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运用数据分析方法解决潜在医药品品种和用药人群分析的研究

来源:武汉数据分析师 / 作者:杨红鹰 / 时间:2020-06-23

身为公司市场研究员,今年参加了中数委CPDA数据分析师培训认证,通过培训全面、系统地学习了数据分析的方法、技巧、工具等知识,不仅顺利获得了CPDA数据分析师证书,还掌握了实际应用的技能,建立了行之有效的数据分析思维。并结合实际工作进行相关的应用研究。本文通过运用数据分析方法解决潜在医药品品种和用药人群分析,实施精准营销,扩大市场份额。


随着“三医联动”系列政策的落地,医药行业迎来了前所未有的巨变,格局正在重塑,市场竞争变得空前激烈,医药企业无一例外面临严峻考验。在此情势下,企业如何摈弃经验主义,深度了解市场,如何从科学的角度寻求新利润增长点、如何将有限的资源产出最大价值等问题,都急需解决。


基于大数据分析可使用不同分析方法和模型,为产品研发分析、销售预测、市场洞察分析、产品和用户分析、生命周期管理提供有效参考。我通过将数据分析思维和方法融入实际市场研究中,从而获得了较为理想的效果。在此,我想先分享用MECE来提升品种筛选参考价值、借用户行为分析助力精准营销的方法。

一、用数据分析方法解决品种筛选难题

市场是主体,客户关系是关键,而产品是目的,在产品策略研究期,筛选更具潜力的产品是极为重要的一环。我们更需要发现具成长空间的药品。


因此该问题可转化为:寻找哪些药品具有较大成长空间和市场刚需。因品种评估向来标准不一,效果也会云泥之别,所以用科学建模的方法进行,不失为一种具有可提升分析结果参考的价值,并减少商业策略风险的有效方式。


根据MECE方法论,我需穷尽所有相关且独立因素,并找到主要矛盾,再将其转化为可用数据分析实现的问题。据此,我将主要与之相关的核心因素尽数列出,并选取代表性因素,对目标建立多维评价体系(建模),赋权后再综合分析,最终将分析结果结合政策走向等因素,来确定结果。


考虑到药品评估可从“评价该产品是否健康发展”的角度来挖掘,因此增长百分比为一个评判指标;但若市场份额足够大,增长也不会显著,也可能是这品类市场趋于饱和,或这一品类已处于成熟期,因此再引入销售增长率来评价,即可预判药品在品类格局里的短期趋势(动态指标)。


除此之外,该类产品还应具有一定市场份额,确保其市场刚需和前景,因此再纳入市场份额,而集中度事关竞争程度,能提示介入风险的大小,也将其纳入,这样主体模型基本可确定了。


综合以上指标,对各终端化药和中成药A品类产品展开挖掘,这里需提取至少3年数据;


按化药和中成药类别,我分别对相关品类的市场份额、市场份额同比增长、销售增长率、市场集中度展开建模分析,取调数据(因已有购买权威数据库,所以对数据不再出处理),并对影响产品健康成长的关键两项加权,得出下表概况(数值均已做修改或删除处理):


因在医药行业,药品受政策影响极大,所以基于此结果,再用医保用药、基药目录、合理用药目录、渠道等对结果进行了第二轮筛选,使结果更具科学参考价值。


这种方法得出的分析结论,源于关键核心的因素,能有效的反馈该产品在市场的竞争力,成稿获得了品牌经理的较高认可。


二、数据分析实现精准营销——用药人群画像
一个产品若想得到广泛应用,受众分析必不可少。产品经理需要懂客户,除了购买行为外,还需了解客户深层的动机与心理,为其实现精准营销提供细分领域的深入洞察。


客户画像是受众分析中的最有效方式,能让客户经理对目标客户了然于心,在此我尝试通过数据特征的变化来实现。


基于现有数据品类,我考虑需要了解产品的用户人群、变化和用户的行为特征,这其实分别可与市场份额、市场份额同比、及销售增长率相对应,再结合药品的具体属性、功效,基本可实现对细分市场的用药人群画像。


在此依然引用数据库的二手数据来做剖析,我主要提取了市场份额、计算市场份额增长率、销售增长率三项指标进行统计。





**终端A品类0类化学药市场份额同比增长




***终端A品类0类中成药市场份额同比增长




从中可以看到,0类化药市场同比逐渐下降,而中成药市场平稳且提升,对应该品类的销售增长率则是显著提升,我们可以猜测,消费者最初偏重于选择治疗属性较强的化学药,可能是因为化药见效快,但近来用药习惯已在改变;


从表一还可以得出,哪几类疾病属于慢病,后期市场相对稳定,可关注慢病管理终端;哪几类治疗属性偏弱,但市场表现持续提升,反映了大众保健养生意识,一方面应和此类高毛利相关;(略)


因药品名称限制(对应疾病和病症反映),在此不能有效呈现。但在实际操作中,我们已通过类似此分析方法,得出针对性更强,更完善的画像结果。


此分析报告的完成,打破了我们对细分市场单方猜测,且难以验证的困境,为该产品实施精准营销提供了有效参考依据。


在大数据时代,人工智能、区块链飞速发展,我们甚至迎来了5G时代,我将利用现有知识储备、多年实战经验和数据分析思维的养成,探索将大数据分析应用于更多实际案例中,尝试去解决企业经营的难点、痛点,最终实现提升企业经营效益的目的。


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