ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К ВЫВОДУ НОВЫХ ПРОДУКТОВ В ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ
2.1. Методология исследования вывода на рынок новых продуктов фармацевтическими компаниями.
В рамках настоящей магистерской работы, авторами было проведено исследование, целью которого являлось изучение влияния фактора «сопутствующих услуг» («beyond the pill») на вероятность покупки нового лекарственного препарата, который только вышел на рынок.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:
- выявить значимость медицинского сообщества для потребителей при выборе лекарственных средств;
- выявить основные факторы, оказывающие влияние на потребителей при выборе нового лекарственного средства;
В рамках данной магистерской работы авторами были поставлены следующие гипотезы:
- представители медицинского сообщества (врачи, фармацевты) остаются важными на потребителей в процессе выбора лекарственных средств;
- фактор «сопутствующие услуги» является одним из основных факторов, оказывающим значимое положительное влияние на намерение потребителя совершить как первую, так и повторную покупку нового лекарственного препарата.
В целях достижения поставленной цели данного исследования, а также с учетом выдвинутых гипотез, необходимо проведение сбора и обработки как качественных, так и количественных данных. Причем, необходимо отметить, что качественный этап будет вспомогательным, а анализ количественных данных будет являться ключевым методом, следовательно, в данной работе будет использован смешанный дизайн исследования.
Следует отметить, что к основным методам сбора необходимых данных в рамка данного исследования будут относиться глубинное интервью и опрос потребителей.
На первом (качественном) этапе было проведено 3 глубинных интервью с представителями медицинского сообщества (врач общей практики, заведующая аптекой, представитель фармацевтической компании) для выявления основных событий, которые являются значимыми для потребителей при выборе новых лекарственных средств. Выбор данных респондентов основывался на понимании, что представители именно этих профессий взаимодействуют с конечным потребителем на ежедневной основе как в случае заболеваний, так и по вопросам методов лечения.
В рамках данного исследования авторами был разработан скрипт, в который вошли основные этапы в принятии решения о покупке лекарственного препарата в рамках классического подхода:
- процесс поиска информации пациента о лекарственных средствах;
- опыт покупки пациентом лекарственного средства;
- опыт обращения пациента к представителям медицинского сообщества.
Важно отметить, что при составлении гайда основной акцент делался на предоставление максимальной свободы респонденту, так как данный метод исследования является поисковым.
Также в рамках данного этапа, для выявления атрибутов потребительской удовлетворенности был использован контент-анализ, в результате которого был выявлен ряд атрибутов. Далее, на основании смыслового содержания некоторые атрибуты были объединены в группы. Так, конечным итогом контент анализа стал следующий набор из 16 атрибутов удовлетворенности:
- доказанная эффективность препарата;
- новизна препарата;
- сокращение числа побочных эффектов (по сравнению с ранее существующими лекарственными средствами);
- наличие удобного приложения, которое будет напоминать о необходимости приема лекарственного средства;
- возможность участия в образовательной программе по определенному заболеванию (например, школа для пациентов с разными типами диабета);
- интересная реклама;
- наличие скидок и программ лояльности;
- удобство хранения;
- безопасность для окружающей среды;
- скорость действия;
- сокращение цикла лечения;
- соотношение «цена-качество»;
- страна – производитель;
- доступность в ближайшей аптеке, больнице;
- приемлемая цена;
- наличие обучающих материалов по препарату.
Следует отметить, что затем, на втором (количественном) этапе, все представленные атрибуты послужили основой для составления анкеты для формализованного опроса, так как на данном этапе было невозможно спрогнозировать влияние (или его отсутствие) того или иного атрибута на потребительскую лояльность.
Целью использования метода опроса является определение природы связи между фактором «сопутствующих услуг» и вероятностью приобретения данного инновационного продукта потребителями. Также важно отметить, что несмотря на то, что предметом данного исследования является персонализированный маркетинг (необходимость наличия «сопутствующих услуг» («beyond the pill») при выводе на рынок новых лекарственных препаратов), в процессе количественного анализа будут также исследованы и остальные факторы, влияющие на принятие/отклонение решения о покупке новых препаратов. Это необходимо для определения иерархии всех факторов в потребительском сознании в момент приобретения лекарственных средств, тогда как обособленное исследование данного фактора «сопутствующих услуг» может представить искаженную картину.
