Part 3 of 3 of the Article Series: Understanding Omnichannel Pharma Marketing
In recent years, omnichannel pharma marketing (OCM) has emerged as a pivotal development in the pharmaceutical market. In this article series, we aim to provide comprehensive insights into OCM, covering the following key aspects:
1. What is Omnichannel Pharma Marketing?
2. Why is Omnichannel Pharma Marketing so relevant for pharmaceutical companies right now?
3. How does Omnichannel Pharma Marketing work?
Part 1: Customer Journey in Omnichannel Pharma Marketing
Part 2: Channels in Omnichannel Pharma Marketing
Part 3: Data Management in Omnichannel Pharma Marketing
4. The Advantages of Omnichannel Pharma Marketing
5. What Impact does Omnichannel Pharma Marketing have on the Success of Pharmaceutical Companies?
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Whether it's coordinating the various marketing and sales channels, optimizing sales force resources, or gaining a detailed understanding of the target group - data management plays a central role in the omnichannel approach. When used correctly, it becomes a key driver for the success of pharmaceutical companies. That's why in this article, we take a closer look at the three most important components of data management in omnichannel pharma marketing (OCM):
1. Types of Data in Omnichannel Pharma Marketing
The first component is the data itself. In data management, data can be imagined as the fuel that drives the process. Let's begin by identifying the data particularly relevant in OCM and then explore how it is utilized in practice. The value of this data is always measured by the decisions it improves. Accordingly, we have divided the data into three groups, each reflecting the decision area on which it has the most influence:
a) Data on Potential
In der ersten Gruppe geht es um alle Daten, die dabei helfen, den Wert von Leads für den Vertrieb zu bestimmen. Pharmaunternehmen können so genauer einschätzen, wie viel Potenzial in Form zukünftiger Einnahmen ein jeweiliger Arzt oder eine medizinische Einrichtung (z. B. Praxis, Krankenhaus) birgt. Dabei kommt es vor allem auf drei Faktoren an:
- Prescription potential: The first factor is the number of prescriptions a physician or facility can theoretically make. This can be estimated based on the current number of prescriptions, the clinic's size, the number of patients treated, etc.
- Probability of success: This describes the chances of influencing the physician's treatment decision and persuading them to consider a change of therapy. Criteria such as awareness of a specific indication, satisfaction with competing products, and willingness to test alternatives play a key role here. While some data cannot be precisely quantified, assessments from sales staff provide an important starting point for approximating a physician's probability of success. With the help of standardized evaluation criteria, the sales force can better categorize aspects such as the quality of interactions or an institution's openness to innovation and incorporate them into the customer profile. In addition, data from digital activities (e.g., interaction frequency and duration) offer further insights into the relationship between physician and company and the willingness to change therapy. The goal is to enrich the customer profiles with as many data points as possible to draw new insights from linking these insights. In OCM, the totality of all the data thus produces a meaningfulness that is significantly greater than the information content of its individual parts.
- Indirect potential: When making important decisions, physicians often rely heavily on the experiences and opinions of their peers and key opinion leaders within their field. Our evaluations of physician decision-making during therapy changes have consistently shown that interactions with colleagues significantly impact their choices. To determine the indirect potential of a physician, several important indicators come into play. Information about a physician's position (e.g., senior physician), the size of their medical practice or ward, and their reputation on platforms like Medscape, all play crucial roles. Additionally, their participation and roles as speakers at congresses and seminars can offer valuable insights. By evaluating these indicators and understanding the influence physicians have within their professional network, pharmaceutical companies can devise more effective strategies to engage with physicians and leverage their indirect influence to drive positive outcomes for their products and services.
Additionally, reference data, such as current and historical sales figures, is extremely valuable for realistically assessing the potential of target customers. By comparing with values of similar physicians, pharmaceutical companies can estimate the potential of new target customers.
- Prescription potential: The first factor is the number of prescriptions a physician or facility can theoretically make. This can be estimated based on the current number of prescriptions, the clinic's size, the number of patients treated, etc.
