野蛮生长又未火先衰,消费级基因检测市场的冷思考

为什么刚刚兴起的消费级基因检测行业,开局竟是如此惨淡?

2018年,消费级基因检测市场可能会倒下一批。 

随着今年7月华大基因上市,让许多消费级基因检测公司也随之迅速进入到大众视野,似乎一个消费级基因检测春天即将到来,然而事实可能并不是如此。

“据我了解,市面上一些消费级基因检测公司的盈利状况堪忧”,一位基因行业资深人对GPLP君坦言,现在很多消费级基因检测公司的商业模式让他看不懂。

为何他会有如此判断?消费级基因检测市场到底怎么了?

消费级基因检测:不能解决痛点的生物高科技

一大批消费级基因创业者绕开艰深的医疗科研领域,把方向瞄准消费级娱乐市场,开发出了一系列童话般的基因检测产品:检测酒量、检测唱歌跑调、基因检测天赋、基因检测抗雾霾、检测情商、检测二胎智商、检测早恋、检测网瘾、祖源检测等,然后通过互联方式进行营销推广。

GPLP君搜索天猫上基因检测相关的服务商,发现其成交量十分惨淡:最多的月成交量也就是几十单,而大多服务商月成交量的只有零星的几单,甚至有些月成交量为0的。

为什么刚刚兴起的消费级基因检测行业,开局竟是如此惨淡? 

“不能和用户建立长期联系,挖掘用户存在的真正问题,这是很多消费级基因检测公司遇到的又一大弊端。对于用户来说,消费模式往往是一次性的,很难产生粘性。此类单纯提供娱乐加科普的消费级基因检测市场自然不景气。”一位基因检测领域的创业者说。

不仅市场空间有限,实际上单纯做基因检测本身也很难挣钱。

“一个基因收集盒子成本几十元,运费几十元,再加几百元的检测、人工成本,如果收费几百元,盈利空间十分有限,并不是一个特别好的生意模式。”该创业者说。

多位基因检测行业专家也表示,这些早期消费级市场的基因检测产品要想实现大规模盈利,仅靠售卖检测产品这一条路非常艰难,最后只能通过各种方式降低成本,比如基因检测不采用外包,建立独立的实验室,但是早期依旧成本高昂,企业难以为生。

基因+模式能否成功?

或许是受互联网加的启发,GPLP君了解到,现在很多消费级基因检测公司业开始另一种加——基因+,只要能和基因粘上关系,都成了这些消费级基因检测公司商业模式。比如,保健、美容、医疗,甚至是社交、旅游、教育等等,让“传统产业”借助基因检测进行升级换代,仿佛一加上基因检测就是高科技。

然而,这种模式背后以基因检测为基础的科学性实在令人怀疑。以应用最广泛的医疗保健为例,最基本的商业逻辑是通过基因检测到用户可能存在的诸多疾病问题,然后基因检测公司针对性给出相应解决方案。但是,第一步基因检测统计患有该某种疾病概率就很有问题。

“检测者患有某项疾病的概率是根据统计学统计出来的,”一位生物学方面的专家告诉GPLP君,简单的理解,比如研究癌症和人体基因的关系时,首先通过统计大量癌症患者的基因的数据,然后进行比对,筛选出相似的基因,即选定为可能致癌的基因。

然而,现实情况是,致癌的相关因素有很多,目前人们还无法完全详尽的了解。检测者患癌症概率统计数据是通过以往不断累积数据统计的结果。而随着癌症统计样本数量不断增加,进而发现更多相似基因位点,患有癌症的概率统计也会发生变化。

目前,市面上消费级基因检测有两种测序方式:一类是对基因上部分位点进行检测,另外一种是对全部位点进行检测,即全基因组检测。GPLP君发现,目前的消费级基因检测大多采用价格在千元左右的部分基因位点检测,基因检测位点越多,往往意味着价格也越高。

前者只是检测部分基因位点,患有某项疾病的概率统计结果的准确度自然要打一个问号;而后者全基因组检测也是充满疑问,因为,目前对于全基因组检测,有多少基因位点检测数据可以作为有效数据利用还不得而知。 

“打一个不恰当的比喻,如果把全基因组检测比作全宇宙,人们目前只认识了太阳系范围。”那位生物学专家还表示,人类患有某种疾病还和环境因素有关,比如肺癌的患病就和大气污染程度有很强的关联性。

另外,当患有某种疾病检测结果靠数据靠统计逼近真实情况时,优质的数据库变得非常重要。但对于当前市场上的大部分消费级基因检测公司来说,缺乏优质的数据库是普遍的现象。

“目前一些消费级基因检测公司公司很难获取优质的、最新的数据库,他们拥有的大多是旧有的数据库,所以很难获取相对准确患病概率统计数据。”一位基因检测行业人士说道。

事实上,此前就有部分专家表示,实际上医学界对消费级基因测序并不认可,不仅这个问题在中国存在,美国也同样存在。此前,23andMe获得美国食品药物管理局(FDA)的批准,允许其通过自家 DNA 检测设备向美国客户透露其基因是否潜藏着 10 种疾病状况的风险时,美国人类医学遗传学会也提出了反对意见。

以天赋基因为例,很多检测产品中提到孩子可能有某一方面的天赋,但目前并没有任何一个医学遗传学科研结果证明什么样的基因位点会使得孩子在某方面更有天赋。

第一步基因检测的统计概率存在问题,而随后的基因+“传统行业”自然则更多的打着生物高科技的旗号,利用用户对生物高科技的信息不对称,当用户一旦深入了解后,或许就像眼下的莎普爱思一样,面临的不仅是商业道德问题,更可能的是商业模式的崩塌。

这也从正面解释了,缺乏科学性的依据,无法帮助用户解决真正的痛点,成为消费级基因检测难以火热的根本原因。

数据会是最后的救命稻草吗?

