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1、1?|?2023?2?|?2023?報告編委 報告指導人 張揚 愛分析 聯合創始人&首席分析師 報告執筆人 曹鳳娟 愛分析 分析師 外部專家（按姓氏拼音排序）陳澤平 太美醫療科技 副總裁 叢圣林 貝醫科技 創始人兼CEO 郭遠東 西藏藥業 CEO 李瞬 蘑菇物聯 制藥行業數智化轉型技術專家 李中娟 數聚股份 數據賦能事業部總監 張永彥 四環醫藥 前營銷財務負責人 周鵬 西藏藥業 信息部經理 3?|?2023?特別鳴謝（按拼音排序）4?|?2023?報告摘要 面對經營利潤持續承壓、合規監管日益趨嚴，醫藥企業數字化轉型進入快速發展期，正由流程驅動的信息化轉向數據驅動的數字化，并帶來營銷一體化、合規

2、營銷、生產車間數字化、數據管理平臺、ABI平臺等數字化新需求。傳統營銷工具間數據割裂造成營銷效果不佳，藥企需基于完整醫生標簽畫像實現精準營銷。營銷一體化成為藥企未來營銷新趨勢，助力提升營銷轉化效果，降低營銷成本。藥企的合規營銷，不僅僅是基于真實完整證據鏈的銷售費用支出票據合規，而是貫穿從預算編制、任務計劃與執行到結算完稅的全流程銷售費用財稅合規，以及代理商營銷行為合規。目前藥企生產車間數字化整體處于初級階段，藥品生產工藝層面的智能化控制仍落地較難，而公輔能源車間因設備自動化和標準化程度高，率先實現數字化轉型落地應用。數據管理平臺助力藥企實現從數據接入到應用的閉環管理，深度賦能企業業務發展。隨著

3、湖倉一體、DataOps、增強分析等技術應用，數據管理平臺將進一步釋放數據價值。為高效支撐管理層經營決策分析，搭建以指標為核心的 ABI 平臺成為藥企數據分析應用的重要方向，未來疊加 AI 技術應用，藥企將實現更加智能化的分析與決策。5?|?2023?目錄 1.報告綜述 7 2.營銷一體化 11 3.合規營銷 22 4.生產車間數字化 33 5.數據管理平臺 36 6.ABI 平臺 47 7.結語 58 關于愛分析 60 研究咨詢服務 61 法律聲明 62 6?|?2023?報告綜述?7?|?2023?1.報告綜述 面對經營利潤持續承壓、合規監管日益趨嚴，醫藥企業數字化轉型進入快速發展期，并帶

4、來新的數字化需求。一方面，藥企利潤空間壓縮，亟需以數字化能力變革經營模式，破解經營困境。伴隨帶量采購、醫保談判、兩票制、仿制藥一致性評價等醫改監管政策的常態化實施，以及藥品生產原材料、能源成本及環保治理投入不斷加大，醫藥企業利潤空間被大幅壓縮，業務經營面臨巨大壓力和挑戰，倒逼藥企采用數字化手段革新業務模式，實現降本增效。在業務場景方面，數字化將賦能藥企構建效率更高、成本更低的營銷、生產業務模式，例如，藥企借助一體化營銷工具的高效協同，進行更精準醫生營銷，促進營銷轉化效果顯著提升。同時，為有效提升企業經營管理水平，藥企需要借助全鏈路數據能力激活數據價值，構建數據分析體系全面展現企業經營現狀，實現

5、由經驗驅動轉向數據驅動的經營管理。另一方面，強監管要求下，數字化工具助力醫藥企業合規高質量發展。近幾年來，國家及醫藥行業協會相繼發布多個合規管理規范文件及行為準則，例如關于印發糾正醫藥購銷領域和醫療服務中不正之風工作要點的通知、醫藥行業合規管理規范等，聚焦反商業賄賂、財務與稅務、產品推廣等多方面，強化醫藥企業合規經營管理。同時，監管部門持續加強合規行為審查，多家藥企因為商業賄賂、涉稅違法、虛假宣傳等原因被查處，對企業經營產生嚴重影響。當下階段，國內醫藥企業正面臨前所未有的合規挑戰，如何借助數字化手段建立規范化的合規經營管理體系，確保營銷推廣行為、藥品生產質量滿足政策要求，已成為醫藥企業立足于市

6、場的關鍵所在。在此背景下，數字化轉型已成為醫藥企業謀求長遠發展的必然選擇。愛分析研究發現，藥企數字化轉型正由流程驅動轉向數據驅動，并呈現以下需求趨勢：?8?|?2023?1?藥企數字化需求變化趨勢 l 一體化營銷平臺倍增醫藥數字營銷新效能。傳統營銷模式下，醫藥企業各部門根據各自需求獨立搭建 CRM、SFE、學術會議等系統，例如銷售部門借助 CRM、虛擬代表系統，提高醫生覆蓋數量和拜訪效率；現階段，藥企逐步開始搭建一體化數字營銷平臺，基于完善的醫生畫像體系，實現更精準的醫生營銷，最大化營銷 ROI。l 強監管趨勢下醫藥合規營銷全面升級。早期醫藥企業合規營銷意識薄弱，內部并未建立系統化的合規管理體

7、系；伴隨合規經營要求增強，藥企需要建設合規營銷系統，形成一套完整的合規證據鏈，確保銷售費用財稅合規和營銷行為合規。l 數據驅動制造，頭部藥企生產車間數字化落地步伐加快。生產車間數字化方面，藥企需求由局部搭建硬件設備和軟件系統走向集成整合，頭部藥企開始構建數據驅動的高質量藥品生產模式，實現數字化、智能化生產。l 數據管理平臺支撐藥企數據應用價值加快釋放。數據管理方面，過去各業務部門逐步搭建一系列獨立的業務系統，以及煙囪式的數據倉庫，基本滿足數據存儲和日常數據分析；現階段，藥企需?9?|?2023?要將各系統數據融合打通并統一治理，形成高質量數據沉淀，支撐營銷、生產、研發等場景數據應用。l 從 I

8、T 走向業務，ABI 平臺助力實現數據深度賦能經營管理決策。過去，藥企通過匯總各業務系統數據，主要以固定報表形式進行可視化業務數據呈現；現階段藥企需要構建指標分析體系和可視化系統，借助看板、自助分析等工具，實時精細化管理、精準化決策。因此，本報告將選擇營銷一體化、合規營銷、生產車間數字化、數據管理平臺、ABI 平臺 5 個重點市場進行應用實踐分析，以期為藥企決策層及業務部門、IT 部門、財務部門負責人提供企業數字化轉型的實際落地經驗，助力其更好地推進數字化轉型升級發展。?10?|?2023?營銷一體化?11?|?2023?2.營銷一體化 醫藥營銷數字化始于 2014 年左右智能手機的普及，尤其

9、是微信等社交軟件的橫空出世，藥企紛紛通過自建網站、微信公眾號、開發 APP、郵件等媒體渠道進行醫生觸達，以及開始探索移動 CRM 工具，賦能醫藥代表工作效率提升。隨后藥企銷售、市場、SFE、IT 等各個部門根據自身業務需求搭建相應的數字化營銷工具，例如市場部門借助學術會議系統、活動管理系統進行更高效的營銷信息傳遞，持續分析并優化營銷活動效果；銷售管理部門借助 SFE 系統打通主數據及業務數據，實現精細化銷售運營。但由于缺乏頂層規劃設計，各個營銷工具間相互割裂產生大量數據孤島，無法實現醫生精準營銷和 ROI洞察分析。尤其面對帶量采購、醫保談判等政策實施導致醫藥企業利潤空間被大幅壓縮，疫情因素使得

10、線下醫生拜訪和運營難度增大，藥企更加注重營銷 ROI 的提升，傳統營銷模式的弊端更為凸顯。如何借助一體化數字營銷工具，實現線上線下全渠道打通，以及基于完整醫生畫像的精準營銷，促進營銷轉化效果提升，是藥企當下階段面臨的核心需求。?2?醫藥營銷數字化演變歷程 從實際來看，大部分醫藥企業在邁向一體化數字營銷過程中，仍面臨以下業務問題：首先，大量醫生數據缺乏統一沉淀。一方面，醫藥企業尤其跨國藥企的數字化營銷系統繁多，CRM、SFE、活動管理、視頻直播等諸多系統之間相互獨立，導致營銷業務流程割裂、大量行為觸點未標簽?12?|?2023?化，無法實現從醫生觸達、獲客到沉淀運營的全流程數據資源沉淀。另一方面

11、，醫藥企業內部醫生數據資源有限，要想達到更精準營銷，還需要引入外部更多渠道的醫生行為數據。其次，無法基于完整醫生畫像進行精準營銷。伴隨醫藥企業對于營銷 ROI 效果越來越重視，面向醫生端進行精準營銷變得至關重要。而傳統營銷模式體系下，大部分醫藥企業未構建完善的醫生標簽體系，無法形成醫生 360 畫像，難以實現醫生的精準觸達和營銷策略的持續迭代，導致線上線下多渠道營銷效果不佳。最后，缺少數據洞察，無法有效衡量營銷投放 ROI。醫藥企業在過去營銷過程中已經積累了大量的醫生行為數據和業務數據，但由于缺乏統一的數據整合和治理，構建出的報表體系在準確、全面、及時方面都無法滿足企業數據決策需求，也很難有效

