„No one is really sure if sending the legions of reps to doctors’ offices really works. Everyone
is afraid to stop it, because they don’t know what difference it’s making“ (Ein leitender Angestellter
aus der Pharmabranche).1
Der Einfluss von Marketinginstrumenten auf die Verschreibungswahrscheinlichkeit von Ärzten
ist sowohl für Unternehmen als auch für die Öffentlichkeit von Interesse. Das genaue
Ausmaß ist jedoch nur wenig oder gar nicht bekannt. Würden Pharmaunternehmen verstehen,
wie jeder einzelne Arzt auf ihre Marketingbemühungen reagiert, könnten sie den Einsatz ihrer
Außendienstmitarbeiter optimieren und höhere Gewinne erzielen.2 Eine weit verbreite Sorge
der Öffentlichkeit ist hingegen, dass die aktuelle Marketingpraxis der Pharmahersteller dazu
führt, dass Ärzte vermehrt die beworbenen Markenprodukte verschreiben, wodurch die Kosten
im Gesundheitswesen ansteigen.3 Vor diesem Hintergrund ist die zunehmende Erforschung
des Pharmamarktes durch Marketingexperten in den letzten Jahren zu sehen.
Das Ziel dieser Seminararbeit ist es, einen Überblick über den aktuellen Forschungsstand auf
dem Gebiet der Schätzung von Responsefunktionen auf Ärzteebene zu schaffen. Es wird dabei
zum einen die genaue Vorgehensweise der Modellansätze beschrieben. Zum anderen werden
die Ergebnisse der Studien vergleichend dargestellt und deren Bedeutung für Öffentlichkeit
und Praxis beschrieben. Die Arbeit ist so aufgebaut, dass zunächst einige Hintergrundinformationen
über das Forschungsgebiet, die Verschreibungsentscheidung, Marketinginstrumente
und Daten vermittelt werden. Im dritten und vierten Abschnitt beschreibe ich die Detailing-
Responsemodelle im „klassischen“ Fall bzw. unter Unsicherheit. Zum Schluss folgen
kritische Anmerkungen sowie eine Zusammenfassung des gesamten Aufsatzes.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung und Zielsetzung der Arbeit
- Theoretischer Hintergrund
- Die US-Pharmaindustrie
- Die Verschreibungsentscheidung: Besonderheiten und Teilnehmer
- Relevante Marketinginstrumente und Ausgaben
- Herkunft und Arten von Daten
- Reaktion von Ärzten auf Detailing
- Theoretische Grundlagen: Responsefunktionen
- Reines Detailing-Modell
- Detailing und Sampling
- Mizik und Jacobsen (2004)
- Manchanda und Chintagunta (2004)
- Marketingmixmodell
- Vergleich der Ergebnisse
- Unsicherheit über die Produktqualität
- Theoretische Grundlagen: „Bayessches Lernen“
- Lernen
- Ergebnisse
- Asymmetrische Netzeffekte: Die Bedeutung von Meinungsführern
- Modellspezifikationen
- Ergebnisse
- Theoretische Grundlagen: „Bayessches Lernen“
- Kritik
- Zusammenfassung und Implikationen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht die Reaktion von Ärzten auf Marketingaktivitäten der Pharmaindustrie, insbesondere Detailing und Sampling. Ziel ist es, die Wirkung dieser Instrumente auf die Verschreibungsentscheidung von Ärzten zu analysieren und die Effektivität unterschiedlicher Marketingstrategien zu bewerten.
- Einfluss von Detailing und Sampling auf die Verschreibungsentscheidung
- Entwicklung und Anwendung von Responsefunktionen auf Ärzteebene
- Die Rolle von Meinungsführern und asymmetrischen Netzeffekten
- Unsicherheit über die Produktqualität und "Bayessches Lernen"
- Kritik an den Modellen und Implikationen für die Pharmaindustrie
Zusammenfassung der Kapitel
Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in die Zielsetzung und den theoretischen Hintergrund. Sie erläutert die Besonderheiten der US-Pharmaindustrie, die Verschreibungsentscheidung von Ärzten und relevante Marketinginstrumente. Im dritten Kapitel werden verschiedene Responsefunktionen vorgestellt, die den Einfluss von Detailing und Sampling auf die Verschreibungen von Ärzten messen. Das vierte Kapitel befasst sich mit der Unsicherheit über die Produktqualität und dem Einfluss von Meinungsführern auf die Entscheidungen von Ärzten.
Schlüsselwörter
Pharma-Marketing, Responsefunktionen, Detailing, Sampling, Verschreibungsentscheidung, Meinungsführer, Asymmetrische Netzeffekte, Bayessches Lernen, Produktqualität, US-Pharmaindustrie.
- Quote paper
- Martin Mittelstädt (Author), 2007, Schätzung von Responsefunktionen auf Ärzteebene, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/93869
