客户全渠道营销系列HCP 360客户全域洞察实操经验谈

客户全渠道营销系列慎思笃行， 客户全域洞察实操手册 2023年4月 总策划： 唐正晔德勤管理咨询中国合伙人 张蕊医疗数字化创新专家 特别感谢专家顾问团的支持和贡献： 陈琳山德士数字化及创新业务负责人 陈甜泛生子数字化及创新营销负责人 胡立秋艾伯维数智及业务效能负责人 康士辰赛诺菲业务运营解决方案负责人 刘肖思拓凡大中华区市场负责人 钱思敏飞利浦医疗数字营销与电子商务负责人 沈铭诺华 杨春花周杰 IT总监患者和市场营销数字化方案策略业务伙伴 欧加隆多渠道营销&数字化总监百特数字化业务合作伙伴负责人 慎思笃行，客户全域洞察实操手册|序言 序言——总策划序言 春山在望——探寻新范式穿越新周期 唐正晔 “变化”是亘古不变的定律，随着医改的不断纵深推进，医疗健康行业正进入一段新周期，市场的格局已然发生变化，在变化的市场格局中，药械企业需要重新审视商业模式和运营模式，“提质、增效”也成为业务持续发展的主旋律。自2018年医改纵深推进以来，众多药械企业已积极探索多渠道布局，探寻商业新范式，以期跨越产业周期。在新商业范式下，企业与HCP之间的“生产关系”是重要变化之一，必须重新思考和配置业务增长的关键“生产要素”。在从多渠道向全渠道迭代、构建新生产关系的过程中，“技术”与“数据”成为新的生产要素。“技术”可以突破物理边界，颠覆传统仅依托线下与HCP单点、单线的链接，实现与HCP在全渠道、多触点的多元互动；“数据”可以打破身份边界，跳出“医院”、“医生”等传统身份标签，从全新视角构建对HCP的全方位认知。在“知己、知彼“的基础之上，“技术”可以进一步施展魔力，把对全渠道“数据”的洞察升维成资产，为医学、市场、销售等职能部门的业务决策和经营策略提供指导，实现新品上市、医学、营销和销售策略的“知远、知行”。畅想未来，立足于“技术”与“数据”作为核心生产要素，协同全渠道资源，在核心/非核心市场，围绕主力/非主力HCP洞察研究与生产关系重构的一系列举措，将是新业务范式下企业穿越周期的核心抓手。 医疗领域精准营销要怎么做？ 张蕊 乔布斯说过：“你要比用户自己本身更了解他们，甚至在他们自己都没察觉前，你就已经知道，他们最需要的是什么。”随着存量经济时代和数字化浪潮的席卷，“数字化变革”、“精细化运营”、“客户洞察”、“数据资产”……已成为当下最热的话题，企业粗放式经营的时代已经过去，以客户洞察为基础的精细化运营成为趋势。 过去，所谓的“理解偏差”会影响我们与客户交互的方式：这意味着我们倾向于依靠与客户的历史沟通来指导我们如何制定下一步的沟通。另外，客户关系不仅与销售有关，客户体验也是客户旅程的重要组成部分。当这些信息被分散在各处时，提供真正优质的客户体验变得更加困难。 在大数据时代背景下，我们可以将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。HCP360可以确保企业始终拥有客户的整体视图，由于所有交互历史都在一个地方，允许企业为每个客户提供更相关和个性化的响应。此外，通过确保员工都从同一来源获取他们需要的信息，客户沟通将在多个渠道和部门之间保持一致；这将提供更好的客户体验，而这反过来也有助于提高客户忠诚度并减少客户流失。吸引新客户对于业务增长很重要，但是长期保持现有客户群体对于可持续增长同样重要，精准营销是建立客户关系的核心。 慎思笃行，客户全域洞察实操手册|理念篇 理念篇 1.什么是HCP360？ 2.如何理解HCP360画像？ 3.HCP360与标签的关系 1 慎思笃行，客户全域洞察实操手册|理念篇 1.什么是HCP360？ HCP360是服务于药械企业的客户数据管理工具，是对客户信息的可视化呈现与总结。 随着数字化全渠道营销的开展，企业累积了大量客户的内外部相关数据。HCP360提供标准化的数据收集、数据管理、算法支持、分析支持、前端呈现和终端对接等功能，帮助企业整理并充分利用客户数据，细化客户洞察、建立客户画像、赋能业务发展。