客户全渠道营销系列HCP 360客户全域洞察实操经验谈

客户全渠道营销系列慎思笃行，客户全域洞察实操手册2023年4月 总策划： 唐正晔 德勤管理咨询中国合伙人 张蕊 医疗数字化创新专家特别感谢专家顾问团的支持和贡献： 陈琳 山德士 数字化及创新业务负责人陈甜 泛生子 数字化及创新营销负责人胡立秋 艾伯维 数智及业务效能 负责人康士辰 赛诺菲 业务运营解决方案负责人刘肖 思拓凡 大中华区市场负责人钱思敏 飞利浦医疗 数字营销与电子商务负责人沈铭 诺华 IT总监 患者和市场营销数字化方案策略业务伙伴 杨春花 欧加隆 多渠道营销&数字化总监周杰 百特 数字化业务合作伙伴负责人 序言——总策划序言春山在望——探寻新范式 穿越新周期唐正晔 “变化”是亘古不变的定律，随着医改的不断纵深推进，医疗健康行业正进入一段新周期，市场的格局已然发生变化，在变化的市场格局中，药械企业需要重新审视商业模式和运营模式，“提质、增效”也成为业务持续发展的主旋律。自2018年医改纵深推进以来，众多药械企业已积极探索多渠道布局，探寻商业新范式，以期跨越产业周期。在新商业范式下，企业与HCP之间的“生产关系”是重要变化之一，必须重新思考和配置业务增长的关键“生产要素”。在从多渠道向全渠道迭代、构建新生产关系的过程中，“技术”与“数据”成为新的生产要素。“技术”可以突破物理边界，颠覆传统仅依托线下与HCP单点、单线的链接，实现与HCP在全渠道、多触点的多元互动；“数据”可以打破身份边界，跳出“医院”、“医生”等传统身份标签，从全新视角构建对HCP的全方位认知。在“知己、知彼“的基础之上，“技术”可以进一步施展魔力，把对全渠道“数据”的洞察升维成资产，为医学、市场、销售等职能部门的业务决策和经营策略提供指导，实现新品上市、医学、营销和销售策略的“知远、知行”。畅想未来，立足于“技术”与“数据”作为核心生产要素，协同全渠道资源，在核心/非核心市场，围绕主力/非主力HCP洞察研究与生产关系重构的一系列举措，将是新业务范式下企业穿越周期的核心抓手。医疗领域精准营销要怎么做？张 蕊乔布斯说过：“你要比用户自己本身更了解他们，甚至在他们自己都没察觉前，你就已经知道，他们最需要的是什么。”随着存量经济时代和数字化浪潮的席卷，“数字化变革”、“精细化运营”、“客户洞察”、“数据资产”......已成为当下最热的话题，企业粗放式经营的时代已经过去，以客户洞察为基础的精细化运营成为趋势。过去，所谓的“理解偏差”会影响我们与客户交互的方式：这意味着我们倾向于依靠与客户的历史沟通来指导我们如何制定下一步的沟通。另外，客户关系不仅与销售有关，客户体验也是客户旅程的重要组成部分。当这些信息被分散在各处时，提供真正优质的客户体验变得更加困难。在大数据时代背景下，我们可以将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。HCP360可以确保企业始终拥有客户的整体视图，由于所有交互历史都在一个地方，允许企业为每个客户提供更相关和个性化的响应。此外，通过确保员工都从同一来源获取他们需要的信息，客户沟通将在多个渠道和部门之间保持一致；这将提供更好的客户体验，而这反过来也有助于提高客户忠诚度并减少客户流失。吸引新客户对于业务增长很重要，但是长期保持现有客户群体对于可持续增长同样重要，精准营销是建立客户关系的核心。慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 序言 1慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 理念篇慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 理念篇1理念篇1. 什么是HCP360？2. 如何理解HCP360画像？3. HCP360与标签的关系 2慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 理念篇1. 