拜耳中国:大数据可视化让营销管理从每个人做起

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介:

1899年自发现阿司匹林后,其名副其实成为百余年解热、消炎、镇痛的标准药物。20世纪90年代以来,人们对阿司匹林又有了新的认识,开始用于动脉硬化、癌症、甚至老年痴呆的治疗。提到阿司匹林,不能不提德国拜耳,同样是1899年拜耳获得了阿司匹林的注册商标,直到现在阿司匹林一直都是拜耳的支柱产品之一。

拜耳中国:大数据可视化让营销管理从每个人做起

成就百年企业不仅要有优秀的产品,还要能够洞悉市场变化。16年前,拜耳中国就已经使用IMS Health(艾美仕市场研究公司)提供的数据报告监控不同渠道表现。当管理层想要了解某一个具体业务问题时,通过人工将数据录入Excel中分析处理就可以得到结果。

因为营销能力是产品研发外,医药行业的另一核心技能,所以拜耳中国对医生进行推广分析是覆盖中国300多个地级市中销售代表的一个强需求。但传统数据分析周期长,速度慢,在得到结果时已经错过了最佳销售时机。大数据可视化则可以让分析结果一目了然,为拜耳中国带来了快速和灵活,在创新管理模式的同时,让人人都成为数据分析师。

企业需要一个独立的数据部门

拜耳在全球共有6大市场,目前大中华区(中国大陆、香港和台湾)已成为拜耳第2大市场。2012年,拜耳大中华区销售额达到35亿欧元左右,业务主要集中在三大子集团拜耳医药保健、拜耳作物科学、拜耳材料科技。

拜耳中国:大数据可视化让营销管理从每个人做起

在拜耳中国中有一个名叫“CIA”的部门,大家不要臆想,其中文称是商业智能及业务分析部,这一部门最早是由传统的市场研究部门演变而来,主要工作就是和数据打交道。

医药行业有着大量的数据,例如电子病例、可穿戴数据等等,但由于组织机构等问题这些数据却没有很好的方法进行整合。王威作为拜耳中国商业智能及业务分析部总监看到越来越多的企业需要成立独立的部门来做数据分析这件事,将跨部门的数据进行整合,把最终的数据分析结果服务于业务部门,IT部门则回归到基础设施建设层面。

尤其在制药行业的核心营销上,通过大数据分析可以使其变得更加有效和智能化。但制药是一个门槛很高的行业,在产品研发上会伴随非常大的投入,所以新技术的应用也比较慢。

因此“制定数据战略”也成为拜耳中国商业智能及业务分析部的主要职能,7人的团队分为项目和数据两部分,通过项目将数据与业务结合进行洞察,帮助4000多人的企业创造价值。

数据可视化转变管理模式

在之前拜耳中国每个部门提交的报告都是本部门的数据形成,管理层很难看到公司全方位的数据。拜耳中国拥有4000多名销售代表,这对于KPI的管理是一个非常大的挑战。王威对这一问题也非常头疼,每到汇报工作时,各个区域都在抱怨销售困难,但却没有一个准确数据可以了解市场的真实情况。

拜耳中国:大数据可视化让管理从每个人做起

  拜耳中国商业智能及业务分析部总监王威

拜耳中国目标是用大数据改善每一个业务流程,通过可视化的交互工具,对销售代表的KPI进行管理,并看到每一个区域真实的市场情况以及预测市场发展。

通过使用Tableau将CRM和KPI打通,商业智能及业务分析团队只用了2人在2个月内就完成了之前1、2百万开发成本的数据整合并进行了可视化。

“对内外部数据进行结合,拜耳中国实现了数据的透明化。”王威说,KPI的可视化让原有的经验判断转变为数据判断,在管理方式、工作方式上都有了一定的改变,而且不同的决策层面也更加高效。

在数据整合上Tableau4.0后变得更加智能化,可以自动识别关键字段进行匹配,很好的实现了拜耳中国区域管理的需求。并且传统的Excel无法让多个数据源显示在一个图表中,Tableau则可以同时连接超过50多种数据源,实现多维度的可视化效果。

人人都是数据分析师

最开始商业智能及业务分析团队是通过Tableau官网上的视频资料自学使用,没想到却非常容易上手。通过一个月时间团队内的7名成员都已经初步掌握使用方法,之后又通过实践将现有报告可视化达到进阶操作。

目前拜耳中国使用了Tableau的两个server和上百个dashboard。通过VizQL技术,使用者可以对数据进行拖拽,快速生成数字、文本等多种可视化的组合。

不仅仅在管理层,真正的数据分析应该回归到每个业务部门,Tableau的易操作让拜耳中国的每一名员工都成为数据分析师,这样一线的销售代表也可以根据数据分析结果进行一些决策。

拜耳中国的做法是根据业务需求,首先将一部分数据可视化,实现对员工习惯进行培养。王威介绍,每个月大概有1000个员工要花费2、3天时间制作PPT,未来所有报告全部可视化后,销售代表将有更多的时间专注于本身的工作。

这一做法也将公司的管理方式更好的融入到对每个人的管理中,找到更好机会的同时,控制风险,完成业务指标。





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本文转自d1net(转载)

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