大數據醫葯市場定位

❶ 怎麼做好一個很大的醫葯終端市場

在醫葯行業，長期形成的終端工作模式就是強調六個方面，也稱為「六定」即：定拜訪路線、定拜訪對象、定拜訪周期、定拜訪數量、定拜訪內容、定拜訪目的，可謂面面俱到，全面要求。而在終端的檢查考核中，也主要以鋪貨率、陳列和客情關系為主，好多廠家把客情關系作為考核業務代表工作的主要依據，尤其是一些廣告產品廠家。但隨著連鎖的迅速發展和終端自身管理的規范，這種與店員和店長的客情關系對增加銷量和優化終端工作的作用已經很弱了，在一些管理嚴格的連鎖和終端甚至沒有意義。因此，要堅決改變原來面面俱到，每店必跑，強調客情不講效果的「一鍋煮」的終端工作方式。筆者調查發現，好多廠家還讓代表不分大小、不分主次的對所分管的葯店每天15—17家的做普遍性的拜訪，造成代表只為了完成每天的客情店數而奔波，業務代表都快成了郵遞員了，除了能收集一點終端常規信息外，沒有任何實際效果，甚至是做無用功。
究其原因，主要是對市場形態不了解，對自己的產品和終端工作沒有清晰的定位，沒有把產品與市場結合起來，只是機械的按終端工作的普遍性來做，而忽視了自身產品和終端工作的特殊性。抓住了產品和終端市場的特殊性就抓住了終端工作的重點。

首先，要根據葯品的類別確定終端工作重點。葯品主要分為廣告OTC葯品、處方葯、非廣告OTC葯品三類。每個類別的特點各不相同，廣告葯品知名度高，在終端有較高的需求，鋪貨率不是主要工作，但常被終端用來做特價促銷，價格維護就顯的很重要。同時，保持較好的陳列和一定的終端POP宣傳能有效提高消費者的購買機率。處方葯國家管理比較嚴格，不能做廣告宣傳，還要憑處方購買，其終端工作在完成一定的鋪貨率後，就要加強對店員的培訓和公關，增加店員和駐店醫師的推薦率。非廣告OTC葯品主要是通過低價招標，以較高的利潤空間吸引終端進貨並主推，這類葯品的終端工作主要是如何向更多的終端招標覆蓋，並不需要一個個的做細致的終端工作。可見，不同類別的葯品的特點差異很大，決定了其終端工作的側重點也有所不同，終端工作首先要突出產品本身的特點，終端工作才會有特色。

第二，要根據終端的經營管理性質確定終端工作的重點。除了醫院，大部分終端從經營管理性質上分三類，即連鎖、社會單店（包括連鎖的加盟店）和診所。這三類終端的經營管理方式不同，其終端工作也要區別進行。經過多年的發展，醫葯連鎖已經形成了較大的規模，並且建立了完善的管理制度，連鎖總部對所屬葯店的管理更加嚴格和規范，尤其是終端的各種資源都由總部統一管理。這種情況下，連鎖的終端工作就要以其總部為重點，而其所屬的葯店就只能做一個信息的採集平台了，隔三差五看看就可以了，拜訪或給禮品再多也沒多大用。價格維護、陳列、促銷活動、POP宣傳等都要與連鎖總部進行協商，簽定符合雙方共同利益的合作協議，並監督協議內容的落實。社會單店和加盟店的店面較小，性質上是獨立經營，夫妻店佔多數，老闆就是店長，再加1-2個店員。這類葯店的終端工作主要是做店主的工作，另外針對店員做一些促銷活動，是除連鎖之外主要的終端類型。這些單體葯店也不是面面俱到的做工作，要根據其影響力、合作潛力、能否達到目標來選擇一部分重點開展。診所是個特殊的終端，數量大，店面小，分布廣，幾乎與葯店的數量相等，對低價處方葯的銷售有一定的潛力，因為，診所的醫生有處方權，而對OTC葯品卻增量有限。

