How To: Statistiken fürs Pharmamarketing richtig nutzen

24.10.2016 How-To
3 Minuten Lesezeit

Statistiken fürs Pharmamarketing bekommen Sie heute überall geliefert: Aus eigenen Marktstudien, über Aggregationsdienste und direkt aus der Auswertung von Apps und Webseiten. Einen groben Eindruck können sich die meisten damit schnell verschaffen. Aber nutzen Sie wirklich alle Informationen, die Sie durch Zusammenführen verschiedener Statistiken erreichen könnten?

Mittlerweile sind Statistiken fürs Pharmamarketing, fürs Marketing in der Healthcarebranche und natürlich allgemein im Marketing einfach nicht wegzudenken. Erfolge werden damit ausgewertet und neue Kampagnen geplant. Aber obwohl – oder gerade weil – Statistiken überall verfügbar sind, werden sie manchmal nur für einen ersten Schritt genutzt.

Das Unternehmen verschickt regelmäßig einen Newsletter mit Links auf den Blog und möchte herausfinden, ob die Zielseite eher für das ältere oder jüngere Zielpublikum optimiert werden soll. 65 % der Leser sind zwischen 35 und 55, die übrigen zwischen 18 und 34. Dafür klicken 40% der jüngeren Leser auf einen Link zum Blog und nur 12% der älteren.

In einer Grafik veranschaulicht sieht das Ganze dann so aus:

 

Wahrscheinlichkeiten berechnenWie viel Prozent der heutigen Marketingexperten hätten sich zu Schulzeiten wohl die Relevanz dieser „Textaufgaben“ träumen lassen? Aber wer weiß intuitiv, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Besucher der verlinkten Seite älter als 34 ist?

Statistik und menschliche Intuition passen oft nicht zusammen

Man kann mit Statistiken fürs Pharmamarketing viel bewirken. Statistiken haben viel Aussagekraft aber sind gleichzeitig als kompliziert und leicht zu manipulieren verschrien. Das liegt unter anderem daran, dass die meisten Menschen intuitiv große Schwierigkeiten damit haben, Wahrscheinlichkeiten in Form von Zahlen zu verarbeiten. Ganze Zweige der Psychologie aber auch Logik und Informatik beschäftigen sich mit der Frage, wie mathematisch logische Gesetze und die Verarbeitung von statistischen Informationen in menschlichen Gehirnen zusammenpassen. Oft stellt sich heraus, dass Menschen unter Stress beispielsweise Zusatzinformationen „erfinden“ und dadurch Rechnungen verfälschen. Oder sie sind durch zu viele Zahlen auf einem Blatt einfach verwirrt und beachten die falschen.

Im Gegensatz dazu sind klare statistische Angaben sehr wertvoll: 68 % der Besucher unserer Webseite sind junge Leute lässt sich oft leicht in Gestaltungsvorgaben, Designelemente oder auch beworbene Produkte „übersetzen“. Obwohl oder gerade weil Statistiken im ersten Schritt so intuitiv und nur eine Abstraktionsebene weiter so schwierig für Menschen zu verstehen sind, sind sie auch unglaublich wertvoll. Wer es schafft, den zusätzlichen Schritt zu machen, gewinnt.

Statistiken fürs Pharmarmarketing und Ihre Entscheidungen

Das Beispiel oben verdeutlicht den Vorteil, der durch gute statistische Werte entstehen kann: Obwohl der Newsletter fast doppelt so viele Leser der „älteren“ Gruppe erreicht, beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass jemand, der über einen Link des Newsletters auf die Homepage gekommen ist, zur Gruppe der jungen Leser gehört rund 68 %. Mehr als 2/3 der Besucher sind also zwischen 18 und 34. Es kann sich lohnen, die Gestaltung der Zielseite entsprechend auszurichten.

Natürlich kann man sich in der Praxis auch entscheiden, stattdessen den Newsletter anzupassen, um mehr ältere Kunden auf die Seite zu locken. Eine sinnvolle Entscheidung kann man aber nur treffen, wenn man alle notwendigen Informationen zur Verfügung hat. Dazu gehören Zahlen und Fakten.

Automatische Auswertung und häufige Fehlerquellen

Viel der eigentlichen Rechenarbeit nehmen einem heute Programme ab. Die Statisten fürs Pharmamarketing werden eingegeben, automatisch ausgewertet und dann als Grundlage für Entscheidungen genutzt. Das große Manko: Erstaunlich viele dieser Programme enthalten Fehler. Sie entstehen häufig durch

  • Übersetzungsfehler: Es macht einen großen Unterschied, ob sich eine Besucherzahl „auf 10 000“ erhöht hat, oder „um 10 000“.
  • Unkenntnis der speziellen Materie: Ein Programmierer nimmt an, dass die Zahl der Newsletterempfänger mit der Zahl der Leser übereinstimmt.
  • oder schlicht Unachtsamkeit.

Man muss jetzt natürlich nicht jede Berechnung eines guten Programms per Hand prüfen. Es kann sich aber lohnen, genauer hinzusehen, wenn Entscheidungen, die aufgrund von Ausgaben eines Statistik-Programms getroffen wurden, immer wieder ins Nichts führen.

Sie finden hier eine Beispielrechnung, mit der Sie die Rechnungen Schritt für Schritt nachvollziehen können. Wenn Sie darauf selbst allgemein keine Lust haben, holen Sie einen Experten ins Boot. Wie erwähnt zerbrechen sich auch hochrangige Wissenschaftler aktuell den Kopf darüber, wie es Menschen leichter fallen könnte, Statistiken zu begreifen und zu benutzen. Es ist also sicher keine Schande, die schwierigen Fragen einem Profi zu überlassen.

 

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