Wie funktioniert das Datenmanagement im Omnichannel Pharma Marketing?

2023-01-19T13:06:12+01:0016. Januar 2023|

Teil 3 von 3 der Artikelreihe: Wie funktioniert Omnichannel Pharma Marketing?

Artikelserie: Omnichannel Pharma Marketing

In den vergangenen Jahren hat sich Omnichannel Pharma Marketing (OCM) als eine der wichtigsten Entwicklungen im Pharmamarkt etabliert. In dieser Artikelreihe erfahren Sie daher alles, was Sie zum Thema OCM wissen sollten:

1. Was ist OCM?

2. Warum ist OCM für Pharmaunternehmen gerade jetzt so relevant?

3. Wie funktioniert OCM?

Teil 1: Customer Journey im OCM
Teil 2: Kanäle im OCM
Teil 3: Datenmanagement im OCM

4. Die Vorteile von OCM

5. Welche Auswirkungen hat OCM auf den Erfolg von Pharmaunternehmen?

+ Whitepaper: Umsetzung von OCM

Egal ob es um die Koordination der unterschiedlichen Marketing- und Vertriebskanäle, die Optimierung von Außendienstressourcen oder ein detailliertes Verständnis der Zielgruppe geht – das Datenmanagement spielt im OmnichannelAnsatz eine zentrale Rolle. Richtig eingesetzt wird es zu einem entscheidenden Antrieb für den Erfolg von Pharmaunternehmen. Deshalb nehmen wir in diesem Artikel die drei wichtigsten Komponenten des Datenmanagements im Omnichannel Pharma Marketing (im weiteren als OCM abgekürzt) unter die Lupe:

Die Komponenten des Datenmanagements im Omnichannel Pharma Marketing

 

1. Daten im Omnichannel Pharma Marketing

Die erste Komponente sind die Daten selbst. Sie stellen im Datenmanagement den Treibstoff dar, mit dem der Antrieb generiert wird. Deshalb klären wir zunächst, welche Daten im OCM besonders relevant sind, bevor wir anschließend schauen, wie sie in der Praxis eingesetzt werden.

Grundsätzlich gilt, dass sich der Wert von Daten immer an den Entscheidungen bemisst, die sie verbessern. Entsprechend haben wir die Daten in drei Gruppen eingeteilt, die jeweils den Entscheidungsbereich widerspiegeln, auf den sie am meisten Einfluss haben:

Potenzial

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:

    • Der erste Faktor ist das Verschreibungspotenzial sprich die Anzahl an Verschreibungen, die ein Arzt bzw. eine Einrichtung tätigen kann. Konkrete Daten, die darüber Aufschluss geben, sind z.B. die aktuelle Anzahl an Verschreibungen, die Größe der Klinik, die Anzahl der behandelten Patienten etc.

    • Der zweite Faktor ist die Erfolgswahrscheinlichkeit, die beschreibt, wie gut die Chancen stehen, den Arzt in seiner Behandlungsentscheidung zu beeinflussen und z.B. für einen Therapiewechsel zu gewinnen. Sie zeigt also, wie wahrscheinlich es für ein Unternehmen ist, das theoretische Potenzial eines Arztes bzw. einer Einrichtung tatsächlich zu erschließen. Dabei spielen Kriterien wie z.B. das Bewusstsein für eine bestimmte Indikation und Behandlungsform, die Zufriedenheit mit Konkurrenzprodukten sowie die Bereitschaft, Alternativen zu testen, eine entscheidende Rolle. Auch wenn sich diese Daten nicht immer exakt quantifizieren lassen, können die Einschätzungen von Vertriebsmitarbeitern in vielen Fällen einen wichtigen Ausgangspunkt bieten, die Erfolgswahrscheinlichkeiten von Ärzten besser einzustufen. Mithilfe von standardisierten Bewertungskriterien kann der Außendienst Aspekte wie z.B. die Qualität der Interaktionen oder die Innovationsfreudigkeit der Institution klarer kategorisieren und in das Kundenprofil einfließen lassen. Zusätzlich bieten Daten aus digitalen Maßnahmen (z.B. Interaktionsfrequenz und dauer) weitere Rückschlüsse auf die Beziehung zwischen Arzt und Unternehmen und die Bereitschaft zum Therapiewechsel. Das Ziel ist dabei, die Kundenprofile mit möglichst vielen Datenpunkten anzureichern, um aus der Verknüpfung dieser Daten neue Erkenntnisse zu ziehen. Im OCM entsteht so aus der Gesamtheit aller Daten eine Aussagekraft, die deutlich größer ist als der Informationsgehalt ihrer Einzelteile.

