Bewertungsmanagement-Software für Relatient-Nutzer
Verbinden Sie Reviewflowz mit Ihrem Relatient-System und fordern Sie nach jedem Patientenbesuch, Termin oder Behandlungsabschluss automatisch Bewertungen an.
They love how easy we've made it
Automated patient review requests from Relatient visits
Reviewflowz automatically sends review requests when patient encounters are marked complete in your Relatient system. Configure once to trigger requests after visits, treatments, discharges, or follow-ups, then every qualifying patient receives an email, SMS, or WhatsApp request without any manual work. Your front desk staff never needs to remember who to ask or when to ask them. The system handles timing, patient contact details, and delivery method based on your preferences. With Reviewflowz customers averaging 7.5% review conversion rates, this automated approach consistently outperforms manual review collection methods while saving your healthcare team hours of administrative work every week.
Identify your happiest patients in Relatient records
When patients leave 5-star reviews on Google, Healthgrades, or other platforms, that positive feedback automatically appears in their Relatient patient record. Your medical staff can instantly see which patients are your biggest advocates during check-ins, follow-ups, or future appointments. This visibility lets you strategically ask satisfied patients for referrals, video testimonials, or case study participation while their positive experience is top of mind. Instead of guessing which patients might recommend your practice, you have concrete data showing who already praised your care publicly. This patient satisfaction data becomes a powerful tool for building stronger relationships and generating word-of-mouth referrals.
Track reviews by doctor without patient name-drops
Reviewflowz attributes patient reviews to specific doctors, nurses, and staff members using your Relatient data rather than asking patients to mention provider names. This approach prevents the common problem where patients forget provider names, misspell them, or write reviews that get flagged by Google for seeming fake. Since the system already knows Dr. Smith handled the cardiology consultation and Nurse Johnson managed the follow-up care, incoming reviews get automatically assigned to the right team members. You get accurate performance tracking for each provider while your reviews sound natural and avoid platform removal policies. Generate detailed reports showing review volume and ratings per doctor, nurse, or department for performance evaluations and coaching opportunities.
Calculate review conversion rates from Relatient encounters
Most practices celebrate reaching 100 total reviews, but that number means nothing without context about patient volume. Reviewflowz connects to your Relatient system to track actual patient encounters, then calculates your true review conversion rate. A practice with 50 reviews from 500 patients achieves a 10% conversion rate that significantly outperforms a competitor with 200 reviews from 5,000 patients at just 4%. This metric reveals which locations, providers, or service lines generate the most patient advocacy relative to volume. You can benchmark against the 7.5% average conversion rate across Reviewflowz healthcare customers and identify specific improvement opportunities rather than just hoping for more reviews.
AI auto-replies to healthcare reviews on all platforms
Every patient review across Google, Healthgrades, Zocdoc, Vitals, and 200+ other platforms gets an appropriate response without physician time investment. The AI generates professional, healthcare-appropriate replies that thank patients for positive feedback and address concerns in negative reviews while maintaining HIPAA compliance. You can review responses before they publish or set them to auto-publish for hands-off reputation management. Consistent review responses improve your Google local search rankings and show prospective patients that your practice values feedback and patient communication. This systematic approach ensures no review goes unanswered, even when your medical team is focused on patient care rather than online reputation tasks.
How serious are you about your reviews?
Set up in under five minutes. No demo required.
FAQs
Welche Bewertungsplattformen sind für Relatient-Gesundheitspraxen am wichtigsten?
Google-Bewertungen sorgen für die meisten neuen Patienten, weil sie die lokale Sichtbarkeit in der Suche direkt beeinflussen. Genauso wichtig sind aber spezialisierte Plattformen wie Healthgrades, Zocdoc, Vitals und WebMD für Arztpraxen. Sie erscheinen oft ganz oben in den Suchergebnissen, wenn Patienten nach Ärzten, Behandlungen oder Krankheitsbildern suchen. Patienten schauen sich häufig mehrere Bewertungsquellen an, bevor sie einen Termin buchen. Deshalb sind gute Noten auf allgemeinen und medizinischen Plattformen entscheidend für die Glaubwürdigkeit Ihrer Praxis. Reviewflowz überwacht alle wichtigen Bewertungsseiten im Gesundheitswesen sowie über 200 weitere Plattformen und gibt Ihnen einen vollständigen Überblick über das Patientenfeedback auf jeder Plattform, die für das Reputationsmanagement einer Arztpraxis relevant ist.
Wie kann ich die Leistung von Bewertungen mit der Relatient-Integration messen?
Die entscheidende Kennzahl ist die Bewertungs-Konversionsrate. Sie berechnen sie, indem Sie die Gesamtzahl der Bewertungen durch die Patientenbesuche aus Ihrem Relatient-System teilen. Eine Praxis mit 40 Bewertungen aus 800 Patientenbesuchen kommt auf eine Konversionsrate von 5 Prozent. Eine andere Praxis mit 120 Bewertungen aus 6.000 Besuchen erreicht dagegen nur 2 Prozent, obwohl die absolute Zahl der Bewertungen höher ist. Reviewflowz zieht die Besuchsdaten automatisch aus Relatient, um diese Kennzahl zu berechnen. So sehen Sie, welche Anbieter, Standorte oder Leistungsbereiche im Verhältnis zur Anzahl der Patienten am meisten Zuspruch erhalten. Sie können sich am Durchschnitt von 7,5 Prozent unter den Gesundheitskunden von Reviewflowz orientieren und Verbesserungen über die Zeit verfolgen, statt nur die reine Anzahl an Bewertungen ohne Kontext zu feiern.