The influence of data on potential in OCM:
The potential of target customers provides a crucial basis for resource planning and prioritization in sales and marketing. Accurate assessments of potential enable pharmaceutical companies to optimize their resource allocation by focusing on physicians who deserve special attention. The potential data also aids in segmenting physicians into different groups for which appropriate customer journeys can be designed.
b) Data on Needs
Die zweite Gruppe beinhaltet Daten, die dabei helfen, die Bedürfnisse, Präferenzen, Interessen und Herausforderungen von Medizinern einzuschätzen. Diese Daten schaffen eine wertvolle Basis für das Verständnis der Zielgruppe und ermöglichen dadurch viele wesentliche Funktionen des OCMs, wie z. B. die Anpassung der Customer Journey, Personalisierung von Inhalten oder die Wahl der richtigen Kanäle. Hierbei spielen zwei Datentypen eine Hauptrolle:
- Physician's demographic data: This includes basics like geographic location, specialty, position, and the institution where a physician works. Age is also crucial, as it can influence information behavior significantly.
- Zweitens die Interaktionsdaten – hierzu gehören alle Reaktionen und Interaktionen eines Arztes mit den Marketing- und Vertriebsaktivitäten des Unternehmens. Über jeden Kontaktpunkt sammeln Pharmafirmen unterschiedlichste Daten – wie z. B. Öffnungsraten von Newsletter-Inhalten, Klicks auf Google und sozialen Medien, Besuche auf Landingpages, Seminarteilnahmen, Video Views, gelesene Artikel etc., die sich wie bei einem Puzzle zu einem detaillierten Bild verbinden lassen. So lernen wir als Pharmaunternehmen immer besser einzuschätzen, wie und womit wir unsere Ärzte am besten erreichen. Neben digitalen Daten stellen auch Informationen aus Vertriebsgesprächen oder dem Customer Service eine weitere wichtige Informationsquelle dar. Hierzu ist wichtig, dass Vertriebsmitarbeitern ermöglicht wird, ihre Vertriebskontakte über ein einfaches Interface (wie beispielsweise im IQVIA OCE) standardisiert zu protokollieren und auswertbar zu machen. Zusätzlich helfen digitale Vertriebstools wie z. B. E-Detailings dabei, Kernbotschaften aus dem Vertriebsgespräch direkt zu tracken.
- Physician's demographic data: This includes basics like geographic location, specialty, position, and the institution where a physician works. Age is also crucial, as it can influence information behavior significantly.
The influence of data on needs in OCM:
Physicians' needs play a critical role in guiding marketing and sales planning, particularly at the tactical level. Decisions about content, formats, and channels best suited to specific physicians are based on understanding their needs. At the same time, they allow sales representatives to customize individual meetings by selecting appropriate topics and sales documents. To this end all the data collected is linked to a central customer profile, enabling employees throughout the company to access the needs data of respective physicians.
c) Data on Decision-Making Phases
Using the customer journey, we have shown how the choice of appropriate channels and content in communication can change depending on where a physician is currently in his decision-making process. The third group therefore includes all data that provides information about the current decision-making phase of the target group. Customer Journey haben wir gezeigt, wie sich die Wahl der passenden Kanäle und Inhalte in der Kommunikation ändern kann, je nachdem, wo sich ein Arzt gerade in seinem Entscheidungsprozess befindet. Die dritte Gruppe umfasst daher alle Daten, die Aufschluss über die aktuelle Entscheidungsphase der Zielgruppe bieten.
- Hier spielen besonders Tracking–Daten eine wichtige Rolle, mit denen sich die bisherigen Interaktionen mit einem Arzt (z. B. Webseitenbesuche, Klicks auf Inhalte, Whitepaper Downloads etc.) nachvollziehen lassen. So kann man beispielsweise Leads identifizieren, die wiederholt Informationen zu einem bestimmten Thema gesucht haben. Mehr noch: Solche Interaktionsdaten geben teilweise sogar Hinweise darauf, welche Intention der Arzt verfolgt. So ist das Interesse eines Arztes, der sich z. B. Studiendaten oder Anwendungsbeispiele durchliest, wahrscheinlich deutlich konkreter als das eines Kollegen, der allgemeinere Artikel mit Informationen zur Indikation liest. Gerade über digitale Kontaktpunkte lässt sich das Kundenverständnis noch deutlich verfeinern. Ein Beispiel dafür sind Google–Anzeigen, die sogar Aufschluss darüber bieten, mit welcher exakten Suchintention Ärzte auf die Inhalte des Unternehmens geklickt haben (z. B. „Wie kann ich die Adhärenz bei Behandlung X steigern?“). Solch konkrete Informationen sind Gold wert, weil sie dem Unternehmen jede Interpretation ersparen und direkt sagen, was ein Mediziner will. Wichtig ist daher, dass diese Daten technisch sauber getrackt und anschließend dem richtigen Kundenprofil zugeordnet werden.
