Фармацевтический маркетинг: как управлять данными, чтобы они вас не контролировали

«Я знаю, что половина моего рекламного бюджета потрачена впустую, но я не знаю, сколько именно».

Джон Ванамейкер

С развитием технологий фармацевтические компании отказываются от традиционных методов маркетинга, таких как реклама в журналах и телевизионные рекламные кампании, в пользу цифровых стратегий. Одним из примеров является переход от бумажных рецептов к электронным медицинским записям, которые позволяют компаниям более эффективно анализировать данные пациентов и адаптировать свои маркетинговые кампании к их потребностям.

Какие тенденции сегодня выделяются:

• В последние годы потребители привыкли покупать лекарства через Интернет. В категории «Электронная фармацевтика» в 2022 году совершено 142 млн заказов на сумму 239 млрд руб. при среднем чеке 1683 руб. Безрецептурные фармацевтические компании, то есть сектор безрецептурных лекарств (уже часть сектора рецептурных препаратов), активно конкурируют за «цифровой проход».




• Вводятся электронные рецепты. Клиники все чаще начинают использовать цифровые рецепты для ускорения аптечной обработки и отпуска лекарств.




• Разрешена онлайн-продажа рецептурных лекарств (Госдума одобрила эксперимент в октябре 2022 года, а в феврале 2023 года Минздрав утвердил список рецептурных лекарств, в который вошли более 900 наименований).




• Интернет-продажи переходят на маркетплейсы (продажи БАД и другой нелекарственной продукции начали перемещаться из аптек на маркетплейсы, в аптеках все меньше покупают тонометры, исчезает категория пищевых добавок).

Сбор данных пациентов

Существует множество способов сбора данных о потребителях/пациентах. Среди основных:

• дорогостоящие маркетинговые исследования (с глубинными интервью, фокус-группами);




• расследования, проводимые медицинскими представителями;




• необходимые данные о пациенте можно получить непосредственно у врача;




• собирать данные из рассылок и сайтов;




• поиск по ключевым словам с помощью классических форумов и открытых сайтов.

Например, чтобы понять объем больных раком молочной железы в Интернете и найти информацию, необходимую для дальнейшей разработки маркетинговой стратегии, мы с командой провели исследование с использованием искусственного интеллекта. Исследование основывалось на реальных отзывах пациентов (специализированные социальные сети, форумы и другие источники пользовательского контента).

Ключевую роль в исследовании сыграли модули извлечения ранее неизвестных сущностей из текстов с учетом всего многообразия языковых средств выражения пациентов, а также фактов (событий) и семантически значимых связей между объектами.

Таким образом, исследование было сосредоточено на понимании текста, а не только на анализе ключевых слов. Этому способствовало внедрение инновационного машинного обучения в алгоритмы экспертных систем — это позволило не только извлекать информацию из текстов, но и обеспечило «понимание» естественного языка пациентов, с которыми они общаются в Интернете. Кроме того, были получены уникальные данные о емкости рынка потенциальных пациентов, а также приоритетных регионах работы с пациентами и ключевых лицах врачей-экспертов (лидеров мнений), с которыми планировалось дальнейшее взаимодействие.

Еще одним важным моментом является развитие собственных систем сбора данных, учитывающих различные данные с использованием платформ CDP (Customer Development Platform), на которых строится цифровой профиль пациента. Разработка уникальных информационных панелей — ценная часть создания системы аналитики внутри бизнеса.

Анализ рынка и конкурентоспособности

Фармацевтическая промышленность является одной из крупнейших и наиболее стратегически важных отраслей промышленности. С каждым годом спрос на медицинскую и фармацевтическую продукцию увеличивается, а компании, работающие в этой сфере, сталкиваются с усилением конкуренции. Чтобы добиться успеха, фармацевтические компании должны применять инновационные подходы к анализу заинтересованных сторон, конкурентов и рынков. А основа лежит в анализе рынка и конкурентов.

1. Есть общерыночные данные – первичные (отгрузки лекарств дистрибьюторам), вторичные (отгрузки от дистрибьюторов в аптеки), третичные (конечные продажи клиентам/пациентам, которые можно отслеживать через данные о закупках аналитических агентств). Необходимо следить за этими тремя элементами, особенно в периоды пиковых сезонных продаж: как осуществляют отгрузку дистрибьюторы, как используются запасы аптечного склада и расход аптечного склада. Между дистрибьюторами существует важная связь, например, в секторе FMCG (сектор товаров частого использования) ее нет – партии товара/товаров сразу отправляются в магазины.




