医药行业促销与退货关系分析

在医药行业中，促销活动是提升品牌销售的重要手段。常见的促销渠道包括面对面沟通、网络研讨会、行业大会、医学期刊和各类活动等。然而，超过一定程度后，某些促销渠道对销售的影响会减弱，因此需要找到最优值，即特定渠道对品牌销售最有效的点。在为一个客户工作时，发现手头只有销售和代表访问数据，需要利用这些数据构建一个促销响应模型。本文将分享构建促销响应模型的框架。

访问数据告诉销售代表对不同医疗专业人士（HCP）进行了多少次访问，包括销售代表ID、销售代表的地区、产品名称、城市、区域、邮政编码、访问次数和HCP ID。销售数据则告诉不同医疗机构（HCO）的销售数量，包括月度销售、HCO ID和产品名称。

通常，一个HCO会分配多个HCP。以阿波罗医院为例，医院有多个不同科室的医生，所有医生都有一个HCP ID，而阿波罗医院有一个HCO ID。因此，可以理解为多个HCP被分配到一个HCO。那么，如何比较销售和访问数据呢？访问数据在HCP层面，而销售数据在HCO层面。为了比较销售和访问数据，有两种选择：可以将与一个HCO相关的多个HCP合并，并将个别HCP的访问上报到HCO层面；可以将销售分配给与一个HCO相关的所有HCP。由于访问数据在HCP层面，因此建议仅在HCP层面构建响应模型。因此，将采用第二种方法。

1. 分析访问数据，寻找任何特别的月度模式。2. 分析销售数据，寻找任何特别的模式或季节性。3. 将销售分配给个别HCP。4. 在HCP层面合并访问和销售数据。5. 创建销售和访问的滞后特征。6. 创建响应模型方程。

假设有以下访问和销售数据，以及HCP和HCO的映射数据。将讨论这些要点的详细信息。

可以按月度聚合销售数据，以寻找任何模式或季节性。在进行任何建模之前，对数据进行探索性数据分析（EDA）总是好的。可以检查数据的移动平均值，以确认月度销售是否有任何异常。

还可以检查聚合的访问数据，以查看访问次数是增加还是减少。需要注意的一个重点是，只取了访问数据，但通常，这些访问数据被细分为其他多个组成部分，如面对面访问、远程访问、活动或团体访问。因此，如果将访问细分为不同的部分，复杂性将增加，因为将有多个维度来分析访问对销售的影响。

在初步的EDA之后，将使用映射表合并销售和访问数据，并将HCP映射到HCO。现在重要的问题是，如何将销售分配给HCO的多个HCP？最简单的方法是将相等的销售分配给所有HCP。但在任何医院，可能有一个HCP比其他HCP推动更多的销售，所以最终将较少的销售分配给那个HCP。

还有另一种方法，将根据他们收到的销售代表访问次数将销售分配给HCP。假设是，高收入驱动的HCP通常会收到更多的销售代表访问，这通常是销售代表遵循的。

可以参照下面的表格，其中合并了销售和访问数据，并以HCP层面呈现数据，为每个HCP都有访问和销售。

现在将进入这个练习的重要部分，即为销售和访问创建滞后特征。为什么需要滞后特征？如果销售代表给任何HCP打电话，那么访问的即时效果将不会在本月显现，而是在未来。因此，创建滞后特征很重要，这样就可以关注历史访问对销售的影响。

将为访问和销售创建3个滞后参数，如下：

一旦创建了滞后参数，就可以创建以下方程来构建响应模型。构建以下方程的完整Python代码将在本文的下一部分提供。