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Timestamp: 2019-12-11 07:57:29
Document Index: 63066819

Matched Legal Cases: ['§ 50', '§ 15', '§ 16', '§ 50', '§ 51', '§ 53', '§ 55']

Artificial Intelligence im Marketing für verschreibungspflichtige ... | Diplomarbeiten24.de
107 Seiten, Note: 3,0
2.2. Big Data
3 Das Marketing der pharmazeutischen Industrie
3.1.1. Arzneimittelgesetz
3.1.2. Pharmig-Verhaltenscodex
3.2.1. Klassische Marketingkommunikation
3.2.2. Digitale Marketingkommunikation
3.2.3. Arztorientiertes, digitales Marketing
3.2.4. Patientenorientiertes, digitales Marketing
3.2.5. Multi-Channel Kommunikation
3.3. Marktanalyse im Pharmazeutischen Marketing
3.3.1. Primärforschung
3.3.2. Sekundärforschung
3.3.3. Alternative Datenquellen
4 Artificial Intelligence im Marketing
4.2. Artificial Intelligence
4.2.1. Einfache Algorithmen und regelbasierte Expertensysteme
4.2.2. Formen der Artificial Intelligence
4.3. Knowledge Discovery in Databases und Data-Mining
4.3.1. Knowledge Discovery in Databases
4.3.2. Formen des Data-Mining
4.4. Kritische Aspekte bei der Applikation von Artificial Intelligence
4.4.1. Transparenz
4.4.2. Qualität
4.5. Fallbeispiele von algorithmischem Marketing
5 Beantwortung der theoretischen Subforschungsfragen
6.1. Methodologie und Erhebungsmethode
6.2. Auswertungsmethode und Qualitätssicherung
7 Ergebnisdarstellung
7.1. Herausforderungen der pharmazeutischen Industrie
7.1.1. Allgemeine Herausforderungen
7.1.2. Digitale Transformation
7.1.3. Entwicklung von PatientInnen
7.1.4. Entwicklung der Ärzteschaft
7.2. Entscheidungsfindung in pharmazeutischen Unternehmen
7.2.1. Strategische Zielsetzung im Marketing
7.2.2. Zielgruppen und Kundensegmentierung
7.3. Potentiale im Marketing pharmazeutischer Unternehmen
7.3.1. Organisiertes Change-Management
7.3.2. Entwicklung der Außendiensttätigkeit
7.3.3. CRM Systeme
7.3.4. Big Data
7.3.5. Data Science
8 Beantwortung der empirischen Subforschungsfragen
9 Beantwortung der Hauptforschungsfrage
10. Conclusio, Limitationen und Ausblick
10.1. Conclusio
10.2. Limitationen
10.3. Ausblick
11.1. Wissenschaftliche Quellen
11.2. Andere Quellen
12.1. Anlage 1: Interviewleitfaden 1
12.2. Anlage 2: Interviewleitfaden 2
12.3. Anlage 3: Kategoriensystem
12.4. Anlage 4: Auswertungsbeispiel Interview 10
12.5. Anlage 5: Auswertung Kategorie 1
Neue Rahmenbedingungen fordern die bestehenden Geschäftsmodelle der pharmazeutischen Unternehmen heraus. Marktzugangsbeschränkungen, innovative Mitbewerber und informationstechnologische Fortschritte verlangen eine Entwicklung des strategischen und operativen Marketing für verschreibungspflichtige Behandlungen. Ziel der Arbeit ist die Darstellung, wie Artificial Intelligence durch strukturierte Datenauswertungen die Prozesse der Entscheidungsfindung im Marketing pharmazeutischer Unternehmen optimieren und Kunden- und Unternehmensbedürfnisse angleichen kann.
Im Rahmen einer umfangreichen Sekundäranalyse wurden die theoretischen Grundlagen der Arbeit dargelegt. Diese begann mit einem Überblick über das Marketing pharmazeutischer Unternehmen. Der Schwerpunkt lag hierbei auf der strategischen Entscheidungsfindung und den operativen Tätigkeiten. Anschließend wurde der aktuelle Stand der Wissenschaft über Big Data und Artificial Intelligence erläutert und diese durch Fallbeispiele anderer Branchen untermauert. Basierend auf den Ergebnissen der theoretischen Analyse wurde die qualitativ-explorative Forschung durchgeführt. Die elf ExpertInnen aus der pharmazeutischen Industrie konnten die Ergebnisse der theoretischen Forschung validieren und einen praxisnahen Einblick in die Spannungsfelder geben. Anhand der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring wurden die Interviews strukturiert ausgewertet und die Ergebnisse erläutert.
Die Arbeit zeigt den wertschöpfenden Einsatz von Artificial Intelligence im Marketing pharmazeutischer Unternehmen. Unterschiedliche algorithmische Ansätze können die strategischen Ausrichtungen und die operativen Tätigkeiten gewinnbringend unterstützen und so kunden- und patientenorientiertes Handeln ermöglichen. Neben einem starken Engagement der Geschäftsführung und dem Vertrieb wird in Zukunft mehr Fachwissen für Data Science im Marketing benötigt, da das Ableiten von Erkenntnissen sich als zentrale Aufgabe entwickelt.
Das 21. Jahrhundert ist geprägt durch einen Paradigmenwechsel der Informationskultur. Diese Entwicklung wurde durch die Digitalisierung hervorgerufen, welche die Informations- und Kommunikationstechnologie vorantrieb. Die Auswirkungen dieser Veränderungen haben die Entwicklung von einer Dienstleistungsgesellschaft zu einer Wissens- und Informationsgesellschaft zur Folge (vgl. Huber et al. 2017, S. 242). Vor 25 Jahren war der Zugang zu Informationen noch limitiert, heute ist es jedermann möglich, nahezu alle Informationen überall und jederzeit abzurufen. Besonders das Internet hat die Art und Weise des Denkens, Lernens und Kommunizierens fundamental verändert (vgl. Baierlein 2017, S. 2). Die rapide Entwicklung im Bereich Information und Kommunikation hat gleichfalls eine starke Wirkung auf die Gesundheitsindustrie (vgl. Ding 2014, S. 12). Das ist besonders für pharmazeutische Unternehmen eine aktuelle Herausforderung, da die Gesundheitsindustrie per se als Schlusslicht in der Digitalisierung gesehen wird (vgl. Huber et al. 2017, S. 247).
