Ирина Фионова: как data-driven превращает фарммаркетинг в точную науку

23.09.2025
13:06
Data-driven в фарммаркетинге — это переход от интуиции к решениям на основе данных, который превращает коммуникации с врачами и пациентами в управляемую и прогнозируемую систему. Единая экосистема данных, автоматизация и предиктивная аналитика помогают точнее распределять бюджеты, повышать конверсию и сокращать time-to-market. С чего начать, «ФВ» рассказала директор по стратегическому развитию RX CODE Ирина Фионова.
Фото: Фармацевтический вестник

Для начала давайте разберемся, что такое data-driven подход?

Data-driven — это управление маркетингом на основе объективных данных, а не интуиции или прошлых шаблонов. Это означает, что стратегические решения, выбор каналов, креативов и персонализация коммуникаций строятся на анализе реальных цифр: поведения врачей и пациентов, динамики рынка, производительности кампаний, а не на субъективных оценках.

Неотъемлемые атрибуты data-driven включают:

  • Централизованное хранение и обработку данных (data lake/warehouse).
  • Интеграцию источников различных данных (как внешних, так и внутренних): продажи, визиты МП, digital коммуникации и т.п.
  • Автоматизацию аналитики и формирование сквозной аналитики (от первого контакта до назначения препарата).

ПОЧЕМУ АКТУАЛЬНО ИМЕННО СЕЙЧАС

Бюджеты в фарме все чаще требуют прозрачной и быстрой отдачи. Связь с врачами становится все сложнее, пациенты переходят в онлайн, а конкуренция за внимание HCP только растет. В эпоху «цифрового переутомления» врачей новая реальность — любые неэффективные коммуникации отсеиваются тут же. Data-driven позволяет не тратить время и бюджет на лишнюю активность, точно понимая, где находится ваша целевая аудитория и как с ней лучше работать.

ЧТО МЕНЯЕТСЯ ПРИ ВНЕДРЕНИИ DATA-DRIVEN

Вместо разрозненных кампаний — единая экосистема: Data-driven объединяет все каналы коммуникации в одну картину, что дает возможность анализировать текущее состояние дел совокупно во всех каналах, в том числе в режиме реального времени.

Вместо реактивности — предсказуемость: предиктивная аналитика позволяет прогнозировать спрос, выявлять риски снижения продаж и заранее корректировать стратегию. Вы узнаете о проблемах не из квартальных отчетов, а за недели до их появления.

Вместо массовых коммуникаций — хирургическая персонализация: собранные данные можно гранулярно анализировать как в ручном, так и автоматическом режиме по сотням параметров и формировать сегменты, исходя из этой сегментации настраивать свой маркетинг индивидуально с учтем потребностей конкретной группы клиентов.

КАКОЙ РЕЗУЛЬТАТ ДАЕТ DATA-DRIVEN1

  • Снижение стоимости привлечения пользователя (CPU) на 15–30%** — за счет прицельного таргетинга, исключения неэффективных каналов и точной работы со своей целевой аудиторией.
  • Рост конверсии в активность на 20—35%** — благодаря персонализации активности для врачей и внедрения автоматизации в рассылках, звонках.
  • Сокращение time-to-market на 40% — благодаря быстрому тестированию гипотез и креативов, через автоматизацию получения обратной связи по каждому эксперименту.
  • Увеличение lifetime value (LTV)2 врача на 25–45%** за счет формирования маркетинг-микса с учетом предпочтений в каналах коммуникации, интересам к МКБ10 и АТХ и типам контента.

КАК ВНЕДРЯТЬ — БЫСТРО И БЕЗ БОЛИ

  1. Интеграция данных: подключите данные из CRM, аналитических систем, digital- и офлайн-каналов в единый BI-интерфейс.
  2. Автоматизация рутины: настройте базовые алерты по KPI, автоматическую сегментацию и отчеты — это высвободит до 30% ручного труда маркетолога.
  3. Пилотные проекты: стартуйте с одного бренда или канала — быстрый запуск «MVP-аналитики»
  4. Масштабируйте только то, что реально работает: реальные «быстрые победы» поддерживают и команду, и интерес топ-менеджеров к data-driven.

В ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Data-driven в фарме — это не только «новая норма» маркетинга, но и проверенный катализатор роста эффективности в условиях сжатых бюджетов, цифрового шума и возрастающих требований регуляторов. Безусловно, переход в data-driven невозможен без цифровой трансформации, но начинать всегда нужно с мышления! Тогда умение строить гипотезы на данных, а не на ощущениях станет понятным и вдохновляющим процессом, а не «еще одной модной историей».

1. Аналитика OCM проектов RX CODE 2020-1HY 2025

2. Данные MED_ID, когортный анализ частоты участия врачей в проектах RX CODE (2023 – 1HY 2025)

Нет комментариев

Комментариев:

Вы не можете оставлять комментарии
Пожалуйста, авторизуйтесь