什么是HCP360？HCP360是服务于药械企业的客户数据管理工具，是对客户信息的可视化呈现与总结。随着数字化全渠道营销的开展，企业累积了大量客户的内外部相关数据。HCP360提供标准化的数据收集、数据管理、算法支持、分析支持、前端呈现和终端对接等功能，帮助企业整理并充分利用客户数据，细化客户洞察、建立客户画像、赋能业务发展。从而在洞察、计划、实施等阶段，全面支持数字化全渠道中的决策和精细化运营。实现以客户为中心，打造更好的体验，取得高效的业务发展与增长。2. 如何理解HCP360画像？交互设计之父Alan Cooper提出：“画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。HCP360就是真实客户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标客户模型。在早期客户画像的构建中，会通过客户基本信息，互动记录及访谈了解其特征，并进行典型客户画像的总结。随着数字化营销发展，企业积累的客户数据也越来越全面。利用大数据技术，通过多维度的信息进行归纳总结，可为客户贴上对应的标签。例如在产品信息推广中：客户画像可以从客户专业，潜力，渠道偏好，内容偏好，治疗观念偏好，时间偏好等维度进行客户画像总结和分类，帮助实现更加精准的产品推广。3. HCP360与标签的关系客户标签不等于HCP360，HCP360应是简洁精准的客户情况概括，而非客户信息堆积。标签的引入可大幅提升HCP360的易用性。标签技术的发展，让客户画像不再是几类典型的归纳，而是可以生成每一个（聚类/微分群）客户的独特画像，为千人（聚类/微分群）千面构建基础。标签属性更具全面性、动态性和准确性。在实际的业务过程中，基于不同的业务策略、目标范围、服务场景等进行适合的标签维度筛选和生成，帮助业务进行更有针对性的营销活动。标签可进行多项信息概括，将HCP360所携带的繁杂信息如学术背景、论文发表、互动行为、潜力等多项信息进行归纳总结，让使用者（业务人员）在短时间获取目标客户的基本情况，提高对于客户认知的效率。例如，可根据算法处理客户大量的互动行为，输出为标签，来定义客户对本企业产品的亲和度等。 3慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 构建篇慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 构建篇构建篇1. 如何设计合理的构建策略？2. 建设HCP360，需有哪些重要的系统搭建？3. 如何设计标签维度？4. HCP360所涵盖的数据、标签是否越多越好？5. 如何高效完成数据盘点？6. 如何提升数据的准确性？7. 标签需以怎样的频率进行更新？8. 如何确保应用中的数据安全？9. HCP360优化路径。 3 4慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 构建篇前端中端后端客户关系管理客户数据中台云服务架构活动管理平台算法系统/模块数据湖前端门户/网站计划管理及市场自动化主数据管理客户分析平台智能建议系统内外部运营系统数据对接运营分析平台内容管理平台数据交换1. 如何设计合理的HCP360构建策略？不同于一般的系统开发项目，HCP360解决方案的构建需要协同数据、平台和业务等多方面的团队配合，是涉及数据获取、数据管理、算法分析、平台开发，前端对接等综合工程。HCP360作为中台属性的客户数据管理升级的解决方案，需要通过前中后端各环节配合完成闭环的应用场景来发挥其价值。相对于大而全的整体解决方案实施，从0-1开始构建MVP，并敏捷迭代是一种较为理想的构建策略。HCP360的建设需调动如下部分：2. 建设HCP360，需有哪些重要的系统搭建？为了稳定、有效发挥HCP360在业务运营中的作用，需要有前、中、后三层相关系统紧密衔接和配合。在以数据为核心的解决方案中，数据链条上任意环节的薄弱都会对最终的交付方案价值产生影响。