大数据医药市场定位

❶ 怎么做好一个很大的医药终端市场

在医药行业，长期形成的终端工作模式就是强调六个方面，也称为“六定”即：定拜访路线、定拜访对象、定拜访周期、定拜访数量、定拜访内容、定拜访目的，可谓面面俱到，全面要求。而在终端的检查考核中，也主要以铺货率、陈列和客情关系为主，好多厂家把客情关系作为考核业务代表工作的主要依据，尤其是一些广告产品厂家。但随着连锁的迅速发展和终端自身管理的规范，这种与店员和店长的客情关系对增加销量和优化终端工作的作用已经很弱了，在一些管理严格的连锁和终端甚至没有意义。因此，要坚决改变原来面面俱到，每店必跑，强调客情不讲效果的“一锅煮”的终端工作方式。笔者调查发现，好多厂家还让代表不分大小、不分主次的对所分管的药店每天15—17家的做普遍性的拜访，造成代表只为了完成每天的客情店数而奔波，业务代表都快成了邮递员了，除了能收集一点终端常规信息外，没有任何实际效果，甚至是做无用功。
究其原因，主要是对市场形态不了解，对自己的产品和终端工作没有清晰的定位，没有把产品与市场结合起来，只是机械的按终端工作的普遍性来做，而忽视了自身产品和终端工作的特殊性。抓住了产品和终端市场的特殊性就抓住了终端工作的重点。

首先，要根据药品的类别确定终端工作重点。药品主要分为广告OTC药品、处方药、非广告OTC药品三类。每个类别的特点各不相同，广告药品知名度高，在终端有较高的需求，铺货率不是主要工作，但常被终端用来做特价促销，价格维护就显的很重要。同时，保持较好的陈列和一定的终端POP宣传能有效提高消费者的购买机率。处方药国家管理比较严格，不能做广告宣传，还要凭处方购买，其终端工作在完成一定的铺货率后，就要加强对店员的培训和公关，增加店员和驻店医师的推荐率。非广告OTC药品主要是通过低价招标，以较高的利润空间吸引终端进货并主推，这类药品的终端工作主要是如何向更多的终端招标覆盖，并不需要一个个的做细致的终端工作。可见，不同类别的药品的特点差异很大，决定了其终端工作的侧重点也有所不同，终端工作首先要突出产品本身的特点，终端工作才会有特色。

第二，要根据终端的经营管理性质确定终端工作的重点。除了医院，大部分终端从经营管理性质上分三类，即连锁、社会单店（包括连锁的加盟店）和诊所。这三类终端的经营管理方式不同，其终端工作也要区别进行。经过多年的发展，医药连锁已经形成了较大的规模，并且建立了完善的管理制度，连锁总部对所属药店的管理更加严格和规范，尤其是终端的各种资源都由总部统一管理。这种情况下，连锁的终端工作就要以其总部为重点，而其所属的药店就只能做一个信息的采集平台了，隔三差五看看就可以了，拜访或给礼品再多也没多大用。价格维护、陈列、促销活动、POP宣传等都要与连锁总部进行协商，签定符合双方共同利益的合作协议，并监督协议内容的落实。社会单店和加盟店的店面较小，性质上是独立经营，夫妻店占多数，老板就是店长，再加1-2个店员。这类药店的终端工作主要是做店主的工作，另外针对店员做一些促销活动，是除连锁之外主要的终端类型。这些单体药店也不是面面俱到的做工作，要根据其影响力、合作潜力、能否达到目标来选择一部分重点开展。诊所是个特殊的终端，数量大，店面小，分布广，几乎与药店的数量相等，对低价处方药的销售有一定的潜力，因为，诊所的医生有处方权，而对OTC药品却增量有限。

❷ 大数据医疗具体是指什么

医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。
检验数据
医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。
影像数据
随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。
费用数据
医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。
基因测序数据
基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。
智能穿戴数据
各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。
体检数据
体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。
移动问诊数据
通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。

❸ 中关村医药健康大数据交易平台启动，将带来哪些方面变化

中关村医药健康大数据交易平台启动，将带来哪些方面变化？医药健康大数据平台十分关键，主要是用于全面新技术开发，以及对于相关产业进行扶持，另外还有一个重要功能，那就是培养更多医药类人才，下面给大家说明一下，这个平台未来将会给医药行业带来什么变化，朋友们可以参考：

