Das neue IQVIA Whitepaper “Customer Engagement in the Era of Unlimited Data and Artificial Intelligence” beschäftigt sich mit der Transformation im Bereich der Kundenbindung durch Daten und Technologie.
Die Life-Science-Branche steht heute vor tiefgreifenden und disruptiven Veränderungen im Wettbewerbs- und Geschäftsumfeld. Die heutigen Herausforderungen sind jedoch grundlegender als in der Vergangenheit. Sie verschärfen den Wettbewerbsdruck und verringern gleichzeitig die Wirksamkeit der etablierten Tools zu deren Bewältigung. Das neue IQVIA-Whitepaper „Customer Engagement in the Era of Unlimited Data and Artificial Intelligence“ konstatiert, dass die Bewältigung dieser Herausforderungen ein grundsätzliches Überdenken der zugrunde liegenden Annahmen und Arbeitsweisen erfordert, bis hin zu den über Jahrzehnte aufgebauten Betriebsprozessen und Technologiearchitekturen.
Die Pipeline der Branche weist aktuell eine beispiellose Wettbewerbsintensität auf, bei der jedes Therapiegebiet und jede potenzielle Indikation umkämpft ist. Während im Jahr 2020 weniger als eines von fünf „druggable targets“ mehr als fünf Kandidaten in der Entwicklung hatte, waren es 2022 bereits mehr als zwei Drittel. Dieses „Pipeline-Herding“ birgt die Gefahr, dass sich die klinische Entwicklung verlangsamt, da die Sponsoren um Patienten und Standorte konkurrieren, und dass sich der Wettbewerbsdruck in den nachgelagerten Bereichen verstärkt.
Neue Produkte werden in eine Gesundheitslandschaft eintreten, die sich von der vor einem Jahrzehnt herrschenden stark unterscheidet. In einigen Märkten wie etwa der Schweiz dürfte bis zum Ende des Jahrzehnts fast jeder dritte Arzt aus der Praxis ausscheiden und durch eine jüngere, digital orientierte Kohorte ersetzt werden, die häufig in Gruppenpraxen oder Institutionen praktiziert. Darüber hinaus ist die Kundenbasis heterogener und weist eine Reihe von Verschreibungspersönlichkeiten auf, die Unterschiede in der Praxisumgebung, der digitalen Aktivität, dem Fachgebiet, den Kanälen und den Inhaltspräferenzen und vieles mehr widerspiegeln. Folglich benötigen Unternehmen viel flexiblere Systeme, um ihre Kunden zu charakterisieren, maßgeschneiderte Customer Journeys zu entwickeln und bessere Bindungsstrategien einzusetzen.
Die Anpassung an dieses wettbewerbsintensivere Geschäftsumfeld erfordert bessere Evidenz, tiefere Insights, ein umfassenderes Verständnis der Kunden und vor allem Schnelligkeit. Der intensive Wettbewerbsdruck erhöht die Bedeutung von Schnelligkeit und Agilität und kann dem Unternehmen einen Vorteil verschaffen, das einen Kundenbedarf schneller erkennt oder vor Ort gewonnene Erkenntnisse geschickter in aussagekräftigere Inhalte umwandelt. Die Kunden benötigen Informationen schneller, aber nicht dieselben Informationen wie in der Vergangenheit. Dies wiederum erfordert Technologie- und Datenarchitekturen, die Erkenntnisse schnell aufnehmen, verknüpfen, analysieren und verteilen können. Dafür werden Mikrosegmentierung und Personalisierung entscheidend sein.
Microsegments und Personalisierung als Schlüssel für die Zukunft
Die Affinität zu Technologie und digitalen Inhalten bietet zwar die Möglichkeit, neue Wege der Kommunikation mit Ärzten zu beschreiten, bringt aber auch zusätzliche Herausforderungen mit sich. Am deutlichsten zeigt sich dies in der Vorliebe, sich Inhalte selbst zu beschaffen, anstatt sie sich von einem Unternehmen „liefern“ zu lassen. Für viele Ärzte ist die erste Anlaufstelle im Internet vielleicht Medscape oder PubMed – und zunehmend auch Copilot oder ChatGPT – und nicht die Markenprodukt-Website oder der wissenschaftliche Content Hub eines Unternehmens.
All diese Veränderungen haben dazu geführt, dass sich die Präferenzen der Ärzte in Bezug auf die Einbindung deutlich verändert haben. In Kanada hat IQVIA beispielsweise fünf verschiedene Arztgruppen identifiziert, die sich in Bezug auf Setting, Kanal, Inhalt und Anrufhäufigkeit unterscheiden. Während eine dieser Gruppen – „Traditionalisten“ – gut mit den vorherrschenden kommerziellen Modellen und Strategien der Unternehmen übereinstimmt, stellt sie in den meisten Fachgebieten eine schrumpfende Minderheit von Ärzten dar. Im Gegensatz dazu stellten andere Gruppen, die sich durch eine starke Vorliebe für digitales Engagement und ein geringeres Interesse an werblichem Engagement auszeichneten, größere und wachsende Anteile der Verschreiberpopulation nach der Pandemie dar. Untersuchungen in anderen Märkten, von China über die USA bis Spanien, haben ähnliche Ergebnisse erbracht.
