Фармацевтический маркетинг: как управлять данными так, чтобы они не управляли тобой

«Я знаю, что половина моего рекламного бюджета расходуется впустую, вот только не знаю, какая именно». 

Джон Ванамейкер

С развитием технологий, фармацевтические компании переходят от традиционных методов маркетинга, таких как реклама в журналах и телевизионные рекламные кампании, к цифровым стратегиям. Примером может служить переход от бумажных рецептов к электронным медицинским записям, что позволяет компаниям эффективнее анализировать данные пациентов и настраивать маркетинговые кампании под их потребности.

Какие тренды выделяют сегодня: 

• За последние пару лет потребители сформировали привычку покупать лекарства онлайн. В категории E-Pharm в 2022 году было совершено 142 млн. заказов на сумму 239 млрд. рублей со средним чеком в 1 683 рублей . Фармкомпании ОТС, то есть безрецептурного сектора (и уже части Rx сектора), активно конкурируют за «цифровую полку».
• Внедряются электронные рецепты. Клиники все чаще начинают использовать цифровые рецепты, чтобы ускорить обработку, отпуск лекарств в аптеках. 
• Разрешена онлайн-продажа рецептурных лекарств (Госдума одобрила эксперимент в октябре 2022 года, а в феврале 2023 Минздрав утвердил перечень рецептурных препаратов, в него вошло более 900 наименований). 
• Продажи в онлайне смещаются на маркетплейсы (продажи БАДов и других нелекарственных товаров начали уходить из аптек на маркетплейсы, в аптеках уже все реже покупают тонометры, уходит категория БАДов).

Сбор данных о пациентах

Существует много способов, чтобы собрать данные о потребителях/пациентах. Среди основных: 

• дорогостоящие маркетинговые исследования (с глубинными интервью, фокус-группами); 
• опросы, проведенные силами медицинских представителей;  
• необходимые данные о пациентах можно узнать непосредственно у врача; 
• сбор данных из рассылок и сайтов;  
• поиск ключевых слов с помощью классических форумов и открытых сайтов. 

К примеру, для того, чтобы понять объем пациентов с раком молочной железы в интернете и найти необходимые инсайты для дальнейшего построения маркетинговой стратегии мы с командой проводили исследование с использованием искусственного интеллекта. Исследование базировалось на реальных историях пациентов (специализированные социальные сети, форумы и другие источники пользовательского контента).

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

Таким образом, речь в исследовании шла о понимании текстов, а не просто об анализе по ключевым словам. В этом помогло внедрение инновационного машинного обучения в алгоритмы экспертных систем – это позволило извлечь не просто информацию из текстов, а дало «понимание» естественного языка пациентов, которым они общаются в интернете. Помимо этого, были получены уникальные данные о емкости рынка потенциальных пациентов, а также приоритетные регионы для работы с пациентами и ключевые персоны врачей-экспертов (лидеров мнений), с которыми в дальнейшем планировалось взаимодействие.

Еще одним важным пунктом является разработка собственных систем сбора данных, где учитываются разные данные с помощью CDP (Customer Development Platform) платформ, на которых строится цифровой профиль пациента. Разработка уникальных дэшбордов – ценная часть построения системы аналитики внутри компании.

Анализ рынка и конкурентоспособности

Фармацевтическая индустрия является одной из самых важных и стратегически значимых отраслей. С каждым годом спрос на медицинские и фармацевтические продукты растет, и компании, работающие в этой сфере, сталкиваются с повышенной конкуренцией. Фармацевтическим компаниям необходимо внедрять инновационные подходы к анализу заинтересованных сторон, конкурентов и рынков для достижения успеха. А фундамент лежит в анализе рынка и конкурентов.

1. Есть общие данные по рынку – первичные (отгрузки препаратов дистрибьюторам), вторичные (отгрузки дистрибьюторам в аптеки), третичные (конечные продажи покупателям/пациентам, которые могут отслеживаться через покупку данных у аналитических агентств). Необходимо следить за всеми тремя, особенно в пик сезонных продаж: как дистрибьюторы отгружают, как расходуется запас складов аптек и запас складов дистрибьюторов. Есть важное звено дистрибьюторов, например, в FMCG (секторе товаров частого применения) такого нет – отгрузки продукта/товара сразу идут в магазины. 
2. Сопоставление финансовых расходов – уровень дистрибьюции – количественное и качественное. Например, есть 100 аптек, мы представлены в 75 – количественный уровень дистрибьюции, а когда есть 100 аптек, мы представлены в 20, но эти 20 аптек делают 90% продаж – качественный уровень дистрибьюции.
3. Многие компании собирают данные о себе, но мало собирают данные о конкурентах. Некоторые компании в ритейле парсят данные о ценах своих конкурентов со сторонних сайтов и сайтов конкурентов. Сейчас на рынке представлено много фармкомпаний, у которых есть свои внутренние системы разработки промоакций и которые работают только в том случае, если известны данные об активности конкурентов.