- Gleichzeitig spielen Vertriebsdaten aus dem Außendienst eine essenzielle Rolle bei der Einschätzung der Entscheidungsphase. Durch seinen direkten Kundenkontakt bietet er wichtige Einblicke in die Entscheidungsfindung der Ärzte. Beispielsweise können Außendienstmitarbeiter oft am besten einschätzen, wie gut ein Arzt zu einem bestimmten Thema informiert ist und in welcher Entscheidungsphase er sich aktuell befindet.
- Hier spielen besonders Tracking–Daten eine wichtige Rolle, mit denen sich die bisherigen Interaktionen mit einem Arzt (z. B. Webseitenbesuche, Klicks auf Inhalte, Whitepaper Downloads etc.) nachvollziehen lassen. So kann man beispielsweise Leads identifizieren, die wiederholt Informationen zu einem bestimmten Thema gesucht haben. Mehr noch: Solche Interaktionsdaten geben teilweise sogar Hinweise darauf, welche Intention der Arzt verfolgt. So ist das Interesse eines Arztes, der sich z. B. Studiendaten oder Anwendungsbeispiele durchliest, wahrscheinlich deutlich konkreter als das eines Kollegen, der allgemeinere Artikel mit Informationen zur Indikation liest. Gerade über digitale Kontaktpunkte lässt sich das Kundenverständnis noch deutlich verfeinern. Ein Beispiel dafür sind Google–Anzeigen, die sogar Aufschluss darüber bieten, mit welcher exakten Suchintention Ärzte auf die Inhalte des Unternehmens geklickt haben (z. B. „Wie kann ich die Adhärenz bei Behandlung X steigern?“). Solch konkrete Informationen sind Gold wert, weil sie dem Unternehmen jede Interpretation ersparen und direkt sagen, was ein Mediziner will. Wichtig ist daher, dass diese Daten technisch sauber getrackt und anschließend dem richtigen Kundenprofil zugeordnet werden.
Influence of Data on Decision-Making Phase in OCM:
The influence of decision phase data in omnichannel pharma marketing (OCM) is of immense importance when it comes to timing marketing and sales efforts effectively. Each phase of the customer journey brings significant changes in a physician's needs. For instance, in the initial stages, physicians are primarily seeking information on a topic. Bombarding them with excessive product-related details might deter them and erode trust. By contrast later, such information becomes highly relevant when they are already contemplating a change of therapy. The key objective here is to precisely identify the needs of potential prescribers at any given moment and respond accordingly. In achieving this, detailed data plays a crucial role, aiding in the clear identification of decision-making phases and developing the necessary sensitivity to address the current needs of the target group.
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Use of Data in OCM Practice
So how can we imagine the practical use of this data? Particularly in the early phases of the customer journey, providing individualized support to each doctor is often not feasible. On one hand, the level of detail in the information collected at this stage is typically not yet sufficient to enable meaningful personalization of measures. On the other hand, efficiency comes into question. In most instances, individually tailoring marketing and sales measures exceeds the capacity of available resources. Personalization so early in the customer journey is only feasible for very specific target groups comprising a few hundred doctors (e.g., in reproductive medicine).
For this reason, the omnichannel approach relies on smart clustering of target doctors, by segmenting leads with similar characteristics into common groups. This offers the advantage that certain measures, content, and sequences in the customer journey can be reused for all doctors within the same cluster. In this way, pharmaceutical companies create a healthy balance between efficient use of resources on the one hand and adaptation to the target group on the other.
To segment their target group as meaningfully as possible, it is advisable to link the above-mentioned data types with each other to sort target doctors into multi-dimensional clusters (see example in the graphic).
Of course, clustering does not mark the end point for personalisation in OCM. After all, the more data is collected and the closer the relationships with doctors become, the more opportunities there are for needs-based targeting. Customer profiles become more detailed over time as they are enriched with information from numerous interactions. In addition, as doctors move from one decision phase to the next, their potential tends to increase, making targeted, individual support more worthwhile, especially to the sales force. In parallel, automating sequences within the customer journey can help to react flexibly to interaction data (e.g. clicks on certain newsletter content) and gradually adapt the communication to the respective doctor.
