医药产品的生命周期不断被压缩，但有竞争力的产品仍可以通过新方式找到新增长点。
这需要首先要理清整个企业的商业化目标，其次是“ where to play”，即抓住哪里的市场，以及第三点“how to win”，如何去赢得竞争。
我们从三个不同维度挖掘产品的机会点：首先把DRG分组，我们选取了其中50几组。第二是医院覆盖，中国市场很大，我们选取了一定数量的三级、二级医院作为整个目标医院去参探讨探索自己产品的核心的市场在哪。第三是临床科室，对于一款泛适应症产品来说，销量来源是哪些临床科室，我们结合内外部数据做了临床科室的筛选。
首先DRG技术分组有很多种，我们从医保数据层面出发，一些是被医保所覆盖适应症，还有一些医保没有覆盖。患者也从这两个维度划分，时间维度选取了过去一年完整的12个月数据。
第二是从真实世界去分析竞争情况，以前大家习惯的一些数据正变得不可及，而真实世界数据可以从另一维度提供一些参考：从竞争层面看自己和竞品所处的地位，观察整个赛道的竞争格局。
从DRG层面，在众多分组中去聚焦某一制品，会发现在不同DRG分组下，是否使用这一制品的差别很大。
对于企业决策者来说，可以分析从 DRG 分组来看哪些已经得到患者群的充分使用，哪些还没有。也可以反过来思考：充分使用意味着市场成熟，不用花过多精力再去教育，还要另寻空白市场创造新的增长点。
总之，目的是寻找市场在哪。首先从 DRG 的分组角度来看，应该更多的聚焦在头部DRG分组。其次从区域维度，医药魔方的数据覆盖了全国不同省份，可以发现产品在不同市场，数据有很大差异。当然，这与不同市场人口经济情况，还有医疗水平的差异有关，但仍对企业的资源配置投放决策有重大意义。
再从另外一个微观的维度切入，我们列举了 100 家医院的一些关键性指标，例如不同层级的手术量，或某一项关键指与产品本身用量的相关性，可以从同一个比较维度与直观对比。
我们还另外做了一项产品潜力与医院的潜力相应的二维分析。无论上市后还是上市前做潜力分析，从不同的维度可以看到医院的潜力，知道新产品，老产品在做生意拓展的时候，目标医院到底是什么类型，科室是什么类型，以及生意来源到底在哪。
接下来从临床科室维度。DRG 的分组的跨度非常大，从疾病领域去做相应分组，但事实上同一疾病的诊疗旅程里面会涉及非常多的科室，从首诊、转诊、确诊到手术，还有术前和术后的辅助治疗，随访等。在不同科室，我要找到我产品的触发点。破冰、随访、跟方等在不同科室有很大变化。
从真实世界和 DRG 的数据里可以看到，很大的业务来源都产生在不同科室。真正的生意到底来自哪里？哪些科室的量比不上别的科室？哪些科室的量比其他科室做得好？可以从这个维度做深度挖掘和思考。
在不同科室层面，整体用量也有很大差异，在不同省份，为什么会有很大的临床科室的用量差异，排除样本量本身的多少差异之外，是不是在不同省份的不同临床科室，对疾病的诊疗水平、产品认知，和整个市场的教育程度等方面，还有很大空间在拓展，或者对比去看，在某些省份，我另外一个科室跟别的省份相比，还有很大潜力可挖掘。
在不同医院竞争差异非常大。需要针对性制定相应策略，甚至一些大的单品会制定一院一策，无论从准入、销售、进药，还是院内院外的处方，包括安全运营等，都会有很大变化。企业可以知道竞品处于什么状态，结合自己产品的地位来制定相应策略。
最后是医院维度。任何一家企业在产品制定策略的时候都会有优先顺序。资源有限使得投入需要更聚焦。在医院开发时，做得好的医院，该怎样防御？差一些的医院怎么样去做准入？旗鼓相当的医院，怎样去替换竞品？这些数据维度能帮我们理解。
在极速变化新时代下，如何在复杂环境下更客观的抓到核心问题点并找到解决办法？从产品研发立项，到后续市场上市、预测，再到市场营销策略制定，医药魔方都可以助力企业更好地迭代业务。
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