Основой данного метода стала разработка анкеты (Приложение 2). Данная анкета состоит из 8 вопросов. Первый вопрос относится к частоте покупки лекарственных средств. Следующие два посвящены источникам информации, на основании которого пациент/потребитель принимает решение о покупке того или иного препарата. Данные вопросы необходимы для выявления значимых особенностей сегментов потребителей.
Вопрос 4 является одним из основных и просит респондента оценить по стандартной пятибалльной шкале Лайкерта важность в процессе приобретения нового препарата всех 16 атрибутов удовлетворенности, которые были выявлены на предыдущем этапе контент-анализа. Важно отметить, что впоследствии ответы на данные вопросы послужат основой для проведения факторного анализа.
Вопрос 5 также построен на основе пятибалльной шкалы Лайкерта, но респондент уже указывает вероятность, с которой он купит новый лекарственный препарат, только что выпущенный на рынок.
Вопросы 6-8 относятся к личностным социально-демографическим особенностям респондента и необходимы для описания сегментов потребителей и разработки рекомендаций.
Затем, после сбора информации был проведен анализ данных. При этом, факторный анализ основывался на оценках пользователей 16 атрибутов, входящих в состав вопроса 4. Важно отметить, что проведение факторного анализа стало возможным благодаря использованию шкалы Лайкерта, которая по мнению большинства исследователей является интервальной и позволяет производить метрические вычисления.
2.2. Обобщение и анализ факторов успешного вывода новых фармацевтических продуктов.
Следует отметить, что количественным методом сбора данных стал формализованный онлайн-опрос, в основу которого легла анкета, разработанная на базе атрибутов удовлетворенности, выявленных в процессе контент-анализа глубинных интервью. Он был сформирован посредством сервиса SurveyMonkey с последующей генерацией ссылки. Данная ссылка, в свою очередь, была размещена преимущественно в социальных сетях таких, как Vkontakte, Facebook, Instagram, а также была разослана основным администраторам тематических групп. В представленном анализе данных участвуют 215 ответов респондентов, что является достаточным для достижения статистической значимости результатов анализов.
Важно отметить, что данное исследование было проведено среди населения, проживающего на территории Российской Федерации, в возрасте от 18 лет. Данная выборка формировалась на основе метода снежного кома.
В целях более подробного представления характеристики сегментов опрошенных респондентов, анализ полученных результатов следует начать с вопросов 6-8. Следовательно, по итогам проведенного анкетирования, было выявлено, что среди 215 опрошенных респондентов большая доля ответов пришлась на женскую аудиторию (79%) против мужской аудитории (21%) (Рис. 14).
Рисунок 14. Распределение опрошенных респондентов по половому признаку.
Распределение респондентов по возрастному признаку представлено на рисунке 15. Распределение достаточно неравномерное. Основная группа респондентов (60%) представлена в возрасте 18-35 лет. Также необходимо сделать важное уточнение, что в рамках данного исследования выборка респондентов была ограничена нижней границей (анкета раздавалась лицам старше 18 лет). Данное решение было принято авторами ввиду специфики фармацевтической продукции. Так, лица младше 18 лет могут быть источниками данных, так как представители данного поколения являются более гибкими с точки зрения поиска информации о новых продуктах. Однако решение о покупке того или иного лекарственного средства в домохозяйстве принимает более возрастная категория потребителей.
Рисунок 15. Распределение респондентов по возрастному признаку.
На рисунке 16 отражено распределение ответов респондентов на вопрос №8 о материальном положении. Большинство респондентов, описывая свое материальное положение, выбрало вариант «на бытовую технику денег хватает, но автомобиль купить не можем». Следует также отметить, что респондентов выбравших вариант ответа «денег не хватает даже на питание» в данной выборке не оказалось.
Рисунок 16. Распределение респондентов по материальному положению.
Таким образом, следует сделать вывод о том, что полученная в результате проведения формализованного опроса выборка опрошенных респондентов отвечает условиям, поставленным в рамках рассматриваемого исследования: это именно те люди, которые принимают решение о покупке лекарственного препарата, это в целом платежеспособная аудитория.
