In dem Seminar „Pharmamarketing“ vom Lehrstuhl für Innovation, Neue Medien und Marketing sollen verschiedene Marketing relevante Inhaltsblöcke für den Pharmasektor analysiert werden. Einer dieser Inhaltsblöcke befasst sich mit dem Thema „Schätzung von Response Funktionen auf Brick-Ebene“, um den es in dieser Seminararbeit gehen soll.
Die Brick-Ebene bezeichnet im Pharmabereich eine Gruppe von Ärzten über die Marketing relevante Informationen vorliegen wie zum Beispiel welche Produkte sie verschreiben bzw. welche Produkte sie verwenden oder welche Art von Marketingaufwendungen für sie betrieben wurden . Nun ergibt sich die Frage, wie es möglich ist, die Reaktion dieser Bricks auf verschiedene Marketingaktivitäten zu prognostizieren und die entscheidenden Faktoren für ihre Reaktion zu bestimmen, um schließlich eine möglichst hohe Effektivität der Marketinginstrumente zu erzielen und letztlich den Umsatz zu maximieren.
Zu diesem Zweck wurden verschiedene Quellen analysiert und für den Pharmasektor aufbereitet. Es wurde versucht verschiedene ausgewählte Methoden der Response Schätzung darzustellen und auf die Brick-Ebene zu beziehen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Einführung
- Abgrenzung und Definition der zentralen Begriffe
- Überblick Pharmamarkt
- Schätzung von Response Funktionen
- Modell "Callplan" von Lodish
- Modellansatz und Beschreibung
- Mathematische Modellierung
- Ergebnis und Bezug zum Pharmamarkt
- Modell "Territory Sales Response" von Ryans und Weinberg
- Modellansatz und Beschreibung
- Mathematische Modellierung
- Ergebnis und Bezug zum Pharmamarkt
- Modell "Umsatzreaktion von Bricks" von Albers und Skiera
- Modellansatz und Beschreibung
- Mathematische Modellierung
- Ergebnis und Bezug zum Pharmamarkt
- Modell "Callplan" von Lodish
- Vergleich mit weiteren Ansätzen aus der Literatur
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Seminararbeit befasst sich mit der Schätzung von Response-Funktionen auf Brick-Ebene im Pharmamarketing. Ziel ist es, die Reaktion von Ärztekollektiven (Bricks) auf verschiedene Marketingaktivitäten zu prognostizieren und die entscheidenden Faktoren für ihre Reaktion zu bestimmen. Die Arbeit analysiert ausgewählte Methoden der Response-Schätzung und bezieht sie auf die Brick-Ebene im Pharmasektor.
- Schätzung von Response-Funktionen im Pharmamarketing
- Analyse der Reaktion von Ärztekollektiven (Bricks) auf Marketingaktivitäten
- Prognose der Reaktion auf verschiedene Marketingaktivitäten
- Bestimmung der entscheidenden Faktoren für die Reaktion
- Anwendung und Adaption von Methoden der Response-Schätzung auf die Brick-Ebene
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Die Seminararbeit stellt die Problemstellung der Schätzung von Response-Funktionen auf Brick-Ebene im Pharmamarketing vor und beschreibt das Ziel, die Effektivität von Marketinginstrumenten zu maximieren.
- Einführung: Dieses Kapitel definiert die zentralen Begriffe und liefert einen Überblick über den Pharmamarkt.
- Schätzung von Response Funktionen: Dieses Kapitel präsentiert verschiedene Modelle zur Schätzung von Response-Funktionen, darunter das "Callplan"-Modell von Lodish, das "Territory Sales Response"-Modell von Ryans und Weinberg und das "Umsatzreaktion von Bricks"-Modell von Albers und Skiera.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter der Arbeit sind: Response-Funktionen, Pharmamarketing, Brick-Ebene, Response-Schätzung, Marketingaktivitäten, Modellansätze, Pharmamarkt.
Häufig gestellte Fragen
Was versteht man unter der „Brick-Ebene“ im Pharmamarketing?
Die Brick-Ebene bezeichnet eine geografische oder organisatorische Zusammenfassung von Ärzten, über die Daten zu Verschreibungen und Marketingaufwendungen vorliegen.
Was ist das Ziel einer Response-Funktion?
Ziel ist es, die Reaktion (Response) der Ärzte auf Marketingaktivitäten vorherzusagen, um den Einsatz von Marketinginstrumenten effizienter zu gestalten und den Umsatz zu maximieren.
Welche Modelle zur Schätzung werden in der Arbeit vorgestellt?
Die Arbeit analysiert das „Callplan“-Modell von Lodish, das „Territory Sales Response“-Modell von Ryans und Weinberg sowie das Modell von Albers und Skiera.
Wie hilft mathematische Modellierung dem Pharmamarkt?
Sie erlaubt es, komplexe Daten über Besuche von Pharmareferenten und Werbemaßnahmen in Bezug zum tatsächlichen Absatz zu setzen und so Budgets optimal zu verteilen.
Welche Faktoren beeinflussen die Reaktion eines „Bricks“?
Dazu gehören die Häufigkeit der Kontakte, die Art der bereitgestellten Informationen und die generelle Marktstruktur im jeweiligen Gebiet.
- Quote paper
- Daniel Schultz (Author), 2007, Schätzung von Response-Funktionen auf Brick-Ebene, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/84678
