[发明专利]用于量化客户参与度的系统和方法

说明书

公开了一种医疗保健提供商参与度引擎。HCP参与度引擎通过追踪医药代表向HCP销售产品所执行的动作，分析该动作，并消除由于对内活动和对外活动产生的混淆影响来促进医药销售代表(医药代表)与HCP之间的有效沟通。对内活动包括医药代表对HCP进行的行为，而对外活动是HCP响应于对内活动采取的活动。减少混淆使得医药代表更好地了解哪些行为最能推动HCP参与。

交叉引用

本申请要求于2018年3月21日提交的美国临时专利申请号62/646,070的权益，该美国临时专利申请通过引用整体并入本文。

背景技术

为了更有效地向医疗保健提供商(HCP)提供产品和服务，医药销售代表(医药代表)必须以更有针对性的方式与HCP进行沟通和互动。有效的沟通可以包括面对面会议、电话呼叫和联网机会。符合医药代表最大利益的是尽可能多地收集关于与HCP交互的数据，以便改善他们与HCP的交互，从而产生更多的销售。

销售和营销数据的检索和分析可能存在某些挑战。例如，销售数据可能仅在合计水平可用。来自各个HCP的数据可能不容易获得。一些客户资源管理(CRM)软件可以收集HCP数据，但可能不会收集个性化数据或出于隐私原因可能会掩盖特定的数据条目。此外，HCP数据(例如，处方数据)可能在设施水平提供，或者以“区块(brick)”的形式提供，这可能使得很难将成功的销售归于特定的HCP。此外，由HCP处方或推荐产生的医药销售可能会受到特定医药代表交互之外的变量的影响。这些混淆变量可能使得难以确定在医药代表或医药公司控制范围内(以及控制范围外)的特定动作的影响。收集和分析数据的困难以及各种混淆变量可能导致公司的工作被潜在地误导，且销售人员的效率降低。

发明内容

为了更好地了解从医药销售代表(医药代表)到医疗保健提供商(HCP)的针对性动作的功效，需要能够减轻区块数据收集的影响并减轻混淆变量的影响的方法和系统。本文公开的系统和方法可通过使用从医药代表和HCP收集的信息调节区块水平销售数据，来补偿混淆变量的影响。所公开的系统和方法可对经调整的销售数据执行操作，以去除混淆变量的影响。

在一方面，公开了一种计算机实现的方法。所述方法可以包括从多个数据源获得数据。所述数据可以包括(1)药品的合计销售值以及(2)多个属性，所述多个属性包括(i)与多个医疗保健设施相关的信息以及(ii)与多个医疗保健提供商(HCP)相关的信息。可以在多个区块下提供所述多个HCP，每个区块包括所述医疗保健设施中的一个或多个，并且每个设施包含一个或多个HCP。所述方法可以包括通过在所述多个区块的每个区块内的HCP之间分配所述合计销售值来生成所述经调整的销售数据。

在一些实施方式中，所述多个数据源可以包括用于客户资源管理(CRM)、市场细分、销售的多个数据库和/或医药公司的专有数据库。

在一些实施方式中，可基于包括地理区域、设施的位置、设施的规模、设施内HCP的数量、区域的社会经济学状况、区域的人口统计资料或其他非地理因素的一个或多个因素定义所述多个区块。

在一些实施方式中，所述多个区块可以包括第一组区块和第二组区块。所述第一组区块中的每个区块可以包括医疗保健设施的独特集合。所述第二区块中的每个区块可以包括单个独特的医疗保健设施。

在一些实施方式中，所述经调整的销售数据可以包括在单个HCP水平而不是在区块水平分解的销售值。

在一些实施方式中，所述方法还可以包括在预测模型中使用所述经调整的销售数据作为指标，以估计不同营销策略对所述药品的销售的影响。

在一些实施方式中，所述方法还可以包括基于所述不同影响策略的估计影响，标识一个或多个营销策略以优化所述药品的销售。

在一些实施方式中，所述方法还可以包括向用户提供一个或多个经标识的营销策略的推荐。所述用户可以包括所述药品的一个或多个销售代表。