Соответственно, на данном этапе следует проанализировать результаты анкетирования по следующей группе вопросов, непосредственно связанных с процессом выбора того или иного лекарственного препарата.
Так, на рисунке 17 представлено распределение респондентов на вопрос 1 о частоте покупки лекарственных средств. Большинство опрошенных приобретают лекарственный препарат один или несколько раз в полгода (32%), немного меньше тех, кто делает покупки фармацевтических продуктов один или несколько раз в месяц (23%), но что сравнимо с теми, кто совершает подобные приобретения один или несколько раз в неделю (21%). Причиной данного распределения, вероятно, является достаточно свободная формулировка вопроса, так как тип покупки не конкретизируется, и при этом под совершением покупки респондент мог иметь в виду как «несамостоятельную» покупку (например, п просьбе одного из родственников), так и приобретение дорогостоящего инновационного препарата. Однако, конкретизировать вопрос на стадии разработки анкеты не представлялось возможным, так как даже лекарственные препараты, даже не включая новые продукты, имеют очень широкий диапазон цен (от нескольких сотен до нескольких тысяч рублей).
Рисунок 17. Распределение респондентов по частоте покупки лекарственных средств.
В рамках данного исследования, также было необходимо определить, как аудитория опрошенных респондентов принимает решение о приобретении как обычного лекарственного препарата, так и нового лекарственного препарата, на основании каких факторов. Методом экспертных оценок были выделен несколько направлений. На рисунке 18 представлено распределение ответов опрошенных респондентов по покупке обычных и новых лекарственных препаратов исходя из этих факторов.
Рисунок 18. Распределение ответов респондентов по признаку влияния факторов при принятии решения о покупке того или иного лекарственного препарата.
На основании рисунка 18 можно сделать несколько выводов.
- Роль представителей медицинского сообщества все также значима для потребителя: большинство респондентов отметило, что рекомендация врача и рекомендация фармацевта для них по-прежнему важна как в случае выбора обычного лекарственного средства (28% и 22% соответственно), так и, особенно, в случае нового лекарственного препарата (35% и 32% соответственно).
- Наравне с рекомендациями представителей медицинского сообщества для потребителей также важно присутствие рекламы бренда лекарственного препарата. Особенно это выражено при покупке обычного лекарственного средства (35% всех опрошенных).
Особое место в разработанной анкете занимает вопрос 4. В рамках формализованного опроса он предлагал респондентам оценить по пятибалльной шкале важность каждой характеристики при принятии решения о покупке нового лекарственного средства.
Ниже в таблице 1 представлены характеристики, важность которых респонденты оценили наиболее высокими баллами (около каждой характеристики указан ее усредненный балл по показателю «важность»).
Таблица 1.
Оценка важности характеристик нового лекарственного препарата среди респондентов по пятибалльной шкале.
| № | Наименование характеристики нового продукта | Усредненный балл по показателю «важность» |
| 1 | Доказанная эффективность препарата (результаты клинических исследований) | 2,90 |
| 2 | Новизна препарата (препарат недавно появился в продаже) | 3,41 |
| 3 | Сокращение числа побочных эффектов (по сравнению с ранее существующими лекарственными средствами) | 4,52 |
| 4 | Наличие удобного приложения, которое будет напоминать о необходимости приема лекарственного средства | 3,59 |
| 5 | Возможность участия в образовательной программе по определенному заболеванию (например, школа для пациентов с разными типами диабета) | 3,50 |
| 6 | Интересная реклама | 3,00 |
| 7 | Наличие скидок и программ лояльности | 4,00 |
| 8 | Удобство хранения | 2,19 |
| 9 | Безопасность для окружающей среды | 2,37 |
| 10 | Скорость действия | 4,20 |
| 11 | Сокращение цикла лечения | 4,35 |
| 12 | Соотношение «цена-качество» | 3,68 |
| 13 | Страна – производитель | 1,59 |
| 14 | Доступность в ближайшей аптеке, больнице | 4,65 |
| 15 | Приемлемая цена | 4,73 |
| 16 | Наличие обучающих материалов по препарату | 2,41 |
Стоит отметить, что в данном наборе наиболее важных характеристик, с точки зрения респондентов, прослеживается набор характеристик, определенным образом связанный с минимизации затрат и получение максимального эффекта. Важно отметить, что наравне с этими характеристиками в ответах респондентов наметилась тенденция к выделению фактора «сопутствующих услуг» как значимого в процессе выбора нового лекарственного препарата.
