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大数据时代医药营销赋能
发布时间:2018-10-31  访问量:29
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王威:谢谢主持人,谢谢大会的邀请,非常荣幸有这个机会,在新老朋友一起相聚在上海。在接下来的20分钟当中,我想跟大家分享一下我个人对于医药领域大数据应用的想法,在三四年以前大家是狼来了态度对待大数据,但是现在来看,在过去的两年当中,我非常欣喜的看到大家勇于使用这个新技术,把大数据作为一个新时代的水和电,大家都运用的非常好,这也看到了我们应这个时代的变化而发生了一些改变。接下来我想通过自己在过去一年当中的一些思考,和在企业当中的应用,来给大家分享一下,我们在本企业当中对大数据的应用和思考。

首先我想给大家先看一下我们有一个超级战队的设计方案,为什么叫超级战队呢?对于医药行业可以经历好几个阶段,在过去的十几年当中,医药行业是非常快速的增长,各个公司都是非常快的来扩充自己的销售队伍,但是这种情况已经一去不复返了,中国的医药市场足够大,医保扩容也非常迅速,来增加销售队伍、增加区域覆盖、增加客户覆盖,就能获得比较好的业务增长,但是这种局面大概从2005年开始就发生了一个非常大的改变,各大制药公司的销售队伍基本上数量都保持不增长的状态,反而更多提升各个产品组之间的分配效率,使每个代表产出得到比较大的增加。目前来看整个行业队伍是保持不变的,但是我们会利用一些新的技术,来提升代表的效率。对于制药行业当中,天然的代表是和客户进行线下的沟通,我们能不能利用新的大数据技术、人工智能技术,来帮助提升销售团队的生产力,使他能和客户非常智能化的传递信息,随时根据传递的结果来评估他的效果,同时调整他的销售策略。接下来我讲一下我们现在在探索的概念,和大家进行一些交流。首先超级战队的概念是想用人工智能和大数据算法赋能销售团队,大幅度的提升他的营销效率,这是我们的主旨。

我们分了四个模块设计整体的方案,我们基于持续改进的闭环来实现对于销售团队的赋能,这个赋能是对于所有客户的洞察来开始的。原来我们做市场调研,尤其在过去几年做市场调研,大家会有这样的感觉,我们做的是样本量比较有限,选择了几个城市,分成不同的城市级别,最终得出来的结论只能对于我们销售,或者对我们市场来说是全观层面的,或者在大的区域层面当中做一个策略指导。但随着和销售进一步沟通,他们都希望看到更加细分的,比如说能具体到医院,甚至到医生观念的细分,能不能做到这一点,我们现在也是结合了一些大数据的技术,包括爬虫的技术,还有整合了我们客户360的技术,来积累了很多和代表、公司各个部门当中的不同信息,我们希望这些信息的整合积累,能形成一个对于单个医生,或者是对于单个医院观念的诊断和判断,这是一个基石。现在我们能做到从原来的颗粒度在城市级别和全国级别作为洞察,更加深入到医院和医生个体上面,这是第一步。

第二步我们会对客户做进一步聚类区隔,我们希望对医生他作为一个细分,传统的细分会根据他的观念、潜力,现在也是希望在患者画像这个角度,对于医药营销是非常复杂的,在不同的适应症、不同的科室,都有适合产品使用的目标患者人群,对于不同的产品来说也有不同的优势人群,我们能够更创新的做这个市场细分,把这个优势患者和目标医生相结合在一起,这两个相互结合呢,能够帮助我们更有力的、更有效的帮助代表建立医生更好的识别优势病人,对于什么样的病人传递什么样的信息。接下来我们会通过这一系列的细分以后,通过一些智能的算法,来做一些策略的建议,可以根据我们的经验来判断出来,这个医生他目前对于不同的患者,他是处在什么样的诊疗阶段。在目前来说,我们在这个阶段当中,对他来传递什么样的信息。随着这个过程不断地来运行,我们是一个动态的监测过程,我们在代表或者在市场部,在开各种各样会议的时候,可以动态来监控,或者动态收集到医生的观念变化,这些观念变化都是整合在一整套的闭环当中,最后我们会对于每个医生、每家医院,提出一个个性化的策略发展建议,使他信息传递更加精准有效,最终达到了我们期望的行为改变。这是我们现在按照持续改进的闭环来实现从数据收集到洞察到我们行动。

