在当前的医疗行业，数据驱动的精准营销与高效运营已经成为企业取得竞争优势的关键。越来越多的企业意识到，仅仅通过简单的数据整合和医生画像创建，已经无法满足不断变化的业务需求。如何更好地服务业务，如何实现数据的智能化应用，成为了许多企业亟待解决的难题。
今天，我将与你分享一个成功的企业案例。该企业通过两大平台——智能标签平台和智能推荐平台的搭建，解决了从数据到业务应用的“最后一公里”问题，赋能业务精准执行，助力企业在激烈的医疗市场中脱颖而出。
01 挑战
如何将数据转化为有效的业务应用？
该企业早期已经完成了内外部数据的整合，初步形成了医生画像。虽然他们可以查看医生的多维度信息，但是如何将这些数据与实际业务挂钩，实现更精准的服务交付，是他们面临的最大痛点。
例如，企业需要找到特定城市中对某种产品熟悉的医生，但手头上的单一画像显然无法提供细致、立体的决策依据。而这一需求，正是行业大多数企业共同面对的挑战。
02 解决方案
智能标签与智能推荐平台双剑合璧
为更好地解决这个问题，我们帮助该企业搭建了智能标签平台和智能推荐平台，通过两大核心能力，极大地提升了业务执行的有效性和精准度。
1. 智能标签平台：构建行业首个符合业务需求的标签体系
我们基于企业现有的数据，设计了器械领域首个贴合业务的标签体系，涵盖7大分类、140+标签类型、90000多个特征值。这些标签不仅涵盖医生基本信息、历史合作记录，还延伸到专业领域、兴趣方向、产品熟悉度等具体维度。
为了简化标签的管理和应用，智能标签平台提供了一站式管理功能，支持客户标签创建、存储、运算和自定义。例如，当业务团队需要寻找上海地区对某产品熟悉且具备讲者资质的医生时，只需简单组合城市=上海、产品熟悉度=高、讲者资质=L1 & L2的标签，轻松筛选出目标人群。不再需要逐一人工筛选，极大提升了工作效率。
2. 智能推荐平台：从推荐到决策的闭环业务系统
为了让数据带来的价值真正落实在业务执行上，我们还为该企业构建了智能推荐平台，并为其落地了3个推荐场景，涵盖了跨领域的推荐需求。这里重点介绍临床研究者选择的应用场景。
在医疗器械的临床研究中，传统的研究者选择流程繁琐且效率低下，通常包括5个步骤：确定试验范围、合作医生初筛、确认信息、名单提报、执行试验。而我们搭建的智能推荐平台，将这一复杂流程简化为3步：
1. 创建试验并填写需求：业务人员无需手工筛选，直接在平台输入试验需求。
2. 系统大数据推荐匹配人选：系统结合历史数据自动推荐合适的研究者。用户可以根据多个维度灵活调整筛选条件，找到最合适的候选人。
3. 系统记录反馈和后续使用参考：通过平台反馈的研究者执行表现可以被记录下来，用于将来的筛选优化，实现闭环提升。
这种基于大数据的精准匹配，不仅提高了临床研究选择的效率，还极大缩短了时间成本。业务团队提交了需求之后，系统能够根据反馈，越用越精准。
03 成果
数据驱动业务，助力企业实现价值跃升
通过智能标签平台与智能推荐平台的双轮驱动，该企业不仅实现了数据的智能化应用，更将数据转化为价值，真正服务于实际业务。
数据即标签：通过完整、细致的标签体系，业务团队可以准确找到目标群体，省时省力。
智能推荐：机器学习算法帮助自动推荐合适的医生、研究者等角色，减轻了人工筛选的负担。
业务闭环：从创建需求到执行试验，每个场景的推荐流程都是闭环设计，帮助企业在推进业务的过程中不断进行反馈和优化。
04 结语
医疗器械行业正处于一个急需转型的时代，而数据智能化的应用无疑是企业高效率、高精度完成业务的核心动力。通过智能标签与推荐平台的双重助力，该企业从被动查找信息转变为主动获取价值，大幅提升了业务效能。
如果你的企业也在为数据无法高效服务业务而烦恼，不妨借鉴这一成功案例，考虑将智能化技术深入落地到日常运营中，欢迎申请产品试用，我们详聊~