从而在洞察、计划、实施等阶段，全面支持数字化全渠道中的决策和精细化运营。实现以客户为中心，打造更好的体验，取得高效的业务发展与增长。 2.如何理解HCP360画像？ 交互设计之父AlanCooper提出：“画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。HCP360就是真实客户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标客户模型。在早期客户画像的构建中，会通过客户基本信息，互动记录及访谈了解其特征，并进行典型客户画像的总结。 随着数字化营销发展，企业积累的客户数据也越来越全面。利用大数据技术，通过多维度的信息进行归纳总结，可为客户贴上对应的标签。 例如在产品信息推广中：客户画像可以从客户专业，潜力，渠道偏好，内容偏好，治疗观念偏好，时间偏好等维度进行客户画像总结和分类，帮助实现更加精准的产品推广。 3.HCP360与标签的关系 客户标签不等于HCP360，HCP360应是简洁精准的客户情况概括，而非客户信息堆积。标签的引入可大幅提升HCP360的易用性。 标签技术的发展，让客户画像不再是几类典型的归纳，而是可以生成每一个（聚类/微分群）客户的独特画像，为千人（聚类/微分群）千面构建基础。标签属性更具全面性、动态性和准确性。在实际的业务过程中，基于不同的业务策略、目标范围、服务场景等进行适合的标签维度筛选和生成，帮助业务进行更有针对性的营销活动。 标签可进行多项信息概括，将HCP360所携带的繁杂信息如学术背景、论文发表、互动行为、潜力等多项信息进行归纳总结，让使用者（业务人员）在短时间获取目标客户的基本情况，提高对于客户认知的效率。例如，可根据算法处理客户大量的互动行为，输出为标签，来定义客户对本企业产品的亲和度等。 2 慎思笃行，客户全域洞察实操手册|构建篇 构建篇 1.如何设计合理的构建策略？ 2.建设HCP360，需有哪些重要的系统搭建？ 3.如何设计标签维度？ 4.HCP360所涵盖的数据、标签是否越多越好？ 5.如何高效完成数据盘点？ 6.如何提升数据的准确性？ 7.标签需以怎样的频率进行更新？ 8.如何确保应用中的数据安全？ 9.HCP360优化路径。 3 慎思笃行，客户全域洞察实操手册|构建篇 1.如何设计合理的HCP360构建策略？ 不同于一般的系统开发项目，HCP360解决方案的构建需要协同数据、平台和业务等多方面的团队配合，是涉及数据获取、数据管理、算法分析、平台开发，前端对接等综合工程。 HCP360作为中台属性的客户数据管理升级的解决方案，需要通过前中后端各环节配合完成闭环的应用场景来发挥其价值。相对于大而全的整体解决方案实施，从0-1开始构建MVP，并敏捷迭代是一种较为理想的构建策略。 HCP360的建设需调动如下部分： 业务需求 数据获取 数据管理 算法分析 平台开发 应用对接 用例设计 数据维度 数据格式 规则计算 报表开发 客户关系管理 用户人群 数据范围 数据匹配 模型搭建 功能开发 市场自动化 业务流程 数据来源 数据存储 结果验证 市场自动化界面设计 追踪分析报表 数据频率 数据传输 接口开发 前端门户 数据清理 智能分析中台 2.建设HCP360，需有哪些重要的系统搭建？ 为了稳定、有效发挥HCP360在业务运营中的作用，需要有前、中、后三层相关系统紧密衔接和配合。在以数据为核心的解决方案中，数据链条上任意环节的薄弱都会对最终的交付方案价值产生影响。基础系统的质量对于端到端的HCP360解决方案至关重要。根据其使用场景选择合适的前端/中端平台才能发挥其更大的价值。 例如：在为一线代表提供客户洞察时，单纯展示客户信息难以被代表团队充分利用（客户数量多，信息多导致无法高效利用），而对接智能建议工具至CRM平台则会更为快速直接。 