随着医改政策不断加码、带量采购从试点转向常态化，以及两票制、一致性评价等政策的影响加深，医药行业的格局正在重塑，其中营销模式的创新探索开始成为新常态：比如跨国药企陆续重组代表团队深耕城市药店和第三终端市场，比如药企营销团队尝试结合互联网医疗、电商渠道以及商保平台进行慢病药品的患者市场挖掘，还有各类全渠道营销2.0模式下的创新营销项目。

　　在这种新常态下，医药企业业务的变化、调整开始变得越发频繁，“企业业务创新的需要”开始成为其数字化建设需求和压力的重要来源，目前正处于除“企业决策层期望“外的第二大动力。

　　而在这种变化下，医药企业营销数据与分析能力的构建模式却仍旧相对传统，主要体现在新业务的流程信息化响应滞后、企业内外部/线上线下营销数据整合能力弱、分析洞察直接产生业务改善动作的效果差等方面。

　　如何更快满足新常态下的业务变化，提供充分的数据和有效的洞察来支撑营销业务的良性增长，医药企业营销数据与分析能力的构建需要新的模式创新。

　　差距原因：数字化能力需满足企业业务创新和业务改良的特点

　　与营销业务快速变化的情况不同，企业的业务应用系统和数据分析系统一般会从当前已经成熟的固化流程中提炼需求进行设计和开发，以提升企业业务流程效率和管理流程效率：一方面针对从资源供应到生产作业（这里指的是抽象的生产概念不仅限于产品生产，可能是物流作业或其他类型作业）再到市场营销的横向业务部门协同，另一方面针对从企业经营目标达成再到各级目标任务达成的纵向层级管理。核心目的是将已经实现流程化的业务进行流程信息化，进一步实现信息的数字化，以提高业务协同和管理PDCA的信息获取效率和决策准确性。

　　但是由于环境的变化和企业业务的变化，企业内部除了已成熟的业务流程和管理流程外，必定存在着当前流程不满足或有缺漏的部分，在政策和市场影响下，这一点在医药企业的营销环节就显得更加明显。为了让企业能够在变化的环境中更好的适应、生存和发展，这些从既有流程中发现的系统性问题，一般要通过专项计划的形式进行问题跟踪、新业务设计或业务改造、迭代完善，最后再融入企业的整体流程经验之中。比如精益生产中的5S项目、新产品的创新营销项目等。

　　而这一类专项计划的企业活动，往往是多变的、不成熟的、需要不断优化的，这就给原有流程信息化、信息数字化的系统实现模式带来了极大挑战：

　　1，流程信息化响应滞后。业务的多变导致系统实现过程的变更频繁，一些对历史系统的改造又往往需要通过二开进行，导致整体项目的进度、预算难以合理把控，同时对业务变化的响应不及时，导致业务改善过程中获得数据洞见和实现敏捷的速度不足。

　　2，大数据整合能力弱。支撑新业务或业务改造的分析决策需要更多源的数据获取，而不是仅停留在当前业务和企业内部，当前企业获取大数据及内外数据整合的技术能力相对较弱，难以支撑。

　　3，数据对业务动作产生指导的效果差。由于系统之间的界限分明，业务系统的项目计划与数据分析系统的项目计划往往是独立进行的，这会导致业务数据的产生、数据洞察的产生和业务动作的产生之间存在较大的不同频，停留在描述性和诊断性分析的阶段，企业数据无法真正融入业务产生指示性动作。

　　理论方案：可组合分析正在塑造分析应用程序的未来

　　面向商业时代+数字时代的敏捷性，权威技术趋势研究机构Gartner敏锐的感知到未来企业具有的“可组合性”的特征将越来越明显，并将“组装式数据和分析能力”这一概念在2020年底引入中国的CIO群体和软件技术服务商。

　　Gartner指出可组装式的数据分析将利用来自多个数据、分析的组件，快速构建灵活且用户友好型的智能分析应用，并将分析应用与企业内的核心业务应用连接，从而帮助数据分析领导者将数据的洞察和业务的行动连接在一起，进而促进企业敏捷变化的循环。

