Промт: — 21 июля 2026 г. в 14:21:57.012
Промт: > Ты специалист по сквозной аналитике и медицинскому маркетингу. Используй Python для анализа Excel-файла. Проанализируй пациентскую базу за весь период и рассчитай: — количество уникальных пациентов; — общее количество визитов и выручку; — средний и медианный LTV; — среднее количество визитов на пациента; — долю пациентов с одним, двумя, тремя и большим количеством визитов; — долю повторных пациентов; — вклад повторных пациентов в общую выручку; — распределение пациентов по LTV; — долю выручки, которую формируют 1%, 5%, 10% и 20% самых ценных пациентов; — сегменты пациентов по давности последнего визита; — количество пациентов, которых потенциально можно реактивировать; — различия по возрасту, полу, географии, врачам, услугам и источникам, если эти данные есть в файле. Отдельно оцени, какие показатели могут вводить руководство клиники в заблуждение. Не называй накопленную выручку полноценным LTV, если в файле нет даты первого визита и истории отдельных оплат. Сделай выводы, полезные маркетологу и собственнику клиники: где теряется выручка, какие сегменты наиболее ценны, как повысить повторность, какие CRM-сценарии стоит внедрить и какие данные необходимо начать собирать.