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

Marketing-Mix-Modellierung (MMM) ist seit langem branchenübergreifend ein wertvolles Instrument für data Entscheidungsfindung. In jüngster Zeit hat sie im Gesundheitswesen und in der Pharmabranche erneut an Bedeutung gewonnen, da sie zur Klärung entscheidender Fragen beiträgt, wie zum Beispiel:

MMM birgt zwar erhebliches Potenzial, doch seine Umsetzung in der Pharmaindustrie ist mit besonderen Herausforderungen verbunden. Dieser Artikel beleuchtet diese Herausforderungen und liefert Erkenntnisse für den effektiven Einsatz von MMM im pharmazeutischen Kontext, wobei auf die jüngsten Erfahrungen Artefactmit verschiedenen Kunden aus der Pharmabranche zurückgegriffen wird.

Data ist für jede Modellierung von entscheidender Bedeutung, insbesondere was data betrifft. Die regulatorischen Anforderungen der Pharmaindustrie gewährleisten die sichere und wirksame Versorgung der Patienten mit Arzneimitteln, doch diese Vorschriften sehen auch strenge Einschränkungen bei data , Speicherung und Nutzung data vor, die je nach Region variieren können. Obwohl wöchentliche data der Ebene einzelner Gesundheitsdienstleister (HCP) oder Einrichtungen ideal wären, data oft auf monatliche Verkaufszahlen auf nationaler oder regionaler Ebene, was die Tiefe der Analyse einschränkt.

Auch die Werbekanäle der Pharmabranche sind einzigartig. Aufgrund strenger Vorschriften dürfen Werbeaktivitäten keine Mainstream-Medien wie Fernsehen oder soziale Medien einbeziehen. Stattdessen setzen die Unternehmen auf Direktmarketing gegenüber medizinischen Fachkräften durch Außendienstmitarbeiter, weshalb MMM in erster Linie data diesen Interaktionen nutzt, darunter die Teilnahme an Veranstaltungen und die Interaktion bei Webinaren, die oft weniger strukturiert sind.

Darüber hinaus umfasst die Pharmabranche verschiedene Funktionen, die mit medizinischen Fachkräften interagieren, wie beispielsweise Außendienstmitarbeiter und Medical Science Liaisons (MSLs), die jeweils unterschiedliche Ziele verfolgen. Außendienstmitarbeiter bilden die kaufmännische Belegschaft, während MSLs als wissenschaftliche Experten und Vermittler zwischen Pharmaunternehmen und der medizinischen Fachwelt fungieren. Da die Rolle der MSLs nicht kommerzieller Natur ist, können diese Interaktionen aus Compliance-Gründen im MMM nicht berücksichtigt werden.

Eine solide data ist für die Skalierung von MMM unerlässlich, doch der Aufstieg digitaler Kanäle und Omnichannel-Strategien erschwert diesen Prozess. Pharmaunternehmen streben zunehmend danach, die Interaktionen mit medizinischen Fachkräften über mehrere Kanäle hinweg zu optimieren, was die Komplexität weiter erhöht.
Pharmaunternehmen stehen in der Regel vor Herausforderungen durch fragmentierte data , insbesondere über neue digitale Kanäle wie Webinare, E-Mails und Offline-Veranstaltungen. Oft data diese data in separaten Tabellen gespeichert und manuell verwaltet, was zu Formatierungs- oder Genauigkeitsfehlern führt. Während data robust data , stellten nicht automatisierte data eine Herausforderung für die Integration dar.

Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass MMM einen gesamten Markt präzise abbilden kann. Angesichts data erfordert die Umsetzung von MMM in der Pharmabranche jedoch einen hypothesengestützten Ansatz, der marken- und länderübergreifend abgestimmt ist.

Eine wesentliche Herausforderung ist beispielsweise der Mangel an detaillierten data jede einzelne Werbeaktion. Da die genauen Kosten der einzelnen Werbeaktionen oft nicht vorliegen, müssen wir die Ausgaben anhand von Annahmen zu den Gehältern der Vertriebsmitarbeiter und deren Zeitaufwand schätzen.

Auch die Schätzung der Veranstaltungskosten ist komplex. Zu den Veranstaltungskosten zählen nicht nur die Kosten für die Veranstaltung selbst, sondern auch Personalkosten, die Erstellung von Inhalten und Sponsoring. Dies erfordert Ad-hoc-Annahmen, die mit dem Unternehmen abgestimmt werden müssen, um eine genaue Kostenabrechnung zu gewährleisten.

Zudem erwarten manche Unternehmen, dass MMM alle Aktivitäten der Wettbewerber detailliert nachverfolgt, was oft unrealistisch ist. Stattdessen sollten wir uns darauf konzentrieren, die Wettbewerbsdynamik im weiteren Sinne abzubilden und Unternehmen über die Grenzen data aufzuklären. Dieser Ansatz trägt dazu bei, realistische Erwartungen zu wecken und gleichzeitig umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.

Technische Lösungen allein reichen nicht aus; die Förderung einer data Kultur ist für die Einführung von MMM von entscheidender Bedeutung. Der Marketing-Trichter in der Pharmabranche unterscheidet sich von dem anderer Branchen, da Patienten Produkte eher aus Notwendigkeit als aus Wunsch heraus nutzen, was bei den Geschäftsteams zu Skepsis führen kann. Daher ist es entscheidend, MMM vom ersten Tag an zu entmystifizieren und die Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern aus den Bereichen Business und Data zu fördern. Um dies effektiv zu erreichen:

Zwar erschweren branchenspezifische Herausforderungen die Umsetzung von MMM, doch machen sie diese nicht unmöglich. Unsere bisherigen Erfahrungen mit Pharmaunternehmen zeigen, dass diese in der Regel einen Beitrag von 7 bis 20 % zur Marketingleistung leisten, was mit Beobachtungen in anderen Branchen übereinstimmt.

Insbesondere in der Pharmabranche muss MMM einen Mittelweg finden: data nutzen, data dabei die für umsetzbare Erkenntnisse erforderliche Spezifität und Detailgenauigkeit zu beeinträchtigen. Mit zwei Jahren an monatlichen Umsatz- und data starker interner Unterstützung durch die Stakeholder Artefact ein umsetzbares MMM-Framework für Ihr Unternehmen bereitstellen und interne Teams weiterbilden, so wie wir es bei Ipsen* getan haben. Unser Ansatz legt Wert auf Offenheit und Zusammenarbeit und stellt sicher, dass MMM zu einem praktischen Werkzeug wird und nicht zu einem Black-Box-Modell. Der Erfolg hängt nicht nur von technischem Fachwissen ab, sondern auch von effektivem Change Management und Teamschulungen.