三、医药健康大数据交易平台启动对于人才培养十分重要，会加速人才流动：

这次医药健康大数据交易平台启动，对于很多人才有直接好处，他们能够通过这个平台，展示自己能力，从而让人才流动加速，这方面改变意义十分重大。

❹ 医疗大数据爆发，千亿级市场怎么玩

未来资本对大数据的争夺战已经开始。据媒体报道，2013年至2014年以来, 大数据是互联网医疗健康主要并购投资领域之一。
前身为中国首家专业从事医院信息系统软件开发与应用工程企业的北大医疗信息技术有限公司(下称“北大医信”)已经瞄准了医疗大数据的战略方向。
今年3月，北大基金会向北大医信投资3000万，这是北大史上投资最大的“真金白银”。在3月14日的北大医信成立大会上，方正集团高级副总裁、方正信产集团CEO方中华直接给其赋予了重任：“北大和方正集团的大力支持、大数据时代带来的无限机遇，都应该让我们感到，我们的事业之无上光荣;光荣的背后是任重道远，必须要共同努力将北大、方正赋予北大医信的使命完成好、做好大数据事业，不仅要做北大大数据中心，未来还要做国家级、世界级的大数据中心。”
12月11日，弘毅投资、高盛、东软控股及协同创新等投资者共同对东软熙康进行1.7亿美元的增资。东软熙康是东软集团旗下专门从事互联网医疗和健康管理的公司，致力于通过大数据，云计算、物联网、移动互联网提供基于O2O模式的健康管理与医疗服务平台，这笔投资刷新了国内互联网医疗与健康管理领域最大单笔融资的纪录，也是全球互联网医疗与健康管理领域最大单笔融资之一。
上海医联工程已经建立了国内目前医疗机构联网范围最大的临床信息共享系统。该工程的承建商万达信息股份有限公司(下称“万达信息”)，2014年7月收购上海复高计算机科技有限公司，8月收购宁波金唐软件股份有限公司。这两个公司都是在医疗信息化领域做了十多年的企业。
万达信息股份有限公司总裁助理冯东雷告诉网易科技，万达信息加上新收购的两个子公司，现在一共有员工3500人左右，其中从事与医疗健康相关的有事业部和子公司，员工共有1500人左右，是万达信息业务中最大的一块。
上海金仕达卫宁软件股份有限公司是一家专业从事医疗卫生领域信息化、数字化、软件研究与开发的高科技企业。徐春华告诉网易科技，金仕达卫宁做数据处理是原有业务的一种延伸，但是在过去一年当中，他发现，涉足医疗大数据领域的不光传统的做医疗IT软硬件服务的企业，甚至还有许多跨界的、之前和医疗没关系的上市公司，例如以地产起家的运盛实业、浓缩果汁生产企业国投中鲁等。
而在日前的“2014年中国移动医疗产业年会”上，中国移动、中国电信、中国联通、IBM、保险公司招商信诺等，还有各种健康管理公司都参与了主题为“健康大数据 全民大健康”的论坛。
企业之外，医院和各路研究机构也在尝试开展医疗大数据的研究。11月29日，中国科学院深圳先进技术研究院健康大数据研究中心成立。北京大学正在筹备成立北大医疗健康大数据中心。最近两个月，冯东雷拜访了北京大学、浙江大学、中山大学、中南大学等几所高校，“这些高校都希望在大数据方面和我们进行合作。”他透露。
2014年10月18日，首都医科大学附属北京安贞医院和辉瑞投资有限公司合作的国内首个心血管医疗大数据中心项目启动。
临床应用：还不成熟
目前对医疗大数据的需求集中在在三个层面：运营管理、辅助治疗和辅助科研。在业界看来，目前在中国，医疗大数据已经取得良好效果的是行政管理。
北京市公共卫生信息中心统计室主任郭默宁告诉网易科技，目前在数据的挖掘和利用方面，北京市公共卫生信息中心做的比较有成效的是对医疗机构进行绩效分析。