接下来任何的实现都离不开大数据的整合,我们可以看到,在企业当中也摸索了应用的场景,我们引入了可视化方案,这是基于企业中央数据库,这个中央数据库基于HCP360,我们收集到的客户信息都存储在这个核心数据库当中,通过一站式的数据分析平台,基于可视化的分析供给,来非常精准的来判断出来这个客户的观念变化。最后我们会在企业当中建立一个跨不同平台的信息搜集过程,大家看到前面两天也有很多同事介绍到有一些创新的信息搜集方式,我们这里面也会有一些想法,对于制药行业先天是没有什么优势的,我们希望通过建立企业的一个站点,来搜集到各方面的一些信息。接下来可以看到数据的呈现方式,可以在网络版当中实现多维度的数据进行交互。整合完数据之后,第三步会根据现有医生的分级,他在不同患者中的观念和处方行为的阶段,给予相应的推荐,制药公司里面非常多的信息是以合规标记方式,存储在一个特别大的知识管理库当中,可以智能的判断目前这个医生处于哪些阶段,他和我们期望的行为转变中间存在哪些区别,这样可以智能化推荐相关信息。这里面我们会基于自然语言识别技术,帮助更好的判断医生观念,同时也能做一些算法,来把医生观念相应信息和推荐的做一些很好的关联。同时推荐的过程当中,所有推荐的信息也都会被记录下来,不停地来试错,最后可以看到我们向医生ABC推荐了哪几种信息,他最终的观念发生了什么变化,最终的处方发生了什么变化,我们都可以进行算法的计算,最终判断在不同的医生和不同的病人之间,哪些信息的传递更加有效,最后我们会不断地优化信息传递场景的选择、方式的选择和内容的选择,对于市场营销全方位的优化,大家可以看到最终能实现医生的个性化信息传递。   

首先我们看到大概会分成几个方面,第一个会提到线上的Survey Portal,作为制药公司来说,我们有这样的想法,来实现和客户交互各个过程中的信息收集。目前我们也进行转型,制药公司传统的营销方式,百分之六七十的营销费用是花在会议上面,包括全国的会议、地区的会议和一些科室的会议,最多的是一些小会,这些小会是非常好的数据收集窗口,随着制药行业合规的要求,在会议当中都会要求参会者进行实名认证和注册,这就为我们提供了非常好的契机,在实名注册过程当中,就可以把这个Survey Portal嵌入到过程当中,

这样可以收集到很多信息,并与主数据库连接实时回传数据,可以进行KPI的跟踪,然后随时改进他的绩效。接下来我们会有一个大数据的展现方式,我们汇总了非常多的数据以后,在目前来看怎么样把来自于几十个数据源的数据进行整合,通过什么样的形式让销售团队非常快速的挖掘出有效信息,我们也是做了一些探索。最后一个方面就是对于个性化的推荐,我也希望对于医生的观念KPI做一个非常精准的设计,对于每一项的医生观念做一个很好的分类,在他诊疗患者的类型当中做一些相应的推荐,然后根据每一个客户的反馈做一个客户画像,我们现在也是看到在目前互联网的医患沟通过程当中,会有30%左右的医生会在互联网平台当中和患者进行沟通,这些医患沟通的信息也可以通过自然语言识别技术,作为细分市场的一种方式,来判断基于患者类型的医生观念,可以分为什么样的类型,通过这种判断完成以后,可以对线上医生做一些标签,这些标签相应的问题也可以转为线下,对于我们的代表来说,他是如何来整合一些应用,更好的帮助代表来实现对于客户更好的沟通。

以上就是关于整个超能战队概念的介绍。接下来我想给大家分享一些简单的经验,怎么把大数据概念引入到公司,使整个团队具备大数据分析和运营的能力。大概分为这五个阶段,第一个阶段就是说会把这个概念引入,然后选取一些市场领域做试点,接下来对这个行业当中所有的供应商做一个遴选,最后会在成功的市场领域当中推广到其他的领域,做一些分享,最终使我们具备这样一个能力,大家可以看到最开始从2017年,非常早期的就能去参观了一些新的创新公司,看到他的一些新的解决方案,接下来会选取一两个产品进行合作,现在市场部的同事对大数据应用和IT是非常感兴趣的,他愿意拿出生产营销费用和IT费用支持这样的项目和尝试。在2017年一个项目成功的基础上积累了非常好的经验,然后也进行了分享,分心以后到目前为止,从一个项目增加到2018年的七个项目。我们核心团队同事也去参加了大数据论坛,做一些行业交流,使得他们对行业趋势有非常深的了解,也能够切身感受到大数据的应用对企业的帮助。后来我们同时做了两件事情,第一件事情是把市面上能够找得到的大数据供应商做一个白皮书,这样就可以非常方便的向IT部、市场采购部进行介绍,这样更好帮助产品部选择合适的应用工具,来实现大数据的应用。接下来会邀请一些大数据客户跟我们一起来组织大数据分析和应用培训,使我们实际应用人员到实际的应用和实际解决方案,都可以掌握大数据的技术。我分享的整个历程也是给大家这样一个提醒,它是一个大家观念发生改变的过程,打破原来固有的思维,来实现更好的思维转变过程。