2. Data Processing in Omnichannel Pharma Marketing
To harness the potential of data in omnichannel pharma marketing (OCM), effective data processing plays a central role. It involves transforming raw data into valuable information that can drive decision-making. The richer and more specific the information derived from data, the more valuable it becomes as a tool for pharmaceutical companies. Let's explore the three essential components of data processing in OCM:
a) Data Acquisition
Der erste Schritt in der Datenverarbeitung besteht darin, die verfügbaren Daten systematisch zu erfassen. Damit legen Pharmaunternehmen die Grundlage für alle späteren Verarbeitungsschritte. Denn die Qualität der gesammelten Daten entscheidet über die Qualität der Informationen, die sich daraus gewinnen lassen. Ein Prinzip, das in der Informatik oft als „garbage in, garbage out“ bezeichnet wird. Zwei Aspekte sind bei der Erfassung besonders wichtig:
- Der erste Aspekt ist, welche Daten erfasst werden. Dabei geht es darum, in der Breite möglichst alle Kanäle und Kontaktpunkte abzudecken, und in der Tiefe um den Detailgrad, mit dem jede Interaktion dokumentiert wird. Jeder Kanal hat dabei seine eigenen Herausforderungen. Bei digitalen Kanälen wie der Website ist es z. B. wichtig, ein sauberes Tracking aufzusetzen, das dabei hilft, Nutzer zu identifizieren und ihre Interaktionen (z. B. besuchte Seiten, Klicks) aufzuzeichnen. Gleichzeitig braucht es für den Außendienst einen klaren Prozess, wie Gespräche und die daraus gewonnenen Inhalte dokumentiert werden. Außerdem kann es hilfreich sein, Teile der Dokumentation zu automatisieren, z. B. wenn es um die Inhalte der Sales–Präsentation geht, die besprochen wurden, oder das anschließende Follow-up per E-Mail.
- Der zweite Aspekt ist, wie diese Daten erfasst werden. Hier geht es darum, wie genau sich die gesammelten Daten später zuordnen und verknüpfen lassen. Im OCM wird hierzu für jeden Arzt ein zentrales Profil angelegt, in dem alle Interaktionen inklusive seiner Reaktionen dokumentiert werden. Als Knotenpunkt bietet das Kundenprofil zum einen unternehmensweite Transparenz und erlaubt zum anderen eine Verbindung der einzelnen Datenpunkte zu einem detaillierten Bild des Arztes.
- Der erste Aspekt ist, welche Daten erfasst werden. Dabei geht es darum, in der Breite möglichst alle Kanäle und Kontaktpunkte abzudecken, und in der Tiefe um den Detailgrad, mit dem jede Interaktion dokumentiert wird. Jeder Kanal hat dabei seine eigenen Herausforderungen. Bei digitalen Kanälen wie der Website ist es z. B. wichtig, ein sauberes Tracking aufzusetzen, das dabei hilft, Nutzer zu identifizieren und ihre Interaktionen (z. B. besuchte Seiten, Klicks) aufzuzeichnen. Gleichzeitig braucht es für den Außendienst einen klaren Prozess, wie Gespräche und die daraus gewonnenen Inhalte dokumentiert werden. Außerdem kann es hilfreich sein, Teile der Dokumentation zu automatisieren, z. B. wenn es um die Inhalte der Sales–Präsentation geht, die besprochen wurden, oder das anschließende Follow-up per E-Mail.
b) Data Evaluation
Once data is collected, the next step is to extract relevant information for sales and marketing management. Two dimensions are distinguished in the evaluation process:
- Die erste Dimension ist die horizontale Analyse. Hierbei werden die Daten von einer Gruppe an Profilen zusammengefasst, um beispielsweise die Effekte einer bestimmten Aktion auf die gesamte Kohorte zu messen (z. B. Effektivität einer E-Mail-Kampagne durch Anmeldungen zu einem Seminar). Diese Form der Auswertung ist besonders hilfreich, um verschiedene Cluster miteinander zu vergleichen und die Herangehensweise (z. B. Wahl der richtigen Maßnahmen) für jedes Cluster zu optimieren.