2.3. Выявление и интерпретация компонентов потребительского выбора нового лекарственного средства.
Следует отметить, что после проведения опроса и анализа полученных результатов от респондентов, для достижения поставленной в рамках данного исследования цели необходимо провести факторный анализ.
Факторный анализ – это процедура, с помощью которой большое число переменных, относящихся к имеющимся наблюдениям, сводится к меньшему количеству независимых влияющих величин, называемых факторами. При этом в один фактор объединяются переменные, сильно коррелирующие между собой. Причем, переменные из разных факторов слабо коррелируют между собой. Таким образом, цель факторного анализа – нахождение таких комплексных факторов, которые как можно более полно объясняют наблюдаемые связи между имеющимися в наличии переменными.
Другими словами, он позволит сгруппировать переменные оценки реализации характеристик из вопроса 4 в факторы, которые в дальнейшем будут использованы в регрессионном анализе. Такой подход позволит получить более качественную модель (например, избавиться от проблем с мультиколлинеарностью, или, другими словами, от наличия линейной зависимости объясняющими переменными (факторами) регрессионной модели).
Факторный анализ будет проведен по следующим этапам:
- оценка пригодности исходных данных для проведения факторного анализа (тест КМО и тест Барлетта);
- стандартизация заданных значений переменных (z-преобразование), расчёт корреляционных коэффициентов Пирсона между рассматриваемыми переменными;
- извлечение факторов;
- вращение факторов;
- интерпретация факторов.
В рамках данного исследования будут представлены следующие параметры факторного анализа:
- метод извлечения: метод главных компонент [36,63];
- извлечение основано на: собственных значениях выше 1;
- метод вращения: Варимакс [36,63];
- формат вывода коэффициентов: сортировка по величине; не выводить коэффициенты со значениями ниже 0,3.
По итогам проведения расчетов необходимо представить полученные результаты. Как выше было описано, первым этапом факторного анализа является проверка пригодности исходным данных тестом КМО.
Преимущество данного теста заключается в том, что он позволяет оценить, в какой мере построенная факторная модель полно описывает структуру значений исходных переменных для рассматриваемых единиц анализа. При этом, значение теста изменяется от 0 (факторная модель абсолютно не приемлема) до 1 (факторная модель идеально описывает исходную структуру данных). Важно отметить, что значение показателя не должно быть меньше 0,05.
Другим тестом, который также необходимо применить, является тест Бартлетта. Преимущество данного метода состоит в том, группировка переменных в компоненты факторной модели производится на основе наличия корреляционных связей между ними. Отсутствие таких связей делает невозможным проведение факторного анализа. Также посредством данного теста можно проверить нулевую гипотезу об отсутствии корреляционных связей между переменными.
Так, в таблице 2 представлены результаты обоих тестов (мера адекватности КМО и критерий сферичности Бартлетта), дающие представление о целесообразности проведения факторного анализа.
Таблица 2.
Результаты тестов КМО и Бартлетта.
| Наименование теста | Значение |
| Мера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО). | 0,812 |
| Значимость критерия Бартлетта | 0,000 |
Исходя из данных таблицы 2, понятно, что значение коэффициента КМО равно 0,812 (> 0,5), соответственно, корреляции между парами переменных можно объяснить влиянием других переменных. Таким образом, использование факторного анализа возможно. Значимость критерия сферичности Бартлетта (sig.) = 0,000 (следовательно, sig. <0,05), значит, необходимо отвергнуть гипотезу H0 и принять H1 (между переменными присутствует значимая корреляция) на уровне значимости α = 0,05.
Следующим шагом в проведении факторного анализа является извлечение факторов методом главных компонент. В таблице 3 представлено количество выделенных факторов на основе собственных значений.
