36氪获悉，诺信创联（Naxions）今日宣布完成数千万元 A+ 轮融资，投资方为 IQVIA ，此轮融资主要用于产品研发和市场拓展等。
IQVIA 源于艾美仕（IMS Health）和昆泰（Quintiles）的合并，IQVIA（纽交所代码：IQV）是全球领先的信息、创新技术和研发外包服务企业，IQVIA 报告 2017 年全年收入为 80.6 亿美元。此次对诺信创联的战略投资也是 IQVIA 在中国境内的第一次投资。诺信成立于 2015 年，专注于为制药企业提供数字化营销解决方案。此次融资，诺信与 IQVIA 将连通线上线下医疗数据，将医生群体的行为数据与药企销量数据进行结合与验证，以此来建立医生数据库，提高药企营销推广的效率。
药品的信息传递是药企营销推广的基础。
对于医生来说，获得药品信息通常有两个方式： 1. 自主学习； 2. 药企主动通过各种渠道将药品信息传递给医生。后者必然离不开“医药代表”这一角色。传统模式中，医药代表高频拜访医生的营销模式显得低效，在基层市场，药企面临着投入产出的挑战，人力成本高，合规要求严格，客户分散等问题，越来越多的药企希望借助大数据更高效地渗透到基层市场。
另外，《药品管理法》规定处方药不得在媒介上发布广告或者以其他方式进行广告宣传，因此，处方药品的信息无法通过有效的方式传递给医生，传达的信息包括药品的理化特性、不良反应、案例等，其次还有药品研制、生产经营、监督管理等方面的信息。医生对于药品信息的看法和参与度自然会影响处方选择，其中的因素包括药品的价格，医保政策，以及最重要的一点，药品是否能够达到有效的治疗效果。
诺信创联看到医生的经验性用药与药企指南间的信息不对称：药企的需求是用更低的成本触达医生，并从医生处获得药品的有效反馈。问题的关键是，此前提的形成需要精准的医生画像，以及需要医生对药品有充分的了解。
诺信创联通过大数据，分析医生行为，医生互动记录，医生处方偏好等，帮助药企传递学术信息。此间的数据源，一方面来源于爬虫，大批量获取互联网的非/半结构化数据；一方面通过使用导入程序获取公司内部CRM异构系统的数据。
数据采集后，诺信将结构化的数据进行存储，按业务需求计算各个维度的数据，得到反映业务状况的概要统计，再使用机器学习建模，预测未来的发展趋势。
诺信的合作客户有辉瑞、阿斯利康、诺华、拜耳等十几家国际药企，在符合国际药企复杂的业务场景外，诺信还需要通过邓白氏审查 —— 作为国际著名的企业资信调查类的信用管理公司，邓白氏采集了五十多万家中国企业的数百万条信息。诺信需要通过邓白氏中国风险指数行业标准的审查后才有机会进入国际药企的供应商名单。
竞品方面，Zephyr Health 的业务模型也是为药企提供数据服务，它从IMS health和Symphony Health Solution等数据交换中心获取医生开处方的习惯，并进行数据处理与清洗，Google Venture也有参投。
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Naxionsが数千万A +ラウンド融資を獲得し、投資はIQVIAによるもので、この投資は製品開発と市場拡大のために主に使用されると発表した。
IQVIA はIMSヘルスとクインタイルズが合併してできたもので、IQVIA（ニューヨーク証券取引所コード：IQV）は世界をリードする情報、革新的技術と研究開発をアウトソーシングするサービス企業で、IQVIAによると2017年の収入は80.6億ドルである。 今回のNaxionsへの戦略的投資も、中国におけるIQVIAの最初の投資である。 2015年に創立されたNaxionsは、製薬企業にデジタルマーケティングソリューションを提供することに重点を置いている。今回の融資で、NaxionsとIQVIAは、オンラインとオフラインで医療データを共有し、医師グループの行動データと医薬品販売データを結合し検証して、医師のデータベースを確立し、製薬会社のマーケティングの効率を改善する。
医薬品の情報伝達は、製薬会社のマーケティングとプロモーションの基礎となるものである。
医師にとっては、通常、薬物情報を入手するには2つの方法がある。1.自主学習；2.医薬品会社が、様々なチャネルを通じて薬物情報を医師に積極的に伝達する。後者は「医薬情報担当者（MR）」と切り離せないという特色がある。従来の医薬情報担当者が頻繁に医師を訪問するスタイルは明らかに非効率で、末端の市場では、製薬会社は、収益投資の挑戦、高い人件費、厳格なコンプライアンス要件、顧客の分散やその他の問題の課題に直面し、ますます多くの製薬会社が、ビックデータで草の根の市場に効率的に浸透したいと考えている。
また、「医薬品管理法」では、規定の処方薬は、メディア広告や他の方法で宣伝してはならず、そのため、処方薬の情報は効果的な方法を通じて医師に伝達することができず、伝達する情報は薬の物理的および化学的性質、副作用、症例等の情報、薬物開発、生産運営、監督管理に関する情報がある。医師の医薬品情報に関する見方と関係度は自然と処方の選択に影響し、その要素は、医薬品の価格、医療保険政策を含み、そして最も重要なのは、薬が効果的な治療効果を達成することができるかである。
Naxionsは医師の投薬経験と製薬会社が指南する情報は非対称であると見ており、製薬会社の要求はさらに低いコストで医師と接触し、また医師から薬品のフィードバックを得たいと考えている。問題の要点は、上記の形成に必要なのは、正確な医師情報と、医師が薬の理解を深めることである。
Naxionsはビッグデータを通じて、医師の行動、医師の対話記録、医師の処方の嗜好等を分析し、製薬会社が学術情報等を伝達するのを助ける。ここでのデータは、一方ではクローラによって、大量のインターネットの非/半構造化データを獲得し、一方では導入プログラムの使用を通して会社内部のCRMヘテロジニアスシステムのデータを獲得する。
データ収集後、Naxionsは構造化データを保存し、ビジネスニーズに応じてそれぞれのデータを計算し、業務状況の概要統計に反映させ、また機械学習モデリングに使用し、将来の動向を予測する。
Naxionsの協力企業は、ファイザー、アストラゼネカ、ノバルティス、バイエル等の十数社の国際的な製薬会社で、国際的な製薬会社の複雑な業務状況の他、Naxionsはさらに鄧白氏の審査も通過せねばならずーー国際的に著名な企業の信用調査等の信用管理会社、鄧白氏は50万以上の中国企業の数百万の情報を有している。Naxionsは鄧白氏の中国危険指数業界基準の審査を通過して初めて、国際的製薬企業のサプライヤーのリストに入る機会を得る。
競合の方面では、ゼファーヘルスのビジネスモデルも、製薬会社へのデータサービスを提供する。IMSヘルスやシンフォニーヘルスソリューション等のデータ交換センターから、医師の処方箋のルーティンを獲得し、データ処理と洗い出しを行っていて、グーグルベンチャーも資本参加している。
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