Marketing-Mix-Modellierung in der Pharmaindustrie: Herausforderungen und Lösungen

Marketing-Mix-Modellierung (MMM) ist seit langem ein wertvolles Instrument für data-gesteuerte Entscheidungsfindung in allen Branchen. In jüngster Zeit hat es im Gesundheitswesen und in der Pharmazie als Mittel zur Beantwortung kritischer Fragen wie z. B.:

MMM bietet zwar ein beträchtliches Potenzial, doch die Umsetzung in der Pharmaindustrie ist mit besonderen Herausforderungen verbunden. Dieser Artikel untersucht diese Herausforderungen und bietet Einblicke in die effektive Nutzung von MMM im pharmazeutischen Kontext, wobei er sich auf die jüngsten Erfahrungen von Artefactmit verschiedenen Kunden aus der Pharmaindustrie stützt.

Data Verfügbarkeit ist für jede Modellierungsmaßnahme entscheidend, insbesondere für den Vertrieb data. Die regulatorischen Anforderungen der Pharmaindustrie gewährleisten die sichere und wirksame Versorgung der Patienten mit Arzneimitteln, aber diese Vorschriften legen auch strenge Beschränkungen für data Sammlung, Lagerung und Verwendung fest, die je nach Region variieren können. Obwohl wöchentliche Verschreibungen data auf der Ebene der einzelnen Gesundheitsdienstleister (HCP) oder Einrichtungen ideal sind, beschränkt sich data oft auf monatliche Verkaufszahlen auf nationaler oder regionaler Ebene, was die Analysetiefe einschränkt.

Auch die Werbekanäle der Pharmaindustrie sind einzigartig. Aufgrund strenger Vorschriften können Werbemaßnahmen nicht in den Mainstream-Medien wie Fernsehen oder sozialen Medien stattfinden. Stattdessen verlassen sich die Unternehmen auf die direkte Ansprache von Vertretern des Gesundheitswesens durch Außendienstmitarbeiter. Das MMM nutzt daher in erster Linie data aus diesen Interaktionen, einschließlich der Teilnahme an Veranstaltungen und Webinaren, die oft weniger strukturiert sind.

Darüber hinaus gibt es in der Pharmabranche verschiedene Rollen, die mit Vertretern des Gesundheitswesens interagieren, z. B. Außendienstmitarbeiter und Medical Science Liaisons (MSLs), die jeweils unterschiedliche Ziele haben. Vertriebsmitarbeiter sind die kommerziellen Mitarbeiter, während MSLs als wissenschaftliche Experten und Vermittler zwischen Pharmaunternehmen und der medizinischen Gemeinschaft fungieren. Da MSLs nicht kommerziell tätig sind, können diese Interaktionen aus Gründen der Compliance nicht im MMM berücksichtigt werden.

Eine solide Grundlage ( data ) ist für die Skalierung von MMM unerlässlich, doch die Zunahme digitaler Kanäle und Omnichannel-Strategien verkompliziert den Prozess. Pharmaunternehmen versuchen zunehmend, die Interaktion mit Vertretern des Gesundheitswesens über mehrere Kanäle zu optimieren, was die Komplexität erhöht.
Pharmaunternehmen sehen sich in der Regel mit fragmentierten data Quellen konfrontiert, insbesondere über neue digitale Kanäle wie Webinare, E-Mails und Offline-Veranstaltungen. Oft wird data in separaten Tabellen gespeichert und manuell verwaltet, was zu Formatierungs- oder Genauigkeitsfehlern führt. Während CRM data robust war, stellten nicht-automatisierte data Quellen eine Herausforderung für die Integration dar.

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass MMM einen ganzen Markt präzise modellieren kann. Angesichts der Einschränkungen von data erfordert die Umsetzung von MMM in der Pharmabranche jedoch einen hypothesengesteuerten Ansatz, der auf alle Marken und Länder abgestimmt ist.

Eine große Herausforderung ist zum Beispiel das Fehlen detaillierter Angaben zu den Ausgaben für die einzelnen Werbeaktivitäten data . Die genauen Kosten für jede Werbeaktivität sind oft nicht verfügbar, so dass wir die Ausgaben annähernd schätzen müssen, indem wir Annahmen über die Gehälter der Vertriebsmitarbeiter und die Zeiteinteilung treffen.

Auch die Schätzung der Veranstaltungskosten ist komplex. Zu den Veranstaltungskosten gehören nicht nur die Veranstaltung selbst, sondern auch Personalkosten, die Erstellung von Inhalten und das Sponsoring, so dass Ad-hoc-Annahmen erforderlich sind, die mit dem Unternehmen abgestimmt werden müssen, um eine genaue Kostenrechnung zu gewährleisten.

Außerdem erwarten einige Unternehmen, dass MMM alle Aktionen der Wettbewerber im Detail erfasst, was oft unrealistisch ist. Stattdessen sollten wir uns darauf konzentrieren, eine breitere Wettbewerbsdynamik zu modellieren und die Unternehmen über die Qualitätsgrenzen von data zu informieren. Dieser Ansatz trägt dazu bei, realistische Erwartungen zu setzen und gleichzeitig umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Technische Lösungen allein sind unzureichend; die Pflege einer data-getriebenen Kultur ist für die Einführung von MMM entscheidend. Der Marketingtrichter in der Pharmabranche unterscheidet sich von dem anderer Branchen, da Patienten Produkte eher aus der Notwendigkeit heraus als aus dem Wunsch heraus kaufen, was zu Skepsis bei den Geschäftsteams führen kann. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, MMM vom ersten Tag an zu entmystifizieren und die Zusammenarbeit mit den internen Interessenvertretern aus Wirtschaft und Data Wissenschaft zu fördern. Um dies effektiv zu erreichen:

Die pharmaspezifischen Herausforderungen erschweren zwar die Implementierung von MMM, machen es aber nicht unzugänglich. Unsere bisherigen Erfahrungen mit Pharmaunternehmen zeigen, dass sie in der Regel einen Beitrag von 7-20 % zur Marketingleistung leisten können, was mit den Beobachtungen in anderen Branchen übereinstimmt.

Speziell in der Pharmabranche muss MMM einen Mittelweg finden: die Nutzung von data , ohne die Spezifität und Granularität zu beeinträchtigen, die für umsetzbare Erkenntnisse erforderlich sind. Mit zwei Jahren monatlicher Verkaufs- und Werbemaßnahmen data und starker interner Unterstützung durch Stakeholder kann Artefact einen umsetzbaren MMM-Rahmen für Ihr Unternehmen liefern und interne Teams weiterbilden, wie wir es bei Ipsen* getan haben. Unser Ansatz legt den Schwerpunkt auf Offenheit und Zusammenarbeit und stellt sicher, dass MMM ein praktisches Instrument und kein Black-Box-Modell wird. Der Erfolg hängt nicht nur von technischem Fachwissen ab, sondern auch von effektivem Veränderungsmanagement und Teamtraining.