Таблица 3
Значения объясненной совокупной дисперсии
| Компонент | Начальные собственные значения | Извлечение суммы квадратов нагрузок |
| 1 | 2,175 | 2,175 |
| 2 | 1,894 | 1,894 |
| 3 | 1,669 | 1,669 |
| 4 | 1,560 | 1,560 |
| 5 | 1,083 | 1,083 |
| 6 | 1,016 | 1,016 |
| 7 | 0,872 | |
| 8 | 0,790 | |
| 9 | 0,755 | |
| 10 | 0,689 | |
| 11 | 0,679 | |
| 12 | 0,652 | |
| 13 | 0,619 | |
| 14 | 0,566 | |
| 15 | 0,496 | |
| 16 | 0,485 |
Исходя из полученных данных видно, что количество извлеченных факторов равно шести. При этом, для проверки целесообразности выделения данного количества факторов необходимо применить критерий «каменистой осыпи» Р. Кеттелла, который состоит в поиске точки, где убывание собственных значений замедляется наиболее сильно. [36,63] (Рис. 19).
Рис. 19. График собственных значений согласно критерию «каменистой осыпи»
После построения данного графика, становится ясным, что в рамках данного исследования необходимо выделить пять факторов в соответствии с критерием «каменистой осыпи» Р. Кеттелла (а не шесть, как изначально планировалось исходя из собственных значений). Соответственно, в рамках данной модели будет принудительно установлено значение количества извлеченных факторов равное пяти и процедура факторного анализа будет повторена.
В связи с тем, что тесты КМО и Бартлетта (мера адекватности и критерий сферичности) влиянию не подвергаются и остаются неизменными, данный шаг можно пропустить. Однако при этом, важно понимать, что с изменением количества факторов меняется таблица объясненной совокупной дисперсии, ведь теперь количество извлеченных компонент равно пяти.
Соответственно, был проделан повторный расчет значений объясненной совокупной дисперсии. В таблице 4 представлены результаты данного расчета.
Таблица 4
Значения объясненной совокупной дисперсии (повторная)
| Компонент | Начальные собственные значения | Извлечение суммы квадратов нагрузок |
| 1 | 2,175 | 2,175 |
| 2 | 1,894 | 1,894 |
| 3 | 1,669 | 1,669 |
| 4 | 1,560 | 1,560 |
| 5 | 1,083 | 1,083 |
| 6 | 1,016 | |
| 7 | 0,872 | |
| 8 | 0,790 | |
| 9 | 0,755 | |
| 10 | 0,689 | |
| 11 | 0,679 | |
| 12 | 0,652 | |
| 13 | 0,619 | |
| 14 | 0,566 | |
| 15 | 0,496 | |
| 16 | 0,485 |
Для интерпретации полученных факторов необходима повернутая матрица компонентов, представленная на Таблице 5. Основным методом выделения факторов являлся метод главных компонент, а методом вращения – метод Варимакса с нормализацией Кайзера. Важным уточнением является тот факт, что в один фактор включались переменные, которые имели факторную нагрузку больше 0,5.
Таблица 5
Повернутая матрица компонентов.
| Компонент | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| Сокращение числа побочных эффектов (по сравнению с ранее существующими лекарственными средствами) | ,764 | ||||
| Новизна препарата (препарат недавно появился в продаже) | ,693 | ||||
| Сокращение цикла лечения | ,581 | ||||
| Наличие обучающих материалов по препарату | ,739 | ||||
| Возможность участия в образовательной программе по определенному заболеванию (например, школа для пациентов с разными типами диабета) | ,681 | ||||
| Наличие удобного приложения, которое будет напоминать о необходимости приема лекарственного средства | ,612 | ||||
| Страна – производитель | ,692 | ||||
| Скорость действия | ,627 | ||||
| Безопасность для окружающей среды | ,541 | ||||
| Доказанная эффективность препарата (результаты клинических исследований) | ,668 | ||||
| Доступность в ближайшей аптеке, больнице | ,549 | ||||
| Интересная реклама | ,523 | ||||
| Приемлемая цена | ,765 | ||||
| Соотношение «цена-качество» | ,738 | ||||
| Наличие скидок и программ лояльности | ,531 | ||||
| Удобство хранения | ,516 | ||||
Исходя из полученных данных можно выделить 5 факторов, которые можно проинтерпретировать следующим образом (на основе тех переменных, которые в них включались):
- «Улучшение формулы»;
- «Забота»;
- «Уровень технологического развития»;
- «Эффективная информация»;
- «Цена и удобство хранения».