12、衡量營銷 ROI。針對上述需求痛點，醫藥企業愈加重視營銷工具間的高效協同。通過構建以營銷數據中臺為底層支撐的一體化數字營銷平臺，在確保所有營銷行為在統一系統中運營的同時，借助完善的醫生標簽畫像體系，實現線上線下多渠道醫生的精準化、個性化觸達。具體來看，一體化數字營銷平臺解決方案主要圍繞以下幾個方面展開：?3?營銷一體化解決方案構成?13?|?2023?首先，整合沉淀醫生數據資源，構建醫生 360 畫像體系。借助一體化數字營銷平臺，可將各個觸點的醫生數據延續不斷地沉淀下來，也能夠通過智能信息匹配將第三方平臺上的數據整合進來，然后進行統一的數據治理和 ID-Mapping，形成更為豐富的醫生數據資

13、源。同時，從醫生的基礎信息、學術偏好、營銷偏好、社交偏好等方面建立標簽體系規則，借助 AI 技術，形成 360 醫生畫像。其次，醫生畫像動態完善和營銷策略迭代，實現全渠道精準營銷。一體化數字營銷平臺整合 CRM、活動管理、學術會議、營銷自動化等功能模塊，醫藥企業可基于完善的醫生畫像，實現學術會議、病例征集、代表拜訪等營銷模式下的精準信息傳遞。例如，市場部門可借助營銷自動化功能模塊，向不同生命周期、不同偏好的醫生推送個性化的營銷內容。此外，持續與醫生交互所沉淀的數據，可進一步支撐醫生畫像完善和營銷策略優化，不斷提升營銷的精準度。最后，搭建可視化報表，實現管理者經營洞察。通過全業務數據的統一匯集和

14、治理，從投入產出比分析、銷量分析、代表行為分析、客戶狀況分析等維度構建可視化報表體系，全景呈現醫藥企業銷售現狀，有效支撐管理層的經營管理決策。通過搭建營銷一體化平臺，藥企能夠實現醫生精準營銷觸達和內部各部門間營銷協作，從而提升營銷轉化效果，降低營銷成本。一方面，通過將線上線下全渠道醫生數據統一整合，構建醫生標簽畫像體系，藥企可以根據不同醫生行為偏好、不同的產品推廣周期、不同的推廣渠道，匹配合適的學術推廣內容和學術會議活動，從而提高營銷的精準性，降低重復信息觸達所帶來的成本。另一方面，藥企銷售、市場、醫學等各個角色能夠協同開展醫生全生命周期營銷，實現對醫生線索的收集、匹配與及時跟進，并同行持續精

15、細化運營，提升醫生銷售線索轉化效率，降低營銷成本。?14?|?2023?案例 1：構建一體化數字營銷平臺，某醫藥企業實現銷售轉化能級大幅躍遷 某醫藥企業成立于 1994 年，主要從事心血管、消化領域的藥品生產、加工、分裝和銷售，其中心血管相關藥品廣泛暢銷至世界很多個國家。目前，該醫藥企業銷售網絡遍及全國 80 余個城市，以專業人員組成的營業隊伍，致力于正確使用和普及醫藥品為目的的信息活動，通過公正的具有創造性和充滿生機的行動為人類健康服務。傳統線下營銷模式弊端凸顯，銷售管理系統亟待全面升級 面對醫藥營銷數字化轉型，過去藥企銷售部門、市場部門、SFE 等根據各自需求搭建了很多獨立的營銷系統來支撐

16、業務活動，系統之間割裂產生大量數據孤島，導致存在跨部門業務協同效率低下、數據資源無法統一沉淀、營銷效果無法有效衡量等問題。與此同時，帶量采購、“兩票制”等政策實施導致醫藥營銷費用大幅壓縮，疫情因素使得線下醫生拜訪和運營難度增大，醫療市場下沉帶來營銷成本顯著增加，傳統以“醫藥代表”為核心的線下銷售體系面臨沖擊，藥企需要借助更加高效、精準、低成本的營銷模式，促進營銷 ROI 提升。因此，如何實現線上線下全鏈路、一體化數字營銷，以有限的資源投入最大化提升營銷效果，是醫藥企業營銷數字化轉型的重要方向。醫藥數字化營銷在于借力一體化數字營銷平臺，構建以醫生為核心的數字化營銷閉環體系，高效精準地將藥企產品相

17、關信息傳遞到醫生端，并及時客觀地將醫生反饋回傳到藥企，以此通過營銷策略的持續優化，提升醫生處方藥用量。從營銷業務流程來看，藥企需要基于統一的主數據管理標準，將內部醫生數據與第三方平臺數據進行有效整合，構建出完善的醫生標簽畫像體系，從而支撐面向線上線下全渠道的智能拜訪管理、智能內容推薦、會議精準邀約等實際場景需要，實現醫生的可持續化、精準化運營，最后通過真實業務數據沉淀，形成營銷經營 ROI 的洞察分析。?15?|?2023?4?藥企面向醫生端的營銷業務流程 基于以上背景和營銷業務流程分析，該醫藥公司在實際營銷過程中面臨以下業務痛點：一是數據分散、雜亂，無法形成完整醫生數據沉淀。該醫藥公司醫藥代

18、表的線下醫生拜訪行為缺乏有效管控，線上會議工具比較散亂，導致醫生相關數據無法有效留存和匯集，并且已有醫生相關數據分散在不同的系統中，數據缺乏統一的口徑和標準，難以實現所有醫生數據的整合和沉淀。二是標簽體系缺失，難以構建醫生 360 畫像體系。該醫藥公司尚未能根據醫生的基本屬性、職業屬性、學術屬性、行為屬性等特征構建全面、精準的標簽體系，無法形成 HCP360 全景畫像。三是營銷模式單一，無法實現多渠道的醫生精準營銷。該醫藥公司傳統營銷模式以線下拜訪為主，隨著縣域市場業務的開拓，線下拜訪的成本高、效率低、流程不規范等弊端凸顯，亟需借助更加高效、低成本的客戶拜訪和會議模式，實現對醫生的高頻次、大范

19、圍、精準化觸達，同時應對新冠疫情等突發事件帶來的線下拜訪和活動受阻。四是業務數據缺乏統一匯集，難以實現管理者經營洞察。該醫藥公司采用 OA 系統進行銷售和客戶管理，盡管擁有很好的客戶基礎和數據量，但缺乏專業系統進行統一的數據收集和管理分析，導致已有?16?|?2023?管理報表不能夠真正對公司銷售現狀進行全面洞察，且每月一次的信息匯總遠無法滿足當下的銷售管理需求。?5?該醫藥公司面臨的業務痛點 太美醫療科技助力該醫藥公司構建數據驅動的一體化、精準營銷體系 針對以上業務需求，該醫藥公司決定全新構建一體化數字營銷平臺，在實現線上線下多渠道醫生精準營銷的同時，滿足管理層的銷售洞察需求。經過多方產品選

20、型和調研，基于對廠商營銷產品功能完整度、行業成功案例、行業經驗、項目交付實施能力等因素進行綜合考量，最終太美醫療科技憑借可成長的一體化數字營銷平臺、豐富的客戶案例積累、藥企營銷行業 know-how、專業的本土化服務團隊等核心優勢，成為該醫藥公司的最佳合作伙伴。太美醫療科技作為生命科學產業數字化運營平臺，業務覆蓋醫藥研發、藥物警戒、醫藥營銷等領域。其中醫藥營銷業務專注于“生命健康領域營銷數字化合作伙伴”的定位，自主研發 ONECEM 全渠道營銷平臺和 ONEInsight 營銷數據中臺，助力藥企實現全渠道資源整合，構建以客戶為中心的協同營銷服務體系，通過數智驅動的營銷數據底座，幫助企業打通行業

21、上下游及內外部全流程，實現數字化轉型目標。?17?|?2023?在項目推進過程中，該醫藥公司銷售部門、SFE 部門、IT 部門與太美醫療科技共同參與整個數字營銷體系規劃，并按照“主數據標準統一-業務流程梳理-系統上線-功能持續迭代”的流程展開項目合作。項目初期，太美醫療科技幫助該醫藥公司統一所有主數據標準，并梳理和規劃三條業務主線，分別為線上線下醫生拜訪流程、會議的全流程管理、SFE 及管理層視角下的銷售數據管理。項目上線時期，太美醫療科技為其搭建一體化數字營銷平臺，逐步上線主數據管理系統、SCRM、SFE、Event、Engagement、渠道流向管理、可視化報表等產品模塊。項目后期，基于一

22、體化數字營銷平臺，該醫藥公司可進行功能的持續迭代和新增。具體解決方案如下：?6?該醫藥公司一體化數字營銷平臺架構圖 在醫生數據統一整合與沉淀方面：首先，太美醫療科技幫助該醫藥公司上線主數據管理系統，建立機構、科室、醫生等主數據字段標準，以及字段匹配規則、合并規則、入庫校驗等主數據創建和維護要求，確保所有主數據能夠及時得到清洗，保證數據唯一性和規范性。其次，太美醫療科技將企業微信作為一體化營銷平臺的統一入口，通過有效的系統和數據整合，幫助該醫藥公司的銷售部、市場部、醫學部等在同一平臺內完成醫生全生命周期的協同營銷，并通過在關鍵業務節點設置埋點的方式，將?18?|?2023?多渠道的醫生行為數據統