    • Der dritte Faktor ist das indirekte Potenzial eines Arztes, die Entscheidungen von Kollegen und Kolleginnen zu beeinflussen. Hier kommt zum Tragen, dass Ärzte bei der Entscheidungsfindung oft stark auf die Erfahrungen von Kollegen und Key Opinion Leadern in ihrem Feld vertrauen. So zeigen unsere Auswertungen zu der Entscheidungsfindung von Ärzten bei einem Therapiewechsel, dass der Austausch mit Kollegen mehrfach die Entscheidung des Arztes stark beeinflusst. Für das indirekte Potenzial eines Arztes sind z.B. Informationen über die Position eines Arztes (z.B. Oberarzt), die Größe seiner Praxis bzw. Station, aber auch sein Ansehen auf Plattformen wie Coliquio sowie Teilnahmen und Sprecherrollen auf Kongressen und Seminaren wichtige Hinweise.

      Eine zusätzliche Datenquelle, um das Potenzial von Zielkunden realistisch einzuschätzen, bieten Referenzdaten. Hierfür sind z.B. aktuelle und historische Absatzzahlen enorm wertvoll. So können Pharmaunternehmen das Potenzial neuer Zielkunden abschätzen, indem sie es mit den Werten ähnlicher Ärzte vergleichen.
Potenzialermittlung im Omnichannel Pharma Marketing

 

Einfluss der Potenzial-Daten aufs OCM

Das Potenzial von Zielkunden bietet eine wichtige Grundlage für die Ressourcenplanung und Priorisierung in Vertrieb und Marketing. Je genauer Pharmafirmen ihr Potenzial einschätzen können, desto effektiver lässt sich entscheiden, welche Ärzte einen besonderen Fokus verdienen, um so ihre Ressourcenzuteilung zu optimieren. Zusätzlich helfen die Potenzial-Daten bei der Segmentierung von Ärzten in verschiedene Gruppen, für die das Unternehmen dann jeweils passende Customer Journeys gestaltet.

Bedrüfnisse

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:  

    • Erstens die demografischen Daten des Arztes diese umfassen viele Basics, wie z.B. die geografische Lage, die Fachrichtung sowie die Position und Institution, in der ein Arzt arbeitet. Ein weiterer wichtiger Faktor ist auch das Alter, da es starken Einfluss auf das Informationsverhalten haben kann.  
       
    • 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.  

Einfluss der Bedürfnis-Daten aufs OCM
Die Bedürfnisse von Ärzten spielen besonders auf strategischer Ebene eine wichtige Rolle, um die Marketing- und Vertriebsplanung zu steuern. Im Pharmamarketing bedeutet das z.B., zu entscheiden, welche Inhalte, Formate und Kanäle am besten zu den jeweiligen Ärzten passen. Gleichzeitig erlauben sie dem Pharmavertrieb, sich individuell auf Vertriebsgespräche vorzubereiten (z.B. Themenwahl, Vertriebsunterlagen). Entscheidend ist dabei die bereichssübergreifende Zusammenarbeit. Das bedeutet, dass alle gesammelten Daten zu einem zentralen Kundenprofil verknüpft werden, das die Bedürfnis-Daten zum jeweiligen Arzt für Mitarbeiter im gesamten Unternehmen zugänglich macht.