Ниже следует привести описание каждого фактора.
Так, в фактор «Улучшение формулы» включены следующие переменные:
- новизна препарата (препарат недавно появился в продаже)
- сокращение числа побочных эффектов (по сравнению с ранее существующими лекарственными средствами);
- сокращение цикла лечения.
Подобная интерпретация возможна, так как все выше перечисленные переменные являются результатами процесса изменения химической формулы лекарственного препарата. Каждая из представленных переменных – это конкурентные преимущества на рынке, ведь они напрямую свидетельствуют об эффективности данного продукта по сравнению с аналогами- его чаще назначают врачи, его чаще выбирают пациенты.
Ввиду того, что основой деятельности компаний – производителей фармацевтической продукции является научные разработки, процесс изменения и совершенствования химической формулы лекарственного препарата является основным мотивом.
Важно отметить, что в отличии от других отраслей, например, FMCG (fast moving consumer products), процесс разработки нового продукта длится очень долгий период. Так, например, в фармацевтической компании «BIOCAD» производственный процесс длится около 11-12 лет (Таблица 6).
Таблица 6
Стадии разработки фармацевтического препарата компании «BIOCAD» [].
| Стадии | Число пациентов | Продолжительность | Содержание |
| Доклинические испытания | 4 года | Синтез новых субстанций, биологический скрининг, фармакологическое тестирование | |
| Клинические испытания, в том числе: | Всего 7 лет | ||
| Фаза 1 | 20-100 здоровых волонтеров | До 1 года | Тестирование на токсичность, безопасность. Выбор оптимальной дозы |
| Фаза 2 | Несколько сотен пациентов | 1-2 года | Оценка эффективности и выявление побочных эффектов |
| Фаза З | От нескольких сотен до нескольких тысяч пациентов | 2-4 года | Подтверждение эффективности и побочных эффектов при длительном применении |
| Одобрение и разрешения | 2-3 года | ||
| Фаза 4 (дополнительные испытания) | Обычно несколько тысяч пациентов | Варьируется | Определение новых потребителей, сравнение с другими лекарствами, определение клинического эффекта и долгосрочной безопасности медикамента на широкой выборке пациентов и соответствие условиям разрешительной документации |
Исходя из приведенной модели, в фактор «Уровень технологического развития» включены следующие переменные:
- безопасность для окружающей среды (отсутствие вреда в процессе производства, логистических и других операционных процессов);
- скорость действия;
- страна-производитель.
Примечательно, что уровень технологического развития в большой степени влияет на процесс вывода на рынок нового лекарственного препарата. Во многих странах компании-производители строго подчиняют процессы своей операционной деятельности международной системе стандартов – GXP. Эта система охватывает все этапы жизненного цикла лекарственного препарата, от разработки до доведения до конечного потребителя (Рис. 20)
Рисунок 20. Система GXP на этапах жизненного цикла лекарственного препарата.
Однако, есть и те производители, которые пока не довели уровень своего развития до этих стандартов, следовательно, их продукция, в том числе и новые продукты, будут сталкиваться со многими барьерами. В частности, следование стандартам GXP является существенной характеристикой нового препарата и в процессе потребительского выбора.
В состав следующего фактора «Эффективная информация» включены такие переменные как:
- доказанная эффективность препарата (результаты клинических исследований);
- интересная реклама;
- доступность в ближайшей аптеке, больнице.
В процессе вывода на рынок нового лекарственного препарата важную роль играет обеспечение потребителей необходимой информацией. Причем подобные данные должны в себя включать не только характеристики самого товара, но и данные о пунктах, где данный товар находится в наличии. Ведь, в случае, физического отсутствия товара на полках аптеки или аптечного пункта, незамедлительно начнется процесс перехода потребителей на препараты-аналоги, а значит, процесс диффузии данного нового препарата окажется почти невозможным.
Фактор «Цена и удобство хранения», в свою очередь, включает следующие переменные:
- наличие скидок и программ лояльности;
- удобство хранения;
- соотношение «цена-качества»;
- приемлемая цена.
