研究背景与问题定位 [page::0][page::2][page::3]

• eClinicalWorks (eCW) ProblemIT门户为医疗文档提供精准术语映射，目前按用户许可证数计费。

- 数据显示部分客户许可证极少（1-2个），但系统请求量极高，存在计费不公与资源使用脱节的问题。

• 亟需构建基于实际请求量的分层定价体系以解决上述收入和成本分配不平衡。

收集与处理数据概况 [page::3][page::4]

• 数据来自IMO数据仓库，涵盖用户许可证、订单、客户端请求日志等多个相关表。

- 聚合处理按月计算活跃许可证数和总请求数，为后续单价稳定估计提供基础。

单价稳定性的时间序列分析 [page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]

• 观察2015年1月至2016年12月的“每请求月价格”，识别ICD-10编码变更前后的两簇数据分布，去除前期异常，聚焦后期稳定区间。

- 采用ADF和Phillips-Perron单位根检验，结果表明单价序列一阶差分后平稳，暗示使用MA(1)模型合适。

时间序列模型选择与三次平滑样条方法应用 [page::10][page::11][page::12][page::13]

| 模型类型 | AIC值 |
|-----------------------|---------|
| ARIMA(0,0,1) (MA(1)) | -168.30 |
| ARIMA(1,0,0) (AR(1)) | -166.50 |
| ARIMA(0,1,0) (Random Walk) | -148.86 |
| ARIMA(2,0,0) | -164.74 |
| ARIMA(0,0,2) | -167.23 |

• MA(1)模型具有最低AIC，MSE为2.190918×10^{-7}，代表较好拟合度。

- 引入半参数贝叶斯三次平滑样条模型进一步降低MSE至1.774695×10^{-7}，提高预测稳定性，选用其对应中位数0.008168作为稳定单价，该模型通过对二阶导数曲率惩罚达到平滑效果，避免过拟合。

八阶梯分层定价模型设计 [page::13][page::14]

| 阶梯 | 百分位数区间 | 请求数范围 | 价格（月） |
|-----|--------------|------------|-------------------------|
| 1 | 0-25% | 0-535 | $4.37 |
| 2 | 25%-35% | <855 | $6.98 |
| 3 | 35%-45% | <1280 | $10.45 |
| 4 | 45%-55% | <1870 | $15.27 |
| 5 | 55%-65% | <2765 | $22.58 |
| 6 | 65%-78% | <4620 | $37.74 |
| 7 | 78%-85% | <6975 | $56.97 |
| 8 | 85%-100% | >6975 | $0.008168 × 请求数 |

• 既保证了计费公平，也避免层次过多导致理解复杂，方便实施和客户接受。

收入影响与客户价格调整评估 [page::14][page::15][page::16]

| 月份 | 实际收入($) | 新定价收入($) | 差额($) | 变动比例(%) |
|---------|-------------|--------------|------------|-----------|
| 1月 | 252,473.10 | 239,738.07 | -12,735.01 | -5.04 |
| 2月 | 251,774.00 | 223,626.41 | -28,147.60 | -11.18 |
| 3月 | 253,151.80 | 246,359.84 | -6,791.97 | -2.68 |
| 4月 | 252,576.50 | 225,071.39 | -27,505.12 | -10.89 |

• 实施后收入略有下降，主要因使用量季节性波动。

- 客户价格变化两极分化，约2333户涨价，2312户降价，涨价客户单均涨价约57.59美元。

• 图表显示低用户报告者涨价幅度大，体现计费更公平。

重点客户案例分析 [page::17][page::18]

• Orlando Family Physicians和Sovereign Health Medical Group是高使用低报告客户案例，后者单账户请求量异常。

• 采用新定价，Orlando费用从162.60美元骤升至1,638.40美元，Sovereign Health从5.42美元增至368.42美元，体现定价向实际使用靠拢。

结论及未来建议 [page::18][page::19][page::20]

• 当前基于许可证的定价模型与实际使用脱节，导致资源消耗高的客户被低估账单。

- 使用基于请求量的分层定价模型可解决公平性和收入回收问题。

• 考虑客户接受度，推荐混合收费结构（基本许可费+请求量费）、分阶段实施及主动沟通。

- 引入自动化月度审计系统，用以识别严重报告偏差用户，支持目标调整及风险控制，提升运营效率。

报告分析：Dissecting Multi-Level Pricing Schemes in the Context of eCW Client Engagement