Als einer der eindrucksvollsten Resultate dieser Transformation in der Gesundheitsbranche wird die Verlagerung der Entscheidungsmacht gesehen. Speziell bei rezeptpflichtigen Therapien wird der neuen Wissensgesellschaft mehr Entscheidungskraft zugeschrieben (vgl. Morgon 2015, S. 76). Bis vor ein paar Jahren wurde noch die verschreibende Ärzteschaft in ihrer Therapiehoheit als Hauptzielgruppe der pharmazeutischen Marketingstrategie gesehen (vgl. Umbach 2018, S. 117). In den letzten Jahren aber konnte hier eine Entwicklung wahrgenommen werden, in der mündige PatientInnen mehr Mitspracherecht in Therapieentscheidung erhalten haben (vgl. Barei 2015, S. 105). Heute ist es gängig, dass PatientInnen sich vorab online informieren und erst dann ÄrztInnen aufsuchen (vgl. Hänisch 2016, S. 8 f.). Das verstärkt die Dringlichkeit für pharmazeutische Unternehmen ihre Marketingstrategie anzupassen. Die ausschließliche Erzeugung von Medikamenten und Betreuung der Ärztegesellschaft wird nicht mehr als alleiniger Erfolgsfaktor gesehen, viel mehr ist die Lösung in einem ganzheitlichen Gesundheitspaket zu finden. Hierfür ist die Einbeziehung von PatientInnen essentiell (vgl. Huber et al. 2017, S. 243-253). Dies stellt jedoch eine große Herausforderung für die pharmazeutische Industrie dar, da die direkte Patientenkommunikation stark reguliert ist. Speziell bei verschreibungspflichtigen Therapien ist die patientengerichtete Kommunikation mit wenigen Ausnahmen untersagt. Ausschließlich die marken- und produktunabhängige Kommunikation in Bezug auf Informationen und Services ist hier möglich (vgl. https://www.pharmig.at 2019). Diese Art der Kommunikation wird von anderen Branchen bereits vielfach angewendet. In diesem Fall treten die jeweiligen Unternehmen direkt mit KundInnen in Kontakt und offerieren diverse Inhalte (vgl. Pulizzi 2014, S. 19 f.). Die in diesem Zusammenhang erhaltenen Daten (vgl. Bhatt 2017, S. 18) werden dann durch Artificial Intelligence und Machine Learning zu greifbaren Informationen aggregiert, die in Folge dessen Marketingentscheidungen beeinflussen können (vgl. Cumming et al. 2017, S. 193 f.).
Inzwischen haben vereinzelt auch pharmazeutische Unternehmen den Mehrwert einer solchen Kommunikation erkannt. In den letzten Jahren ist so die Anzahl an marken- und produktunabhängigen Initiativen für PatientInnen gestiegen, wodurch die ersten Schritte in Richtung einer patientenorientierten Marketingstrategie getätigt wurden (vgl. Simon 2017, S. 172). Jedoch fällt es pharmazeutischen Unternehmen immer noch schwer, die unterschiedlichen Daten der verschiedenen Kommunikationsmöglichkeiten effektiv mit anderen Unternehmensdaten zu kombinieren und für die strategische Ausrichtung zu nutzen. Viele Unternehmen verwenden weiterhin ausschließlich Marktforschung als Entscheidungsgrundlage (vgl. Umbach 2018, S. 65). Die Aufarbeitung von Big Data würde die Erzeugung hochwertiger Erkenntnisse ermöglichen, die unter anderem eine bessere Einsicht in Krankheitsmuster und Therapieverhalten von PatientInnen gestatten (vgl. Morgon 2015, S. 77). Diese Erkenntnisse bringen einen erheblichen Vorteil für die Entwicklung der patientenzentrierten Marketingstrategie mit sich (vgl. Huber et al. 2017, S. 247).
Big Data, Artificial Intelligence und besonders Machine Learning zählen zu den neuesten Modewörtern im Marketing. Speziell Artificial Intelligence und Machine Learning werden seit ein paar Jahren intensiv vom Konsummarkt verwendet, um die Mengen an Big Data zu verarbeiten. Ziel dieser Arbeit ist eine ausführliche Analyse, inwieweit diese Technologien auch für das Marketing der pharmazeutischen Industrie von Nutzen sein könnten.
Wie bereits beschrieben ist diese strikt regulierte Branche aktuell mit den schnelllebigen Änderungen der Digitalisierung konfrontiert, welche nach Anpassungen der aktuellen Marketingstrategien verlangen. Um erfolgreich das Ziel der Patientenzentriertheit zu erreichen, müssen andere Methoden verwendet werden. Neben neuen, digitalen Kommunikationskanälen für ÄrztInnen ist auch die Beteiligung von PatientInnen zu erwähnen, welcher als wesentlicher Erfolgsfaktor gesehen wird. Obwohl erste Schritte zur patientengerichteten Kommunikation bereits getätigt wurden, hat der Mehrwert der Datenintegration und deren Auswertung im pharmazeutischen Marketing noch nicht Fuß gefasst. Wie an erfolgreichen Beispielen von anderen Branchen gut zu erkennen ist, besteht die Möglichkeit, Artificial Intelligence und Machine Learning für die Auswertung von Big Data zu verwenden, was wiederum einen positiven Einfluss auf Marketingentscheidungen hat.
Die Arbeit soll durch die umfangreiche Analyse darlegen, inwiefern pharmazeutische Unternehmen von der Implementierung dieser Technologien profitieren. Hierbei werden die Chancen und Risiken der automatisierten Datenanalysen aufgezeigt und wie sie den aktuellen Herausforderungen der pharmazeutischen Industrie entgegenwirken können.
Resultierend aus der zuvor geschilderten Problemdarstellung und Zielsetzung ergibt sich folgende Hauptforschungsfrage für die Arbeit, welche anhand der theoretischen und empirischen Subforschungsfragen erarbeitet wird.
- Wie kann Artificial Intelligence Marketingentscheidungen für verschreibungspflichtige Medikamente unterstützen?
- Welchen Herausforderungen steht das Marketing von verschreibungspflichtigen Medikamenten aktuell gegenüber?
- Welche Risiken und Chancen hat der Einsatz von Artificial Intelligence im Marketing verschreibungspflichtiger Medikamente?
- Wie können aktuelle Herausforderungen von der pharmazeutischen Industrie überwunden werden?
- Welche Einsatzgebiete hat Big Data im Marketing der pharmazeutischen Industrie?
Zielgruppe der Arbeit sind alle Personen, die direkt oder indirekt Teil der Entscheidungskaskade pharmazeutischer Unternehmen sind und an der strategischen Ausrichtung des Marketing mitwirken. Das umfasst Marketing Manager, medizinische MitarbeiterInnen, Business Operation Manager, GeschäftsführerInnen oder auch regionale Führungskräfte.
Für die Beantwortung der Subforschungsfragen werden unterschiedliche methodische Vorgehensweisen angewendet. Der theoretische Teil der Arbeit wird mit Hilfe der explikativen Sekundäranalyse von unterschiedlichen wissenschaftlichen Quellen, wie Fachbücher oder Journals, des Weiteren Gesetzestexten, Regelwerken und Internetquellen erarbeitet. Diese Triangulation ermöglicht es, die Stärken und Schwächen der jeweiligen Quellen auszugleichen und valide Ergebnisse darzulegen (vgl. Jackson 1980, S. 438 f.). Die Analyse soll einen Überblick über das Marketing der pharmazeutischen Industrie geben und ein Verständnis hinsichtlich des aktuellen Standes der Technik von Big Data, Artificial Intelligence und Data-Mining vermitteln. Gestützt wird der theoretische Teil zusätzlich durch sekundäre Marktforschungsdaten, die die Aktualität der Arbeit verdeutlichen.