23、一沉淀到系統中，比如醫生基礎信息、線下拜訪反饋、資料瀏覽情況、會議參與情況、線上活躍度等。最后，太美醫療科技引入第三方平臺醫生數據資源，與內部醫生數據進行智能化匹配，進一步豐富醫生數據體系。在構建完整醫生畫像體系方面：基于內外部醫生數據資源，太美醫療科技圍繞“醫生分型觸達偏好醫生偏好反饋營銷效果追溯”的醫生價值鏈，幫助該醫藥公司構建標簽規則體系，包括醫生姓名、學術影響力、社會地位、擅長治療領域等基礎標簽，營銷偏好、品牌支持度等營銷標簽，以及患者背書、同行宣傳等價值標簽，并結合 AI 和 NLP 技術，打造出 360HCP 醫生畫像，支持業務部門進行醫生等級劃分、精細化營銷等場景運用。在多渠道醫

24、生精準營銷方面：一方面，依托一體化數字營銷平臺，太美醫療科技為該醫藥公司提供線上和線下拜訪、線上和線下會議、推廣活動等多種營銷模式，并通過完善的醫生畫像體系，實現多渠道的精準醫生觸達和產品信息傳遞。例如，醫藥代表可以根據醫生畫像，進一步掌握醫生意向和動態，進行更精準的線上或線下拜訪；基于醫生畫像標簽和偏好分析，該醫藥公司也可借助智能引擎將最合適的資料推薦給最可能感興趣的醫生群體，實現智能化資料推薦。另一方面，通過線上+線下多渠道鏈路整合和聯動，線上觸達醫生后進行醫生畫像完善和分級，醫藥代表則基于醫生數據做進一步的線下拜訪與市場推動，將獲取到的醫生反饋及偏好反映到線上端，線上可以基于醫生偏好進行

25、更精準的內容推送，從而實現線上線下醫生一體化觸達。在管理者經營洞察方面：基于業務數據的統一沉淀和匯集，太美醫療科技為該醫藥公司搭建了一套可視化分析報表體系，包括銷量分析報表、投入產出比分析報表、代表行為分析報表等，有效輔助管理層業務決策、優化銷售策略。以銷量數據洞察為例，該醫藥公司管理層可以快速掌握不同轄區、終端、產品的銷量及同環比情況，也能夠基于 CPA、IMS 等第三方數據，進行單產品在整個市場銷量的市占分析，以及根據產品歷史銷量和市場反饋進行銷量預估，進而指導下一步的業務規劃。?19?|?2023?此外，太美醫療科技為該醫藥公司搭建高效合規的活動管理系統，支持從預算管理、活動執行證據鏈留

26、存、到費用核銷、數據統計報告的合規閉環管理，完整呈現所有活動、講者、參會者與活動支出的情況，助力開展更合規、更高效的會議活動。全新構建一體化數字營銷平臺，該醫藥公司營銷效能全面提升 第一，線上線下營銷一體化，醫生觸達效果大幅提升。一方面，過去醫藥代表線下拜訪基本只能夠覆蓋三四十家醫院，借助遠程拜訪、資料投遞、線下拜訪等多種營銷模式，該醫藥公司醫藥代表的區域客戶覆蓋量較去年同比增長 80%，銷售觸達率顯著提升。另一方面，該醫藥公司通過 Event、Engagement 功能模塊，舉辦大量線上學術活動，高頻傳遞產品醫學價值，有效提高產品學術推廣的效率，擴大產品在下沉市場的聲量。根據統計，線上錄播會

27、觀看量較去年同比增長 120%、線上潛在客戶觸達量 12000+。第二，醫生數據統一沉淀，實現高效復用和精準營銷。醫生與醫藥代表互動數據統一沉淀在主數據管理平臺內，人員離職不再造成目標醫生的互動信息丟失，也能夠基于完整的醫生畫像信息實現精準營銷。第三，數據集成并實時呈現，高效支撐銷售管理決策。該醫藥公司打通內部業務數據，形成可視化報表實時展示，高效支撐銷售部門、SFE、管理層及時掌握銷量、投入產出比、代表行為等多維度數據資源，實現數據驅動銷售管理決策。?20?|?2023?7?該醫藥公司搭建一體化數字營銷平臺的業務價值 現階段，該醫藥公司借助一體化數字營銷平臺，有效實現銷售運營效率和觸達效果的

28、全面提升。未來，太美醫療科技將通過內容管理系統（CMS）、客戶數據平臺（CDP）、營銷自動化（MA）等新產品研發上線，持續完善一體化數字營銷平臺功能模塊，賦能該醫藥公司在內的眾多企業實現數字營銷轉型升級，助力銷售業績增長。?21?|?2023?合規營銷?22?|?2023?3.合規營銷“兩票制”、“營改增”等相關政策的落地實施，驅動醫藥企業與代理商合作業務模式由“底價代理營銷”轉向“營銷服務外包”。原來分攤到各個流通環節的藥品“回扣”，也向上轉移給醫藥企業自行承擔營銷費用，由此導致非合規的醫藥企業通過虛開增值稅發票以掩蓋商業賄賂、醫生返點提成等產生的高額費用。為此，早期醫藥企業通過要求 CSO

29、 提供真實完整的推廣服務證據鏈，進行銷售費用的發票開具，以此確保合規營銷。伴隨金稅四期從“以票管稅”邁向“以數治稅”，醫藥行業監管穿透式檢查至代理商營銷行為管理，稅務監管從企業端下沉至個人端，如何保證推廣服務活動遵循合規指引、財稅的真實業務證據鏈完整留存，成為醫藥企業合規營銷體系建設的關鍵點。具體來看，醫藥企業在推進合規營銷過程中主要面臨以下業務痛點：?8?醫藥合規營銷演變過程 首先，缺乏基于真實業務的穿透式管理，導致出現營銷財稅合規風險。一方面，醫藥企業對服務商的市場推廣行為缺乏穿透式管理和監控，無法基于真實業務行為形成完整證據鏈，極容易產生虛開發票、偷逃稅等財稅合規風險。另一方面，過去醫藥

30、企業銷售費用審核繁瑣、票據碎片化，財務團隊工作量大，難以完全規避假票風險，導致合規風險敞口難以預計。其次，營銷推廣行為非標準化，難以實現銷售行為合規化管控。醫藥企業銷售推廣服務項目涵蓋客戶拜訪、學術會議、病例征集等很多種類型，過去針對每種項目缺乏標準化的銷售流程和合規指引，對于服務商推廣行為是否符合政策等合規問題的判斷經常滯后，導致銷售行為難以實現合規化管控。?23?|?2023?最后，合規營銷管理體系推行難，服務商配合意愿度低。合規營銷管理體系在最初推行時，由于缺乏合理有效的合規機制、服務商認知程度低，導致合規項目在服務商體系中難以落地。因此，醫藥企業亟需推動合規賦能營銷活動，實現代理商合規

31、管理和營銷管理的統一化，促進合規營銷體系的落地實施。針對上述業務痛點，搭建一套覆蓋營銷費用和銷售行為的合規營銷管理體系是主流的解決方案。醫藥企業可以通過營銷推廣服務業務的真實發生、銷售活動執行的規范合理、費用支出的合法合規，實現整個銷售體系的合規管理，大幅提升資金效率，降低運營成本。具體而言，合規營銷解決方案的核心要點如下：?9?合規營銷解決方案實施步驟 第一步，合規咨詢及方案制定。在項目建設初期，醫藥企業合作廠商需提供藥企財稅合規體系建設及落地、服務商合規服務框架、藥企合規管理數字化等專業咨詢服務，促進雙方在合規營銷認知層面上達成共識。在方案設計階段，醫藥企業需針對所有營銷推廣場景制定具體的

32、行為規則和合規強度要求，形成一套完整的合規標準。例如，圍繞營業執照、法人身份證、實際辦公場地、社保等代理商準入條件，理清代理商準入應該做哪些審核工作，從源頭把控合規風險。第二步，系統工具上線。面向藥企、服務商、醫藥代表等不同角色，提供相適配的合規管理系統，構建完整的合規營銷體系。銷售費用財稅合規方面，以銷售費用為核心，實現從預算申請、到立項、服?24?|?2023?務執行、結算、完稅完成的全流程合規服務管理，提升財務管控效率；同時，圍繞活動執行全鏈路，構建覆蓋身份認證、講者管理、會議邀請、參會證據、閉會證據的完整服務證據鏈，以此支撐銷售費用結算，保證風險不入賬。營銷行為合規方面，醫藥企業需建立

33、服務商資質審核、協議簽訂合規準則，并針對客戶拜訪、學術會議、病例征集等推廣服務項目制定標準的銷售流程和合規指引，確保所有營銷推廣活動的規范化和合規化。第三步，日常運營服務。針對合規營銷管理體系推廣難的問題，醫藥企業合作廠商需能夠提供服務商分級管理辦法，面對不同類型代理商提供差異化的合規轉型引導策略，例如合規資訊推送、合規案例培訓等，確保合規項目在服務商營銷體系中安全落地。從業務價值來看，通過搭建合規營銷管理體系，醫藥企業能夠規范營銷業務開展，確保自身和代理商合規營銷管理一致性，增強對銷售費用的控制力，從而適應新時期的行業發展趨勢和“穿透式”監管要求，促進企業經營健康可持續發展。同時，藥企原來可

