如何摆脱困境？

       曾经靠打单来统计医院的竞品销售量能了解一家医院能卖多少，但这是危险且昂贵的。靠打探医院患者的数量也是一个方法，但这种数据和你产品的相关性很低。购买几家医院的数据，也是杯水车薪。在中国，我们习惯了看不到事情的全貌和真相。

       大家都知道曹冲称象。孙权送来了一头巨象,曹操想知道这象的重量,询问属下，但没有人能说出称象的办法。一个说：“只有造一杆顶大的秤来称。”而另一个说：“这可要造多大一杆秤呀！再说，大象是活的，也没办法称呀！我看应该把它宰了，切成块儿称。”

       曹冲说：“把象放到大船上,在水面所达到的地方做上记号，再让船装载其他东西（当水面也达到记号的时候），称一下这些东西，那么比较下（东西的总质量差不多等于大象的质量）就能知道了。”

       等量替换法是一种常用到的科学思维方法。 ‘医院潜力’就是一个我们感知医院市场规模的等量替代工具。

       那么应该怎样获得医院潜力呢？其实，这是一个有趣的数学问题。

       美国西北大学Prabhakant Sinha教授等专家很早之前就针对医药领域提出了该如何去做医院潜力(Hospital valuation)评估的方法。并将它作为是选择目标医院、合理分配指标、优化资源和人力投入的基础。但是，这些方法不一定适用中国国情，因为同样是1000张病床，北京和贵阳的潜力差异很大。

       据本人观察，医院潜力的获得主要是由两部分组成：内部信息计算、外部信息购买。

       内部计算通常是由企业销售运营（SFE）部门根据医院床位数、内部销量、医院等级等基本信息，加权求和得到一个理论值。这个方式比较简便，但难点在于如何确定各个变量的权重，如何照顾不同地区不同产品的差异。

       而购买外部信息，一般会反应局部区域每个具体医院的某类产品销量。例如CPA和IMS公司提供的数据。这个信息固然比较客观，但同样面临的问题是医院数量有限，目前整个市场中能获得不到2000家真实医院层面的销售数据。

       那么实际上真正有效的医院潜力评估是需要我们利用这两部分内容来做数学游戏，以弥补彼此的不足。而这个数学游戏实际是我们根据一部分真实样本医院的信息，应用统计学技术来预测其他医院的潜力。

       简单说就是系统地把这两种方法统一到一起，找到样本数据中的规律，从而补全所有医院的潜力数据。虽然国外公司一直独占这方面的市场，如IMS和ZS，但国内医药数据企业也正在后合规时代崛起，如法伯科技正通过结合传统咨询方法和互联网高效手段也逐步成为这方面的佼佼者。

       医院潜力，需要纳入销售人员的意见，获得销售队伍的确认，才能够不断有针对性的巩固个体企业产品的相应算法。一般的做法是，让当地销售或销售团队负责人提供有问题的或缺失的重要医院信息反馈，然后进行必要的模型调整。最后，也需要由当地销售或销售团队负责人检验城市排名和医院排名的实际比对情况。

       医院潜力的境界

       医院潜力的评估没有绝对的准确，只有相对的准确。这是个复杂而专业的问题。比如，你今天搞到了去年医院竞品的销量，但明年市场就变了，可能你的主要竞品变成了国产仿制品，你的所谓准确就不准了。

       再比如，你做了各个医院的消化科的很精确的潜力，但在某些医院是肿瘤科用你的产品，他们的潜力就被大大低估了。另外医改导致病人流动，大医院增长下降，或者医院建立分院，床位增加，这些都导致你的历史市场规模的准确性下降。这也在另一方面体现出未来非标数据的重要性。

       因此，好的医院潜力数据应该满足四个条件：策略性、适应性、时效性、经济性。

       策略性，换句话说就是对潜力的定义要符合品牌的市场策略。

       其中需要明确分子/类别，厂家类型，优先科室，和/或核心病人类型。比如，你的产品是口服的，就不应该把针剂包含在市场容量里面。

       通常有四种定义潜力的方式：所有竞品销售量、相关治疗领域病人数量、少数竞品销售量、适应症病人数量。前面两个是广义的市场定义，后面是狭义的。定义的时候也要讲究竞争关系，例如，把潜力根据自己的市场定位定义成多个竞品的加权之和。

