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運用數據分析方法解決潛在醫藥品品種和用藥人群分析的研究

來源:武漢數據分析師 / 作者:楊紅鷹 / 時間:2020-06-23

身為公司市場研究員,今年參加了中數委CPDA數據分析師培訓認證,通過培訓全面、系統地學習了數據分析的方法、技巧、工具等知識,不僅順利獲得了CPDA數據分析師證書,還掌握了實際應用的技能,建立了行之有效的數據分析思維。并結合實際工作進行相關的應用研究。本文通過運用數據分析方法解決潛在醫藥品品種和用藥人群分析,實施精準營銷,擴大市場份額。


隨著“三醫聯動”系列政策的落地,醫藥行業迎來了前所未有的巨變,格局正在重塑,市場競爭變得空前激烈,醫藥企業無一例外面臨嚴峻考驗。在此情勢下,企業如何擯棄經驗主義,深度了解市場,如何從科學的角度尋求新利潤增長點、如何將有限的資源產出最大價值等問題,都急需解決。


基于大數據分析可使用不同分析方法和模型,為產品研發分析、銷售預測、市場洞察分析、產品和用戶分析、生命周期管理提供有效參考。我通過將數據分析思維和方法融入實際市場研究中,從而獲得了較為理想的效果。在此,我想先分享用MECE來提升品種篩選參考價值、借用戶行為分析助力精準營銷的方法。

一、用數據分析方法解決品種篩選難題

市場是主體,客戶關系是關鍵,而產品是目的,在產品策略研究期,篩選更具潛力的產品是極為重要的一環。我們更需要發現具成長空間的藥品。


因此該問題可轉化為:尋找哪些藥品具有較大成長空間和市場剛需。因品種評估向來標準不一,效果也會云泥之別,所以用科學建模的方法進行,不失為一種具有可提升分析結果參考的價值,并減少商業策略風險的有效方式。


根據MECE方法論,我需窮盡所有相關且獨立因素,并找到主要矛盾,再將其轉化為可用數據分析實現的問題。據此,我將主要與之相關的核心因素盡數列出,并選取代表性因素,對目標建立多維評價體系(建模),賦權后再綜合分析,最終將分析結果結合政策走向等因素,來確定結果。


考慮到藥品評估可從“評價該產品是否健康發展”的角度來挖掘,因此增長百分比為一個評判指標;但若市場份額足夠大,增長也不會顯著,也可能是這品類市場趨于飽和,或這一品類已處于成熟期,因此再引入銷售增長率來評價,即可預判藥品在品類格局里的短期趨勢(動態指標)。


除此之外,該類產品還應具有一定市場份額,確保其市場剛需和前景,因此再納入市場份額,而集中度事關競爭程度,能提示介入風險的大小,也將其納入,這樣主體模型基本可確定了。


綜合以上指標,對各終端化藥和中成藥A品類產品展開挖掘,這里需提取至少3年數據;


按化藥和中成藥類別,我分別對相關品類的市場份額、市場份額同比增長、銷售增長率、市場集中度展開建模分析,取調數據(因已有購買權威數據庫,所以對數據不再出處理),并對影響產品健康成長的關鍵兩項加權,得出下表概況(數值均已做修改或刪除處理):


因在醫藥行業,藥品受政策影響極大,所以基于此結果,再用醫保用藥、基藥目錄、合理用藥目錄、渠道等對結果進行了第二輪篩選,使結果更具科學參考價值。


這種方法得出的分析結論,源于關鍵核心的因素,能有效的反饋該產品在市場的競爭力,成稿獲得了品牌經理的較高認可。


二、數據分析實現精準營銷——用藥人群畫像
一個產品若想得到廣泛應用,受眾分析必不可少。產品經理需要懂客戶,除了購買行為外,還需了解客戶深層的動機與心理,為其實現精準營銷提供細分領域的深入洞察。


客戶畫像是受眾分析中的最有效方式,能讓客戶經理對目標客戶了然于心,在此我嘗試通過數據特征的變化來實現。


基于現有數據品類,我考慮需要了解產品的用戶人群、變化和用戶的行為特征,這其實分別可與市場份額、市場份額同比、及銷售增長率相對應,再結合藥品的具體屬性、功效,基本可實現對細分市場的用藥人群畫像。


在此依然引用數據庫的二手數據來做剖析,我主要提取了市場份額、計算市場份額增長率、銷售增長率三項指標進行統計。





**終端A品類0類化學藥市場份額同比增長




***終端A品類0類中成藥市場份額同比增長




從中可以看到,0類化藥市場同比逐漸下降,而中成藥市場平穩且提升,對應該品類的銷售增長率則是顯著提升,我們可以猜測,消費者最初偏重于選擇治療屬性較強的化學藥,可能是因為化藥見效快,但近來用藥習慣已在改變;


從表一還可以得出,哪幾類疾病屬于慢病,后期市場相對穩定,可關注慢病管理終端;哪幾類治療屬性偏弱,但市場表現持續提升,反映了大眾保健養生意識,一方面應和此類高毛利相關;(略)


因藥品名稱限制(對應疾病和病癥反映),在此不能有效呈現。但在實際操作中,我們已通過類似此分析方法,得出針對性更強,更完善的畫像結果。


此分析報告的完成,打破了我們對細分市場單方猜測,且難以驗證的困境,為該產品實施精準營銷提供了有效參考依據。


在大數據時代,人工智能、區塊鏈飛速發展,我們甚至迎來了5G時代,我將利用現有知識儲備、多年實戰經驗和數據分析思維的養成,探索將大數據分析應用于更多實際案例中,嘗試去解決企業經營的難點、痛點,最終實現提升企業經營效益的目的。


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