Entscheidungsphase

Anhand der 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 TrackingDaten 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 GoogleAnzeigen, 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.
Ermittlung der Entscheidungsphase im Omnichannel Pharma Marketing

 

Einfluss von Daten zur Entscheidungsphase aufs OCM

Die Entscheidungsphase eines Arztes richtig einzuordnen, hilft enorm dabei, das passende Timing für Marketing- und Vertriebsmaßnahmen zu finden. Denn die Bedürfnisse des Arztes ändern sich mit jeder Phase der Customer Journey erheblich. So geht es einem Arzt z.B. anfangs oft darum, sich zu einem Thema zu informieren. Zu viele produktbezogene Informationen können ihn daher sogar eher abschrecken und für einen Vertrauensverlust sorgen. Im Gegensatz dazu können genau diese Informationen besonders relevant für ihn sein, wenn er bereits einen Therapiewechsel in Erwägung zieht. Das Ziel dabei ist, die Bedürfnisse des potenziellen Verschreibers zum jeweiligen Zeitpunkt möglichst genau erkennen zu können, um passend darauf zu reagieren. Detaillierte Daten spielen hierfür eine entscheidende Rolle, da sie uns dabei helfen, die Entscheidungsphasen klarer zu erkennen und das nötige Feingefühl für die aktuellen Bedürfnisse der Zielgruppe zu entwickeln.

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Einsatz von Daten in der Praxis des OCMs

Wie können wir uns den Einsatz dieser Daten also in der Praxis vorstellen? Gerade in den frühen Phasen der Customer Journey ist es oft nicht praktikabel, jeden Arzt individualisiert zu betreuen. Zum einen reicht der Detailgrad der zu diesem Zeitpunkt gesammelten Informationen meist noch nicht aus, um Maßnahmen sinnvoll personalisieren zu können. Zum anderen stellt sich die Effizienzfrage. Denn in den meisten Fällen übersteigt die individuelle Personalisierung von Marketing- und Vertriebsmaßnahmen die Kapazitäten der vorhandenen Ressourcen. Nur bei sehr spitzen Zielgruppen von wenigen hundert Ärzten (wie z. B. in der reproduktiven Medizin) ergibt es Sinn, sich schon so früh in der Customer Journey mit der Personalisierung zu befassen. 

Aus diesem Grund setzt der Omnichannel-Ansatz auf ein kluges Clustering von Ziel-Ärzten, das Leads mit ähnlichen Merkmalen in gemeinsame Gruppen segmentiert. Das bietet den Vorteil, dass sich bestimmte Maßnahmen, Inhalte und Segmente in der Customer Journey für alle Ärzte desselben Clusters wiederverwenden lassen. So schaffen Pharmaunternehmen eine gesunde Balance zwischen effizientem Umgang mit Ressourcen auf der einen und Anpassung an die Zielgruppe auf der anderen Seite.

Um ihre Zielgruppe möglichst sinnvoll zu segmentieren, empfiehlt es sich, die oben genannten Datentypen miteinander zu verknüpfen, sodass die Ziel-Ärzte in mehrdimensionale Cluster eingeteilt werden können (siehe Beispiel in der Grafik). 

Natürlich markiert das Clustering nicht den Endpunkt für die Personalisierung im OCM. Denn je mehr Daten gesammelt werden und je enger die Beziehungen mit Ärzten werden, desto mehr Möglichkeiten zur bedürfnisorientierten Ansprache bieten sich. Die Kundenprofile werden mit der Zeit immer detaillierter, da sie mit Informationen aus zahlreichen Interaktionen angereichert werden. Zusätzlich bewegen sich die Ärzte von Entscheidungsphase zu Entscheidungsphase voran, sodass ihr Potenzial immer weiter zunimmt und eine gezielte, individuelle Betreuung vor allem durch den Außendienst lohnenswert macht. Parallel können automatisierte Sequenzen innerhalb der Customer Journey dabei helfen, flexibel auf Interaktionsdaten (z. B. Klicks auf bestimmte Newsletter-Inhalte) zu reagieren und die Kommunikation schrittweise auf den jeweiligen Arzt anzupassen.  

