文|動脈網
一說到醫療健康大數據，很容易想到臨床大數據、健康大數據或是生物大數據。以臨床大數據為例，這類數據的獲取具有較高的門檻，數據本身具有較高價值，誰擁有了數據誰就擁有了發展相關應用的主動權。
還有一類數據，它的獲取門檻要低一些，經過專業廠商的梳理整合之后，也開始在很多場景中顯示出獨有的價值，并開始被眾多藥企所重視，用于解決自身經營過程中所面臨的種種問題。它就是醫藥流通大數據。
散而亂的醫藥流通數據
之所以過去醫藥流通大數據不受重視，和醫藥流通業務鏈有很大關系。
醫藥流通解決的是將藥品生產企業、銷售終端和消費者連接在一起的問題。主要商業模式可以簡單分為批發模式、零售模式和新型流通模式三類。僅批發模式根據銷售對象的不同就可以分為醫院直銷、商業調撥、第三終端。再加上醫藥物流，涉及的環節相當廣泛。環節多，產生的數據自然就多。
簡單捋一下，僅從醫藥代理的維度，就能得到流向分析、競品分析、核心醫院追蹤、證照管理等大類別的數據。
醫藥代理角度可以產生的數據
把其中一項細分，如流向分析還能拆分成藥品區域流向、藥品終端流向、藥品銷售額、藥品銷量占比、終端貢獻排行、終端貢獻占比、醫藥代表貢獻、醫藥代表業績占比等數據。競品分析能從產品角度出發，對競品廠商的市占比、年度銷售對比、月度銷量走勢、終端銷量分析、銷售狀況預警等角度給出數據。
如果有需要還能將數據的顆粒度進一步細化，如對核心醫院追蹤，不僅能從全局的角度查看所有醫院的銷售狀況，查看醫院終端數量的變化，哪些是核心伙伴，哪些是維系狀態，哪些需要推進，哪些處于“休眠”狀態。還能針對單個醫院進行深度分析，藥品的銷售排名、藥品的丟項、掉量狀況，交易的時間，過往訂貨的頻率、金額等。
除了醫藥代理，還能從物流管理、醫藥代表、資金等多個維度產生出各種數據。
醫藥代表視角產生的數據
醫藥流通環節本身就是一個非線性多級網狀結構，因此它所產生的數據也呈現出散而亂的特點。這些數據其實一直存在，但并沒有發揮出該有的價值。
以醫藥代表這個維度所產生的數據為例，過去最主要是用于銷售部門的業績考核，但很多時候銷售的數據是醫藥代表自己填報的，有的甚至銷售費用都是代表自己算。先不說這樣的數據是否有價值，僅從合規的角度來看也并不可取。
這樣的數據頂多在銷售部門內部使用，并不具備和整個公司打通的價值。其余數據也是這個狀況，不管是物流運輸、采購管理還是資金分析，它們所產生的數據只能部分反應本部門的狀況，還談不上大數據的應用。
聚沙成塔，數據價值最大化
盡管醫藥流通領域的數據存在一些問題，但它背后的價值不應被忽視，
隨著隨著兩票制、一致性評價、帶量采購、醫保控費等政策的推行，藥品流通環節被壓縮，藥品價格空間被擠壓。高毛利的時代一去不復返，藥企也面臨精細化運營的挑戰，大數據的價值逐漸被藥企所認知。
藥企使用數據要先解決幾個問題，一是在整個流通環節對于數據的采集；二是對采集回來的數據進行清洗、匯總；三是由數據形成報告。當然，這些事情藥企自身是沒法去做的，需要專業的渠道數字化解決方案供應商。
供應商需要在藥企和流通環節之間架起一座橋梁，承擔起對接數據的工作。聽上去并不難，實際上卻是一件煩瑣的事情，藥品流通業務鏈上的企業，各自的業務性質不同，產生的數據類型也不同。該用怎樣的方式對接數據？數據對接時對方的審批流程和時間是怎樣？需要哪些數據字段？數據的更新頻率？等都是要考慮的問題。
對接回來后，數據還需要經過清洗、分類、治理，才能成為有價值的數據。供應商提供的主數據管理系統正是用于此處，它最大的作用是保證企業內外部對于數據的認知、使之保持一致性、完整性以及可控性，避免各方由于數據記錄習慣不同，導致出現信息傳遞紕漏。
因此，面向醫藥企業的主數據管理系統，將是醫藥流通大數據商業化過程中，第一個迎來爆發的需求。
匯集之后的數據，就不僅僅是單個部門的匯總，而是能更立體地展現某個業務環節的全貌。比如基于“準備、執行、質檢、分析、交付”標準化運營流程，通過清洗、盤點、數據倒推、對比，獲取經銷商和產品的準確渠道數據，高效跟蹤產品流向與竄貨管理，及時確認返利、補差、賠償數量，快速識別經銷商庫存管理問題，提高經銷數據管理水平。
如果整個醫藥流通環節都能用這樣的方式生成大數據報告，對于企業管理層而言，無疑是一把審視自身發展的利器。
“對企業來說，大數據是幫助它看清看全看準，看懂自己與行業，把自身情況和行業趨勢做對比，進而做出決策。”倍通醫藥渠道戰略總監汪定強向動脈網表示。
以數據為憑，藥企實行精準經營
醫藥流通大數據的價值，對于藥企而言，主要體現在降本增效、商機發掘和風險預警上。
■ 降本增效
一家藥企在發展過程中并購了數家企業拓展自身的產品管線，這在企業發展中是司空見慣的事情。然而收購僅僅是第一步，如何做到子公司之間、子公司與集團之間的步調一致并不是件容易的事情。統一管理、資源共享很多時候是一個難以實現的愿景。
