那些年,我做市场分析踩过的“坑”……

专栏作者/可可

做市场分析,谨慎这些坑。

集采已经第5轮了,过去的一年里,总会遇到下面的这些问题:

“我的产品被集采了,请问你知道哪家公司好?”

“你能不能告诉我,这个产品的市场机会有多大?该怎么计算才是合理的?”

“我看到一个好产品,国内还没有,想引进。”

“市场计算,我看别人用公式几个小时就算完了,你怎么要那么久?”

……

这些问题其实都可以归纳为“市场分析”。但如果只是按照“头痛医头,脚疼医脚”的方式来解决,未免落得盲人摸象的结局。做市场分析会遇到很多的“坑”,我把自己踩过的坑分析一下,上面的问题也许就能系统地解释了。

第一坑:简单公式化

一般,当我们计算市场大小的时候,会计算使用人群的大小(目标患者数)。以常见的表格为例,自上而下可以导出计算结果:如患者数*患病率*就诊率*……=目标患者数。至于各种“率%”可以查文献,或问临床的客户……似乎按照这个逻辑,市场分析可以简化成类似流水线的操作,把各个部件找到并组装起来,就能得到理想的结果了。

但实际上,这个公式只是推导结果的数学表现,并不能完全代替推导过程。这就像你估算从A点到B点的所需时间,数学上,你可以直接用距离除以速度来计算,但现实情况还要考虑路况、交通工具等。

面对陌生市场,应该应先尝试描绘信息流的结构,再由结构推导数学模型。

有的人习惯于直接进入细节,觉得搞明白顶层结构浪费时间。这种想法也许适用于一些特别单纯的市场环境,但市场环境越复杂越hold不住。

忽视信息流结构

为什么对“结构”的描述和理解很重要?以自然界为例,河流弯弯曲曲,交错纵横,但只有一些“关键”位置才适合建造水电站。因为这里不仅仅势能转换最大化,而且建筑的地理条件也最完美。

相同的道理,在信息世界里,当技术与客户需求能够完美适配时,就会出现新的商业机会。

比如PC互联网时期,雅虎等门户型网站,敏锐地抓住了客户通过“信息分类”获取目标信息的需求;但没多久,Google利用算法开发搜索引擎,寻找目标信息“高效而精准”,一举替代了门户网站;再往后,乔布斯敏锐地意识到信息流正从PC端通过手机迁移到移动端,他抓住了这个千载难逢的机会,于是,智能手机市场诞生了全球第一个市值超过1万亿美金的公司——苹果公司。

也就是说,每个信息时代的“创富神话”,均与“信息流结构”有关。

所以,当我们在观察市场的时候应具有“系统”的意识,需要分析评估:

  • 顶层结构/信息流结构

  • 信息的广度(信息资源)和深度(信息质量)

  • 被分析对象在信息流的位置

我们再看一个医药行业里通过信息流获益的例子:

“CRO公司”是提供临床研究服务的专业公司,位于行业内研发的上游。能找顶级CRO公司进行临床试验的企业,一般拥有一定的实力,包括临床试验前瞻性和试验的规模。因此,行业内相关的研发信息(数据),无论是信息的广度还是深度,均可能“流向”位于关键位置的CRO公司,并相对其他机构(厂家或投行)形成信息优势。

那么,CRO公司利用获得的信息来评估研发赛道(领域规模和热度)和种子选手(技术壁垒和代差),并从中择优投资就水到渠成了。

比如,CRO龙头公司之一的“泰格”,从2009年至今投资了各种赛道和种子选手(投公司,如下图)。换句话说,“泰格”仅用十几年就做到了近千亿的规模,分享了行业升级转型的红利,这不是偶然,而是必然。

数据来源:公开资料  药事纵横整理

所以,描述和理解信息流的结构,找到了关键节点意义重大。理论上归纳起来就是:

  • 信息流的“结构”和“市场测算结果”是“先因后果"的逻辑关系

  • “目标”位于市场结构中的“位置”决定了“价值规模的大小”

所以,在踏入陌生领域时,直接套用公式计算市场的规模,是一种类似盲人摸象的做法,不仅缺乏系统的思考,也忽略掉了所有可能存在的风险。

用方法论做事

专业的人用方法论做事,业余的人用感觉做事。解释起来就是:“专业人士和业余人士做东西的一个重要差别在于,前者掌握了如何使用基本图形、结构和组成部分来构建复杂设计和产品的方法,后者根据自己脑子里的构思和直觉,直接构建最终的产品和设计。”

延伸来讲,虽然很多人希望自己能具有“深度思考”的能力,但他们只想到了“阅读”和“听课”,而忽略了练习工具的方法论。

图片来源:《哎呀我兔》

“世界上有两种所谓的聪明人,一种是反应很快的人,被称为Quick Thinker,另一类则是Deep Thinker,也被称为Hard Thinker,无论是哪一种,其实都是可以后天训练的。训练快速反应最好的办法就是多听多看。但是训练Deep Thinker,就需要练习一环扣一环解套的本事了。”

知识只有依附于系统化的工具上,才能经由练习后转化成深度思考的能力。

所幸身在医药行业的小伙伴有个可供练习的工具——“患者流”的分析。用分析工具,培养我们的思维能力。

下一次,我们再谈谈具体方法。

彩蛋附送:患者流

图片来源:桂彪老师课件

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参考文章:
[1] 吴军:《谷歌来信,077,什么是计算机的数据结构》
[2]《数学通识50讲》
排版:Janessa
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