Eine datengetriebene Steuerung von Ressourcen kommt zum Beispiel häufig im Außendienst zum Einsatz. (Foto von Almos Bechtold auf Unsplash)
Christian Bensing, General Manager bei INSIGHT Health, verantwortet u.a. Vertrieb und Marketing.
PM—Report: Herr Bensing, Data Analytics in der Pharmamarktforschung – was ist das überhaupt?
Bensing: Wir bei INSIGHT Health verstehen unter Data Analytics den Einsatz von statistischen Methoden und Technologien zur Analyse von extrem großen Mengen an versorgungsrelevanten Gesundheitsdaten für unterschiedliche Anwendungsfelder der pharmazeutischen Industrie. Im Wesentlichen geht es aber darum, Daten zu sammeln, diese zu analysieren und zu interpretieren, um damit Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungen in verschiedenen Bereichen der Pharma-Industrie unterstützen können.
Dies verschafft unseren Partnern eine große Markttransparenz und ermöglicht damit auch eine Optimierung ihrer Prozesse, unter anderem im Bereich des Marketings oder des Vertriebs. Letztlich unterstützen die Daten aber natürlich alle Bereiche eines Unternehmens, denn durch die Nutzung von Data Analytics können Pharmaunternehmen eine bessere Entscheidungsfindung und eine höhere Effizienz erreichen, was letztendlich zu besseren Ergebnissen und einer besseren Patientenversorgung führen kann.
PM—Report: Und was genau bringt Data Analytics bzw. kann es bringen?
Bensing: Vereinfacht gesagt: Erkenntnisse! Und diese haben unterschiedliche Vorteile für unterschiedliche Stakeholder. Beispielsweise kann die Industrie mit passgenauen Analysen Versorgungstrends und -dynamiken besser verstehen, Sales Excellence anstreben oder ihren Marktzugang signifikant verbessern. Höhere Stufen der Werthaltigkeit entstehen dann, wenn die Versorgungssituation noch tiefer beschrieben werden kann, beispielsweise im Kontext von Real-World-Evidence-Studien, welche die Patientenversorgung für teils ganz spezifische Indikationen und Versorgungsfelder unter anderem für die Versorgungsforschung transparent machen.
Darüber hinaus können aus historischen Daten Ableitungen zu Wahrscheinlichkeiten von zukünftigen Verhaltensweisen getroffen werden. Kennt man das Verhalten aus der Vergangenheit, kann vorhergesagt werden, welche Art von Behandlungen oder Therapien auch in Zukunft am wahrscheinlichsten von bestimmten Gruppen von Ärzten gewählt werden.
PM—Report: Worin genau liegen die Effizienzpotenziale durch eine datengetriebene Steuerung der Ressourcen?
Bensing: Auf Grundlage von validen Daten können ineffiziente Prozesse gezielt identifiziert und verbessert werden. Eine datengetriebene Steuerung von Ressourcen kommt zum Beispiel häufig im Außendienst zum Einsatz. Hierbei kann die systematische Analyse von Kundendaten, Verkaufsdaten und Marktdaten helfen, die Vertriebsstrategien zu optimieren und die Besuchshäufigkeiten von Kunden besser zu planen.
Eine darauf basierende gezieltere Planung der Einsatzorte und Kundenbesuche kann somit dazu beitragen, dass weniger Zeit und Ressourcen fehlallokiert werden, was dabei hilft, die Kosten zu senken und somit die Rentabilität zu steigern. Es geht aber nicht nur darum zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein. Auch lässt sich das Beziehungsmanagement mit Daten verbessern, indem die Kunden besser verstanden und damit zielgenauer angesprochen werden können.
PM—Report: Inwiefern spielen neue Technologien wie KI dabei eine Rolle?
Bensing: Neue Technologien eröffnen natürlich immer auch neue Möglichkeiten und können eine große Hilfe sein. Die Welt und auch die Welt der Daten werden immer komplexer und es entstehen immer neue und größere Mengen an Daten. Neue Technologien, wie auch Künstliche Intelligenz oder Machine Learning, können da eine große Hilfe sein, die großen Mengen zu ordnen und auch zu interpretieren. Mit dem Fortschritt von Machine-Learning-Algorithmen und der künstlichen Intelligenz (KI) können beispielsweise Datenmuster erkannt und in die Zukunft als Handlungsempfehlungen projiziert werden.
Die Anwendung von KI ermöglicht es, auch bislang unerkannte komplexere Beziehungen zwischen Daten zu identifizieren und somit verlässlichere Modelle zu erstellen. Am Beispiel des Außendienstes hieße dies konkret die kontinuierliche Beantwortung der Frage: Unter Abwägung aller vorliegender Daten und mit Fokus auf meine formulierten Ziele, was wäre die Next Best Action?
Das gesamte Interview lesen Sie in der Mai Ausgabe des PM—Report.
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