Приведем пример: одна крупная ОТС компания вкладывала до 80% от всех ТВ денег в течение трех месяцев зимой и двух месяцев летом, а бренд-конкурент, зная, когда компания выйдет на ТВ, активно в это же время инвестировал в диджитал на переключение препарата с запросов потребителя, не инвестировав ни копейки в ТВ. По оценке этого бренда, они переключили порядка 25% этой аудитории, сэкономив десятки миллионов рублей на ТВ размещении.  

4. Категория E-pharm представлена маркетплейсами и интернет-аптеками. Маркетплейсы лидируют во внедрении современных технологий и предоставляют все более широкие возможности по аналитике, продвижению и работе с контентом.

Мы можем мониторить метрики компании, конкурентов, реселлеров, отслеживать РРЦ (рекомендованную розничную цену), например, такие как:

• SOV – share of voice, доля показа баннеров бренда среди всех баннеров в категории; 
• SIS – share in search, доля товаров бренда в поиске; 
• OSA – On shelf availability, наличие товара на полке, потери продаж; 
• SOS – Share of shelf, доля товаров бренда среди категории.

Плюс также важен мониторинг:

• тональности – оценка тональности отзывов по ключевым словам; 
• продаж – оценка объема продаж и доля в категории; 
• рекламы – периоды размещения рекламных форматов; 
• контента – контент и рейтинг карточек товаров.

Если бренд хочет бороться за долю в категории, он должен видеть свое место и тренд относительно конкурентов. Нарастает популярность использования сторонних или разработка собственных PIM систем (product information system). 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 вывод товара, использование новых каналов продаж, улучшенный поиск по характеристикам.

Анализ сбора данных о пациентах и потребителях 

На сегодняшний день структура аптечного онлайна 2022 такая: аптечные маркетплейсы (60%), собственные площадки аптек (27%), агрегаторы (8%), маркетплейсы OZON, WB, Яндекс (8%). 

И у покупателя меняется паттерн совершения покупок аптечных товаров:

• начинает бронировать товары, чтобы получить их в удобное время;
• использует онлайн-каналы для сравнения стоимости; 
• активнее использует внеаптечные каналы покупок (маркетплейсы, сайты доставки продуктов – eGrocery). 

При анализе сбора данных о пациентах и потребителях необходимо уметь строить Customer Journey Map с касаниями под каждый сегмент потребителя. Если у покупателя есть препарат Х в домашней аптечке, которым он пользовался и уровень его удовлетворенности был 8+, то этот потребитель вряд ли настроен на замену этого лекарства, его нет смысла переключать. А если уровень удовлетворенности продуктом от 5 до 7, то конверсия с рекламы может достигать уже порядка 30-40% путем переключения и использования разного вида стратегий – контента, OLV или инфлюенсеров. 

Так как же сделать так, чтобы мы в интернете провзаимодействовали именно со второй категорией потребителя, а не с первой? Для этого существуют специальные платформы управления данными, у которых есть данные по таким потребителям. Например, если они покупали препарат Х в онлайн-аптеке 3 и более раз, то они попадают в сегмент первой категории, а те, кто уже миксует покупки препаратов, могут попасть во второй сегмент, и именно на него мы покажем рекламу.

Часто мы видим, как бренды полностью меняют стратегию. Например, бренд мужского здоровья, препарат находится на позднем этапе своего развития (зрелый бренд), и маркетолог «крутит дату» – цифры хорошие, дистрибьюция есть, а продажи не те, которые ожидаются – думает, можем ли мы продать этот продукт другой аудитории – сменить с мужской на женскую. Или, например, сменить стратегию с одного показания на другое – то есть уже сменить фокус.

Использование различных моделей аналитики, основанных на собранных данных, является важным инструментом для определения наиболее выгодных периодов размещения на телевидении или в диджитал. Эти модели учитывают различные факторы, включая активность конкурентов, и помогают определить, стоит ли инвестировать в данный канал. Однако помимо креативности самой рекламной кампании, ключевыми факторами останутся цифры, уровень узнаваемости бренда на рынке и анализ пути клиента.