- Die zweite Dimension blickt dagegen vertikal auf die Customer Journey eines einzelnen Leads. Dabei wird die Abfolge der einzelnen Berührungspunkte auf Muster untersucht, die wichtige Hinweise zu den Bedürfnissen und Interessen des Arztes bieten (z. B. Interesse an Studiendaten zu einer Behandlungsform). Hierbei geht es vor allem darum, zu antizipieren, was für den Arzt gerade relevant ist, um seine Customer Journey entsprechend anzupassen.
- Die erste Dimension ist die horizontale Analyse. Hierbei werden die Daten von einer Gruppe an Profilen zusammengefasst, um beispielsweise die Effekte einer bestimmten Aktion auf die gesamte Kohorte zu messen (z. B. Effektivität einer E-Mail-Kampagne durch Anmeldungen zu einem Seminar). Diese Form der Auswertung ist besonders hilfreich, um verschiedene Cluster miteinander zu vergleichen und die Herangehensweise (z. B. Wahl der richtigen Maßnahmen) für jedes Cluster zu optimieren.
By employing these dimensions, pharmaceutical companies gain valuable insights that address the three fundamental Ws of sales and marketing management:
Ws der Vertriebs- und Marketingsteuerung zu beantworten:
1. Who - for which physicians or clusters of physicians is it relevant?
2. What - which channels, which content, and which measures should be used?
3. When - at what stage or moment will it be most effective?
c) Data-Based Decision-Making
To harness the full potential of data collected, pharmaceutical companies must ensure that employees consistently utilize the information for decision-making. In OCM, four crucial factors are involved in achieving this:
1. Availability: Making relevant information about target customers accessible to employees across different roles is a cornerstone of OCM. The physician's profile acts as a central hub to gather and disseminate this data throughout the organization.
2. Preparation: Merely providing access to data is insufficient; it must also be presented in a user-friendly manner. Many CRM systems therefore offer personalized user interfaces tailored to specific roles (e.g. giving key account managers an overview of essential customer metrics). Advanced systems (such as IQVIA OCE) take this even a step further by generating specific suggestions (e.g. on topics or actions) for employees - the so-called „next best actions“. These help to simplify decision-making and allow employees to focus on implementation.
3. Acceptance: Addressing the mindset of employees is vital in OCM. To embrace data-driven decision-making, employees must trust in the value data brings to their work and understand how it enhances efficiency and effectiveness. Involving employees in the development of new systems and considering their needs and work processes is crucial for fostering this acceptance.
4. Automation: Embracing digitalization offers the opportunity to automate certain processes in pharmaceutical sales and marketing, saving time and allowing employees to concentrate on core activities. Marketing automation plays a significant role in segmenting target groups into clusters and allocating resources, such as sales staff, to specific leads. Modern software, utilizing intelligent algorithms, can analyze customer profiles and make data-driven allocations, allowing sales representatives to focus wholeheartedly on customer interactions.
3. Data Infrastructure:
Data infrastructure acts as the engine driving the collection, processing, and utilization of data in (OCM). This vital component encompasses all technical systems and tools necessary for data management. Let's delve deeper into how the data infrastructure empowers these three critical processing steps:
a) Collect Data
Wie die Daten im OCM erfasst werden, ist von ganz entscheidender Bedeutung, weil die Verknüpfung verschiedener Kanäle erfordert, dass auch ihre Dateninfrastruktur verknüpft ist. Im Zentrum dieser Verknüpfung stehen die Kundenprofile, in denen alle Informationen zur Zielgruppe zusammengeführt werden. Pharmafirmen arbeiten hierfür mit CRM–Systemen, die ihnen helfen, den Kundenkontakt effektiv zu dokumentieren und zu steuern. CRM–Systeme wie z. B. IQVIA OCE, Veeva und Salesforce bilden daher das Fundament der Dateninfrastruktur. Die Umsetzung von OCM bedeutet aber nicht unbedingt, dass Pharmaunternehmen auf ein neues System umsteigen müssen. Trotzdem braucht es häufig einige Anpassungen, gerade wenn verschiedene Teams mit unterschiedlichen Systemen arbeiten. Gleichzeitig lohnt es sich oft, Funktionalitäten auszubauen, um z. B. die Schnittstellen zwischen Verantwortungsbereichen zu managen und Kundenprofile zu erweitern.
