Фармацевтический маркетинг: как управлять данными, чтобы они не управляли вами

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

Джон Ванамейкер

С развитием технологий фармацевтические компании переходят от традиционных методов маркетинга, таких как реклама в журналах и рекламные кампании на телевидении, к цифровым стратегиям. Примером может служить переход от бумажных рецептов к электронным медицинским записям, что позволяет компаниям более эффективно анализировать данные пациентов и адаптировать маркетинговые кампании к их потребностям.

Какие тенденции сегодня выделяются:

• За последние пару лет у потребителей сформировалась привычка покупать лекарства онлайн. В категории «Е-Фарм» в 2022 году было сделано 142 млн заказов на сумму 239 млрд руб. при среднем чеке 1 683 руб. Безрецептурные фармацевтические компании, то есть безрецептурный сектор (и уже часть рецептурного сектора), активно конкурируют за «цифровую полку».
• Вводятся электронные рецепты. Клиники все чаще начинают использовать цифровые рецепты для ускорения обработки и отпуска лекарств в аптеках.
• Разрешена онлайн-продажа рецептурных лекарств (Госдума одобрила эксперимент в октябре 2022 года, а в феврале 2023 года Минздрав утвердил список рецептурных лекарств, в который входило более 900 наименований).
• Интернет-продажи переходят на маркетплейсы (продажи БАД и другой нелекарственной продукции начали перемещаться из аптек на маркетплейсы, в аптеках все меньше приобретают тонометры, уходит категория БАД).

Сбор данных пациентов

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

• дорогостоящие маркетинговые исследования (с глубинными интервью, фокус-группами);
• опросы, проводимые медицинскими представителями;
• необходимые данные о пациентах можно получить непосредственно у врача;
• сбор данных 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 необходимые инсайты для дальнейшего построения маркетинговой стратегии, мы с командой провели исследование с использованием искусственного интеллекта. В основу исследования легли реальные истории пациентов (специализированные социальные сети, форумы и другие источники пользовательского контента).

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

Таким образом, исследование касалось понимания текстов, а не только анализа ключевых слов. В этом помогло внедрение инновационного машинного обучения в алгоритмы экспертных систем — это позволило извлекать не просто информацию из текстов, но 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 дашбордов — ценная часть построения системы аналитики внутри компании.

Анализ рынка и конкурентоспособности

Фармацевтическая промышленность является одной из важнейших и стратегически значимых отраслей. С каждым годом спрос на медицинскую и фармацевтическую продукцию растет, а компании, работающие в этой сфере, сталкиваются с усилением конкуренции. Фармацевтическим компаниям необходимо применять инновационные подходы к анализу заинтересованных сторон, конкурентов и рынков для достижения успеха. А основа лежит в анализе рынка и конкурентов.

1. Существуют общерыночные данные – первичные (отгрузки лекарств дистрибьюторам), вторичные (отгрузки дистрибьюторам в аптеки), третичные (конечные продажи клиентам/пациентам, которые можно отслеживать через покупку данных у аналитических агентств). Необходимо следить за всеми тремя, особенно в период пиковых сезонных распродаж: как осуществляют отгрузку дистрибьюторы, как используются запасы аптечных складов и складские запасы дистрибьюторов. Есть важное звено дистрибьюторов, например, в FMCG (секторе товаров частого использования) такого нет – партии товара/товаров сразу поступают в магазины.
2. Сравнение финансовых затрат – уровень распределения – количественный и качественный. Например, есть 100 аптек, мы представлены в 75 — количественный уровень дистрибуции, а при 100 аптеках мы представлены в 20, но эти 20 аптек производят 90% продаж — качественный уровень дистрибуции.
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: одна 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 заменить препарат на запросы потребителей, не вкладывая ни копейки в телевидение. По этому бренду они переключили около 25% этой аудитории, сэкономив на размещении на телевидении десятки миллионов рублей.

4. Категория «Е-фарм» представлена ​​торговыми площадками и интернет-аптеками. Маркетплейсы лидируют во внедрении современных технологий и предоставляют все более широкие возможности для аналитики, продвижения и работы с контентом.

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

• SOV – доля голоса, доля показа брендовых баннеров среди всех баннеров категории;
• SIS – доля в поиске, доля товаров бренда в поиске;
• ОСА – О наличии на полке, наличии товара на полке, потере продаж;
• SOS – Доля полки, доля товаров бренда среди категории.

Плюс мониторинг также важен:

• Sentiment – ​​оценка настроения отзывов по ключевым словам;
• продажи – оценка объема продаж и доли в категории;
• реклама – сроки размещения рекламных форматов;
• контент – содержание и рейтинг карточек товаров.

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

• сократить время листинга и обновления товаров;
• 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, улучшение поиска по характеристикам.

Анализ сбора данных о пациентах и ​​потребителях

Сегодня структура интернет-аптеки 2022 выглядит следующим образом: аптечные маркетплейсы (60%), собственные аптечные площадки (27%), агрегаторы (8%), OZON, WB, маркетплейсы Яндекс (8%).

И меняется модель приобретения фармацевтической продукции покупателем:

• начинает резервировать товары, чтобы получить их в удобное время;
• использует онлайн-каналы для сравнения затрат;
• активнее использует неаптечные каналы закупок (маркетплейсы, сайты доставки продуктов – eGrocery).

При анализе сбора данных о пациентах и ​​потребителях необходимо уметь строить карту путешествия клиента с касаниями для каждого потребительского сегмента. Если у покупателя в домашней аптечке имеется препарат Х, которым он пользовался, и уровень его удовлетворенности составил 8+, то этот потребитель вряд ли будет склонен заменить это лекарство; нет смысла переключать. А если уровень удовлетворенности продуктом от 5 до 7, то конверсия с рекламы уже может достигать около 30-40% за счет переключения и использования разных типов стратегий — контентной, OLV или инфлюенсеров.

Так как же нам сделать так, чтобы мы взаимодействовали в Интернете со второй категорией потребителей, а не с первой? Для этого существуют специальные платформы управления данными, на которых хранятся данные о таких потребителях. Например, если они купили препарат Х в интернет-аптеке 3 и более раз, то они попадают в сегмент первой категории, а те, кто уже смешивает покупки лекарств, могут попасть во второй сегмент, и именно здесь мы будем показывать рекламу.

Часто мы видим, как бренды полностью меняют свою стратегию. Например, бренд мужского здоровья, препарат находится на поздней стадии развития (зрелый бренд), а маркетолог «подкручивает дату» — цифры хорошие, дистрибуция есть, но продажи не такие, как ожидается — он думает, сможем ли мы продать этот продукт другой аудитории – поменяться с мужской на женскую. Или, например, сменить стратегию с одного показания на другое – то есть сменить фокус.

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