Clustering im Omnichannel Pharma Marketing

 

2. Datenverarbeitung

Um Rohdaten für Unternehmen nutzbar zu machen, müssen diese zunächst mehrere Verarbeitungsschritte durchlaufen. Bei diesen Schritten geht es darum, Daten in konkrete Informationen umzuwandeln, die sich zur Entscheidungsfindung einsetzen lassen. Umso reichhaltiger und spezifischer diese Informationen also sind, desto mehr Wert bieten sie als Entscheidungshilfe. Eine effektive Datenverarbeitung ist daher ein wesentlicher Pfeiler für das Datenmanagement im OCM:

Datenerfassung

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 SalesPräsentation 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.

Datenauswertung

Nachdem die Daten gesammelt wurden, geht es im folgenden Schritt darum, relevante Informationen für die Vertriebs- und Marketingsteuerung daraus zu gewinnen. Grundsätzlich lassen sich bei der Auswertung zwei Dimensionen unterscheiden:

    • 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.

Gemeinsam erlauben diese beiden Dimensionen, aus den gesammelten Daten von Pharmaunternehmen wertvolle Erkenntnisse zu ziehen. Diese Erkenntnisse spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, die drei Ws der Vertriebs- und Marketingsteuerung zu beantworten:

1. Wer soll damit erreicht werden für welche Ärzte bzw. Cluster an Ärzten ist es relevant?

2. Was soll gemacht werden welche Kanäle, welche Inhalte und welche Maßnahmen sollen genutzt werden?

3. Wann soll es passieren in welcher Phase ist es am effektivsten?

Datenbasiert entscheiden

Um von den gesammelten Daten zu profitieren, müssen Pharmaunternehmen dafür sorgen, dass die daraus gewonnenen Informationen von Mitarbeitern auch konsequent für die Entscheidungsfindung eingesetzt werden. Hierfür spielen im OCM vier Faktoren eine wichtige Rolle:

Faktoren für datenbasierte Entscheidungen im Pharma Omnichannel Marketing

 

1. Verfügbarkeit: Ein Grundpfeiler im OCM besteht darin, alle relevanten Informationen zu einem Zielkunden für die Mitarbeiter in den verschiedenen Verantwortungsbereichen verfügbar zu machen. Das Profil des Arztes dient hierbei als Knotenpunkt, um all diese Informationen zu sammeln und unternehmensweit abrufbar zu machen.

2. Aufbereitung: Zugang allein reicht in der Praxis aber nicht aus, weil es im Alltag auch darum geht, wie schnell Mitarbeiter an die benötigten Informationen kommen. Genauso wichtig ist es daher, dass die Informationen nutzerfreundlich aufbereitet werden. Viele CRM (Customer Relationship Management) Systeme bieten daher individualisierte Benutzeroberflächen, welche die angezeigten Informationen an die Aufgabenbereiche des Nutzers anpassen. (Ein Key Account Manager bekommt beispielsweise eine Übersicht mit den wichtigsten Kennzahlen zu seinen Kunden.) Einige Systeme (wie z.B. IQVIA OCE) gehen sogar noch einen Schritt weiter und generieren anhand der Daten konkrete Vorschläge für die Mitarbeiter (z.B. Themen- oder Maßnahmenvorschläge) sogenannte „Next Best Actions“. So ersparen sie ihnen die komplexe Auswertung und erlauben ihnen, sich stärker auf die Umsetzung zu konzentrieren.

3. Akzeptanz: Wie im gesamten OCM spielt auch hier das Mindset eine entscheidende Rolle. Mitarbeiter müssen lernen, den Daten zu vertrauen, indem sie verstehen, wie sie ihre Arbeit verbessern und vereinfachen. Gerade weil der OmnichannelAnsatz auf ein stärkeres Zusammenspiel von Mensch und Daten setzt, ist es wichtig, die Mitarbeiter bei der Entwicklung der neuen Systeme zu beteiligen und ihre Bedürfnisse und Arbeitsprozesse zu berücksichtigen.

