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蛋壳研究院首创VB象限模型:我们在这样研究医疗产业

蛋壳研究院 2018-01-01 08:00

动脉网·蛋壳研究院2017年度报告《用数据管窥医疗——2017年医疗健康行业竞争力报告》,于12月15日在未来医疗100强论坛正式发布。


2011年-2016年,互联网医疗已经走过了新兴行业的几个重要成长节点,既有2011年春雨医生刚刚推出移动问诊服务时的颠覆性创新,也有2014年资本热潮时候的行业大爆发,还有2015年-2016 年期间因为流量红利结束导致的产业和资本低潮。


2017年行将结束,动脉网蛋壳研究院从医疗产业创新领域入手,通过分析企业的运营数据、投融资数据,创新设立了一套象限模型对这些领域的企业运营状况进行展示,梳理出行业的竞争现状。有了这套模型,我们可以更方便地观察一个细分领域中的企业运营现状,使得我们的研究成果更容易被理解。在本报告中,蛋壳研究院解读模型的同时,还从生产力、生产关系和生产要素的角度,梳理了医疗领域这一年的变化和发展。


以往,动脉网蛋壳研究院的主要工作,是从技术、市场、资本、政策等多个维度,向关注医健领域的产业界人士提供全球资本动态、新兴技术产品与模式、产业生态演变及市场应用趋势等四个方面的研究报告。


现在,蛋壳研究院将利用自有数据库,构建出一个医疗行业的投融资大数据产品。同时,还创造出一套新颖的模型框架,使得我们的研究成果更容易被理解、模型操作更容易被实现。


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图:基于动脉网数据库的医健领域创投数据产品。


未来,我们将以动脉网医健领域企业的调研数据为基础,为大家提供更多的行业研究结果。


一、蛋壳研究院发布VB象限模型


2017年第三届未来医疗100强论坛之际,在前期对企业进行多维度数据调研的基础上,蛋壳研究院联合清科资本推出了基于动脉数据库的VB象限模型


蛋壳研究院根据动脉网知识库以往在医疗领域所积累的企业、行业数据,以蛋壳研究院和清科资本严谨的分析为支撑,设计出来一套能够反映医健领域初创企业发展状况的分析模型,我们称之为——VB象限。在模型的建立过程中,感谢清科资本作为专家参与了模型维度设计、权重打分和数据调研等工作。


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1.我们为什么要做这个模型


动脉网在过去的几年里,逐渐积累了超过10100多家医疗领域的公司基础数据、70000多条政策信息、4000多家机构信息、7500多条投融资信息。


在这10100多家公司信息中,包括企业的成立时间、网址、工商、规模、融资阶段、运营状态、地理位置等诸多维度的信息,再加上动脉网记者对于相关公司的采访,各家公司相关的招聘、新闻报道等外围信息,形成了大量的企业运营数据。


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2.首批公布8个细分领域象限图


我们希望构建一个量化分析的模型对新技术驱动下的医疗产业创新领域的项目进行多维度的量化评估,通过分析可以帮助用户更好地认识行业的发展现状。


在过去的几个月里,蛋壳研究院联合清科资本对10个细分领域共计300家创新企业进行了20多个维度的数据调研。在调研的基础上,形成了第一批8个细分领域的VB象限模型。


蛋壳研究院和清科资本后续将会逐步扩大企业调研的数量和维度,以期VB象限模型能够成为一级市场上企业分析的一个具有较强指导意义的指标,通过数据变化,更直观的看到一家企业是如何从小到大、从弱到强的发展。


二、VB象限模型的设计思路


在一个医疗的细分领域中,哪些企业是市场中的竞争对手?他们之间的定位如何?这些企业的优劣势对比评价怎么样?通过VB象限,我们可以研究细分领域的竞争企业的相对位置。


蛋壳研究院通过统一的评估标准,输出企业在VB象限模型中的位置,可以快速了解相关领域的企业市场表现。


VB象限模型有两个坐标,横坐标是企业的竞争力定位,纵坐标是企业所属细分领域的竞争力定位。我们通过收集企业的人数规模、营业状况、融资状况、管理团队背景、经营范围等维度的指标,计算企业竞争力。通过收集企业所属行业的市场空间、政策管制情况、投融资情况、商业模式成熟度等指标,计算行业竞争力。


结合以上两个计算结果,可以找到企业在VB象限中的位置。我们把象限分成四个区域,企业散点落在不同的区域代表了其竞争力的不同。


领导者:企业所属细分领域有较大的发展空间,同时企业本身在目标市场占有较大的份额,是行业内的独角兽型企业。领导者企业在产品价格体系、新产品研发、分销渠道建设和发展战略等方面对本领域其他公司起着领导作用,是最有可能在短期内实现IPO上市的企业。


挑战者:是市场中最具活力的一批企业,有能力对市场领导者和其他竞争者形成挑战,希望夺取市场领导者地位的公司。


跟随者:在产品、技术、价格等方面追随市场中的领导者和挑战者,在市场、产品、技术等方面的成熟度有一定欠缺,往往通过补遗市场获得生存空间。部分企业通过模仿挑战者、领导者确定公司战略。


