Mittwoch , Mai 6 2020

Eine auf Sand gegründete Grundlage – Verhindern Sie, dass Kundenlisten Ihr Projekt sabotieren


Anmerkung des Herausgebers: Die Spezialforschung zu b2b ist immer eine Herausforderung. Wenn Sie daran interessiert sind, CFOs bei Fortune 50-Unternehmen zu interviewen, gibt es nur 50 von ihnen. Es wird schwierig sein, mehr als ein paar zu haben, um zu einem Interview zuzustimmen, daher ist jeder Einzelne wertvoll. Die ärztliche Forschung ist in dieser Hinsicht besonders schwierig. Auf den ersten Blick erscheinen Kundenlisten wie ein Glücksfall, die Realität ist jedoch viel komplizierter, wie Gennadiy Geyler beschreibt. Er gibt viele nützliche Hinweise zum Umgang mit solchen Listen, um Qualität zu gewährleisten und Enttäuschungen zu vermeiden.


Als medizinische Marktforscher haben wir die Aufgabe, Pharmaunternehmen wichtige Daten zur Verfügung zu stellen. Sie zählen darauf, dass wir akkurate Forschungsergebnisse liefern, die kritische Auswirkungen auf künftige Geschäfts- und Marketingentscheidungen haben und bis hin zu Medikamentenverschreibung und Patientenbehandlung übergehen.

Doch viele medizinische Marktforschungsunternehmen neigen dazu, das zu übersehen Ein einfaches Problem, das zu fehlerhaften Daten führt, die zu kostspieligen Fehlern führen können, die sogar mehrere Millionen Dollar kosten können.

Die Herausforderung

Über die Hälfte unserer Forschungsprojekte basieren auf Ziellisten, die von unseren Kunden bereitgestellt werden. In der Regel hat jedoch niemand, wenn wir eine Liste erhalten, diese gründlich geprüft, um seine Qualität zu bestätigen. Daher werden Kundenlisten häufig mit Fehlern übersät. Mein Team und ich haben festgestellt, dass viele Listen Tausende von Duplikaten enthalten, Ärzte, die als falsche Spezialität identifiziert wurden, oder sogar Büroangestellte, die falsch als Ärzte identifiziert wurden, um nur einige Probleme zu nennen.

In vielen Fällen eine Kundenliste, die so aussieht als ob Es können 100 Komplettierungen erzielt werden, tatsächlich aber nur 70 oder weniger. Während eine häufig angebotene Lösung darin besteht, die verbleibenden 30+ Komplettierungen von einem Panel zu erhalten, ist das Panel oft nicht repräsentativ für das Publikum, das unser Kunde ansprechen möchte. Ohne die zusätzliche Arbeit für den effektiven Vergleich der beiden Datensätze aufzuwenden, endet das Ergebnis mit Ergebnissen, die die Tatsachen falsch darstellen.

Der Schlüssel zur Vermeidung von größeren Fehlern? Nehmen Sie niemals von Anfang an an, dass die von Ihnen bereitgestellte Kundenliste korrekt ist. Als Forscher liegt es in unserer Verantwortung sicherzustellen, dass wir mit unserer Kundenliste unsere Zielgruppe erreichen und unsere Quoten füllen können. Wenn wir mit einer fehlerhaften Liste beginnen, werden wir unweigerlich mit fehlerhaften Daten enden. Auf der Grundlage von Sand kann kein Qualitätsforschungsprojekt erstellt werden.

The Solution

Glücklicherweise muss das Erkennen von Problemen mit einer Kundenliste kein mühsamer Prozess sein. Wir haben ein Verfahren zur Qualitätssicherung eingeführt und empfehlen allen medizinischen Marktforschern, die gleichen Maßnahmen zu ergreifen.

Ohne unser Geheimrezept preiszugeben, können Sie einige Schritte unternehmen, um diese zu identifizieren Probleme – bevor das Projekt ans Feld geht und Panikalarme losgehen.

Schritt 1: De-Dupe, D-Dupe, D-Dupe. Etwa eine von drei Kundenlisten enthält Duplikate – und viele davon. Es gibt mehr als genug Fälle, in denen von einer Liste von 10.000 Ärzten 3.000 Duplikate sein werden. Neulich erhielten wir zwei Listen von einem Kunden, der beide Listen anvisieren wollte. Bei näherer Betrachtung fanden wir jedoch eine Überlappung der beiden Listen von 98%. Glücklicherweise ist das Erkennen von Duplikaten in einer Kundenliste oft so einfach wie ein fünfminütiger Prozess in Excel. Idealerweise möchten wir nach einer eindeutigen Kennung suchen, z. B. einer IMS-ID oder einer NPI-Nummer. In anderen Fällen kann eine einfache Sortierung nach Vorname, Nachname und Spezialität aufschlussreich sein.