34、能需要幾百個人推動完成證據鏈、準入、結算等相關營銷工作，現在人力投入成本能夠實現多倍下降，并且所有憑證均可在線自動生成電子報檔，大幅提升費用結算效率，促進代理商滿意度顯著增加。案例 2：筑牢合規營銷“防火墻”，助力四環醫藥實現合規營銷管理能力全面進階 四環醫藥控股集團有限公司（以下簡稱“四環醫藥”）是一家集藥品研發、生產和銷售于一體的集團化醫藥企業，公司現擁有心腦血管疾病、肝病治療、提高機體免疫機能、代謝及抗感染等多領域 100+品種。四環醫藥強大的營銷體系及獨特營銷模式確保了自身行業優勢，目前公司擁有超過3000 家服務商、600 名營銷人員，將四環產品銷向全國。營銷模式變革及行業“穿透式”

35、監管下，四環醫藥營銷合規轉型?25?|?2023?過去藥企營銷大多采用低價分銷模式，由分銷商自行處理各級營銷支出問題。隨著醫療體制改革的不斷深入，“兩票制”、“營改增”等相關政策逐步實施，藥品分銷商轉變為提供營銷服務的服務商，原來由分銷商承擔的銷售費用轉移至藥企承擔支付，也因此產生了個別市場服務商經營管理不規范、不遵守法律法規虛開增值稅發票、商業賄賂等風險情況。與此同時，醫藥行業“穿透式”監管持續升級，藥監局等部門對藥企營銷費用和營銷服務商服務行為的真實性、合規性展開大規模檢查，并針對財稅違規、商業賄賂等行為做出扣減信用分、醫保減量、公示警示等嚴重處罰，倒逼藥企加強合規內功修煉，開始重視搭建合

36、規營銷管理體系。從其內涵來看，藥企的合規營銷是整個銷售體系的合規，涉及預算管理、指標設計、合規標準設計、流程優化、營銷行為合規、財稅合規等。具體來看，藥企合規營銷包括兩方面：一是內部銷售費用合規，以資金為主線，實現從預算編制、任務計劃與執行到結算完稅的全流程管控，最終以完整的、真實的服務軌跡形成閉環證據鏈，以此完成費控管理和撥付，保證風險不入賬；二是市場服務相關行為合規，服務商資質準入審核及協議簽訂需遵循合規標準，服務活動執行全流程均需按照合規指引展開，形成可追溯的服務記錄。?26?|?2023?10?藥企業務流程及合規營銷體系 在此背景下，四環醫藥迅速進行了合規營銷轉型，實現對服務商、醫藥代

37、表的“穿透式”管理。具體業務痛點如下：一是缺少數字化的長效化合規營銷管理機制?！皟善敝啤睂嵤┖?，傳統的合規營銷管理體系，無法基于服務商真實行為實現銷售費用合規閉環管理，難以適配“以數治稅”、“全流程、穿透式”監管形勢。同時，服務商行為缺乏合規指引，難以推動服務商與自身合規營銷管理的一致性。二是合規措施推行難，服務商配合意愿低。傳統的合規營銷管理體系，由于缺乏合理有效的合規機制，導致大量的服務商投訴且配合度不高。因此，如何讓合規賦能營銷活動，推動合規營銷機制在服務業務體系廣泛應用，實現營銷服務合規管理和營銷管理的統一化，成為關鍵需求。三是服務商營銷效能需提升。營銷模式變革后，銷售業務流程面臨重構

38、，如何幫助市場服務商、醫藥代表提高營銷效能，也是面臨的重要問題。?11?四環醫藥業務痛點?27?|?2023?從 0 到 1，貝醫科技助力打造合規營銷管理體系 針對以上業務需求，四環醫藥決定搭建一套兼顧費用管理和銷售行為的合規營銷管理體系，在實現整個銷售體系合規管理的同時，提升服務商的參與度與滿意度。為此，四環醫藥曾兩次嘗試搭建合規營銷體系，但因服務商缺乏深刻的業務理解能力和持續的服務能力，執行結果最終不盡如人意。經過多方探尋和評估，貝醫科技在行業知識理解、解決方案成熟度、持續性合規服務能力、標桿客戶實踐經驗等方面具備明顯優勢，能夠助力藥企實現全生命周期的合規管理和營銷增效，最終決定與貝醫科技

39、合作，共同構建數字化合規營銷管理體系。貝醫科技成立于 2015 年，專注生命科學領域的數字化合規營銷管理。公司通過“以數合規+以流程優化為導向”的全流程服務體系，采用適合代理制的“合規 SFE+銷售費用財稅合規”創新管理思路解決合規營銷管理難題。目前已幫助近百家藥企實現從預算到費用結算管理，從拜訪管理到證據鏈服務等數字化合規升級管理，大幅提升資金效率，降低運營成本。在貝醫科技的建議下，雙方按照“合規咨詢-需求調研和方案設計-系統適配上線-日常運營服務”的流程展開項目合作。在項目初期，貝醫科技提供了專業的合規咨詢服務，并基于詳細的業務需求調研和合規強度梳理，量身定做出可落地執行的解決方案。項目實

40、施時，貝醫科技幫助四環醫?28?|?2023?藥成功上線一套貫穿銷售活動全流程、“內部+服務商”一體化的合規營銷解決方案。項目實施之后，貝醫科技還提供合規系統在營銷體系中的推廣支持，保障業務可持續運營。具體解決方案如下。?12?合規營銷解決方案構成 針對缺少數字化的長效化合規營銷管理機制的問題，首先，貝醫科技幫助搭建了標準化的合規營銷指引，有效實現了藥企合規管理流程標準化，以及服務商營銷推廣行為的規范化、合規化。比如，貝醫科技根據服務商的市場服務行為進行全流程梳理，將服務行為分拆為客戶拜訪、學術會議、病例征集等 31 個推廣服務項目，并依據實際情況設計制定了相應的合規標準及費用標準。其次，貝醫

41、科技幫助四環醫藥上線 Imms、Ctrans、藥合作、藥友料、Mbas 5 大產品系統。Imms系統提供預算管理、結算管理等功能模塊，能夠支撐財務團隊實現銷售費用全生命周期管理；Ctrans 系統相當于銷售服務的采買系統，支持產品和服務字典定義、服務動作分解與任務封裝、服務商銷售任務采購等，助力四環醫藥實現眾包任務的規范化管理；藥合作系統能夠幫助服務商高效進行業務管理，包括采購訂單獲取、訂單分配、團隊管理、服務產品范疇界定等；藥友料系統能夠為醫藥代表提供工作軌跡的記錄及營銷賦能工具，促進營銷推廣效率提升；Mbas 系統則?29?|?2023?主要面向四環醫藥管理層提供合規營銷數據分析和智能化建

42、議推送，確保風險不入賬、營銷精準高效。1）銷售費用合規方面，貝醫科技提供了流程可追溯、完整證據鏈等核心能力，助力四環醫藥提升銷售費用合規管理水平。首先，搭建全生命周期合規管理體系，形成流程可追溯機制。依托貝醫科技提供的 5 大產品系統，四環醫藥建立“以資金為主線、貫穿內外部營銷活動流程”的全生命周期管理機制，實現從預算管理、服務執行、結算完稅、合規點校驗的一站式全流程合規管理，可有效對營銷活動合規性、結算考核等情況進行記錄和追溯。其次，智能形成完整證據鏈，提升結算效率。貝醫科技為四環醫藥建立一套合規風險自檢體系，包括拜訪地址要落到經緯度的電子圍欄里、上傳醫療機構照片后與數據庫中醫療機構特征值進

43、行比對、上傳照片要附帶時間戳和簽名等，真實記錄呈現醫藥代表全過程行為，以此實現“真實、合理、相關”的服務軌跡，一鍵形成證據鏈，進而加速提升審核效率以及費用結算效率。2）營銷行為合規方面，首先，針對每個項目制定標準的銷售流程和合規指引，例如在開展學術會議時，服務商需要嚴格完成會議申請、會議詳細說明、成本支出說明、會議簽到表、會議拍照、會議總結等一系列流程，形成完整的學術推廣服務記錄。其次，合規約束規則+AI 合規引擎，智能實現風險識別和預警。貝醫科技在系統里內置大量的合規約束規則，包括醫療機構特征值、醫生信息等行業合規數據庫，行為時空特征、關聯行為特征等營銷行為合規約束模型，服務商信用風險等合規

44、風險指標，幫助提前進行風險預判，確保營銷活動的安全合規。例如，針對醫藥代表在相近時間點的兩次醫院拜訪記錄，借助行為時空特征模型能夠實現智能標記和預警，并與數據庫中的醫院、科室、醫生信息進行比對，進而判斷拜訪行為的真實性。?30?|?2023?針對服務商配合意愿低的問題，貝醫科技基于實踐經驗總結了針對服務商的分類管理方法，將服務商劃分為 4 個等級，針對不同等級服務商采用差異化的引導策略，例如對于一些體量較小的服務商，貝醫科技采用一站式合規標準化服務，結合案例培訓方式，緩解服務商的堵點和難點，以此確保合規項目在服務商營銷體系中安全落地。針對服務商效能提升問題，貝醫科技提供了場景化的營銷工具，高效

