在醫藥行業，業務部門通常會時常關注銷售數據 ，以確保業績目標的達成。然而，許多藥廠的業務分析仍停留在表層，關注銷售達成率、醫院端的產品表現，或是銷售金額與產品支數等指標。
這些數據雖然能反映業績表現，但多屬於落後指標，難以提供前瞻性的決策支持。當市場競爭日益激烈，業務部門更需要深度挖掘數據，掌握關鍵驅動因素，才能預測趨勢、優化銷售策略，真正提升市場競爭力。
一、過往我們是如何分析藥廠的訂單數據？
在傳統的藥廠業務數據分析中，業務人員主要關注銷售金額、達成率及產品支數，並以這些數據作為業績評估的主要指標。然而，這種分析方式存在諸多痛點：
- 數據整合度不佳：
因為Excel工具限制，我們通常只會從單一切角分析數據，例如只單一從業務銷售數字分析，或者只從客戶滿意度分析。若想把多種資料來源和業績數字交叉比對，是個大工程。 - 過於依賴最終結果而不看過程或影響：
僅關注銷售金額，忽略影響業績的前置因素，如客戶互動與滿意度。 - 無法精確評估業務人員表現：
業績達成率不等於努力程度，難以公平衡量業務代表的貢獻。
二、整合三方面數據，提高分析品質與準確度
為了更準確地分析藥廠業務表現，我們應該整合業績數據、Call 數、客戶滿意度三方面數據，以提供更全面的分析：
- 業績數據：
仍然是核心指標，但應與其他數據結合，避免單純依賴銷售金額。 - Call 數：
追蹤業務代表與醫生或醫院的互動次數，找出 Call 數與業績的關聯。若 Call 數提升但業績未提升，可能表示溝通策略需要調整。 - 客戶滿意度：
透過問卷、回訪紀錄或其他管道收集數據。若滿意度下降，可能意味著產品、服務或業務互動存在問題。
透過這三大數據交叉分析，我們能夠更精確地評估業務代表的表現，並發現影響業績的關鍵因素。
三、如何從全新的三大面向分析數據？
為了更深入了解業績表現，我們可以從以下幾個角度切入分析：
- Call 數與業績的關聯性：
如果某業務代表的 Call 數很高，但業績沒有同步成長，可能需要檢視溝通內容是否有效。
- 業績與客戶滿意度的關聯性：
若業績增長但滿意度下降，可能會影響長期合作關係，應及早調整策略。
- 不同業務代表的表現比較：
透過數據分析各業務代表的 Call 數、業績與客戶滿意度，找出高績效人員的成功模式，並推廣至全團隊。
四、運用Power BI交叉分析多維度的藥廠業務銷售數據
接下來讓我們看看以下的例子。我們可以將業績、Call數、客戶滿意度，3者之間的趨勢擺在一起，查看彼此的相關性。
從上述這張圖，我們可以得到以下結論
- 銷售金額的波動與 Call 數的變化不完全同步：
Call 數在全年呈現逐步上升的趨勢，特別是在7月至9月達到高峰(41.50%），但銷售金額並未隨之出現顯著增長。這顯示Call 數本身並非決定性因素，還需要考量其他變數，例如客戶滿意度、產品策略或市場需求。此外，11月的 Call 數出現明顯下降（30.63%），但銷售金額仍維持在相對高點（0.24 十億），這可能代表Call 數的減少並未立即影響業績，或者市場需求已經相對穩定，使得 Call 數的變化影響不大。
- 1 月 Call 數與滿意度同步下降，可能為未來業績下滑的信號：
11 月的 Call 數下降與客戶滿意度的急遽下降（從 87 降至 55）同步發生，這可能暗示幾種情況。業務活動減少導致客戶滿意度降低，可能因為醫藥代表互動減少，影響客戶關係。或者是市場上出現其他競爭產品或價格變動，導致客戶對現有產品的興趣下降。甚至可能是內部問題（如供應鏈問題或政策調整）影響了客戶的購買決策或體驗。
結論
以上的案例，整合了3種數據來源，若要使用傳統的Excel將會花費眾多時間。但透過Power BI，不僅可以快速整合多資料來源，甚至還可以從不同維度分析。以上圖為例，甚至可以從單一業務的角度，來看3者之間的關聯性，也可以從產品的角度來看3者之間的關聯性，甚至能從單一個客戶的角度來看3者之間的關聯性。透過這樣的數據分析框架，藥廠業務不僅能夠提高銷售表現，還能更具前瞻性地優化業務策略，確保市場競爭力。