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《艾意凯咨询（L.E.K.）：2024年医药企业在全渠道营销下的内容管理体系白皮书专题三-数据洞察驱动（15页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《艾意凯咨询（L.E.K.）：2024年医药企业在全渠道营销下的内容管理体系白皮书专题三-数据洞察驱动（15页）.pdf（15页珍藏版）》请在本站上搜索。 1、医药企业在全渠道营销下的医药企业在全渠道营销下的内容管理体系内容管理体系专题三：专题三：数据洞察驱动数据洞察驱动专题报告目录目录数据洞察驱动-建立以数据洞察驱动营销决策的机制.3第一节：建立全渠道营销模型下的数据洞察分析体系.3（一）在设计数据洞察分析体系前清晰定义业务分析目标.3（二）建立完善的闭环数据追踪体系.5第二节：通过实时洞察反馈快速迭代内容营销计划.9（一）借助A/B测试进行反馈数据对比分析.9（二）根据实时洞察结果迭代内容营销计划，快速优化客户体验.10第三节：数字化技术和人工智能（AI）的相关应用.112 L.E.K.咨询专题报告数据洞察驱动-建立以数据洞察驱动营销决策的机制数2、据洞察驱动-建立以数据洞察驱动营销决策的机制医药行业的复杂性和严格的监管要求使其数据分析需求比其他行业更具挑战性。为了有效应对这些复杂性，构建一个强大的数据洞察分析体系不仅能帮助企业提高运营效率，还能通过及时响应市场变化为企业带来更精准的决策支持和合规保障。随着技术的发展，企业能够通过整合多渠道数据，深入分析客户的行为和偏好，为营销策略的调整和优化提供强有力的支持。第一节：建立全渠道营销模型下的数据洞察分析体系第一节：建立全渠道营销模型下的数据洞察分析体系（一一）在设计数据洞察分析体系前清晰定义业务分析目标在设计数据洞察分析体系前清晰定义业务分析目标业务分析目标是设计数据洞察体系的核心。在全渠3、道营销中，企业需要根据客户的互动阶段和渠道效能来定义这些目标。数据分析体系的设计应围绕客户旅程的不同阶段展开，例如初步接触、持续互动、观念转变和业务结果。这些阶段中的每一步都对应着不同的业务问题，企业需要明确这些问题，并通过数据分析目标来解决（图1）。我们可以通过以下步骤来梳理和定义业务分析目标：1.识别客户互动的全流程:识别客户互动的全流程:客户从最初的接触到最终的行为转变，经历了多次互动。企业需要捕捉这些互动的关键数据点。例如，我们将客户的互动划分成：初步触达、覆盖扩张、持续互动、观念与行为转变、业务效能。识别客户在每个阶段的行为和需求，通过捕捉这些互动，找到影响客户决策和行为转变的关键点4、。2.定义核心业务问题:定义核心业务问题:每个阶段都对应不同的业务目标和问题。例如，在观念与行为转变阶段，企业可能需要分析医生是否对产品有了更高的认知，或者是否改变了治疗方案。通过定义这些问题，企业可以确保数据分析目标与业务需求保持一致。3.识别数据分析目标:识别数据分析目标:基于业务问题，企业可以为每个阶段设定明确的数据分析目标。例如，在初步触达阶段，数据分析的目标可能是评估各渠道的触达效果，并比较不同客户群体的响应率；在观念转变阶段，分析的重点则是客户行为的改变路径，评估营销策略的实际效果。3 L.E.K.咨询专题报告图图1:1:业务分析目标定义示例 来源:L.E.K.分析客户互动全过程初5、步触达 我们是否与过往没有接触过的目标客户群体取得了初步联系？识别全渠道营销对与目标客户建立联系的助力程度覆盖扩张持续互动观念与行为转变业务效能123定义核心业务问题识别数据分析目标 当前我们覆盖的市场/医院/科室/客户数是否在持续增长？识别不同渠道对目标市场的覆盖情况 我们的目标客户群体是否会与我们进行长期、持续性的互动？评估线上渠道触达当前占所有客户触达的比重 目标客户群体的学术认知、治疗观念与处方行为是否发生了转变？