45、支撐營銷活動開展。例如，藥友料系統充分適配營銷業務場景，內嵌學術知識庫、話術模板、智能化信息推送等功能，能夠幫助醫藥代表更好地管理銷售工作，有效提高拜訪效率。全流程合規管控，四環醫藥實現合規營銷管理標準化、費用結算效率大幅提升 第一，順利跑通合規營銷管理模式，實現合規營銷管理標準化。新合規營銷體系線上記錄全流程服務行為，幫助實現從預算管理、到立項、服務執行、結算、各方面完稅的全鏈路合規，保證了項目可視化、可預警、可追溯，有效識別營銷活動過程中的合規風險，滿足新時期的行業“穿透式”監管要求。第二，合規營銷系統全面應用，費用結算效率顯著提升。通過搭建合規營銷體系，實現多維度管理效能提升。人效方面，

46、原來需要投入 200+人服務整個營銷體系，現階段只需要 50+人即可完成全年工作量，成本支出也由原來 7000 多萬下降到 2000 多萬。服務結算方面，所有憑證均可在線自動生成電子報檔，費用結算效率提高 6 倍，服務商滿意度顯著增加。銷售效率方面，日常銷售管理工作量下降 40%，服務合同的管理和簽訂效率提升 75%。學術支持方面，學術知識庫使用率上升 30%，產生 7%的正向銷售牽引。?31?|?2023?13?合規營銷項目業務價值 現階段，貝醫科技合規營銷系統已經在四環醫藥服務商體系中得到廣泛應用，并在合規營銷管理標準化、費用結算效率提升方面取得了突出的業務價值。未來，仍將深化與貝醫科技的

47、合作，雙方共同探索合規營銷產品迭代新方向，促進合規營銷管理價值再提升。?32?|?2023?生產車間數字化?33?|?2023?4.生產車間數字化 大部分醫藥企業早期采購的硬件設備自動化程度較低，且基本都不具備數據采集功能，更多需要依靠人工對關鍵工藝、生產環境、物料流轉等進行數據記錄和管控，導致存在生產效率低下、生產過程缺乏監控分析和風險預警、生產成本難以降低等問題。為此，一些大型醫藥企業根據實際業務需求借助傳感器采集生產、IoT 設備數據，并逐步上線 ERP、MES、DCS、SCADA、WMS、QMS 等軟件系統，但是軟硬件系統之間相對獨立，并未形成端到端的集成，生產業務中產生的大量數據未能

48、有效應用于指導整個生產過程，管理者更是無法根據全量生產數據做出科學決策。伴隨醫藥行業的快速發展、藥品 GSP 規范等監管政策的嚴格執行、以及中國制造 2025戰略的推進，醫藥企業愈加需要借助數字化手段實現對生產過程的智能化管控，從而提高藥品生產質量，降低生產成本。從實際落地來看，頭部藥企的部分車間已通過大數據平臺打通各類軟硬件系統數據，實現生產相關信息的分析和可視化展示，為管理者提供基于大數據的決策支持。但是藥品生產工藝流程較為復雜，目前很難通過系統或算法進行生產工藝層面的智能化管控。而公輔能源車間作為藥品生產過程的重要支撐，由于設備自動化水平高、設備標準化程度高，率先實現數字化轉型落地應用。

49、?14?藥企生產車間數字化演變歷程?34?|?2023?公輔車間數字化能夠實現能源設備數據采集、分析、決策、控制的閉環管理。首先，通過傳感器全面采集空壓機、中央空調、真空機等設備的參數和運行數據，經過邊緣智能服務器將數據上傳至云端控制平臺，實現對關鍵設備數據的實時監測；其次，基于數據在云端建立最優的 AI 需求預測及供需匹配模型，將控制指令通過邊緣智能服務器下發到設備端或從云端直接控制，從而能夠實時、動態控制設備啟停、調節設備參數、優化設備運行組合，實現對公輔車間全局優化的智能控制。?15?公輔車間數字化解決方案流程圖 從業務價值來看，通過部署公輔車間數字化解決方案，藥企能夠通過 AI 算法，

50、實時監測設備運行狀況并進行預測性維護，智能控制公輔能源設備運行及運行參數、運行組合，實現按需進行能源供給，平均節約能耗 10-30%。例如，某大型醫藥集團借助公輔車間 AI 智控優化技術，實現空壓站節能率達18%、制冷主機節能率達 15.2%。?35?|?2023?數據管理平臺?36?|?2023?5.數據管理平臺 伴隨數字化轉型走向深入，藥企對數據分析應用的實時性、顆粒度和精準度要求越來越高，如何利用數字技術完成“數據-洞察-決策”的轉化，進而賦能醫藥研發、生產、營銷等環節的業務決策，是當前醫藥企業數字化轉型中面臨的關鍵問題。醫藥企業傳統系統建設以滿足單點業務需求為主，各分子公司及各業務獨立

51、進行數倉建設，基本滿足數據存儲和日常數據分析。但割裂的業務系統產生了大量碎片化的數據，無法實現全域數據的統一查詢和分析，難以很好地支撐企業經營決策和應對快速變化的前端業務。具體而言：?16?藥企數據資產管理演變歷程 分子公司眾多，集團管理層面數據孤島問題嚴重，難以實現數據融通共享。大型醫藥集團業務線龐大繁雜，通常涉及藥品研發、生產、流通、營銷、醫療服務等業務板塊，且各業務板塊下包含很多的分子公司。在信息化建設過程中，各個部門基于自身單點業務需求建設了一批批獨立的業務系統，由于IT 系統架構混亂，導致數據整合困難，形成大量數據孤島。此外，甚至部分下屬分子公司數據收集以手工方式匯總，這使得數據匯集

52、整合更為困難。?37?|?2023?數倉建設規范缺失，導致計算效率低下。大部分醫藥企業尚未構建企業級的數據倉庫，且已有的數倉體系缺乏整體規劃和建設規范，主要以查詢明細和簡單數據匯總為主，整體計算效率低下，數據模型復用度很低。數據標準不統一，缺乏高質量的數據資產沉淀。一方面，醫藥企業很多分子公司業務系統的數據標準和口徑不一致，存在大量編碼不規范、格式不正確、含義不清晰的數據，導致企業內部數據質量參差不齊，難以形成統一的數據資產沉淀。另一方面，數據管理的技術支持不足，發現數據問題也難以及時糾正過來，進一步帶來數據診斷成本高、解決問題效率低的難題。缺乏系統的數據報表體系，難以實現數據驅動業務洞察。由

53、于缺少集成各業務系統的統一數據平臺，醫藥企業大部分數據應用更多是基于單一業務系統的報表來滿足相應部門的數據分析需求，集團層面無法及時掌握全面的業務信息和業務數據，難以實現數據賦能業務發展。?17?醫藥企業面臨的業務挑戰 現階段，針對上述需求痛點，主流解決方案是搭建集團級數據管理平臺，通過在統一數據標準規范基礎上，實現從數據接入、數據治理、數據開發、數據資產管理、到數據應用的全生命周期管理，促進數據的統一管理和共享應用。數據管理平臺建設的核心要點如下：?38?|?2023?18?數據管理平臺核心架構圖 整合分散數據源：通過 API 接口、爬蟲技術、ETL 工具等方式，將藥企各分子公司的 CRM

54、系統數據、ERP 系統數據、業務系統數據等統一集成整合，打破數據孤島。數據倉庫搭建：基于不同醫藥企業對于數據規模、數據生產方式、數據應用方式等的數據存儲需求，提供分布式文件系統、NoSQL 數據庫、云數據庫、OLTP 數據庫等數據存儲方式，同時融合 MPP、SQL on Hadoop、流處理等大數據技術，實現海量數據的高效儲存和統一管理。搭建統一的數據資產管理平臺：針對不同業務部門數據特征制定統一的數據標準，進行統一數據治理，保證數據質量；通過盤點藥企數據資產，按照主題建立數據資產目錄，為業務人員和分析人員提供備查的數據索引；建立數據全生命周期安全保障體系，例如對隱私數據進行加密或脫敏、數據庫

55、授權監控等，防止數據泄露；通過快速配置 API 接口，以及接口性能實時監控、權限控制等功能，為數據使用者提供高效、便捷的共享使用能力。?39?|?2023?建設集團可視化報表體系：搭建集團 BI 可視化分析平臺，建立數據模型和指標體系，支撐各層級人員進行財務、運營、營銷、人力等多場景數據分析，驅動決策效率提升。同時，提供數據資產服務化運營，助力企業業務人員快速提升數據分析能力。通過搭建數據管理平臺，醫藥企業能夠將各業務系統數據融合打通，通過統一的數據存儲、模型開發、數據治理等功能盤活數據資產，建立可視化報表體系支撐數據分析和業務洞察，從而實現數據資產的高效沉淀和閉環應用，賦能企業業務發展。案例