❷ 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

❸ 中關村醫葯健康大數據交易平台啟動，將帶來哪些方面變化

中關村醫葯健康大數據交易平台啟動，將帶來哪些方面變化？醫葯健康大數據平台十分關鍵，主要是用於全面新技術開發，以及對於相關產業進行扶持，另外還有一個重要功能，那就是培養更多醫葯類人才，下面給大家說明一下，這個平台未來將會給醫葯行業帶來什麼變化，朋友們可以參考：

三、醫葯健康大數據交易平台啟動對於人才培養十分重要，會加速人才流動：

這次醫葯健康大數據交易平台啟動，對於很多人才有直接好處，他們能夠通過這個平台，展示自己能力，從而讓人才流動加速，這方面改變意義十分重大。

❹ 醫療大數據爆發，千億級市場怎麼玩

未來資本對大數據的爭奪戰已經開始。據媒體報道，2013年至2014年以來, 大數據是互聯網醫療健康主要並購投資領域之一。
前身為中國首家專業從事醫院信息系統軟體開發與應用工程企業的北大醫療信息技術有限公司(下稱「北大醫信」)已經瞄準了醫療大數據的戰略方向。
今年3月，北大基金會向北大醫信投資3000萬，這是北大史上投資最大的「真金白銀」。在3月14日的北大醫信成立大會上，方正集團高級副總裁、方正信產集團CEO方中華直接給其賦予了重任：「北大和方正集團的大力支持、大數據時代帶來的無限機遇，都應該讓我們感到，我們的事業之無上光榮;光榮的背後是任重道遠，必須要共同努力將北大、方正賦予北大醫信的使命完成好、做好大數據事業，不僅要做北大大數據中心，未來還要做國家級、世界級的大數據中心。」
12月11日，弘毅投資、高盛、東軟控股及協同創新等投資者共同對東軟熙康進行1.7億美元的增資。東軟熙康是東軟集團旗下專門從事互聯網醫療和健康管理的公司，致力於通過大數據，雲計算、物聯網、移動互聯網提供基於O2O模式的健康管理與醫療服務平台，這筆投資刷新了國內互聯網醫療與健康管理領域最大單筆融資的紀錄，也是全球互聯網醫療與健康管理領域最大單筆融資之一。
上海醫聯工程已經建立了國內目前醫療機構聯網范圍最大的臨床信息共享系統。該工程的承建商萬達信息股份有限公司(下稱「萬達信息」)，2014年7月收購上海復高計算機科技有限公司，8月收購寧波金唐軟體股份有限公司。這兩個公司都是在醫療信息化領域做了十多年的企業。
萬達信息股份有限公司總裁助理馮東雷告訴網易科技，萬達信息加上新收購的兩個子公司，現在一共有員工3500人左右，其中從事與醫療健康相關的有事業部和子公司，員工共有1500人左右，是萬達信息業務中最大的一塊。
上海金仕達衛寧軟體股份有限公司是一家專業從事醫療衛生領域信息化、數字化、軟體研究與開發的高科技企業。徐春華告訴網易科技，金仕達衛寧做數據處理是原有業務的一種延伸，但是在過去一年當中，他發現，涉足醫療大數據領域的不光傳統的做醫療IT軟硬體服務的企業，甚至還有許多跨界的、之前和醫療沒關系的上市公司，例如以地產起家的運盛實業、濃縮果汁生產企業國投中魯等。
而在日前的「2014年中國移動醫療產業年會」上，中國移動、中國電信、中國聯通、IBM、保險公司招商信諾等，還有各種健康管理公司都參與了主題為「健康大數據 全民大健康」的論壇。
企業之外，醫院和各路研究機構也在嘗試開展醫療大數據的研究。11月29日，中國科學院深圳先進技術研究院健康大數據研究中心成立。北京大學正在籌備成立北大醫療健康大數據中心。最近兩個月，馮東雷拜訪了北京大學、浙江大學、中山大學、中南大學等幾所高校，「這些高校都希望在大數據方面和我們進行合作。」他透露。
2014年10月18日，首都醫科大學附屬北京安貞醫院和輝瑞投資有限公司合作的國內首個心血管醫療大數據中心項目啟動。
臨床應用：還不成熟
