, zoals type afspraken, patiëntgroepen en omgeving, en levert daardoor betrouwbare voorspellingen, ongeacht de grootte van je praktijk of instelling.

Is de software veilig en AVG-proof?
Zeker. Alle gegevens worden lokaal of binnen een beveiligde cloudomgeving verwerkt. De AI werkt uitsluitend met geanonimiseerde gegevens en voldoet volledig aan de AVG-richtlijnen. Zo kun je no-shows voorspellen zonder concessies te doen aan patiëntprivacy.

Conclusie

Voorkomen is beter dan genezen. No shows kunnen een aanzienlijke impact hebben op de efficiëntie en winstgevendheid van een organisatie. Door proactief actie te ondernemen, zoals het herinneren van patiënten of klanten op basis van voorspellende modellen, kunnen no shows aanzienlijk worden verminderd. Oplossingen zoals NoShowsVoorspellen.nl stellen je in staat om potentiële no shows te identificeren en de nodige stappen te ondernemen om deze te vermijden. Minder no shows betekent niet alleen meer omzet, maar ook een beter georganiseerde planning en minder administratieve lasten.