4. Automatisierung: Nicht jede Entscheidung im Pharmaunternehmen muss manuell getroffen werden. Eine große Chance der Digitalisierung ist, dass sich bestimmte Prozesse im Pharmavertrieb und -marketing automatisieren lassen. Dadurch wird eine Menge Zeit gespart und Raum geschaffen, dass sich Mitarbeiter auf ihre Kerntätigkeiten konzentrieren können. Zwei Felder, in denen MarketingAutomation besonders stark zum Einsatz kommt, sind die Segmentierung der Zielgruppen in bestimmte Cluster und die Ressourcenzuteilung (z.B. von Vertriebsmitarbeitern) auf bestimmte Leads. Mithilfe kluger Algorithmen kann moderne Software eine Analyse der Kundenprofile durchführen und eine datenbasierte Zuteilung vornehmen, damit sich z.B. Außendienstmitarbeiter voll auf den Kundenkontakt fokussieren können.

3. Dateninfrastruktur

Wenn die Daten der Treibstoff fürs OCM sind und die Datenverarbeitung der Umwandlungsprozess ist, um ihren Wert nutzbar zu machen, dann ist die Dateninfrastruktur der Motor, in dem dieser Verarbeitungsprozess stattfindet. Sie umfasst alle technischen Systeme und Tools, die für die Sammlung, Verarbeitung und Nutzung der Daten notwendig sind. Deshalb nehmen wir nun unter die Lupe, wie die Infrastruktur diese drei Verarbeitungsschritte ermöglicht:

Aufgaben der Dateninfrastruktur im OCM

 

Daten sammeln

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 CRMSystemen, die ihnen helfen, den Kundenkontakt effektiv zu dokumentieren und zu steuern. CRMSysteme 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:

    • Die erste Gruppe beinhaltet die automatisierte Erfassung aller digitalen Daten – vom Website-Traffic über Performance-Daten auf Google, Social Media oder aus Onlinewerbungen hin zum E-Mail Marketing oder E-Detailings. Doch auch, wenn diese Daten automatisiert erfasst werden, bedeutet das nicht, dass Unternehmen nichts dafür tun müssen, um sie zu generieren. Ganz im Gegenteil – die Erfassung digitaler Daten erfordert die Einrichtung sauberer Schnittstellen und eines umfassenden Trackings:

Schnittstellen dienen dazu, die verschiedenen Marketingtools (z. B. Google, Meta, Active Campaign, …) ans CRM-System des Unternehmens anzubinden, damit die Kundenprofile mit digitalen Performance-Daten aus den entsprechenden Kanälen (z. B. Website, Google, Social Media, E-Mail) angereichert werden. Zum Glück bieten aber die meisten gängigen Tools und CRM-Systeme standardisierte Schnittstellen (APIs) für die Datenübertragung an, die keinen hohen Entwicklungsaufwand erfordern.

Tracking ermöglicht es, die Aktivitäten (z. B. Klicks, Views, Downloads, …) von Ärzten auf den digitalen Marketing- und Vertriebskanälen des Unternehmens zu erfassen. Im OCM ist dabei die Fähigkeit entscheidend, die generierten Daten individuellen Kundenprofilen zuzuordnen, damit sich die Customer Journey von Ärzten entlang der verschiedenen Berührungspunkte verfolgen lässt (z. B. Arzt X hat E-Mails A, B und C geöffnet, Artikel D und E auf der Webseite gelesen und an Webinar F teilgenommen). Hierfür benötigen Pharmaunternehmen ein intelligentes Tracking-Konzept, das definiert, wo, wie, welche Daten erfasst werden und wie sich diese hinterher zuordnen lassen. Dieses Konzept umfasst auch die Wahl passender Tracking-Tools (z. B. Google Tag Manager, Mixpanel) sowie die Planung individualisierter Lösungen, die auf die spezielle Marketingstrategie zugeschnitten sind.

