Mit kleinen HCP-Stichproben eine große Wirkung erzielen

Wie man mit Hilfe der multikriteriellen Entscheidungsanalyse die Zahlen in Nischenindikationen entschlüsselt

Wenn Sie in einem hochspezialisierten Bereich tätig sind, z. B. in der Medizintechnik oder bei seltenen Krankheiten, kennen Sie die Herausforderungen der Arbeit mit kleinen Stichprobengrößen nur zu gut. Qualitative Einblicke sind wichtig, aber wenn es um die Entscheidung "Ja" oder "Nein" geht, brauchen Sie vielleicht einen datengestützten Ansatz. Aber wie können Sie robuste Marktdaten für die Entscheidungsfindung erhalten, wenn Ihre Zielpopulation und die behandelnden Ärzte begrenzt sind?

Da unser Team seit Jahren mit führenden Pharmaunternehmen zusammenarbeitet, weiß es um die Probleme, die kleine Proben darstellen. Da wir niemals analytische Strenge opfern wollen, insbesondere wenn es um wichtige Meilensteine in der Produktentwicklung geht, wurde uns klar, dass wir dieses Dilemma angehen wollten. Da wir stets bestrebt sind, neue Forschungstechniken zu erforschen (und zu validieren), empfehlen wir einen kreativen Ansatz, der sich mit kleinen HCP-Proben befasst und einen großen Nutzen bringt. Im Folgenden erkläre ich, wie ein in der Pharmamarktforschung wenig genutztes Instrument - die Multikriterien-Entscheidungsanalyse (MCDA) - eine große Wirkung entfalten kann.

Auf der Suche nach Antworten

Stellen Sie sich vor, es ist Zeit für eine Entscheidung über weitere Investitionen in Ihr neues Nischenprodukt. Um voranzukommen, müssen Sie wissen, wie Vertreter des Gesundheitswesens das Produkt wahrnehmen und wie es sich auf ihre Verschreibung auswirken würde. Was können Sie tun? Sie könnten versuchen, ihnen direkte Fragen zu ihren Präferenzen für bestimmte Produkteigenschaften zu stellen. Aber das würde Ihnen keinen Aufschluss über den Wert oder die Bedeutung geben. Oder Sie könnten sie bitten, verschiedene Eigenschaften zu bewerten. Nur zeigen diese Bewertungen immer eine geringe Diskriminierung.

Alternativ könnten Sie Trade-off-Techniken wie die Conjoint-Analyse anwenden, indem Sie Produktprofile verwenden, um die Wahlmöglichkeiten zu erkunden und dann die Einflussfaktoren zu analysieren. Mit einem bewerteten Maß für den Nutzen oder Wert könnten Sie dann die Präferenzanteile für Ihr Medikament modellieren, angemessen gewichtet und kalibriert. Allerdings ist die Stichprobe nicht groß genug, um alle Produktmerkmale zu erfassen. Hier kommt MCDA ins Spiel...

MCDA: Eine kreative Lösung für eine Herausforderung in der Pharmazie

MCDA ist eine flexible Methode, die die Entscheidungsfindung unterstützt und dabei Kompromisse zwischen mehreren Kriterien berücksichtigt. Sie liefert quantitative Daten, wird aber auch häufig in qualitativen Kontexten eingesetzt, um Einblicke in den relativen Wert zu geben, den eine neue Therapie für die Entscheidungsträger haben könnte. Im Gegensatz zu Conjoint kann MCDA mit kleinen Stichprobengrößen umgehen, ist einfach einzurichten und verwendet feste Produktprofile, die es ermöglichen, jedes Merkmal einzeln zu bewerten und mit einer gewichteten Punktzahl zu versehen. Auch wenn sie in der pharmazeutischen Marktforschung noch nicht weit verbreitet ist, hat sie sich im Gesundheitswesen bewährt, z. B. bei der Risiko-Nutzen-Bewertung, bei HTA und bei der Entscheidungsfindung in der Portfolioanalyse.

MCDA auf dem Prüfstand

Die Kombination von qualitativer Forschung mit MCDA klingt vielversprechend, aber kann sie vergleichbar robuste Daten wie eine traditionelle Conjoint-Studie liefern? Bevor wir diese Methode unseren Kunden empfehlen, haben wir sie in einer kleinen Stichprobe von Dermatologen validiert, die eine neue orale Behandlung für eine seltene Hautkrankheit evaluieren. Bei der Validierung wurde verglichen: 1. eine quantitative Online-Umfrage mit anschließenden ausführlichen Interviews und 2. Zwei Fokusgruppen sowie MCDA-Übungen.

