大数据之医药营销 适合自己才是最好的

大数据之医药营销 适合自己才是最好的,第1张

【中国制药网 市场分析】随着近年来医药行业政策频繁出台以及互联网的发展以及我国市场经济的建立和完善,医药市场竞争将更加激烈。

在激烈竞争中,药企要想占领市场并获得持续发展,就必须重视产品的营销模式创新、通过互联网 ,不断革新和实施营销模式,实现大数据营销,而兼具“打破传统”和“智慧未来”是现代医药企业生存和发展的关键所在。

大数据并非“繁花似锦”

随着近年来医药行业政策频繁出台,使得市场环境发生了极大的变化。一方面,《医药工业“十二五”发展规划》、《医疗器械科技产业“十二五”专项规划》以及《国家药品安全“十二五”规划》、药价放开等一系列规划的公布,带动了整个医药行业发展机遇。同时,商务部和工信部提出的支持、鼓励医药企业做大做强的政策也使得行业内面临优异的资源整合机会,业内认为,未来十年将是中国医药行业的“黄金时期”。然而另一方面,反商业贿赂后遗症持续、基药招标仍旧采取“唯低价是取”或二次议价,《新广告法》等政策的出台,令药企原本运用自如的各种营销模式却难以一展拳脚。

“新医改的各种政策,对医药营销模式变化确实起到决定性的推动作用,药企大多是无奈被动的适应政策的变化。但目前各种营销模式几乎都有自己生存的空间和发展,比如医院药占比催生了DTP(DTC)模式;招投标催生了基药运作模式;招投标落标催生了处方药转型OTC模式;新医药和电商扶持催生了开销模式;各种降价模式催生压缩了代理模式;鼓励民营资本办医疗,催生了专做民营医院模式;医药连锁上市和税控体系让单店无法生存,连锁集中度提升由此诞生药企的KA运作模式等。衍生出如此多样的营销模式均是政策遗物,因为在政策面前,药企抱怨等待都是无用的,只能是‘天竟物择,适者生存’。”康美药业股份有限公司OTC事业部总经理李从选解释道。

事实上,即便政策频发影响了药企在市场上的布局,但随着“互联网 ”时代的来临,越来越多的药企开始依赖医药大数据寻求营销模式的创新。对于这一大数据营销模式的出现,李从选认为,其发展前景并非“繁花似锦”。因为大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。从当前实际情况来看,大数据真正服务于药企营销,仍还有一段较长的路要走,因此需要药企在不寄希望于大数据的基础上,积极研究、利用、尝试。

然而,针对大数据营销,有观点表示,“并非所有药企均适合”。在大数据的影响下,面对存在的现实问题,药企在设计大数据营销模式时,业界也多次提出药企必须从以下四个方面进行考虑:一是切入送药APP的企业;二是进行的DTP(直接针对患者销售高价值药)模式;三是借助健康管理销售产品模式;四是慢病管理的OTO模式。余下药企,也就是把大数据作为服务消费者的一种电子化高效快捷工具而已。

对于大数据营销模式,有业内人士指出,“其只适合静态疾病领域的监控,如慢性病药企。”对此,李从选十分赞同。“我认为确实是各种慢病和重大疾病为主才有必要介入大数据,提供系列跟踪服务。偶发性一次性疾病、小病,用不着大数据管理。”

事实也正如此,如作为独家降血压苗药生产者——贵州源和药业打造的全新营销模式就是把大健康产业与大数据结合起来,建立大数据网络营销管理平台。去年11月,贵州源和就启动了网络营销数据库的建设,如今,大数据营销管理平台初步成型。贵州源和药业开发的大数据管理平台,颠覆了传统营销模式,将对患者进行综合管理,全面录入患者基本信息,建立健康管理档案,专家团队根据信息对每一个患者进行综合分析,最后出具个性化的治疗方案,为患者提供预防、治疗、康复理疗等全方位服务。

“我们要做的不仅仅是生产药品,而是要做健康讲座、预测、治疗、康复等一系列工程。并通过不定期举办健康知识讲座,搭建患者与医生沟通的桥梁,拉近彼此关系,让患者更加了解自身情况,利用数据营销赢得了患者的赞誉。”谈及数据化管理,贵州源和有限公司总经理邹文江表示。

管理需结合地域特色

在竞争日益激烈的医药市场环境下,我国的医药营销模式类型多样。而大数据营销模式作为“互联网 ”的代表之一,其对药企营销模式的创新同样带来了影响。

“谈不上‘互联网 ’,我认为叫做“ 互联网”比较合适,无非就是积极主动地把网络、电商的各种技术手段用在传统的各项营销管理活动中去,提高效率和效益。”李从选如是说。

另外,他还进一步表示,面对不同区域,药企往往采取的营销模式也不同。因此,药企应结合区域特点,利用大数据去深耕区域市场:第一,建立消费者数据库,调研消费者需求、开发、升级消费者需要的产品,建立消费者粉丝圈,直接和消费者互动和销售产品;第二,立项的状况和和连锁药店结合起来,利用连锁终端会员大数据做患教与服务,促进产品销售。同时还可以提供可穿戴移动终端设备采集消费者大数据,网络(PC和移动终端)上提供咨询服务,实现最终消费者依赖,从而出售产品。