Die Datenerfassung lässt sich dabei in zwei grundsätzliche Gruppen unterteilen:
- Automated collection: This includes the collection of digital data, such as website traffic, Google performance data, social media metrics, online advertising data, and e-detailing. However, automatic capture doesn't mean data generation requires no effort. Setting up clean interfaces and comprehensive tracking is essential:
Interfaces play a vital role in connecting different marketing tools, such as Google, Meta, and Active Campaign, to the company's CRM system, ensuring that customer profiles are enriched with digital performance data from various channels, including the website, Google, social media, and email. The good news is that most commonly used tools and CRM systems offer standardized interfaces (APIs) for data transfer, minimizing the need for extensive development efforts.
Tracking is essential for recording physicians' activities on the company's digital marketing and sales channels, encompassing clicks, views, downloads, and more. In OCM, the ability to link this data to individual customer profiles is crucial to tracking physicians' journeys across various touchpoints. For instance, tracking enables insights into how a physician, let's say, Dr. X, opened emails A, B, and C, read articles D and E on the website, and participated in webinar F. To accomplish this, pharmaceutical companies need a sophisticated tracking concept that defines what data is collected, where and how it's gathered, and how it's attributed to individual customer profiles. This concept also involves selecting appropriate tracking tools, like Google Tag Manager and Mixpanel, and devising customized solutions aligned with the specific marketing strategy.
- Manual collection: The data infrastructure should also support the manual collection of classic sales and marketing data, especially during field sales activities. For this purpose, common CRM systems offer tailored user interfaces, through which sales employees can directly record interactions with physicians. This step may require adjustments to align with the company's higher-level data strategy, such as categorizing qualitative information (e.g. innovation affinity) for quantitative evaluation (e.g. success probability for testing a new therapy).
b) Process Data
When it comes to analyzing customer data, business intelligence (BI) plays a central role. BI systems (e.g., Power BI, Tableau, Apteco Marketing Suite, minubo BI, SAP BusinessObjects BI) offer pharmaceutical companies software solutions that specialise in examining large volumes of data for useful patterns or correlations. An example for an application that is particularly relevant in pharma marketing is the segmentation of target groups into cohorts and clusters with similar needs. With the help of clever algorithms, the collected customer data is systematically evaluated for this purpose and valuable information is obtained for sales and marketing.
However, it is not only software that determines the effectiveness of data processing; the company's data strategy is just as relevant. Even the most sophisticated software can only generate meaningful information if the quality of the underlying data is assured. In addition, companies must clearly define beforehand which decisions shall be supported by data and which concrete information is required to make these decisions. This is where hypothesis testing comes into play, which uses hypotheses to define which relationship between the data (e.g. click rates on blog posts to newsletter sign-ups on the website) will be investigated, how this will be measured, and how the results will be evaluated. The more concretely these hypotheses are formulated, the more clearly the results can be interpreted at the end.
c) Use Data
Im letzten Schritt geht es darum, die gewonnenen Informationen so aufzubereiten, dass sie optimal für die Entscheidungsfindung eingesetzt werden können. Hierfür gibt es zwei Optionen:
- Die erste Option zielt darauf ab, Technologien einzusetzen, um den Zugriff von Mitarbeitern auf relevante Informationen zu optimieren. Mithilfe nutzerfreundlicher Dashboard–Tools (z. B. Google Data Studio, IQVIA Apollo) werden Informationen gezielt aufbereitet, sodass sie tagtägliche Aktivitäten systematisch unterstützen. Dazu gehören z. B. Funktionen wie Übersichten über die wichtigsten Leads und Vertriebskontakte, die Priorisierung der Aufgaben und Kontakte oder datenbasierte Vorschläge (z. B. Follow-up–Maßnahmen, Themenvorschläge, …). Wichtig ist dabei, dass jedes Dashboard speziell auf die Rolle und den Verantwortungsbereich des jeweiligen Mitarbeiters zugeschnitten ist. So unterstützt Technologie Pharmaunternehmen dabei, datengetriebene Entscheidungen aktiv zu fördern: Den Mitarbeitern werden lästige Datenanalyse- und Recherchetätigkeiten abgenommen, damit sie sich vor allem auf die Interpretation und Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse konzentrieren können.
