Webinaire "Modélisation de l'influence des décisions : Obtenir des prévisions plus fiables pour les produits pharmaceutiques et de santé grand public"

Le processus de prise de décision concernant les traitements médicaux et les produits en vente libre est plus complexe que jamais.

L'accélération des soins de santé numériques a donné aux patients davantage d'outils pour gérer leur propre santé. Pour les produits pharmaceutiques, le rôle traditionnel du médecin a changé. Les professionnels de la santé ne sont plus les seuls à décider des traitements médicaux. Dans certains cas, les recommandations des professionnels de la santé peuvent être moins efficaces parce que les patients contestent la décision de traitement.

À l'inverse, dans le domaine de la santé grand public, les spécialistes du marketing s'attaquent à l'influence croissante des professionnels de la santé sur les achats de produits en vente libre, qu'il s'agisse de préparations pour nourrissons ou de vitamines.

Cette évolution du pouvoir de décision oblige les entreprises à adapter leurs études de marché pour mieux prévoir les décisions de traitement et d'achat. Il est important que les modèles de prévision des produits reflètent la réalité, afin de tenir compte de l'influence des deux parties prenantes sur la décision finale. Découvrez comment la modélisation de l'influence des décisions peut aider à fournir des prévisions plus précises et à mieux prédire le comportement décisionnel en matière de soins de santé.

Regardez ce webinaire pour apprendre comment et pourquoi la recherche sur les prévisions devrait aller au-delà d'une seule perspective, pour incorporer le mélange pertinent de comportement de décision du HCP et du patient/consommateur.

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Ce que vous apprendrez :

• Un cadre pratique pour aider à définir les acteurs qui influencent les décisions de traitement, à la fois sur les marchés des médicaments sur ordonnance et en vente libre. 
• Comment la compréhension des interactions médecin/patient et la mise en relation de ces perspectives peuvent permettre des prévisions de produits plus précises et plus fiables.
• Nouvelle méthodologie de recherche derrière un modèle d'influence décisionnelle, y compris la mise en place d'une approche analytique de fusion de données
• Considérations sur la manière dont les différentes cultures ou les caractéristiques de l'aire thérapeutique peuvent avoir un impact sur la mise en place d'un modèle d'influence décisionnelle