Wie können Apotheken von Big Data-Analysen profitieren? |
 | Jennifer Evans |
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27.09.2021 18:00 Uhr |
Für solche Big Data-Auswertungen benötigt eine Apotheke übrigens keine besonderen technischen Voraussetzungen. Sie muss eben nur bereit sein, ihre Daten zu übermitteln und diese – meist anonym – verarbeiten zu lassen. Bei Verkaufsvergleichen sind laut Apothekendienstleister Noventi Rückschlüsse auf einzelne Apotheken nicht erlaubt. »Die Analysen können heute per Smartphone angeschaut werden«, so das Unternehmen IQVIA, bei dem eine Offizin ebenfalls zum Panel-Partner werden kann.
Digitale Preisanzeigen sind eine Möglichkeit, die Preise für Sicht- und Freiwahl-Produkte zu optimieren. / Foto: Pharmatechnik
Grundsätzlich sind die Ausgaben für standardisierte Lösungen überschaubar, während Zusatzerlöse für komplexere Auswertungen meist um ein Vielfaches teurer sind. »Komplexe Algorithmen werden für Prädiktionsmodelle bezüglich Verkauf beziehungsweise Nachfrage, anstehenden Rabattvertragsänderungen oder beliebten Cross Sellern benötigt«, so Noventi zur PZ. Eine dynamische Preisanpassung in der Apotheke ist demnach grundsätzlich nur für OTC-Produkte möglich. Für Sicht- und Freiwahl-Artikel sind normalerweise digitale Preisanzeigen nötig, die verschiedenartig ausgebaut sein können. Die Preise lassen sich beispielweise niedrigfrequentiert anpassen, basierend auf der »recht statischen Preisgestaltung der Konkurrenz«, oder aber hochfrequentiert, was dann auf Grundlage von »komplexeren Nachfragemodellen« geschieht.
Wie groß muss eine Datenmenge eigentlich sein, um daraus wirklich solide Empfehlungen ablesen zu können? Laut Noventi hängt das zunächst »entscheidend von der Komplexität der Fragestellung ab«. Mit einem Panel von 2500 Apotheken lassen sich nach Ansicht von Pharmatechnik bereits »sehr gute Ergebnisse« erzielen. Demnach sind zwei Faktoren ausschlaggebend: Die Datenmenge, um datenschutzkonform noch ausreichend relevante Vergleichs-Cluster bilden zu können, und die statistische Relevanz der Informationen. Möglich ist außerdem, einige Schwankungen durch Vergleiche über mehrere Jahre hinweg zu bereinigen. Die Algorithmen im Hintergrund beziehen nämlich auch Schwankungen von Saison, Wetter, Wochentag oder Werbung ein. Außerdem halten regelmäßige Qualitätsanalysen oder Parameteranpassungen weitere externe Einflüsse in Schach.
IQVIA nutzt nach eigenen Angaben Zahlen von circa 6000 Apotheken vor Ort. Und zwar nach einem festgelegten Stichprobenplan. Kurz gesagt bedeutet das: Die statistische Auswertung für eine Analyse dauert damit etwas länger. Generell seien jedoch mindestens 1000 Einzelkäufe eines einzigen Produkts nötig, um wirklich Aussagekraft zu erhalten, so Insight Health.