识别全渠道营销对目标客户行为/观念转变的助力程度 与目标客户群体的触达是否正在高效地带来业务缔结？进行全渠道营销策略组合的效能分析，衡量其产生的业绩提升在针对全渠道营销模式开6、展数据分析前需清晰定义分析目标 来源:L.E.K.分析4 L.E.K.咨询专题报告（二二）建立完善的闭环数据追踪体系建立完善的闭环数据追踪体系在清晰定义业务分析目标的基础上，需要建立一个完善的闭环数据追踪体系，企业可以确保从数据收集到策略调整的每个环节相互反馈，形成持续优化的闭环循环，从而推动营销效果的提升。数据收集与整合：数据收集与整合：闭环追踪的第一步是整合来自多渠道的数据。数据可以来自医生拜访、线上会议、社交媒体等多个来源。通过统一的数据平台，企业可以消除“数据孤岛”现象，将所有数据进行整合和清洗，以便后续的分析和应用。结果评估与反馈：结果评估与反馈：企业需要定期对收集到的数据进行实时监7、测，评估不同渠道和策略的效果。通过数据分析，企业能够清楚看到哪些渠道推动了客户的观念转变，哪些策略效果较差，进而调整下一步的行动计划。例如，通过追踪医生在不同阶段的行为数据，企业可以分析某次学术活动是否有效推动了医生对新药的兴趣或处方倾向。持续优化：持续优化：闭环体系的核心是能够根据反馈结果及时调整策略，使营销活动更加精准。企业可以根据医生行为变化和反馈数据，及时调整内容策略、推送频率和渠道，确保客户的参与度和互动质量不断提升。这样的闭环优化不仅能够提高营销活动的效果，还能确保企业始终与客户需求保持一致。5 L.E.K.咨询专题报告案例分享案例分享某药企通过实施闭环数据追踪体系，实现了医生行为8、与观念的精确追踪：企业首先通过数据逻辑定义，将医生的行为数据进行分类，如“文章打开率”和“停留时长”可以结合判断医生对特定内容的兴趣度。然后，通过定量分析这些数据字段，评估不同医生对内容的兴趣程度和参与度。基于定量分析结果，企业可以设定阈值进行定性分析，例如判断医生是否达到了某个认知转变的阶段（图2）。图图2:2:医生互动数据分析示例 来源:L.E.K.分析医生互动数据分析逻辑互动节点分析互动时间01互动时长02互动用时分析互动目标03互动目的分析互动材料04互动内容分析互动反馈05互动反馈/结果分析数据逻辑定义认知分析定量定性分析分析某一段时间的互动情况，及总互动耗时分析每次互动目标达成情况9、 假设分析1个月内的2次线上及2次线下互动，总耗时60分钟 假设2次线下互动的目标依次为：介绍产品有效性优势、介绍产品安全性优势;2次线下互动目标为线上之后的跟踪互动 分析互动目标完成度 假设2次线下互动所用内容均为E-Detailing，线上互动内容为产品相关survey E-Detailing与survey均打上产品安全性有效性相关标签 分析每次survey的结果 分析每次互动客户反馈 首先可以通过survey的标签及客户的回答结果来评估客户对相应标签的认知 其次通过综合分析客户对相关标签的认知可以分析客户对产品的整体认知 同时可以通过以上分析结果与客户的互动反馈进行交叉分析，从而验证客户10、在互动时所表达的意见反馈的真实性与客观性 最后，可以通过长时间追踪分析多次互动的结果去追踪医生的认知变化，结合互动总耗时去分析客户认知变化平均投入成本分析每次互动所用内容的标签及结果 来源:L.E.K.分析6 L.E.K.咨询专题报告在此基础上，该企业进行了认知分析认知分析，即将所有业务逻辑的分析结果与医生的认知阶梯进行对应，从而识别出医生在不同时间节点的认知阶段。这一过程使企业能够在医生的行为变化中找到关键的影响因素，并根据医生的认知阶段进行内容和渠道推送的优化。例如，当某一渠道的推送对医生的观念转变效果不明显时，企业可以通过改变推送策略或调整内容，以更精准的方式影响医生的认知（图3）。图图11、3:3:医生认知阶梯示例 来源:L.E.K.