专栏作者/曹典君一本正经吐槽的医药行业君，擅长于将产业分析与鸡血狗血一同乱炖成一篇篇杂文。
政策变化下，销售业绩不得再与学术推广行为相挂钩，这意味着学术推广将要进入行为考核的新阶段。在费用面临紧缩的大环境下，公司将会越来越重视运营效率的指标如费用投入产出或成本收益比，建立学术推广的行为考核与运营效率之间量化关系。
这或许意味着，运营效率或许将成为考核药企职业经理人的硬性指标。而运营管理的基本功就是数据运营分析。
数据运营分析需要基于业务的理解上建设相关数据运营指标体系，目前数据运营指标体系的介绍更多限于数据指标分类解释说明，或是数据指标集合。医药行业由于其专业性问题，医药公司的数据运营管理的业务专业性要求较高。目前网上的许多运营数据都是为互联网和快销行业所建立的，并不适合医药行业。
医药行业是一个必须要用大量数据证据来佐证结论的行业。数据分析在医药行业工作中无处不在。对于数据运营工作而言，数据分析更是广泛地应用在市场规模、活动回顾、专家调研等工作中。
对于医药行业的数据运营分析，一些新建立团队的都有这样的困惑：
➤ 数据源如何获取；
➤ 应该采取怎样的分析软件；
➤ 分析的方法论及其依据是啥；
➤ 图表做的很炫丽，但然而并没有luan用；
➤ 数据清洗如何又快又好
……
01
数据分析的分类
数据运营分析根据信息最后加工程序可分为公司内部数据和公司外部数据。
公司外部数据主要包括政府部门、行业协会和专业媒体的公开数据，以及公司购买的第三方数据包括专家调研和第三方监测数据。
公司内部数据包括客户行为数据、CRM与交易数据等，各个公司对数据管理的能力不同，各个公司对数据分析的偏好也不同，最后数据结论深挖的结果也就不经相同。
数据分析应基于业务理解的设计
很多时候，很多公司的报告之所以只有data（数据）没有information（信息），关键在于罗列数据没有观点只是一种炫技，不能真正解决实际运营的问题。
数据分析必须先要确定想要获得怎样的信息，根据目的来设计数据分析的方法学。信息又必然要基于对于业务的理解之上提炼数据，鉴于此，运营的业务理解就变得非常重要了。
02
数据分析的指标设计
运营数据指标有2个基本的概念也可用于医药行业。
一是最小经济单位。最小经济单位指能反应业务发展水平的在商业模型中， 能够体现收入与成本关系的某个最小运作单元。例如，医院、医生、药品和药店。
另一是业务模型。业务模型常常分为两大块，一块是营业收入模型，体现营业收入关系，从财务的角度体现收入与最小经济单位之间的关系；另一块是业务流程模型，指从业务生态流程出发，通过标注业务关键节点的方式还原整个业务运营过程。
商业公司所提供药品商业流向数据，主要提供的是“药品生产公司－商业公司－医院“流程的数据，更偏向于营业收入模型。
销售部门或市场部门所提供的业务管理数据，主要对应“销售人员－医院－科室－医生－患者”环节的数据，则更偏向于业务流程模型。业务流程模型往往会关注到终端的消费者和关键决策者的行为决策。
根据各个关键节点就可以梳理出对应的数据指标，正如上文所提到的，各公司所愿意花费的数据管理成本决定了数据分析的维度。数据指标的选择往往取决于核心业务部门的需求。例如过往是靠分销代理起家的企业往往愿意花费更多成本甚至就将所有成本花费在商务流向的数据清洗。对于数据框架结构只愿意搭建表面的营业收入模型层面，对于业务流程究竟如何运作的并不感兴趣。
前几年所谓“控销模式”体现了分销模式往标准化的管理方向发展的一种做法——“控制渠道和终端数量、控制销量、控制品种与服务”的三位一体的营销创新模式实际上就是“代理商－商业公司－药店－产品－销售人员”等涉及营业收入关键环节的控制，而不考虑各种市场促销活动对于患者尝试购买和重复购买行为的干预。实际上，这充分体现了数据分析维度往往和公司的管理维度同步的现状，如果公司对市场推广的管理没有建立体系化的管理流程，只关注财务数据本身，那么运营数据分析的数据指标和框架也就只能停留在营业收入层面。
03
数据框架
运营数据分析行业常常将数据指标比喻为砖头，将数据框架比喻为搭建数据运营指标体系这座房屋的整体框架，是“房屋”的设计图纸，是连接数据与目标映射关系的桥梁。
通过数据框架建立的数据指标之间的关系，从历史数据分析中发现影响业务发展的关键影响因子。
数据框架在数据指标体系中通常解决“是什么”以及“为什么”问题。在业务发展初期所建立的数据框架模型大多源于经典的管理学、营销学理论，这些理论模型的适用面非常广，如用户行为分析的5W2H模型、用于销售指标跟踪管理的P（计划）D（执行）C（检查）A（处理）循环等。由此可见运营数据分析的方法学大多数是建立在经典理论之上，能不能解决问题，关键在使用者对模型的适用范围和分析方法的掌握程度。
以业务核心为目标搭建的数据模型，必须基于数据框架提验出的业务发展关键节点模型，这也就意味着所有的模型都是建立在过往成功的经验的总结之上，并假设既定的业务参数不改变的情况下，即稳定的业务增速情况下，根据数据模型能推算出业务发展趋势。运营管理就是要改变这些关键且既定的节点行为，让业务数据模型最大化实现业务发展的最优状态。
在这个业务数据模型上再加上知识库、数据需求、日常报表等辅助信息，按实际业务发展调整最小经济单位，最终就能形成各司独有的一套数据运营生态体系。
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