Статьи
База материалов о работе клиник и инструментах medaccount.ru.
Медиамикс-моделирование для клиник: как оценить эффективность рекламы без нарушений приватности
Пиксельная атрибуция не работает в условиях 152-ФЗ. Медиамикс-моделирование позволяет измерять вклад рекламы без сбора персональных данных и планировать бюджет с точным ROI. Опыт внедрения MMM в медицине.
Модели атрибуции в медицинском маркетинге: как выбрать под частную клинику
Сравнение 7 моделей атрибуции (первое касание, последнее, позиционная, модель комплекса маркетинга) для частных клиник. Как строить аналитику без нарушений 152-ФЗ и повысить отдачу от маркетинга.
RFMTC: вероятностная модель оттока пациентов
Как модель RFMTC предсказывает вероятность оттока и пожизненную ценность пациентов на основе истории визитов. Адаптация для российских клиник, учёт 152-ФЗ и МИС.
RFM-кластеризация: как 1.5% пациентов генерируют основную выручку
Исследование 234 тыс. пациентов: k‑means точнее CLV‑ранжирования, а <1.5% пациентов дают непропорционально высокую выручку. Как применить RFM‑модели для программ удержания.
Взвешенный RFM в частной клинике: формула CLV = w1·R + w2·F + w3·M
Как рассчитать пожизненную ценность пациента частной клиники по формуле CLV = w1·R + w2·F + w3·M. Взвешенный RFM-анализ: нормализация, веса, применение с учётом 152-ФЗ. Академическая основа.
RFM-сегментация пациентов стационара: как внедрить дерево решений и STP в CRM российской клиники
Разбор ранней работы по применению RFM, STP и дерева решений к 14 072 стационарным пациентам. Основа для LRFM и eRFM. Опыт южнокорейской университетской больницы, адаптация для РФ.
Прогноз визитов пациентов моделью BG/NBD: как оценить отток в частной клинике
Модель Бета-Геометрик/NBD (BG/NBD) помогает предсказать будущие визиты и вероятность ухода пациентов без формальных контрактов. Простая альтернатива Pareto/NBD для амбулаторной клиники: расчёт на Python за 5 строк.
LRFM-сегментация пациентов: как частной клинике выявить лояльных и вернуть ушедших
Как российские клиники могут внедрить LRFM-модель и двухстадийную кластеризацию (SOM + k-means) для сегментации пациентской базы. 12 поведенческих сегментов, адаптация под 152-ФЗ и российские МИС.
LRFM-модель: сегментация 321 908 пациентов медицинского центра
Анализ лояльности амбулаторных пациентов через LRFM: устойчивость модели на выборке 321 908 человек, 5 управленческих типов и алгоритмы SOM+k-means. Практические выводы для частных клиник.
Взвешенная RFM-модель и метод анализа иерархий: как исследование 2005 года задало стандарт сегментации пациентов по CLV
Как метод анализа иерархий (AHP) в 2005 году впервые задал веса давности, частоты и денежной ценности в RFM-модели. Кластеризация и ранжирование по пожизненной ценности — стандарт для WRFM, eRFM, LRFM-V.
Прогнозирование оттока пациентов без медицинских карт: методика RFML для частных клиник
Исследование 2017 года: как анализ давности, частоты, денежной ценности и длительности (RFML) позволяет точно предсказывать уход пациентов без доступа к клиническим данным. Практические выводы для российских клиник.
Стратегия развития медицинской организации: 5 обязательных элементов для частной клиники
Разбор методики журнала «Заместитель главного врача» для частных медцентров: финансовая модель, кадровая стратегия, цифровая система, программа лояльности и работа с ОМС/ДМС в стратегии развития.
Модель эпизода оказания помощи: как клиники отказываются от платы за койко-места
Что такое модель эпизода оказания помощи и как она позволяет клиникам снизить зависимость от койко-фонда, включив телемедицину и удалённый мониторинг. Разбор опыта зарубежных частных сетей и возможности адаптации в РФ.
Финансирование по факту визита — главный тормоз цифровой медицины
Технологии буксуют не из-за ИТ, а из-за устаревших моделей оплаты. Австралийская тарифная система и российская ОМС платят за процесс, а не за результат. Без пакетных платежей и оплаты по результату цифровая трансформация частной клиники останется витриной — выводы Wild Health.
ТОП200 частных клиник РФ 2024: лидеры, выручка, драйверы
Рейтинг Vademecum ТОП200 частных многопрофильных клиник России за 2024 год. Лидеры — МЕДСИ, Мать и Дитя, ЕМС. Концентрация рынка — 8% у топ-5. Драйверы — премиум и амбулаторная хирургия.