分析通过分析各渠道数据分析医生所属的认知阶段，追踪医生的认知变化拜访数据线上企微+线下拜访拜访数据线上会议（直播）+线下会议内容平台数据企业公众号+企业微站+第三方平台知晓尝试认同拥趸考虑来源:L.E.K.分析通过这种闭环数据追踪体系，企业能够实现医生行为与认知的精确追踪，并结合人工分析和人工分析和AIAI自自动化工具动化工具，进一步优化推送策略。例如，可以借助机器学习推荐引擎，根据医生的认知阶段自动调整推送内容，实时优化客户旅程，从而提升整体营销效果。多数企业目前的实现阶段和主要差距多数企业目前的实现阶段和主要差距尽管闭环数据追踪体系在理论上具备显12、著优势，但当前许多医药企业在实际应用过程中面临一系列挑战，导致体系无法充分发挥其应有的价值。主要差距集中在以下几个方面：1.数据孤岛现象数据孤岛现象企业面临的挑战之一是来自不同渠道的数据分散且不完整，导致难以形成全面的客户视图。医生的行为数据通常来自多种来源，如线上学术会议、社交媒体、医生拜访等，而这些数据之间缺乏整合，导致无法准确追踪医生的观念转变和行为变化。数据的分散性还限制了企业通过全局视图制定精准的营销策略。7 L.E.K.咨询专题报告建议：建议：企业应构建统一的数据管理平台，通过整合多渠道数据，实现全面的客户行为洞察。通过数据湖仓等技术，整合结构化和非结构化数据，确保数据的完整性和实13、时性。特别是针对不同来源的数据，企业可以采用统一标识（如数据主键或客户ID），通过匿名化标识在合规的前提下统一数据来源，确保每个渠道的数据都能准确归属到同一个客户，提升数据的完整性和准确性。2.技术限制技术限制尽管许多企业已经具备多渠道的数据收集能力，但在数据处理、分析和反馈的自动化程度上依然不足。大部分的A/B测试、内容推送和客户旅程优化仍然依赖手动操作，影响了数据洞察的效率和响应速度。缺乏自动化工具也限制了企业在测试规模、复杂性和精准度上的提升。建议：建议：企业应加大对AI和自动化技术的投入，尤其是引入自动化的A/B测试和客户细分分析工具，以提高测试的规模和反馈的及时性。通过自动化平台，企14、业能够更快地分析多渠道数据，减少人工干预的误差，提升全渠道营销的灵活性和响应速度。具体实施可以通过全渠道管理平台及数据科学平台，将所有渠道数据流入统一的分析引擎，实时生成分析报告并自动优化客户旅程。3.各部门认知不一各部门认知不一市场部、销售团队、医学部等不同部门对数据的解读和使用存在差异，导致数据在部门之间缺乏一致性。市场部注重品牌影响力和覆盖度，销售团队更关注医生的需求和转化行为，而医学部则主要分析医生的学术反馈。这种认知和标准的差异导致各部门的策略难以协调，影响了数据洞察的实际应用。建议：建议：企业应推动跨部门的数据标准化，制定统一的指标和标准，确保各部门使用相同的数据框架。也可以通过建15、立数据治理委员会、定期的跨部门数据协作会议等方式，确保数据分析结果能够在市场、销售和医学部之间一致应用，推动业务策略的协同。4.观念识别困难观念识别困难销售团队在拜访医生时，通常依赖于静态信息和个人经验来判断医生的需求和观念变化，导致沟通策略滞后或不够精准。医生的观念可能随着市场和学术动态快速变化，然而，企业缺乏实时的观念洞察工具来帮助销售团队及时调整沟通策略，这直接影响了销售拜访的效率和成功率。（可参考本系列第一篇专题一：客户为核心，了解更多医生观念洞察现状分析。）建议：建议：企业应为销售团队配备实时的数据洞察工具，通过分析医生的互动历史和最新反馈，帮助销售人员在拜访前更好地了解医生的观念和16、需求。这样能够确保销售策略的个性化和准确性，提升销售转化率。企业可以通过引入第三方数据洞察工具、与CRM系统整合以及培训销售人员使用这些工具，来确保这一转型的顺利实施。5.安全与合规问题安全与合规问题数据合规性是医药行业面临的关键挑战，尤其是在处理医生和患者的敏感数据时，企业必须严格遵守网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等法规。