以前，对医疗机构进行绩效评价并不容易，因为每个病人病情各异，医疗机构的工作难度和工作效果很难衡量，医疗机构之间进行对比也非常困难。郭默宁告诉网易科技，以往对医疗机构进行绩效评估的通常模式是找专家给医院评分，依据经验和主观判断比较多。
2008年开始，北京市公共卫生信息中心尝试根据通过数据挖掘得来的指标对辖区内医疗机构进行绩效评价。她告诉网易科技：“利用统计学方法，可以把医疗机构收治的病症相似的病人进行分组，这样在同组病人当中，就可以比较各个机构的服务优劣了。这样可以促进医疗机构精细化管理，提高医疗服务的质量。”
郭默宁告诉网易科技，未来在公共卫生领域，医疗数据的挖掘和利用的前景是非常广阔的。比如，在医疗卫生资源规划、配置，疾病预警等方面都会得到充分的应用。
在临床辅助治疗和辅助科研方面，已经有机构在进行探索和尝试，但是目前尚不成熟。
万达信息之前研发的“临床辅助决策系统”在业界比较知名，其目前可以在上海市38家市级医院向医生提供近期重复用药、检验、检查的提醒、治疗安全警示以及临床路径(是指针对某一疾病建立一套标准化治疗模式与治疗程序，是一个有关临床治疗的综合模式，以循证医学证据和指南为指导来促进治疗组织和疾病管理的方法，最终起到规范医疗行为，减少变异，降低成本，提高质量的作用)服务。
但是，冯东雷告诉网易科技，这些功能的提供，实际上需要做知识库的建设，但是现在的知识库都是基于现有的教科书、药品使用说明以及一些临床手册，都比较简单，今后要把医生的真实的看病的经验也输入进来，才能在临床上发挥更大的意义，这才是真正的大数据挖掘。他透露，在即将开展的“心血管疾病和肿瘤疾病大数据处理分析与应用研究”的项目中，就有心血管、肿瘤专家参与进来。
2012年，万达信息、国家卫生工程中心就申请了上海市科委医疗健康大数据的课题。在这个项目中，万达信息尝试了对高血压进行大数据分析，试图找到病症、用药和疗效之间的关联。但是冯东雷告诉网易科技，这样的分析目前遇到一些困难。以往的临床研究(随机对照试验RCT)是用实验组和对照组进行的，对照组是一些排除了并发症等相对理想的对照人群。样本量小，但每个样本的数据颗粒很细。但是用医疗大数据做分析的话，样本量很大，但是每个样本数据颗粒比较粗。因此不能套用传统RCT的研究方法。因此需要新的研究思路。目前用大数据已经发现了一些治疗手段和效果的关联性，但是这种结论在临床使用上有多大的意义还有待检验。
这样的研究还在继续。国家“863”计划2015年度项目申报指南中，在生物和医药技术领域已经部署“生物大数据开发与利用关键技术研究”，涉及的内容包括生物大数据标准化和集成、融合技术，生物大数据表述索引、搜索与存储访问技术，心血管疾病和肿瘤疾病大数据处理分析与应用研究，基于区域医疗与健康大数据处理分析与应用研究，组学大数据中心和知识库构建与服务技术等。
万达信息参与了其中的两项，分别为“基于区域医疗与健康大数据处理分析与应用研究”，以及“心血管疾病和肿瘤疾病大数据处理分析与应用研究”。其中后者开展面向中医的心血管疾病和肿瘤疾病大数据分析与应用的研究。
北大医信也在与北京大学合作，研究临床医疗大数据的分析和利用。北大医信服务过的医院超过500家，其中三甲医院200多家，占全国三甲医院总数的1/4左右，北京大学下属有9家附属医院、13家教学医院，这些医院信息系统中积累的大量数据，为进行大数据分析和利用打下了坚实的基础。
北大医信资深副总裁兼CTO邹悦告诉网易科技，目前北大医信的临床决策支持体系正在北京大学人民医院、北京大学国际医院、江苏省人民医院进行试点。
北大医信已经开发了临床预警和建议类的应用。预警类的应用可以根据患者的一些生命体征，判断患病风险并进行提示。建议类的应用，目前北大医信做了糖尿病这个病种，系统可以根据糖尿病人的症状、检验检查结果和病历，给出相应的治疗方案建议。
