以数为擎，助力药企提质增效

2023帆软第五届智数大会 以数为擎， 助力药企提质增效 凡伟 数据分析组负责人/经理 目录 01数字化在SFE中的作用 02与帆软的不期而遇 帆软，让数据成为生产力！ 03以产品经理思维做数据分析 帆软，让数据成为生产力！ 恒瑞概况 帆软，让数据成为生产力！ 社会责任 第一部分 数字化在SFE中的作用 行业环境分析 国家政策·行业变革 国家政策 •国家大力推进科技创新，重塑创新体系、激发创新活力、培育新兴业态，适应和引领经济发展新常态，形成经济发展新动能，实现中国经济持续发展 •药品集中采购、两票制等政策 行业变革 •渠道归拢：要将原来非常多的经销商、代理商渠道归拢起来； •研发转型：在新药研发、新药合作以及新药信息化上比较大的投入 帆软，让数据成为生产力！ •效率提升：聚焦销售队伍的效率和效能，推进组织形式、管理形式的转型，降本增效 SFE能解决什么问题 1 0精准定位目标市场 新产品上市前通过市场调研，了解中国有多少治疗该病的医院， 同时了解竞品信息，包括竞品成分、竞品市场份额等，我的产品到底进还是不进，这都需要找到目标市场 2 0明确每个目标市场的具体产出 我明确这家医院符合我的药品，而我投入大量人力物力后发现一 年才卖了几十盒药品，所以开拓市场时要明确我的每个产品终端卖了多少，以及终端环比增长 3 0最大程度匹配潜力区域与资源投入 由于销售区域的划分无法实现销售区域的客户潜力一致，对于不 帆软，让数据成为生产力！ 同潜力的区域，资源投放也会量潜力而规划。投放标准的基础是代表产能，因此，对于区域潜力和资源投放是否匹配，是辖区管理的重要内容。 SFE过程中的问题 数据激增，复杂、冗余且难以处理 问题资源与市场无法达到 分析最大匹配价值 帆软，让数据成为生产力！ 跨部门合作不顺业务分析快速响应市场 市场潜力、客户信息、竞品信息、销量数据等不断增加，这些数据集变得复杂、冗余，传统营销系统无法处理，孤岛化严重。 医药企业面对大片未知市场，在没有深入调查的情况下，销售区域的划分无法实现与销售区域的客户潜力一致，这使得不同潜力的区域与资源投放匹配度无法达到最大。 企业为了对复杂数据准确分析，及时掌握市场，做出正确决策，需要多个部门鼎力合作，这就要求市场、销售、财务等众多部门共同努力。 公司战略和技术迅速发展的背景下，业务分析也能够及时响应市场变化，挑战再次加大。 数字化在SFE管理中的赋能 提供基于数据事实的SFE管理决策依据 评估市场潜力 客户分析，量化评价市场有多大 销售团队规模测算 用多少销售人员 赋能 客户分级和选择目标客户 客户分级、top医院分析，量化评价去哪儿卖 销售辖区配置 销售人员如何分配 销售指标设定及分配 卖多少，如何合理的分配到客户上 奖金激励政策设计 帆软，让数据成为生产力！ 测算奖金政策合理性、计算区域奖金，激励销售团队 第二部分 与帆软的不期而遇 QlikView/Tableau ？ 行业数据 14年公司购买行业数据，了解竞品及行业情况 聚焦 行业分析、竞品分析、内部业绩分析、质量报告等 寻求功能互补平台 QlikView、Tableau业务新需求 帆软，让数据成为生产力！ 同年引入数据可视化和商业智能工具QlikView、Tableau 轻量、移动报表、用户下层 选型帆软 四大特质 恒瑞情况比较特别，先引入的BI，基于问题导向的大数据量级灵活分析已有工具承载；选型一款轻量、大规模使用性价比高的优势互补工具成为评判重点。 中国式复杂报表自由的数据填报上报采集 帆软，让数据成为生产力！ 移动端驾驶舱大规模运用性价比高 药企数字化转型面临的业务挑战 02 终端多样，利用困难 帆软，让数据成为生产力！ 制药企业需要面向涵盖公立医疗、零售药店和公立基层医疗三大终端下的城市公立医院、县级公立医院、实体药店、网上药店等六类市场。数据采集的途径多种多样，综合利用困难重重。 01 系统异构，数据多源 医药行业细分领域多，业务板块多，业务模式多，业务系统多，建设辅助决策的BI应用需要从多个异构的业务系统以及数据源中取数进行分析，天然存在数据孤岛问题。 03 流向杂乱，分析低效 对于采集来的流向等业务数据无法直接使用，需要进行包括流向清洗、主数据清洗等处理后才能用于分析，过往缺少优秀的分析手段和工具。 帆软，让数据成为生产力！ 数据中台 数据仓库 数据平台 数据 一站式数据中台服务 海边有个小渔村，准备搞市场经济，把村子发展为大鱼塘，大家可以把这个鱼塘中的“鱼”想象成“数据”。由于每位村民捕鱼技巧和喜好不同，所以他们从大鱼塘捞上来的海鲜品种也不一样，于是最原始的业务数据积累就产生了。同时，海鲜腐烂，就是业务数据多源异构的问题，质量和时效参差不齐。 整个村子生意越做越不错，很多临近的村子前来主动采购，于是“数据需求”开始呈现出卖方市场的迹象。因此村长又决定海鲜市场改做销售批发，并成立专门的运输团队。这样不仅保证了时效有统一保障，大家 的货损都少了，这可以理解为数据平台成立了。 村长又发现，由于客户对于海鲜的做法不同，有些人并不太在意新鲜程度，因此决定建立一个大型冷库，这就是我们常说的数据仓库的构建。 整个村子奔小康，而且贸易更加频繁、市场成长很快，因此村子里铺设了符合国家标准的铁轨、修建了车站，还兴建了港口，符合万吨轮级别的航运要求。这就是中台提供标准的数据接口，不仅执行数据接入，还提供数据订阅、数据消费的作用。 帆软，让数据成为生产力！ 数据应用遍布企业价值链 营销一体化 可视化报表 数据洞察 营销业务模块 营销数据中台 CRM系统活动管理系统学术会议系统 SFE系统内容管理系统营销自动化 帆软，让数据成为生产力！ 主数据管理客户数据平台标签库管理医生画像 第三部分 以产品经理思维做数据分析 产品设计与实现 市场分析竞品分析用户研究需求分析用户体验 帆软，让数据成为生产力！ 产品设计交互设计文档规范产品实现 了解同行业公司数据分析系统 分析系统定位找同行业系统 职能 销售 财务 目标用户部门 高层 中层、基层 目标用户层级 切参加行业信息化交流会 找厂商要方案 找人事挖对应人 填报 报表分析 自助分析 模板访问量 系统并发数系统响应速度 市场、竞品分析 帆软，让数据成为生产力！ 分析系统功能系统运行数据 帆软，让数据成为生产力！ 为什么要进行用户分析 产品有两点属性非常重要，一是要有卓越的功能，二是要满足使用人情感的诉求 ？ 帆软，让数据成为生产力！ 怎样进行用户分析：用户画像 产品设计需求来源 基于场景的需求才是真实需求 01 需求必须依托于业务场景上，上报周报、月度销售例会 02 不确定需求 用快速MVP原则验证 不确定的需求，找模块精通部门、业内人士确 认 03 需求不一定一次完美、可控制版本分批完善 帆软，让数据成为生产力！ 遇大的需求时，可分解需求，分步完成