4 Erfolgsfaktoren für Pharma-Forschung im Web

Mareike Oehrl, Q | Agentur für Forschung

Web-Forschung unterliegt ihren eigenen Gesetzen und Bedingungen. Für den Healthcare-Bereich kommen noch einige Spezifika hinzu. Dieser Beitrag identifiziert vier Faktoren, um Pharma-Forschung erfolgreich zu planen, durchzuführen und gewinnbringende Insights zu generieren.

Dossier Erfolg Pharma Oehrl Beitrag (Bild: Q | Agentur für Forschung)

Web-Forschung im Pharmabereich? Gibt es durchaus, aber oftmals sind wir Marktforschende mit Zweifeln konfrontiert: Funktioniert das überhaupt mit unserer Indikation? Welche Ergebnisse können wir in den Weiten von Instagram, Foren & Co. erwarten?

Diese Fragen sind berechtigt und im Folgenden möchte ich daher die Vorteile, Einsatzmöglichkeiten und Erfolgsfaktoren, aber auch Grenzen web-basierter Pharma-Forschung speziell für Patientinnen und Patienten aufzeigen. Dabei fokussiere ich weniger auf eine Methode, als auf die Kombination mehrerer Ansätze, um Zielgruppen umfassend zu verstehen und zu begleiten.

Erfolgsfaktor 1: Machbarkeit vorab überprüfen

Am Anfang einer jeden Web-Studie sollte eine Machbarkeitsprüfung stehen: Finden sich zu meiner Fragestellung genügend Inhalte und Diskussionen im Web? Und: Lohnt sich eine kontinuierliche Beobachtung (Monitoring) oder reicht eine einmalige Analyse (Ad-Hoc-Studie)?

Aus unserer Erfahrung mit Pharma-Studien eignen sich besonders (schwere) chronische Krankheiten und junge Erkrankte, denn diese sind lange von einer Krankheit betroffen und nutzen aktiv das Web, um sich mit anderen Erkrankten auszutauschen. Dies trifft beispielsweise auf Diabetes, Rheuma, Depression oder ADHS zu. Schwer erforschbar sind hingegen Personen, die wenig im Web aktiv sind: Alte Patientinnen und Patienten (z.B. multiples Myelom) sowie deutsche HCPs, da diese nur selten auf sozialen Medien ihre Meinung kundtun.

Erfolgsfaktor 2: Überblick und Struktur herstellen

Einer der wichtigsten Aspekte in der Web-Forschung ist die Erfassung und Strukturierung der Grundgesamtheit, die mittels des Digital Landscaping – einer Netzwerkanalyse – erzielt wird. Dieses Digital Landscaping hat einem reinen Monitoring-Ansatz voraus, dass man sich einen Überblick über die wichtigsten Akteurinnen und Stakeholder verschafft: Wer spricht wo über mein Medikament oder eine gewisse Indikation? Wie ist diese Grundgesamtheit zusammengesetzt?

Das Digital Landscaping umfasst Blogs, Foren und Websites; Social-Media-Präsenzen können hinzugefügt werden. Anhand der Analyse werden die Akteure in Clustern zusammengefasst und visualisiert. Bei der Therapie mit medizinischem Cannabis wären das beispielsweise die Cluster zu unterschiedlichen Indikationen (z.B. Krebs, Rheuma, Autismus-Spektrum) als auch Cluster zu Drogen und „Hanf-Fans“. Der Vorteil gegenüber einem reinen Monitoring: Wir lösen uns vom Denken in Kanälen und denken in Stakeholdern und Akteurinnen. Wir erhalten einen Überblick über ihre Informations- und Austauschkanäle und können ihren Einfluss sowie ihre Reichweite messen. Auch die Verortung von Pharma-Unternehmen – also ihrer Bedeutung in einem „Indikations-Web“ – ist möglich

Erfolgsfaktor 3: Eliminate the noise!

