Иллюзии и прагматизм

Актуальная тематика рынка ставит новые вопросы перед заказчиками исследовательских данных (компаниями-производителями) и их поставщиками (исследовательскими компаниями и агентствами). Во многом они сводятся к получению все более актуализированных исследовательских данных и возможности их максимально оперативного использования в изменении бизнес-процессов заказчиков. 

Вопросы ребром
Обобщая, проблему можно свести к двум ключевым вопросам:

• Насколько быстро компания-производитель готова и способна менять свои бизнес-процессы?
• Насколько исследовательская компания способна обеспечивать клиентов актуальными исследовательскими данными? 

Такая постановка ведет к ревизии подходов и рассмотрению важнейших тем:

• В какой мере аналитическая и исследовательская информация вплетены в контур принятия решений?
• На чем сфокусированы исследовательские данные: на селективном наблюдении за трендами или на мониторинге широкого спектра показателей?
• Кто в компании должен реагировать на выявленные тренды, кто ответственен за максимально оперативный отклик на измеряемые показатели?

Если говорить еще откровенней: может ли компания-производитель быстро имплементировать результаты исследований?

• Готова ли она платить за нужные данные?
• Может ли исследовательская компания обеспечить этот вызов, собирая и обрабатывая нужный объем информации?

Обозначенная проблематика концентрируется на двух полюсах. Первый: бюджет; человеческие ресурсы, которыми располагает пользователь для системы принятия решений; используемые технологические решения и инструменты — BI-система, CRM, совмещение данных продаж и собственных активностей. Второй: доступность данных, собираемых исследовательскими компаниями; качество данных; упаковка в удобные для анализа форматы.

Попробуем максимально обострить вопрос и привлечь рынок к открытой дискуссии: научились ли заказчики по-настоящему анализировать закупаемые данные? Доступны ли в полной мере эти данные всей управленческой вертикали? Знают ли руководители бизнес-единиц, какие именно данные доступны для анализа продакт-менеджерам? Умеют ли аналитики обеспечивать их нужными для принятия стратегических и тактических решений данными? Созданные BI-системы интегрируют весь объем необходимых для анализа данных, или лишь то, что удалось интегрировать в систему?

Здесь же непростые вопросы к исследовательской отрасли: оптимален ли объем собираемых данных в системе синдикативных исследований? Достаточна ли частотность измерений? Как и чем гарантируется качество получаемой информации? В какой степени можно ожидать прорывов, опираясь на современные информационные технологии?

Откликаются не все
По первой группе вопросов было бы неплохо получить ответы, и, призывая рынок к дискуссии, изложим свою позицию по той части, по которой несем прямую ответственность. В большей степени обсудим проблемы, связанные с исследованиями профессиональных аудиторий — HCPs (врачи, провизоры-фармацевты). О конечных потребителях-пациентах поговорим в другой раз. 
Наиболее эффективным и достоверным исследовательским форматом взаимодействия с этой аудиторией на сегодняшний день (подчеркиваем это!) являются личные контакты интервьюеров с целевыми аудиториями — face-to-face. С учетом психологических особенностей и организационных построений системы здравоохранения, телефонные контакты снижают точность измерений существенно, а иногда до минимума. Надежды на использование онлайн-панелей пока не оправданы из-за критически низкой чистоты баз респондентов. По сути, их нужно создавать с нуля, чем мы уже занимаемся.

У надежной полевой структуры для опросов должен быть многолетний опыт работы, равно как и у службы медицинских представителей. Помимо этого, полевые службы для опросов должны быть хорошо структурированы и управляемы, иметь региональную структуру, отлаженную логистику на всех стадиях от транзита анкет до трансфера полученных данных, сертифицированные и обновляющиеся процедуры контроля качества.

Но есть ограничение — естественный response rate целевой аудитории (склонность отвечать на вопросы анкеты). Простая математика: среди терапевтов и гастроэнтерологов естественным и практически одинаковым образом отражается способность откликаться на предложенное интервью, но если терапевт отказывается участвовать в исследовании — выбор респондента идет среди тысяч других терапевтов, а в случае гастроэнтерологов — уже среди сотен. Если выборки строятся по городам, как в нашем случае, то счет начинает идти на десятки и единицы. 

