Im heutigen, schnelllebigen ePharmacy-Markt ist es von entscheidender Bedeutung, die richtigen Daten zur Hand zu haben, um die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen. Damit Ihnen das gelingt, werfen wir gemeinsam einen genauen Blick auf die gängigsten Datenquellen und erklären den (sehr wichtigen!) Unterschied zwischen Sell-out-Daten und hochgerechneten Marktzahlen.
Wenn Sie auf diesem Blogbeitrag angekommen sind, können Sie diese Frage vermutlich bereits beantworten und kennen den Wert datenbasierter Entscheidungen. Falls nicht, erfolgt hier ein kurzer Exkurs in die Faktoren, die eine zahlengetriebene Bewertung Ihrer Performance im digitalen Apothekenversand so bedeutsam machen:
Dynamische Marktbedingungen: Im Gegensatz zur Offizin, wo der Verkauf möglicherweise stärker von der geografischen Lage abhängig ist, sind Online-Apotheken einem überregionalen Wettbewerb ausgesetzt. Daher ist es entscheidend, Daten in Echtzeit zu nutzen, um Marktveränderungen und Trends frühzeitig zu erkennen.
Kundenverhalten und Präferenzen: Die digitale Natur des Apothekenversandhandels ermöglicht es, eine große Menge nicht-personenbezogener Daten über das Verhalten und die Vorlieben der Kund*innen zu sammeln. Dies kann verwendet werden, um das Produktangebot, Marketingstrategien und Kommunikationsansätze anzupassen.
Preisstrategien: In einem Online-Umfeld können Preise und Angebote in Echtzeit angepasst werden. Daten können Pharmaherstellern helfen, optimale Preisstrategien zu entwickeln, um sowohl den Umsatz als auch den Gewinn zu maximieren.
Lager- und Lieferkettenmanagement: Genauigkeit in der Datenanalyse kann dazu beitragen, Engpässe zu vermeiden, die Lieferzeiten zu optimieren und sicherzustellen, dass die Lagerbestände den Anforderungen des Marktes entsprechen.
Wettbewerbsanalyse: Daten können Aufschluss darüber geben, wie sich ein Produkt im Vergleich zu Wettbewerbsprodukten verhält. Das bietet wertvolle Einblicke für die Produktentwicklung und Marktpositionierung.
Effektives Marketing: Datenbasierte Entscheidungen können dazu beitragen, Marketingbudgets effektiver zu nutzen. Daten unterstützen, die Rentabilität von Werbekampagnen zu analysieren und gezielte Marketingstrategien zu entwickeln.
Risikomanagement: Daten können dabei helfen, potenzielle Risiken für das Geschäft frühzeitig zu identifizieren, sei es durch Marktveränderungen, neue Wettbewerber oder regulatorische Änderungen.
Wir halten fest: Die richtige Datennutzung ist für Pharmahersteller nicht nur eine Frage des Wettbewerbsvorteils, sondern oft auch eine Notwendigkeit, um in einem komplexen und sich schnell verändernden Marktumfeld erfolgreich zu sein. Es ermöglicht bessere Geschäftsentscheidungen, effizientere Prozesse und ein tieferes Verständnis für Verbraucher*innen und Marktbedingungen.
Apropos Marktanalyse: Welche Datenquelle sollte ich nutzen?
Als Informationsdienstleister hören wir in diesem Zusammenhang verschiedene Ansätze - doch nicht alle sind ratsam. Immer wieder werden wir gefragt, ob Sell-out-Daten eine geeignete Basis bilden, um Entwicklungen auf dem Gesamtmarkt zu bewerten. So viel vorab: Nein, Sell-out-Daten sollten nicht als Marktdaten verwendet werden.