　　其中数据、分析和应用程序组件都是封装的业务功能（PackagedBusiness  Capabilities），简称PBC，指的是围绕特定业务功能开发的应用程序或服务，而不是像ERP、CRM这类全面的应用程序。PBC最核心的特点是可以独立执行任务的同时，基于低代码、零代码和专业代码的技术实现快速迭代，并基于API技术能够将各类PBC捆绑在一起充当大型应用程序套件的构建块。

　　组装式的数据分析能力则是这类基于PBC构建的应用套件的一种，可以将针对某一具体业务场景的数据PBC、分析PBC和应用程序PBC链接，形成“基于数据生成洞察、基于洞察产生行动、基于行动获取数据”的应用套件。比如:

　　数据PBC：连接收集客户的数据，综合外部客户数据的情况，管理客户生命周期

　　分析PBC：提供类似于确定客户特点，预测客户流失

　　应用PBC：把两者结合，例如给用户提供折扣或者提供购物券

　　这一模式将重塑企业未来核心应用套件、分析套件构建的方式，通过可组合的业务能力来满足面对不确定性时的实时适应性和弹性。同时也将重塑数据分析和业务应用程序的关系，改变原来应用程序的投资与对数据管理和分析投资分开的情况，以充分发挥对业务应用程序中数据的洞察力，进而不断基于最新的数据洞察进行决策和有效行动。

　　可行性：组合式应用在医药营销领域的探索

　　在创新探索已然成为新常态的医药营销领域，创新和改良类的项目将不可避免地会持续发生，传统的流程信息化和信息数字化模式所面临的三类问题（流程信息化响应滞后、大数据整合能力弱、数据对业务动作产生指导的效果差）也将不断上演。

　　Gartner所提出的“组装式数据和分析能力”似乎给出了一个可能的答案，麦肯锡在2021年6月的一篇关于”医药营销全渠道2.0“的观点文中也不谋而和，他们指出要想实现全渠道2.0，医药企业需要针对对诸多的底层架构及逻辑进行重塑：

　　1，运用设计思维方法论挖掘医生和病人的深层次需求，提供更有效的服务；

　　2，大数据的收集、清理、整合、高阶分析和洞见挖掘；

　　3，快速产出支持千人千面的标签化内容库；

　　4，内外部系统的打通和数据闭环；

　　5，敏捷高效的数字化产品开发和持续迭代。

　　那么这种“组合式数据和分析能力”的模型概念，从实际落地角度对于药企全渠道营销竞争力的构建，到底有多大效果？帆软在走访过多家领先药企后，发现不少营销组织的数字化应用已经开始向着这种“组合式数据分析”的方向前进，利用可复用能力来构建全渠道2.0的营销竞争力。

　　比如利用低代码工具快速迭代新的营销场景、将数据分析的结果融入到管理流和业务流中、将医院/医生大数据和医生行为数据的分析结果转换为任务计划或提供信息辅助任务的科学制定：

　　案例1，低代码平台构建活动营销应用程序，并基于用户数据有效分群触达

　　一家以OTC渠道为主的医药保健品企业，针对60岁以上的老人推进“关注骨健康，关爱老年人”为主题的赠药获客活动，需要一套活动管理系统来帮助营销团队实现：

　　这套非标系统IT团队找了一些小程序和软件开发供应商评估，至少需要2个月左右的时间，但是营销团队只给了他们3周的时间来实现需求，最终他们使用零代码业务流程搭建工具-简道云在两周内容落地了完整的活动管理套件：

　　最终该活动与25家百强连锁建立了合作，70万符合条件的老年人参与活动，营销团队基于客户分析对客户进行回访和调研，提高了活动的综合产出。

　　案例2，基于营销数据分析结合管理流，建立互动式数据决策流程

　　一家中成药百强药企，公司基于“阿米巴”式的经营理念将经营权下放到各销区，权利下放不是散养收租，公司期望能够在销区独立经营的基础上提供一套基于经营目标和客户开发维护过程的数据分析指引系统，以支撑各销区的经营效率提升，并能够通过有效的互动形式让公司级、事业部级领导能够基于数据对销区给出具体的建议指导，形成PDCA循环。