Управляемое поле
Проблемы не ощущаются лишь на ограниченном круге многочисленно представленных специальностей — это терапевты, педиатры, гинекологи, неврологи и отчасти офтальмологи. На всех остальных — это чувствительная, естественным образом присутствующая тема. Но и это еще не все. Проблема актуальна при однократных измерениях, а при последовательных и многократных — масштаб проблемы существенно вырастает. 

Как ее решать? Иметь управляемое, хорошее поле (речь идет, как минимум, о 20-30 городах), отлаженную систему контроля качества с повторными звонками трети опрошенных, систему визуального контроля при приемке анкет, систему логистического анализа математическими средствами после ввода и чистки данных. В нашем случае данные дневников назначений врачей вводят операторы с медицинским и фармацевтическим образованием. Сейчас это почти 1,05 млн записей по назначениям 470 тыс. пациентам в одну волну для 15 городов. Только ручной ввод данных позволяет проконтролировать достоверность каждого назначения. Например, мы отслеживаем соответствие назначения диагнозу, а также названию, форме и дозировке препаратов.
Качество работы исследовательской компании сводится к опросу действительно нужной для заказчика (на нашем языке репрезентативной), а не комфортной для поставщика выборке.

Из сказанного следуют жесткие и, возможно, нелицеприятные выводы:

1. Качественные данные не могут быть дешевы.
2. Поставщик обязан гарантировать качество предоставляемых данных.
3. Нельзя увеличивать частотность измерений без ущерба качеству. Просто не существует достаточного количества согласных врачей в городах в несмещенной выборке для того, чтобы проводить опросы с более высокой частотой. 
4. Следует не жить иллюзиями, а исходить из разумного прагматизма.

Что делать заказчикам
Во-первых, научиться извлекать больше из синдикативных исследований, что не всегда налажено должным образом. Например, анализируя объем запросов к нашим данным, мы видим, что пятый клиент отстает в четыре раза от лидера по объему сделанных запросов, а десятый — в восемь раз. Всего у нас почти 100 клиентов, что позволяет сравнивать активности широкого спектра пользователей.

Во-вторых, правильно внедрять данные синдикативных исследований во внутренний аналитический контур, отводя им не роль селективно взятых показателей, а совокупности индикаторов, позволяющих генерировать KPIs, отражающие и позиционирование компании в целом, и положение продуктов в конкурентной среде. Цикличность большинства наших измерений — два раза в год, но и цикличность принятия ключевых управленческих решений, меняющих бизнес-процессы, немногим выше. На рис. 1 видно, как соотносятся циклы активностей компаний и циклы наших измерений. На рис. 2 представлено наше видение всего информационно-аналитического цикла в компании, а также принципы интеграции внутренних (CRM и др.) и внешних (данные исследовательских компаний) блоков информации.

Теоретически, можно попытаться увеличить частоту измерений до трех или даже четырех волн в год, но в ближайшей перспективе из-за ключевой проблемы достижимости целевых групп невозможен переход к ежемесячному замеру с тем же качеством данных. Кроме того, чем чаще мы обращаемся к врачу, тем сложнее сохранить его как респондента на будущее, особенно в небольших по численности целевых аудиториях. Отказ отвечать на вопросы анкеты критичен, поскольку заменить, например, гастроэнтеролога в Красноярске некем. 

С другой стороны, частотность использования исследовательских данных привязывается к возможности пользователя проанализировать их и перестроить свои бизнес-процессы, а на это уходит время. Логично было бы привязать эти процедуры анализа к проведению цикловых совещаний, одним из результатов которых и являются изменения в стратегии или тактике работы Sales Force. Но в наших синдикативных исследованиях есть и другие разделы, не так жестко связанные с частотой замеров: данные по сегментации, потоку пациентов, об эффективности работы полевых сил; есть возможность совмещать данные PrIndex и Medi-Q для построения различных моделей, что мы и делаем с рядом клиентов.

Знакомясь с архитектурой BI-систем наших клиентов, мы часто обнаруживаем, что аналитика в них строится на заметно суженной платформе по сравнению с исходным комплексом синдикативных исследований. И, возможно, мы сталкиваемся с парадоксом — в системы более высокого уровня загружается не весь объем данных из вспомогательных аналитических систем. Учитывая это, мы должны быть сфокусированы на обсуждении с клиентами наиболее комфортного формата интеграции данных, как внутренних, так и поступающих от исследовательских компаний. 

Мы будем благодарны участникам рынка за плодотворную и профессиональную дискуссию по затронутым проблемам.