如果有了优质的数据据,消费级基因检测公司就能够火起来吗?

这是很多消费级基因检测公司,甚至包括基因检测行业创业者的心理活动。他们把希望寄托在基因检测过程中的数据积累,认为这是又一条可行的变现道路。所以现在很多的基因检测公司呼声最高的是,把基因检测数据售卖给药厂、保险公司。但是仔细推敲一下,通过上述两种方式变现,或许是理想大于实际。

以华大基因为例,根据公开资料显示,华大基因的销售收入,主要由四大产品系列构成:生育健康类服务9.29亿,占54%;基础科研类服务3.29亿,占19%;复杂疾病类服务3.83亿,占22%;药物研发类服务0.59亿,占4%;其他收入1061万,不足1%。

作为基因检测数据上市龙头的华大基因,其药物研发类收入才不到6000万! 

这跟中国的医疗市场紧密相关——从医疗市场来讲,中国的药物研发空间十分有限。国家食品药品监督管理总局(CFDA)统计,在2001年至2016年期间,发达国家有433种创新药上市,只有100多种在中国上市。根据药渡数据索引,自2001年到2016年,CFDA共批准上市一类化学药13个、生物药16个。国人吃的药都是绝大部分都是仿制药,一些知名药厂生产的药也是大都是仿制药,比如修正药业、仁和集团等。

另外,从数据价值上来说,消费级基因检测公司数据价值也是十分有限。目前,利用基因数据提供制药的方向主要是靶向药,即在细胞分子水平上,针对已经明确的致癌位点的治疗方式(该位点可以是肿瘤细胞内部的一个蛋白分子,也可以是一个基因片段)。

“在国内,真正研究靶向药的制药厂或许也就几家吧。”一位制药行业的人士表示,药厂真的需要针对靶向药的相关基因数据,他们会找一些大型医院或是疾病研究机构,他们的数据更有价值。

GPLP君在前面提到,某个基因和疾病的相关性是通过统计学完成的,但是目前的绝大部分消费级基因检测并不掌握C端患病用户的实际情况,即使消费级基因检测公司获得大量数据,对于制药公司而言指导性有限。

所以,华大基因基因数据尚且如此,目前药物研发销售收入也只有不到6000万。可以想见,消费级基因检测公司的数据对于药厂来说,价值到底何在?

最后一个变现渠道是,消费级基因检测公司还可以和保险公司合作。确实,基因大数据可以辅助预测疾病发生的情况,帮助商业健康险公司干预参保人的行为,降低其患病风险,提高保险控制效率,降低赔付率。

但是真正的问题还是,现在基因技术还没有完全成熟,比照数据库的数据量也远未达到具有准确参考价值的程度。

当然实际中,是否是忽悠,保险公司不管,能够找到一种新的方式拓展业务还是很乐意的;而对于基因检测公司来说在获得收益的同时,还能获得海量的基因检测数据平台。不过,在这样的考量下,保险公司的一般挑选的是市场上的知名、专业的基因检测公司或机构,比如华大、达安等。原因无他,品牌做的好。

华大基因的经费投入上也可看出上述差异:2016年,公司投入销售费用3.28亿,占销售毛利的32.75%;投入研发费用1.77亿,占销售毛利的17.67%。研发投入只及其营销投入的一半。体量较小的消费基因检测公司根本没有这个实力。 

不能解决痛点,数据又很难变现,对于投资者来说是否还值得投资呢?

事实上,要看基因+“传统产业”如何对接优质资源,让用户产生粘性,实际的商业化还是可行的。对于投资者来说,关键是如何进行甄别。

首先是看创业公司定位什么样的客户。对于一般的客户而言,消费级基因检测很难有持续的消费能力;如果是身体有疾病,一般的消费者大多会去医院等专业机构。而现在消费级基因检测后面的健康管理、美容、旅游等后续服务,也只是真正有消费能力的人才有可能实现持续消费。

其次是创业公司的营销服务能力。这是目前的整个基因检测行业的都面临的一个现状。GPLP君发现,不仅是华大,很多的消费级基因检测公司人员结构都是以销售服务为主,科研比例则很低。高水平的营销团队是决定消费级基因检测公司能否以基因+的方式,让各种优势资源成功对接上到用户。

另外,有很多的消费级基因检测公司并没有的自己专属的检测实验室,大都采用外包的形式。因而,消费级基因检测公司是否和行业知名公司、机构合作是也是考察其营销服务能力时的重点。

如果这两者都不具备,2018年,这样的消费级基因检测公司可能只有一个结局:成为历史。

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  • 对个人而言,球用都没有。就说酒量测试吧,本来一瓶二锅头就能解决的事,非弄得那么复杂。

    回复 2017.12.14 · via pc
  • 😂😂

    回复 2017.12.14 · via android

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