Im Kontext des OTC-Versandhandels beschreiben “Sell-out Daten” spezifische Verkaufsinformationen, die Online-Apotheken den Pharmaherstellern im Rahmen der Jahresgespräche zusichern. Diese Daten geben Aufschluss über die Abverkaufszahlen, die eine Online-Apotheke für die Produkte eines bestimmten Pharma-Herstellers erzielt hat, selten enthalten sie auch Angaben zu Kategorie-Absätzen. Das Ziel der Sell-out-Daten ist es, Pharmaherstellern einen Einblick in die Performance der Produkte ihres (und nur ihres) Portfolios in dieser (und nur dieser) Online-Apotheke zu geben. Der Gesamtmarkt wird nicht abgebildet.
Jetzt fragen Sie sich: Wenn ich Sell-out-Daten von allen relevanten Online-Apotheken erhalte und aggregiere, dann habe ich doch Marktzahlen? Gut, dass Sie es ansprechen. Die Antwort darauf lautet: Keineswegs!
Daten aggregieren bedeutet, Daten aus mehreren Quellen oder Kategorien zusammenzuführen und so unterschiedliche Datensätze zu einem gemeinsamen Ganzen zu kombinieren - mit dem Ziel der anschließenden Analyse.
Während die Aggregation zum Zwecke der Datenreduktion in vielen Bereichen durchaus ihre Daseinsberechtigung hat, raten wir aus folgenden Gründen eindringlich davon ab, aggregierte Sell-out-Daten von ePharmacies zur Abbildung ganzheitlicher Marktzahlen zu nutzen.
Inkonsistente Einbeziehung von Geschäftsbereichen: Nicht alle Versandhändler berücksichtigen Auslands- oder Marketplace-Geschäfte. Dies kann zu einer Verzerrung der Gesamtdaten führen, wenn einige diesen Geschäftsbereich einbeziehen und andere nicht.
Unterschiedliche Abgrenzungskriterien: Die Abgrenzung der Bestellungen nach Bestelldatum oder Fakturadatum kann zu signifikanten Unterschieden in den erfassten Umsätzen führen.
Inkonsistente Behandlung von Bundles: Wenn Bundles von einigen Versandhändlern aufgelöst werden und von anderen nicht, können die Daten nicht direkt verglichen werden.
Fehlende Rücksichtnahme auf Preisdynamiken: Wenn Preisschwankungen im Laufe eines Monats oder Jahres nicht berücksichtigt werden, kann das zu einer ungenauen Darstellung des tatsächlichen Umsatzes führen.
Variabilität in der Qualitätskontrolle: Unterschiedliche Standards der Qualitätskontrolle der Sell-out-Daten durch die Online-Apotheken können zu Daten führen, die in ihrer Zuverlässigkeit und Genauigkeit variieren.
Potenzierung von Unterschieden: Das Aggregieren von Daten aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Methoden und Standards kann dazu führen, dass Unterschiede und Fehler in den Daten sich verstärken.
Veränderungen im Markt: Die kontinuierliche Veränderung des Marktes durch Schließungen, Übernahmen, Neueröffnungen und Geschäftsmodelländerungen wird in standardmäßigen Aggregationen oft nicht angemessen berücksichtigt.
Hoher Standardfehler: All diese Faktoren können zu einem Datensatz führen, der einen erhöhten Standardfehler aufweist, was die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten beeinträchtigt.
Marktvariablen: Traditionelle Aggregationsmethoden können oft nicht alle oben genannten Variablen in angemessener Weise berücksichtigen, was zu signifikanten Diskrepanzen in den aggregierten Daten führen kann.
Bei den hochgerechneten Marktdaten von DatamedIQ (names OTC Insights) handelt es sich um eine ganz andere Datenquelle, die die Transaktionsdaten der größten Online-Apotheken auf 100 Prozent des deutschen Versandhandels hochrechnet. Die Datenbasis umfasst 19 der 25 Top-Apotheken und zudem Um- und Absätze aus dem sogenannten Marketplace-Geschäft wie beispielsweise Amazon Marketplace. OTC Insights beinhaltet also nicht Informationen über Produkte eines Portfolios eines Herstellers in einer Apotheke, sondern die hochgerechneten Zahlen aller Hersteller im Gesamtmarkt. Diese sind konsistent und einheitlich exportiert und bieten somit ein klares und unverfälschtes Bild des nationalen B2C-Geschäfts.