В любом процессе вывода на рынок нового продукта, важно значение имеет ценовая политика, которую избирает для себя фармацевтическая компания. Таким образом, наличие бонусной системы и систем лояльности, как для потребителей, так и для участников логистических цепочек (например, дистрибьютеры) может серьезно облегчить процесс принятия нового продукта рынком.
Помимо этого, важную роль играют и условия хранения. Так, в фармацевтической отрасли часто встречаются случаи, когда хранение в ненадлежащих условиях потребителями приводило к потере лекарственных свойств препаратов. Соответственно, легкие и понятные условия хранения, способствуют принятию нового препарата большим количеством потребителей.
В рамках данного исследования особый интерес в текущем наборе факторов представляет последний фактор «Забота». В него входят следующие переменные:
- наличие удобного приложения, которое будет напоминать о необходимости приема лекарственного средства;
- возможность участия в образовательной программе по определенному заболеванию (например, школа для пациентов с разными типами диабета);
- наличие обучающих материалов по препарату.
Примечательно, что все характеристики, составляющие данный фактор, непосредственным образом связаны с сопутствующими новый лекарственный препарат услугами. Образовательная программа, наличие систем напоминания о приеме лекарственного препарата (соблюдение режима лечения), наличие обучающих материалов – все это оказывает положительное влияние на всех представителей медицинского сообщества: на врачей, которые заинтересованы в соблюдении цикла лечения, на пациентов, которые получают поддержку в принятии лекарственных препаратов, находясь дома.
Таким образом, у потребителей формируется образ компании, не только как непосредственно производителя новых препаратов, но и как о компании, которая понимает их потребности, в частности, связанные с приемом того или иного препарата. А это, в свою очередь, повышает лояльность к препаратам данной компании, что также положительно отражается на объеме конечных продаж.
Следующим шагом в анализе факторов, которые влияют на принятие или непринятие нового лекарственного препарата потребителями является проведение регрессионного анализа. В рамках данного анализа, компоненты, полученные на предыдущем этапе (в процессе факторного анализа), выступают в роли предикторов в регрессионной модели, в то время как зависимой переменной будет вероятность покупки потребителем нового лекарственного препарата. Подобным образом можно проследить влияние характеристик новых лекарственных средств и сопутствующих услуг на вероятность покупки нового лекарственного препарата.
В первую очередь, необходимо представить основные параметры регрессионной модели:
- метод анализа данных — множественная регрессия;
- уровень значимости α = 0,05;
- метод включения переменных в регрессию – пошаговый;
- метод оценки качества модели — диагностика коллинеарности (показатель VIF [22]).
Важно отметить, что при построении модели множественной регрессионной модели большое значение имеет последовательность включения переменных в модель.
В данном исследовании используется пошаговый метод: переменные вводятся в модель последовательно (шаг за шагом). При прямом пошаговом методе на первом шаге вводится переменная, обычная корреляция которой с зависимой переменной максимальна, при этом знак корреляции не важен. На каждом следующем шаге вводится переменная с самой сильной частной корреляцией [36,63].
Таблица 7
Сводка показателей по проведенной регрессионной модели.
| Модель | R | R-квадрат | |
| 1 | ,467a | ,218 | |
| 2 | ,641b | ,411 | |
| 3 | ,737c | ,543 | |
| 4 | ,791d | ,626 | |
| В таблице 7 были использованы следующие сокращения: — а: предикторы (константа); улучшение формулы; — b: предикторы (константа); улучшение формулы, цена и удобство хранения; — c: предикторы (константа); улучшение формулы, цена и удобство хранения, забота; — d: предикторы (константа); улучшение формулы, цена и удобство хранения, забота, эффективная информация; — e: зависимая переменная: вероятность покупки нового лекарственного препарата. | |||
Также важно уточнить, что коэффициент детерминации R-квадрат = 0,626 (>0,5), следовательно, можно сделать вывод, что построенная модель является качественной.