追赶者:这个区间的企业目前的体量较小,或者市场空间不大。这些企业一般是初创公司为主。但是,这些公司在未来一两年内的进步也可能最为明显。


当然,企业的竞争地位并不是一成不变的,今日的市场主宰者不一定是明天的行业老大。因此,市场主宰者竭力维护自己的领导地位,其它竞争者则拼命往前赶,努力改变自己的地位。正是这种激烈的市场竞争,促使医疗行业的企业互相竞争,推动行业和社会的发展。而蛋壳研究院所设计的VB象限模型,正是通过对医疗领域的企业竞争指标客观衡量和评价后,测定其在市场中的竞争地位。


三、VB象限模型的实现方法


第一步,由专家确定指标的打分维度。从行业、企业两个方面,梳理出大家日常关注的能代表行业和企业竞争力的维度,建立企业竞争力评分的三层指标模型。这些维度主要包括企业的创始背景、融资金额、融资轮次、营收数据、盈利数据、企业规模、客户数量、市场空间等。


第二步,确定各层次指标的权重。邀请专家利用层次分析法(AHP),结合行业竞争力的本质对指标间的重要程度进行评判。层次分析法将不宜定量的因素进行量化,结合专家评分,通过方根法计算各维度的排序向量,确定指标的权重。对于个别特殊指标,则由专家结合实际情况直接对其权重赋值量化。


具体实现:通过方根法对AHP分析表进行计算,得出各维度的权重,并对权重矩阵进行一致性判断。


第三步,制定底层指标的评分准则。根据不同维度指标的实际情况,由专家小组制定不同的评分梯度及标准。部分维度的指标可以根据动脉网数据库的每天更新实时变化。


第四步,由蛋壳研究院和清科资本收集企业运营数据,通过以上设置的模型标准对行业和企业的数据进行数据录入,然后模型自动加权计算得出企业的总评分,最后通过象限图分析得出企业的综合竞争力。


四、开放企业数据收集通道


蛋壳研究院在公开渠道对企业的数据收集过程中发现,基于各种原因,不少企业的营业数据、投融资数据都是未公布状态。又或者数据较为陈旧,因此未能实现数据输出。如果您想您所在的企业被收录进VB象限,或者想要更新最新的营业数据和公司状况,也可以和动脉网蛋壳研究院邮件(vb@vcbeat.net)联系,完成数据采集。


五、细分领域VB象限模型分析


蛋壳研究院联合清科资本通过企业调研和数据分析,完成了8个领域的数百家企业的调研。通过数据收集和定量分析,推导出了以下八个领域的VB象限。


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1.寻医问诊


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据艾瑞咨询数据统计,从2009年到2016年,我国互联网医疗市场规模从2亿元激增至223亿元。市场规模增速保持平稳,预期将维持在40%左右,行业由快速发展进入到稳定发展阶段。


2017年,互联网医疗企业在商业价值变现的探索上有非常多的尝试,部分企业在资本的助推下,快速成为该领域里的领跑者,独角兽开始出现,大批跟随者被淘汰或者被迫转型。


互联网医疗最大的问题就是长久以来一直在摸索商业模式如何落地,如何解决互联网医疗企业的盈利难题。虽然整个行业的融资额和融资事件不少,但是要实现盈利并完成IPO还有一定难度。


2017年,互联网医疗行业主要在寻找如何切入医疗核心,互联网医院、线下医院、线下诊所等模式出现。一开始,互联网医疗主要是为了实现用户挂号、轻问诊的需求。经过5年的起伏和调整,互联网医疗在2017年开始,行业内的领导型企业已经涉及到医疗的诊前、诊中和诊后,逐步进入理性发展阶段。


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2.医疗信息化


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整个医疗信息化行业在2017年,是摸索的一年。上市企业在营收增长上的乏力,促使它们急于寻找新的行业增长点。


蛋壳研究院通过VB象限分析医疗信息化行业时发现,医疗信息化行业整体规模较大,已发展较长时间,行业基础形态已经构建完成。新的行业机会有待发掘,头部企业处于寻找突破口阶段。


蛋壳研究院统计的医疗信息化企业范围不包含已经登陆资本市场的大型企业。从行业参与者的角度来看,这些企业大多属于避开了医院传统六大系统的创新型企业。他们从服务医院的其他系统或医疗大数据角度入手,正处于挖掘商业价值阶段,所以商业模式还没进入良性循环,大多数企业还处于默默耕耘阶段。


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3.人工智能


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蛋壳研究院通过VB象限分析“人工智能+医疗”行业时发现,“人工智能+医疗”行业依旧处于初创期,大部分企业还处于技术研发阶段。“人工智能+医疗”行业空间广阔,且是一个全新的市场,行业内没有绝对的领头羊,是一片极具潜力的蓝海,因此在VB象限里,“人工智能+医疗”在行业竞争力项目中获得了最高分。


从行业参与者的角度来看,各家企业在人工智能方面的能力差距主要是研究成果上的差距,商业化转化还没有成熟,因此大部分企业在企业竞争力一项上的得分并不高。(由于我们考察一家企业的企业竞争力时考察的是企业整体状况,在“人工智能+医疗”行业普遍商业化进程还未成熟的情况下,拥有其他综合业务类的企业会取得较高的分数。)  


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注:文中如果涉及动脉网记者采访的数据,均由受访者提供并确认。如果您有资源对接,联系报道项目,寻求合作等需求请填写 需求表

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