Für die empirische Forschung wird ein qualitativer Ansatz gewählt. Als Erhebungsmethode dient das leitfadengestützte Experteninterview, bei dem der Leitfaden die Struktur des Gesprächs vorgibt (vgl. Gläser/Laudel 2010, S. 111). Diese Methode ermöglicht es, gezielt auf das Wissen und die Erfahrung der Interviewpartner einzugehen (vgl. Gläser/Laudel 2010, S. 12 f.). Es wurden ExpertInnen aus verschiedenen Bereichen der pharmazeutischen Industrie gewählt, um eine maximale Variabilität zu gewährleisten. Die Befragten sind im Marketing pharmazeutischer Unternehmen oder in Agenturen, die eng mit der Branche zusammenarbeiten, tätig. Die Interviews sind persönliche Gespräche, die teilweise auch via Video-Telefonie stattfinden, um Interviewpartner aus dem Ausland zu berücksichtigen. In beiden Fällen werden die Interviews für die spätere Auswertung digital aufgezeichnet.
Als Auswertungsmethode dient die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring. Das Schlüsselelement dieser Methode ist die inhaltliche Kategorisierung, die im weiteren Verlauf die Evaluierung der Expertenmeinungen unterstützt (vgl. Mayring 2015, S. 51-53). Im Anschluss werden die Erkenntnisse der Interviews der Literaturrecherche gegenübergestellt, woraus sich die Beantwortung der Hauptforschungsfrage ableitet (vgl. Mayring 2015, S. 130 f.).
Die Arbeit teilt sich in zehn Kapitel auf. Das erste Kapitel, die Einleitung, beschreibt die Rahmenbedingungen der Arbeit und legt wichtige Informationen zum Thema dar. Das zweite Kapitel dient der Begriffsabgrenzung und Definition relevanter Bereiche. Die nächsten zwei Kapitel beinhalten die Literaturrecherche und erörtern zum einen wichtige Aspekte des pharmazeutischen Marketing und zum anderen fundamentales Wissen zu Big Data und Artificial Intelligence. Aufbauend auf der Literaturrecherche werden im fünften Kapitel die theoretischen Subforschungsfragen beantwortet. Das sechste Kapitel widmet sich der Erhebungs- und Auswertungsmethode und legt im siebten die empirischen Ergebnisse dar. Im folgenden achten Kapitel werden anhand dieser Ergebnisse die empirischen Subforschungsfragen erörtert, welche kombiniert mit den theoretischen Subforschungsfragen im neunten Kapitel die zugrundeliegende Hauptforschungsfrage beantworten. Schlussendlich beinhaltet das zehnte Kapitel eine Conclusio und die Limitationen der Arbeit sowie einen Ausblick für die weitere Forschung.
2. Begriffsabgrenzungen und Definitionen
Die Begriffe Marketing, Big Data und Artificial Intelligence sind zentrale Bereiche der vorliegenden Arbeit. Um den Mehrwert von Artificial Intelligence für das Marketing der pharmazeutischen Industrie erläutern zu können, werden diese Begriffe erörtert und in weiterer Folge der Theorieteil erarbeitet.
Aufgrund der inkonsequenten deutschen Übersetzungen von Technologien und Schlüsselbegriffen werden in der Arbeit die englischen Begriffe bevorzugt. Im Rahmen der jeweiligen Kapitel kurz erläutert, stellen sie fortan den wissenschaftlichen Terminus.
„Marketing umfasst jeden einzelnen der vielen Kontakte, die ihr Unternehmen mit der Außenwelt hat.“ So beschreibt Jay Levinson in seinem Buch Guerilla Marketing des 21. Jahrhunderts den Begriff Marketing (vgl. Levinson 2018, S.15). Obwohl dieser Bereich heute ein zentraler Bestandteil der Unternehmensführung ist, stellt er eine verhältnismäßig junge Disziplin der Betriebswirtschaftslehre dar (vgl. Decker et al. 2015, S. 1 f.). Generell versteht man unter Marketing den Managementprozess, der die Planung, Koordination und Kontrolle von allen Aktivitäten umfasst, die auf aktuelle und potentielle Märkte ausgerichtet sind (vgl. Cerha 2013, S. 210 f.). Die Unterteilung erfolgt in strategisches Marketing, das sich mit Grundsatzentscheidungen auseinandersetzt und operatives Marketing, das die gesetzten Strategien umsetzt (vgl. Trilling 2015, S. 19).
Das strategische Marketing bildet das Fundament für eine erfolgreiche Vermarktung und beinhaltet die Recherche über den Markt und die einzelnen Stakeholder. Im Rahmen der sogenannten Marktforschung werden durch wissenschaftliche Erhebungs- und Analyseverfahren die zu erforschenden Bereiche strukturiert und rationalisiert, um somit wertvolle Kenntnisse über den Markt zu erhalten. Die Auswertungen unterstützen die strategischen Entscheidungen des Marketing durch Daten und Erkenntnisse und bekräftigen ihren Stellenwert (vgl. Cerha 2013, S. 218). Diese Daten bestimmen die langfristigen Marketingziele. Sie finden vor allem Bedeutung in der Messbarkeit der einzelnen Maßnahmen. Klar definierte Ziele ermöglichen es, die Erreichung einzelner Marketingaktivitäten zu kontrollieren. Kurz zusammengefasst versuchen Marketingziele zu definieren, was das Unternehmen erreichen möchte. Das können sowohl ökonomische Ziele wie zum Beispiel Umsatz, Gewinn oder Rendite sein, oder psychographische Ziele wie Kundenzufriedenheit oder Vertrauen (vgl. Meffert et al. 2019, S. 19).
Aufbauend auf den Marketingzielen werden die einzelnen Marketingstrategien abgeleitet, die das Konzept für das gesamte Verhalten im Zielmarkt darstellen. Zentraler Aspekt ist die Auswahl der Märkte, die Definition der Marktbearbeitungsstrategien, die Programmgestaltung der Marketingaktivitäten und das Festlegen des Verhaltens gegenüber anderen Stakeholdern wie Mitbewerber und KundInnen. Zusätzlich dienen die Marketingstrategien als Handlungsrahmen für die operativen Marketingmaßnahmen, die die Marketingziele erschließen (vgl. Spindler 2016, S. 8). Diese Maßnahmen werden auch Marketing-Mix bezeichnet, die in vier Domänen unterteilt sind, bekannt als die 4Ps des Marketing: Produktpolitik, Distributionspolitik, Preispolitik und Kommunikationspolitik (vgl. Cerha 2013, S. 222). Im Rahmen der Arbeit nicht erläutert sind Modelle wie beispielsweise der 7-P-Ansatz des Dienstleistungsmarketing (vgl. Meffert et al. 2019, S. 20).