　　原来虽然也有数据分析的应用落地，但是仅满足公司高层能够看到结果数据，与企业经营的管理流程、关键任务、关键角色未有效形成有效协同，难以形成对业务的有效指引，实际的经营会议和管理指导还是基于手工的Excel和ppt进行。

　　在业务指引系统落地过程中，数据分析不是目标而是实现业务指引的手段，基于“通过经营状况找问题、通过行为履职找原因、通过原有分析找对策”的主线将数据PBC有效融入管理流程PBC中，形成针对公司层、销区层、代表层的数据赋能。

　　场景1：基于核心业绩指标和关键业务指标的互动式数据决策流程，将高层基于同一信息的决策有效传递给各销区、代表。

　　场景2：将业务指引系统有效应用于公司经营分析会和各销区的营销月会、周会中，在数据中发现问题、会议中讨论原因和下步动作，并在下一次会议中针对问题的数据改善进行有效复盘。

　　最终该业务指引系统在企业内高频运行两年至今，支撑公司级经营分析会10+次、各销区经营周/月会100+次，该企业的销售规模年均增长7.99%，利润总额年均增长40.71%。

　　案例3，基于终端主数据进行客户分群，融入区域/KA团队月度客户计划

　　某化药企业，历史两年在终端开发上投入了巨大精力和成本，但是有限的销售团队规模（300+）和不断扩张的终端客户规模（5000+）形成巨大的Gap，大量终端客户流失，使得投入的巨大成本入不敷出。

　　公司期望能够对终端客户进行有效分析，基于客户等级、客户开发状态、客户纯销等数据将客户有效分群，指导各销售组织针对不同类型客户制定不同的成本投入和行动策略，以平衡终端开发、纯销上量两个核心经营目标。

　　在这一背景下，该企业的终端数据分析应用应运而生，核心要通过两种数据手段解决两个关键问题：

　　1，通过行业终端主数据的引入，帮助各销售组织找到高潜未开发终端。基于终端客户地理信息将客户分散在全国地图上，并基于终端潜力、开发状态、历史纯销情况等数据进行客户分层，通过不同颜色的点位体现不同类型的客户，支撑区域和KA团队有效制定潜在客户拜访和活动计划，提高终端开发的投入产出比。

　　2，通过历史纯销数据和库存数据，帮助各销售组织找到有流失风险的终端客户。基于历史纯销数据提炼出9个流失预警异常标签，并结合CRM将每日流失预警客户和拜访行为推荐推送给相关代表，形成针对有终端客户流失风险的事前管理。

　　最终这一终端客户数据分析应用与CRM的有效结合，帮助该企业有效控制了客户流失风险，客户流失率下降43.6%，去年新开发终端的单产同比增加56.3%。

　　这类“组合式数据分析”应用，将可复用的数据洞察能力与企业业务流程结合的场景还有很多，比如医生相关数据爬取融入代表的拜访任务中去、比如基于医生在SFE、数字营销平台、线下活动、虚拟代表平台等系统中的行为数据和内容数据自动计算代表拜访计划。领先企业已经在全渠道2.0时代开始利用“组织式应用”来加速企业营销效率，而这种效率的提升和组织敏捷性的提升，在下一个商业周期中必将成为这些企业的核心竞争力之一。

　　总结：全渠道2.0营销需要拥抱“组合式数据与分析能力”

　　未来医药营销全渠道2.0，它不仅仅是一次营销升级，更是一场全面的组织转型，企业将获得更广泛的客户覆盖，客户将获得更优质的体验，并形成更深度的客户信赖。

　　但即使是全渠道也必将越发拥挤，企业如何打造持续创新的数字化能力，以支撑企业敏捷组织文化的转型、快速应对市场变化，作为医药企业的CIO需要提前开始思考适用于本企业的“组合式数据与分析能力”企业信息化架构应该如何开始规划和建设。（帆软数据应用研究院医药行业高级顾问姚宏舰）

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