다양한 종류의 빅데이터를 분석하다보면 항상 아쉬운 점이 당뇨환자가 많은 의원이나 고지혈환자가 많은 의원을 타겟팅하고 싶은데 마땅한 툴이 없다는 것입니다. 물론, 의원별 데이터를 제공하는 것은 비저너리데이터의 TargetAnalyzer, SalesAnalyzer가 유일하기도 하지만, 의원별 특정약물의 처방을 분석한다는 것 자체가 쉽지않은 일이기도 하지요.

건강보험심사평가원에서는 개별 의원에 대한 직전 1년간의 다빈도 진료질환 1~5위에 대한 정보를 제공하고 있습니다. 3만여개의 의원에 대해서 1위부터 5위까지 구분해서 제공하고 있는데, 여기에 해당되는 질환을 모두 모아보면 약 125종 정도 됩니다. 물론 고혈압, 고지혈, 당뇨 등의 만성질환이 가장 많은 의원들의 순위에 들어가 있습니다.

지난 3월에 공개된 데이터를 바탕으로 분석해보면, 다빈도 질환에 고혈압이 포함된 의원은 12,551개개소, 호흡기계통의 질환은 12,162개소, 당뇨병 8,307개소, 고지혈증 4,599개소 등의 다빈도 진료질환이 제공됩니다.

최근에 dapagliflozin에 대한 제네릭이 대거 출시되면서 당뇨병이 다빈도 질환에 포함된 의원을 8,000여개를 먼저 리스트업하고, 이들의 순위를 TargetAnalyzer에서 제공하는 UNIDEX 지수로 분석해보면 어떤 의원을 먼저 공략해야할지 타겟팅이 가능하겠죠. 가령, 당뇨병 관련 의원 중에서 UNIDEX 수치가 높은 의원인데, 우리 회사의 비거래처인 곳이 많다면 영업 방향을 재검토해볼 필요가 있어 보입니다.

아래는 다빈도 질환별 요양기관수를 바탕으로 구성한 TreeMap chart이고, 그 아래는 질환별 의원수에 대한 테이블입니다.

이러한 데이터를 바탕으로 영업 마케팅 전략을 새롭게 수립할 수 있을 것 같습니다. 영업마케팅의 기본이 되는 이러한 데이터가 여러분에게 도움되기를 바랍니다.

오늘의 VD weekly는 여기서 마치도록 할께요. 추가로 궁금한 부분이 있다면 아래의 “피드백 남기기”를 통해서 메일주세요. 개별 연락을 드리거나 VD Weekly를 통해서 함께 해결해볼께요.