Die Produktpolitik bezieht sich auf die Summe der Entscheidungen, die in Zusammenhang mit dem Produkt getroffen werden. Hierbei umfasst der Begriff sowohl physikalische und technische Eigenschaften als auch Sekundäreigenschaften wie Marke und Perzeption. Er kann auch als ein materieller Gegenstand oder eine Dienstleistung definiert werden. Die Entscheidungen der Produktpolitik sind in Zielen festgehalten, die sich aus den ökonomischen und psychografischen Unternehmenszielen ableiten lassen (vgl. Decker et al. 2015, S. 69-71).
Die Distributionspolitik befasst sich mit den Entscheidungen und Aktivitäten des Vertriebs. Das umfasst die Planung und Gestaltung von Vertriebswegen, die Lagerung und ebenso die Auftragsabwicklung von Produkten (vgl. Meffert et al. 2019, S. 579).
Durch die Verringerung qualitativer Unterschiede konkurrierender Produkte und die Globalisierung des Wettbewerbs hat sich die Preispolitik in den letzten Jahren zu einem der wichtigsten Werkzeuge des Marketing etabliert. Die getroffenen Entscheidungen umfassen alle absatzpolitischen Maßnahmen zur Bestimmung und Durchsetzung eines Preises und wirken sich direkt auf Absatz, Umsatz und Gewinn aus (vgl. Spindler 2016, S. 118 f.).
Im Fokus der Kommunikationspolitik steht die Leistungsdarstellung mittels diverser Kommunikationsinstrumente. Die Zielgruppe wird zum Beispiel über Qualitätsmerkmale, Preise oder Aktionen informiert, um ihr so die Leistung des Produktes bewusst zu machen und eine positive Einstellung zum Produkt zu erzeugen. Infolgedessen soll sich nicht nur die Kaufabsicht und Nachfrage steigern, sondern es soll sich auch die Bindung zwischen Marke und KundInnen festigen (vgl. Decker et al. 2015, S. 175 f.). Dieser Vorgang wird in der pharmazeutischen Industrie auch als operatives Tagesgeschäft definiert (vgl. Trilling 2015, S. 19), das ein zentraler Aspekt dieser Arbeit bildet.
Obwohl es aktuell keine genaue Definition für Big Data gibt, steht der Begriff allgemein für die Aufzeichnung und Verarbeitung von zunehmend großen Datenmengen. Speziell in den letzten Jahren hat dies aufgrund kontinuierlich ansteigender Rechen- und Speicherkapazitäten an Aufmerksamkeit gewonnen (vgl. Lemke et al. 2017, S. 41). Grundsätzlich wird für die Definition von Big Data das Modell der 3 Vs verwendet, welche für „Volume“, „Velocity“ und „Variety“ stehen. Volume definiert die zunehmend große Datenmenge, generiert von Menschen, Netzwerken und Maschinen durch diverse Quellen. Der Begriff Velocity verweist auf die Geschwindigkeit mit der Daten erzeugt, verarbeitet und gespeichert werden. Variety beschreibt die Vielzahl und Komplexität von Daten und Quellen. Diese Datensätze sind so groß und komplex, dass traditionelle Verarbeitungen eine effiziente und schnelle Bearbeitung nicht ermöglichen können (vgl. Hammer et al. 2017, S. 8).
Neben Big Data ist in den letzten Jahren auch die öffentliche Wahrnehmung rund um das Thema Artificial Intelligence, in das Deutsche mit künstlicher Intelligenz übersetzt, sehr stark angestiegen. Dieser Interessensanstieg ergibt sich aus verbesserten Explorations- und Auswertungsmethoden, die neue Möglichkeiten für diese Technologien eröffnen (vgl. Gentsch 2018, S. 14).
Eine allgemeine Definition für Artificial Intelligence lässt sich nur schwer angeben. Meist scheitern diese daran, dass sich auch verwandte Wissenschaften wie Biologie, Psychologie, Kognitionswissenschaft und Neurowissenschaft über eine Definition für den Begriff „Intelligenz“ nicht einig sind. Ein zentraler Aspekt von Artificial Intelligence ist die selbstständige Bearbeitung von komplexen Problemen (vgl. Kirste/Schürholz 2019, S. 21). Diese automatisierten Systeme können sich schnell und präzise durch große Mengen an Daten arbeiten und eine wertbringende Analyse zur Problemlösung bereitstellen. Zusätzlich können verschiedene Elemente der Wertschöpfungskette untersucht und verbessert werden (vgl. Gentsch 2018, S. 14 f.). In den letzten Jahren konnte Artificial Intelligence ihre Selbstständigkeit und Effizienz unter Beweis stellen, indem menschliche Tätigkeiten und Denkleistungen erfolgreich automatisiert werden konnten (vgl. Lemke et al. 2017, S. 42). Inzwischen ist Artificial Intelligence ein fester Bestandteil des täglichen Lebens, meist sogar ohne bewusste Wahrnehmung durch den Menschen (vgl. Wittpahl 2019, S.7). Besonders durch die Nutzung des Internets kommt das zur Geltung. Automatisierte Systeme personalisieren zum Beispiel die News Feeds von Facebook, passen individuell Anzeigeschaltungen bei der Google-Suche an oder geben Vorschläge zu Serien und Filmen auf Netflix (vgl. Gentsch 2018, S. 14).
3. Das Marketing der pharmazeutischen Industrie
In den letzten Jahren haben sich die Rahmenbedingungen der pharmazeutischen Industrie stark verändert. Die angestiegene Lebenserwartung der Bevölkerung forciert den Kostendruck auf die gesetzlichen Krankenkassen und in weiterer Folge auf die pharmazeutischen Unternehmen (vgl. Wolf 2019, S. 24 f.). Zusätzlich intensiviert das jährliche Wachstum der pharmazeutischen Industrie von vier bis sieben Prozent die kompetitive Marktsituation und verlangt von den Unternehmen kontinuierliche Innovation und überdurchschnittliche Marketingleistungen (vgl. Ding 2014, S. 2). Dieser Vorgang unterscheidet sich stark vom Marketing anderer Branchen. Zum einen ist die pharmazeutische Industrie ein hochregulierter Markt, der durch Gesetze und Richtlinien viele Marketingaktivitäten einschränkt. Zum anderen sind viele Umsatzentscheidungen von diversen Stakeholdern wie ÄrztInnen, Apotheken, Krankenanstalten, dem pharmazeutischen Großhandel oder den Krankenkassen abhängig. Das ermöglicht keine klassische Preis-, Distributions- und Produktpolitik (vgl. Umbach 2018, S. 106 f.).