- Die zweite Option geht noch einen Schritt weiter und fördert daher die Automatisierung von Teilen der Entscheidungsfindung. Tools (wie z. B. SF Marketing Cloud, Active Campaign, Zentrix) bieten clevere Lösungen, die die BI–Informationen automatisiert interpretieren und damit bestimmte Vertriebs- und Marketingaktivitäten (z. B. E-Mail-Automation, Ressourcen–Management im Außendienst) steuern können. Ein wichtiger Aspekt bei der Verwendung solcher Automatisierungs-Tools ist ein realistisches Verständnis der Arbeitsteilung zwischen Technologie und Mensch. Denn auch, wenn Software–Tools einige Entscheidungen eigenständig übernehmen können, müssen sie trotzdem noch vom Pharmavertrieb gemanagt werden, z. B. indem Entscheidungswege und -parameter vorab definiert werden. In der Realität bedeutet das, dass im Tagesgeschäft einige Entscheidungsprozesse von Automatisierungs-Tools übernommen werden. Den strategischen Rahmen hinter diesen Entscheidungen (z. B. Datenstrategie, Customer Journey) entwickeln aber nach wie vor menschliche Entscheider. Automatisierung bedeutet daher nicht, dass Software die Vertriebs- und Marketingsteuerung übernimmt. Vielmehr geht es darum, bestimmte repetitive Aktivitäten zu automatisieren, sodass sich die Mitarbeiter mehr auf die strategischen Themen und den direkten Kundenkontakt fokussieren können.
- Die erste Option zielt darauf ab, Technologien einzusetzen, um den Zugriff von Mitarbeitern auf relevante Informationen zu optimieren. Mithilfe nutzerfreundlicher Dashboard–Tools (z. B. Google Data Studio, IQVIA Apollo) werden Informationen gezielt aufbereitet, sodass sie tagtägliche Aktivitäten systematisch unterstützen. Dazu gehören z. B. Funktionen wie Übersichten über die wichtigsten Leads und Vertriebskontakte, die Priorisierung der Aufgaben und Kontakte oder datenbasierte Vorschläge (z. B. Follow-up–Maßnahmen, Themenvorschläge, …). Wichtig ist dabei, dass jedes Dashboard speziell auf die Rolle und den Verantwortungsbereich des jeweiligen Mitarbeiters zugeschnitten ist. So unterstützt Technologie Pharmaunternehmen dabei, datengetriebene Entscheidungen aktiv zu fördern: Den Mitarbeitern werden lästige Datenanalyse- und Recherchetätigkeiten abgenommen, damit sie sich vor allem auf die Interpretation und Umsetzung der gewonnenen Erkenntnisse konzentrieren können.
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Wenn es um die Auswahl der konkreten Tools und Systeme für die Dateninfrastruktur im OCM geht, sollten Pharmaunternehmen drei Faktoren beherzigen. Denn die Auswahl der passenden Lösung ist für jede Organisation höchst individuell:
1. Existing systems: In general, it is advisable to first conduct an inventory of the status quo to determine what functionality the existing infrastructure offers. In this way, it is possible to build on the strengths of established processes and structures as well as on the data already available instead of completely reinventing the wheel. The infrastructure can then be expanded piece by piece and, where necessary, replaced in a targeted manner, without directly overturning everything.
2. Unternehmensstruktur: Gleichzeitig spielt auch der Aufbau des Unternehmens eine entscheidende Rolle für den Aufbau der passenden Infrastruktur. So unterscheidet sich z. B. die Komplexität eines mittelständischen Betriebs erheblich von der eines weltweit agierenden Konzerns. Genauso wichtig ist auch der Umfang des Omnichannel–Projekts – umfasst es erst einmal bestimmte Produktgruppen oder Märkte, oder gleich das Unternehmen als Ganzes?
3. Strategie und Kultur: Und nicht zuletzt haben strategische und kulturelle Faktoren großen Einfluss darauf, welche Dateninfrastruktur zum Unternehmen passt. Auf der strategischen Ebene spielen Aspekte wie z. B. der Mix zwischen verschiedenen Vertriebs- und Marketingkanälen, die Daten- und Kommunikationsstrategien sowie die Produktarten (z. B. Rx, Gx, OTC etc.) eine wichtige Rolle. Auf der kulturellen Ebene geht es um Themen wie z. B. die Entscheidungsprozesse, die Befugnisse und Verantwortungen von Mitarbeitern sowie interne Kommunikationsstruktur. Zusammen mit juristischen Themen (z. B. Compliance, GDPR etc.) müssen all diese Faktoren einbezogen werden, wenn technische Lösungen selektiert werden.
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Nicole Ehrhardt – Partner & Business Director
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