产品&服务的市场营销

通过 TigerGraph 转变产品和服务的市场营销

26
%
被浪费的市场营销费用
26
$
亿美元
新药物开发成本
92
%
利用影响力的营销成功率
商业挑战
传统解决方案无
推荐关系
影响力评分
社区检测
商业挑战
随着数字渠道的激增、消费者和企业关注范围的缩小以及对所有直接广告信息的信任缺乏,新产品或服务的营销一年比一年复杂。专业营销人员预计,因战略规划不佳和/或重点渠道错误而导致的营销预算损失会达到 26% 以上。 开发新产品和服务的成本逐年上升,制药业开发每种新药物的成本超过 26 亿美元。针对具有影响力的中心人物进行营销非常奏效 - 在通过影响力进行的营销中,92% 的营销人员表示这种方式很有效

通过影响力的营销出现在生活中的方方面面,例如因为女儿最喜欢的 YouTube 网红使用 Coach 钱包而为她购买同款;或者因为您信任的心脏病专家推荐了一种功效更高的新降脂或降压药,而将当前使用的药物换成推荐的药物。营销者面临的主要挑战是找到这些具有影响力的中心人物、了解每个中心人物关联的社区并确定优先的营销活动,从而通过这些中心人物来有效发布新产品或服务。
传统解决方案无法达成目标
在社交媒体渠道(Instagram、YouTube、Twitter、Facebook 等)上寻找影响力中心人物的重要性已广为人知,现在有大量工具能够为消费品营销识别中心人物、确定与每个中心人物关联的社区或受众特征,并评价每个社区的相对价值。

对于更复杂的产品,例如新的药品(如 PCSK9 胆固醇抑制剂)、设备(如更高分辨率的 X 光或核磁共振)或医疗治疗(如微创心脏瓣膜置换术 TAVR),要在一众医生及其他医疗服务提供者中识别影响者中心人物,需要深入分析病患病历数据来确定推荐用药。

基于关系型数据库构建的传统分析解决方案需要连接包含开方医生、病历和患者数据的大型表,因此成本高昂。完成数据库连接需要花费数小时,有时需要几天时间,因此,传统分析解决方案不适于这种类型的分析。
为什么选择将原生并行图数据库 TigerGraph 用于产品和服务营销?
通过深度关联分析来发现推荐关系
在 TigerGraph 中,发现推荐关系要轻松得多,因为患者、开方医生和病历数据在图数据库中是预先关联的。

举个例子,全科医生 Douglas Thomas 在 2017 年 9 月 8 日接诊了一名患者p1003,患者存在呼吸短促症状,患者病历为 c10005。同一患者p1003 在 9 月 20 日找介入性心脏病专家(外科医生)Helen Su医生实施心导管插入术或血管造影术(病历 c10030),并再次在9 月 23 日接受血管造影术(病历c10031)。

TigerGraph 能够在 GraphStudio 中直观显示与该患者和开方医生关联的所有病历,这样数据分析师就能轻松了解其中关系。TigerGraph 还能基于时间段将它们相关联,从而推断出推荐关系。

在此示例中,将考虑四个星期内发生的病历来建立推荐关系。通过相关病历从推荐医生 Douglas Thomas 遍历到接受推荐的医生 Helen Su 经过了 4 次关联或步骤,在八月和九月中确定了 3 名一般患者 p1003、p1004 和 p1005。推荐边或关系建立在 Douglas Thomas 医生和 Helen Su 医生之间,关系边承载重要信息,例如转介的患者数量、与转介患者相关的医疗条件组。可以添加处方病历数据来提供两位医生常开的心脏病治疗特效药。

有了这些深度洞察的信息,生产心脏病治疗药物的制药公司和生产心脏手术支架及其他产品的医疗设备制造商可以在圣何塞医疗市场,向 Douglas Thomas 医生及其推荐网络(包括Helen Su 医生)营销这些产品。
通过图算法进行中心人物影响力评分
在影响者或者受信赖的产品或服务提供者(对于制药和医疗业为开方医生或其他医生)中建立推荐关系后,下一步是确定最具影响力的中心人物,他们会推动大多数行动,例如对特定状况(心脏病治疗或糖尿病管理)的医疗病历。图算法 PageRank 通常用于此用途。

举个例子,全科医生 Douglas Thomas 将心脏病治疗问题推荐给三名外科医生(Helen Su 医生、Rick Summers医生、Zane Adams 医生)和两名心脏病专家(Henry Chang医生和 Neil Patel 医生)。Don Kirk 医生是当地另一位医生,他会将患者推荐给两名外科医生(Helen Su 医生和 Rick Summers 医生)和一名心脏病专家(Larry Ko 医生)。

图算法PageRank 能够为每个医生创建唯一评分,Douglas Thomas医生的 PageRank 评分为 3.9,是当地心脏病治疗转介的最具影响力医生。Don Kirk 是第二影响力的医生,PageRank 评分为2.5。
围绕最具影响力中心人物的社区检测
识别中心人物并通过 PageRank 对其影响力进行评分后,产品和服务影响者营销的最后一步是识别每个中心人物周围的社区,并评估市场机会以确定每个社区的相对重要性。TigerGraph的开放源图算法库包括社区检测算法以识别每个中心人物周围的社区。

举个例子,在圣何塞东部,在治疗心血管疾病和提供高血压控制预防药物方面,确定了三个互联开方医生和患者社区。社区 ID 70163044 包括 Douglas Thomas 医生、Don Kirk医生以及他们的转介医生网络及其患者。类似SQL 的高性能图查询语言 GSQL(TigerGraph提供的类SQL的高性能图查询语言)对相关数据进行聚合计算,计算出用于心血管疾病相关社区所有病历的支出、保险理赔以及患者的自费成本。同时,还可以计算高血压药物处方的总支出以及保险理赔和自费成本。

有了这些洞察信息,生产高血压药物的制药公司和生产心脏手术支架及其他产品的医疗设备制造商可以在圣何塞东部医疗市场,优先联系在这些产品或服务上支出最大的社区中最具影响力的中心人物。这能够为最可能从中获益的社区带来药物以及医疗仪器和程序的新创新,同时使这些产品和服务的生产商大幅提升收入。