56、 3：建設數據資產一體化管控體系，某大型醫藥集團實現數據長效賦能業務發展 某大型醫藥集團成立于 1994 年，是一家植根中國、創新驅動的全球化醫藥健康產業集團，業務覆蓋制藥、醫療器械、醫學診斷、醫療健康服務、醫藥商業等醫藥健康全產業鏈。傳統數據應用體系無法滿足集團業務發展需求 數字化轉型大背景下，該醫藥集團旗下成員企業逐步搭建起各類系統來支撐自身業務發展，信息化已經達到了一定程度。伴隨集團業務規模持續擴大及醫藥市場競爭不斷加劇，該醫藥集團迫切需要借助數據賦能經營管理決策、驅動業務創新發展，但在實際推進過程中，發現集團內部雖然已經積累了海量的數據資源，但因存在數據孤島現象、數據質量不佳、數據管理

57、機制缺失等問題，導致數據價值難以充分發揮，想要做深度數據挖掘和應用，卻沒有高質量的數據支撐。該集團具體面臨以下業務痛點：第一，數據孤島嚴重，數據價值無法充分發揮。該醫藥集團業務涉足廣、規模體量大，涵蓋藥品研發、制藥、醫療服務、醫學診斷、醫療器械、分銷與零售等全業務板塊，各板塊下累計擁有近 300家成員企業。早期各成員企業根據各自需求引入不同廠商的業務系統，包括金蝶、用友、SAP 等，?40?|?2023?甚至部分企業是自研系統或沒有 ERP 系統，由于集團總部缺少企業級的數據倉庫，導致無法實現各個成員企業系統數據的統一匯聚，難以對數據價值進行充分挖掘。第二，缺少統一的數據標準，數據質量整體低下

58、。該醫藥集團旗下各成員企業間的業務存在很多交叉和重疊，由于缺乏統一數據標準，集團層面和各個成員企業針對同一業態也有不同的理解和定義，例如藥品的命名和編碼規則、數據格式等都是不一致的，導致數據存在失真、多頭報數等質量問題，無法及時為集團整體經營分析決策提供相關數據支撐。第三，缺乏有效的數據管理機制，無數據資產編目。該醫藥集團旗下各成員企業只知道自身業務工作相關的數據，無法獲知整個集團或所在企業有哪些類型的數據，有哪些數據資源可以被使用，導致海量數據變成沉睡數據。同時，在業務推進過程中，發現問題也無法及時糾正過來，從而引起了各種數據問題，進一步帶來診斷問題成本高、解決問題效率低等難題。?19?該醫

59、藥集團面臨的業務痛點 全棧數據能力支撐，數聚股份助力該醫藥集團打造數據資產一體化管控新體系?41?|?2023?針對以上業務痛點，該醫藥集團決定啟動集團級數據資產管理項目，全面建設數據資產一體化管控體系，實現數據價值，促進集團業務發展和業務創新。為此，該醫藥集團在 2020 年開啟了多輪次的招投標選型工作，基于行業經驗、產品成熟度、產品完整度、成功實踐案例等關鍵因素對多家廠商進行了綜合評估。數聚股份憑借醫療醫藥領域深刻的行業 know-How、全鏈路數據中臺解決方案、全棧自研數據資產管理平臺、豐富的標桿實踐案例等核心優勢，最終從多家廠商中脫穎而出。數聚股份是國內領先的專注于 BI 應用與大數據

60、分析的軟件企業，公司提供大數據相關產品與技術、咨詢與實施服務，目前已經形成了多個基于自主研發產品，面向數據驅動管理、賦能業務的行業應用解決方案，可以幫助客戶一站式完成搭建數據中臺、數據倉庫、數據資產管理平臺、BI 應用等。數聚股份依托自身在醫藥行業的經驗，充分考慮該集團和成員企業具體業務訴求，采用標本兼治的模式，按照“自上而下的建立數據治理體系-建設集團級數據資產管理平臺-BI 分析平臺建設及數據資產服務化運營”三步走策略，打造數據資產一體化管控體系，既幫助該醫藥集團解決當前迫在眉睫的業務問題，又為長遠規劃提供了良好的數據基礎。該醫藥集團相繼完成數據治理體系、數據資產管理平臺及核心數據應用的建

61、設。2020 年 6 月正式啟動項目，歷經 6 個月完成核心業務的數據治理建設、數據倉庫建設、數據資產目錄編排、數據應用建設，實現集團核心業務數據一體化管理；2021 年將原來線下的財務管報體系實現在線化。2021年 6 月開始推動集團生產、營銷等主題域數據治理工作，逐步實現集團生產、營銷等主題域的數據資產一體化管理。具體解決方案如下：?42?|?2023?20?“三步走”策略實現數據資產一體化管理 一階段：針對數據孤島、數據質量不佳、數據資產編目缺失的痛點，數聚股份為該醫藥集團搭建了數據資產管理平臺、BI 數據分析平臺，統一匯聚集團成員企業數據資源，構建多個主題的指標分析體系，實現數據驅動業

62、務決策。1.自上而下的建立數據治理體系，實現數據資產化 一方面，數聚股份從管理層面明確該醫藥集團的數據戰略，幫助其構建全集團統一的數據治理體系，制定數據質量管理制度，確定數據質量主體責任在業務部門，建立數據質量績效考核機制，從源頭上解決數據質量問題。另一方面，數聚股份從技術層面幫助該醫藥集團進行全生命周期的數據治理，保障數據高質共享。具體來看，數據治理內容包括如下：通過元數據管理，構建上下游數據表之間的血緣關系，幫助業務人員快速了解數據的來龍去脈；通過制定全集團統一的數據標準規范（如公司、人力、成本中心、訂單、合同等數據），建立數據流程審批機制，逐步完成財務域、產品域、人力域、營銷域等數據的標

63、準管理，從而實現業務域的數據資產在集團內各業務系統的共享交換；通過建立數據質量管理體系，可預設多場景下的質量監控規則、質量評價方法等，及時發現數據質量問題，持續提升數據質量；通過建立數據資產目錄，讓集團和成員企業了解集團數據、企業數據及其含義，按需申請，最終實現財務、人力、生產、營銷、ERP 等系統的數據治理。?43?|?2023?2.建設集團級數據資產管理平臺，實現全集團數據融通 首先，依托數聚股份的數聚資產管理平臺，以及平臺具備的數據匯集、分發、訂閱等功能，將物料、銷售、生產等分散的業務系統數據集成整合，打破數據孤島。其次，在數聚股份的支持下，該醫藥集團搭建基于 GreenPlum 的數據

64、倉庫平臺，借助豐富的數據處理組件完成數據的抽取、清洗、轉換等操作，統一集成至數倉平臺的數據運營層（ODS），并在數據集市層（DM）建立財務、營銷、運營、研發、人力等業務數據模型，為跨域分析、BI 分析打好基礎。最后，編排業務域下的數據資產目錄，通過數據資產目錄對全集團發布，初步梳理產品、客戶等數據管理指標體系，實現不同系統的各類指標口徑統一和集中管理。此外，該數據資產管理平臺能夠通過權限管理、視圖管理、流程審批、數據加密、數據脫敏等一系列手段保障數據安全，也支持通過數據需求功能，按需獲取數據。3.BI 分析平臺建設及數據資產服務化運營，實現數據賦能業務決策 一方面，搭建 BI 分析平臺，多主題

65、可視化報表支撐業務決策。首先，數聚股份幫助該醫藥集團打造集團級的 BI 分析平臺，結合各類業務場景，通過可視化的數據建模加工、報表制作與數據分析功能，開發出滿足財務、營銷、運營、研發、人力等多主題業務需求的報表體系，實現全可視化進行指標查看、查詢及管理。例如，針對運營主題，集團運營管理部可以進行月度產能、產能利用率等維度的數據分析應用；針對人力主題，構建了全景人力資源視圖，也支持公司整體人效比、費效比等分析。其次，搭建經營日報，覆蓋經營收入、存貨、應收款、資金余額等多項關鍵指標數據，支持按照不同業務板塊、成員企業、產品維度進行劃分，且手機端報表系統集成到釘釘，管理層能夠快速掌握企業經營關鍵數據

66、，及時進行業務決策調整。最后，BI 平臺提供報表展示、趨勢分析、預警分析、統計查詢等多元化分析方法，自適應 PC、移動應用、大屏等多終端，全方位提升數據分析能力，精準支撐管理層決策。?44?|?2023?另一方面，數據治理更離不開后續的持續數據化運營，在整個項目實施過程中，數聚股份逐步引導一線核心業務人員參與其中，培養其數據思維和數據分析能力。在數聚股份手把手帶領進行數據自助式分析操作下，業務人員不但可以自己分析取數，更可以通過拖拉拽的方式做探索式分析，嘗試新的數據分析模型，學習數據分析思路，從而實現數據賦能業務。?21?該大型醫藥集團解決方案架構圖 此外，針對原有線下財務管報體系存在的手工填

67、報工作量大、重復性填報、缺少數據自動校驗和追溯的痛點，數聚股份在 2021 年幫助該醫藥集團搭建了線上財務管報平臺，采用類似 Excel 的操作方式，方便各成員企業快速進行財務數據的匯集和上報，有力支撐集團層面高效完成財務報表輸出和月度經營管理分析。二階段：拓展集團數據資產體系，覆蓋全業務領域。數聚股份幫助該醫藥集團加速推進數據資產平臺業務域的拓展，逐步擴展生產域相關數據的治理，保障數據高質共享。?45?|?2023?盤活數據資產，該醫藥集團業務價值顯著提升 第一，全集團數據統一匯集治理，形成高質數據資產沉淀。通過該項目實施，該醫藥集團打造全集團一體化數據管理體系，建設統一的數據資產管理平臺，

