身为公司市场研究员，今年参加了中数委CPDA数据分析师培训认证，通过培训全面、系统地学习了数据分析的方法、技巧、工具等知识，不仅顺利获得了CPDA数据分析师证书，还掌握了实际应用的技能，建立了行之有效的数据分析思维。并结合实际工作进行相关的应用研究。本文通过运用数据分析方法解决潜在医药品品种和用药人群分析，实施精准营销，扩大市场份额。

随着“三医联动”系列政策的落地，医药行业迎来了的巨变，格局正在重塑，市场竞争变得激烈，医药企业无一例外面临严峻考验。在此情势下，企业如何摈弃经验主义，深度了解市场，如何从科学的角度寻求新利润增长点、如何将有限的资源产出价值等问题，都急需解决。

市场是主体，客户关系是关键，而产品是目的，在产品策略研究期，筛选更具潜力的产品是极为重要的一环。我们更需要发现具成长空间的药品。

因此该问题可转化为：寻找哪些药品具有较大成长空间和市场刚需。因品种评估向来标准不一，效果也会云泥之别，所以用科学建模的方法进行，不失为一种具有可提升分析结果参考的价值，并减少商业策略风险的有效方式。

根据MECE方法论，我需穷尽所有相关且独立因素，并找到主要矛盾，再将其转化为可用数据分析实现的问题。据此，我将主要与之相关的核心因素尽数列出，并选取代表性因素，对目标建立多维评价体系（建模），赋权后再综合分析，终将分析结果结合政策走向等因素，来确定结果。

考虑到药品评估可从“评价该产品是否健康发展”的角度来挖掘，因此增长百分比为一个评判指标；但若市场份额足够大，增长也不会显著，也可能是这品类市场趋于饱和，或这一品类已处于成熟期，因此再引入销售增长率来评价，即可预判药品在品类格局里的短期趋势（动态指标）。

除此之外，该类产品还应具有一定市场份额，确保其市场刚需和前景，因此再纳入市场份额，而集中度事关竞争程度，能提示介入风险的大小，也将其纳入，这样主体模型基本可确定了。

综合以上指标，对各终端化药和中成药A品类产品展开挖掘，这里需提取至少3年数据；

按化药和中成药类别，我分别对相关品类的市场份额、市场份额同比增长、销售增长率、市场集中度展开建模分析，取调数据（因已有购买权威数据库，所以对数据不再出处理），并对影响产品健康成长的关键两项加权，得出下表概况（数值均已做修改或删除处理）：

因在医药行业，药品受政策影响极大，所以基于此结果，再用医保用药、基药目录、合理用药目录、渠道等对结果进行了第二轮筛选，使结果更具科学参考价值。

这种方法得出的分析结论，源于关键核心的因素，能有效的反馈该产品在市场的竞争力，成稿获得了品牌经理的较高认可。

二、数据分析实现精准营销——用药人群画像
一个产品若想得到广泛应用，受众分析必不可少。产品经理需要懂客户，除了购买行为外，还需了解客户深层的动机与心理，为其实现精准营销提供细分领域的深入洞察。

客户画像是受众分析中的有效方式，能让客户经理对目标客户了然于心，在此我尝试通过数据特征的变化来实现。

基于现有数据品类，我考虑需要了解产品的用户人群、变化和用户的行为特征，这其实分别可与市场份额、市场份额同比、及销售增长率相对应，再结合药品的具体属性、功效，基本可实现对细分市场的用药人群画像。

在此依然引用数据库的二手数据来做剖析，我主要提取了市场份额、计算市场份额增长率、销售增长率三项指标进行统计。

**终端A品类0类化学药市场份额同比增长

***终端A品类0类中成药市场份额同比增长

从中可以看到，0类化药市场同比逐渐下降，而中成药市场平稳且提升，对应该品类的销售增长率则是显著提升，我们可以猜测，消费者初偏重于选择治疗属性较强的化学药，可能是因为化药见效快，但近来用药习惯已在改变；

从表一还可以得出，哪几类疾病属于慢病，后期市场相对稳定，可关注慢病管理终端；哪几类治疗属性偏弱，但市场表现持续提升，反映了大众保健养生意识，一方面应和此类高毛利相关；（略）

因药品名称限制（对应疾病和病症反映），在此不能有效呈现。但在实际操作中，我们已通过类似此分析方法，得出针对性更强，更完善的画像结果。

此分析报告的完成，打破了我们对细分市场单方猜测，且难以验证的困境，为该产品实施精准营销提供了有效参考依据。

在大数据时代，人工智能、区块链飞速发展，我们甚至迎来了5G时代，我将利用现有知识储备、多年实战经验和数据分析思维的养成，探索将大数据分析应用于更多实际案例中，尝试去解决企业经营的难点、痛点，终实现提升企业经营效益的目的。