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1. 元数据与概览

• 标题：Dissecting Multi-Level Pricing Schemes in the Context of eCW Client Engagement

- 作者：Paramahansa Pramanik, Joel Graff, Mike Decaro

• 发布时间：2025年9月30日

- 研究对象：围绕eClinicalWorks（eCW）客户使用的Intelligent Medical Objects (IMO) 的ProblemIT \(^{\mathsf{IM}}\) 门户，探讨基于用量的多层级定价模型。

• 核心议题：通过半参数贝叶斯三次平滑样条模型，确定每条请求的稳定月均单价，对eCW客户按请求量分为八个阶层，建立基于请求数量的分层定价模型，重点解决当前基于用户许可数量核算费用与实际使用量不匹配的问题。

- 主要论点：
1. 现有基于许可用户的定价体系存在结构性失衡，尤其是少数许可用户却系统请求量极高的客户造成收入分配不公平。
2. 通过对2015年11月到2016年12月的请求数据进行时间序列与统计建模，得出稳定的单条请求价格。
3. 采用八个按请求量划分的使用阶层来定价，实现更公平的成本分摊。
4. 提出分层请求定价能够反映实际资源消耗，提升收入回收效率，并为未来定价策略调整提供数据支持。

该报告还对时间序列中价格的稳定性进行检验，使用ARIMA模型和贝叶斯三次平滑样条，比较不同模型效果，最终采用平滑样条据以计算阶层价格。作者对模型实施可能产生的客户行为变动、收入变化及执行风险进行了分析和对策建议。[page::0, page::1]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与研究背景（第0-2页）

• 引言总结：

报告介绍eClinicalWorks (eCW)作为领先的电子健康记录(EHR)系统提供商，其产品ProblemIT \(^{IM}\) 作为精细化临床术语映射门户，支撑文档质量和计费准确性。研究重点在于量化其门客户端请求行为，评估合理定价框架。

• 背景与数据特征：

采用2015年11月至2016年12月14个月的数据窗口，避开2015年10月实施ICD-10导致的制度转换期异常波动。
数据显示用户许可数量与请求数大体正相关，然而存在诸多显著异常，如单一许可却产生大量请求的账户，甚至无许可却请求量极高，凸显当前许可收费模式难以反映实际使用，导致收费不公平和潜在收入流失。
代表性异常客户如Central Ohio Primary Care Physicians在无许可的情形下请求量达十万以上，显示可能存在许可数据报告不准确或共享账户等问题。
本节指出了解决异构请求量的使用即量计费的紧迫性和必要性。[page::0, page::1, page::2]

2.2 价格稳定性建模（第3-7页）

• 统计方法回顾：

通过时间序列分析，先对请求单价的时序波动进行探索。使用单位根测试（ADF和Phillips-Perron）确认价格序列在一阶差分后呈现平稳性，满足稳定价格的要求。
使用自相关函数(ACF)图表，揭示价格序列具备季节性成分及差分平稳特质，指示传统AR(1)模型适用受限。
进一步对多种ARIMA模型进行拟合，发现MA(1)模型拥有最低的AIC（-168.30），为最佳拟合，且均方误差(MSE)为 \(2.19 \times 10^{-7}\)，表现最佳。

• 贝叶斯三次平滑样条建模：

为避免过拟合与异常值影响，采用贝叶斯框架下的半参数平滑样条回归，以引入粗糙度惩罚项(\(\lambda\))平衡拟合灵活性和模型稳定性。
通过平滑参数的逆伽马分布先验，模型最终输出平滑且稳定的每月请求单价预测，MSE为 \(1.77 \times 10^{-7}\)，较MA(1)更优。
使用预测值的中位数作为代表性定价，量化为0.008168美元/请求，作为后续阶层价格设计基准。

• 图表分析：

- 图1（第5页）显示了2015年1月至2016年12月24个月期间的请求单价走势，明显观察到2015年10月ICD-10上线产生的请求和单价峰值，为异常点，故剔除以分析稳定期趋势。
- 图2（第6页）聚焦2015年11月至2016年12月的14个月稳定期，价格波动较小，但仍存在季节性波动。
- 图3（第8页）为ACF和差分后ACF图，确认价差序列的季节性及一阶平稳性。
- 图4（第13页）展示贝叶斯三次平滑样条拟合曲线，平滑趋势合理拟合月度价格变化，减少异常点影响。

