我们上个月做了一次调研，希望借此机会了解生命科学行业各个部门对数智化项目的需求和看法，在此首先非常感谢填写问卷的朋友对我们的支持！
我们收到了分别来自市场部、数字化部、医学部、IT部、销售部等部门的问卷数据。通过对全部问卷数据进行分析，我们发现了一些有趣的现象，本文灵感来自问卷第二题：“您觉得企业数智化最需要的数据有哪些？”。
01 从一次调研数据说起
这是一道多选题，几乎80%的朋友都选择了不止一项，甚至不乏全选。最终，各选项的占比都不低，我们暂且以占比60%作为分界线：
注：该题目为多选，故各选项占比总和不等于100%
# 在总体样本数据中，占比超过60%的有两类数据——独占鳌头的「HCP观念数据」，甚至超过了70%，以及第二名「医生和企业互动的内部数据」；
# 在市场部数据中，以上两者属于刚过线，另有一匹黑马杀出来——「HCP潜力数据」，而「HCP潜力数据」刚好和我们前段时间的一个【医生潜力项目案例】遥相呼应。
02 市场部“最需要的数据”那些事儿
到这里，相信各位已经看出来了，我们今天要聊的，就是关于市场部“最需要的数据”那些事儿。首先从调研结果来看，「医生和企业互动的内部数据」可以说是各部门都比较在意的数据之一，但其实掌握内部数据并不难，难的是外部数据。
在一位市场部客户A真实的声音里，我们了解到，Ta们掌握的外部数据量非常匮乏，但外部数据却是更有价值的部分，更能drive业务增长。比如，市场部想知道某个HCP的专注领域是什么，适不适合做某场会议的讲者？仅凭企业内部数据，是无法回答这个问题的，而问销售，那就看你问的人是不是靠谱了。
类似的各种需求还有很多，为此，我们总结了外部数据缺失会给市场部带来的三大主要难题：
03 解决市场部三大难题
这些难题应该如何解决？重点就在于掌握其对应的外部数据。
a.医生画像数据
医生画像不清晰，市场部就难以全面了解总/个体医生的情况，影响客户细分、产品定位、核心message乃至市场策略等环节的效率和精准度。
医生画像涉及到医生各维度的信息，既包括医生的基础信息、从业经历、学术情况等，也包括医生的各种行为数据，甚至还包括医生的影响力、圈子、合作情况等。且不说掌握全部目标医生的画像，单单是把某个体医生的信息全部拿到，就足以让市场部挠头了。
曾经有市场部客户B要分析某位医生的画像，就叫Ta韩梅梅医生吧。
当时，在基础信息这里就卡住了，因为数据库里出现了两位看起来相同、又似乎毫无关系的韩梅梅——某些经历契合，但一个在东北，一个在广东，直觉告诉我们，这绝对不是同一个人。然而真实情况是，韩梅梅医生之前确实在东北从业，现在跳槽到了广东……
个体医生画像尚且如此，群体医生画像应该怎么分析？那就必须要用AI和大数据来帮忙了。脉络洞察的医生数据库，实时刷新400万名医生的各种外部数据，再通过多维度的AI解析，帮助市场部全面、客观、定量洞察客户画像。
这其中还涉及到大量的用户信息关联与合并操作，就像刚才这位韩梅梅医生，如果不经过准确判定，那么库里的两条韩梅梅数据，都将是错误数据。“广东韩梅梅”缺失的不仅仅是东北时期的从业信息，更是在东北从业期间的一系列外部数据。只有将“两位”韩梅梅的信息关联合并，才能完善韩梅梅的个体画像，实现“1+1＞2”的效果，群体医生画像亦然。
注：图中数据量仅为示意，表示合并后的个体数据量大于合并前多个“假个体”数据量总和
b.医生观念数据
医生观念，几乎是在今年6月的大型跨国药企总监闭门会上被提及最多的一个词。
观念不是玄学，许多数据模块都是洞察医生公开渠道观念的优秀素材，比如：
基于对这些数据模块的解析，市场部可以基本确定医生的观念阶段，从而为不同的医生匹配适合Ta的话题、活动或内容。
这对于前面那位市场部客户A来说，最显而易见的价值或许就是，我们通过大数据判断出一批专注在Ta们目标疾病领域、影响力较大，且观念阶段高的医生，而这些，就是最适合的讲者。
另外，观念数据还可以用来量化市场传播的效果价值，持续辅助市场部对传播策略进行优化改进，甚至助力新产品上市。
c.医生潜力数据
正如我们前段时间的那个医生潜力项目案例，市场部需要准确判断医生潜力，尽快找到有大群体患者的代表医生，把新的、正确的治疗观念传递给Ta。这除了涉及到对医生的分析，还需要结合对患者的洞察，因为，我们做的任何事情，最终都是为了能够满足患者的诊疗需求，让患者获得更好的治疗和关怀。
最后我想说
火车跑得快，全凭车头带
市场做得好，增长少不了
奔跑吧！市场人~