Die gute Nachricht ist, dass es eine enorme Menge an Daten gibt, die als Grundlage für neue Engagement-Strategien dienen können, und dass fortschrittliche Analysemethoden – einschließlich generativer KI und KI-gestützter Agenten – dabei helfen, die Erfassung von Insights, die Optimierung von Inhalten und andere wichtige Elemente des Customer Engagement-Prozesses zu beschleunigen. Die unangenehme Nachricht ist, dass all diese Daten die bestehenden IT- und Analysesysteme von Unternehmen überfordern könnten. Zu viele Daten und eine unzureichende strategische Klarheit bergen die Gefahr, dass sich das Tempo genau zu dem Zeitpunkt verlangsamt, an dem eine Beschleunigung erforderlich ist.
Gleichzeitige Transformation im “Data & Technology“-Space
Es war schon seit einiger Zeit klar, dass die explosionsartige Zunahme von Datenquellen im Gesundheitswesen und die rasche Demokratisierung von Analysetechnologien eine Bedrohung für das bisherige Geschäftsmodell der Branche darstellen würden. Insbesondere in dem Maße, in dem die zunehmende Verbreitung von Daten es technologiegestützten Akteuren im Gesundheitssystem ermöglicht, Ökosysteme um eine gemeinsame Priorität herum zu bilden, wurde die Rolle, die Biopharma darin spielen sollte, zunehmend unsicherer. Während viele Unternehmen davon ausgingen, dass ihre Produkte und das im Zusammenhang mit bestimmten Krankheiten aufgebaute Fachwissen ihnen eine zentrale Rolle in diesen neu entstehenden Ökosystemen sichern würden, sahen sich viele in Wirklichkeit als Randfiguren mit einer Reihe von kommerziellen und medizinischen Fähigkeiten, die nicht auf die neuen Prioritäten der Kunden abgestimmt waren.
Unternehmen haben sich beeilt, Anwendungsfälle zu identifizieren und eine breite Palette von Initiativen und Programmen zu testen, um das Potenzial der neuen Technologie zu nutzen. Viele sind direkt von der Wahrnehmung der Problemstellung zu Pilotprojekten übergegangen, ohne zugrundeliegende Strategie und Governance zu klären. Darüber hinaus haben die ersten Erfahrungen deutlich gemacht, dass die schiere Menge an Daten, die mit den neuen Analysetechniken analysiert werden können, die bestehenden IT-Architekturen der meisten Unternehmen schnell überfordern wird. Einfach ausgedrückt: Die alten IT-Strukturen der meisten Unternehmen, die für eine andere Ära entwickelt wurden und mit Jahren oder gar Jahrzehnten technischer Schulden behaftet sind, können sich nicht schnell an die neuen Marktanforderungen anpassen und skalieren.
Darüber hinaus bringt die generative KI eine Reihe komplexer Governance-Herausforderungen mit sich, die von den Unternehmen verlangen, dass sie sich auf neue Weise mit Sicherheit und Datenschutz auseinandersetzen. Im Gesundheitswesen gewinnen diese Risiken angesichts der potenziellen Folgen von Datenlecks oder der Identifizierung einzelner Patienten noch an Bedeutung. Es überrascht nicht, dass das Ausmaß dieser Herausforderungen zu einigen innovativen neuen Strategien für das Management und die Nutzung der zunehmenden Datenmengen im Dienste der Geschäftsziele von Unternehmen geführt hat. Konzepte wie Data Mesh und Data Fabric helfen Unternehmen, plattform- und technologieübergreifend auf Daten zuzugreifen und moderne Analyse- und Datenverwaltungstechnologien sowie organisatorische Transformationen zu nutzen.
Im Mittelpunkt dieser neuen Philosophien steht die Dezentralisierung der Technologiearchitektur, d. h. die Abkehr von stark zentralisierten Strukturen und die Hinwendung zu verteilter Datenverarbeitung und standardisierten Daten- oder Analyseprodukten, die den wichtigsten Endnutzern an der Basis zugänglich sind. Dies erfordert eine enge Abstimmung und Koordinierung zwischen den IT-Funktionen und dem jeweiligen Unternehmensbereich, und zwar sowohl in Bezug auf die langfristige Vision für das Unternehmen als auch auf die zur Erreichung dieser Vision erforderlichen Fähigkeiten. Unternehmen, die Datenarchitekturen und Analysestrukturen der nächsten Generation aufbauen, die in der Lage sind, sich schnell anzupassen, werden einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil auf dem entstehenden Biopharma-Markt haben.
Zukunftsfit werden
Daten und die Gestaltung der Technologie- und Analysearchitekturen eines Unternehmens müssen zunehmend als wichtige Wettbewerbsvorteile und nicht als bloße Infrastruktur verstanden werden.
Angesichts eines Marktes, in dem jeder Bereich umkämpft sein wird, erkennen die Unternehmen die Notwendigkeit an, schneller zu agieren und anders zu agieren. Doch trotz erheblicher Investitionen, von Omnichannel-Funktionen bis hin zu GenAI, bleiben die Erträge hinter den Erwartungen zurück.
Trotz des Ausmaßes der Herausforderungen haben sich einige wichtige Grundelemente herauskristallisiert, an denen sich die Unternehmen bei der Umgestaltung ihrer Abläufe orientieren sollten. Hierzu zählen unter anderem:
- Data Management
- Distribution/Dezentralisierung
- Cross-funktionelle Kollaboration
Wenn Sie mehr über diese Schlüsselfaktoren lesen möchte, empfehlen wir Ihnen die Lektüre des IQVIA White Papers, welches Sie kostenfrei unter diesem Link abrufen können: Customer Engagement in the Era of Unlimited Data and Artificial Intelligence