上述统计分析确保定价基准的稳健和合理。[page::5, page::6, page::7, page::8, page::9, page::10, page::11, page::12, page::13]

2.3 阶层定价模型设计（第13-15页）

• 分层依据：

基于请求数按使用百分位划分为8个阶层，分别对应不同请求数量区间（第0-25%、25%-35%......85%-100%）。

• 每阶层价格确定方式：

通过乘以预测的单条请求价格及该阶层的最高请求数，转换为阶层定价，简化实际操作并保障个别价格连续性。

• 模型设计原则：

- 避免发票金额过低，提升成本效益。
- 设计明晰、便于客户理解。
- 阶层数量不超过10层，兼顾细分和简洁。

• 价格与请求数量对应表（表2）详细列示了划分区间和对应定价，最高阶层价格按0.008168美元乘客户真实请求数计算。

- 实施预算影响（表3）对2017年初四个月进行模拟，发现新模型导致收入整体略降（约2%-11%），体现了客户使用频率变化对收入的影响。

• 价格变动分布（图5、图6）：

- 大部分客户价格变化较小，涨价和降价客户人数大致相当。
- 价格上涨主要集中于此前使用量大但许可数报告较低的客户，这些客户平均涨价较高，体现了模型对“低报许可高用量”客户的价格调整。

整体来说，阶层定价方法促进了更加公平的成本分摊，兼顾客户接受度与运营效率。[page::13, page::14, page::15, page::16]

2.4 典型客户案例剖析（第16-18页）

• 展示两家异常客户的使用趋势和价格差异，强化异常检测和模型应用合理性：

1. Orlando Family Physicians：报告30用户许可，实际使用约为典型用量6倍，2017年1月实际付费\$162.6，按新模型应为\$1638.4。
2. Sovereign Health Medical Group：报告1用户许可，实际使用显著偏高，2017年1月实际付费仅\$5.42，按照新模型需\$368.42。

• 该显著差价反映了当前许可计费模式的不足，以及基于实际请求数计费的必要性和公平性。

- 图7和图8明确展示客户不同时间点的使用峰值，配合之前统计模型，强化了分层定价的合理性和潜在调整对象识别。

这一细节剖析帮助理解模型实际影响客户层面，推动监管和客户沟通的改进。 [page::16, page::17, page::18]

2.5 结论、挑战与未来策略（第18-20页）

• 主要发现：

大量单许可或双许可账户显示异常高请求量，表明当前许可计费方式与实际资源消耗严重错配。

• 模型的优势：

使用请求计费建立公平成本分担，提升收入捕获效率。

• 潜在风险：

1. 过度按请求计费或导致客户谨慎使用，反过来影响整体使用频次及系统推广。
2. 大幅涨价可能引起客户抵制，缩减对平台依赖，甚至流失。

• 应对策略建议：

- 采用混合定价结构（基础许可费+请求使用费），兼顾成本回收和客户接受度。
- 对高用量客户提供阶梯折扣或信用额度，缓释成本骤增风险。
- 实施分阶段过渡，配合客户沟通解释，减少冲击。
- 启用自动化审计和监控系统，定期核查许可与请求差异，突出异常，支持精准定价调整。

• 数据监控系统构建：依托现有IMO数据仓库、销售事实表(CSA)、客户维度表和请求日志表，构建自动化审计流程，实现持续监督与合规管理。

这些策略保障模型实施的可持续性和平稳过渡，兼顾公平性、收入和客户关系管理。[page::18, page::19, page::20]