Jetzt, da Sie wissen, welche Informationen die jeweiligen Datenquellen umfassen, liegt auf der Hand, dass es sich bei den aggregierten Sell-out-Daten der Apotheken und den OTC Insights um zwei völlig verschiedene Ressourcen handelt. Sie unterscheiden sich vor allem in folgenden wichtigen Punkten:
Einheitliche Schnittstelle: DatamedIQ erfasst Transaktionsdaten von allen Lieferanten auf Basis einheitlicher Vorgaben. Diese detaillierte Anforderung ist essentiell, um eine aussagekräftige Hochrechnung zu ermöglichen. So werden bei uns Umsätze uniform abgegrenzt und nur B2C-Transaktionen berücksichtigt. Die jeweiligen Sell-out-Daten der Apotheken hingegen werden nicht einheitlich exportiert.
Tägliche Datenüberwachung: Wir überprüfen die Daten täglich systemisch auf Vollständigkeit und Korrektheit. Zusätzlich findet monatlich eine umfassende Kontrolle im 4-Augen-System statt. Vergleichbare Qualitätsstandards sind bei den Sell-out-Daten nicht notwendigerweise gegeben.
Repräsentative Daten: Unsere Daten bieten die höchste und führende Abdeckung des Marktes, da wir sowohl mit Top-Apotheken als auch mit anderen bekannten Apotheken zusammenarbeiten, die eine hohe Marktrelevanz haben. Unsere Marktmodelle nehmen auch Rücksicht auf Geschäftsschließungen und andere spezifische Marktereignisse, die bei den aggregierten Sell-out-Daten in der Regel nicht ausreichend berücksichtigt werden.
Auflösung von Bundles: Ein weiteres Merkmal unserer Daten ist die Fähigkeit, Produkt-Bundles in ihren einzelnen Bestandteilen einheitlich zu identifizieren und aufzulösen, was hinsichtlich des Umsatzes bei den Sell-out-Daten oft nicht machbar ist.
Gesamtbild des Marktes: Während die Sell-out-Daten normalerweise nur das firmeneigene Portfolio darstellen, liefert das DatamedIQ-Panel einen Überblick über den gesamten Markt. Das ermöglicht unseren Kund*innen, Marktanteile und deren Veränderungen zuverlässig zu verfolgen.
Absolut! Sie sind insbesondere für spezifische Anwendungsfälle jenseits der Marktanalyse sehr praktisch. Die Sell-out-Zahlen der ePharmacies sind beispielsweise die einzig verlässliche Datenquelle für die Bewertung bestimmter Kampagnen oder der Performance bei einer einzelnen, spezifischen Apotheke.
Sie sehen: Der individuelle Anwendungsfall entscheidet, welche Daten zum Einsatz kommen. So sollten Sell-out-Daten von ePharmacies zum Einsatz kommen, um Informationen über einzelne, spezielle Kampagnen oder die Performance Ihrer Marke in einer konkreten Apotheke zu bewerten oder Ihr Vorhaben keine standardisierten, repräsentativen Marktansichten erfordert.
Die Heterogenität und Variabilität in den verschiedenen Datenquellen, Methoden und im Markt selbst machen es problematisch, aggregierte Sell-out-Daten als zuverlässige Marktdaten zu verwenden. Es besteht ein hohes Risiko von Verzerrungen und Fehlern, die die Interpretation und die darauf basierenden Geschäftsentscheidungen negativ beeinflussen können.
Sobald Sie also Daten als Marktdaten verwenden oder die ganzheitliche Performance Ihrer Marke einschätzen wollen, können Sie sich nicht mehr auf die Sell-out-Daten der Apotheken verlassen, selbst wenn Sie diese zusammenrechnen. Wir haben gelernt: Das ist nicht repräsentativ. Dann müssen für eine sichere Bewertung und eine starke Entscheidungsfindung Daten zum Einsatz kommen, die verlässlich den gesamten Markt und die Performance in möglichst vielen Online-Apotheken abbilden. Nur die OTC Insights von DatamedIQ werden dieser Aufgabe gerecht.