Die rapiden Entwicklungen der Informationstechnologie haben einen besonders starken Einfluss auf die Kommunikationspolitik. Daten und Informationen, die bei der digitalen Kommunikation erhoben werden, können in ausgewerteter Form einen erheblichen Mehrwert liefern (vgl. Weingarten/Zwick 2018, S. 43-45). Artificial Intelligence hat das Potential die großen Datenmengen schnell auszuwerten und greifbare Erkenntnisse zu liefern (vgl. Streibich/Zeller 2019, S. 110). Aus diesem Grund sind die Gesetze und Regulierungen, die direkt oder indirekt die Kommunikationspolitik betreffen, Gegenstand der wissenschaftlichen Arbeit. Als rechtliche Grundlage wird die österreichische Gesetzgebung berücksichtigt und ausschließlich auf das Marketing verschreibungspflichtiger Medikamente eingegangen.
Marketingaktivitäten von pharmazeutischen Unternehmen unterliegen, wie auch andere Branchen, dem Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb und dem Strafgesetzbuch. Zusätzlich wird das durch die Gesetzesgrundlagen des Arzneimittelgesetzes ergänzt (vgl. https.//www.pharmig.at 2019). Die für die Kommunikationspolitik relevanten Bereiche werden im Abschnitt fünf für Werbebeschränkungen erläutert. Es umfasst die Paragraphen 50–56 des Arzneimittelgesetzes.
Im Allgemeinen dürfen Arzneimittel erst dann beworben werden, sobald sie von der europäischen Arzneimittel-Agentur für die Behandlung zugelassen sind (§ 50a Abs. 1 Zi. 1 AMG 1983). Die im Rahmen dieser Zulassung genehmigte Fachinformation beinhaltet wichtige Informationen zum Arzneimittel wie pharmazeutische Angaben, pharmakologische Eigenschaften, Dosierung, Darreichungsform, Anwendungsgebiet, Vorsichtshinweise oder Nebenwirkungen. Die Fachinformation und die gekürzte Fachkurzinformation sind wichtige Angaben für die Vermarktung eines Medikamentes (§ 15 Abs. 2 Zi. 1-14 AMG 1983). Außerdem wird im Rahmen der Zulassung auch die Gebrauchsinformation genehmigt, die den PatientInnen als Packungsbeilage bekannt ist (§ 16 Abs. 1 Zi. 1 AMG 1983).
Das Arzneimittelgesetz unterscheidet zwischen Werbung für PatientInnen, der sogenannten Laienwerbung, und der Werbung für Fachpersonal, also für ÄrztInnen und anderen Angehörigen von Gesundheitsberufen. Außerdem zählen Besuche von AußendienstmitarbeiterInnen, die Abgabe von Mustermedikamenten, die Unterstützung von Fachveranstaltungen sowie die Übernahme von Reisekosten und Teilnahmegebühren an wissenschaftlichen Veranstaltungen zur Fachwerbung (§ 50 Abs. 1 Zi. 1-7 AMG 1983).
Laienwerbung für Arzneimittel, die der Rezeptpflicht unterliegen, ist nach dem Arzneimittelgesetz klar untersagt (§ 51 Abs. 1 Zi. 1 AMG 1983). Die einzige Möglichkeit für die Unternehmen mit Laien in Kontakt zu treten, sind Kampagnen, deren ausschließliches Ziel die Weitergabe von allgemeinen Informationen zu einer Erkrankung ist (vgl. Umbach 2018, S. 199).
Obwohl die Fachwerbung für rezeptpflichtige Medikamente erlaubt ist, unterliegt diese besonders starken Regulierungen. Alle in diesem Zusammenhang erstellten Kommunikationsmaterialien müssen entweder in Kombination mit der aktuellen Fachinformation oder zumindest unter Angabe der Fachkurzinformation abgegeben werden. Besonders wichtig ist die objektive Darstellung des Arzneimittels. Es ist nicht erlaubt, die Wirksamkeit in übertriebener Form darzustellen oder einen garantierten Therapieerfolg bei der Anwendung des Arzneimittels zu versprechen (§ 53 Abs. 1 Zi. 1-13 AMG 1983). Die im Rahmen der Fachwerbung getroffenen Aussagen müssen auch konform mit den Informationen in der Fach- und Gebrauchsinformation sein. Zudem müssen die Äußerungen anhand der jeweiligen Fachliteratur referenziert und der Zeitpunkt, zu dem das Material erstellt wurde, erwähnt sein (§ 55 Abs. 1-4 AMG 1983).
Es gibt auch Regelwerke, die von der Industrie selbst geschaffen wurden. In Österreich ist das der Pharmig-Verhaltenscodex, der vom Verband der pharmazeutischen Industrie Österreichs herausgegeben wird. Diese freiwillige Selbstregulierung der Mitglieder soll einen transparenten und fairen Wettbewerb ermöglichen. Aufbauend auf dem Gesetz gegen unlauteren Wettbewerb, dem Strafgesetzbuch und dem Arzneimittelgesetz enthält der Verhaltenscodex zusätzliche Richtlinien. Er inkludiert Regulierungen, wie Informationen über Arzneimittel zu kommunizieren sind, was bei Veranstaltungen für Angehörige der Fachkreise zu beachten ist, wie die Zusammenarbeit mit PatientInnen und Organisationen zu gestalten ist und die Verhaltensrichtlinien und Ausbildungsrichtlinien für die MitarbeiterInnen in pharmazeutischen Unternehmen. Artikel vier und fünf des Verhaltenscodex definieren neben der Objektivität und dem lauterbaren Wettbewerb auch zusätzlich Begriffe, welche nur unter gewissen Umständen in Anwendung kommen dürfen. Die Begriffe „neu“, „sicher“ und „Sicherheit“ sollten im Zusammenhang mit dem Arzneimittel nur dann genannt sein, wenn der Bezug auch klar definiert und referenziert ist. Außerdem darf der Begriff „neu“ nur im ersten Jahr nach dem Inverkehrbringen des Arzneimittels in der jeweiligen Indikation und Form angeführt werden. In Artikel sechs nimmt der Pharmig-Verhaltenscodex auch Bezug auf die Werbung im Internet. Inhaltlich unterscheidet sich dieser aber kaum vom Arzneimittelgesetz und Artikel vier und fünf des Verhaltenscodex. Hervorzuheben ist hier, die von pharmazeutischen Unternehmen verlangte, eindeutige Sichtbarkeit bei Inhalten, die direkt oder indirekt im Internet publiziert werden. Die Aktualität der Inhalte sollte einer regelmäßigen Kontrolle unterliegen.
In Bezug auf Initiativen mit PatientInnen sieht der Pharmig-Verhaltenscodex keine zusätzlichen Regulierungen vor. Es wird jedoch explizit betont, dass jegliche Kommunikation mit den PatientInnen den Hinweis beinhalten sollte, dass für weitergehende Informationen ÄrztInnen oder ApothekerInnen zu konsultieren sind (vgl. https://www.pharmig.at 2019).