Wer schon einmal eine Web-Analyse – speziell ein Social Media Monitoring – genutzt hat, kennt das Problem: „Garbage in, garbage out!“. D.h. der Output eines Monitorings ist nur so gut wie der Input. Anhand der Cluster, die wir im vorherigen Schritt gefunden haben, können wir die Analyse effizient und zielgerichtet gestalten. Statt des offenen Webs untersuchen wir fokussiert die Cluster und Websites, die besonders interessant für die Fragestellung sind. Wir nutzen also ein geschlossenes Quellenset.

Das ergibt gerade im Pharma-Kontext sehr viel Sinn: Indikationen lassen sich oft gut abgrenzen und Diskussionsorte von Patientinnen und Patienten genau finden; etwa aufgrund einschlägiger Foren und Blogs (z.B. Bauchgeschichten.de bei chronisch-entzündlichen Darmkrankheiten) oder, weil in den sozialen Medien die Vergemeinschaftung per Hashtag geschieht (z.B. #crohnkrieger bei Morbus- Crohn-Erkrankten).

Die Überführung dieser relevanten Quellen in ein Social-Media-Monitoring-Tool führt zu einer deutlichen Reduktion irrelevanter Treffer und erlaubt zugleich eine effizientere Analyse relevanter Posts. Ein Plus sowohl für betriebliche als auch für Instituts-Forschende!

Erfolgsfaktor 4: Biotische Insights, unabhängig von Zeit und Pandemien

Zu guter Letzt bieten web-basierte Studien mannigfaltige Sicherheit:

  • Insights können unabhängig von der Verfügbarkeit von Stakeholdern gewonnen werden. Wer schon einmal versucht hat, eine Studie zu seltenen Krankheiten wie etwa Spinaler Muskelatrophie durchzuführen, weiß, wie schwer sich die Rekrutierung von Erkrankten gestaltet. Gerade in Zeiten der Pandemie ist dies auch aus ethischer Sicht begrüßenswert, da Menschen mit chronischen Krankheiten der Risikogruppe angehören. Im Web können wir hingegen ohne Beeinträchtigung forschen.
  • Vor allem aber sind die Insights auch biotisch, d.h. frei von Einflüssen, die aufgrund der Studie entstehen. Denn wir hören den Akteuren nur zu und beeinflussen sie in ihrem Denken und Handeln nicht, wie man es z.B. durch Fragen tut. Gerade soziale Medien wie Instagram erlauben es, Patient Stories zu analysieren: So lassen sich Diagnose, Therapieverlauf und Komorbiditäten dezidiert und ohne Erinnerungslücken nachvollziehen.
  • Die Pharma-Forschung im Web steckt also voller Möglichkeiten und Chancen, sofern man einige wenige Fallstricke beachtet.

Zu Risiken und Nebenwirkungen, vor allem aber zu weiteren Einsatzmöglichkeiten und Chancen, können Sie das Web-Seminar von Mareike Oehrl zum Thema "Patient Listening in Social Media – Wie setze ich ein Social-Listening-Projekt erfolgreich in der Praxis um?" vom 22. Juni im Archiv hier auf marktforschung.de entdecken.

Über die Autorin:

Mareike Oehrl, M.Sc. Empirische Kommunikationswissenschaft, ist Senior Insight Manager bei Q | Agentur für Forschung. Dort führt sie für Kunden aus den Bereichen Health, Beauty Food sowohl Social-Media-Studien (Social Media Monitoring, Netnographie, Trendforschung) als auch klassische qualitative Studien durch. Vor ihrer Tätigkeit bei Q | Agentur für Forschung arbeitete sie als Digital Research Manager beim französischen Social-Media-Intelligence-Anbieter linkfluence. Neben ihrer Tätigkeit als Marktforscherin gibt sie ihr Wissen gerne weiter, etwa als Lehrbeauftragte an der Hochschule Darmstadt oder als Workshopleiterin für die Deutsche Gesellschaft für Online-Forschung (DGOF).

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