药品营销组合建模：挑战与解决方案

营销组合建模（MMM）长期以来一直是各行各业 data-driven 决策的重要工具。最近，它在医疗保健和制药领域再次受到关注，成为解决以下关键问题的一种手段：

虽然 MMM 潜力巨大，但在制药行业实施却面临独特的挑战。本文探讨了这些挑战，并根据 Artefact 近期与多家制药客户合作的经验，提出了在制药行业有效利用 MMM 的见解。.

Data 的可用性对于任何建模工作都至关重要，尤其是在 data 的销售方面。制药行业的法规要求确保向患者提供安全有效的医药产品，但这些法规也对 data 的收集、储存和使用施加了严格的限制，这些限制可能因地区而异。虽然在医疗保健提供者 (HCP) 或医疗机构层面上，每周处方 data 是最理想的，但在国家或地区层面上，data 通常仅限于每月的销售数字，从而限制了分析的深度。.

医药行业的宣传渠道也很独特。由于严格的法规，推广活动不能涉及电视或社交媒体等主流媒体。相反，公司依赖于通过销售代表对 HCP 进行直接营销，因此 MMM 主要使用来自这些互动的 data 数据，包括活动出席情况和网络研讨会参与情况，这些数据通常结构性较弱。.

此外，制药业还包括与 HCP 互动的各种角色，如销售代表和医学科学联络员 (MSL)，每个角色都有不同的目标。销售代表是商业劳动力，而医学科学联络员则是科学专家和制药公司与医疗界之间的中间人。由于 MSL 的角色是非商业性的，因此出于合规原因，MMM 不能考虑这些互动。.

强大的 data foundation 对于扩大 MMM 至关重要，然而数字渠道和全渠道战略的兴起使这一过程变得更加复杂。制药公司越来越多地希望通过多种渠道优化与 HCP 的互动，从而增加了复杂性。.
制药公司通常面临着 data 来源分散的挑战，尤其是在网络研讨会、电子邮件和线下活动等新数字渠道中。这些 data 通常存储在单独的表格中，并由人工进行管理，从而导致格式或准确性错误。虽然 CRM data 非常强大，但非自动化 data 来源带来了集成方面的挑战。.

一个常见的误解是，MMM 可以精确地模拟整个市场。然而，鉴于 data 的局限性，在制药行业实施 MMM 需要采用假设驱动的方法，并在不同品牌和国家之间进行协调。.

例如，一个重大挑战是缺乏每项促销活动的详细支出 data。我们通常无法获得每项促销活动的确切成本，因此只能通过假设销售代表的工资和时间分配来估算支出。.

估算活动成本也很复杂。活动支出不仅包括活动本身，还包括人员成本、内容创建和赞助，需要与业务部门一起验证临时假设，以确保准确的成本核算。.

此外，一些公司希望 MMM 详细跟踪竞争对手的所有行动，这往往是不现实的。相反，我们应该专注于模拟更广泛的竞争动态，让公司了解 data 的质量限制。这种方法有助于设定现实的期望，同时提供可行的见解。.

仅有技术解决方案是不够的；培养 data-driven 文化对采用 MMM 至关重要。医药营销漏斗与其他行业不同，患者获取产品是出于需要而非渴望，这可能导致业务团队对其产生怀疑。因此，从第一天起就揭开 MMM 的神秘面纱，并促进与内部业务和 Data 科学利益相关者的合作至关重要。为有效实现这一目标

虽然制药业特有的挑战使 MMM 的实施变得复杂，但并不意味着无法实施。我们之前与制药公司合作的经验表明，他们通常可以将 7-20% 的贡献归功于营销业绩，这与其他行业的观察结果一致。.

具体到制药行业，MMM 必须取得平衡：在利用 data 的同时，不影响可操作洞察所需的具体性和粒度。凭借两年的月度销售和促销 data 以及强大的内部利益相关者支持，Artefact 可以为贵公司提供可行的 MMM 框架，并提高内部团队的技能，正如我们在益普生*所做的那样。我们的方法将开放性和协作性放在首位，确保MMM成为一种实用工具，而不是黑箱模式。成功不仅有赖于专业技术，还有赖于有效的变革管理和团队培训。.