Wie bereits erwähnt ist die Kommunikationspolitik ein zentraler Aspekt dieser Arbeit, da hier besonders viele Daten generiert werden (vgl. Weingarten/Zwick 2018, S. 45). Pharmazeutische Unternehmen haben eine Vielzahl an verschiedenen Kommunikationskanälen zur Auswahl, um ihre Zielgruppe zu erreichen. Dieses Spektrum umfasst diverse Printmedien, Außendienstbesuche sowie Veranstaltungen und digitales Marketing (vgl. Trilling 2015, S. 177). Wichtig ist es, den von der Zielgruppe bevorzugten Kanal zu verwenden, um diese optimal ansprechen zu können. Die Nutzung der verschiedenen Kanäle ist sehr heterogen und kann nur schwer segmentiert werden. Noch immer gibt es ÄrztInnen, die die klassischen Marketingkanäle wie Print und Außendienst gegenüber den neuen digitalen Kanälen bevorzugen (vgl. Umbach 2018, S. 182).
Auf unkonventionelle Marketingmaßnahmen wie zum Beispiel Sponsorings (vgl. Trilling 2015, S. 20) wird im Rahmen dieser Arbeit nicht eingegangen, da diese auf den Einsatz von Artificial Intelligence keinen Einfluss haben. Nachdem klassische Kommunikationsmittel immer noch von großer Bedeutung sind, werden diese zuerst kurz analysiert und dann der Schwerpunkt auf die digitale Marketingkommunikation gelegt.
Als wichtigster klassischer Kommunikationskanal gilt der pharmazeutische Außendienst (vgl. Katsansis 2016, S. 82). Da es im Rahmen des Marketing verschreibungspflichtiger Medikamente nicht möglich ist, direkt mit PatientInnen produktbezogen in Kontakt zu treten, muss die Kommunikation ausschließlich über die Angehörigen der Fachkreise geschehen (vgl. Trilling 2015, S. 177). Besonders bei komplexeren Produkten wird die persönliche Beziehung sehr geschätzt (vgl. Rafi/Saeed 2019, S. 53). Das persönliche Gespräch bietet eine gute Gelegenheit, kurze und inhaltsreiche Updates zu Medikamenten zu geben, aktuelle Therapieleitlinien oder Studiendaten zu erläutern oder auch anstehende Veranstaltungen zu besprechen. Obwohl der Außendienstbesuch der wirksamste Weg ist, um ÄrztInnen zu informieren, ist er auch der teuerste. Die immer kürzer werdende Besuchszeit, oft nur sechs Minuten lang, erschwert die Rechtfertigung des Return-on-Investment. So bemerkt man in den letzten Jahren einen Trend, bei dem immer mehr VertriebsmitarbeiterInnen abgebaut werden, um die Kosten dieses Kommunikationskanals zu reduzieren. Als Ausgleich wird von den Marketingabteilungen erwartet, durch digitale Kommunikationsmittel mit der Zielgruppe in Kontakt zu treten, um das Marketingbudget kosteneffektiv zu nutzen. Um das Potential von digitalen Kanälen zu verbessern, wird aktuell ein Mix mit klassischen Kommunikationsmitteln verwendet, das sogenannte Cross-Channel Marketing (vgl. Petersen 2015, S. 17 f.). In diesem Modell nehmen AußendienstmitarbeiterInnen, die seit langem ein zentraler Bestandteil des Marketing der pharmazeutischen Industrie sind (vgl. Guda/Lyngdoh 2018, S. 385), auch in Zukunft eine wichtige Rolle ein (vgl. Umbach 2018, S. 265-268). Als essentieller Erfolgsfaktor für die Entwicklung wird hier eine verstärkte Einbindung in das Cross-Channel Marketing gesehen, um auch weiterhin die Bedürfnisse der KundInnen in den Mittelpunkt stellen zu können (vgl. Jost 2015, S. 153). Das Konzept des Cross-Channel Marketing wird im Kapitel Multi-Channel Kommunikation genauer erörtert.
Der zweite große Kanal des klassischen Marketing ist das breite Spektrum an Printmedien. Diese umfassen Produktbroschüren als Besprechungsunterlagen, Broschüren für ÄrztInnen und PatientInnen, Beiträge und Anzeigen in den Fachzeitschriften und auch wissenschaftliche Publikationen und Sonderproduktionen (vgl. Umbach 2018, S. 264). Diese Materialien werden vorranging bei Außendienstbesuchen oder Veranstaltungen besprochen und an die ÄrztInnen abgegeben (vgl. Umbach 2018, S. 194). Die Unterlagen strukturieren zum einen Gespräche, versichern die strategiekonforme, externe Kommunikation und beinhalten zum anderen relevante Informationen zur Wirksamkeit, Wirkmechanismus und dem medizinischen Indikationsbereich (vgl. Trilling 2015, S. 180 f.). Wichtig ist die Veröffentlichung von wissenschaftlichen Daten so zu gestalten, dass regelmäßig neue Inhalte an ÄrztInnen kommuniziert werden können (vgl. Umbach 2018, S. 193).
Im Zusammenhang mit klassischem Marketing der pharmazeutischen Industrie sind auch die Veranstaltungen zu nennen. Obwohl es inzwischen eine Vielzahl an diversen medizinischen Veranstaltungen, Fortbildungen und Kongressen gibt, sind diese immer noch ein fixer Bestandteil der Marketingstrategie. Dieser Kommunikationskanal wird für die Präsentation neuer wissenschaftlicher Erkenntnisse und rezenter Studienergebnisse genutzt (vgl. Trilling 2015, S. 208). Außerdem bieten diese Veranstaltungen auch die Möglichkeit, den persönlichen Kontakt mit den KundInnen zu pflegen, da die TeilnehmerInnen viel offener für Gespräche sind als im angespannten Praxisalltag (vgl. Umbach 2018, S. 186).
Der digitale Fortschritt ermöglicht es, im Rahmen der unterschiedlichen Marketingaktivitäten eine Vielzahl an Daten zu erheben, die in ausgewerteter Form einen deutlichen Mehrwert für die Entwicklung von Marketingstrategien haben (vgl. Hammer et al. 2017, S. 6). Jedoch ist die Digitalisierung der Marketingkommunikation aufgrund der vielen Gesetzesgrundlagen und Regulierungen für pharmazeutische Unternehmen eine große Herausforderung (vgl. Petersen 2015, S. 15). Diese Rahmenbedingungen erschweren die Entwicklung digitaler Kommunikation im gesamten Gesundheitswesen (vgl. Baierlein 2017, S. 2).
Digitales Marketing unterteilt sich in zwei Bereiche. Der erste umfasst die Online Kommunikation via Webseiten und E-Mails, die vom Marketing genutzt werden, um Angehörige der Fachkreise und PatientInnen zu erreichen. Der zweite beschreibt die digitalen und technologischen Arbeitsmittel, die den Außendienst in ihrem Alltag begleiten. Hierzu zählen digitale Besprechungsunterlagen (vgl. Wolf 2019, S. 153 f.), und Customer-Relationship Systeme, die für das Management von Kundenbeziehungen von Bedeutung sind (vgl. Jost 2015, S. 143).
