Modélisation du mix marketing dans le secteur pharmaceutique : défis et solutions

La modélisation du mix marketing (MMM) est depuis longtemps un outil précieux dans tous les secteurs pour la prise de décision data. Récemment, elle a suscité un regain d'intérêt dans les secteurs de la santé et de l'industrie pharmaceutique, où elle permet d'aborder des questions cruciales telles que :

Si le MMM recèle un potentiel considérable, sa mise en œuvre dans l'industrie pharmaceutique pose des défis particuliers. Cet article examine ces défis et propose des pistes pour tirer pleinement parti du MMM dans le secteur pharmaceutique, en s'appuyant sur l'expérience récente Artefactauprès de divers clients du secteur.

Data est essentielle à tout travail de modélisation, en particulier en ce qui concerne data de vente. Les exigences réglementaires de l'industrie pharmaceutique garantissent la fourniture sûre et efficace de médicaments aux patients, mais ces réglementations imposent également des restrictions strictes en matière de data , de stockage et d'utilisation data , qui peuvent varier d'une région à l'autre. Bien que l'idéal soit de disposer de data hebdomadaires sur les prescriptions data niveau de chaque professionnel de santé ou établissement, data limitent souvent à des chiffres de vente mensuels au niveau national ou régional, ce qui restreint la profondeur de l'analyse.

Les canaux promotionnels du secteur pharmaceutique présentent également des particularités. En raison d'une réglementation stricte, les activités promotionnelles ne peuvent pas faire appel aux médias grand public, tels que la télévision ou les réseaux sociaux. Les entreprises s'appuient donc sur le marketing direct auprès des professionnels de santé par l'intermédiaire de leurs délégués médicaux ; c'est pourquoi MMM utilise principalement data ces interactions, notamment la participation à des événements et l'engagement lors de webinaires, qui sont souvent moins structurées.

De plus, le secteur pharmaceutique comprend divers postes en interaction avec les professionnels de santé, tels que les délégués médicaux et les chargés de liaison scientifique (MSL), chacun ayant des objectifs distincts. Les délégués médicaux constituent le personnel commercial, tandis que les MSL jouent le rôle d’experts scientifiques et d’intermédiaires entre les laboratoires pharmaceutiques et la communauté médicale. Les fonctions des MSL n’étant pas de nature commerciale, ces interactions ne peuvent être prises en compte dans l’analyse MMM pour des raisons de conformité.

Une data solide est essentielle pour développer le MMM, mais l'essor des canaux numériques et des stratégies omnicanales complique le processus. Les laboratoires pharmaceutiques cherchent de plus en plus à optimiser leurs interactions avec les professionnels de santé sur plusieurs canaux, ce qui ajoute à la complexité.
Les laboratoires pharmaceutiques sont généralement confrontés à des difficultés liées à la fragmentation data , en particulier sur les nouveaux canaux numériques tels que les webinaires, les e-mails et les événements hors ligne. Souvent, ces data stockées dans des tables distinctes et gérées manuellement, ce qui entraîne des erreurs de formatage ou d’exactitude. Alors que data CRM data fiables, data non automatisées posaient des problèmes d’intégration.

On croit souvent à tort que le modèle MMM permet de modéliser avec précision l'ensemble d'un marché. Cependant, compte tenu data disponibles, la mise en œuvre du modèle MMM dans le secteur pharmaceutique nécessite une approche fondée sur des hypothèses, harmonisée entre les marques et les pays.

Par exemple, l'un des principaux défis réside dans le manque de data détaillées sur les dépenses data chaque activité promotionnelle. Le coût exact de chaque activité promotionnelle n'étant souvent pas disponible, nous devons estimer les dépenses en nous basant sur des hypothèses concernant les salaires des commerciaux et la répartition de leur temps.

L'estimation des coûts liés aux événements est également complexe. Les dépenses liées aux événements englobent non seulement l'événement lui-même, mais aussi les frais de personnel, la création de contenu et les parrainages, ce qui nécessite des hypothèses ponctuelles validées avec l'entreprise afin de garantir une comptabilité analytique précise.

De plus, certaines entreprises attendent de MMM qu'il suive en détail toutes les actions de la concurrence, ce qui est souvent irréaliste. Nous devrions plutôt nous concentrer sur la modélisation des dynamiques concurrentielles dans leur ensemble, tout en sensibilisant les entreprises aux limites data . Cette approche permet de définir des attentes réalistes tout en fournissant des informations exploitables.

Les solutions techniques ne suffisent pas à elles seules ; il est essentiel de développer une culture data pour réussir l'adoption du MMM. L'entonnoir de marketing pharmaceutique diffère de celui d'autres secteurs, car les patients ont recours aux produits par nécessité plutôt que par désir, ce qui peut susciter un certain scepticisme au sein des équipes commerciales. Il est donc crucial de démystifier le MMM dès le premier jour et d'encourager la collaboration avec les parties prenantes internes des départements commerciaux et Data . Pour y parvenir efficacement :

Si les défis propres au secteur pharmaceutique compliquent la mise en œuvre du MMM, ils ne la rendent pas pour autant impossible. Notre expérience passée auprès d'entreprises pharmaceutiques montre que celles-ci peuvent généralement attribuer une contribution de 7 à 20 % aux performances marketing, ce qui correspond aux observations faites dans d'autres secteurs.

Dans le secteur pharmaceutique en particulier, le MMM doit trouver le juste équilibre : exploiter data compromettre la précision et la granularité nécessaires à l'obtention d'informations exploitables. Grâce à deux ans de data mensuelles sur les ventes et les promotions data un solide soutien de la part des parties prenantes internes, Artefact fournir à votre entreprise un cadre MMM exploitable et Artefact renforcer les compétences de vos équipes internes, comme nous l'avons fait avec Ipsen*. Notre approche privilégie la transparence et la collaboration, garantissant ainsi que le MMM devienne un outil pratique plutôt qu'un modèle opaque. La réussite repose non seulement sur l'expertise technique, mais aussi sur une gestion efficace du changement et la formation des équipes.