Das Ziel dieser Untersuchung war es,:

1. Verstehen der ersten Reaktion der HCPs auf das Produkt
2. Vorhersage des geplanten Umfangs der Einführung
3. Bestimmen Sie die wichtigsten Faktoren für die vorgeschlagene Einführung

In Bezug auf diese Ziele ergaben beide Methoden sehr ähnliche Erkenntnisse, die uns zu denselben Schlussfolgerungen führten. Ein entscheidender Vorteil der MCDA-Methode war jedoch ihre Fähigkeit, die qualitative Forschung zu untermauern und zu ergänzen. Dadurch, dass die Ärzte alle Attribute gleichzeitig und mit gleicher Aufmerksamkeit berücksichtigen konnten, ermöglichte sie ein greifbares Verständnis der Wechselwirkungen zwischen ihnen und eine einheitlichere, unvoreingenommene Bewertung der Auswirkungen der einzelnen Attribute auf die Entscheidungsfindung.

Eine wichtige Erkenntnis aus der Bewertung war, dass die Akzeptanz des Produkts gesteigert und andere Produkte allein durch die Verbesserung der Wirksamkeit übertroffen werden könnten - eine Erkenntnis, die durch qualitative Interviews allein möglicherweise nicht aufgedeckt worden wäre.

Außerdem gaben die Ärzte an, dass es ihnen Spaß macht, in einem qualitativen Umfeld durch Gruppengespräche Feedback zu geben. Die Einbeziehung dieser Interaktion in die Gesamtbewertung ermöglicht ein authentisches Umfeld, das die Art und Weise widerspiegelt, in der sich Ärzte des Gesundheitswesens im wirklichen Leben bei der Bewertung von therapeutischen Innovationen beraten und gegenseitig beeinflussen.

Wann sollte ein MCDA-Ansatz in Betracht gezogen werden?

MCDA liefert vergleichbare Ergebnisse wie das traditionelle Conjoint-Verfahren, mit dem zusätzlichen Vorteil, dass es qualitativ ist und gleichzeitig quantitative Daten sammelt. Der halbstrukturierte Charakter der Diskussion sorgt dafür, dass sich die Vertreter des Gesundheitswesens auf die gestellten Fragen konzentrieren und der endgültige Vergleich konsistent ist. Sie ist jedoch nicht in jedem Fall die richtige Wahl. Je nach Fragestellung empfehlen wir, MCDA im Zusammenhang mit der Entwicklung innovativer Produkte in Betracht zu ziehen, wenn Sie die Auswirkungen neuer Therapien auf die künftige Verschreibung verstehen und die wichtigsten Einflussfaktoren ermitteln wollen, wenn eine groß angelegte quantitative Studie nicht durchführbar ist.

Sie ermöglicht Ihnen insbesondere Folgendes:

• Mehr Granularität und Datenstabilität für die qualitative Forschung
• Eine Entscheidung für oder gegen ein neues Produkt treffen
• Bewertung eines Universums von Verschreibern, das für eine aussagekräftige Conjoint-Analyse zu klein ist
• Erstellen Sie aussagekräftige Daten für ein breiteres Netzwerk von Entscheidungsträgern, wie z. B. Kostenträgern und Einkäufern

Passen Sie Ihre Insights-Strategie an das heutige Umfeld an

Wir von SKIM kennen die Marketing-Herausforderungen, mit denen Sie in den kritischen Phasen des pharmazeutischen und medizintechnischen Entwicklungsprozesses konfrontiert sind. Ganz gleich, ob es darum geht, eine wertorientierte Preisgestaltung in Angriff zu nehmen oder komplizierte Entscheidungsprozesse von Ärzten und Patienten zu entwirren - es ist entscheidend, dass Sie Ihre Forschungsstrategie anpassen, um in der heutigen Wettbewerbslandschaft erfolgreich zu sein.

Von traditionellen Prognosen und Marktabbildungen bis hin zu Wachstumsstrategien nach der Markteinführung können wir auf eine 40-jährige Erfolgsgeschichte zurückblicken, in der wir führenden Unternehmen geholfen haben, mehr aus ihrer Forschung mit großen und kleinen HCP-Stichproben zu machen.

Sind Sie neugierig, ob MCDA der richtige Ansatz für Sie sein könnte?  um mehr zu erfahren.