文丨梧桐树资本
“梧桐树商学院·CEO成长营”是梧桐树资本为被投企业量身打造的闭门活动，也是为提升投后服务推出的系列品牌活动。梧桐树资本管理合伙人高申、凤翔传说医药新零售事业部总经理全兆湛、思齐俱乐部创始人洪远东、志诺思维创始人凌少平几位嘉宾进行了主题分享。
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梧桐树资本管理合伙人高申介绍了梧桐树资本在医疗大健康领域的布局，并简单分享《智慧医疗的投资逻辑》，他表示如今的医药健康投资已经进入了新周期，即降本增效提质的新周期。从政策、市尝技术三方面进行探讨如何降本、增效和提质，并提出在面对市场竞争时，医药健康企业的出路就是要增强创新力、研发新产品、调整好结构。
他表示，如今的医疗行业产业链已经不断完善并形成了闭环。并指出了医疗行业的六大投资机会，具体而言，在调结构方面，医药新流通和营销会带来各种投资机会；在新增量方面，新药研发全链条的各个阶段有较大的投资机会；在提质量方面，技术驱动的精准医疗已经逐渐落地，主要应用的几大领域也会带来相应的投资机会；还有在新医疗服务、商业保险和医疗信息化方面都有潜在的投资机会。
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凤翔传说医药新零售事业部总经理全兆湛进行了《药企品牌打造线上爆款的关键能力及案例分享》的主题分享。
全兆湛主要从三个方面进行阐述药企品牌如何在线上打造爆款，并且举出相应的案例进行详细阐释。
首先，药企品牌要打造线上爆款需具备电商思维。根据大数据，主动做线上营销的药企能够跑赢大盘增长的幅度，相较于未开旗舰店的品牌有更大的市场份额。加上在营销环境、营销用户有所变化后，销售模式、渠道定位和盈利结构也会带来相应的变化。因此药企在打造线上品牌爆款时，需要关注这些方面的变化，用电商思维进行革新。
其次，关于线上生意可持续的几大关键点。
关键点1：重视存量和增量之间的相互博弈。
根据对大数据的追踪可见，线上购买药品的人群和线下购买的人群有区别。
存量能够有效帮助控制拉新成本，能更好的、更快起步。线下成熟的品牌在线上开始成功的概率在60%以上。而新产品在线上开始能成功的概率在40%以下。
关键点2：控制顾客的生命周期。即要用顾客思维进行营销，挖掘顾客的潜力。全兆湛用叶酸片和奶粉的线上营销案例，说明维护顾客的购买周期是药企线上品牌能持续发展的重要动力。
关键点3：选品和时机缺一不可。
全兆湛提出，在互联网上好卖品种有几个如下特征：隐私性、自我诊疗、效果感知、慢病用药。如果要打造线上爆款，产品必须具备上述某几个特征，并且抓住时机进行营销，才能达到事半功倍的效果。
关键点4：控制营销费，摆脱价格战，以市场洞察和营销策略为基点。这属于营销思维方面的内容，要做线上营销必须具备营销知识。
最后，他提出值得关注和投资的几大赛道：
医美药妆+新媒体营销。这是药品日用化，深度解决肌肤问题的途径。
跨境医药。目前在政策上国家放松控制，能引进国外的好医药。
处方药（RX）。
滋补产品。
03
思齐俱乐部创始人洪远东进行了《穿新鞋，走老路，到不了新地方——医疗行业营销创新的新思路和实践》的主题分享。
洪远东主要围绕药械企业场景化的业务创新解决方案进行了分享。他提出目前药械企业场景化的业务创新解决方案主要是三个“4”：
1.4P（Physician、Pharmacy、Payer、PR）
2.4D（Device、Diagnose、Digital、Distributor）
3.4M（Medical、Market Access、MCM/MCE、Media）
在企业未来的发展趋势是提本增效的趋势下，医药营销已经从“以产品为中心”向“以患者为中心”转型过渡。这种从预防到初诊、确诊、治疗等全链条的形成，倒逼企业进行产业链的整合。
首先从“4P”里的“Physician”着手，一是将客户进行精细化细分，针对特定细分客户选择不同的触达方式，提高沟通的有效性；然后对其制定整合营销的多渠道推广方案。二是对医生进行个性化资源投入和精细化运营，提高目标医生对于某类医药产品品牌的认知。
其次从“4D”里的“Distributor”来看，利用好“互联网+分级诊疗”环境下的新场景与新渠道。
最后是“4D”的“Device、Diagnose、Digital”,从设备、诊疗和电子化三方面建立科学的全病程管理模式，减少“黑天鹅事件”，预防“灰犀牛事件”。
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志诺思维创始人凌少平分享了《人工智能驱动肿瘤诊疗数字化和一体化》，分别从四个方面进行论述人工智能与肿瘤诊疗的一体化进程。
一是肿瘤免疫治疗时代的临床大数据。临床大数据有如下特点：多样性、高容量、快速性、复杂性、定量化。因此将智能大数据应用于肿瘤的诊疗一体化中能充分利用科技的力量，节省人力。
二是AI助力免疫治疗基因组指标数字化。用人工智能技术实时分析算法，能一站式完成从结构化信息导入到免疫基因组指标分析再到审核签发最终报告，从而省去过多复杂的环节。此外，还能基于AI技术实现从原始病理报告中抓取核心信息、自动形成免疫治疗用药提示和后台报告的逻辑体系等。
三是AI助力免疫治疗病理表型组指标数字化。利用Multiplex IHC进行多重免疫组化染色及配准，通过技术模拟多染效果，满足临床或研究需求。还能利用定量化机器进行判读免疫微环境指标与预后关联。
四是AI助力真实世界免疫治疗和大数据研究。通过“抗癌登月”项目、以及过往多个合作案例用来说明AI技术在免疫治疗和大数据研究中起到的作用。