基础系统的质量对于端到端的HCP360解决方案至关重要。根据其使用场景选择合适的前端/中端平台才能发挥其更大的价值。例如：在为一线代表提供客户洞察时，单纯展示客户信息难以被代表团队充分利用（客户数量多，信息多导致无法高效利用），而对接智能建议工具至CRM平台则会更为快速直接。业务需求数据获取数据管理算法分析平台开发应用对接用例设计数据维度数据格式规则计算报表开发客户关系管理用户人群数据范围数据匹配模型搭建功能开发市场自动化业务流程数据来源数据存储结果验证市场自动化 界面设计追踪分析报表数据频率数据传输接口开发前端门户数据清理智能分析中台 5慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 构建篇3. 在HCP360的实施中，如何设计标签维度？在HCP360的实施中，面对多层次的业务需求和复杂的数据源，难免会感到困惑。基于对业务需求的理解，设计一套标准的客户数据标签维度将会大幅提高效率。可参考以下，进行标签维度的设计。同时，需明确数据来源、二次计算及客户匹配规则，并对数据格式、时间范围、更新周期予以规范。4. HCP360所涵盖的数据、标签是否越多越好？在医药行业客户的全局信息相对分散独立，数据收集和分析的成本较高，切勿盲目追求大而全。需意识到，相比于“全面”，标签维度更需符合业务需求，充分考虑其业务价值和优先级。避免为做而做，造成资源浪费。以下一些思考路径供参考： •在企业运营已有的系统和渠道内，尽可能记录相关客户数据。 •对于非系统储存的数据，如手工文件、签到表单及非结构化数据，应首先评估其业务应用价值，再开展合理的数字化工作。或可以相应的数字化流程为承载，确保其数据记录的完整性。 •分析客户信息字段的关联强度（例如年龄和职称具有高度的一致性），重复性高的字段应尽可能归纳为更利于使用的简化标签，设计逐步迭代的方案。 •考量目前业务运行的能力，包括业务团队和配合系统建设情况，确保其适用，避免过于超前。 •标签维度的适用范围和价值，数据或者模型的成本评估，优先级设置应与业务发展重点同步。 •对于洞察分析应用场景，需要明确其产出，进行前置性调研和验证，并评估数据需求和统计可靠性。客观分析之后再考虑是否进一步扩大和延展至其他应用场景。基础属性行为属性偏好属性关系属性市场属性 •编号 •人口信息 –姓名 –性别 –地域 –联系信息 –... •专业信息 –机构 –机构关联信息 –科室 –专业 –职称 –... •内部 –渠道 –时间 –内容 –时长 –动作（如评价） –... •外部 –平台 –形式 –内容 –时间 –... •内容偏好 –主题（如疾病） –类型（如指南） –形式（如视频） •渠道偏好 –线上 –线下 –会议 –第三方 •治疗观念偏好 •作息习惯/时间偏好 •产品接纳度 •性格态度 •... •专业关系（同行合作） –专家合作 –学会合作 –学术领域 –... •合作关系（企业合作） –企业信息 –合作方式 –合作程度 –... •所属团队 •关联产品 •客户策略分型 •潜力信息 •影响力评估 •市场/销售线索 •所在市场环境 •即时需求 •...数据来源、二次计算、客户匹配时间范围、更新周期、数据格式 6慎思笃行，客户全域洞察实操手册 | 构建篇客户信息验证落实客户实名验证及管理流程，完善ID的匹配和各系统同步运用。检查数据源的更新时间充分考虑数据的动态变化，评估其可用性。对于不同数据应有适当的更新频率设计。对于重要的陈旧数据也可在应用中或模型参数中降低其权重。分析数据源可靠性可进行样本验证，或在有多项数据源时进行交叉验证。充分考虑数据收集动机和影响机制，例如第三方调研、代表填写、客户主动行为等进行评估，设立纠错机制和异常数据清理。数据完整性评估对于无法溯源的数据，或者严重缺失完整性的数据，谨慎使用。预测类数据验证建模预测类数据，或有实验性质的数据，必须经过充分的论证和验证，在未达到预期前不建议直接应用。引导数据驱动文化建立有效的数据驱动决策机