目前對醫療大數據的需求集中在在三個層面：運營管理、輔助治療和輔助科研。在業界看來，目前在中國，醫療大數據已經取得良好效果的是行政管理。
北京市公共衛生信息中心統計室主任郭默寧告訴網易科技，目前在數據的挖掘和利用方面，北京市公共衛生信息中心做的比較有成效的是對醫療機構進行績效分析。
以前，對醫療機構進行績效評價並不容易，因為每個病人病情各異，醫療機構的工作難度和工作效果很難衡量，醫療機構之間進行對比也非常困難。郭默寧告訴網易科技，以往對醫療機構進行績效評估的通常模式是找專家給醫院評分，依據經驗和主觀判斷比較多。
2008年開始，北京市公共衛生信息中心嘗試根據通過數據挖掘得來的指標對轄區內醫療機構進行績效評價。她告訴網易科技：「利用統計學方法，可以把醫療機構收治的病症相似的病人進行分組，這樣在同組病人當中，就可以比較各個機構的服務優劣了。這樣可以促進醫療機構精細化管理，提高醫療服務的質量。」
郭默寧告訴網易科技，未來在公共衛生領域，醫療數據的挖掘和利用的前景是非常廣闊的。比如，在醫療衛生資源規劃、配置，疾病預警等方面都會得到充分的應用。
在臨床輔助治療和輔助科研方面，已經有機構在進行探索和嘗試，但是目前尚不成熟。
萬達信息之前研發的「臨床輔助決策系統」在業界比較知名，其目前可以在上海市38家市級醫院向醫生提供近期重復用葯、檢驗、檢查的提醒、治療安全警示以及臨床路徑(是指針對某一疾病建立一套標准化治療模式與治療程序，是一個有關臨床治療的綜合模式，以循證醫學證據和指南為指導來促進治療組織和疾病管理的方法，最終起到規范醫療行為，減少變異，降低成本，提高質量的作用)服務。
但是，馮東雷告訴網易科技，這些功能的提供，實際上需要做知識庫的建設，但是現在的知識庫都是基於現有的教科書、葯品使用說明以及一些臨床手冊，都比較簡單，今後要把醫生的真實的看病的經驗也輸入進來，才能在臨床上發揮更大的意義，這才是真正的大數據挖掘。他透露，在即將開展的「心血管疾病和腫瘤疾病大數據處理分析與應用研究」的項目中，就有心血管、腫瘤專家參與進來。
2012年，萬達信息、國家衛生工程中心就申請了上海市科委醫療健康大數據的課題。在這個項目中，萬達信息嘗試了對高血壓進行大數據分析，試圖找到病症、用葯和療效之間的關聯。但是馮東雷告訴網易科技，這樣的分析目前遇到一些困難。以往的臨床研究(隨機對照試驗RCT)是用實驗組和對照組進行的，對照組是一些排除了並發症等相對理想的對照人群。樣本量小，但每個樣本的數據顆粒很細。但是用醫療大數據做分析的話，樣本量很大，但是每個樣本數據顆粒比較粗。因此不能套用傳統RCT的研究方法。因此需要新的研究思路。目前用大數據已經發現了一些治療手段和效果的關聯性，但是這種結論在臨床使用上有多大的意義還有待檢驗。
這樣的研究還在繼續。國家「863」計劃2015年度項目申報指南中，在生物和醫葯技術領域已經部署「生物大數據開發與利用關鍵技術研究」，涉及的內容包括生物大數據標准化和集成、融合技術，生物大數據表述索引、搜索與存儲訪問技術，心血管疾病和腫瘤疾病大數據處理分析與應用研究，基於區域醫療與健康大數據處理分析與應用研究，組學大數據中心和知識庫構建與服務技術等。
萬達信息參與了其中的兩項，分別為「基於區域醫療與健康大數據處理分析與應用研究」，以及「心血管疾病和腫瘤疾病大數據處理分析與應用研究」。其中後者開展面向中醫的心血管疾病和腫瘤疾病大數據分析與應用的研究。
北大醫信也在與北京大學合作，研究臨床醫療大數據的分析和利用。北大醫信服務過的醫院超過500家，其中三甲醫院200多家，佔全國三甲醫院總數的1/4左右，北京大學下屬有9家附屬醫院、13家教學醫院，這些醫院信息系統中積累的大量數據，為進行大數據分析和利用打下了堅實的基礎。
北大醫信資深副總裁兼CTO鄒悅告訴網易科技，目前北大醫信的臨床決策支持體系正在北京大學人民醫院、北京大學國際醫院、江蘇省人民醫院進行試點。