这些合规要求在数据收集、处理和存储方面增加了复杂性，限制了企业获取和使用完整数据的能力，影响了数据洞察的深度和策略调整的灵活性。企业不仅应加强合规管理体系，确保数据的安全性和合法性，还需引入智能化的合规分析和数据追踪系统。在合规保护的前提下，通过数据分类、数据使用权17、限管理、自动化数据访问审计工具以及匿名化标识等方式，确保敏感数据的合规使用，同时获取并分析非敏感数据，在不违反法规的前提下获取更全面的客户行为数据，最终实现闭环追踪管理。8 L.E.K.咨询专题报告第二节：通过实时洞察反馈快速迭代内容营销计划第二节：通过实时洞察反馈快速迭代内容营销计划（一一）借助借助A/BA/B测试进行反馈数据对比分析测试进行反馈数据对比分析A/B测试在医药行业的全渠道营销中扮演着重要角色，通过对比不同版本的内容、策略或渠道，企业可以评估各个方案对目标受众（如医生、患者或医疗机构）的效果，进而做出更精确的营销决策。A/B测试的核心优势在于其数据驱动的特性，无论是手动还是自动化18、，都可以帮助企业优化其多渠道策略和内容推送。在理想情况下，A/B测试可以通过全渠道管理平台自动化进行。自动化平台能够自动分配目标用户组、跟踪反馈数据并进行统计分析，从而为市场团队提供更高效、精准的洞察。这种自动化解决方案可以有效减少人工操作中的偏差，并显著提升测试的执行速度。行业现状行业现状当前大部分医药企业仍面临着技术和资源的限制，难以实现全渠道的自动化管理。首先，许多医药企业尚未拥有支持所有渠道投放的统一管理平台。大多数市场团队仍依赖手动的方式进行A/B测试，通常由策划人员基于经验进行分组、测试与反馈分析。这种方法虽然在一定程度上能够验证不同策略的有效性，但由于缺乏自动化支持，整个过程效率19、较低，数据的准确性和实时性也无法得到充分保障。同时测试的规模和复杂度往往也受到约束。其次，数据的可及性和完整性问题也显著限制了A/B测试的自动化实施。多渠道数据来源使得数据质量参差不齐，分散的数据难以整合，导致无法形成统一的客户画像，影响全面分析。不同系统和渠道间的数据格式不一致，加之关键数据受隐私合规或技术限制的影响，使得数据不完整，削弱了测试的准确性。此外，数据更新滞后导致测试无法及时反映客户行为变化，医生的认知和行为变化如果无法及时获取反馈数据，企业就无法灵活调整策略，错失市场机会。但我们也看到有些领先的药企成功搭建了全渠道管理平台，整合了内容、标签、客户（包括客户画像、分型、观念阶段）20、、策略、渠道投放及触点旅程的统一管理。借助这一平台，企业实现了两种类型的A/B测试：1.分区域投放策略测试:分区域投放策略测试:根据不同的客户分型和观念阶段，对不同大区制定了多种投放策略和客户旅程，并通过A/B测试评估不同策略的有效性，帮助企业找到更能促进医生认知转变和处方行为改变的最佳投放方案，优化整体的内容策略。2.个性化内容偏好测试:个性化内容偏好测试:当企业尚不明确客户的具体偏好或认知阶段时，通过A/B测试不同类型的内容和渠道组合，以探索用户的实际偏好。通过这一测试，企业能够逐步了解客户在内容类型和渠道上的偏好，最终为客户提供更精准的内容推送，提升用户的参与度和转化率。A/B测试在全渠21、道营销中，对于优化策略反馈和提升客户体验具有重要意义。它不仅能帮助企业发现最佳的内容和渠道组合，还能推动更灵活、更精准的策略迭代。与此同时，全渠道统一平台的搭建，能够进一步提升测试的自动化和灵活性，减少人为操作的干扰，使医药企业的营销策略更加高效、数据驱动，并为未来的市场竞争奠定基础。9 L.E.K.咨询专题报告（二二）根据实时洞察结果迭代内容营销计划，快速优化客户体验根据实时洞察结果迭代内容营销计划，快速优化客户体验在全渠道营销模式下，医药企业不仅要覆盖多个渠道，还需要通过实时洞察迅速捕捉客户的行为与反馈，进而优化内容营销策略。这种实时洞察能够动态调整客户旅程中的各个接触点，确保推送的内容符22、合客户的需求。