Recruter un expert CRM Audioprothèse

Client : Grand réseau national de centres d'audioprothèse (150+ points de vente).

Défi : Le client rencontrait des difficultés majeures de synchronisation des données entre ses succursales et le siège, le système existant étant incapable de gérer la charge du **CRM Patient Centre Audioprothese** en temps réel.

Solution : Notre équipe augmentée de trois développeurs Python seniors a conçu une architecture microservices basée sur Django et FastAPI. Ils ont refondu le module de synchronisation pour permettre des mises à jour incrémentielles plutôt que des transferts de masse bloquants. L'équipe a également mis en place une API robuste pour connecter le CRM aux outils de comptabilité et de gestion des stocks centraux, assurant une intégrité totale des données patients et commerciaux.

Résultat : La latence de synchronisation des données a été réduite de 85%, passant de plusieurs heures à quelques secondes. Cette fluidité a permis au siège d'avoir une visibilité instantanée sur les ventes et aux audioprothésistes de récupérer les dossiers patients depuis n'importe quel centre du réseau, améliorant considérablement l'expérience client et l'efficacité opérationnelle.

Client : Éditeur de logiciel SaaS spécialisé en audiologie.

Défi : L'éditeur devait urgemment mettre à jour son **CRM Patient Centre Audioprothese** pour se conformer aux nouvelles normes de télétransmission (SESAM-Vitale) et aux exigences de sécurité HDS, sous peine de perdre sa certification.

Solution : Smartbrain a déployé deux experts Python spécialisés en sécurité et protocoles de santé. Ils ont audité le code existant et réécrit les modules critiques de gestion des données sensibles. L'équipe a intégré les bibliothèques cryptographiques nécessaires et développé un module de télétransmission automatisé respectant strictement les protocoles NOEMIE. Ils ont travaillé en sprints agiles pour livrer les correctifs de sécurité en priorité.

Résultat : Le logiciel a obtenu une conformité HDS et réglementaire à 100% en moins de 3 mois. Cette mise à jour critique a non seulement évité une perte de clientèle massive, mais a également permis à l'éditeur de signer 50 nouveaux centres auditifs le trimestre suivant grâce à la fiabilité accrue de son module de facturation.

Client : Startup innovante en télé-audiologie.

Défi : La startup souhaitait intégrer une fonctionnalité d'analyse prédictive dans son **CRM Patient Centre Audioprothese** pour anticiper les pannes d'appareils et les besoins de renouvellement, mais manquait de compétences internes en Data Science et Python.

Solution : Nous avons fourni un Data Engineer et un développeur Backend Python. Ils ont construit un pipeline de données ingérant les logs techniques des appareils connectés directement dans le CRM. En utilisant des bibliothèques Python comme Pandas et Scikit-learn, ils ont développé un modèle capable d'alerter les audioprothésistes des anomalies avant qu'elles ne deviennent critiques pour le patient.

Résultat : Le taux de rétention des patients a augmenté de 30% grâce à ce service proactif. Les audioprothésistes ont pu planifier des interventions préventives, réduisant les rendez-vous d'urgence et augmentant la satisfaction globale des utilisateurs d'appareils auditifs connectés.