北大醫信已經開發了臨床預警和建議類的應用。預警類的應用可以根據患者的一些生命體征，判斷患病風險並進行提示。建議類的應用，目前北大醫信做了糖尿病這個病種，系統可以根據糖尿病人的症狀、檢驗檢查結果和病歷，給出相應的治療方案建議。
在臨床科研方面，北大醫信也做了一些數據分析，並且得到了一些結果。比如，以往子宮內膜異位和子宮肌瘤的誤診率高達65.1%，因為兩種疾病的症狀非常相似。通過大數據分析發現，卵巢囊腫、腹痛、貧血這三種症狀在這兩種病中的權重是不同的，子宮內膜異位與卵巢囊腫的關聯最強，子宮肌瘤和貧血的關聯最強。
「我們分析出了這個結果，但是在臨床上怎麼用，還要再進一步探討。」鄒悅介紹。
好醫生集團董事長高瞻認為，要讓大數據產生價值，需要有一條完整的價值鏈，目前中國的這個價值鏈還有缺失。大數據的價值鏈有數據的收集、儲存、分析、應用四個環節，但是目前這個產業投入比較多的是收集和儲存，分析和應用還比較弱。即使在投入較多的數據收集環節，由於缺乏相應的機制，數據的質量也不是很高。
業內者說：怎麼做
在目前的情況下，如何做好大數據?高瞻認為，應當先抓住一些關鍵業務需求，同時數據基礎比較好，先做起來，然後再逐步擴展。他舉了兩個例子。
好醫生集團曾參與過安徽省肥西縣衛生局的一個項目。據高瞻介紹，肥西縣衛生局將新農合醫療報銷系統的數據和衛生局為居民建立的電子健康檔案做了一個關聯性分析。結果發現，居民的肥胖、抽煙與高血壓、糖尿病的發病關聯性很強。高瞻告訴網易科技，這不是什麼新的發現，但是應用大數據分析的意義在於，之前大家只是從概念上知道肥胖和抽煙會對高血壓和糖尿病產生影響，用大數據分析之後，能夠真實地看到具體的一個個人的肥胖和抽煙對病症產生了影響。之後，社區醫院應用了這個分析結果，給高血壓病人、糖尿病病人看病時不光降血壓、降血糖，還要干涉患者的肥胖和吸煙。現在整個肥西、還有安徽的很多縣都在推廣這樣的做法，這一個小小的改變，使得很多地方的居民電子健康檔案的使用率從20%左右變成了60%—70%，醫生們本沒有使用積極性的資料庫被激活了。
肥西還做了個試驗。原來農村治病，不管大人小孩，一般都是開抗生素、輸液，好醫生集團多年來做鄉村醫生的培訓，呼籲不要濫用抗生素，但是在實際中效果不大。今年年初，安徽省啟動了基層醫療衛生機構處方集系統，這個系統可以根據疾病診斷，提示建議處方，旨在規范診療行為和用葯行為。同時，從今年2月開始，肥西縣衛生局每月把醫生處方當中使用兩種以上抗生素的處方的比例發給醫生。結果到了10月份，原來高達20%-60%的數據降到了個位數。
高瞻總結，大數據應用應當先從「Low hanging fruits」，即掛得低的果子、容易達成的目標開始，先把手頭有限的「小數據」用好。
這個觀點與北京301醫院計算機室原主任任連仲不謀而合。
任連仲告訴網易科技，目前中等規模以上的醫院起碼都積累了數百GB的數據，每100GB的數據就相當於30萬份病歷。雖然這個數量級還沒達到PB級，但是其中一定蘊含著許多有價值的信息。
他拿自己的觀察舉例說：「我觀察了我身邊20個左右患惡性腫瘤的人，我發現其中六七成的人在生活中有過非常苦惱郁悶的一段時期。20個樣本，就可以總結出一點規律了，何況這個樣本量大到GB級呢?那會得到更多、更有價值、更准確的結論。」
他主張先把目前的數據利用起來，現在301醫院那些成摞的申請單就是真實的需求。他說：「目前在醫院里，這樣的服務還是被動的，是醫生找上門來我們才提供服務，如果這種服務再進一步走上主動，廣而告之，告訴廣大醫護人員和管理人員我們這里可以提供你們所需的『信息服務』，醫生在和技術人員在不斷交流的過程中，一定能挖掘出大數據更大的價值。」
任連仲今年80歲，但是老爺子嘴裡蹦出的詞是「快速迭代」，按照他的說法：「好工具是用出來的。這是一個巨大的市場，這個事我們不能等。」