前端 中端 后端 客户关系管理 客户数据中台 云服务架构 活动管理平台 算法系统/模块 数据湖 前端门户/网站 计划管理及市场自动化 主数据管理 客户分析平台 智能建议系统 内外部运营系统数据对接 运营分析平台 内容管理平台 数据交换 4 慎思笃行，客户全域洞察实操手册|构建篇 3.在HCP360的实施中，如何设计标签维度？ 基础属性 行为属性 偏好属性 关系属性 市场属性 •编号•人口信息 –姓名–性别–地域–联系信息 –… •专业信息 –机构–机构关联信息–科室–专业–职称 –… •内部 –渠道–时间–内容–时长–动作（如评价） –… •外部 –平台–形式–内容–时间 –… •内容偏好 –主题（如疾病）–类型（如指南）–形式（如视频） •渠道偏好 –线上–线下–会议–第三方 •治疗观念偏好•作息习惯/时间偏好•产品接纳度•性格态度•… •专业关系（同行合作） –专家合作–学会合作–学术领域 –… •合作关系（企业合作） –企业信息–合作方式–合作程度 –… •所属团队•关联产品•客户策略分型•潜力信息•影响力评估•市场/销售线索•所在市场环境•即时需求•… 在HCP360的实施中，面对多层次的业务需求和复杂的数据源，难免会感到困惑。基于对业务需求的理解，设计一套标准的客户数据标签维度将会大幅提高效率。可参考以下，进行标签维度的设计。同时，需明确数据来源、二次计算及客户匹配规则，并对数据格式、时间范围、更新周期予以规范。 数据来源、二次计算、客户匹配时间范围、更新周期、数据格式 4.HCP360所涵盖的数据、标签是否越多越好？ 在医药行业客户的全局信息相对分散独立，数据收集和分析的成本较高，切勿盲目追求大而全。需意识到，相比于“全面”，标签维度更需符合业务需求，充分考虑其业务价值和优先级。避免为做而做，造成资源浪费。以下一些思考路径供参考： •在企业运营已有的系统和渠道内，尽可能记录相关客户数据。 •对于非系统储存的数据，如手工文件、签到表单及非结构化数据，应首先评估其业务应用价值，再开展合理的数字化工作。或可以相应的数字化流程为承载，确保其数据记录的完整性。 •分析客户信息字段的关联强度（例如年龄和职称具有高度的一致性），重复性高的字段应尽可能归纳为更利于使用的简化标签，设计逐步迭代的方案。 •考量目前业务运行的能力，包括业务团队和配合系统建设情况，确保其适用，避免过于超前。 •标签维度的适用范围和价值，数据或者模型的成本评估，优先级设置应与业务发展重点同步。 •对于洞察分析应用场景，需要明确其产出，进行前置性调研和验证，并评估数据需求和统计可靠性。客观分析之后再考虑是否进一步扩大和延展至其他应用场景。 5 慎思笃行，客户全域洞察实操手册|构建篇 5.如何高效完成数据盘点？ 高效的数据盘点，需先明确所需数据维度，并以此维度反观现有数据情况，制定数据补充方式。 在业务侧，需明确以下几点： •业务需解决的问题与需求 •HCP的属性范围 •业务所需数据 •HCP360的颗粒度需求 •HCP360的应用场景 在客户侧，需先明确以下部分： •目标客户群体的范围（范畴） •目标客户的属性 •客户群体所涉及到的标签维度 以此维度，评估数据情况： 结合本文“构建篇”第3点“企业构建HCP360所需的标签体系应该有哪些维度？”完成企业内数据的评估。明确当前已有与缺失的数据。对于所需维度的数据，现有数据覆盖程度及其质量。 综合以上情况，确定数据补充的方式： 对于当前空缺/不充分的数据，企业可通过怎样的方式去获得？ •企业自行积累数据 •引入合作伙伴，进行数据整合 •其他 6.如何提升数据的准确性？ 在HCP360的数据应用中，纷繁复杂的数据来源及可信度往往是一项关键的挑战。虚假和错误的数据将会带来巨大影响。可参考以下实施原则与经验，提升数据准确性： 客户信息验证 落实客户实名验证及管理流程，完善ID的匹配和各系统同步运用。 检查数据源的更新时间 充分考虑数据的动态变化，评估其可用性。对于不同数据应有适当的更新频率设计。对于重要的陈旧数据也可在应用中或模型参数中