刚才我也提到了我们做大数据分析,这个大数据分析怎么样来呈现给我们的最终用户,使他能够用这个分析工具非常好的解决实际问题,这里想分享一下我们简单的经验。我们是整合了非常多的内部外部数据,还有外部市场份额、医生的观念、医生的处方行为,以及品牌资产信息,还包括我们做了一些主动的收集,都会整合在数据库当中,如何呈现给我们的客户呢?接下来就有这么一个经验,首先先做一张非常长的大表,这张大表它基本上是包括所有的主要数据库里面核心的KPI指标,另外也是希望来选择大概十几个非常重要的公司,能够帮助我们非常好的来遴选出来销售,或者市场部关心的核心人群。这样的话在一个动态的数据库当中,可以非常方便的做一个组合,比如说把这个数据做一个排列,接下来可以非常方便的做一些排序,按照不同的维度来进行排序,比如说按照投资排序,可以发现按照这个投资排序,有些地方的医院医生观念并不是很到位,或者是竞争非常激烈,比如潜力大的医院我这么投入并不是非常匹配,我应该做什么调整,或者在一些竞争非常激烈的地方,我有没有匹配相应的资源,都可以通过这个来进行实现。实现完了以后,可以来监控一家医院或者一个区域里面的资源投入、产出以及观念变化,来找出一些相关性,来分析到底我们应该做哪些方面的资源改进。

最后我们还会做一些深入相关的分析,可以帮助我们实现三个维度或者四个维度里,我们销售可以更好的做分析,同时非常方便的来比较做活动和没做活动之间客户的观念变化。有了这样的分析工具,最开始担心这个是不是太过于复杂了,销售团队能否非常方便的掌握这个分析工具,让我们惊喜的是,在实际应用当中他们非常喜欢这个工具,可以帮助他们挖掘到基于医院层面的客户洞察,非常方便的通过前面的排序,找到一些比较有异常的医院,或者一些客户他的投放方式,或者相应的观念变化,需要进一步行动来进行改变。最终相关的分析也可以在不同的维度之间相互的切换,来实现对这个结果的打通。再一个也是再进一步给大家看一下我们希望做的,在企业内部的Survey Portal,这个对制药公司来说,也希望利用微信技术把我们所关注的非常好的信息进行收集,对于制药公司来说,一年几千个会,都可以通过这个方式非常方便的收集。另外一点我们希望制定出来一个标准化的问题库,不管是每个代表,每个医学部的同事,在和客户沟通过程当中,都可以从这个KPI数据问题库当中选择出来,而选择的答案是最终进行标记的,最终会形成一个非常好的数据库,这里面的数据问法都是一样的,而且结果可以非常方便的进行比较和存储,达到这个功能可以实现对客户360度的洞察,而且是实时动态的改变,所有的信息都会集中在企业的微信当中,在每一次开会收集到的信息,都会存储在企业的数据库里面,之后再进行一些挖掘,看哪些因素可以更好的提高我们营销效率。

因为时间的关系,到最后一张给大家分享一下,我们对于大数据应用的一些思考,大概分为这三点,第一点对于数据质量大家还是非常关注的,尤其对于新兴大数据供应平台,还有一些新的医生医院数据,我们更关注的还是对于这个数据的代表性、数据量和领域,它的可扩展性也是非常关注的。目前来说只要能够大于我们目前的市场调研结果的几百个样本,有几千个样本,哪怕只有几家医院,这个数据也是非常有意义的。再一点我们在合作过程当中,虽然有一些服务提供商他手里有非常多的数据,但是他的数据处理能力并不能够非常好的挖掘数据的价值,这方面也是希望他同时具备有非常多的数据覆盖,也有非常强的数据挖掘能力,可以在非常短的时间内实现对一些问题的查询。总结一下我们在目前合作过程当中的一些阶级,他都会有非常高效率的在线数据查平台,我们从市场部拿到的问题,他们可以在两三天之内进行非常快的答复,这样的话可以对他的数据分析能力做一个判断,从而作为我们选择进一步合作的前提。另外一点还是希望除了这两项以外,第三点也是非常重要的,需要有一个非常经验的,了解专业领域的团队,他能更好的把大数据信息和我们业务做一个整合,把我们市场研究的问题,把业务的问题更好转化成算法语言,让算法工程师更好的进行计算,来实现我们更好的信息查询。我们也看到这些大数据应用公司他也有一些全新的业务团队,包括数据团队、工程师团队,他们组成一个合作小组,来实现一个大数据项目。

最后想总结一下成功的因素,在一个企业如何推广大数据应用的具体方案,第一个需要对他们的观念进行变化,努力尝试新的方法,我们也是在一些新的产品当中来选择合适的数据源,和我们内部的市场部同事做一个介绍,让他们了解这种方式更加有效,更有代表性,通过他们对这个数据的进一步了解,也能更好的来解读这个结果,同时这个结果和线下项目进行结合,这样的话能让他们对整个市场有一个非常完整的洞察,最终会在企业当中有更多分享和交流的机会,让他们对大数据有更多的了解。以上是我实操方面的想法和经验,请大家多多指导,谢谢。


主持人:谢谢,如果各位有问题可以提出来,请王威解答一下,好的,没有问题。下面有请艾斯信息咨询(大连)有限公司副总经理张俊先生,来从数据、从乙方的角度,来给大家讲一下解决方案。


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