在临床科研方面，北大医信也做了一些数据分析，并且得到了一些结果。比如，以往子宫内膜异位和子宫肌瘤的误诊率高达65.1%，因为两种疾病的症状非常相似。通过大数据分析发现，卵巢囊肿、腹痛、贫血这三种症状在这两种病中的权重是不同的，子宫内膜异位与卵巢囊肿的关联最强，子宫肌瘤和贫血的关联最强。
“我们分析出了这个结果，但是在临床上怎么用，还要再进一步探讨。”邹悦介绍。
好医生集团董事长高瞻认为，要让大数据产生价值，需要有一条完整的价值链，目前中国的这个价值链还有缺失。大数据的价值链有数据的收集、储存、分析、应用四个环节，但是目前这个产业投入比较多的是收集和储存，分析和应用还比较弱。即使在投入较多的数据收集环节，由于缺乏相应的机制，数据的质量也不是很高。
业内者说：怎么做
在目前的情况下，如何做好大数据?高瞻认为，应当先抓住一些关键业务需求，同时数据基础比较好，先做起来，然后再逐步扩展。他举了两个例子。
好医生集团曾参与过安徽省肥西县卫生局的一个项目。据高瞻介绍，肥西县卫生局将新农合医疗报销系统的数据和卫生局为居民建立的电子健康档案做了一个关联性分析。结果发现，居民的肥胖、抽烟与高血压、糖尿病的发病关联性很强。高瞻告诉网易科技，这不是什么新的发现，但是应用大数据分析的意义在于，之前大家只是从概念上知道肥胖和抽烟会对高血压和糖尿病产生影响，用大数据分析之后，能够真实地看到具体的一个个人的肥胖和抽烟对病症产生了影响。之后，社区医院应用了这个分析结果，给高血压病人、糖尿病病人看病时不光降血压、降血糖，还要干涉患者的肥胖和吸烟。现在整个肥西、还有安徽的很多县都在推广这样的做法，这一个小小的改变，使得很多地方的居民电子健康档案的使用率从20%左右变成了60%—70%，医生们本没有使用积极性的数据库被激活了。
肥西还做了个试验。原来农村治病，不管大人小孩，一般都是开抗生素、输液，好医生集团多年来做乡村医生的培训，呼吁不要滥用抗生素，但是在实际中效果不大。今年年初，安徽省启动了基层医疗卫生机构处方集系统，这个系统可以根据疾病诊断，提示建议处方，旨在规范诊疗行为和用药行为。同时，从今年2月开始，肥西县卫生局每月把医生处方当中使用两种以上抗生素的处方的比例发给医生。结果到了10月份，原来高达20%-60%的数据降到了个位数。
高瞻总结，大数据应用应当先从“Low hanging fruits”，即挂得低的果子、容易达成的目标开始，先把手头有限的“小数据”用好。
这个观点与北京301医院计算机室原主任任连仲不谋而合。
任连仲告诉网易科技，目前中等规模以上的医院起码都积累了数百GB的数据，每100GB的数据就相当于30万份病历。虽然这个数量级还没达到PB级，但是其中一定蕴含着许多有价值的信息。
他拿自己的观察举例说：“我观察了我身边20个左右患恶性肿瘤的人，我发现其中六七成的人在生活中有过非常苦恼郁闷的一段时期。20个样本，就可以总结出一点规律了，何况这个样本量大到GB级呢?那会得到更多、更有价值、更准确的结论。”
他主张先把目前的数据利用起来，现在301医院那些成摞的申请单就是真实的需求。他说：“目前在医院里，这样的服务还是被动的，是医生找上门来我们才提供服务，如果这种服务再进一步走上主动，广而告之，告诉广大医护人员和管理人员我们这里可以提供你们所需的‘信息服务’，医生在和技术人员在不断交流的过程中，一定能挖掘出大数据更大的价值。”
任连仲今年80岁，但是老爷子嘴里蹦出的词是“快速迭代”，按照他的说法：“好工具是用出来的。这是一个巨大的市场，这个事我们不能等。”

