为什么我的销售分析会陷入瓶颈？ _ 药最网

专栏作者/Chenlia

一个医药行业的小学生。

销售分析是日常要做的，经常表面上描述如下（举例）：

在我看来，回答销售问题和寻找市场机会是异曲同工的。

在之前的文章中曾议论我自己做销售时的感受，销售并非像“拼刺刀”一样你死我活拼“客情”“拼资源”机会来自“战场地图”。市场机会往大了说是全国性的（PM中央市场策略），往小了说是地区性的（local销售策略）。但是分析的基本工具有一致性——以患者路径为基础。

患者路径举例

但对于病人路径/患者流而言，怎么分析，或者说画成什么样才算“对”？可能不同的角度会有不同的理解。先看一个图：

这个图是小伙伴做市场分析时候画的，大概能看到患者经历的可能的各个过程，也能回答患者最后去了哪里怎么处理。那么，这个图少没少东西呢？或者说逻辑上有没有问题呢？

1、所谓“患者”就诊的体征并不清晰。其次，诊断有哪些指标，各指标的标准如何没有体现出来。简单说，就是不知道诊断是怎么做出来的。以及影响确诊的标准是什么。

2、处理意见中基本是按药物的大类归类的，其实应该用相应的代表药物（or竞品）体现。并标注上剂量和疗程。类似下图：

3、治疗方案严格来说只能看到第一次方案，其实除非最初的治疗特别有效，不然一般还会在复诊过程调整药物或者剂量。

4、如果是慢病，可能后期还有一系列的依从性等问题。

有朋友看到这里可能要问了，有必要弄这么细致么？

研究患者路径的目的是什么？

我用前不久老师的讲课PPT中的话回答：

所以，咱们要清楚第一件事情，就是“真实还原临床实践”的整个过程。里面实际包含患者和医生双方面。患者坐到医生面前之前，是研究患者。但是从诊断到方案阶段研究的主体是医生。你的图应该描述出医生到底怎么看病的，以及怎么选药的。再后面的继续治疗包含了患者和医生两个主体。第二件事情是，生意机会=杠杆点。

画好患者路径图的标准是什么？

感兴趣的小伙伴要问了，那么我到底应该把病人路径画成什么样？

我自己的理解是：无论你怎么画，最后的主题是回答清楚“驱动因素”和“障碍因素”到底是什么。这里用思齐讲座”从患者路径挖掘市场洞察”的图解释：

尽管这图已经简化了（相对此文第一张举例图）但是更重要的是路径之外，每一步的驱动因素和障碍因素的分析。换言之，如果初期你的路径和诊断治疗过程的描述很简单，也就意味着可以供分析的驱动因素和障碍因素越少。而这往往是临床一线问的问题最多但一般很难回答的地方。

虽然表面上销售提问是那种“关于销售建议”的问题。但本质上也隐含了销售提供的可供分析的驱动及障碍因素较少的可能。所谓“关于销售建议”，其实问的是“杠杆点在哪里！？”如我在《基本功处方观念判断中描述》和《为何我的学术拜访没有用2》中描述，杠杆点是从三个维度里来的。先罗列再逐步剔除无效“驱动因素和障碍因素信息”，最后得到“观念”与“行为”的一致性。

上述患者路径图如果要画得到位，和在销售一线投入的精力正相关。对诊断到治疗方案阶段甚至后继治疗的“驱动因素”和“障碍因素”的分析是否多样化以及准确，需要的是扎实的医学知识，疾病知识和对产品（含竞品）相关知识的了解。

功力的深浅最终体现为销售的有效性或者市场策略是否“接地气”！这也是我一直不认同解决销售问题仅仅靠“技巧”的原因。我自己也几乎不参与“技巧”方面的讨论群。我觉得若不懂对方的领域和治疗方案，侃侃而谈充内行很滑稽。

结语

我记得朋友私下聊天时候说“坦白讲，我做销售好多年了，其实并没有用到你讲的这些工具。（也成功了）”

我觉得这是一个非常现实的情况。但在我看来，电脑从最初的286到现在已经升级过好多次CPU了，原因很简单，升级并非要满足运行那些专业的软件，而是操作系统升级使然。

我们外部环境变化，就是个一直在升级操作系统。我们对复杂环境的处理能力就是CPU性能。作为方法论，无论以何种方式推广，无非最后回答的是“杠杆点”在哪里？

在我自己的销售生涯里，对于上述的理解远不及现在的理解。但即便如此，我对于驱动因素和障碍因素的探求是落实在我最重要的5-10个占销售额50%的处方客户上的。这样的情况下，我做自己销售的市场活动是有目的性的。销量是可控的。

目前，不少人对“学术推广”的理解停留在“传递信息”和对“客户意见反馈处理”的表层上，说不清的部分用“客情”处理。但基于上述描述，我理解的销售不仅限于“信息传递”。从患者路径角度去看，重新思考“到底跟谁说”以及“说什么”是更需要细细打磨的。对于“客情”，我的理解是“请告诉我，您的真心话（处方观念判定）”，仅此而已。

现在是一个所谓“大数据”时代，从市场角度，网上甚至有网站能直接用科室用药比例呈现路径图类似路径图。但我不认同两种思考，一种是“数据无用论”，在有的公司对数据源的管理很粗糙。另一种是把数据等同于认识市场的捷径（比如：唯潜力论）。要知道即便全球有10亿客户，擅长多维度数据测试的Facebook，也不会只依赖数据还原和解释市场。老师曾经说过一句很精辟的话“数据就像比基尼，暴露的地方是挑逗，而遮住的地方才是至关重要的。”