    • Parallel sollte die Dateninfrastruktur auch die manuelle Erfassung klassischer Vertriebs- und Marketingdaten ermöglichen. Diese spielt beispielsweise bei der Dokumentation der Außendienstaktivitäten eine wichtige Rolle. Gängige CRM-Systeme bieten hierfür spezielle Benutzeroberflächen, über die Vertriebsmitarbeiter ihre Direktkontakte mit dem Arzt festhalten können. Trotzdem ist der Schritt zum OCM häufig mit Anpassungen verbunden, da die Dokumentation nun nicht mehr nur bereichsintern genutzt wird, sondern die übergeordnete Datenstrategie des Unternehmens unterstützen soll. Ein Beispiel ist etwa, wenn qualitative Informationen z. B. zu den Interessen eines Arztes kategorisiert werden, um eine quantitative Auswertung (z. B. zur Segmentierung) zu ermöglichen.

Daten verarbeiten

Wenn es darum geht, die Kundendaten zu analysieren, spielt Business Intelligence (BI) eine zentrale Rolle. BISysteme (z.B. Power BI, Tableau, Apteco Marketing Suite, minubo BI, SAP BusinessObjects BI) bieten Pharmaunternehmen Softwarelösungen, die darauf spezialisiert sind, große Datenmengen auf nützliche Muster oder Zusammenhänge zu untersuchen. Eine besonders relevante Anwendung im Pharmamarketing ist z.B. die Segmentierung der Zielgruppe in Kohorten und Cluster mit ähnlichen Bedürfnissen. Mithilfe kluger Algorithmen werden die gesammelten Kundendaten dafür systematisch ausgewertet und wertvolle Informationen für Vertrieb und Marketing gewonnen.

Über die Effektivität der Datenverarbeitung entscheidet aber nicht nur die Software, ebenso relevant ist auch die Datenstrategie des Unternehmens. So kann selbst die ausgefeiltste Software nur dann sinnvolle Informationen generieren, wenn die Qualität der zugrunde liegenden Daten gesichert ist. Außerdem muss vorher klar definiert werden, welche Entscheidungen auf Basis der Daten unterstützt werden sollen und welche konkreten Informationen benötigt werden, um diese Entscheidung treffen zu können. Hier kommt z.B. das bereits erwähnte HypothesenTesting zum Tragen, das mittels Hypothesen definiert, welcher Zusammenhang zwischen den Daten (z.B. Klickraten auf Blogbeiträge und NewsletterAnmeldungen auf der Website) untersucht wird, wie dieser gemessen wird und wie die Ergebnisse ausgewertet werden. Je konkreter diese Hypothesen formuliert werden, desto eindeutiger können die Ergebnisse am Ende auch interpretiert werden.

Daten nutzen

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 DashboardTools (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-upMaßnahmen, 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 BIInformationen automatisiert interpretieren und damit bestimmte Vertriebs- und Marketingaktivitäten (z.B. E-Mail-Automation, RessourcenManagement 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 SoftwareTools 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.
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SoftwareAuswahl 

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. Bestehende Systeme: Generell empfiehlt es sich, zunächst eine Bestandsaufnahme des Status quo durchzuführen, die ermittelt, welche Funktionalität die bestehende Infrastruktur bietet. So kann auf den Stärken der etablierten Prozesse und Strukturen sowie auf den bereits verfügbaren Daten aufgebaut werden, statt das Rad komplett neu zu erfinden. Anschließend kann die Infrastruktur dann Stück für Stück erweitert und dort, wo nötig, gezielt ausgetauscht werden, ohne direkt alles umzuwerfen

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 OmnichannelProjekts 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.

Nicole Ehrhardt

Expertin:
Nicole Ehrhardt – Partner & Business Director

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