Таблица 8
Показатели расчета параметров регрессии.
| Модель | Нестандартизованные коэффициенты B | Значимость | Статистика коллинеарности | |
| VIF | ||||
| 1 | (Константа) | 3,486 | 0,000 | |
| Улучшение формулы | 1,549 | 0,000 | 1,000 | |
| 2 | (Константа) | 3,486 | 0,000 | |
| Улучшение формулы | 1,549 | 0,000 | 1,000 | |
| Цена и удобство хранения | 1,213 | 0,000 | 1,000 | |
| 3 | (Константа) | 3,486 | 0,000 | |
| Улучшение формулы | 1,549 | 0,000 | 1,000 | |
| Цена и удобство хранения | 1,213 | 0,000 | 1,000 | |
| Забота | 0,764 | 0,000 | 1,000 | |
| 4 | (Константа) | 3,486 | 0,000 | |
| Улучшение формулы | 1,549 | 0,000 | 1,000 | |
| Цена и удобство хранения | 1,213 | 0,000 | 1,000 | |
| Забота | 0,764 | 0,000 | 1,000 | |
| Эффективная информация | 0,311 | 0,000 | 1,000 | |
Исходя из полученных данных (Таблица 8), можно сделать вывод, что значимыми факторами, оказывающими влияние на зависимую переменную, выраженную в вопросе 4, являются (в порядке убывания нестандартизированного коэффициента B):
- фактор 1 – «Улучшение формулы»;
- фактор 2 – «Цена и удобство хранения»;
- фактор 4 – «Забота»;
- фактор 5 – «Эффективная информация».
Важно отметить, что при этом, фактор 3 «Уровень технологического развития» не оказывает значимого влияния на вероятность покупки нового лекарственного препарата.
Стоит также отметить, что при построении и анализе множественной регрессии большое значение имеет отсутствие мультиколлинеарности, то есть состояния высокой степени корреляции между независимыми переменными, входящими в модель. Рекомендуется не включать в модель подобные переменные. Для оценки наличия/отсутствия мультиколлинеарности в большинстве случаев используют показатель VIF (variance-inflation factor). Он показывает силу корреляции переменной с другими независимыми переменными. Если VIF>10 или среднее VIF>1, то возможна мультиколлинеарность.
В рассматриваемом значение показателя VIF = 1 (<5), следовательно, можно сделать вывод, что мультиколлинеарность отсутствует.
Исходя из проведенного анализа, можно вывести уравнение регрессии (Формула 1):
(1)
Основываясь на полученных результатах регрессионной модели следует сделать вывод, что в настоящий момент на вероятность приобретения нового лекарственного препарата продолжает оказывать фактор 2 «Цена и удобство хранения», но при этом фактор 1 «Улучшение формулы» влияет еще сильнее.
Однако, что является наиболее интересным в рамках данного исследования – это то, что наравне с этими факторами, значительную роль в процессе покупки нового лекарственного препарата играет фактор «Забота». Это можно считать доказательством того, что в настоящее время потребители испытывают потребность в получении сопутствующих услуг при покупке нового лекарственного препарата.
Выводы по главе
По итогам второй главы, следует сделать несколько выводов.
В рамках настоящей магистерской работы, авторами было проведено исследование, целью которого являлось изучение влияния фактора «сопутствующих услуг» («beyond the pill») на вероятность покупки нового лекарственного препарата, который только вышел на рынок.
По итогам факторного и регрессионного анализа обе гипотезы, выдвинутые авторами, были подтверждены:
- потребители продолжают использовать рекомендации представителей медицинского сообщества (врачи, фармацевты) в процессе выбора лекарственных средств;
- фактор «сопутствующие услуги» является одним из основных факторов, оказывающим значимое положительное влияние на намерение потребителя совершить как первую, так и повторную покупку нового лекарственного препарата. При этом это происходит наравне с классическими факторами, таким как, например, ценовой фактор.
Таким образом, можно сделать, что в настоящий момент в фармацевтической отрасли произошел переход от классического подхода к новому подходу в процессе вывода на рынок нового лекарственного препарата. Компаниям- производителям на текущем этапе следует предоставлять не только высококачественные лекарственные средства, но и сопутствующие услуги.
Вместе с этим, данную тенденцию необходимо применить и в коммуникационной кампании, которая будет реализована одновременно с запуском нового лекарственного препарата на рынок. Подобные меры позволят компаниям- производителям повысить лояльность потребителей, а, соответственно, и увеличить объем продаж.