AstraZeneca (China): Leveraging Offline Doctor-Patient Relationships in Online Healthcare Service Platform
Notice bibliographique
Résumé
The sales of various drug products for AstraZeneca, a multinational pharmaceutical company, have been greatly impacted by the volume-based procurement resulting from the medical reform in China. Meanwhile, the Covid-19 epidemic has catapulted the internet pharmaceutical industry into rapid development. When crises are intermingled with opportunities, AstraZeneca attempted to establish Yiliyili.com, an internet medical service platform, by leveraging its offline resources. Chen Hua, the CEO of Yiliyili.com, has 14 years of experience in pharmaceutical e-commerce and has set up an innovative “doctors-to-pharmaceuticals” model in contrast to the mainstream that runs otherwise. This model was created through collaboration with doctors from contracted offline hospitals who were engaged online. The goal was to establish a stable and active group of doctor users while providing them with empowerment and supporting services. The objective was to replicate existing doctor-patient relationships in an online setting. Meanwhile, it has extended services in physical medical and pharmaceutical products to value-additive services such as case management and compliance-related services for patients. It has also extended the provision of prescription drugs other than essential drugs at non-public offline hospitals according to patients’ needs to enhance its marketing abilities for such drugs. Furthermore, it has used its marketing capacity for prescription drugs to establish cooperation with other medical appliance manufacturers to form an integrated marketing platform through which it could average down its fixed costs for maintaining a huge marketing team while better-utilizing marketing capacities. Can Yiliyili.com gain a competitive edge over its traditional competitors by implementing a service-heavy strategy and utilizing its offline strengths to outperform its online advantages? Will it be able to establish itself as a top-notch provider of exceptional and cost-effective services amidst the Internet hospital construction boom?
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».