❺ 大數據之醫葯營銷 適合自己才是最好的

【中國制葯網 市場分析】隨著近年來醫葯行業政策頻繁出台以及互聯網的發展以及我國市場經濟的建立和完善，醫葯市場競爭將更加激烈。
在激烈競爭中，葯企要想佔領市場並獲得持續發展，就必須重視產品的營銷模式創新、通過互聯網 ，不斷革新和實施營銷模式，實現大數據營銷，而兼具「打破傳統」和「智慧未來」是現代醫葯企業生存和發展的關鍵所在。
大數據並非「繁花似錦」
隨著近年來醫葯行業政策頻繁出台，使得市場環境發生了極大的變化。一方面，《醫葯工業「十二五」發展規劃》、《醫療器械科技產業「十二五」專項規劃》以及《國家葯品安全「十二五」規劃》、葯價放開等一系列規劃的公布，帶動了整個醫葯行業發展機遇。同時，商務部和工信部提出的支持、鼓勵醫葯企業做大做強的政策也使得行業內面臨優異的資源整合機會，業內認為，未來十年將是中國醫葯行業的「黃金時期」。然而另一方面，反商業賄賂後遺症持續、基葯招標仍舊採取「唯低價是取」或二次議價，《新廣告法》等政策的出台，令葯企原本運用自如的各種營銷模式卻難以一展拳腳。
「新醫改的各種政策，對醫葯營銷模式變化確實起到決定性的推動作用，葯企大多是無奈被動的適應政策的變化。但目前各種營銷模式幾乎都有自己生存的空間和發展，比如醫院葯佔比催生了DTP（DTC）模式；招投標催生了基葯運作模式；招投標落標催生了處方葯轉型OTC模式；新醫葯和電商扶持催生了開銷模式；各種降價模式催生壓縮了代理模式；鼓勵民營資本辦醫療，催生了專做民營醫院模式；醫葯連鎖上市和稅控體系讓單店無法生存，連鎖集中度提升由此誕生葯企的KA運作模式等。衍生出如此多樣的營銷模式均是政策遺物，因為在政策面前，葯企抱怨等待都是無用的，只能是『天竟物擇，適者生存』。」康美葯業股份有限公司OTC事業部總經理李從選解釋道。
事實上，即便政策頻發影響了葯企在市場上的布局，但隨著「互聯網 」時代的來臨，越來越多的葯企開始依賴醫葯大數據尋求營銷模式的創新。對於這一大數據營銷模式的出現，李從選認為，其發展前景並非「繁花似錦」。因為大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生於互聯網行業，又作用於互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。大數據營銷的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人。從當前實際情況來看，大數據真正服務於葯企營銷，仍還有一段較長的路要走，因此需要葯企在不寄希望於大數據的基礎上，積極研究、利用、嘗試。
然而，針對大數據營銷，有觀點表示，「並非所有葯企均適合」。在大數據的影響下，面對存在的現實問題，葯企在設計大數據營銷模式時，業界也多次提出葯企必須從以下四個方面進行考慮：一是切入送葯APP的企業；二是進行的DTP（直接針對患者銷售高價值葯）模式；三是藉助健康管理銷售產品模式；四是慢病管理的OTO模式。餘下葯企，也就是把大數據作為服務消費者的一種電子化高效快捷工具而已。