此外,还有专家提出,“即便药企选择了大数据营销模式,但其管理也极其重要。”针对该观点,邹文江认为,好的品种,好的营销模式,需要好的营销队伍执行落地。大数据营销系统建立,需要药企具备优化制度流程、专业管理工具和经过若干次以上训练并熟练使用这套流程和工具的人或者是团队。而思想不统一、理念不一致、流程复杂化、团队执行力差是影响药企营销模式落地的主要因素。所以,数据优化流程,事情简单化、提高员工的工作效果就显得尤为重要。

而李从选也认为在对大数据营销模式管理时,相关药企应警惕如何采集到大数据是个难题,需要克服;服务采集到的消费者大数据不泄密也难;利用采集到大数据服务患者不引起反感等难题。

与此同时,相关专家也还提醒道,药企在进行大数据营销模式变革时应根据政策变化作出微调和改进,并不能彻底颠覆,因为营销模式调整是企业发展战略的问题,需要慎重。而相关部门在制定政策时,应更多地在政策细节上去保护科技含量高的品种;保护好价格走低但疗效好的品种;保护好大型知名药企,尽量避免无质量的低层次的市场竞争。同时,政府扶持鼓励利用大数据的药企,给与政策宽松环境和融资宽松环境至关重要。

这里我把大数据的核心价值理解为核心商业价值。

第一次工业革命以煤炭为基础,蒸汽机和印刷术为标志,

第二次工业革命以石油为基础,内燃机和电信技术为标志,

第三次工业革命以核能基础,互联网技术为标志,

第四次工业革命以可再生能源为基础,数据和内容作为互联网的核心为标志。

不论是传统行业还是新型行业,谁率先与互联网融合成功,能够从大数据的金矿中发现暗藏的规律,就能够抢占先机,成为技术改革的标志。

四个月前,《网络安全法》以及最新刑事司法解释正式施行,信息安全尤其是个人隐私保护问题被上升到了一个新高度,当时写了《分水岭:6月1号起,大数据进入下半场!》。

几个月过去了,据媒体报道,有数十家做大数据的公司因涉嫌数据信息安全被约谈或者协助调查,很多数据查询访问接口关停,有人惊呼"大数据行业进入冰封时代"。

但更多的大数据从业人士认为那些倒卖数据的企业是挂羊头卖狗肉,对大数据的名声和产业空间伤害非常大,对整顿拍手称快,认为唯有如此,才能让大数据产业走得更远。

喧闹过后,要冷静思考。不做倒卖数据出售隐私信息,生意应该如何做呢?这不是简单的问题,而是大数据产业的战略选择。

未来的盈利模式

以《网络安全法》为代表,国家严厉打击倒卖客户隐私信息的行为,斩断了数据简单变现的发展模式,目的是推动大数据产业持续健康发展。然而从大数据产业发展的视角看,如果产业链的各个玩家不尽快做出战略选择,那么未来也是死路一条。

做"大而全"的大数据平台是赚大钱的生意经,核心价值是数据完整性和有效性,其价值体现则有直接和间接两种。

由于不能直接售卖个人数据和信息,因此数据变现多以行业报告的方式呈现出来,这将成为平台直接创造商业价值的重要手段。虽然数据来自于个体,但是由于报告呈现的是宏观整体数据,收益也是汇总加工之后产生的,并不受单个数据的影响,完全可以规避法律风险,成为大数据平台名正言顺的收入。

而且,如果大数据平台里有相应的数据,不排除根据企业的要求为其提供指定的"竞品分析报告",比如运营商的大数据平台给腾讯做一份优酷视频的使用情况分析报告,也是合法的生意。

除了发布或提供报告,大数据平台的价值更多地通过间接方式来实现,也就是为数据分析应用提供数据服务。所以致力于建设大数据平台的企业要做好与应用企业的协作,如果应用发展不起来,大数据平台也活不下去——光靠卖报告是养不活大数据平台的。

大数据玩家的另一种存在方式就是做应用,相信未来会有很多以此为生的小而美的企业。这些企业或者在技术(算法、模型)方面有过人之处,或者在业务(营销、运维)方面有一技之长,总之是靠突出的专业性优势而存在,同时由于规模小,成本低,因此可以快速呈现价值,也可以快速调整以适应变化。

无论是做大而全的大数据平台,还是做小而美的应用企业,适逢大数据发展的热潮,都有成功的机会。但这是两类不同的发展模式,笔者很难想象什么样的企业能将这两个角色融为一体,换句话说,就是大数据产业的玩家要清楚自己的战略定位,明确自己的选择,知道什么是应该放弃的,才能涅槃重生。

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大数据可以帮助品牌发现机遇,如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等,同时亦可以有助于品牌营销决策的调整与优化。这其中包含了数据人才、数据模型和应变数据管理的组织职能优化等,这也是当前企业大数据营销转型中最大的三个门槛。目前大数据营销的最真切的切入点就是去做内工层面,即概念普及认识数据的重要性,这其中包括:数据的活性,量级,数据的准确性,以及数据维度的多元化,最后交给市场一个教育的过程。


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