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3. 图表深度解读

图1（第5页）：24个月请求单价走势

• 显示2015年1月至2016年12月的单条请求月均单价走势，包含ICD-10制度切换引起的价格高峰。前期高点被识别为异常并剔除。

- 主要呈现两类集群：新制度初期的高波动价格与后期相对稳定的价格期。

• 该图支撑了选取2015年11月至2016年12月这14个月为稳定期数据进行建模的合理性。

图2（第6页）：14个月请求单价稳定期

• 显示剔除异常后的14个月稳定期内请求单价散点。价格围绕0.008上下波动，存在一定季节性。

- 该图辅助对数据的时间序列特征认识，为后续模型拟合奠定基础。

图3（第8页）：自相关图ACF与差分ACF

• 左图（3a）展示单价的自相关函数，显示高滞后值自相关不减，说明序列非平稳。

- 右图（3b）为一阶差分后的自相关图，显示快速衰减，提供该差分序列平稳的统计证据。

• 进一步验证选择差分序列进行ARIMA分析的合理性。

图4（第13页）：贝叶斯三次平滑样条拟合

• 蓝色曲线为平滑拟合趋势，红点为观测数据。拟合平滑，避免异常点过度影响，预测值稳定。

- MSE较MA(1)模型明显降低，说明模型更优。

• 平滑参数\(\lambda\)服从逆伽马分布的先验，体现贝叶斯半参数设计。

表1（第11页）：ARIMA模型拟合优度（AIC）

| 模型 | AIC |
|------------------|---------|
| ARIMA(1,0,0) | -166.50 |
| ARIMA(0,0,1) | -168.30 |
| ARIMA(0,1,0) | -148.86 |
| ARIMA(1,1,0) | -151.84 |
| ARIMA(0,1,1) | -152.39 |
| ARIMA(2,0,0) | -164.74 |
| ARIMA(0,0,2) | -167.23 |
| ARIMA(1,0,1) | -166.88 |
| ARIMA(2,0,3) | -166.57 |

• 结论：ARIMA(0,0,1)（MA(1)）模型拟合效果最佳，最低AIC。

表2（第14页）：分层定价方案

| 阶层 | 百分位 | 请求数范围 | 价格（月） |
|------|-------------|-------------|-----------------------------|
| 1 | 0-25% | 0-535 | \$4.37 |
| 2 | 25%-35% | 536-855 | \$6.98 |
| 3 | 35%-45% | 856-1280 | \$10.45 |
| 4 | 45%-55% | 1281-1870 | \$15.27 |
| 5 | 55%-65% | 1871-2765 | \$22.58 |
| 6 | 65%-78% | 2766-4620 | \$37.74 |
| 7 | 78%-85% | 4621-6975 | \$56.97 |
| 8 | 85%-100% | >6975 | 0.008168 × 请求数 |

• 该表体现由单价定价到总价的转换过程，实现阶层费用界定。

表3（第15页）：实际与拟议收费比较

| 月份 | 实际收入(\$) | 新模型收入(\$) | 差额(\$) | 百分比变化 |
|----------|--------------|----------------|----------|------------|
| 2017年1月 | 252,473.10 | 239,738.07 | -12,735.01 | -5.04% |
| 2017年2月 | 251,774.00 | 223,626.41 | -28,147.60 | -11.18% |
| 2017年3月 | 253,151.80 | 246,359.84 | -6,791.97 | -2.68% |
| 2017年4月 | 252,576.50 | 225,071.39 | -27,505.12 | -10.89% |

• 显示分层定价实施后短期收入略有下降，原因主要是客户实际请求数季节性波动影响。

图5（第15页）：2017年1月客户价格变化分布（美元）

• 以柱状图体现绝大部分客户价格增幅集中在\$0-\$11.10，该区间为最大峰值。

- 左端为降价客户，右端为涨价客户，极端波动较少。

图6（第16页）：2017年1月客户价格变化分布（百分比）

• 右偏分布，左侧部分客户价格降幅不超过100%，右侧部分价格可涨幅超过100%。

- 反映客户价格变化不对称，且高涨价客户为先前被认定的低报许可高用量群体。

图7和图8（第17页）：两异常客户使用趋势

• 曲线图直观显示客户在2016年每日请求量，均显著超出许可数对应的平均水平多倍（约6倍），验证了数据异常与定价调整的必要性。

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4. 估值分析（模型分析）

• 估值对象：月均请求单价，通过模型预测后乘以请求数量确定分层阶梯价格。

- 使用方法：
- 时间序列模型比较，ARIMA(0,0,1)(MA(1))为基础模型，拟合效果最佳。
- 进一步采用贝叶斯三次平滑样条非参数模型，因其对异常点敏感度低，预测误差最小而获选。
- 参数\(\lambda\)作为平滑因子，服从逆伽马分布，体现贝叶斯先验约束。

• 关键指标：

- MA(1)的MSE为 \(2.19 \times 10^{-7}\)
- 贝叶斯平滑样条的MSE为 \(1.77 \times 10^{-7}\)
- 预测中位单价约0.008168美元/请求