       适应性，即数据需要能够反映大部分医院的当地的情况。

       全国地区有20,000多家医院，每个医院的管理水平、当地医保要求都不太一样。因此在评估的时候，需要把医院聚类再进行评估。如果评估时全部看床位数，可能一些特色医院就被低估了。如果没有考虑各地医保统筹的规律，用广东的规律推算东北的医院，就可能造成高估。因此，把各个城市的医保情况、医改政策、竞争对手的资源、人力能力等作为调整系数纳入评估，就可以提高数据的质量。

       时效性，就是数据要反映当期或者明年的情况。

       如果我们还用2016年的数据，来指导2019年的指标分配工作，就会高估了低增长的医院潜力，低估了高增长的医院潜力。所以，适当加入预测增长率因子是十分必要的。而且要每年或每两年就需要更新一次。

       经济性，有必要控制好预算和期望值。

       这个世界上并没有机构可以提供每一家医院精准的药品使用数据。甚至卫生部也做不到。为什么呢？这需要普查，如果做出来，一定贵到难以想象。比如我们国家到底有多少人，这个事在2010年才搞清楚，不是13亿，是14亿。

       因为只能通过普查，就是挨家挨户的问，再加上一定的统计学才能有相对准确的答案。而这个投资是80亿人民币一次。所以我们国家每10年才做一次，就是因为太贵了。

       有的药企不接受统计预测的数据，试图不惜重金通过普查的方法获取每个医院的“真实”市场规模。这只能说是人傻钱多。因为数据调研供应商其实也无法保障数据的质量，大部分医院里面只有IT部门才能真正统计出来需要的药品销售数量，而统计某类病人数量的操作性则更低。

       利用医院潜力，撬动销售行为

       医院潜力，能帮助我们明确正确的工作目标，但并不是潜力越大的医院就越重要，就要多放资源。

       在若米尼的《战争艺术论》中提出找到正确的战争或战役的“决定点”至关重要，但决定点有两种，一是固定的，由地理地位决定。二是机动的，有敌我兵力决定的。我们很多成功的国内企业也并不是锲而不舍的耕耘大医院。

       这个给我们的启示是，好的医院分级要几个纬度同时考虑，要根据你的实力和作战目的而异。比如你是一个仿制品，战斗的目的就是转换原研，那么你就应该考虑自己的份额、原研销售的能力等。如果你是一个原研药，目标是扩大市场，你就应该考虑医院的学术影响力。

       根据医院潜力，结合其他因素如现有市场份额，就可以给每个医院赋予不同的标签或者分级。有的企业采用2x2，有的采用九宫格，有的采用十等分。可以给医院打上进攻、防御、撤退、观察等标签。从而在相应销售管理各环节中，根据“标签”来决定相应的动作。主要管理应用包括四类：

       分指标：不同的医院分类给以不同的增长或市场份额的要求

       分费用：不同的医院分类给以不同费用、销售奖励、进药投入

       分活动：不同的医院分类给以不同的会议频率、拜访频率、项目投入

       分人员：不同的医院分类，给以不同的投入产出要求，计算FTE

       最后，跟大家就潜力在管理中的应用原则分享一个个人体会：

       我们通常使用的是医院潜力的相对值，而不是绝对值。使用衍生值，而不是原始值。同时采用排名的方法或者十等分的方法，消除医院个体数据的偏差。

       以宏观决策来看，这样可以为整体指标、整体人员需求等提供有力的依据。另一方面，以销售执行的微观决策视角来看，提供可调整的空间和余地。而不是纠结在个别医院的偏差。

       从排除推算的误差来讲，本质上潜力也并不是绝对不变的，甚至在很多情况下通过厂家的强力覆盖和学术推广可以使得医院销量大幅提高继而提升所定义的潜力。换句话说，未来在潜力的应用中，实际行为产生的非标数据将对现在标准化数据模型产生一定的影响