Modélisation du marketing mix dans l'industrie pharmaceutique : défis et solutions

La modélisation du marketing mix (MMM) est depuis longtemps un outil précieux pour la prise de décision dans tous les secteurs d'activité. Récemment, elle a suscité un regain d'intérêt dans le secteur des soins de santé et des produits pharmaceutiques, car elle permet de répondre à des questions cruciales telles que :

Bien que le MMM offre un potentiel significatif, sa mise en œuvre dans l'industrie pharmaceutique présente des défis uniques. Cet article explore ces défis et propose des idées pour exploiter efficacement les MMM dans un contexte pharmaceutique, en s'appuyant sur l'expérience récente de Artefact avec divers clients du secteur pharmaceutique.

La disponibilité du Data est essentielle pour tout effort de modélisation, en particulier en ce qui concerne les ventes du data. Les exigences réglementaires de l'industrie pharmaceutique garantissent la fourniture sûre et efficace de médicaments aux patients, mais ces réglementations imposent également des limites strictes à la collecte, au stockage et à l'utilisation du data, qui peuvent varier d'une région à l'autre. Bien que la prescription hebdomadaire de data au niveau du prestataire de soins de santé (HCP) ou de l'établissement soit idéale, data est souvent limitée aux chiffres de vente mensuels au niveau national ou régional, ce qui limite la profondeur de l'analyse.

Les canaux promotionnels de l'industrie pharmaceutique sont également uniques. En raison de réglementations strictes, les activités promotionnelles ne peuvent pas impliquer les médias grand public tels que la télévision ou les médias sociaux. Au lieu de cela, les entreprises s'appuient sur le marketing direct auprès des professionnels de la santé par l'intermédiaire des représentants commerciaux. MMM utilise donc principalement data à partir de ces interactions, y compris la participation à des événements et à des webinaires, qui sont souvent moins structurés.

En outre, l'industrie pharmaceutique comprend divers rôles qui interagissent avec les HCP, tels que les représentants des ventes et les Medical Science Liaisons (MSL), chacun ayant des objectifs distincts. Les représentants des ventes constituent la main-d'œuvre commerciale, tandis que les MSL servent d'experts scientifiques et d'intermédiaires entre les entreprises pharmaceutiques et la communauté médicale. Les rôles des MSL étant non commerciaux, ces interactions ne peuvent pas être prises en compte dans les MMM pour des raisons de conformité.

Un data foundation solide est essentiel pour développer le MMM, mais l'essor des canaux numériques et des stratégies omnicanales complique le processus. Les entreprises pharmaceutiques cherchent de plus en plus à optimiser les interactions avec les professionnels de la santé sur plusieurs canaux, ce qui ajoute à la complexité.
Les entreprises pharmaceutiques sont généralement confrontées à des difficultés liées à la fragmentation des sources de data, en particulier sur les nouveaux canaux numériques tels que les webinaires, les courriels et les événements hors ligne. Souvent, ces données sont stockées dans des tableaux distincts et gérées manuellement, ce qui entraîne des erreurs de formatage ou de précision. Alors que le système CRM data était robuste, les sources data non automatisées posaient des problèmes d'intégration.

Une idée fausse très répandue est que le MMM peut modéliser avec précision un marché entier. Toutefois, compte tenu des limites de data, la mise en œuvre de la MMM dans le secteur pharmaceutique nécessite une approche fondée sur des hypothèses et alignée sur les marques et les pays.

Par exemple, le manque de dépenses détaillées pour chaque activité promotionnelle constitue un défi de taille. Le coût exact de chaque activité promotionnelle n'étant souvent pas disponible, nous devons estimer les dépenses en tenant compte d'hypothèses sur les salaires des représentants commerciaux et sur le temps qui leur est alloué.

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

En outre, certaines entreprises attendent de MMM qu'il suive en détail toutes les actions des concurrents, ce qui est souvent irréaliste. Nous devrions plutôt nous concentrer sur la modélisation d'une dynamique concurrentielle plus large, en informant les entreprises sur les limites de la qualité du data. Cette approche permet de fixer des attentes réalistes tout en fournissant des informations exploitables.

Les solutions techniques seules ne suffisent pas ; il est essentiel de cultiver une culture data-driven pour l'adoption des MMM. L'entonnoir de commercialisation des produits pharmaceutiques diffère de celui des autres industries, car les patients accèdent aux produits par nécessité plutôt que par désir, ce qui peut susciter le scepticisme des équipes commerciales. Il est donc essentiel de démystifier le MMM dès le premier jour et de favoriser la collaboration avec les parties prenantes internes de l'entreprise et de la science Data. Pour y parvenir efficacement :

Si les défis spécifiques à l'industrie pharmaceutique compliquent la mise en œuvre des MMM, ils ne les rendent pas inaccessibles. Notre expérience antérieure avec les entreprises pharmaceutiques montre qu'elles peuvent généralement attribuer une contribution de 7-20% à la performance marketing, conformément aux observations faites dans d'autres secteurs.

Dans le secteur pharmaceutique en particulier, le MMM doit trouver un équilibre : tirer parti de data sans compromettre la spécificité et la granularité nécessaires pour obtenir des informations exploitables. Avec deux ans de ventes mensuelles et promotionnelles de data et un fort soutien des parties prenantes internes, Artefact peut fournir un cadre MMM exploitable pour votre entreprise et améliorer les compétences des équipes internes, comme nous l'avons fait avec Ipsen*. Notre approche met l'accent sur l'ouverture et la collaboration, en veillant à ce que le MMM devienne un outil pratique plutôt qu'un modèle de boîte noire. Le succès repose non seulement sur l'expertise technique, mais aussi sur une gestion efficace du changement et sur la formation des équipes.