例如，通过捕捉医生对学术文章、产品信息或互动方式的反馈，企业能够精准了解医生的需求和偏好，并基于此迭代内容投放方案。这种快速迭代的能力不仅提升了客户的参与度，也让企业在激烈的市场竞争中保持竞争力。实现实时洞察的核心在于强大的数据管理和分析能力。医药企业需要依赖高效的数据收集、分数据收集、分析平台析平台，以便从多个渠道获取海量的客户数据，进行实时处理和反馈。例如，通过分析医生的互动行为，企业可以识别出哪些内容、渠道和互动方式最能吸引目标群体。这种基于实时洞察的迭代优化过程，通常包括以下几个关键步骤：1.实时数据监测:实时数据监测:通过数据分析工具（如大数据平台、AI算法等），企业能23、够对客户的互动数据进行实时监测。关键的客户数据包括内容点击率、浏览时长、互动频率、反馈意见等。利用这些数据，企业能够实时跟踪客户的行为变化。2.洞察分析与趋势识别:洞察分析与趋势识别:数据收集后，企业可以通过AI和数据分析工具，识别客户行为的趋势和模式，发现客户需求的变化。例如，某个区域的医生在阅读特定类型的内容后有更高的转化率，或某类互动方式能够显著提升医生的参与度。3.策略调整与快速迭代:策略调整与快速迭代:根据洞察结果，企业能够快速调整内容营销计划。例如，发现某种内容形式（如学术讨论、案例研究）的受欢迎程度后，可以加大类似内容的推送频率，或者通过调整推送渠道和时间来优化客户体验。行业现状24、行业现状虽然在医药企业全渠道应用下，完整的实时洞察反馈机制仍在探索中，但已有一些公司通过数据洞察，初步实现了不同部门间的高效协作与快速反馈。实时洞察能够帮助企业将数据分析结果直接传递给相关部门，支持不同角色快速做出反应和策略调整。1.市场部市场部通过实时数据洞察可以即时跟踪客户的观念转化路径观念转化路径和效果。借助这样的洞察，市场团队能够评估不同营销策略在各个阶段的表现，快速识别哪些渠道和内容组合能有效促进医生从认知到处方行为的转变。例如，当系统显示某一特定群体的观念转化效率较低时，市场部可以立即调整内容推送的策略或更改渠道，确保营销效果最大化。2.医学部医学部通过数据洞察能够实时监测专家的动25、态及观念转变专家的动态及观念转变。这类实时分析帮助医学部更好地支持学术拜访活动，精准跟进专家的观点变化。例如，系统可以追踪某些关键专家在阅读学术文章或参与线上会议后的反馈，医学部可以基于这些数据，调整学术交流的内容和频次，确保拜访活动的针对性和专业性更强。3.销售团队销售团队通过实时数据洞察第一时间了解客户的内容偏好第一时间了解客户的内容偏好和需求。这种及时反馈帮助销售人员迅速识别客户的兴趣点，并立即与客户取得联系，提供相应的解决方案或产品建议。例如，系统可以捕捉到某医生对某款药物的兴趣增强，销售人员即可快速跟进，通过拜访或线上沟通满足其需求，从而提升销售转化率。10 L.E.K.咨询专题报告26、实时洞察和快速迭代的能力为医药企业的全渠道营销提供了极大的竞争优势。它不仅可以加快企业内部不同部门的反馈速度，还能使企业在不断变化的市场环境中保持灵活性与敏捷性。通过将分析结果快速传递到市场、医学和销售等关键部门，企业能够更及时、精准地调整策略，从而提升营销效果和客户满意度。然而，从整体行业来看，医药行业在实时自动化营销方面还有较大差距。像消费品、电商、金融服务、旅游和媒体娱乐行业等，已经通过成熟的AI技术和数据分析平台实现了真正的实时数据洞察和自动化反馈。这些行业能够快速收集、处理并利用客户行为数据，实时调整营销策略。例如，金融服务行业通过实时监控用户的交易数据，精准推送个性化的理财建议，而27、旅游行业则能根据实时市场动态推送动态价格与相关优惠。相比之下，医药企业的营销策略仍然较为静态，难以迅速捕捉和响应医生的观念变化。医药行业面临的主要挑战在于严格的隐私保护法规和客户决策链的复杂性。医生的行为数据受到严格的合规限制，使得实时数据的采集和分析难度增加。