In den beiden folgenden Kapiteln wird die digitale Marketingkommunikation in arztorientiertes, digitales Marketing und patientenorientiertes, digitales Marketing unterteilt. Diese Darstellung ermöglicht es, die unterschiedliche Gewichtung zwischen den beiden Zielgruppen hervorzuheben.
So wie in vielen Branchen, ist die Webseite eines Unternehmens beziehungsweise eines Produktes ein fundamentaler Bestandteil des Online Marketing. In der pharmazeutischen Industrie bestehen diese Webseiten oft aus zwei Bereichen. Der erste ist ein offener, der für alle Personen frei zugänglich ist und allgemeine Informationen zu Indikationen und Therapien beinhaltet. Der zweite ist ein passwortgeschützter Bereich, der ausschließlich für Angehörige der Fachkreise zugänglich ist und Informationen enthält, die laut Arzneimittelgesetz nur an diese Gruppe weitergegeben werden dürfen (vgl. Fokken 2015, 283 f.). Unternehmenseigene Webseiten ermöglichen detaillierte Auswertungen der Zugriffszahlen. Daten zu Besucherzahlen der einzelnen Seiten, Klicks, durchschnittliche Verweildauer und Abbruchraten ermöglichen das Erstellen von Besucherprofilen. Anhand dieser kann in weiterer Folge die Gestaltung des Inhaltes angepasst werden, um das Nutzererlebnis zu optimieren (vgl. Trilling 2015, S. 264).
Auch Newsletter sind ein Kanal, der im Online Marketing verstärkt in Anwendung kommt. Hier wird zwischen unternehmenseigenen Newsletter und solchen von Online Portalen unterschieden. Bei den Newsletter von Unternehmen können gezielt Inhalte an eine ausgewählte Gruppe an ÄrztInnen geschickt werden. Hingegen ist bei Newsletter von Portalen darauf zu achten, dass es sich hierbei ausschließlich um ein Trägermedium handelt und es eine Vielzahl an zielgruppenspezifischen und thematischen Newsletter gibt (vgl. Fokken 2015, S. 286 f.). Die Erfolgsmessung bei E-Mail Aktivitäten hat den Vorteil, dass sie recht einfach gestaltet ist. Öffnungs- und Klickraten zeigen auf, wie erfolgreich einzelne Mailings sind und wo die jeweilige Anpassung zu erfolgen hat (vgl. Trilling 2015, S. 253).
Zum Einsatz kommen immer häufiger Approved E-Mails, um den Kanal der elektronischen Kommunikation verstärkt zu nutzen. Bei Approved E-Mails handelt es sich um E-Mail Inhalte, die vom Marketing erstellt und genehmigt werden. Den AußendienstmitarbeiterInnen zur Verfügung gestellt, können diese direkt als persönliche E-Mail an die jeweiligen KundInnen geschickt werden. Der zusätzliche Vorteil dieser Kommunikation ist, dass die Inhalte den gesetzlichen Regulierungen entsprechen und an die dazugehörige Marketingstrategie angepasst sind (vgl. https://www.veeva.com 2019).
Neben Webseiten und E-Mails hat sich auch das Content Marketing im pharmazeutischen Online Marketing etabliert (vgl. Fokken 2015, S. 286). Inhalte werden auf bereits bestehenden Plattformen publiziert, die ausschließlich registrierten ÄrztInnen vorbehalten sind (vgl. Umbach 2018, S. 250 f.). Ziel des Content Marketing ist es, durch hochwertige und überzeugende Inhalte den LeserInnen einen Mehrwert zu bringen und somit die Beziehung zum Produkt beziehungsweise zum Unternehmen zu festigen (vgl. Pulizzi 2014, S. 19 f.).
Wie bereits erwähnt ist nicht nur die Online Kommunikation ein wichtiger Bestandteil des digitalen Marketing, sondern auch die digitalen und technischen Hilfsmittel. So hat sich auch der wichtigste, klassische Kommunikationskanal, der Außendienstbesuch, durch die digitale Transformation verändert (vgl. Ding 2014, S. 11). Detailing ist der in der pharmazeutischen Industrie verwendete Begriff für die verkaufsfördernde Vertriebstätigkeit. In Hinblick auf die Digitalisierung hat sich der Begriff Electronical-Detailing entwickelt, kurz e-Detailing. E-Detailing umfasst verschiedene verkaufsfördernde Tätigkeiten durch die Nutzung von digitalen und technologischen Hilfsmittel. Dieser Vorgang erlangte besonders in den letzten Jahren durch den steigenden Kostendruck höheren Einsatz (vgl. Trilling 2015, 186 f.) und gliedert sich in die Bereiche interaktives e-Detailing und Remote-Detailing. Da das Remote Detailing im europäischen Raum nur wenig Akzeptanz findet, wird im Rahmen der wissenschaftlichen Arbeit ausschließlich auf das interaktive e-Detailing eingegangen. Beim interaktiven e-Detailing wird mit Hilfe einer auf dem Tablet installierten Software AußendienstmitarbeiterInnen Besprechungsmaterial für die Gespräche mit ÄrztInnen bereitgestellt. Diese Materialien enthalten verschiedene Arzneimittelinformationen, Fachartikel, Videos, interaktive Darstellungen zum Wirkstoff, Informationen zur Anwendung und auch neueste Studienergebnisse (vgl. Katsansis 2016, S. 93 f). Die Materialien können mit Hilfe der Software zu einer Präsentation verarbeitet werden, die als Leitfaden für den Außendienstbesuch dienen. So können die Verkaufsgespräche mit ÄrztInnen individuell und maßgeschneidert geplant und abgehalten werden (vgl. https://www.veeva.com 2019). Diese Form des Detailing hat besonders durch die kurze Dauer von Außendienstbesuchen, der inkonsequenten Gestaltung von Arztgesprächen und den damit verbundenen hohen Kosten an Bedeutung gewonnen (vgl. Katsansis 2016, S. 94).