68、依托平臺功能特性進行全量多源異構數據匯集，并對集團核心的人力、財務、生產、營銷數據進行標準統一、質量多元化校驗及分析建模，從而形成高質量的數據資產沉淀。第二，BI 數據可視化呈現，高效支撐經營管理決策。通過數據資產目錄對全集團發布，并用元數據解釋數據含義，方便業務人員快速找到自己所需數據，實現了數據的有效使用和流轉。并且，該醫藥集團通過搭建統一的 BI 分析平臺，構建覆蓋財務、營銷、運營、研發、人力等主題的可視化報表體系，業務人員可以按需自助分析數據，高效支持日常經營管理決策。第三，核心業務數據全覆蓋，實現全集團數據化運營智慧管控。該醫藥集團通過以點連線、以線帶面的方式，實現所有核心數據的數據

69、治理，并針對集團核心的人、財、供、銷等全要素業務場景，利用數據分析挖掘技術建設分析模型，從而實現全集團數據化運營智慧管控?，F階段，該醫藥集團已經搭建起全集團統一的數據資產管理平臺，有效解決原有數據痛點，打通數據分析應用的多場景需求，實現數據驅動管理業務決策。未來，伴隨集團業務需求升級，該醫藥集團還將借助數聚股份的全鏈路自研產品服務能力，持續進行數據應用的開發迭代，全面實現業務互聯互通、組織高效執行、運營精細智能，高效驅動業務發展。?46?|?2023?ABI 平臺?47?|?2023?6.ABI 平臺 面對外部市場環境變化帶來的經營壓力增加，以及企業數據量的爆炸式增長，醫藥企業需要將數據與企業

70、經營、管理、營銷、風控等場景深度融合，實現以數據驅動業務快速發展。為此，早期醫藥企業通過傳統報表平臺進行數據可視化呈現，但這種“業務提需求、IT 做需求”的開發模式，造成需求響應慢、報表不靈活，難以有效賦能業務決策。隨著 BI 解決方案的迭代，以寬表為核心的自助式 BI 工具逐步被藥企所應用。通過 IT 部門構建寬表，業務部門可進行自助數據查詢和分析，解決原來數據應變不靈活、分析不敏捷的問題，但仍無法實現指標數據口徑統一和及時高效數據決策。在此背景下，醫藥企業對于 ABI 平臺的核心需求如下：?22?藥企 BI 平臺演變歷程 一方面，構建系統完整的指標管理和應用體系。醫藥企業傳統指標管理模式下

71、，通常根據各部門需求將指標分散存儲在多個業務系統和數據管理工具中，由于缺乏統一的指標管理，導致存在指標數據口徑不一致、計算邏輯不清晰、指標體系不完整等問題。同時，伴隨業務部門快速增長的數據應用需求，傳統以 IT 部門為主導的指標體系開發模式，往往存在 IT 與業務溝通難、需求響應效率低的問題。?48?|?2023?另一方面，敏捷高效滿足藥企經營決策分析。醫藥企業過去經營管理主要依賴于財務報表、營銷報表等固定式報表，響應時效性差，且分析展現形式單一，無法滿足各層級人員靈活多變的數據分析需求。同時，指標的顆粒度不夠細化，分析深度不足，缺乏通過深度數據賦能實現業務管控的能力。?23?藥企對 ABI

72、平臺的核心需求 基于以上數據分析與應用需求，搭建以指標管理為核心的 ABI 平臺是當下主流的解決方案。該平臺通過將不同業務系統數據進行集成整合，承載指標分析體系落地，并提供多樣化的指標分析工具進行數據分析展現，為企業經營分析提供有效決策支撐。具體而言，ABI 平臺的搭建流程如下：?24?藥企 ABI 平臺搭建流程?49?|?2023?首先，梳理業務需求，構建系統化的指標分析體系。結合企業的經營模式和業務需求，按照戰略目標、業務策略、業務執行進行自上而下的指標分級，形成覆蓋研發、營銷、生產、財務等主題的指標分析體系，全面量化企業業務現狀。例如，將銷售業績指標用來衡量企業戰略目標達成情況，業務策略

73、層面指標則可拆解為銷售增長率、純銷任務達成率等，業務執行層面指標則可拆解為銷量、銷售額等。其次，搭建以指標為核心的 ABI 平臺，承接指標體系落地。通過搭建以指標為核心的 ABI 平臺，實現從數據生產、指標加工到指標應用的全流程規范化管理。數據生產方面，通過 ETL 工具、填報表單的方式將線上線下多源數據統一接入數據倉庫，并統一主數據標準，保證數據質量；指標加工方面，構建覆蓋指標定義、計算、存儲、發布、管理的指標管理功能，實現指標落地，為后續分析提供高質量指標數據；指標應用方面，提供固定報表、自助分析、交互式儀表盤、數據挖掘等豐富的數據分析工具，靈活支撐企業經營管理需要。最后，面向銷售業績分析

74、、市場準入分析、人力資源分析等多業務場景，實現數據驅動經營管理決策。例如，通過經營管理駕駛艙，管理人員可以清晰查看銷售增長率、純銷完成情況、終端覆蓋率等數據，分析銷售業績實際達成情況，并做出科學的經營管理決策。從業務價值來看，首先，通過搭建 ABI 平臺，管理人員能夠及時準確掌握企業經營數據全貌，把控關鍵 KPI 經營指標、財務狀況及風險指標情況，快速做出準確的經營管理分析決策，提升管理水平；其次，業務人員能夠從大量手工取數、反復需求溝通中釋放出來，通過統一的指標模型，自助進行數據查詢、可視化探索，提高數據分析效率，從而聚焦于數據背后的業務洞察和問題解決，最終提升業務價值；最后，IT 人員可以

75、有效減少數據重復開發，將精力投入到數據挖掘等核心的工作中，為管理和業務人員提供更有價值的數據分析工具。案例 4：以指標為核心的 ABI 平臺打造“決策大腦”，西藏藥業邁向智能化經營管理新階段?50?|?2023?西藏諾迪康藥業股份有限公司（簡稱“西藏藥業”）成立于 1999 年，是西藏自治區第一家高新技術制藥上市企業。公司長期專注于生物制藥、現代藏藥、中藥和化學藥的生產、研發及營銷，目前已形成新活素、諾迪康膠囊、小兒雙清顆粒等多個核心產品，其中具有自主知識產權的生物制品一類新藥新活素，代表著目前國際急性心衰急救治療藥物的最高水平，填補了該領域的國內空白。數字化經營管理背景下，西藏藥業指標分析能

76、力亟待提升 帶量采購、醫保談判、藥品零加成等一系列政策的落地執行，導致所有藥品的利潤空間被大幅壓縮，藥企高毛利時代走向終結，同時疊加產品生命周期縮短、新藥研發風險增加、決策難度加大等多方位的經營挑戰，驅動藥企采用更加精細化的經營管理手段，促進業務戰略目標達成。在此背景下，為保持公司經營業績的持續增長，西藏藥業需要通過完善的數據分析體系來支撐經營管理和績效管理，全面透視核心產品的業績增長情況、其他產品的市場準入和覆蓋情況等，實現更精準的經營管理決策。然而，西藏藥業傳統數據應用體系仍存在取數難、指標體系缺失、業務決策支持力度不夠等問題。具體來看：首先，缺乏高質量數據統一匯集，無法實現自動、準確取數

77、。西藏藥業雖擁有大量的數據資源，但各個業務系統間的數據融合度不高，沒有形成統一共享的數據資源池，且缺乏統一的數據管理機制，數據質量參差不齊，導致業務人員無法實現自動、準確取數。其次，缺乏系統的指標體系，難以量化決策信息和管理信息。原有體系下，西藏藥業內部尚未構建完整、系統的指標管理體系，管理方式上主要依賴于傳統的固定報表，存在指標定義不一致、計算邏輯不清晰、開發難追溯等問題，無法全面量化公司經營管理情況，難以實現精準的管理決策。?51?|?2023?最后，數據分析應用效率低下，業務決策支持力度不夠。過去西藏藥業內部沒有系統化、規范化的數據分析系統，當有數據報表分析需求時，各部門業務人員從各個業

78、務系統導出明細數據進行線下二次加工處理，手工匯總形成 Excel 固定報表，不僅對分析需求的響應周期比較長，而且管理層無法及時快速掌握公司整體經營情況，影響高效業務決策。?25?西藏藥業面臨的業務挑戰 構建指標分析體系和可視化系統，賦能企業智能化經營決策能力全面提升 基于上述業務需求，西藏藥業決定構建能夠承接公司戰略發展目標落地的指標分析體系和可視化系統，滿足各層級人員對數據分析的需求，實現數據修正管理決策。為此，西藏藥業綜合考慮產品功能契合度、行業實踐經驗、客戶服務能力、品牌知名度等多因素進行廠商選型。最終，經過多方調研評估，思邁特軟件憑借成熟的 BI 產品功能、大量頭部客戶案例積累、專業的