同时，医生的观念和处方决策往往需要通过长期的学术交流和多次互动来影响，无法像其他行业那样通过即时反馈迅速优化策略。因此，医药行业在实现全面实时自动化营销方面仍有很大的提升空间，未来应着重于提升数据整合能力和自动化工具的应用。第三节：数字化技术和人工智能第三节：数字化技术和人工智能（AIAI）的相关应用的相关应用随着医药行业全渠道营销的深28、入，企业需要更高效的数据管理和分析能力来支持多维度的数据洞察。这不仅依赖于强大的数据科学平台来管理和处理大规模数据，还包括生成式AI（GenAI）驱动的BI工具，帮助业务人员通过自然语言进行数据查询和决策支持。1.数据科学平台在全渠道数据洞察中的应用数据科学平台在全渠道数据洞察中的应用数据科学平台（如Databricks、AWS、Snowflake等）通过提供统一的数据存储和分析架构，为医药企业的全渠道营销提供了强有力的技术支持。它们不仅能够整合来自多个渠道的数据，还可以通过内置的机器学习和AI工具，帮助企业实时分析客户行为，预测市场趋势，进而支持更智能化的营销决策。数据科学平台通过以下方式支29、持全渠道数据洞察：统一数据存储与处理统一数据存储与处理：这些平台能够整合医药企业来自医生拜访、线上会议、社交媒体互动等多渠道的数据，创建一个统一的数据湖仓架构。通过这样的架构，企业可以在一个环境中管理结构化和非结构化数据，并利用分布式计算能力进行大规模的数据分析。实时分析与预测：实时分析与预测：利用数据科学平台的机器学习工具，企业可以实时分析客户的观念转化路径，并预测未来的行为模式。例如，通过分析医生对学术内容的反应，平台可以实时预测医生的处方趋势，帮助企业调整营销策略。跨部门协作与数据共享：跨部门协作与数据共享：通过这些平台，医药企业的不同部门（如市场部、医学部、销售团队）能够共享统一的数据30、源，并基于同样的分析结果做出一致的决策。这种数据统一性有助于打破数据孤岛问题，提升全企业的协作效率。11 L.E.K.咨询专题报告2.AIAI-BIBI（生成式生成式AIAI）在医药企业中的应用在医药企业中的应用生成式AI驱动的BI工具是另一个关键的技术应用，它通过将自然语言转化为SQL查询，实现了业务人员与数据系统的无缝交互，简化了数据分析流程。这种方式使得企业内部的市场、销售等非技术部门也能通过自然语言查询直接获取实时数据洞察，无需依赖技术人员的帮助。自然语言查询与自动化报表生成：自然语言查询与自动化报表生成：AI-BI工具能够将用户的自然语言问题（如“去年第四季度内科医生的内容偏好是什么31、？”）转化为复杂的SQL查询，自动提取并分析相关数据。这不仅减少了数据查询的技术门槛，还加快了数据分析的速度。实时数据洞察与决策支持：实时数据洞察与决策支持：生成式AI驱动的BI工具可以提供实时洞察，帮助企业快速调整策略。例如，市场部可以通过AI-BI工具实时监测医生的反馈数据，识别观念转化效率较低的领域，并立即调整内容投放策略或拜访频率。自动化内容推送与个性化营销：自动化内容推送与个性化营销：通过生成式AI，BI系统还能够根据实时数据生成个性化的营销策略。例如，AI-BI工具可以根据医生的偏好和历史数据，生成特定的内容推荐，并自动推送到合适的沟通渠道，以提高营销的精准度和转化率。数字化与AI32、的发展和应用为医药企业的全渠道营销提供了坚实的技术基础。这些技术应用的结合将推动医药行业的数据驱动决策能力进入新的智能化阶段。12 L.E.K.咨询专题报告关于作者关于作者马卿马卿马卿先生是L.E.K.咨询数字化团队经理，常驻上海，拥有20年不同行业的数字化与软件开发经验，并拥有近10年中国医疗保健行业管理咨询经验，为医疗机构、制药和医疗器械公司提供系统解决方案、实施和运营。马卿专注于在企业数字化战略、全渠道运营管理、人工智能及数字化创新等方面为客户提供支持。阮海波阮海波 阮海波先生是L.E.K.咨询副董事，常驻上海，负责数字化相关业务。