2. Сравнение финансовых затрат – уровень распределения – количественный и качественный. Например, есть 100 аптек, мы представлены в 75 — количественный уровень распределения, а когда 100 аптек, мы представлены в 20, но эти 20 аптек составляют 90% оборота — уровень качественного распределения.




3. Многие компании собирают данные о себе, но мало о своих конкурентах. Некоторые розничные компании собирают данные о ценах своих конкурентов со сторонних сайтов и сайтов конкурентов. Сейчас на рынке существует множество фармацевтических компаний, которые имеют свои внутренние системы разработки промоакций и которые работают только в том случае, если известны данные об активности конкурентов.






Приведем пример: крупная внебиржевая компания инвестировала до 80% всех телевизионных денег в течение трех месяцев зимой и двух месяцев летом, а конкурирующий бренд, зная, когда компания выйдет на ТВ, активно инвестировал при этом в цифровой, чтобы перейти от медицины к потребительскому спросу, не вкладывая ни цента в телевидение. Под этот бренд они перевели около 25% этой аудитории, сэкономив на ТВ-размещении десятки миллионов рублей.






4. Категория «Электронные фармации» представлена ​​интернет-торговыми площадками и аптеками. Торговые площадки лидируют во внедрении современных технологий и предоставляют постоянно растущие возможности для анализа, продвижения и использования контента.

Мы можем отслеживать показатели компании, конкурента, реселлера, отслеживать RRP (рекомендованную розничную цену), например, такие как:

• SOV – доля голоса, доля показа брендовых баннеров среди всех баннеров категории;




• SIS – доля в поиске, доля брендовых товаров в поиске;




• OSA – Наличие на полке, наличие товара на полке, потеря продаж;




• SOS – доля полки, доля брендовых товаров внутри категории.

Кроме того, мониторинг также важен:

• сантименты – оценка настроений отзывов на основе ключевых слов;




• продажи – оценка объема продаж и доли категории;




• реклама – сроки размещения рекламных форматов;




• контент – содержание и оценка листов продукции.

Если бренд хочет конкурировать за долю в категории, он должен видеть свое место и тенденции относительно конкурентов. Растет популярность использования сторонних систем или разработки собственных систем PIM (система информации о продукте). PIM-системы позволяют:

• сократить количество ссылок на продукты и время обновления;




• увеличить рост конверсии (максимально качественный контент в каналах продаж);




• Рост LTV – повторные покупки, успешный пользовательский опыт;




• рост продаж – быстрый запуск продукта, использование новых каналов продаж, улучшенный поиск по функциям.

Анализ сбора данных о пациентах и ​​потребителях

Сегодня структура интернет-аптеки 2022 год такой: аптечные маркетплейсы (60%), аптечные площадки (27%), агрегаторы (8%), OZON, ВБ, маркетплейсы Яндекса (8%).

И модель закупок фармацевтической продукции у покупателя меняется:

• начинает резервировать товар, чтобы получить его в удобное время;




• использует онлайн-каналы для сравнения затрат;




• более активно использует неаптечные каналы закупок (маркетплейсы, сайты доставки продуктов — eGrocery).

При анализе сбора данных о пациентах и ​​потребителях необходимо иметь возможность создать карту пути клиента с контактами для каждого потребительского сегмента. Если у покупателя есть наркотик нет смысла его менять. А если уровень удовлетворенности продуктом 5-7, то конверсия рекламы уже может достигать около 30-40% за счет изменения и использования разных типов стратегий – контентной, OLV или инфлюенсеров.

Как же тогда добиться того, чтобы мы взаимодействовали в Интернете со второй категорией потребителей, а не с первой? Для этого существуют специальные платформы управления данными, содержащие данные об этих потребителях. Например, если они купили препарат, мы покажем рекламу именно здесь.

Мы часто видим, как бренды полностью меняют свою стратегию. Например, бренд мужского здоровья, препарат находится на продвинутой стадии разработки (зрелый бренд) и маркетолог «искажает дату» — цифры хорошие, дистрибуция есть, но продажи не ожидаемые. — он задается вопросом, сможем ли мы продать этот продукт другой аудитории — от мужчины к женщине. Или, например, смена стратегии с одного показания на другое, то есть смена направления.

Использование различных моделей аналитики на основе собранных данных является важным инструментом определения наиболее выгодных периодов для ТВ- или цифрового размещения. Эти модели учитывают различные факторы, в том числе активность конкурентов, чтобы определить, стоит ли инвестировать в тот или иной канал. Однако, помимо креативности самой рекламной кампании, ключевыми факторами останутся цифры, уровень узнаваемости бренда на рынке и анализ пути клиента.