一個最簡單的例子，每家子公司之間可能就存在使用不同數據標準的問題。對子公司自身來說，這并不是什么大問題，并不影響公司運營。可站在集團的立場，數據不相通意味著“燈下黑”，既沒辦法從整體去評估是否需要降本，也不能在生意機會出現時及時跟進。
通過打通多個系統，統一數據口徑之后，每個分子公司的經營情況及時和準確的匯總，呈現到集團管理層面前，大大提升了經營管理效率。集團的資源可以更加高效地分配。同時，基于大數據架構的海量數據處理能力，各團隊的報告輸出時間也得以大幅減少。整體運營效率得以提高。
■ 商機發掘
對藥企來說，如何找到增量是工作中不可忽視的重點。從策略上來講可以分為三個步驟：固守存量市場、挖掘終端客戶的潛在價值和爭奪競品市場份額。
首先通過監控缺項和減量情況的數據，關注競品對存量市場的侵奪，及時提醒醫藥代表和調整銷售策略。在已進入的醫院里，通過數據了解藥品應覆蓋但尚未覆蓋的科室，及時安排工作推動這些科室的醫生了解藥品，促進藥品銷售。通過本品和競品在終端覆蓋的對比分析，推動藥品侵入競品市場范圍，提升本品在該類藥品中的市場份額。
大數據賦能業務鏈條
簡單來說，即便是學術傳播、客情維護、線下拜訪這些常規工作，也要在大數據的支撐下進行安排，以便達到更優的運營結果。
■ 風險預警
集團管理層通過大數據能夠直接透視下屬企業的經營風險，大數據可以從不同維度提供風險預警評估。例如從資金的角度，銷售情況是否正常，品類是否有異常。如果應收賬款回款期長，庫存商品量大種類多，那么整個鏈條上就會有較高的資金占用，對于低毛利率的醫藥流通企業來說，財務負擔就會很重。
管理層可以針對這些預警評估風險，考慮是否需要做內部審計，是不是自身體系上的漏洞，該如何去改進。而這一切甚至不需要管理層去翻看財務報表，這就是大數據的價值。
除了財務，還有物流環節，藥品從端到端的運送涉及多個環節，對訂單進度管控、物流信息追蹤、訂單完成效率分析、貨位管理、區域作業監控等方面來提高流通效率，降低庫存成本，降低流通環節中的消耗。
提煉出來的大數據除了對內的梳理，還有對外的預測，它能幫助企業看到市場現有的規律和預測未來的趨勢，為管理層做決策提供數據上的支撐。例如對于渠道風險管理，在不同省份之間的質量指數分布，和同行業之間的對比，有目的的進行優化渠道網格，并及時調整供應規則、流通規則。
大數據還能針對某一項具體產品，呈現出它在傳統三終端上的銷售指數分布，是否符合同類型競品的規律，企業該如何去調整銷售策略，讓企業能夠結合自身的資源，產品的情況，更為有效地利用各種方式達到經營的目標。
時至今日，藥企在渠道端的競爭已日趨激烈，醫藥流通數據作為經營結果的最直接反應，是藥企及時掌握藥品渠道銷售表現的重要參考。藥企制定營銷布局、銷售管理決策，已經離不開醫藥流通大數據的支撐。在此應用場景下，醫藥流通大數據已經牢牢占據“C位”。
商業化應用尚需法規支撐
隨著移動互聯網、5G技術的普及，各行各業都離不開數據的應用，國家對于數據安全也愈發重視。目前，我國醫藥流通行業發展很快，數量規模相當龐大，產生的數據量也是天文數字。該如何去管理，是目前醫藥流通大數據行業亟待解決的問題。
據不完全統計，目前國家相關的標準有8個之多，多個地方也推出了各自的地方法規，行業內部也有不少管理標準。因為不是強制標準，所以被選擇性執行。數據沒有統一的管理標準，那么在數據的交流上也必然存在障礙，這些問題最終會導致市場上，企業對于數據的認知出現了偏差。站在行業發展的角度，有必要進一步提出一個標準，使得企業對數據的分析理解上能夠更為一致，引導企業的經營發展。
倍通醫藥渠道戰略總監汪定強對動脈網表示：“對于數據供應商來說，由于沒有標準，企業只能提高自身標準，從是否涉及國家機密，是否涉及商業機密，是否涉及個人隱私泄漏，是否涉及不正當競爭，以及對數據擁有的合法性、在數據交易的過程中的合法性以及交易本身的合法性角度去判斷，以確保數據的合規應用。”
值得慶幸的是，行業內部也注意了到這些亂象。由中國醫藥商業協牽頭，聯合國藥、上藥、倍通醫藥等18家醫藥流通企業，共同編制的《醫藥流通終端機構主數據管理標準》已經發布。標準從最基礎最核心的主數據角度出發考慮，極大程度上解決了上下游標準數據接口不統一的問題。如果能夠落地執行，能夠突破藥品流通企業經營管理信息化基礎工作的瓶頸，使全行業的數字化轉型與時代發展同頻，實現多方共贏。
寫在最后
目前，醫藥流通大數據主要的價值在于幫助企業自身數字化能力的建設上。未來，大數據還將針對產品的全生命周期進行評估，幫助企業設定業務目標，市場的選擇與對應的定價。此外，在市場的開拓模式，考評考核體系的建設，組織架構的調整，管理流程和制度的優化方面，大數據也能提供指導的建議。
在營銷層面，針對具體客戶進行個性化方案制定，并在學術和商業的投入產出形成洞察報告，供企業做出決策。未來，醫藥流通大數據還將在更多場景出現，在輔助企業提升決策的準確性方面來發揮出更大的作用。