精华丨医药行业数据分析应用及指标体系

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医药行业洞察

目前我国医药产业总体在政策导向下面临转型压力，而我国传统医药产业痛点主要集中于经营模式过于单一，线上监管滞后以及针对供应链管理的不足。亟需医药产业互联网协同创新，优化信息流。未来,医药产业互联网企业借助本身赋能医药全产业链的特点以及在AI、大数据等新兴技术的加持下，将在大健康领域与互联网医疗服务、互联网保险服务等一道构建“医+药+险”的全生态闭环。

• 经营模式单一

  1).偏好传统经营模式：大量医药企业任然采用传统"产-供-销"经营模式，对产业链整体管理缺乏全面清晰的认知。

  2).尚未形成聚合效应：在日常经营活动中，大量医药企业仍仅在各自领域内与同类对手竞争，而非通过加强与上游供应商、下游零售商和医疗卫生机构的合作来取得竞争力，导致无法形成聚合效应、规模经济、竞争力不强。

• 线上监管滞后

  1).审批门槛较高：医药线上企业申请面临着专业人才、设备、技术及运营能力等条件的限制，对于流量不高的小型医药线上企业，其对上游厂商的入驻缺乏吸引力。

  2).监管机制滞后：相对传统药品交易，线上药品交易对信息安全提出了相对保守的严格控制策略。

• 供应管理不足

  1).医药供应链需求增加：在药企转型的大背景下，各类企业对供应链管理的需求越来越大，由于药品供应链的结构复杂及流通成本远远高于其他供应链，医药企业对其专业化的需求也在不断增加。

       2).医药供应链供应不足：我国目前医药供应链供给端与各节点企业之间合作稳定性尚有欠缺，能够符合医药企业高标准的供给方仍显不足。

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医药行业数据运营管理痛点

• 多源异构系统

医药行业数字化技术的应用带来数据获取渠道的多样化，从简单的文件数据库到复杂的网络数据库，从关系型数据库到非关系数据库，从企业内部到外部，企业需要汇集来自不同渠道的、不同组织和不同格式的数据。

• 实时采集处理难

一方面各类数据源实时产生大量数据，另一方面越来越多的业务要能够对数据做出快速的反馈，如指标预警，针对实时数据的采集和处理变的愈发重要，但传统的数据处理流程不能很好地解决时效性问题。

• 业务与技术的壁垒

数据驱动往往需要业务部门和技术部门的高度配合，但实际中，技术部门驱动，会因对业务场景的理解有限，造成落地应用不及预期。

而业务部门部门驱动则会对技术考虑不周全，造成不断返工。

• 数据孤岛严重

传统的数字化建设中各部门数据独立存储、独立维护、标准各异，相同的数据被赋予不同的定义，无论是物理性和逻辑性的数据孤岛，都阻碍了在统一维度下对数据的分析处理。

• 数据安全顾虑

企业进行数字化转型，应当首先满足数据合规、安全管控的相关要求。

当前的数据驱动高度依赖客户信息的采集和使用，如未能建立有效的数据安全管理机制，可能会造成信息泄露。

• 管理与执行的壁垒

企业管理者的意识对数字化转型的成果有关键作用，如果缺乏战略层面的规划，自上而下地推行，在执行过程中通常会遇到重重阻力，尤其对于大中型企业，部门墙的问题将更为严重。

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医药行业数据分析指标体系

医药行业指标体系

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医药行业数据分析主题模型设计

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医药企业数据分析展现

• 智能化数字看板，让管理时刻在线

• 客群数据分析，快速匹配消费需求，实现精准营销

• 产品数据分析、实现产品差异化

• 库存数据分析、有效优化库存结构、控制成本

• 库存数据分析、有效优化库存结构、控制成本

• 医药渠道数据分析、加强供应链管理

• 医药门店数据分析、指导连锁零售复杂的业务需求

• 市场竞品分析

• 医院药品开发分析

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总结

1、让数据驱动业务，推动业务增长：数据平台不仅仅是一个工具，更是一套决策管理方案，通过对数据的整合，融入业务逻辑，供给管理层参考，方便其把控整体业务，发现业务问题，调整经营决策，从而对改善整体业务，推动业务增长。 

2、数据可视化至关重要： 相对于堆积的数字，可视化的数据更符合管理层的要求，它能够直观、形象的展示业务的趋势和问 题，有助于管理层第一时间做出决策，提出问题，改进业务。同样，对于基层使用人员，图形、自助报表 的应用也有助于其过滤多余的指标数字，使其更专注于核心指标，减少杂波干扰。 

3、数据智能化，展现数据深层价值：当前数据已然成为各大企业最重要的资产，实现数据资产最大化是企业运营的重要一环。借助于 各种算法分析，对数据进行深度重构，多角度的展现数据各维度信息，从中挖掘有用的价值，推动业务 增长，才是数据平台的发展方向