Schritt 2: Überprüfen Sie, ob wir die von unseren Kunden gewünschten Quoten erfüllen können. Wenn beispielsweise ein Kunde innerhalb eines bestimmten Abschnitts einer Liste 30 Abschlüsse benötigt – beispielsweise Endokrinologen -, um eine genaue statistische Analyse durchführen zu können, müssen wir sicher sein, dass wir über genügend Endokrinologen verfügen, um diese Quote zu erfüllen. Basierend auf meiner 15-jährigen Erfahrung habe ich festgestellt, dass es eine gute Faustregel ist, dass Sie pro 100 Personen auf einer Liste etwa drei Komplettierungen erhalten. Wenn Sie mehr bekommen, liegt möglicherweise ein Problem vor.

Eine wirksame Strategie besteht darin, die Anzahl der NPI-Ärzte zu ermitteln und das Fachgebiet der Kundenliste mit dem der öffentlich zugänglichen staatlichen CMS-Datenbank zu vergleichen. Sie könnten überrascht sein, dass sich einige Ärzte – etwa Internisten – als eine andere Spezialität identifiziert haben. Wenn unser Kunde sich auf die hohen Vermittler eines Medikaments konzentriert, müssen wir uns auf Spezialisten konzentrieren, die das Medikament regelmäßig verschreiben und Internisten von unserer Liste entfernen.

Schritt 3: Bestätigen Sie, dass es keine gibt Fehlende Datenfelder, die für die Studie benötigt werden, wie Vorname, Nachname oder Adresse.

Hinweis zu Vertriebs-Detaillisten: Die oben genannten Schritte sind besonders wichtig, wenn Sie mit Listen arbeiten, die von einem Verkaufsteam zusammengestellt wurden. Dies gilt auch für Marktforschung auf breiter Front. Vertriebsmitarbeiter möchten vor Menschen sein und keine Daten in Tabellenkalkulationen eingeben. Trotz ihrer besten Absichten stellen sie oft Listen zusammen, die viel aufgeräumt werden müssen. Fehler können so einfach wie falsche Schreibweisen oder leere Felder sein, enthalten jedoch häufig einige fehlerhafte Titel für Personen, die unser Kunde nicht ansprechen möchte. In vielen Fällen hat ein Vertriebsmitarbeiter möglicherweise nicht mit dem verschreibenden Arzt, sondern mit einer Finanzperson oder einem Büroleiter gesprochen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass sieben von zehn anvisierten Ärzten nicht persönlich mit einem Vertriebsmitarbeiter gesprochen haben.

Wir haben Probleme mit unserer Kundenliste gefunden – Was jetzt?

Wenn Sie erhebliche Probleme gefunden haben Haben Sie bei einer Kundenliste keine Angst, das Problem anzugehen. Verwenden Sie es stattdessen als Positiv. Dies ist eine Gelegenheit, unseren Kunden zu helfen, sie nicht zu behindern. Wir haben festgestellt, dass unsere Kunden oftmals für unsere Integrität und Transparenz dankbar sind, und wir können produktiv zusammenarbeiten, um Lösungen zu finden, mit denen sie genau die Informationen erhalten, die sie suchen.

Vor einigen Jahren kam ein neuer Kunde zu uns mit einem Längsschnittprojekt, das sie über viele Jahre hinweg durchgeführt hatten. Im Rahmen unserer Due Diligence haben wir die Namen auf ihrer Zielliste mit der staatlichen CMS-Datenbank verglichen und schnell festgestellt, dass es sich bei fast keinem der auf der Liste aufgeführten Namen um Angehörige der Gesundheitsberufe handelte. Erstaunlicherweise war die Liste, mit der unser Kunde jahrelang gearbeitet hatte, zu 98% ungenau. Obwohl sich der Kunde mehrere hundert Kilometer entfernt befand, stieg ich sofort in ein Flugzeug, um mich mit ihnen zu treffen. Ich erklärte, dass die Komplikationen, die sie seit Jahren erhalten hatten, fehlerhaft waren, und schlugen eine detaillierte Strategie vor, um sie dabei zu unterstützen, ihre Ziele zu erreichen. Obwohl wir sicherlich nicht der Träger schlechter Nachrichten sein wollten, war unser Kunde am Ende für unsere Ehrlichkeit und unser Engagement so dankbar, dass er uns nicht nur den Flug erstattete, sondern auch zusätzliches Geld in das Projekt steckte. Alle sahen gut aus, weitere kostspielige Fehler wurden abgewendet, und wir haben das Projekt seitdem für sie verwaltet.

Es ist nicht immer leicht, einem Kunden mitzuteilen, dass die Erlangung genauer Forschungsergebnisse teurer oder schwieriger sein kann als erwartet – aber es ist sicherlich unsere Verpflichtung. Am Ende sind die geringen Kosten für das Erzielen robusterer Ergebnisse ein Rückgang des Eimers im Vergleich zu den Millionenbeträgen, die verloren gehen, wenn Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter Daten getroffen werden.

Letztendlich besteht unsere Aufgabe nicht nur darin, Komplettlösungen zu liefern. Unsere Aufgabe ist es, Unternehmen zu befähigen, Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen – und um dies zu tun, müssen wir sie über die heutigen Fallstricke und potenziellen Herausforderungen informieren und kreative und effektive Lösungen anbieten.

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