對於大數據營銷模式，有業內人士指出，「其只適合靜態疾病領域的監控，如慢性病葯企。」對此，李從選十分贊同。「我認為確實是各種慢病和重大疾病為主才有必要介入大數據，提供系列跟蹤服務。偶發性一次性疾病、小病，用不著大數據管理。」
事實也正如此，如作為獨家降血壓苗葯生產者——貴州源和葯業打造的全新營銷模式就是把大健康產業與大數據結合起來，建立大數據網路營銷管理平台。去年11月，貴州源和就啟動了網路營銷資料庫的建設，如今，大數據營銷管理平台初步成型。貴州源和葯業開發的大數據管理平台，顛覆了傳統營銷模式，將對患者進行綜合管理，全面錄入患者基本信息，建立健康管理檔案，專家團隊根據信息對每一個患者進行綜合分析，最後出具個性化的治療方案，為患者提供預防、治療、康復理療等全方位服務。
「我們要做的不僅僅是生產葯品，而是要做健康講座、預測、治療、康復等一系列工程。並通過不定期舉辦健康知識講座，搭建患者與醫生溝通的橋梁，拉近彼此關系，讓患者更加了解自身情況，利用數據營銷贏得了患者的贊譽。」談及數據化管理，貴州源和有限公司總經理鄒文江表示。
管理需結合地域特色
在競爭日益激烈的醫葯市場環境下，我國的醫葯營銷模式類型多樣。而大數據營銷模式作為「互聯網 」的代表之一，其對葯企營銷模式的創新同樣帶來了影響。
「談不上『互聯網 』，我認為叫做「 互聯網」比較合適，無非就是積極主動地把網路、電商的各種技術手段用在傳統的各項營銷管理活動中去，提高效率和效益。」李從選如是說。
另外，他還進一步表示，面對不同區域，葯企往往採取的營銷模式也不同。因此，葯企應結合區域特點，利用大數據去深耕區域市場：第一，建立消費者資料庫，調研消費者需求、開發、升級消費者需要的產品，建立消費者粉絲圈，直接和消費者互動和銷售產品；第二，立項的狀況和和連鎖葯店結合起來，利用連鎖終端會員大數據做患教與服務，促進產品銷售。同時還可以提供可穿戴移動終端設備採集消費者大數據，網路（PC和移動終端）上提供咨詢服務，實現最終消費者依賴，從而出售產品。
此外，還有專家提出，「即便葯企選擇了大數據營銷模式，但其管理也極其重要。」針對該觀點，鄒文江認為，好的品種，好的營銷模式，需要好的營銷隊伍執行落地。大數據營銷系統建立，需要葯企具備優化制度流程、專業管理工具和經過若干次以上訓練並熟練使用這套流程和工具的人或者是團隊。而思想不統一、理念不一致、流程復雜化、團隊執行力差是影響葯企營銷模式落地的主要因素。所以，數據優化流程，事情簡單化、提高員工的工作效果就顯得尤為重要。
而李從選也認為在對大數據營銷模式管理時，相關葯企應警惕如何採集到大數據是個難題，需要克服；服務採集到的消費者大數據不泄密也難；利用採集到大數據服務患者不引起反感等難題。
與此同時，相關專家也還提醒道，葯企在進行大數據營銷模式變革時應根據政策變化作出微調和改進，並不能徹底顛覆，因為營銷模式調整是企業發展戰略的問題，需要慎重。而相關部門在制定政策時，應更多地在政策細節上去保護科技含量高的品種；保護好價格走低但療效好的品種；保護好大型知名葯企，盡量避免無質量的低層次的市場競爭。同時，政府扶持鼓勵利用大數據的葯企，給與政策寬松環境和融資寬松環境至關重要。