❺ 大数据之医药营销 适合自己才是最好的

【中国制药网 市场分析】随着近年来医药行业政策频繁出台以及互联网的发展以及我国市场经济的建立和完善，医药市场竞争将更加激烈。
在激烈竞争中，药企要想占领市场并获得持续发展，就必须重视产品的营销模式创新、通过互联网 ，不断革新和实施营销模式，实现大数据营销，而兼具“打破传统”和“智慧未来”是现代医药企业生存和发展的关键所在。
大数据并非“繁花似锦”
随着近年来医药行业政策频繁出台，使得市场环境发生了极大的变化。一方面，《医药工业“十二五”发展规划》、《医疗器械科技产业“十二五”专项规划》以及《国家药品安全“十二五”规划》、药价放开等一系列规划的公布，带动了整个医药行业发展机遇。同时，商务部和工信部提出的支持、鼓励医药企业做大做强的政策也使得行业内面临优异的资源整合机会，业内认为，未来十年将是中国医药行业的“黄金时期”。然而另一方面，反商业贿赂后遗症持续、基药招标仍旧采取“唯低价是取”或二次议价，《新广告法》等政策的出台，令药企原本运用自如的各种营销模式却难以一展拳脚。
“新医改的各种政策，对医药营销模式变化确实起到决定性的推动作用，药企大多是无奈被动的适应政策的变化。但目前各种营销模式几乎都有自己生存的空间和发展，比如医院药占比催生了DTP（DTC）模式；招投标催生了基药运作模式；招投标落标催生了处方药转型OTC模式；新医药和电商扶持催生了开销模式；各种降价模式催生压缩了代理模式；鼓励民营资本办医疗，催生了专做民营医院模式；医药连锁上市和税控体系让单店无法生存，连锁集中度提升由此诞生药企的KA运作模式等。衍生出如此多样的营销模式均是政策遗物，因为在政策面前，药企抱怨等待都是无用的，只能是‘天竟物择，适者生存’。”康美药业股份有限公司OTC事业部总经理李从选解释道。
事实上，即便政策频发影响了药企在市场上的布局，但随着“互联网 ”时代的来临，越来越多的药企开始依赖医药大数据寻求营销模式的创新。对于这一大数据营销模式的出现，李从选认为，其发展前景并非“繁花似锦”。因为大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。从当前实际情况来看，大数据真正服务于药企营销，仍还有一段较长的路要走，因此需要药企在不寄希望于大数据的基础上，积极研究、利用、尝试。
然而，针对大数据营销，有观点表示，“并非所有药企均适合”。在大数据的影响下，面对存在的现实问题，药企在设计大数据营销模式时，业界也多次提出药企必须从以下四个方面进行考虑：一是切入送药APP的企业；二是进行的DTP（直接针对患者销售高价值药）模式；三是借助健康管理销售产品模式；四是慢病管理的OTO模式。余下药企，也就是把大数据作为服务消费者的一种电子化高效快捷工具而已。
对于大数据营销模式，有业内人士指出，“其只适合静态疾病领域的监控，如慢性病药企。”对此，李从选十分赞同。“我认为确实是各种慢病和重大疾病为主才有必要介入大数据，提供系列跟踪服务。偶发性一次性疾病、小病，用不着大数据管理。”
事实也正如此，如作为独家降血压苗药生产者——贵州源和药业打造的全新营销模式就是把大健康产业与大数据结合起来，建立大数据网络营销管理平台。去年11月，贵州源和就启动了网络营销数据库的建设，如今，大数据营销管理平台初步成型。贵州源和药业开发的大数据管理平台，颠覆了传统营销模式，将对患者进行综合管理，全面录入患者基本信息，建立健康管理档案，专家团队根据信息对每一个患者进行综合分析，最后出具个性化的治疗方案，为患者提供预防、治疗、康复理疗等全方位服务。
“我们要做的不仅仅是生产药品，而是要做健康讲座、预测、治疗、康复等一系列工程。并通过不定期举办健康知识讲座，搭建患者与医生沟通的桥梁，拉近彼此关系，让患者更加了解自身情况，利用数据营销赢得了患者的赞誉。”谈及数据化管理，贵州源和有限公司总经理邹文江表示。
管理需结合地域特色
在竞争日益激烈的医药市场环境下，我国的医药营销模式类型多样。而大数据营销模式作为“互联网 ”的代表之一，其对药企营销模式的创新同样带来了影响。
“谈不上‘互联网 ’，我认为叫做“ 互联网”比较合适，无非就是积极主动地把网络、电商的各种技术手段用在传统的各项营销管理活动中去，提高效率和效益。”李从选如是说。
另外，他还进一步表示，面对不同区域，药企往往采取的营销模式也不同。因此，药企应结合区域特点，利用大数据去深耕区域市场：第一，建立消费者数据库，调研消费者需求、开发、升级消费者需要的产品，建立消费者粉丝圈，直接和消费者互动和销售产品；第二，立项的状况和和连锁药店结合起来，利用连锁终端会员大数据做患教与服务，促进产品销售。同时还可以提供可穿戴移动终端设备采集消费者大数据，网络（PC和移动终端）上提供咨询服务，实现最终消费者依赖，从而出售产品。
此外，还有专家提出，“即便药企选择了大数据营销模式，但其管理也极其重要。”针对该观点，邹文江认为，好的品种，好的营销模式，需要好的营销队伍执行落地。大数据营销系统建立，需要药企具备优化制度流程、专业管理工具和经过若干次以上训练并熟练使用这套流程和工具的人或者是团队。而思想不统一、理念不一致、流程复杂化、团队执行力差是影响药企营销模式落地的主要因素。所以，数据优化流程，事情简单化、提高员工的工作效果就显得尤为重要。
而李从选也认为在对大数据营销模式管理时，相关药企应警惕如何采集到大数据是个难题，需要克服；服务采集到的消费者大数据不泄密也难；利用采集到大数据服务患者不引起反感等难题。
与此同时，相关专家也还提醒道，药企在进行大数据营销模式变革时应根据政策变化作出微调和改进，并不能彻底颠覆，因为营销模式调整是企业发展战略的问题，需要慎重。而相关部门在制定政策时，应更多地在政策细节上去保护科技含量高的品种；保护好价格走低但疗效好的品种；保护好大型知名药企，尽量避免无质量的低层次的市场竞争。同时，政府扶持鼓励利用大数据的药企，给与政策宽松环境和融资宽松环境至关重要。