他在生命科学与医疗健康行业有超过18年的工作经验，为行业33、客户提供优质的数字化咨询、数字化解决方案与数字化运营相关服务，拥有丰富的专业知识与行业实践项目经验。海波致力于在卓越商业运营、全渠道运营管理、智能商业实践以及本土化解决方案等问题上为客户提供支持。皮婷婷皮婷婷皮婷婷女士是L.E.K.合伙人，常驻上海。她拥有超过20年的管理咨询经验，其中15年专注于在一系列关键战略和运营问题上为医药和医疗技术领域的跨国公司及中国本土企业提供建议。她拥有广泛且丰富的项目经验，致力于在战略规划、运营提升等方面为客户提供支持，并擅长建议客户企业应用创新技术解决方案并采纳新的工作方式。13 L.E.K.咨询专题报告冯越冯越冯越女士是L.E.K.咨询数字化团队助理顾问，专34、注于生命科学与医疗领域，常驻上海。冯越先后服务于多家国内大型企业及跨国企业，专注于为药品及医疗器械企业提供全渠道解决方案、数字化转型规划、数字化营销战略、变革管理、能力提升以及一系列试点实施落地等相关咨询服务。杨珺杨珺杨珺女士是L.E.K.咨询数字化团队顾问，常驻上海，拥有6年以上的生命科学与医疗行业管理咨询服务经验。她致力于为国内外领先的药械企业提供数字化转型和创新咨询服务，并通过数字化和AI创新技术帮助企业实现业务赋能和商业创新。她专注于企业数字化战略制定、全渠道策略设计、数字化洞察和业务创新解决方案设计等，拥有丰富的数字化咨询项目管理和解决方案交付实施经验。关于作者关于作者关于L.E.K35、.咨询我们是L.E.K.咨询，一家全球性的战略咨询公司，致力于帮助业务领导者把握竞争优势，获取持续增长。L.E.K.的深刻洞见能够帮助客户重塑业务发展轨迹，发掘机遇，并为其赋能，以把握每一个关键时刻。自1983年创立以来，L.E.K.遍布全球的团 队在跨越美洲、亚太和欧洲的区域内，与来自各个行业的跨国企业、创业企业以及私募股权投资者展开合作，为其提供战略咨询服务。如欲了解更多信息，请访问 。L.E.K.Consulting是L.E.K.Consulting LLC的注册商标。本文档中提及的所有其他产品和品牌均为其各自所有者的财产。2024 L.E.K.Consulting14 L.E.K.咨询36、专题报告赵增元赵增元赵增元先生是上海零假设信息科技有限公司产研中心负责人，深耕医疗行业多年，致力于为医药企业提供从内容生产、管理到营销全链路的数字化解决方案。主导研发智能文献系统、AI医学内容创作系统、模块化内容营销工具等多种AI智能应用，并在医药领域的头部MNC中得到了广泛应用，为企业提供了专业的数字化解决方案。潘惜雯潘惜雯潘惜雯女士是上海零假设信息科技有限公司交付中心负责人。专注于医疗健康科技领域，在互联网+智能医疗大数据技术的应用积累了丰富的项目经验成功主导包括医生画像、医学证据智能召回工具、医药企业内容审核助手以及医学内容智能推荐模型等多个B端项目的交付，为医药企业全渠道营销提供专业解37、决方案。金熠金熠金熠女士是上海零假设信息科技有限公司AIGC/LLM解决方案专家，数字化战略咨询顾问，耶鲁大学公共卫生硕士。在生命科学行业的战略规划和市场研究方面拥有丰富的项目实践经验，已为十余家头部跨国药企提供多场景、定制化的AI大模型解决方案，推动药企数字化营销策略的有效落地。关于作者关于作者关于零假设上海零假设信息科技有限公司是一家专注于开发医学智能化产品的前沿科技公司。通过数据科技技术和医学专业知识的深度融合，专注于医学内容智能化生成及应用的产品解决方案，驱动学术推广全链条上的知识传递的过程高效专业。零假设致力于创新驱动革新医药营销商业模式，加速创新药商业化实现。谢云谢云谢云女士是上海零假设信息科技有限公司产品及商业化合伙人，她拥有15年一线市场营销及数字 化经验，曾任职于辉瑞、诺华、上药和黄、复星等头部药企。她先后牵头设计和参与落地超过百余个医药数字化营销项目，参与创立了零假设信息科技，并为红杉资本、元禾原点、恩然等顶尖投资机构的医药行业调研提供支持。15 L.E.K.咨询
