Аналитика больших данных: влияние на фармацевтический маркетинг и стратегии продаж

Отрасль здравоохранения переживает быструю трансформацию в связи с неимоверным ростом объема данных в геометрической прогрессии. Рост объема информации породил новую эру в здравоохранении, в которой аналитика big data играет важнейшую роль. В данной статье обсудим что такое аналитика big data, что является главными источниками массива данных в этой отрасли, как правильный анализ больших данных влияет на стратегии фармацевтического маркетинга и продаж.

Что такое аналитика больших данных в фармацевтической промышленности?

Аналитика больших данных – это процесс изучения больших и сложных массивов данных с целью выявления закономерностей, тенденций и корреляций. В фармацевтической отрасли аналитика больших данных подразумевает использование передовых алгоритмов, статистических моделей и методов визуализации данных для анализа и интерпретации данных.

Обработка и интерпретация big data дает фармацевтическим компаниям возможность принимать обоснованные и взвешенные решения. Правильно используя информацию, компании могут выявить новые закономерности и тенденции в стратегиях маркетинга, проверять гипотезы, улучшать результаты лечения пациентов и разрабатывать новые методы терапии, оценивать эффективность своих продуктов, увеличивать продажи. 

Откуда берутся big data в фарминдустрии?

В последние годы фармацевтическая промышленность генерирует огромное количество данных из самых разных источников, которые с помощью аналитики  big data могут выявить идеи, стимулирующие инновации и улучшающие результаты лечения пациентов.

Источники данных в фармотрасли:

• Клинические исследования. В ходе клинических испытаний генерируется значительный объем данных, включая демографические данные пациентов, истории болезни, результаты лабораторных исследований и инструментальной диагностики.
• Электронные медицинские карты. Электронные медицинские записи врачей содержат множество данных о здоровье пациентов, включая симптомы болезни, диагнозы, назначаемые лекарства и методы лечения, отклик на терапию, побочные эффекты.
• Носимые устройства. Персональные гаджеты, такие как фитнес-трекеры и смарт-часы, генерируют данные о физической активности, сердечном ритме и режиме сна пациента, которые при соответствующем анализе могут предоставить полезные результаты.
• Социальные сети. Платформы социальных сетей позволяют получить ценную информацию о поведении, отношении и предпочтениях пациентов.
• Геномные данные. Достижения в области геномики привели к созданию огромного количества геномных данных, которые могут быть использованы для определения потенциальных лекарственных мишеней и разработки персонализированных методов лечения.

Влияние аналитики big data на стратегии маркетинга и продаж 

• Персонализированный маркетинг. Одним из ключевых преимуществ аналитики big data является возможность персонализации маркетинга. Анализируя данные о пациентах, например, демографические факторы, фармкомпании могут создавать целевые маркетинговые кампании, ориентированную на конкретных пациентов или группы пациентов рекламу. Это позволит обратиться к нужным пациентам с нужным сообщением в нужное время, минимизируя параллельно нецелевые затраты. Например, компании могут использовать огромные данные из социальных сетей, чтобы понять интересы и поведение пациентов. Затем они могут создавать персонализированные маркетинговые кампании, которые с большей вероятностью найдут отклик у этих пациентов.
• Улучшение результатов лечения пациентов. Аналитика большого количества информации способствует улучшениям результатов лечения пациентов через выявление закономерностей и тенденций их состояния здоровья в период приема медикаментов. Это позволит разработать более эффективные методы терапии. 
• Более эффективные стратегии продаж. Использование возможностей больших данных помогает фармацевтическим компаниям выстраивать более эффективные стратегии продаж. Анализ данных о продажах выявляет важные тенденции и закономерности, которые можно использовать для разработки более эффективных сейлс стратегий, которые с большей вероятностью будут успешными.

• Конкурентное преимущество. Правильное использование обширных данных фармацевтического бизнеса данных гарантирует компаниям конкурентное преимущество. Всесторонний анализ полученной информации может выявить возможности, которые конкуренты могли упустить. Например, если фармкомпания обнаружит, что на определенном рынке существует высокий спрос на конкретный препарат, она может разработать целевую стратегию маркетинга и продаж для захвата этого рынка.
• Оптимизация клинических испытаний. Сфера клинических испытаний предоставляет компаниям огромное количество информации, которая требует тщательной обработки. Правильный анализ клинических big data способен оптимизировать сам процесс проведения исследований и получить выводы, которые позволят разработать более эффективные препараты.

Аналитика больших данных меняет индустрию здравоохранения, и фармацевтические компании не являются исключением. Изучая большое количество собранной информации, фармкомпании смогут разрабатывать более эффективные стратегии маркетинга и продаж, улучшать результаты лечения пациентов и разрабатывать новые методы лечения. Данные могут поступать в эту отрасль из различных источников, включая социальные сети, электронные медицинские записи, данные пациентов и клинические испытания. Поскольку объем информации продолжает расти, роль аналитики big data  в стратегиях фармацевтического маркетинга будет становиться все более важной.