79、服務保障能力、行業領先影響力等核心優勢，成為了該項目的最佳服務商。思邁特軟件成立于 2011 年，是一家領先的商業智能 BI 和大數據分析產品服務商，致力于為企業客戶提供一站式商業智能解決方案。公司核心產品 Smartbi 一站式 ABI 平臺，功能覆蓋數據接入、數據處理、數據存儲、數據可視化分析、機器學習等全部 BI 需求，并建立了業界領先的指標管理?52?|?2023?體系，徹底變革了傳統 BI 預先制作報表且需要學習計算機語言的數據分析方式，進一步提升數據分析的智能性和易用性。目前，思邁特軟件聚焦于金融、政府、醫藥、制造等眾多行業，已經積累5000+行業頭部客戶實踐案例，其中醫藥行業包括

80、白云山制藥、天士力控股集團、普正藥業、廣濟大藥房等。?26?該項目解決方案架構圖 經過前期多輪次需求溝通和方案設計，思邁特軟件為西藏藥業輸出一套覆蓋指標分析體系建設、平臺搭建、指標呈現的完整解決方案，實現從數據生產、加工到應用的全流程規范化管理，為管理層和業務人員提供更加科學高效的數據依據、決策支持。具體解決方案如下：?53?|?2023?27?西藏藥業數據分析體系和可視化系統解決方案 搭建數據倉庫，統一數據來源和數據標準。在思邁特軟件的幫助下，西藏藥業搭建包括 ODS 層、MPP 層、DM 層的多層數據倉庫，借助自助 ETL 工具將 ERP、財務、營銷流向等業務系統數據統一入庫，以填報表單形

81、式導入線下數據，從而形成數據統一匯集入口，解決了數據匯總難、匯總時效性差、取數難的問題。同時，通過統一主數據標準、設置數據填報校驗規則、數據映射等多種方式，提升數據質量。構建系統的指標分析體系，全面量化業務現狀。一方面，西藏藥業基于自有指標的詳細梳理，以及借鑒思邁特軟件擁有的行業指標內容和體系框架，構建一套能夠承接企業戰略的指標分析體系，該指標體系覆蓋戰略管理、研發管理、運營管理等 5 大管理業務域，營銷、生產、財務等 11 個業務主題域，并支持時間、組織、產品、供應商等維度綜合分析展現。以財務主題為例，西藏藥業從財務狀況、財務能力、財務預算、財務收支、資金分析方面進行指標拆解，構建覆蓋利潤、

82、營收、總負債、固定資產、存貨周轉等的財務指標體系。?54?|?2023?另一方面，為有效確保指標體系的順利落地，思邁特軟件為西藏藥業構建了一套指標管理模型說明書，針對指標定義、指標分類、指標加工口徑、數據編碼規則等進行統一規范管理，為各業務部門提供準確可信的指標數據。大量看板數據呈現，及時高效驅動業務決策。在指標應用層面，思邁特軟件為西藏藥業數據可視化系統搭建大量看板，提供聯動、上卷下鉆、篩選等交互式分析能力，能夠解決傳統手工制作報表效率低、響應不及時的問題，滿足營銷分析、財務分析、人力分析、管理駕駛艙等多場景應用。同時，平臺也內置即席查詢、透視分析等功能，業務部門可基于各業務域下的報表進行自

83、助分析，輔助業務決策。例如，西藏藥業匯集銷售分析、市場分析、商務分析、推廣分析、終端分析等多張看板，構建面向管理層的營銷駕駛艙，可視化形式呈現企業營收、利潤等關鍵經營指標情況，為營銷業務管理提供了多維度的數據分析和決策支持能力。企業數據資產高效利用，數據驅動管理決策效率大幅提升 依托思邁特軟件強大的 BI 和大數據分析能力，西藏藥業從 0 到 1 完成搭建指標分析體系和可視化系統，將分散在各業務系統和線下的數據進行統一采集和整合，提煉管理數據及指標，開發看板、駕駛艙等，有效輔助各層級員工進行業務數據分析和經營決策，取得了突出的業務價值成效。?55?|?2023?28?該項目帶來的業務價值 第一

84、，全面整合各業務數據，實現數據資源沉淀和應用。西藏藥業通過 ETL 采集、填報表單的方式整合線上線下業務數據，建立數據管理標準，打造統一的分析數據出口,從而滿足各層級人員自動、準確取數的需求。第二，體系化的數據分析指標，業務經營狀況全掌握。西藏藥業通過指標梳理、指標體系規劃、指標管理標準確定以及指標平臺落地，完成戰略發展、業務運營、管理支撐等 5 層指標體系、共計 411個數據指標的發布，實現以核心指標量化企業經營發展全貌，為后續經營分析與管理決策奠定了堅實基礎。第三，業務數據可視程度顯著增強，大幅提升管理決策效率。首先，西藏藥業通過搭建數據分析可視化系統，改變過去依靠手工進行數據獲取、數據整

85、理、做表匯報的處理模式，自動化完成數據從采集到存儲、計算和分析呈現，縮短了整個業務數據分析周期，實現業務決策時效大幅度提升。其次，西藏藥業圍繞營銷、生產、財務等 11 個業務主題，總共建設 25 張一級看板、5 個駕駛艙，以圖形化形式呈現企業關鍵經營與業務指標數據，幫助管理層快速掌握公司經營狀況、定位經營風險點，從而提升業務精細化管控能力，輔助管理決策。此外，營銷部門的工作匯報方式發生了顯著改?56?|?2023?變，原來通過人工匯總數據、制作并打印銷售報表的方式進行匯報，目前已經將看板作為日常匯報工具?，F階段，西藏藥業借助數據分析體系和可視化系統，敏捷開發出滿足經營、營銷、財務、人力等業務需

86、求的看板、駕駛艙，實現了數據業務化、管理數字化。未來，西藏藥業將繼續深化與思邁特軟件的合作，根據實際業務需要，結合不同分析場景進一步深挖數據產品應用和價值，并拓展數據分析體系在其他分子公司、業務部門應用的深度和廣度，賦能全集團實現數據驅動業務決策提效，助力企業實現可持續高速增長。?57?|?2023?結語?58?|?2023?7.結語 數字技術正日漸成為中國醫藥體系轉型升級的新興力量，也成為醫藥企業應對外部多變環境挑戰、提升市場競爭力的有力支撐。當前，國內醫藥企業整體仍處于數字化轉型的初級階段，人工智能、大數據、物聯網等數字技術的深入應用，將持續推動醫藥各環節業務模式創新變革，驅動醫藥行業數字

87、化發展走向更加智能化和精細化。?29?藥企數字化未來趨勢變化 未來，人工智能技術將在醫藥領域加速應用，賦能藥企研發、生產、營銷全鏈路實現智能化升級。例如，研發環節，目前不管是“AI+分子”還是“AI+疾病模型”的技術路線，AI 藥物研發的盈利模式均尚未走通，未來隨著研發工具和方法的不斷完善，其價值將逐步實現商業化落地驗證；生產環節，頭部藥企的部分車間逐步落地生產工藝優化、車間人員行為規范、生產前點檢、安全檢查等 AI 應用，實現對生產工藝、運營管理等進行自動控制和優化。?59?|?2023?同時，隨著大數據基礎設施不斷完善，湖倉一體、DataOps、增強分析等能力被應用于醫藥行業，助力醫藥企業

88、構建高效完整的數據存儲、數據開發、數據應用閉環，實現數據驅動的精細化研發、生產、營銷、經營管理，促進各業務環節降本增效?，F階段，中國正處于從制藥大國加速跨向制藥強國的關鍵時期，數字技術應用為醫藥行業創新發展帶來了巨大機遇。從長期來看，數字技術將深度賦能醫藥全產業鏈環節，推動醫藥行業數字化變革、智能化轉型升級，最終實現合規高質量發展。?60?|?2023?關于愛分析 愛分析是一家專注數字化市場的研究咨詢機構，成立于中國數字化興起之時，致力于成為決策者最值得信任的數字化智囊。憑借對新興技術和應用的系統研究，對行業和場景的深刻洞見，愛分析為數字化大潮中的企業用戶、廠商和投資機構，提供專業、客觀、可靠

89、的第三方研究與咨詢服務，助力決策者洞察數字化趨勢，擁抱數字化機會，引領中國企業數字化轉型升級。?61?|?2023?研究咨詢服務 技術研究 客戶洞察 行業研究 新興技術研究，廠商能力調研，助力數字化最優決策 企業用戶需求及實踐調研，輔助制定業務與市場策略 行業數字化趨勢與實踐研判，輔助業務與戰略決策 商業研究 品牌&營銷 投資研究 基于研究、數據和案例調研積累，輔助業務可靠落地 權威背書，樹立行業地位；教育市場，精準觸達客戶 成熟方法論，一手數據，助力研判機會、穩健投資?62?|?2023?法律聲明 此報告為愛分析制作，報告中文字、圖片、表格著作權為愛分析所有，部分文字、圖片、表格采集于公開信息，著作權為原著者所有。未經愛分析事先書面明文批準，任何組織和個人不得更改或以任何方式傳送、復印或派發此報告的材料、內容及其復印本予任何其它人。此報告所載資料的來源及觀點的出處皆被愛分析認為可靠，但愛分析不能擔保其準確性或完整性，報告中的信息或所表達觀點不構成投資建議，報告內容僅供參考。愛分析不對因使用此報告的材料而引致的損失而負上任何責任，除非法律法規有明確規定?？蛻舨⒉荒軆H依靠此報告而取代行使獨立判斷。北京愛分析科技有限公司 2022 版權所有。保留一切權利。?63?|?2023?64?|?2021?