Ein weiteres Hilfsmittel für AußendienstmitarbeiterInnen ist die Nutzung von Customer-Relationship-Management Systemen, kurz CRM Systeme. Dieses Konzept ist seit Mitte der neunziger Jahre in Anwendung und wird besonders in den letzten Jahren durch die technologische Unterstützung vermehrt eingesetzt. Kurz zusammengefasst beschreibt Customer-Relationship-Management die Handhabung von Kundenbeziehungen durch informationstechnische Unterstützung (vgl. Farhan et al. 2018, S. 398). Ein gut funktionierendes Beziehungsmanagement stellt einen wesentlichen Faktor für das Marketing und den Vertrieb der pharmazeutischen Industrie dar. Die Grundfunktion eines CRM Systems ist eine Datenbank, die das Erfassen und Speichern von Kundeninformationen ermöglicht (vgl. Umbach 2018, S. 293 f.). Funktional wird das Customer-Relationship-Management der pharmazeutischen Industrie in drei Bereiche unterteilt: das operationale, kollaborative und analytische CRM. Das operationale CRM unterstützt den Außendienst in der Planung, Durchführung und Nachbearbeitung sowie bei administrativen Tätigkeiten des Kundenmanagement (vgl. Jost 2015, S. 144). Das umfasst die kundenspezifische Aktionsplanung von Terminen, Veranstaltungen, Kampagnen und Mustermedikamenten, sowie das Profiling von Kundengruppen zur zielgerichteten Strategieentwicklung. Der zweite funktionale Bereich von CRM Systemen ist das kollaborative CRM und ist für die erfolgreiche Zusammenarbeit von MitarbeiterInnen im Innen- und Außendienst von Bedeutung. Durch die Aufzeichnung und den Austausch von Kundeninformationen können die Aktivitäten zielgerichtet optimiert und das Kundenerlebnis verbessert werden (vgl. Jost 2015, S. 156-158). Das analytische CRM wird im Rahmen des Kapitels Sekundärforschung bearbeitet. Moderne CRM-Systeme integrieren immer häufiger weitere Kommunikationskanäle für AußendienstmitarbeiterInnen, wie Approved-E-Mails oder e-Detailing Software, um eine möglichst integrierte Kommunikation mit KundInnen zu ermöglichen (vgl. https://www.veeva.com 2019).
Die Digitalisierung und besonders die Entwicklung des Internets haben einen starken Einfluss auf die Rolle der PatientInnen (vgl. Shankar/Li 2014, S. 480). Dieser Entwicklung liegt ein Paradigmenwechsel zugrunde, der in der gesamten Gesellschaft wahrgenommen werden kann. Die Dienstleistungsgesellschaft wurde abgelöst von einer Wissens- und Informationsgesellschaft und spiegelt sich in der einfachen Zugänglichkeit von Wissen wider (vgl. Huber 2017, S. 242). Für die Gesundheitsbranche hat das zur Folge, dass sich nicht nur ÄrztInnen online über Erkrankungen und Therapien informieren, sondern auch PatientInnen dieses Medium nutzen, um sich selbstständig Wissen anzueignen (vgl. Simon 2017, S. 172). PatientInnen sind aufgeklärter und gehen kritischer mit Therapieentscheidungen um (vgl. Wolf 2019, S. 77 f.). Dieser Informationsaustausch fördert durchaus das frühzeitige Aufsuchen von Spitälern und ÄrztInnen, was sich langfristig positiv auf die Therapie auswirkt (vgl. Ishida/Takahara 2019, S. 2-3). Als Resultat dieser aufgeklärten Haltung nehmen PatientInnen in der Therapieentscheidung eine neue Position ein, in der sie gemeinsam mit ÄrztInnen über Behandlungsmöglichkeiten bestimmen (vgl. Gschoßmann/Raab 2017, S. 107). Eine Neugestaltung erfährt nicht nur die klassische Wissensverteilung zwischen PatientInnen und ÄrztInnen, auch pharmazeutische Unternehmen müssen die Wahl ihrer Zielgruppen anpassen (vgl. Camacho 2014, S. 431). Wie bereits im Kapitel rechtliche Rahmenbedingungen erläutert, stellt sich hier die Herausforderung, dass die produktbezogene Kommunikation zu verschreibungspflichtigen Medikamenten an PatientInnen untersagt ist. Einzige Möglichkeit für die Unternehmen ist es, Laien über allgemeine Informationen zu einem spezifischen Krankheitsbild aufzuklären (vgl. Umbach 2018, S. 199). Im Rahmen sogenannter Disease Awareness Kampagnen geben Unternehmen an Laien Auskünfte über Erkrankungen, Diagnostiken und Therapiemöglichkeiten und versuchen, durch einen hochqualitativen Inhalt die PatientInnen aufzuklären. Diese Inhalte müssen einen strikten informativen Charakter haben und dürfen keine werbliche Intention vermitteln. Ziel ist es, die PatientInnen durch Wissensvermittlung zu ermutigen, ÄrztInnen aufzusuchen und im Rahmen der Therapieentscheidung sich nicht mit einfachen Behandlungsansätzen zufrieden zu geben (vgl. Fokken 2015, S. 284). Obwohl immer häufiger durch diese Art der Kommunikation mit den PatientInnen in Kontakt getreten wird, nutzen die Unternehmen nur limitiert die hierbei generierten Daten für Marketingentscheidungen (vgl. Simon 2017, S. 172). Die Aufarbeitung und Auswertung solcher Daten könnten wertvolle Erkenntnisse über Krankheitsmuster und Therapieverhalten von PatientInnen ermöglichen (vgl. Morgon 2015, S. 77), die das Ziel des patientenzentrierten Marketing unterstützen (vgl. Huber 2017, S. 247).
Die Vielfalt an verschiedenen offline und online Kommunikationskanälen verlangt von den Marketingabteilungen das geschickte Verknüpfen der einzelnen Initiativen, damit diese die angezielte Marketingstrategie komplementär unterstützen können (vgl. Umbach 2018, S. 251). Wie bereits im Kapitel klassische Marketingkommunikation angesprochen, wird hier oft von Cross-Channel Marketing gesprochen (vgl. Petersen 2015, S. 18). In der Literatur werden jedoch unterschiedliche Definitionen und Begriffsabgrenzungen wie Cross-Channel, Cross Media oder auch Multi-Channel verwendet (vgl. Emrich 2008, S. 10). In der pharmazeutischen Industrie vorrangig genutzt ist die Multi-Channel Kommunikation (vgl. Jost 2015, S. 153).
Sie ist per se nichts Neues. Schon in den neunziger Jahren wurden integrierte Kommunikationskonzepte erstellt, um die unterschiedlichen Kanäle aufeinander abzustimmen und so ein konsistentes Erscheinungsbild für die Unternehmen zu vermitteln (vgl. Kirchner 2001, S. 124). Bei der Definition der Multi-Channel Kommunikation sind folgende zwei Besonderheiten zu erwähnen. Ein unternehmensorientierter Ansatz charakterisiert die addierende Werbewirkung, die der koordinierte Einsatz von unterschiedlichen Kommunikationswerkzeugen auf die Zielgruppe hat. Hingegen beschreibt ein kundenzentrierter Ansatz den Vorteil, dass die KundInnen die Produktbotschaften an den von ihnen gewünschten Orten und Zeitpunkten konsumieren können (vgl. Emrich 2008, S. 10).
Rafael Lässer (Autor)
V508786
9783346073723
artificial intelligence marketing medikamente marketingentscheidungen
Rafael Lässer (Autor), 2019, Artificial Intelligence im Marketing für verschreibungspflichtige Medikamente. Wie kann AI bei Marketingentscheidungen unterstützen?, München, GRIN Verlag, https://www.diplomarbeiten24.de/document/508786
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