❻ 葯品如何市場定位

具體可以上葯老大醫葯視頻網了解

❼ 什麼是大數據定位啊

大數據的定位，主要體現在以下幾個方面：

• 理解客戶、滿足客戶服務需求，企業極度喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、剖析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。

• 業務流程優化，比如說可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預告挖掘出有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。

• 大數據正在改善我們的生活，例如我們可以利用穿著的裝備(如智能手錶或者智能手環)生成最新的數據，這讓我們可以憑據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。

• 提高醫療和研發，大數據剖析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。而且讓我們可以制訂出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。

❽ 醫葯市場定位的方法有哪些

根據屬性和利益定位；根據價格和質量定位；根據用途定位；根據使用者定位；根據產品特徵定位。

❾ 大數據在醫療行業怎麼樣

一、大數據有助於精確醫療行業市場定位
醫療行業企業需要架構大數據戰略，拓寬醫療行業調研數據的廣度和深度，從大數據中了解醫療行業市場構成、細分市場特徵、消費者需求和競爭者狀況等眾多因素，在科學系統的信息數據收集、管理、分析的基礎上，提出更好的解決問題的方案和建議。
企業想進入或開拓某一區域醫療行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，這個區域人口是多少？消費水平怎麼樣？客戶的消費習慣是什麼？市場對產品的認知度怎麼樣？當前的市場供需情況怎麼樣？公眾的消費喜好是什麼等等，這些問題背後包含的海量信息構成了醫療行業市場調研的大數據。
隨著大數據時代的來臨，藉助數據挖掘和信息採集技術不僅能給研究人員提供足夠的樣本量和數據信息，還能夠建立基於大數據數學模型對未來市場進行預測。當然，依靠傳統的人工數據收集和統計顯然難以滿足大數據環境下的數據需求，這就需要依靠相關大數據技術開發公司(如北京恆泰博遠科技)來進行大數據採集、分析、監控、分發系統的開發。

二、大數據成為醫療行業市場營銷的利器
互聯網上的信息總量正以極快的速度不斷暴漲，我們每天在不同平台上分享各種文本、照片、視頻、音頻、數據等信息高達的幾百億甚至幾千億條，這些信息涵蓋著商家信息、個人信息、行業資訊、產品使用體驗、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產品價格動態等等海量信息。這些數據通過聚類可以形成醫療行業大數據，其背後隱藏的是醫療行業的市場需求。
以醫療行業在對顧客的消費行為和趣向分析方面為例，消費者購買產品的花費、選擇的產品渠道、偏好產品的類型、產品使用周期、購買產品的目的、消費者家庭背景、工作和生活環境、個人消費觀和價值觀等。如果企業收集到了這些數據，建立消費者大資料庫，便可通過統計和分析來掌握消費者的消費行為、興趣偏好和產品的市場口碑現狀，再根據這些總結出來的行為、興趣愛好和產品口碑現狀制定有針對性的營銷方案和營銷戰略。

三、大數據支撐醫療行業收益管理
大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多是採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個醫療行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。

四、大數據創新醫療行業需求開發
在微博、微信、論壇、評論版等平台隨處可見網友使用某款產品優點點評、缺點的吐槽、功能需求點評、質量好壞與否點評、外形美觀度點評、款式樣式點評等信息，這些都構成了產品需求大數據。作為醫療行業企業，如果能對網上醫療行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值趣向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，制訂合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。