Wie werden Bewertungsanfragen aus Relatient-Workflows ausgelöst?
Reviewflowz überwacht Ihr Relatient-System auf bestimmte Trigger-Ereignisse wie abgeschlossene Besuche, abgeschlossene Behandlungen, Patientenentlassungen oder Folgetermine. Tritt eines dieser Ereignisse ein, verschickt das System automatisch Bewertungsanfragen per E-Mail, SMS oder WhatsApp, je nach Ihrer Konfiguration. Sie legen fest, welche Schritte im Relatient-Workflow eine Anfrage auslösen, und wählen beim Einrichten Ihre bevorzugte Kommunikationsmethode. Die Automatisierung läuft durchgehend, ohne dass Mitarbeiter eingreifen müssen. So erhält jeder passende Patient die Bewertungsanfrage zum optimalen Zeitpunkt. Damit entfällt die manuelle Arbeit, sich zu merken, welche Patienten wann um Feedback gebeten werden sollen.
Können Relatient-Praxen Bewertungsanfragen via WhatsApp versenden?
Ja, Bewertungsanfragen per WhatsApp werden vollständig unterstützt und erreichen Öffnungsraten von fast 98 Prozent, verglichen mit rund 20 Prozent bei E-Mail-Anfragen. Das macht WhatsApp besonders wirksam für Praxen, deren Patienten überwiegend über WhatsApp kommunizieren. Genau wie bei E-Mail und SMS verschickt das System die WhatsApp-Bewertungsanfrage automatisch, sobald ein Patientenbesuch in Relatient abgeschlossen wird. Die höhere Interaktionsrate führt oft zu mehr Bewertungen, besonders bei Praxen mit einer vielfältigen Patientenschaft, die WhatsApp klassischen Kanälen vorzieht. Die Preise variieren je nach Land, aber die besseren Antwortraten rechtfertigen die Kosten oft für Praxen, die möglichst viele Bewertungen sammeln wollen.
Wie werden Bewertungen mithilfe von Relatient-Daten den richtigen Anbietern zugeordnet?
Reviewflowz ordnet Patientenbewertungen automatisch den richtigen Ärzten, Pflegekräften und anderen Fachkräften zu. Dafür analysiert das System Ihre Besuchsdaten aus Relatient, statt sich darauf zu verlassen, dass Patienten den Namen des Anbieters selbst nennen. Führt zum Beispiel Dr. Martinez die Beratung durch und übernimmt Pfleger Thompson die Nachsorge, werden alle Bewertungen automatisch den richtigen Personen zugeordnet, ohne dass sich Patienten Namen merken oder buchstabieren müssen. Diese automatische Zuordnung verhindert, dass Google Bewertungen meldet, weil darin bestimmte Namen genannt werden. Das würde sonst oft zur Löschung der Bewertung führen. So sehen Sie genau, welche Anbieter das positivste Patientenfeedback erhalten, und die Bewertungen bleiben natürlich formuliert, entsprechen den Richtlinien der Plattformen und werden nicht gelöscht.
Wie lange dauert das Reviewflowz-Setup mit Relatient?
Das erste Setup dauert in der Regel unter 15 Minuten, ganz ohne IT-Abteilung oder Entwicklerhilfe. Sie verbinden Ihr Relatient-System, legen fest, welche Workflow-Ereignisse Bewertungsanfragen auslösen, wählen die Kommunikationsmethode und stellen den Zeitpunkt der Anfragen ein. Die Integration sucht danach sofort nach Trigger-Ereignissen. Die ersten automatischen Bewertungsanfragen können noch am selben Tag rausgehen. Die meisten Praxen sind innerhalb eines Geschäftstages voll einsatzbereit. Dazu gehört, den Workflow anhand einiger Beispiel-Patientenbesuche zu testen, bevor er für alle Anbieter und Standorte live geschaltet wird.
Was kosten Relatient-Bewertungsanfragen pro Patient?
E-Mail-Bewertungsanfragen kosten 5 US-Dollar pro 1.000 E-Mails, SMS-Anfragen kosten 5 US-Dollar pro 100 SMS. Beide werden nach Verbrauch abgerechnet, ohne Mindestumsatz pro Monat oder Vertragsbindung. Für die meisten Praxen bedeutet das nur wenige Cent pro gesammelter Bewertung. Eine Praxis, die monatlich 500 E-Mail-Anfragen verschickt, zahlt 2,50 US-Dollar. 100 SMS-Anfragen kosten 5 US-Dollar. Die Preise für WhatsApp variieren je nach Land, bringen aber oft bessere Konversionsraten, die höhere Kosten pro Nachricht ausgleichen. Die Automatisierung erspart dem Personal die manuelle Arbeit für Bewertungsanfragen. Dadurch sind die Kosten pro Bewertung deutlich niedriger, als wenn Mitarbeiter Patienten während oder nach dem Termin persönlich um Feedback bitten.