• 定价结构：为增加模型易理解性和人工管理便捷，将客户按请求量划分八大阶层，避免复杂连续计价对客户体验和操作造成障碍。

- 敏感性：模型对异常大客户请求量高度敏感，合理限定阶层有助平滑极端案例对整体收入的冲击。

• 流动性：考虑到客户可能随时间调整行为，模型加入平滑性与阶层设计保证了一定程度的收入稳定预测。[page::10, page::11, page::12, page::13, page::14]

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5. 风险因素评估

• 客户使用行为调整风险：基于请求量计费可能促使客户减少实际使用频率，减少对产品依赖，影响市场占有率与收入持续性。

- 价格接受度风险：高用量、低许可客户由于涨幅显著，可能产生不满或抵制，潜在有流失风险。

• 数据准确度风险：许可数低报与共享账户的根本原因可能未解决，仅计费调整难以根本改善账务透明度和合规性。

- 运营成本风险：实行新的监测和自动化审计系统需投入资源，数据关联、清洗与分析精确度要求较高，初期可能增加管理复杂度。

• 策略实施风险：不合理的定价过渡可能带来客户流失，冲击收入和品牌声誉。

报告建议多管齐下采用混合定价、折扣策略、分阶段过渡及客服沟通等措施，缓释上述风险，兼顾长短期利益。[page::18, page::19, page::20]

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6. 审慎视角与细微差别

• 数据局限：仅2015年11月至2016年12月为研究窗口，可能无法完全反应更长期行为规律和制度变化影响。

- 异常处理：异常请求量被识别为异常，但潜在根因未彻查，是否为许可统计不实或系统共享访问未明，仍有待深挖。

• 模型选择偏好：选用贝叶斯三次平滑样条虽提升拟合准确度，复杂性增加且解释性相较简单线性模型差。

- 价格稳定性假设：假定请求单价稳定且未来适用，但外部环境政策、市场、技术变更可能令价格产生非平稳波动。

• 客户接受度假设：假设客户可接受分层价格调整，实际中高涨价客户抵触程度、调整速度未知。

- 收入影响暗示：模拟显示收入略有下降，需结合长期使用趋势和市场反应持续观察。

• 竞争响应未纳入：报告忽略了定价调整后市场竞争对客户流失及定价权的影响分析。

综上，模型在数据完整性和策略推行中仍有改进空间，需结合后续监测数据和客户反馈动态调整。

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7. 结论性综合

本报告系统地构建了针对eClinicalWorks客户使用的IMO ProblemIT门户的基于请求量的阶层定价模型。其主要贡献在于：

• 通过精细的时间序列模型和半参数贝叶斯三次平滑样条拟合，建立了稳定、可靠的每条请求单价预测，抵御了ICD-10切换带来的数据异常影响。

- 基于请求数量进行八个阶层的细分，实现费用与资源消耗的更合理匹配，特别考虑到单许可用户请求异常高的账户。

• 数据显示当前按用户许可计费方式导致费用分配不公平，模型能够揭示并校正这一失衡。

- 实施模拟表明，分层定价导致部分客户费用上升，另一些客户下降，整体收入短期略有减少，但新模型带来了更透明和公正的费用结构。

• 结合典型客户案例，验证了异常账户调整必要性和定价公平性。

- 报告充分识别了模型实施潜在风险，提出混合定价策略、分阶段实施及自动审计，以缓和客户流失和收入波动风险。

• 自动化审计建议有助持续监测客户使用行为，支撑精准定价和客户合规性管理。

整体而言，该研究通过严谨的统计建模与实际应用相结合，为电子医疗软件行业典型的许可计费向基于实际资源使用的计费转型提供了可行路径和实践框架，支持eCW提升收益管理、公平性和长期客户关系维护。报告显示，利用现代统计方法处理医疗IT服务复杂数据和不均衡使用行为，能够为定价创新提供科学依据和实操价值，具有重要的理论和商业意义。[page::18, page::19, page::20]

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附件：主要图表链接

• 图1:

- 图2:

• 图3:

- 图3b:

• 图4:

- 图5:

• 图6:

- 图7:

• 图8:

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以上分析全面剖析了报告的研究逻辑、统计方法、模型选择、数据解读、风险管理及实践意义，详实解读表格与图表，明确指出报告的创新点与局限。希望该解构对您深入理解和进一步研究提供有力支持。

报告