❻ 药品如何市场定位

具体可以上药老大医药视频网了解

❼ 什么是大数据定位啊

大数据的定位，主要体现在以下几个方面：

• 理解客户、满足客户服务需求，企业极度喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、剖析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。

• 业务流程优化，比如说可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预告挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。

• 大数据正在改善我们的生活，例如我们可以利用穿着的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以凭据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。

• 提高医疗和研发，大数据剖析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。而且让我们可以制订出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。

❽ 医药市场定位的方法有哪些

根据属性和利益定位；根据价格和质量定位；根据用途定位；根据使用者定位；根据产品特征定位。

❾ 大数据在医疗行业怎么样

一、大数据有助于精确医疗行业市场定位
医疗行业企业需要架构大数据战略，拓宽医疗行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解医疗行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议。
企业想进入或开拓某一区域医疗行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了医疗行业市场调研的大数据。
随着大数据时代的来临，借助数据挖掘和信息采集技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行预测。当然，依靠传统的人工数据收集和统计显然难以满足大数据环境下的数据需求，这就需要依靠相关大数据技术开发公司(如北京恒泰博远科技)来进行大数据采集、分析、监控、分发系统的开发。

二、大数据成为医疗行业市场营销的利器
互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴涨，我们每天在不同平台上分享各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条，这些信息涵盖着商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等等海量信息。这些数据通过聚类可以形成医疗行业大数据，其背后隐藏的是医疗行业的市场需求。
以医疗行业在对顾客的消费行为和趣向分析方面为例，消费者购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品使用周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。如果企业收集到了这些数据，建立消费者大数据库，便可通过统计和分析来掌握消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状，再根据这些总结出来的行为、兴趣爱好和产品口碑现状制定有针对性的营销方案和营销战略。

三、大数据支撑医疗行业收益管理
大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个医疗行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。

四、大数据创新医疗行业需求开发
在微博、微信、论坛、评论版等平台随处可见网友使用某款产品优点点评、缺点的吐槽、功能需求点评、质量好坏与否点评、外形美观度点评、款式样式点评等信息，这些都构成了产品需求大数据。作为医疗行业企业，如果能对网上医疗行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。